JP6282993B2 - 需要予測装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、需要予測装置及びプログラムに関する。

従来、ＰＯＳ（Point of Sales）システムが普及したことにより、商品ごとの購買実績データを容易に収集することができるようになった。収集されたデータは、小売店等の需要予測に使用されている。
需要予測を行うと、小売店等は、商品ロスを抑えることができる。例えば、発注量過多のため売れ残り商品を廃棄することによる商品ロスや、発注量過少のため商品の品切れにより販売機会を失った商品の商品ロスを抑えることができる。

更に、需要予測は、ＥＤＩ（Electronic Data Interchange）による企業間取引の電子化と結合させ、自動発注システムにまで発展させるものも提案され始めている。

自動発注システムでは、需要予測装置が重回帰分析を用い、商品の需要予測を行う。
その需要予測では、購買数を目的変数とし、その目的変数の変動因子として、売価、販売形態実施期間、陳列位置、陳列数、広告宣伝方法等を用いる。また、この他にも、商品とその関連商品の相互影響を考慮し、各商品の購買数を変動因子として用いることも試行されている。

ところで、従来の需要予測装置は、商品の需要予測を行うに際し、一売価を受け付け、一回のシミュレーションを実施する。
しかし、ユーザ（例えばバイヤなど）は、一つの商品の売価を決める際、一定刻みの連続する売価についてシミュレーション結果を確認することが良くある。この場合、バイヤは先ず一つ目の売価を需要予測装置に入力し、そのシミュレーション結果を需要予測装置から取得する。続いて、二つ目の売価を需要予測装置に入力し、二つ目の売価のシミュレーション結果を需要予測装置から取得する。三つ目以後も同様に、需要予測装置に一つの売価を入力し、そのシミュレーション結果を得る。

このように、ユーザは、一定刻みの連続する売価の、それぞれのシミュレーション結果を取得する場合、一売価ごとに需要予測装置にシミュレーションの実行を指示しなければならない。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すると、指示回数が増加するので、ユーザにとって操作が負担になる。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ないため、シミュレーション結果の比較も容易に行えない。このため、改善が望まれていた。

本発明が解決しようとする課題は、売価の規則的な値（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な需要予測装置及びプログラムを提供することである。

実施形態の需要予測装置は、規則的な複数の値に対応する条件情報を入力するための条件入力部を表示エリアに対して供給する供給手段と、上記表示エリアに供給された上記条件入力部においてユーザにより入力された条件情報に基づき、上記条件情報に対応する規則的な複数の値を訂正値として一度に受け付ける受付手段と、上記受付手段が受け付けた各訂正値を、予測対象と、当該予測対象の売価を訂正したことにより予測購買数が変化する関連予測対象とについての未来の基準日の需要予測値を決めるパラメータに代入し、上記予測対象と上記関連予測対象とについて上記未来の基準日の上記訂正値毎の需要予測値を算出する需要予測手段と、上記需要予測手段により算出された上記訂正値毎の上記予測対象の需要予測値と、上記訂正値毎の上記関連予測対象の上記訂正値を変更したことによる予測購買数の増減とを上記表示エリアに対して出力する結果出力手段と、を備える。

図１は、実施形態にかかる需要予測システムの構成を示すブロック図である。 図２は、コンピュータのモジュール構成図である。 図３は、需要予測装置に係る本部システムの全体構成を示すブロック図である。 図４は、単位レコードの構成図である。 図５は、企画編集画面（初期画面）の構成図である。 図６は、条件設定画面の構成図である。 図７は、需要予測結果画面の構成図である。 図８は、一覧表示画面の構成図である。 図９は、グラフ表示画面の構成図である。 図１０は、店舗発注端末と需要予測装置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。 図１１は、抽出データを示す図である。 図１２は、条件情報を用いたときの需要予測シミュレーション処理のフロー図である。 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。 図１４は、抽出データの設定状態（状態１）を示す図である。 図１５は、抽出データの設定状態（状態２）を示す図である。

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。

１ 需要予測システム
２ 通信回線
３ コンピュータ
５ 通信回線
３１ 需要予測装置
３２ データ収集・変換システム
３３ 予定データ収集・変換システム
３４ 発注システム
１２０ 店舗サーバ
１２４ 本部特売企画端末
１２５ 店舗発注端末
１２６ ＰＯＳ（Point of Sales）端末
３１０ 過去情報データベース
３１１ 未来情報データベース
３１１Ａ 予定情報
３１１Ｂ 予測情報
３１２ 回帰係数算出部
３１３ 回帰係数データベース
３１４ 予測購買数算出部
３１６ 発注・在庫数算出部
３１７ 入力受付部
３２０ｄ 予定店舗・地域データ
３２１ｄ 予定日付・時刻データ
３２２ｄ 予定気象・行事データ
３２３ｄ 予定分類・属性データ
３２４ｄ 予定売価・販促データ
３２５ｄ 予定陳列データ
３２６ｄ 予測購買データ
３２７ｄ 予測在庫データ
３２８ｄ 推奨発注データ
３３０ 特売企画支援システム
３３１ 発注数決定支援システム

特開２０１２−１５０６７１号公報

Claims (5)

1. 規則的な複数の値に対応する条件情報を入力するための条件入力部を表示エリアに対して供給する供給手段と、
   前記表示エリアに供給された前記条件入力部においてユーザにより入力された条件情報に基づき、前記条件情報に対応する規則的な複数の値を訂正値として一度に受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた各訂正値を、予測対象と、当該予測対象の売価を訂正したことにより予測購買数が変化する関連予測対象とについての未来の基準日の需要予測値を決めるパラメータに代入し、前記予測対象と前記関連予測対象とについて前記未来の基準日の前記訂正値毎の需要予測値を算出する需要予測手段と、
   前記需要予測手段により算出された前記訂正値毎の前記予測対象の需要予測値と、前記訂正値毎の前記関連予測対象の前記訂正値を変更したことによる予測購買数の増減とを前記表示エリアに対して出力する結果出力手段と、
   を備えることを特徴とする需要予測装置。
2. 前記供給手段は、更に、前記表示エリアに対し、該表示エリアに前記条件入力部を表示させることをユーザに要求させるための指示部を供給する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
3. 前記結果出力手段は、前記需要予測手段により算出された前記訂正値毎の需要予測値の中から最大値を前記表示エリアに対して出力する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の需要予測装置。
4. 前記結果出力手段は、前記需要予測手段により算出された前記訂正値毎の需要予測値をグラフ情報にして前記表示エリアに対して出力する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の需要予測装置。
5. 需要予測装置を制御するコンピュータを、
   規則的な複数の値に対応する条件情報を入力するための条件入力部を表示エリアに対して供給する供給手段と、
   前記表示エリアに供給された前記条件入力部においてユーザにより入力された条件情報に基づき、前記条件情報に対応する規則的な複数の値を訂正値として一度に受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた各訂正値を、予測対象と、当該予測対象の売価を訂正したことにより予測購買数が変化する関連予測対象とについての未来の基準日の需要予測値を決めるパラメータに代入し、前記予測対象と前記関連予測対象とについて前記未来の基準日の前記訂正値毎の需要予測値を算出する需要予測手段と、
   前記需要予測手段により算出された前記訂正値毎の前記予測対象の需要予測値と、前記訂正値毎の前記関連予測対象の前記訂正値を変更したことによる予測購買数の増減とを前記表示エリアに対して出力する結果出力手段と、
   として機能させるプログラム。

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