JP5125552B2 - 在庫管理装置、その在庫管理方法、そのためのコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、商品流通システムにおける上流側の事業者によって下流側の複数の店舗にそれぞれ分配されるべき商品の所定単位の在庫を一括管理する在庫管理装置、その在庫管理方法、そのためのコンピュータプログラム、に関する。

店舗で商品を販売する際、商品の品揃えは店舗において最も重要な基本的要素である。商品の売り切れや欠品が生じていると、顧客は大きな失望感にかられ、店舗に対する不満を感じる。また、商品の売り切れや欠品により、商品の販売の機会を失うことは、店舗にとっても損失である。

一方、商品の欠品を防ごうとするあまり、商品が売れ残り、型遅れ・型落ちになることがある。また、長期間の在庫放置で商品に多少の難が出てしまうことがある。売り上げの向上のためには、このような商品のデッドストックの解消も店舗において重要な課題である。

現在、店舗間において、商品の在庫情報を管理することにより、商品の在庫切れをなくして即時販売を実現する技術が提案されている（特許文献１参照）。
特開２００４−２９５３６９号公報

しかしながら、上記文献記載の技術は、以下の点で改善の余地を有していた。

上記文献記載の技術によれば、商品を在庫にしている店舗を提示して、顧客が当該商品を予約することを可能としている。これにより、実質的な在庫切れをなくし、自店舗における即時販売を可能とする。そのため、商品の欠品が発生することを現実に解決しておらず、その場で商品を取得したいという顧客のニーズに答えることはできない。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、各店舗に最適量の在庫を用意して、商品の品切れを防止し、商品の売り上げ促進を図ることを可能とする在庫管理装置、その在庫管理方法、そのためのコンピュータプログラム、を提供するものである。

本発明によれば、下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者により入荷された所定単位の商品の入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫記憶手段と、
所定期間ごとの商品の出荷数を店舗ごとに受け付ける受付手段と、
受け付けた出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の出荷数の比を求めて、所定期間に出荷された商品の出荷構成比を算出する出荷処理手段と、
記憶された分配構成比と、算出された出荷構成比とを加重平均の演算をし、演算の結果から、将来の所定期間に出荷される商品の在庫構成比を取得する演算手段と、
を備えることを特徴とする在庫管理装置
が提供される。

また、本発明によれば、下流側の複数の店舗に出荷させるため上流側の事業者が入荷した所定単位の商品の入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶するステップと、
所定期間ごとの商品の出荷数を店舗ごとに受け付けるステップと、
受け付けた出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の出荷数の比を求めて、所定期間に出荷された商品の出荷構成比を算出するステップと、
記憶された分配構成比と、算出された出荷構成比とを加重平均の演算をし、演算の結果から、将来の所定期間に出荷される商品の在庫構成比を取得するステップと、
を含むことを特徴とする在庫管理方法
が提供される。

さらに、本発明によれば、下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者により入荷された所定単位の商品の入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫記憶処理と、
所定期間ごとの商品の出荷数を店舗ごとに受け付ける受付処理と、
受け付けた出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の出荷数の比を求めて、所定期間に出荷された商品の出荷構成比を算出する出荷処理と、
記憶された分配構成比と、算出された出荷構成比とを加重平均の演算をし、演算の結果から、将来の所定期間に出荷される商品の在庫構成比を取得する演算処理と、
を在庫管理装置に実行させるためのコンピュータプログラム
が提供される。

なお、本発明の各種の構成要素は、その機能を実現するように形成されていればよく、例えば、所定の機能を発揮する専用のハードウェア、所定の機能がコンピュータプログラムにより付与されたデータ処理装置、コンピュータプログラムによりデータ処理装置に実現された所定の機能、これらの任意の組み合わせ、等として実現することができる。

また、本発明の各種の構成要素は、個々に独立した存在である必要もなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でよい。

また、本発明の在庫管理方法には複数の工程を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の工程を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の在庫管理方法を実施するときには、その複数の工程の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。

さらに、本発明の在庫管理方法の複数の工程は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある工程の実行中に他の工程が発生すること、ある工程の実行タイミングと他の工程の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。

また、本発明で云う在庫管理装置は、コンピュータプログラムを読み取って対応するデータ処理を実行できるように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ユニット、等の汎用デバイスで構築されたハードウェア、所定のデータ処理を実行するように構築された専用の論理回路、これらの組み合わせ、等として実施することができる。

なお、本発明でコンピュータプログラムに対応した各種動作をデータ処理装置に実行させることは、各種デバイスをデータ処理装置に動作制御させることなども意味している。

例えば、在庫管理装置に各種データを記憶させることは、データ処理装置に固定されているＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の情報記憶媒体にＣＰＵが各種データを格納すること、データ処理装置に交換自在に装填されているＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）等の情報記憶媒体にＣＰＵがＣＤドライブで各種データを格納すること、等でよい。

本発明によれば、各店舗に最適量の商品の在庫を用意して、商品の品切れを防止し、商品の売り上げ促進を図ることができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

本実施形態は、複数の店舗２０で販売する商品の在庫を一括管理し、商品の需要予測をする在庫管理装置１００である。

図１は、本実施形態の在庫管理装置１００の論理構造を示す模式的なブロック図である。在庫管理装置１００は、下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者（センター）により入荷された所定単位の商品の入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫データベース１０１と、所定期間ごとの商品の出荷数（販売数）を店舗ごとに受け付ける受付部１０７と、受け付けた出荷数（販売数）を総計し、得られた総出荷数（総販売数）に対する各店舗の出荷数（販売数）の比を求めて、所定期間に出荷された商品の出荷構成比（販売構成比）を算出する販売処理部１０３と、記憶された分配構成比と、算出された出荷構成比（販売構成比）とを加重平均の演算をし、演算の結果から、将来の所定期間に販売される商品の在庫構成比を取得する商品分配演算部１０５と、を備える。

具体的には、在庫管理装置１００は、在庫データベース１０１と、販売処理部１０３と、商品分配演算部１０５と、受付部１０７と、販売成績データベース１０９とを備える。本実施形態において、「所定単位」として、ＳＫＵを例にあげて説明する。また、本実施形態において、「所定期間」は１週間、「将来の所定期間」は次の1週間を例に挙げて説明する。

図２は、在庫管理装置１００が接続しているネットワークシステムの構成を示す図である。在庫管理装置１００は、センター１０に備えられ、ネットワーク１を介して店舗２０の店舗端末２００（図２では、「端末」と図示）と接続されている。店舗端末２００は、一般的なパーソナルコンピュータを用いることができる。店員は店舗端末２００を操作し、１週間で販売された商品の販売数を入力する。

店舗２０は、商品を顧客に販売するもの、または、サービスを顧客に提供するものであればどのようなものであってもよい。店舗２０は、在庫管理装置１００を備えるセンター１０で一括管理されている。本実施形態においては、店舗２０として、服飾店を例に挙げ、センター１０を店舗２０に服飾品を提供する問屋として、以下、具体的に説明する。

店舗２０において販売される商品として、シャツ、スカート、パンツ、ジャケット、トレーナー等の衣服、靴、マフラー、帽子、指輪、ネックレス、等の装飾品を例示することができる。商品は、ＳＫＵ（Ｓｔｏｃｋ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とよばれる単位ごとに管理される。ＳＫＵとは、在庫管理する商品単位である。これを「単品」と呼ぶこともある。また、ＳＫＵコード、単品コードと呼ぶこともある。例えば、サイズがＳ、Ｍ、Ｌ、ＸＬとある商品「Ｔシャツ」の在庫管理をするとき、サイズごとに在庫や販売数が管理されることとなる。たとえば、「ＴシャツＳサイズ」で１ＳＫＵとなる。

在庫データベース１０１は、入荷された商品の数（入荷数）を記憶する。入荷された商品は、任意に店舗２０に分配され、分配された商品数は店舗毎に記憶される。また、在庫データベース１０１は、式１に基づいて算出された商品の分配構成比を記憶する。

入荷数は、在庫管理装置１００で管理される各店舗の在庫数の総計であってもよい。このとき、分配数は、各店舗における現状の在庫数（前週の販売終了時の在庫数）を示すこととなる。また、分配数は、各店舗における現状の在庫数（前週の販売終了時の在庫数）と、在庫補充のため、入荷した商品の数量（補充数）とを足し合わせたものであってもよい。つまり、本実施形態において、分配数は、各店舗における販売前の在庫数であり、入荷数は、各店舗における販売前の在庫数の総計であればよい。

在庫データベース１０１は、下流側の複数の店舗２０に販売させるため上流側のセンター１０が入荷した商品のＳＫＵ別入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する。また、受付部１０７は、店舗２０ごとに１週間に販売される商品の販売数を受け付ける。

図５は、在庫データベース１０１に記憶されるデータ構造の一例を示す図である。図５の例では、在庫管理装置１００で管理される商品（翼Ｔシャツ）の週単位の総在庫数が記憶されている。また、図５の例では、在庫管理装置１００で管理される商品（翼Ｔシャツ）の総在庫数がＳＫＵ別（Ｓサイズ、Ｍサイズ、Ｌサイズ、ＸＬサイズ）で記憶されている。

図６もまた、在庫データベース１０１に記憶されるデータ構造の一例を示す図である。図６の例では、５月第４週の販売前の翼ＴシャツのＳサイズの在庫数が店舗ごとに記憶されている。図６の例では、センター１０が管理する店舗２０として、渋谷店、新宿店、横浜店および梅田店が例示されている。

図７もまた、在庫データベース１０１に記憶されるデータ構造の一例を示す図である。図７の例では、５月第４週の販売前の翼ＴシャツのＳサイズの分配構成比が示されている。分配構成比の算出は、図６で示す５月第４週の販売前における総在庫数を式１の入荷数に代入し、図６に示す各店舗の在庫数を式１の分配数に代入することによって行われる。

各店舗２０は、ネットワーク１を介して、１週間の販売数をＳＫＵごとに在庫管理装置１００に送信する。受付部１０７は、各店舗２０の店舗端末２００から販売数をＳＫＵごとに受け付けると、店舗２０の識別情報と、ＳＫＵごとの販売数とを対応づけて販売成績データベース１０９に記憶する。在庫管理装置１００は管理するすべての店舗２０から、１週間の商品の販売数を受け付けると、ＳＫＵごとに販売数を集計する。

図８は、販売成績データベース１０９に記憶されるデータ構造の一例を示す図である。図８は、販売成績データベース１０９に記憶された５月第４週に販売された翼ＴシャツＳサイズの販売数を示している。たとえば、渋谷店は、自身の店舗に備えられた店舗端末２００を利用し、ネットワーク１を介して、５月第４週の翼ＴシャツのＳサイズの販売数（４６）を在庫管理装置１００に送信する。受付部１０７は、渋谷店の店舗端末２００から翼ＴシャツのＳサイズの販売数（４６）を受け付けると、渋谷店を示す識別情報と、４６とを対応づけて５月第４週の販売数として、販売成績データベース１０９に記憶する。また、在庫管理装置１００は管理する新宿店、横浜店および梅田店から、５月第４週の翼ＴシャツのＳサイズの販売数を受け付けると、翼ＴシャツのＳサイズの５月第４週の総販売数を算出する。その結果、図８で示すように、５月第４週の総販売数は、１１５と算出される。

販売処理部１０３は、受け付けた販売数を総計し、得られた総販売数に対する各店舗の販売数の比を求めて、１週間に販売された商品の販売構成比を算出する。具体的には、販売処理部１０３は、式２に従って、販売成績データベース１０９に記憶された各店舗の販売数から、1週間の販売構成比を算出する。たとえば、図８の例を用いて、販売構成比を計算するときは、式２の「販売数」に各店舗の販売数が代入され、「全販売数」に総販売数（１１５）が代入される。

図９は、販売成績データベース１０９に記憶されるデータ構造の一例である。図９では、５月第４週の各店舗間の販売構成比が示されている。

商品分配演算部１０５は、記憶された分配構成比と、算出された販売構成比とを加重平均の演算をし、演算の結果から、翌週に販売される商品の在庫構成比を取得する。具体的には、商品分配演算部１０５は、入荷された商品の分配構成比と、取得された販売構成比との加重平均を演算し、次週に販売するための商品の在庫構成比を算出する。在庫構成比は、式３に基づき算出される。たとえば、商品分配演算部１０５は、図７で示す分配構成比と、図９で示す販売構成比とを用いて、５月第５週に販売するための翼ＴシャツＳサイズの在庫構成比を算出する。式３において、ｘは、０．５以上とするとより好ましい。また、ｘの上限は、１より小さければ特に規定されないが、たとえば、０．９以下とすることができる。

在庫構成比（％）＝［各店舗の分配構成比×ｘ］＋［各店舗の販売構成比×（１−ｘ）］（式３）

分配構成比が、前週までの商品の需要予測が考慮されているとき、分配構成比の加重を高くすることにより、過去の販売実績を重点的に反映させることができる。一方、週によって商品の販売数は一定であることは少なく、特に売れる数量が少ない商品は変動誤差が大きい。そのため、前週の販売構成比は考慮にいれるものの、加重は少なくすることが好ましい。したがって、加重平均は、分配構成比の重みを販売構成比の重みよりも高くして演算するとよい。具体的には、式３において、ｘは０．５以上とするとよい。こうすることにより、より精度の高い需要予測が可能となる。

算出された結果は、在庫データベース１０１に記憶される。図１０は、在庫データベース１０１に記憶されるデータ構造の一例である。図１０では、５月第５週に販売するための翼ＴシャツＳサイズの在庫構成比の算出結果が示されている。この例では、式３のｘを０．７として演算した結果を示している。たとえば、渋谷店の結果は、５月第４週の分配構成比３７．５％と、５月第４週の販売構成比４０．０％を式３に代入して、以下のように求められる。［３７．５％×０．７］＋［４０．０％×（１−０．７）］＝３８．２５％。小数点第２位は切り上げるため、「３８．３％」という結果が得られる。

受付部１０７は、次週に販売される商品の予測在庫数を受け付ける。商品分配演算部１０５は、受け付けた予測在庫数に在庫構成比を乗じることにより、商品のＳＫＵ別の再分配数を店舗２０ごとに算出する。予測在庫数は、直近の実績から予測することが可能である。たとえば、予測在庫数は、図５で示す総在庫数から、移動平均法、指数平滑法、最小二乗法、差分法等を用いて求めることができる。

図５で示す例において、翼Ｔシャツの５月第５週の予測在庫数を最小二乗法により予測すると、４００．０、という結果を得ることができる。また、ＳＫＵごとの予測在庫数は、指数平滑法により算出することができる。指数平滑法を用いることにより、ノイズによる影響を受けづらく、トレンドを加味することができる。たとえば、指数平滑法により、翼ＴシャツＳサイズの５月第５週の予測在庫数を求めると、１２９、という結果を得ることができる。受付部１０７は、翼ＴシャツＳサイズの５月第５週の予測在庫数が１２９であるという情報を受け付ける。

商品分配演算部１０５は、受け付けた予測在庫数に在庫構成比を乗じることにより、店舗２０に分配すべき商品のＳＫＵの再分配数を算出する。再分配数とは、次週に販売するためのＳＫＵの在庫数量である。上述のように、受付部１０７が受け付けた予測在庫数（１２９）に図１０で示す販売前在庫構成比を乗じることにより、再分配数を得ることができる。算出された結果は、小数点以下を切り上げるとよい。四捨五入とすると、予測在庫数が店舗数以下の場合、０個となってしまうためである。得られた再分配数は、各店舗における次週の分配数としてもよい。図１１は、図１０で示す販売前在庫構成比と、予測在庫数（１２９）から算出された再分配数を示す。

商品分配演算部１０５は、店舗２０に分配された商品の分配数と、店舗２０ごとの販売数とから、所定の週末における店舗２０ごとの商品の在庫数を取得する。たとえば、商品分配演算部１０５は、在庫データベース１０１を参照し、５月第４週の分配数（図６で示す在庫数）を抽出する。また、販売成績データベース１０９を参照し、５月第４週の販売数(図８)を抽出する。図６で示す分配数（図６では在庫数）から販売数を引いて、５月第４週の販売終了時の翼ＴシャツＳサイズの在庫数を店舗ごとに算出する。その結果を図１２に示す。

商品分配演算部１０５は、在庫数と、再分配数との差に基づいて、商品の補充数を店舗ごとに算出する。たとえば、在庫データベース１０１から図１１で示す５月第５週の再分配数を抽出し、図１２で示す翼ＴシャツＳサイズの在庫数の結果を参照して、ＳＫＵ別補充数を算出する。その結果を図１３に示す。

算出された補充数に基づいて、センター１０は、各店舗２０に商品を補充する。補充数がマイナスとなったとき、０として取り扱うことができる。また、補充数がマイナスとなったとき、過剰な在庫があると考えることもできる。この場合、過剰な在庫を有する店舗から、在庫の不足している店舗に商品を供給してもよい。

なお、補充数は、店舗２０からセンター１０へ返品されるＳＫＵの返品数を考慮して算出されてもよい。返品数は、店舗２０から任意に入力を受け付けられてもよい。また、商品の分配日時を管理して、所定の時間の経過後、売れ残っている商品を回収する仕組みを採用してもよい。この場合、各店舗の在庫数から返品数を差し引いた上で、上述のように補充数が算出されることとなる。

上述のような在庫管理装置の各部は、必要により各種のハードウェアを利用して実現される。しかし、在庫管理装置が実装されているコンピュータプログラムに対応して機能することにより実現されている。

このようなコンピュータプログラムは、例えば、下流側の複数の店舗に商品を販売させる上流側の事業者により入荷された所定単位の商品の入荷数と、入荷された商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫記憶処理と、所定期間ごとの商品の販売数を店舗ごとに受け付ける受付処理と、受け付けた販売数を総計し、得られた総販売数に対する各店舗の販売数の比を求めて、所定期間に出荷された商品の販売構成比を算出する販売処理と、記憶された分配構成比と、算出された販売構成比とを加重平均の演算をし、演算の結果から、将来の所定期間に出荷される商品の在庫構成比を取得する演算処理、等の処理動作をＣＰＵ等に実行させるためのソフトウェアとしてＲＡＭ等の情報記憶媒体に格納されている。

上述のような構成において、本実施の形態の在庫管理装置１００による在庫管理方法を、図１を用いつつ、以下に説明する。

図３は、実施の形態に係る在庫管理方法を示すフローチャートである。図３においては、新製品の商品を初めて入荷した際の在庫管理方法を例に挙げて説明する。受付部１０７は、入荷された商品の入荷数を受け付ける（Ｓ１０１）。また、入荷された商品を各店舗に分配し、分配された商品の分配数を受け付ける（Ｓ１０１）。受け付けた商品の入荷数および分配数は、在庫データベース１０１に記憶される。商品分配演算部１０５は、記憶された各店舗の分配数を参照して、分配構成比を算出する（Ｓ１０３）。算出された分配構成比は、在庫データベース１０１に記憶される。各店舗は、分配された商品を販売し、１週間の販売数を在庫管理装置１００に送信する。販売処理部１０３は、在庫管理装置１００が管理するすべての店舗から販売数を受け付けると（Ｓ１０５Ｙ）、全店舗で販売された商品の総計を求めて総販売数が算出される。算出された総販売数に対する各店舗の販売数の占める割合を求め、販売構成比が取得される（Ｓ１０７）。なお、在庫管理装置１００は、全店舗から販売数を受け付けるまで、何もしない（Ｓ１０５Ｎ）。商品分配演算部１０５は、算出された分配構成比と、取得された販売構成比とから、加重平均による演算を行って、次週の販売前の在庫構成比を算出する（Ｓ１０９）。受付部１０７が次週の予測在庫数を受け付けると（Ｓ１１１Ｙ）、商品分配演算部１０５は、受け付けた予測在庫数と、算出された在庫構成比とから再分配数を算出する（Ｓ１１３）。算出された再分配数は出力され、センター１０は出力結果にしたがって、店舗２０に商品を分配する。各店舗に分配された商品数は販売前在庫数として、店舗ごとに在庫データベース１０１に記憶される。

図４もまた、実施の形態に係る在庫管理方法を示すフローチャートである。図４においては、店舗２０で通年販売されている商品の在庫管理方法を例に挙げて説明する。商品分配演算部１０５は、在庫データベース１０１に記憶された各店舗の販売前在庫数（分配数）を総計して販売前総在庫数（入荷数）として算出する（Ｓ２０１）。得られた販売前総在庫数と、店舗ごとの販売前在庫数とから、分配構成比を算出する（Ｓ２０３）。算出された分配構成比は、在庫データベース１０１に記憶される。各店舗は、再分配された商品を販売し、１週間の販売数を在庫管理装置１００に送信する。販売処理部１０３は、在庫管理装置１００が管理する全店舗から販売数を受け付けると（Ｓ２０５Ｙ）、販売数の総計を算出し、店舗間の販売構成比を取得する（Ｓ２０７）。全店舗の販売数を受け付けるまで、在庫管理装置１００は何もしない（Ｓ２０５Ｎ）。販売構成比が取得されると、商品分配演算部１０５は、在庫データベース１０１に記憶された販売前の分配構成比と、取得された販売構成比とから、加重平均による演算を行って、次週の販売前の在庫構成比を算出する（Ｓ２０９）。受付部１０７が次週の予測在庫数を受け付けると（Ｓ２１１Ｙ）、商品分配演算部１０５は、受け付けた予測在庫数と、算出された在庫構成比とから再分配数を算出する（Ｓ２１３）。算出された再分配数は出力され、センター１０は出力結果にしたがって、店舗２０に商品を分配する。各店舗に分配された商品数は販売前在庫数（分配数）として、店舗２０ごとに在庫データベース１０１に記憶される。

なお、各店舗に用意すべき商品の在庫数について、上限値（最小在庫数）および下限値（最大在庫数）をあらかじめ設定してもよい。算出された再分配数が下限値に満たないとき、商品分配演算部１０５は、下限値を再分配数として設定することができる。こうすることにより、各店舗において、商品の在庫が０になるのを防ぐことができる。また、業種の特性に応じ、下限値として、任意の数字を設定することもできる。たとえば、衣服の販売において、在庫が１の場合、販売が滞るという実態がある。そのような場合は、最低在庫数を２と設定することができる。また、算出された再分配数が上限値を超えるとき、商品分配演算部１０５は、上限値を再分配数として設定することができる。こうすることにより、各店舗に設置できる商品のスペースを考慮して、商品を分配することができる。

つづいて、本実施形態の効果について説明する。

本実施形態の在庫管理装置１００によれば、ＳＫＵ別商品の分配構成比と、所定の週における店舗間の販売構成比との加重平均を演算し、次週に販売するための商品の在庫構成比を算出することができる。したがって、過去の在庫と販売実績との関連性を考慮して、商品の需要をＳＫＵごとに予測し、各店舗間に適当な数の商品を分配することができる。よって、商品の品切れを防止して商品の販売促進を図ることができる。

また、本実施形態の在庫管理装置１００によれば、次週に販売される商品の予測在庫数に、在庫構成比を乗じて、商品のＳＫＵ別再分配数を店舗ごとに算出することができる。したがって、各店舗における商品の需要を商品の数で把握することができる。よって、新たに商品を入荷するなどして、各店舗に適当な数の商品の在庫を用意することができ、商品の品切れを防止して商品の販売促進を図ることができる。

また、再分配数の下限値を設定しておくことにより、各店舗において、商品の在庫が０になるのを防ぐことができる。また、業種の特性に応じ、最低在庫数として、任意の数字を設定することもできる。したがって、各店舗に適当な数の商品の在庫を用意することができる。また、再分配数の上限値を設定しておくことにより、各店舗に設置できる商品のスペースを考慮して、商品を分配することができる。

演算手段は、店舗２０に分配された商品の分配数と、店舗ごとの出荷数とから、所定の週末における店舗２０ごとの商品の在庫数を取得し、商品の補充数を店舗２０ごとに算出することができる。したがって、店舗ごとに、所定の期間に販売される商品を適当量、用意しておくことができる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

たとえば、本実施形態では、「所定期間」は１週間、「将来の所定期間」は次の1週間として、説明した。しかしながら、これらは本発明の例示であり、「所定期間」は任意の日数、月数、年数を設定することができる。

また、本実施形態では、所定の週の販売前における商品の分配構成比と、所定の週の販売実績とを考慮して次週の在庫構成比を取得する構成を例に挙げて説明した。しかし、これは本発明の例示であり、前月の商品の分配構成比と、前月の販売構成比とから翌月の在庫構成比を予測してもよい。また、前日の商品の分配構成比と、前日の販売実績とから１週間後の所定の日における在庫構成比を予測してもよい。つまり、本発明によれば、所定期間に販売するため用意された商品の在庫と、在庫から販売された商品の販売実績とから、所定期間と同一の期間に販売する商品の店舗ごとの在庫量を予測するものであればよい。

また、本実施形態では、服飾を商品として取り扱う、服飾店を店舗の例として説明した。しかしながら、生鮮食品を取り扱うスーパーマーケットやコンビニエンスストアを店舗として本発明を適用することもできる。また、店舗は、服飾店のようなエンドユーザに商品を販売する小売業に限定されるものではなく、小売業に商品を出荷する問屋であってもよい。

また、本実施形態では、商品の所定単位として、ＳＫＵを例示した。しかしながら、商品の所定単位はこれに限定されるものではなく、たとえば、ダース、ロット等であってもよい。

本実施形態では在庫管理装置の各部がコンピュータプログラムにより各種機能として論理的に実現されることを例示した。しかし、このような各部の各々を固有のハードウェアとして形成することもでき、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実現することもできる。

また、上記形態ではデータネットワークとして現状のインターネットＩＮを例示したが、これが次世代のインターネットであるＮＧＮ（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよい。
なお、上述した実施形態によれば以下の発明が開示されている。
（付記１）
下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者により入荷された所定単位の前記商品の入荷数と、入荷された前記商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫記憶手段と、
所定期間ごとの前記商品の出荷数を前記店舗ごとに受け付ける受付手段と、
受け付けた前記出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の前記出荷数の比を求めて、前記所定期間に出荷された前記商品の出荷構成比を算出する出荷処理手段と、
記憶された前記分配構成比と、算出された前記出荷構成比とを加重平均の演算をし、前記演算の結果から、将来の前記所定期間に出荷される前記商品の在庫構成比を取得する演算手段と、
を備えることを特徴とする在庫管理装置。
（付記２）
前記受付手段は、前記将来の所定期間に販売される前記商品の予測在庫数を受け付け、
前記演算手段は、受け付けた前記予測在庫数に前記在庫構成比を乗じることにより、前記商品の前記所定単位の再分配数を前記店舗ごとに算出することを特徴とする付記１に記載の在庫管理装置。
（付記３）
前記演算手段は、前記店舗に分配された前記商品の分配数と、前記店舗ごとの前記出荷数とから、前記所定期間の終了時における前記店舗ごとの前記商品の在庫数を取得し、前記在庫数と、前記再分配数との差に基づいて、前記商品の補充数を前記店舗ごとに算出することを特徴とする付記２に記載の在庫管理装置。
（付記４）
算出された前記再分配数が、前記店舗に用意すべき前記商品の最小在庫数に満たないとき、前記最小在庫数を前記再分配数として取得することを特徴とする付記２または３に記載の在庫管理装置。
（付記５）
算出された前記再分配数が、前記店舗に用意すべき前記商品の最大在庫数を超えるとき、前記最大在庫数を前記再分配数として取得することを特徴とする付記２乃至４いずれかに記載の在庫管理装置。
（付記６）
前記加重平均は、前記分配構成比の重みを前記出荷構成比の重みよりも高くして演算されることを特徴とする付記１乃至５いずれかに記載の在庫管理装置。
（付記７）
前記所定単位は、ＳＫＵであることを特徴とする付記１乃至６いずれかに記載の在庫管理装置。
（付記８）
下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者により入荷された所定単位の前記商品の入荷数と、入荷された前記商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶するステップと、
所定期間ごとの前記商品の出荷数を前記店舗ごとに受け付けるステップと、
受け付けた前記出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の前記出荷数の比を求めて、前記所定期間に出荷された前記商品の出荷構成比を算出するステップと、
記憶された前記分配構成比と、算出された前記出荷構成比とを加重平均の演算をし、前記演算の結果から、将来の前記所定期間に出荷される前記商品の在庫構成比を取得するステップと、
を含むことを特徴とする在庫管理方法。
（付記９）
下流側の複数の店舗に商品を出荷させる上流側の事業者により入荷された所定単位の前記商品の入荷数と、入荷された前記商品を各店舗に分配した分配構成比とを記憶する在庫記憶処理と、
所定期間ごとの前記商品の出荷数を前記店舗ごとに受け付ける受付処理と、
受け付けた前記出荷数を総計し、得られた総出荷数に対する各店舗の前記出荷数の比を求めて、前記所定期間に出荷された前記商品の出荷構成比を算出する出荷処理と、
記憶された前記分配構成比と、算出された前記出荷構成比とを加重平均の演算をし、前記演算の結果から、将来の前記所定期間に出荷される前記商品の在庫構成比を取得する演算処理と、
を在庫管理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。

実施の形態に係る在庫管理装置の論理構造を示す模式的なブロック図である。 実施の形態に係る在庫管理装置が接続しているネットワークシステムの構成を示す図である。 実施の形態に係る在庫管理方法の一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る在庫管理方法の一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る在庫データベースに記憶されるデータ構造の一例を示す図である。 実施の形態に係る在庫データベースに記憶されるデータ構造の一例を示す図である。 実施の形態に係る在庫データベースに記憶されるデータ構造の一例を示す図である。 実施の形態に係る販売成績データベースに記憶されるデータ構造の一例を示す図である。 実施の形態に係る販売成績データベースに記憶されるデータ構造の一例である。 実施の形態に係る在庫データベースに記憶されるデータ構造の一例である。 実施の形態に係る商品分配演算部の算出結果を示す図である。 実施の形態に係る商品分配演算部の算出結果を示す図である。 実施の形態に係る商品分配演算部の算出結果を示す図である。

符号の説明

１ ネットワーク
１０ センター
２０ 店舗
１００ 在庫管理装置
１０１ 在庫データベース
１０３ 販売処理部
１０５ 商品分配演算部
１０７ 受付部
１０９ 販売成績データベース
２００ 店舗端末

Claims (8)

1. 商品の入荷数と、入荷された前記商品の店舗毎の分配数とを比とする分配構成比を演算し、前記分配構成比を在庫記憶手段に記憶する演算手段と、
   所定期間毎の前記商品の販売数を前記店舗毎に受け付ける受付手段と、を備え
   前記演算手段は、
   前記受付手段が受け付けた前記店舗毎の前記商品の販売数を総計して得られた前記商品の総販売数と、前記店舗毎の前記商品の販売数とを比とする販売構成比を演算し、前記販売構成比を販売記憶手段に記憶し、
   前記在庫記憶手段から読み出された前記分配構成比と、前記販売記憶手段から読み出された前記販売構成比との加重平均を演算することにより、前記商品の在庫構成比を算出し、
   前記受付手段は、
   更に、将来の所定期間に販売する前記商品の予測在庫数を受け付け、
   前記演算手段は、
   前記受付手段が受け付けた前記予測在庫数に前記在庫構成比を乗じることにより、前記店舗毎の前記商品の再分配数を算出する在庫管理装置。
2. 前記演算手段は、
   前記所定期間における、前記店舗毎の前記商品の分配数と前記店舗毎の前記商品の販売数とに基づき、該所定期間の終了時における前記商品の在庫数を算出し、
   算出された前記商品の前記在庫数と、前記商品の再分配数とに基づき、前記将来の所定期間における、店舗毎の前記商品の補充数を算出する、
   請求項１に記載の在庫管理装置。
3. 前記演算手段は、
   前記店舗毎の前記商品の再分配数が、該店舗毎に設定された前記商品の最少在庫数に満たない場合、前記最少在庫数を前記店舗毎の前記商品の再分配数とする、
   請求項１または２に記載の在庫管理装置。
4. 前記演算手段は、
   前記店舗毎の前記商品の再分配数が、該店舗毎に設定された前記商品の最大在庫数を超える場合、前記最大在庫数を前記店舗毎の前記商品の再分配数とする、
   請求項１乃至３いずれかに記載の在庫管理装置。
5. 前記演算手段は、
   前記加重平均における前記分配構成比の重みを前記販売構成比の重みより高くして、前記加重平均を演算する、
   請求項１乃至４いずれかに記載の在庫管理装置。
6. 前記商品の在庫を管理する単位はＳＫＵ（Stock Keep Unit）である、
   請求項１乃至５いずれかに記載の在庫管理装置。
7. 在庫管理装置が、
   商品の入荷数と、入荷された前記商品の店舗毎への分配数を比とする分配構成比を演算するステップと、
   前記分配構成比を記憶するステップと、
   所定期間毎の前記商品の販売数を前記店舗毎に受け付けるステップと、
   受け付けた前記店舗毎の前記商品の販売数を総計して得られた前記商品の総販売数と、前記店舗毎の前記商品の販売数を比とする販売構成比を演算するステップと、
   前記販売構成比を記憶するステップと、
   読み出された前記分配構成比と、読み出された前記販売構成比とから加重平均を演算することにより、前記商品の在庫構成比を算出するステップと、
   将来の所定期間に販売する前記商品の予測在庫数を受け付けるステップと、
   前記予測在庫数に前記在庫構成比を乗じることにより、前記店舗毎の前記商品の再分配数を算出するステップと、を備える在庫管理方法。
8. 在庫管理装置を、
   商品の入荷数と、入荷された前記商品の店舗毎への分配数を比とする分配構成比を演算する手段、
   前記分配構成比を記憶する手段、
   所定期間毎の前記商品の販売数を前記店舗毎に受け付ける手段、
   受け付けた前記店舗毎の前記商品の販売数を総計して得られた前記商品の総販売数と、前記店舗毎の前記商品の販売数を比とする販売構成比を演算する手段、
   前記販売構成比を記憶する手段、
   読み出された前記分配構成比と、読み出された前記販売構成比とから加重平均を演算することにより、前記商品の在庫構成比を算出する手段、
   将来の所定期間に販売する前記商品の予測在庫数を受け付ける手段、
   前記予測在庫数に前記在庫構成比を乗じることにより、前記店舗毎の前記商品の再分配数を算出する手段、として機能させるためのコンピュータプログラム。

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