WO2019187968A1 - 情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体 - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体 Download PDF

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WO2019187968A1
WO2019187968A1 PCT/JP2019/007988 JP2019007988W WO2019187968A1 WO 2019187968 A1 WO2019187968 A1 WO 2019187968A1 JP 2019007988 W JP2019007988 W JP 2019007988W WO 2019187968 A1 WO2019187968 A1 WO 2019187968A1
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information
demand
information processing
processing system
display
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PCT/JP2019/007988
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English (en)
French (fr)
Inventor
修二 松林
亮 高田
Original Assignee
日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system, an information processing method, and a storage medium.
  • Patent Document 1 discloses a payout amount prediction system that predicts a payout amount such as the number of sales of a product.
  • the payout amount prediction system of Patent Document 1 predicts a payout amount based on a hierarchical hidden variable model learned using learning data including a payout amount and information items that can affect the payout amount.
  • Patent Document 1 does not clearly disclose a mode for providing information obtained by demand estimation to a user.
  • the user may desire to grasp the basis for obtaining the result.
  • it may be difficult for the user to fully grasp the basis for demand estimation.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to provide an information processing system, an information processing method, and a storage medium that can provide a user with a basis for demand estimation.
  • a demand estimation unit that estimates a demand amount based on a plurality of factors, and information on the degree of influence that at least one factor of the plurality of factors has on the demand amount is displayed on a display device.
  • an information processing system comprising a display information generation unit that generates display information to be displayed on the display.
  • a step of estimating a demand amount based on a plurality of factors, and information relating to the degree of influence of at least one factor of the plurality of factors on the demand amount are displayed on the display device. And a step of generating display information to be displayed.
  • An information processing method is provided.
  • a computer estimates information about a demand amount based on a plurality of factors, and information on the degree of influence of at least one of the factors on the demand amount. And a step of generating display information to be displayed on the display device.
  • a storage medium storing an information processing program is provided.
  • an information processing system an information processing method, and a storage medium that can provide a user with a basis for demand estimation.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a network configuration of a POS (Point Of Sales) system 10 according to the present embodiment.
  • the POS system 10 is a system that performs sales data management, inventory management, order management, order management, and the like.
  • a POS system 10 shown in FIG. 1 schematically shows a computer network in a chain store.
  • the POS system 10 includes an ordering terminal 100, a store server 200, and a headquarter server 300.
  • the ordering terminal 100 and the store server 200 are computers provided in stores such as retail stores.
  • the ordering terminal 100 and the store server 200 are connected to each other so that they can communicate with each other by wire or wirelessly.
  • the head office server 300 is a computer provided in the head office.
  • the store server 200 and the headquarter server 300 are connected to each other so that they can communicate with each other by wire or wirelessly.
  • the ordering terminal 100 is a computer used for inputting an order for goods in a store.
  • Store server 200 may be a computer used for sales data management, inventory management, and the like in a store.
  • Information such as the order quantity input to the ordering terminal 100 is transmitted to the head office server 300 via the store server 200, and an ordering process is performed.
  • the headquarter server 300 is a computer for managing the entire chain store, and accepts product orders from the store server 200.
  • the POS system 10 may be used in a retail business in a business form other than those described above.
  • the POS system 10 may be used in a retail store where a store and a headquarters exist.
  • the ordering terminal 100 and the store server 200 may be computers provided in the store
  • the headquarter server 300 may be a computer provided in the base of the headquarters. In this way, part of the ordering terminal 100, the store server 200, and the headquarter server 300 may be held by another entity.
  • the network configuration shown in FIG. 1 is an example, and devices other than the ordering terminal 100, the store server 200, and the headquarter server 300 may be added.
  • a POS register may be added, and inventory information registered by the POS register may be automatically shared with the ordering terminal 100, the store server 200, or the headquarter server 300.
  • the apparatus which receives goods order may be not the headquarters server 300 but the server of a distribution base.
  • part of the ordering terminal 100, the store server 200, and the headquarter server 300 may be integrated into one device.
  • the store computer may have both the function of the ordering terminal 100 and the function of the store server 200.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the ordering terminal 100 according to the present embodiment.
  • the ordering terminal 100 may be a desktop computer, a laptop computer, a tablet computer, a PDA (Personal Digital Assistant), a smartphone, or the like.
  • PDA Personal Digital Assistant
  • the ordering terminal 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a RAM (Random Access Memory) 102, a ROM (Read Only Memory) 103, and an HDD (Hard Disk Drive) 104 as computers that perform computation, control, and storage.
  • the ordering terminal 100 includes a communication I / F (interface) 105, a display device 106, and an input device 107.
  • the CPU 101, RAM 102, ROM 103, HDD 104, communication I / F 105, display device 106 and input device 107 are connected to each other via a bus 108.
  • the display device 106 and the input device 107 may be connected to the bus 108 via a driving device (not shown) for driving these devices.
  • the components constituting the ordering terminal 100 are illustrated as an integrated device, but some of these functions may be provided by an external device.
  • the display device 106 and the input device 107 may be external devices different from the parts constituting the computer function including the CPU 101 and the like.
  • the CPU 101 performs a predetermined operation according to a program stored in the ROM 103, the HDD 104, etc., and also has a function of controlling each part of the ordering terminal 100.
  • the RAM 102 is composed of a volatile storage medium, and provides a temporary memory area necessary for the operation of the CPU 101.
  • the ROM 103 is composed of a nonvolatile storage medium, and stores necessary information such as a program used for the operation of the ordering terminal 100.
  • the HDD 104 is a storage device that includes a nonvolatile storage medium and stores data necessary for processing, a program for operating the ordering terminal 100, and the like.
  • the communication I / F 105 is a communication interface based on standards such as Ethernet (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), and 4G, and is a module for communicating with other devices.
  • the display device 106 is a liquid crystal display, an OLED (Organic / Light / Emitting / Diode) display or the like, and is used for displaying images, characters, interfaces, and the like.
  • the input device 107 is a keyboard, a pointing device, or the like, and is used for a user to operate the ordering terminal 100. Examples of pointing devices include a mouse, a trackball, and a touch panel.
  • the display device 106 and the input device 107 may be integrally formed as a touch panel.
  • the hardware configuration shown in FIG. 2 is an example, and other devices may be added, or some devices may not be provided. Some devices may be replaced with another device having the same function. Furthermore, a part of the functions of the present embodiment may be provided by another device via a network, and the functions of the present embodiment may be realized by being distributed to a plurality of devices.
  • the HDD 104 may be replaced with an SSD (Solid State Drive) using a semiconductor memory, or may be replaced with a cloud storage.
  • the store server 200 and the headquarter server 300 can be realized by the same hardware configuration as the ordering terminal 100 shown in FIG. Therefore, description of the hardware configuration of the store server 200 and the headquarter server 300 is omitted.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the information processing system 400 according to the present embodiment.
  • the functions of the information processing system 400 may be realized by any of the ordering terminal 100, the store server 200, and the headquarter server 300, and are realized by the cooperation of two or more of these devices. There may be. In the following description, it is assumed that the function of the information processing system 400 is realized by the ordering terminal 100.
  • the information processing system 400 includes an information acquisition unit 401, a demand estimation unit 402, a display information generation unit 403, an order reception unit 404, an I / F unit 405, and a storage unit 406.
  • the CPU 101 implements the functions of the information acquisition unit 401, the demand estimation unit 402, the display information generation unit 403, and the order reception unit 404 by loading a program stored in the ROM 103, the HDD 104, and the like into the RAM 102 and executing the program.
  • the CPU 101 realizes the function of the I / F unit 405 by controlling the communication I / F 105, and realizes the function of the storage unit 406 by controlling the HDD 104. Processing performed in each of these units will be described later.
  • FIG. 4 is a flowchart showing processing performed by the information processing system 400 according to the present embodiment. The settlement related process performed by the information processing system 400 will be described with reference to FIG.
  • a user such as a person in charge of ordering at the store operates the ordering terminal 100 to cause the ordering terminal 100 to execute a program for ordering, thereby starting the processing of FIG.
  • the ordering terminal 100 functions as the information processing system 400.
  • step S101 the information acquisition unit 401 acquires a precondition for an order to be executed by the user.
  • the acquisition of this precondition may be to receive input from the user, to read information stored in advance in the storage unit 406, or to store other information such as the store server 200 via the network. You may acquire from an apparatus.
  • Preconditions include, for example, the product name, category (groceries, household goods, etc.), ordering party, price, ordering unit, etc. There may be conditions relating to ordering, such as the planned order date and the current time.
  • step S102 the information acquisition unit 401 acquires factor information related to a plurality of factors that can affect the demand amount.
  • the acquisition of the factor information may be to receive an input from the user, to read information stored in advance in the storage unit 406, or other information such as the store server 200 via the network. You may acquire from an apparatus. Moreover, acquisition of factor information may be calculated based on the above-mentioned preconditions.
  • the factors that should be acquired by the information acquisition unit 401 in this process may include various factors as long as they can affect demand. Factors include sales promotion activities (campaigns) such as discounts, events held near stores (neighboring events), events held at stores (events), advertisements in media such as TV and magazines, and introductory articles ( CM / media) or the like may be a special factor that occurs around the order date. Alternatively, the factor may be, for example, an attribute of the order date itself such as an order date category (weekday / holiday, day of the week), an order date season (temperature, weather), and the like.
  • sales promotion activities such as discounts, events held near stores (neighboring events), events held at stores (events), advertisements in media such as TV and magazines, and introductory articles ( CM / media) or the like
  • the factor may be, for example, an attribute of the order date itself such as an order date category (weekday / holiday, day of the week), an order date season (temperature, weather), and the like.
  • the demand estimation unit 402 estimates a demand amount based on the plurality of factors acquired in step S102.
  • the demand amount can be various indexes related to the purchasing power such as the number of sales in the store, the sales amount, the number of visitors, etc.
  • the prediction of the number of sales can be included in the estimation of the demand amount.
  • an estimation model based on a heterogeneous mixed learning technique can be employed.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating a model of demand estimation performed by the information processing system 400 according to the first embodiment.
  • the estimation model based on the heterogeneous mixed learning technique is a combination of the regression equations corresponding to the case classification by the decision tree and the result of the case classification. Note that the configuration example of the decision tree in FIG. 5 is simplified for the sake of explanation, and may actually be a complex decision tree using more factors.
  • the demand estimation unit 402 performs this processing using an estimated model that has been learned in advance.
  • a and B are explanatory variables corresponding to factors such as “temperature” and “day of the week”.
  • a 0 , a 1 , b 0 , b 1 ,... are coefficients indicating the degree of influence of each factor.
  • a dummy variable may be employed when a factor that is difficult to quantify such as the presence or absence of “campaign” is used as the explanatory variable.
  • the number of customers at the store varies greatly depending on the day of the week. For example, it is known that the number of visitors on holidays is less than the number of visitors on weekdays at retail stores in business districts. In such a case, in a general regression analysis using the same regression formula for different days of the week, the error may become large. On the other hand, if the decision tree is used for each day of the week and the regression equation is different for each day of the week, this effect is reduced. As described above, the plurality of factors include those that should be used for case classification. A demand estimation model corresponding to various factors can be constructed by using a heterogeneous mixed learning technique.
  • the algorithm used for the estimation of the demand amount is not limited to the estimation model based on the above-described heterogeneous mixed learning technique, and other algorithms may be used.
  • the process for displaying the influence degree of the factor is performed in the process described later, it is desirable that the influence degree of the factor can be easily extracted from the model, that is, the algorithm is not a black box.
  • the estimation model based on the heterogeneous mixed learning technique is preferable because the contents of the model are clear and the influence degree of the factor can be obtained directly in the form of a coefficient of a regression equation or the like.
  • step S104 the display information generation unit 403 generates display information that causes the display device 106 to display information on the degree of influence of the factor on the demand.
  • step S105 the information processing system 400 supplies display information to the display device 106, and displays the information on the display screen.
  • the information may be displayed on the display device 106 of the device provided with the display information generation unit 403, or may be displayed on the display device 106 of another device.
  • the display device 106 is an external device of the information processing system 400, the display information is supplied to the display device 106 via the I / F unit 405, for example.
  • FIG. 6 is an example of an image displayed on the display device 106 by the information processing system 400 according to the present embodiment.
  • the example of FIG. 6 is an order entry screen for a store ordering person to input an order.
  • This order entry screen has a function of displaying information estimated by the demand estimation unit 402 in addition to the function of a graphical user interface for order entry.
  • the order entry window 500 includes a title display unit 501, a product information display unit 502, a sales influence chart display unit 503, an influence item display unit 504, and a past performance display unit 505.
  • the title display unit 501 is a part that displays the title of the order entry window 500. Since this example is an order entry screen, the title “order entry” is displayed on the title display unit 501.
  • the product information display unit 502 is a part that displays product information, and displays a part or all of the preconditions acquired by the information acquisition unit 401.
  • the product name “food A”, the price “100 yen”, and the order unit are displayed on the product information display unit 502.
  • the sales influence chart display unit 503 is a part in which item names and influence levels of factors that affect the number of sales, which is an example of the demand amount, are listed as a “sales influence chart”.
  • “Nearby Event”, “Exhibition”, “CM / Media”, “Weekday / Holiday”, “Day of Week”, “Weather”, “Temperature”, and “Campaign” are shown as factor item names.
  • the sales influence chart display unit 503 shows the item names of each factor and the magnitude of the degree of influence. Thereby, the user can easily grasp the influence degree of each factor. In this example, it can be seen that the degree of influence of “campaign”, “CM / media”, and “temperature” is large.
  • This degree of influence may be determined directly from the model of the demand estimation unit 402, for example, the magnitude of the coefficient of the regression equation, and like the amount of change in the sales quantity when each factor is changed, It may be determined by using the model of the demand estimation unit 402 and executing a predetermined calculation.
  • the influence item display section 504 is a part where the item name of the factor that affects the number of sales and information on increase / decrease in the number of sales due to each factor are displayed as “influence items”.
  • the columns of “campaign” in which the influence of the increase or decrease in the number of sales is 1st, “CM / media” in 2nd, and “temperature” in 3rd are displayed vertically.
  • an arrow is displayed in each column so that it can be seen whether an increase or decrease in the number of sales has occurred.
  • an increase in the number of sales is estimated since diagonally upward arrows are displayed. Thereby, the user can grasp
  • each column specific contents of factors such as “campaign” are also displayed. For example, “grocery B 10% discount sale” is displayed in the “campaign” column. By showing the specific contents in this way, for the user, “If you sell the food item B at a discount, the number of food items A that are often purchased together with the food item B also increases.” It can provide an opportunity to promote deeper understanding.
  • Each field of the influence item display unit 504 may be a button that can be operated by performing a selection operation such as clicking with a mouse.
  • a window describing more specific contents may be displayed. For example, an image of a sale advertisement may be displayed when the “campaign” column is clicked.
  • the past performance display section 505 is a portion where the actual value of the demand amount such as the past number of deliveries of the food product A is displayed.
  • the past performance display section 505 is provided with two tabs, a two-week performance tab 506 and a similar date search tab 508. The user can switch between the screen of FIG. 6 and the screen of FIG. 7 by selecting a tab.
  • FIG. 6 shows a display example when the 2-week performance tab 506 is selected.
  • the past result display unit 505 displays a result display unit 507 in which the past delivery number (or the number of orders) and the sales number of the food A are summarized in a table format for each arrival timing of the delivery flight.
  • a result display unit 507 in which the past delivery number (or the number of orders) and the sales number of the food A are summarized in a table format for each arrival timing of the delivery flight.
  • the user can examine the order quantity while further referring to the past performance, the season of the day, etc., in addition to the demand estimation information.
  • the delivery is performed once a day.
  • the present invention can be applied to a store that delivers a plurality of times a day.
  • the “past” in the past results displayed in the past result display unit 505 means the past than the order target date, that is, the demand amount estimation target. Therefore, the past results displayed on the past result display unit 505 may include information on the current or future with respect to the time when the order entry window 500 of FIG. 6 is displayed, that is, the order entry time. .
  • the past result display unit 505 displays an order quantity input unit 509 for receiving an input of an order quantity corresponding to the next order.
  • the order quantity input unit 509 is a user interface that receives an input of an order quantity. The user can input the order quantity of the food A by selecting each of the order quantity input units 509 and inputting a numerical value.
  • information used for displaying past results can be acquired by the display information generation unit 403 reading information stored in the storage unit 406 in advance.
  • the display content of the past performance display unit 505 is switched to the similar date display shown in FIG.
  • the past results for the last two weeks are displayed, but unlike the similar date display of FIG. 7, the relationship between the factor and the degree of influence is the target date and time for estimating the demand amount.
  • the past performance of the date and time similar to is displayed. More specifically, in the example of FIG. 7, the past performance of the past performance of “Campaign”, “CM / Media”, and “Temperature” was large and the shape of the sales impact chart was similar. Is displayed.
  • the user can refer to the results of the past sales results that have similar shapes in the sales impact chart. It is possible to place an order using this information.
  • the similar day search may be performed after the demand estimation unit 402 estimates the demand amount, and the display information generation unit 403 displays past results at the timing when the user selects the similar day search tab 508. It may be performed by searching from the storage unit 406.
  • step S106 after the user inputs a numerical value to each of the order quantity input units 509, the information processing system 400 accepts the quantity as an order input for the food item A.
  • the order information received in this process is provided to the head office server 300 via the I / F unit 405, the store server 200, and the like.
  • the headquarter server 300 performs processing for ordering based on the ordering information. Note that the order information transmission timing may be every time the user inputs the order quantity of each product, and the user has completed the input of all the products he / she wants to order, and then a separate ordering instruction was issued. It may be a point in time.
  • the information processing system 400 can display information on the influence level of factors on the display device 106 and provide it to the user as shown in the sales influence chart display unit 503 and the like. Therefore, according to this embodiment, the information processing system 400 which can provide a user with the basis of demand estimation is provided.
  • the order quantity can be determined with higher accuracy, and the shortage due to the difference between the order quantity and the actual demand, disposal loss, and the like can be reduced.
  • FIG. 8 is an example of an image displayed on the display device 106 by the information processing system 400 according to the present embodiment.
  • a sales forecast number display unit 510 is provided in the center of the chart.
  • the sales forecast number display unit 510 is a part where the value of the demand amount estimated by the demand estimation unit 402 is displayed.
  • the sales forecast number display unit 510 indicates that the sales forecast number of the food product A is 30.
  • the number of sales forecasts is calculated from the demand amount D estimated by the demand estimation unit 402.
  • each factor column of the influence item display section 504 the increase or decrease in the number of sales is displayed as a specific numerical value instead of an arrow. For example, in the top “campaign” item, “+6” is displayed, and a 10% discount sale of food B will have the effect of increasing the number of food A sold by 6 Can be grasped at a glance and quantitatively.
  • the user may determine a numerical value to be input to the order quantity input unit 509 so that the total is 30 based on the sales forecast number displayed in the sales forecast number display unit 510. Different numerical values may be input to the order quantity input unit 509.
  • the demand estimation unit 402 by displaying the estimation result by the demand estimation unit 402 quantitatively, it is possible to provide the user with a specific result of the demand estimation in addition to the basis of the demand estimation.
  • FIG. 9 is an example of an image displayed on the display device 106 by the information processing system 400 according to the present embodiment.
  • the recommended order quantity is further calculated based on the demand quantity and the inventory quantity.
  • the method for calculating the recommended order quantity may be, for example, a method of subtracting the number of stocks at the time of delivery from the estimated number of sales.
  • the order quantity input section 509 displays the recommended order quantity for each day in advance.
  • “30” that is the recommended order quantity is displayed in advance in the input field of the order quantity input unit 509.
  • the user may complete the order input as it is, and may input a different numerical value to the order quantity input unit 509 based on the user's own prediction.
  • the specific result of demand estimation can be provided to the user more directly by displaying the recommended order quantity quantitatively. Further, when placing an order with the recommended order quantity, it is not necessary to input, so the work amount of the user is reduced.
  • FIG. 10 is a functional block diagram of an information processing system 600 according to the fourth embodiment.
  • the information processing system 600 includes a demand estimation unit 602 and a display information generation unit 603.
  • the demand estimation unit 602 estimates a demand amount based on a plurality of factors.
  • the display information generation unit 603 generates display information that causes the display device to display information regarding the degree of influence that at least one of the plurality of factors has on the demand.
  • an information processing system 600 that can provide a user with a basis for demand prediction is provided.
  • a processing method for recording a program for operating the configuration of the embodiment to realize the functions of the above-described embodiment on a storage medium, reading the program recorded on the storage medium as a code, and executing the program on a computer is also included in each embodiment. Included in the category. That is, a computer-readable storage medium is also included in the scope of each embodiment. In addition to the storage medium on which the above-described program is recorded, the program itself is included in each embodiment. In addition, one or two or more components included in the above-described embodiments are circuits such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and FPGA (Field-Programmable Gate Array) configured to realize the function of each component. It may be.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the storage medium for example, a floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD (Compact Disk) -ROM, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM can be used.
  • the embodiment is not limited to executing the processing by a single program recorded in the storage medium, but also executes the processing by operating on the OS in cooperation with other software and the function of the expansion board. Included in the category.
  • SaaS Software as a Service
  • a demand estimator that estimates demand based on multiple factors
  • a display information generating unit that generates display information for causing a display device to display information on the degree of influence of at least one of the plurality of factors on the demand amount
  • An information processing system comprising:
  • the display information to be displayed on the display device includes an item name of at least one factor among the plurality of factors and the degree of influence corresponding to each of the at least one factor.
  • the display information to be displayed on the display device includes an item name of at least one factor among the plurality of factors and information on increase / decrease in the demand amount caused by each of the at least one factor.
  • the information processing system according to appendix 1 or 2.
  • Appendix 4 The item name of at least one factor of the plurality of factors and the information on the increase / decrease in the demand amount caused by each of the at least one factor are displayed in descending order of the increase / decrease amount of the demand amount.
  • Appendix 6 The information according to any one of appendices 1 to 5, wherein the display information to be displayed on the display device includes information indicating an actual value of the demand amount in the past from the time of estimation of the demand amount. Processing system.
  • Appendix 7 The information processing system according to appendix 6, wherein the actual value is selected from past actual values in which the relationship between the plurality of factors and the influence degree is similar to that at the time of the estimation target.
  • the demand estimation unit calculates the demand amount using an estimation model including a case classification based on a decision tree and a regression equation corresponding to each result of the case classification.
  • Appendix 9 The information processing system according to any one of appendices 1 to 8, wherein the display information to be displayed on the display device includes information indicating the value of the demand amount estimated by the demand estimation unit.
  • Appendix 10 The information processing system according to any one of appendices 1 to 9, wherein the display information displayed on the display device includes a user interface that receives an input of an order quantity.
  • the display information to be displayed on the display device includes the recommended order quantity calculated based on the demand quantity estimated by the demand estimation unit and the inventory quantity. Any one of Supplementary notes 1 to 10 Information processing system according to item.
  • Appendix 12 The information processing system according to appendix 11, wherein the recommended order quantity is displayed on a user interface that accepts an input of an order quantity.
  • An information processing method comprising:
  • POS system 100 Order terminal 101 CPU 102 RAM 103 ROM 104 HDD 105 Communication I / F 106 Display device 107 Input device 108 Bus 200 Store server 300 Headquarter server 400, 600 Information processing system 401 Information acquisition unit 402, 602 Demand estimation unit 403, 603 Display information generation unit 404 Order receiving unit 405 I / F unit 406 Storage unit 500 Order input window 501 Title display section 502 Product information display section 503 Sales influence chart display section 504 Influence item display section 505 Past performance display section 506 2-week performance tab 507 Performance display section 508 Similar date search tab 509 Order quantity input section 510 Sales forecast Number display

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Abstract

複数の因子に基づいて需要量を推定する需要推定部と、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成する表示情報生成部と、を備える情報処理システムが提供される。

Description

情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体
　本発明は、情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体に関する。
　特許文献１には商品の売上数等の払出量を予測する払出量予測システムが開示されている。特許文献１の払出量予測システムは、払出量と、払出量に影響を与え得る情報項目とを含む学習データを用いて学習された階層隠れ変数モデルに基づいて払出量の予測を行う。
特表２０１６－５３７６９３号公報
　特許文献１には、需要推定により得られた情報をユーザに提供する際の形態については明確に開示されていない。ユーザは、需要推定の結果を活用する際に、その結果が得られた根拠を把握することを望む場合がある。しかしながら、需要推定により得られた情報の提供形態によっては、ユーザが需要推定の根拠を十分に把握することが困難な場合もある。
　本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、需要推定の根拠をユーザに提供することができる情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体を提供することを目的とする。
　本発明の一観点によれば、複数の因子に基づいて需要量を推定する需要推定部と、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成する表示情報生成部と、を備えることを特徴とする情報処理システムが提供される。
　本発明の他の一観点によれば、複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、を備えることを特徴とする情報処理方法が提供される。
　本発明の他の一観点によれば、コンピュータに、複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、を実行させることを特徴とする情報処理プログラムが記憶された記憶媒体が提供される。
　本発明によれば、需要推定の根拠をユーザに提供することができる情報処理システム、情報処理方法及び記憶媒体を提供することができる。
第１実施形態に係るＰＯＳシステムのネットワーク構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る発注端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理システムの機能ブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理システムにより行われる処理の概略を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る情報処理システムにより行われる異種混合学習技術に基づく需要推定のモデルを示す概念図である。 第１実施形態に係る情報処理システムにより表示装置に表示される画像の例である。 第１実施形態に係る情報処理システムにより表示装置に表示される画像の例である。 第２実施形態に係る情報処理システムにより表示装置に表示される画像の例である。 第３実施形態に係る情報処理システムにより表示装置に表示される画像の例である。 第４実施形態に係る情報処理システムの機能ブロック図である。
　以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。
　［第１実施形態］
　図１は、本実施形態に係るＰＯＳ（Point Of Sales）システム１０のネットワーク構成を示すブロック図である。ＰＯＳシステム１０は、販売データ管理、在庫管理、発注管理、受注管理等を行うシステムである。図１に示されているＰＯＳシステム１０は、チェーンストアにおけるコンピュータネットワークを概略的に示したものである。ＰＯＳシステム１０は、発注端末１００、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００を含む。
　発注端末１００及び店舗サーバ２００は、小売店等の店舗に設けられるコンピュータである。発注端末１００と店舗サーバ２００とは、有線又は無線により相互に通信可能に接続される。本部サーバ３００は、本部に設けられるコンピュータである。店舗サーバ２００と本部サーバ３００とは、有線又は無線により相互に通信可能に接続される。
　発注端末１００は、店舗において、商品の発注入力等に用いられるコンピュータである。店舗サーバ２００は、店舗において、販売データ管理、在庫管理等に用いられるコンピュータであり得る。発注端末１００に入力された発注数量等の情報は、店舗サーバ２００を介して本部サーバ３００に送信され、発注処理が行われる。本部サーバ３００は、チェーンストア全体を統括管理するためのコンピュータであり、店舗サーバ２００からの商品発注を受け付ける。
　なお、ＰＯＳシステム１０は、上述のもの以外の事業形態の小売業等に用いられるものであってもよい。例えば、ＰＯＳシステム１０は、店舗と本部が存在するような小売店において用いられるものであり得る。この場合、発注端末１００及び店舗サーバ２００は、店舗に設けられるコンピュータであり、本部サーバ３００は、本部の拠点に設けられるコンピュータであり得る。このように、発注端末１００、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００の一部が別の主体により保有されるものであってもよい。
　また、図１に示したネットワーク構成は一例であり、発注端末１００、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００以外の装置が追加されていてもよい。例えば、ＰＯＳレジスタが追加されていてもよく、ＰＯＳレジスタにより登録された在庫情報が自動的に発注端末１００、店舗サーバ２００又は本部サーバ３００と共有されるものであってもよい。あるいは、商品発注を受け付ける装置が本部サーバ３００ではなく、流通拠点のサーバであってもよい。
　また、発注端末１００、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００の一部が１つの装置に統合されていてもよい。例えば、小規模の店舗において、店舗のコンピュータが発注端末１００の機能と店舗サーバ２００の機能とを兼ね備えていてもよい。
　図２は、本実施形態に係る発注端末１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。発注端末１００は、デスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートフォン等であり得る。
　発注端末１００は、演算、制御及び記憶を行うコンピュータとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４を備える。また、発注端末１００は、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０５、表示装置１０６及び入力装置１０７を備える。ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４、通信Ｉ／Ｆ１０５、表示装置１０６及び入力装置１０７は、バス１０８を介して相互に接続される。なお、表示装置１０６及び入力装置１０７は、これらの装置を駆動するための不図示の駆動装置を介してバス１０８に接続されてもよい。
　図２では、発注端末１００を構成する各部が一体の装置として図示されているが、これらの機能の一部は外付け装置により提供されるものであってもよい。例えば、表示装置１０６及び入力装置１０７は、ＣＰＵ１０１等を含むコンピュータの機能を構成する部分とは別の外付け装置であってもよい。
　ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４等に記憶されたプログラムに従って所定の動作を行うとともに、発注端末１００の各部を制御する機能をも有する。ＲＡＭ１０２は、揮発性記憶媒体から構成され、ＣＰＵ１０１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ１０３は、不揮発性記憶媒体から構成され、発注端末１００の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。ＨＤＤ１０４は、不揮発性記憶媒体から構成され、処理に必要なデータ、発注端末１００の動作用プログラム等の記憶を行う記憶装置である。
　通信Ｉ／Ｆ１０５は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースであり、他の装置との通信を行うためのモジュールである。表示装置１０６は、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等であって、画像、文字、インターフェース等の表示に用いられる。入力装置１０７は、キーボード、ポインティングデバイス等であって、ユーザが発注端末１００を操作するために用いられる。ポインティングデバイスの例としては、マウス、トラックボール、タッチパネル等が挙げられる。表示装置１０６及び入力装置１０７は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。
　なお、図２に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。更に、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、ＨＤＤ１０４は、半導体メモリを用いたＳＳＤ（Solid State Drive）に置換されていてもよく、クラウドストレージに置換されていてもよい。
　店舗サーバ２００及び本部サーバ３００は、図２に示した発注端末１００と同様のハードウェア構成により実現され得る。そのため、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００のハードウェア構成の説明は省略する。
　図３は、本実施形態に係る情報処理システム４００の機能ブロック図である。情報処理システム４００の機能は、発注端末１００、店舗サーバ２００及び本部サーバ３００のいずれかにより実現されるものであってもよく、これらのうちの２以上の装置の協働により実現されるものであってもよい。以下の説明では、情報処理システム４００の機能は発注端末１００により実現されているものとする。
　情報処理システム４００は、情報取得部４０１、需要推定部４０２、表示情報生成部４０３、発注受付部４０４、Ｉ／Ｆ部４０５及び記憶部４０６を備える。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２にロードして実行することにより、情報取得部４０１、需要推定部４０２、表示情報生成部４０３及び発注受付部４０４の機能を実現する。ＣＰＵ１０１は、通信Ｉ／Ｆ１０５を制御することによりＩ／Ｆ部４０５の機能を実現し、ＨＤＤ１０４を制御することにより記憶部４０６の機能を実現する。これらの各部で行われる処理については後述する。
　図４は、本実施形態に係る情報処理システム４００により行われる処理を示すフローチャートである。図４を参照しつつ、情報処理システム４００により行われる決済関連処理を説明する。
　店舗の発注担当者等のユーザが、発注端末１００を操作し、発注端末１００に発注用のプログラムを実行させることにより、図４の処理が開始される。これにより、発注端末１００は情報処理システム４００として機能する。
　ステップＳ１０１において、情報取得部４０１は、ユーザが実行しようとする発注の前提条件を取得する。この前提条件の取得は、ユーザからの入力を受け付けるものであってもよく、記憶部４０６にあらかじめ記憶されている情報を読み出すものであってもよく、ネットワークを介して店舗サーバ２００等の他の装置から取得するものであってもよい。
　前提条件とは、例えば、発注しようとする商品の商品名、区分（食料品、生活雑貨等）、発注先、価格、発注単位等の商品に関する条件、あるいは、発注店舗名、発注担当者名、発注予定日、現在時刻等の発注に関する条件であり得る。
　ステップＳ１０２において、情報取得部４０１は、需要量に影響を与え得る複数の因子に関する因子情報を取得する。この因子情報の取得は、ユーザからの入力を受け付けるものであってもよく、記憶部４０６にあらかじめ記憶されている情報を読み出すものであってもよく、ネットワークを介して店舗サーバ２００等の他の装置から取得するものであってもよい。また、因子情報の取得は、上述の前提条件に基づいて算出されるものであってもよい。
　この処理において情報取得部４０１が取得すべき因子は、需要に影響を与え得る因子であれば種々のものが含まれ得る。因子とは、例えば、割引等の販売促進活動（キャンペーン）、店舗の近くで行われるイベント（近隣イベント）、店舗で行われる催し（催事）、テレビ、雑誌等のメディアでの広告、紹介記事（ＣＭ／メディア）等の発注日前後に生じる特別要因であり得る。あるいは、因子とは、例えば、発注日の区分（平日／休日、曜日）、発注日の季候（気温、天気）等の発注日自体の属性であってもよい。
　ステップＳ１０３において、需要推定部４０２は、ステップＳ１０２において取得された複数の因子に基づいて需要量を推定する。ここで需要量とは、店舗における販売数、売上金額、来客数等の購買力に関係する種々の指標であり得るものであり、例えば、販売数の予測は需要量の推定に含まれ得る。需要量の推定に用いられるアルゴリズムの一例としては、異種混合学習技術に基づく推定モデルを採用することができる。
　ここで、図５を参照して異種混合学習技術に基づく推定モデルの概略を説明する。図５は、第１実施形態に係る情報処理システム４００により行われる需要推定のモデルを示す概念図である。異種混合学習技術に基づく推定モデルは、決定木による場合分けと場合分けの結果のそれぞれに対応する回帰式を組み合わせたものである。なお、図５の決定木の構成例は説明のために簡略化されたものであり、実際にはより多くの因子を用いた複雑な決定木であり得る。
　図５の例では、まず、因子の中の「曜日」を参照して日曜日であるか否かを判別する。「曜日」が日曜日である場合には、回帰式Ａを用いて目的変数である需要量Ｄの算出を行うことができる。「曜日」が日曜日でない場合、因子の中の「曜日」を再び参照して土曜日であるか否かを判別する。「曜日」が土曜日である場合には、回帰式Ｂを用いて需要量Ｄの算出を行うことができる。以下同様に場合分けと回帰式の決定が行われる。回帰式Ａ及び回帰式Ｂは、図５に示されているように説明変数が１又は複数の線形回帰式であり得る。この決定木の構成及び回帰式のパラメータは、過去の需要量の実績値を教師データとする機械学習により決定され得る。ステップＳ１０３においては、需要推定部４０２は、あらかじめ学習済みの推定モデルを用いて本処理を行う。
　ここで、回帰式Ａ、Ｂの中のパラメータｘ１、ｙ１、・・・は、「気温」、「曜日」等の因子に対応する説明変数であり、回帰式Ａ、Ｂの中のパラメータａ０、ａ１、ｂ０、ｂ１、・・・は、各因子の影響度を示す係数である。説明変数に「キャンペーン」の有無等の定量化が困難な因子を用いる場合には、ダミー変数を採用してもよい。
　店舗の来客数は、曜日によって大きく異なる。例えば、ビジネス街の小売店では、休日の来客数が平日の来客数よりも少ないことが知られている。このような場合、異なる曜日に対して同じ回帰式を用いる一般的な回帰分析では、誤差が大きくなることがある。一方、曜日ごとに決定木を用いて場合分けを行い、曜日ごとに異なる回帰式を用いればこの影響は低減される。このように、複数の因子には、場合分けに用いるべきものが含まれている。異種混合学習技術を用いることにより様々な因子に対応した需要推定モデルを構築することができる。
　なお、需要量の推定に用いられるアルゴリズムは上述の異種混合学習技術に基づく推定モデルに限定されるものではなく、これ以外のアルゴリズムであってもよい。しかしながら、後述の処理において因子の影響度を表示させる処理を行うため、モデルから因子の影響度が容易に抽出可能であること、すなわち、アルゴリズムがブラックボックスでないことが望ましい。例えば、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いたモデルでは、学習により得られたモデルの中身がブラックボックスになることがあり、影響度の抽出が難しい場合もある。これに対し、異種混合学習技術に基づく推定モデルは、モデルの内容が明確であり、回帰式の係数等の形で因子の影響度が直接的に取得可能であるため、好適である。
　ステップＳ１０４において、表示情報生成部４０３は、因子が需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置１０６に表示させる表示情報を生成する。ステップＳ１０５において、情報処理システム４００は、表示装置１０６に対し表示情報を供給し、表示画面に情報を表示させる。なお、当該情報は表示情報生成部４０３が設けられている装置の表示装置１０６に表示されてもよく、他の装置の表示装置１０６に表示されてもよい。表示装置１０６が情報処理システム４００の外部の装置である場合、表示情報は例えば、Ｉ／Ｆ部４０５を介して表示装置１０６に供給される。
　図６を参照して表示装置１０６に表示される画像の例を説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理システム４００により表示装置１０６に表示される画像の例である。図６の例は店舗の発注担当者が発注入力を行うための発注入力画面である。この発注入力画面は、発注入力用のグラフィカルユーザインターフェースの機能に加え、需要推定部４０２により推定された情報を表示する機能を有している。
　発注入力ウィンドウ５００は、タイトル表示部５０１、商品情報表示部５０２、販売影響チャート表示部５０３、影響項目表示部５０４、過去実績表示部５０５を有する。
　タイトル表示部５０１は、発注入力ウィンドウ５００のタイトルを表示する部分である。本例は、発注入力画面であるため、タイトル「発注入力」がタイトル表示部５０１に表示されている。
　商品情報表示部５０２は、商品の情報を表示する部分であり、情報取得部４０１で取得された前提条件の一部又は全部が表示される。本例では、商品名「食料品Ａ」、価格「１００円」及び発注単位が商品情報表示部５０２に表示されている。
　販売影響チャート表示部５０３は、需要量の一例である販売数に影響を与える因子の項目名と影響度とが、「販売影響チャート」として一覧表示される部分である。本例では、因子の項目名として、「近隣イベント」、「催事」、「ＣＭ／メディア」、「平日／休日」、「曜日」、「天気」、「気温」及び「キャンペーン」が示されている。また、販売影響チャート表示部５０３には、各因子の項目名と影響度の大きさとが図示されている。これによりユーザは、各因子の影響度を容易に把握することができる。本例では、「キャンペーン」、「ＣＭ／メディア」、「気温」の影響度が大きいことがわかる。この影響度は、例えば、回帰式の係数の大きさ等、需要推定部４０２のモデルから直接決定されてもよく、各因子を変動させた場合の販売数量の変化量の大きさのように、需要推定部４０２のモデルを活用して所定の演算を実行することにより決定されてもよい。
　影響項目表示部５０４は、販売数に影響を与える因子の項目名と、各因子による販売数の増減に関する情報とが「影響項目」として表示される部分である。本例では、販売数の増減の影響度が１位の「キャンペーン」、２位の「ＣＭ／メディア」及び３位の「気温」の欄が縦に並べて表示されている。また、販売数の増加と減少のどちらが生じているのかがわかるように、各欄には矢印が表示されている。図では斜め上向きの矢印が表示されていることから販売数の増加が推定されていることがわかる。これにより、ユーザは、影響度が大きい重要な因子とその影響の方向を一目で把握することができる。
　更に各欄には、「キャンペーン」等の因子の具体的な内容も表示されている。例えば「キャンペーン」の欄には「食料品Ｂ　１０％引きセール」と表示されている。このように具体的な内容を示すことにより、ユーザに対して、「食料品Ｂを値引き販売すると、食料品Ｂと一緒に購入されることが多い食料品Ａの販売数も増加する」といった、より深い理解を促すきっかけを与えることができる。
　影響項目表示部５０４の各欄は、マウスでクリックする等の選択動作を行うことにより、操作を行うことが可能なボタンであってもよい。各欄をクリックしたときには、更に具体的な内容が記載されたウィンドウが表示されてもよい。例えば、「キャンペーン」の欄をクリックしたときに、セールの広告の画像が表示されてもよい。
　過去実績表示部５０５は、食料品Ａの過去の納品数等の需要量の実績値が表示される部分である。過去実績表示部５０５には、２週間実績タブ５０６及び類似日検索タブ５０８の２つのタブが設けられている。ユーザは、タブを選択することにより、図６の画面と図７の画面とを切り替えることができる。図６には、２週間実績タブ５０６が選択されている場合の表示例が示されている。
　過去実績表示部５０５には、食料品Ａの過去の納品数（あるいは発注数）及び販売数を配送便の到着タイミングごとに表形式にまとめた実績表示部５０７が表示されている。本例では１日に１回の配送が行われる店舗における発注の例を示している。また、実績表示部５０７の上方には、各日における天気、各日の最高気温、最低気温が示されている。以上の構成により、ユーザは、需要推定の情報に加えて、過去の実績、当日の季候等を更に参照しながら発注数量を検討することができる。なお、本例では、１日に１回の配送が行われる構成としたが、１日に複数回配送が実施される店舗においても適用可能である。
　なお、過去実績表示部５０５に表示される過去実績における「過去」とは、発注対象日、すなわち、需要量の推定対象時を基準としてそれよりも過去という意味である。したがって、過去実績表示部５０５に表示される過去実績には、図６の発注入力ウィンドウ５００が表示された時点、すなわち、発注入力の時点に対して現在又は未来の情報が含まれていてもよい。
　図６では、発注入力時点の前日から１週間分の実績のみが表示されているが、実績表示部５０７の下方に設けられたスクロールバーを操作することにより、ユーザは、２週間分の実績を閲覧することができる。
　また、過去実績表示部５０５には、次回発注に対応する発注数量の入力を受け付けるための発注数量入力部５０９が表示されている。発注数量入力部５０９は、発注量の入力を受け付けるユーザインターフェースである。ユーザは、発注数量入力部５０９のそれぞれを選択して数値を入力することにより、食料品Ａの発注数量を入力することができる。
　なお、過去実績の表示に用いられる情報は、あらかじめ記憶部４０６に記憶されている情報を表示情報生成部４０３が読み出すことにより取得され得る。
　ユーザが類似日検索タブ５０８を選択すると、過去実績表示部５０５の表示内容が図７に示されている類似日表示に切り替わる。図６の例では、発注日の直近の２週間の過去実績が表示されているが、図７の類似日表示では、これとは異なり、因子と影響度との関係が需要量の推定対象日時と類似している日時の過去実績が表示される。図７の例でより具体的に説明すると、過去実績のうち、「キャンペーン」、「ＣＭ／メディア」、「気温」の影響度が大きく、販売影響チャートの形状が類似していた日の過去実績が表示される。
　類似日検索の機能を利用することにより、ユーザは、過去の実績のうち、販売影響チャートの形状が類似していた日の実績を参照することができるため、より発注対象日の状況に近い日の情報を用いて発注を行うことができる。
　なお、類似日の検索は、需要推定部４０２が、需要量の推定を行った後に行われてもよく、ユーザが類似日検索タブ５０８を選択したタイミングで表示情報生成部４０３が過去の実績を記憶部４０６から検索することにより行われてもよい。
　ステップＳ１０６において、ユーザが発注数量入力部５０９のそれぞれに数値を入力した後、情報処理システム４００は、当該数量を食料品Ａの発注入力として受け付ける。この処理で受け付けられた発注情報は、Ｉ／Ｆ部４０５、店舗サーバ２００等を介して、本部サーバ３００に提供される。本部サーバ３００は、この発注情報に基づき発注のための処理を行う。なお、発注情報の送信タイミングは、ユーザが各商品の発注数量を入力するごとであってもよく、ユーザが発注しようとするすべての商品の入力が完了し、その後別途の発注指示が行われた時点であってもよい。
　本実施形態によれば、情報処理システム４００は、販売影響チャート表示部５０３等に示されているように、因子の影響度に関する情報を表示装置１０６に表示させ、ユーザに提供することができる。したがって、本実施形態によれば、需要推定の根拠をユーザに提供することができる情報処理システム４００が提供される。
　ユーザは、情報処理システム４００で実行した需要推定の根拠を把握した上で、発注を行うことができるため、需要に影響する要因を意識してより適切な発注量を設定することができる。これにより、より高精度に発注数量を決定することができ、発注量と実需要のずれに起因する欠品、廃棄ロス等が低減され得る。
　［第２実施形態］
　次に、第２実施形態として、需要推定部４０２により推定結果を定量的に表示させる例を説明する。本実施形態の説明において、第１実施形態と重複する説明は省略又は簡略化されることがある。図８は、本実施形態に係る情報処理システム４００により表示装置１０６に表示される画像の例である。
　販売影響チャート表示部５０３において、チャートの中央には、販売予測数表示部５１０が設けられている。販売予測数表示部５１０は、需要推定部４０２により推定された需要量の値が表示される部分である。本例では、食料品Ａの販売予測数が３０個であることが販売予測数表示部５１０に表示されている。この販売予測数は、需要推定部４０２により推定された需要量Ｄから算出される。
　また、影響項目表示部５０４の各因子の欄には、販売数の増減が矢印に代えて具体的な数値で表示されている。例えば、一位の「キャンペーン」の項目では、「＋６個」と表示されており、食料品Ｂの１０％引きセールを行うことにより食料品Ａの販売数が６個増加するという影響が生じることを一目で、かつ定量的に把握することができる。
　ユーザは、販売予測数表示部５１０に表示されている販売予測数に基づき合計が３０個になるように発注数量入力部５０９に入力する数値を決めてもよいが、ユーザ自身の予測に基づきこれと異なる数値を発注数量入力部５０９に入力してもよい。
　このように、本実施形態では、需要推定部４０２による推定結果を定量的に表示させることにより、需要推定の根拠に加えて需要推定の具体的な結果をユーザに提供することができる。
　［第３実施形態］
　次に、第３実施形態として、需要推定部４０２が更に発注推奨量を算出し、その発注推奨量が自動的に発注数量入力部５０９に表示される例を説明する。本実施形態の説明において、第１実施形態又は第２実施形態と重複する説明は省略又は簡略化されることがある。図９は、本実施形態に係る情報処理システム４００により表示装置１０６に表示される画像の例である。
　本実施形態では、需要推定部４０２が需要推定を行った後、更に需要量と、在庫量とに基づいて発注推奨量の算出を行う。発注推奨量の算出手法は、例えば、推定された販売数から納品時点での在庫数を差し引くというものであり得る。
　図９に示されるように、発注数量入力部５０９には、各日について発注推奨量があらかじめ表示される。図９の例では、発注数量入力部５０９の入力欄に発注推奨量である「３０」があらかじめ表示されている。ユーザは、この発注推奨量の通りに発注を行う場合には、そのまま発注入力を完了すればよく、ユーザ自身の予測に基づきこれと異なる数値を発注数量入力部５０９に入力してもよい。
　本実施形態では、発注推奨量を定量的に表示させることにより、需要推定の具体的な結果をより直接的にユーザに提供することができる。また、発注推奨量のまま発注を行う場合には入力を行わなくてもよいため、ユーザの作業量が削減される。
　上述の実施形態において説明したシステムは以下の第４実施形態のようにも構成することができる。
　［第４実施形態］
　図１０は、第４実施形態に係る情報処理システム６００の機能ブロック図である。情報処理システム６００は、需要推定部６０２及び表示情報生成部６０３を備える。需要推定部６０２は、複数の因子に基づいて需要量を推定する。表示情報生成部６０３は、複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成する。
　本実施形態によれば、需要予測の根拠をユーザに提供することができる情報処理システム６００が提供される。
　［変形実施形態］
　本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
　上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の回路であってもよい。
　該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
　上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software as a Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。
　なお、上述の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
　上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　複数の因子に基づいて需要量を推定する需要推定部と、
　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成する表示情報生成部と、
　を備えることを特徴とする情報処理システム。
　（付記２）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに対応する前記影響度とを含む
　ことを特徴とする付記１に記載の情報処理システム。
　（付記３）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに起因する前記需要量の増減に関する情報とを含む
　ことを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理システム。
　（付記４）
　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに起因する前記需要量の増減に関する情報とは、前記需要量の増減の量が大きい順に表示される
　ことを特徴とする付記３に記載の情報処理システム。
　（付記５）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の具体的な内容を示す情報を含む
　ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記６）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要量の推定対象時よりも過去における前記需要量の実績値を示す情報を含む
　ことを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記７）
　前記実績値は、前記複数の因子と前記影響度との関係が前記推定対象時と類似している過去の実績値から選択される
　ことを特徴とする付記６に記載の情報処理システム。
　（付記８）
　前記需要推定部は、決定木による場合分けと、前記場合分けの結果のそれぞれに対応する回帰式とを含む推定モデルを用いて前記需要量の算出を行う
　ことを特徴とする付記１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記９）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要推定部により推定された前記需要量の値を示す情報を含む
　ことを特徴とする付記１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記１０）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、発注量の入力を受け付けるユーザインターフェースを含む
　ことを特徴とする付記１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記１１）
　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要推定部により推定された前記需要量と、在庫量とに基づいて算出された発注推奨量を含む
　ことを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
　（付記１２）
　前記発注推奨量は、発注量の入力を受け付けるユーザインターフェースの上に表示される
　ことを特徴とする付記１１に記載の情報処理システム。
　（付記１３）
　複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、
　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、
　を備えることを特徴とする情報処理方法。
　（付記１４）
　コンピュータに、
　複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、
　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、
　を実行させることを特徴とする情報処理プログラムが記憶された記憶媒体。
　この出願は、２０１８年３月２９日に出願された日本出願特願２０１８－０６４７０９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１０　　　　　　　　ＰＯＳシステム
１００　　　　　　　発注端末
１０１　　　　　　　ＣＰＵ
１０２　　　　　　　ＲＡＭ
１０３　　　　　　　ＲＯＭ
１０４　　　　　　　ＨＤＤ
１０５　　　　　　　通信Ｉ／Ｆ
１０６　　　　　　　表示装置
１０７　　　　　　　入力装置
１０８　　　　　　　バス
２００　　　　　　　店舗サーバ
３００　　　　　　　本部サーバ
４００、６００　　　情報処理システム
４０１　　　　　　　情報取得部
４０２、６０２　　　需要推定部
４０３、６０３　　　表示情報生成部
４０４　　　　　　　発注受付部
４０５　　　　　　　Ｉ／Ｆ部
４０６　　　　　　　記憶部
５００　　　　　　　発注入力ウィンドウ
５０１　　　　　　　タイトル表示部
５０２　　　　　　　商品情報表示部
５０３　　　　　　　販売影響チャート表示部
５０４　　　　　　　影響項目表示部
５０５　　　　　　　過去実績表示部
５０６　　　　　　　２週間実績タブ
５０７　　　　　　　実績表示部
５０８　　　　　　　類似日検索タブ
５０９　　　　　　　発注数量入力部
５１０　　　　　　　販売予測数表示部

Claims (14)

  1. 　複数の因子に基づいて需要量を推定する需要推定部と、
    　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成する表示情報生成部と、
    　を備えることを特徴とする情報処理システム。
  2. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに対応する前記影響度とを含む
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに起因する前記需要量の増減に関する情報とを含む
    　ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の項目名と、前記少なくとも１つの因子のそれぞれに起因する前記需要量の増減に関する情報とは、前記需要量の増減の量が大きい順に表示される
    　ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
  5. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子の具体的な内容を示す情報を含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  6. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要量の推定対象時よりも過去における前記需要量の実績値を示す情報を含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  7. 　前記実績値は、前記複数の因子と前記影響度との関係が前記推定対象時と類似している過去の実績値から選択される
    　ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理システム。
  8. 　前記需要推定部は、決定木による場合分けと、前記場合分けの結果のそれぞれに対応する回帰式とを含む推定モデルを用いて前記需要量の算出を行う
    　ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  9. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要推定部により推定された前記需要量の値を示す情報を含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  10. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、発注量の入力を受け付けるユーザインターフェースを含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  11. 　前記表示装置に表示させる表示情報は、前記需要推定部により推定された前記需要量と、在庫量とに基づいて算出された発注推奨量を含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  12. 　前記発注推奨量は、発注量の入力を受け付けるユーザインターフェースの上に表示される
    　ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理システム。
  13. 　複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、
    　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、
    　を備えることを特徴とする情報処理方法。
  14. 　コンピュータに、
    　複数の因子に基づいて需要量を推定するステップと、
    　前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子が前記需要量に与える影響度に関する情報を、表示装置に表示させる表示情報を生成するステップと、
    　を実行させることを特徴とする情報処理プログラムが記憶された記憶媒体。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022511184A (ja) * 2019-12-06 2022-01-31 クーパン コーポレイション 在庫切れアイテムのインテリジェントな予測および先を見越した再注文のためのコンピュータ実施方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007065779A (ja) * 2005-08-29 2007-03-15 Ns Solutions Corp コーザル要因効果予測方法、コーザル要因効果予測装置及びコーザル要因効果予測プログラム
JP2009265747A (ja) * 2008-04-22 2009-11-12 Ntt Data Smis Co Ltd マーケティング支援システム、マーケティング支援方法、マーケティング支援プログラム及びコンピュータ読み取り可能な媒体
JP2015033203A (ja) * 2013-08-01 2015-02-16 富士電機株式会社 類似日抽出装置、類似日抽出方法、プログラム
WO2017163277A1 (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002073356A2 (en) * 2001-03-09 2002-09-19 Omnexus Americas, Inc. Marketplaces for on-line contract negotiation, formation and price and availability querying

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007065779A (ja) * 2005-08-29 2007-03-15 Ns Solutions Corp コーザル要因効果予測方法、コーザル要因効果予測装置及びコーザル要因効果予測プログラム
JP2009265747A (ja) * 2008-04-22 2009-11-12 Ntt Data Smis Co Ltd マーケティング支援システム、マーケティング支援方法、マーケティング支援プログラム及びコンピュータ読み取り可能な媒体
JP2015033203A (ja) * 2013-08-01 2015-02-16 富士電機株式会社 類似日抽出装置、類似日抽出方法、プログラム
WO2017163277A1 (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022511184A (ja) * 2019-12-06 2022-01-31 クーパン コーポレイション 在庫切れアイテムのインテリジェントな予測および先を見越した再注文のためのコンピュータ実施方法
JP7209017B2 (ja) 2019-12-06 2023-01-19 クーパン コーポレイション 在庫切れアイテムのインテリジェントな予測および先を見越した再注文のためのコンピュータ実施方法

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