JP7282387B2

JP7282387B2 - Distribution cost analysis method, distribution cost analysis program, recording medium recording distribution cost analysis program, and distribution cost analysis device

Info

Publication number: JP7282387B2
Application number: JP2020041521A
Authority: JP
Inventors: 修介遠藤
Original assignee: Logicost
Current assignee: Logicost
Priority date: 2020-03-11
Filing date: 2020-03-11
Publication date: 2023-05-29
Anticipated expiration: 2040-03-11
Also published as: JP2021144382A

Description

本発明は、物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置に関する。 The present invention relates to a physical distribution cost analysis method, a physical distribution cost analysis program, a recording medium in which the physical distribution cost analysis program is recorded, and a physical distribution cost analysis apparatus.

特許文献１には、商店で顧客に販売した商品の配送を運送会社に依頼する場合に、商店で管理される売上伝票番号を用いて運送会社システムが提供する配送情報を取得するための配送管理方法及び配送管理プログラムが提案されている。特許文献１に記載の配送管理方法及び配送管理プログラムでは、前提として、商店が配送を依頼する商品を売上伝票番号を用いて管理し、運送会社が運送送り状により荷物の配送を管理して配送情報を提供している。 Patent Document 1 discloses a delivery management system for obtaining delivery information provided by a transportation company system using a sales slip number managed by a store when a transportation company is requested to deliver products sold to a customer at a store. A method and delivery management program are proposed. In the delivery management method and delivery management program described in Patent Document 1, as a premise, the store manages the products requested for delivery using the sales slip number, and the shipping company manages the delivery of the package using the shipping invoice and provides the delivery information. offers.

具体的に、商店を訪問した運送会社の運搬者により、運搬者端末から連結サーバへ、契約番号、売上伝票番号、運送会社コード及び運送送り状番号に関するデータが送信され、このデータが連結サーバの連結データ記憶部に記録される。また、運搬者端末から、運送会社サーバへ、運送送り状番号、集荷場所及び送り先に関するデータが送信され、このデータが運送会社サーバの配送データ記憶部に記録される。 Specifically, a carrier of a shipping company who visits a store transmits data related to a contract number, a sales slip number, a shipping company code, and a shipping invoice number from the carrier terminal to the connection server, and this data is transmitted to the connection server. Recorded in the data storage unit. In addition, data relating to the shipping invoice number, pickup location and destination are transmitted from the carrier terminal to the shipping company server, and this data is recorded in the shipping data storage section of the shipping company server.

連結サーバは、各商店に対応する契約番号毎に、運送会社サーバから配送経費に関するデータを取得し、売上伝票番号毎の請求金額を各商店の商店サーバに提供する。具体的に、連結サーバの管理コンピュータは、処理対象の契約番号について、連結データ記憶部から、売上伝票番号、運送会社コード及び運送送り状番号を抽出し、運送会社コードにより特定される運送会社サーバに、運送送り状番号を指定して配送経費に関するデータの送信要求を行う。 The connection server acquires data on delivery expenses from the shipping company server for each contract number corresponding to each store, and provides the billing amount for each sales slip number to the store server of each store. Specifically, for the contract number to be processed, the management computer of the connection server extracts the sales slip number, the shipping company code, and the shipping invoice number from the consolidated data storage unit, and transfers the data to the shipping company server specified by the shipping company code. , specify the shipping bill number and request the transmission of data on delivery costs.

これに応じて、運送会社サーバは、配送データ記憶部から抽出した配送経費に関するデータを連結サーバに送信する。これを受信した連結サーバの管理コンピュータは、受信したデータから配送経費に関するデータを抽出し、連結データ記憶部に記録する。 In response to this, the shipping company server transmits the data regarding the delivery expenses extracted from the delivery data storage unit to the connection server. The management computer of the connection server which received this extracts the data regarding the delivery cost from the received data, and records it in the connection data storage unit.

連結サーバは、連結データ記憶部から、契約番号毎に売上伝票番号と配送経費とを抽出し、その契約番号で特定される商店サーバに売上伝票番号と請求金額とを送信する。特許文献１では、配送経費に関するデータとして、請求金額を算出するためのデータが記録されており、管理コンピュータは、この配送経費に関するデータに基づいて、売上伝票番号毎の請求金額を求めている。 The link server extracts the sales slip number and the delivery cost for each contract number from the linked data storage unit, and transmits the sales slip number and the billed amount to the store server specified by the contract number. In Patent Literature 1, data for calculating the billed amount is recorded as data on the delivery expense, and the management computer obtains the billed amount for each sales slip number based on the data on the delivery expense.

売上伝票番号と請求金額を受信した商店サーバは、売上伝票番号により特定した配送実績データに、受信した請求金額に関するデータを記録する。このようにして、商店サーバは、この請求金額に関するデータを用いて、売上伝票番号毎に請求金額の管理を行っている。 The store server that has received the sales slip number and the billed amount records the received data regarding the billed amount in the delivery record data specified by the sales slip number. In this way, the store server manages the amount billed for each sales slip number using the data regarding the amount billed.

特開２００５－６３０６７号公報JP-A-2005-63067

しかしながら、特許文献１に記載の方法では、全ての運送会社の全ての運搬者に対し、対象となる売上伝票番号について、運搬者端末での入力及び連結サーバへの送信を強いることとなり、実用的な方法とは言い難い。 However, in the method described in Patent Document 1, all carriers of all shipping companies are forced to input the target sales slip number at the carrier terminal and transmit it to the connection server, which is practical. It's hard to say what the best method is.

本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品に関する物流コストを解析することのできる物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a physical distribution cost analysis method capable of analyzing the physical distribution cost of a shipped product without imposing an excessive burden on a shipping company or the like. , a distribution cost analysis program, a recording medium in which the distribution cost analysis program is recorded, and a distribution cost analysis device.

本発明によれば、出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析方法であって、前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチングステップと、前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付ステップと、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析ステップと、を含む物流コスト解析方法が提供される。 According to the present invention, a plurality of shipping data including shipped product information about shipped products and shipping history information about shipping history, transported product information about transported products, and transport history information about transport history and transportation cost information about the transportation cost, and a plurality of pieces of transportation data, wherein the shipping product information and the transportation product information, and the a matching step of comparing the shipping history information and the transportation history information, and associating each of the shipping data with the transportation data; and a designation receiving step of receiving designation of information to be analyzed from among the information included in the shipping data. and a cost analysis step of analyzing a physical distribution cost based on the transportation cost information of the transportation data associated with each of the shipping data in the matching step, for the information of the shipping data specified in the designation receiving step. A logistics cost analysis method is provided.

上記物流コスト解析方法において、前記マッチングステップは、前記出荷製品情報と前記運搬製品情報に基づき、出荷された製品と運搬された製品の一致度合いに関する製品一致度を判定する製品判定ステップと、前記出荷履歴情報と前記運搬履歴情報に基づき、出荷の履歴と運搬の履歴の一致度合いに関する履歴一致度を判定する履歴判定ステップと、を含み、前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づいて、前記各出荷データと前記各運搬データを関連付けてもよい。 In the above distribution cost analysis method, the matching step comprises: a product determination step of determining a degree of matching between the shipped product and the transported product based on the shipping product information and the transported product information; a history determination step of determining a history matching degree regarding a degree of matching between the shipping history and the transportation history based on the history information and the transportation history information; The shipment data and each transportation data may be associated.

上記物流コスト解析方法において、前記マッチングステップは、前記製品一致度及び前記履歴一致度を数値化し、前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づくマッチング基準値が所定の閾値を超えた場合に、前記運搬データを前記出荷データと関連付けてもよい。 In the above logistics cost analysis method, the matching step quantifies the degree of product matching and the degree of history matching, and if a matching reference value based on the degree of product matching and the history matching exceeds a predetermined threshold, the Conveyance data may be associated with the shipping data.

上記物流コスト解析方法において、前記各運搬データの前記運搬費用情報から導出される分析用費用を従属変数とし、前記各出荷データの前記出荷製品情報から導出される少なくとも１つの分析用製品数量を独立変数とした回帰分析により、前記出荷製品情報の運搬費用に関する費用解析情報を生成する回帰分析ステップを備え、前記コスト解析ステップは、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられた前記出荷データに関しては前記運搬費用情報に基づき、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられなかった前記出荷データに関しては前記費用解析情報に基づいて、物流コストを解析してもよい。 In the distribution cost analysis method, the cost for analysis derived from the transportation cost information of each of the transportation data is used as a dependent variable, and at least one product quantity for analysis derived from the shipped product information of each of the shipping data is used as an independent variable. a regression analysis step of generating cost analysis information relating to transportation costs of the shipping product information by regression analysis using variables, wherein the cost analysis step includes the matching of the shipping data information specified in the specification receiving step; Logistics costs are analyzed based on the transportation cost information with respect to the shipping data associated with the transportation data in the step, and based on the cost analysis information with respect to the shipping data not associated with the transportation data in the matching step. You may

上記物流コスト解析方法において、前記出荷履歴情報は、製品を出荷した日付に関する出荷日情報と、製品を出荷した場所に関する出荷場所情報と、製品が納入される場所に関する納入場所情報と、を含み、前記運搬履歴情報は、運搬に際し出発した日付に関する出発日情報と、運搬に際し出発した場所に関する出発場所情報と、運搬に際し到着した場所に関する到着場所情報と、を含んでもよい。 In the above distribution cost analysis method, the shipping history information includes shipping date information regarding the date the product was shipped, shipping location information regarding the location where the product was shipped, and delivery location information regarding the location where the product is delivered, The transport history information may include departure date information related to the date of departure for transport, departure place information related to the place of departure during transport, and arrival place information related to the place of arrival during transport.

また、本発明によれば、コンピュータに、上記物流コスト解析方法における各ステップを実行させる物流コスト解析プログラムが提供される。 Further, according to the present invention, there is provided a physical distribution cost analysis program that causes a computer to execute each step in the physical distribution cost analysis method.

さらに、本発明によれば、上記物流コスト解析プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。 Furthermore, according to the present invention, there is provided a computer-readable recording medium in which the distribution cost analysis program is recorded.

さらにまた、本発明によれば、出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析装置であって、前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチング部と、前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付部と、前記指定受付部で指定された前記出荷データの情報について、前記マッチング部により当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析部と、を含む物流コスト解析装置が提供される。 Furthermore, according to the present invention, a plurality of shipping data including shipping product information about shipped products, shipping history information about shipping history, shipping product information about shipped products, and shipping history A physical distribution cost analysis device for analyzing a physical distribution cost of a product based on a plurality of pieces of transportation data including transportation history information and transportation cost information related to transportation costs, the shipping product information and the transportation product information; a matching unit that compares the shipping history information and the transportation history information and associates each shipping data with each transportation data; A cost of analyzing a distribution cost based on the transportation cost information of the transportation data associated with each shipment data by the matching unit for the information of the shipment data designated by the designation reception unit and the designation reception unit. A distribution cost analysis device is provided that includes an analysis unit.

本発明によれば、運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品の物流コストを解析することができる。 According to the present invention, it is possible to analyze the physical distribution cost of shipped products without imposing an excessive burden on shipping companies and the like.

本発明の一実施形態を示す物流コスト解析システムの概略全体図である。1 is a schematic overall diagram of a physical distribution cost analysis system showing an embodiment of the present invention; FIG. 第１外部記憶装置に記憶されたデータの説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of data stored in a first external storage device; 第２外部記憶装置に記憶されたデータの説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of data stored in a second external storage device; 出荷データの例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of shipping data; 管理データの例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of management data; 運搬データの例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of transportation data; 物流コスト解析装置の概略機能ブロック図である。1 is a schematic functional block diagram of a physical distribution cost analysis device; FIG. 物流コスト解析方法を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a physical distribution cost analysis method.

図１から図８は本発明の一実施形態を示すものであり、物流コスト解析システムの概略全体図、図２は第１外部記憶装置に記憶されたデータの説明図、図３は第２外部記憶装置に記憶されたデータの説明図、図４は出荷データの例を示す説明図、図５は管理データの例を示す説明図、図６は運搬データの例を示す説明図、図７は物流コスト解析装置の概略機能ブロック図、図８は物流コスト解析方法を示すフローチャートである。 1 to 8 show an embodiment of the present invention, and are a schematic overall view of a distribution cost analysis system, FIG. 2 is an explanatory diagram of data stored in the first external storage device, and FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of shipping data; FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of management data; FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of transportation data; FIG. 8 is a schematic functional block diagram of a distribution cost analysis device, and FIG. 8 is a flow chart showing a distribution cost analysis method.

図１及び図２に示すように、この物流コスト解析装置１００は、出荷された製品に関する出荷製品情報２１０と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報２２０と、を含む複数の出荷データ２００と、運搬された製品に関する運搬製品情報３１０と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報３２０と、運搬費用に関する運搬費用情報３３０と、を含む複数の運搬データ３００と、に基づいて、製品の物流コストを解析する。物流コスト解析装置１００は、第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００と接続され、第２ネットワーク４１０を介して第２記憶装置５１０と接続されている。第１ネットワーク４００及び第２ネットワークは、それぞれ、有線であっても無線であってもよく、インターネット、ＬＡＮ、ＶＰＮ等の任意の通信網とすることができる。本実施形態においては、第１ネットワーク４００はインターネット又は社内ＬＡＮであり、第１記憶装置５００に出荷データ２００及び運搬データ３００が記憶されている。また、第２ネットワーク４１０は社内ＬＡＮであり、第２記憶装置５１０に、出荷に関する管理データ１０１、倉庫、拠点等の名称と住所に関する社内住所データ１０２、自社製品に関する製品データ１０３等が記憶されている。本実施形態においては、外部記憶装置５００には、荷主企業が取り扱っている全種類の製品の出荷データ２００が格納されるとともに、荷主企業が製品の運搬を依頼している全ての運送会社の運搬データ３００が格納されている。 As shown in FIGS. 1 and 2, this physical distribution cost analysis apparatus 100 includes a plurality of shipping data 200 including shipping product information 210 regarding shipped products, shipping history information 220 regarding shipping history, and transported data. The physical distribution cost of the product is analyzed based on a plurality of transportation data 300 including transportation product information 310 related to the product, transportation history information 320 related to the history of transportation, and transportation cost information 330 related to the transportation cost. Distribution cost analysis apparatus 100 is connected to first storage device 500 via first network 400 and is connected to second storage device 510 via second network 410 . Each of the first network 400 and the second network may be wired or wireless, and may be any communication network such as the Internet, LAN, VPN, or the like. In this embodiment, first network 400 is the Internet or an in-house LAN, and shipping data 200 and transportation data 300 are stored in first storage device 500 . The second network 410 is an in-house LAN, and the second storage device 510 stores management data 101 relating to shipping, in-house address data 102 relating to the names and addresses of warehouses, bases, etc., product data 103 relating to company products, and the like. there is In this embodiment, the external storage device 500 stores the shipping data 200 of all types of products handled by the shipper company, and also stores the shipping data 200 of all shipping companies requested by the shipper company to transport the products. Data 300 is stored.

出荷データ２００は、製品を出荷する荷主企業が自社で把握している情報に基づいて生成されたデータである。本実施形態においては、出荷データ２００は、荷主企業が保有している管理データ１０１に所定の処理が施されて生成される。図２に示すように、本実施形態においては、出荷データ２００は、出荷製品情報２１０と、出荷履歴情報２２０に加え、出荷番号情報２３０と、出荷先顧客情報２４０と、を含んでいる。出荷データ２００の出荷製品情報２１０は、製品名称情報２１１と、製品数量情報２１２と、を含んでいる。また、出荷データ２００の出荷履歴情報２２０は、製品を出荷した日付に関する出荷日情報２２１と、製品を出荷した場所に関する出荷場所情報２２２と、製品が納入される場所に関する納入場所情報２２３と、を含んでいる。 The shipping data 200 is data generated based on information grasped by the shipper company that ships the product. In this embodiment, the shipping data 200 is generated by performing predetermined processing on the management data 101 held by the shipper company. As shown in FIG. 2, in this embodiment, shipping data 200 includes shipping product information 210, shipping history information 220, shipping number information 230, and shipping destination customer information 240. FIG. The shipping product information 210 of the shipping data 200 includes product name information 211 and product quantity information 212 . Further, the shipping history information 220 of the shipping data 200 includes shipping date information 221 regarding the date the product was shipped, shipping location information 222 regarding the location where the product was shipped, and delivery location information 223 regarding the location where the product is delivered. contains.

ここで、出荷データ２００の具体例を図４に示す。図４には、２つの出荷データ２００を示している。この例では、出荷番号情報２３０は、「Ｄ００１」及び「Ｄ００２」であり、荷主企業が自社のルールで付している整理番号である。出荷先顧客情報２４０は、「東京商店」であり、出荷した製品を購入した顧客である。製品名称情報２１１は、「小型器具００１」及び「小型器具００２」であり、荷主企業が顧客との取引時に用いている製品の正式な名称である。製品数量情報２１２は、「１０個」「１００ｋｇ」及び「２０個」「２００ｋｇ」であり、製品の個数及び重量である。尚、製品数量情報２１２は、製品の個数と重量の一方であってもよい。出荷日情報２２１は、「２０２０年３月３１日」である。出荷場所情報２２２は、「八王子倉庫」「八王子市Ａ町２丁目」であり、倉庫、拠点等の名称及び出荷地の住所である。納入場所情報２２３は、「東京商店船橋センター」「船橋市Ｂ町３丁目」であり、顧客から指定された倉庫、拠点等の名称及び納入地の住所である。 A specific example of the shipping data 200 is shown in FIG. FIG. 4 shows two shipment data 200 . In this example, the shipping number information 230 is "D001" and "D002", which are reference numbers given by the consignor company according to its own rules. The shipping destination customer information 240 is "Tokyo Store", which is the customer who purchased the shipped product. The product name information 211 is "small appliance 001" and "small appliance 002", which are the formal names of the products used by the consignor company in transactions with customers. The product quantity information 212 is "10 pieces", "100 kg" and "20 pieces", "200 kg", which are the number and weight of the products. The product quantity information 212 may be either the number of products or the weight. The shipping date information 221 is "March 31, 2020". The shipping location information 222 is “Hachioji warehouse” and “2-chome, A-cho, Hachioji city”, which are the names of warehouses, bases, etc., and shipping location addresses. The delivery location information 223 is “Tokyo Shoten Funabashi Center” and “3-chome, B-cho, Funabashi City”, which is the name of the warehouse, base, etc. and the address of the delivery location specified by the customer.

次に、出荷データ２００の基礎となった管理データ１０１の具体例を図５に示す。図５に示すように、管理データ１０１では、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３は、それぞれ「八王子倉庫」及び「東京商店船橋センター」であり、倉庫及び拠点の名称のみとなっている。製品数量情報２１２は、「１０個」及び「２０個」であり、製品の個数のみとなっている。本実施形態においては、後述する出荷データ生成部７３０により、管理データ１０１の出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３に住所に関する情報が付加されるとともに、製品数量情報２１２に製品の重量に関する情報が付加されることにより、出荷データ２００とされる。 Next, FIG. 5 shows a specific example of the management data 101 on which the shipping data 200 is based. As shown in FIG. 5, in the management data 101, the shipping location information 222 and the delivery location information 223 are "Hachioji Warehouse" and "Tokyo Shopping Center Funabashi Center" respectively, and are only the names of the warehouse and base. The product quantity information 212 is "10 pieces" and "20 pieces", which is only the number of products. In this embodiment, the shipping data generator 730, which will be described later, adds information about the address to the shipping location information 222 and the delivery location information 223 of the management data 101, and adds information about the weight of the product to the product quantity information 212. As a result, the shipping data 200 is obtained.

一方、運搬データ３００は、運送会社から荷主企業へ送付される請求明細の情報に基づいて作成されたデータである。本実施形態においては、後述する運搬データ生成部７４０により、運送会社から送付される紙、電子データ等の請求明細データ１０４を読み込むことで運搬データ３００が生成される。 On the other hand, the transportation data 300 is data created based on the billing information sent from the transportation company to the consignor company. In this embodiment, the transportation data 300 is generated by the transportation data generation unit 740, which will be described later, by reading the billing statement data 104 such as paper or electronic data sent from the transportation company.

図２に示すように、本実施形態においては、運搬データ３００は、運搬製品情報３１０と、運搬履歴情報３２０に加え、運搬費用情報３３０と、運搬番号情報３４０と、を含んでいる。運搬データ３００の運搬製品情報３１０は、製品名称情報３１１と、製品数量情報３１２と、を含んでいる。また、運搬データ３００の運搬履歴情報３２０は、運搬に際し出発した日付に関する出発日情報３２１と、運搬に際し出発した場所に関する出発場所情報３２２と、運搬に際し到着した場所に関する到着場所情報３２３と、を含んでいる。 As shown in FIG. 2, in this embodiment, the transportation data 300 includes transportation cost information 330 and transportation number information 340 in addition to transportation product information 310 and transportation history information 320 . The transportation product information 310 of the transportation data 300 includes product name information 311 and product quantity information 312 . In addition, the transportation history information 320 of the transportation data 300 includes departure date information 321 regarding the date of departure for transportation, departure location information 322 regarding the departure location for transportation, and arrival location information 323 regarding the arrival location for transportation. I'm in.

ここで、運搬データ３００の具体例を図６に示す。この例では、運搬番号情報３４０は、「Ｔ００１」であり、運送会社における運搬に供されたトラックを識別するための番号である。運搬費用情報３３０は、「５万円」であり、運送会社が荷主企業へ請求した運搬費用である。この運搬費用には、内訳として、トラックの使用料に加え、有料道路の利用料金、燃料費等が含まれていてもよい。製品名称情報３１１は、「器具」であり、運送会社で運搬時に用いた製品の名称である。製品数量情報３１２は、「３０ｋｇ」であり、製品の重量である。出発日情報３２１は、「２０２０年３月３１日」である。出発場所情報３２２は、「八王子」であり、運送会社で運搬時に用いた出発地の名称である。到着場所情報３２３は、「船橋」であり、運送会社で運搬時に用いた到着地の名称である。 A specific example of the transportation data 300 is shown in FIG. In this example, the carriage number information 340 is "T001", which is a number for identifying the truck used for carriage by the transportation company. The transportation cost information 330 is "50,000 yen", which is the transportation cost billed by the shipping company to the shipper company. This transportation cost may include, in addition to the truck usage fee, toll road usage fees, fuel costs, and the like. The product name information 311 is "equipment", which is the name of the product used for transportation by the transportation company. The product quantity information 312 is "30 kg", which is the weight of the product. The departure date information 321 is "March 31, 2020". The departure place information 322 is "Hachioji", which is the name of the departure place used by the shipping company during transportation. The arrival place information 323 is "Funabashi", which is the name of the arrival place used by the shipping company at the time of transportation.

物流コスト解析装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ、ワークステーション等のコンピュータからなり、入力部と、出力部と、媒体読込部と、ストレージと、メモリと、演算部と、インターフェース部と、を有し、これらはシステムバスで相互に接続されている。 The distribution cost analysis device 100 is composed of a computer such as a personal computer or a workstation, and has an input unit, an output unit, a medium reading unit, a storage, a memory, a calculation unit, and an interface unit. These are interconnected by a system bus.

入力部は、端末使用者が操作するキーボード、マウス等を有しており、端末使用者からのプログラムの実行等に関する各種操作信号を入力する。出力部は、データ等を表示するディスプレイを有し、各種プログラムの実行経過、結果等を表示することができる。なお、入力部と出力部とは、例えばタッチパネル等のように一体型の入出力手段であってもよく、この場合にはユーザの指やペン型の入力装置を用いて所定の位置をタッチして入力を行うことができる。 The input unit has a keyboard, a mouse, etc., which are operated by the terminal user, and inputs various operation signals related to program execution and the like from the terminal user. The output unit has a display for displaying data and the like, and can display execution progress, results, and the like of various programs. The input unit and the output unit may be integrated input/output means such as a touch panel. can be entered.

媒体読込部は、記録媒体６００に記録されている情報を読み込み可能に構成される。媒体読込部は、例えばＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＵＳＢコネクタ等からなる。本実施形態においては物流コスト解析装置１００にインストールされる物流コスト解析プログラム６１０は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体６００により提供可能であり、記録媒体６００から媒体読込部を介してストレージにインストールされる。 The medium reading unit is configured to be able to read information recorded on the recording medium 600 . The medium reading unit includes, for example, a CD drive, a DVD drive, a USB connector, and the like. In this embodiment, the physical distribution cost analysis program 610 installed in the physical distribution cost analysis apparatus 100 can be provided by a recording medium 600 such as a CD-ROM or a USB memory, and can be stored in the storage from the recording medium 600 via the medium reading unit. Installed.

ストレージは、ハードディスク、ＳＳＤ等であり、各種プログラム、各種電子データ等が記憶される。記憶されているプログラム、データ等は、必要に応じて入出力を行うことができる。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、演算部によりストレージから読み出された実行プログラム等を格納する。演算部は、ＣＰＵ等であり、ＯＳ等の制御プログラム、及びメモリに格納されている物流コスト解析プログラム６１０に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、物流コスト解析における各処理を実現することができる。インターフェース部は、第１ネットワーク４００と接続され、第１外部記憶装置５００から出荷データ２００及び運搬データ３００を取得することができる。 The storage is a hard disk, SSD, or the like, and stores various programs, various electronic data, and the like. Stored programs, data, etc. can be input/output as needed. The memory is a ROM, a RAM, or the like, and stores an execution program or the like read from the storage by the arithmetic unit. The calculation unit is a CPU or the like, and performs various calculations, data input/output with each hardware configuration unit, etc., based on a control program such as an OS and a distribution cost analysis program 610 stored in a memory. By controlling the processing, each processing in the distribution cost analysis can be realized. The interface unit is connected to the first network 400 and can acquire the shipping data 200 and the transportation data 300 from the first external storage device 500 .

以上のように構成された物流コスト解析システムにおける物流コスト解析装置の機能について図７を参照して説明する。
図７に示すように、物流コスト解析装置１００は、各出荷データ２００と各運搬データ３００を関連付けるマッチング部７００と、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付部７１０と、指定受付部７１０で指定された情報について物流コストを解析するコスト解析部７２０と、を有している。また、物流コスト解析装置１００は、管理データ１０１から出荷データ２００を生成する出荷データ生成部７３０と、請求明細データ１０４から運搬データ３００を生成する運搬データ生成部７４０と、を有している。さらに、物流コスト解析装置１００は、回帰分析により出荷製品情報２１２の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成する回帰分析部７５０を有している。 The functions of the physical distribution cost analysis device in the physical distribution cost analysis system configured as described above will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 7, the distribution cost analysis apparatus 100 includes a matching unit 700 that associates each shipment data 200 with each transportation data 300, a designation reception unit 710 that receives designation of information to be analyzed, and a designation reception unit 710. and a cost analysis unit 720 that analyzes the physical distribution cost for the received information. The physical distribution cost analysis apparatus 100 also has a shipping data generation unit 730 that generates the shipping data 200 from the management data 101 and a transportation data generation unit 740 that generates transportation data 300 from the invoice detail data 104 . Furthermore, the physical distribution cost analysis device 100 has a regression analysis unit 750 that generates cost analysis information 250 regarding transportation costs of the shipped product information 212 by regression analysis.

マッチング部７００は、出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０に基づき、出荷された製品と運搬された製品の一致度合いに関する製品一致度Ｍ１を判定する製品判定部７０１と、出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０に基づき、出荷の履歴と運搬の履歴の一致度合いに関する履歴一致度Ｍ２を判定する履歴判定部７０２と、を含み、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に基づいて、各出荷データ２００と各運搬データ３００を関連付ける。本実施形態においては、マッチング部７００は、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２を数値化し、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に基づくマッチング基準値ＭＳが所定の閾値Ｔを超えた場合に、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付けている。 The matching unit 700 includes a product determination unit 701 that determines a degree of matching M1 between the shipped product and the transported product based on the shipped product information 210 and the transported product information 310; a history determination unit 702 that determines a history matching degree M2 regarding the degree of matching between the shipping history and the transportation history based on the information 320, and based on the product matching degree M1 and the history matching degree M2, Each shipment data 300 is associated. In this embodiment, the matching unit 700 quantifies the product matching degree M1 and the history matching degree M2, and when the matching reference value MS based on the product matching degree M1 and the history matching degree M2 exceeds a predetermined threshold value T, Shipment data 200 and transportation data 300 are associated.

具体的に、製品判定部７０１は、出荷データ２００の製品名称情報２１１と運搬データ３００の製品名称情報３１１の一致度合いに関する名称一致度Ｍ１１を判定する名称判定部７０３と、出荷データ２００の製品数量情報２１２と運搬データ３００の製品数量情報３１２の一致度合いに関する数量一致度Ｍ１２を判定する数量判定部７０４と、を含んでいる。本実施形態においては、名称判定部７０３は、出荷データ２００の製品名称情報２１１と、運搬データ３００の製品名称情報３１１とを比較し、両者に一致する文言が含まれる場合、もしくは、辞書データ３５０に登録された対応する文言が存在する場合は点数化する。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品名称情報２１１の「小型器具００１」と、運搬データ３００の製品名称情報３１１の「器具」とを比較し、運搬データ３００中の文言「器具」が、出荷データ２００中の「小型器具００１」に含まれるので、名称一致度Ｍ１１に点数が与えられる。また、例えば、出荷番号情報２３０が「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品名称情報２１１の「小型器具００２」と、運搬データ３００の製品名称情報３１１の「器具」とを比較し、運搬データ３００中の文言「器具」が、出荷データ２００中の「小型器具００２」に含まれるので、名称一致度Ｍ１１に点数が与えられる。 Specifically, the product determination unit 701 includes a name determination unit 703 that determines a degree of name matching M11 regarding the degree of matching between the product name information 211 of the shipping data 200 and the product name information 311 of the transportation data 300, and a quantity determination unit 704 that determines a quantity matching degree M12 relating to the degree of matching between the information 212 and the product quantity information 312 of the transportation data 300 . In this embodiment, the name determination unit 703 compares the product name information 211 of the shipping data 200 and the product name information 311 of the transportation data 300, and if both include words that match, or if the dictionary data 350 If there is a corresponding wording registered in , it is scored. For example, in the case of the shipping data 200 in which the shipping number information 230 is "D001" and the transportation data 300 in which the transportation number information 330 is "T001" shown in FIGS. Instrument 001" is compared with "Instrument" in the product name information 311 of the transportation data 300. Since the word "Instrument" in the transportation data 300 is included in "Small instrument 001" in the shipping data 200, the names match. A score is given to the degree M11. Further, for example, in the case of the shipping data 200 with the shipping number information 230 of "D002" and the shipping data 300 with the shipping number information 330 of "T001", the product name information 211 of the shipping data 200 "small appliance 002" and the shipping data 300 is compared with the product name information 311 "instrument", and since the word "instrument" in the transportation data 300 is included in the "small instrument 002" in the shipping data 200, points are given to the degree of name matching M11. .

また、数量判定部７０４は、出荷データ２００の製品数量情報２１２と、運搬データ３００の製品数量情報３１２とを比較し、それぞれの数量が近似値であれば点数化する。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品数量情報２１２の「１００ｋｇ」，「２００ｋｇ」と、運搬データ３００の製品名称情報３１２の「３００ｋｇ」とを比較し、これらが近似値でないため数量一致度Ｍ１２に点数は与えられない。製品一致度Ｍ１の点数は、名称一致度Ｍ１１と数量一致度Ｍ１２の点数を足して算出される。 The quantity determination unit 704 also compares the product quantity information 212 of the shipping data 200 and the product quantity information 312 of the transportation data 300, and if the respective quantities are approximate values, they are scored. For example, in the case of the shipping data 200 with the shipping number information 230 of "D001" and "D002" and the shipping data 300 with the shipping number information 330 of "T001" shown in FIGS. "100 kg" and "200 kg" in 212 are compared with "300 kg" in the product name information 312 of the transportation data 300. Since these are not approximate values, no score is given to the degree of coincidence in quantity M12. The score for the product matching degree M1 is calculated by adding the points for the name matching degree M11 and the quantity matching degree M12.

また、履歴判定部７０２は、出荷日情報２２１と出発日情報３２１の一致度合いに関する日付一致度Ｍ２１を判定する日付判定部７０５と、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２の一致度合いに関する出荷場所一致度Ｍ２２を判定する出荷場所判定部７０６と、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３の一致度合いに関する納入場所一致度Ｍ２３を判定する納入場所判定部７０７と、を含んでいる。日付判定部７０５は、出荷データ２００の出荷日と、運搬データ３００の出発日を比較し、日付が一致する場合は日付一致度Ｍ２１に点数が与えられる。 The history determination unit 702 also includes a date determination unit 705 that determines a date matching degree M21 related to the degree of matching between the shipping date information 221 and the departure date information 321, and a shipping location matching unit 705 that determines the degree of matching between the shipping location information 222 and the departure location information 322. and a delivery location determination unit 707 that determines a delivery location matching degree M23 regarding the degree of matching between the delivery location information 223 and the arrival location information 323. The date determination unit 705 compares the shipping date of the shipping data 200 and the departure date of the transportation data 300, and if the dates match, the date match degree M21 is scored.

出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２とを比較し、少なくとも一部が一致する場合は出荷場所一致度Ｍ２２に点数が与えられる。本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２の一致レベルに応じて点数化を行う。また、本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２については住所情報に基づく判定を基本とし、倉庫、拠点等の名称情報は予備的に用いられる。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の出荷場所情報２２２の住所「八王子市Ａ町２丁目」と、運搬データ３００の出発場所情報３２２の「八王子」とを比較し、運搬データ３００中の文言「八王子」が、出荷データ２００中の住所「八王子市Ａ町２丁目」に含まれるので、部分一致として出荷場所一致度Ｍ２２に点数が与えられる。 The shipping location determination unit 706 compares the shipping location information 222 and the departure location information 322, and if at least a part of them match, a score is given to the shipping location matching degree M22. In this embodiment, the shipping location determination unit 706 scores according to the level of matching between the shipping location information 222 and the departure location information 322 . Further, in this embodiment, the shipping location determination unit 706 basically determines the shipping location information 222 based on the address information, and the name information of the warehouse, base, etc. is used as a preliminary. For example, in the case of the shipping data 200 with the shipping number information 230 of "D001" and "D002" and the shipping data 300 with the shipping number information 330 of "T001" shown in FIGS. 222 address "2-chome, A-machi, Hachioji-shi" and "Hachioji" in the departure place information 322 of the transportation data 300 are compared, and the word "Hachioji" in the transportation data 300 is matched with the address "Hachioji-shi, Hachioji" in the shipping data 200. A town 2-chome", a point is given to the shipping location matching degree M22 as a partial match.

また、納入場所判定部７０７は、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３とを比較し、少なくとも一部が一致する場合は納入場所一致度Ｍ２３に点数が与えられる。本実施形態においては、納入場所判定部７０７は、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３の一致レベルに応じて点数化を行う。また、本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、納入場所情報２２３については住所情報に基づく判定を基本とし、倉庫、拠点等の名称情報は予備的に用いられる。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の納入場所情報２２３の「船橋市Ｂ町３丁目」と、運搬データ３００の到着場所情報３２３の「船橋」とを比較し、運搬データ３００中の文言「船橋」が、出荷データ２００中の「船橋市Ｂ町３丁目」に含まれるので、部分一致として納入場所一致度Ｍ２３に点数が与えられる。履歴一致度Ｍ２の点数は、日付一致度Ｍ２１と、出荷場所一致度Ｍ２２と、納入場所一致度Ｍ２３の点数を足して算出される。 Also, the delivery location determination unit 707 compares the delivery location information 223 and the arrival location information 323, and if at least a part of them match, a score is given to the delivery location matching degree M23. In this embodiment, the delivery place determination unit 707 scores according to the matching level between the delivery place information 223 and the arrival place information 323 . Further, in this embodiment, the shipping location determination unit 706 basically determines the delivery location information 223 based on the address information, and the name information of the warehouse, base, etc. is used as a preliminary. For example, in the case of the shipping data 200 with the shipping number information 230 of "D001" and "D002" and the shipping data 300 with the shipping number information 330 of "T001" shown in FIGS. 223 "3-chome, B-cho, Funabashi-shi" is compared with "Funabashi", which is the arrival place information 323 of the transportation data 300. 3-chome”, a score is given to the delivery location matching degree M23 as a partial match. The score of the history matching degree M2 is calculated by adding the points of the date matching degree M21, the shipping place matching degree M22, and the delivery place matching degree M23.

ここで、各一致度Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２１，Ｍ２２，Ｍ２３の点数化にあたり、評価の高い情報については、他の情報と比べて点数が高くなるように、重み付けが図られている。また、各情報単独での点数化に加え、複数の情報で一致度Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２１，Ｍ２２，Ｍ２３に点数が付与された場合、組み合わせ一致度Ｍ３に点数が付与され、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に組み合わせ一致度Ｍ３を加えてマッチング基準値ＭＳが算出される。本実施形態においては、出荷場所一致度Ｍ２２と納入場所一致度Ｍ２３に点数が付与されている場合は、組み合わせ一致度Ｍ３の点数が高くなるよう設定されている。 Here, in assigning points for each degree of coincidence M11, M12, M21, M22, and M23, information with high evaluation is weighted so that the points are higher than other information. Further, in addition to scoring each piece of information alone, when points are given to the degrees of matching M11, M12, M21, M22, and M23 for a plurality of pieces of information, points are given to the degree of matching M3 in combination, and the degree of matching to the product M1 and M23. A matching reference value MS is calculated by adding the combined matching degree M3 to the history matching degree M2. In this embodiment, when points are assigned to the degree of coincidence of shipping location M22 and the degree of coincidence of delivery location M23, the score of the degree of coincidence in combination M3 is set to be higher.

回帰分析部７５０は、各運搬データ３００の運搬費用情報３３０から導出される分析用費用を従属変数とし、各出荷データ２００の出荷製品情報２１０から導出される少なくとも１つの分析用製品数量を独立変数とした回帰分析により、出荷製品情報２１０の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成する。本実施形態においては、運搬に関する回帰分析であることから、分析用製品数量は、運搬の観点から複数の製品群にグループ分けし、各製品群の数量を用いることが好ましい。例えば、製品の平均ロットサイズ、同一顧客への製品運搬時の平均数量、製品の寸法、製品の荷姿等に基づいてグループ分けすることができる。尚、製品の種類毎の数量を独立変数とすることも可能だが、出荷された製品の種類が比較的多い場合、演算部に過大な負荷が加わるおそれがあり、また、次元数が多くなって機械学習等が円滑に行わないおそれがある。尚、回帰分析は、線形であっても非線形であってもよい。 The regression analysis unit 750 uses the cost for analysis derived from the transportation cost information 330 of each transportation data 300 as a dependent variable, and the quantity of at least one product for analysis derived from the shipped product information 210 of each shipment data 200 as an independent variable. Cost analysis information 250 relating to the transportation cost of the shipped product information 210 is generated by regression analysis as follows. In this embodiment, since the regression analysis is related to transportation, it is preferable to group the product quantity for analysis into a plurality of product groups from the viewpoint of transportation, and use the quantity of each product group. For example, the grouping can be based on the average lot size of products, the average quantity of products delivered to the same customer, the dimensions of the products, the packing style of the products, and the like. Although it is possible to use the quantity for each type of product as an independent variable, if there are relatively many types of products shipped, there is a risk that an excessive load will be applied to the calculation unit, and the number of dimensions will increase. There is a risk that machine learning, etc. will not proceed smoothly. Note that the regression analysis may be linear or nonlinear.

ここで、具体例として、線形の回帰分析を用いて個別製品の物流コストを算出する手順を説明する。説明のため、解析モデルを単純化し、利用している運送会社は２社で、出荷された製品を２つの製品群Ａと製品群Ｂにグループ分けしたと仮定する。製品群Ａの数量をｘ_１、製品群Ｂの数量をｘ₂、第１の運送会社のトータルコストをＣ_１、第２の運送会社のトータルコストをＣ₂としたとき、
Ｃ_１＝α_０＋α_１・ｘ_１＋α_２・ｘ_２（式１）
Ｃ_２＝β_０＋β_１・ｘ_１＋β_２・ｘ_２（式２）
の関係が成り立つとして、各係数α_０，α_１，α_２，β_０，β_１，β_２を求める。ここで、各製品群Ａ，Ｂの数量ｘ_１，ｘ₂によらないα_０，β_０の項は固定費に相当し、各製品群Ａ，Ｂの数量ｘ_１，ｘ₂によるα_１・ｘ_１，α_２・ｘ_２，β_１・ｘ_１，β_２・ｘ_２の項は変動費に相当する。例えば、荷主会社と運送会社の契約により、運搬した製品によらずトラック、船等を利用した期間・台数により費用請求される車建ての場合は固定費となり、運搬した製品ごとに費用請求される個建ての場合は変動費となる。この回帰分析に用いる数量ｘ_１，ｘ_２及びトータルコストＣ_１，Ｃ_２には、過去の実績を用いればよい。例えば、月や曜日で係数が大きく異なることが見込まれるのであれば、月別や曜日別に集計された実績を用いればよい。尚、係数α_１，α_２，β_１，β_２は過去の実績に基づいたものであり、直近の実績に基づいて各運送会社の変動費等が予想可能な場合等には、予想される変動費等に基づいて係数α_１，α_２，β_１，β_２を適宜補正してもよい。
各係数α_０，α_１，α_２，β_０，β_１，β_２が求められると、製品群Ａの物流コストＣ_Ａ及び製品群Ｂの物流コストＣ_Ｂは、
Ｃ_Ａ＝α_１・ｘ_１＋β_１・ｘ_１（式３）
Ｃ_Ｂ＝α_２・ｘ_２＋β_２・ｘ_２（式４）
により求めることができる。そうすると、製品群Ａ中の個別製品ａの物流コストＣ_ａ及び製品群Ｂ中の個別製品ｂの物流コストＣ_ｂは、個別製品ａの数量をｙ_１，個別製品ａの数量をｙ₂とすると、
Ｃ_ａ＝Ｃ_Ａ・（ｙ_１／ｘ_１）（式５）
Ｃ_ｂ＝Ｃ_Ｂ・（ｙ_２／ｘ_２）（式６）
により求められる。
また、固定費のうち個別製品ａの負担額Ｆ_ａ及び個別製品ｂの負担定費Ｆ_ａは、
Ｆ_ａ＝（α_０＋β_０）／（ｙ_１／（ｘ_１＋ｘ₂））（式７）
Ｆ_ｂ＝（α_０＋β_０）／（ｙ_２／（ｘ_１＋ｘ₂））（式８）
により求められる。 Here, as a specific example, a procedure for calculating distribution costs for individual products using linear regression analysis will be described. For the sake of explanation, let us simplify the analysis model and assume that there are two shipping companies in use and that the shipped products are grouped into two product groups A and B. When the quantity of product group A is _x1 , the quantity of product group B is _x2 , the total cost of the first shipping company is _C1 , and the total cost of the second shipping company is _C2 ,
C ₁ =α ₀ +α ₁ ·x ₁ +α ₂ ·x ₂ (Formula 1)
C ₂ = β ₀ + β ₁ x ₁ + β ₂ x ₂ (Formula 2)
Assuming that the relationship holds, each coefficient α ₀ , α ₁ , α ₂ , β ₀ , β ₁ , β ₂ is obtained. Here, the terms of α ₀ and β ₀ independent of the quantities x ₁ and _x ₂ of the product groups A and B correspond to fixed costs, and α ₁ _· The terms x ₁ , α ₂ ·x ₂ , β ₁ ·x ₁ , β ₂ ·x ₂ correspond to variable costs. For example, according to the contract between the shipper company and the transportation company, in the case of vehicle construction, the cost is billed according to the period and number of trucks, ships, etc. used, regardless of the product transported. In the case of an individual building, it is a variable cost. Past results may be used for the quantities x ₁ and x ₂ and the total costs C ₁ and C ₂ used in this regression analysis. For example, if coefficients are expected to differ greatly depending on the month or day of the week, the actual results aggregated by month or day of the week may be used. The coefficients α ₁ , α ₂ , β ₁ , and β ₂ are based on past performance. The coefficients α ₁ , α ₂ , β ₁ , β ₂ may be appropriately corrected based on variable costs and the like.
When the respective coefficients α ₀ , α ₁ , α ₂ , β ₀ , β ₁ , β ₂ are obtained, the physical distribution cost C _A of product group A and the physical distribution cost C B of product group _B are
C _A =α ₁ ·x ₁ +β ₁ ·x ₁ (equation 3)
C _B =α ₂ ·x ₂ +β ₂ ·x ₂ (equation 4)
can be obtained by Then, the physical distribution cost _Ca of individual product a in product group A and the physical distribution cost _Cb of individual product b in product group B are given by setting the quantity of individual product a to _y1 and the quantity of individual product a _{to y2} . ,
C _a =C _A (y ₁ /x ₁ ) (Formula 5)
C _b =C _B (y ₂ /x ₂ ) (Formula 6)
required by
In addition, among the fixed costs, the burden amount Fa for individual product _a and the burden fixed cost _Fa for individual product b are
F _a =(α ₀ +β ₀ )/(y ₁ /(x ₁ +x ₂ )) (Formula 7)
F _b =(α ₀ +β ₀ )/(y ₂ /(x ₁ +x ₂ )) (Equation 8)
required by

以上のように構成された物流コスト解析装置１００の物流コスト解析方法について、図８のフローチャートを参照して説明する。
まず、初期設定として、マッチングのための出荷データ２００及び運搬データ３００を生成する（マッチングデータ生成ステップ：Ｓ１０）。本実施形態においては、出荷データ生成部７３０は、第２ネットワーク４１０を介して第２記憶装置５１０から管理データ１０１及び社内住所データ１０２を読み出し、管理データ１０１に所定の処理を施して出荷データ２００を生成した後、出荷データ２００を第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００へ記憶させる。このとき、出荷データ生成部７３０は、倉庫、拠点等に対応する住所が社内住所データ１０２に登録されていない場合、第１ネットワーク４００を介して一般向けに開放されている住所データベース記憶装置８００へアクセスし、住所データベース記憶装置８００に記憶されている汎用住所データ８１０を読み出す。また、運搬データ生成部７４０は、請求明細データ１０４から運搬データ３００を生成した後、運搬データ３００を第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００へ記憶させる。例えば、請求明細データ１０４が紙である場合はスキャナーで読み込んでマッチング可能な運搬データ３００とすればよいし、電子データである場合はマッチング可能な形式に整えて運搬データ３００とすればよい。 A physical distribution cost analysis method of the physical distribution cost analysis apparatus 100 configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, as an initial setting, shipping data 200 and transportation data 300 for matching are generated (matching data generation step: S10). In this embodiment, the shipping data generator 730 reads out the management data 101 and the in-house address data 102 from the second storage device 510 via the second network 410, performs predetermined processing on the management data 101, and generates the shipping data 200. is generated, the shipping data 200 is stored in the first storage device 500 via the first network 400 . At this time, if the address corresponding to the warehouse, base, etc. is not registered in the in-house address data 102, the shipping data generation unit 730 sends the Access and retrieve generic address data 810 stored in address database storage 800 . After generating transportation data 300 from billing data 104 , transportation data generation unit 740 stores transportation data 300 in first storage device 500 via first network 400 . For example, if the billing statement data 104 is paper, it can be read by a scanner and converted into matching transport data 300 .

また、マッチングデータ生成ステップＳ１に続く初期設定として、出荷データ２００の運搬費用に関する回帰分析のための係数を算出する（係数算出ステップ：Ｓ２）。回帰分析部７５０は、第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００から実績データとして所定期間の各出荷データ２００及び各運搬データ３００を読み出し、回帰分析に用いられる係数を算出する。算出に用いられる実績データの期間は任意であるが、概ね過去１年程度が好ましい。 Also, as an initial setting following the matching data generation step S1, a coefficient for regression analysis on the transportation cost of the shipping data 200 is calculated (coefficient calculation step: S2). The regression analysis unit 750 reads each shipment data 200 and each transportation data 300 for a predetermined period as performance data from the first storage device 500 via the first network 400, and calculates coefficients used for regression analysis. Although the period of performance data used for calculation is arbitrary, the past one year is generally preferable.

以上の初期設定が終了した後、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付けるマッチング処理を行う（マッチングステップ：Ｓ３）。マッチング部７００は、マッチング基準値ＭＳが所定の閾値Ｔを超えた場合に、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付ける。尚、マッチング部７００による関連付けは、出荷データ２００と運搬データ３００が一対一でなされる場合のみならず、一対多、多対一、多対多でなされる場合もある。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の２つの出荷データ２００は、運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の１つの運搬データ３００と関連付けられる。 After the above initial setting is completed, a matching process for associating the shipping data 200 and the transportation data 300 is performed (matching step: S3). The matching unit 700 associates the shipping data 200 with the transportation data 300 when the matching reference value MS exceeds a predetermined threshold value T. FIG. The matching unit 700 associates the shipping data 200 and the transportation data 300 not only in one-to-one correspondence, but also in one-to-many, many-to-one, and many-to-many correspondences. For example, two pieces of shipment data 200 whose shipment number information 230 is "D001" and "D002" shown in FIGS. 4 and 5 are associated with one shipment data 300 whose shipment number information 330 is "T001".

本実施形態においては、マッチング部７００は、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けを行う前に、ディスプレイにマッチング候補となる出荷データ２００と運搬データ３００を表示し、関連付けを行う否かについてユーザからの指示を受け付ける。そして、入力部から関連付けを行ってもよい旨の指示を受け付けると、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けに関するマッチングデータ３６０を生成し、第１ネットワーク４００を介してマッチングデータ３６０を第１記憶装置５００へ記憶させる。 In this embodiment, before the shipping data 200 and the transportation data 300 are associated, the matching unit 700 displays the shipping data 200 and the transportation data 300 as matching candidates on the display, and asks the user whether or not to perform the association. accept the instructions of Then, when receiving an instruction from the input section to the effect that the association may be made, the matching data 360 relating to the association between the shipping data 200 and the transportation data 300 is generated, and the matching data 360 is transferred via the first network 400 to the first storage device. Store to 500.

また、マッチング部７００は、関連付けられた出荷データ２００の製品名称と運搬データ３００の製品名称が、辞書データ３５０に対応する文言として登録されていない文言同士である場合は、これらを対応する文言として新たに辞書データ３５０に登録する。 If the product name of the shipping data 200 and the product name of the transportation data 300 that are associated with each other are wordings that are not registered as wordings corresponding to the dictionary data 350, the matching unit 700 treats them as corresponding wordings. It is newly registered in the dictionary data 350 .

マッチングステップＳ３にて、関連付けられなかった出荷データ２００及び運搬データ３００については、出荷データ２００の運搬費用に関して回帰分析を行う（回帰分析ステップ：Ｓ４）。回帰分析部７５０は、係数算出ステップＳ２で算出された係数を用いて、関連付けられなかった各出荷データ２００について出荷製品情報２１２の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成した後、第１ネットワーク４００を介して費用解析情報２５０を第１記憶装置５００へ記憶させる。 For the shipment data 200 and the transportation data 300 that are not associated in the matching step S3, regression analysis is performed on the transportation cost of the shipment data 200 (regression analysis step: S4). The regression analysis unit 750 uses the coefficients calculated in the coefficient calculation step S2 to generate the cost analysis information 250 regarding the transportation cost of the shipped product information 212 for each piece of shipping data 200 that has not been associated, and then the first network 400 is generated. The cost analysis information 250 is stored in the first storage device 500 via.

出荷データ２００と運搬データ３００のマッチング及び回帰分析が終了すると、運搬データ３００の運搬費用情報３３０に基づいて物流コストの解析が可能な状態となる。そして、指定受付部７１０はユーザによる入力部からの解析対象の情報を指定を受け付け（指定受付ステップ：Ｓ５）、物流コスト解析部７２０は指定された情報について物流コストを解析して解析結果をディスプレイに表示する（コスト解析ステップ：Ｓ６）。本実施形態においては、物流コスト解析部７２０は、マッチングデータ３６０を参照し、運搬データ３００と関連付けられた出荷データ２００に関しては運搬費用情報３３０に基づき、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては費用解析情報２５０に基づいて、物流コストを解析する。 After the matching and regression analysis of the shipment data 200 and the transportation data 300 are completed, the physical distribution cost can be analyzed based on the transportation cost information 330 of the transportation data 300 . Then, the designation reception unit 710 receives designation of information to be analyzed from the input unit by the user (designation reception step: S5), and the distribution cost analysis unit 720 analyzes the distribution cost for the designated information and displays the analysis result. (cost analysis step: S6). In this embodiment, the physical distribution cost analysis unit 720 refers to the matching data 360, and based on the transportation cost information 330 for the shipping data 200 associated with the transportation data 300, the shipping data 200 not associated with the transportation data 300 As for , the physical distribution cost is analyzed based on the cost analysis information 250 .

例えば、解析対象の情報として、特定の出荷製品について特定の顧客に対する物流コストが指定された場合、この出荷製品のこの顧客に対する物流コストがディスプレイに表示される。また、例えば、解析対象の情報として、特定の出荷製品について特定の運搬ルートの物流コストが指定された場合、この出荷製品のこの運搬ルートを利用した場合の物流コストが表示される。すなわち、ユーザは、各出荷データ２００及び各運搬データ３００に含まれている情報であれば、任意の情報を指定して物流コストを知ることができる。 For example, when the distribution cost for a specific customer for a specific shipping product is specified as the information to be analyzed, the display shows the distribution cost for this shipping product for this customer. Further, for example, when the distribution cost of a specific transportation route for a specific shipping product is designated as the information to be analyzed, the distribution cost for this shipping product using this transportation route is displayed. In other words, the user can specify any information included in each shipment data 200 and each transportation data 300 to know the physical distribution cost.

このように、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、運送会社等から送付される紙等の請求明細データ１０４から物流コストを解析することができ、従来のように運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品の物流コストを解析することができる。
特に、従来の技術においては、完全に一致する出荷データと運搬データを一対一で関連付けていたため、完全に一致しない出荷データについてはコストに関する情報が付与されなかった。これに対し、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、複数の出荷データ２００及び複数の運搬データ３００を、日付、場所、製品名称、数量、重量等のような複数の要素の関連性に基づいて関連付けるため、出荷データ２００と運搬データ３００が一対一で完全に一致せずとも、確率的なコスト解析が可能となる。また、マッチングステップＳ３で関連付けできなかった出荷データ２００については、回帰分析でコストに関する情報が補完されるため、全ての出荷データ２００についてコストに関する情報を付与することができる。 As described above, according to the physical distribution cost analysis method of the present embodiment, the physical distribution cost can be analyzed from the detailed billing data 104 such as paper sent from the shipping company. It is possible to analyze the distribution cost of the shipped product without forcing the burden.
In particular, in the conventional technology, completely matching shipping data and transportation data are associated one-to-one, so that no cost information is assigned to shipping data that does not completely match. On the other hand, according to the distribution cost analysis method of this embodiment, the plurality of shipping data 200 and the plurality of transportation data 300 are analyzed based on the relevance of a plurality of elements such as date, location, product name, quantity, weight, and the like. Therefore, even if the shipping data 200 and the transportation data 300 do not completely match on a one-to-one basis, probabilistic cost analysis is possible. In addition, for the shipping data 200 that could not be associated in the matching step S3, the cost information is complemented by the regression analysis, so that all the shipping data 200 can be provided with the cost information.

また、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、出荷データ２００の出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３に住所情報が含まれるようにしたので、出荷データ２００と運搬データ３００で場所の表現や記載の仕方が異なる場合であっても、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けを的確に行うことができる。 Further, according to the physical distribution cost analysis method of the present embodiment, since the shipping location information 222 and the delivery location information 223 of the shipping data 200 include the address information, the shipping data 200 and the transportation data 300 express locations and Even if the manner of description is different, the shipping data 200 and the transportation data 300 can be associated accurately.

また、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、出荷データ２００と運搬データ３００の製品名称を比較し、両者に一致する文言が含まれる場合、もしくは、辞書データ３５０に登録された対応する文言が存在する場合に点数化されるようにしたので、両者で製品名称の記載が大きく異なる場合であっても関連付けを的確に行うことができる。特に、製品名称に関しては、荷主企業では正式な名称を用いる一方で、運送会社では概要が分かる程度の名称が記載されることが多く、マッチングが困難であるものの、対応関係を学習して辞書データ３５０に蓄積していくことで、マッチングの精度を飛躍的に向上させることができる。 Further, according to the physical distribution cost analysis method of the present embodiment, the product names of the shipping data 200 and the transportation data 300 are compared, and if a matching word is included in both, or a corresponding word registered in the dictionary data 350 If there is a product name, it is scored, so even if the description of the product name is greatly different between the two, the association can be accurately performed. In particular, when it comes to product names, shippers often use formal names, while shipping companies often list names that only give an overview of the product, making matching difficult. By accumulating in 350, the accuracy of matching can be dramatically improved.

尚、前記実施形態においては、物流コスト解析部７２０が、運搬データ３００と関連付けられた出荷データ２００に関しては運搬費用情報３３０に基づき、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては費用解析情報２５０に基づいて物流コストを解析するものを示したが、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては解析に用いないようにしてもよく、この場合は回帰分析部７５０は不要となる。また、物流コスト解析部７２０は、全ての出荷データ２００に関して費用解析情報２５０に基づいて物流コストを解析することも可能であり、この場合はマッチング部７００は不要となる。 In the above-described embodiment, the physical distribution cost analysis unit 720 analyzes the shipping data 200 associated with the transportation data 300 based on the transportation cost information 330, and the shipping data 200 not associated with the transportation data 300 based on the cost analysis information. 250, but the shipment data 200 not associated with the transportation data 300 may not be used for analysis, in which case the regression analysis unit 750 is not required. Also, the physical distribution cost analysis unit 720 can analyze the physical distribution cost for all the shipping data 200 based on the cost analysis information 250, in which case the matching unit 700 is unnecessary.

また、前記実施形態においては、各出荷データ２００について個別に各運搬データ３００とマッチングさせるものを示したが、予め所定の複数の情報が共通する出荷データ２００をグループ化しておき、グループ単位で各運搬データ３００とマッチングさせるようにしてもよい。特に、日付及び場所に関する情報（前記実施形態では、出荷日情報２２１、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３）が共通する出荷データ２００については、これに対応する日付及び場所に関する情報（前記実施形態では、出荷日情報２２１、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３）を有する運搬データ３００に対応している可能性が高い。従って、マッチングデータ生成ステップＳ１にて各出荷データ２００を日付及び場所に関する情報に基づいてグループ分けしておき、マッチングステップＳ３にて日付及び場所に関する情報に基づいてグループ化された各出荷情報２００と運搬データ３００との関連付けを行った後、補完的に製品に関する情報（前記実施形態では、製品名称情報２１１、製品数量情報２１２、製品名称情報３１１、製品数量情報３１２）に基づいて各出荷データ２００と各運搬データ３００との関連付けを行ってもよい。 In the above-described embodiment, each shipment data 200 is individually matched with each transportation data 300, but the shipment data 200 having a plurality of predetermined pieces of information in common are grouped in advance, and each shipment data 200 is grouped. You may make it match with the transportation data 300. FIG. In particular, with regard to the shipping data 200 having common information on date and place (shipping date information 221, shipping place information 222 and delivery place information 223 in the above embodiment), the corresponding date and place information ( Then, there is a high possibility that it corresponds to the transportation data 300 having the shipping date information 221, the shipping location information 222, and the delivery location information 223). Therefore, in the matching data generation step S1, each shipment data 200 is grouped based on the information on the date and place, and in the matching step S3, the shipment information 200 grouped on the basis of the information on the date and place are combined. After associating with the transportation data 300, each shipping data 200 is complementarily based on the product information (product name information 211, product quantity information 212, product name information 311, product quantity information 312 in the above embodiment). and each transportation data 300 may be associated.

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００の出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０が、それぞれ、製品の名称に関する情報と、製品の数量に関する情報を含むものを示したが、例えば、これらに製品の寸法に関する情報、製品の荷姿に関する情報等を加えてもよい。出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０に用いられる情報の個数及び種類は任意に設定することができる。 In the above embodiment, the shipping product information 210 and the transporting product information 310 of the shipping data 200 and the transporting data 300 respectively include information on product names and information on product quantities. , information on the dimensions of the product, information on the packing style of the product, and the like may be added. The number and type of information used for the shipped product information 210 and the transported product information 310 can be set arbitrarily.

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００の出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０が、出荷または出発した日付に関する情報と、出荷または出発した場所に関する情報と、納入または到着した場所に関する情報を含むものを示したが、例えば、これらに受領または到着した日付に関する情報等を加えてもよい。出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０に用いられる情報の個数及び種類は任意に設定することができる。 In the above-described embodiment, the shipping history information 220 and the transportation history information 320 of the shipping data 200 and the transportation data 300 include information on the date of shipment or departure, information on the place of shipment or departure, and the place of delivery or arrival. Although shown to include information about, for example, these could be added with information about the date of receipt or arrival. The number and types of information used for the shipping history information 220 and the transportation history information 320 can be set arbitrarily.

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００が第１ネットワーク４００上の外部記憶装置５００に記憶されるものを示したが、例えば第２ネットワーク４１０上の外部記憶装置５１０に記憶されてもよいし、物流コスト解析装置１００の記憶部に記憶されてもよく、各種データの記憶場所は任意に設定することができる。 In the above embodiment, the shipping data 200 and the transportation data 300 are stored in the external storage device 500 on the first network 400, but they are stored in the external storage device 510 on the second network 410, for example. Alternatively, it may be stored in the storage unit of the distribution cost analysis apparatus 100, and the storage location of various data can be set arbitrarily.

以上、本発明の実施の形態を説明したが、上記に記載した実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組み合わせの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない点に留意すべきである。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the embodiments described above do not limit the invention according to the scope of claims. Also, it should be noted that not all combinations of features described in the embodiments are essential to the means for solving the problems of the invention.

１００物流コスト解析装置
１０１管理データ
１０２社内住所データ
１０３製品データ
１０４請求明細データ
２００出荷データ
２１０出荷製品情報
２１１製品名称情報
２１２製品数量情報
２２０出荷履歴情報
２２１出荷日情報
２２２出荷場所情報
２２３納入場所情報
２３０出荷番号情報
２４０出荷先顧客情報
２５０費用解析情報
３００運搬データ
３１０運搬製品情報
３１１製品名称情報
３１２製品数量情報
３２０運搬履歴情報
３２１出発日情報
３２２出発場所情報
３２３到着場所情報
３３０運搬費用情報
３４０運搬番号情報
３５０辞書データ
３６０マッチングデータ
４００第１ネットワーク
４１０第２ネットワーク
５００第１記憶装置
５１０第２記憶装置
６００記録媒体
６１０物流コスト解析プログラム
７００マッチング部
７０１製品判定部
７０２履歴判定部
７０３名称判定部
７０４数量判定部
７０５日付判定部
７０６出荷場所判定部
７０７納入場所判定部
７１０指定受付部
７２０コスト解析部
７３０出荷データ生成部
７４０運搬データ生成部
７５０回帰分析部
８００住所データベース記憶装置
８１０汎用住所データ
Ｓ１マッチングデータ生成ステップ
Ｓ２係数算出ステップ
Ｓ３マッチングステップ
Ｓ４回帰解析ステップ
Ｓ５指定受付ステップ
Ｓ６コスト解析ステップ 100 Logistics Cost Analyzer 101 Management Data 102 Company Address Data 103 Product Data 104 Billing Details Data 200 Shipping Data 210 Shipping Product Information 211 Product Name Information 212 Product Quantity Information 220 Shipping History Information 221 Shipping Date Information 222 Shipping Location Information 223 Delivery Location Information 230 Shipping number information 240 Destination customer information 250 Cost analysis information 300 Transportation data 310 Transportation product information 311 Product name information 312 Product quantity information 320 Transportation history information 321 Departure date information 322 Departure location information 323 Arrival location information 330 Transportation cost information 340 Transportation Number information 350 Dictionary data 360 Matching data 400 First network 410 Second network 500 First storage device 510 Second storage device 600 Recording medium 610 Distribution cost analysis program 700 Matching unit 701 Product determination unit 702 History determination unit 703 Name determination unit 704 Quantity determination unit 705 Date determination unit 706 Shipping location determination unit 707 Delivery location determination unit 710 Designation reception unit 720 Cost analysis unit 730 Shipping data generation unit 740 Transportation data generation unit 750 Regression analysis unit 800 Address database storage device 810 General address data S1 matching Data generation step S2 Coefficient calculation step S3 Matching step S4 Regression analysis step S5 Designation acceptance step S6 Cost analysis step

Claims

a plurality of shipping data including shipping product information about shipped products and shipping history information about shipping history;
A physical distribution cost analysis method for analyzing a physical distribution cost of a product based on a plurality of transportation data including transportation product information related to the transported product, transportation history information related to the transportation history, and transportation cost information related to the transportation cost. and
a matching step of comparing the shipping product information and the transportation product information, and the shipping history information and the transportation history information, and associating each shipping data with each transportation data;
a designation receiving step of receiving designation of information to be analyzed among the information included in each of the shipping data;
a cost analysis step of analyzing the physical distribution cost of the shipping data information specified in the designation receiving step, based on the transportation cost information of the transportation data associated with each piece of shipping data in the matching step; Including logistics cost analysis method.

The matching step includes:
a product determination step of determining a degree of matching between the shipped product and the transported product based on the shipped product information and the transported product information;
a history determination step of determining a history matching degree regarding a degree of matching between the shipping history and the transportation history based on the shipping history information and the transportation history information;
2. The physical distribution cost analysis method according to claim 1, wherein each piece of shipping data and each piece of transportation data are associated based on the degree of product matching and the degree of history matching.

The matching step quantifies the degree of product matching and the degree of history matching, and if a matching reference value based on the degree of product matching and the degree of history matching exceeds a predetermined threshold, the transportation data is matched with the shipping data. 3. The distribution cost analysis method according to claim 2.

By regression analysis with the cost for analysis derived from the transportation cost information of each transportation data as a dependent variable and at least one product quantity for analysis derived from the shipped product information of each shipping data as an independent variable, comprising a regression analysis step of generating cost analysis information relating to transportation costs of the shipped product information;
In the cost analysis step, with respect to the shipping data information specified in the designation receiving step, the shipping data associated with the transportation data in the matching step is based on the transportation cost information in the matching step. 4. The physical distribution cost analysis method according to claim 3, wherein the physical distribution cost is analyzed based on the cost analysis information with respect to the shipping data not associated with the data.

The shipping history information includes shipping date information regarding the date the product was shipped, shipping location information regarding the location where the product was shipped, and delivery location information regarding the location where the product is delivered,
5. Any one of claims 1 to 4, wherein the transportation history information includes departure date information about the date of departure for transportation, departure location information about the place of departure for transportation, and arrival location information about the place of arrival for transportation. The distribution cost analysis method described in the item.

A physical distribution cost analysis program that causes a computer to execute each step in the physical distribution cost calculation method according to any one of claims 1 to 5.

A computer-readable recording medium in which the distribution cost analysis program according to claim 6 is recorded.

a plurality of shipping data including shipping product information about shipped products and shipping history information about shipping history;
A physical distribution cost analysis device for analyzing a physical distribution cost of a product based on a plurality of transportation data including transportation product information related to the transported product, transportation history information related to the transportation history, and transportation cost information related to the transportation cost. and
a matching unit that compares the shipping product information and the transportation product information, and the shipping history information and the transportation history information, and associates each shipping data with each transportation data;
a designation reception unit that receives designation of information to be analyzed from among the information included in each of the shipping data;
a cost analysis unit for analyzing a physical distribution cost based on the transportation cost information of the transportation data associated with each shipment data by the matching unit for the information of the shipment data specified by the designation reception unit ; Logistics cost analyzer including.