特開 2021-144382 物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-144382(P2021-144382A)

(43)【公開日】2021年9月24日

(54)【発明の名称】物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/08 20120101AFI20210827BHJP

   B65G 61/00 20060101ALI20210827BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/08

   B65G61/00 500

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2020-41521(P2020-41521)

(22)【出願日】2020年3月11日

(71)【出願人】

【識別番号】520085028

【氏名又は名称】株式会社ＬＯＧＩＣＯＳＴ

(74)【代理人】

【識別番号】100142550

【弁理士】

【氏名又は名称】重泉 達志

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 修介

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA16

(57)【要約】

【課題】運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品に関する物流コストを解析することのできる物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置を提供する。
【解決手段】出荷製品情報と出荷履歴情報とを含む複数の出荷データと、運搬製品情報と運搬履歴情報と運搬費用情報とを含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析方法であって、出荷製品情報及び運搬製品情報、並びに、出荷履歴情報及び運搬履歴情報を比較し、各出荷データと各運搬データとを関連付けるマッチングステップＳ３と、マッチングステップＳ３により各出荷データと関連付けられた運搬データの運搬費用情報に基づいて物流コストを解析するコスト解析ステップＳ６と、を含むようにした。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、
運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析方法であって、
前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチングステップと、
前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付ステップと、
前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析ステップと、を含む物流コスト解析方法。

【請求項2】

前記マッチングステップは、
前記出荷製品情報と前記運搬製品情報に基づき、出荷された製品と運搬された製品の一致度合いに関する製品一致度を判定する製品判定ステップと、
前記出荷履歴情報と前記運搬履歴情報に基づき、出荷の履歴と運搬の履歴の一致度合いに関する履歴一致度を判定する履歴判定ステップと、を含み、
前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づいて、前記各出荷データと前記各運搬データを関連付ける請求項１に記載の物流コスト解析方法。

【請求項3】

前記マッチングステップは、前記製品一致度及び前記履歴一致度を数値化し、前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づくマッチング基準値が所定の閾値を超えた場合に、前記運搬データを前記出荷データと関連付ける請求項２に記載の物流コスト解析方法。

【請求項4】

前記各運搬データの前記運搬費用情報から導出される分析用費用を従属変数とし、前記各出荷データの前記出荷製品情報から導出される少なくとも１つの分析用製品数量を独立変数とした回帰分析により、前記出荷製品情報の運搬費用に関する費用解析情報を生成する回帰分析ステップを備え、
前記コスト解析ステップは、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられた前記出荷データに関しては前記運搬費用情報に基づき、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられなかった前記出荷データに関しては前記費用解析情報に基づいて、物流コストを解析する請求項３に記載の物流コスト解析方法。

【請求項5】

前記出荷履歴情報は、製品を出荷した日付に関する出荷日情報と、製品を出荷した場所に関する出荷場所情報と、製品が納入される場所に関する納入場所情報と、を含み、
前記運搬履歴情報は、運搬に際し出発した日付に関する出発日情報と、運搬に際し出発した場所に関する出発場所情報と、運搬に際し到着した場所に関する到着場所情報と、を含む請求項１から４のいずれか１項に記載の物流コスト解析方法。

【請求項6】

コンピュータに、請求項１から５のいずれか１項に記載の物流コスト算出方法における各ステップを実行させる物流コスト解析プログラム。

【請求項7】

請求項６に記載の物流コスト解析プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体.

【請求項8】

出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、
運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析装置であって、
前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチング部と、
前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付部と、
前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチング部により当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析ステップと、を含む物流コスト解析装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、商店で顧客に販売した商品の配送を運送会社に依頼する場合に、商店で管理される売上伝票番号を用いて運送会社システムが提供する配送情報を取得するための配送管理方法及び配送管理プログラムが提案されている。特許文献１に記載の配送管理方法及び配送管理プログラムでは、前提として、商店が配送を依頼する商品を売上伝票番号を用いて管理し、運送会社が運送送り状により荷物の配送を管理して配送情報を提供している。

【0003】

具体的に、商店を訪問した運送会社の運搬者により、運搬者端末から連結サーバへ、契約番号、売上伝票番号、運送会社コード及び運送送り状番号に関するデータが送信され、このデータが連結サーバの連結データ記憶部に記録される。また、運搬者端末から、運送会社サーバへ、運送送り状番号、集荷場所及び送り先に関するデータが送信され、このデータが運送会社サーバの配送データ記憶部に記録される。

【0004】

連結サーバは、各商店に対応する契約番号毎に、運送会社サーバから配送経費に関するデータを取得し、売上伝票番号毎の請求金額を各商店の商店サーバに提供する。具体的に、連結サーバの管理コンピュータは、処理対象の契約番号について、連結データ記憶部から、売上伝票番号、運送会社コード及び運送送り状番号を抽出し、運送会社コードにより特定される運送会社サーバに、運送送り状番号を指定して配送経費に関するデータの送信要求を行う。

【0005】

これに応じて、運送会社サーバは、配送データ記憶部から抽出した配送経費に関するデータを連結サーバに送信する。これを受信した連結サーバの管理コンピュータは、受信したデータから配送経費に関するデータを抽出し、連結データ記憶部に記録する。

【0006】

連結サーバは、連結データ記憶部から、契約番号毎に売上伝票番号と配送経費とを抽出し、その契約番号で特定される商店サーバに売上伝票番号と請求金額とを送信する。特許文献１では、配送経費に関するデータとして、請求金額を算出するためのデータが記録されており、管理コンピュータは、この配送経費に関するデータに基づいて、売上伝票番号毎の請求金額を求めている。

【0007】

売上伝票番号と請求金額を受信した商店サーバは、売上伝票番号により特定した配送実績データに、受信した請求金額に関するデータを記録する。このようにして、商店サーバは、この請求金額に関するデータを用いて、売上伝票番号毎に請求金額の管理を行っている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【特許文献1】特開２００５−６３０６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

しかしながら、特許文献１に記載の方法では、全ての運送会社の全ての運搬者に対し、対象となる売上伝票番号について、運搬者端末での入力及び連結サーバへの送信を強いることとなり、実用的な方法とは言い難い。

【0010】

本発明は、前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、運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品に関する物流コストを解析することのできる物流コスト解析方法、物流コスト解析プログラム、物流コスト解析プログラムが記録された記録媒体、及び、物流コスト解析装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明によれば、出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析方法であって、前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチングステップと、前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付ステップと、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析ステップと、を含む物流コスト解析方法が提供される。

【0012】

上記物流コスト解析方法において、前記マッチングステップは、前記出荷製品情報と前記運搬製品情報に基づき、出荷された製品と運搬された製品の一致度合いに関する製品一致度を判定する製品判定ステップと、前記出荷履歴情報と前記運搬履歴情報に基づき、出荷の履歴と運搬の履歴の一致度合いに関する履歴一致度を判定する履歴判定ステップと、を含み、前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づいて、前記各出荷データと前記各運搬データを関連付けてもよい。

【0013】

上記物流コスト解析方法において、前記マッチングステップは、前記製品一致度及び前記履歴一致度を数値化し、前記製品一致度及び前記履歴一致度に基づくマッチング基準値が所定の閾値を超えた場合に、前記運搬データを前記出荷データと関連付けてもよい。

【0014】

上記物流コスト解析方法において、前記各運搬データの前記運搬費用情報から導出される分析用費用を従属変数とし、前記各出荷データの前記出荷製品情報から導出される少なくとも１つの分析用製品数量を独立変数とした回帰分析により、前記出荷製品情報の運搬費用に関する費用解析情報を生成する回帰分析ステップを備え、前記コスト解析ステップは、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられた前記出荷データに関しては前記運搬費用情報に基づき、前記マッチングステップにより前記運搬データと関連付けられなかった前記出荷データに関しては前記費用解析情報に基づいて、物流コストを解析してもよい。

【0015】

上記物流コスト解析方法において、前記出荷履歴情報は、製品を出荷した日付に関する出荷日情報と、製品を出荷した場所に関する出荷場所情報と、製品が納入される場所に関する納入場所情報と、を含み、前記運搬履歴情報は、運搬に際し出発した日付に関する出発日情報と、運搬に際し出発した場所に関する出発場所情報と、運搬に際し到着した場所に関する到着場所情報と、を含んでもよい。

【0016】

また、本発明によれば、コンピュータに、上記物流コスト解析方法における各ステップを実行させる物流コスト解析プログラムが提供される。

【0017】

さらに、本発明によれば、上記物流コスト解析プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。

【0018】

さらにまた、本発明によれば、出荷された製品に関する出荷製品情報と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報と、を含む複数の出荷データと、運搬された製品に関する運搬製品情報と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報と、運搬費用に関する運搬費用情報と、を含む複数の運搬データと、に基づいて、製品の物流コストを解析する物流コスト解析装置であって、前記出荷製品情報及び前記運搬製品情報、並びに、前記出荷履歴情報及び前記運搬履歴情報を比較し、前記各出荷データと前記各運搬データとを関連付けるマッチング部と、前記各出荷データに含まれる情報のうち、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付部と、前記指定受付ステップで指定された前記出荷データの情報について、前記マッチング部により当該各出荷データと関連付けられた前記運搬データの前記運搬費用情報に基づいて、物流コストを解析するコスト解析ステップと、を含む物流コスト解析装置が提供される。

【発明の効果】

【0019】

本発明によれば、運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品の物流コストを解析することができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明の一実施形態を示す物流コスト解析システムの概略全体図である。

【図2】第１外部記憶装置に記憶されたデータの説明図である。

【図3】第２外部記憶装置に記憶されたデータの説明図である。

【図4】出荷データの例を示す説明図である。

【図5】管理データの例を示す説明図である。

【図6】運搬データの例を示す説明図である。

【図7】物流コスト解析装置の概略機能ブロック図である。

【図8】物流コスト解析方法を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0021】

図１から図８は本発明の一実施形態を示すものであり、物流コスト解析システムの概略全体図、図２は第１外部記憶装置に記憶されたデータの説明図、図３は第２外部記憶装置に記憶されたデータの説明図、図４は出荷データの例を示す説明図、図５は管理データの例を示す説明図、図６は運搬データの例を示す説明図、図７は物流コスト解析装置の概略機能ブロック図、図８は物流コスト解析方法を示すフローチャートである。

【0022】

図１及び図２に示すように、この物流コスト解析装置１００は、出荷された製品に関する出荷製品情報２１０と、出荷の履歴に関する出荷履歴情報２２０と、を含む複数の出荷データ２００と、運搬された製品に関する運搬製品情報３１０と、運搬の履歴に関する運搬履歴情報３２０と、運搬費用に関する運搬費用情報３３０と、を含む複数の運搬データ３００と、に基づいて、製品の物流コストを解析する。物流コスト解析装置１００は、第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００と接続され、第２ネットワーク４１０を介して第２記憶装置５１０と接続されている。第１ネットワーク４００及び第２ネットワークは、それぞれ、有線であっても無線であってもよく、インターネット、ＬＡＮ、ＶＰＮ等の任意の通信網とすることができる。本実施形態においては、第１ネットワーク４００はインターネット又は社内ＬＡＮであり、第１記憶装置５００に出荷データ２００及び運搬データ３００が記憶されている。また、第２ネットワーク４１０は社内ＬＡＮであり、第２記憶装置５１０に、出荷に関する管理データ１０１、倉庫、拠点等の名称と住所に関する社内住所データ１０２、自社製品に関する製品データ１０３等が記憶されている。本実施形態においては、外部記憶装置５００には、荷主企業が取り扱っている全種類の製品の出荷データ２００が格納されるとともに、荷主企業が製品の運搬を依頼している全ての運送会社の運搬データ３００が格納されている。

【0023】

出荷データ２００は、製品を出荷する荷主企業が自社で把握している情報に基づいて生成されたデータである。本実施形態においては、出荷データ２００は、荷主企業が保有している管理データ１０１に所定の処理が施されて生成される。図２に示すように、本実施形態においては、出荷データ２００は、出荷製品情報２１０と、出荷履歴情報２２０に加え、出荷番号情報２３０と、出荷先顧客情報２４０と、を含んでいる。出荷データ２００の出荷製品情報２１０は、製品名称情報２１１と、製品数量情報２１２と、を含んでいる。また、出荷データ２００の出荷履歴情報２２０は、製品を出荷した日付に関する出荷日情報２２１と、製品を出荷した場所に関する出荷場所情報２２２と、製品が納入される場所に関する納入場所情報２２３と、を含んでいる。

【0024】

ここで、出荷データ２００の具体例を図４に示す。図４には、２つの出荷データ２００を示している。この例では、出荷番号情報２３０は、「Ｄ００１」及び「Ｄ００２」であり、荷主企業が自社のルールで付している整理番号である。出荷先顧客情報２４０は、「東京商店」であり、出荷した製品を購入した顧客である。製品名称情報２１１は、「小型器具００１」及び「小型器具００２」であり、荷主企業が顧客との取引時に用いている製品の正式な名称である。製品数量情報２１２は、「１０個」「１００ｋｇ」及び「２０個」「２００ｋｇ」であり、製品の個数及び重量である。尚、製品数量情報２１２は、製品の個数と重量の一方であってもよい。出荷日情報２２１は、「２０２０年３月３１日」である。出荷場所情報２２２は、「八王子倉庫」「八王子市Ａ町２丁目」であり、倉庫、拠点等の名称及び出荷地の住所である。納入場所情報２２３は、「東京商店船橋センター」「船橋市Ｂ町３丁目」であり、顧客から指定された倉庫、拠点等の名称及び納入地の住所である。

【0025】

次に、出荷データ２００の基礎となった管理データ１０１の具体例を図５に示す。図５に示すように、管理データ１０１では、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３は、それぞれ「八王子倉庫」及び「東京商店船橋センター」であり、倉庫及び拠点の名称のみとなっている。製品数量情報２１２は、「１０個」及び「２０個」であり、製品の個数のみとなっている。本実施形態においては、後述する出荷データ生成部７３０により、管理データ１０１の出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３に住所に関する情報が付加されるとともに、製品数量情報２１２に製品の重量に関する情報が付加されることにより、出荷データ２００とされる。

【0026】

一方、運搬データ３００は、運送会社から荷主企業へ送付される請求明細の情報に基づいて作成されたデータである。本実施形態においては、後述する運搬データ生成部７４０により、運送会社から送付される紙、電子データ等の請求明細データ１０４を読み込むことで運搬データ３００が生成される。

【0027】

図２に示すように、本実施形態においては、運搬データ３００は、運搬製品情報３１０と、運搬履歴情報３２０に加え、運搬費用情報３３０と、運搬番号情報３４０と、を含んでいる。運搬データ３００の運搬製品情報３１０は、製品名称情報３１１と、製品数量情報３１２と、を含んでいる。また、運搬データ３００の運搬履歴情報３２０は、運搬に際し出発した日付に関する出発日情報３２１と、運搬に際し出発した場所に関する出発場所情報３２２と、運搬に際し到着した場所に関する到着場所情報３２３と、を含んでいる。

【0028】

ここで、運搬データ３００の具体例を図６に示す。この例では、運搬番号情報３４０は、「Ｔ００１」であり、運送会社における運搬に供されたトラックを識別するための番号である。運搬費用情報３３０は、「５万円」であり、運送会社が荷主企業へ請求した運搬費用である。この運搬費用には、内訳として、トラックの使用料に加え、有料道路の利用料金、燃料費等が含まれていてもよい。製品名称情報３１１は、「器具」であり、運送会社で運搬時に用いた製品の名称である。製品数量情報３１２は、「３０ｋｇ」であり、製品の重量である。出発日情報３２１は、「２０２０年３月３１日」である。出発場所情報３２２は、「八王子」であり、運送会社で運搬時に用いた出発地の名称である。到着場所情報３２３は、「船橋」であり、運送会社で運搬時に用いた到着地の名称である。

【0029】

物流コスト解析装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ、ワークステーション等のコンピュータからなり、入力部と、出力部と、媒体読込部と、ストレージと、メモリと、演算部と、インターフェース部と、を有し、これらはシステムバスで相互に接続されている。

【0030】

入力部は、端末使用者が操作するキーボード、マウス等を有しており、端末使用者からのプログラムの実行等に関する各種操作信号を入力する。出力部は、データ等を表示するディスプレイを有し、各種プログラムの実行経過、結果等を表示することができる。なお、入力部と出力部とは、例えばタッチパネル等のように一体型の入出力手段であってもよく、この場合にはユーザの指やペン型の入力装置を用いて所定の位置をタッチして入力を行うことができる。

【0031】

媒体読込部は、記録媒体６００に記録されている情報を読み込み可能に構成される。媒体読込部は、例えばＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＵＳＢコネクタ等からなる。本実施形態においては物流コスト解析装置１００にインストールされる物流コスト解析プログラム６１０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体６００により提供可能であり、記録媒体６００から媒体読込部を介してストレージにインストールされる。

【0032】

ストレージは、ハードディスク、ＳＳＤ等であり、各種プログラム、各種電子データ等が記憶される。記憶されているプログラム、データ等は、必要に応じて入出力を行うことができる。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、演算部によりストレージから読み出された実行プログラム等を格納する。演算部は、ＣＰＵ等であり、ＯＳ等の制御プログラム、及びメモリに格納されている物流コスト解析プログラム６１０に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、物流コスト解析における各処理を実現することができる。インターフェース部は、第１ネットワーク４００と接続され、第１外部記憶装置５００から出荷データ２００及び運搬データ３００を取得することができる。

【0033】

以上のように構成された物流コスト解析システムにおける物流コスト解析装置の機能について図７を参照して説明する。
図７に示すように、物流コスト解析装置１００は、各出荷データ２００と各運搬データ３００を関連付けるマッチング部７００と、解析対象の情報の指定を受け付ける指定受付部７１０と、指定受付部７１０で指定された情報について物流コストを解析するコスト解析部７２０と、を有している。また、物流コスト解析装置１００は、管理データ１０１から出荷データ２００を生成する出荷データ生成部７３０と、請求明細データ１０４から運搬データ３００を生成する運搬データ生成部７４０と、を有している。さらに、物流コスト解析装置１００は、回帰分析により出荷製品情報２１２の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成する回帰分析部７５０を有している。

【0034】

マッチング部７００は、出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０に基づき、出荷された製品と運搬された製品の一致度合いに関する製品一致度Ｍ１を判定する製品判定部７０１と、出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０に基づき、出荷の履歴と運搬の履歴の一致度合いに関する履歴一致度Ｍ２を判定する履歴判定部７０２と、を含み、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に基づいて、各出荷データ２００と各運搬データ３００を関連付ける。本実施形態においては、マッチング部７００は、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２を数値化し、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に基づくマッチング基準値ＭＳが所定の閾値Ｔを超えた場合に、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付けている。

【0035】

具体的に、製品判定部７０１は、出荷データ２００の製品名称情報２１１と運搬データ３００の製品名称情報３１１の一致度合いに関する名称一致度Ｍ１１を判定する名称判定部７０３と、出荷データ２００の製品数量情報２１２と運搬データ３００の製品数量情報３１２の一致度合いに関する数量一致度Ｍ１２を判定する数量判定部７０４と、を含んでいる。本実施形態においては、名称判定部７０３は、出荷データ２００の製品名称情報２１１と、運搬データ３００の製品名称情報３１１とを比較し、両者に一致する文言が含まれる場合、もしくは、辞書データ３５０に登録された対応する文言が存在する場合は点数化する。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品名称情報２１１の「小型器具００１」と、運搬データ３００の製品名称情報３１１の「器具」とを比較し、運搬データ３００中の文言「器具」が、出荷データ２００中の「小型器具００１」に含まれるので、名称一致度Ｍ１１に点数が与えられる。また、例えば、出荷番号情報２３０が「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品名称情報２１１の「小型器具００２」と、運搬データ３００の製品名称情報３１１の「器具」とを比較し、運搬データ３００中の文言「器具」が、出荷データ２００中の「小型器具００２」に含まれるので、名称一致度Ｍ１１に点数が与えられる。

【0036】

また、数量判定部７０４は、出荷データ２００の製品数量情報２１２と、運搬データ３００の製品数量情報３１２とを比較し、それぞれの数量が近似値であれば点数化する。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の製品数量情報２１２の「１００ｋｇ」，「２００ｋｇ」と、運搬データ３００の製品名称情報３１２の「３００ｋｇ」とを比較し、これらが近似値でないため数量一致度Ｍ１２に点数は与えられない。製品一致度Ｍ１の点数は、名称一致度Ｍ１１と数量一致度Ｍ１２の点数を足して算出される。

【0037】

また、履歴判定部７０２は、出荷日情報２２１と出発日情報３２１の一致度合いに関する日付一致度Ｍ２１を判定する日付判定部７０５と、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２の一致度合いに関する出荷場所一致度Ｍ２２を判定する出荷場所判定部７０６と、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３の一致度合いに関する納入場所一致度Ｍ２３を判定する納入場所判定部７０７と、を含んでいる。日付判定部７０５は、出荷データ２００の出荷日と、運搬データ３００の出発日を比較し、日付が一致する場合は日付一致度Ｍ２１に点数が与えられる。

【0038】

出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２とを比較し、少なくとも一部が一致する場合は出荷場所一致度Ｍ２２に点数が与えられる。本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２と出発場所情報３２２の一致レベルに応じて点数化を行う。また、本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、出荷場所情報２２２については住所情報に基づく判定を基本とし、倉庫、拠点等の名称情報は予備的に用いられる。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の出荷場所情報２２２の住所「八王子市Ａ町２丁目」と、運搬データ３００の出発場所情報３２２の「八王子」とを比較し、運搬データ３００中の文言「八王子」が、出荷データ２００中の住所「八王子市Ａ町２丁目」に含まれるので、部分一致として出荷場所一致度Ｍ２２に点数が与えられる。

【0039】

また、納入場所判定部７０７は、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３とを比較し、少なくとも一部が一致する場合は納入場所一致度Ｍ２３に点数が与えられる。本実施形態においては、納入場所判定部７０７は、納入場所情報２２３と到着場所情報３２３の一致レベルに応じて点数化を行う。また、本実施形態においては、出荷場所判定部７０６は、納入場所情報２２３については住所情報に基づく判定を基本とし、倉庫、拠点等の名称情報は予備的に用いられる。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の出荷データ２００及び運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の運搬データ３００の場合、出荷データ２００の納入場所情報２２３の「船橋市Ｂ町３丁目」と、運搬データ３００の到着場所情報３２３の「船橋」とを比較し、運搬データ３００中の文言「船橋」が、出荷データ２００中の「船橋市Ｂ町３丁目」に含まれるので、部分一致として納入場所一致度Ｍ２３に点数が与えられる。履歴一致度Ｍ２の点数は、日付一致度Ｍ２１と、出荷場所一致度Ｍ２２と、納入場所一致度Ｍ２３の点数を足して算出される。

【0040】

ここで、各一致度Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２１，Ｍ２２，Ｍ２３の点数化にあたり、評価の高い情報については、他の情報と比べて点数が高くなるように、重み付けが図られている。また、各情報単独での点数化に加え、複数の情報で一致度Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２１，Ｍ２２，Ｍ２３に点数が付与された場合、組み合わせ一致度Ｍ３に点数が付与され、製品一致度Ｍ１及び履歴一致度Ｍ２に組み合わせ一致度Ｍ３を加えてマッチング基準値ＭＳが算出される。本実施形態においては、出荷場所一致度Ｍ２２と納入場所一致度Ｍ２３に点数が付与されている場合は、組み合わせ一致度Ｍ３の点数が高くなるよう設定されている。

【0041】

回帰分析部７５０は、各運搬データ３００の運搬費用情報３３０から導出される分析用費用を従属変数とし、各出荷データ２００の出荷製品情報２１０から導出される少なくとも１つの分析用製品数量を独立変数とした回帰分析により、出荷製品情報２１０の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成する。本実施形態においては、運搬に関する回帰分析であることから、分析用製品数量は、運搬の観点から複数の製品群にグループ分けし、各製品群の数量を用いることが好ましい。例えば、製品の平均ロットサイズ、同一顧客への製品運搬時の平均数量、製品の寸法、製品の荷姿等に基づいてグループ分けすることができる。尚、製品の種類毎の数量を独立変数とすることも可能だが、出荷された製品の種類が比較的多い場合、演算部に過大な負荷が加わるおそれがあり、また、次元数が多くなって機械学習等が円滑に行わないおそれがある。尚、回帰分析は、線形であっても非線形であってもよい。

【0042】

ここで、具体例として、線形の回帰分析を用いて個別製品の物流コストを算出する手順を説明する。説明のため、解析モデルを単純化し、利用している運送会社は２社で、出荷された製品を２つの製品群Ａと製品群Ｂにグループ分けしたと仮定する。製品群Ａの数量をｘ_１、製品群Ｂの数量をｘ₂、第１の運送会社のトータルコストをＣ_１、第２の運送会社のトータルコストをＣ₂としたとき、
Ｃ_１＝α_０＋α_１・ｘ_１＋α_２・ｘ_２ （式１）
Ｃ_２＝β_０＋β_１・ｘ_１＋β_２・ｘ_２ （式２）
の関係が成り立つとして、各係数α_０，α_１，α_２，β_０，β_１，β_２を求める。ここで、各製品群Ａ，Ｂの数量ｘ_１，ｘ₂によらないα_０，β_０の項は固定費に相当し、各製品群Ａ，Ｂの数量ｘ_１，ｘ₂によるα_１・ｘ_１，α_２・ｘ_２，β_１・ｘ_１，β_２・ｘ_２の項は変動費に相当する。例えば、荷主会社と運送会社の契約により、運搬した製品によらずトラック、船等を利用した期間・台数により費用請求される車建ての場合は固定費となり、運搬した製品ごとに費用請求される個建ての場合は変動費となる。この回帰分析に用いる数量ｘ_１，ｘ_２及びトータルコストＣ_１，Ｃ_２には、過去の実績を用いればよい。例えば、月や曜日で係数が大きく異なることが見込まれるのであれば、月別や曜日別に集計された実績を用いればよい。尚、係数α_１，α_２，β_１，β_２は過去の実績に基づいたものであり、直近の実績に基づいて各運送会社の変動費等が予想可能な場合等には、予想される変動費等に基づいて係数α_１，α_２，β_１，β_２を適宜補正してもよい。
各係数α_０，α_１，α_２，β_０，β_１，β_２が求められると、製品群Ａの物流コストＣ_Ａ及び製品群Ｂの物流コストＣ_Ｂは、
Ｃ_Ａ＝α_１・ｘ_１＋β_１・ｘ_１ （式３）
Ｃ_Ｂ＝α_２・ｘ_２＋β_２・ｘ_２ （式４）
により求めることができる。そうすると、製品群Ａ中の個別製品ａの物流コストＣ_ａ及び製品群Ｂ中の個別製品ｂの物流コストＣ_ｂは、個別製品ａの数量をｙ_１，個別製品ａの数量をｙ₂とすると、
Ｃ_ａ＝Ｃ_Ａ・（ｙ_１／ｘ_１） （式５）
Ｃ_ｂ＝Ｃ_Ｂ・（ｙ_２／ｘ_２） （式６）
により求められる。
また、固定費のうち個別製品ａの負担額Ｆ_ａ及び個別製品ｂの負担定費Ｆ_ａは、
Ｆ_ａ＝（α_０＋β_０）／（ｙ_１／（ｘ_１＋ｘ₂）） （式７）
Ｆ_ｂ＝（α_０＋β_０）／（ｙ_２／（ｘ_１＋ｘ₂）） （式８）
により求められる。

【0043】

以上のように構成された物流コスト解析装置１００の物流コスト解析方法について、図８のフローチャートを参照して説明する。
まず、初期設定として、マッチングのための出荷データ２００及び運搬データ３００を生成する（マッチングデータ生成ステップ：Ｓ１０）。本実施形態においては、出荷データ生成部７３０は、第２ネットワーク４１０を介して第２記憶装置５１０から管理データ１０１及び社内住所データ１０２を読み出し、管理データ１０１に所定の処理を施して出荷データ２００を生成した後、出荷データ２００を第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００へ記憶させる。このとき、出荷データ生成部７３０は、倉庫、拠点等に対応する住所が社内住所データ１０２に登録されていない場合、第１ネットワーク４００を介して一般向けに開放されている住所データベース記憶装置８００へアクセスし、住所データベース記憶装置８００に記憶されている汎用住所データ８１０を読み出す。また、運搬データ生成部７４０は、請求明細データ１０４から運搬データ３００を生成した後、運搬データ３００を第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００へ記憶させる。例えば、請求明細データ１０４が紙である場合はスキャナーで読み込んでマッチング可能な運搬データ３００とすればよいし、電子データである場合はマッチング可能な形式に整えて運搬データ３００とすればよい。

【0044】

また、マッチングデータ生成ステップＳ１に続く初期設定として、出荷データ２００の運搬費用に関する回帰分析のための係数を算出する（係数算出ステップ：Ｓ２）。回帰分析部７５０は、第１ネットワーク４００を介して第１記憶装置５００から実績データとして所定期間の各出荷データ２００及び各運搬データ３００を読み出し、回帰分析に用いられる係数を算出する。算出に用いられる実績データの期間は任意であるが、概ね過去１年程度が好ましい。

【0045】

以上の初期設定が終了した後、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付けるマッチング処理を行う（マッチングステップ：Ｓ３）。マッチング部７００は、マッチング基準値ＭＳが所定の閾値Ｔを超えた場合に、出荷データ２００と運搬データ３００を関連付ける。尚、マッチング部７００による関連付けは、出荷データ２００と運搬データ３００が一対一でなされる場合のみならず、一対多、多対一、多対多でなされる場合もある。例えば、図４及び図５に示した、出荷番号情報２３０が「Ｄ００１」，「Ｄ００２」の２つの出荷データ２００は、運搬番号情報３３０が「Ｔ００１」の１つの運搬データ３００と関連付けられる。

【0046】

本実施形態においては、マッチング部７００は、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けを行う前に、ディスプレイにマッチング候補となる出荷データ２００と運搬データ３００を表示し、関連付けを行う否かについてユーザからの指示を受け付ける。そして、入力部から関連付けを行ってもよい旨の指示を受け付けると、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けに関するマッチングデータ３６０を生成し、第１ネットワーク４００を介してマッチングデータ３６０を第１記憶装置５００へ記憶させる。

【0047】

また、マッチング部７００は、関連付けられた出荷データ２００の製品名称と運搬データ３００の製品名称が、辞書データ３５０に対応する文言として登録されていない文言同士である場合は、これらを対応する文言として新たに辞書データ３５０に登録する。

【0048】

マッチングステップＳ３にて、関連付けられなかった出荷データ２００及び運搬データ３００については、出荷データ２００の運搬費用に関して回帰分析を行う（回帰分析ステップ：Ｓ４）。回帰分析部７５０は、係数算出ステップＳ２で算出された係数を用いて、関連付けられなかった各出荷データ２００について出荷製品情報２１２の運搬費用に関する費用解析情報２５０を生成した後、第１ネットワーク４００を介して費用解析情報２５０を第１記憶装置５００へ記憶させる。

【0049】

出荷データ２００と運搬データ３００のマッチング及び回帰分析が終了すると、運搬データ３００の運搬費用情報３３０に基づいて物流コストの解析が可能な状態となる。そして、指定受付部７１０はユーザによる入力部からの解析対象の情報を指定を受け付け（指定受付ステップ：Ｓ５）、物流コスト解析部７２０は指定された情報について物流コストを解析して解析結果をディスプレイに表示する（コスト解析ステップ：Ｓ６）。本実施形態においては、物流コスト解析部７２０は、マッチングデータ３６０を参照し、運搬データ３００と関連付けられた出荷データ２００に関しては運搬費用情報３３０に基づき、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては費用解析情報２５０に基づいて、物流コストを解析する。

【0050】

例えば、解析対象の情報として、特定の出荷製品について特定の顧客に対する物流コストが指定された場合、この出荷製品のこの顧客に対する物流コストがディスプレイに表示される。また、例えば、解析対象の情報として、特定の出荷製品について特定の運搬ルートの物流コストが指定された場合、この出荷製品のこの運搬ルートを利用した場合の物流コストが表示される。すなわち、ユーザは、各出荷データ２００及び各運搬データ３００に含まれている情報であれば、任意の情報を指定して物流コストを知ることができる。

【0051】

このように、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、運送会社等から送付される紙等の請求明細データ１０４から物流コストを解析することができ、従来のように運送会社等に過度の負担を強いることなく、出荷した製品の物流コストを解析することができる。
特に、従来の技術においては、完全に一致する出荷データと運搬データを一対一で関連付けていたため、完全に一致しない出荷データについてはコストに関する情報が付与されなかった。これに対し、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、複数の出荷データ２００及び複数の運搬データ３００を、日付、場所、製品名称、数量、重量等のような複数の要素の関連性に基づいて関連付けるため、出荷データ２００と運搬データ３００が一対一で完全に一致せずとも、確率的なコスト解析が可能となる。また、マッチングステップＳ３で関連付けできなかった出荷データ２００については、回帰分析でコストに関する情報が補完されるため、全ての出荷データ２００についてコストに関する情報を付与することができる。

【0052】

また、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、出荷データ２００の出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３に住所情報が含まれるようにしたので、出荷データ２００と運搬データ３００で場所の表現や記載の仕方が異なる場合であっても、出荷データ２００と運搬データ３００の関連付けを的確に行うことができる。

【0053】

また、本実施形態の物流コスト解析方法によれば、出荷データ２００と運搬データ３００の製品名称を比較し、両者に一致する文言が含まれる場合、もしくは、辞書データ３５０に登録された対応する文言が存在する場合に点数化されるようにしたので、両者で製品名称の記載が大きく異なる場合であっても関連付けを的確に行うことができる。特に、製品名称に関しては、荷主企業では正式な名称を用いる一方で、運送会社では概要が分かる程度の名称が記載されることが多く、マッチングが困難であるものの、対応関係を学習して辞書データ３５０に蓄積していくことで、マッチングの精度を飛躍的に向上させることができる。

【0054】

尚、前記実施形態においては、物流コスト解析部７２０が、運搬データ３００と関連付けられた出荷データ２００に関しては運搬費用情報３３０に基づき、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては費用解析情報２５０に基づいて物流コストを解析するものを示したが、運搬データ３００と関連付けられなかった出荷データ２００に関しては解析に用いないようにしてもよく、この場合は回帰分析部７５０は不要となる。また、物流コスト解析部７２０は、全ての出荷データ２００に関して費用解析情報２５０に基づいて物流コストを解析することも可能であり、この場合はマッチング部７００は不要となる。

【0055】

また、前記実施形態においては、各出荷データ２００について個別に各運搬データ３００とマッチングさせるものを示したが、予め所定の複数の情報が共通する出荷データ２００をグループ化しておき、グループ単位で各運搬データ３００とマッチングさせるようにしてもよい。特に、日付及び場所に関する情報（前記実施形態では、出荷日情報２２１、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３）が共通する出荷データ２００については、これに対応する日付及び場所に関する情報（前記実施形態では、出荷日情報２２１、出荷場所情報２２２及び納入場所情報２２３）を有する運搬データ３００に対応している可能性が高い。従って、マッチングデータ生成ステップＳ１にて各出荷データ２００を日付及び場所に関する情報に基づいてグループ分けしておき、マッチングステップＳ３にて日付及び場所に関する情報に基づいてグループ化された各出荷情報２００と運搬データ３００との関連付けを行った後、補完的に製品に関する情報（前記実施形態では、製品名称情報２１１、製品数量情報２１２、製品名称情報３１１、製品数量情報３１２）に基づいて各出荷データ２００と各運搬データ３００との関連付けを行ってもよい。

【0056】

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００の出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０が、それぞれ、製品の名称に関する情報と、製品の数量に関する情報を含むものを示したが、例えば、これらに製品の寸法に関する情報、製品の荷姿に関する情報等を加えてもよい。出荷製品情報２１０と運搬製品情報３１０に用いられる情報の個数及び種類は任意に設定することができる。

【0057】

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００の出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０が、出荷または出発した日付に関する情報と、出荷または出発した場所に関する情報と、納入または到着した場所に関する情報を含むものを示したが、例えば、これらに受領または到着した日付に関する情報等を加えてもよい。出荷履歴情報２２０と運搬履歴情報３２０に用いられる情報の個数及び種類は任意に設定することができる。

【0058】

また、前記実施形態においては、出荷データ２００及び運搬データ３００が第１ネットワーク４００上の外部記憶装置５００に記憶されるものを示したが、例えば第２ネットワーク４１０上の外部記憶装置５１０に記憶されてもよいし、物流コスト解析装置１００の記憶部に記憶されてもよく、各種データの記憶場所は任意に設定することができる。

【0059】

以上、本発明の実施の形態を説明したが、上記に記載した実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組み合わせの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない点に留意すべきである。

【符号の説明】

【0060】

１００ 物流コスト解析装置
１０１ 管理データ
１０２ 社内住所データ
１０３ 製品データ
１０４ 請求明細データ
２００ 出荷データ
２１０ 出荷製品情報
２１１ 製品名称情報
２１２ 製品数量情報
２２０ 出荷履歴情報
２２１ 出荷日情報
２２２ 出荷場所情報
２２３ 納入場所情報
２３０ 出荷番号情報
２４０ 出荷先顧客情報
２５０ 費用解析情報
３００ 運搬データ
３１０ 運搬製品情報
３１１ 製品名称情報
３１２ 製品数量情報
３２０ 運搬履歴情報
３２１ 出発日情報
３２２ 出発場所情報
３２３ 到着場所情報
３３０ 運搬費用情報
３４０ 運搬番号情報
３５０ 辞書データ
３６０ マッチングデータ
４００ 第１ネットワーク
４１０ 第２ネットワーク
５００ 第１記憶装置
５１０ 第２記憶装置
６００ 記録媒体
６１０ 物流コスト解析プログラム
７００ マッチング部
７０１ 製品判定部
７０２ 履歴判定部
７０３ 名称判定部
７０４ 数量判定部
７０５ 日付判定部
７０６ 出荷場所判定部
７０７ 納入場所判定部
７１０ 指定受付部
７２０ コスト解析部
７３０ 出荷データ生成部
７４０ 運搬データ生成部
７５０ 回帰分析部
８００ 住所データベース記憶装置
８１０ 汎用住所データ
Ｓ１ マッチングデータ生成ステップ
Ｓ２ 係数算出ステップ
Ｓ３ マッチングステップ
Ｓ４ 回帰解析ステップ
Ｓ５ 指定受付ステップ
Ｓ６ コスト解析ステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】