特開 2024-53177 商品の発注数を決定する方法、システム及びプログラム

(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】P2024053177

(43)【公開日】2024-04-15

(54)【発明の名称】商品の発注数を決定する方法、システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/087 20230101AFI20240408BHJP

   G06Q 30/0202 20230101ALI20240408BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/08 330

G06Q30/02 310

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022159259

(22)【出願日】2022-10-03

【新規性喪失の例外の表示】新規性喪失の例外適用申請有り

(71)【出願人】

【識別番号】500114069

【氏名又は名称】株式会社シノプス

(74)【代理人】

【識別番号】110000729

【氏名又は名称】弁理士法人ユニアス国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】南谷 洋志

【テーマコード（参考）】

5L010

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA16

5L030BB01

5L049AA16

5L049BB01

(57)【要約】

【課題】物流センター及び店舗を合わせた適切な商品の発注数を決定する技術を提供する。
【解決手段】第２時点（７月８日）までの過去データによる需要予測に基づき、第１時点（７月１５日）で発注される全店舗の予測発注合計数を算出し、複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第２発注数を、第１時点までの過去データによる需要予測に基づき算出し、第２発注数の全店舗分の合計値と全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定し、発注数調整が必要であると判定した場合に、複数の店舗それぞれの商品の売れやすさを表す指標を取得し、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数以下となるように、指標が表す売れやすさに応じて複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の第２発注数を増減させて調整する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１又は複数のプロセッサが実行する方法であって、
複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第１発注数を、前記第１時点よりも数日前の第２時点までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、
前記第１発注数の全店舗分の合計値に基づき前記第１時点で発注される全店舗の予測発注合計数を算出することと、
前記複数の店舗それぞれにおいて前記第１時点で発注すべき商品の第２発注数を、前記第１時点までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、
前記第２発注数の全店舗分の合計値と前記全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定することと、
前記発注数調整が必要であると判定した場合に、前記複数の店舗それぞれの前記商品の売れやすさを表す指標を取得することと、
調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れやすさに応じて前記複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の前記第２発注数を増減させて調整することと、
を含む、商品の発注数を決定する方法。

【請求項2】

前記第２発注数の全店舗分の合計値が、前記全店舗の予測発注合計数を超える場合に、発注数調整が必要であると判定し、
調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れにくい店舗の前記第２発注数を減少させて調整する、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第２発注数の全店舗分の合計値が、前記全店舗の予測発注合計数よりも低い所定閾値以下である場合に、発注数調整が必要であると判定し、
調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れやすい店舗の前記第２発注数を増加させて調整する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記指標は、在庫日数、または、売上ランクである、請求項１～３のいずれかに記載の方法。

【請求項5】

複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第１発注数を、前記第１時点よりも数日前の第２時点までの過去データによる需要予測に基づき算出する第１発注数算出部と、
前記第１発注数の全店舗分の合計値に基づき前記第１時点で発注される全店舗の予測発注合計数を算出する予測発注合計数算出部と、
前記複数の店舗それぞれにおいて前記第１時点で発注すべき商品の第２発注数を、前記第１時点までの過去データによる需要予測に基づき算出する第２発注数算出部と、
前記第２発注数の全店舗分の合計値と前記全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定する判定部と、
前記発注数調整が必要であると判定された場合に、前記複数の店舗それぞれの前記商品の売れやすさを表す指標を取得する指標取得部と、
調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れやすさに応じて複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の前記第２発注数を増減させて調整する調整部と、
を備える、商品の発注数を決定するシステム。

【請求項6】

前記判定部は、前記第２発注数の全店舗分の合計値が、前記全店舗の予測発注合計数を超える場合に、発注数調整が必要であると判定し、
前記調整部は、調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れにくい店舗の前記第２発注数を減少させて調整する、請求項５に記載のシステム。

【請求項7】

前記判定部は、前記第２発注数の全店舗分の合計値が、前記全店舗の予測発注合計数よりも低い所定閾値以下である場合に、発注数調整が必要であると判定し、
前記調整部は、調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れやすい店舗の前記第２発注数を増加させて調整する、請求項５に記載のシステム。

【請求項8】

前記指標は、在庫日数、または、売上ランクである、請求項５～７のいずれかに記載のシステム。

【請求項9】

請求項１～３のいずれかに記載の方法を１又は複数のプロセッサに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、商品の発注数を決定する方法、システム及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、スーパーマーケットやコンビニエンスストア等、多くの小売業者の店舗においてＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システムが普及しており、収集された商品の売上データは様々に活用されている。その中で、売上データに基づき商品の需要を予測し、発注に活用するシステムがある。例えば、特許文献１に記載のシステムが挙げられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６２７５０７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

商品は、メーカから卸売業者などの物流センターに入荷され、その後、物流センターから各店舗に入荷される。物流センターは、各店舗の総合計の注文に対応するために、過剰在庫を抱える傾向にある。これは、物流センターは、各店舗の発注数に対して１００％納品できなければ欠品となり問題があるという従来の考え方に基づくと考えられる。しかしながら、本来、物流センターから店舗への欠品の発生は重要ではなく、店舗における欠品の発生を問題とすべきであると考える。よって、ここに、物流センターと店舗とを合わせた発注の改善点があると考える。

【0005】

本開示は、物流センター及び店舗を合わせた適切な商品の発注数を決定する方法、システム、及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の商品の発注数を決定する方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であって、複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第１発注数を、前記第１時点よりも数日前の第２時点までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、前記第１発注数の全店舗分の合計値に基づき前記第１時点で発注される全店舗の予測発注合計数を算出することと、前記複数の店舗それぞれにおいて前記第１時点で発注すべき商品の第２発注数を、前記第１時点までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、前記第２発注数の全店舗分の合計値と前記全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定することと、前記発注数調整が必要であると判定した場合に、前記複数の店舗それぞれの前記商品の売れやすさを表す指標を取得することと、調整後の前記第２発注数の合計値が前記全店舗の予測発注合計数以下となるように、前記指標が表す売れやすさに応じて前記複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の前記第２発注数を増減させて調整することと、を含む。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】第１実施形態のシステムを示すブロック図。

【図2】第１実施形態の第２時点における第１発注数に関する説明図。

【図3】第１実施形態の第１時点における第２発注数及び第２発注数の調整に関する説明図。

【図4】第２実施形態の第１時点における第２発注数及び第２発注数の調整に関する説明図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

［第１実施形態］
第１実施形態の商品の発注数を決定するシステム３について、図面を参照して説明する。まず、前提となる発注システム１及びＰＯＳシステム２について説明する。

【0009】

＜発注システム１及びＰＯＳシステム２＞
図１に示すように、発注システム１は、店舗に設けられる店舗端末１０と、本部に設けられる発注サーバ１１と、を有する。店舗端末１０は、本部に設置されるＰＯＳサーバ２０と共に、ＰＯＳシステム２を構成している。店舗の商品には、店舗端末１０が読取可能なＰＯＳ用情報（バーコード、ＲＦＩＤ等）が付されている。ＰＯＳ用情報が販売時に店舗端末１０に読み取られると、その商品の売上に関する売上データが本店のＰＯＳサーバ２０に送信され、ＰＯＳサーバ２０に設けられるＰＯＳデータベース２１に、売上実績データとして記憶される。ＰＯＳデータベース２１には、売上実績データの他に、商品に関する商品マスタ、発注履歴データなどのデータが記憶されている。ＰＯＳシステム２については、一般的であるので詳細な説明を省略する。

【0010】

なお、本明細書において、店舗端末１０は、店舗に設けられる情報処理装置を意味し、本部に設けられるサーバ（情報処理装置）と通信可能であれば、ＥＯＢ（Electric Order Book）等のモバイル端末、レジに設置されるレジスタ、店舗に設置されるオフィスコンピュータ、汎用タブレットにいずれであるかは限定されない。

【0011】

発注サーバ１１は、店舗端末１０から受けた発注データを所定の発注実行タイミングで発注先の物流センター４へＥＤＩ（Electronic Data Interchange）等を用いて送信する。発注を受けた発注先の物流センター４は、店舗端末１０が読取可能なＰＯＳ用情報を付した商品を店舗に納入する。ＰＯＳ用情報には、例えばその商品を識別する情報である商品コードが含まれる。商品コードは、本店に設けられる商品マスタ、発注履歴データ、在庫データなどのデータベースを照合することによって、どの発注に基づき店舗に納入された商品であるかを特定可能な発注特定情報であるともいえ、また、商品名、価格、販売期限等の販売時に必要な販売用情報を特定可能な情報であるともいえる。

【0012】

商品の発注数は、本実施形態のように、後述するシステム３が決定した値をデフォルトで表示するようにし、スタッフ（オーナーなど）が承認した数であることが好ましい。スタッフが変更可能にする場合には、システム３が決定した値から減らす方向の修正のみを許容することが好ましい。

【0013】

＜発注数を決定するシステム３＞
図１に示すように、商品の発注数を決定するシステム３は、１又は複数のプロセッサ３ａを有し、商品の発注数を決定する。決定した発注数は店舗端末１０で推奨値として表示される。店舗から物流センター４への発注実行タイミング及び店舗への納品タイミングは、種々のパターンがある。例えば、１日３回の発注があり、発注後の数時間後に店舗に納品されるパターンや、１日１回の発注で翌日又は翌々日に店舗に納品されるパターンなどが挙げられる。本実施形態では、理解を容易にするために、１日１回の発注で翌日に物流センター４から店舗に納品されるとする。物流センター４は、店舗から受けた発注に従って商品の在庫を店舗に納品する。ここで、物流センター４は、商品のメーカなどの発注先に発注して商品の納入を受けるが、店舗が発注から納品を受けるまでの時間に対して、物流センター４が発注から納品を受けるまでの時間が長い。例えば、本実施形態では、説明のために、物流センター４は、店舗の発注日よりも７日までに発注しなければならないとする。物流センター４は、過剰在庫にならないように前倒しで発注する必要がある。

【0014】

具体的には、システム３は、予測データ取得部３１と、第１発注数算出部３２と、予測発注合計数算出部３３と、第２発注数算出部３４と、判定部３５と、調整部３６と、を有する。

【0015】

予測データ取得部３１は、予測データを取得する。予測データは、過去販売実績に基づく過去データであり、商品単位での一日当たりの需要数を算出するためのデータを含む。予測データの一例としては、例えば、図２に示すように、予測客数及び商品単位での購買指数（ＰＩ）が挙げられる。なお、購買指数は、ＰＩ（Purchase Index）値とも呼ばれ、所定の来店人数当たりの購入数であり、来店客の何％に支持されているかを表す人気度の指標ともいえる。本実施形態では、ＰＩが一日の来店客１０００人あたりの購入数を示しているが、一日の来店客１００人あたりの購入数であってもよい。

【0016】

第１発注数算出部３２は、複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第１発注数を、第１時点よりも数日前の第２時点までの過去データによる需要予測に基づき算出する。第１発注数算出部３２が算出した発注数を、第２発注数算出部３４が算出した発注数と区別する意味で本明細書において第１発注数と呼ぶ。第１時点は、店舗が発注するタイミングである。第２時点は、店舗が発注する第１時点の商品を確保するために、物流センター４がメーカなどに発注するためのタイミングである。本実施形態では、第２時点が第１時点の７日前としているが、これに限定されない。第２時点が第１時点の２日以上前であれば、第１時点と第２時点の間の日数は適宜変更可能である。ここで納品日を２０２２年７月１６日として、第１時点を同年７月１５日、第２時点を同年７月８日として説明する。第１発注数算出部３２は、図２に示すように、第２時点である２０２２年７月８日において、商品Ａについて、複数の店舗（店舗コード：１０１～１１０）それぞれの第１発注数を需要予測に基づき算出する。図２の例では、購買指数（ＰＩ）と予測客数とに基づいて需要予測数を算出し、需要予測数に基づいて第１発注数を算出しているが、これに限定されない。需要予測数に基づく第１発注数の算出は、過去の需要予測数と実際の発注数の誤差に基づいて算出しているが、これに限定されない。第１発注数が予測できれば、種々の手法が採用可能である。

【0017】

予測発注合計数算出部３３は、第１発注数の全店舗分の合計値に基づき第１時点で発注される全店舗の予測発注合計数を算出する。図２に示すように、全ての店舗の第１発注数の合計値は４１４．３である。ここで、商品Ａの発注単位数が１０であるので、丸め処理を実行し、全店舗の予測発注合計数が４２０であると決定する。予測発注合計数算出部３３が算出した全店舗の予測発注合計数（４２０）は、物流センター４のサーバに送信され、物流センター４のサーバにおいて商品Ａの発注の根拠に用いられる。すなわち、全店舗の予測発注合計数（４２０）が、第１時点（７月１５日）に発注される商品Ａの全店舗分の発注数の合計値の上限値であると、第２時点（７月８日）に決定する。

【0018】

第２発注数算出部３４は、複数の店舗それぞれにおいて第１時点で発注すべき商品の第２発注数を、第１時点までの過去データによる需要予測に基づき算出する。第２発注数算出部３４が算出した発注数を、第１発注数算出部３２が算出した発注数と区別する意味で第２発注数と呼ぶ。第２発注数算出部３４は、図３に示すように、第１時点である２０２２年７月１５日において、商品Ａについて、複数の店舗（店舗コード：１０１～１１０）それぞれの第２発注数を需要予測に基づき算出する。図３の例では、購買指数（ＰＩ）と予測客数とに基づいて７月１６日の需要予測数を算出し、需要予測数と現在庫と当日販売予測数（7/15販売予測数）に基づいて第２発注数を算出しているが、これに限定されない。第２発注数が予測できれば、種々の手法が採用可能である。

【0019】

判定部３５は、第２発注数の全店舗分の合計値と全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定する。第１実施形態では、第２発注数の全店舗分の合計値が全店舗の予測発注合計数を超える場合に、発注数調整が必要であると判定する。図２及び図３の例では、第２発注数の全店舗分の合計値が４５０であり（図３参照、７月１５日算出）、全店舗の予測発注合計数（図２参照；７月８日算出）が４２０であり、発注数の調整が必要と判断できる。これは、物流センター４が、第２時点（７月８日）の予測数（４２０）を上限として発注しているためである。

【0020】

指標取得部３７は、判定部３５により発注数調整が必要であると判定された場合に、複数の店舗それぞれの商品の売れやすさを表す指標を取得する。図３の示す例では、指標として在庫日数を取得している。在庫日数は、在庫数が何日分の販売数に相当するかを表し、数値が大きければ、売れにくいことを表す。本実施形態では、７月１６日の需要予測数と7/16閉店時在庫数とに基づいて7/16閉店時在庫日数を算出している。7/16閉店時在庫日数は、7/16の需要予測数と現在庫と第２発注数と7/15販売予測数とに基づいて算出可能であるが、一例であり、これに限定されない。

【0021】

調整部３６は、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数以下となるように、指標が表す売れやすさに応じて複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の第２発注数を増減させて調整する。第１実施形態では、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数以下となるように、指標が示す売れにくい店舗の第２発注数を減少させて調整する。図３の例で説明する。図３の例では、調整した部分に星印を付して見やすいようにしている。調整前の第２発注数の合計値が４５０であり、全店舗の予測発注合計数が４２０であるため、第２発注数を３０以上減少させる必要がある。全店舗のうち第２発注数があり（第２発注数＞０）且つ在庫日数が最も大きい店舗は、店舗コードが１０３と１１０の２店舗である。そこで、この２店舗の第２発注数をそれぞれ１０ずつ（発注単位）減少させる。第２発注数を更に１０以上減少させる必要がある。全店舗のうち第２発注数があり（第２発注数＞０）且つ次に在庫日数が大きい店舗は、店舗コードが１０７の１店舗である。そこで、この１店舗の第２発注数を１０減少させる。これで、第２発注数を合計で３０減少させたので、調整処理を終了する。なお、第２発注数を減少させたとしても、その店舗は他の店舗に比べて商品Ａが売れにくいため、即座に欠品になるリスクを低く抑えることができる。第１実施形態の第２発注数の調整は、減算のみを実行する。

【0022】

このように、第２時点（７月８日）において第１時点（７月１５日）に発注すべき第１発注数を算出し、全店舗の予測発注合計値を決定しておき実際の第１時点における発注すべき第２発注数を、全店舗の予測発注合計値を超えないように調整するので、物流センター４から各店舗へ欠品となる事態を防止又は抑制可能となる。それでいて、各店舗の第２発注数を、指標が表す売れにくい店舗を優先して減少させるので、第２発注数を減少させた店舗で即座に欠品となるリスクを抑制可能となる。第１発注数よりも第２発注数が直近のデータを用いることになるので、予測精度が高いが、全店舗を集計することで、スケールメリットにより第１発注数の合計値の予測精度が向上することになる。これを利用して、予測誤差を指標を用いて調整することで、物流センター４の適正在庫化と、店舗での欠品の抑制とを両立可能となる。

【0023】

［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。第１実施形態では、第２発注数の全店舗分の合計値が、全店舗の予測発注合計数を超える場合に、発注数調整が必要であると判定し、指標が表す売れにくい店舗の第２発注数を減少させて調整する。一方、第２実施形態では、第２発注数の全店舗分の合計値が、全店舗の予測発注合計数よりも低い所定閾値以下である場合に、発注数調整が必要であると判定し、指標が表す売れやすい店舗の第２発注数を増加させて調整する。第２実施形態は、図２に示す全店舗の予測発注合計数が第１実施形態と同じとする。

【0024】

具体的には、第２実施形態の判定部３５は、第２発注数の全店舗分の合計値が、全店舗の予測発注合計数よりも低い所定閾値以下の場合に、発注数調整が必要であると判定する。図４の例では、第２発注数の全店舗分の合計値が４００であり、全店舗の予測発注合計数（図２参照；７月８日算出）が４２０である。ここで、所定閾値が、全店舗の予測発注数合計値から所定数（１０）減算した値（４１０）であると設定している。この場合、判定部３５は発注数調整が必要であると判定する。これは、物流センター４が、第２時点（７月８日）の予測数（４２０）を上限として発注しているためであるが、上限値が第２発注数の合計値に対して余裕を持っているため、調整の余地があると判断できるからである。なお、所定閾値は、全店舗の予測発注数合計値よりも低い値であれば、任意に設定可能である。

【0025】

第２実施形態の調整部３６は、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数以下となるように、指標が表す売れやすい店舗の第２発注数を増加させて調整する。図４の例で説明する。図４の例では、調整した部分に星印を付して見やすいようにしている。調整前の第２発注数の合計値が４００であり、全店舗の予測発注合計数が４２０であるため、第２発注数を２０までであれば増加可能となる。全店舗のうち第２発注数があり（第２発注数＞０）且つ在庫日数が最も小さい店舗（売れやすい店舗）は、店舗コードが１０５の１店舗である。そこで、この店舗（店舗コード１０５）の第２発注数を１０（発注単位）増加させる。第２発注数を更に１０増加させると好ましい。全店舗のうち第２発注数があり（第２発注数＞０）且つ次に在庫日数が小さい店舗（次に売れやすい店舗）は、店舗コードが１０６の１店舗である。そこで、この１店舗の第２発注数を１０増加させる。これで、第２発注数を合計で２０増加させたので、調整処理を終了する。なお、第２発注数を増加させたとしても、その店舗は他の店舗に比べて商品Ａが売れやすいため、在庫過多になるリスクを低く抑えることができる。第２実施形態では、調整後の第２発注数の合計値と全店舗の予測発注合計数とが一致するように調整しているが、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数以下であれば、調整数は発注単位に従う限り任意に変更可能である。第２実施形態の第２発注数の調整は、加算のみを実行する。

【0026】

＜変形例＞
（Ａ）上記実施形態において、指標が在庫日数であるが、商品の売れにくさを表すものであれば、これに限定されない。例えば、指標として売上ランクを用いてもよい。売上ランクは、商品Ａについて、過去の数日から数十日間の売上に基づいて店舗ごとに評価し、Ａランク店、Ｂランク店などの複数のランクのうちのいずれかのランクを店舗に紐づけてランクデータとして記憶しておく。指標取得部３７は、ランクデータと店舗コードを参照して各店舗のランクを取得する。調整部３６が低ランク（売上が低い）を優先して第２発注数を減少させることが挙げられる。

【0027】

（Ｂ）上記実施形態において発注単位数が１０としているが、これに限定されず、種々の数値を採用可能である。また、上記実施形態では、閉店後の在庫日数を指標にしているが、任意の時点の在庫日数を指標にしてもよい。例えば、納品後在庫日数を指標にしてもよい。

【0028】

（Ｃ）上記実施形態において、第２発注数の調整方法は、減少対象の１つの店舗ごとに１つの発注単位（発注単位１０）を減らしているが、これに限定されない。在庫日数の統計値（例えば平均値）からの差に応じた量の発注数を減らしてもよい。具体的には、１店舗目の発注数を２０減らし、２店舗目の発注数を１０減らすことが挙げられる。

【0029】

（Ｄ）上記実施形態において、発注サーバ１１が本部に設けられているが、これに限定されない。各種サーバは、クラウドサーバとすることができ、その設置位置はネットワーク上にあれば、どこに設置されていてもよい。１つの機能を実現するサーバが複数のリソースに分散されていたり、時間の経過に伴って動的に変化してもよい。

【0030】

［１］
以上、第１実施形態及び第２実施形態のように、商品の発注数を決定する方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であって、複数の店舗それぞれにおいて第１時点（７月１５日）で発注すべき商品の第１発注数を、第１時点（７月１５日）よりも数日前の第２時点（７月８日）までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、第１発注数の全店舗分の合計値（４１４．３）に基づき第１時点（７月１５日）で発注される全店舗の予測発注合計数（４２０）を算出することと、複数の店舗それぞれにおいて第１時点（７月１５日）で発注すべき商品の第２発注数を、第１時点（７月１５日）までの過去データによる需要予測に基づき算出することと、第２発注数の全店舗分の合計値と全店舗の予測発注合計数（４２０）とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定することと、発注数調整が必要であると判定した場合に、複数の店舗それぞれの前記商品の売れやすさを表す指標を取得することと、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れやすさに応じて複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の第２発注数を増減させて調整することと、を含む、としてもよい。

【0031】

この構成によれば、物流センター４から各店舗へ欠品となる事態を防止又は抑制可能となる。それでいて、第２発注数を調整した店舗で即座に欠品となるリスクを抑制可能となる。

【0032】

［２］
第１実施形態のように、上記［１］に記載の商品の発注数を決定する方法において、第２発注数の全店舗分の合計値（４５０）が、全店舗の予測発注合計数（４２０）を超える場合に、発注数調整が必要であると判定し、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れにくい店舗の第２発注数を減少させて調整する、としてもよい。
この構成によれば、物流センター４から各店舗へ欠品となる事態を防止又は抑制可能となる。それでいて、第２発注数を調整した店舗で即座に欠品となるリスクを抑制可能となる。

【0033】

［３］
第２実施形態のように、上記［１］に記載の商品の発注数を決定する方法において、第２発注数の全店舗分の合計値（４００）が、全店舗の予測発注合計数（４２０）よりも低い所定閾値（４１０）以下である場合に、発注数調整が必要であると判定し、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れやすい店舗の第２発注数を増加させて調整する、としてもよい。
この構成によれば、物流センター４から各店舗へ欠品となる事態を防止又は抑制可能となる。それでいて、第２発注数を調整した店舗で即座に欠品となるリスクを抑制可能となる。また、売れやすい店舗の第２発注数を増加するので、在庫過多のリスクを低減可能となる。

【0034】

［４］
上記［１］～［３］のいずれかに記載の商品の発注数を決定する方法において、指標は、在庫日数、または、売上ランクである、としてもよい。指標の好ましい例示である。

【0035】

［５］
第１実施形態及び第２実施形態のように、商品の発注数を決定するシステムは、複数の店舗それぞれにおいて第１時点（７月１５日）で発注すべき商品の第１発注数を、第１時点（７月１５日）よりも数日前の第２時点（７月８日）までの過去データによる需要予測に基づき算出する第１発注数算出部３２と、第１発注数の全店舗分の合計値（４１４．３）に基づき第１時点（７月１５日）で発注される全店舗の予測発注合計数（４２０）を算出する予測発注合計数算出部３３と、複数の店舗それぞれにおいて第１時点（７月１５日）で発注すべき商品の第２発注数を、第１時点（７月１５日）までの過去データによる需要予測に基づき算出する第２発注数算出部３４と、第２発注数の全店舗分の合計値（４５０）と全店舗の予測発注合計数とに基づいて、発注数調整が必要か否かを判定する判定部３５と、発注数調整が必要であると判定した場合に、複数の店舗それぞれの前記商品の売れやすさを表す指標を取得する指標取得部３７と、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れやすさに応じて複数の店舗から少なくとも１つの店舗を選択し、選択した店舗の前記第２発注数を増減させて調整する調整部３６と、を備える、としてもよい。

【0036】

［６］
第１実施形態のように、上記［５］に記載の商品の発注数を決定するシステムにおいて、判定部３５は、第２発注数の全店舗分の合計値（４５０）が、全店舗の予測発注合計数（４２０）を超える場合に、発注数調整が必要であると判定し、調整部３６は、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れにくい店舗の第２発注数を減少させて調整する、としてもよい。

【0037】

［７］
第２実施形態のように、上記［５］に記載の商品の発注数を決定するシステムにおいて、判定部３５は、第２発注数の全店舗分の合計値（４００）が、全店舗の予測発注合計数（４２０）よりも低い所定閾値（４１０）以下である場合に、発注数調整が必要であると判定し、調整部３６は、調整後の第２発注数の合計値が全店舗の予測発注合計数（４２０）以下となるように、指標が表す売れやすい店舗の第２発注数を増加させて調整する、としてもよい。

【0038】

［８］
上記［５］～［７］のいずれかに記載の商品の発注数を決定するシステムにおいて、指標は、在庫日数、または、売上ランクである、としてもよい。

【0039】

［９］
第１実施形態及び第２実施形態のように、プログラムは、上記［１］～［４］のいずれかに記載の方法を１又は複数のプロセッサに実行させる、としてもよい。

【0040】

以上、本開示の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限定されるものでないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施形態の説明だけではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。

【0041】

上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。

【0042】

例えば、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現できる。特許請求の範囲、明細書、および図面中のフローに関して、便宜上「まず」、「次に」等を用いて説明したとしても、この順で実行することが必須であることを意味するものではない。

【0043】

図１に示す各部は、所定プログラムを１又は複数のプロセッサで実行することで実現しているが、各部を専用メモリや専用回路で構成してもよい。上記実施形態のシステムは、一つのコンピュータのプロセッサにおいて各部が実装されているが、各部を分散させて、複数のコンピュータやクラウドで実装してもよい。すなわち、上記方法を１又は複数のプロセッサで実行してもよい。

【0044】

システムは、プロセッサを含む。例えば、プロセッサは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、またはコンピュータ実行可能命令の実行が可能なその他の処理ユニットとすることができる。また、システムは、システムのデータを格納するためのメモリを含む。一例では、メモリは、コンピュータ記憶媒体を含み、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤまたはその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気記憶デバイス、あるいは所望のデータを格納するために用いることができ、そしてシステムがアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。

【符号の説明】

【0045】

３ ：システム
３２ ：第１発注数算出部
３３ ：予測発注合計数算出部
３４ ：第２発注数算出部
３５ ：判定部
３６ ：調整部
３７ ：指標取得部
Ａ ：商品

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】