JP6918321B1 - 商品の発注数を決定する方法、システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去データがない新商品を含む任意の商品について需要予測に基づく発注数決定を可能とする方法、システム及びプログラムを提供する。【解決手段】商品の発注数を決定する方法は、過去販売実績に基づくデータであってカテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データＤ１を取得しＳＴ１、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、選択された商品に対して設定されたランクを受け付けＳＴ２、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出しＳＴ３、一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出するＳＴ４。【選択図】図７

Description

本開示は、商品の発注数を決定する方法、システム及びプログラムに関する。

現在、スーパーマーケットやコンビニエンスストア等、多くの小売業者の店舗においてＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システムが普及しており、収集された商品の売上データは様々に活用されている。その中で、売上データに基づき商品の需要を予測し、発注に活用するシステムがある。例えば、特許文献１に記載のシステムが挙げられる。

特に、期限を有する商品については、期限徒過による廃棄および商品不足による欠品を回避するために、過去実績に基づく需要予測の下、最適な発注数を決定することが好ましい。

特許第６２７５０７８号公報

コンビニエンスストアにおいては、例えば一週間に一回という高頻度で新商品が発売され、商品の入れ替えが発生し得る。どの商品を店舗に並べるかは、オーナーが決定する。このような高頻度で入れ替えが生じ得る商品のうち、例えば、弁当、サラダ、おにぎり、寿司などの中食と呼ばれる期限が相対的に短い商品は、需要予測の下で発注数を決定することが理想的である。コンビニエンスストアには、オーナーが主体であるため、需要予測システムが採用されていないが、スーパーマーケットなどで採用されている需要予測システムをコンビニエンスストアに適用することが考えられる。

しかしながら、従来の需要予測システムは、或る商品の過去の販売実績に基づき同商品の需要数及び発注数を算出する単品（商品）別算出方式のため、コンビニエンスストアの高頻度入れ替え商品については、過去データがないため、そのまま適用することができない。また、従来の単品（商品）別需要予測方式の需要予測システムをコンビニエンスストアに導入しようとしたとしても、上手くいかないことが分かった。これは、コンビニエンスストアでは、客が求める商品が欠品の場合に客が同種の商品を購入する傾向が高く、同種（同カテゴリ）の商品は互いに代替可能であり、カテゴリ別の需要が発生すると考えられる。そうすると、従来の単品別で予測した需要数を合計したとしても、本来発生すると考えられるカテゴリ別の需要数に満たさない場合等があり、コンビニエンスストアでの適切な需要予測ができていないという課題があると考えられる。

したがって、現状として、オーナーは、新商品を含む高頻度入れ替え商品の発注を、前回の実績（例えば売上金額等）と同じになるように、根拠なく、勘と経験で行っており、ここに改善の余地があると考えられる。

また、発注すべき商品が数十種類（例えば４０種類）あれば、一日当たり少なくとも４０の数値決定が必要となり、一週間で２８０の数値決定が必要であり、発注業務に時間を要してしまう。さらに、一日に複数便（例えば３便）あれば、便ごとの発注数が必要となり、一日で４０×３＝１２０の数値決定が必要となり、一週間では１２０×７＝８４０の数値決定が必要となる。このように、中食だけでも発注業務に多大な時間を要してしまう。

本開示は、過去データがない新商品を含む任意の商品について需要予測に基づく発注数決定を可能とする技術を提供する。

本開示の商品の発注数を決定する方法であって、前記方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であり、商品リストにおける複数の商品はそれぞれいずれかのカテゴリに分類されており、過去販売実績に基づくデータであって前記カテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データを取得するステップと、前記商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、前記選択された商品に対して設定されたランクを受け付けるステップと、前記予測データに基づき前記カテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出するステップと、前記一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、前記選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、前記設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出するステップと、を含む。

商品の注文数を決定するシステムを示すブロック図。 商品リストにおける商品及びカテゴリの関係を示す図。 基本設定画面を示す図。 商品選択及びランク設定画面を示す図。 算出された商品の発注数に関する発注計画画面を示す図。 算出された商品の発注数及びその補正に関する発注計画画面を示す図。 システムが実行する商品の発注数を決定する処理を示すフローチャート。

本実施形態の商品の発注数を決定するシステム３について、図面を参照して説明する。まず、前提となる発注システム１及びＰＯＳシステム２について説明する。

＜発注システム１及びＰＯＳシステム２＞
図１に示すように、発注システム１は、店舗に設けられる店舗端末１０と、本部に設けられる発注サーバ１１と、を有する。店舗端末１０は、本部に設置されるＰＯＳサーバ２０と共に、ＰＯＳシステム２を構成している。店舗の商品には、店舗端末１０が読取可能なＰＯＳ用情報（バーコード、ＲＦＩＤ等）が付されている。ＰＯＳ用情報が販売時に店舗端末１０に読み取られると、その商品の売上に関する売上データが本店のＰＯＳサーバ２０に送信され、ＰＯＳサーバ２０に設けられるＰＯＳデータベース２１に、売上実績データとして記憶される。ＰＯＳデータベース２１には、売上実績データの他に、商品に関する商品マスタ、発注履歴データなどのデータが記憶されている。ＰＯＳシステム２については、一般的であるので詳細な説明を省略する。

なお、本明細書において、店舗端末１０は、店舗に設けられる情報処理装置を意味し、本部に設けられるサーバ（情報処理装置）と通信可能であれば、ＥＯＢ（Electric Order Book）等のモバイル端末、レジに設置されるレジスタ、店舗に設置されるオフィスコンピュータ、汎用タブレットにいずれであるかは限定されない。

発注システム１について、店舗端末１０は、発注する商品及びその発注数を入力可能に構成された発注数入力画面を表示可能な発注数入力部１２を有する。店舗スタッフが、予め定められた店舗発注タイミング（一日あたり３〜４回が多い）までに、発注する商品及びその発注数を発注数入力画面に入力し、発注を確定させるための発注確定操作を発注数入力画面に行っておく。店舗端末１０は、発注確定操作がなされており且つ店舗発注タイミングが来れば、発注データを本部へ送信する。ここでは、店舗端末１０から本部へ発注データが送信される構成を例に挙げて説明をしているが、これに限定されない。例えば、店舗側に特定の端末を設置しない場合には、タブレットなどの汎用コンピュータがクラウド又は本部側のサーバにアクセス可能に構成し、発注数を入力可能または確定操作可能にしてもよい。

発注サーバ１１は、店舗端末１０から受けた発注データを所定の発注実行タイミングで発注先へＥＤＩ（Electronic Data Interchange）等を用いて送信する。発注を受けた発注先（卸売業者）は、店舗端末１０が読取可能なＰＯＳ用情報を付した商品を店舗に納入する。ＰＯＳ用情報には、例えばその商品を識別する情報である商品コードが含まれる。商品コードは、本店に設けられる商品マスタ、発注履歴データ、在庫データなどのデータベースを照合することによって、どの発注に基づき店舗に納入された商品であるかを特定可能な発注特定情報であるともいえ、また、商品名、価格、販売期限等の販売時に必要な販売用情報を特定可能な情報であるともいえる。

商品の発注数は、スタッフが入力した数でもよく、店舗端末が自動で決定しスタッフが承認した数でもよく、本部側のサーバが自動で決定しスタッフが承認した数でもよい。本実施形態では、後述するシステム３が決定した値をデフォルトで表示するようにし、スタッフ（オーナーなど）が変更可能に構成されている。

＜発注数を決定するシステム３＞
図１に示すように、商品の発注数を決定するシステム３は、１又は複数のプロセッサ３ａを有し、コンビニエンスストアにおける期限を有する商品の発注数を決定する。期限を有する商品は、例えば、特に限定されないが、弁当、サラダ、おにぎり、寿司などの中食と呼ばれる商品が挙げられる。本システムが対象とする商品の期限は、製造時点から１週間以内であることが挙げられ、更に好ましくは３日以内であることが挙げられ、更に好ましくは１８時間以内であることが挙げられる。システム３が対象とする商品は、例えば一週間に一回という高頻度で新商品が発売され、商品の入れ替えが発生し得る商品である。よって、新商品には過去の販売実績データがない。システム３は、過去データがない新商品を含む任意の商品について需要予測に基づく発注数決定を可能とする。

具体的に、システム３は、予測データ取得部３１と、受付部３２と、カテゴリ需要数算出部３３と、商品発注数算出部３４と、を有する。特に限定されないが、システム３は、設定部３０を有してもよい。設定部３０は、図３に示す基本設定画面を表示して、各種設定値を受け付ける。

ここで理解を容易にするために、図２に示す例を用いて説明する。図２は、システム３が用いる商品リスト（商品マスタ）の一例を示す。図２は、説明のために一部の商品のみを示している。図２に示すように商品リストにおける各商品はいずれかのカテゴリに分類されている。また、１つのカテゴリは、更に細分化された複数の小カテゴリを有していてもよい。商品リストは、図１に示すＰＯＳデータベース２１の商品マスタをそのまま用いてもよいし、各商品を適切なカテゴリへの分類するためにシステム３に記憶されていてもよい。図２の一例では、商品リストにおける各々の商品がいずれかのカテゴリ（１０４、１０５，１０６）に分類されている。カテゴリ１０４は、おにぎり類であり、カテゴリ１０５は寿司類であり、カテゴリ１０５は弁当類である。おにぎり類のカテゴリ１０４に属する商品は、「手巻」の小カテゴリ１０４１、「直巻」の小カテゴリ１０４２、及び「他おにぎり」の小カテゴリ１０４３のうちのいずれかに分類されている。寿司類のカテゴリ１０５に属する商品は、「寿司」の小カテゴリ１０５１、「いなり寿司」の小カテゴリ１０５２、及び「チルド寿司」の小カテゴリ１０５３のうちのいずれかに分類されている。弁当類のカテゴリ１０６に属する商品は、「弁当」の小カテゴリ１０６１、「丼・カレー」の小カテゴリ１０６２、及び「チルド」の小カテゴリ１０６３のうちのいずれかに分類されている。これは、例示であり、特に限定されない。なお、商品コードは商品を識別するための情報（ＩＤ）である。

図１に示す予測データ取得部３１は、予測データＤ１を取得する。予測データＤ１は、過去販売実績に基づくデータであり、カテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するためのデータである。本実施形態において、特に限定されないが、図３に示すように、予測データＤ１は、予測客数およびカテゴリ単位での購買指数（ＰＩ値）である。なお、購買指数は、ＰＩ（Purchase Index）値とも呼ばれ、所定の来店人数当たりの購入数であり、来店客の何％に支持されているかを表す人気度の指標ともいえる。本実施形態では、ＰＩが一日の来店客１０００人あたりの購入数を示しているが、一日の来店客１００人あたりの購入数であってもよい。

予測データ取得部３１は、予測データＤ１をＰＯＳデータベース２１にアクセスして直接取得可能に構成されていてもよいし、図３に示す基本設定画面のように、システムが過去販売実績に基づき自動算出した値をユーザが修正可能に表示して、表示された値を取得するように構成されていてもよいし、同基本設定画面において、自動算出せずにユーザにより設定された値を取得するようにしてもよい。ユーザが値を入力する場合には、別の予測システムにおいて算出された客数およびＰＩ値をユーザが参照して入力することが考えられる。本実施形態では、予測データ取得部３１は、システム３が過去販売実績に基づき自動算出した値を、図３に示す基本設定画面にて表示し、ユーザが修正し又は修正せずに承認した値を取得する。

図３に示す基本設定画面では、曜日ごとに３つのカテゴリ（１０４，１０５，１０６）単位の購買指数を設定しているが、これに限定されない。例えば１つのカテゴリ（おにぎり）だけでもよく、カテゴリの数は１以上であれば適宜変更可能である。図３に示す基本設定画面では、複数日（例えば一週間）の発注数を一括で決定するために、複数日（月曜日〜日曜日；７日間）に亘る予測客数およびカテゴリ毎の購買指数を設定可能に表示しているが、発注日数に応じて適宜変更可能である。本システムをコンビニエンスストアに適用する場合には、一週間に一度の頻度で新商品が出るために、一週間に一度、一週間分の発注数を決定することが好ましい。なお、図３に示す基本設定画面において、発注数の最小数が設定可能である。図中では最小発注数が３であるが、例示である、特に限定されない。最小発注数は、２以上の数であり、業務効率及び各種コストなどを考慮してオーナーの決定により予め設定される。

図１に示す受付部３２は、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付ける。また、受付部３２は、選択された商品に対して設定されたランクを受け付ける。受付部３２は、図４に示す商品選択＆ランク設定画面を表示して、ユーザの操作を受け付ける。受付部３２は、受け付けたデータを記憶部３５に記憶する。勿論、受付部３２は画面を表示せずにデータのみを受信するように構成されていてもよい。図４に示すように、「取扱＆ランク」欄において所望のランクを選択することで、販売したい商品であることを指定すると共に、互いに異なる重みが付された複数のランク（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）から所望のランクを販売したい商品に設定することができる。ランクＡ〜Ｄは、図３に示す基本設定画面にてデフォルト値が設定され、ユーザが変更可能である。特に限定されないが、図３に示すように、ランクＡの重みが４．０であり、ランクＤの重みが１．０である。これは、ランクＡが設定された商品の発注数が、ランクＤに設定された商品の発注数の４倍になることを意味している。すなわち、商品の発注数は、ランクに付けられた重みに応じた値となる。オーナーは、販売に力を入れたい商品にランクＡを設定し、販売に力を入れたくない商品にランクＤを設定することで、発注数に差を持たせることができ、オーナーの販売戦略を実現可能となる。

図４に示すように、商品選択＆ランク設定画面においては、選択された商品の数（図中では２６個）を表示することが好ましい。選択された商品の数は、カテゴリ毎に集計して表示することが好ましい（図中では、１２個、６個、８個）。より好ましくは、カテゴリを更に分類した小カテゴリ毎に集計して表示することが好ましい。このようにすることで、商品リストが長くても、現在選択した商品の数が理解できるので、商品選択の利便性を向上させることが可能となる。

発注日の指定が明示的又は暗示的になされ、発注数の算出がユーザからボタン等の押下によりリクエストされると、図５に示す発注計画画面が表示される。発注計画画面は、商品選択＆ランク設定画面において選択された商品の一日当たりの発注数を表示する。また、商品、便毎の発注数を表示する。これを実現するために次の処理を実行している。

まず、図１に示すカテゴリ需要数算出部３３が、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数（図５の例では、２４７個、４２個、５２個）を算出する。具体的には、図５に示すように、予測データＤ１は、客数が１３００人、カテゴリ１０４のＰＩ値が１９０．０であるため、需要数が２４７であると算出される。ここでは、客数／１０００×ＰＩが需要数であると算出している。ここでは、商品の期限が短いため、日を跨いだ在庫が無いとして、客数／１０００×ＰＩをそのまま需要数にしているが、これに限定されない。例えば、日を跨いだ在庫が存在し得る期限が設定された商品の場合には、需要数を算出するために在庫数を考慮すればよい。上記処理を各々のカテゴリ毎に実行し、カテゴリ１０５，１０６の需要数をそれぞれ４２個、５２個と算出する。

次に、図１に示す商品発注数算出部３４は、第１算出部３４ａと、第２算出部３４ｂと、を有する。第２算出部３４ｂは省略可能である。第１算出部３４ａは、商品の一日当たりの発注数を算出する。第２算出部３４ｂは、第１算出部３４ａが算出した商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合に応じて複数便に配分し、各便の発注数を算出する。

図１に示す商品発注数算出部３４（第１算出部３４ａ）は、図５に示すように、カテゴリ需要数算出部３３が算出した一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出する。

具体的に、図３に示すカテゴリ１０４を例にすると、一日当たりのカテゴリ単位での需要数が２４７個であり、２４７個を、同じカテゴリ１０４に属する商品（図中では１２種類）に対して、ランクの重みに応じて配分する。カテゴリ１０４の１２種類の商品に設定されたランクについて、Ａが２つ、Ｂが４つ、Ｃが５つ、Ｄが１つある。ランクＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの重みは順に４，３，２，１である（図３参照）。これらのランクの重みを集計すると、４×２＋３×４＋２×５＋１×１＝３１となる。カテゴリ１０４に占めるランクＡの商品１種類あたりの割合は約１２．９０％（≒４／３１）であり、ランクＡの商品１種類あたりの発注数は３２個（≒２４７×１２．９０％）となる。カテゴリ１０４に占めるランクＢの商品１種類あたりの割合は約９．６８％（≒３／３１）であり、ランクＢの商品１種類あたりの発注数は２４個（≒２４７×９．６８％）となる。カテゴリ１０４に占めるランクＣの商品１種類あたりの割合は約６．４５％（≒２／３１）であり、ランクＣの商品１種類あたりの発注数は１６個（≒２４７×６．４５％）となる。カテゴリ１０４に占めるランクＤの商品１種類あたりの割合は約３．２３％（≒１／３１）であり、ランクＣの商品１種類あたりの発注数は８個（≒２４７×３．２３％）となる。
このように、商品発注数算出部３４（第１算出部３４ａ）は、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出する。

商品発注数算出部３４（第２算出部３４ｂ）は、図５に示すように、商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合で複数便に配分し、各便の発注数を算出する。例えば、カテゴリ１０４の商品「手巻 まぐろたたき」の一日当たりの発注数は１６であり、これを（１便：２便：３便）＝（４０％：２５％：３５％）という予め定められた割合で配分すると、１便が６個、２便が４個、３便が６個となる。なお、割合は基本設定画面にて適宜変更可能である。

特に限定されないが、システム３が算出した発注数は、人手又はネットワークを介して発注数入力部１２に入力してもよく、又は、発注サーバ１１に送信するように構成してもよい。

本実施形態では、図４に示す「商品選択＆ランク設定画面」において一度設定を行えば、選択された商品及び当該商品に設定されたランクが記憶部３５に記憶される。発注日を変更または複数の発注日を指定することで、記憶部３５における商品及びランクを用いて、複数日の前記発注数（特に曜日別の発注数）が算出可能に構成されている。これにより、例えば、商品及びランクを一回設定するだけで、一週間分の発注数を算出可能となり、発注業務に要する時間を低減可能となる。例えば、オーナーが選択する商品が４０種類であれば、一週間で８４０もの数値決定が必要であったところ、本実施形態のシステムを用いれば、前記８４０もの数値決定が不要となり、非常に有用である。

＜補正機能＞
図１に示すように、システム３は、補正部３６を有していてもよい。補正部３６は、図６に示す「手巻 まぐろたたき」のように、商品の一日当たりの発注数（１６）に対して補正値（＋３）を受け付けて発注数を補正する（１６→１９）。補正値は、入力された発注対象日（例えば２０２０年３月１８日）だけではなく、同一商品に対して複数の発注日にわたって有効になる。すなわち、一度の入力で、例えば一週間分の発注にして有効にすることができる。これにより、発注業務に要する時間を低減可能となる。
また、図５及び図６では図示していないが、商品の一日当たりの発注数を各便に配分するための予め定められた割合は、図３に示す基本設定画面だけではなく、図５及び図６に示す発注計画画面においても補正可能である。
また、図５及び図６では図示していないが、各ランクに設定された重みは、図３に示す基本設定画面だけではなく、図５及び図６に示す発注計画画面においても補正可能である。

＜システム３の動作＞
図７を用いてシステム３の動作を説明する。ステップＳＴ１において、予測データ取得部３１は、過去販売実績に基づくデータであってカテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データＤ１を取得する。ステップＳＴ２において、受付部３２は、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、選択された商品に対して設定されたランクを受け付ける。商品及びランクは記憶部３５に記憶される。ステップＳＴ１及びＳＴ２は順不同である。ステップＳＴ３において、カテゴリ需要数算出部３３は、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数（２４７個、４２個、５２個）を算出する。ステップＳＴ４において、商品発注数算出部３４（第１算出部３４ａ）は、一日当たりのカテゴリ単位での需要数（２４７個、４２個、５２個）を、選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出する。ステップＳＴ５において、商品発注数算出部３４（第２算出部３４ｂ）は、算出された商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合で複数便に配分し、各便の発注数を算出する。ステップＳＴ４，５は、全てのカテゴリ及び全ての商品に対して実行する。
次のステップＳＴ６において、補正部３６は、商品の一日当たりの発注数に対する補正値の入力があるか否かを判定する。補正値の入力がある場合には（ＳＴ６：ＹＥＳ）、ステップＳＴ７において、補正部３６は、補正値を受け付けて発注数を補正し、処理を終了する。補正値の入力が無い場合（ＳＴ６：ＮＯ）には、処理を終了する。

＜変形例＞
（１）本実施形態では、予測データＤ１が、予測客数と購買指数であるが、これに限定されず、適宜変更可能である。例えば、カテゴリ単位での需要数そのものであってもよい。

（２）図１では、システム３が、発注システム１及びＰＯＳシステム２と別構成であるように記載しているが、これは例示であり、特に限定されない。システム３を、既存システムに組み込んでもよい。

（３）本実施形態では、コンビニエンスストアにおける中食を例に挙げているが、これに限定されない。例えば、コンビニエンスストアにおける中食以外の商品に適用してもよいし、更にはコンビニエンスストア以外の店舗に適用可能である。

（４）本実施形態では、システム３が発注数を決定する商品は、期限を有する商品であるが、期限のない商品にも適用可能である。

（５）本実施形態では、カテゴリ単位での需要数を算出するために、カテゴリ１０４，１０５，１０６単位で算出しているが、カテゴリ単位であれば、これに限定されない。例えば、小カテゴリ単位であってもよい。

（６）本実施形態では、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品としてユーザにより選択された商品を受付部３２が受け付けているが、これに限定されない。例えば、システム３又は別システムが、販売したい商品として自動で選択した商品を受付部３２が受け付けるようにしてもよい。また、本実施形態では、選択された商品に対してユーザが設定したランクを受付部３２が受け付けるが、これに限定されない。例えば、システム３又は別システムが、商品に対して自動で設定したランクを受付部３２が受け付けるようにしてもよい。

以上のように、本実施形態の商品の発注数を決定する方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であり、商品リストにおける複数の商品はそれぞれいずれかのカテゴリに分類されており、過去販売実績に基づくデータであってカテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データＤ１を取得するステップＳＴ１と、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、選択された商品に対して設定されたランクを受け付けるステップＳＴ２と、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出するステップＳＴ３と、一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出するステップＳＴ４と、を含む。

本実施形態の商品の発注数を決定するシステム３は、商品リストにおける複数の商品はそれぞれいずれかのカテゴリに分類されており、システム３は、過去販売実績に基づくデータであってカテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データＤ１を取得する予測データ取得部３１と、商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、選択された商品に対して設定されたランクを受け付ける受付部３２と、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出するカテゴリ需要数算出部３３と、一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出する商品発注数算出部３４と、を備える。

このように、商品リストにおける複数の商品から販売したい商品として選択された商品を受け付けるので、オーナーが望む商品を販売可能となる。また、同一カテゴリに属する商品は互いに代替可能であるという考えの下、予測データＤ１に基づきカテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出し、カテゴリ単位での需要数を同じカテゴリに属する商品に対して配分するので、過去データがない新商品であっても各々の商品の一日当たりの発注数を算出可能となる。それでいて、ランクに付された重みに応じて配分するので、販売に力を入れたい商品に設定するランクの重みとそうでない商品に設定するランクの重みを異ならせることにより発注数に差を持たせることができ、オーナーの販売戦略を発注数に反映可能となる。
したがって、過去販売データがない新商品を含む任意の商品について需要予測に基づき商品の一日当たりの発注数を算出可能となり、発注業務に要する時間を低減可能となる。

特に限定されないが、本実施形態の方法のように、算出された商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合で複数便に配分し、各便の発注数を算出するステップＳＴ５を更に含むことが好ましい。特に限定されないが、本実施形態のシステム３のように、算出された商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合で複数便に配分し、各便の発注数を算出する第２算出部３４ｂを更に備えることが好ましい。
この構成によれば、各便の発注数が自動算出されるので、発注業務に要する時間を更に低減させることが可能となる。

特に限定されないが、本実施形態の方法のように、選択された商品および当該商品に設定されたランクを記憶するステップＳＴ２を更に含み、記憶された商品及びランクを用いて、複数日の発注数を算出可能に構成されていることが好ましい。本実施形態のシステム３のように、選択された商品および当該商品に設定されたランクを記憶する記憶部３５を更に備え、記憶された商品及びランクを用いて、複数日の発注数を算出可能に構成されていることが好ましい。
この構成によれば、販売したい商品の選択およびランクを一回操作して設定すれば、それらが記憶され、複数日の発注数を算出できるので、発注業務に要する時間を低減可能となる。

特に限定されないが、本実施形態の方法のように、商品の一日当たりの発注数に対して補正値を受け付けて発注数を補正するステップＳＴ７を更に含み、補正値は、同一商品に対して複数の発注日にわたって有効となることが好ましい。本実施形態のシステム３のように、商品の一日当たりの発注数に対して補正値を受け付けて前記発注数を補正する補正部３６を更に備え、補正値は、同一商品に対して複数の発注日にわたって有効となることが好ましい。
この構成によれば、或る日の或る商品の発注数を補正した場合に、当該補正が複数日にわたって有効となるので、複数日の補正をまとめてすることができ、発注業務に要する時間を低減可能となる。

本実施形態のプログラムは、上記方法を１又は複数のプロセッサに実行させるプログラムである。また、本実施形態のコンピュータに読み取り可能な非一時的記録媒体は、上記プログラムを記憶している。

以上、本開示の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限定されるものでないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施形態の説明だけではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。

例えば、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現できる。特許請求の範囲、明細書、および図面中のフローに関して、便宜上「まず」、「次に」等を用いて説明したとしても、この順で実行することが必須であることを意味するものではない。

図１に示す各部３０〜３６は、所定プログラムを１又は複数のプロセッサで実行することで実現しているが、各部を専用メモリや専用回路で構成してもよい。上記実施形態のシステム３は、各部３０〜３６を分散させて、複数のコンピュータやクラウドで実装してもよい。

上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。

上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。

３ システム
３ａ プロセッサ
３１ 予測データ取得部
３２ 受付部
３３ カテゴリ需要数算出部
３４ 商品発注数算出部
Ｄ１ 予測データ

Claims (6)

1. 商品の発注数を決定する方法であって、
   前記方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であり、
   商品リストにおける複数の商品はそれぞれいずれかのカテゴリに分類されており、
   過去販売実績に基づくデータであって前記カテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データを取得するステップと、
   前記商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、前記選択された商品に対して設定されたランクを受け付けるステップと、
   前記予測データに基づき前記カテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出するステップと、
   前記一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、前記選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、前記設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出するステップと、
   を含む、商品の発注数を決定する方法。
2. 前記算出された商品の一日当たりの発注数を、予め定められた割合で複数便に配分し、各便の発注数を算出するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記選択された商品および当該商品に設定されたランクを記憶するステップを更に含み、
   前記記憶された商品及びランクを用いて、複数日の前記発注数を算出可能に構成されている、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記商品の一日当たりの発注数に対して補正値を受け付けて前記発注数を補正するステップを更に含み、
   前記補正値は、同一商品に対して複数の発注日にわたって有効となる、請求項３に記載の方法。
5. 商品の発注数を決定するシステムであって、
   商品リストにおける複数の商品はそれぞれいずれかのカテゴリに分類されており、
   前記システムは、
   過去販売実績に基づくデータであって前記カテゴリ単位での一日当たりの需要数を算出するための予測データを取得する予測データ取得部と、
   前記商品リストにおける複数の商品の中から販売したい商品として選択された商品を受け付けると共に、前記選択された商品に対して設定されたランクを受け付ける受付部と、
   前記予測データに基づき前記カテゴリ毎に一日当たりのカテゴリ単位での需要数を算出するカテゴリ需要数算出部と、
   前記一日当たりのカテゴリ単位での需要数を、前記選択された商品のうち同じカテゴリに属する商品に対して、前記設定されたランクに付された重みに応じて配分し、選択された各々の商品の一日当たりの発注数を算出する商品発注数算出部と、
   を備える、商品の発注数を決定するシステム。
6. 請求項１〜４のいずれかに記載の方法を１又は複数のプロセッサに実行させる、プログラム。

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