図1は、実施形態にかかる需要予測システム1の構成を示すブロック図である。需要予測システム1は、本部システム10や、店舗サーバ120や、本部特売企画端末124や、店舗発注端末125などからなる。
本部システム10は、複数のコンピュータ3からなる。各コンピュータ3は、有線又は無線の通信回線(例えば、LAN(Local Area Network)やVPN(Virtual Private Network)等)2で接続されている。本実施形態では、本部システム10を複数のコンピュータ3で構成するが、1つのコンピュータで構成しても良い。
店舗サーバ120、本部特売企画端末124、及び店舗発注端末125は、本部システム10と有線又は無線の通信回線(例えば、インターネットやLAN(Local Area Network)等)5で接続が可能なように構成されている。
需要予測システム1において、複数のコンピュータ3は、後述する需要予測等のサービスを提供するアプリケーションサーバやデータベースサーバとして機能する。また、本部特売企画端末124や店舗発注端末125は、上記サービスを享受するクライアントとして機能する。本実施形態において、上記サービスを享受するクライアントのユーザ画面を表示エリアとも呼ぶものとする。需要予測システム1では、例えばSaaS(Software as a Service)の形態で各種サーバからクライアントにサービスが提供されうる。
店舗サーバ120は、店舗内ネットワーク6により複数のPOS(Point of Sales)端末126と接続されている。店舗サーバ120は、複数のPOS端末126からアップされた購買実績データを一括管理する装置である。需要予測システム1においての店舗サーバ120は、主に、本部システム10による購買実績データの収集先として利用される。この購買実績データは、後に本部システム10において需要予測値の算出に用いられる。
以上に示すコンピュータ3、店舗サーバ120、本部特売企画端末124、及び店舗発注端末125として、汎用コンピュータの適用が可能である。
次に、汎用コンピュータを適用してなるコンピュータ3のモジュール構成を説明し、このモジュール構成を例に、本部特売企画端末124や店舗発注端末125などの構成について説明する。
図2は、コンピュータ3のモジュール構成図である。図2に示すように、コンピュータ3は、情報処理を行うCPU(Central Processing Unit)101、BIOS(Basic Input/Output System)などを記憶した読出し専用メモリであるROM(Read Only Memory)102、各種データを書換え可能に記憶するRAM(Random Access Memory)103を備えている。
また、コンピュータ3は、HDD104、媒体読取装置105、通信制御装置106、表示部107、並びに入力部108等を備えている。
HDD104は、各種データベースや、OS(Operating System)やアプリケーションプログラム等を記憶するHDD(Hard Disk Drive)である。
媒体読取装置105は、可搬性を有する記憶媒体110からプログラムやデータを読み取るCD−ROMドライブやDVD(Digital Versatile Disk)ドライブ等の媒体読取装置である。
記憶媒体110は、プログラムやデータを記憶するCD−ROMやDVD等の光情報記録メディアやフレキシブルディスク(FD)等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体である。
通信制御装置106は、通信回線2(他の装置の場合は通信回線5)を介して外部機器と情報を伝達するための通信ボードである。
表示部107は、処理経過や結果等を表示するLCD(Liquid Crystal Display)等の表示デバイスである。
入力部108は、ユーザがCPU101に命令やデータ等を入力するためのキーボードやマウス等のポインティングデバイスである。
なお、コンピュータ3において、各部101〜108の間の命令やデータの送受信は、バスコントローラ109が調停するものとする。
コンピュータ3では、ユーザが電源を投入するとBIOSがROM102内のブートローダを呼び出し、そのブートローダをCPU101が実行する。続いて、CPU101は、HDD104からOSのプログラムをRAM103にロードし、OSを起動する。更に、HDD104からアプリケーションプログラムを自動起動又はユーザ操作により起動する。
OSのうち代表的なものとして、Windows(登録商標)等が知られている。OS上で走るプログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。アプリケーションプログラムは、一部の処理の実行をOSに肩代わりさせるものであってもよい。また、アプリケーションプログラムは、アプリケーションソフトやOSなどを構成する一群のプログラムファイルの一部に含まれるものであってもよい。
アプリケーションプログラム又はその一群のプログラムは、記憶媒体110に収めてユーザに配布することが可能である。配布された記憶媒体110は、媒体読取装置105により読み取られ、HDD104にインストールされる。
この他、アプリケーションプログラム又はその一群のプログラムは、通信ネットワークを介してユーザに配布することも可能である。この場合、コンピュータ3は、通信制御装置106を介して外部からアプリケーションプログラム又はその一群のプログラムをダウンロードし、それらのプログラムをHDD104にインストールする。
図2に示すコンピュータ3のモジュール構成においてHDD104に記憶されているアプリケーションプログラム等の構成を変えることにより、汎用コンピュータを、店舗サーバ120、本部特売企画端末124、又は店舗発注端末125として機能させることができる。
例えば、本部特売企画端末124や店舗発注端末125は、HDD104にウェブブラウザや、ウェブブラウザに対してプラグイン形式を用いて提供されるソフトウエアなどをインストールして構築したものである。プラグインのうち代表的なものとして、Microsoft Silverlight(登録商標)が挙げられる。Microsoft Silverlightは、インストール後はブラウザ上でアニメーションやグラフィックスの表示、音声・動画の再生などを行うフレームワークである。
次に、本部システム10が行う需要予測のサービスについて説明する。
<<需要予測装置とその周辺システムの構成>>
図3は、本実施形態の需要予測装置に係る本部システム10の全体構成を示すブロック図である。
図3の本部システム10に示す構成は、各コンピュータ3(図1参照)が自機の所定のプログラムを実行し、適宜相互通信を行うことにより、全てのコンピュータ3により一体的に実現されるものである。なお、これらの構成を一つのコンピュータにより実現しても良い。
また、本実施形態では、特売企画支援システム330及び発注数決定支援システム331を設けている。これらは、需要予測装置31のサービスをユーザ端末(本部特売企画端末124や店舗発注端末125)に提供するためのサブシステムである。以下では、便宜上、特売企画支援システム330及び発注数決定支援システム331を、需要予測装置31とは別の装置に構築されるものとして説明する。しかし、需要予測装置31の態様は、それに限定されるものではない。特売企画支援システム330及び発注数決定支援システム331の内の一部又は全ての機能を需要予測装置31に搭載しても良い。
<需要予測装置>
需要予測装置31は、小売業などの各店舗における商品の売価・陳列・販促等の販売者側の過去の販売状態に対し、購買客側の商品の未来の購買状況をシミュレーションするものである。需要予測装置31は、現時点から過去の所定の時点までの販売者側の販売状態と購買客側の購買状況とを示す過去情報(購買実績データ)を用いて、購買客の購買モデルを構築する。この購買モデルは、定数項と係数と変動因子とから構成される。定数項は、例えば数週間、数か月、若しくは1年間程度なら時間的に変化しないと見なせる部分の購買数を示す項となる。係数と変動因子は、この組み合わせで変動項を形成する。変動項は、定数項に対して時間的により早く変化する部分の購買数を示す項となる。
この購買モデルでは、過去情報を変動因子(パラメータ)に代入することにより、変動因子の係数が決まる。そして、係数の求まった購買モデルの変動因子に、未来の所定の時点における販売者側の販売状態と、購買客側の購買環境とを示す未来の予定情報を当てはめる。これにより、未来の所定の時点における商品の購買数(予測購買数)が需要予測値の一つとして求まる。また、需要予測値の一つとして求めた予測購買数から、他の需要予測値である販売金額(予測販売金額)や利益金額(予測利益金額)などが求まる。予測販売金額は、予測購買数に売価を乗算することにより求まる。予測利益金額は、予測購買数に売価と原価との差分を乗算することにより求まる。
次に、購買モデルの具体例を説明する。
以下は、N(Nは正の整数)種類の商品からなる商品群の購買モデルである。商品群とは、商品と、該商品との間で購買数に影響を及ぼし合う商品(つまり関連商品)のことである。以下、N種類の商品を、商品1,商品2,…,商品n,…,商品N(n=1,2,…,N)と示す。
また、商品nに対する変動因子を、Xn1,Xn2,…,Xnm,…,XnM(m=1,2,…,M)と示す。変動因子Xnmは、例えば売価、曜日、休日、気温、降水量など、購買数を変動させる可能性のある因子とする。
また、商品nに対する購買数をYnと示す。従って、商品1,商品2,…,商品n,…,商品Nの各購買数を、購買数Y1,Y2,…,Yn,…,YNと示す。
そして、本例では、各商品の購買数がその商品の関連商品の購買数と相互影響し合うことを考慮し、購買数Y1,Y2,…,Yn,…,YNについても変動因子として計算する。
これにより、購買モデルを示す式(つまり、商品の予測購買数を求めるための計算式)は、下記の式(1)のようになる。
Yn=an1Y1+an2Y2+…+an(n-1)Yn-1+an(n+1)Yn+1+…+anNYN+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM ・・・(1)
上記の式(1)の右辺において、bn0が定数項である。それ以外が変動項である。変動項の内、an1Y1+an2Y2+…+an(n-1)Yn-1+an(n+1)Yn+1+…+anNYNが関連商品の購買数による影響を反映した項に相当する。
上記の式(1)において、an1,…,an(n-1),an(n+1),…,anN,bn0,…,bnMを回帰係数と呼ぶ。各回帰係数は、目的変数の値に対して各変動因子が寄与する寄与率を示すものである。本明細書では、定数項bn0も含めて回帰係数と呼ぶ。
<データ収集・変換システム>
データ収集・変換システム32は、現時点から過去の所定の時点までの過去情報を店舗サーバ120などから収集する。そして、データ収集・変換システム32は、収集した過去情報を所定のデータ構造に変換し、需要予測装置31の過去情報データベース310に送信する。
なお、データ収集・変換システム32は、公知のPOSシステム、発注システム、納入商品の検品システム、気象データの受信システム、地域のイベントの入力システム等の各種データ収集システムや、データ変換システム等を有している。これにより、データ収集・変換システム32は、過去情報として、例えば、各店舗における商品の購買数データ、売価・販促(企画)データ、発注データ、在庫データ、気象データ、曜日データ、及び地域のイベントデータ等を収集する。
<予定データ収集・変換システム>
予定データ収集・変換システム33は、現時点から未来の所定の時点までの、各店舗における商品の、予定売価・販促(企画)データ、予定入荷データ、予定気象データ、曜日データ、予定地域のイベントデータなどの未来の予定情報を収集する。そして、予定データ収集・変換システム33は、収集した未来の予定情報を所定のデータ構造に変換し、需要予測装置31の未来情報データベース311に送信する。
予定データ収集・変換システム33は、特売企画支援システム330と、発注数決定支援システム331を含んでいる。
特売企画支援システム330は、複数の本部特売企画端末124からの接続を受け付け、各本部特売企画端末124のユーザである特売企画担当者による企画データの入力を支援する。
具体的に、特売企画支援システム330は、本部特売企画端末124の接続により、後述の入力受付部317が出力する需要予測設定画面を企画画面に含め、それを本部特売企画端末124に出力する。入力受付部317が出力する需要予測設定画面は、未来情報データベース311への企画データの登録やその変更をユーザに行わせるための画面である。特売企画支援システム330は、企画データやその変更データを受け付けると、受け付けたデータを未来情報データベース331に反映させるために、発注数決定支援システム331に送信する。
発注数決定支援システム331は、各店舗の店舗発注端末125からの接続を受け付けて、各店舗発注端末125のユーザである発注者の発注数の確定処理を支援する。
具体的に、発注数決定支援システム331は、店舗発注端末125からの接続により、後述する入力受付部317が出力する需要予測設定画面や企画編集画面(図5参照)を発注処理画面に含める。そして、その発注処理画面を店舗発注端末125に出力する。ここで、企画編集画面は、需要予測設定画面の遷移画面で、企画ごとの商品の需要予測をユーザにシミュレーションさせるための画面である。
例えば、発注数決定支援システム331は、ユーザが企画編集画面で売価などの変動因子の設定値を編集すると、その設定値を需要予測装置31(後述する入力受付部317)に渡す。そして、需要予測装置31(入力受付部317)から返ってきた、上記設定値の需要予測データを含む企画編集画面を、店舗発注端末125に出力する。
ここで、需要予測データは、需要予測装置31で行った需要予測のシミュレーション結果を含むデータである。後に詳しく示すが、需要予測データは、商品情報と、予定情報と、シミュレーション結果としての予測情報とからなる。
発注数決定支援システム331は、店舗発注端末125においてユーザから商品の発注数の決定が指示されると、商品の発注数を示すデータを発注システム34に出力する。発注数の決定は、発注画面などにおいて行うものとする。
発注システム34は、発注数決定支援システム331で決定された全店舗の発注数に従って、商品の製造、販売等を行っている業者に対して、商品の発注を要求する。
<<需要予測装置の構成及び処理>>
<需要予測装置の構成>
過去情報データベース310には、店舗・地域データ310d、日付・時刻データ311d、気象・行事データ312d、分類・属性データ313d、売価・販促(企画)データ314d、陳列データ315d、購買数データ316d、在庫データ317d、発注データ318d等の複数のデータテーブルが格納されている。
過去情報データベース310におけるデータの抽出や、削除や、更新は、例えば次に示す構成のレコードを単位として行う。本例では、そのレコードを、店舗・地域データ、日付データ、気象・行事データ、分類・属性データ、売価・販促(企画)データ、陳列データ、購買数データ、在庫データ、及び発注データ等により構成されるレコードとする。ここで、レコード内の購買数データが、目的変数に代入されるデータの対象となる。また、同一レコード内のその他の任意のデータ(購買数データを除く一つ又は複数のデータ)が、変動因子に代入される対象となりうる。以下では、変動因子に代入されるデータを変動因子情報と総称する。
回帰係数算出部312は、過去情報を用いて回帰係数の算出を行う。
具体的には、式(1)の目的変数Ynに対して商品nの過去の購買数データを代入し、変動因子Y1,…,YN、Xn1,…,XnMに対して過去の変動因子情報を代入する。式(1)の回帰係数はM+N個ある。このため、過去の購買数データと、これに対応する過去の変動因子情報とを組み合わせてなるデータセットを、M+N個分以上用いて、M+N個以上の連立式を立てる。そして、その連立式から、目的変数Ynの回帰係数を求める。この操作を各目的変数Y1,…,YNについて行い、各商品1,…,商品Nの個別の回帰係数を求める。この際に予測精度を向上させるために公知の補正条件式(例えば最小二乗法など)を導入しても良い。
なお、商品1〜商品Nは、関連商品である。商品は、「部門」や、その下に分類される「ライン」や、更にその下に分類される「クラス」などを単位に関連商品としてグループ化される。回帰係数算出部312は、分類・属性データに設定されているグループ情報に基づき、過去情報データベース310から関連商品に該当するレコードのみを抽出する。これにより、回帰係数算出部312は、関連商品の過去情報を単位に、各商品の回帰係数を求めることができる。以下では、説明を分かり易くするため、関連商品の単位を「部門」として説明する。
以上の、回帰係数を求める処理は、夜間などにおいて行うものとする。
回帰係数データベース(DB)313は、回帰係数算出部312が算出した、各商品1,…,商品N,…の個別の回帰係数を格納する。例えば、商品2であれば、回帰係数として、A21,A23,…,A2N、B20,B21,…,B2Mを格納する。ここでA21,A23,…,A2N、B20,B21,…,B2Mは、それぞれ、数値を表している。
未来情報データベース(DB)311には、過去情報データベース310に格納されているデータの取得時よりも未来の任意の時点における予定情報311Aが格納されている。本実施形態では、予定情報311Aを格納するデータテーブルとして、予定店舗・地域データ320d、予定日付・時刻データ321d、予定気象・行事データ322d、予定分類・属性データ323d、予定売価・販促(企画)データ324d、予定陳列データ325d等の複数のデータテーブルを備える。この内の予定売価・販促(企画)データ324dは、「企画識別コード」、「企画名」、「年月日」、「商品コード」、「予定定番価格」、「予定特売価格(予定売価)」、「予定値引額」、「予定チラシ掲載」などのフィールドよりなる。
また、未来情報データベース311には、需要予測の結果を示す後述の予測情報311Bが格納されている。未来情報データベース311は、予測情報311Bを格納する各種のデータテーブルを備える。各種のデータテーブルについては後述する。
未来情報データベース311におけるデータの抽出や、削除や、更新は、例えば次に示す構成のレコードを単位として行う。本例では、そのレコードを、予定店舗・地域データ、予定日付データ、予定気象・行事データ、予定分類・属性データ、予定売価・販促(企画)データ、予定陳列データ、及び、予測情報311Bの購買数データ、在庫データ、発注データ等からなるレコードとする。ここで、レコード中の予定売価・販促(企画)データには、予定売価・販促(企画)データ324d内の「企画識別コード」、「企画名」、「予定売価」、「予定定番価格」等のデータが含まれるものとする。レコード中の各項目は、各種のデータテーブル(商品マスタテーブルも含める)の何れかの項目と対応している。抽出時は、データテーブルから該当するデータが抽出され、そのデータがレコードの各項目にセットされる。更新時は、レコード内の各項目にセットされているデータにより、データテーブル内の該当するデータが上書き更新される。
図4は、上記レコード(単位レコード)の構成を示す図である。
図4に示すように、未来情報データベース311の単位レコードは、予定情報4Aと予測情報4Bにより構成される。
予定情報4Aは、「店舗コード」401、「年月日」411、「曜日」412、「祝日」413、「予報最高気温」421、「予報最低気温」422、「予報降水量」423、「ラインコード」431、「クラスコード」432、「商品コード」433、「企画識別コード」441、「企画名」442、「予定定番価格」443、「予定売価」444、「予定値引額」445、「予定チラシ掲載」446、及び「予定陳列状態」451からなる。
予測情報4Bは、「予測購買数」461、「予測販売金額」462、「予測利益金額」463などからなる。
「店舗コード」401には、店舗の識別コードが入る。
「年月日」411、「曜日」412、「祝日」413には、それぞれ、未来の日付(年月日)、その日付の曜日を示す情報、祝日か否かを示す情報が入る。「曜日」412及び「祝日」413には、該当するものにフラグ「1」が入る。
「予報最高気温」421、「予報最低気温」422、「予報降水量」423には、「年月日」411の未来の日付の気象データが入る。
「ラインコード」431、「クラスコード」432には、それぞれ、「年月日」411の未来の日付における販売予定商品の、分類を示す情報(ラインコード、クラスコード)が入る。商品カテゴリは、本例では、上位から下位にかけて「部門」、「ラインコード」、「クラスコード」へと分類される。本例では「部門」は1種類に限定したため、「部門」の項目を含めていない。複数の部門を設ける場合には、「部門」の項目を含めても良い。
「商品コード」433には、上記販売予定商品の識別コード(商品コード又は単品コードとも呼ぶ)が入る。
「企画識別コード」441には、特売企画を一意に識別するための企画識別コードが入る。特売企画に該当しないものについては、「企画識別コード」441を空欄とする。
「企画名」442には、企画識別コードに対応する企画名が入る。
「予定定番価格」443には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の定番販売時の売価(予定定番価格)が入る。
「予定売価」444には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の特売時の売価(予定特売価格)が入る。
「予定値引額」445には、予定定番価格からの値引額が入る。値引額は、予定定番価格から予定特売価格を差し引いた額で示される。
「予定チラシ掲載」446には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の販促方法を示す情報が入る。本例では、チラシ掲載を行う場合にフラグ「1」を設定する。
「予定陳列状態」451には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の販売状態を示す情報が入る。
「予測購買数」462には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の一日の予測購買数が入る。一日の予測購買数は、需要予測のシミュレーションにより得られる需要予測値の一つである。
「予測販売金額」462には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の一日の予測販売金額が入る。一日の予測販売金額は、需要予測のシミュレーションにより得られる需要予測値の一つである。
「予測利益金額」463には、「年月日」411の未来の日付における、販売予定商品の一日の予測利益金額が入る。一日の予測利益金額は、需要予測のシミュレーションにより得られる需要予測値の一つである。
予定情報4Aに対応する各種データは、需要予測の計算の際に変動因子へ代入される。以下では、予定情報4Aに対応する各種データを「未来の変動因子情報」と総称する。
予測購買数算出部314は、夜間等に求めた回帰係数を使って、未来の指定日における各商品の予測購買数を算出する。
具体的に、予測購買数算出部314は、回帰係数DB313に登録されている各商品の回帰係数と、未来情報データベースに登録されている予定情報311Aとを用いて、1週間先や1か月先など、所定期間先までの需要予測シミュレーションを、予め行う。そして、需要予測シミュレーションの実行結果(予測販売数、予測販売金額、及び予測利益金額)を、未来情報データベース311に、予測情報311Bとして格納する。
また、予測購買数算出部314は、後述する入力受付部317から再シミュレーションの実行指示を受ける。すると、予測購買数算出部314は、入力受付部317から訂正データを取得して、再シミュレーションを行う。例えば、予測購買数算出部314が入力受付部317から所定刻み間隔の特売売価による再シミュレーションの実行指示を受けるとする。すると、予測購買数算出部314は、所定刻み間隔の各値を用いて、複数回の再シミュレーションを行う。そして、再シミュレーションの結果を入力受付部317に返す。
予測購買数算出部314は、需要予測シミュレーションを次のようにして行う。
先ず、未来情報データベース311又は入力受付部317から対象レコードを取得する。対象レコードとは、需要予測を行う商品nのレコードと、そのレコードに含まれる日付情報と分類コード(ラインコード及びクラスコード)に一致するその他の商品1,…,商品n−1,商品n+1,…,商品Nのレコードのことである。なお、再シミュレーションの場合には、商品nのレコードとして、訂正値による書き換えがあったものを使用する。
予測購買数算出部314は、商品nのレコードに含まれる未来の変動因子情報と、回帰係数データベース313に格納されている商品nの回帰係数とを予測式(1)に当てはめる。この手続きを各商品1,…,商品N(商品群)を対象に行い、各商品1,…,商品Nの連立式を立てる。これらの式から、指定日における商品群の予測購買数Y1,…,YNを算出する。
更に、予測購買数算出部314は、予測購買数Y1,…,YNの算出後、各商品の予定売価(予定特売価格)を乗算することにより、各商品の予測販売金額を求める。また、不図示の商品マスタ情報に含まれる各商品の原価から、各商品の予測利益金額を求める。
その後、再シミュレーションの場合、予測購買数算出部314は、上記対象レコードの、それぞれの該当項目に設定されている値を、求めた各商品の予測購買データ、予測販売金額データ、予測利益金額データに書き換える。そして、その書き換え後の各商品1,…,商品Nのレコードを入力受付部317に返す。
未来情報データベース311には、既に述べたが、予定情報311Aの他に、予測情報311Bが格納されている。本実施形態では、未来情報データベース311は、予測情報311Bを格納するデータテーブルとして、予測購買データ326d、予測在庫データ327d、及び推奨発注データ328d等の複数のデータテーブルを備える。これらの内、予測購買データ326dは、予測購買数算出部314が算出した予測購買数、予測販売金額、及び予測利益金額のデータを格納する。予測在庫データ327d及び推奨発注データ328dは、次に説明する発注・在庫数算出部316が算出した予測在庫数や、推奨発注数などのデータを格納する。
発注・在庫数算出部316は、現在の在庫数から、予測購買数算出部314により算出された予測購買数を減算して、未来の設定された日時の予測在庫数を算出する。さらに、発注・在庫数算出部316は、算出した予測在庫数に基づいて、例えば予測在庫数が最低在庫数未満ならば推奨発注数を増加させ、予測在庫数が最低在庫数を超えるならば推奨発注数を減少させて、最終的に所定の発注単位や発注リードタイムに従って推奨発注データに加工する。予測在庫数は、予測在庫データ327dに格納され、推奨発注数は、推奨発注データ328dに格納される。
次に入力受付部317について説明する。入力受付部317は、主に、供給手段と、受付手段と、結果出力手段を備える。そして、入力受付部317は、発注数決定支援システム331から所定の要求を受け付けると、受け付けた要求に応じて各種処理を行う。
例えば、入力受付部(受付手段)317が、発注数決定支援システム331から初期画面の取得要求を受け付ける。すると、入力受付部(供給手段)317は、需要予測設定画面や企画編集画面の初期画面(図5参照)を生成し、これらの画面を発注数決定支援システム331に出力する。企画編集画面内には、刻み間隔等の条件を入力するための条件入力部を設ける。
また、入力受付部(供給手段)317は、画面生成の際に、未来情報データベース311からデータを抽出する。そして、需要予測設定画面や企画編集画面(初期画面)の該当個所に抽出データを設定する。
例えば、企画編集画面(初期画面)であれば、需要予測設定画面において指定された企画識別データに基づき、その企画期間の販売対象商品に該当するレコードを全て抽出する。また、その販売対象商品の商品名などの商品情報を不図示の商品マスタデータから抽出する。そして、それらの抽出データの一部又は全てを需要予測データの対象エリアやその他の設定項目に設定する。なお、このときの抽出データは、その後の編集のために一時的にRAMなどの記憶部に保存しておくものとする。
また、入力受付部317(受付手段)は、需要予測設定画面や企画編集画面(初期画面)が発する要求を発注数決定支援システム331から受け付ける。受付後、入力受付部317は次のような処理を行う。
例えば、入力受付部(受付手段)317が、需要予測設定画面から新規の特売企画のデータの登録要求を受け付けるとする。すると、入力受付部(受付手段)317は、受け付けた企画データを未来情報データベース311に登録する。
また、入力受付部(受付手段)317が、企画編集画面(初期画面)から編集要求を受け付けるとする。すると、入力受付部(受付手段)317は、編集要求と共に受け取るデータの種類に応じて次のような処理を行う。
先ず、入力受付部(受付手段)317が編集要求と共に訂正データを受け取った場合について説明する。
入力受付部(受付手段)317は、編集要求と共に受け取った訂正データにより、記憶部に一時的に記憶している抽出データの対応箇所を書き換える。続いて、入力受付部(受付手段)317は、需要予測の再シミュレーションの実行を予測購買数算出部314に指示する。
すると、予測購買数算出部314は記憶部の書き換え後のデータを用いて再シミュレーションを実行する。そして、再シミュレーションにより再算出された結果で、記憶部の書き換え後のデータに含まれている予測情報を更新する。
入力受付部(結果出力手段)317は、そのようにして生成された更新データを、需要予測データを表示するエリアなどに設定し、企画編集画面(初期画面)の更新画面を生成する。そして、更新画面を発注数決定支援システム331に出力する。
入力受付部(受付手段)317は、その後、例えば企画編集画面(更新画面)の確定ボタンの押下信号を受け付けるなどした場合に、記憶部で一時的に保存している更新データにより未来情報データベース311の対応するデータの設定値を更新する。
次に、入力受付部317が編集要求と共に刻み値などの条件情報を受け取った場合について説明する。
入力受付部(受付手段)317が所定の要求として、例えば、未来の変動因子(パラメータ)の一つである特売売価の、開始値、刻み値、及び終了値を受け付けるとする。すると、入力受付部(受付手段)317は、開始値から、刻み値が示す刻み間隔で繰り返し訂正値を発生させ、終了値を超えるとストップする。続いて、入力受付部317は、記憶部に一時的に記憶している抽出データの特売売価の値を、開始値から終了値までの所定の刻み間隔の値(複数パターンの訂正値)で書き換える。
具体的に、入力受付部(受付手段)317は、記憶部で一時的に記憶している抽出データをコピーすることにより、訂正値の数量と同数の抽出データを生成する。更に、入力受付部(受付手段)317は、それぞれの抽出データ(コピー)に対して各パターンの訂正値の一つを割り当て、それぞれの特売売価の値を訂正値で書き換える。
なお、書き換え後のデータは、記憶部で一時的に記憶するものとする。
続いて、入力受付部(受付手段)317は、書き換え後のデータに基づく需要予測の再シミュレーション処理の実行を予測購買数算出部(需要予測手段)314に指示する。
すると、予測購買数算出部(需要予測手段)314は、記憶部の1パターン目の書き換え後のデータを用いて再シミュレーションを実行し、記憶部の1パターン目の書き換え後のデータの予測情報を、再シミュレーションにより再算出された結果で更新する。
続いて、予測購買数算出部(需要予測手段)314は、記憶部の2パターン目の書き換え後のデータを対象に1パターン目と同様の処理を実行する。
更に、その後も、残りのパターンの書き換え後のデータを対象に同様の処理を実行する。
全てのパターンの書き換え後のデータに対する再シミュレーション等の処理が終わると、入力受付部(結果出力手段)317は、全てのパターンの更新データを相互に比較し、需要予測結果画面51G(図7参照)や、一覧表示画面52G(図8参照)や、グラフ表示画面53G(図9参照)を生成する。そして、それらの生成画面を発注数決定支援システム331に出力する。
具体的に、入力受付部(結果出力手段)317は、需要予測結果画面51Gの生成を次のようにして行う。先ず、特売売価の値が訂正されたデータ列の予測購買数の値を、全パターンの更新データを対象に相互比較する。そして、それらの内の予測購買数の最大値と、最大値をとる特売売価の値とを需要予測結果画面51Gの所定エリアに設定する。また、入力受付部(結果出力手段)317は、特売売価の値が訂正されデータ列の予測利益金額の値を、全パターンの更新データを対象に相互比較する。そして、それらの内の予測利益金額の最大値と、予測利益金額が最大値をとる特売売価の値や予測購買数の値などを、需要予測結果画面51Gの所定エリアに設定する。
また、入力受付部(結果出力手段)317は、一覧表示画面52Gの生成を次のようにして行う。先ず、当初の一つの抽出データに含まれている、関連商品の予測購買数のそれぞれの値と、全パターン中の一つのパターンの更新データに含まれている、関連商品の予測購買数のそれぞれの値とを比較する。更に、そのパターンの、関連商品についての予測購買数の増減幅を一点ずつ求める。そして、そのパターンの特売売価の訂正値と、予測購買数と、予測利益金額と、求めた各関連商品の増減幅とを、一覧表示画面52Gの所定エリアに対応付けて設定する。この操作を全パターンの更新データを対象に行う。つまり、一商品の特売売価を訂正したことによるその他の関連商品の予測購買数の変化情報(カニバリゼーション)を、更新データのパターン毎に求める。
また、入力受付部(結果出力手段)317は、グラフ表示画面53Gの生成を次のようにして行う。先ず、各パターンの更新データから、特売売価の値が訂正されたデータ列の、特売売価と予測購買数の一組の値を抽出する。それから、各パターンの更新データからそれぞれ抽出した一組の値を、特売売価と予測購買数を軸とする座標平面上にプロットしてなるグラフを生成する。また、各パターンの更新データから、特売売価の値が訂正されたデータ列の、特売売価と予測利益金額の一組の値を抽出する。それから、各パターンの更新データからそれぞれ抽出した一組の値を、特売売価と予測利益金額を軸とする座標平面上にプロットしてなるグラフを生成する。そして、これらのグラフを画像情報としてグラフ表示画面53Gの所定エリアに設定する。
なお、入力受付部(受付手段)317は、生成画面を発注数決定支援システム331に出力後、記憶部で一時的に保存している複数パターンの更新データを消去しても良い。
続いて、各種の画面構成について説明する。
図5は、企画編集画面(初期画面)の構成図の一例である。
図5に示す企画編集画面5Gは、需要予測設定画面(不図示)でのユーザによる一つの企画の選択に基づき、入力受付部(供給手段)317が需要予測設定画面の遷移画面として生成し、店舗発注端末125に向けて出力する画面である。
図5に示す企画編集画面5Gは、企画表示エリア51と、商品群選択エリア52と、データ表示エリア53と、データ操作エリア54と、各種ボタンが配列されているナビゲートボタンエリア56とを含んでいる。
企画表示エリア51は、前画面の需要予測設定画面で選択された企画の「企画No(企画識別コード)」510、「企画名」511、「開始日」512、「終了日」513を表示するエリアとして設けている。ここで、「開始日」512、「終了日」513は、企画期間を表している。
商品群選択エリア52は、企画の対象となる商品群の一部や全てなどの、データ表示エリア53に表示させる商品の範囲を、ユーザが指定するための選択エリアとして設けている。商品群選択エリア52は「部門」520−1と「ライン」520−2と「クラス」520−3に分けられた範囲指定部を含む。「部門」520−1では、最上位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「ライン」520−2では、「部門」520−1のすぐ下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「クラス」520−3では、最下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。各範囲指定部は、そこに表示されている商品分類カテゴリの全てを範囲に指定するためのチェックボックスB1を有する。
データ表示エリア53は、企画の対象となる商品群の一部又は全ての商品の需要予測データを表示するための表示エリアとして設けている。需要予測データの表示項目として「単品コード(商品コード)」530、「メーカ」531、「商品名称」532、「規格」533、「販売日(未来の予定日)」534、「特売売価」535、「予測販売数(予測購買数)」536、「予測販売金額」537、「予測利益金額」538、「実績販売数(実績購買数)」539、「実績販売金額」540、「実績利益金額」541を含む。データ表示エリア53には、デフォルトでは、商品群の全ての商品を対象に需要予測データを表示する。商品群選択エリア52におけるユーザの表示商品の制限操作により、制限内の商品のみが表示される。
なお、図5のデータ表示エリア53に一例として示す需要予測データは、未来情報データベース311に予め設定されている予定情報に基づいて算出されたものである。
データ操作エリア54は、データ表示エリア53に表示されているデータの編集を行うためのエリアとして設けている。データ操作エリア54には、データ編集のための入力ボックスB2と、条件入力ボタンB4と、訂正ボタンB3を設けている。
入力ボックスB2は、データ表示エリア53の項目別(「単品コード」530、「メーカ」531、・・・)のデータ編集を受付可能なように設けたものである。
データ表示エリア53においてユーザにより一商品のデータ列が選択されると、選択されたデータ列の各項目の個別データを各入力ボックスB2に編集可能なように表示する。
条件入力ボタン(指示部)B4は、データ表示エリア53の所定の項目(本例では「特売売価」535の項目)のデータ編集を条件入力により受け付ける条件設定画面(条件入力部)50G(図6参照)の呼び出しボタンである。
ユーザが条件入力ボタンB4を押下すると、条件設定画面50Gが表示され、所定の項目(「特売売価」535)の条件入力によるデータ編集が可能となる。例えばユーザが条件設定画面50Gで、開始値と刻み値と終了値とからなる条件情報を入力する。これにより、開始値、及び開始値から終了値までの刻み値に該当する全ての値が、特売売価の訂正値として指定される。
図6は上記条件設定画面の構成図の一例である。
図6に示す条件設定画面50Gには、刻み値、開始値、終了値を条件情報として入力するための各入力ボックスB50、B51、B52を設けている。また、各入力ボックスB50、B51、B52に入力された値を条件情報として確定させるための条件確定ボタンB5を設けている。
入力ボックスB50は、刻み間隔の値を入力するための入力ボックスである。
入力ボックスB51は、刻みの開始値を入力するための入力ボックスである。
入力ボックスB52は、刻みの終了値を入力するための入力ボックスである。
ここで、図5の説明に戻る。
訂正ボタンB3は、データ表示エリア53上で指定された商品のデータ列の一部を、入力ボックスB2の書き換え後のデータや、条件設定画面50Gの入力条件により決まる値に訂正する宣言を行う操作ボタンである。
例えば、ユーザは、データ表示エリア53において一商品のデータ列を指定し、そのデータ列を各入力ボックスB2に表示させる。続いて、入力ボックスB2の特売売価の値を書き換え、訂正ボタンB3を押下する。これにより、特売売価の書き換え後の値が訂正データとして発注数決定支援システム331を介して需要予測装置31に送信される。
また、ユーザは、条件入力ボタンB4を押下して条件設定画面50Gを開き、その画面で特売売価の訂正値を条件入力により一括指定することもできる。この場合、訂正ボタンB3の押下により、条件設定画面50Gに入力した条件情報、例えは刻み値、開始値、終了値などが、発注数決定支援システム331を介して需要予測装置31に送信される。このように、条件設定画面50Gは、特売売価の値を例えば所定の刻み間隔などの複数の値へ一度に変更指示するための条件入力部として機能している。
入力ボックスB2において、変動因子とは関係の無い項目、例えば商品情報等の項目の訂正が行われた場合、商品のマスタ情報や予定情報が訂正データに訂正されることになる。そして、訂正後の更新データがデータ表示エリア53に設定されることになる。
また、入力ボックスB2において、変動因子に相当する項目の訂正が行われた場合は、需要予測装置31において需要予測の再シミュレーションが実行されることになる。そして、再シミュレーションにより得られた需要予測データがデータ表示エリア53に設定されることになる。未来情報データベース311への更新は、ユーザによる確定ボタンB9の押下後に行われる。
また、条件設定画面50Gにおいて条件情報が入力され、訂正が指示された場合にも、需要予測装置31において需要予測の再シミュレーションが実行されることになる。この場合、再シミュレーションにより得られた需要予測データの内、最大販売数や最大利益金額などの集計情報を示す需要予測結果画面51G(図7参照)が、店舗発注端末125に向けて出力されることになる。
ナビゲートボタンエリア56は、他の画面と共通する画面操作ボタンを表示するためのエリアとして設けられている。当該企画編集画面5Gにおいては、終了ボタンB6、印字ボタンB7、戻るボタンB8、確定ボタンB9が操作可能なように表示される。
終了ボタンB6は、需要予測設定を終了することを宣言するボタンである。
印字ボタンB7は、企画編集画面5Gの印字命令を不図示のプリンタに出力するためのボタンである。
戻るボタンB8は、一つ前の需要予測設定画面に戻るためのボタンである。
確定ボタンB9は、再シミュレーションによってデータ表示エリア53に表示された設定情報を確定し、その設定情報による未来情報データベース311の更新を指示するためのボタンである。
図7は、上記需要予測結果画面の構成図の一例である。
図7に示す需要予測結果画面51Gには、最大利益金額を示す情報エリアJ1と最大販売数を示す情報エリアJ2とを設けている。
最大利益金額を示す情報エリアJ1には、最大利益金額データL1と共に、そのときの特売売価データL2と予測販売数データL3とを設定する。
最大販売数を示す情報エリアJ2には、最大販売数データL5と共に、そのときの特売売価データL6を設定する。
ここでは、一例として、条件設定画面50Gの入力ボックスB50に刻み値「5」、入力ボックスB51に開始値「300」、入力ボックスB52に終了値「350」を入力したときの、需要予測結果の内容を設定したものを示している。情報エリアJ1には、最大利益金額データL1として「450円」、特売売価データL2として「325円」、予測販売数データL3として「30個」が設定されている。また、情報エリアJ2には最大販売数データL5として「78個」、特売売価データL6として「300円」が設定されている。
また、需要予測結果画面51Gには、訂正値毎の需要予測結果の詳細情報画面を呼び出すための二つの呼び出しボタンを設けている。一つは、訂正値毎の需要予測値やカニバリゼーション情報などを一覧にまとめた一覧表示画面52G(図8参照)を呼び出すための一覧表示ボタンB11である。もう一つは、訂正値の変化に基づく需要予測値の推移をグラフで表すグラフ表示画面53G(図9参照)を呼び出すためのグラフ表示ボタンB12である。
更に、需要予測結果画面51Gには、閉じるボタンB13を設けている。需要予測結果画面51Gは、ユーザが閉じるボタンB13を押下することで、閉じられる。
図8は、一覧表示画面の構成図の一例である。
図8に示す一覧表示画面52Gには、「予定売価」1Kと、「予測購買数」2Kと、「予測利益金額」3Kと、各商品の「増減値」4K−1、4K−2・・・などの項目を設けている。更に、各項目の下にデータを配置するためのエリアJ5を設けている。「予定売価」1Kに示す各値が条件情報から生成された複数の訂正値である。
ここでは、一例として、条件設定画面50Gの入力ボックスB50に刻み値「5」、入力ボックスB51に開始値「300」、入力ボックスB52に終了値「350」を入力したときの、訂正値毎の需要予測値やカニバリゼーション情報などを一覧にして設定したものを示している。訂正値の順番は、「予定売価」1Kの各値に示すように、予定売価の降順となっている。なお、訂正値の順番は昇順としても良い。また、他の項目をキーにして順番を並び替えても良い。
各商品の「増減値」4K−1、4K−2・・・に示す符号付きの値は、再シミュレーション後における関連商品の予測購買数の増減(マイナスが減少)と増減の幅(個数)を表している。増減の基準は、未来情報データベース311にセットされている予測購買数の値、つまり当初の抽出データが含む関連商品の予測購買数の値とする。
エリアJ5の一行目に示すデータ列は、当該商品の「予定売価」を「300(円)」に変更した場合に、「予測購買数」が「78(個)」、「予測利益金額」が「―780(円)」となり、商品Bの「予測購買数」が「−3(個)」減り、商品Cの「予測購買数」が「1(個)」増える、・・・という情報を示している。
また、一行目のデータ列の「予測利益金額」のマイナス符号は、当該商品の予定売価(300円)が原価よりも安いことを示している。
一覧表示画面52Gは、閉じるボタンB14を備えている。ユーザが閉じるボタンB14を押下することにより一覧表示画面52Gが閉じられる。
図9は、グラフ表示画面の構成図の一例である。
図9に示すグラフ表示画面53Gには、グラフ画像の表示エリアJ9を設けている。
図9の表示エリアJ9に一例として示すグラフ画像は次のようにして生成する。
先ず、条件設定画面50Gに入力された開始値から終了値までの予定売価の値を横軸に設定する。各メモリの値は、開始値から刻み値の間隔で付与した値を設定する。
また、縦軸に、2軸を設定する。第一の軸(図9の左側の軸)には予測購買数を設定する。第一の軸には、再シミュレーション後の予測購買数の最小値近傍から最大値近傍までを範囲とし、各メモリに10個単位の値を設定する。第二の軸(図9の右側の軸)には、予測販売利益を設定する。第二の軸には、再シミュレーション後の予測販売利益の最小値近傍から最大値近傍までを範囲とし、各メモリに100円単位の値を設定する。
それから、これらの座標平面上に、再シミュレーションにより得られた予定売価と予測購買数の組の座標をプロットし、プロットした場所を線で結ぶなどして、グラフ情報を生成する。
また、予定売価と予測利益金額の組の座標をプロットし、プロットした場所を線で結ぶなどして、グラフ情報を生成する。これらをイメージ画像に変換して表示エリアJ9に設定する。
図9のグラフ表示画面53Gには、一例として、図8の一覧表示画面52Gのデータ列を基に生成したグラフ画像を示している。
実線グラフGR1が、予測購買数の変化を示すグラフである。破線グラフGR2が、予測販売利益の変化を示すグラフである。実線グラフGR1からは、開始の予定売価(300円)のときに予測購買数が最大の78個をとり、その後は、予定売価が上がる毎に予測購買数が減少する様子が読み取れる。これに対し、破線グラフGR2からは、予定売価が上がる毎に予測利益金額が増加し、ある予定売価(325円)になると、予測利益金額が最大になり、それを過ぎると、予定売価が上がる毎に予測利益金額が減少する様子が読み取れる。
グラフ表示画面53Gは、閉じるボタンB15を備えている。ユーザが閉じるボタンB15を押下することによりグラフ表示画面53Gが閉じられる。
<需要予測装置の処理>
図10は、店舗発注端末125と需要予測装置31との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。なお、店舗発注端末125と需要予測装置31との間には、発注数決定支援システム331が介在するものとする。
同図に示す破線矢印は、店舗発注端末125と需要予測装置31との間の信号の流れを示すものである。
先ず、店舗発注端末125は表示画面に需要予測設定画面を表示する(S10)。例えば、店舗発注端末125において発注担当者(ユーザ)が需要予測設定プログラムの起動指示を行う。これにより店舗発注端末125が、先ず企画画面の表示を行い、続いて、ユーザによる画面呼び出しボタンの押下信号を受け付けて、需要予測設定画面を表示する。
次に、店舗発注端末125は、需要予測設定画面に企画一覧を表示し、一つの企画の選択入力をユーザから受け付ける(S11)。店舗発注端末125は、ユーザから一つの企画の選択入力を受け付けると、一つの企画の需要予測データを取得するための指示信号を需要予測装置31に向けて送信する。なお、店舗発注端末125は、需要予測装置31において指示対象の企画が識別できるように、当該指示信号に企画識別データを含めるものとする。
一方の需要予測装置31(入力受付部317)は、上記指示信号を受信したか否かを判定する(S20)。需要予測装置31(入力受付部317)は、店舗発注端末125からの指示信号を受信すると、ステップS20の判定処理でYesと判定する。
ステップS20でYes判定になると、需要予測装置31(入力受付部317)は、企画編集画面5G(図5参照)を生成し、その企画編集画面5Gを依頼元の店舗発注端末125へ向けて送信する(S21)。企画編集画面5Gの生成は、次の前提に基づき、後述するようにして行う。
前提として、需要予測装置31(回帰係数算出部312)は、過去の購買実績を用いて各商品の回帰係数を夜間に算出し、算出した回帰係数を回帰係数DB313に登録するものとする。
また、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、回帰係数DB313に登録されている各商品の回帰係数と、未来情報データベース311に登録されている予定情報311Aとを用いて、1週間先や1か月先など、所定期間先までの需要予測シミュレーションを、予め行うものとする。
また、需要予測シミュレーションの実行結果(予測販売数、予測販売金額、及び予測利益金額)については、未来情報データベース311に、予測情報311Bとして格納しておくものとする。
また、予定情報311Aには企画データも含まれるものとする。当該企画データは、本部特売企画端末124に表示させた企画画面から企画担当者が入力した未来の企画データである。
以上を前提に、需要予測装置31(入力受付部317)は、先ず、店舗発注端末125から受信した企画識別データに対応する需要予測データを未来情報データベース311から抽出する。具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、受信した企画識別データをキーに未来情報データベース311から該当するレコード(需要予測データ)を全て抽出する。商品情報については、不図示の商品マスタデータから取得する。
図11は、抽出データを示す図である。
一例として、特売企画(企画識別コード:001、特売期間:2015年1月3日〜2015年1月9日)の抽出データを示す。
図8に示すように、抽出データは「企画識別コード」441の値「001」に該当するレコード群により構成される。
予定売価・販促データ324dには、「企画識別コード」が示す企画毎に、企画の「企画期間」が設定されている。
更に、企画期間の日別に、企画の対象商品の「商品コード」や、商品の「予定売価(特売売価)」や、商品の「予定定番価格」や、「予定値引額」や、「予定チラシ掲載」などが設定されている。
従って、「企画識別コード」の設定値をキーに未来情報データベース311を検索することにより、予定売価・販促データ324dから、該当する「企画識別コード」と、その企画期間の日別の「年月日」と、「商品コード」と、「予定売価(特売売価)」と、「予定定番価格」等の組み合わせからなるレコードが全て抽出される。そのレコードに含まれる各値が、図4に示す単位レコードの該当項目にセットされる。
更に、予定売価・販促データ324dから抽出したレコードに含まれる「日付」や「商品コード」をキーに、その他のデータテーブルから該当レコードが抽出される。例えば、「日付」から、「曜日」や「気温」や「降水量」などが抽出される。また、「商品コード」から、「ラインコード」や「クラスコード」が抽出される。また、「日付」と「商品コード」とから、予測購買数等の予測情報が抽出される。
このようにして各種データテーブルから抽出された各値が、図4に示す単位レコードの残りの該当する項目にセットされる。
図11に示す抽出データにおいて、各レコードの縦方向の並び順は、「年月日」411の未来の日付順に従っている。また、同一の日付内では、「商品コード」433の商品コード順に従っている。つまり、先ず、「2015年1月3日」の販売予定商品のレコードが商品コード順に並んでいる。続いて、その翌日の「2015年1月4日」の販売予定商品のレコードが商品コード順に並んでいる。図4においては省略してはいるが、2015年1月5日〜2015年1月9日まで、同様の順序で販売予定商品のレコードが商品コード順に並ぶ。
ここで、図8のステップS21の企画編集画面5Gの生成の説明に戻る。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、抽出した各レコード(図11参照)を所定形式に並べる。ここでは、一例として、抽出したレコードを単品コード毎にソートし、更に、各単品コード内で販売日順にソートすることにより、所定形式に並べるものとする。
そして、需要予測装置31(入力受付部317)は、企画編集画面の各データ項目にデータを設定する。具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、企画編集画面5G(図5参照)のデータ表示エリア53に、所定形式に並べた需要予測データを設定する。また、需要予測装置31(入力受付部317)は、企画表示エリア51に当該企画の企画情報(企画識別コード、企画名、及び企画の開催期間)を設定し、商品群選択エリア52に関連商品の分類を設定する。関連商品の分類は、例えば、ライン1が関連商品である場合には、ライン1とその下位にあるクラスを全て設定する。本実施形態では、関連商品の範囲を部門としたため、部門と、その下位にあるライン及びクラスを全て設定する。
需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS21において以上に示すように企画編集画面5Gを生成し、その画面を店舗発注端末125に向けて送信する。
なお、需要予測装置31(入力受付部317)が抽出した商品情報等を含む需要予測データ(抽出データ)は、後の編集のためにRAMなどの記憶部に一時的に記憶させておくものとする。
ステップS21において需要予測装置31(入力受付部317)が企画編集画面5Gを送信すると、他方の店舗発注端末125は、その企画編集画面5Gを取得して表示画面に表示する(S12)。
店舗発注端末125は、企画編集画面5Gの表示中、各種のユーザ操作を受け付ける。各種ユーザ操作の内の一つとして、需要予測データの訂正を受け付ける。
以下、需要予測データの訂正の一例として、先ず、一商品の特売売価が入力ボックスB2(図5参照)において訂正された場合の各装置の動作を説明する。
続いて、一商品の特売売価が条件設定画面50G(図6)で訂正された場合の各装置の動作を説明する。
店舗発注端末125は、入力ボックスB2から、ユーザが入力する一商品の特売売価の訂正値を受け付ける。すると、再シミュレーションを指示する信号を需要予測装置31に向けて送信する(S13)。
具体的に、店舗発注端末125は、企画編集画面5Gのデータ表示エリア53の一覧からの、一商品のデータ列の選択を、上下キーによる移動選択やマウスクリックなどにより受け付ける。店舗発注端末125は、ユーザによる一商品のデータ列の選択を受け付けると、そのデータ列の特売売価の値を、特売売価に対応する入力ボックスB2に表示する。そして、その入力ボックスB2に表示している特売売価の値の訂正を受け付ける。
ユーザにより、入力ボックスB2において値が書き換えられると、続いて、店舗発注端末125は、訂正ボタンB3の押下信号を受け付ける。ユーザが、入力ボックスB2の値を書き換えて、訂正ボタンB3を押下する。すると、店舗発注端末125は、再シミュレーションの要求信号を需要予測装置31に向けて送信する。
再シミュレーションの要求信号には、入力ボックスB2の特売売価の入力値(訂正値)と、キー情報を含める。キー情報は、需要予測装置31が記憶部の抽出データ内の訂正個所が分かるようにするためのものである。キー情報は、店舗発注端末125で選択されたデータ列を特定するための情報(単品コード及び販売日)や、データ列内の特売売価の項目を示す情報などとする。
一方の需要予測装置31は、店舗発注端末125からの操作信号を受信するまで待機する。そして、操作信号を受信すると、その操作信号に基づく処理を行う。
具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、先ず、戻るボタンB8の操作信号を受信したか否かを判定する(S22)。この判定がNo判定の場合、続いて、訂正ボタンB3の操作信号を受信したか否かを判定する(S23)。この判定もNo判定の場合、続いて、条件確定ボタンB5の操作信号を受信したか否かを判定する(S40)。この判定もNo判定の場合、終了ボタンB6の操作信号を受信したか否かを判定する(S32)。この判定もNo判定の場合、ステップS22からの判定処理を繰り返す。
店舗発注端末125から再シミュレーションの要求信号を受信した場合、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS23の判定処理でYesと判定する。この判定に続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、要求信号に含まれる特売売価の訂正値に基づく需要予測の再シミュレーションを実行し、需要予測結果を得る(S24)。
具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、先ず、要求信号に含まれるキー情報等に基づいて、記憶部に一時的に記憶されている抽出データの内の訂正個所を特定する。つまり、所定の日付且つ商品を示すキー情報から抽出データの内の対応するデータ列を特定し、更に、特売売価の項目を示すキー情報から、データ列内の特売売価の位置を特定する。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、要求信号に含まれる特売売価の訂正値を抽出データの特定位置の値に上書きする。ここでは、予定定番売価と予定売価との差分として計算される予定値引額の値についても上書きする。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、需要予測装置31(予測購買数算出部314)に再シミュレーションの実行を指示し、需要予測結果を取得する。
つまり、先ず、需要予測装置31(予測購買数算出部314)に再シミュレーションの実行を指示する。すると、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、記憶部の、訂正値に書き換えられた抽出データに含まれる全商品(関連商品)の回帰係数を回帰係数DB313から抽出する。続いて、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、式(1)に、抽出した回帰係数を当て嵌め、抽出データのレコード単位に予定情報を当て嵌める。これにより、再シミュレーションを行い、需要予測値の一つとしての各商品の予測購買数を求める。更に、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、求めた予測購買数から予測販売金額や予測利益金額などを求め、求めた値で、記憶部に記憶されているパターン1の抽出データの、予測情報の値を書き換える。
需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、記憶部の抽出データの更新を終えると、需要予測装置31(入力受付部317)に通知する。
これにより、需要予測装置31(入力受付部317)は、要求信号に含まれる特売売価の訂正値に基づく、再シミュレーション結果の需要予測データを得る。
なお、需要予測装置31(予測購買数算出部314)が更新した商品情報等を含む需要予測データ(抽出データ)は、後の登録のためにRAMなどの記憶部に一時的に記憶させておくものとする。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、再シミュレーションにより得られた需要予測データを企画編集画面のデータ表示エリア53に設定するなどして更新画面を生成し、その更新画面を要求元の店舗発注端末125へ送信する(S25)。なお、更新画面では、入力ボックスB2や条件入力ボタンB4をグレーアウト表示にし、更なるデータの訂正の受け付けができないようにする。
すると、他方の店舗発注端末125は、その更新画面を受信する。そして、店舗発注端末125は、表示画面を更新画面に更新する(S14)。
続いて、店舗発注端末125は、その更新画面において各種操作を受け付ける(S15)。
ここで、店舗発注端末125において、ユーザが確定ボタンB9を押下したとする。すると、店舗発注端末125は、需要予測装置31に向けて確定ボタンB9の操作信号を送信する。
一方の需要予測装置31(入力受付部317)は、店舗発注端末215から送信される操作信号の種類に応じて各種処理を行う。先ず、需要予測装置31(入力受付部317)は、確定ボタンB9の操作信号を受け付けたか否かを判定する(S26)。確定ボタンB9の操作信号でない場合(No判定)は、続いて、戻るボタンB8の操作信号を受け付けたか否かを判定する(S27)。戻るボタンB8の操作信号も受け付けていない場合(No判定)は、ステップS26に戻り、同様に判定処理を繰り返す。
需要予測装置31(入力受付部317)は、店舗発注端末125から確定ボタンB9の操作信号を受け付けることにより、ステップS26がYes判定となる。この場合に、需要予測装置31(入力受付部317)は、確定処理を行う(S28)。
この確定処理で、需要予測装置31(入力受付部317)は、記憶部に一時的に記憶している、抽出データの書き換え後のデータにより、未来情報データベース311の該当するデータを更新する。
未来情報データベース311内では、特売売価の訂正された日付及び商品に該当する特売売価の値が更新される。また、当該商品の予測情報(予測販売数、予測販売金額、予測利益金額、・・・)の値が更新される。更に、当該商品の各関連商品の予測情報(予測販売数、予測販売金額、予測利益金額、・・・)の値が更新される。
以上の確定処理後、需要予測装置31(入力受付部317)は、グレーアウト設定を解除した更新画面を店舗発注端末125に向けて送信する(S29)。
そして、ステップS22の処理に戻り、更なる訂正データ等の操作を受け付ける。
一方の店舗発注端末125は、ステップS29で送信された更新画面を受信し、グレーアウト設定の解除された画面を表示する(S16)。この更新画面は、企画編集画面5G(図5参照)のデータ表示エリア53が最新の需要予測データに更新されたイメージのものとなる。ステップS16の後は、ステップS13に処理が移行する。
なお、店舗発注端末125において戻るボタンB8が押下されたことにより、ステップS27がYes判定となる場合は次の通りとなる。店舗発注端末125は、自機の記憶部に一時記憶している企画編集画面5Gを表示する。需要予測装置31(入力受付部317)は、記憶部の当初の抽出データのみを残し、書き換え後の抽出データは消去する(S30)。そして、ステップS22に戻り、同様の処理を繰り返す。
なお、需要予測装置31は、ステップS20の判定処理においてNo判定の場合、終了ボタンB6が押下されたか否かの判定を行う(S31)。ステップS31の判定処理において終了ボタンB6が押下されたとするYes判定の場合、本処理を終了する。ステップS31の判定処理においてNo判定の場合、ステップS20の判定処理に戻る。
また、ステップS23の判定処理においてNo判定の場合、終了ボタンB6が押下されたか否かの判定を行う(S32)。ステップS32の判定処理において終了ボタンB6が押下されたとするYes判定の場合、本処理を終了する。ステップS32の判定処理においてNo判定の場合、ステップS22の判定処理に戻る。
また、店舗発注端末125は、終了ボタンB6が押下されると、任意のタイミングで、需要予測装置31に終了を指示する信号を送信し、本処理を終了する。また、需要予測装置31は、ステップS30、ステップS31の判定で、店舗発注端末125で終了ボタンB6の操作があったことを検出する。そして、終了ボタンB6の操作を検出したときは、その店舗発注端末125とのトランザクション処理を終了する。
次に、一商品の特売売価が条件設定画面50G(図6)で訂正された場合の各装置の動作を説明する。
図12は、図10のステップS40において、Yes判定となったときの、店舗発注端末125と需要予測装置31との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。なお、図12に示す店舗発注端末125のステップS13以下の処理(S130〜S136)は、店舗発注端末125で条件入力ボタンB4が操作された場合のサブルーチン処理となっている。従って、図10のステップS13以下の処理とは異なる処理の流れを示すものとなっている。
店舗発注端末125は、ステップS13において、企画編集画面5G(図5参照)のデータ表示エリア53における、一商品のデータ列の選択を、上下キーによる移動選択やマウスクリックなどにより受け付ける。店舗発注端末125は、ユーザによる一商品のデータ列の選択を受け付けると、そのデータ列の値を入力ボックスB2に表示する。店舗発注端末125は、更に、条件入力ボタンB4の入力を受け付ける。
ここで、ユーザが条件入力ボタンB4を押下する。すると、店舗発注端末125は、その操作信号を需要予測装置31に向けて送信する(S13)。
需要予測装置(入力受付部317)31は、店舗発注端末125から条件入力ボタンB4の操作信号を受信すると、ステップS40の判定処理でYesと判定する。
そして、需要予測装置(入力受付部317)31は、店舗発注端末125に条件設定画面50G(図6参照)を送信する(S400)。
一方の店舗発注端末125は、需要予測装置31から送信された条件設定画面50Gをポップアップなどにより企画編集画面5G上に重ねて表示する(S130)。
ここで、ユーザが条件設定画面50Gの各入力ボックスB50、B51、B52に対して、それぞれ、刻み値、開始値、終了値を入力し、条件確定ボタンB5を押下する。
すると、店舗発注端末125は、条件設定画面50Gを閉じ、再シミュレーションの要求信号を需要予測装置31に向けて送信する(S131)。
再シミュレーションの要求信号には、条件設定画面50Gで入力した刻み値、開始値、終了値からなる条件情報と、キー情報を含める。キー情報は、需要予測装置(入力受付部317)31が記憶部の抽出データ内の訂正個所が分かるようにするためのものである。キー情報は、ユーザが選択したデータ列を特定するための情報(単品コード、販売日)や、選択項目を特定するための情報などとする。
一方の需要予測装置(入力受付部317)31は、店舗発注端末125からの条件確定ボタンB5の操作信号を受信するまで待機する(S401)。
そして、需要予測装置(入力受付部317)31は、その操作信号を受信すると、再シミュレーションを指示し(S402)、再シミュレーション結果を集計した需要予測結果画面51G(図7参照)を生成する(S403)。
図13は、ステップS402及びステップS403の処理フロー図である。
需要予測装置(入力受付部317)31は、先ず、再シミュレーションの要求信号に含まれる条件情報から、特売売価の所定の刻み間隔の訂正値を生成する。具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、条件情報である刻み値、開始値、及び終了値に基づき、開始値から終了値までの、刻み値の示す刻み間隔の値を全て生成し、それらの値を訂正値として記憶部に保存する(S402−1)。例えば、刻み値、開始値、終了値を、それぞれ「5」、「300」、「350」とする。この場合には、11個の訂正値(「300」、「305」、「310」、・・・、「345」、「350」)を生成する。
次に、需要予測装置31(入力受付部317)は、要求信号に含まれるキー情報等に基づいて、記憶部に一時的に記憶されている抽出データの内の訂正個所を特定する(S402−2)。具体的に、需要予測装置31(入力受付部317)は、所定の日付且つ商品を示すキー情報から抽出データの内の対応するデータ列を特定し、更にデータ列内の特売売価の位置を特定する。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、生成した訂正値の数と同数の抽出データを生成し、訂正値を一つずつ抽出データの特定位置の値に上書きする(S402−3)。例えば、刻み値「5」、開始値「300」、終了値「350」では、11セットの抽出データのコピーを作成する。そして、それぞれの抽出データの特定位置の値を、順に、11個の訂正値の一つで上書きする。また、本例では、予定定番売価と予定売価との差分として計算される予定値引額の値についても上書きする。
図14は、ステップS402−3の処理後の記憶部の抽出データの設定状態を示す図である。
ただし、11セットの抽出データの内、訂正値「300」の抽出データ(パターン1の抽出データ)及びこの次の刻み値の訂正値「305」の抽出データ(パターン2の抽出データ)のみを示し、その他の訂正値「310」〜訂正値「350」の抽出データ(パターン3〜パターン11の抽出データ)は、図示を省略している。
ここに示す例は、店舗発注端末125においてユーザが、企画編集画面5G(図5参照)のデータ表示エリア53の一列目、販売日「2015年1月3日」且つ単品コード「0001」のデータ列を選択し、その特売売価の値の訂正を条件情報を使って指示したときのものである。つまり、図11に示す抽出データの一行目のレコードの「予定売価」444の値「320」を訂正対象にしたものである。
図14に示すように、パターン1の抽出データD1は、上記訂正対象の「予定売価」444の値が、「320」から「300」に書き換えられる。
また、パターン2の抽出データD2は、上記訂正対象の「予定売価」444の値が、「320」から「305」に書き換えられる。
図示を省略しているが、パターン3〜パターン11の抽出データについても、上記訂正対象の「予定売価」444の値が、刻み値「5」を順次加算した訂正値に書き換えられる。
また、本例では、予定定番売価と予定売価との差分として計算される「予定値引額」745の値も、この段階で計算され、書き換えられる。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、需要予測装置31(予測購買数算出部314)に再シミュレーションの実行を指示する(S402−4)。
すると、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、記憶部のパターン1の抽出データに含まれる全商品(関連商品)の回帰係数を回帰係数DB313から抽出する。
続いて、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、式(1)に、抽出した回帰係数を当て嵌め、更に抽出データのレコード単位に予定情報を当て嵌める。これにより、再シミュレーションを行い、需要予測値の一つとしての各商品の予測購買数を求める。
更に、需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、求めた予測購買数から予測販売金額や予測利益金額などを求め、求めた値で、記憶部に記憶されているパターン1の抽出データの、予測情報の値を書き換える。
需要予測装置31(予測購買数算出部314)が行う上述の処理は、パターン2〜パターン11に対しても同様に行う。従って、記憶部に記憶されているパターン1〜パターン11の抽出データの予測情報は、再シミュレーションにより、全て更新されることになる。
図15は、再シミュレーション後の、記憶部に記憶されている抽出データの設定状態を示す図である。
図15には、図14と同様、11パターンの抽出データの内のパターン1の抽出データ及びパターン2の抽出データのみを示している。その他のパターン3〜パターン11の抽出データは、図示を省略している。
図15に示す例において、パターン1の抽出データD1aは、各レコードの予測情報の値が図14の書き換え情報(予定売価の訂正値)に基づく再シミュレーションの結果で書き換えられている。
具体的に、図14では、パターン1の抽出データD1の、一行目の商品コード「0001」の予定売価の値が、「300」に訂正されている。これにより、図15のパターン1の抽出データD1aにおいて、一行目の商品コード「0001」の予測情報を示す「予測購買数」461、「予測販売金額」462、「予測利益金額」463、及び「予測発注数」481の値が、それぞれ、「78」、「23,400」、「−780」、「67」に書き換えられている。
また、商品コード「0001」の関連商品の一つとなる2列目の商品コード「0002」についても、商品コード「0001」の予測購買数の相互影響を受け、予測情報の「予測購買数」461の値が「3」に変わる。これにより、商品コード「0002」の予測情報を示す「予測購買数」461、「予測販売金額」462、「予測利益金額」463、及び「予測発注数」481の値が、それぞれ、「3」、「444」、「24」、「9」に書き換えられている。
図示を省略しているが、その他の関連商品の商品コード「0003」、「0004」、・・・についても、相互影響により予測購買数が変わり、予測情報の値が書き換えられる。
また、図14では、パターン2の抽出データD2の、一行目の商品コード「0001」の予定売価の値が、「305」に訂正されている。これにより、図15のパターン2の抽出データD2aにおいて、一行目の商品コード「0001」の予測情報を示す「予測購買数」461、「予測販売金額」462、「予測利益金額」463、及び「予測発注数」481の値が、それぞれ、「70」、「21,350」、「−350」、「59」に書き換えられている。
また、商品コード「0001」の関連商品の一つとなる2列目の商品コード「0002」についても、商品コード「0001」の予測購買数の相互影響を受け、予測情報の「予測購買数」461の値が「3」に変わる。これにより、商品コード「0002」の予測情報を示す「予測購買数」461、「予測販売金額」462、「予測利益金額」463、及び「予測発注数」481の値が、それぞれ、「3」、「444」、「24」、「9」に書き換えられている。
図示を省略しているが、その他の関連商品の商品コード「0003」、「0004」、・・・についても、相互影響により予測購買数が変わり、予測情報の値が書き換えられる。
なお、パターン3〜パターン11についても、同様に、各抽出データの予測情報(予測販売数、予測販売金額、予測利益金額、・・・)の値が、それぞれのパターンの訂正値に基づく再シミュレーションにより得られた需要予測値で書き換えられる。
需要予測装置31(予測購買数算出部314)は、このようにして記憶部の抽出データの更新を終えると、需要予測装置31(入力受付部317)に完了を通知する。
これにより、需要予測装置31(入力受付部317)は、生成した11個の訂正値のそれぞれの需要予測データを得る。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、記憶部の11パターンの需要予測データを解析し、需要予測結果画面を生成する。
この処理では、需要予測装置31(入力受付部317)は、先ず、記憶部の11パターンの需要予測データを対象に、特売売価の訂正されたデータ列の予測購買数の値を比較する。そして、それらの比較から、予測購買数の最大値を求め、予測購買数の最大値と、予測購買数が最大値をとるデータ列の特売売価の値とを抽出する。需要予測装置31(入力受付部317)は、抽出した情報を需要予測結果画面51G(図7参照)の情報エリアJ2に設定する(S403−1)。
次に、需要予測装置31(入力受付部317)は、記憶部の11パターンの需要予測データを対象に、特売売価の訂正されたデータ列の予測利益金額の値を比較する。そして、それらの比較から、予測利益金額の最大値を求め、予測利益金額の最大値と、予測利益金額が最大値をとるデータ列の特売売価の値と予測購買数とを抽出する。需要予測装置31(入力受付部317)は、抽出した情報を需要予測結果画面51Gの情報エリアJ1に設定する(S403−2)。
ここで、図12に戻り、フローの続きを説明する。
需要予測装置31(入力受付部317)は、このようにして生成した需要予測結果画面51Gを店舗発注端末125に送信する(S404)。
一方の店舗発注端末125は、需要予測装置31から送信された需要予測結果画面51Gをポップアップなどにより企画編集画面5G上に重ねて表示する(S132)。
ここで、店舗発注端末125は、需要予測結果画面51Gの各種操作ボタンのユーザによる操作を受け付け、ユーザにより各種操作ボタンの操作が行われると、その操作信号を需要予測装置51に送信する(S133)。
需要予測装置31(入力受付部317)は、操作信号を受信すると、操作信号の種類の判定を行う。
先ず、一覧表示ボタンB11の操作信号であるか否かを判定する(S405)。この判定でNo判定の場合、続いてグラフ表示ボタンB12の操作信号であるか否かを判定する(S406)。この判定もNo判定の場合、続いて閉じるボタンB13の操作信号であるか否かを判定する(S407)。この判定がNo判定の時には、ステップS405の判定処理から判定を繰り返す。
ステップS133において、ユーザが一覧表示ボタンB11を押下するとする。すると、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS405の判定をYes判定とし、一覧表示画面52Gの生成処理を行う(S408)。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、生成した一覧表示画面52Gを店舗発注端末125に向けて送信する(S409)。
その後、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS405からの処理を繰り返す。
また、ステップS133において、ユーザがグラフ表示ボタンB12を押下するとする。すると、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS406の判定をYes判定とし、グラフ表示画面53Gの生成処理を行う(S410)。
続いて、需要予測装置31(入力受付部317)は、生成したグラフ表示画面53Gを店舗発注端末125に向けて送信する(S411)。
その後、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS405からの処理を繰り返す。
また、ステップS133において、ユーザが閉じるボタンB13を押下するとする。すると、需要予測装置31(入力受付部317)は、ステップS407の判定をYes判定とする。そして、記憶部の当初の抽出データを除く、パターン1〜パターン11の抽出データを消去するなどしてから、ステップS22(図10参照)の処理に移行し、ステップS22からの処理を繰り返す。
一方の店舗発注端末125では、ステップS133の処理後、次のように動作する。
先ず、店舗発注端末125は、閉じるボタンB13が押下されたか否かを判定する(S134)。ユーザが需要予測結果画面51Gの閉じるボタンB13を押下した場合には、この判定がYes判定となる。店舗発注端末125は、これにより、需要予測結果画面51Gを閉じ、ステップS13に処理を移行する。その後、店舗発注端末125は、操作内容に応じて、図10に示すステップS13からの処理又は図12に示すステップS13からの処理を行う。
また、ユーザが需要予測結果画面51Gの一覧表示ボタンB11(又はグラフ表示ボタンB12)を押下した場合には、ステップS134の判定がNo判定となる。この場合、店舗発注端末125は、需要予測装置31が生成した一覧表示画面52G(又はグラフ表示画面53G)を、ポップアップなどにより需要予測結果画面51G上に重ねて表示する(S135)。
その後、店舗発注端末125は、閉じるボタンB14(又は閉じるボタンB15)が押下されたか否かを判定する(S136)。ユーザが一覧表示画面52Gの閉じるボタンB14(又は、グラフ表示画面53Gの閉じるボタンB15)を押下した場合に、この判定がYes判定となる。
店舗発注端末125は、これにより、一覧表示画面52G(又はグラフ表示画面53G)を閉じ、ステップS133の処理に移行する。
本実施形態では、条件情報として、刻み値、開始値、及び終了値を例に挙げた。そして、開始値から終了値までの、刻み値に示す刻み間隔の全ての値を、上記条件情報に対応する規則的な値として示した。
しかし、条件情報は、これに限定されるものではない。条件情報は規則的な複数の値を示せるものであれば、他の態様であっても良い。例えば、等比級数式などを適用しても良い。
本実施形態では、需要予測装置31が生成する企画編集画面5Gに条件有力ボタンB4を設け、条件設定画面50Gを呼び出す構成とした。しかし、この態様に限定されない。条件設定画面50Gの条件情報を入力するための入力ボックスB50、B51、B52を、企画編集画面5Gに設けても良い。
本実施形態では、複数パターンの値として特売売価の値を需要予測装置に一度に入力するための構成を示したが、特売売価の値に限るものでは無い。その他の値として、未来の変動因子情報、例えば、定番売価、気温、降水量の値などへの変形を行っても良い。
本実施形態では、商品の需要予測を一例として示した。しかし、これに限らず、サービスなどの役務の需要予測を行う形態に変形を行っても良い。この場合、購買数は、サービスの利用回数等となる。また、在庫データや発注データが示す数字は、サービスを施すスタッフの人数や、サービスを提供する機械の数等となる。
本例では、指示部の態様として指示ボタンを示したが、指示部はこれに限定されるものでは無い。指示信号を送るためのトリガとなるものであれば、その他の態様をとっても良い。
本実施形態及び変形例の需要予測装置で使用する各種プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、需要予測装置のフラッシュROMなどに読み込ませて実行してもよい。
また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
以上のように本実施形態及び変形例の需要予測装置では、売価などの規則的な値(例えば一定刻みの値など)を一度に受け付けて需要予測シミュレーションを行うことが可能となる。また、売価の刻みレンジが小さくなったり、売価の範囲が広くなったりしても、規則的な値を条件情報で指定できるので、ユーザにとって操作が簡単になる。また、各売価のシミュレーション結果を一度に受け取ることができるので、データ解析が容易になる。
以上の実施形態及び変形例において、需要予測装置についての構成を説明したが、実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。