JP6536028B2 - 発注計画決定装置、発注計画決定方法および発注計画決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、発注計画決定装置、発注計画決定方法および発注計画決定プログラムに関する。

商品の発注量を求める技術がある。かかる技術では、例えば、商品の過去の売上量から将来の商品の需要量を予測し、商品の在庫量を抑えつつ商品の在庫切れを回避する商品の発注量を算出する。

特開２００７−１７２３０７号公報 特開２００２−２９７９５８号公報 特開２００５−１７４０３５号公報

しかしながら、従来の技術で算出される発注量の発注を行っても、高い利益が得られない場合がある。

商品の需要量は、当該商品を販売する価格によって変化する。また、商品を販売した際の１つ当たりの利益も、商品の価格によって変化する。商品の価格は、担当者が経験などにより決定する。このため、従来の技術で算出される発注量の発注を行っても、高い利益が得られる発注量と価格を決定できない場合がある。

一つの側面では、高い利益が得られる発注量と価格を求めることができる発注計画決定装置、発注計画決定方法および発注計画決定プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、発注計画決定装置は、取得部と、算出部とを有する。取得部は、価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。算出部は、取得部により取得された価格ごとの商品の需要の予測値を用いて、利益が最大となる前記商品の価格と発注量の組み合わせを算出する。

本発明の一の実施態様によれば、利益が多く得られる発注量と価格を求めることができるという効果を奏する。

図１は、システム構成の一例を説明する図である。 図２は、発注計画決定装置の全体構成を示す図である。 図３は、商品情報の一例を示す図である。 図４は、需要実績情報の一例を示す図である。 図５は、発注計画決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、発注計画決定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本発明にかかる発注計画決定装置、発注計画決定方法および発注計画決定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［システム構成］
最初に、実施例１に係る発注計画決定装置を用いて発注を行うシステムの一例を説明する。図１は、システム構成の一例を説明する図である。図１に示すように、システム１は、発注計画決定装置１０と、受注システム１１と有する。発注計画決定装置１０と受注システム１１は、ネットワーク１２を介して通信可能に接続され、各種の情報を交換することが可能とされている。かかるネットワーク１２の一態様としては、有線または無線を問わず、携帯電話などの移動体通信、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

受注システム１１は、商品の発注や在庫を管理するためのシステムである。例えば、受注システム１１は、１台または複数第のサーバコンピュータ上で動作するシステムである。受注システム１１は、商品の原価などが設定されたマスタデータを記憶する。受注システム１１は、店舗のＰＯＳ（Point of sale）システム等から商品の売り上げ情報や商品の納品情報がアップロードされる。受注システム１１は、アップロードされた商品の売り上げ情報や商品の納品情報を基づき、現在の商品の在庫量を管理する。また、受注システム１１は、商品の発注に関する処理を行う。例えば、受注システム１１は、商品毎の発注量を示した発注データを受け付け、商品の取り扱い元に発注データを送信する。

発注計画決定装置１０は、商品の発注計画を決定する装置である。例えば、発注計画決定装置１０は、所定の発注期間についての発注対象の商品の最適な発注量および商品の価格を求め、発注期間の発注計画を出力する。本実施例では、発注期間を本日、明日、明後日の３日間として、発注計画決定装置１０が、それぞれの日に１回ずつ３回分の発注量を示した発注計画を出力する場合について説明する。発注計画決定装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータなどである。発注計画決定装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装してもよい。なお、本実施例では、発注計画決定装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。

［発注計画決定装置の構成］
実施例１に係る発注計画決定装置１０について説明する。図２は、発注計画決定装置の全体構成を示す図である。図２の例に示すように、発注計画決定装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２０と、入力部２１と、表示部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。なお、発注計画決定装置１０は、上記の機器以外の他の機器を有してもよい。

通信Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部２０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。

通信Ｉ／Ｆ部２０は、ネットワーク１２を介して他の装置と各種情報を送受信する。例えば、通信Ｉ／Ｆ部２０は、受注システム１１と各種情報を送受信が可能とされており、受注システム１１と発注対象の商品に関する各種情報を送受信する。

入力部２１は、各種の情報を入力する入力デバイスである。入力部２１としては、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。入力部２１は、各種の情報の入力を受付ける。例えば、入力部２１は、発注量の決定に関する各種の操作の入力を受け付ける。入力部２１は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部２４に入力する。

表示部２２は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２２としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２２は、各種情報を表示する。例えば、表示部２２は、発注対象の商品を指定する商品指定画面や、発注対象の商品の価格と発注量を表示した発注計画表示画面など各種の画面を表示する。

記憶部２３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

記憶部２３は、制御部２４で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２３は、発注計画の決定に用いる各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部２３は、制御部２４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２３は、商品情報３０と、需要実績情報３１と、発注計画データ３２とを記憶する。

商品情報３０は、発注対象の商品に関する各種の情報を記憶したデータである。商品情報３０には、発注対象の商品の商品コードや、発注対象の商品の現在の在庫量、発注対象の商品の原価など、発注量の決定に用いる各種の情報が記憶される。商品情報３０に記憶された各種の情報は、適宜更新されてもよい。本実施例では、商品情報３０に記憶された各種の情報は、発注タイミングごとに逐次更新される。例えば、現在の在庫量は発注タイミングごとに更新される。

図３は、商品情報の一例を示す図である。商品情報３０は、設定ＩＤ（identification）、設定項目、設定の各項目を有する。設定ＩＤの項目は、設定項目を識別する識別番号を記憶する領域である。各種の設定項目には、それぞれを識別する識別番号が定められる。設定ＩＤの項目には、設定項目の応じた識別番号が格納される。設定項目の項目は、設定項目の項目名を記憶する領域である。設定の項目は、設定項目に関する設定内容を記憶する領域である。図３の例では、設定ＩＤ「１」は、発注対象の商品の商品コードを設定項目とするものであり、設定内容として、商品コード「００１」が設定されている。設定ＩＤ「２」は、発注対象の商品の原価を設定項目とするものであり、設定内容として、原価「９０」円が設定されている。設定ＩＤ「３」は、発注対象の商品の現在の在庫量を設定項目とするものであり、設定内容として、在庫量「１００」個が設定されている。設定ＩＤ「４」は、発注対象の商品の発注量の上限を示す発注量限界を設定項目とするものであり、設定内容として、発注量限界「１０００」個が設定されている。設定ＩＤ「５」は、発注対象の商品の在庫量の上限を示す在庫量限界を設定項目とするものであり、設定内容として、在庫量限界「３０００」個が設定されている。設定ＩＤ「６」は、発注対象の商品の需要を予測する期間を示す先読み区間を設定項目とするものであり、設定内容として、先読み区間「３」が設定されている。先読み区間の「３」は、本日、明日、明後日の３日間について発注対象の商品の需要を予測することを示す。設定ＩＤ「７」は、発注対象の商品の１つ当たりの発注コストを設定項目とするものであり、設定内容として、発注コスト「１０」円が設定されている。設定ＩＤ「８」は、発注対象の商品の１つ当たりの在庫の保管コストを設定項目とするものであり、設定内容として、保管コスト「５」円が設定されている。

図２に戻り、需要実績情報３１は、発注対象の商品に関する過去の需要に関する情報を記憶したデータである。例えば、需要実績情報３１には、発注対象の商品の過去の需要量や販売した価格が記憶される。

図４は、需要実績情報の一例を示す図である。需要実績情報３１は、商品コード、商品名、販売日、販売価格、販売数の各項目を有する。商品コードの項目は、商品の商品コードを記憶する領域である。商品名の項目は、商品の商品名を記憶する領域である。販売日の項目は、販売された日付を記憶する領域である。販売価格の項目は、商品を販売した価格を記憶する領域である。販売数の項目は、需要量として、商品を販売した販売数を記憶する領域である。図４の例では、商品コード「００１」の商品は、商品名が「商品Ａ」であり、販売日「２０１４／１／２０」での販売した価格が「１２０」であり、販売数が「１００」であることを示す。

図２に戻り、発注計画データ３２は、発注対象の商品の発注計画に関する情報を記憶したデータである。例えば、発注計画データ３２には、発注対象の商品の発注期間での価格と発注量の組み合わせが記憶される。

制御部２４は、発注計画決定装置１０を制御するデバイスである。制御部２４としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２４は、受付部４０と、収集部４１と、予測部４２と、出力部４３とを有する。

受付部４０は、発注に関する各種の情報の入力を受け付ける。例えば、受付部４０は、発注対象の商品の指定を受け付ける。例えば、受付部４０は、不図示の商品指定画面を表示させ、商品指定画面から発注対象の商品の指定を受け付ける。受付部４０は、商品コードの入力により、発注対象の商品の指定を受け付けてもよい。また、受付部４０は、商品のカテゴリに分けてカテゴリーを表示部２２に表示させ、選択されたカテゴリの商品を表示部２２に表示させて、商品を選択させることにより、発注対象の商品の指定を受け付けてもよい。受付部４０は、指定された発注対象の商品の商品コードを商品情報３０に記憶させる。

収集部４１は、各種の収集を行う。例えば、収集部４１は、受付部４０で指定された発注対象の商品に関する各種の情報を収集する。例えば、収集部４１は、受注システム１１から発注対象の商品の原価や現在の在庫量、発注量の上限、在庫量の上限、先読み区間、発注コスト、保管コストなどを収集する。収集部４１は、収集した各種の情報を商品情報３０に記憶させる。例えば、収集部４１は、発注対象の商品の原価、現在の在庫量、発注量の上限、在庫量の上限、先読み区間、発注コスト、保管コストを商品情報３０に記憶させる。また、収集部４１は、受注システム１１から発注対象の商品の過去の需要量を収集し、発注対象の商品の過去の需要量を需要実績情報３１に記憶させる。なお、本実施例では、商品情報３０および需要実績情報３１は、収集部４１が受注システム１１から情報を収集して格納するが、これに限定されるものではない。商品情報３０および需要実績情報３１は、別なシステムや管理者が格納してもよい。また、商品情報３０の各種の情報の一部または全部は、受付部４０により入力を受け付けてもよい。例えば、商品の原価および現在の在庫量は、受注システム１１から収集してもよい。発注対象の発注量の上限、在庫量の上限、先読み区間、発注コスト、保管コストは、受付部４０により入力を受け付けてもよい。

予測部４２は、各種の予測を行う。例えば、予測部４２は、価格に応じた需要を予測し、それに応じた最適化問題を解くことにより高い利益が得られる商品の発注量と価格を予測する。予測部４２は、取得部５０と、算出部５１とを有する。

取得部５０は、各種の取得を行う。例えば、取得部５０は、価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。商品の需要量は、商品の価格によって変化する。そこで、本実施例では、取得部５０は、需要実績情報３１に記憶された発注対象の商品の過去の価格および当該価格での販売数に基づき、発注期間の価格に応じた需要を予測することにより、価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。例えば、取得部５０は、ＡＲＩＭＡモデル（autoregressive integrated moving average model）などによる時系列分析を行って、価格に応じた需要を予測する。なお、需要の予測の手法は、これに限定されず、何れの手法であってもよい。例えば、サポートベクタマシンなどにより過去の需要を学習して需要量を予測してもよい。また、本実施例では、取得部５０が発注期間の価格に応じた需要を予測する場合について説明するが、これに限定されない。例えば、発注対象の商品について様々な価格での発注期間の需要を予測した結果を予測需要情報として記憶部２３に予め記憶させておき、取得部５０は、予測需要情報から価格ごとの商品の需要の予測値を取得してもよい。また、発注期間の需要を予測は別な情報処理装置が行ってもよい。取得部５０は、別な情報処理装置から予測結果を取得してもよい。

ここで、予測手法の一例を示す。例えば、ｋ＋１期の発注対象の商品の予測される需要量ｄ（ｋ＋１）は、例えば、以下の式（１）のように一般化して表せる。

ｄ（ｋ＋１）＝ｆ［ｄ（ｋ），ｄ（ｋ−１）,…
，ｐ（ｋ＋１），ｐ（ｋ），ｐ（ｋ−１）…] （１）

ここで、ｄ（ｋ）は、ｋ期の発注対象の商品の需要である。
ｐ（ｋ＋１）は、ｋ＋１期の発注対象の商品の価格である。
現在をｋ期としてｋ＋１期の予測を行う場合、ｄ（ｋ），ｄ（ｋ−１），…、およびｐ（ｋ），ｐ（ｋ−１），…は、それぞれ需要実績情報３１から得られる販売実績の値となる。ｐ（ｋ＋１）は、ｋ＋１期の発注対象の商品を販売する予定の価格である。

関数ｆは、商品の需要と価格を入力とし、商品の需要と価格をパラメータを用いた演算を行うことで、予測される需要を出力する関数である。関数ｆは、予想モデルによって次数やパラメータの数が異なる。また、関数ｆは、予想モデルと予測精度によって、入力に何期までの商品の需要および価格を含めるかも異なる。関数ｆは、関数ｆとして用いる関数モデルを定め、需要実績情報３１に記憶された過去の発注対象の商品の需要と価格を用いてフィッティングを行うことで、関数モデルのパラメータの値を定めることができる。例えば、式（１）によりｋ＋１期の需要を予測し、ｋ＋１期の実際の需要と比較してフィッティングを行うことを複数の期間について繰り返すことにより、需要の予測誤差が最も小さくなるパラメータを定める。このフィッティングは、予め行ってもよい。また、取得部５０が、需要実績情報３１に記憶された過去の発注対象の商品の需要と価格を用いてフィッティングを行ってもよい。

取得部５０は、発注期間についての価格ごとの商品の需要の予測値を予測して取得する。例えば、取得部５０は、需要実績情報３１に記憶された発注対象の商品の過去の需要および価格の履歴に基づき、１期先に発生する需要を予測する。そして、予測部４２は、１期先を予測の予測結果も用いて、さらに１期先発生する需要を予測することを繰り返して発注期間の需要を取得する。本実施例では、本日、明日、明後日の３日間の価格ごとの商品の需要の予測値を予測して取得する。例えば、式（１）を用いた場合、取得部５０は、過去の発注対象の商品の需要と価格を用いて、本日の価格に応じた需要を予測する。そして、取得部５０は、過去の発注対象の商品の需要と価格と、本日の価格に応じた需要を用いて、明日の価格に応じた需要を予測する。そして、取得部５０は、過去の発注対象の商品の需要と価格と、本日および明日の価格に応じた需要を用いて、明後日の価格に応じた需要を予測する。

なお、本実施例では、１日ずつ需要を予測する場合について説明するが、複数の日の需要をまとめて予測するように予測モデルの式を定めてよい。例えば、本日、明日、明後日の３日間の価格に応じた需要を算出するように式を定めてパラメータをフィッティングしてもよい。また、需要の予測には、その他の要素を加えて予測してもよい。例えば、曜日や天気、イベントなども加えた予測モデルを用いて需要を予測してもよい。

算出部５１は、各種の算出を行う。例えば、算出部５１は、取得部５０により取得された価格ごとの商品の需要の予測値を用いて、利益が最大となる商品の価格と発注量を算出する。例えば、算出部５１は、価格と発注量とを入力とし、利益を出力とする目的関数の最適化問題を解くことにより、利益を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを算出する。

ここで、最適化問題に用いる目的関数および制約条件について説明する。

算出部５１は、発注期間のそれぞれの日の発注対象の商品の予測される在庫数を算出する。例えば、前の期に発注した商品が次の期に納品される場合、ｋ＋１期の在庫量ｓ（ｋ＋１）は、以下の式（２）から求まる。

ｓ（ｋ＋１）＝ｓ（ｋ）＋ｕ（ｋ＋１）−ｄ（ｋ＋１） （２）

ｓ（ｋ）は、ｋ期の在庫量である。
ｕ（ｋ＋１）は、ｋ＋１期の発注量である。
ｄ（ｋ＋１）は、ｋ＋１期の需要量である。

例えば、発注期間を３日とし、３日間に価格と発注量を（ｐ１，ｕ１），（ｐ２，ｕ２），（ｐ３，ｕ３）とする。また、３日間の発注対象の商品の価格をｐ１，ｐ２，ｐ３とした時の需要をｄ１，ｄ２，ｄ３とする。また、発注対象の商品の現在の在庫数をｓ０とする。この場合、１日後の在庫予測ｓ１は、ｓ１＝ｓ０＋ｕ１−ｄ１から算出される。２日後の在庫予測ｓ２は、ｓ２＝ｓ１＋ｕ２−ｄ２から算出される。３日後の在庫予測ｓ３は、ｓ３＝ｓ２＋ｕ３−ｄ３から算出される。

算出部５１は、発注期間のそれぞれの日の利益を算出する。例えば、商品の１つ当たりの原価をｃｐとする場合、ｋ期の利益ｍ（ｋ）は、以下の式（３）から求まる。この１つ当たりの原価ｃｐは、商品情報３０から取得する。

ｍ（ｋ）＝ｄ（ｋ）×（ｐ（ｋ）−ｃｐ） （３）

ｐ（ｋ）は、ｋ期の価格である。

例えば、発注期間である３日の利益をｍ１，ｍ２，ｍ３とする。１日後の利益ｍ１は、ｍ１＝ｄ１×（ｐ１−ｃｐ）から算出される。２日後の利益ｍ２は、ｍ２＝ｄ２×（ｐ２−ｃｐ）から算出される。３日後の利益ｍ３は、ｍ３＝ｄ３×（ｐ３−ｃｐ）から算出される。

発注期間の利益は、発注期間のそれぞれの日の利益を加算した値となる。例えば、発注期間である３日の合計の利益は、３日の価格ｐ１，ｐ２，ｐ３と、３日の需要ｄ１，ｄ２，ｄ３によって変化する。すなわち、需要ｄ１，ｄ２，ｄ３は、価格ｐ１，ｐ２，ｐ３と、発注量ｕ１，ｕ２，ｕ３によって変化する。このため、発注期間の利益は、以下の式（４）のように表せる。

ｂ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｕ１，ｕ２，ｕ３）＝ｍ１＋ｍ２＋ｍ３ （４）

なお、利益を算出の手法は、上述の手法に限定されるものではなく、様々な手法を用いることができる。例えば、在庫の保管コストや、発注コストなどの様々なコストなどを様々なコストを考慮して利益を算出してもよい。また、在庫量は、商品を発注してから到着するまでに期間などを考慮して算出してもよい。この商品を発注してから到着するまでの期間は、リードタイムとも呼ばれる。

例えば、算出部５１は、発注期間のそれぞれの日の発注コストを算出する。例えば、発注対象の商品の１つ当たりの料金表・配達料・手数料などによる発注コストをｏｃとした場合、ｋ期の発注コストｃ（ｋ）は、以下の式（５）から求まる。この１つ当たりの発注コストｏｃは、商品情報３０の発注コストの設定から取得する。

ｃ（ｋ）＝ｏｃ×ｕ（ｋ） （５）

例えば、発注期間である３日の発注コストｃ１，ｃ２，ｃ３とする。１日後の発注コストｃ１は、ｃ１＝ｏｃ×ｕ１から算出される。２日後の発注コストｃ２は、ｃ２＝ｏｃ×ｕ２から算出される。３日後の発注コストｃ３は、ｃ３＝ｏｃ×ｕ３から算出される。

また、算出部５１は、発注期間のそれぞれの日の商品の保管コストを算出する。例えば、発注対象の商品の１つ当たりの場所代、保管費用などによる保管コストをｃｃとした場合、ｋ期の保管コストｓｃ（ｋ）は、以下の式（６）から求まる。この１つ当たりの保管コストｃｃは、商品情報３０の保管コストの設定から取得する。

ｓｃ（ｋ）＝ｃｃ×ｓ（ｋ） （６）

例えば、発注期間である３日の保管コストｓｃ１，ｓｃ２，ｓｃ３とする。１日後の保管コストｓｃ１は、ｓｃ１＝ｃｃ×ｓ１から算出される。２日後の保管コストｓｃ２は、ｓｃ２＝ｃｃ×ｓ２から算出される。３日後の保管コストｓｃ３は、ｓｃ３＝ｃｃ×ｓ３から算出される。

この結果、発注コストや商品の保管コストも含めた利益は、以下の式（７）のように表せる。

ｂ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｕ１，ｕ２，ｕ３）＝ｍ１＋ｍ２＋ｍ３
−ｃ１−ｃ２−ｃ３
−ｓｃ１−ｓｃ２−ｓｃ３ （７）

式（４）、（７）に示すように、発注期間の利益は、価格と発注量とを入力とし、利益を出力とする関数となる。

また、商品は、製造元や配送などの関係により、発注量に上限がある場合がある。本実施例では、発注期間である３日の発注量ｕ１，ｕ２，ｕ３には、以下の式（８）のように上限Ｕがあるものとする。

０≦ｕ１，ｕ２，ｕ３≦Ｕ （８）

また、商品が在庫切れになる欠品の発生は、機会損失となるため、欠品の発生を回避することが好ましい。欠品の発生を回避するには、発注期間のそれぞれの日の在庫数が、その日の需要以上であればよい。本実施例では、発注期間である３日の在庫予測ｓ１，ｓ２，ｓ３には、以下の式（９）のように需要ｄ１，ｄ２，ｄ３以上であるものとする。

ｓ１≧ｄ１
ｓ２≧ｄ２ （９）
ｓ３≧ｄ３

算出部５１は、各種の制約条件の元、取得された価格ごとの商品の需要の予測値を用いて、価格と発注量とを入力とし、利益を出力とする目的関数の最適化問題を解くことにより、利益を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを算出する。例えば、算出部５１は、上述の式（８）に示した発注量の制限と、上述の式（９）に示した在庫量の制限を制約条件として、上述の式（４）または式（７）を目的関数とする最適化問題を解いて、利益を最大とする商品の価格と発注量を算出する。例えば、予測部４２では、発注期間の各期の価格をそれぞれ所定の初期値として、取得部５０により、価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。この初期値は、固定で定めてもよく、ユーザが設定してもよく、直近の販売した価格としてもよい。予測部４２では、発注期間の各期の価格と、価格に応じて商品の需要を条件として、各期の発注量をそれぞれ所定の初期値からプラス、マイナスに変化させて算出部５１により、利益を求める。この初期値も、固定で定めてもよく、ユーザが設定してもよく、直近の発注量としてもよい。算出部５１は、算出された利益がより大きくなる場合、各期の発注量を利益が大きくなるように変化させ、利益が極大となって増加しなくなる最適な各期の発注量を求める。

予測部４２では、発注期間の各期の商品の価格をそれぞれ初期値からプラス、マイナスに変化させて、取得部５０により価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。そして、予測部４２では、算出部５１により、変化させた価格において利益が極大となる最適な各期の発注量を求めることを繰り返す。予測部４２では、発注期間の各期の価格を変化させて、算出される極大の利益がより大きくなる場合、各期の価格を、極大の利益が大きくなるように変化させることを繰り返して、利益を最大とする発注期間の商品の各期の価格と発注量の組み合わせを求める。算出部５１は、算出された各期の価格と発注量の組み合わせを発注計画データ３２に格納する。

なお、制約条件は、上述の条件に限定されるものではなく、様々な条件を用いることができる。例えば、店舗では、近隣競合他店の価格との関係で、他店より安くするため、価格の上限が設定されることがある。また、店舗では、商品の価値を保つために、設定できる価格の下限を設定することがある。このため、価格の範囲の制約条件を設ける場合がある。この価格の範囲の制約条件は、例えば、以下の式（１０）のように表せる。

ｌｂ（ｋ）≦ｐ（ｋ）≦ｕｂ（ｋ） （１０）

ｌｂ（ｋ）は、ｋ期の販売予定の価格の下限である。
ｕｂ（ｋ）は、ｋ期の販売予定の価格の上限である。

また、店舗では、急激な価格変動や乱高下を防ぐために、前日との価格差に上下限が設定されることがある。このため、価格の変動可能量の制約条件を設ける場合がある。この価格の変動可能量の制約条件は、例えば、以下の式（１１）のように表せる。

ｌｂ_ｄ（ｋ）≦ｐ（ｋ）−ｐ（ｋ−１）≦ｕｂ_ｄ（ｋ） （１１）

ｌｂ_ｄ（ｋ）は、ｋ期における前の期からの価格変動の下限である。
ｕｂ_ｄ（ｋ）は、ｋ期における前の期からの価格変動の上限である。

また、価格の急激な変化を抑制する目的で、価格の変動可能量の制約条件を加える代わりに以下の式（１２）のような変動ペナルティを目的関数にくわえてもよい。

α（ｐ（ｋ）−ｐ（ｋ−１））^２ （１２）

αは、重みパラメータである。

変動ペナルティは、価格の変化が大きいほど大きな値となる。例えば、不等式制約を加えず、目的関数を上述の式（４）または式（７）に示す利益関数ｂから以下の式（１３）に変更してもよい。

Ｎは、予測区間である。予測区間は、商品情報３０の先読み区間の設定から取得する。

式（１３）に示すように利益関数ｂから変動ペナルティを減算することで、式（１３）から算出される値は、価格の変化が小さいほど大きくなる。これにより、算出部５１が最適化問題を解く際に、価格変化が小さい発注が解となりやすくなるため、価格の急激な変化が抑制される。

また、店舗では、価格変更の曜日などを決めている場合がある。このため、価格の変動可能時期の制約条件を設ける場合がある。価格変更の曜日などを決めている場合、価格の変動可能時期の制約条件は、例えば、以下のように表せる。

変更日固定：予測期間に変更日を含まない場合、以下の式（１４）のように表せる。

ｐ（０）＝ｐ（１）＝…＝ｐ（Ｎ−１） （１４）

変更日固定：予測期間に変更日（＝ｄ）を含む場合、以下の式（１５）のように表せる。

ｐ（０）＝ｐ（１）＝…＝ｐ（ｄ−１），ｐ（ｄ）＝…＝ｐ（Ｎ−１） （１５）

また、店舗では、価格変更する変更スパンを決めている場合がある。このため、価格の変動可能時期の制約条件を設ける場合がある。価格変更するスパンを決めている場合、価格の変動可能時期の制約条件は、例えば、以下のように表せる。

変更スパン(＝ｓｐ)固定:初日(当日)変更可能の場合、以下の式（１６）のように表せる。

ｐ（０）＝ｐ（１）＝…＝ｐ（ｓｐ−１），
ｐ（ｓｐ）＝…＝ｐ（２×ｓｐ−１） （１６）

価格変更スパン固定：初日が変更スパンの途中(ｓｐ期間のｍ日目)の場合、以下の式（１７）のように表せる。

ｐ（−１）＝ｐ（０）＝…＝ｐ（ｓｐ−ｍ−１），
ｐ（ｓｐ−ｍ）＝…＝ｐ（２×ｓｐ−ｍ−１） （１７）

また、店舗では、ある連続日数以上は同じ価格を続ける場合がある。このため、価格の変動可能時期の制約条件を設ける場合がある。ある連続日数以上は同じ価格を続ける場合、価格の変動可能時期の制約条件は、例えば、以下のように表せる。

例えば、予測期間を５日間とし、同一価格期間を３日とし、既に、前３日間が同じ価格だった場合は、以下の式（１８）のように表せる。

ｐ（−１）≠ｐ（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２），ｐ（３）＝ｐ（４） or
ｐ（−１）≠ｐ（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３） or
ｐ（−１）＝（０）≠ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３） or （１８）
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）≠ｐ（２）＝ｐ（３）＝ｐ（４） or
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）≠ｐ（３）＝ｐ（４） or
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３）

例えば、予測期間を５日間とし、同一価格期間を３日とし、前２日間が同じ価格かつ３日前は異なる価格だった場合は、以下の式（１９）のように表せる。

ｐ（−１）＝ｐ（０）≠ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３） or
ｐ（−１）＝ｐ（０）＝ｐ（１）≠ｐ（２）＝ｐ（３）＝ｐ（４） or
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）≠ｐ（３）＝ｐ（４） or （１９）
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３）

例えば、予測期間を５日間とし、同一価格期間を３日とし、前日に価格が変わった場合は、以下の式（２０）のように表せる。

ｐ（−１）＝ｐ（０）＝ｐ（１）≠ｐ（２）＝ｐ（３）＝ｐ（４） or
ｐ（−１）＝ｐ（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）≠ｐ（３）＝ｐ（４） or （２０）
ｐ（−１）＝（０）＝ｐ（１）＝ｐ（２）＝ｐ（３）

予測部４２は、店舗の価格に関する制約に応じて、式（１０）〜（２０）に示すような価格の範囲、価格の変動可能量、価格の変動可能時期の何れか１つまたは複数の制約条件を加えて最適問題を解く。これにより、予測部４２は、実際の店舗の制約を反映させて、利益を最大とする商品の価格と発注量を求めることができる。

出力部４３は、各種の出力を行う。例えば、出力部４３は、発注計画データ３２に記憶された、発注対象の商品の利益を最大とする発注期間の各期の価格と発注量の組み合わせを表示した発注計画表示画面を表示部２２に出力する。なお、出力部４３は、利益を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを受注システム１１へ出力して、自動的な発注を行うようにしてもよい。

［処理の流れ］
次に、発注計画決定装置１０が発注計画を決定する発注計画決定処理の流れについて説明する。図５は、発注計画決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この発注計画決定処理は、所定のタイミング、例えば、受付部４０により、発注対象の商品の指定を受け付けたタイミングで実行される。

図５に示すように、収集部４１は、発注対象の商品に関する各種の情報を収集して記憶部２３に格納する（Ｓ１０）。例えば、収集部４１は、受注システム１１から発注対象の商品を販売した価格や、原価、現在の在庫量を収集し、収集した価格や、原価、現在の在庫量を商品情報３０に格納する。また、収集部４１は、受注システム１１から発注対象の商品の過去の需要量を期ごとに収集し、発注対象の商品の過去の需要量を需要実績情報３１に格納する。

取得部５０は、発注期間についての価格ごとの商品の需要の予測値を取得する（Ｓ１１）。

算出部５１は、価格ごとの商品の需要の予測値に基づいて、目的関数の最適化問題を解くことにより、価格において利益が極大となる各期の発注量を算出する（Ｓ１２）。

算出部５１は、利益が極大となる各期の発注量を算出した際の極大の利益が、最大の利益であるか否かを判定する（Ｓ１３）。例えば、算出部５１は、価格において極大となる利益が、最適な各期の発注量を算出した際の価格からプラスおよびマイナスに価格を変化させて最適な各期の発注量を算出した中で、最大であるか否かを判定する。最大の利益ではない場合（Ｓ１３否定）、取得部５０は、各期の価格を、極大の利益が大きくなるように変化させ（Ｓ１４）、上述のＳ１１へ移行する。

一方、最大の利益である場合（Ｓ１３肯定）、算出部５１は、算出された各期の価格と発注量の組み合わせを発注計画データ３２に格納する（Ｓ１５）。出力部４３は、発注計画データ３２に記憶された発注対象の商品の価格と発注量を表示した発注計画表示画面を表示部２２に出力し（Ｓ１６）、処理を終了する。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る発注計画決定装置１０は、価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。発注計画決定装置１０は、取得された価格ごとの商品の需要の予測値を用いて、価格と発注量とを入力とし、利益を出力とする目的関数の最適化問題を解くことにより、利益を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを算出する。これにより、発注計画決定装置１０は、利益が多く得られる発注量と価格を求めることができる。

また、本実施例に係る発注計画決定装置１０は、商品の過去の価格と当該価格での販売量とに基づき、所定の予測モデルを用いた予測により価格ごとの商品の需要の予測値を取得する。これにより、発注計画決定装置１０は、精度のよい需要の予測値を取得できる。

また、本実施例に係る発注計画決定装置１０は、価格の範囲、価格の変動可能量、価格の変動可能時期の何れか１つまたは複数を制約条件として、最適化問題を解くことにより、利益を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを算出する。これにより、発注計画決定装置１０は、実際の店舗の制約を反映して、利益が多く得られる発注量と価格を求めることができる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

例えば、上記の実施例では、上述の式（４）または式（７）では、それぞれの日の利益を加算した式を目的関数とする場合について説明したが、これに限定されない。利益は、売上高に対応して増加する傾向がある。そこで、例えば、それぞれの日の利益の代わりのそれぞれの日の売上高を加算した式を目的関数として用いて、目的関数の出力を最大とする商品の価格と発注量の組み合わせを算出してもよい。

また、上記の実施例では、商品の原価を１つとした場合について説明したが、これに限定されない。商品の原価は、日ごとや発注量に応じて変化してもよい。例えば、商品が１つずつの単品発注と、所定個ごとのロット発注とが可能な場合、単品発注とロット発注での合計価格を発注量で割って、商品の１つ当たりの原価を求める。原価以外にコスト・発注・在庫限界も日ごとに変化してもよい。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部４０、収集部４１、予測部４２（取得部５０、算出部５１）および出力部４３の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

［発注計画決定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図６は、発注計画決定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

図６に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。

ＨＤＤ３２０には上記の受付部４０、収集部４１、予測部４２および出力部４３と同様の機能を発揮する発注計画決定プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、発注計画決定プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。

また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳや発注量の決定に用いる各種データを記憶する。

そして、ＣＰＵ３１０が、発注計画決定プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、発注計画決定プログラム３２０ａは、受付部４０、収集部４１、予測部４２および出力部４３と同様の動作を実行する。

なお、上記した発注計画決定プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。

例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１ システム
１０ 発注計画決定装置
２１ 入力部
２２ 表示部
２３ 記憶部
２４ 制御部
３０ 商品情報
３１ 需要実績情報
３２ 発注計画データ
４０ 受付部
４１ 収集部
４２ 予測部
４３ 出力部
５０ 取得部
５１ 算出部

Claims (5)

1. 価格ごとの商品の需要の予測値を取得する取得部と、
   所定の発注期間の各発注タイミングの商品の価格をそれぞれ変化させて、前記各発注タイミングでの価格に応じた商品の需要の予測値を前記取得部により取得し、取得された商品の需要の予測値を条件として、価格と発注量とを入力とし且つ利益を出力とする目的関数から、前記各発注タイミングでの変化させた価格において利益が極大となる前記各発注タイミングの発注量を求めることを繰り返して、利益が最大となる前記各発注タイミングの前記商品の価格と発注量の組み合わせを算出する算出部と、
   を有することを特徴とする発注計画決定装置。
2. 前記取得部は、前記商品の過去の価格と当該価格での販売量とに基づき、所定の予測モデルを用いた予測により前記各発注タイミングの価格ごとの商品の需要の予測値を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の発注計画決定装置。
3. 前記算出部は、価格の範囲、価格の変動可能量、価格の変動可能時期の何れか１つまたは複数を制約条件として、利益が最大となる前記各発注タイミングの前記商品の価格と発注量の組み合わせを算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の発注計画決定装置。
4. コンピュータが、
   価格ごとの商品の需要の予測値を取得し、
   所定の発注期間の各発注タイミングの商品の価格をそれぞれ変化させて、前記各発注タイミングでの価格に応じた商品の需要の予測値を取得し、取得された商品の需要の予測値を条件として、価格と発注量とを入力とし且つ利益を出力とする目的関数から、前記各発注タイミングでの変化させた価格において利益が極大となる前記各発注タイミングの発注量を求めることを繰り返して、利益が最大となる前記各発注タイミングの前記商品の価格と発注量の組み合わせを算出する
   処理を実行することを特徴とする発注計画決定方法。
5. コンピュータに、
   価格ごとの商品の需要の予測値を取得し、
   所定の発注期間の各発注タイミングの商品の価格をそれぞれ変化させて、前記各発注タイミングでの価格に応じた商品の需要の予測値を取得し、取得された商品の需要の予測値を条件として、価格と発注量とを入力とし且つ利益を出力とする目的関数から、前記各発注タイミングでの変化させた価格において利益が極大となる前記各発注タイミングの発注量を求めることを繰り返して、利益が最大となる前記各発注タイミングの前記商品の価格と発注量の組み合わせを算出する
   処理を実行させることを特徴とするおよび発注計画決定プログラム。

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