JPH05342223A - 販売価格決定支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】原価のメンバシップ関数、目標販売数のメンバ
シップ関数および利益率のメンバシップ関数を定め、図
５に示すように原価と目標販売数を前件部とし利益率を
後件部とするファジィルールに従って利益率を求め、原
価と利益率から販売価格を決定する。 【効果】原価と目標販売数を設定するだけで、最も利益
のあげられる販売価格が求められるため、原価の大幅に
変動する商品であっても、長年の経験や勘を必要とせず
最適な販売価格が容易に決定できるようになる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ある商品の販売価格
を決定する際、いくつかの条件を設定して適切な販売価
格の決定を支援する販売価格決定支援装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、ある商品の販売価格は、その原
価に対し利益を上乗せした形で決定されるが、商品の売
れ行きは、その商品の相場（商品の時価）と販売価格と
の関係により大きく左右される。たとえば小売店は、あ
る商品の仕入れ原価と仕入れ個数に応じて、その仕入れ
た個数分だけ、効率よく完売して最も利益をあげるため
の利益率を定め、最も利益をあげるように販売価格を決
定している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、たとえば生
鮮食料品などのように季節や天候によって仕入れ原価の
大きく変動する商品を扱う場合には、販売価格の決定が
難しく、基準が曖昧であるため、人によって設定販売価
格が大きく変動し、経験を積まなければ適切な販売価格
が決定できない。また、仕入れ原価があまり変動しない
商品については、経験に基づき商品ごとに固定価格を定
めているが、その販売価格が最も利益をあげる価格設定
であったとは限らない。

【０００４】この発明の目的は、このような従来の問題
を解消して、原価と目標販売数が定められるとき、最も
利益をあげることのできる販売価格を自動的に決定でき
るようにした販売価格決定支援装置を提供することにあ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この発明の販売価格決定
支援装置は、ある商品の原価を入力する原価入力手段
と、前記商品の目標販売数を入力する目標販売数入力手
段と、原価のメンバシップ関数を生成する原価メンバシ
ップ関数生成手段と、目標販売数のメンバシップ関数を
生成する目標販売数メンバシップ関数生成手段と、利益
率のメンバシップ関数を生成する利益率メンバシップ関
数生成手段と、原価と目標販売数を前件部とし利益率を
後件部とするファジィルールを記憶するファジィルール
記憶手段と、前記原価のメンバシップ関数と前記目標販
売数のメンバシップ関数と前記利益率のメンバシップ関
数および前記ファジィルールにより、入力された原価と
目標販売数から利益率を求めるファジィ推論手段と、原
価と利益率から販売価格を求める販売価格算出手段、と
を設けてなる。

【０００６】

【作用】この発明の販売価格決定支援装置では、原価入
力手段は販売価格を決定すべきある商品の原価を入力
し、目標販売数入力手段はその商品の目標販売数を入力
する。原価メンバシップ関数生成手段、目標販売数メン
バシップ関数生成手段および利益率メンバシップ関数生
成手段は、原価のメンバシップ関数、目標販売数のメン
バシップ関数および利益率のメンバシップ関数をそれぞ
れ生成する。ファジィルール記憶手段は原価と目標販売
数を前件部とし利益率を後件部とするファジィルールを
記憶する。そして、ファジィ推論手段は原価のメンバシ
ップ関数と目標販売数のメンバシップ関数と利益率のメ
ンバシップ関数および前記ファジィルールにより、入力
された原価と目標販売数から適切な利益率を求める。さ
らに販売価格算出手段は、求められた利益率と入力され
た原価から販売価格を算出する。

【０００７】以上の作用によって、原価と目標販売数を
入力すれば、最も利益をあげることの予想される販売価
格が決定される。

【０００８】

【実施例】この発明の実施例である販売価格決定支援装
置の構成を図１〜図７に示す。図１は販売価格決定支援
装置の全体の構成を示すブロック図である。図１におい
てＣＰＵ１はメモリ２にあらかじめ書き込まれた、また
はメモリ２にロードされたプログラムを実行して、後述
する各種処理によって販売価格の決定を行う。メモリ２
はイニシャルプログラムローダなどを書き込んだＲＯＭ
と、後述するフロッピーディスクから読み取った内容を
書き込むＲＡＭからなる。キーボード３は原価や目標販
売数などの入力装置として用い、ＣＰＵ１はインタフェ
ース４を介してキーボード３の操作内容を読み取る。フ
ロッピィディスクドライブ装置５はフロッピィディスク
にあらかじめ書き込んだプログラムを読み取り、また後
述する各種メンバシップ関数などのデータをフロッピィ
ディスクに書き込む。ＣＰＵ１はインタフェース６を介
してプログラムおよびデータの読み書きを行う。プリン
タ８はキーボード３からの入力内容および決定された販
売価格などを印字出力する。ＣＰＵ１はインタフェース
７を介して印字データの出力を行う。表示装置１０はキ
ーボード３からの入力内容および決定された販売価格の
表示などを行う。

【０００９】インタフェース９には表示用メモリを設け
ていて、ＣＰＵ１はその表示メモリに表示データを書き
込むことによって、インタフェース９は表示データに応
じた表示信号を表示装置１０へ出力する。

【００１０】次に、原価、目標販売数および利益率の各
メンバシップ関数を図２〜図４に示す。図２は原価のメ
ンバシップ関数であり、Ｎ、ＺＲ、Ｐの３つのラベルか
らなる。横軸は原価、縦軸はメンバシップ値であり、横
軸のＣ_Z は平均的な原価、Ｃ_P はラベルＺＲのメンバシ
ップ値が０でラベルＰのメンバシップ値が１となる原
価、Ｃ_N はラベルＺＲのメンバシップ値が０でラベルＮ
のメンバシップ値が１となる原価である。

【００１１】図３は目標販売数のメンバシップ関数であ
り、Ｎ、ＺＲ、Ｐの３つのラベルからなる。横軸は目標
販売数すなわち仕入れた商品の個数であり、縦軸はメン
バシップ値である。横軸のＳ_Z は平均的な目標販売数、
Ｓ_P はラベルＺＲのメンバシップ値が０でラベルＰのメ
ンバシップ値が１となる目標販売数、Ｓ_N はラベルＺＲ
のメンバシップ値が０で、ラベルＮのメンバシップ値が
１となる目標販売数である。

【００１２】図４は利益率のメンバシップ関数であり、
ＮＬ、ＮＳ、ＺＲ、ＰＳ、ＰＬの５つのラベルからな
る。横軸のＧ_ZRはラベルＺＲのメンバシップ値を１とす
る平均的な利益率、Ｇ_PSはラベルＰＳのメンバシップ値
を１とする利益率、Ｇ_PLはラベルＰＬのメンバシップ値
を１とする利益率、Ｇ_NSはラベルＮＳのメンバシップ値
を１とする利益率、さらにＧ_NLはラベルＮＬのメンバシ
ップ値を１とする利益率である。

【００１３】次に、原価と目標販売数を前件部とし、利
益率を後件部とするファジィルールをマトリクスとして
図５に示す。このように、たとえば原価が安くて（原価
＝Ｎ）、目標販売数が普通（目標販売数＝Ｐ）の場合、
利益率少し高め（利益率＝ＰＳ）に設定し、原価が高く
（原価＝Ｐ）、目標販売数が多い（目標販売数＝Ｐ）場
合、利益率を最も低く（利益率＝ＮＬ）設定する。

【００１４】次に、図２〜図４に示したメンバシップ関
数および図５に示したファジィルールを用いて販売価格
を決定するための処理手順をフローチャートとして図６
および図７に示す。

【００１５】図６は初期設定時の処理手順であり、まず
操作者がキー入力する商品名を読み取る（ｎ１）。続い
て操作者のキー入力する原価のメンバシップ関数のスケ
ールを読み取る（ｎ２）。具体的には図２に示した操作
者の入力するＣ_N 、Ｃ_Z 、Ｃ_P の各値を読み取る。続い
て操作者のキー入力する目標販売数のメンバシップ関数
のスケールを読み取る（ｎ３）。具体的には図３に示し
た横軸の各ポイントの値Ｓ_N 、Ｓ_Z 、Ｓ_P の各値を読み
取る。続いて操作者のキー入力する利益率のメンバシッ
プ関数のスケールを読み取る（ｎ４）。具体的には図４
に示した利益率のメンバシップ関数の横軸の各ポイント
Ｇ_NL、Ｇ_NS、Ｇ_ZR、Ｇ_PS、Ｇ_PLの各値を読み取る。その
後、これらの設定された各値を商品名とともにフロッピ
ィディスクに書き込む（ｎ５）。

【００１６】図７は実際に販売価格を決定するための処
理手順であり、まず操作者の入力する商品名を読み取る
（ｎ１０）。続いて、読み取った商品名に付随する各メ
ンバシップ関数のスケールを表すデータを読み出す（ｎ
１１）。その後、操作者のキー入力する原価および目標
販売数を読み取る（ｎ１２→ｎ１３）。この時点で販売
価格を決定するための基となるすべてのデータが揃った
ことになる。その後、図２に示した原価のメンバシップ
関数と読み取った原価との関係から、その原価の各ラベ
ル毎のメンバシップ値を算出する（ｎ１４）。同様にし
て図３に示した目標販売数のメンバシップ関数と読み取
った目標販売数との関係から、その目標販売数の各ラベ
ル毎のメンバシップ値を算出する（ｎ１５）。続いて、
図５に示したファジィルールに基づき、いわゆるミニマ
ム演算を行う（ｎ１６）。すなわち、前件部の小さい方
のメンバシップ値をとり、続いて後件部である利益率の
メンバシップ関数を前記メンバシップ値で頭切りする
（ｎ１７）。すべてのルールについてこの処理を行った
後、いわゆるマキシマム演算によって、利益率メンバシ
ップ関数のファジィ集合の論理和をとる（ｎ１８）。そ
の後、論理和されたファジィ集合の重心を求めることに
よって利益率を確定する（ｎ１９）。最後に原価／（１
−利益率）の演算によって販売価格を算出する（ｎ２
０）。

【００１７】操作者は、以上のようにして求められた販
売価格でその商品の販売を行い、その売れ行きに応じて
各メンバシップ関数のスケールを調整してチューニング
を行うことにより、従来の販売価格決定者の経験と勘を
ファジィ推論に反映させることができる。

【００１８】

【発明の効果】この発明の販売価格決定支援装置によれ
ば、経験の乏しい人であっても、販売すべき商品の原価
と目標販売数を設定するだけで、効率的に売れて最も利
益のあげられる販売価格を容易に決定することが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例である販売価格決定支援装置
の全体の構成を示すブロック図である。

【図２】原価のメンバシップ関数を示す図である。

【図３】目標販売数のメンバシップ関数を示す図であ
る。

【図４】利益率のメンバシップ関数を示す図である。

【図５】原価と目標販売数を前件部とし、利益率を後件
部とするファジィルールを示す図である。

【図６】初期設定時の処理手順を示すフローチャートで
ある。

【図７】販売価格決定の処理手順を示すフローチャート
である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ある商品の原価を入力する原価入力手段
   と、 前記商品の目標販売数を入力する目標販売数入力手段
   と、 原価のメンバシップ関数を生成する原価メンバシップ関
   数生成手段と、 目標販売数のメンバシップ関数を生成する目標販売数メ
   ンバシップ関数生成手段と、 利益率のメンバシップ関数を生成する利益率メンバシッ
   プ関数生成手段と、 原価と目標販売数を前件部とし利益率を後件部とするフ
   ァジィルールを記憶するファジィルール記憶手段と、 前記原価のメンバシップ関数と前記目標販売数のメンバ
   シップ関数と前記利益率のメンバシップ関数および前記
   ファジィルールにより、入力された原価と目標販売数か
   ら利益率を求めるファジィ推論手段と、 原価と利益率から販売価格を求める販売価格算出手段、 とを設けてなる販売価格決定支援装置。