JPH05307683A - 予測値演算装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】領域の境界が曖昧な要因についても予測値に対
する影響度を状態に応じて正確に設定できるようにし、
常に予測時点の状態に適合した予測値の演算を行うこと
ができるようにする。 【構成】入力手段２から入力さた各要因の状態と、関数
記憶手段３に記憶されている関数に従って状態に対応す
る領域およびその所属度を所属度演算手段４により演算
する。所属度演算手段４の演算結果と、影響度記憶手段
１に記憶されている影響度とから演算手段５において予
測値の演算を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、数量化理論等の多量
数の分析方法に基づいて、入力変数に従って予測値を演
算する予測値演算装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば、店舗における個別の商品毎の
発注量を決定する商品発注システムでは、発注量に影響
を及ぼすことのある曜日、天候および広告の有無等の複
数の要因について予測時の状態の入力を受け付け、この
入力結果に基づいて発注量を決定する。この商品の発注
量を決定するための要因は多岐に亘り、しかも各商品に
おいてそれぞれの要因が影響を及ぼす程度も異なるた
め、発注量の決定には豊富な経験に基づくノウハウが必
要とされていた。

【０００３】そこで本出願には特願平３−１４２０２７
号において、数量化理論に基づいて商品の発注量を決定
する商品発注システムを提案した。この商品発注システ
ムでは、商品毎に数量化理論１類による要素毎のカテゴ
リスコアを予め求め、このカテゴリスコアとこのカテゴ
リスコアに対応する入力値とに基づいて予測値を決定す
る。ここに、予測値Ｙは、 Ｙ＝（ａ₁₁ｘ₁₁＋ａ₁₂ｘ₁₂＋・・・）＋ （ａ₂₁ｘ₂₁＋ａ₂₂ｘ₂₂＋・・・）＋・・・＋Ｃ で表される。ここに、ａは各要素を構成する領域のカテ
ゴリスコアを表し、ｘはその入力値を表している。例え
ば、図８に示す例において、天気の要素を構成する晴れ
のカテゴリスコアａ₁₁は−０．６７４７であり、曇りの
カテゴリスコアａ₁₂は０．７０３３であり、雨のカテゴ
リスコアａ₁₃は１．５７４７である。また、これらの入
力値ｘ₁₁〜ｘ₁₃はキーボード等の入力装置により“１”
または“０”の値が入力される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
数量化理論１類の分析結果を用いた予測値の演算方法で
は、各要素において最適のカテゴリスコアを１つ選択
し、このカテゴリースコアに対する入力値を“１”と
し、残りの入力値を“０”としていたため、天気や天気
変化等のように二値化によっては正確に表現し得ない要
素について、その影響度を予測値に正確に反映すること
ができない問題があった。例えば、天気が晴れのち曇り
のような場合や天気変化が少し悪くなる場合などのよう
に要素によってはその要素を構成する領域の境界が曖昧
なものがあり、これらの要素について対応する領域を一
元的に決定することができない場合に、従来の演算方法
では正確な状態を設定することができず、その予測結果
も不正確なものとなる問題があった。

【０００５】この発明の目的は各要素を構成する領域の
それぞれにおける所属度と入力値との関係を表す関数を
予め記憶しておき、この関数に基づいて入力値に対応す
る単一または複数の領域に適当な入力変数を分配するこ
とができるようにし、領域の境界が曖昧で二値化された
表現に対応しない要素についてもその状態に応じた入力
値を適当に設定することができるようにし、全ての要素
について正確な影響度を算出することができるようにし
て予測値の演算を正確に行うことができる予測値演算装
置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明の予測値演算装
置は図１に示すように、予測値に影響を与える要因の影
響度を複数に分割した領域毎に記憶する影響度記憶手段
１と、各要因について予測時の状態を表す入力値を設定
入力する入力手段２と、を備え、前記影響度および入力
値に基づいて予測値を演算する予測値演算装置におい
て、前記入力値と前記領域のそれぞれにおける所属度と
の関係を表す関数を記憶する関数記憶手段３と、関数記
憶手段３に記憶された関数によって入力値に対応する領
域の所属度を演算する所属度演算手段４と、所属度演算
手段４により演算された所属度と前記影響度とから予測
値を演算する演算手段５と、を設けたことを特徴とす
る。

【０００７】

【作用】この発明においては図１に示す所属度演算手段
４が、入力手段により設定入力された入力値に対応する
領域の所属度を関数記憶手段３に記憶された関数に基づ
いて入力値に対応する領域の所属度を演算する。関数記
憶手段３には入力値と領域のそれぞれにおける所属度と
の関係を表す関数が記憶されており、所属度演算手段は
この関数から入力値に対応する領域およびその領域にお
ける所属度を演算する。所属度演算手段４により求めら
れた領域およびその所属度は演算手段５に入力され、演
算手段５はこの所属度と影響度記憶手段１に記憶されて
いる影響度と基づいて予測値を演算する。従って、入力
値に対応する領域が複数ある場合にはそれぞれの領域に
ついての所属度と影響度とから予測値の演算が行われ
る。

【０００８】

【実施例】図２は、この発明の実施例である予測値演算
装置が適用される商品発注システムの構成を示す図であ
る。商品発注システム１１は、売上予測部１２、発注量
決定部１３、在庫管理部１４、情報処理部１５、ＥＯＳ
（電子式受発注システム）６およびＰＯＳ（販売時点情
報管理システム）１７によって構成されている。在庫管
理部１４にはＥＯＳ１６から発注情報が入力され、ＰＯ
Ｓ１７から販売情報が入力される。これら発注情報およ
び販売情報に従って商品の在庫量が算出され、在庫管理
部１４に記憶されている。情報処理部１５は、商品の売
り上げに影響する各種要素の情報を獲得し、処理する。
情報処理部１５には図外のキーボードやセンサが接続さ
れており、他店の広告の有無や天候等の要因はキーボー
ドから入力され、気温等の要因についてはセンサの検出
結果が情報処理部１５に入力される。情報処理部１５は
入力された要因情報を日付や時間毎に分類整理し、売上
予測部１２に出力する。

【０００９】売上予測部１２は、情報処理部１５におい
て収集された売り上げに影響を及ぼす要因に関する情報
をもとに各商品毎の売上量を予測する。この売上予測部
２の予測結果が発注量決定部１３に出力される。発注量
決定部１３は、在庫管理部１４から出力される在庫情報
と、売上予測部１２から出力された予測情報とに基づい
て各商品の発注量を決定する。各商品の発注の指示はＥ
ＯＳ１６に送られ、商品毎にコード化された発注データ
により、発注端末および電話回線を介して商品の発注が
行われる。

【００１０】例えば毎日発注されるデイリー食品等の場
合、今回の発注量を決定するために昨日までの売上デー
タおよび発注データをそれぞれＰＯＳ１７およびＥＯＳ
１６から在庫管理部１４に出力する。在庫管理部１４
は、この売上データおよび発注データに基づいて現在の
各商品の在庫量を発注量決定部１３に出力する。一方、
情報処理部１５は、入力される情報の中から今日の売り
上げに影響する外的および内的の各要因を売上予測部１
２に入力する。売上予測部１２はこの情報を元に本日の
売上量を各商品毎に予測して発注量決定部１３に出力す
る。続いて、情報処理部１５は明日の売り上げに関する
情報を売上予測部１２に送る。売上予測部１２はこの情
報に従って明日の売上量についての予測を行う。予測結
果は、今日の予測結果と同様に発注量決定部１３に出力
され、発注量決定部１３では現在の在庫情報と今日の売
上予測情報とに基づいて今日の閉店時点の在庫量を求
め、この在庫量を明日の売上予測情報から差し引いて今
日の発注量を決定する。

【００１１】図３は、上記商品発注システムの売上予測
部の構成を詳細に示す図である。売上予測部１２は、発
注量決定部１３および情報処理部１５にインタフェイス
２４を介して接続される制御部２１を備えている。この
制御部２１には数量記憶部２２および関数記憶部２３が
接続されている。数量記憶部２２には図４に示すように
各商品について予測値に影響を与える各要因を構成する
カテゴリ毎に数量が記憶されている。この数量は多変量
解析の手法の一つとして公知の数量化理論１類によって
正規方程式を解くことによってカテゴリ毎に得られる値
がある。また、関数記憶部２３には図５に示すメンバシ
ップ関数が各要因について記憶されている。このメンバ
シップ関数は各要因の状態を表す状態データと各カテゴ
リに対する所属度との関係を表すものであり、状態デー
タに対応して単一または複数のカテゴリについて所属度
を１を最大値として分配する。図５において（Ａ）は商
品Ａの天候についてのメンバシップ関数であり、（Ｂ）
は天気変化についてのメンバシップ関数である。

【００１２】制御部２１は前述のように、キーボードま
たはセンサなどの入力手段から入力された各要因の状態
データを情報処理部１５から呼び出し、関数記憶部２３
に記憶されているメンバシップ関数に従って各要因につ
いて状態データに対応する単一または複数のカテゴリお
よびその所属度を算出する。この後、各カテゴリについ
てあらかじめ設定されている数量を数量記憶部２３から
呼び出し算出した所属度と数量とを用いて予測値の演算
を行い、得られた予測値を発注量決定部１３に出力す
る。

【００１３】図５は上記売上予測部の処理手順を示すフ
ローチャートである。売上予測部１２の制御部２１は、
予測値の演算に先立って情報処理部１５において記憶さ
れている状態データを要因毎に読み出し（ｎ１）、この
要因に該当するメンバシップ関数を関数記憶部２３から
読み出す（ｎ２）。次いで、読み出したメンバシップ関
数に基づいて状態データが所属するカテゴリおよびその
所属度の算出を行う（ｎ３）。例えば、天候の要因につ
いての状態データが図５（Ａ）中において矢印で示す値
である場合には、状態データが所属するカテゴリとして
晴れおよび曇りが選択さ、それぞれの所属度として０．
８および０．２が算出される。また、天気変化の要因に
ついての状態データが図５（Ｂ）中に矢印で示す値であ
る場合には、状態データが所属するカテゴリとして良く
なるおよび変化なしが選択され、それぞれの所属度とし
て０．４および０．６が算出される。このように、関数
記憶部２３に記憶されているメンバシップ関数の縦軸が
０〜１の範囲であることから、選択されたカテゴリに対
する所属度の総和は１になる。換言すると、選択された
カテゴリのそれぞれに状態データの値に対応した所属度
１が分配される。算出された該当カテゴリおよび所属値
は制御部２１内の記憶エリアに記憶される（ｎ４）。上
記ｎ１〜ｎ４の処理が商品の予測値に影響を及ぼす要因
の全てについて終了すると（ｎ５）、数量記憶部２２に
記憶されている数量データを読み出して予測値の演算を
行う（ｎ６，ｎ７）。この予測値の演算にあたっては数
量記憶部２２からｎ３の処理において得られた該当カテ
ゴリの数量を読み取り、この数量にこのカテゴリの所属
値を掛け合わせる。例えば、前述の例によっては、数量
記憶部２２から天候の要因について晴れおよび曇りの数
量ａおよびｂが読み出され、それぞれ０．８および０．
２と掛け合わされる。また、天気変化の要因については
『変化なし』および『良くなる』の数量ｄおよびｅが読
み出され、それぞれ０．４および０．８と掛け合わされ
る。このような演算が全ての要因について実行され、一
つの商品についての予測値ｙが、 ｙ＝（０．８ａ＋０．２ｂ）＋（０．４ｄ＋０．６ｅ）＋・・・＋Ｃ によって算出される。得られた予測値は発注量決定部１
３に出力され（ｎ８）、一つの商品についての売上量の
予測処理を終了する。

【００１４】以上のようにしてこの実施例によれば、売
上量に影響を及ぼす各要因の状態に応じて１または２の
カテゴリについて所属度が割り当てられ、複数のカテゴ
リの影響を考慮して予測値を設定することができ、状態
に応じたきめ細かい予測を行うことができる。

【００１５】

【発明の効果】この発明によれば、予測値に影響を与え
る要因の影響度を状態に応じてきめ細かく設定すること
ができ、領域の境界が明確でない要因について中間的な
状態であっても正確な予測値の算出を行うことができる
利点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の構成を示す図である。

【図２】この発明の実施例である予測値演算装置が適用
される商品発注システムの構成を示す図である。

【図３】同商品発注システムを構成する売上予測部の詳
細な構成を示す図である。

【図４】同売上予測部に備えられた数量記憶部の記憶内
容の一部を示す図である。

【図５】同売上予測部に備えられた関数記憶部の記憶内
容の一例を示す図である。

【図６】同売上予測部の制御部の処理手順を示すフロー
チャートである。

【符号の説明】

１２−売上予測部 ２２−数量記憶部 ２３−関数記憶部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】予測値に影響を与える要因の影響度を複数
   に分割した領域毎に記憶する影響度記憶手段と、各要因
   について予測時の状態を表す入力値を設定入力する入力
   手段と、を備え、前記影響度および入力値に基づいて予
   測値を演算する予測値演算装置において、 前記入力値と前記領域のそれぞれにおける所属度との関
   係を表す関数を記憶する関数記憶手段と、関数記憶手段
   に記憶された関数によって入力値に対応する領域の所属
   度を演算する所属度演算手段と、所属度演算手段により
   演算された所属度と前記影響度とから予測値を演算する
   演算手段と、を設けたことを特徴とする予測値演算装
   置。