JP2015108928A - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の在庫管理における安全在庫量を適正に保つ情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得するパラメータ取得部１０２と、個別パラメータおよびカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について所定の販売見込み期間における対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する在庫算出部１０４とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、商品の在庫管理に関連する処理を行う情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。

商品の在庫管理を行う技術の一例が、特許文献１に記載されている。この文献には、在庫シミュレーション手法では、各商品の予測需要量から発注量を算出する際に、予測需要量を基に正規分布やポアソン分布を用いて適正在庫量を算出することが記載されている。また、１日あたりの販売数が数十以上になる場合に正規分布が有用であり、一方、日毎の販売数が小さい僅少商品や新商品などでは、ポアソン分布が有用であることが記載されている。

特開２０１０−８６２７８号公報

しかしながら、上記文献記載の技術のように、僅少商品や新商品等にポアソン分布を用い、販売数が数十以上の商品では正規分布を用いた場合、ある種の商品においては、求められた予測需要量が、実績から乖離することが多いという問題点があった。
本発明の発明者は、同一の商品であっても、商品を単体で販売する個別販売と、商品を複数個まとめて販売するカートン販売のように、異なる販売単位で販売される場合があり、この場合、個別販売とカートン販売とでは売上の特性（状況）が異なることに着眼した。そして、本発明の発明者は、このような２種の販売単位で売られる商品において、求められた予測需要量が実績から乖離することが多いことを見出し、販売形態別に販売量の確率分布を求めることで、予測結果が実績と近似することを発見した。ここで、カートン販売とは、同一商品を複数個まとめた単位で売る販売形態を意味し、箱売り、ケース販売、ダース売り等と呼ばれる場合もある。「カートン販売」は、販売される商品の種類を制限するものではない。
このような個別販売とカートン販売などの販売形態別に販売量の確率分布を求めて予測需要量を算出するという発想は、上述した文献記載の技術にはなかった。

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、販売見込み量算出の精度を向上させて商品の在庫管理における安全在庫量を適正に保つことができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明によれば、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について所定の販売見込み期間における前記対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する在庫算出手段と、
を備える情報処理装置が提供される。

この発明によれば、個別販売とカートン販売について別々に販売見込み量の確率分布を生成して、各確率分布から安全在庫量をそれぞれ算出するので、個別販売とカートン販売を分けずに確率分布を求める場合に比較して、実績に近い値を求めることができ、商品の在庫管理において、欠品を防ぐために余分に保持しておく安全在庫量を適正に保つことができる。

本発明によれば、所定期間の対象商品の個別販売の販売量および該対象商品のカートン販売の販売量を保持する店舗端末と、
前記店舗端末から前記個別販売の販売量および前記カートン販売の販売量を収集し、保持するサーバと、を備え、
前記サーバは、
本発明の情報処理装置の少なくとも一部の手段を実現する情報処理システムが提供される。

本発明によれば、情報処理装置が、
対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得し、
前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成し、
各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する情報処理方法が提供される。

本発明によれば、コンピュータに、
対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する手順、
前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成する手順、
各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する手順、
を実行させるためのプログラムが提供される。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、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、等でもよい。

また、本発明の情報処理方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の情報処理方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。

さらに、本発明の情報処理方法およびコンピュータプログラムの複数の手順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、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順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。

本発明によれば、商品の在庫管理における安全在庫量を適正に保つ情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムが提供される。

本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。 商品の在庫管理における定期発注法を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置において販売見込み量算出時に使用するポアソン分布を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置において販売見込み量算出時に使用するポアソン分布の確率分布と累積確率分布の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置において算出される、販売量のポアソン分布による確率分布と実績の関係を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。 商品在庫管理において、販売見込み量算出時に使用する正規分布を説明するための図である。 商品在庫管理において、正規分布を用いた安全在庫量算出方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

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。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００は、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得するパラメータ取得部１０２と、個別パラメータおよびカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について所定の販売見込み期間における対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する在庫算出部１０４と、を備える。

本発明の情報処理装置は、定期発注法で利用される安全在庫量を高精度に算出する。
以下、定期発注法について、図２を用いて説明する。
定期発注法では、発注から次の発注までの発注サイクルが一定間隔で、かつ、発注量は発注サイクルごとに異なる。
たとえば、図２に示すように、対象商品の発注が、（１）金曜日発注かつ水曜日納品、（２）火曜日発注かつ土曜日納品の２パターン固定である場合に、定期発注法にしたがって在庫管理を行う。ここで、金曜日発注で水曜日納品された商品の入荷量は、次の火曜日発注で土曜日納品されるまでの期間（図では、「調達期間Ｔ」と示す）の出荷予定量となる。

本明細書では、発注から次の発注までの発注サイクルを発注間隔Ｏと呼び、発注間隔Ｏと調達期間Ｔを合わせた期間を、販売見込み期間と呼ぶものとする。図の例では、販売見込み期間は８日となる。
定期発注法では、この販売見込み期間（Ｏ＋Ｔ）の需要予測を行い、発注時点の在庫量と、発注済み未入荷量（たとえば、金曜日発注時点における、前回の火曜日発注の入荷予定分）と、に基づいて、発注量を決定することができる。このとき、出荷量には変動があることを考慮して、余分に在庫を確保しておくことで、在庫切れを防ぐことができる。このような在庫を、「安全在庫」と呼び、発注量を決定する際には、この安全在庫量Ａも考慮する。

発注量は、以下の式（１）で求めることができる。
発注量＝販売見込み量＋安全在庫量
−（発注時点在庫量＋発注済み未入荷量） ・・・式（１）

以下、安全在庫量について説明する。上述したように、安全在庫は、商品の出荷量にバラツキがあることから、商品の在庫切れを防ぐ目的で余分に在庫を確保するものであるが、一方で、在庫が過多になることは、保管場所や管理のための経費のかさむことになり好ましくない。そのため、安全在庫量を適正に保つことは、在庫管理を行う上で極めて重要である。
本実施形態では、図１の在庫算出部１０４が、この安全在庫量を算出する。

パラメータ取得部１０２は、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する。
本発明において、「対象商品」とは、商品単体を個別に販売する個別販売と、商品を所定数ずつまとめて販売するカートン販売等の異なる複数の販売単位で販売される商品を意味し、このような複数の販売単位で販売される商品であれば、「対象商品」の商品種は制限されない。「対象商品」の商品種には、たとえば、たばこ、ビール、ジュース、お茶、水等の瓶、缶、紙パック、ペットボトル等の各種容器入りの飲料、ガム、あめ、その他のお菓子等の食料品、入浴剤、洗剤、文房具等の日用雑貨品等がある。

本発明における「対象商品」は、在庫管理または発注を行う単位の品物を意味し、例えば、銘柄（ブランド）名、および商品名の少なくともいずれか一方で区別される。当該「対象商品」は、銘柄名及び商品名のみでなく、商品のサイズ、容量、包装形態（本体／詰替用、ソフトパック／ボックスタイプ等）、素材、色、模様、味、香り（メンソール、フローラル、ミント等）、成分（タール値、ニコチン値、カフェイン含有有無等）、オプションの有無、対象年齢、対象性別、生産（原産）地、メーカ、販売期間、販売地域等の商品属性を加えて区別される品物であってもよい。たとえば、当該「対象商品」は、商品アイテムコードで識別される場合もあり得る。

本発明において、上述のような「対象商品」が処理対象であり、各対象商品それぞれについて安全在庫量や発注量を算出する。また、本発明において、複数の対象商品を対象とすることもでき、グループとなる複数の対象商品のグループ毎に、安全在庫量や発注量を算出することもできる。
たとえば、ある銘柄ファミリーの複数の商品を対象商品としたり、メンソール系の異なる銘柄の商品を対象商品としたりすることができる。

なお、本発明は、安全在庫量や発注量の算出対象範囲が、上記のような銘柄別や銘柄グループ別ではない場合を排除するものではない。たとえば、いちご味や抹茶味など味が異なる複数の商品がでている豆乳等の場合、本発明の情報処理装置は、味の種別には関係なく、あるメーカの「豆乳」という商品種をまとめて対象として安全在庫量や発注量を算出する構成とすることもできる。このような構成によれば、店舗から、あるメーカの「豆乳」という商品種で発注し、メーカや問屋側で適宜、商品の銘柄や味の種類等を選択して店舗に提供することもできる。あるいは、メーカなどの商品属性等、銘柄とは異なる単位で括られる、異なる銘柄の商品群をまとめて対象として安全在庫量や発注量を算出することもできる。

また、カートン販売で１カートンに含まれる商品の個数は、さらに、様々考えられ、たとえば、ビールであれば、６缶で１包、２４缶（または４包（６缶／包））で１箱等、カートン販売もさらに複数単位の異なる販売形態が存在する。

本実施形態の情報処理装置１００では、個別販売とカートン販売の２種類の販売形態について、販売の数量に関するパラメータをそれぞれ取得し、販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、安全在庫量をそれぞれ算出する形態を例として説明している。しかし、本発明の情報処理装置は、このように異なる販売形態（１缶、１包、および１箱等）毎に、販売の数量に関するパラメータをそれぞれ取得し、販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、安全在庫量をそれぞれ算出する形態を含むことができる。

ここで、個別パラメータとカートンパラメータとは、所定の販売見込み期間における対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成するのに必要な情報である。後述するように、各パラメータの内容は、販売見込み量の確率分布を求める手法によりそれぞれ異なる。
本明細書では、たとえば、ポアソン分布および正規分布（他の実施形態で後述する）を用いて販売見込み量の確率分布を求める構成について説明するが、これに限定されるものではなく、様々な手法を採用できる。

在庫算出部１０４は、パラメータ取得部１０２が取得した、個別パラメータとカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について所定の販売見込み期間における対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成する。そして、在庫算出部１０４は、生成された各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する。
このように、本発明では、個別販売とカートン販売を分けて販売見込み量のバラツキを示す確率分布を求め、定期発注法を採用して、安全在庫量を算出することで、個別販売での売上状況とカートン販売での売上状況とを別々に考慮して販売見込み量を推定することができるため、結果として、高精度に、安全在庫量を算出することができる。

本実施形態の情報処理装置１００において、パラメータ取得部１０２は、個別パラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の平均販売量を取得し、カートンパラメータとして、所定期間における対象商品のカートン販売の平均販売量を取得する。
在庫算出部１０４は、個別販売およびカートン販売の各平均販売量を用いて、個別販売およびカートン販売についてポアソン分布をそれぞれ生成し、生成された各ポアソン分布から得られる販売見込み量毎の発生確率を累積した個別販売の累積確率およびカートン販売の累積確率が、対象商品の欠品に関する要求確率を満たす販売見込み量を、個別販売およびカートン販売の各安全在庫量としてそれぞれ算出する。

ここで、要求確率とは、対象商品の欠品に関して要求される確率であり、その確率では、一定期間の商品の需要に対して、品切れを起こさずに対応できる確率を示す欠品防止率、または、品切れのために需要に対応できない確率を示す欠品率が示される。なお、商品が欠品しないことは、サービスの向上につながることから、欠品防止率はサービス率とも呼ばれる。
ここで、欠品防止率と欠品率には、以下の関係がある。
欠品防止率α＝１−欠品率β ・・・式（２）
また、欠品率βは以下の式で求められる。
欠品率β＝品切れ数量／総需要量 ・・・式（３）

＜ポアソン分布＞
ここで、ポアソン分布について、図を用いて説明する。
図３は、本発明の情報処理装置において販売見込み量算出時に使用するポアソン分布を説明するための図である。
ポアソン分布とは、所定期間内の母平均λがパラメータとして与えられたときに、事象がｘ回出現する確率を示す分布Ｐ（ｘ）である。このポアソン分布は、特に、出現回数が少ない事象によく当てはまることが知られている。
図３（ａ）は、パラメータλ別のポアソン分布の例を示している。横軸ｋは、販売量であり、縦軸は、販売量毎の発生確率を示している。母平均λが大きくなると（たとえば、パラメータλ＝１０の場合）、ポアソン分布は、正規分布と近い形状を示していることがわかる。
また、図３（ｂ）は、図３（ａ）に示すポアソン分布で求められた販売量毎の発生確率を累計した累計確率分布を示している。

図４は、所定期間内の平均販売量が５個の場合のポアソン分布の確率分布と累計確率分布を表で示したものである。
この表の見方は、たとえば、「所定期間内に、２個売れる確率は、図中、Ｔ１で示される行の８．４％であり、販売量が２個以下である確率は、１２．５％である。」となる。また、平均販売量の５個で、所定期間内で商品が足りる（欠品しない）確率は、図中、Ｔ２で示される行の６１．６％である。また、所定期間内に１１個売れる確率は、図中、Ｔ３で示される行の０．８％であり、販売量が１１個以下である確率は、９９．５％である。

たとえば、店舗では、各商品について、ある期間内の商品Ｙが欠品しない確率（以下、欠品防止率と呼ぶ）を設定することで、その欠品防止率を満たす販売量をポアソン分布から予測することができる。たとえば、１０個売れる確率は、図中、Ｔ４で示される行の１．８％、販売量が１０個以下である確率は９８．６％であるので、９８％以上の欠品防止率を満たす販売量は１０個となり、これを安全在庫量とすれば、９８％以上の確率で在庫切れを防ぐことができることになる。

図５は、たばこを例として、個別販売とカートン販売を分けない場合と、個別販売とカートン販売に分けた場合の、販売量のポアソン分布による確率分布と実績を対比してそれぞれ示した図である。線グラフが販売量のポアソン分布による確率分布を示していて、棒グラフが販売量の実績を示している。
図５（ａ）は、個別販売とカートン販売を分けない場合の販売量のポアソン分布による確率分布と実績を対比した図である。図５（ｂ）と図５（ｃ）は、個別販売とカートン販売を分けた場合の図である。図５（ｂ）は、個別販売の販売量について、ポアソン分布による確率分布と実績を対比した図であり、図５（ｃ）は、カートン販売の販売量について、ポアソン分布による確率分布と実績を対比した図である。

図５（ａ）では、販売量のポアソン分布による確率分布（理論値）と実績の間で乖離があり、ポアソン分布を用いた精度よい販売量の予測が難しいことを示している。一方、図５（ｂ）および図５（ｃ）では、販売量のポアソン分布による確率分布（理論値）と実績は、ほぼ一致しており、図５（ａ）の場合に比べて販売量の予測の精度が向上していることがわかる。
このように、本発明では、販売量の確率分布を、個別販売とカートン販売に分けて求め、各確率分布に基づいて、安全在庫量をそれぞれ算出するので、精度のよい安全在庫量を算出することができる。

図６は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００を実現するコンピュータ６０のハードウェア構成を示すブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００は、たとえば、図６に示すように、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６２、ＲＯＭ（Read Only Memory）６４、ＲＡＭ（Random Access Memory）６６、Ｉ／Ｏ（Input/Output）６８を備え、キーボードやマウス等の操作入力装置７４やディスプレイなどの表示装置７２やプリンタ等の出力装置（不図示）と接続されるコンピュータ６０により実現することができる。ＣＰＵ６２は、各要素とバス６９を介して接続され、各要素とともにコンピュータ６０全体を制御する。

本発明の情報処理装置は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、またはそれらに相当するコンピュータにより実現することができる。本発明の情報処理装置は、図１に示す構成要素の機能を１台のコンピュータで実現することに限定されない。複数のコンピュータが、機能を分担して、本発明の情報処理装置を実現してもよい。本発明の情報処理装置は、仮想サーバなどにより構成されてもよい。

図１の情報処理装置１００の各構成要素は、図６のＣＰＵ６２、メモリ（ＲＡＭ６６）、メモリにロードされた図１の構成要素を実現するプログラム７０、そのプログラム７０を格納するハードディスクなどの記憶ユニット（ＲＯＭ６４）、ネットワーク接続用インタフェース（Ｉ／Ｏ６８）を備える任意のコンピュータ６０のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。図１は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。
なお、図１において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
なお、ＲＯＭ６４およびＲＡＭ６６は、フラッシュメモリ、ハードディスクやＣＤ（Compact Disc）等の補助記憶機能を有する他のデバイスであってもよい。

本発明では、単体のコンピュータまたは複数のコンピュータ６０の各ＣＰＵ６２が、本発明のコンピュータプログラム７０を実行することによって、本発明の情報処理方法に対応する各種の処理動作が行われ、本発明の情報処理装置の各種ユニットが各種機能として実現される。

本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラム７０は、コンピュータ６０に、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する手順、個別パラメータおよびカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について確率分布をそれぞれ生成する手順、各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する手順、を実行させるように記述されている。

本実施形態のコンピュータプログラム７０は、コンピュータ６０で読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。記録媒体は特に限定されず、様々な形態のものが考えられる。また、プログラム７０は、記録媒体からコンピュータ６０のメモリにロードされてもよいし、ネットワークを通じてコンピュータ６０にダウンロードされ、メモリにロードされてもよい。

上述のような構成において、本実施の形態の情報処理装置１００による情報処理方法を以下に説明する。
図７は、本実施形態の情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
本発明の実施の形態に係る情報処理方法は、情報処理装置１００が、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得し（ステップＳ１０１）、個別パラメータおよびカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について確率分布をそれぞれ生成し（ステップＳ１０３）、各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する（ステップＳ１０５）。

より詳細には、まず、情報処理装置１００において、パラメータ取得部１０２が、対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する（ステップＳ１０１）。上述したように、本実施形態では、パラメータ取得部１０２は、個別パラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の平均販売量を取得し、カートンパラメータとして、所定期間における対象商品のカートン販売の平均販売量を取得する。

そして、在庫算出部１０４が、個別パラメータおよびカートンパラメータを用いて、個別販売およびカートン販売について確率分布をそれぞれ生成する（ステップＳ１０３）。上述したように、本実施形態では、在庫算出部１０４が、個別販売およびカートン販売の各平均販売量を用いて、個別販売およびカートン販売についてポアソン分布をそれぞれ生成する。

そして、在庫算出部１０４が、各確率分布に基づいて、個別販売およびカートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する（ステップＳ１０５）。上述したように、本実施形態では、在庫算出部１０４が、生成された各ポアソン分布から得られる販売見込み量毎の発生確率を累積した個別販売の累積確率およびカートン販売の累積確率が、対象商品の欠品に関する要求確率（たとえば、欠品防止率）を満たす販売見込み量を、個別販売およびカートン販売の各安全在庫量としてそれぞれ算出する。

このようにして求められた個別販売とカートン販売の各安全在庫量をもとに、商品単体の個数単位および複数個の商品をまとめたカートン単位の少なくともいずれか一方の単位に数量を換算して、商品全体の安全在庫量を求めてもよい。
なお、本フローチャートの開始タイミングは、特に限定されない。ユーザの起動指示により開始してもよいし、予め定められた日に自動的に開始してもよい。

また、商品は、多くのユーザが好んで購入するため、販売見込み量が常に高い上位銘柄と、少数派のユーザのみが購入するため、販売見込み量が常に低い下位銘柄と、その中間の販売見込み量の中位銘柄と、に大きく分類される。
商品は、銘柄や銘柄のシリーズによって販売量の変動の特性が異なる場合が多い。本発明では、複数の対象商品を処理対象とし、複数の対象商品は、たとえば、平均販売量でグループ分けされる。
そして、要求確率は、商品毎、またはグループ毎に設定するのが好ましい。たとえば、上位銘柄は欠品率βを下げ、中位、下位銘柄は欠品率βを上げるようにすることができる。

また、本実施形態の情報処理装置１００において、対象商品毎、またはグループ毎に販売見込み量に応じて設定される要求確率を受け付ける受付部（不図示）をさらに備えてもよい。
受付部は、たとえば、図６の操作入力装置７４等により実現され、ユーザによる設定を受け付ける構成とすることができる。また、予め対象商品またはグループ毎に要求確率を定めたテーブルを利用してもよいし、プログラムで予め定められた値を用いてもよい。

以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置１００によれば、個別販売とカートン販売について別々に販売見込み量の確率分布を生成して、各確率分布から安全在庫量をそれぞれ算出するので、個別販売とカートン販売を分けずに確率分布を求める場合に比較して、精度よく、実績に近い値を求めることができ、商品の在庫管理において、欠品を防ぐために余分に保持しておく安全在庫量を適正に保つことができるという効果を奏する。

（第２の実施の形態）
図８は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００は、上記実施の形態とは、さらに、上記実施形態で求めた安全在庫量をもとに発注量を算出する点で相違する。
本実施形態の情報処理装置２００は、図１の上記実施形態の情報処理装置１００の構成も含むことができるが、図８では省略してある。

本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００は、情報取得部２０６と、発注量算出部２０８とをさらに備える。
情報取得部２０６は、個別販売およびカートン販売の販売単位のうちいずれか一方となる換算単位での、販売見込み期間における個別販売の販売見込み量およびカートン販売の販売見込み量、発注時点在庫量並びに発注済み未入荷量に関する情報を取得する。
発注量算出部２０８は、換算単位に個別販売またはカートン販売の安全在庫量を換算し、定期発注法に基づいて、換算された安全在庫量と他方の安全在庫量と、個別販売の販売見込み量とカートン販売の販売見込み量と、発注時点在庫量と、発注済み未入荷量とから、発注量を算出する。

販売見込み期間の発注量Ｑは、以下の式（４）により求めることができる。
発注量Ｑ＝（Ｄ１＋Ｄ２）＋（Ａ１＋Ａ２）−（Ｓ１＋Ｓ２） ・・・式（４）
ここで、Ｄ１は個別販売の販売見込み量、Ｄ２はカートン販売の販売見込み量、Ａ１は個別販売の安全在庫量、Ａ２はカートン販売の安全在庫量、Ｓ１は発注時点在庫量、Ｓ２は発注済み未入荷量である。

なお、個別販売の販売見込み量Ｄ１およびカートン販売の販売見込み量Ｄ２は、たとえば、上記実施形態のパラメータ取得部１０２が取得した、所定期間における対象商品の個別販売およびカートン販売の各平均販売量を用いて、販売見込み日数をかけてそれぞれ求めてもよい。あるいは、情報取得部２０６が、対象商品の任意の月の月当たりの個別販売およびカートン販売の各販売量を取得し、その月の店舗営業日数で割った１営業日平均の販売量を求め、その平均販売量に販売見込み日数をかけてそれぞれ求めてもよい。

本実施形態の情報処理装置２００も、上記実施形態の情報処理装置１００と同様に、図６に示すコンピュータ６０のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、情報処理装置２００では、ＣＰＵ６２がコンピュータプログラム７０に対応する各種の処理動作を実行することにより、図８の各種ユニットが各種機能として実現される。図８は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。

さらに、本実施形態において、情報処理装置２００は、複数の対象商品を処理対象に含み、複数の対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、発注量算出部２０８により算出される発注量を、発注単位（たとえば、カートン単位）に換算して端数が生じるか否かを判定し、端数が生じる場合に、対象商品毎、またはグループ毎に、販売見込み量に応じて指定される処理を行い、発注量の端数を丸める発注量調整部２１２をさらに備えることができる。

これは、たとえば、商品を個数単位ではなく、カートン単位で発注する場合等に、個数単位で算出された発注量をカートン単位に換算することになる。このとき、たとえば、発注量が２３個であれば、２．３カートンとなり、端数が発生する。このような場合に、端数を切り上げるか切り捨てるかで、在庫量への影響が大きく変わる。たとえば、上位銘柄であれば、切り上げてもあまり問題はないが、下位銘柄の商品の場合には、切り上げてしまうと店舗の規模によっては在庫が過剰になってしまう可能性がある。
そこで、本実施形態に発注量調整部２１２により発注量の端数の調整を適切に行う必要が生じる。

発注量調整部２１２は、以下の（ａ１）〜（ａ５）の少なくともいずれか１つの処理を行うことができる。
（ａ１）端数を自動的に繰り上げる処理
（ａ２）端数を自動的に切り捨てる処理
（ａ３）端数を繰り上げるか、切り捨てるかのユーザ指示を受け付け、受け付けた指示に従い、端数を繰り上げまたは切り捨てを行う処理
（ａ４）端数が出ないように、対象商品の欠品に関する要求確率を端数に応じた幅で自動的に変更する処理
（ａ５）対象商品の欠品に関する要求確率の幅のユーザ指定を受け付け、受け付けたユーザ指定に従い、要求確率の幅を変更する処理

また、情報処理装置２００において、発注量調整部２１２は、対象商品毎またはグループ毎に、販売見込み量が所定値以下か否かを判定し、販売見込み量が所定値以下でないと判定される対象商品またはグループについて、前記（ａ１）の処理を行い、販売見込み量が所定値以下と判定される対象商品またはグループについて、前記（ａ２）〜（ａ５）の少なくともいずれか１つの処理を行うことができる。

たとえば、上位銘柄は端数を繰り上げする処理（ａ１）を行い、中位、下位銘柄は端数を切り捨てる処理（ａ２）を行うことができる。
なお、上記発注量調整部２１２による端数の調整処理は、手動および自動のいずれでも行える構成とすることができる。
また、（ａ４）、（ａ５）では、要求確率に一定の幅を持たせて、自動的に上下させれば、端数を出なくすることができる。また、端数が出なくなる要求確率の推奨値（切り上げ用の値と切り捨て用の値）をユーザに提示する構成としてもよい。ユーザはその推奨値を参照して、要求確率を変更することができる。

また、発注量が発注単位との関係で端数が生じたとき、端数が所定の範囲の場合に、その情報をユーザに提示してもよい。たとえば、１カートン１０個の商品であれば、端数が６〜８個の範囲の場合、商品名（銘柄名等も含む）と発注量のリストをユーザに提示してもよい。ユーザはリストを確認して、商品（銘柄）毎に端数の処理方法を決定したり、要求確率の変更を受け付けたりすることができる。
また、たとえば、所定の販売数量を下回る商品（下位銘柄）については、自動的に端数を四捨五入してもよい。

また、上記（ａ３）において、端数を繰り上げるか、切り捨てるかをユーザに問合せる構成において、以下のような手順で処理してもよい。
ユーザに端数の調整が必要である旨を通知する（ステップＳ２０１）。そして、下位銘柄の商品が上位になるように対象商品リストをユーザに提示する（ステップＳ２０３）。そして、対象商品毎に端数の切り捨てを行うか否かをユーザに問合せる（ステップＳ２０５）。ユーザから端数の切り捨てを行う指示を受け付けた対象商品の端数を切り捨て処理する（ステップＳ２０７）。
あるいは、ステップＳ２０３〜ステップＳ２０７に替えて、以下の手順で処理してもよい。
上位銘柄の商品が上位になるように対象商品リストをユーザに提示する（ステップＳ２１３）。そして、対象商品毎に端数の繰り上げを行うか否かをユーザに問合せる（ステップＳ２１５）。ユーザから端数の繰り上げを行う指示を受け付けた対象商品の端数を繰り上げ処理する（ステップＳ２１７）。

また、端数調整が必要となる条件は、以下に例示される。
（ｂ１）保管場所の容量を超えて発注されないように、店舗に在庫として保管できる数量の上限（総ストッカー量）を設定し、発注量と当該発注の納品時の予測在庫量の総計が、総ストッカー量を超える場合、端数調整を行う構成とする。
（ｂ２）発注金額の上限を設定し、当該発注の金額が上限を超える場合、端数調整を行う構成とする。
なお、発注金額の合計は、対象商品毎でも、発注時の総計でも、月単位でも、半期単位でもよく、特に限定されない。

上記の条件で、端数調整が必要となった場合、上述したように、上記（ａ３）の処理を行ったり、あるいは、自動的に端数調整処理を行うことができる。
自動的に端数調整処理を行う場合は、以下のような手順で処理することができる。
下位銘柄の商品から順に、端数の切り捨て処理を自動的に行う（ステップＳ２２１）。ステップＳ２２１の処理を、所定の総ストッカー量（または、所定の上限金額）以下になるまで繰り返す（ステップＳ２２３）。
あるいは、上位銘柄の商品から順に、端数の繰り上げ処理を自動的に行う（ステップＳ２３１）。ステップＳ２３１の処理を、所定の総ストッカー量（または、所定の上限金額）を超えるまで繰り返し、超えた時の商品の繰り上げ処理はキャンセルして、残りの商品は切り捨て処理する（ステップＳ２３３）。

さらに、本実施形態の情報処理装置２００は、提示部２１０を備える。
提示部２１０は、安全在庫量とともに、安全在庫量と要求確率との対応関係、および、発注量とともに、発注量と要求確率との対応関係の少なくともいずれか一方を示す情報を、対象商品毎、およびグループ毎の少なくともいずれか１つについて提示する。

提示部２１０による情報の提示方法は様々考えられる。たとえば、コンピュータ６０に接続される表示装置７２またはプリンタ（不図示）等の出力装置に、上記情報を表示したり印字出力したりしてユーザに提示することができる。あるいは、上記情報のデータを記録媒体または記憶装置に保存してユーザに提供したり、ユーザがネットワーク経由で上記情報のデータが保存された記憶装置にアクセスして、上記情報を参照またはダウンロード可能に提供したりしてもよい。提示のタイミングも様々考えられ、特に限定されない。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、個別販売とカートン販売について別々に求めた確率分布を用いて算出された安全在庫量を元に、発注量を算出するので、適切な発注量で発注することができる。

（第３の実施の形態）
図９は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００は、上記実施形態とは、所定期間内の対象商品の販売見込み量の確率分布を、所定の切替条件に従い、ポアソン分布を正規分布に切り替える点で相違する。
本実施形態の情報処理装置３００は、図１の上記実施形態の情報処理装置１００と同様な構成を有するとともに、さらに、判定部３２０を備える。また、本実施形態の情報処理装置３００は、図８の上記実施形態の情報処理装置２００と同様な構成をさらに備えてもよい。なお、本実施形態のパラメータ取得部３０２および在庫算出部３０４は、上記実施形態のパラメータ取得部１０２および在庫算出部１０４とは、下記に示すように、ポアソン分布に使用するパラメータに加え、正規分布に使用するパラメータを取得し、在庫算出処理に使用する点で相違する。

本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００は、個別販売およびカートン販売の販売単位毎に、ポアソン分布を正規分布に切り替えるか否かを所定の切替条件に基づいて、判定する判定部３２０をさらに備える。
判定部３２０により正規分布に切り替えると判定された販売単位について、パラメータ取得部３０２は、個別パラメータまたはカートンパラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の販売量（実績）または該対象商品のカートン販売の販売量から算出される平均販売量と、その標準偏差σをそれぞれ取得する。
さらに、判定部３２０により正規分布に切り替えると判定された販売単位について、在庫算出部３０４は、ポアソン分布を正規分布に切り替えて、平均販売量（所定期間）μと、その標準偏差σを用いて、販売見込み期間における対象商品の販売見込み量の確率分布を示す正規分布をそれぞれ生成する。そして、在庫算出部３０４は、対象商品の欠品に関する要求確率（欠品防止率αまたは欠品率β）を満たす安全係数ｋを正規分布から取得し、安全係数ｋ、標準偏差σ、および所定の販売見込み期間（Ｔ＋Ｏ）に基づいて、安全在庫量Ａをそれぞれ算出する。

本実施形態の情報処理装置３００において、判定部３２０は、対象商品の平均販売量が所定値以上であることを、ポアソン分布を正規分布に切り替える切替条件とする。
たとえば、本実施形態では、平均販売量が１０以上である場合、正規分布に切り替える。
あるいは、商品毎、またはグループ毎に、平均販売量が定常的に分かっているものについて、たとえば、上位銘柄は平均販売量が定常的に多いので、対象商品が上位銘柄であることを正規分布に切り替える切替条件としてもよい。

＜正規分布＞
以下に、正規分布で販売見込み量の確率分布を求める方法について、図を用いて説明する。
図１０および図１１は、一般的な商品在庫管理において、販売見込み量算出時に使用する正規分布を説明するための図である。
正規分布とは、所定期間内の平均販売量μと、その標準偏差σがパラメータとして与えられたとき、事象がｘ回発生する確率を示す確率分布（図では「確率密度」と示す）である。図１０では、パラメータの平均販売量μが同じで、標準偏差σが異なる場合の各確率分布をそれぞれ示している。
なお、標準偏差σの算出には、所定期間内の日別の販売量を用いることができる。

正規分布を用いて、定期発注法を利用して安全在庫量を算出する場合、以下の式（５）を用いることができる。

ここで、Ａは、安全在庫量、ｋは安全係数、（Ｔ＋Ｏ）は販売見込み期間、σは平均販売量μの標準偏差である。

図１１を用いて、さらに説明する。
図１１（ａ）は、αが平均販売量μで、標準偏差σが１の正規分布を示している。この標準偏差σがαよりも大きくなるときの、確率ｐ（α）を、平均販売量μがα以上となる危険率と呼ぶ。たとえば、図ではαが２のときの危険率２．３％を示している。
ここで、１日の平均出荷量の標準偏差をσとし、図１１（ａ）の正規分布を適用すると、図１１（ｂ）に示すように、発注時点の在庫量から、調達期間内で、出荷量は変動しながら減少していく。１日の平均出荷量でコンスタントに減少する理論値の場合は、破線のように減少していく。しかし、実際には、正規分布に従った一定の確率で販売量が変動するため、実績で示すように、破線の理論値より上下に在庫量は変動する可能性がある。よって、出荷量が最も多く、在庫量が最も減少した場合でも、欠品を生じないように、安全在庫を準備する必要がある。

たとえば、危険率２．３％のとき、αは２で、このαが上記式（５）の安全係数ｋに対応する。安全係数ｋは、要求確率から決定することができ、たとえば、欠品防止率が９７％の場合、欠品率は３％未満であるので、この要求を満たすのは、危険率２．３％となる安全係数２となる。欠品防止率が９９％の場合、欠品率は１％未満であるので、この要求を満たす危険率１．０％となる安全係数２．３３が設定される。

また、本実施形態の情報処理装置３００において、さらに、複数の対象商品を処理対象に含み、複数の対象商品は、平均販売量でグループ分けされてもよい。
在庫算出部３０４は、対象商品毎、またはグループ毎に設定される要求確率を使用して安全在庫量を算出することができる。

上位銘柄と、中位、下位銘柄では、要求確率は異なるため、上記実施形態の受付部により銘柄区分別（たとえば、上位／中位／下位）に要求確率の設定を受け付け、在庫算出部３０４における安全在庫量の算出時に使用するのが好ましい。
たとえば、販売見込み量が少ないものは欠品率が高くてもよいので、下位銘柄の欠品防止率を上位銘柄より下げるようにしてもよい。

また、本実施形態の情報処理装置３００において、判定部３２０は、販売単位毎の判定の処理を対象商品毎、またはグループ毎に行うことができる。

図１２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。
図１２に示すように、情報処理装置３００において、判定部３２０は、個別販売およびカートン販売の販売単位毎に、ポアソン分布を正規分布に切り替えるか否かを所定の切替条件に基づいて、判定する（ステップＳ３０１）。ここでは、個別販売およびカートン販売の各々について、平均販売量が１０以上か否かを判定する。

平均販売量が１０以上であった販売単位の販売形態については、在庫算出部３０４が、ポアソン分布を正規分布に切り替えて、正規分布を生成して、安全在庫量を算出する処理を行う（ステップＳ３０３）。このとき、パラメータ取得部３０２により個別パラメータとカートンパラメータとしてそれぞれ取得されている平均販売量と、その標準偏差を用いる。
一方、平均販売量が１０未満であった販売単位の販売形態については、在庫算出部３０４が、ポアソン分布を生成して、安全在庫量を算出する（ステップＳ３０５）。なお、個別販売とカートン販売がそれぞれ異なる分布を用いて安全在庫量を算出する場合は、ステップＳ３０３とステップＳ３０５の両方の処理が実行される。

したがって、平均販売量が１０以上等の上位銘柄については、正規分布を用いて安全在庫量を算出し、平均販売量が１０に満たない下位、中位銘柄については、ポアソン分布を用いて安全在庫量を算出することができる。この判別を、個別販売とカートン販売の販売単位別に行うことで、安全在庫量の算出精度を向上させることができる。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、平均販売量や商品（銘柄やグループ）等に応じて、個別販売とカートン販売毎に、ポアソン分布と正規分布を切り替えて確率分布を求め、安全在庫量をそれぞれ算出するので、安全在庫量の精度をより向上させることができる。

（第４の実施の形態）
図１３は、本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
本発明の実施の形態では、本発明の情報処理装置を用いたシステムの構成例について説明する。
図１３（ａ）の構成例では、サーバ４２０に本発明の情報処理装置の機能を実現させ、店舗側で持っている商品販売に関する情報を、サーバ４２０側に渡し、サーバ４２０が、安全在庫量、および発注量の少なくともいずれか一方を算出し、店舗ユーザに提示する。
提示方法は、特に限定されず、たとえば、店舗側の端末またはシステムにレポートとして報告してもよいし、サーバ側の携帯型の端末（不図示）に情報を取り込み、表示させて、店舗ユーザに提示してもよい。

図１３（ｂ）の構成例では、店舗側の端末またはシステムに、本発明の情報処理装置の機能を実現させる。たとえば、店舗端末またはシステムのコンピュータにアプリケーションプログラムとしてインストールしたり、マイクロソフト社のMicrosoft Excel（登録商標）等のツールとして、組み込むことができる。
また、図１３（ａ）と図１３（ｂ）を組み合わせ、本発明の情報処理装置の機能の一部ずつを、店舗端末４１０およびサーバ４２０にそれぞれ分担して実現させてもよい。

図１３（ａ）の情報処理システムは、所定期間の対象商品の個別販売の販売量および該対象商品のカートン販売の販売量を保持する店舗端末４１０と、店舗端末４１０から個別販売の販売量およびカートン販売の販売量を収集し、保持するサーバ４２０と、を備える。

店舗端末４１０は、所定期間の対象商品の個別販売の販売量および該対象商品のカートン販売の販売量を販売情報データベース（図中、「販売情報ＤＢ」と示す）４１２に保持する。店舗端末４１０は、たとえば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、タブレット端末等により構成され、コンピュータのハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。

店舗端末４１０は、サーバ４２０と、たとえば、ネットワーク４０２を介して接続される。店舗端末４１０が保持する所定期間の対象商品の個別販売の販売量および該対象商品のカートン販売の販売量を、ネットワーク４０２を介してサーバ４２０に送信する。店舗端末４１０とサーバ４２０との間の接続は、無線および有線の少なくともいずれか一方でよく、また、接続手段は特に限定されない。また、情報の送受信は、店舗端末４１０からサーバ４２０に情報を送信してもよいし、サーバ４２０から店舗端末４１０に情報を要求して取得してもよい。情報の送受信のタイミングも特に限定されない。

また、店舗端末４１０とサーバ４２０間での情報の受け渡し手段は、ネットワーク４０２を介したものに限定されず、たとえば、ＣＤやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等のポータブルな記録媒体を介して受け渡すものでもよい。
サーバ４２０は、店舗端末４１０から取得した販売量の情報を管理情報データベース（図中、「管理情報ＤＢ」と示す）４２２に保持し、管理する。

サーバ４２０は、本発明の情報処理装置の少なくとも一部の機能を実現する。
たとえば、サーバ４２０は、上記実施形態の情報処理装置１００または情報処理装置３００の構成を含み、店舗端末４１０からパラメータ取得部１０２（またはパラメータ取得部３０２）が各種パラメータを取得し、取得したパラメータに基づいて、在庫算出部１０４（または在庫算出部３０４）が安全在庫量を算出し、その結果を店舗端末４１０に出力してもよい。このとき、安全在庫量を算出するためのパラメータは、店舗端末４１０から取得してもよいが、予め店舗からデータで提供された情報を、サーバ４２０に保持しておき、使用してもよい。

また、サーバ４２０は、上記実施形態の情報処理装置２００の構成をさらに含み、発注量を算出し、その結果を店舗端末４１０に出力してもよい。このとき、発注量を算出するための情報は、サーバ４２０が保持している情報を利用してもよいし、必要に応じて店舗端末４１０から取得してもよい。
この構成によれば、店舗端末４１０から自動的に販売に関する情報を取得し、サーバ４２０が安全在庫量および発注量の少なくともいずれかを算出して店舗に提供することができる。

また、本実施形態の情報処理システムにおいて、サーバ４２０は、安全在庫量に関する情報、発注量に関する情報、安全在庫量とともに、安全在庫量と対象商品の欠品に関する要求確率との対応関係を示す情報、および、発注量とともに、発注量と要求確率との対応関係を示す情報の少なくともいずれか一方を、対象商品毎、および所定期間における対象商品のグループ毎の少なくともいずれか１つについて、店舗端末に提供する情報提供部（不図示）をさらに備える。

情報提供部による情報の提供方法は様々な態様が考えられる。たとえば、情報をサーバ４２０またはサーバ側の端末のモニタに表示してもよいし、情報を記録媒体に保存し、店舗に受け渡してもよい。情報をレポートとしてネットワーク４０２を介してサーバ４２０に送信してもよい。レポートの形式は特に限定されず、店舗側で受け取り可能、かつ参照可能な形態であれば、データでもよいし、ファイルでもよいし、文書でも、メールでもよい。また、店舗側からサーバ４２０に情報を要求してもよいし、サーバ４２０から店舗側に自動的に送信してもよい。

また、図１３（ｂ）の構成例では、店舗端末４１０が、本発明の情報処理装置の機能の少なくとも一部を実現する。店舗端末４１０は、安全在庫量または発注量の算出に必要な各種の情報を保持しているので、それらの情報を取得して、安全在庫量または発注量を算出することができる。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る情報処理システムよれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、様々なシステム構成に対応して、本発明の情報処理装置の機能を実現することができ、様々なサービスをユーザに提供できる。

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。

＜イベントに基づく補正＞
たとえば、他の実施形態の情報処理装置において、パラメータ取得部は、対象商品の販売数量に影響するイベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータを、個別販売およびカートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、補正パラメータを用いて、個別パラメータおよびカートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正してもよい。

たとえば、イベントテーブルを準備し、対象商品またはグループに対して、イベント時のパラメータを補正するための補正パラメータを設定する。たとえば、通常時の平均販売量に対して、イベント時に１．２倍にする等の重み付け用の補正値を設定する。イベントの種類によって、個別販売とカートン販売への影響度はさらに異なるので、それぞれについて設定できるのが好ましい。
たとえば、年末やボーナス支給時等には、ビールであれば個別販売よりも、まとめ買いのカートン販売の方が多いと考えられるので、カートン販売の補正パラメータを個別販売よりウエイトを大きくする等の設定を行うことができる。

さらに、パラメータ取得部は、補正パラメータを、当該イベントのスケジュールとともに取得し、カレンダ情報に基づいて、イベント時期を検出し、検出されたイベントに対応する補正パラメータを用いて、個別パラメータおよびカートンパラメータの少なくともいずれか一方を自動的に補正してもよい。

さらに、パラメータ取得部は、イベントの属性に基づきグループ分けしたイベントグループ毎に、イベントにより販売数量に影響がある対象商品またはグループと、当該イベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータとを紐付けた情報を、個別販売およびカートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、イベントに対応する商品またはグループに紐付けられた補正パラメータを用いて、個別パラメータおよびカートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正してもよい。

ここで、イベントの属性とは、例として、イベントにより影響される顧客層の属性（性別、年代、職業、既婚／未婚の別等）、イベントの開催地の属性（地域（繁華街か、住宅地か、リゾート地か等）、気候、天気（予報も含む）等）の少なくともいずれか１つ、または、これらの組み合わせを含む。
たとえば、運動会等、幼稚園や小学校に関するイベントグループでは、お父さん世代の消費が増えるので、３０〜４０代男性向け銘柄の商品の補正パラメータのウエイトを他の銘柄の商品より大きくしたり、紅葉シーズンの行楽地をイベントグループとして、中高年層、女性向け銘柄の商品の補正パラメータのウエイトを他の銘柄の商品より大きくする等の設定を行うこともできる。

さらに、イベントを含む販売量をもとに、平均販売量を求める場合等には、上記イベントスケジュールに基づいて、イベントによる販売量への影響を、補正パラメータのウエイト値で除すことで、イベントによる影響を除外した平均販売量を求めることが可能になる。

以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、本発明において利用者に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 情報処理装置が、
対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得し、
前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成し、
各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する情報処理方法。
２． １．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記個別販売および前記カートン販売の販売単位のうちいずれか一方となる換算単位での、前記販売見込み期間における前記個別販売の販売見込み量および前記カートン販売の販売見込み量、発注時点在庫量並びに発注済み未入荷量に関する情報を取得し、
前記換算単位に前記個別販売または前記カートン販売の前記安全在庫量を換算し、定期発注法に基づいて、換算された安全在庫量と他方の前記安全在庫量と、前記個別販売の販売見込み量と前記カートン販売の販売見込み量と、前記発注時点在庫量と、前記発注済み未入荷量とから、発注量を算出する情報処理方法。
３． １．または２．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記パラメータを取得するとき、前記個別パラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の平均販売量を取得し、前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品のカートン販売の平均販売量を取得し、
前記安全在庫量を算出するとき、前記個別販売および前記カートン販売の各平均販売量を用いて、前記個別販売および前記カートン販売についてポアソン分布をそれぞれ生成し、生成された各ポアソン分布から得られる販売見込み量毎の発生確率を累積した前記個別販売の累積確率および前記カートン販売の累積確率が、前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす販売見込み量を、前記個別販売および前記カートン販売の各安全在庫量としてそれぞれ算出する情報処理方法。
４． ３．に記載の情報処理方法において、
さらに、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
前記安全在庫量を算出するとき、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に設定される前記要求確率を使用して前記安全在庫量を算出する情報処理方法。
５． ４．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記個別販売および前記カートン販売の販売単位毎に、前記ポアソン分布を正規分布に切り替えるか否かを所定の切替条件に基づいて、判定し、
前記正規分布に切り替えると判定された販売単位について、
前記パラメータを取得するとき、
前記個別パラメータまたは前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品の前記個別販売の販売量または該対象商品の前記カートン販売の販売量から算出される平均販売量と、その標準偏差をそれぞれ取得し、
前記安全在庫量を算出するとき、
前記ポアソン分布を正規分布に切り替えて、前記平均販売量と、前記標準偏差を用いて、前記販売見込み期間における前記対象商品の販売見込み量の確率分布を示す正規分布をそれぞれ生成し、
前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす安全係数を前記正規分布から取得し、前記安全係数、前記標準偏差、および前記所定の販売見込み期間に基づいて、安全在庫量をそれぞれ算出する情報処理方法。
６． ５．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記判定を行うとき、前記対象商品の前記平均販売量が所定値以上であることを、前記ポアソン分布を正規分布に切り替える前記切替条件とする情報処理方法。
７． ６．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記判定を行うとき、前記販売単位毎の前記判定の処理を前記対象商品毎、または前記グループ毎に行う情報処理方法。
８． ３．乃至７．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、さらに、
前記安全在庫量とともに、前記安全在庫量と前記対象商品の欠品に関する要求確率との対応関係、および、発注量とともに、前記発注量と前記要求確率との対応関係の少なくともいずれか一方を示す情報を、前記対象商品毎、および前記グループ毎の少なくともいずれか１つについて提示する情報処理方法。
９． ３．乃至８．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に前記販売見込み量に応じて設定される、前記対象商品の欠品に関する要求確率を受け付ける情報処理方法。
１０． ３．乃至９．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
算出される前記発注量を、発注単位に換算して端数が生じるか否かを判定し、端数が生じる場合に、前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記販売見込み量に応じて指定される処理を行い、前記発注量の前記端数を丸める情報処理方法。
１１． １０．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記発注量を調整するとき、
（ａ）前記端数を自動的に繰り上げる処理、
（ｂ）前記端数を自動的に切り捨てる処理、
（ｃ）前記端数を繰り上げるか、切り捨てるかのユーザ指示を受け付け、受け付けた前記指示に従い、前記端数を繰り上げまたは切り捨てを行う処理、
（ｄ）前記端数が出ないように、前記対象商品の欠品に関する要求確率を前記端数に応じた幅で自動的に変更する処理、
（ｅ）前記対象商品の欠品に関する要求確率の幅のユーザ指定を受け付け、受け付けた前記ユーザ指定に従い、前記要求確率の幅を変更する処理、
の少なくともいずれか１つの処理を行う情報処理方法。
１２． １１．に記載の情報処理方法において、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
前記発注量を調整するとき、前記対象商品毎または前記グループ毎に、前記販売見込み量が所定値以下か否かを判定し、
前記販売見込み量が所定値以下でないと判定される対象商品またはグループについて、前記（ａ）の処理を行い、
前記販売見込み量が所定値以下と判定される対象商品またはグループについて、前記（ｂ）〜（ｅ）の少なくともいずれか１つの処理を行う情報処理方法。
１３． １．乃至１２．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
さらに、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記安全在庫量、および発注量の少なくとも一方を算出する情報処理方法。
１４． １．乃至１３．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記パラメータを取得するとき、
前記対象商品の販売数量に影響するイベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータを、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、
前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理方法。
１５． １４．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記パラメータを取得するとき、
前記補正パラメータを、当該イベントのスケジュールとともに取得し、
カレンダ情報に基づいて、イベント時期を検出し、
検出されたイベントに対応する前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理方法。
１６． １４．または１５．に記載の情報処理方法において、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
前記情報処理装置が、
前記パラメータを取得するとき、
前記イベントの属性に基づきグループ分けしたイベントグループ毎に、イベントにより前記販売数量に影響がある対象商品またはグループと、当該イベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータとを紐付けた情報を、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、
イベントに対応する対象商品またはグループに紐付けられた前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理方法。
１７． １．乃至１６．いずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記対象商品は、たばこ、または容器入り飲料である情報処理方法。

１８． コンピュータに、
対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する手順、
前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成する手順、
各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する手順、
を実行させるためのプログラム。
１９． １８．に記載のプログラムにおいて、
前記個別販売および前記カートン販売の販売単位のうちいずれか一方となる換算単位での、前記販売見込み期間における前記個別販売の販売見込み量および前記カートン販売の販売見込み量、発注時点在庫量並びに発注済み未入荷量に関する情報を取得する手順、
前記換算単位に前記個別販売または前記カートン販売の前記安全在庫量を換算し、定期発注法に基づいて、換算された安全在庫量と他方の前記安全在庫量と、前記個別販売の販売見込み量と前記カートン販売の販売見込み量と、前記発注時点在庫量と、前記発注済み未入荷量とから、発注量を算出する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２０． １８．または１９．に記載のプログラムにおいて、
前記パラメータを取得する手順において、前記個別パラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の平均販売量を取得し、前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品のカートン販売の平均販売量を取得する手順、
前記安全在庫量を算出する手順において、前記個別販売および前記カートン販売の各平均販売量を用いて、前記個別販売および前記カートン販売についてポアソン分布をそれぞれ生成し、生成された各ポアソン分布から得られる販売見込み量毎の発生確率を累積した前記個別販売の累積確率および前記カートン販売の累積確率が、前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす販売見込み量を、前記個別販売および前記カートン販売の各安全在庫量としてそれぞれ算出する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２１． ２０．に記載のプログラムにおいて、
さらに、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記安全在庫量を算出する手順において、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に設定される前記要求確率を使用して前記安全在庫量を算出する手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２２． ２１．に記載のプログラムにおいて、
前記個別販売および前記カートン販売の販売単位毎に、前記ポアソン分布を正規分布に切り替えるか否かを所定の切替条件に基づいて、判定する手順、
前記判定する手順により前記正規分布に切り替えると判定された販売単位について、
前記パラメータを取得する手順において、
前記個別パラメータまたは前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品の前記個別販売の販売量または該対象商品の前記カートン販売の販売量から算出される平均販売量と、その標準偏差をそれぞれ取得する手順、
前記安全在庫量を算出する手順において、
前記ポアソン分布を正規分布に切り替えて、前記平均販売量と、前記標準偏差を用いて、前記販売見込み期間における前記対象商品の販売見込み量の確率分布を示す正規分布をそれぞれ生成する手順、
前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす安全係数を前記正規分布から取得し、前記安全係数、前記標準偏差、および前記所定の販売見込み期間に基づいて、安全在庫量をそれぞれ算出する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２３． ２２．に記載のプログラムにおいて、
前記判定する手順において、前記対象商品の前記平均販売量が所定値以上であることを、前記ポアソン分布を正規分布に切り替える前記切替条件とするプログラム。
２４． ２３．に記載のプログラムにおいて、
前記判定手段は、前記販売単位毎の前記判定の処理を前記対象商品毎、または前記グループ毎に行うプログラム。
２５． ２０．乃至２４．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記安全在庫量とともに、前記安全在庫量と前記対象商品の欠品に関する要求確率との対応関係、および、発注量とともに、前記発注量と前記要求確率との対応関係の少なくともいずれか一方を示す情報を、前記対象商品毎、および前記グループ毎の少なくともいずれか１つについて提示する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２６． ２０．乃至２５．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に前記販売見込み量に応じて設定される、前記対象商品の欠品に関する要求確率を受け付ける手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２７． ２０．乃至２６．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記発注量を算出する手順により算出される前記発注量を、発注単位に換算して端数が生じるか否かを判定し、端数が生じる場合に、前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記販売見込み量に応じて指定される処理を行い、前記発注量の前記端数を丸める手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２８． ２７．に記載のプログラムにおいて、
前記発注量を調整する手順において、
（ａ）前記端数を自動的に繰り上げる処理、
（ｂ）前記端数を自動的に切り捨てる処理、
（ｃ）前記端数を繰り上げるか、切り捨てるかのユーザ指示を受け付け、受け付けた前記指示に従い、前記端数を繰り上げまたは切り捨てを行う処理、
（ｄ）前記端数が出ないように、前記対象商品の欠品に関する要求確率を前記端数に応じた幅で自動的に変更する処理、
（ｅ）前記対象商品の欠品に関する要求確率の幅のユーザ指定を受け付け、受け付けた前記ユーザ指定に従い、前記要求確率の幅を変更する処理、
の少なくともいずれか１つの処理を行う手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２９． ２８．に記載のプログラムにおいて、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記発注量を調整する手順において、前記対象商品毎または前記グループ毎に、前記販売見込み量が所定値以下か否かを判定する手順、
前記販売見込み量が所定値以下でないと判定される対象商品またはグループについて、前記（ａ）の処理を行う手順、
前記販売見込み量が所定値以下と判定される対象商品またはグループについて、前記（ｂ）〜（ｅ）の少なくともいずれか１つの処理を行う手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３０． １８．乃至２９．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
さらに、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記安全在庫量、および発注量の少なくとも一方を算出する手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３１． １８．乃至３０．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記パラメータを取得する手順において、
前記対象商品の販売数量に影響するイベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータを、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得する手順、
前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３２． ３１．に記載のプログラムにおいて、
前記パラメータを取得する手順において、
前記補正パラメータを、当該イベントのスケジュールとともに取得する手順、
カレンダ情報に基づいて、イベント時期を検出する手順、
検出されたイベントに対応する前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３３． ３１．または３２．に記載のプログラムにおいて、
複数の前記対象商品を処理対象に含み、
複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
前記パラメータを取得する手順において、
前記イベントの属性に基づきグループ分けしたイベントグループ毎に、イベントにより前記販売数量に影響がある対象商品またはグループと、当該イベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータとを紐付けた情報を、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得する手順、
イベントに対応する対象商品またはグループに紐付けられた前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３４． １８．乃至３３．いずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記対象商品は、たばこ、または容器入り飲料であるプログラム。

６０ コンピュータ
６２ ＣＰＵ
６４ ＲＯＭ
６６ ＲＡＭ
６８ Ｉ／Ｏ
６９ バス
７０ コンピュータプログラム
７２ 表示装置
７４ 操作入力装置
１００ 情報処理装置
１０２ パラメータ取得部
１０４ 在庫算出部
２００ 情報処理装置
２０６ 情報取得部
２０８ 発注量算出部
２１０ 提示部
２１２ 発注量調整部
３００ 情報処理装置
３０２ パラメータ取得部
３０４ 在庫算出部
３２０ 判定部
４０２ ネットワーク
４１０ 店舗端末
４２０ サーバ

Claims (21)

1. 対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
   前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について所定の販売見込み期間における前記対象商品の販売見込み量の確率分布をそれぞれ生成し、各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する在庫算出手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記個別販売および前記カートン販売の販売単位のうちいずれか一方となる換算単位での、前記販売見込み期間における前記個別販売の販売見込み量および前記カートン販売の販売見込み量、発注時点在庫量並びに発注済み未入荷量に関する情報を取得する情報取得手段と、
   前記換算単位に前記個別販売または前記カートン販売の前記安全在庫量を換算し、定期発注法に基づいて、換算された安全在庫量と他方の前記安全在庫量と、前記個別販売の販売見込み量と前記カートン販売の販売見込み量と、前記発注時点在庫量と、前記発注済み未入荷量とから、発注量を算出する発注量算出手段と、
   をさらに備える情報処理装置。
3. 請求項１または２に記載の情報処理装置において、
   前記パラメータ取得手段は、前記個別パラメータとして、所定期間における対象商品の個別販売の平均販売量を取得し、前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品のカートン販売の平均販売量を取得し、
   前記在庫算出手段は、前記個別販売および前記カートン販売の各平均販売量を用いて、前記個別販売および前記カートン販売についてポアソン分布をそれぞれ生成し、生成された各ポアソン分布から得られる販売見込み量毎の発生確率を累積した前記個別販売の累積確率および前記カートン販売の累積確率が、前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす販売見込み量を、前記個別販売および前記カートン販売の各安全在庫量としてそれぞれ算出する情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置において、
   さらに、
   複数の前記対象商品を処理対象に含み、
   複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
   前記在庫算出手段は、
   前記対象商品毎、または前記グループ毎に設定される前記要求確率を使用して前記安全在庫量を算出する情報処理装置。
5. 請求項４に記載の情報処理装置において、
   前記個別販売および前記カートン販売の販売単位毎に、前記ポアソン分布を正規分布に切り替えるか否かを所定の切替条件に基づいて、判定する判定手段をさらに備え、
   前記判定手段により前記正規分布に切り替えると判定された販売単位について、
   前記パラメータ取得手段は、
   前記個別パラメータまたは前記カートンパラメータとして、所定期間における対象商品の前記個別販売の販売量または該対象商品の前記カートン販売の販売量から算出される平均販売量と、その標準偏差をそれぞれ取得し、
   前記在庫算出手段は、
   前記ポアソン分布を正規分布に切り替えて、前記平均販売量と、前記標準偏差を用いて、前記販売見込み期間における前記対象商品の販売見込み量の確率分布を示す正規分布をそれぞれ生成し、
   前記対象商品の欠品に関する要求確率を満たす安全係数を前記正規分布から取得し、前記安全係数、前記標準偏差、および前記所定の販売見込み期間に基づいて、安全在庫量をそれぞれ算出する情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置において、
   前記判定手段は、前記対象商品の前記平均販売量が所定値以上であることを、前記ポアソン分布を正規分布に切り替える前記切替条件とする情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置において、
   前記判定手段は、前記販売単位毎の前記判定の処理を前記対象商品毎、または前記グループ毎に行う情報処理装置。
8. 請求項３乃至７いずれか１項に記載の情報処理装置において、
   複数の前記対象商品を処理対象に含み、
   複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
   前記安全在庫量とともに、前記安全在庫量と前記対象商品の欠品に関する要求確率との対応関係、および、発注量とともに、前記発注量と前記要求確率との対応関係の少なくともいずれか一方を示す情報を、前記対象商品毎、および前記グループ毎の少なくともいずれか１つについて提示する提示手段をさらに備える情報処理装置。
9. 請求項３乃至８いずれか１項に記載の情報処理装置において、
   複数の前記対象商品を処理対象に含み、
   複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
   前記対象商品毎、または前記グループ毎に前記販売見込み量に応じて設定される、前記対象商品の欠品に関する要求確率を受け付ける受付手段をさらに備える情報処理装置。
10. 請求項３乃至９いずれか１項に記載の情報処理装置において、
    複数の前記対象商品を処理対象に含み、
    複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
    前記発注量算出手段により算出される前記発注量を、発注単位に換算して端数が生じるか否かを判定し、端数が生じる場合に、前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記販売見込み量に応じて指定される処理を行い、前記発注量の前記端数を丸める発注量調整手段をさらに備える情報処理装置。
11. 請求項１０に記載の情報処理装置において、
    前記発注量調整手段は、
    （ａ）前記端数を自動的に繰り上げる処理、
    （ｂ）前記端数を自動的に切り捨てる処理、
    （ｃ）前記端数を繰り上げるか、切り捨てるかのユーザ指示を受け付け、受け付けた前記指示に従い、前記端数を繰り上げまたは切り捨てを行う処理、
    （ｄ）前記端数が出ないように、前記対象商品の欠品に関する要求確率を前記端数に応じた幅で自動的に変更する処理、
    （ｅ）前記対象商品の欠品に関する要求確率の幅のユーザ指定を受け付け、受け付けた前記ユーザ指定に従い、前記要求確率の幅を変更する処理、
    の少なくともいずれか１つの処理を行う情報処理装置。
12. 請求項１１に記載の情報処理装置において、
    複数の前記対象商品を処理対象に含み、
    複数の前記対象商品は、前記平均販売量でグループ分けされ、
    前記発注量調整手段は、前記対象商品毎または前記グループ毎に、前記販売見込み量が所定値以下か否かを判定し、
    前記販売見込み量が所定値以下でないと判定される対象商品またはグループについて、前記（ａ）の処理を行い、
    前記販売見込み量が所定値以下と判定される対象商品またはグループについて、前記（ｂ）〜（ｅ）の少なくともいずれか１つの処理を行う情報処理装置。
13. 請求項１乃至１２いずれか１項に記載の情報処理装置において、
    さらに、
    複数の前記対象商品を処理対象に含み、
    複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
    前記対象商品毎、または前記グループ毎に、前記安全在庫量、および発注量の少なくとも一方を算出する情報処理装置。
14. 請求項１乃至１３いずれか１項に記載の情報処理装置において、
    前記パラメータ取得手段は、
    前記対象商品の販売数量に影響するイベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータを、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、
    前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理装置。
15. 請求項１４に記載の情報処理装置において、
    前記パラメータ取得手段は、
    前記補正パラメータを、当該イベントのスケジュールとともに取得し、
    カレンダ情報に基づいて、イベント時期を検出し、
    検出されたイベントに対応する前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理装置。
16. 請求項１４または１５に記載の情報処理装置において、
    複数の前記対象商品を処理対象に含み、
    複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
    前記パラメータ取得手段は、
    前記イベントの属性に基づきグループ分けしたイベントグループ毎に、イベントにより前記販売数量に影響がある対象商品またはグループと、当該イベントの販売数量への影響度に応じて設定される補正パラメータとを紐付けた情報を、前記個別販売および前記カートン販売の少なくともいずれか一方について、さらに取得し、
    イベントに対応する対象商品またはグループに紐付けられた前記補正パラメータを用いて、前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータの少なくともいずれか一方を補正する情報処理装置。
17. 請求項１乃至１６いずれか１項に記載の情報処理装置において、
    前記対象商品は、たばこ、または容器入り飲料である情報処理装置。
18. 所定期間の対象商品の個別販売の販売量および該対象商品のカートン販売の販売量を保持する店舗端末と、
    前記店舗端末から前記個別販売の販売量および前記カートン販売の販売量を収集し、保持するサーバと、を備え、
    前記サーバは、
    請求項１乃至１７いずれか１項に記載の情報処理装置の少なくとも一部の手段を実現する情報処理システム。
19. 請求項１８記載の情報処理システムにおいて、
    複数の前記対象商品を処理対象に含み、
    複数の前記対象商品は、平均販売量でグループ分けされ、
    前記サーバは、
    安全在庫量に関する情報、発注量に関する情報、前記安全在庫量とともに、前記安全在庫量と前記対象商品の欠品に関する要求確率との対応関係を示す情報、および、前記発注量とともに、前記発注量と前記要求確率との対応関係を示す情報の少なくともいずれか一方を、前記対象商品毎、および所定期間における前記対象商品の前記グループ毎の少なくともいずれか１つについて、前記店舗端末に提供する情報提供手段をさらに備える情報処理システム。
20. 情報処理装置が、
    対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得し、
    前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成し、
    各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する情報処理方法。
21. コンピュータに、
    対象商品の個別販売の数量に関する個別パラメータおよび該対象商品のカートン販売の数量に関するカートンパラメータを取得する手順、
    前記個別パラメータおよび前記カートンパラメータを用いて、前記個別販売および前記カートン販売について確率分布をそれぞれ生成する手順、
    各確率分布に基づいて、前記個別販売および前記カートン販売について別々に、定期発注法で利用される安全在庫量を算出する手順、
    を実行させるためのプログラム。

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