JPH04353970A - 最適仕入れ予測方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、最適仕入れ予測方式に
関し、更に詳しく言えば、スーパーマーケット、コンビ
ニエンスストア等の店舗に設置された売り上げ情報処理
システムに用いられ、特に、天気予報データを用いて商
品の最適な仕入れ予測を行うようにした最適仕入れ予測
方式に関する。

【０００２】一般に、店舗の売り上げや、売れ筋商品は
、その日の天候や時間、季節等、さまざまな要因によっ
て左右されることが多い。

【０００３】そこで、店舗の仕入れ責任者は、今後の天
候を予想したり、時間や季節及び現在の各品物の在庫数
量を考えて、仕入れる物や数量を決定している。

【０００４】従って、責任者の経験等に依存してしまっ
ているので、その経験による判断に頼らない的確な仕入
れの品物及び数量の判断方法が要求されている。

【０００５】

【従来の技術】従来、スーパーマーケット、コンビニエ
ンスストア等の店舗においては、商品の仕入れを行う際
、店舗の仕入れ責任者は、今後の天候を予想したり、時
間や季節及び現在の各品物の在庫数量等を考えて、仕入
れる品物や数量を決定していた。

【０００６】この場合、仕入れ責任者は、天気予報を見
聞きしたり、時間や季節、現在の品物の在庫数から、過
去の経験や勘に頼って仕入れの品物、数量を決定し、仕
入れて販売していた。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来のも
のにおいては、次のような課題があった。

【０００８】（１）　商品の仕入れは、仕入れ責任者の
経験や勘に依存するものであり、経験の浅い人間だと、
売れる商品の判断を誤り、その日は売れずに在庫若しく
は返品の山となってしまうことがある。

【０００９】（２）　この天候の時には、この商品、こ
の時間帯にはこの商品、この季節にはこの商品が売れた
ということを忘却してしまい、折角の過去の経験が生か
されないことがある。

【００１０】（３）　折角売り上げ情報処理システムを
導入したり、莫大な過去のデータの蓄積を持っているに
もかかわらず、その売り上げ情報処理システムを生かし
きれていないことがある。

【００１１】本発明は、このような従来の課題を解決し
、天候や日時等のデータを用いて、常に最適な商品の仕
入れ情報を、自動的に予測できるようにすることを目的
とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図（
１）、図２は原理図（２）である。

【００１３】図中、１は売り上げデータベース、２は天
気予報データベース、３は天気別売り上げデータベース
、４は現在の商品在庫情報ファイル、５は日付別売り上
げデータベース、６は時間別売り上げデータベース、７
はデータ出力部、８は公衆回線、９はホストを示す。

【００１４】本発明は上記の課題を解決するため、次の
ように構成した。

【００１５】（１）　店舗の売り上げ情報を処理する売
り上げ情報処理装置１に、少なくとも、現在の商品在庫
に関する情報を格納した、現在の商品在庫情報ファイル
４と、天気別に商品の売り上げデータを格納した天気別
売り上げデータベース３とを設け、前記売り上げ情報処
理装置１を公衆回線８に接続して、外部から天気予報デ
ータを取り込み、該天気予報データをもとに、天気別売
り上げデータベース３を参照して、売れるであろう商品
と、その販売数量を予測し、更に、現在の商品在庫情報
ファイル４を参照して、前記予測した商品の販売数量に
対し、在庫の足りないもののデータを出力する。

【００１６】（２）　構成（１）において、売り上げ情
報処理装置１に、更に、日付別に売り上げデータを格納
した日付別売り上げデータベース５と、時間別に売り上
げデータを格納した時間別売り上げデータベース６とを
設け、上記天気予報データをもとに、天気別売り上げデ
ータベース３を参照し、かつ、日付別売り上げデータベ
ース５及び時間別売り上げデータベース６を参照するこ
とにより、売れるであろう商品と、その販売数量を予測
するようにした。

【００１７】（３）　店舗の売り上げ情報を処理する売
り上げ情報処理装置１に、少なくとも、現在の商品在庫
に関する情報を格納した現在の商品在庫情報ファイル４
を設けると共に、前記売り上げ情報処理装置１と通信回
線８を介して接続されたホスト９に、天気別に売り上げ
データを格納した天気別売り上げデータベース３を設け
、前記売り上げ情報処理装置１を通信回線８に接続して
、外部からの天気予報データを取り込み、該天気予報デ
ータをもとに、ホスト９の天気別売り上げデータベース
３を参照して、売れるであろう商品と、その販売数量を
予測し、更に、現在の在庫情報ファイル４を参照して、
予測した商品の販売数量に対し、在庫の足りないものの
データを出力するようにした。

【００１８】（４）　構成（３）において、上記ホスト
９に、更に、日付別に売り上げデータを格納した日付別
売り上げデータベース５と、時間別に売り上げデータを
格納した時間別売り上げデータベース６とを設け、上記
天気予報データをもとに、ホスト９の天気別データベー
ス３を参照し、かつ、ホスト９の日付別売り上げデータ
ベース５及び時間別売り上げデータベース６を参照する
ことにより、売れるであろう商品と、その販売数量を予
測するようにした。

【００１９】

【作用】上記構成に基づく本発明の作用を、図１、図２
を参照しながら説明する。

【００２０】（１）　図１において、仕入れ予測を行う
際は、売り上げ情報処理装置１が通信回線８を介して、
パソコン通信等の天気予報データベース２にアクセスし
、天気予報データを取り込む。

【００２１】取り込んだ天気予報データをもとに、天気
別売り上げデータベース３を検索して、売れるであろう
商品と、その販売数量を予測する。

【００２２】また、この時、日付別売り上げデータベー
ス５と、時間別売り上げデータベース６を検索すること
により、現在の季節や時間等の要因に応じた予測を行う
ことが可能となる。

【００２３】前記の予測後、現在の商品在庫情報ファイ
ル４を検索することにより、在庫の足りない商品とその
数量を求め、データ出力部７に出力する。

【００２４】このようにすれば、天候や日時等の売り上
げに密接な関係を持つ様々な要因に応じた最適な仕入れ
を行うことが可能となる。

【００２５】（２）　図２において、仕入れ予測を行う
際は、売り上げ情報処理装置１が、通信回線８を介して
、パソコン通信等の天気予報データベース２にアクセス
し、天気予報データを取り込む。

【００２６】取り込んだ天気予報データをもとに、更に
通信回線８を介してホスト９の天気別売り上げデータベ
ース３を検索して、売れるであろう商品と、その販売数
量を予測する。

【００２７】またこの時、ホスト９内の日付別売り上げ
データベース５と、時間別売り上げデータベース６を検
索することにより、現在の季節や時間等の要因に応じた
予測を行うことが可能となる。

【００２８】前記の予測後、売り上げ情報処理装置１内
の現在の商品在庫情報ファイル４を検索することにより
、在庫の足りない商品とその数量を求め、データ出力部
７に出力する。

【００２９】この場合にも、上記（１）と同様に、様々
な要因に応じた最適な仕入れを行うことが可能となる。

【００３０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。

【００３１】（第１実施例の説明）図３〜図４は、本発
明の第１実施例を示した図であり、図３は売り上げ情報
処理システムの構成図、図４は処理フローチャートであ
る。

【００３２】図中、図１、２と同符号は同一のものを示
す。また、８Ａは公衆回線、１０はパソコン通信局、１
１は表示部、１２はプリンタ、１３は仕入れ予測処理部
、１４は出力データ処理部を示す。

【００３３】第１実施例は、図１に対応した実施例であ
り、店舗に設置された売り上げ情報処理装置１内に、天
気別売り上げデータベース３、日付別売り上げデータベ
ース５、時間別売り上げデータベース６を設け、更に、
現在の商品在庫情報ファイル４、仕入れ予測処理部１３
、出力データ処理部１４、表示部１１、プリンタ１２を
設けた例である。

【００３４】また、パソコン通信局１０には、天気予報
データベース２が設けてあり、公衆回線８Ａを介して該
天気予報データベース２をアクセスできるようになって
いる。

【００３５】パソコン通信局１０に設けられている天気
予報データベース２は、明日、来週等の未来の天気予報
データを格納してあるデータベースであり、パソコン等
により、アクセス及びデータ受信が可能である。

【００３６】売り上げ情報処理装置１は、店舗で用いら
れる装置であり、天気予報データベース２にアクセスし
、天気予報データ（天気、気温、湿度等のデータ）を取
り込んで仕入れ予測を行ったり、各種の売り上げ情報処
理を行ったりする装置である。

【００３７】天気別売り上げデータベース３は、例えば
、この天気の時には、何が売れたというような過去の統
計データを格納しておくものである。もし、過去の蓄積
がなければ、予測のデータを格納しておく。

【００３８】日付別売り上げデータベース５は、例えば
、この日（この時期）には何が売れたかというような過
去の統計データを格納しておくものである。時間別売り
上げデータベース６は、例えば、この時間帯には何が売
れたかというような過去の統計データを格納しておくも
のである。

【００３９】現在の商品在庫情報ファイル４は、その店
舗における現在の商品の在庫情報を格納したものであり
、実際に商品棚や倉庫に置いてある各商品別数量を調査
して、そのデータを格納しておく。また、各商品が発注
後、何時間後に納入されるか等のデータも格納しておく
。

【００４０】仕入れ予測処理部１３は、パソコン通信局
１０からの天気予報データを取り込み、商品の仕入れ予
測を行ったり、あるいは在庫の不足数を算出したりする
ものである。

【００４１】出力データ処理部１４は、表示部１１で表
示したり、プリンタ１２で印刷したりする出力データの
処理を行うものである。

【００４２】以下、図４の処理フローチャートに基づき
、第１実施例の処理を説明する。なお、図４の各処理番
号はカッコ内に示す。

【００４３】先ず、仕入れ業務を開始すると（Ｓ１）、
売り上げ情報処理装置１は、公衆回線８Ａを介してパソ
コン通信局１０の天気予報データベース２にアクセスし
、天気予報データ（天気、温度、湿度等のデータ）を取
り込む（Ｓ２）。

【００４４】次に、その情報（天気予報データ）を基に
、仕入れ予測処理部１３では、天気別売り上げデータベ
ース３をアクセスし、その天気予報に基づいた、売れる
事が予想される商品の品名や所要数量をそのデータベー
スから取り込む（Ｓ３）。

【００４５】その後同様にして、日付別売り上げデータ
ベース５をアクセスし、その時期（季節）に売れた商品
の情報を取り込むと共に、時間別売り上げデータベース
６をアクセスし、時間帯に応じた売れ筋商品情報を取り
込む（Ｓ４）。

【００４６】そして、各データベースから取り出した情
報を基に、現在の商品在庫情報ファイル４内の情報とを
照らし合わせ、予測した販売数量に対し、不足する商品
の数量を算出する。

【００４７】次に、仕入れ予測処理部１３で予測した上
記のデータは、出力データ処理部１４により、出力デー
タに変換し、表示部１１で表示したり、あるいはプリン
タ１２で印刷して出力する（Ｓ５）。

【００４８】表示部１１で表示したデータ、あるいはプ
リンタ１２で印刷したデータは、仕入れ責任者（オペレ
ータ）に通知されるので、このデータを基に仕入れを行
って（Ｓ６）、仕入れ業務を終了する（Ｓ７）。

【００４９】更に具体的に説明すると次のようになる。 例えば、Ａという商品が、雨が降った時に売れる物で、
明日の天気予報は雨だとする。そこで、天気別売り上げ
データベース３をアクセスすると、商品名Ａが売れるで
あろう商品として取り出される。

【００５０】また、現在の日時が７月上旬のある日の午
前８時とする。次に、日付別売り上げデータベース５を
アクセスすると、商品名Ｂという商品が７月上旬付近に
、そして、昼過ぎにはＣという商品が売れるであろう商
品として取り出されたとする。

【００５１】そこで、仕入れ予測処理部１３は、現在の
商品在庫情報ファイル４をアクセスし、その情報から、
ＡとＢの商品の在庫情報を取り出して、もしも、Ａとい
う商品の在庫が５０個しかなく、天気別売り上げデータ
ベース３の情報では、Ａという商品は、３００個程度売
れているとする。

【００５２】そして、ＢとＣという商品がそれぞれ２０
個在庫があり、データベースによると、各々５０個売れ
るものと予想されるとする。そうすると、商品名Ａの不
足分２５０個という値と、商品名ＢとＣの不足分３０個
という値とを表示部１１で表示したり、プリンタ１２で
印刷したりして出力する。この時、同時に、発注後どの
位の時間で納入されるかも出力する。

【００５３】仕入れ責任者（オペレータ）は、前記のよ
うにして表示、あるいは印刷された出力データを見て、
仕入れを行う。予測売り上げ数量と、実際の売り上げ数
量との差の考慮、つまり、在庫余裕については、仕入れ
責任者が倉庫等の置き場等を考慮して決定する。

【００５４】上記のようにして仕入れ業務を終了（Ｓ７
）後、販売業務を開始すると（Ｓ８）、商品が売れる毎
に、現在の商品在庫情報ファイル４に格納されている現
在の商品在庫数量を逐次更新していく（Ｓ９）。

【００５５】販売業務が終了すると（Ｓ１０）、データ
ベースの更新業務を開始する（Ｓ１１）。そして、全て
の品物（商品）について、その日の売り上げ数量（個数
）を基に、各データベースを更新（Ｓ１２）して、デー
タベース更新業務を終了（Ｓ１３）する。

【００５６】前記データベースの更新は天気別売り上げ
データベース３、日付別売り上げデータベース５、時間
別売り上げデータベース６を対象として行う。

【００５７】データベースの更新は、例えば、次の日の
天気予報が当たり、雨が降ったにもかかわらず、Ａとい
う商品が予想程売れなかったら、売り上げ情報処理装置
１は、その天気別売り上げデータベース３のデータを修
正する。

【００５８】逆に、売れた時にも同様に、天気別売り上
げデータベース３のデータを修正する。同様に他のデー
タベースもその売り上げを反映して更新する。つまり、
その日毎に各データベースは、統計的データとして更新
される。

【００５９】修正方法としては様々な方法が考えられる
が、今までのデータの総合計及びサンプル数から平均を
とり、データを修正し、今後のデータとする等の方法に
よる。

【００６０】（第２実施例の説明）図５は第２実施例の
売り上げ情報処理システムの構成図である。図中、図２
、図３と同符号は同一のものを示す。

【００６１】第２実施例は、図２に対応した実施例であ
る。この例では、店舗内に設置された売り上げ情報処理
装置１に、現在の商品在庫情報ファイル４、仕入れ予測
処理部１３、出力データ処理部１４、表示部１１、プリ
ンタ１２を設ける。

【００６２】また、例えば、チェーン店の本部等に設置
されたホスト９には、天気別売り上げデータベース３、
日付別売り上げデータベース５、時間別売り上げデータ
ベース６を設ける。

【００６３】更に、パソコン通信局１０には、天気予報
データベース２を設け、公衆回線８Ａを介してアクセス
できるようになっている。

【００６４】売り上げ情報処理装置１において、仕入れ
予測を行う際、第１実施例と同様にして処理を行うが、
天気別売り上げデータベース３、日付別売り上げデータ
ベース５、時間別売り上げデータベース６をアクセスす
るには、公衆回線８Ａを介して行う。それ以外の処理は
、第１実施例と同じである。

【００６５】（第３実施例の説明）図６は、第３実施例
の売り上げ情報処理システムの構成図である。図中、図
３と同符号は同一のものを示す。また、１５はＰＯＳ制
御装置、１６はハードディスク装置、１７はターミナル
を示す。

【００６６】第３実施例は、図１に対応した実施例であ
り、店舗をスーパーマーケットとした例である。

【００６７】図示のように、スーパーマーケット内には
、ＰＯＳ制御装置１５と、この装置に接続された複数台
のターミナル１７とを設置する。また、ＰＯＳ制御装置
１５には、ハードディスク装置１６を設けておく。

【００６８】この例では、図３に示した売り上げ情報処
理装置１として、ＰＯＳ制御装置１５を用いている。従
って、ＰＯＳ制御装置１５には、仕入れ予測処理部１３
、出力データ処理部１４を設け、更に表示部１１、プリ
ンタ１２を具備している。

【００６９】また、ハードディスク装置（ＨＤ）１６に
は、天気別売り上げデータベース３、日付別売り上げデ
ータベース５、時間別売り上げデータベース６を設ける
と共に、現在の商品在庫情報ファイルも設けてある。

【００７０】仕入れ予測を行うには、ＰＯＳ制御装置１
５が、公衆回線８Ａを介して、パソコン通信局１０の天
気予報データベース２をアクセスし、天気予報データを
取り込み、上記第１実施例と同様にして処理する。

【００７１】（第４実施例の説明）図７は、第４実施例
の売り上げ情報処理システムの構成図である。図中、図
５、図６と同符号は同一のものを示す。また、１８はハ
ードディスク装置を示す。

【００７２】第４実施例は、図２に対応した実施例であ
り、店舗をデパートのテナントとした例である。

【００７３】図示のように、デパート内には、複数のテ
ナントＡ店、Ｂ店、・・・が入っており、各テナント毎
にハードディスク装置（ＨＤ）を備えたターミナル１７
が設置されている。この場合、各テナント毎のターミナ
ル１７が売り上げ情報処理装置となる。

【００７４】これらのターミナルは、デパート内に設置
されたＰＯＳ制御装置１５に接続されている。また本部
等には、ハードディスク装置（ＨＤ）１８を備えたホス
ト９が設置されている。

【００７５】このような売り上げ情報処理システムにお
いて、例えばホスト９側のハードディスク装置１８には
、図５に示した天気別売り上げデータベース３、日付別
売り上げデータベース５、時間別売り上げデータベース
６を格納しておく。

【００７６】また、各テナントのターミナル１７には、
図５に示した仕入れ予測処理部１３、出力データ処理部
１４を設けると共に、各ハードディスク装置１６には、
現在の商品在庫情報ファイル４を設けておく。

【００７７】商品の仕入れ予測を行う際は、テナント毎
のターミナル１７が、ＰＯＳ制御装置１５を介してパソ
コン通信局１０と通信を行い、天気予報データを取り込
む。

【００７８】その後、天気予報データをもとに、上記第
２実施例と同様にして仕入れ予測を行う。

【００７９】（他の実施例）以上実施例について説明し
たが、本発明は次のようにしても実施可能である。

【００８０】（１）　上記実施例で説明したデータベー
スの外に、例えば、チェーン店であれば、チェーン店の
本部で予想した商品（これから売れそうな商品）に関す
るデータベースを持ち、このデータベースも加えて更に
最適化を図ってもよい。

【００８１】（２）　仕入れ予測後の出力データを表示
、あるいは印刷する際、天気、日付、時間等の要因の内
、どれを基に出力してもよい。

【００８２】（３）　また、仕入れを行うための天気、
日付、時間等の要因と、現在の商品在庫情報ファイルに
格納されている発注後の納入時間と、その間の売り上げ
予想を基に、予めその日以降に仕入れるべき物の予測を
しておくことも可能である。

【００８３】（４）　店舗としては、スーパーマーケッ
ト、コンビニエンスストア、デパート、テナントなど、
各種のものに適用可能である。

【００８４】（５）　天気予報データベースは、パソコ
ン通信局に限らず、例えば店舗の本部（本社）、コンピ
ュータセンタなど、どのような場所に置いてもよい。

【００８５】この場合、例えば、外部の天気予報データ
をもとに、前記本部、コンピュータセンタ等で、使い易
い形のデータに変換し、天気予報データベースとしても
よい。

【００８６】（６）　売れるであろう商品と、その販売
数量を予測する場合、月曜日から金曜日までと、土曜日
と、日曜日の３グル−プに分けて予測をしてもよい。

【００８７】この場合売り上げデータベ−スは、ホスト
、あるいは売り上げ情報処理装置等に設けてもよく、ま
た、日付別売り上げデータベ−スから加工したデータを
用いてもよい。

【００８８】前記の売り上げデータベ−スと、天気別売
り上げデータベ−ス、及び、外部から取り込んだ天気予
報データとを用いて、上記の３グル−プ別に予測を行え
ばよい。

【００８９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。

【００９０】（１）　商品の仕入れを行う際、仕入れ責
任者の勘や経験に頼ることなく、売り上げ情報処理シス
テムにおいて自動的に仕入れ予測を行うことができる。

【００９１】（２）　天候や日時等の売り上げに密接な
関係を持つ様々な要因に応じた商品の最適な仕入れを行
うことが可能となる。

【００９２】（３）　販売終了後、データベースの更新
を行うことにより、より的確なデータベースを蓄積する
ことができる。従って、常に最適な仕入れ予測を行うこ
とが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図（１）である。

【図２】本発明の原理図（２）である。

【図３】本発明の第１実施例の売り上げ情報処理システ
ムの構成図である。

【図４】第１実施例の処理フローチャートである。

【図５】第２実施例の売り上げ情報処理システムの構成
図である。

【図６】第３実施例の処理フローチャートである。

【図７】第４実施例の売り上げ情報処理システムの構成
図である。

【符号の説明】

１　　売り上げ情報処理装置 ２　　天気予報データベース ３　　天気別売り上げデータベース ４　　現在の商品在庫情報ファイル ５　　日付別売り上げデータベース ６　　時間別売り上げデータベース ７　　データ出力部 ８　　通信回線 ９　　ホスト

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　店舗の売り上げ情報を処理する売り上
   げ情報処理装置（１）に、少なくとも、現在の商品在庫
   に関する情報を格納した、現在の商品在庫情報ファイル
   （４）と、天気別に商品の売り上げデータを格納した天
   気別売り上げデータベース（３）とを設け、前記売り上
   げ情報処理装置（１）は天気予報データを取り込み、該
   天気予報データをもとに、天気別売り上げデータベース
   （３）を参照して、売れるであろう商品と、その販売数
   量を予測し、更に、現在の在庫情報ファイル（４）を参
   照して、予測した商品の販売数量に対し、在庫の足りな
   いもののデータを出力することを特徴とした最適仕入れ
   予測方式。
2. 【請求項２】　　上記売り上げ情報処理装置１に、更に
   、日付別に売り上げデータを格納した日付別売り上げデ
   ータベース（５）と、時間別に売り上げデータを格納し
   た時間別売り上げデータベース（６）とを設け、上記天
   気予報データをもとに、天気別売り上げデータベース（
   ３）を参照し、かつ、日付別売り上げデータベース（５
   ）及び時間別売り上げデータベース（６）を参照するこ
   とにより、売れるであろう商品と、その販売数量を予測
   することを特徴とした請求項１記載の最適仕入れ予測方
   式。
3. 【請求項３】　　店舗の売り上げ情報を処理する売り上
   げ情報処理装置（１）に、少なくとも、現在の商品在庫
   に関する情報を格納した、現在の商品在庫情報ファイル
   ４を設けると共に、前記売り上げ情報処理装置（１）と
   通信回線（８）を介して接続されたホスト（９）に、天
   気別に売り上げデータを格納した天気別売り上げデータ
   ベース（３）を設け、前記売り上げ情報処理装置（１）
   は天気予報データを取り込み、該天気予報データをもと
   に、ホスト（９）の天気別売り上げデータベース（３）
   を参照して、売れるであろう商品と、その販売数量を予
   測し、更に、現在の在庫情報ファイル（４）を参照して
   、予測した商品の販売数量に対し、在庫の足りないもの
   のデータを出力することを特徴とした最適仕入れ予測方
   式。
4. 【請求項４】　　上記ホスト（９）に、更に、日付別に
   売り上げデータを格納した日付別売り上げデータベース
   （５）と、時間別に売り上げデータを格納した時間別売
   り上げデータベース（６）とを設け、上記天気予報デー
   タをもとに、ホスト（９）の天気別売り上げデータベー
   ス（３）を参照し、かつ、ホスト（９）の日付別売り上
   げデータベース（５）及び時間別売り上げデータベース
   （６）を参照することにより、売れるであろう商品と、
   その販売数量を予測することを特徴とした請求項３記載
   の最適仕入れ予測方式。