知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】2025-01-16
(45)【発行日】2025-01-24
(54)【発明の名称】需要予測装置、需要予測方法及び需要予測プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0202 20230101AFI20250117BHJP
G06Q 10/087 20230101ALI20250117BHJP
G06Q 50/04 20120101ALI20250117BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0202
G06Q10/087
G06Q50/04
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2024555437
(86)(22)【出願日】2023-01-13
(86)【国際出願番号】 JP2023000767
(87)【国際公開番号】W WO2024150404
(87)【国際公開日】2024-07-18
【審査請求日】2024-09-18
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】長 光司
(72)【発明者】
【氏名】柴田 秀哉
【審査官】渡邉 加寿磨
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－１９９２８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－９８７８８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－７８４８７（ＪＰ，Ａ）
【文献】韓国公開特許第１０－２０２１－０１２３６４８（ＫＲ，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】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測装置であり、
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定部であって、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定する将来在庫推定部と、
前記将来在庫推定部によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測部と
を備え、
前記将来在庫推定部は、前記過去在庫情報が示す在庫量の推移から、前記単位期間当たりの在庫減少量の統計値を計算し、前記統計値を前記対象の単位期間に減少する在庫量であるとする需要予測装置。
【請求項2】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測装置であり、
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定部であって、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定する将来在庫推定部と、
前記将来在庫推定部によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測部と、
前記供給先における前記予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す物流情報を参照して、前記処理実行時点が属する単位期間までの過去の基準期間の単位期間毎の前記供給先の在庫量を推定する過去在庫推定部と
を備え、
前記将来在庫推定部は、前記過去在庫推定部によって推定された在庫量を前記過去在庫情報が示す過去の在庫量として、将来の在庫量を推定する需要予測装置。
【請求項3】
前記将来在庫推定部は、前記対象の単位期間の調達リードタイムだけ前の単位期間において前記発注条件を満たす場合には、前記発注量を前記対象の単位期間に増加する在庫量であるとする請求項１又は２に記載の需要予測装置。
【請求項4】
前記需要予測装置は、前記予測対象品の事業者間での流れにおける下流側の事業者から順に対象の事業者として、前記対象の事業者の上流側の事業者である前記供給元に対して発生する需要を予測し、前記将来在庫推定部は、前記対象の事業者に下流側の事業者がない場合には、前記統計値を前記対象の単位期間に減少する在庫量であるとし、前記対象の事業者に下流側の事業者がある場合には、下流側の事業者の需要を前記対象の単位期間に減少する在庫量であるとする
請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項5】
前記過去在庫推定部は、前記処理実行時点が属する単位期間の前記基準期間前の単位期間の在庫量に初期値を設定し、前記基準期間前の単位期間の次の単位期間から前記処理実行時点が属する単位期間まで順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記物流情報が示す前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記物流情報が示す前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記処理実行時点が属する単位期間における在庫量を推定する請求項２に記載の需要予測装置。
【請求項6】
前記物流情報は、前記予測対象品を部品として用いて生産される製品である使用製品について物流の過程で生じる遷移を示し、前記過去在庫推定部は、前記使用製品に使用される前記予測対象品の数を示す部品構成情報を参照して、前記使用製品の生産数から計算される前記予測対象品の使用量を考慮して、前記対象の単位期間に減少する在庫量を特定する
請求項５に記載の需要予測装置。
【請求項7】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測方法であり、
コンピュータが、予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定し、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定し、
コンピュータが、推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測し、
コンピュータが、前記過去在庫情報が示す在庫量の推移から、前記単位期間当たりの在庫減少量の統計値を計算し、前記統計値を前記対象の単位期間に減少する在庫量であるとする需要予測方法。
【請求項8】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測方法であり、
コンピュータが、予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定し、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定し、
コンピュータが、推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測し、
コンピュータが、前記供給先における前記予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す物流情報を参照して、前記処理実行時点が属する単位期間までの過去の基準期間の単位期間毎の前記供給先の在庫量を推定し、
コンピュータが、推定された在庫量を前記過去在庫情報が示す過去の在庫量として、将来の在庫量を推定する需要予測方法。
【請求項9】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測プログラムであり、
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定処理であって、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定する将来在庫推定処理と、
前記将来在庫推定処理によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測処理と
を行う需要予測装置としてコンピュータを機能させ、
前記将来在庫推定処理では、前記過去在庫情報が示す在庫量の推移から、前記単位期間当たりの在庫減少量の統計値を計算し、前記統計値を前記対象の単位期間に減少する在庫量であるとする需要予測プログラム。
【請求項10】
単位期間毎に発生する需要を予測する需要予測プログラムであり、
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定処理であって、処理実行時点が属する単位期間の次の単位期間を起点とする予測期間中の各単位期間を古い方から順に対象として、対象の単位期間の前の単位期間における在庫量に対して、前記対象の単位期間に増加する在庫量を加えるとともに、前記対象の単位期間に減少する在庫量を減らして、前記対象の単位期間における在庫量を計算することにより、前記予測期間中の前記各単位期間における在庫量を推定する将来在庫推定処理と、
前記将来在庫推定処理によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測処理と、
前記供給先における前記予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す物流情報を参照して、前記処理実行時点が属する単位期間までの過去の基準期間の単位期間毎の前記供給先の在庫量を推定する過去在庫推定処理と
を行う需要予測装置としてコンピュータを機能させ、
前記将来在庫推定処理では、前記過去在庫推定処理によって推定された在庫量を前記過去在庫情報が示す過去の在庫量として、将来の在庫量を推定する需要予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、需要の予測をする技術に関する。
【背景技術】
【0002】
製造業又は農業等のサプライチェーンでは、原料の仕入れから最終製品の販売に至るまでの一連の商取引が複数の事業者によってなされる。このサプライチェーンにおいて、在庫管理費用の削減を目的として、製品に対する需要を予測する手法が検討されている。
ここで、需要を予測するとは、製品の供給先からの将来の発注量を予測することである。以下、需要を予測することを指して需要予測と記載する。
ここで、需要を予測するとは、製品の供給先からの将来の発注量を予測することである。以下、需要を予測することを指して需要予測と記載する。
【0003】
一般的な需要予測技術では、過去の受注実績のような時系列データを学習することによって予測が行われる。特許文献１には、受注実績から過去の需要発生傾向を学習し、需要予測手法を調整することで需要予測精度を向上させる技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０２２－１０１８７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に記載されたような、受注実績のデータから季節性又は周期性といった長期的な需要の発生傾向を推定して予測を行う手法では、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行うことができない。
本開示は、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行えるようにすることを目的とする。
本開示は、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行えるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る需要予測装置は、
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定部と、
前記将来在庫推定部によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測部と
を備える。
予測対象品の供給先において、発注モデル情報が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、前記供給先における将来の在庫量を推定する将来在庫推定部と、
前記将来在庫推定部によって推定された将来の在庫量において、前記発注モデル情報が示す発注条件を満たす時点で、前記発注モデル情報が示す発注量の需要が供給元に対して発生すると予測する需要予測部と
を備える。
【発明の効果】
【0007】
本開示では、過去の在庫量の推移を用いて将来の在庫量を推定し、将来の在庫量から需要を予測する。これにより、直近の在庫量の変動を考慮することで、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係る需要予測の対象の説明図。
【図2】実施の形態１に係る需要予測システム１００の構成図。
【図3】実施の形態１に係る需要予測装置１０の構成図。
【図4】実施の形態１に係る入力受付時処理のフローチャート。
【図5】実施の形態１に係る発注モデル情報６１の説明図。
【図6】実施の形態１に係る過去在庫情報６２の説明図。
【図7】実施の形態１に係る需要予測時処理のフローチャート。
【図8】実施の形態１に係る将来在庫推定処理の説明図。
【図9】実施の形態１に係る需要予測結果６４の説明図。
【図10】変形例１に係る需要予測装置１０の構成図。
【図11】実施の形態２に係る需要予測装置１０の構成図。
【図12】実施の形態２に係る商流構造情報６５の説明図。
【図13】実施の形態２に係る需要予測時処理のフローチャート。
【図14】実施の形態２に係る将来在庫推定処理の説明図。
【図15】実施の形態２に係る需要予測の対象の説明図。
【図16】実施の形態３に係る需要予測装置１０の構成図。
【図17】実施の形態３に係る物流情報６６の説明図。
【図18】実施の形態３に係る需要予測時処理のフローチャート。
【図19】実施の形態３に係る過去在庫推定処理の説明図。
【図20】実施の形態４に係る需要予測装置１０の構成図。
【図21】実施の形態４に係る部品構成情報６８の説明図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
実施の形態１．
実施の形態１における需要予測は、事業者毎及び製品毎に独立して行われる。そのため、実施の形態１では、図１に示すように、需要予測の対象となる物品である予測対象品を「部品Ａ」とする。そして、「部品Ａ」の供給先である「事業者Ａ」から、供給元である「事業者Ｘ」に対して生じる「部品Ａ」の需要についての需要予測を行う場合を例として説明する。
ここで、「事業者Ｂ」又は「部品Ｂ」を対象に需要予測を行う場合も、「事業者Ａ」から「事業者Ｘ」に対して生じる「部品Ａ」の需要についての需要予測を行う場合と同様の処理により需要予測を行うことが可能である。
実施の形態１における需要予測は、事業者毎及び製品毎に独立して行われる。そのため、実施の形態１では、図１に示すように、需要予測の対象となる物品である予測対象品を「部品Ａ」とする。そして、「部品Ａ」の供給先である「事業者Ａ」から、供給元である「事業者Ｘ」に対して生じる「部品Ａ」の需要についての需要予測を行う場合を例として説明する。
ここで、「事業者Ｂ」又は「部品Ｂ」を対象に需要予測を行う場合も、「事業者Ａ」から「事業者Ｘ」に対して生じる「部品Ａ」の需要についての需要予測を行う場合と同様の処理により需要予測を行うことが可能である。
【0010】
実施の形態１における需要予測は、日単位又は週単位等、任意の時間単位である単位期間毎に予測を行うことが可能である。以下では、単位期間を１日とし、日単位で需要予測を行う場合を例として説明する。
【0011】
【0012】
需要予測装置１０は、サーバ等のコンピュータである。需要予測装置１０は、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２を入力端末５１から受け付け、需要予測を行い、需要予測結果６４を出力端末５２に出力する。
【0013】
入力端末５１は、需要予測装置１０を操作するための端末である。入力端末５１は、具体例としては、ＰＣ、タブレット、又はスマートフォン等である。ＰＣは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒの略である。需要予測装置１０が入力端末５１を兼ねてもよい。また、入力端末５１は複数台あってもよい。
【0014】
出力端末５２は、需要予測装置１０による処理内容を在庫計画立案者に出力するための端末である。出力端末５２は、具体例としては、ＰＣ、タブレット、又はスマートフォン等である。入力端末５１が出力端末５２を兼ねてもよい。また、出力端末５２は複数台あってもよい。
【0015】
図３を参照して、実施の形態１に係る需要予測装置１０の構成を説明する。
需要予測装置１０は、コンピュータである。
需要予測装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
需要予測装置１０は、コンピュータである。
需要予測装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【0016】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵである。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。ＤＳＰは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略である。ＧＰＵは、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。
【0017】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【0018】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤである。ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。
【0019】
通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）のポートである。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。ＨＤＭＩは、Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【0020】
需要予測装置１０は、機能構成要素として、受付部２１と、将来在庫推定部２２と、需要予測部２３と、出力部２４とを備える。需要予測装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、需要予測装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、需要予測装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
ストレージ１３には、需要予測装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、需要予測装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【0021】
ストレージ１３には、需要予測装置１０の動作の過程で、発注モデル情報６１と、過去在庫情報６２と、将来在庫情報６３と、需要予測結果６４とが記憶される。
【0022】
図３では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【0023】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図９を参照して、実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る需要予測方法に相当する。また、実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る需要予測プログラムに相当する。
図４から図９を参照して、実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る需要予測方法に相当する。また、実施の形態１に係る需要予測装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る需要予測プログラムに相当する。
【0024】
需要予測装置１０の動作には、入力受付時処理と、需要予測時処理とが含まれる。
【0025】
図４を参照して、実施の形態１に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２の入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２の入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
【0026】
図５を参照して、実施の形態１に係る発注モデル情報６１を説明する。
発注モデル情報６１には、事業者名と、発注モデルと、発注条件と、発注量と、調達リードタイムとの組が１つ以上含まれる。発注条件は、発注を行うための条件であり、発注条件が満たされた場合に発注が行われる。発注量は、発注条件が満たされた場合に発注される量である。調達リードタイムは、製品の発注を行ってから、その製品が入着して在庫として管理されるようになるまでの期間である。
例えば、事業者Ａの発注モデルが発注点法であるとする。この場合には、発注点法に対応する情報として、発注条件を示す発注点と、発注量とが含まれる。したがって、事業者Ａと、発注点法と、発注点及び発注量と、調達リードタイムとの情報の組が発注モデル情報６１に設定される。なお、発注点法とは、在庫量が発注点と呼ばれる一定の閾値を下回った場合に発注を行うという発注方式のことである。
発注モデル情報６１には、事業者名と、発注モデルと、発注条件と、発注量と、調達リードタイムとの組が１つ以上含まれる。発注条件は、発注を行うための条件であり、発注条件が満たされた場合に発注が行われる。発注量は、発注条件が満たされた場合に発注される量である。調達リードタイムは、製品の発注を行ってから、その製品が入着して在庫として管理されるようになるまでの期間である。
例えば、事業者Ａの発注モデルが発注点法であるとする。この場合には、発注点法に対応する情報として、発注条件を示す発注点と、発注量とが含まれる。したがって、事業者Ａと、発注点法と、発注点及び発注量と、調達リードタイムとの情報の組が発注モデル情報６１に設定される。なお、発注点法とは、在庫量が発注点と呼ばれる一定の閾値を下回った場合に発注を行うという発注方式のことである。
【0027】
図６を参照して、実施の形態１に係る過去在庫情報６２を説明する。
過去在庫情報６２には、日付と、事業者名と、製品名と、在庫量との組が１つ以上含まれる。
過去在庫情報６２には、日付と、事業者名と、製品名と、在庫量との組が１つ以上含まれる。
【0028】
（ステップＳ１０２：記憶処理）
受付部２１は、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２をストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
なお、ここでは、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２はストレージ１３に書き込まれた。しかし、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２は、ストレージ１３ではなく、需要予測装置１０の外部に設けられた記憶装置に書き込まれてもよい。
受付部２１は、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２をストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
なお、ここでは、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２はストレージ１３に書き込まれた。しかし、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２は、ストレージ１３ではなく、需要予測装置１０の外部に設けられた記憶装置に書き込まれてもよい。
【0029】
図７を参照して、実施の形態１に係る需要予測時処理を説明する。
（ステップＳ２０１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、予測対象品である部品Ａの供給先である事業者Ａの情報を読み出す。具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａの発注モデルと発注点と発注量と調達リードタイムとを読み出す。
また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された過去在庫情報６２のうち、供給先である事業者Ａの部品Ａに関する在庫量の情報を読み出す。具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａの部品Ａについての直近基準期間分の日付と在庫量とを読み出す。
（ステップＳ２０１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、予測対象品である部品Ａの供給先である事業者Ａの情報を読み出す。具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａの発注モデルと発注点と発注量と調達リードタイムとを読み出す。
また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された過去在庫情報６２のうち、供給先である事業者Ａの部品Ａに関する在庫量の情報を読み出す。具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａの部品Ａについての直近基準期間分の日付と在庫量とを読み出す。
【0030】
（ステップＳ２０２：将来在庫推定処理）
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、供給先である事業者Ａにおける将来の在庫量を推定する。この際、将来在庫推定部２２は、事業者Ａにおいて、発注モデル情報６１が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報６２が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、将来の在庫量を推定する。事業者Ａの場合には、発注条件は発注点である。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、供給先である事業者Ａにおける将来の在庫量を推定する。この際、将来在庫推定部２２は、事業者Ａにおいて、発注モデル情報６１が示す発注条件及び発注量に従い発注がされることにより在庫が増加し、過去在庫情報６２が示す過去の在庫量の推移に従って在庫が減少すると仮定して、将来の在庫量を推定する。事業者Ａの場合には、発注条件は発注点である。
【0031】
図８を参照して具体的に説明する。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の日毎に、将来の在庫量の推移を計算する。そして、将来在庫推定部２２は、日毎の将来の在庫量の推移を将来在庫情報６３としてストレージ１３に書き込む。
将来在庫推定部２２は、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の各日を古い方から順に対象の日に設定する。将来在庫推定部２２は、対象の日の前日における在庫量に対して、対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。これにより、将来在庫推定部２２は、予測期間中の各日における在庫量を推定する。
将来在庫推定部２２は、対象の日の調達リードタイムだけ前の日において発注条件を満たす場合には、発注量を対象の日に増加する在庫量であるとする。ここでは、発注モデルが発注点法であるので、調達リードタイムだけ前の日における在庫量が、発注モデル情報６１が示す発注点以下であった場合に、発注モデル情報６１が示す発注量に等しい量が増加する在庫量となる。将来在庫推定部２２は、対象の日の調達リードタイムだけ前の日において発注条件を満たしていない場合、対象の日に増加する在庫量を０とする。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された直近基準期間分の在庫量の推移から、１日当たりの在庫減少量の統計値を計算する。将来在庫推定部２２は、統計値を対象の日に減少する在庫量であるとする。統計値としては、平均値、中央値といった値が用いられる。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の日毎に、将来の在庫量の推移を計算する。そして、将来在庫推定部２２は、日毎の将来の在庫量の推移を将来在庫情報６３としてストレージ１３に書き込む。
将来在庫推定部２２は、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の各日を古い方から順に対象の日に設定する。将来在庫推定部２２は、対象の日の前日における在庫量に対して、対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。これにより、将来在庫推定部２２は、予測期間中の各日における在庫量を推定する。
将来在庫推定部２２は、対象の日の調達リードタイムだけ前の日において発注条件を満たす場合には、発注量を対象の日に増加する在庫量であるとする。ここでは、発注モデルが発注点法であるので、調達リードタイムだけ前の日における在庫量が、発注モデル情報６１が示す発注点以下であった場合に、発注モデル情報６１が示す発注量に等しい量が増加する在庫量となる。将来在庫推定部２２は、対象の日の調達リードタイムだけ前の日において発注条件を満たしていない場合、対象の日に増加する在庫量を０とする。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２０１で読み出された直近基準期間分の在庫量の推移から、１日当たりの在庫減少量の統計値を計算する。将来在庫推定部２２は、統計値を対象の日に減少する在庫量であるとする。統計値としては、平均値、中央値といった値が用いられる。
【0032】
（ステップＳ２０３：需要予測処理）
需要予測部２３は、予測期間中の各日における需要予測値を計算する。そして、需要予測部２３は、各日における需要予測値を需要予測結果６４としてストレージ１３に書き込む。図９に示すように、需要予測結果６４には、日付と、事業者名と、製品名と、需要量との組が含まれる。
具体的には、需要予測部２３は、ステップＳ２０２で推定された将来の在庫量において、発注モデル情報６１が示す発注条件を満たす時点で、発注モデル情報６１が示す発注量の需要が供給元である事業者Ｘに対して発生すると予測する。
需要予測部２３は、予測期間中の各日における需要予測値を計算する。そして、需要予測部２３は、各日における需要予測値を需要予測結果６４としてストレージ１３に書き込む。図９に示すように、需要予測結果６４には、日付と、事業者名と、製品名と、需要量との組が含まれる。
具体的には、需要予測部２３は、ステップＳ２０２で推定された将来の在庫量において、発注モデル情報６１が示す発注条件を満たす時点で、発注モデル情報６１が示す発注量の需要が供給元である事業者Ｘに対して発生すると予測する。
【0033】
（ステップＳ２０４：出力処理）
出力部２４は、需要予測結果６４を出力端末５２に出力する。
出力部２４は、需要予測結果６４を出力端末５２に出力する。
【0034】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る需要予測装置１０は、過去の在庫量の推移を用いて将来の在庫量を推定し、将来の在庫量から需要を予測する。これにより、直近の在庫量の変動を考慮することで、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行うことが可能になる。
つまり、需要予測装置１０は、事業者Ｘの受注実績を用いて需要予測を行うのではなく、供給先である事業者Ａの日々の在庫情報を基に需要予測を行う。これにより、受注実績に反映される前の需要変動を検知し、日々の細かい需要変動に追随可能になる。すなわち、直近の在庫量の変動を考慮することで、市場環境が大きく変動した場合にも、受注実績の蓄積を待つことなく、高精度な需要予測が可能になる。
以上のように、実施の形態１に係る需要予測装置１０は、過去の在庫量の推移を用いて将来の在庫量を推定し、将来の在庫量から需要を予測する。これにより、直近の在庫量の変動を考慮することで、日々の細かい需要変動に追随した需要予測を行うことが可能になる。
つまり、需要予測装置１０は、事業者Ｘの受注実績を用いて需要予測を行うのではなく、供給先である事業者Ａの日々の在庫情報を基に需要予測を行う。これにより、受注実績に反映される前の需要変動を検知し、日々の細かい需要変動に追随可能になる。すなわち、直近の在庫量の変動を考慮することで、市場環境が大きく変動した場合にも、受注実績の蓄積を待つことなく、高精度な需要予測が可能になる。
【0035】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例１として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例１について、実施の形態１と異なる点を説明する。
＜変形例１＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例１として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例１について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【0036】
図１０を参照して、変形例１に係る需要予測装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、需要予測装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、需要予測装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【0037】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡが想定される。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【0038】
＜変形例２＞
変形例２として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
変形例２として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【0039】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【0040】
実施の形態２．
実施の形態２は、予測対象品の事業者間での流れにおける下流側の事業者に対する需要予測の結果に基づき、在庫減少量を決定する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
実施の形態２は、予測対象品の事業者間での流れにおける下流側の事業者に対する需要予測の結果に基づき、在庫減少量を決定する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
【0041】
【0042】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、実施の形態２に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に加えて、商流構造情報６５の入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
図４を参照して、実施の形態２に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に加えて、商流構造情報６５の入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
【0043】
図１２を参照して、実施の形態２に係る商流構造情報６５を説明する。
商流構造情報６５は、予測対象品である部品Ａの事業者間での流れを示す。商流構造情報６５には、事業者名と、上流事業者名と、下流事業者名とが含まれる。
上流事業者名は、事業者名が示す事業者の上流側の事業者を示す。下流側事業者名は、事業者名が示す事業者の下流側の事業者を示す。上流側の事業者は、事業者名が示す事業者に部品Ａを供給する供給元である。下流側の事業者は、事業者名が示す事業者が部品Ａを供給する供給先である。
商流構造情報６５は、予測対象品である部品Ａの事業者間での流れを示す。商流構造情報６５には、事業者名と、上流事業者名と、下流事業者名とが含まれる。
上流事業者名は、事業者名が示す事業者の上流側の事業者を示す。下流側事業者名は、事業者名が示す事業者の下流側の事業者を示す。上流側の事業者は、事業者名が示す事業者に部品Ａを供給する供給元である。下流側の事業者は、事業者名が示す事業者が部品Ａを供給する供給先である。
【0044】
（ステップＳ１０２：記憶処理）
受付部２１は、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に加えて、商流構造情報６５をストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
受付部２１は、発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に加えて、商流構造情報６５をストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
【0045】
図１３を参照して、実施の形態２に係る需要予測時処理を説明する。
（ステップＳ２１１：下流検索処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された商流構造情報６５を参照して、予測対象品である部品Ａの供給先である事業者Ａよりも下流側の事業者を検索する。
具体的には、将来在庫推定部２２は、商流構造情報６５の事業者Ａの下流事業者名が示す事業者を特定する。将来在庫推定部２２は、特定された各事業者の下流事業者名が示す事業者を特定する。これを、下流事業者名が示す事業者がいなくなるまで繰り返す。これにより、事業者Ａよりも下流側の事業者が全て検索される。
図１２に示す商流構造情報６５の場合には、事業者Ａの下流側の事業者として、事業者Ｃと事業者Ｄとが特定される。事業者Ｃの下流側の事業者として事業者Ｆが特定される。事業者Ｄには下流側の事業者が存在しないので検索が打ち切られる。事業者Ｆには下流側の事業者が存在しないので検索が打ち切られる。
（ステップＳ２１１：下流検索処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された商流構造情報６５を参照して、予測対象品である部品Ａの供給先である事業者Ａよりも下流側の事業者を検索する。
具体的には、将来在庫推定部２２は、商流構造情報６５の事業者Ａの下流事業者名が示す事業者を特定する。将来在庫推定部２２は、特定された各事業者の下流事業者名が示す事業者を特定する。これを、下流事業者名が示す事業者がいなくなるまで繰り返す。これにより、事業者Ａよりも下流側の事業者が全て検索される。
図１２に示す商流構造情報６５の場合には、事業者Ａの下流側の事業者として、事業者Ｃと事業者Ｄとが特定される。事業者Ｃの下流側の事業者として事業者Ｆが特定される。事業者Ｄには下流側の事業者が存在しないので検索が打ち切られる。事業者Ｆには下流側の事業者が存在しないので検索が打ち切られる。
【0046】
（ステップＳ２１２：読出処理）
将来在庫推定部２２は、事業者Ａに加えて、ステップＳ２１１で検索された各事業者（ここでは、事業者Ｃ，Ｄ，Ｆ）についての発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２を読み出す。
具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａと、ステップＳ２１１で検索された各事業者とを対象の事業者に設定する。将来在庫推定部２２は、発注モデル情報６１のうち、対象の事業者の情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、過去在庫情報６２のうち、対象の事業者の部品Ａに関する在庫量の情報を読み出す。
将来在庫推定部２２は、事業者Ａに加えて、ステップＳ２１１で検索された各事業者（ここでは、事業者Ｃ，Ｄ，Ｆ）についての発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２を読み出す。
具体的には、将来在庫推定部２２は、事業者Ａと、ステップＳ２１１で検索された各事業者とを対象の事業者に設定する。将来在庫推定部２２は、発注モデル情報６１のうち、対象の事業者の情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、過去在庫情報６２のうち、対象の事業者の部品Ａに関する在庫量の情報を読み出す。
【0047】
ステップＳ２１３及びステップＳ２１４の処理が、下流側の事業者から順に対象の事業者として選択され、実行される。
【0048】
（ステップＳ２１３：将来在庫推定処理）
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２１２で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、対象の事業者における将来の在庫量を推定する。
具体的には、将来在庫推定部２２は、実施の形態１と同様に、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の各日を時刻の早い方から順に対象の日に設定する。将来在庫推定部２２は、対象の日の前日における在庫量に対して、対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。
但し、実施の形態２においては、将来在庫推定部２２は、対象の事業者に下流側の事業者がない場合には、実施の形態１と同様に統計値を対象の日に減少する在庫量であるとする。一方、将来在庫推定部２２は、対象の事業者に下流側の事業者がある場合には、図１４に示すように、すぐ下流側の事業者の需要を対象の日に減少する在庫量であるとする。図１４では、発注モデルが発注点法であるとしている。なお、すぐ下流側に複数の事業者がある場合には、将来在庫推定部２２は、複数の事業者の需要の合計を対象の日に減少する在庫量であるとする。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２１２で読み出された発注モデル情報６１及び過去在庫情報６２に基づき、対象の事業者における将来の在庫量を推定する。
具体的には、将来在庫推定部２２は、実施の形態１と同様に、処理実行時点が属する日の翌日を起点とする予測期間中の各日を時刻の早い方から順に対象の日に設定する。将来在庫推定部２２は、対象の日の前日における在庫量に対して、対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。
但し、実施の形態２においては、将来在庫推定部２２は、対象の事業者に下流側の事業者がない場合には、実施の形態１と同様に統計値を対象の日に減少する在庫量であるとする。一方、将来在庫推定部２２は、対象の事業者に下流側の事業者がある場合には、図１４に示すように、すぐ下流側の事業者の需要を対象の日に減少する在庫量であるとする。図１４では、発注モデルが発注点法であるとしている。なお、すぐ下流側に複数の事業者がある場合には、将来在庫推定部２２は、複数の事業者の需要の合計を対象の日に減少する在庫量であるとする。
【0049】
図１５を参照して具体例を説明する。
ここでは、下流側の事業者から対象の事業者として選択される。したがって、初めに事業者Ｆ又は事業者Ｄが対象の事業者として選択される。事業者Ｆについての処理が終わった後に、事業者Ｃが対象の事業者として選択される。事業者Ｃ及び事業者Ｄについての処理が終わった後に、事業者Ａが対象の事業者として選択される。
ここでは、下流側の事業者から対象の事業者として選択される。したがって、初めに事業者Ｆ又は事業者Ｄが対象の事業者として選択される。事業者Ｆについての処理が終わった後に、事業者Ｃが対象の事業者として選択される。事業者Ｃ及び事業者Ｄについての処理が終わった後に、事業者Ａが対象の事業者として選択される。
【0050】
事業者Ｆ及び事業者Ｄについては、下流側の事業者がない。そのため、実施の形態１と同様に日毎の在庫量が計算される。事業者Ｃ及び事業者Ａについては、下流側の事業者がある。そのため、すぐ下流側の事業者の需要を対象の日に減少する在庫量であるとして、日毎の在庫量が計算される。
事業者Ｃの将来在庫を計算する場合には、事業者Ｆから事業者Ｃに対して行われる発注についての需要予測の結果をもって、事業者Ｃの日々の在庫減少量が決定される。事業者Ａの将来在庫を計算する場合には、事業者Ｃ及び事業者Ｄから事業者Ａに対して行われる発注についての需要予測の結果をもって、事業者Ａの日々の在庫減少量が決定される。
事業者Ｃの将来在庫を計算する場合には、事業者Ｆから事業者Ｃに対して行われる発注についての需要予測の結果をもって、事業者Ｃの日々の在庫減少量が決定される。事業者Ａの将来在庫を計算する場合には、事業者Ｃ及び事業者Ｄから事業者Ａに対して行われる発注についての需要予測の結果をもって、事業者Ａの日々の在庫減少量が決定される。
【0051】
（ステップＳ２１４：需要予測処理）
需要予測部２３は、ステップＳ２１３で推定された将来の在庫量において、発注モデル情報６１が示す発注条件を満たす時点で、発注モデル情報６１が示す発注量の需要がすぐ上流側の事業者に対して発生すると予測する。
需要予測部２３は、ステップＳ２１３で推定された将来の在庫量において、発注モデル情報６１が示す発注条件を満たす時点で、発注モデル情報６１が示す発注量の需要がすぐ上流側の事業者に対して発生すると予測する。
【0052】
ステップＳ２１５の処理は、図７のステップＳ２０４の処理と同じである。
【0053】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る需要予測装置１０は、予測対象品の事業者間での流れにおける下流側の事業者に対する需要予測の結果に基づき、在庫減少量を決定する。これにより、これにより、供給先の事業者の将来の在庫量を精度よく推定できる。その結果、高精度な需要予測が可能になる。
以上のように、実施の形態２に係る需要予測装置１０は、予測対象品の事業者間での流れにおける下流側の事業者に対する需要予測の結果に基づき、在庫減少量を決定する。これにより、これにより、供給先の事業者の将来の在庫量を精度よく推定できる。その結果、高精度な需要予測が可能になる。
【0054】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例３＞
事業者Ａの下流側の事業者については、公知の方法といった、実施の形態１，２で説明した方法以外の方法により需要予測をしてもよい。そして、事業者Ａから事業者Ｘに対して生じる需要予測を行う場合に、何らかの方法で予測された下流側の事業者の事業者Ａに対する需要を、事業者Ａの在庫減少量として用いてもよい。
＜変形例３＞
事業者Ａの下流側の事業者については、公知の方法といった、実施の形態１，２で説明した方法以外の方法により需要予測をしてもよい。そして、事業者Ａから事業者Ｘに対して生じる需要予測を行う場合に、何らかの方法で予測された下流側の事業者の事業者Ａに対する需要を、事業者Ａの在庫減少量として用いてもよい。
【0055】
実施の形態３．
実施の形態３は、予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する点が実施の形態２と異なる。実施の形態３では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
ここでは、実施の形態１に機能を加えた場合について説明する。しかし、実施の形態２に機能を加えることも可能である。
実施の形態３は、予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する点が実施の形態２と異なる。実施の形態３では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
ここでは、実施の形態１に機能を加えた場合について説明する。しかし、実施の形態２に機能を加えることも可能である。
【0056】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１６を参照して、実施の形態３に係る需要予測装置１０の構成を説明する。
需要予測装置１０は、機能構成要素として、過去在庫推定部２５を備える点が図３と異なる。過去在庫推定部２５の機能は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアによって実現される。
また、需要予測装置１０は、ストレージ１３に物流情報６６と過去在庫情報６７とが記憶される点が図３と異なる。
図１６を参照して、実施の形態３に係る需要予測装置１０の構成を説明する。
需要予測装置１０は、機能構成要素として、過去在庫推定部２５を備える点が図３と異なる。過去在庫推定部２５の機能は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアによって実現される。
また、需要予測装置１０は、ストレージ１３に物流情報６６と過去在庫情報６７とが記憶される点が図３と異なる。
【0057】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、実施の形態３に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１と物流情報６６との入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
図４を参照して、実施の形態３に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１と物流情報６６との入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
【0058】
図１７を参照して、実施の形態３に係る物流情報６６を説明する。
物流情報６６は、予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す。物流情報６６には、日付と、事業者名と、製品名と、イベント名と、数量とが含まれる。ここで、イベント名は、イベントの名称である。イベントは、製品の生産と出荷と入着といった物流の過程で生じる製品の遷移のことである。数量は、イベントで遷移する製品の数である。
物流情報６６は、予測対象品について物流の過程で生じる遷移を示す。物流情報６６には、日付と、事業者名と、製品名と、イベント名と、数量とが含まれる。ここで、イベント名は、イベントの名称である。イベントは、製品の生産と出荷と入着といった物流の過程で生じる製品の遷移のことである。数量は、イベントで遷移する製品の数である。
【0059】
（ステップＳ１０２：記憶処理）
受付部２１は、発注モデル情報６１と物流情報６６とをストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
受付部２１は、発注モデル情報６１と物流情報６６とをストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
【0060】
図１８を参照して、実施の形態３に係る需要予測時処理を説明する。
（ステップＳ２２１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、事業者Ａの情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された物流情報６６を読み出す。
（ステップＳ２２１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、事業者Ａの情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された物流情報６６を読み出す。
【0061】
（ステップＳ２２２：過去在庫推定処理）
過去在庫推定部２５は、物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の日毎における供給先である事業者Ａの予測対象品である部品Ａの在庫量を推定する。過去在庫推定部２５は、推定された日毎の在庫量を過去在庫情報６７としてストレージ１３に書き込む。
図１９を参照して具体的に説明する。過去在庫推定部２５は、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の各日を古い方から順に対象の日に設定する。過去在庫推定部２５は、直近基準期間のうち最も古い日の前日の在庫量に初期値を設定する。過去在庫推定部２５は、対象の日の前日における在庫量に対して、物流情報６６が示す対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、物流情報６６が示す対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。これにより、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する。
対象の日に増加する在庫量は、物流情報６６において対象の日に事業者Ａに部品Ａが入着する数量である。対象の日に減少する在庫量は、物流情報６６において対象の日に事業者Ａから部品Ａが出荷される数量である。
過去在庫推定部２５は、物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の日毎における供給先である事業者Ａの予測対象品である部品Ａの在庫量を推定する。過去在庫推定部２５は、推定された日毎の在庫量を過去在庫情報６７としてストレージ１３に書き込む。
図１９を参照して具体的に説明する。過去在庫推定部２５は、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の各日を古い方から順に対象の日に設定する。過去在庫推定部２５は、直近基準期間のうち最も古い日の前日の在庫量に初期値を設定する。過去在庫推定部２５は、対象の日の前日における在庫量に対して、物流情報６６が示す対象の日に増加する在庫量を加えるとともに、物流情報６６が示す対象の日に減少する在庫量を減らして、対象の日における在庫量を計算する。これにより、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する。
対象の日に増加する在庫量は、物流情報６６において対象の日に事業者Ａに部品Ａが入着する数量である。対象の日に減少する在庫量は、物流情報６６において対象の日に事業者Ａから部品Ａが出荷される数量である。
【0062】
（ステップＳ２２３：将来在庫推定処理）
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２２２で推定された過去在庫情報６７が示す在庫量を、過去在庫情報６２が示す過去の在庫量として用いて、実施の形態１と同様に事業者Ａにおける将来の在庫量を推定する。
将来在庫推定部２２は、ステップＳ２２２で推定された過去在庫情報６７が示す在庫量を、過去在庫情報６２が示す過去の在庫量として用いて、実施の形態１と同様に事業者Ａにおける将来の在庫量を推定する。
【0063】
ステップＳ２２４及びステップＳ２２５の処理は、図７のステップＳ２０３及びステップＳ２０４の処理と同じである。
【0064】
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る需要予測装置１０は、物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日における在庫量を推定して、将来の在庫量を推定する。これにより、事業者Ａの処理実行時点が属する日における在庫量の情報を取得できない場合にも、事業者Ａの将来の在庫量を推定可能である。その結果、事業者Ａの処理実行時点が属する日における在庫量の情報を取得できない場合にも、需要予測を行うことが可能である。
以上のように、実施の形態３に係る需要予測装置１０は、物流情報６６を参照して、処理実行時点が属する日における在庫量を推定して、将来の在庫量を推定する。これにより、事業者Ａの処理実行時点が属する日における在庫量の情報を取得できない場合にも、事業者Ａの将来の在庫量を推定可能である。その結果、事業者Ａの処理実行時点が属する日における在庫量の情報を取得できない場合にも、需要予測を行うことが可能である。
【0065】
実施の形態４．
実施の形態４は、予測対象品を部品として用いて生産される製品である使用製品について物流の過程で生じる遷移を用いて、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する点が実施の形態３と異なる。実施の形態４では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
実施の形態４は、予測対象品を部品として用いて生産される製品である使用製品について物流の過程で生じる遷移を用いて、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する点が実施の形態３と異なる。実施の形態４では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
【0066】
【0067】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、実施の形態４に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１と物流情報６６と部品構成情報６８との入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
図４を参照して、実施の形態４に係る入力受付時処理を説明する。
（ステップＳ１０１：受付処理）
受付部２１は、入力端末５１から発注モデル情報６１と物流情報６６と部品構成情報６８との入力を受け付ける。但し、発注モデル情報６１は初回受付時のみ必要であり、受付部２１は、必ずしも入力受付時処理が実行される度に発注モデル情報６１を受け付ける必要はない。
【0068】
図２１を参照して、実施の形態４に係る部品構成情報６８を説明する。
部品構成情報６８は、使用製品に使用される予測対象品である部品Ａの数を示す。部品構成情報６８には、製品名と、部品名と、数量とが含まれる。製品名は、使用製品の名称である。部品名は、部品Ａ等の使用製品で使用される部品の名称である。数量は、使用製品で使用される部品の数である。
部品構成情報６８は、使用製品に使用される予測対象品である部品Ａの数を示す。部品構成情報６８には、製品名と、部品名と、数量とが含まれる。製品名は、使用製品の名称である。部品名は、部品Ａ等の使用製品で使用される部品の名称である。数量は、使用製品で使用される部品の数である。
【0069】
（ステップＳ１０２：記憶処理）
受付部２１は、発注モデル情報６１と物流情報６６と部品構成情報６８とをストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
受付部２１は、発注モデル情報６１と物流情報６６と部品構成情報６８とをストレージ１３に書き込む。但し、発注モデル情報６１は、ステップＳ１０１で受け付けされた場合にのみ記録される。
【0070】
図１８を参照して、実施の形態４に係る需要予測時処理を説明する。
（ステップＳ２２１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、事業者Ａの情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された物流情報６６及び部品構成情報６８を読み出す。
（ステップＳ２２１：読出処理）
将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された発注モデル情報６１のうち、事業者Ａの情報を読み出す。また、将来在庫推定部２２は、ストレージ１３に記憶された物流情報６６及び部品構成情報６８を読み出す。
【0071】
（ステップＳ２２２：過去在庫推定処理）
過去在庫推定部２５は、実施の形態３と同様に、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の各日を古い方から順に対象の日に設定し、対象の日の在庫量を推定する。
この際、過去在庫推定部２５は、物流情報６６を参照して、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産しているか否か判定する。過去在庫推定部２５は、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産していない場合には、実施の形態３と同様に対象の日の在庫量を推定する。過去在庫推定部２５は、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産している場合には、以下のように対象の日に減少する在庫量を特定して、対象の日の在庫量を推定する。対象の日に減少する在庫量の特定方法以外は、実施の形態３と同じである。
過去在庫推定部２５は、部品Ａが出荷される数量を物流情報６６から求める代わりに、部品Ａを基に生産される使用製品の生産量及び出荷量を計算する。過去在庫推定部２５は、部品構成情報６８から、使用製品の生産に利用された部品Ａの量、あるいは使用製品に組み込まれた形で出荷された部品Ａの量を特定し、その量をもって在庫減少量とする。
過去在庫推定部２５は、実施の形態３と同様に、処理実行時点が属する日までの直近基準期間の各日を古い方から順に対象の日に設定し、対象の日の在庫量を推定する。
この際、過去在庫推定部２５は、物流情報６６を参照して、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産しているか否か判定する。過去在庫推定部２５は、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産していない場合には、実施の形態３と同様に対象の日の在庫量を推定する。過去在庫推定部２５は、事業者Ａが部品Ａを構成要素とする使用製品を生産している場合には、以下のように対象の日に減少する在庫量を特定して、対象の日の在庫量を推定する。対象の日に減少する在庫量の特定方法以外は、実施の形態３と同じである。
過去在庫推定部２５は、部品Ａが出荷される数量を物流情報６６から求める代わりに、部品Ａを基に生産される使用製品の生産量及び出荷量を計算する。過去在庫推定部２５は、部品構成情報６８から、使用製品の生産に利用された部品Ａの量、あるいは使用製品に組み込まれた形で出荷された部品Ａの量を特定し、その量をもって在庫減少量とする。
【0072】
図２１を参照して具体例を説明する。
部品Ａの出荷量を求める場合、過去在庫推定部２５は、初めに物流情報６６を参照し、製品Ａ又は製品Ｂのように、部品Ａを構成要素として持つ使用製品の生産を事業者Ａが行っているか否かを判定する。例えば、事業者Ａが製品Ｂの生産を行っている場合、過去在庫推定部２５は、対象の日における製品Ｂの生産量又は出荷量を物流情報６６から特定する。そして、過去在庫推定部２５は、製品Ｂに使用される部品Ａの数量を部品構成情報６８から特定し、製品Ｂの生産又は出荷に用いられた部品Ａの総量を計算する。過去在庫推定部２５は、計算された総量を、対象の日に減少する在庫量とする。
部品Ａの出荷量を求める場合、過去在庫推定部２５は、初めに物流情報６６を参照し、製品Ａ又は製品Ｂのように、部品Ａを構成要素として持つ使用製品の生産を事業者Ａが行っているか否かを判定する。例えば、事業者Ａが製品Ｂの生産を行っている場合、過去在庫推定部２５は、対象の日における製品Ｂの生産量又は出荷量を物流情報６６から特定する。そして、過去在庫推定部２５は、製品Ｂに使用される部品Ａの数量を部品構成情報６８から特定し、製品Ｂの生産又は出荷に用いられた部品Ａの総量を計算する。過去在庫推定部２５は、計算された総量を、対象の日に減少する在庫量とする。
【0073】
＊＊＊実施の形態４の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態４に係る需要予測装置１０は、予測対象品を部品として用いて生産される製品である使用製品について物流の過程で生じる遷移を用いて、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する。これにより、物流情報６６では追跡が途絶えてしまう予測対象品の在庫量を適切に推定可能になる。つまり、流通過程で形状が変化する等して、物流情報６６では予測対象品の追跡が途絶えてしまう場合にも、在庫量を適切に推定可能になる。
以上のように、実施の形態４に係る需要予測装置１０は、予測対象品を部品として用いて生産される製品である使用製品について物流の過程で生じる遷移を用いて、処理実行時点が属する日における在庫量を推定する。これにより、物流情報６６では追跡が途絶えてしまう予測対象品の在庫量を適切に推定可能になる。つまり、流通過程で形状が変化する等して、物流情報６６では予測対象品の追跡が途絶えてしまう場合にも、在庫量を適切に推定可能になる。
【0074】
なお、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。
【0075】
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【0076】
１０ 需要予測装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 電子回路、２１ 受付部、２２ 将来在庫推定部、２３ 需要予測部、２４ 出力部、２５ 過去在庫推定部、５１ 入力端末、５２ 出力端末、６１ 発注モデル情報、６２ 過去在庫情報、６３ 将来在庫情報、６４ 需要予測結果、６５ 商流構造情報、６６ 物流情報、６７ 過去在庫情報、６８ 部品構成情報。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】