JP4490178B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、多段階商流における期待効果を最適化する販売条件を計画可能とする情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関するものである。

これまで、提案されてきた需要予測モデルの多くは、売り手が直接買い手へ販売する場合、即ち単段階商流での需要予測を前提としていた。例えば、多段階商流の末端である小売業であれば、自己の設定する価格／非価格販促効果を考慮した需要予測モデルを利用することで、売上数量や利益等のビジネス目的を最適化する販売計画を立案することが可能である。価格・非価格販促効果を考慮した需要予測モデルを利用することで売上数量や利益等のビジネス目的を最適化する販売計画を立案することが可能である。

価格・非価格販促効果を考慮した需要予測モデルを利用した利益最適化手法には、特許文献１及び２に開示されるようなものがある。特許文献１においては、過去の販売実績データに基づき、商品をある価格に設定した場合の売上数量を予測する手法を提案しており、また、特許文献２においては、これらの消費者需要モデルに心理的な影響（非価格販促効果）を組み込むための方法が提案されている。このように、従来から提案されている方法は、小売業等の商流の末端主体等、単段階の場合において使用することができる。

一方、多段階商流の上流に位置する主体（例えば、メーカ）の視点からは、マーケットシェア拡大等の目的により、その商流の下流へ提供する利益の増大、あるいは、流通在庫増減の影響を排除した、実効レベルでの収益最適化等を実現するため、より最終消費者に近い位置における需要予測を行うことにより、各主体による部分最適化や、予測誤差の拡大に起因する非効率を排除し、多段階商流の全体を視野に入れた最適化を行うニーズが存在する。

特開平５−６７１１９号公報 特表２００２−５１３４８８号公報

しかしながら、自己より下流における需要予測モデルを保有していた場合においても、上流の主体は下流における販売条件（価格／非価格）の決定権を持たないため、その計画案の評価方法には問題を抱えていた。

そこで、本発明の目的は、多段階商流の上流に位置する管理主体が、その決定権を行使可能な販売条件（以下、管理条件と称す）毎の、商流全体、或いはその一部に亘る期待効果を算出し、それに基づいて最適な管理条件、即ち管理主体側の最適な販売条件を立案することを可能とすることにある。

本発明の情報処理装置の第１の態様は、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する予測需要と前記各末端条件に対応する実現頻度とを乗算することにより、前記管理条件毎の前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を算出し、前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体における前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出手段と、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出する利益算出手段とを有することを特徴とする。

本発明の情報処理装置の第２の態様は、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する条件までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出する利益算出手段と、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記多段階商流全体における利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する期待効果算出手段とを有することを特徴とする。

本発明の情報処理方法の第１の態様は、情報処理装置による情報処理方法であって、予測需要設定手段が、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定ステップと、実現頻度算出手段が、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出ステップと、第１の期待効果算出手段が、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する予測需要と前記各末端条件に対応する実現頻度とを乗算することにより、前記管理条件毎の前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を算出し、前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体における前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出ステップと、利益算出手段が、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出する利益算出ステップとを有することを特徴とする。

本発明の情報処理方法の第２の態様は、情報処理装置による情報処理方法であって、予測需要設定手段が、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定ステップと、実現頻度算出手段が、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出ステップと、利益算出手段が、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する条件までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出する利益算出ステップと、期待効果算出手段が、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記多段階商流全体における利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する期待効果算出ステップとを含むことを特徴とする。

本発明のプログラムの第１の態様は、前記情報処理装置の機能をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明のプログラムの第２の態様は、前記情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、多段階商流における予測需要に係る期待効果を管理条件毎に算出するように構成したので、多段階商流における管理条件毎の予測需要に係る期待効果を参考にして最適な管理条件、即ち管理主体側の最適な販売条件を立案することが可能となる。

また、本発明の他の特徴によれば、多段階商流における利益に係る期待効果を管理条件毎に算出するように構成したので、多段階商流における管理条件毎の利益に係る期待効果を参考にして最適な管理条件、即ち管理主体側の最適な販売条件を立案することが可能となる。

以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。

先ず、本発明の前提となる多段階商流について説明する。
図１２は、多段階商流（以下、商流と略す）の一例を模式的に示す図である。図１２において、Ｓ０は、管理条件ｐ０の決定権を有する管理主体であり、例えば本発明を適用した情報処理装置を利用する立場となる主体である。ここで管理条件ｐ０とは、管理主体Ｓ０が決定する商品の販売価格等の販売条件である。Ｓ１は、商流において管理主体Ｓ０と同位、もしくはより下流に位置し、管理主体Ｓ０にて決定された管理条件ｐ０で商品販売を行う主体である。以下、Ｓ０からＳ１までの間に複数の主体が存在しても構わない。Ｓ０からＳ１までの部分を管理主体部と称す。Ｓ２は、商流において主体Ｓ１より下流に位置し、主体Ｓ１から商品を上記管理条件ｐ０で購入する主体である。Ｓ３は、末端条件ｐ１の決定権を有する末端主体であり、商流において主体Ｓ２と同位、もしくはより下流に位置し、主体Ｓ２が管理条件ｐ０で購入した商品を末端条件ｐ１で販売する主体である。ここで末端条件ｐ１とは、末端主体Ｓ３が決定する商品の販売価格等の販売条件である。以下、Ｓ２からＳ３までの間に複数の主体が存在しても構わない。Ｓ２からＳ３までの部分を流通部と称す。Ｓ４は、末端条件ｐ１で商品を末端主体Ｓ３から購入する最終消費主体である。

管理主体Ｓ０は、例えば商品を製造するメーカに相当し、末端主体Ｓ３は、例えばメーカと最終消費者Ｓ４との中間にあって、仲介的な役割を担う流通業者に相当する。図１２の例では、管理主体Ｓ０が決定した管理条件ｐ０で商品を販売する主体Ｓ１と、主体Ｓ１から商品を管理条件ｐ０で購入する主体Ｓ２とが存在するが、管理主体Ｓ０と主体Ｓ１とが同一主体であってもよく、また、主体Ｓ２と末端主体Ｓ３とが同一主体であってもよい。なお、上記では、管理条件ｐ０及び末端条件ｐ１として価格要因である販売価格を例示しているが、値引き額（率）等の他の価格要因であってもよい。さらに、管理条件ｐ０及び末端条件ｐ１として、宣伝等の非価格要因を適用することも可能である。以下に例示する本発明の実施形態では、管理主体Ｓ０をメーカ、末端主体Ｓ３を流通業者とし、管理条件ｐ０及び末端条件ｐ１を価格要因である販売価格（管理価格、末端価格）とする。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、需要予測管理テーブル１１、コスト管理テーブル１２、管理価格−末端価格管理テーブル１３、需要予測モデル設定部１４、末端条件確率モデル設定部１５、確率分布計算部１６及び出力制御部１７を備える。

需要予測管理テーブル１１は、各末端価格に対して予測される需要（予測数量）を商品毎に管理するためのテーブルであり、商品毎に末端価格と予測数量とを対応付けて管理している。

コスト管理テーブル１２は、各商品の製造原価や流通コスト等、商品の製造から最終消費者への販売に至るまでの種々のコストを管理するためのテーブルである。図１の例では、コスト管理テーブル１２は、各商品の製造原価及び流通コストのみを管理しているが、他のコストを管理しても構わない。

管理価格−末端価格管理テーブル１３は、各管理価格に対して過去に末端主体において実現された末端価格の履歴を商品毎に管理するためのテーブルであり、実現された日付とともに管理価格及び末端価格が商品毎に対応付けられている。

需要予測モデル設定部１４は、ユーザによるメニュー画面上の需要予測モデル選択操作によって選択された需要予測モデルを設定する。需要予測モデルとは、末端価格に対して予測される需要、ここでは予測数量を定めるためのモデルであり、商品毎の需要予測モデルが需要予測管理テーブル１１において管理されている。ユーザによる需要予測モデルの選択操作では商品の指定がなされ、需要予測モデル設定部１４は指定された商品に該当する需要予測モデルを、後述の確率分布計算部１６が確率分布計算処理を行う上で参照対象とする需要予測モデルとして設定する。

末端条件確率モデル設定部１５は、ユーザによるメニュー画面上の末端価格確率モデル選択操作によって選択された末端条件確率モデルを設定する。末端条件確率モデルとは、各末端価格が或る管理価格に対してどれぐらいの割合で実現されたかを求めるためのモデルであり、末端条件確率モデルとして実績データである管理価格と末端価格との対応付けが商品毎に管理価格−末端価格管理テーブル１３において管理されている。ユーザによる末端条件確率モデルの選択操作では商品の指定がなされ、末端条件確率モデル設定部１５は指定された商品に該当する末端条件確率モデルを、後述の確率分布計算部１６が確率分布計算処理を行う上で参照対象とする末端条件確率モデルとして設定する。

確率分布計算部１６は、ユーザによるメニュー画面上の操作で指定された、最適化対象指標及び最適化条件に基づいて後述の確率分布計算処理を行う。尚、最適化対象指標とは最適化対象となる販売数量や貢献利益の期待値やｘシグマ点等の統計的に導出される期待効果であり、最適化条件とはその期待効果を最適とする条件である。以下では、最適化対象指標として、管理主体部、管理主体部を除く末端主体までの商流（流通部）及び商流全体の貢献利益の期待値、商品の販売数量の期待値が指定され、最適化条件として、それら最適化対象指標の値を最大化する条件が指定された場合を例に挙げて説明する。

例えば、需要予測モデル設定部１４及び末端条件確率モデル設定部１５において、商品ａの需要予測モデル及び末端条件確率モデルが設定された場合、確率分布計算部１６は、需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３から商品ａに該当するレコードを読み込み、商品ａに係る確率分布計算処理を行う。また、制約条件が入力された場合には、需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３からは制約条件を充足するレコードのみが読み込まれる。制約条件の一例として、管理価格及び末端価格の上下限等が挙げられ、この場合、確率分布計算部１６は、管理価格、末端価格が共にそれらの上下限の範囲内にあるレコードのみを読み込む。

ユーザによって最適化対象指標が「商流全体の貢献利益の期待値」、最適化条件が「最大化」と指定されると、確率分布計算部１６は商流全体の貢献利益の期待値を求めるべく、需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３の他に、コスト管理テーブル１２から商品ａに該当するレコードを読み込み、商品ａの各管理価格に対する商流全体の貢献利益の期待値を求め、当該期待値が最大となる管理価格を求める。

出力制御部１７は、最適化対象指標として「商流全体の貢献利益の期待値」、最適化条件として「最大化」が指定された場合には、確率分布計算部１６によって求められた商流全体の貢献利益の期待値を最大とする管理価格を、表示パネル上の画面表示でユーザに通知する。

図２は、本情報処理装置内のコンピュータシステムのハードウェア構成を概略的に示す図である。
図２に示すように、上記コンピュータシステム１２００は、ＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２，ＲＡＭ１２０３、キーボード（ＫＢ）１２０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）１２０５、表示パネル１９としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）１２１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）１２０６、ハードディスク（ＨＤ）１２１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）１２１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）１２０７、並びに、ネットワーク１２２０との接続のためのネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）１２０８が、システムバス１２０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。

ＣＰＵ１２０１は、ＲＯＭ１２０２或いはＨＤ１２１１等から情報を読み出すソフトウェアを実行することで、システムバス１２０４に接続された各構成部を統括的に制御し、後述する図３に示す処理等を実行する。

ＲＡＭ１２０３は、ＣＰＵ１２０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。ＫＢＣ１２０５は、ＫＢ１２０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。ＣＲＴＣ１２０６は、ＣＲＴ１２１０の表示を制御する。ＤＫＣ１２０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル及びネットワーク管理プログラムへのアクセスを制御する。ＮＩＣ１２０８は、ネットワーク１２２０を介する本情報処理装置とのデータ通信を制御する。

尚、図１における需要予測モデル設定部１４、末端条件確率モデル設定部１５、確率分布計算部１６及び出力制御部１７は、例えばＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２内のプログラムにより構成される。また、需要予測管理テーブル１１、コスト管理テーブル１２及び管理価格−末端価格管理テーブル１３は、例えばＲＡＭ１２０３やＨＤ１２１１の記録媒体内に構成される。

次に、本実施形態における情報処理装置の動作について図３を参照しながら説明する。図３は、情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。

先ず、需要予測モデル設定部１４は、ユーザによるメニュー画面上の操作によって、需要予測モデルが選択されたか否かを判断する（ステップＳ３１）。需要予測モデルが選択されていない場合には（ステップＳ３１／ｎｏ）、需要予測モデルが選択されるまで待機する。ユーザによって需要予測モデルが選択された場合（ステップＳ３１／ｙｅｓ）、需要予測モデル設定部１４は選択された需要予測モデルの設定処理を行う（ステップＳ３２）。ここでは、商品ａの需要予測モデルが選択されたものとする。

続いて、末端条件確率モデル設定部１５は、ユーザによる画面上の操作によって、末端条件確率モデルが選択されたか否かを判断する（ステップＳ３３）。末端条件確率モデルが選択されていない場合には（ステップＳ３１／ｎｏ）、末端条件確率モデルが選択されるまで待機する。ユーザによって末端条件確率モデルが選択された場合（ステップＳ３１／ｙｅｓ）、末端条件確率モデル設定部１５は選択された末端条件確率モデルの設定処理を行う（ステップＳ３４）。ここでは、商品ａの末端条件確率モデルが選択されたものとする。

続いて、確率分布計算部１６は、ユーザによる画面上の操作によって、最適化対象指標、最適化条件の指定操作があったか否かを判断する（ステップＳ３５）。ユーザによって最適化対象指標、最適化条件の指定操作があった場合（ステップＳ３５／ｙｅｓ）、確率分布計算部１６は、ステップＳ３６の確率分布計算処理に移行する。ここでは、選択された最適化対象指標が「商流全体の貢献利益の期待値」、最適化条件が「最大化」であるとする。

続いて、ステップＳ３６の確率分布計算部１６による確率分布計算処理に移行する。図４を参照しながら、確率分布計算部１６による確率分布計算処理を詳細に説明する。図４は、最適化対象指標として「商流全体の貢献利益の期待値」、最適化条件として「最大化」が指定された場合の図３のステップＳ３６を詳細に示すフローチャートである。

ステップＳ３６の確率分布計算処理では、ステップＳ３２及びステップＳ３４において商品ａの需要予測モデル及び末端条件確率モデルが設定されていることから、確率分布計算部１６は、需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３から商品ａに該当するレコードを読み込む（ステップＳ３６１ａ）。なお、最適化対象指標、最適化条件の指定入力とともに制約条件の入力があった場合には、制約条件を充足するレコードのみを需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３から読み込む。ここでは、制約条件として、管理価格の上下限４．６（万円）〜５．４（万円）、末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）が入力されたものとする。従って、確率分布計算部１６は、需要予測管理テーブル１１からは末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）を満たすレコードのみを読み込み、管理価格−末端価格管理テーブル１３からは管理価格の上下限４．６（万円）〜５．４（万円）、末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）の双方を満たすレコードのみを読み込む。

本実施形態において、需要予測管理テーブル１１から読み込まれた各末端価格に対する予測数量は、図５（ａ）〜図５（ｅ）に示すように次の値をとる。図７は、本例における末端価格に対する予測数量の関係を示す図である。

・末端価格５．４（万円）に対する予測数量＝９８（個）
・末端価格５．６（万円）に対する予測数量＝９７（個）
・末端価格５．８（万円）に対する予測数量＝９２（個）
・末端価格６．０（万円）に対する予測数量＝８０（個）
・末端価格６．２（万円）に対する予測数量＝５０（個）
・末端価格６．４（万円）に対する予測数量＝３０（個）
・末端価格６．６（万円）に対する予測数量＝１０（個）

続いて、確率分布計算部１６は、管理価格−末端価格管理テーブル１３から読み込んだレコードにおける管理価格毎の各末端価格の出現頻度の統計をとり、その統計値から末端価格の確率分布（生起確率）を求める（ステップＳ３６２ａ）。管理価格４．６（万円）の場合を例示すると、図５（ａ）に示すように各末端価格の確率分布は次のようになる。他の管理価格における確率分布は図５（ｂ）〜（ｅ）に示す通りである。

・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格５．４（万円）の生起確率＝０．２（２０％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格５．６（万円）の生起確率＝０．５５（５５％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格５．８（万円）の生起確率＝０．２（２０％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格６．０（万円）の生起確率＝０．０５０５（５％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格６．２（万円）の生起確率＝０（０％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格６．４（万円）の生起確率＝０（０％）
・管理価格４．６（万円）に対し、末端価格６．６（万円）の生起確率＝０（０％）

また、指定された最適化対象指標は商流全体の貢献利益の期待値であるため、確率分布計算部１６は、コスト管理テーブル１２から商品ａに該当するレコード（製造原価、流通コスト）を読み込み（ステップＳ３６３ａ）、管理価格毎に、各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの管理主体部及び流通部の貢献利益（メーカＣＭ、流通ＣＭ）を算出する（ステップＳ３６４ａ）。管理価格毎の各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益は、次のように管理価格から製造原価を減算することにより得られる（図５（ａ）〜（ｅ）参照）。

・管理価格４．６（万円）の場合
管理価格４．６（万円）−製造原価３．５（万円）＝商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）
・管理価格４．８（万円）の場合
管理価格４．８（万円）−製造原価３．５（万円）＝商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．３（万円）
・管理価格５．０（万円）の場合
管理価格５．０（万円）−製造原価３．５（万円）＝商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．５（万円）
・管理価格５．２（万円）の場合
管理価格５．２（万円）−製造原価３．５（万円）＝商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．７（万円）
・管理価格５．４（万円）の場合
管理価格５．４（万円）−製造原価３．５（万円）＝商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．９（万円）

また、管理価格毎の各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益は、次のように末端価格から管理価格及び流通コストを減算することにより得られる。以下では、管理価格４．６（万円）の場合のみを例示するが（図５（ａ）参照）、他の管理価格についても同様の方法で求められる（図５（ｂ）〜（ｅ）参照）。

・管理価格４．６（万円）、末端価格５．４（万円）の場合
末端価格５．４（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．３（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．６（万円）の場合
末端価格５．６（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．５（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．８（万円）の場合
末端価格５．８（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．７（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．０（万円）の場合
末端価格６．０（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．９（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．２（万円）の場合
末端価格６．２（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．１（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．４（万円）の場合
末端価格６．４（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．３（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．６（万円）の場合
末端価格６．６（万円）−（管理価格４．６（万円）＋流通コスト０．５（万円））＝商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．５（万円）

次に、確率分布計算部１６は、管理価格毎の各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの管理主体部及び流通部の貢献利益に、該当する予測数量を乗算することにより、管理価格毎の各末端価格に対応する管理主体部及び流通部の総貢献利益（メーカ総ＣＭ、流通総ＣＭ）を算出する（ステップＳ３６５ａ）。以下では、管理価格４．６（万円）の場合を例示するが（図５（ａ）参照）、他の管理価格における各末端価格に対応する管理主体部及び流通部の総貢献利益についても同様の方法で算出することができる（図５（ｂ）〜（ｅ）参照）。

・管理価格４．６（万円）、末端価格５．４（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量９８（個）＝管理主体部の総貢献利益１０７．８（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．６（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量９７（個）＝管理主体部の総貢献利益１０６．７（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．８（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量９２（個）＝管理主体部の総貢献利益１０１．２（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．０（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量８０（個）＝管理主体部の総貢献利益８８．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．２（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量５０（個）＝管理主体部の総貢献利益５５．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．４（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量３０（個）＝管理主体部の総貢献利益３３．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．６（万円）の場合
商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益１．１（万円）×予測数量１０（個）＝管理主体部の総貢献利益１０．０（万円）

・管理価格４．６（万円）、末端価格５．４（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．３（万円）×予測数量９８（個）＝流通部の総貢献利益２９．４（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．６（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．５（万円）×予測数量９７（個）＝流通部の総貢献利益４８．５（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．８（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．７（万円）×予測数量９２（個）＝流通部の総貢献利益６４．４（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．０（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益０．９（万円）×予測数量８０（個）＝流通部の総貢献利益７２．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．２（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．１（万円）×予測数量５０（個）＝流通部の総貢献利益５５．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．４（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．３（万円）×予測数量３０（個）＝流通部の総貢献利益３９．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．６（万円）の場合
商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益１．５（万円）×予測数量１０（個）＝流通部の総貢献利益１５．０（万円）

続いて、確率分布計算部１６は、管理価格毎の各末端価格に対応する商流全体の総貢献利益（総ＣＭ）を算出する（ステップＳ３６６ａ）。管理価格毎の各末端価格に対応する商流全体の総貢献利益は、次にように、該当する管理主体部と流通部との総貢献利益の和によって得られる。以下では、管理価格４．６（万円）の場合を例示するが（図５（ａ）参照）、他の管理価格についても同様の方法によって各末端価格に対応する商流全体の総貢献利益を算出することができる（図５（ｂ）〜（ｅ）参照）。

・管理価格４．６（万円）、末端価格５．４（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０７．８（万円）＋流通部の総貢献利益２９．４（万円）＝１３７．２（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．６（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０６．７（万円）＋流通部の総貢献利益４８．５（万円）＝１５５．２（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．８（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０１．２（万円）＋流通部の総貢献利益６４．４（万円）＝１６５．６（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．０（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益８８．０（万円）＋流通部の総貢献利益７２．０（万円）＝１６０．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．２（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益５５．０（万円）＋流通部の総貢献利益５５．０（万円）＝１１０．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．４（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益３３．０（万円）＋流通部の総貢献利益３９．０（万円）＝７２．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．６（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１１．０（万円）＋流通部の総貢献利益１５．０（万円）＝２６．０（万円）

以上から、管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益が求められる。図８に、管理価格５．０（万円）の場合（図５（ｃ）に対応）における各末端価格に対する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の関係を示す。なお、商流全体の総貢献利益は、商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益（メーカＣＭ）と商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益（流通ＣＭ）との和をとることにより、商品ａ一個当たりの商流全体の貢献利益を求め、商品ａ一個当たりの商流全体の貢献利益に該当する予測数量を乗算することによっても求めることができる。

続いて、確率分布計算部１６は、管理価格毎の各末端価格に対応する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値（期待貢献利益）を算出する（ステップＳ３６７ａ）。管理主体部の総貢献利益の期待値は、該当する管理主体部の総貢献利益に、同じく該当する生起確率を乗算し、集計することにより得られ、流通部の総貢献利益の期待値は、該当する流通部の総貢献利益に、同じく該当する生起確率を乗算し、集計することにより得られ、商流全体の総貢献利益の期待値は、該当する商流全体の総貢献利益に、同じく該当する生起確率を乗算し、集計することにより得られる。以下では、管理価格４．６（万円）の場合を例示するが（図５（ａ）参照）、他の管理価格についても同様の方法により、各末端価格に対応する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値を算出することができる（図５（ｂ）〜（ｅ）参照）。なお、商流全体の総貢献利益の期待は、対応する管理主体部の総貢献利益の期待値と流通部の総貢献利益の期待値との和をとることによっても得られる。

・管理価格４．６（万円）、末端価格５．４（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０７．８（万円）×０．２＝２１．５６（万円）
流通部の総貢献利益２９．４（万円）×０．２＝５．８８（万円）
商流全体の総貢献利益１３７．２（万円）×０．２＝２７．４４（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．６（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０６．８（万円）×０．５５＝５８．６８５（万円）
流通部の総貢献利益４８．５（万円）×０．５５＝２６．６７５（万円）
商流全体の総貢献利益１５５．２（万円）×０．５５＝８５．３６（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格５．８（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１０１．２（万円）×０．２＝２０．２４（万円）
流通部の総貢献利益６４．４（万円）×０．２＝１２．８８（万円）
商流全体の総貢献利益１６５．６（万円）×０．２＝３３．１２（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．０（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益８８．０（万円）×０．０５＝４．４（万円）
流通部の総貢献利益７２．０（万円）×０．０５＝３．６（万円）
商流全体の総貢献利益１６０．０（万円）×０．０５＝８．０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．２（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益５５．０（万円）×０＝０（万円）
流通部の総貢献利益５５．０（万円）×０＝０（万円）
商流全体の総貢献利益１１０．０（万円）×０＝０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．４（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益３３．０（万円）×０＝０（万円）
流通部の総貢献利益３９．０（万円）×０＝０（万円）
商流全体の総貢献利益７２．０（万円）×０＝０（万円）
・管理価格４．６（万円）、末端価格６．６（万円）の場合
管理主体部の総貢献利益１１．０（万円）×０＝０（万円）
流通部の総貢献利益１５．０（万円）×０＝０（万円）
商流全体の総貢献利益２６．０（万円）×０＝０（万円）

続いて、確率分布計算部１６は、図６に示すように、管理価格毎の管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値を算出する（ステップＳ３６８ａ）。以下では、管理価格４．６（万円）の場合を例示するが、同様の処理により他の管理価格についても管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値を算出することができる。図９に、各管理価格に対する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値（期待貢献利益）の関係を示す。

・管理主体部の総貢献利益の期待値
末端価格５．４（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益２１．５６（万円）＋末端価格５．６（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益５８．６８５（万円）＋末端価格５．８（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益２０．２４（万円）＋末端価格６．０（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益４．４（万円）＋末端価格６．２（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．４（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．６（万円）に対応する管理主体部の総貢献利益０（万円）＝管理主体部の総貢献利益の期待値１０４．８８５（万円）

・流通部の総貢献利益の期待値
末端価格５．４（万円）に対応する流通部の総貢献利益５．８８（万円）＋末端価格５．６（万円）に対応する流通部の総貢献利益２６．６７５（万円）＋末端価格５．８（万円）に対応する流通部の総貢献利益１２．８８（万円）＋末端価格６．０（万円）に対応する流通部の総貢献利益３．６（万円）＋末端価格６．２（万円）に対応する流通部の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．４（万円）に対応する流通部の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．６（万円）に対応する流通部の総貢献利益０（万円）＝流通部の総貢献利益の期待値４９．０３５（万円）

・商流全体の総貢献利益の期待値
末端価格５．４（万円）に対応する商流全体の総貢献利益２７．４４（万円）＋末端価格５．６（万円）に対応する商流全体の総貢献利益８５．３６（万円）＋末端価格５．８（万円）に対応する商流全体の総貢献利益３３．１２（万円）＋末端価格６．０（万円）に対応する商流全体の総貢献利益８．０（万円）＋末端価格６．２（万円）に対応する商流全体の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．４（万円）に対応する商流全体の総貢献利益０（万円）＋末端価格６．６（万円）に対応する商流全体の総貢献利益０（万円）＝商流全体の総貢献利益の期待値１５３．９２（万円）

ここで、ユーザにより指定された最適化条件は「最大化」であったため、図６に示すように、商流全体の総貢献利益の期待値の値が最も大きい管理価格は、管理価格４．８（万円）である。従って、確率分布計算部１６は、最も高い値をとる商流全体の総貢献利益の期待値に対応する管理価格４．８（万円）を、最適化条件を満たす解として選択する。出力制御部１７は、確率分布計算部１６によって最適化条件を満たす解として選択された管理価格４．８（万円）、及び、管理価格４．８（万円）に対応する商流全体の総貢献利益等を表示パネル上に表示させる。

なお、表示パネル上での表示事項としては、最適化条件を満たす解である管理価格及び当該管理価格に対応する商流全体の総貢献利益に限らず、図５に示す各項目（末端価格、メーカＣＭ、流通ＣＭ、予測数量、メーカ総ＣＭ、流通総ＣＭ、総ＣＭ、分布確率、メーカ（メーカ総ＣＭｘ生起確率）、流通（流通総ＣＭｘ生起確率））の任意の項目や、商流全体の総貢献利益の分散値、ｘシグマ点等の、派生する統計情報を表示パネル上に表示させてもよい。

上記のように、本実施形態によれば、多段階商流における管理価格毎の期待効果（上記の例では、商流全体の総貢献利益の期待値）を算出し、それらの期待効果のうち指定された最適化条件を満たす管理価格が解として選択、表示されるので、ユーザは、表示された管理価格を参考にして多段階商流における管理主体の販売条件（管理条件）を計画することが可能となる。

次に、本実施形態に係る情報処理装置の他の動作例を説明する。本動作例は、上述した動作例と図３のステップＳ３６の動作が異なり、図１３に本動作例における図３のステップＳ３６の詳細を示す。尚、本動作例における図３のステップＳ３２、ステップＳ３４では、上述した動作例と同様に、商品ａの需要予測モデル、商品ａの末端条件確率モデルが選択されたものとする。

ステップＳ３２及びステップＳ３４において商品ａの需要予測モデル及び末端条件確率モデルが設定されていることから、確率分布計算部１５は、需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３から商品ａに該当するレコードを読み込む（ステップＳ３６１ｂ）。なお、最適化対象指標、最適化条件の指定入力とともに制約条件の入力があった場合には、制約条件を充足するレコードのみを需要予測管理テーブル１１及び管理価格−末端価格管理テーブル１３から読み込む。ここでは、上述した動作例と同様に、制約条件として管理価格の上下限４．６（万円）〜５．４（万円）、末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）が入力されたものとする。従って、確率分布計算部１６は、需要予測管理テーブル１１からは末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）を満たすレコードのみを読み込み、管理価格−末端価格管理テーブル１３からは管理価格の上下限４．６（万円）〜５．４（万円）、末端価格の上下限５．４（万円）〜６．６（万円）の双方を満たすレコードのみを読み込む。

本動作例においても、図１４−１（ａ）〜（ｅ）に示すように、需要予測管理テーブル１１から読み込まれた各末端価格に対する予測数量は、図５に示す値と同じ値をとる。続いて、確率分布計算部１６は、管理価格−末端価格管理テーブル１３から読み込んだレコードにおける管理価格毎の各末端価格の出現頻度の統計をとり、その統計値から末端価格の確率分布を求める（ステップＳ３６２ｂ）。本動作例においても、図１４−１（ａ）〜（ｅ）に示すように、各末端価格の確率分布は図５に示す値と同じ値をとる。

ここで、本動作例において指定された最適化対象指標が「商流における予測需要（予測数量）の期待値（期待数量）」又は「商流全体の総貢献利益の期待値」であるとする。確率分布計算部１６は、末端条件毎に、対応する予測数量と生起確率とを乗算することにより、各末端条件に対応する期待数量を管理条件毎に算出する（ステップＳ３６３ｂ）。

続いて、確率分布計算部１６は、各末端条件に対応する期待数量を集計することによって、各管理価格の期待数量を算出する（ステップＳ３６４ｂ）。

続いて、確率分布計算部１６は、コスト管理テーブル１２から商品ａに該当する（製造原価、流通コスト）を読み込み（ステップＳ３６５ｂ）。管理価格毎に、各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの管理主体部及び流通部の貢献利益（メーカＣＭ、流通ＣＭ）を算出する（ステップＳ３６６ｂ）。管理価格毎の各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益は、管理価格から製造原価を減算することにより得られ（図１４−２（ａ）〜（ｅ）参照）、管理価格毎の各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益は、末端価格から管理価格及び流通コストを減算することにより得られる（図１４−２（ａ）〜（ｅ）参照）。

続いて、確率分布計算部１６は、商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益と商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益とを加算することにより、各末端価格に対応する商品ａ一個当たりの商流全体の貢献利益（商流ＣＭ）を求める（ステップＳ３６７ｂ）。

続いて、確率分布計算部１６は、各末端価格に対応する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値（メーカ総ＣＭ、流通総ＣＭ、総ＣＭ）を算出する（ステップＳ３６８ｂ）。即ち、確率分布計算部１６は、商品ａ一個当たりの管理主体部の貢献利益と期待数量とを乗算することにより、各末端価格に対応する管理主体部の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出し、商品ａ一個当たりの流通部の貢献利益と期待数量とを乗算することにより、各末端条件に対応する流通部の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出し、商品ａ一個当たりの商流全体の貢献利益と期待数量とを乗算することにより、各末端条件に対応する商流全体の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出する。

続いて、確率分布計算部１６は、管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出する（ステップＳ３６９ｂ）。即ち、確率分布計算部１６は、各末端価格に対応する管理主体部の総貢献利益の期待値を集計することによって、管理主体部の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出し、各末端価格に対応する流通部の総貢献利益の期待値を集計することによって、流通部の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出し、各末端価格に対応する商流全体の総貢献利益の期待値を集計することによって、商流全体の総貢献利益の期待値を管理価格毎に算出する。

ここで、ユーザにより指定された最適化対象指標は「商流における予測需要の期待値」又は「商流全体の総貢献利益の期待値」、最適化条件は「最大化」であったため、図１４−２に示すように、商流における予測需要の期待値（期待数量）が最大となる管理価格は、管理価格４．６（万円）であり、商流全体の総貢献利益の期待値が最大となる管理価格は、管理価格４．８（万円）である。従って、確率分布計算部１６は、商流における予測需要の期待値の最大値に対応する管理価格４．６（万円）、及び、商流全体の総貢献利益の期待値の最大値に対応する管理価格４．８（万円）を、最適化条件を満たす解として選択する。

出力制御部１７は、管理価格４．６（万円）及び管理価格４．６（万円）に対応する商流における予測需要の期待値９５．３５（個）、管理価格４．８（万円）及び管理価格４．８（万円）に対応する商流全体の総貢献利益の期待値１６０．１４（万円）を夫々対応付けて表示パネル上に表示させる。なお、本動作例においても、上述した動作例と同様に、図１４−２に示す項目のうち任意の項目に該当する情報を併せて表示パネルに表示させてもよい。

上記の動作例によれば、指定された複数の最適化対象指標（商流全体の総貢献利益の期待値及び販売数量）に対応する管理価格毎の期待効果（上記の例では、商流全体の総貢献利益の期待値）を算出し、上記複数の最適化対象指標夫々に対応した最適化条件を満たす管理価格が解として選択、表示される。従って、ユーザは双方の解を参考にして多段階商流における管理主体の販売条件（管理条件）を計画することが可能となる。

また、本情報処理装置に適用可能な最適化対象指標の他の例として、商流全体の総貢献利益の累積分布確率等が挙げられる。この場合、情報処理装置は上記と同様の処理により管理価格毎の各末端価格に対応する商流全体の総貢献利益を求め、求めた商流全体の総貢献利益を管理価格毎に昇順に並べ、その順序で該当する分布確率を累積加算していく。図１０は、商流全体の総貢献利益を昇順で並べ、並べた順序で５（万円）毎に分布確率を累積した結果（累積分布確率）を管理価格毎に示している。図１１に、商流全体の総貢献利益に対する各管理価格の累積分布確率の関係を示す。この場合の最適化条件としては、ユーザが指定する総貢献利益に対応する累積分布確率の最大化等が挙げられる。この場合、確率分布計算部１６は、指定された総貢献利益に対応する累積分布確率が最大となる管理価格を、最適化条件を満たす解として選択することになる。

上記説明では、最適化対象指標として、商流全体の総貢献利益の期待値、商流における販売数量及び商流全体の総貢献利益の累積分布確率を例示したが、本情報処理装置では更に他の最適化対象指標を指定することが可能である。最適化対象指標においては大きく分けて目的変数と最適化対象とを指定することができる。指定可能な目的変数としては上記の例では販売数量及び貢献利益であり、その他には、営業利益及び販促費売上比率等を指定することが可能である。また、指定可能な最適化対象としては上記の例では期待値及び累積分布確率であり、その他には、目的変数の最頻値及び目的関数が一定条件を満たす確率等を指定することが可能である。本情報処理装置では、これらの目的変数と最適化対象との組合せを最適化対象指標として指定することが可能である。さらに、上記説明では、需要予測モデルに離散モデル、末端価格確率モデルに離散確率モデルを用いているが、ともに特定の関数型に基づいた連続モデルの利用も可能である。

更に、本実施形態においては、図５及び図１４−２に示すように、商流全体の総貢献利益の期待値の他、管理主体部及び流通部の総貢献利益の期待値も算出可能である。上記では、最適化対象指標で「商流全体の総貢献利益の期待値」が指定されたため、商流全体の総貢献利益の期待値を最適化する動作を説明したが、管理主体部又は流通部の総貢献利益の期待値を最適化対象指標で指定してもよい。この場合、本情報処理装置は、指定された管理主体部又は流通部の総貢献利益の期待値を管理価格毎に求め、そのうちで最適化な解を選択する。このように、本実施形態によれば、商流全体に限らず、商流の一部（管理主体部、流通部）における期待効果を最適化することも可能である。

また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ(基本システム或いはオペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 情報処理装置内のコンピュータシステムのハードウェア構成を概略的に示す図である。 情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 最適化対象指標として商流全体の貢献利益の期待値、最適化条件として最大化が指定された場合の図３のステップＳ３６を詳細に示すフローチャートである。 各末端価格に対する諸算出結果を管理価格毎に示す図である。 管理価格毎の管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値の算出結果を示す図である。 末端価格に対する予測数量の関係を示す図である。 一管理価格における各末端価格に対する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の関係を示す図である。 各管理価格に対する管理主体部、流通部及び商流全体の総貢献利益の期待値の関係を示す図である。 商流全体の総貢献利益を昇順で並べ、並べた順序で５（万円）毎に分布確率を累積した結果（累積分布確率）を管理価格毎に示す図である。 商流全体の総貢献利益に対する各管理価格における累積分布確率の関係を示す図である。 多段階商流の一例を模式的に示す図である。 図３におけるステップＳ３６の他の動作例を示すフローチャートである。 各末端価格に対する諸算出結果を管理価格毎に示す図である。 各末端価格に対する諸算出結果を管理価格毎に示す図である。

符号の説明

１１：需要予測管理テーブル
１２：コスト管理テーブル
１３：管理価格−末端価格管理テーブル
１４：需要予測モデル設定部
１５：末端条件確率モデル設定部
１６：確率分布計算部
１７：出力制御部

Claims (34)

1. 多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、
   前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、
   前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する予測需要と前記各末端条件に対応する実現頻度とを乗算することにより、前記管理条件毎の前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を算出し、前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体における前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出手段と、
   前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出する利益算出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第２の期待効果算出手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記利益算出手段は、前記管理条件である管理価格から前記商品の製造原価を減算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する主体までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記末端条件である末端価格から前記管理価格及び前記商品の流通コストを減算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益とを加算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第２の期待効果算出手段は、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第２の期待効果算出手段による利益に係る期待効果の算出対象として、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果、前記管理主体部の利益に係る期待効果、及び、前記流通部の利益に係る期待効果のうち少なくとも何れか一つを指定する算出対象指定手段を更に有し、
   前記第２の期待効果算出手段は、前記算出対象指定手段による指定内容に対応する利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、
   前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、
   前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する条件までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出する利益算出手段と、
   前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記多段階商流全体における利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する期待効果算出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
7. 前記利益算出手段は、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益と前記各末端条件に対応する前記流通部の利益とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記期待効果算出手段は、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益の期待効果を算出し、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を集計することにより、前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項６又は７に記載の情報処理装置。
9. 前記期待効果算出手段は、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益と前記各末端条件に対応する実現頻度とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益と前記各末端条件に対応する実現頻度とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記期待効果算出手段は、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記期待効果算出手段による利益に係る期待効果の算出対象として、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果、前記管理主体部の利益に係る期待効果、及び、前記流通部の利益に係る期待効果のうち少なくとも何れか一つを指定する算出対象指定手段を更に有し、
    前記期待効果算出手段は、前記算出対象指定手段による指定内容に対応する利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置による情報処理方法であって、
    予測需要設定手段が、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定ステップと、
    実現頻度算出手段が、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出ステップと、
    第１の期待効果算出手段が、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する予測需要と前記各末端条件に対応する実現頻度とを乗算することにより、前記管理条件毎の前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を算出し、前記各末端条件に対応する前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体における前記予測需要に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出ステップと、
    利益算出手段が、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出する利益算出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
13. 第２の期待効果算出手段が、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第２の期待効果算出ステップを更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理方法。
14. 前記利益算出ステップでは、前記管理条件である管理価格から前記商品の製造原価を減算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する主体までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記末端条件である末端価格から前記管理価格及び前記商品の流通コストを減算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益とを加算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
15. 前記第２の期待効果算出ステップでは、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記予測需要に係る期待効果とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１４に記載の情報処理方法。
16. 算出対象指定手段が、前記第２の期待効果算出ステップによる利益に係る期待効果の算出対象として、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果、前記管理主体部の利益に係る期待効果、及び、前記流通部の利益に係る期待効果のうち少なくとも何れか一つを指定する算出対象指定ステップを更に含み、
    前記第２の期待効果算出ステップでは、前記算出対象指定ステップによる指定内容に対応する利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
17. 情報処理装置による情報処理方法であって、
    予測需要設定手段が、多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定ステップと、
    実現頻度算出手段が、前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出ステップと、
    利益算出手段が、前記多段階商流における前記管理条件、前記末端条件、並びに、前記商品の製造原価及び流通コストを記憶部より読み込み、前記各末端条件に対応する前記管理主体から前記管理主体が前記管理条件を設定する条件までを含む部分である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記各末端条件に対応する前記多段階商流より前記管理主体部を除く部分である流通部の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と、前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出する利益算出ステップと、
    期待効果算出手段が、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記多段階商流全体における利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する期待効果算出ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
18. 前記利益算出ステップでは、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する予測需要とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益を前記管理条件毎に算出し、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益と前記各末端条件に対応する前記流通部の利益とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１７に記載の情報処理方法。
19. 前記期待効果算出ステップは、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する実現頻度と前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益の期待効果を算出し、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体における利益を集計することにより、前記多段階商流全体における利益を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１７又は１８に記載の情報処理方法。
20. 前記期待効果算出ステップでは、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益と前記各末端条件に対応する実現頻度とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎の、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益と前記各末端条件に対応する実現頻度とに基づいて、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項１７乃至１９の何れか１項に記載の情報処理方法。
21. 前記期待効果算出ステップでは、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出し、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項２０に記載の情報処理方法。
22. 前記期待効果算出ステップによる利益に係る期待効果の算出対象として、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果、前記管理主体部の利益に係る期待効果、及び、前記流通部の利益に係る期待効果のうち少なくとも何れか一つを指定する算出対象指定ステップを更に含み、
    前記期待効果算出ステップでは、前記算出対象指定ステップによる指定内容に対応する利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出することを特徴とする請求項２０に記載の情報処理方法。
23. 請求項１乃至１１の何れか１項に記載の情報処理装置の機能をコンピュータに実行させるためのプログラム。
24. 請求項１２乃至２２の何れか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
25. 多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、
    前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件、及び、前記末端主体による前記商品の販売に係る一又は複数の末端条件を取得する第１の取得手段と、
    前記管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、
    前記商品の製造原価及び流通コストを取得する第２の取得手段と、
    前記各管理条件と前記商品の製造原価とに基づいて、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記管理主体又は前記管理主体を含む主体群である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を算出するとともに、前記各末端条件、前記商品の流通コスト及び前記各管理条件に基づいて、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記末端主体又は前記末端主体を含む主体群である流通部の前記商品一つ当たりの利益を算出する第１の利益算出手段と、
    前記管理条件毎に、前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益に対して前記各末端条件に対応する前記商品の予測需要を乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益を前記管理条件毎に算出するとともに、前記管理条件毎に、前記流通部の前記商品一つ当たりの利益に対して前記各末端条件に対応する前記商品の予測需要を乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益を前記管理条件毎に算出する第２の利益算出手段と、
    前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益と、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益とを加算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益を前記管理条件毎に算出する第３の利益算出手段と、
    前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に対して前記末端条件夫々の実現頻度を乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
26. 前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理条件毎の前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を算出する第２の期待効果算出手段を更に有することを特徴とする請求項２５に記載の情報処理装置。
27. 前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に対して前記末端条件夫々の実現頻度を乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第３の期待効果算出手段と、
    前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に対して前記末端条件夫々の実現頻度を乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第４の期待効果算出手段とを更に有することを特徴とする請求項２６に記載の情報処理装置。
28. 前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理条件毎の前記管理主体部の利益に係る期待効果を算出する第５の期待効果算出手段と、
    前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理条件毎の前記流通部の利益に係る期待効果を算出する第６の期待効果算出手段とを更に有することを特徴とする請求項２７に記載の情報処理装置。
29. 前記多段階商流全体、前記管理主体部及び前記流通部のうちの少なくとも何れか一つを期待効果の算出対象として指定する算出対象指定手段を更に有し、
    前記算出対象指定手段により指定された算出対象の利益に係る期待効果を算出することを特徴とする請求項２８に記載の情報処理装置。
30. 多段階商流における末端主体による商品の販売に係る一又は複数の末端条件夫々に対して前記商品の予測需要を設定する予測需要設定手段と、
    前記多段階商流における管理主体による前記商品の販売に係る一又は複数の管理条件、及び、前記末端主体による前記商品の販売に係る一又は複数の末端条件を取得する第１の取得手段と、
    前記管理条件毎に、該当する管理条件に対する前記末端条件夫々の実現頻度を算出する実現頻度算出手段と、
    前記管理条件毎に、前記各末端条件の前記商品の予測需要と実現頻度とを乗算することにより、前記各末端条件に対応する予測需要に係る期待効果である期待数量を前記管理条件毎に算出する第１の期待数量算出手段と、
    前記各末端条件に対応する期待数量を前記管理条件毎に集計することにより、前記各管理条件の期待数量を算出する第２の期待数量算出手段と、
    前記商品の製造原価及び流通コストを取得する第２の取得手段と、
    前記各管理条件と前記商品の製造原価とに基づいて、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記管理主体又は前記管理主体を含む主体群である管理主体部の前記商品一つ当たりの利益を算出するとともに、前記各末端条件、前記商品の流通コスト及び前記各管理条件に基づいて、前記管理条件毎に前記各末端条件に対応する前記末端主体又は前記末端主体を含む主体群である流通部の前記商品一つ当たりの利益を算出する第１の利益算出手段と、
    前記管理条件毎に、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記流通部の前記商品一つ当たりの利益とを加算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益を前記管理条件毎に算出する第２の利益算出手段と、
    前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する期待数量とを前記管理条件毎に乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第１の期待効果算出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
31. 前記各末端条件に対応する前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記多段階商流全体の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第２の期待効果算出手段を更に有することを特徴とする請求項３０に記載の情報処理装置。
32. 前記各末端条件に対応する前記管理主体部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する期待数量とを前記管理条件毎に乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第３の期待効果算出手段と、
    前記各末端条件に対応する前記流通部の前記商品一つ当たりの利益と前記各末端条件に対応する期待数量とを前記管理条件毎に乗算することにより、前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第４の期待効果算出手段とを更に有することを特徴とする請求項３０又は３１に記載の情報処理装置。
33. 前記各末端条件に対応する前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記管理主体部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第５の期待効果算出手段と、
    前記各末端条件に対応する前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に集計することにより、前記流通部の利益に係る期待効果を前記管理条件毎に算出する第６の期待効果算出手段とを更に有することを特徴とする請求項３２に記載の情報処理装置。
34. 前記多段階商流、前記管理主体部及び前記流通部のうちの少なくとも何れか一つを期待効果の算出対象として指定する算出対象指定手段を更に有し、
    前記算出対象指定手段により指定された算出対象の利益に係る期待効果を算出することを特徴とする請求項３３に記載の情報処理装置。

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