JP7436854B2 - 情報処理装置、制御方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、需要量を予測する情報処理装置に関する。

ある商品等のアイテムに対して、未来の時系列需要量を予測する手法が存在する。また、これらのアイテムは、複数の製品とそれらの製品全てを生産する工場、複数の商品を取り扱う店舗など、様々な形式でグループ分けを行うことができる。

特許文献１には、グループ内のアイテムが需要を食い合う関係にある場合に、グループ単位で需要予測を行うことで、グループ内でのカニバリーゼーションを考慮した予測結果を算出するシステムが記載されている。

特開２００３－３１６８５７号公報

上記特許文献１では、アイテムのグループ化をうまく行い、グループ単位で予測することで、アイテムの需要量を精度よく算出する。しかし、個々のアイテムが季節性やトレンドなどの需要特性を持つ場合、グループ単位にまとめるとアイテム毎の需要特性が隠蔽されてしまう。その結果、アイテム毎の需要特性が単調であり、統計的予測手法で精度良く需要量が算出できる場合には、各アイテムの予測値を足し合わせた方が、グループ全体の予測値よりも精度が良くなる可能性がある。

そこで本発明では、アイテムをまとめたグループの予測量を適正に算出する仕組みを提供することを目的とする。

本発明は、過去の所定の期間における、複数のアイテムが属するグループ全体の予測量であって、グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第１誤差、および、前記複数のアイテムが属する前記グループ全体の予測量であって、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出された当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第２誤差に基づいて、当該グループ全体の将来の予測量を、当該グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出される当該アイテム単位の予測量に基づき算出するか、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出するかを決定する決定手段を備えることを特徴とする。

アイテムをまとめたグループの予測量を適正に算出することができる。

本発明の実施形態である情報処理装置の機能ブロック図である。 情報処理装置に適用可能なハードウェア構成図である。 予測単位判定処理とその後続の予測処理の流れに関する処理フローチャートである。 「グループ単位予測フラグ付与」処理のフローチャートである。 アイテムのマスタ情報を保持すするデータである。 予測単位設定に関する情報を保持するデータである。 グループに対し、どの単位で予測するかのフラグを保持するデータである。 システムに関するパラメータ値を保持するデータである。 各アイテムの実績値を保持するデータである。 実績値と予測精度の比較を行うために使用する、アイテム別の予測値を保持するデータである。 実績値と予測精度の比較を行うために使用する、グループ別の予測値を保持するデータである。 各アイテムの予測結果を保持するデータである。 各グループの予測結果を保持するデータである。 予測単位判定処理における「グループ単位」「アイテム単位」おのおのの誤差の算出方法のイメージである。 需要予測結果として、アイテム別・グループ別の予測値、および予測単位判定処理の判定結果を表示する画面である。 予測単位について、「システムにより決定」、「グループ単位」、「アイテム単位」のいずれかを設定する画面である。 アイテムおよびグループに対する管理者を保持するデータ。 予測単位について、「グループ単位」、「アイテム単位」でどちらの誤差が大きいかの検証結果を表示する画面である。 予測単位判断に用いた過去時点の予測値・実績値をユーザが確認できるように表示する画面のイメージである。 アイテム・グループの関係性の具体例である。グループが生産商品および生産工場となるケースを示している。 アイテム・グループの関係性の具体例である。グループが販売店舗となるケースを示している。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

図１は、本発明に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、処理制御部５０、データ管理部１００から構成される。

データ管理部１００は、アイテムマスタＤＢ１０１、予測単位設定ＤＢ１０２、予測単位結果ＤＢ１０３、基本設定マスタＤＢ１０４、需要実績データＤＢ１０５、需要予測結果ＤＢ１０６、アイテム管理者ＤＢ１０７、グループ管理者ＤＢ１０８から構成される。各データベースの詳細については図５等により後述する。

以下、図２を用いて、図１に示した情報処理装置のハードウェア構成の一例について説明する。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。

２０２はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０２にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、入力装置２０９等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置２１０への表示を制御する。なお、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイに限られず、ＣＲＴディスプレイなどであっても良い。これらは必要に応じてクライアントが使用するものである。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ装置２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

ハードウェア上で動作する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。

なお、全ての装置がこれらの構成を備えているわけではなく、必要なものを夫々備えていればよい。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

図３、図４は、予測値を算出する際、グループ単位の実績から予測値を算出するか、アイテム単位の実績から算出した予測値の合計値をグループ単位の予測値とするか、その予測単位の判定処理のフローチャートである。本処理は、情報処理装置１０のＣＰＵ２０１にて実行される。

ステップＳ３０１では、図５における全アイテムに対する、予測値を算出する。各アイテムに対して使用する予測モデルは、過去の予測と実績との誤差に基づいて決定してもよいし、ＡＩにて決定してもよいし、担当者がアイテムごとに決定してもよい。

ここで、入力とする実績値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」ｘ「実績参照サイクル数」）から（「現在日」－「サイクル単位」×「予測検証サイクル数」）までの値を用いる。

算出する予測値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」×「予測検証サイクル数」）から（「現在日」）までの値を算出する。

入力する実績値は、図９の値を参照する。

算出する予測値は、図１０のデータに保持する。

ステップＳ３０２では、図５におけるグループに対する、予測値を算出する。グループに対して使用する予測モデルは、過去の予測と実績との誤差に基づいて決定してもよいし、ＡＩにて決定してもよいし、担当者がアイテムごとに決定してもよい。

ここで、入力とする実績値、および算出する予測値は、図５のグループコードが同じアイテムの合計値とする。

入力とする実績値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」ｘ「実績参照サイクル数」）から（「現在日」－「サイクル単位」×「予測検証サイクル数」）までの値を用いる。

算出する予測値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」×「予測検証サイクル数」）から（「現在日」）までの値を算出する。

入力する実績値は、図９の値を参照する。

算出する予測値は、図１１のデータに保持する。

ステップＳ３０３では、グループ単位予測フラグを付与する。ステップＳ３０３の処理について図４にて詳述する。

図４はステップＳ３０３のグループ単位予測フラグ付与処理の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ４０１では、図６の値によって、「グループ単位で予測する」か「アイテム単位で予測する」か「予測単位をシステムで決定するか」を判断する。

図６の「予測単位区分」が「グループ単位」の場合、図７の該当の「グループコード」のグループの「グループ単位予測フラグ」に１を設定する。

図６の「予測単位区分」が「アイテム単位」の場合、図７の該当の「グループコード」のグループの「グループ単位予測フラグ」に０を設定する。

図６の「予測単位区分」が「システムにより決定」の場合、ステップＳ４０２からＳ４０５の処理にて、図７のデータに設定する値を決定する。

ステップＳ４０２では、ステップＳ１で算出した予測値について、図５の「グループコード」毎の合計値を算出する。

ステップＳ４０３では、ステップＳ３０２で算出した予測値と、ステップＳ４０２で算出した予測値について、実績との誤差を算出する。

ここで、誤差算出時の実績値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」×「予測検証サイクル数」）から（「現在日」）までの値を用いる。

算出式は図１４の算出式により算出する。

ステップＳ４０４では、ステップＳ４０３で算出した誤差について、ステップＳ４０５またはステップＳ４０６のどちらの予測値の方が、誤差が小さいかを判断し、ステップＳ３０２で算出した予測値の方が、誤差が小さい場合、ステップＳ４０５の処理を行う。

ステップＳ４０５およびＳ４０６では、図６の「予測単位区分」が「グループ単位」の場合、図７の該当の「グループコード」のグループの「グループ単位予測フラグ」に１を設定する。

図４の説明を終了し、図３の説明に戻る。

ステップＳ３０４では、図７の「グループ単位予測フラグ」の値によって、ステップＳ３０５またはＳ３０６のどちらの処理を行うかを判断する。

図７の「グループ単位予測フラグ」の値が１の場合、ステップＳ３０５の処理を行い、０の場合、ステップＳ３０６の処理を行う。

ステップＳ３０５では、グループ内の全アイテムの、実績参照期間の各日に対する合計値を用いて、予測値を算出する。

ここで、入力とする実績値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」×「実績参照サイクル数」）から（現在日）までの値を用いる。

算出する予測値は、図８の「現在日」から（「現在日」＋「予測期間サイクル数」）までの値を算出する。

ステップＳ３０６では、グループ内の全アイテムにおける、実績参照期間の各日に対する予測値を算出し、予測値の日毎の合計値を予測値とする。

ここで、入力とする実績値は、図８の（「現在日」－「サイクル単位」×「実績参照サイクル数」）から（現在日）までの値を用いる。

算出する予測値は、図８の「現在日」から（「現在日」＋「予測期間サイクル数」）までの値を算出する。

図１２および図１３は、予測対象期間に対するアイテムの需要の予測値を記憶するデータである。図１２はアイテムコード毎の予測値を記憶し、図１３はグループコード毎の予測値を記憶する。なお、図１３のグループコード毎の予測値は、グループコード毎の実績からグループコード毎に予測した値を採用する。

図１５は予測対象期間に対するアイテムの需要の予測値を表示する画面である。画面には次の項目を表示するものである。

・図１２で記憶したアイテムコード毎の予測値と、その予測値をグループコード毎に合計した値
・図１３で記憶したグループコード毎の予測値
・グループコード毎の予測単位

なお、「予測単位」が「アイテム単位」であればアイテム別予測値の合計値のセルを、「予測単位」が「グループ単位」であればグループ別予測値のセルに色を付け、視覚的にわかりやすくする。

図１６はグループコード毎の「予測単位」を設定する画面である。ユーザは予測単位区分の列にて、「システムにより決定」、「グループ単位」、「アイテム単位」の中から予測単位を指定する。なお、「システムにより決定」を選択した場合には、図３、図４で示した「予測単位判定処理」にて当該グループに対する予測単位を決定する。

図１７、図１８は、アイテムおよびグループの管理者を記憶するデータである。図１７はアイテムコード毎の管理者を記憶し、図１８はグループコード毎の管理者を記憶する。

図１９は、「予測単位判定処理」の判定結果を確認するための画面である。画面には、どのグループコードに対する結果を表示するかを選択するプルダウンと、グループ単位の予測値と実績値、およびアイテム単位の実績値と予測値を表示する。また、判定の判断基準である、予測結果に対する「誤差の２乗の平均値」を表示し、本値が小さい予測結果に色を付け、視覚的にわかりやすくする。

前述の処理では、グループの「予測単位区分」が「システムにより決定」の場合には、誤差の小さい方を需要予測を実施する単位として自動決定したが、図１９の画面を表示して担当者に選択させるようにしてもよい。また、選択方法を学習させてＡＩにて選択するようにしてもよい。

以下、本発明が適用可能なケースについて説明する。

図２０、図２１は、本発明の適用対象となるグループとアイテムの具体例である。

（例１）グループが生産商品および生産工場と対応するケース（図２０）

・「アイテム管理者ＤＢ」「グループ管理者ＤＢ」の通り、各ＩＴＥＭおよびグループに対して別々の管理者が割り当てられているとする。
・「商品マスタＤＢ」の通り、アイテムコード毎に同じ店舗となるように設定されたとする。
・「商品マスタＤＢ」の通り、グループコード毎に同じ商品、かつ同じ生産工場となるように設定されたとする。
・アイテム、およびグループの実績値は、各店舗での売上げ実績であるとする。
・グループの管理者は各工場で生産する商品の数量の予測値を得ることができる。

（例２）グループが商品の取り扱い店舗と対応するケース（図２１）

・「アイテム管理者ＤＢ」「グループ管理者ＤＢ」の通り、各ＩＴＥＭおよびグループに対して別々の管理者が割り当てられているとする。
・「商品マスタＤＢ」の通り、アイテムコード毎に別々の工場が設定されたとする。
・「商品マスタＤＢ」の通り、グループコード毎に同じ店舗となるように設定されたとする。
・アイテム、およびグループの実績値は、各店舗での売上げ実績であるとする。
・グループの管理者は、各店舗の売上高の予測値を得ることができる。

上記のようなケースに対して本発明を適用することにより、アイテムをまとめたグループの予測値を適正に算出できるようになる。

なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されることは言うまでもない。

また、本発明におけるプログラムは、図３、図４の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは図３、図４の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。

以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
プログラムを供給するための記録媒体としては、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、ＤＶＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。

また、コンピュータが読み出したプログラム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、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、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、記録媒体から読み出されたプログラムが、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き込まれた後、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または全部を行い、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。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１０ 情報処理装置
５０ 処理制御部
１００ データ管理部

Claims (10)

1. 過去の所定の期間における、複数のアイテムが属するグループ全体の予測量であって、グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第１誤差、および、前記複数のアイテムが属する前記グループ全体の予測量であって、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出された当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第２誤差に基づいて、当該グループ全体の将来の予測量を、当該グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出される当該アイテム単位の予測量に基づき算出するか、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出するかを決定する決定手段
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１誤差を算出する第１誤差算出手段と、
   前記第２誤差を算出する第２誤差算出手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１誤差算出手段および前記第２誤差算出手段は、過去の所定の期間における単位期間の当該グループ全体の予測量と当該グループ全体の実績量との差異に基づいて前記第１誤差および前記第２誤差を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. 前記グループに属するアイテム単位で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量は、当該グループに属するアイテム単位で算出された予測量を集計した予測量であることを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記アイテムごとの所定の方法とは、当該アイテムごとに決定されたモデルを用いた方法であり、前記グループにおける所定の方法とは、当該グループに対して決定されたモデルを用いた方法であることを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量と、前記グループ一括で当該グループの所定の方法で算出された当該グループ全体の予測量を表示する表示制御手段を備えることを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記表示制御手段は、前記グループの将来の予測量が、当該グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出される当該アイテムの予測量に基づき算出されたか、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出されたか、を識別表示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. 過去の所定の期間を決定する単位期間数を受け付ける受付手段を備えることを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 決定手段が、過去の所定の期間における、複数のアイテムが属するグループ全体の予測量であって、グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第１誤差、および、前記複数のアイテムが属する前記グループ全体の予測量であって、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出された当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第２誤差に基づいて、当該グループ全体の将来の予測量を、当該グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出される当該アイテム単位の予測量に基づき算出するか、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出するかを決定する決定ステップ
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
10. 情報処理装置を、
    過去の所定の期間における、複数のアイテムが属するグループ全体の予測量であって、グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出された当該アイテム単位の予測量に基づく当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第１誤差、および、前記複数のアイテムが属する前記グループ全体の予測量であって、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出された当該グループ全体の予測量と、当該グループ全体の実績量とに基づく第２誤差に基づいて、当該グループ全体の将来の予測量を、当該グループに属するアイテム単位で当該アイテムごとの所定の方法で算出される当該アイテム単位の予測量に基づき算出するか、当該グループ一括で当該グループの所定の方法で算出するかを決定する決定手段
    として機能させるためのプログラム。

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