JPH10143490A - 需要予測方法、需要予測システム及び記録媒体 - Google Patents

需要予測方法、需要予測システム及び記録媒体

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JPH10143490A
JPH10143490A JP29549996A JP29549996A JPH10143490A JP H10143490 A JPH10143490 A JP H10143490A JP 29549996 A JP29549996 A JP 29549996A JP 29549996 A JP29549996 A JP 29549996A JP H10143490 A JPH10143490 A JP H10143490A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 予測精度の劣化を防止するための保守が困難
である。 【解決手段】 ニューラルネットワークの複数のモデル
を記憶しておく予測モデル１と、販売実績を獲得し、第
１の時期の販売実績を処理要素として複数のモデルのニ
ューラルネットワークにそれぞれ入力し、第１の時期以
後の第２の時期の販売実績に可及的に近いデータを出力
するようにそれぞれのニューラルネットワークに学習さ
せ、学習済みのニューラルネットワークのうち、第２の
時期の需要予測値として出力したデータが第２の時期の
販売実績に最も近いニューラルネットワークのモデルを
選択し、学習済みの該モデルのニューラルネットワーク
に最新の販売実績を入力して需要を予測する予測エンジ
ン２とを設ける。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、製品の販売実績に
基づく販売実績の変動傾向から製品の需要を予測する需
要予測方法、需要予測システム及び需要予測のためのコ
ンピュータプログラムが記録されている記録媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】製造業、流通業などでは、できるだけ少
ない在庫量で消費者の需要に応じた量の製品を常に供給
し、在庫費用、物流費用などを低減することが、製品の
販売単価の低減、利益率の向上につながる。従って、製
品の需要を精度良く予測し、消費者の需要動向に応じた
販売計画、生産計画、物流計画などを立案する必要があ
る。
【０００３】従来、製品の需要を予測して販売計画を立
案するシステムとして、個々の製品の売行き状況、売上
構成比、利益率などの販売実績特性を基に、販売計画の
熟練者が持つ販売実績の変動傾向の分析に関する知識
（ルール）を活用し、ファジィ演算で個々の製品の販売
促進の容易さを示す指数を算出し、この指数に基づく個
々の製品の販売予測結果を表示し、販売計画を効率良く
計画するためのユーザインターフェースを提供するシス
テムが開示されている（特開平５−１５１２３４号）。
【０００４】また、複数の店舗の中から抽出したサンプ
ル店から製品ごとの販売量を収集し、サンプル店が全店
に占める売上実績比と、サンプル店における商品特性
（価格帯、販売対象年齢、売り方など）とに基づき、サ
ンプル店の販売量から全店の販売量を推計する一方、過
去の販売実績の推移に基づき、複数種類の販売推移パタ
ーンと最終販売見込み量とを記憶しておき、記憶してい
る販売推移パターンの中から、推計した全店の販売量の
推移パターンに類似したパターンを選択してその最終販
売見込み量をその商品の販売見込み量として生産を計画
するシステムが開示されている（特公平８−１６９５０
号）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、過去の
販売実績の動向を分析して需要を予測する従来の方法と
しては、予測のアルゴリズム、販売実績の変動傾向の分
析の知識、条件などをルールのような形で明文化してい
る時系列予測、計量モデルなどの統計解析技術を適用す
る方法が主流である。
【０００６】ところで、近年のように製品のトレンドが
短いサイクルで変化すると、分析に用いたデータがすぐ
に古くなって予測精度が落ちるので、高い予測精度を保
つためには、上述のアルゴリズム、知識、条件などのソ
フトウェアの保守が頻繁に必要となる。しかし、専門家
の豊富な経験、勘などに従った予測の手法をルールのよ
うな形で明文化するには長時間を要し、また熟練を要す
るので、保守を専門家に頼らなければならず保守が困難
である。
【０００７】本発明はこのような問題点を解決するため
になされたものであって、ニューラルネットワークのモ
デルを、例えば直近の数ヶ月分のデータから需要を予測
するモデル、前年の同時期のデータから需要を予測する
モデル、直近のデータと前年の同時期のデータとの両方
から需要を予測するモデルなど複数記憶しておくことに
より、製品が多品種にわたる場合でも、その販売実績の
変動傾向の把握に最適なモデルによってその販売実績の
変動傾向に応じた需要を高精度で安定して予測する需要
予測方法、需要予測システム及び需要予測のためのコン
ピュータプログラムが記録されている記録媒体の提供を
目的とする。
【０００８】また、販売実績をニューラルネットワーク
のモデルに入力して例えば週単位のような短い周期で学
習させ、販売実績の変動傾向に応じた需要を予測させる
ことにより、ユーザが保守を行わなくても高い予測精度
が安定して得られる需要予測方法、需要予測システム及
び需要予測のためのコンピュータプログラムが記録され
ている記録媒体の提供を目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の需要予測方法、
需要予測システム及び記録媒体は、ニューラルネットワ
ークの複数のモデル、及び販売実績を記憶しておき、第
１の時期の販売実績を前記複数のモデルのニューラルネ
ットワークにそれぞれ入力し、第１の時期以後の第２の
時期の販売実績に可及的に近いデータを出力するように
それぞれのニューラルネットワークに学習させ、学習済
みのニューラルネットワークのうち、第２の時期の需要
予測値として出力したデータが第２の時期の販売実績に
最も近いニューラルネットワークのモデルを選択し、学
習済みの該モデルのニューラルネットワークに最新の販
売実績を入力して需要を予測することを特徴とする。
【００１０】従って、ある時期の販売実績を入力とし
て、それ以降のある時期の販売実績に近い出力、即ち、
その販売実績の変動傾向に即した出力が得られるように
ニューラルネットワークが学習することで製品の販売実
績の変動傾向に即した需要予測が可能となるのでユーザ
が保守を行わなくても高い予測精度が安定して得られ
る。さらに、年間を通じてその販売実績の変動傾向がほ
ぼ変わらない、数ヶ月の短期間で販売実績の変動傾向が
変化するといったように、例えば販売実績の変動傾向の
パターンが異なる多品種の製品を対象とした場合でも、
販売実績の変動傾向のパターンに応じたモデルを複数の
モデルの中から選択することができるので、その販売実
績の変動傾向に応じた需要を高精度で安定して予測す
る。
【００１１】また、本発明の需要予測方法、需要予測シ
ステム及び記録媒体は、そのモデルが、例えば１年のう
ちの第何週といったような、カレンダー上の位置を示す
位置データをその処理要素として組み込んだモデルであ
り、この位置データを販売実績とともにニューラルネッ
トワークに入力することを特徴とする。従って、販売実
績の時期を示す位置データとして、コンピュータ、ワー
クステーションなどで標準的に生成されるカレンダーデ
ータを利用することができるのでユーザが需要予測のた
めに外部からわざわざデータを入力しなくても、時系列
データによる需要予測が可能になる。
【００１２】また、本発明の需要予測方法、需要予測シ
ステム及び記録媒体は、ニューラルネットワークの学習
に使用する販売実績を、前年の同時期の１ヶ月分の販売
実績を含む、学習時点から遡った１３ヶ月分獲得するこ
とを特徴とする。従って、販売実績の変動傾向の分析の
ために３年分といったような膨大な量のデータを確保す
る必要がない。逆に、販売実績の変動傾向の把握には障
害となるような古いデータが需要予測用のデータから排
除され、高い需要予測精度が得られる。
【００１３】また、本発明の需要予測方法、需要予測シ
ステム及び記録媒体は、例えば日単位の需要予測値を週
単位の需要予測に、週単位の需要予測値を月単位の需要
予測にといったように、ニューラルネットワークにより
予測した第１の期間単位の需要を、第１の期間単位の集
合からなる第２の期間単位の需要予測に反映することを
特徴とする。これにより、月別の長期予測から、週別の
中期予測、日別の短期予測まで、製品の生産、流通の計
画レベルに合った予測値をユーザに提供できる。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は本発明に係る需要予測シス
テムの機能ブロック図である。点線で囲んで示した本シ
ステムは、オペレーティングシステム（ＯＳ）として、
例えば、ＭＳ−ＤＯＳ（米マイクロソフト社製）環境
で、グラフィックス図形を使って画面の見やすさ、操作
性を向上させるグラフィカル・ユーザ・インタフェース
（ＧＵＩ）を提供する、ＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ９５（米
マイクロソフト社製）のようなＯＳを搭載したパーソナ
ルコンピュータ、ワークステーション等で動作する。
【００１５】予測モデル１は、ニューラルネットワーク
（以下、ネットワークという）の予測モデル、例えば直
近の数ヶ月分のデータから需要を予測するモデル、前年
の同時期のデータから需要を予測するモデル、直近のデ
ータと前年の同時期のデータとの両方から需要を予測す
るモデルなどの複数モデルが定義されている。予測モデ
ルにおいては、多数のニューロンの結合からなるネット
ワークの構造と、需要との間に因果関係のある要素のう
ち影響が大きい要素、本例では販売実績とカレンダー上
の週の位置を示す週番号（カレンダー上の第何週である
か）の時系列データからなる、ネットワークへの入力パ
ターン及び対応する出力パターンの組み合わせが定義さ
れている。なお、週番号は、「１年のうちの第Ｘ週」、
「Ｘ月第Ｘ週」のいずれの表現でもよい。また週番号に
代えて、「Ｘ年Ｘ月Ｘ日」というカレンダーデータをそ
のまま用いてもよい。
【００１６】予測エンジン２は、後にその手順を示すよ
うに、予測モデルをどのように展開して需要を予測する
かの仕組みを提供する（図３乃至図７参照）。
【００１７】ＧＵＩ３はＥＸＣＥＬ（米マイクロソフト
社製の表計算ソフトウェア）と（Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓ
ｉｃ（ＶＢ：米マイクロソフト社製のプログラミング・
ツール）とにより作成されており、ＶＢによってウィン
ドウに、表、グラフなどを作成するためのさまざまな部
品を並べ、それらの属性を指定し、マウスがクリックさ
れるといったようなイベントに対する処理を記述すると
いうプログラミングができる。
【００１８】ＧＵＩ３は、ウィンドウに表示した表、グ
ラフに対するマウスの操作によって予測値を計画値に変
更するといったような、予測モデルを利用して得られた
需要予測から生産又は流通計画を立案するまでの作業を
支援するインタフェースをユーザに提供する。このよう
なユーザ・インタフェースとして、ＧＵＩ１３は、例え
ば、過去のデータとの比較機能、予測値と実績値との誤
差を％、グラフなどで表示することによる予測精度の監
視機能などの販売実績の変動傾向の分析に関する機能を
提供する。ユーザはこのデータを参照し、マウスなどの
操作により将来の需要予測に修正を加えることが可能で
ある。
【００１９】以上のような需要予測システムにおける、
週毎の需要予測の手順を、図２に示すテーブルの具体
例、及び図３のフローチャートに基づいて、また週毎の
予測に先立って行う学習の手順を図４乃至図６のフロー
チャートに基づいて説明する。なお、本例では予測モデ
ルとして、パターンＡ、Ｂ、Ｃの３つのモデルを用意し
た場合について説明する。また、本例では週単位で予測
を行う場合を例に説明するが、予測を行う頻度は週単位
に限らず、日単位、月単位であってもよい。また学習の
頻度も週単位に限るものではない。
【００２０】手順の説明に先立って、需要予測システム
で使用する各ファイルの内容を以下に説明する。製品マ
スタは、製品コード・市場投入日・販売中止日・在庫量
とともに、例えば、ＰＯＳシステム（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ
Ｓａｌｅｓ ｓｙｓｔｅｍ：販売時点情報管理システ
ム）のように、小売店の店頭でＰＯＳターミナルのＯＣ
Ｒ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅ
ｒ）で読み取られ、転送されてきた製品コード、メーカ
ー・コード、プライス・コードなどを、例えば週単位で
集計した製品別の１３ヶ月分の販売実績などを格納して
いる。
【００２１】予測結果ファイルは、週ごとに需要予測が
行われる都度、パターンＡ〜Ｃのネットワークによりそ
れぞれ生成される１８週分の各週の予測値をパターン別
に格納する。最終予測結果パターンファイルは、後に図
２のテーブルにより詳述するように、過去１８週分の予
測結果と実測値との比較結果を基に選択された、将来１
８週分の各週の利用パターンとそのパターンによる予測
値とを格納するファイルである。予測の際に最終予測結
果パターンファイルが新規作成される都度、１８週前の
最終予測結果パターンファイルが削除される。今回の最
終予測結果パターンファイルは、前回最終予測結果パタ
ーンファイルとして保存される。最終予測結果ファイル
は、選択された今回利用パターンによる最終的な各週の
予測値だけを格納している。この予測値がＧＵＩ３を利
用してユーザに提示される。
【００２２】月予測用ファイルは、週予測による需要予
測を１ヶ月相当分集積した値をその月の需要予測として
格納する。ネットワーク構造ファイルは、パターンＡ〜
Ｃのネットワークに学習させる都度、ネットワーク構造
をパターン別に格納している。学習によってはネットワ
ーク構造が変更されることもある。ネットワークパター
ンファイルは、パターンＡ〜Ｃの各ネットワークの学習
に使用した入出力データの組み合わせのパターンを格納
している。
【００２３】学習状況管理ファイルは、例えば、学習し
た日の日付・学習開始時刻・学習終了時刻・学習回数・
登録パターン数・収束パターン数・平均誤差・最大誤差
・最大誤差パターン名などのネットワークの学習状況を
ネットワーク別に格納している。実績集計ファイルは、
ネットワークの学習時に作成されるファイルであって、
製品マスタから予測モデルの必要に応じて獲得した、各
製品の販売実績を格納するファイルである。
【００２４】まず、図３に示す週単位の予測について説
明する。需要予測システムの動作環境の変数を取得し
（Ｓ１）、需要予測に使用するファイル（今回最終予測
結果パターンファイル・最終予測結果ファイル・予測結
果ファイル・月予測用ファイル）の各ファイル名をセッ
トして（Ｓ２）、各ファイルをオープンする（Ｓ３）。
製品マスタから需要予測の対象とする製品の製品コード
・市場投入日・販売中止日を読み込む（Ｓ４）。読み込
んだデータのうちの販売中止日をチェックし（Ｓ５）、
販売中止日が今週に含まれている場合はその製品を予測
対象外とする。
【００２５】利用パターンの選択に用いる過去の１８週
分と、需要を予測する将来の１８週分の週番号を取得し
（Ｓ６）、販売実績データが存在しない場合は予測対象
外とする（Ｓ７）。予測結果ファイル（今週分）をオー
プンして予測結果ワークテーブルの領域をメモリ上に確
保し（Ｓ８）、パターンＡのネットワーク構造ファイ
ル、ネットワークパターンファイルの各ファイル名をセ
ットする（Ｓ９）。ネットワークパターンファイルから
ネットワークへ入力する入力配列のパターンを取得し
（Ｓ１０）、パターンＡによる予測処理を行う（Ｓ１
１）。以上のステップＳ９〜Ｓ１１をパターンＢとパタ
ーンＣとに対して同様に繰り返し（Ｓ１２）、今週から
先の１８週分の最終予測結果と今回利用パターンとを求
め、今週分のパターン別の予測結果を得る（図２(a)
）。
【００２６】次に、最終予測結果パターンを得るための
処理を以下の手順で行う（Ｓ１３）。過去１８週分の予
測結果ファイルを順に読み込み、各週に行った需要予測
により得られた１８週分の各パターンの予測値と、各週
の実績値とを比較し、実績値に最も近い予測値を出力し
たパターンを抽出して比較区分のパターンとする（図２
(b) ）。
【００２７】１８週分の予測値と実績値との比較の結
果、比較区分として抽出された、各週の需要予測におけ
るパターンの出現回数を、今回利用テーブル（図２(c)
）の各週の欄に集計し、過去の第１〜１８週の予測に
おいて出現回数が最多のパターンを、今週の第１〜１８
週の利用パターン（今回利用パターン）とする。
【００２８】以上のようにして選択された今回利用パタ
ーンが予測した第１〜１４週の予測値を予測結果ワーク
テーブル（図２(a) ）から抽出し、最終予測結果ファイ
ルに書き込む（Ｓ１４）。最終予測結果パターンファイ
ルに第１〜１４週の最終予測結果と今回利用パターンと
を書き込む（Ｓ１５）。
【００２９】次の製品の製品コード・市場投入日・販売
中止日を読み込む（Ｓ１６）。読み込んだデータのうち
の販売中止日をチェックし（Ｓ１７）、販売中止日が今
週に含まれている場合はその製品を予測対象外とする。
【００３０】需要予測の対象である全製品のデータの需
要予測が終了するまで、製品マスタからデータを読み込
み、以上のステップＳ７〜Ｓ１７を繰り返して各製品の
需要を予測し（Ｓ１８）、全製品のデータの需要予測が
終わると、予測結果ファイルの１８週前の予測データを
削除して各ファイルをクローズする（Ｓ１９）。
【００３１】以上のようにして求められた最終予測結果
は、例えば表形式でディスプレイに表示され、ユーザは
ニューラルネットワークを意識することなく高精度の予
測値を得ることができる。また、予測結果とともに、過
去の予測値、実績値、予測精度などが表示されると、ユ
ーザはこれらのデータを判断材料として、または天候、
行事などの条件を加味して、予測結果を、例えばマウス
の操作により修正し、生産計画又は流通計画を容易に策
定することができる。
【００３２】次に、ネットワークの学習処理を図４乃至
図６のフローチャートを基に説明する。学習は、予測値
が実績値から大幅にかい離して誤差が拡大することを回
避する目的で行う。需要予測システムの動作環境の変数
を取得し（Ｓ３１）、学習に必要な各ファイルのファイ
ル名（パターンＡ、Ｂ、Ｃそれぞれの学習状況管理ファ
イル）をセットし（Ｓ３２）、製品マスタから各製品の
１３ヶ月分の販売実績データを読み出して実績集計ファ
イルを作成する（Ｓ３３）。
【００３３】前回の学習に要した処理時間をディスプレ
イに表示し、学習を開始するか否かの選択をユーザに促
す（Ｓ３４）。学習の実行開始が選択されなかった場合
は処理を終了する。学習の実行が選択されると、開始時
刻を表示し（Ｓ３５）、システム側で予め設定されてい
る、実行すべき学習の回数を取得し（Ｓ３６）、ファイ
ル名をセットした各ファイルをオープンする（Ｓ３
７）。
【００３４】製品マスタから、学習対象の製品の製品コ
ード・販売中止日・市場投入日のデータを読み込み（Ｓ
３８）、販売中止日をチェックし（Ｓ３９）、販売中止
日が今日の日付である場合は学習対象外とする。学習状
況管理ファイルから読み出した学習状況（学習日の日付
・学習開始時刻・学習終了時刻・学習回数・登録パター
ン数・収束パターン数・平均誤差・最大誤差・最大誤差
パターン名）のデータを表示する（Ｓ４０）。販売実績
データが存在しない場合は学習対象外とするなど、学習
対象外か否かをチェックする（Ｓ４１）。パターンＡ、
Ｂ、Ｃのそれぞれに対して週学習開始処理を行う（Ｓ４
２）。
【００３５】各パターンでの週学習処理の手順は図６に
示すように、学習開始時刻を取得し（Ｓ４２１１）、各
パターンでの週学習処理に必要な各ファイル（パターン
Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれのネットワーク構造ファイル・ネッ
トワークパターンファイル）のファイル名をセットする
（Ｓ４２１２）。ネットワーク構造ファイルからネット
ワークの構造データを読み出してネットワークを構築し
（Ｓ４２１３）、ネットワークパターンファイルから読
み出したネットワークパターンを登録する（Ｓ４２１
４）。
【００３６】次に、本例では１３ヶ月分の販売実績デー
タによる学習を、システムに定められている所定回数だ
け行う（Ｓ４２１５）。学習の結果得られたネットワー
ク構造を格納してネットワーク構造ファイルを保存する
（Ｓ４２１６）。学習に使用したデータの組み合わせパ
ターンを格納してネットワークパターンファイルを保存
する（Ｓ４２１７）。学習状況管理データを作成し（Ｓ
４２１８）、学習状況管理ファイルに格納してファイル
を保存し、ネットワークを終了する（Ｓ４２１９）。同
様の学習処理を全パターンに対して行う（Ｓ４２１〜Ｓ
４２３）。
【００３７】次の製品の製品コード・市場投入日・販売
中止日のデータを読み込む（Ｓ４３）。販売中止日をチ
ェックし（Ｓ４４）、販売中止日が今日の日付である場
合は予測対象外とする。学習状況管理ファイルから読み
出した学習状況のデータを表示する（Ｓ４５）。製品マ
スタから、学習の対象である全製品のデータを読み終わ
るまで、以上のステップＳ４１〜Ｓ４５を繰り返して学
習し（Ｓ４６）、全製品のデータを読み終わると、学習
により構築されたパターンＡ、Ｂ、Ｃのネットワークの
構造データをそれぞれのネットワーク構造ファイルに、
また学習に使用したデータの組み合わせパターンをネッ
トワークパターンファイルに格納し、今回の学習状況の
データをそれぞれのパターンの学習状況管理ファイルに
格納して各ファイルをクローズする（Ｓ４７）。
【００３８】なお、本例では週単位の予測結果を月単位
の予測に反映する場合について説明したが、日単位の予
測結果を、週予測、月予測に反映しても、また月単位の
予測結果を年単位の予測に反映してもよい。また、週単
位の予測と月単位の予測とをそれぞれ単独で行い、週単
位の予測結果を拡大した月単位の予測と、単独で行った
月単位の予測との比較、予測結果の修正に利用すること
も可能である。
【００３９】
【発明の効果】以上のように、本発明の需要予測方法、
需要予測システム及び需要予測のコンピュータプログラ
ムが記録されている記録媒体は、ニューラルネットワー
クのモデルを、例えば直近の数ヶ月分のデータから需要
を予測するモデル、前年の同時期のデータから需要を予
測するモデル、直近のデータと前年の同時期のデータと
の両方から需要を予測するモデルなど複数記憶しておく
ので、製品が多品種にわたる場合でも、その販売実績の
変動傾向の把握に最適なモデルによってその販売実績の
変動傾向に応じた需要を高精度で安定して予測するとい
う優れた効果を奏する。
【００４０】また、本発明の需要予測方法、需要予測シ
ステム及び需要予測のコンピュータプログラムが記録さ
れている記録媒体は、販売実績をニューラルネットワー
クのモデルに入力して例えば週単位のような短い周期で
学習させ、販売実績の変動傾向に応じた需要を予測させ
ることにより、ユーザが保守を行わなくても高い予測精
度が安定して得られるという優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る需要予測システムの機能ブロック
図である。
【図２】需要予測の過程を示す概念図である。
【図３】週予測処理のフローチャートである。
【図４】週学習処理のフローチャート（その１）であ
る。
【図５】週学習処理のフローチャート（その２）であ
る。
【図６】週学習処理のフローチャート（その３）であ
る。
【符号の説明】
１ 予測モデル ２ 予測エンジン ３ ＧＵＩ

Claims (14)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 製品の販売実績に基づいて該製品の需要
    を予測する需要予測方法において、ニューラルネットワ
    ークの複数のモデルを記憶しておき、販売実績を獲得
    し、第１の時期の販売実績を処理要素として前記複数の
    モデルのニューラルネットワークにそれぞれ入力し、第
    １の時期以後の第２の時期の販売実績に可及的に近いデ
    ータを出力するようにそれぞれのニューラルネットワー
    クに学習させ、学習済みのニューラルネットワークのう
    ち、第２の時期の需要予測値として出力したデータが第
    ２の時期の販売実績に最も近いニューラルネットワーク
    のモデルを選択し、学習済みの該モデルのニューラルネ
    ットワークに最新の販売実績を入力して需要を予測する
    ことを特徴とする需要予測方法。
  2. 【請求項２】 前記モデルは、前記時期のカレンダー上
    の位置を示す位置データを処理要素として組み込んだモ
    デルであり、前記位置データを販売実績とともにニュー
    ラルネットワークに入力する請求項１記載の需要予測方
    法。
  3. 【請求項３】 前記ニューラルネットワークの学習に使
    用する販売実績を、学習時点から遡った１３ヶ月分獲得
    する請求項１又は２のいずれかに記載の需要予測方法。
  4. 【請求項４】 ニューラルネットワークにより予測した
    第１の期間単位の需要を、第１の期間単位の集合からな
    る第２の期間単位の需要予測に反映する請求項１乃至３
    に記載の需要予測方法。
  5. 【請求項５】 請求項１乃至４のいずれかの需要予測方
    法を用いてなる需要予測システム。
  6. 【請求項６】 販売実績と需要予測結果との誤差を出力
    する手段を備えた請求項５記載の需要予測システム。
  7. 【請求項７】 ニューラルネットワークの複数のモデル
    と、販売実績を獲得するステップ、第１の時期の販売実
    績を前記複数のモデルのニューラルネットワークにそれ
    ぞれ入力し、第１の時期以後の第２の時期の販売実績に
    可及的に近いデータを出力するようにそれぞれのニュー
    ラルネットワークに学習させるステップ、学習済みのニ
    ューラルネットワークのうち、第２の時期の需要予測値
    として出力したデータが第２の時期の販売実績に最も近
    いニューラルネットワークのモデルを選択するステッ
    プ、及び学習済みの該モデルのニューラルネットワーク
    に最新の販売実績を入力して需要を予測するステップを
    含むコンピュータプログラムとが記録されていることを
    特徴とする記録媒体。
  8. 【請求項８】 前記モデルは、前記時期のカレンダー上
    の位置を示す位置データを処理要素として組み込んだモ
    デルであり、前記位置データを販売実績とともにニュー
    ラルネットワークに入力するステップをさらに含む請求
    項７記載の記録媒体。
  9. 【請求項９】 販売実績を獲得するステップは、学習時
    点から遡った１３ヶ月分獲得するステップである請求項
    ８記載の記録媒体。
  10. 【請求項１０】 ニューラルネットワークにより予測し
    た第１の期間単位の需要を、第１の期間単位の集合から
    なる第２の期間単位の需要予測に反映するステップをさ
    らに含む請求項７乃至９のいずれかに記載の記録媒体。
  11. 【請求項１１】 製品の販売実績に基づいて該製品の需
    要を予測する需要予測システムに用いるコンピュータ
    に、ニューラルネットワークの複数のモデルを記憶させ
    る手段と、販売実績を獲得させる手段と、第１の時期の
    販売実績を前記複数のモデルのニューラルネットワーク
    にそれぞれ入力させ、第１の時期以後の第２の時期の販
    売実績に可及的に近いデータを出力するようにそれぞれ
    のニューラルネットワークに学習させる手段と、学習済
    みのニューラルネットワークのうち、第２の時期の需要
    予測値として出力したデータが第２の時期の販売実績に
    最も近いニューラルネットワークのモデルを選択させる
    手段と、学習済みの該モデルのニューラルネットワーク
    に最新の販売実績を入力させて需要を予測させる手段と
    を含むことを特徴とする記録媒体。
  12. 【請求項１２】 前記モデルは、前記時期のカレンダー
    上の位置を示す位置データを処理要素として組み込んだ
    モデルであり、前記位置データを販売実績とともにニュ
    ーラルネットワークに入力させる手段をさらに含む請求
    項１１記載の記録媒体。
  13. 【請求項１３】 販売実績を獲得させる前記手段は、学
    習時点から遡った１３ヶ月分を獲得させる手段である請
    求項１１又は１２のいずれかに記載の記録媒体。
  14. 【請求項１４】 ニューラルネットワークにより予測さ
    れた第１の期間単位の需要を、第１の期間単位の集合か
    らなる第２の期間単位の需要予測に反映させる手段をさ
    らに含む請求項１１乃至１３のいずれかに記載の記録媒
    体。
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