特許 6566545 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6566545

(24)【登録日】2019年8月9日

(45)【発行日】2019年8月28日

(54)【発明の名称】需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20120101AFI20190819BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/04

【請求項の数】5

【全頁数】11

(21)【出願番号】特願2015-22267(P2015-22267)

(22)【出願日】2015年2月6日

(65)【公開番号】特開2016-146037(P2016-146037A)

(43)【公開日】2016年8月12日

【審査請求日】2017年9月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】514030104

【氏名又は名称】三菱日立パワーシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100210572

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 太一

(74)【代理人】

【識別番号】100134544

【弁理士】

【氏名又は名称】森 隆一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100064908

【弁理士】

【氏名又は名称】志賀 正武

(74)【代理人】

【識別番号】100108578

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 詔男

(74)【代理人】

【識別番号】100126893

【弁理士】

【氏名又は名称】山崎 哲男

(72)【発明者】

【氏名】河村 直哉

(72)【発明者】

【氏名】北川 朋亮

(72)【発明者】

【氏名】笠野 学

(72)【発明者】

【氏名】山田 昭彦

【審査官】 原 忠

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０９−３０５６８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−１２３０９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−１８４１１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２４２７７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−１５６６９３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

単位時間ごとに区切られた期間である予測対象期間における製品の需要を予測する需要予測装置であって、
引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する需要情報記憶部と、
予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じた値と、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じた値とを積算することによって前記製品の需要を予測する需要予測部と
を備える需要予測装置。

【請求項2】

前記第１の係数および前記第２の係数が、予測対象期間ごとに特定され、
前記需要予測部が、前記一の予測対象期間に係る前記第１の係数と、前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に係る前記第２の係数を用いて前記製品の需要を予測する
請求項１に記載の需要予測装置。

【請求項3】

前記第１の係数および前記第２の係数が、製品の型式ごとまたは顧客ごとに特定され、 前記需要予測部が、前記製品の型式または顧客に係る前記第１の係数および前記第２の係数を用いて前記製品の需要を予測する
請求項１または請求項２に記載の需要予測装置。

【請求項4】

単位時間ごとに区切られた期間である予測対象期間における製品の需要を予測する需要予測方法であって、
引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する需要情報記憶部を備える需要予測装置が、予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じる第１のステップと、
前記需要予測装置が、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じる第２のステップと、
前記需要予測装置が、前記第１のステップで算出した数と前記第２のステップで算出した数とを積算することによって前記製品の需要を予測する第３のステップと
を有する需要予測方法。

【請求項5】

コンピュータを、
引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する記憶部、
予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じた値と、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じた値とを積算することによって前記製品の需要を予測する需要予測部
として機能させるための需要予測プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

需要を予測する技術が知られている。例えば、特許文献１には、予定納期までの期間の長さおよび受注の期待度に応じた係数を製品の払い出しの予定数に乗じることで、製品の需要を予測する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１３−１５６６９３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示された技術により、精度よく需要を予測することができる。他方、特許文献１に開示された技術では、製品の納期の前倒しおよび後倒しが考慮されていないため、納期を月別に評価したときに、精度が高くない月が生じる可能性がある。
本発明の目的は、１カ月ごとなど、単位時間ごとに区切られた期間における需要を精度よく予測する需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様によれば、需要予測装置は、単位時間ごとに区切られた期間である予測対象期間における製品の需要を予測する需要予測装置であって、引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する需要情報記憶部と、予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じた値と、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じた値とを積算することによって前記製品の需要を予測する需要予測部とを備える。

【0008】

本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る需要予測装置は、前記第１の係数および前記第２の係数が、予測対象期間ごとに特定され、前記需要予測部が、前記一の予測対象期間に係る前記第１の係数と、前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に係る前記第２の係数を用いて前記製品の需要を予測する。

【0009】

本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る需要予測装置は、前記第１の係数および前記第２の係数が、製品の型式ごとまたは顧客ごとに特定され、前記需要予測部が、前記製品の型式または顧客に係る前記第１の係数および前記第２の係数を用いて前記製品の需要を予測する。

【0010】

本発明の第４の態様によれば、需要予測方法は、単位時間ごとに区切られた期間である予測対象期間における製品の需要を予測する需要予測方法であって、引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する需要情報記憶部を備える需要予測装置が、予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じる第１のステップと、前記需要予測装置が、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じる第２のステップと、前記需要予測装置が、前記第１のステップで算出した数と前記第２のステップで算出した数とを積算することによって前記製品の需要を予測する第３のステップとを有する。

【0011】

本発明の第５の態様によれば、需要予測プログラムは、コンピュータを、引き合いのあった製品の予定納期と払い出す予定数と引き合いの期待度とが関連付けられた需要情報を記憶する記憶部、予定納期が一の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第１の係数を乗じた値と、予定納期が前記一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に前記期待度に応じた第２の係数を乗じた値とを積算することによって前記製品の需要を予測する需要予測部として機能させる。

【発明の効果】

【0012】

上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、需要予測装置は、一の予測対象期間の直前および直後の少なくとも一方の予測対象期間に属する製品の予定数に基づいて、一の予測対象期間の製品の需要を予測する。これにより、需要予測装置は、単位時間ごとに区切られた期間における需要を精度よく予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】第１の実施形態に係る需要予測装置の構成を示す概略ブロック図である。

【図2】需要情報の例を示す図である。

【図3】実績情報の例を示す図である。

【図4】第１の実施形態に係る需要予測方法の手順を示すフローチャートである。

【図5】第２の実施形態に係る需要予測方法の手順を示すフローチャートである。

【図6】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る需要予測装置の構成を示す概略ブロック図である。
本実施形態に係る需要予測装置１００は、引き合いのあった製品の月ごとの総払出数を予測する装置である。つまり、本実施形態は、単位時間１カ月ごとに区切られた期間である「月」を予測対象期間とする。需要予測装置１００は、需要情報記憶部１０１、需要予測部１０２、表示制御部１０３、実績情報記憶部１０４、係数特定部１０５および係数記憶部１０６を備える。

【0015】

需要情報記憶部１０１は、引き合いのあった製品の払出し予定日と予定数とを関連付けた需要情報を記憶する。
需要予測部１０２は、需要情報記憶部１０１が記憶する需要情報に基づいて、予測対象の月に予定通り払い出される製品の数であるオンスケジュール払出数と、予測対象の翌月に払い出される予定の製品が予測対象の月に払い出される製品の数である前倒し払出数と、予測対象の前月に払い出される予定の製品が予測対象の月に払い出される製品の数である後倒し払出数とを算出する。需要予測部１０２は、オンスケジュール払出数と前倒し払出数と後倒し払出数との総和を求めることで、予測対象の月の製品の需要を予測する。
表示制御部１０３は、需要予測部１０２が予測した各月の製品の需要予測結果をディスプレイ等の表示装置に表示させる。

【0016】

実績情報記憶部１０４は、過去の月ごとの製品の予定数と製品の実際の払い出し数を示す実績情報を記憶する。製品の予定数とは、製品の引き合い時に、当該月に納期が設定された製品の数を示す。製品の実際の払い出し数とは、当該月に実際に納品された製品の数を示す。
係数特定部１０５は、実績情報記憶部１０４が記憶する実績情報に基づいて、需要の予測に用いる係数を特定する。具体的には、係数特定部１０５は、予測対象の月の予定数に乗じることで需要数を算出するための需要係数と、予測対象の翌月の予定数に乗じることで前倒し払出数を算出するための前倒し係数と、予測対象の前月の予定数に乗じることで後倒し払出数を算出するための後倒し係数とを算出する。なお、オンスケジュール払出数は、予測対象の月の予定数に需要係数を乗じた値から、前倒し払出数および後倒し払出数を減算することで算出される。係数特定部１０５は、月ごとの係数を特定する。
係数記憶部１０６は、係数特定部１０５が特定した係数を記憶する。

【0017】

ここで、需要情報記憶部１０１が記憶する需要情報について説明する。
図２は、需要情報の例を示す図である。
本実施形態に係る実績情報は、製品番号、引き合い日、予定納期、および予定数を格納する情報である。製品番号は、製品を特定するための整理番号である。製品番号により、製品の種類および型式が特定される。引き合い日は、製品の引き合いがあった日付を示す。予定納期は、製品の引き合い時に設定された納期を示す。予定数は、製品の引き合い時に設定された納品すべき製品の数を示す。
このように、需要情報は、製品の引き合いに係る情報である。

【0018】

図３は、実績情報の例を示す図である。
本実施形態に係る実績情報は、製品番号、引き合い日、予定納期、予定数、払出日、および払出数を格納する情報である。払出日は、製品が実際に納品された日付を示す。払出数は、実際に納品された製品の数を示す。
このように、実績情報は、製品の引き合いと払い出しとの関係を示す情報である。

【0019】

本実施形態に係る需要予測装置１００の動作について説明する。需要予測装置１００は、需要の予測を開始する前に、需要の予測に用いる係数を特定する。
図４は、第１の実施形態に係る需要予測方法の手順を示すフローチャートである。
需要予測装置１００の係数特定部１０５は、実績情報記憶部１０４から実績情報を読み出す（ステップＳ１）。係数特定部１０５は、実績情報を読み出すと、同じ製品番号を有する製品の実績情報について、以下のステップＳ３〜Ｓ５の処理を実行する（ステップＳ２）。
まず係数特定部１０５は、ステップＳ２で選択された製品番号の実績情報に基づいて、需要の予測対象となる各月（例えば、１月から１２月までの各月）について、予定納期がｍ月に属する製品の予定数の総数ｙ_ｍと、払出日がｍ月に属する製品の払出数の総数Ｙ_ｍとを算出する（ステップＳ３）。次に、係数特定部１０５は、以下に示す式（１）によって表される予測誤差ｅが最小になる係数α_１〜α_ｔ、β_１〜β_ｔ＋１、γ_０〜γ_ｔの組み合わせを特定する（ステップＳ４）。ただし、α_ｍはｍ月の需要係数を示し、β_ｍはｍ月の前倒し係数を示し、γ_ｍはｍ月の後倒し係数を示す。

【0020】

【数1】

【0021】

つまり、係数特定部１０５は、ｍ月の予定数の総数ｙ_ｍに需要係数α_ｍを乗算したものから、ｍ月の予定数の総数ｙ_ｍに前倒し係数β_ｍを乗算したものおよびｍ月の予定数の総数ｙ_ｍに後倒し係数γ_ｍを乗算したものを減算し、翌月の予定数の総数ｙ_ｍ＋１に前倒し係数β_ｍ＋１を乗算したものおよび前月の予定数の総数ｙ_ｍ−１に後倒し係数γ_ｍ−１を乗算したものを加算することで、予測需要数を算出する。そして、各月について得られた予測需要数と実際の払出数Ｙ_ｍの差の二乗和を、予測誤差ｅとして算出する。係数特定部１０５は、予測誤差が最小になる係数の組み合わせを、例えば、一般化簡約勾配法（ＧＲＧ：Generalized Reduced Gradient）を用いて特定することができる。なお、前倒し係数および後倒し係数は、需要係数より小さい正数である。係数特定部１０５は、特定した各月の需要係数、前倒し係数および後倒し係数を係数記憶部１０６に記録する（ステップＳ５）。

【0022】

係数記憶部１０６に各整理番号の製品の各月の需要係数、前倒し係数および後倒し係数が記録されると、需要予測部１０２は、需要情報記憶部１０１から需要情報を読み出す（ステップＳ６）。次に、需要予測部１０２は、同じ製品番号を有する製品の需要情報について、以下のステップＳ８〜Ｓ９の処理を実行する（ステップＳ７）。
まず需要予測部１０２は、ステップＳ７で選択された製品番号の需要情報に基づいて、需要の予測対象となる各月について、製品の予定数の総数ｘ_ｍを算出する（ステップＳ８）。次に、需要予測部１０２は、係数記憶部１０６が記憶する係数を用いて、以下に示す式（２）によって各月の製品の予測需要数Ｘ_ｍを算出する（ステップＳ９）。

【0023】

【数2】

【0024】

つまり、需要予測部１０２は、予定納期がｍ月に属する製品の予定数ｘ_ｍに、需要係数α_ｍから前倒し係数β_ｍおよび後倒し係数γ_ｍを減じて得られる係数（第１の係数）を乗じることで、ｍ月のオンスケジュール払出数を算出する。また、需要予測部１０２は、予定納期がｍ月の直後の月に属する製品の予定数ｘ_ｍ＋１に前倒し係数β_ｍ＋１（第２の係数）を乗じることで、ｍ＋１月の前倒し払出数を算出する。また、需要予測部１０２は、予定納期がｍ月の直前の月に属する製品の予定数ｘ_ｍ−１に後倒し係数γ_ｍ−１（第２の係数）を乗じることで、ｍ−１月の後倒し払出数を算出する。そして、需要予測部１０２は、ｍ月のオンスケジュール払出数と、ｍ＋１月の前倒し払出数と、ｍ−１月の後倒し払出数とを積算することによって、ｍ月の製品の需要を予測する。
需要予測部１０２が各製品の各月の需要を予測すると、表示制御部１０３は、需要予測部１０２が算出した各製品の各月の予測需要数を、ディスプレイに表示させる（ステップＳ１０）。

【0025】

このように、本実施形態によれば、需要予測装置１００は、ある月の直前および直後の月に属する製品の予定数に基づいて、ある月の製品の需要を予測する。これにより、需要予測装置１００は、納期の前倒しおよび後倒しが生じる場合にも、各月における製品の需要を精度よく予測することができる。

【0026】

《第２の実施形態》
第２の実施形態に係る需要予測装置１００は、納期の前倒しおよび後倒しに加え、引き合いの期待度も鑑みて製品の月ごとの総払出数を予測する。
本実施形態に係る需要予測装置１００は、実績情報記憶部１０４、係数記憶部１０６および需要情報記憶部１０１が記憶する情報が第１の実施形態と異なる。また本実施形態に係る需要予測装置１００は、係数特定部１０５および需要予測部１０２の計算が第１の実施形態と異なる。

【0027】

需要情報記憶部１０１が記憶する需要情報は、製品番号、引き合い日、予定納期、および予定数に加え、引き合いの期待度を格納する。期待度は、受注の可能性の高さを示す値である。本実施形態に係る期待度は、受注の可能性が低い順に、例えば１からｒまでのｒ段階の値で表すことができる。期待度は、顧客との交渉をもった担当者の判断に基づいて決定される。
実績情報記憶部１０４が記憶する実績情報も、製品番号、引き合い日、予定納期、予定数、払出日、および払出数に加え、さらに引き合いの期待度を格納する。
係数記憶部１０６は、各製品番号の製品の、各月および各期待度について、係数を記憶する。

【0028】

図５は、第２の実施形態に係る需要予測方法の手順を示すフローチャートである。
需要予測装置１００の係数特定部１０５は、実績情報記憶部１０４から実績情報を読み出す（ステップＳ１０１）。係数特定部１０５は、実績情報を読み出すと、同じ製品番号を有する製品の実績情報について、以下のステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理を実行する（ステップＳ１０２）。
まず係数特定部１０５は、ステップＳ１０２で選択された製品番号の実績情報に基づいて、需要の予測対象となる各月ｍについて、期待度ｎごとに、予定納期がｍ月に属する製品の予定数の総数ｙ_ｍ，ｎと、払出日がｍ月に属する製品の払出数の総数Ｙ_ｍ，ｎとを算出する（ステップＳ１０３）。次に、係数特定部１０５は、以下に示す式（３）によって表される予測誤差ｅが最小になる係数α_１，１〜α_ｔ，ｒ、β_１，１〜β_{ｔ＋１，ｒ}、γ_０，１〜γ_ｔ，ｒの組み合わせを特定する（ステップＳ１０４）。ただし、α_ｍ，ｎはｍ月における期待度ｎの引き合いに係る需要係数を示し、β_ｍ，ｎはｍ月における期待度ｎの引き合いに係る前倒し係数を示し、γ_ｍ，ｎはｍ月における期待度ｎの引き合いに係る後倒し係数を示す。

【0029】

【数3】

【0030】

係数特定部１０５は、特定した各月かつ各期待度の需要係数、前倒し係数および後倒し係数を係数記憶部１０６に記録する（ステップＳ１０５）。

【0031】

係数記憶部１０６に各整理番号の製品の各月かつ各期待度の需要係数、前倒し係数および後倒し係数が記録されると、需要予測部１０２は、需要情報記憶部１０１から需要情報を読み出す（ステップＳ１０６）。次に、需要予測部１０２は、同じ製品番号を有する製品の需要情報について、以下のステップＳ１０８〜Ｓ１０９の処理を実行する（ステップＳ１０７）。
まず需要予測部１０２は、ステップＳ１０７で選択された製品番号の需要情報に基づいて、需要の予測対象となる各月について、期待度ごとの製品の予定数の総数ｘ_ｍ，ｎを算出する（ステップＳ１０８）。次に、需要予測部１０２は、係数記憶部１０６が記憶する係数を用いて、以下に示す式（４）によって各月の製品の予測需要数Ｘ_ｍを算出する（ステップＳ１０９）。

【0032】

【数4】

【0033】

需要予測部１０２が各製品の各月の需要を予測すると、表示制御部１０３は、需要予測部１０２が算出した各製品の各月の予測需要数を、ディスプレイに表示させる（ステップＳ１１０）。

【0034】

このように、本実施形態によれば、需要予測装置１００は、ある月の直前および直後の月に属する製品の予定数と、引き合いの期待度とに基づいて、ある月の製品の需要を予測する。これにより、需要予測装置１００は、各月における製品の需要を精度よく予測することができる。

【0035】

以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、オンスケジュール払出数と前倒し払出数と後倒し払出数とを積算することで、各月の需要を予測するが、これに限られない。他の実施形態に係る需要予測装置１００は、例えば、オンスケジュール払出数と前倒し払出数または後倒し払出数を積算することで、各月の需要を予測しても良い。需要予測装置１００は、オンスケジュール払出数と前倒し払出数とに基づいて需要を予測することで、製品の不足を防ぐことができる。また需要予測装置１００は、オンスケジュール払出数と後倒し払出数とに基づいて需要を予測することで、過剰在庫の発生を防ぐことができる。

【0036】

また、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、需要予測対象となる各月に関連付けた係数を計算するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、各月で共通の需要係数、前倒し係数および後倒し係数を用いて需要を予測しても良い。具体的には、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、実績情報に基づいて需要係数、前倒し係数および後倒し係数をそれぞれ１つだけ算出しても良い。なお、上述した実施形態に係る需要予測装置１００のように、各月に関連付けた係数を計算し、当該係数を用いて需要を予測することで、例えば決算期や繁忙期など、前倒しおよび後倒しが生じやすい時期についても、精度よく需要を予測することができる。

【0037】

また、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、製品番号ごと、すなわち製品の型式ごとに係数および予測需要数を計算するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、顧客ごとに係数および予測需要数を計算しても良い。

【0038】

また、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、予測対象の月の前後１カ月の需要情報に基づいて前倒し払出数および後倒し払出数を算出するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、予測対象の月の前後２カ月の需要情報に基づいて前倒し払出数および後倒し払出数を算出しても良い。この場合、係数特定部１０５は、前倒し係数として前月に係る前倒し係数と前々月に係る前倒し係数を算出する必要がある。また、この場合、係数特定部１０５は、後倒し係数として翌月に係る後倒し係数と翌々月に係る後倒し係数を算出する必要がある。

【0039】

また、上述した実施形態は、単位時間１カ月ごとに区切られた期間である「月」を予測対象期間とするが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、単位時間１週間ごとに区切られた期間である「週」、単位時間１年ごとに区切られた期間である「年」または「年度」など、他の単位時間ごとに区切られた予測対象期間について需要を予測しても良い。

【0040】

また、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、実績情報記憶部１０４および係数特定部１０５を備え、自装置で特定した需要係数、前倒し係数および後倒し係数に基づいて需要を予測するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、需要係数、前倒し係数および後倒し係数を特定せず、他の装置が特定した需要係数、前倒し係数および後倒し係数に基づいて需要を予測しても良い。

【0041】

また、上述した実施形態に係る需要予測装置１００は、需要の予測の度に需要係数、前倒し係数および後倒し係数を特定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る需要予測装置１００は、過去の需要の予測の際に特定された需要係数、前倒し係数および後倒し係数に基づいて需要を予測しても良い。

【0042】

図６は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。
上述の需要予測装置１００は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、需要予測プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該需要予測プログラムに従って上記処理を実行する。また、各記憶部に対応する記憶領域は、補助記憶装置９０３に確保される。

【0043】

なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、需要予測プログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該需要予測プログラムを主記憶装置に展開し、上記処理を実行しても良い。

【0044】

また、当該需要予測プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該需要予測プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

【符号の説明】

【0045】

１００ 需要予測装置
１０１ 需要情報記憶部
１０２ 需要予測部
１０３ 表示制御部
１０４ 実績情報記憶部
１０５ 係数特定部
１０６ 係数記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】