特許 7580357 需要予測装置、需要予測システム、およびプログラム

(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】

(24)【登録日】2024-10-31

(45)【発行日】2024-11-11

(54)【発明の名称】需要予測装置、需要予測システム、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20241101BHJP

   G08G 1/00 20060101ALN20241101BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

G08G1/00 D

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021158342

(22)【出願日】2021-09-28

(65)【公開番号】P2023048815

(43)【公開日】2023-04-07

【審査請求日】2023-11-28

(73)【特許権者】

【識別番号】000005326

【氏名又は名称】本田技研工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100165179

【弁理士】

【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡

(74)【代理人】

【識別番号】100126664

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 慎吾

(74)【代理人】

【識別番号】100154852

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 太一

(74)【代理人】

【識別番号】100194087

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 伸一

(72)【発明者】

【氏名】吉丸 智

(72)【発明者】

【氏名】向原 康平

【審査官】小原 正信

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１３／１８６８８０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００４－０３８３１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－１７３９７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９８６８９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０８Ｇ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測する予測装置であって、
前記部品の需要の実績値、前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値、および予測された前記部品の需要である既存予測値を取得する取得部と、
前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測する予測部と、を備え、
前記部品を用いる車両は、前記車両の車種と部品との組み合わせに関する情報から特定され、
前記稼働値は、所定のエリアおよび車種に対応付けられた前記車両の走行実態を示す情報であって、所定時間ごとの走行時間、走行距離、および制動回数のうち、少なくとも一つを用いて生成される増減度合を示す値であり、
前記取得部は、
所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、
前記予測部は、
前記稼働値の増減の傾向から求めた指標と、前記実績値の増減の傾向から求めた指標とに基づいて、前記需要の増加後または減少後の増減度合を予測し、
第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも増加傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を減少させた値を予測値に決定して前記第３時点の需要を予測する、
需要予測装置。

【請求項2】

前記予測部は、前記稼働値の増減の傾向から求めた指標と、前記既存予測値と、前記実績値から求めた指標との相対関係に基づいて、前記既存予測値を予測値として採用するか、前記既存予測値を補正した値を予測値として採用するかを決定する、
請求項１に記載の需要予測装置。

【請求項3】

時系列における前記稼働値の増減の傾向は前記実績値の増減の傾向と同一または類似し、
前記予測部は、前記時系列における前記稼働値の増減の傾向と前記実績値の増減の傾向とに基づいて、前記需要を予測する、
請求項２に記載の需要予測装置。

【請求項4】

時系列における前記稼働値の振り幅の傾向は前記実績値の振り幅の傾向と同一または類似し、
前記予測部は、前記時系列における前記稼働値の振り幅の傾向と前記実績値の振り幅の傾向とに基づいて、前記需要を予測する、
請求項２または３に記載の需要予測装置。

【請求項5】

前記取得部は、
所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、
前記予測部は、
第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも減少傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を増加させた値を予測値に決定して前記第３時点の需要を予測する、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の需要予測装置。

【請求項6】

前記取得部は、
所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、
前記予測部は、
第１時点の実績値と、前記第１時点よりも前の第２時点の実績値とに基づいて、前記第１時点よりも将来の第３時点の前記実績値に基づく指標を取得し、
前記第３時点の前記既存予測値と、前記実績値に基づく指標との大きさを比較し、比較結果に基づいて、前記第３時点の前記既存予測値を前記第３時点の予測値とするか、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値とに基づいて前記第３時点の既存予測値を補正した値を前記第３時点の予測値とするかを決定する、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の需要予測装置。

【請求項7】

前記予測部は、
前記第３時点の前記既存予測値が前記実績値に基づく指標以上である場合、前記第３時点の前記既存予測値を前記第３時点の予測値に決定し、
前記第３時点の前記既存予測値が前記実績値に基づく指標よりも小さい場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値とに基づいて前記第３時点の既存予測値を補正した値を前記第３時点の予測値に決定する、
請求項６に記載の需要予測装置。

【請求項8】

車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測する需要予測システムであって、
前記需要予測システムは、
前記部品の需要の実績値を取得し、
前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値を取得し、
予測された前記部品の需要である既存予測値を取得し、
前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測し、
前記部品を用いる車両は、前記車両の車種と部品との組み合わせに関する情報から特定され、
前記稼働値は、所定のエリアおよび車種に対応付けられた前記車両の走行実態を示す情報であって、所定時間ごとの走行時間、走行距離、および制動回数のうち、少なくとも一つを用いて生成される増減度合を示す値であり、
所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、
前記稼働値の増減の傾向から求めた指標と、前記実績値の増減の傾向から求めた指標とに基づいて、前記需要の増加後または減少後の増減度合を予測し、
第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも増加傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を減少させた値を予測値に決定して前記第３時点の需要を予測する、
需要予測システム。

【請求項9】

コンピュータに車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記部品の需要の実績値を取得させ、
前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値を取得させ、
予測された前記部品の需要である既存予測値を取得させ、
前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測させ、
前記部品を用いる車両は、前記車両の車種と部品との組み合わせに関する情報から特定され、
前記稼働値は、所定のエリアおよび車種に対応付けられた前記車両の走行実態を示す情報であって、所定時間ごとの走行時間、走行距離、および制動回数のうち、少なくとも一つを用いて生成される増減度合を示す値であり、
所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得させ、
前記稼働値の増減の傾向から求めた指標と、前記実績値の増減の傾向から求めた指標とに基づいて、前記需要の増加後または減少後の増減度合を予測させ、
第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも増加傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を減少させた値を予測値に決定して前記第３時点の需要を予測させる、
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、需要予測システム、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、部品の交換率および稼働特性を用いて、部品の需要を予測する部品需要予測プログラムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００７－１９９８４４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の予測手法は、十分に高精度ではない場合があった。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より精度よく部品の需要を予測することを目的の一つとする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

この発明に係る需要予測装置、需要予測システム、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る需要予測装置は、車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測する予測装置であって、前記部品の需要の実績値、前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値、および予測された前記部品の需要である既存予測値を取得する取得部と、前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測する予測部とを備える。

【0006】

（２）：上記（１）の態様において、前記予測部は、前記稼働値から求めた指標と、前記既存予測値と、前記実績値から求めた指標との相対関係に基づいて、前記需要を予測するものである。

【0007】

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記予測部は、前記稼働値の増減の傾向から求めた指標と、前記既存予測値と、前記実績値から求めた指標との相対関係に基づいて、前記既存予測値を予測値として採用するか、前記既存予測値を補正した値を予測値として採用するかを決定する。

【0008】

（４）：上記（３）の態様において、時系列における前記稼働値の増減の傾向は前記実績値の増減の傾向と同一または類似し、前記予測部は、前記時系列における前記稼働値の増減の傾向と前記実績値の増減の傾向とに基づいて、前記需要を予測する。

【0009】

（５）：上記（３）または（４）の態様において、時系列における前記稼働値の振り幅の傾向は前記実績値の振り幅の傾向と同一または類似し、前記予測部は、前記時系列における前記稼働値の振り幅の傾向と前記実績値の振り幅の傾向とに基づいて、前記需要を予測する。

【0010】

（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記取得部は、所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、前記予測部は、第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも増加傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を減少させた値を予測値に決定する。

【0011】

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記取得部は、所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、前記予測部は、第１時点の前記稼働値が、前記第１時点よりも前の第２時点の稼働値よりも減少傾向である場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値との差分に基づいて、前記第１時点よりも後の第３時点の前記既存予測値を増加させた値を予測値に決定する。

【0012】

（８）：上記（１）から（７）のいずれかの態様において、前記取得部は、所定周期ごとの前記実績値、前記所定周期ごとの前記稼働値、および前記所定周期ごとの前記既存予測値を取得し、前記予測部は、第１時点の実績値と、前記第１時点よりも前の第２時点の実績値とに基づいて、前記第１時点よりも将来の第３時点の前記実績値に基づく指標を取得し、前記第３時点の前記既存予測値と、前記実績値に基づく指標との大きさを比較し、比較結果に基づいて、前記第３時点の前記既存予測値を前記第３時点の予測値とするか、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値とに基づいて前記第３時点の既存予測値を補正した値を前記第３時点の予測値とするかを決定する。

【0013】

（９）：上記（８）の態様において、前記予測部は、前記第３時点の前記既存予測値が前記実績値に基づく指標以上である場合、前記第３時点の前記既存予測値を前記第３時点の予測値に決定し、前記第３時点の前記既存予測値が前記実績値に基づく指標よりも小さい場合、前記第１時点の前記稼働値と前記第２時点の稼働値とに基づいて前記第３時点の既存予測値を補正した値を前記第３時点の予測値に決定する。

【0014】

（１０）：上記（１）から（９）のいずれかの態様において、前記車両の稼働値は、所定のエリアに対応付けられた車両の走行実態を示す情報である。

【0015】

（１１）：この発明の他の一態様に係る需要予測システムは、車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測する需要予測システムであって、前記需要予測システムは、前記部品の需要の実績値を取得し、前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値を取得し、予測された前記部品の需要である既存予測値を取得し、前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測する需要予測システムである。

【0016】

（１２）：この発明の他の一態様に係るプログラムは、コンピュータに車両の部品の交換または修理に備えた前記部品の需要を予測させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記部品の需要の実績値を取得させ、前記部品を用いる車両の稼働に関する稼働値を取得させ、予測された前記部品の需要である既存予測値を取得させ、前記実績値と前記稼働値と前記既存予測値とに基づいて、前記需要を予測させるプログラムである。

【発明の効果】

【0017】

（１）－（１２）によれば、需要予測装置、需要予測システム、またはプログラムが、実績値と稼働値と既存予測値とに基づいて、需要を予測することにより、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0018】

（８）または（９）によれば、需要予測装置が、既存予測値と実績値に基づく指標との関係に基づいて、第３時点の予測値を決定することにより、予測値が大きくなってしまうことを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】情報提供装置および需要予測装置を含む予測システム１の構成の一例を示す図である。

【図2】車両Ｍに搭載された車両システム１０の機能構成の一例を示す図である。

【図3】情報処理装置１００および予測装置２００の機能構成の一例を示す図である。

【図4】情報処理装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図5】第２取得部１２０が取得する稼働情報１４４の一例を示す図である。

【図6】集計情報１４６の一例を示す図である。

【図7】走行実態情報１４８について説明するため図である。

【図8】走行実態情報１４８と、実績情報１４２とを比較して示す図である。

【図9】第２予測情報２５８を生成する処理について説明するための図（その１）である。

【図10】第２予測情報２５８を生成する処理について説明するための図（その２）である。

【図11】予測装置２００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図12】既存予測値と新予測値とを比較するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、図面を参照し、本発明の需要予測装置、需要予測システム、およびプログラムの実施形態について説明する。

【0021】

図１は、情報提供装置および需要予測装置を含む予測システム１の構成の一例を示す図である。予測システム１は、例えば、一以上の車両Ｍ（図中、Ｍ１－Ｍｎ）と、情報処理装置１００と、予測装置２００とを備える。車両Ｍと、情報処理装置１００とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能である。ネットワークＮＷは、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局などを含む。情報処理装置１００と、予測装置２００とは、専用線またはネットワークＮＷを介して互いに通信可能である。情報処理装置１００は特許請求の範囲の「情報提供装置」の一例であり、予測装置２００は特許請求の範囲の「需要予測装置」の一例である。

【0022】

［車両］
一以上の車両Ｍは、所定の地域で利用されている車両である。所定の地域とは、車両Ｍが主に利用されている地域や、車両Ｍの駐車スペースに対応する地域である。

【0023】

図２は、車両Ｍに搭載された車両システム１０の機能構成の一例を示す図である。車両システム１０は、例えば、車両センサ２０や、ナビゲーション装置３０、通信装置４０、処理装置５０、記憶部６０などを含む。車両システム１０は、上記の機能構成の他に不図示の車両を制御するためのアクチュエータや電子機器、操作子などを含む。

【0024】

車両センサ２０は、車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、ヨーレート（例えば、車両Ｍの重心点を通る鉛直軸回りの回転角速度）を検出するヨーレートセンサ、車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。車両センサ２０は、例えば、ブレーキペダルに対して行われた操作を検出するブレーキペダルセンサや、自車両Ｍの操舵量（例えば、操舵角）を検出する操舵センサなどを含んでいてもよい。車両センサ２０により検出した結果は、処理装置５０に出力される。

【0025】

ナビゲーション装置３０は、例えば、ＨＭＩ（Human machine Interface）３２と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機３４と、ナビ制御部３６と、地図情報３８とを備える。ＨＭＩ３２は、例えば、タッチパネル式ディスプレイ装置やスピーカ、マイクなどを含む。ＧＮＳＳ受信機３４は、ＧＮＳＳ衛星（例えばＧＰＳ衛星）から到来する電波に基づいて自機の位置（車両Ｍの位置）を測位する。ナビ制御部３６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種記憶装置を備え、ナビゲーション装置３０全体を制御する。記憶装置には、地図情報（ナビ地図）３８が格納されている。ナビ地図は、ノードとリンクで道路を表現した地図である。ナビゲーション装置３０は、測位した位置を示す位置情報を処理装置５０に提供する。

【0026】

通信装置４０は、例えば、ネットワークＮＷを介して他の装置と通信するための通信インターフェースである。通信装置４０は、Ｗｉ－Ｆｉ、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の通信規格に基づいて無線通信を行う。

【0027】

処理装置５０は、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶装置に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。記憶部６０は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはＳＳＤ（Solid State Drive）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等により実現されてもよい。記憶部６０には、例えば、車両センサ２０により出力された情報や、ナビゲーション装置３０により提供された情報が記憶される。

【0028】

処理装置５０は、車両センサ２０により出力された情報や、ナビゲーション装置３０により提供された情報など車両の稼働に関する稼働情報（車両Ｍのイグニッションスイッチの状態や走行状態などを含む車両の状態を示す情報）を情報処理装置１００に提供する。

【0029】

［情報処理装置］
図３は、情報処理装置１００および予測装置２００の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１００に含まれる機能構成の一部または全部は、予測装置２００に含まれてもよい。情報処理装置１００に含まれる機能構成、または予測装置２００に含まれる機能は複数の装置に分散されて設けられてもよい。情報処理装置１００または予測装置２００は、車両Ｍを製造または販売する自動車メーカ等の事業体が管理する装置である。

【0030】

情報処理装置１００は、例えば、第１取得部１１０と、第２取得部１２０と、処理部１３０（「提供部」の一例）と、記憶部１４０とを備える。第１取得部１１０と、第２取得部１２０と、処理部１３０とは、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの機能構成のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め情報処理装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで情報処理装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。

【0031】

記憶部１４０は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはＳＳＤや、ＲＡＭ、ＨＤＤ等により実現される。記憶部１４０には、後述する第１取得部１１０および第２取得部１２０が取得した情報（実績情報１４２、稼働情報１４４）が記憶される。また、記憶部１４０には、処理部１３０が、実績情報１４２または稼働情報１４４を加工した情報である集計情報１４６および走行実態情報１４８が記憶される。記憶部１４０に記憶された情報の詳細については後述する。

【0032】

第１取得部１１０は、実績情報を取得する。実績情報は、部品の出荷実績を示す情報（実績値を示す情報）である。実績情報は、部品の在庫や出荷、生産を管理する不図示の管理装置により提供された情報である。第２取得部１２０は、稼働情報を取得する。稼働情報は、処理装置５０に提供された情報である。

【0033】

処理部１３０は、第１取得部１１０が取得した実績情報１４２および第２取得部１２０が取得した稼働情報１４４を記憶部１４０に記憶させる。処理部１３０は、実績情報１４２または稼働情報１４４を加工し、予測装置２００が利用する情報を生成する。例えば、処理部１３０は、稼働情報１４４を加工して集計情報１４６および車両Ｍの走行実態を示す走行実態情報１４８を生成する。処理部１３０は、生成した情報を所定のタイミングで予測装置２００に提供する。処理部１３０は、例えば、予測装置２００のリクエストに応じて、または事前に決められた周期で実績情報１４２または稼働情報１４４を予測装置２００に提供する。処理部１３０は、稼働情報１４４を予測装置２００に提供し、予測装置２００が稼働情報１４４を加工してもよい。

【0034】

［予測装置］
予測装置２００は、例えば、情報管理部２１０（「取得部」の一例）と、第１予測部２２０と、第２予測部２３０（「予測部」の一例）と、予測提供部２４０と、記憶部２５０とを備える。情報管理部２１０と、第１予測部２２０と、第２予測部２３０と、予測提供部２４０とは、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの機能構成のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め予測装置２００のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで情報処理装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。

【0035】

記憶部２５０は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはＳＳＤや、ＲＡＭ、ＨＤＤ等により実現される。記憶部２５０には、後述する情報管理部２１０が取得した実績情報２５２および走行実態情報２５４が記憶される。また、記憶部２５０には、第１予測部２２０が予測した部品の需要に関する第１予測情報２５６、および第２予測部２３０が予測した部品の需要に関する第２予測情報２５８が記憶される。

【0036】

情報管理部２１０は、各種情報を管理する。情報管理部２１０は、情報処理装置１００により提供された情報または予測装置２００が処理を行って得られた情報を取得したり、管理したりする。情報管理部２１０は、情報処理装置１００により提供された実績情報１４２および走行実態情報１４８を記憶部２５０に記憶させたり、第１予測部２２０または第２予測部２３０が予測した予測結果を記憶部２５０に記憶させたりする。

【0037】

第１予測部２２０は、部品の需要を予測する。第２予測部２３０は、実績情報２５２と、走行実態情報２５４とに基づいて、需要を予測する。第２予測部２３０は、車両Ｍの車種ごと（または特定の車種をグループ化したグループごと）、部品ごと、或いは車種と部品との組み合わせごとに、部品の需要を予測する。この処理の詳細については後述する。

【0038】

予測提供部２４０は、第２予測部２３０の予測結果を他の装置に提供する。他の装置とは、部品を管理している事業者または部署の端末装置や、部品を製造している事業者または部署の端末装置である。

【0039】

［情報処理装置の処理］
図４は、情報処理装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、第１取得部１１０が、実績情報１４２を取得する（ステップＳ１００）。次に、第２取得部１２０が、車両Ｍから稼働情報１４４を取得する（ステップＳ１０２）。次に、処理部１３０が、稼働情報１４４を集計する（ステップＳ１０４）。集計された稼働情報１４４を、以下、集計情報と称する場合がある。次に、処理部１３０は、集計情報１４６を加工して走行実態情報１４８を生成する（ステップＳ１０６）。次に、処理部１３０は、生成した走行実態情報１４８を予測装置２００に提供する。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

【0040】

図５は、第２取得部１２０が取得する稼働情報１４４の一例を示す図である。稼働情報１４４は、車両Ｍごとに、日付（または日時）と、車両Ｍの稼働状況を示す情報とが互いに対応付けられた情報である。稼働状況を示す情報とは、走行時間や、走行距離、制動回数等の車両Ｍの稼働状態や走行状態を示す情報である。走行時間とは、車両Ｍのイグニッションスイッチがオン状態にされてからオフ状態にされるまでの時間であってもよいし、実際に車両Ｍが所定速度以上で走行している時間であってもよい。制動回数とは、制動が行われた回数や、所定度合以上の制動動作が行われた回数である。稼働状況には、加速度または減速度が所定度合以上変化した回数（急加速または急減速した回数）や、車両Ｍの横方向の加速度が所定度合以上変化した回数（急旋回した回数）等が含まれていてもよい。

【0041】

情報処理装置１００は、稼働情報１４４を車両Ｍから直接取得することに代えて（或いは加えて）、車両Ｍのナビゲーション装置３０と通信して車両Ｍの情報を取得するナビゲーションサーバ（不図示）や、車両Ｍの情報を取得するその他の装置から稼働情報１４４（または集計情報）を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、車両Ｍから車両Ｍの位置情報（位置情報と時刻とが対応付けられた情報）を取得し、取得した位置情報に基づいて稼働情報１４４を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、位置情報から車両の走行距離や走行時間を生成してもよい。

【0042】

図６は、集計情報１４６の一例を示す図である。集計情報１４６は、例えば、所定期間ごとの稼働情報１４４の集計結果を示す情報であって、同じ車種の車両と属する地域が同じ車両との組み合わせごとに稼働情報１４４が集計された結果を示す情報である。所定期間とは、月や週など任意に定められた期間である。属する地域とは、情報提供元の車両Ｍが属する地域である。車両Ｍが属する地域とは、例えば、車両Ｍの駐車場の位置に対応する地域（例えば駐車している時間が長い場所の地域）や、走行している時間の長い地域、車両Ｍを管理している店舗（車両Ｍの販売店や修理工場）が存在している地域である。集計情報１４６は、例えば、月ごとの地域Ａに属する車種ａの車両Ｍの走行時間や、走行距離、制動回数などを含む情報である。集計情報１４６または後述する走行実態情報１４８は、「所定のエリアに対応付けられた車両の走行実態を示す情報」の一例である。

【0043】

図７は、走行実態情報１４８について説明するため図である。走行実態情報１４８とは、集計情報１４６から得られた地域および車種ごとの車両Ｍの走行実態を示す情報である。例えば、走行実態情報１４８は、所定期間ごとの集計情報１４６の所定の項目（走行時間や走行距離、制動回数など）の増減を示す情報である。走行実態情報１４８は、集計情報１４６の各項目（走行時間や、走行距離、制動回数など）のうち任意の項目に着目して生成された情報であってもよいし、全ての項目に着目して生成された情報であってもよい。走行実態情報１４８は、任意の項目をスコア化して得られた情報であってもよい。

【0044】

図７の例では、集計情報１４６のうち走行時間（実態値）に着目して生成された走行実態情報１４８を示している。図７の走行実態情報１４８では、月ごとの車両Ｍの走行時間の増加度合および減少度合を示している。図７に示すように、車両Ｍの走行時間は、増減を交互に繰り返す傾向であり、更に、増減の振り幅は所定の範囲内に収まる傾向である。

【0045】

走行実態情報１４８と、実績情報１４２とを比較すると、これらの増減の傾向および振り幅は連動している傾向となる。図８は、走行実態情報１４８と、実績情報１４２とを比較して示す図である。図８に示すように、時系列における部品を実際に出荷した数を示す実績情報１４２（実績値）の増減の傾向と走行実態情報１４８の増減の傾向とは同一または類似の傾向である。図８に示すように、部品を実際に出荷した数を示す実績情報１４２（実績値）の振り幅の傾向と、走行実態情報１４８の振り幅の傾向とは同一または類似の傾向である。月ごとの車両Ｍの走行時間の増減と、月ごとの部品の出荷数の増減とは連動し（特徴１）、月ごとの車両Ｍの走行時間の振り幅と、月ごとの部品の出荷数の振り幅とは連動している（特徴２）。

【0046】

情報処理装置１００は、上記の実績情報１４２および走行実態情報１４８を予測装置２００に提供し、予測装置２００は、提供された実績情報１４２、および走行実態情報１４８が示す走行実態の傾向（特徴１および特徴２）を利用して、より精度よく部品の需要予測を行う。このように、情報処理装置１００は、予測装置２００が部品の需要予測を行うことを支援することができる。

【0047】

［予測装置の処理］
予測装置２００は、実績情報２５２（１４２）、走行実態情報２５４（１４８）、および第１予測情報２５６に基づいて、第２予測情報２５８を生成する。

【0048】

実績情報２５２は、情報処理装置１００により提供された実績情報１４２であり、走行実態情報２５４は、情報処理装置１００により提供された走行実態情報１４８である。第１予測情報２５６は、第１予測部２２０が、各種指標に基づいて予測した部品の需要予測を示す情報（既存予測値を示す情報）である。第１予測情報２５６は、現在までの部品の出荷数や需要などの傾向と各種経済指標とに基づいて生成された情報である。各種経済指標とは、例えば、ＧＤＰ（Gross Domestic Product）や、鉱工業指数、機械受注数である。

【0049】

図９は、第２予測情報２５８を生成する処理について説明するための図（その１）である。第２予測部２３０は、所定周期ごとの実績値および走行実態情報２５４の指標であって、少なくとも３つの時点の実績値および指標を用いて、部品の需要を予測する。第２予測部２３０は、例えば、タイミングＴ－１およびＴの走行実態情報２５４の指標を用いてＴ＋１における部品の需要を予測し、タイミングＴおよびＴ＋１の走行実態情報２５４の指標を用いてＴ＋２における部品の需要を予測する。

【0050】

第２予測部２３０は、タイミングＴ（「第１時点」の一例）の走行実態情報２５４の指標に対するとタイミングＴ－１（「第２時点」の一例）の走行実態情報２５４の指標の変位に基づいて、タイミングＴ＋１（「第３時点」の一例）の需要を予測する。第２予測部２３０は、タイミングＴの走行実態情報２５４の指標がタイミングＴ－１の走行実態情報２５４の指標に対して増加傾向である場合、タイミングＴ＋１の需要の予測を既存予測値よりも低下させる。第２予測部２３０は、タイミングＴの走行実態情報２５４の指標がタイミングＴ－１の走行実態情報２５４の指標に対して減少傾向である場合、タイミングＴ＋１の需要の予測を既存予測値よりも増加させる。

【0051】

第２予測部２３０は、タイミングＴの走行実態情報２５４の指標がタイミングＴ－１走行実態情報２５４の指標に対して増加傾向である場合、タイミングＴ＋１の既存予測値からタイミングＴの走行実態情報２５４の指標とタイミングＴ－１走行実態情報２５４の指標との差分の大きさを減算した値に基づいて、タイミングＴ＋１の需要を予測する。第２予測部２３０は、タイミングＴの走行実態情報２５４の指標がタイミングＴ－１走行実態情報２５４の指標に対して減少傾向である場合、タイミングＴ＋１の既存予測値からタイミングＴの走行実態情報２５４の指標とタイミングＴ－１走行実態情報２５４の指標との差分の大きさを加算した値に基づいて、タイミングＴ＋１の需要を予測する。

【0052】

例えば、現在がタイミングＴであり、将来のタイミングＴ＋１における第２予測情報２５８を求める処理について説明する。第２予測部２３０は、タイミングＴ－１の走行実態情報２５４の走行実態値に対して、タイミングＴの走行実態情報２５４の走行実態値（図９、Ｐ１）はプラス４％であるため、次のタイミングＴ＋１の第１予測情報２５６の既存予測値（図９、Ｐ２）をマイナス４％した値を新予測値（図９、Ｐ３）とした第２予測情報２５８を生成する。第２予測部２３０は、上述した特徴１を用いて需要の増加の後は減少が生じる傾向であると予測し、上述した特徴２を用いて振り幅は同じ傾向であるため、増加した分だけ需要は減少すると予測する。

【0053】

なお、既存予測値をマイナス４％した値を新予測値とすることに代えて、タイミングＴの走行実態値とタイミングＴ－１の走行実態値との差分を関数に適用して得られた値や、係数を用いて演算した値を新予測値としてもよい。また、値に代えて、既存予測値に比べて増加傾向や減少傾向などの傾向が上記の処理において求められてもよい。

【0054】

上記のように、第２予測部２３０は、前回のタイミングに対して着目するタイミングの走行実態値が増加傾向である場合、増加傾向である走行実態値に基づいて、既存予測値を補正した新予測値を予測する。これにより、予測装置２００は、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0055】

なお、第２予測部２３０は、前回のタイミングに対して着目するタイミングの走行実態値が減少傾向である場合、減少傾向である走行実態値に基づいて、既存予測値を補正した新予測値を予測してもよい。これにより、予測装置２００は、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0056】

このように、第２予測部２３０は、次のタイミングの走行実態値が過去の走行実態値の増減の傾向とは反対の傾向である特性（第１時点の稼働値と第２時点の稼働値）と、次のタイミングの既存予測値とに基づいて、次のタイミングの既存予測値を補正した新予測値を求めることで、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0057】

図１０は、第２予測情報２５８を生成する処理について説明するための図（その２）である。第２予測部２３０は、需要の実績値と走行実態値と既存予測値とに基づいて、需要を予測する。第２予測部２３０は、走行実態値から得た指標と、既存予測値と、実績値から求めた指標との相対関係に基づいて、需要を予測する。例えば、第２予測部２３０は、走行実態値から得た指標と、既存予測値と、実績値から求めた指標との相対関係に基づいて、既存予測値を予測値として採用するか、既存予測値を補正した値を予測値として採用するかを決定する。

【0058】

例えば、現在がタイミングＴ＋１であり、将来のタイミングＴ＋２における第２予測情報２５８を求める処理について説明する。第２予測部２３０は、タイミングＴの走行実態情報２５４の走行実態値に対して、タイミングＴ＋１の走行実態情報２５４の走行実態値（図１０、Ｐ４）はマイナス３％であるため、次のタイミングＴ＋２の予測値を、第１予測情報２５６の既存予測値（図１０、Ｐ５）をプラス３％した値を新予測値（図１０、Ｐ６）に仮置きする。仮置きした新予測値は「走行実態値から得た指標」の一例である。後述する成行き値は「実績値から求めた指標」または「実績値に基づく指標」の一例である。

【0059】

次に、第２予測部２３０は、タイミングＴ＋２における実績値の成行き値（図１０、Ｐ７）を求める。成行き値は、過去の実績値の傾向から求めた値である。成行き値は、例えば、タイミングＴの実績と、タイミングＴ＋１の実績とを結んだ線を線形に延在させた値である。

【0060】

第２予測部２３０は、タイミングＴ＋２における実績値の成行き値（図１０、Ｐ７）と、タイミングＴ＋２における既存予測値（図１０、Ｐ５）とを比較して、既存予測値が実績値の成行き値に対して上振れ予測できている場合（既存予測値から成行き値を減算した場合に符号がプラスになる場合）、仮置きした新予測値に補正をせずに、既存予測値を新予測値（図１０、Ｐ５）とする。

【0061】

なお、既存予測値が実績値に対して上振れできている場合において、既存予測値に代えて、既存予測値に基づく値を新予測値としてもよい。既存予測値に基づく値とは、例えば、既存予測値を増加（または低下）させるように補正した値である。例えば、第２予測部２３０は、仮置きした新予測値（既存予測値を増加させた値）と、既存予測値（第３時点の既存予測値）とに基づいて（例えば差分に基づく値に基づいて）、新予測値が決定されてもよい。

【0062】

また、成行き値のほうが既存予測値よりも大きい場合（または同一或いは近似する場合）、仮置きした新予測値（図１０、Ｐ６）を正規の新予測値としてもよいし、既存予測値を正規の新予測値としてもよい。

【0063】

上記のように、第２予測部２３０は、走行実態値と、成行き値と、既存予測値とを用いて、既存予測値を新予測値として採用するか、走行実態値に基づいて補正した値を新予測値として採用するか決定する。これにより、予測装置２００は、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0064】

なお、上述した図１０を用いて説明した処理は省略され、図９を用いて説明した処理が実行されてもよい。

【0065】

［フローチャート］
図１１は、予測装置２００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、予測装置２００の第２予測部２３０が、過去の走行実態値の傾向に基づいて、次の予測タイミングの走行実態値が現在のタイミングの走行実態値に対して減少傾向であると予測できるか否かを判定する（ステップＳ２００）。

【0066】

減少傾向であると予測できる場合、第２予測部２３０は、前回の走行実態値に対する今回の走行実態値の増加度合を取得する（ステップＳ２０２）。次に、第２予測部２３０は、既存予測値を増加度合の絶対値分減少させる（ステップＳ２０４）。次に、第２予測部２３０は、減少させた既存予測値を新予測値とする（ステップＳ２０６）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

【0067】

減少傾向でないと予測できる場合（増加傾向であると予測できる場合）、第２予測部２３０は、前回の走行実態値に対する今回の走行実態値の減少度合を取得する（ステップＳ２０８）。次に、第２予測部２３０は、既存予測値を減少度合の絶対値分増加させた新予測値を仮置きする（ステップＳ２１０）。次に、第２予測部２３０は、実績値に基づいて、成行き値を求める（ステップＳ２１２）。

【0068】

次に、第２予測部２３０は、既存予測値が成行き値に対して上振れしているか否かを判定する（ステップＳ２１４）。既存予測値が成行き値に対して上振れしている場合、第２予測部２３０は、仮置きした新予測値に補正を行わずに既存予測値を正規の新予測値とする（ステップＳ２１６）。既存予測値が成行き値に対して上振れしていない場合、第２予測部２３０は、仮置きした新予測値を正規の新予測値とする（ステップＳ２１８）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

【0069】

なお、上記の処理の順番は変更されてもよいし、一部の処理は省略されてもよい。例えば、既存予測値が成行き値に対して上振れしている場合、新予測値を仮置きする処理は省略されてもよい。

【0070】

また、上記の処理において、既存予測値が成行き値に対して下振れしている場合、上記の考え方と同様の処理が行われてもよい。例えば、仮置きした新予測値が既存予測値よりも小さく、成行き値に対して既存予測値が小さい場合、第２予測部２３０は、仮置きした新予測値を正規の新予測値とせずに、既存予測値を正規の新予測値としてもよい。

【0071】

図１２は、既存予測値と新予測値とを比較するための図である。図１２は、所定期間における実績値に対する既存予測値の誤差と、所定期間における実績値に対する新予測値の誤差とを示している。図１２に示すように、所定期間において新予測値の誤差は、既存予測値の誤差より小さい傾向である。新予測値は既存予測値に対して精度の高い予測結果であることが分かる。

【0072】

更に、所定期間のうち、特定の期間では、新予測値は既存予測値に対してより精度が高いことが分かる。特定の期間とは、社会環境において変化が生じた期間である。具体的には、コロナウイルスの影響により社会生活が抑制されたり、経済活動が停滞したりした機関である。特定の期間において既存予測値の誤差は、他の期間よりも大きくなったが、新予測値の誤差は上がり過ぎず踏みとどまる傾向となった。これは、予測装置２００が、上述したように、部品の需要実績および経済指標などからは測れない（既存予測値に反映されていない）車両Ｍの走行実態を反映させて新予測値を導出しているためである。

【0073】

上記のように予測装置２００は、より精度の高い部品の需要予測を行うことができる。

【0074】

なお、予測装置２００は、特定の車種の部品や、特定の部品の需要を予測する場合に、上記の処理を行ってもよい。例えば、予測装置２００は、車格が所定以下の車両や、前方の部品、需要規模が所定度合以上の部品の需要を予測する場合に、上記の処理を行ってもよい。車格が所定以下の車両の予測精度は、車格が所定よりも大きい車両の予測精度よりも高く、前方の部品の予測精度は、他の部品（例えば後方の部品）の予測精度よりも高く、需要規模が所定度合以上の部品の予測精度は、需要規模が所定度合未満の部品の予測精度よりも高い傾向であるためである。

【0075】

以上説明した実施形態によれば、情報処理装置１００は、実績値および稼働値を予測装置２００に提供することにより、予測装置２００がより精度よく部品の需要を予測することを支援することができる。

【0076】

以上説明した実施形態によれば、予測装置２００は、実績値と稼働値とに基づいて、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0077】

以上説明した実施形態によれば、予測装置２００は、更に実績値と走行実態値と既存予測値とに基づいて、より精度よく部品の需要を予測することができる。

【0078】

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

【符号の説明】

【0079】

１‥予測システム、１０‥車両システム、２０‥車両センサ、３０‥ナビゲーション装置、１００‥情報処理装置、１１０‥第１取得部、１２０‥第２取得部、１３０‥処理部、１４２‥実績情報、１４４‥稼働情報、１４６‥集計情報、１４８‥走行実態情報、２００‥予測装置、２１０‥情報管理部、２２０‥第１予測部、２３０‥第２予測部、２４０‥予測提供部、２５２‥実績情報、２５４‥走行実態情報、２５６‥第１予測情報、２５８‥第２予測情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】