JP2015032034A - 需要予測装置、需要予測システム、制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の需要予測を行う上で必要となる需要実績の乏しい商品の需要予測を効率的に行うことが可能な、需要予測装置、需要予測システム、制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする
【解決手段】予測対象商品（新商品）の類似商品に関する需要実績を集計し、予測対象商品が、発売前、発売初期であり変動期間内、あるいは既に発売されており所定期間経過している、のように、それぞれの発売時期によって、需要予測を行うことが可能とする。
【選択図】図１４

Description

本発明は、商品の需要予測を行う情報処理装置の発明であり、特に、新商品のように、発売前に需要実績に関する情報がなくとも、需要予測を行うことが可能な情報処理装置、需要予測方法、及びプログラムに関する。

既存商品のリニューアルならば、リニューアルする前の商品の需要データからトレンドや周期を抽出し、それを未来に当てはめることである程度の予測が可能である。

しかし、全くの新商品の場合は、過去の需要データがない、または少ないため、その需要予測は非常に困難であるといえる。特に、新商品の需要予測におけるポイントは、初期の販売規模を推定することと、その後の需要の動きを捉えることの二つである。

そこで、新商品の需要を予測するにあたり、同様の受注変動を示すと予測される商品群という概念を導入して、過去の受注実績が不足する商品についても、所属する商品群の需要変動を用いることで、当該商品の需要を予測する発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００１−２４３４０１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、発売が開始されたものの、過去の需要実績が不足する商品について示されるものであり、需要実績のまったく存在しない商品、つまり、これから発売が予定される新商品についての需要を予測することについては記載や示唆はない（例えば、段落番号「００３７」から「００４４」等）ため、こういった新商品を発売してから需要量を予測することで、必要在庫などの手配が遅れるといったような問題が生じることもあり得る。

新商品の初期の販売規模の推定は非常に難しい問題であり、最もよく行われているのは、担当者が過去の経験や様々な要因を考慮して推定するというやり方があり、過去の類似商品の実績や競合他社商品との優劣、販促等から総合的に判断する必要がある。

しかしながら、担当者の経験による手法を用いれば、需要量を推定する際に、様々な要因の分析等にかかる担当者への作業負荷等が高く、経験に起因することもあり、妥当な数値が求められるかは定かでない。

一方、新商品の発売後の需要動向の把握もまた非常に難しい問題である。

発売後初期の販売規模が確定したとしても、その後販売量が増加するのか、一定するのか、減少するのか、減少するとしてそのスピードはどうか、といった需要動向の把握が必要になってくる。

いずれにしても新商品の予測が困難であることは間違いない。

本発明は、このような問題点に鑑みなされたもので、商品の需要予測を行う上で必要となる需要実績の乏しい商品の需要予測を効率的に行うことが可能な、需要予測装置、需要予測システム、制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための第１の発明は、新商品の需要量を予測する需要予測装置であって、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段と、前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、を備えたことを特徴とする需要予測装置である。

上記目的を達成するための第２の発明は、クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムであって、前記クライアント端末は、新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、を備え、前記情報処理装置は、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段と、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、を備えたことを特徴とする需要予測システムである。

上記目的を達成するための第３の発明は、新商品の需要量を予測する需要予測装置の制御方法であって、前記需要予測装置は、前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶した需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、を実行することを特徴とする需要予測装置の制御方法である。

上記目的を達成するための第４の発明は、新商品の需要量を予測する需要予測装置において読取実行可能なプログラムであって、前記需要予測装置を、前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。

上記目的を達成するための第５の発明は、クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムの制御方法であって、前記クライアント端末は、新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、を実行し、前記情報処理装置は、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、を実行することを特徴とする需要予測システムの制御方法であり。

上記目的を達成するための第６の発明は、クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムで読取実行可能なプログラムあって、前記クライアント端末を、新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、として機能させ、前記情報処理装置を、前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。

本発明によれば、需要予測を行う商品と類似する商品の需要実績を用いることで、予測対象となる商品の発売開始から終了までの需要予測を効率的に行うことができる、という効果を奏する。

本発明の実施形態に係る需要予測装置の機能構成を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る需要予測装置のハードウェアの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における新商品の需要予測を行う処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における商品情報データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における類似商品情報データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における類似商品季節指数情報データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における需要実績データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における予測モデル情報データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における予測結果データベースの構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における商品情報設定画面の構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における類似商品情報設定画面の構成を示す構成図である。 本発明の実施形態における類似商品季節指数算出実行処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において、類似商品の需要量の例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態における予測実行処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における発売前の時点における予測実行処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において、変動期間内における類似商品の需要量から新商品のベース需要量を求める例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態において、発売開始時点のベース需要量を初回予測数量にスケールを合わせることを示す例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態において、変動期間以降の新商品の需要量の予測数量を求める例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態における発売後の現時点以降の予測実行処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における変動期間以降の予測実行処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において、新商品が既に発売された状態で、現時点以降の新商品の需要量の予測数量を求める例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態における新商品需要出力画面の構成を示す構成図である。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。

図１は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である需要予測装置の機能構成等の一例を示した図である。図１に示すように、本実施形態に係る需要予測装置１００は、データベースと、商品情報設定部１１０と、類似商品情報設定部１２０と類似商品季節指数算出実行部１３０と、予測実行部１４０と、予測結果確認部１５０を備える。

データベース（ＤＢ）には、商品情報ＤＢ１０１と、類似商品情報ＤＢ１０２と、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３と、需要実績ＤＢ１０４と、予測モデル情報ＤＢ１０５と、予測結果ＤＢ１０６が備わっている。

図４に示すように、商品情報ＤＢ１０１は、商品を一意に示す商品コード、商品コードに対応する商品の名称を示す商品名称、商品の発売開始日を示す発売日、変動期間（詳細後述）、変動期間季節性有無フラグ（詳細後述）、初回販売数量（詳細後述）等のベース需要量の算出元となる情報が蓄積されているデータベースである。

図４では、商品情報設定部１１０で商品情報設定を行った後に、商品情報ＤＢ１０１に登録されている設定情報の一例を示す図である。商品情報設定部１１０の詳細については後述する。

図５に示すように、類似商品情報ＤＢ１０２は、商品コード、商品名称、商品コードから特定される商品と類似する商品の商品コードを示す類似商品コード、類似商品コードに対応する商品の名称を示す類似商品名称、代表季節指数フラグ（詳細後述）、類似商品の発売日、類似商品の終売日、類似商品の終売期間、重み（詳細後述）を含む情報が蓄積されているデータベースである。

図５では、類似商品情報設定部１２０で類似商品情報設定を行った後に、類似商品情報ＤＢ１０２に登録されている設定情報の一例を示す図である。類似商品情報設定の詳細については後述する

図６に示すように、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３は、類似商品コード、対象サイクル連番（詳細後述）、季節指数（詳細後述）が蓄積されているデータベースである。

図６では、類似商品季節指数算出実行処理を行った後に類似商品季節指数情報ＤＢ１０３に登録されている類似商品季節指数情報の一例を示す図である。類似商品季節指数算出実行処理の詳細については、後述する。

図７に示すように、需要実績ＤＢ１０４は、新商品ならびに類似商品の過去の商品別・日別の需要実績値が蓄積されているデータベースである。図７は、需要実績ＤＢ１０４に登録されている情報の一例を示す図である。

図８に示すように、予測モデル情報ＤＢ１０５は、需要予測を行う上で必要とする様々な予測モデル（例えば、移動平均、指数平滑等）と各予測モデルで利用するパラメータを含む情報が記憶されている。図８は、予測モデル情報ＤＢ１０５に登録されている情報の一例を示す図である。

図９に示すように、予測結果ＤＢ１０６は、商品コード、需要が見込まれる日付、需要予測値が蓄積されているデータベースである。図９は、予測実行処理を行った後に予測結果ＤＢ１０６に登録されている情報の一例を示す図である。予測実行処理の詳細については、後述する。

図２は、需要予測装置１００のハードウェア構成の一例を示した図である。図２において、ＣＰＵ２０１は、システムバス２１２に接続された各デバイスを統括的に制御する。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア、一時退避領域等として機能する。ＲＯＭ２０３は、ブートプログラムが記憶されている。

入力制御部２０４は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスで実現される入力部２０５からの入力を制御する。また、表示制御部２０６は、ＣＲＴモニタや液晶モニタ等で実現される表示部２０７による表示を制御する。

外部メモリ制御部２０８は、外部メモリ２０９へのアクセスを制御する。外部メモリ２０９は、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるオペレーションシステム（ＯＳ）や、需要予測装置１００の機能を実現するためのプログラム、上記各種データベース（ＤＢ）、ファイル、アプリケーション、マスタファイル、ユーザファイル等を記憶する。

また、外部メモリ２０９は、更に、需要予測装置１００の機能を実現するためのテーブル等を記憶する。なお、外部メモリ２０９としては、ハードディスク（ＨＤ）やフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続可能なコンパクトフラッシュ（登録商標）やスマートメディア等が挙げられる。

また、本実施形態における処理又は機能は、ＣＰＵ２０１により、外部メモリ２０９に記録されているプログラムが必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされ、実行されることによって実現される。

通信Ｉ／Ｆ制御部２１０は、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク２１１を介して外部機器と需要予測装置１００との通信制御処理を実行する。

図３は、需要予測装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、外部メモリ２０９等に記録されているコンピュータを図１に示す各機能部（商品情報設定部１１０と、類似商品情報設定部１２０と、類似商品季節指数算出実行部１３０と、予測実行部１４０と、予測結果確認部１５０）としてコンピュータを機能させるためのプログラムの制御に従って、ＣＰＵ２０１が行うものである。

ステップＳ３０１において、商品情報設定部１１０は、新商品需要予測に必要な情報を設定する。この際、商品情報設定部１１０は、表示部２０７に図１０に示すような商品情報設定画面を表示してユーザに入力を促す。

そして、商品情報設定部１１０は、商品情報設定画面を介して入力された情報を受け付ける。なお、ユーザは、商品情報項目の設定に関し、新商品需要予測を行いたい商品情報を設定する。

商品情報には、商品コード、商品名称、発売日、変動期間、変動期間季節性有無フラグ、初回販売数量等を設定する。

変動期間とは、発売してから需要が安定するまでの期間を意味する。例えば、月単位の予測で、発売日が２０１２年１１月１日で変動期間が４（ヶ月）なら２０１３年３月から需要が安定することになる。

この期間に於いては、例えば、需要を伸ばすための販売側の意図した戦略により、需要に影響を与えることが想定されるため、需要が安定する期間とは、別途、特定の期間として定義する。

初回販売数量とは、新商品の発売日のあるサイクル全体の販売計画量を意味する。例えば、月単位の予測なら初回販売数量は、発売月の販売計画量、週単位の予測なら発売週の販売計画量となる。

この初回販売数量を設定することで、発売前の新商品の需要スケールを把握することが可能となる。

変動期間季節性有無フラグとは、予測対象の新商品が変動期間内で季節性の影響を受けるかどうかを意味する。

発売直後は、季節性より戦略的な要因で需要が大きく変化する商品もある。そのため、変動期間季節性有無フラグの項目で無と入力した商品は、変動期間内の予測値に季節性が反映されず、一方、有と入力した商品は、変動期間内の予測値に季節性が反映される。なお、商品情報設定画面で入力した商品情報は商品情報ＤＢ１０１に登録される。

ステップＳ３０２において、類似商品情報設定部１２０は、新商品に対する類似商品を設定する。この際、類似商品情報設定部１２０は、表示部２０７に図１１に示すような類似商品情報設定画面を表示してユーザに入力を促す。

そして、類似商品情報設定部１２０は、類似商品情報設定画面を介して入力された情報を受け付ける。ここで、図１１に類似商品情報設定画面の一例を示す。

なお、ユーザは、新商品に対して類似商品情報を設定し、類似商品は、新商品１つに対して複数設定することも可能である。また、商品コード、商品名称は直接入力することも可能であるし、ステップＳ３０１で設定した商品情報から選択することも可能である。

類似商品情報には、類似商品コード、類似商品名称、代表季節指数フラグ、発売日、終売日、終売期間、重み等を設定する。

ここで、類似商品コードとは、新商品予測を行う際に参照する既発売の商品を意味し、発売日／終売日は類似商品について入力する。

また、終売期間とは、終売前の需要の落ち込み期間を意味し、重みとは、新商品に対する類似商品の影響度合い（例えば、需要量の変動が類似する度合い）を意味し、１つの新商品に対して類似商品の重みの合計は１になるように設定する。なお、重みについてはステップＳ３０４の予測実行で再度説明する。

尚、新商品、類似商品については、類似商品情報設定画面の左下に示されるように、商品コード、商品名称を一覧表示するためのリストボックス等から選択することが可能である。この商品に関する情報は、商品情報ＤＢ１０１から取得するものとする。

類似商品情報設定画面で入力した類似商品情報は、類似商品情報ＤＢ１０２に登録される。

再び図３の説明に戻り、ステップＳ３０３において、類似商品季節指数算出実行処理では、類似商品の過去の需要実績から類似商品の季節指数を算出し、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３に登録する。

図６は、前述したように、類似商品季節指数算出処理の実行後の類似商品季節指数情報ＤＢ１０３に登録されている情報の一例を示す図である。

ここで、季節指数とは、季節による需要の変動を数値化したものであり、数値が高いほど需要が多く、低いほど需要は小さくなることを意味する。

また、ＤＢ登録項目には類似商品コード、対象サイクル連番、季節指数等がある。

対象サイクル連番とは、算出した季節指数がいつの季節指数かを表す年初からの連番を意味する。例えば予測が月単位の場合、対象サイクル連番が１の場合は１月、対象サイクル連番が２の場合は、２月の季節指数を意味する。

予測が週単位の場合、対象サイクル連番が１の場合は年初から数えて１週目、対象サイクル連番が２の場合は年初から数えて２週目の季節指数を意味する。

ステップＳ３０３の処理の詳細について図１２を参照して説明する。

図１２は、ステップＳ３０３の類似商品季節指数算出実行処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１２０１において、商品情報ＤＢ１０１から新商品情報を取得する。ここでいう新商品情報とは、需要の予測対象となる商品を示しており、具体的には、発売前の商品、変動期間内の商品、変動期間終了から１年未満の商品を対象として取得する。

ステップＳ１２０２において、ステップＳ１２０１で取得した新商品の類似商品情報を類似商品情報ＤＢ１０２から取得する。

本ステップでは、新商品情報に含まれる商品コードに該当する類似商品情報の商品コードを有する当該類似商品情報を取得する。

ステップＳ１２０３において、ステップＳ１２０２で取得した類似商品の需要実績を需要実績ＤＢ１０４から取得する。

本ステップでは、類似商品情報に含まれる商品コードに該当する需要実績ＤＢ１０４の商品コードに対応する需要実績を取得する。

さらに本ステップでは、類似商品で行った販売戦略等のイベントによる一時的な需要量の増加を補正する。

この補正を行う理由としては、イベントによる需要増加は、異常値と考え、異常値を含めて季節指数を算出すると誤った季節指数を算出する可能性がある。

そこで、補正の方法は様々あるが、もし類似商品の需要量が毎年同月でほぼ一定しているのであれば、イベントを実施していない年の同月の実績値平均で補正するのが最も簡単な補正方法である。

年によって需要量が大きく異なる場合は、イベント実施開始前と開始後のデータからトレンド直線を引き、直線上の値がイベント実施期間の補正値とする考え方もある。また、補正数量や補正率を指定して補正する場合もある。

尚、イベントの発生期間については、ユーザが、予め認識しているものであり、その発生期間を入力（不図示の画面）することで、該当期間の需要量の補正を行っても良い。

ステップＳ１２０４において、ステップＳ１２０３で取得した類似商品のイベント補正後の需要実績を予測サイクルに合わせて集計する。例えば、月単位の予測なら、需要実績を月単位に集計し、週単位の予測なら、需要実績を週単位に集計する。

ここで、類似商品の需要実績取得期間について、図１３を参照して説明する。図１３は、月単位で予測した場合の類似商品の需要実績取得期間を表している。

図１３に示す商品コード（類似商品コード）がＲ０００１の類似商品の需要実績は、発売月が１月であり、１月から３ヶ月間が、変動期間を示しており、終売期間を５月から２ヶ月間とし、終売月を７月としている。尚、現在を９月としている。

また、１２月にイベントが発生したことが示され、イベントによって、需要量が突発的に増加していることが示され、その補正を行ったことが、図１３において示されている。この補正の方法は、前述した通りである。

新商品の変動期間は、類似商品についても同様と考え、類似商品の需要実績取得期間は、ステップＳ１２０１で取得した新商品の変動期間を除外して取得する。

さらに、終売している場合は、ステップＳ１２０２において取得した終売期間も除外して取得する。

これは、発売直後あるいは終売前のある一定期間は販売戦略的な影響を大きく受け、本来の需要を表していない可能性がある。そのため、実績取得期間から当該期間を外すことが好ましいと考えられるからである。

つまり、除外期間を考慮すると、図１３においては、２０１０年４月から２０１１年５月の期間を需要実績取得期間としている。

尚、新商品の変動期間・終売期間を除外しているが、類似商品については、１年以上の需要実績情報を備えた商品が存在するため、この期間に対しての季節指数を求めることも可能である。

再び図１２の説明に戻り、ステップＳ１２０５において、ステップＳ１２０４で集計した類似商品のサイクル別の需要実績から類似商品の季節指数を算出する。季節指数の算出方法は種々あるが、例えば、予測が月単位の場合、
［式１］

季節指数＝当月需要実績÷需要実績月平均×１００（％）

などによって、各月の季節指数を算出する。

また、類似商品に季節性がない場合は、季節指数を１とすればよい。ここで、類似商品の需要実績平均は、ステップＳ１２０３で取得した需要実績取得期間のうち任意の期間から算出する。

好ましくは１年以上の期間から算出するのがよい。平均値算出期間については計算上固定にするかあるいは商品情報設定部１１０で算出期間を入力する等が考えられる。また、上記の季節指数算出方法は一例を示しているに過ぎず、その他の方法で算出してもよい。

ステップＳ１２０６において、新商品全てについて類似商品の季節指数算出処理が終了したかの判断を実施する。全商品の処理が終了していなければ、ステップＳ１２０２に戻り次の商品の処理を実施する。

再び図３の説明に戻り、ステップＳ３０４において、予測実行処理では、類似商品の需要実績データや類似商品の季節指数を使用して新商品の需要予測を行う。ステップＳ３０４では、商品情報ＤＢ１０１に登録されている商品が処理対象となる。

ステップＳ３０４の処理の詳細については図１４を参照して説明する。

図１４は、ステップＳ３０４の予測実行処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１４０１において、当該予測対象とする新商品（前述したように、ここでいう新商品とは、需要の予測対象となる商品を示しており、具体的には、発売前の商品、変動期間内の商品、変動期間終了から１年未満の商品を対象とする。）（以後、予測商品）の類似商品情報を類似商品情報ＤＢ１０２から取得し、取得した類似商品についての需要実績をステップＳ１２０３、ステップＳ１２０４で記載した処理と同様に需要実績ＤＢ１０４から取得し、予測サイクルに合わせて実績を集計する。

また、当該予測商品の需要実績も予測サイクルに合わせて実績を集計する。ただし、当該予測商品ならびに類似商品の需要実績取得期間については、発売日以降の全期間を取得するため、ステップＳ１２０４で記載した取得期間の制限は考慮しない。

ステップＳ１４０２において、当該予測商品が発売前であるか否かを、本処理を行っている日付（システム日付等）と発売日とを用いて判定する。当該予測商品が発売前であれば、ステップＳ１４０３に処理を進め、当該予測商品が発売されていれば、ステップＳ１４０４に処理を進める。

ステップＳ１４０３において、当該予測商品が発売前の時点で、発売以降の予測需要量を計算する。図１５は、ステップＳ１４０３の当該予測商品が発売前の時点における予測実行処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１５０１において、当該予測商品が変動期間内に季節性があるかどうかを判定する。当該予測商品が変動期間内に季節性がなければ、ステップＳ１５０２に処理を進め、当該予測商品が変動期間内に季節性があれば、ステップＳ１５０３に処理を進める。

なお、当該予測商品が変動期間内に季節性があるかどうかの情報は、商品情報ＤＢ１０１の変動期間季節性有無フラグとして登録されている。

ステップＳ１５０２において、当該予測商品が変動期間内に季節変動による影響を受けない場合（季節性がない場合）、当該予測商品に設定されている複数の類似商品から当該予測商品の変動期間内のベース需要量を算出する。
ベース需要量とは、当該予測商品が持っている需要力を意味しており、類似商品の需要量とその重みの加重和から以下の式で算出する。
［式２］

BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
RｊD(i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊW：類似商品jの重み
N：変動期間
M:類似商品設定数

ここでｉは、当該予測商品ならびに類似商品の発売サイクル（発売月、発売週等）を基点とした各時点を意味する。例えば、予測単位が月の場合、ｉが１の場合は、当該予測商品ならびに類似商品の発売月を意味する。

ｉが２の場合は、当該予測商品ならびに類似商品の発売月の翌月を意味する。またＭは、当該予測商品に紐付く類似商品数を意味し、各類似商品の重みは、類似商品情報ＤＢ１０２に登録されている当該類似商品の情報から取得する。

また、類似商品の需要量は、ステップＳ１４０１で算出したイベント補正後の需要量であり、変動期間は、商品情報ＤＢ１０１から取得する。

ステップＳ１５０３において、当該予測商品が、変動期間内に季節変動による影響を受ける場合（季節性がある場合）、当該予測商品に設定されている複数の類似商品から当該予測商品の変動期間内のベース需要量を算出する。ベース需要量は、類似商品の需要量から当該予測商品の発売時期に合わせた季節性を考慮して以下の式で算出する。
［式３］

BDｊ(i)＝RｊD(i)／RｊSB（i）

BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
BDｊ(i)：類似商品jの時点iのベース需要量
RｊSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
RｊW：類似商品jの重み
RｊD(i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊSB（i）：類似商品jの時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
N：変動期間
M:類似商品設定数

ここで、類似商品ｊの時点ｉのベース需要量とは、ステップＳ１４０１で算出したイベント補正後の類似商品の需要量から類似商品の季節性を除去した需要量である。

また、当該予測商品の時点ｉに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数とは、例えば予測単位が月の場合、当該予測商品における時点ｉが５の場合に該当するサイクルが３月の場合、類似商品ｊの３月の季節指数を意味する。

一方、類似商品ｊの時点ｉに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数とは、例えば予測単位が月の場合、類似商品における時点ｉが６の場合に該当するサイクルが１０月の場合、類似商品ｊの１０月の季節指数を意味する。尚、類似商品の季節指数は、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３から取得する。

このようにベース需要量は、類似商品のベース需要量に当該予測商品の発売サイクルに合わせた季節性を付与した需要量と類似商品の重みの加重和から算出する。

図１６には、予測単位を月単位とした場合の、当該予測商品の変動期間内のベース需要量算出過程（季節性を考慮したもの）を説明した図である。また、図１６は、当該予測商品に設定されている類似商品は１商品とし、変動期間を３カ月とした例である。

図１６の上段のグラフには、図１３に示す商品コード（類似商品コード）がＲ０００１の類似商品の需要実績に対してイベント補正を行った結果を示しており、図１６の上段の右側には、当該類似商品の各月の季節指数が示されている。

そして、図１６の下段の左側のグラフには、図１６の上段に示した商品コード（類似商品コード）がＲ０００１の類似商品の需要実績に対して、変動期間内に季節性が認められた場合、変動期間内の各月の季節指数を用いて、季節性を除去した各月のベース需要量を求めた結果が示されている。

例えば、季節性を除去していない１月の需要実績は、図１６の上段のグラフから１７１であり、図１６の上段の右側に示した１月の季節指数１５０％を用いて、需要実績を補正した結果、図１６の下段の左側に示した１月のベース需要量１１４が求められる。

そして、イベント、季節性を除去することで求めたベース需要量を用いて、予測対象商品のベース需要量を求めた結果を示したグラフが図１６の下段の右側に示されたものである。

予測対象商品は、１０月を発売とし、類似商品の発売日が１月であるため、発売日が異なり、予測対象商品のベース需要量を求めるには、特に季節性を考慮しなければならないことも生じる。

そこで、類似商品の発売日である１月のベース需要量（図１６の下段の左側に示す）に対して、予測対象商品の発売日である１０月の類似商品の季節指数（図１６の上段の右側に示す）を用いて、予測対象商品の発売日である１０月のベース需要量８０（図１６の下段の右側のグラフ）が求まる。

ステップＳ１５０４において、ステップＳ１５０２、ステップＳ１５０３で算出したベース需要量を用いて、当該予測商品の変動期間内の需要の予測計算を行う。変動期間内のｉ時点の予測数量を類似商品の需要実績を基に以下の計算式で算出する。
［式４］

Y(i)＝α×BD（i） (1≦i≦N)
α＝SY／BD（１）

Y（i）:時点iの予測数量
BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
SY：当該予測商品の初回予測数量
N：変動期間
α：需要スケール調整係数

ここでＢＤ（１）とは、複数の類似商品から算出した当該予測商品の時点ｉが１（発売サイクル）のベース需要量を意味し、αは当該予測商品の初回予測数量と発売サイクルのベース需要量において需要スケールの調整を行う係数である。 例えば、当該予測商品に対して発売時に行う販売戦略等のイベントにより発売サイクルのベース需要量が増加する可能性がある。その増加分を調整する係数が需要スケール調整係数である。

需要スケール調整係数を使用することにより類似商品の需要の波を捉えつつ、イベントによる需要増にも対応した予測数量を算出することが可能になる。なお、当該予測商品の初回予測数量は、商品情報ＤＢ１０１（初回販売数量）に登録されている。 このように変動期間内の予測数量は、類似商品の変動期間（類似商品の発売直後）の需要の波を捉まえて算出する。このとき算出した予測数量は、予測結果ＤＢ１０６に登録する。

図１７は、予測単位を月単位とした場合の、変動期間内の予測数量算出過程を説明した図である。また、図１７は、当該予測商品に設定されている類似商品は、１商品とし、変動期間を３ヶ月とした例である。

図１７の左側に示すグラフは、図１６の下段の右側に示したグラフが示されており、変動期間内における予測対象商品のベース需要量が示されている。

しかしながら、予測対象商品の発売を行う初回予測数量が８０と求められており、以後の変動期間内のベース需要量も、この初回予測数量を基準に求められているため、本来、予測対象商品の初回の発売の数量が、８０と異なる値、例えば、１００とした場合、初回予測数量の補正を行うと共に、この補正を行った初回予測数量のスケールに、以後の変動期間内の各月のベース需要量を補正する必要がある。

そこで、図１７の左側のグラフに示す１０月のベース需要量が８０であるが、本来なら、初回予測数量として１００を見込んでいるため、図１７の右側のグラフに示す１０月のベース需要量に１００が示されている。

そして、以降の変動期間内の各月、１１月、１２月・・・についても、図１７の右側のグラフに示す１０月のベース需要量に１００のスケールに合わせるため、図１７の左側のグラフに示す各月のベース需要量に初回予測数量（図１７の右側のグラフに示す１０月のベース需要量である１００）を乗じて得られた値に対して、図１７の左側のグラフに示す１０月のベース需要量である８０を除算してベース需要量を求める。

ステップＳ１５０５において、当該予測商品の変動期間以降の予測計算を行う。変動期間以降のｉ時点の予測数量について類似商品の需要実績を基に以下の計算式で算出する。
［式５］
Y（i）＝α×BD×RxSA（i） （N＜i）

Y（i）:時点iの予測数量
BD：当該予測商品のベース需要量
BDj：類似商品jのベース需要量
RｊD (i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊW：類似商品jの重み
RxSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品xの季節指数
RｊSB（i）：類似商品jの時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
N：変動期間
M:類似商品設定数
L:類似商品jのベース需要量算出期間
SY：当該予測商品の初回予測数量
α：需要スケール調整係数

ここで、類似商品のベース需要量は、各時点の類似商品の需要量から季節性を除外して一定期間の平均値を算出して求める。平均をとる期間Ｌは、固定値でもよいし、商品情報設定部１１０の入力項目として設定することも可能である。

さらに算出した類似商品のベース需要量とその重みとの加重和から当該予測商品のベース需要量を算出する。

類似商品Ｘの季節指数とは、当該予測商品に付与する類似商品の季節指数を意味する。

類似商品情報ＤＢ１０２から当該予測商品に対する類似商品のうち、代表季節指数フラグがオンとなっている類似商品を選択し、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３から選択した類似商品の季節指数を取得する。

代表季節指数フラグがオンとなっている類似商品が複数ある場合は、季節指数は平均値とする。

当該予測商品の時点ｉに該当するサイクルの類似商品Ｘの季節指数とは、当該予測商品の時点ｉに該当するサイクルの季節指数を意味している。例えば予測単位が月の場合、ｉが５であり、３月に該当している場合は、３月の季節指数を適用する。また需要スケール調整係数は、ステップＳ１５０４で算出した係数である。

このように変動期間以降の予測計算は、当該予測商品のベース需要量に当該予測商品の発売サイクルに合わせた季節性を加味して、さらに需要スケールの調整を行うことで求めることが可能になる。このとき算出した予測数量は、予測結果ＤＢ１０６に登録する。

図１８には、予測単位を月単位の場合の、変動期間以降の予測数量算出過程を説明した図である。また、図１８は、当該予測商品に設定されている類似商品は１商品とし、類似商品ベース需要量の算出期間Ｌは、３ヶ月の例である。

図１８の上段の左側に示すグラフは、図１６の上段のグラフに示す類似商品の需要実績に対して、季節性を除外して得られた需要量を示したものであり、前述では、変動期間内を対象に補正を行っているが、ここでは、変動期間以降の３ヶ月を対象に補正を行っている。

図１６の上段のグラフの４月の需要実績５０に対して、イベント補正後の需要量を求めた後、図１６の上段の右側に示す４月の季節指数１１０を用いて、季節性を除去したベース需要量である４５（図１８の上段の左側のグラフに示す４月の需要量）が求まる。

そして、５月、６月の需要量を同様に求めた後、４月から６月の需要量を用いて、変動期間以降のベース需要量を求める（図１８の上段の右側に示すグラフの１月以降の需要量４７を示す）。

変動期間以降のベース需要量が求まると、各月において、変動期間以降のベース需要量に初回予測数量１００を乗算して得られた値に対して、発売月のベース需要量８０（図１８の上段の右側に示すグラフの１０月の需要量）で除算して得られた値に当該月の類似商品の季節指数（図１６の上段の右側の季節指数を示す）を乗算する。

再び図１４の説明に戻り、ステップＳ１４０４において、当該予測商品が発売されて、現時点が当該予測商品の変動期間内であるか否かを判定し、現時点が当該予測商品の変動期間内であれば、ステップＳ１４０５に処理を進め、当該予測商品が発売されて変動期間を過ぎていれば、ステップＳ１４０６に処理を進める。ここで、当該予測商品の変動期間は、商品情報ＤＢ１０１に登録されている。

ステップＳ１４０５において、当該予測商品の現時点以降の予測数量を計算する。図１９は、ステップＳ１４０５における予測実行処理の詳細を説明するためのフローチャートである。処理の流れは図１５と同じである。

ステップＳ１９０１において、当該予測商品が変動期間内に季節性があるかどうか否かを判定し、当該予測商品が変動期間内に季節性がなければ、ステップＳ１９０２に処理を進め、当該予測商品が変動期間内に季節性があれば、ステップＳ１９０３に処理を進める。

なお、当該予測商品が変動期間内に季節性があるかどうかの情報は、商品情報ＤＢ１０１の変動期間季節性有無フラグとして登録されている。

ステップＳ１９０２において、当該予測商品が変動期間内に季節変動による影響を受けない場合（季節性がない場合）、当該予測商品に設定されている複数の類似商品から当該予測商品の変動期間内のベース需要量を算出する。ステップＳ１５０２と同様にベース需要量は、類似商品の需要量（イベント補正後需要量）とその重みの加重和から以下の式で算出する。

［式６］

BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
RｊD(i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊW：類似商品jの重み
N：変動期間
M:類似商品設定数
S:現時点（当該予測商品が発売されてSサイクル経過した時点）

ステップＳ１９０３において、当該予測商品が変動期間内に季節変動による影響を受ける場合（季節性がある場合）、当該予測商品に設定されている複数の類似商品から当該予測商品の変動期間内のベース需要量を算出する。

ステップＳ１９０３と同様にベース需要量は、類似商品の需要量（イベント補正後需要量）から当該予測商品の発売時期に合わせた季節性を考慮して以下の式で算出する。
［式７］

BDｊ(i)＝RｊD(i)／RｊSB（i）

BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
BDｊ(i)：類似商品jの時点iのベース需要量
RｊSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
RｊW：類似商品jの重み
RｊD(i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊSB（i）：類似商品jの時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
N：変動期間
M:類似商品設定数
S:現時点（当該予測商品が発売されてSサイクル経過した時点）

ステップＳ１９０４において、ステップＳ１９０２、ステップＳ１９０３で算出したベース需要量を用いて当該予測商品の変動期間内の予測計算を行う。ステップＳ１５０４と同様に変動期間内のｉ時点の予測数量を類似商品の需要実績を基に以下の計算式で算出する。

［式８］

Y(i)＝α×BD（i） (S≦i≦N)

Y（i）:時点iの予測数量
BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
BD(l)：当該予測商品の時点lのベース需要量
D（l）：当該予測商品の時点ｌの需要量（イベント補正後需要量）
N：変動期間
S:現時点（当該予測商品が発売されてSサイクル経過した時点）
α：需要スケール調整係数

ここで、ステップＳ１５０４との違いは、需要スケール調整係数の算出方法である。

当該予測商品は、既に発売されているため、当該予測商品の需要量は、需要実績ＤＢ１０４に蓄積されている。需要スケール調整係数は、既にある当該予測商品の需要量（イベント補正後需要量）と類似商品から算出した当該予測商品のベース需要量の比率から算出する。このとき算出した予測数量は、予測結果ＤＢ１０６に登録する。

ステップＳ１９０５において、当該予測商品の変動期間以降の予測計算を行う。ステップＳ１５０５と同様に変動期間以降のｉ時点の予測数量について類似商品の需要実績を基に以下の計算式で算出する。

［式９］

Y（i）＝α×BD×RxSA（i） （N＜i）

Y（i）:時点iの予測数量
BD：当該予測商品のベース需要量
BDj：類似商品jのベース需要量
RｊD(i)：類似商品jの時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RｊW：類似商品jの重み
RxSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品xの季節指数
RｊSB（i）：類似商品jの時点iに該当するサイクルの類似商品ｊの季節指数
N：変動期間
M:類似商品設定数
L:類似商品jのベース需要量算出期間
S:現時点（当該予測商品が発売されてSサイクル経過した時点）
BD(l)：当該予測商品の時点lのベース需要量
α：需要スケール調整係数

ここで、ステップＳ１５０５との違いは、需要スケール調整係数の算出方法である。

需要スケール調整係数は、ステップＳ１９０４で算出した係数である。

このように変動期間以降の予測計算は、ステップＳ１５０５と同様に当該予測商品のベース需要量に当該予測商品の発売サイクルに合わせた季節性を加味して、さらに需要スケールの調整を行うことで求めることが可能になる。このとき算出した予測数量は予測結果ＤＢ１０６に登録する。

再び図１４の説明に戻り、ステップＳ１４０６において、当該予測商品が発売されて、現時点が当該予測商品の変動期間終了から１年以内であるか否かを判定し、現時点が当該予測商品の変動期間終了から１年以内であれば、ステップＳ１４０７へ処理を進め、当該予測商品が変動期間終了から１年を過ぎていればステップＳ１４０８に処理を進める。ここで、当該予測商品の変動期間は、商品情報ＤＢ１０１に登録されている。

ステップＳ１４０７において、当該予測商品の現時点以降の予測数量を計算する。図２０は、ステップＳ１４０７における予測実行処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２００１において、当該予測商品の変動期間以降のベース需要量算出計算を行う。変動期間以降のｉ時点のベース需要量は、以下の計算式で算出する。
［式１０］

BD（i）＝D（i）／RxSA（i）

BD(i)：当該予測商品の時点iのベース需要量
D（i）：当該予測商品の時点iの需要量（イベント補正後需要量）
RxSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品xの季節指数

ここで類似商品Ｘの季節指数とは、当該予測商品に付与する類似商品の季節指数を意味する。類似商品情報ＤＢ１０２から当該予測商品に対する類似商品のうち、代表季節指数フラグがオンとなっている類似商品を選択し、類似商品季節指数情報ＤＢ１０３から選択した類似商品の季節指数を取得する。代表季節指数フラグがオンとなっている類似商品が複数ある場合は、季節指数は平均値とする。

ステップＳ２００２において、ステップＳ２００１から算出した当該予測商品のベース需要量から当該予測商品の変動期間以降のサイクル別のベース予測数量計算を行う。

ここで、サイクル別とは月別や週別を意味する。また、ベース予測数量計算を行う場合、予測モデル情報ＤＢ１０５に登録されている数学的予測モデルを使用してベース予測数量を算出する。

ステップＳ２００３において、ステップＳ２００２から算出した当該予測商品のベース予測数量から当該予測商品の変動期間以降のサイクル別の予測数量計算を以下の計算式で算出する。
［式１１］

Y（i）＝BY（i）× RxSA（i）

Y（i）:時点iの予測数量
BY(i)：当該予測商品の時点iのベース予測数量
RxSA（i）：当該予測商品の時点iに該当するサイクルの類似商品xの季節指数

図２１には予測単位を月単位とした場合の、現時点以降の予測数量算出過程を説明した図である。また、図２１は当該予測商品に設定されている類似商品は１商品とし、変動期間は３ヶ月として例である。このとき算出した予測数量は予測結果ＤＢ１０６に登録する。

図２１では、現時点が、２０１２年４月を示しており、既に予測商品は、２０１０年１０月に発売されているので、２０１０年１０月から２０１１年３月までの需要量はそのまま利用する。

しかしながら、２０１２年４月以降の予測数量については、２０１２年１月、２月、及び３月の需要量に対して、季節性を除去したベース需要量を求めるため、図２１の右上に示される季節指数を用いて、ベース需要量を求める。そして、この求めたベース需要量を用いて、現時点以降の予測数量を求める。

再び図１４の説明に戻り、ステップＳ１４０８において、当該予測商品が発売されて、現時点が当該予測商品の変動期間終了から１年以上経過しているため、当該予測商品の需要量（イベント補正後需要量）から予測数量を計算する。

ここで、当該予測商品の変動期間は、商品情報ＤＢ１０１に登録されている。また処理の流れは図２０と同じであり、ステップＳ２００１からステップＳ２００３との違いは類似商品の季節指数が当該予測商品の季節指数を使用することである。このとき算出した予測数量は予測結果ＤＢ１０６に登録する。

再び図１４の説明に戻り、ステップＳ１４０９において、全ての商品の予測計算が終われば処理は終了し、未計算の商品が残っている場合は、ステップＳ１４０１に戻る。

再び図３の説明に戻り、ステップＳ３０５において、類似商品情報ＤＢ１０２、予測モデル情報ＤＢ１０５からステップＳ３０４で計算した新商品の予測値ならびに類似商品の需要実績を画面にて表示し、計算した値の妥当性を確認する。

図２２は、ステップＳ３０５で表示する新商品需要出力画面の一例を示す。画面上からは各ステップで計算した値を修正することも可能である。

この新商品需要出力画面では、発売サイクル毎に新商品の需要量と、当該新商品に類似する商品の需要量と、を図示しており、図２２では、２０１３年１月から１２月までの需要量を示している。

新商品需要出力画面は、新商品に類似する商品の需要量を示す類似商品需要量、新商品であっても既に発売しているようであればその需要量を示す新商品需要量、新商品の予測数量を示す新商品予測数量、予測数量の修正を行うことが可能な予測修正値等の項目を含んでいる。

尚、新商品需要量については、図２２では、２０１３年１月から３月までは、需要があったことを示しており、予測修正値については、初期出力時は、新商品予測数量が示され、ユーザが、適宜、修正値を入力することが可能な項目である。 以上、本発明によれば、需要予測を行う商品と類似する商品の需要実績を用いることで、予測対象となる商品の発売開始から終了までの需要予測を精度よく行うことができる。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明におけるプログラムは、各処理方法をコンピュータが実行可能（読み取り可能）なプログラムであり、本発明の記憶媒体は、各処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。

なお、本発明におけるプログラムは、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取り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憶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、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク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、コンピュータで稼働しているＯＳ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、１つの機器からなる装置に適用してもよい。

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。

１００ 需要予測装置
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ 入力制御部
２０５ 入力部
２０６ 表示制御部
２０７ 表示部
２０８ 外部メモリ制御部
２０９ 外部メモリ
２１０ 通信Ｉ／Ｆ制御部
２１１ ネットワーク
２１２ システムバス

Claims (11)

1. 新商品の需要量を予測する需要予測装置であって、
   商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段と、
   前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、
   前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
   を備えたことを特徴とする需要予測装置。
2. 前記予測実行手段は、発売してから需要が安定するまでの期間を示す変動期間は、前記新商品のベース需要量を用いて変動期間以内の前記新商品の需要量を求め、一方、前記変動期間以降は、前記新商品のベース需要量一定期間のベース需要量を用いて、前記新商品の需要量を求めることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
3. 前記算出手段は、発売してから需要が安定するまでの期間を除外して当該ベース需要量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の需要予測装置。
4. 前記算出手段は、終売前の需要の落ち込み期間を除外したベース需要量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の需要予測装置。
5. 前記予測実行手段は、発売してから需要が安定するまでの期間を示す変動期間において、季節性を考慮した新製品のベース需要量を用いるか、一方、季節性を考慮せずに新製品のベース需要量を用いるかを選択して需要量を求めることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の需要予測装置。
6. 新商品に対する複数の類似商品に対して、新商品に対する類似商品の影響度合いを示す重みを定め、
   前記算出手段は、前記類似商品に設定された重みを用いて定まる需要量から前記新商品のベース需要量を算出することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の需要予測装置。
7. クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムであって、
   前記クライアント端末は、
   新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、
   を備え、
   前記情報処理装置は、
   商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段と、
   前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
   を備えたことを特徴とする需要予測システム。
8. 新商品の需要量を予測する需要予測装置の制御方法であって、
   前記需要予測装置は、
   前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、
   前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶した需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
   を実行することを特徴とする需要予測装置の制御方法。
9. 新商品の需要量を予測する需要予測装置において読取実行可能なプログラムであって、
   前記需要予測装置を、
   前記新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段と、
   前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
   して機能させることを特徴とするプログラム。
10. クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムの制御方法であって、
    前記クライアント端末は、
    新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、
    を実行し、
    前記情報処理装置は、
    前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
    前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
    を実行することを特徴とする需要予測システムの制御方法。
11. クライアント端末と情報処理装置とが、ネットワークを介して接続された需要予測システムで読取実行可能なプログラムあって、
    前記クライアント端末を、
    新商品と類似する商品を選択する類似商品情報設定手段、
    として機能させ、
    前記情報処理装置を、
    前記類似商品情報設定手段によって選択した類似商品の、商品の需要量及び需要があった日を含む需要実績を記憶する需要実績記憶手段に記憶された需要量から前記新商品のベース需要量を算出する算出手段と、
    前記算出手段によって算出した新商品のベース需要量を用いて、前記新商品の発売開始日以降の需要量を求める予測実行手段と、
    して機能させることを特徴とするプログラム。

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