JP6369450B2 - Information processing apparatus, control method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、商品等の需要予測を行う技術に関するものであり、特にイベント効果を考慮した需要予測の技術に関する。 The present invention relates to a technology for predicting demand for products and the like, and more particularly to a technology for demand prediction in consideration of event effects.
商品等の需要予測を行う際に、より精度の高い予測を行うためにはイベントによる影響を考慮する必要があり、例えば、現在、発生し得ると認識しているイベントによって、需要がどのように変動するかを予測する。 When forecasting demand for products, etc., it is necessary to consider the effects of events in order to make more accurate forecasts. For example, how demand is affected by events that are currently recognized as occurring. Predict how it will fluctuate.
このような予測を行うには、過去の類似のイベントが発生したときの需要実績を用いることで予測を行う手法があげられるが、その一例として、発生し得ると認識しているイベントに係る、指定したキーワードに合致する過去の記事を検索し、その記事が報道された日をイベントが発生した日として、その前後の日の商品の値動きを提示する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。 In order to make such a prediction, there is a method of making a prediction by using a demand record when a similar event in the past has occurred, but as an example, it relates to an event that is recognized as being likely to occur, A technology is disclosed that searches for past articles that match a specified keyword and presents the price movements of the products on the days before and after the date when the article was reported as the day when the event occurred (for example, patent literature) 1).
しかしながら、需要予測の精度を維持するためには、継続的なイベント効果データの拡充が必要である。 However, in order to maintain the accuracy of demand prediction, it is necessary to continuously expand event effect data.
イベント情報の入手方法は様々あるが、特に、他社のイベント情報の入手にインターネット上のＷｅｂページを利用することは、低コストかつ広域な情報を得られるため広く用いられる。 There are various methods for obtaining event information. In particular, using Web pages on the Internet for obtaining event information of other companies is widely used because low-cost and wide-area information can be obtained.
また、近年のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）の広まりにより、ＳＮＳも有用な情報源として活用されている。 Also, due to the recent spread of SNS (Social Network Service), SNS is also utilized as a useful information source.
しかしながら、これらの情報源は非常に膨大であり、整理されているものでもないため、必要な情報が入手できるまで辛抱強く探索を継続しなければならない。 However, since these information sources are very vast and not organized, the search must be patiently continued until the necessary information is available.
また、イベント情報を発見できたとしても、イベントが需要に与える影響量の推定を行う必要があるなど手作業で行うには多くの手間を要する。 Even if event information can be found, it takes a lot of work to perform manually, for example, it is necessary to estimate the amount of influence an event has on demand.
本発明は、このような現状を鑑み案出されたものであり、ユーザが商品等の需要に与えるイベントの影響を容易に把握できる仕組みを提供するものである。 The present invention has been devised in view of such a current situation, and provides a mechanism by which a user can easily grasp the influence of an event on the demand for goods and the like.
上記課題を解決するための第１の発明は、製品の需要量に影響を与えるイベントを把握するための情報処理装置であって、データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする。 A first invention for solving the above-described problem is an information processing apparatus for grasping an event that affects a demand amount of a product, and extracts event information related to the product event from a data source Means, acquisition means for acquiring sales result information indicating information related to the sales results of the product, prediction means for predicting the demand amount of the product using a predetermined condition, and sales results acquired by the acquisition means Information related to the event extracted by the event information extraction means estimated to affect the demand of the product based on the information and the demand amount predicted by the prediction means is different from the event Display means for displaying that there is an influence of the event .
上記課題を解決するための第２の発明は、クライアント端末と情報処理装置とがネットワークを介して接続された情報処理システムであって、前記クライアント端末は、イベントの候補を要求する要求手段と、前記情報処理装置の送信手段によって送信されたイベントを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、を備え、前記情報処理装置は、データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に与える前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントを特定する特定手段と、前記要求手段によってイベントの候補が要求されると、前記特定手段によって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信手段と、を備えたことを特徴とする。 A second invention for solving the above problem is an information processing system in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network, the client terminal requesting a candidate for an event; Receiving means for receiving an event transmitted by the transmitting means of the information processing apparatus; information relating to the event received by the receiving means; and display means for displaying that there is an influence from another event different from the event ; The information processing apparatus comprises: event information extraction means for extracting event information related to product events from a data source; acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to sales results of the product; and predetermined conditions Prediction means for predicting the amount of demand for the product using the sales results information acquired by the acquisition means, Based on the demand amount predicted by the prediction means, a specifying means for specifying an event extracted by the event information extraction means given to the demand for the product, and when an event candidate is requested by the request means, Transmitting means for transmitting the event specified by the specifying means to the client terminal.
上記課題を解決するための第３の発明は、製品の需要量に影響を与えるイベントを把握するための情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置は、データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出ステップと、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得ステップと、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測ステップと、前記取得ステップで取得された販売実績情報と前記予測ステップで予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出ステップによって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示ステップと、を実行することを特徴とする。 A third invention for solving the above-described problem is a method of controlling an information processing apparatus for grasping an event that affects a demand amount of a product, wherein the information processing apparatus receives an event of the product from a data source. An event information extraction step for extracting event information about, an acquisition step for acquiring sales performance information indicating information on the sales performance of the product, a prediction step of predicting a demand amount of the product using a predetermined condition, based on the predicted demand in the prediction step and acquired sales information in the acquiring step, according to the events that are extracted by said event information extracting step can affect the demand it is estimated in the product information, a display step of displaying that it is affected by different other events with the event, to the execution And butterflies.
上記課題を解決するための第４の発明は、製品の需要量に影響を与えるイベントを把握するための情報処理装置で読取実行可能なプログラムあって、前記情報処理装置を、データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、して機能させるためのプログラム。 A fourth invention for solving the above-described problem is a program that can be read and executed by an information processing apparatus for grasping an event that affects the demand amount of a product, and the information processing apparatus is connected to the product from a data source. Event information extraction means for extracting event information related to the event, acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product, and prediction means for predicting the demand amount of the product using a predetermined condition And an event extracted by the event information extraction means estimated to influence the demand of the product based on the sales performance information acquired by the acquisition means and the demand amount predicted by the prediction means such information and, display means and, to a program for causing the function of displaying that it is affected by different other events with the event
上記課題を解決するための第５の発明は、クライアント端末と情報処理装置とがネットワークを介して接続された情報処理システムの制御方法であって、前記クライアント端末は、イベントの候補を要求する要求ステップと、前記情報処理装置の送信ステップによって送信されたイベントを受信する受信ステップと、前記受信ステップによって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示ステップと、を実行し、前記情報処理装置は、データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出ステップと、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得ステップと、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測ステップと、前記取得ステップで取得された販売実績情報と前記予測ステップで予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に与える前記イベント情報抽出ステップによって抽出されるイベントを特定する特定ステップと、前記要求ステップによってイベントの候補が要求されると、前記特定ステップによって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信ステップと、
を実行することを特徴とする。
A fifth invention for solving the above-described problem is a method for controlling an information processing system in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network, wherein the client terminal requests a request for an event candidate. A step, a receiving step for receiving the event transmitted by the transmitting step of the information processing apparatus, information on the event received by the receiving step, and an indication that there is an influence from another event different from the event And a display step, wherein the information processing apparatus extracts event information related to product events from a data source, and acquires acquisition results information indicating information related to the sales results of the products. A prediction step for predicting the demand amount of the product using a predetermined condition. And a specifying step for identifying the event extracted by the event information extracting step given to the demand of the product based on the sales performance information acquired in the acquiring step and the demand amount predicted in the predicting step; When an event candidate is requested by the requesting step, a transmitting step of transmitting the event identified by the identifying step to the client terminal;
It is characterized by performing.
上記課題を解決するための第６の発明は、クライアント端末と情報処理装置とがネットワークを介して接続された情報処理システムにおいて、前記クライアント端末を、イベントの候補を要求する要求手段と、前記情報処理装置の送信手段によって送信されたイベントを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、して機能させ、前記情報処理装置を、データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、前記取得手段で取得された販売実績情報と当該予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に与える前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントを特定する特定手段と、前記要求手段によってイベントの候補が要求されると、前記特定手段によって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信手段と、して機能させるためのプログラム。 According to a sixth aspect of the present invention for solving the above-described problem, in an information processing system in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network, the client terminal requests a request for an event candidate, and the information Receiving means for receiving the event transmitted by the transmitting means of the processing device; information relating to the event received by the receiving means; and display means for displaying that there is an influence from another event different from the event ; Event information extracting means for extracting event information related to product events from a data source, acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to sales results of the product, and predetermined conditions. Predicting means for predicting the demand amount of the product by using the product, and sales results acquired by the acquiring means Based on the information and the demand amount predicted by the prediction means, a specifying means for specifying an event extracted by the event information extraction means given to the demand for the product, and a candidate for the event are requested by the request means And a program for functioning as transmission means for transmitting the event identified by the identification means to the client terminal.
本発明によれば、ユーザが商品等の需要に与えるイベントの影響を容易に把握できる、という効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that it is possible to easily grasp the influence of an event on a demand for a product or the like by a user.
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本発明の情報処理システムである未知イベント推定システムの構成の一例を示すシステム構成図であり、未知イベント推定システムを構成する情報処理装置１００は、イベント候補収集部１０１と、未知イベント抽出部１０２と、イベント候補推薦部１０３と、既知イベント登録部１０４と、需要予測部１０５と、予測結果データ記憶部１０６と、販売実績データ記憶部１０７と、イベント効果データ記憶部１０８と、既知イベントデータ記憶部１０９と、イベント候補データ記憶部１１０と、未知イベントデータ記憶部１１１と、インタフェース提供部１１２と、を含んで構成される。
以下、本実施形態における未知イベント推定システムの全体の流れを説明する。
FIG. 1 is a system configuration diagram showing an example of the configuration of an unknown event estimation system that is an information processing system of the present invention. An
The overall flow of the unknown event estimation system in this embodiment will be described below.
イベント候補収集部１０１は候補データソース１１４からデータを収集し、収集したデータからイベント情報の抽出を行い、イベント候補データ記憶部１１０に当該イベント情報をイベント候補データとして格納する。候補データソース１１４は、社内や社外のＷｅｂ上の文書、ＳＮＳ等から取得できるデータ等を示しており、さまざまなデータが本システムでは利用可能である。
The event
イベント候補データ記憶部１１０は、図１１の下段に示されるデータの項目を備えており、共通データ項目として、イベント名称、イベントタイプ、イベント対象となる製品を示す対象製品、イベントの開始を示す期間（開始）、イベントの終了を示す期間（終了）、データソースタイトル、及びデータソース本文を備えており、さらに、イベントタイプ毎に異なるイベントデータ項目を備えている。
The event candidate
イベントデータ項目は、例えば、イベントタイプがキャッシュバックである場合には、キャッシュバックされる金額などが適用され、イベントタイプの定義を行うたびに、イベントデータ項目の定義を行う。また、異なるイベントタイプであっても、同じイベントデータ項目を用いても構わない。 For example, when the event type is cash back, the event data item is defined as an event data item each time the event type is defined. Moreover, even if they are different event types, the same event data item may be used.
次に、未知イベント抽出部１０２は予測結果データ記憶部１０６（図１４）と、販売実績データ記憶部１０７（図１５）と、イベント効果データ記憶部１０８（図１６）と、に記憶されたデータを利用して、未知イベントの抽出を行い、未知イベントデータ記憶部１１１（図１７）に格納する。
Next, the unknown
需要予測部１０５は販売実績データ記憶部１０７（図１５）と、イベント効果データ記憶部１０８（図１６）と、に記憶されたデータを利用して、需要予測を行い、予測結果データ記憶部１０６（図１４）に格納する。
The
ここでは、販売実績データ記憶部１０７（図１５）に記憶された販売実績データ（後述）からイベント効果による実績を除外した補正販売実績を作成し、補正販売実績の時系列変化を用いた回帰分析等で需要予測を行う。 Here, a corrected sales result is created by excluding the result of the event effect from the sales result data (described later) stored in the sales result data storage unit 107 (FIG. 15), and a regression analysis using the time series change of the corrected sales result The demand forecast is made by
この補正販売実績を作成する基本的な処理としては、イベント効果データ記憶部１０８に記憶されたイベント効果データのうち共通データ項目の対象製品、期間（開始）、期間（終了）、及びイベント影響量を用いて、該当製品の販売実績から該当する期間のイベント影響量を減ずる（イベント影響量が負の場合は、その絶対値を加算することと同等となる）。
As basic processing for creating this corrected sales record, the target product, period (start), period (end), and event influence amount of the common data items among the event effect data stored in the event effect
その他の方法として、共通データ項目のイベントの種類（イベント名称）やイベントタイプの項目から規則性などが認められる場合には、これらを考慮して補正販売実績を作成しても良い。 As another method, when regularity or the like is recognized from the event type (event name) or the event type item of the common data item, the corrected sales performance may be created in consideration of these.
この場合、例えば、製品Ｄについては、イベントの種類が運動会シーズンであり、このイベントにおいて、期間（開始）が２０１２年１０月１日、期間（終了）が２０１２年１０月３１日の期間であれば、イベント影響量は９％であり、期間（開始）が２０１３年１０月１日、期間（終了）が２０１３年１０月３１日の期間であれば、イベント影響量は８％であることから、２０１４年について言えば、イベント影響量を７％として予測を行い、この予測したイベント影響量を用いて補正販売実績を作成しても良い。尚、予測については、回帰分析などを用いて求めても良い。 In this case, for example, for the product D, the event type is the athletic meet season, and in this event, the period (start) is October 1, 2012, and the period (end) is October 31, 2012. For example, if the event influence amount is 9% and the period (start) is October 1, 2013 and the period (end) is October 31, 2013, the event influence amount is 8%. As for 2014, it may be predicted that the event influence amount is 7%, and the corrected sales performance may be created using the predicted event influence amount. The prediction may be obtained using regression analysis or the like.
予測結果データ記憶部１０６は、図１４に示すデータ項目を備えており、製品名、需要の予測結果の集計対象期間、該期間において需要が予測される売上金額を示す予測結果（金額）の項目を含んで備えており、予測結果データとして記憶する。
The prediction result
販売実績データ記憶部１０７は、図１５に示されるデータ項目を備えており、製品名、販売実績の集計対象期間、製品の販売実績としての金額を示す販売実績（金額）を含んで備えており、販売実績データとして記憶する。
The sales result
なお、予測結果データ記憶部１０６及び販売実績データ記憶部１０７で備える集計対象期間の集計単位（週次、日次等）は、同間隔でなければならない。ただし、集計単位はシステムの利用者がその目的に応じて自由に設定してもよい。
The aggregation units (weekly, daily, etc.) of the aggregation target period provided in the prediction result
イベント効果データ記憶部１０８は、図１６に示されるデータ項目を備えており、共通データ項目として、イベント名称、イベントタイプ、期間（開始）、期間（終了）、対象製品、イベント影響量を備えており、さらに、イベントタイプ毎に異なるイベントデータ項目を含んで備えており、イベント効果データとして記憶する。
The event effect
イベントデータ項目は、前述と同様に、例えば、イベントタイプがキャッシュバックである場合には、キャッシュバックされる金額などが適用され、イベントタイプの定義を行うたびに、イベントデータ項目の定義を行う。また、異なるイベントタイプであっても、同じイベントデータ項目を用いても構わない。 Similarly to the above, for the event data item, for example, when the event type is cash back, an amount of cash back is applied, and the event data item is defined every time the event type is defined. Moreover, even if they are different event types, the same event data item may be used.
イベント効果データは事前に用意されるものであり、過去のイベントの開催実績によってデータ項目を設定しておく。イベント効果予測の精度を高める目的で、このイベント効果データを、既知イベントデータを用いて更新してもよい。 The event effect data is prepared in advance, and data items are set according to past event holding results. For the purpose of improving the accuracy of event effect prediction, this event effect data may be updated using known event data.
未知イベントデータ記憶部１１１は、図１７に示されるデータ項目を備えており、製品名、該イベントがどの期間の販売実績に影響を与えたのかを示す期間、イベント影響量を含んで備えており、未知イベントデータとして記憶する。
The unknown event
ここで、イベント影響量とは、該イベントがどれくらい販売実績に影響を与えたのかを示す量である。 Here, the event influence amount is an amount indicating how much the event has affected the sales performance.
イベント影響量が正の値であれば、該イベントが販売実績に好影響を与えたということであり、該製品に対する販促活動等がこれにあたり、イベント影響量が負の値であれば、該イベントが販売実績に悪影響を与えたということであり、該製品と競合する製品に対する販促活動等がこれにあたる。 If the event influence amount is a positive value, it means that the event has had a positive effect on the sales performance. If the event influence amount is a negative value, this means that the event has a positive impact on sales performance. Had a negative impact on sales performance, such as sales promotion activities for products competing with the product.
インタフェース提供部１１２はクライアント端末１１３から、未知イベントの表示要求を受信すると、未知イベントデータ記憶部１１１に格納されている未知イベントデータに基づいて、イベント選択画面（図８）をクライアント端末１１３に表示する。
Upon receiving an unknown event display request from the
図８の上段はイベント選択画面３００を示すものであり、ユーザは該画面を用いて未知イベントの探索と選択を行う。該画面には表示項目として、イベント影響量グラフ３０１、未知イベント一覧３０３、イベント影響量構成３０４が設けられている。
The upper part of FIG. 8 shows an
イベント影響量グラフ３０１には販売実績、需要の予測結果、イベント影響量、未知イベントの存在する期間には未知イベントアイコン３０２が表示される。ユーザはイベント影響量グラフ３０１を用いることで、各期間でのイベント影響量を容易に把握することができ、イベント影響量グラフ３０１の期間から該当する期間を、未知イベントアイコン３０２から未知イベントを選択することができる。
In the event
未知イベント一覧３０３には、表示されている製品に対する未知イベントの期間とイベント影響量が列挙される。ユーザは未知イベント一覧３０３から、該製品に対する未知イベントを把握することができ、未知イベント一覧３０３から特定の未知イベントを選択することができる。
The
イベント影響量構成３０４には、イベント影響量グラフ３０１において選択されている期間、もしくは未知イベント一覧３０３において選択されている未知イベントの期間におけるイベント影響量の構成（未知イベントと既知イベントの割合、影響を与えている既知イベントの一覧等）が表示される。尚、期間が選択されていない場合には何も表示されない。
The event
尚、イベント影響量が負の値を有する場合においては、図８の下段に示すイベント影響量構成３０４のように、ユーザが識別可能なように、負のイベント影響量（図では、未知イベントを示す）を表示する構成を備えている。
When the event influence amount has a negative value, as shown in the event
イベント登録ボタン３０５は、未知イベントアイコン３０２の選択によって、未知イベントが選択されている場合に有効化され、ユーザがイベント登録ボタン３０５を押下すると、選択されている未知イベントを含むイベント候補の推薦要求がイベント候補推薦部１０３に送信される。
The
イベント候補推薦部１０３は指定された未知イベントを含むイベント候補の推薦要求を受信すると、既知イベントデータ記憶部１０９と、イベント候補データ記憶部１１０とに格納されるデータと、該イベント候補の推薦要求に含まれる未知イベントデータから、尤もらしいイベント候補をインタフェース提供部１１２に送信し、イベント登録画面（図９）をクライアント端末１１３に表示する。
When the event
図９の上段はイベント登録画面４００を示すものであり、ユーザは該画面を用いて未知イベントに対するイベントを登録する。該画面には表示項目として、イベント候補一覧４０１と、イベント影響量構成４０２と、未知イベントの構成４０３が設けられている。
The upper part of FIG. 9 shows an
イベント候補一覧４０１にはイベント候補推薦部１０３で抽出されたイベント候補の一覧が表示される。
In the
ユーザはイベント候補一覧４０１の中から未知イベントに該当すると思われるイベントを選択し、追加ボタン４０４を押下することで該イベント候補を未知イベントの構成４０３に追加することができる。
The user can select an event that seems to correspond to an unknown event from the
イベント影響量構成４０２はイベント選択画面３００のイベント影響量構成３０４と同様のものであり、選択されている未知イベントの期間におけるイベント影響量の構成が表示される。
The event
尚、イベント選択画面３００のイベント影響量構成３０４と同様に、イベント影響量が負の値を有する場合においては、図９の下段に示すイベント影響量構成４０２のように、ユーザが識別可能なように、負のイベント影響量（図では、イベントＣを示す）を表示する構成を備えている。
Similar to the event
未知イベントの構成４０３には、前述したように、イベント候補一覧４０１からユーザが追加したイベントが表示される。
In the
この追加したイベントについても、イベント影響量が負の値を有する場合においては、影響量の項目に負の値が表示される。 Also for this added event, when the event influence amount has a negative value, a negative value is displayed in the item of the influence amount.
ユーザは未知イベントの構成４０３に表示されているイベントを選択し、削除ボタン４０５を押下することで該イベントを未知イベントの構成４０３から削除することができる。
The user can delete an event from the
未知イベントの構成に表示されている編集リンク４０７または新規イベント定義ボタン４０６を押下することで、イベント作成・編集画面（図１０）が表示される。
By pressing an
図１０はイベント作成・編集画面５００を示すものであり、ユーザは該画面を用いて、イベント登録画面４００のイベント候補一覧４０１に列挙されなかったイベントの作成や未知イベントの構成４０３に表示されているイベントの編集を行うことができる。
FIG. 10 shows an event creation /
該画面にはイベント定義の共通データ項目として、イベント名称、イベントタイプ、対象製品、期間（開始）、期間（終了）、影響量が、イベントデータ項目として、例えばキャッシュバックキャンペーンの場合はキャッシュバック金額などイベントタイプに応じた入力項目が設けられている。 In this screen, the event name, event type, target product, period (start), period (end), and impact amount are common data items of the event definition. Input items according to the event type are provided.
ユーザが各入力項目を入力してＯＫボタン５０１を押下すると、イベント登録画面４００に戻り、イベントの編集を行っていた場合には、対象イベントの表示が更新され、イベントの作成を行っていた場合には、作成したイベントが未知イベントの構成４０３に追加される。また、キャンセルボタン５０２を押下すると、内容を破棄してイベント登録画面４００に戻る。
When the user inputs each input item and presses the
ここで、図９の説明に戻る。ユーザがイベント登録ボタン４０８を押下すると、選択されている未知イベントと未知イベントの構成４０３に追加されているイベント候補の登録要求が既知イベント登録部１０４に送信される。また、キャンセルボタン４０９を押下すると、内容を破棄してイベント選択画面３００に戻る。
Returning to the description of FIG. When the user presses the
既知イベント登録部１０４は、インタフェース提供部１１２を介して、指定された未知イベントと指定されたイベント候補を含む既知イベントの登録要求を受信すると、該イベント候補を該未知イベントに対する既知イベントとして、既知イベントデータ記憶部１０９に格納する。
When the known
既知イベントデータ記憶部１０９は、イベント効果データ記憶部１０８と同じデータ項目を備えており、既知イベントデータとして記憶するが、説明は省略する。
The known event
なお、本実施形態では、既知イベントデータはイベント効果の算定根拠とするには信頼性の低いイベントデータであるとし、未知イベント抽出部１０２でのイベント影響量推定には利用しない。
In the present embodiment, the known event data is assumed to be event data with low reliability to be used as a basis for calculating the event effect, and is not used for event influence amount estimation in the unknown
但し、ユーザがイベント効果の算定に信頼できると判断した既知イベントをイベント効果データとして登録することで、イベント効果データ記憶部１０８を更新してもよい。
However, the event effect
次に、図１に示す情報処理装置１００及びクライアント端末１１３の各種端末のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。
Next, hardware configurations of various terminals of the
ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ(Basic Input / Output System)やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各クライアント装置の実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。
The
ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０３にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
The
また、入力コントローラ（入力Ｃ）２０５は、キーボードや不図示のマウス等のポインティングデバイスを示す入力部２０９からの入力を制御する。ビデオコントローラ（ＶＣ）２０６は、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１０等の表示器への表示を制御する。表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイでも構わない。
An input controller (input C) 205 controls input from an
メモリコントローラ（ＭＣ）２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）やフロッピーディスク（登録商標 ＦＤ）或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
A memory controller (MC) 207 is a hard disk (HD), floppy disk (registered trademark FD) or PCMCIA card slot for storing boot programs, browser software, various applications, font data, user files, editing files, various data, and the like. Controls access to an
通信Ｉ／Ｆコントローラ（通信Ｉ／ＦＣ）２０８は、ネットワークを介して、外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。 A communication I / F controller (communication I / FC) 208 is connected to and communicates with an external device via a network, and executes communication control processing in the network. For example, Internet communication using TCP / IP is possible.
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、表示部２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、表示部２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
Note that the
本発明を実現するための各処理を実行するためのプログラム等は、外部メモリ２１１に記憶されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行される。
A program or the like for executing each process for realizing the present invention is stored in the
本発明に係わる各処理が用いる定義情報及び各種情報テーブルについても、外部メモリ２１１に記憶されている。これらについての詳細な説明は、後述する。
Definition information and various information tables used by each process according to the present invention are also stored in the
以下、図３を参照して、本実施形態の未知イベント推定システムにおけるイベント候補収集処理について説明する。 Hereinafter, with reference to FIG. 3, the event candidate collection process in the unknown event estimation system of this embodiment will be described.
まず、ステップＳ１０１では、イベント候補収集部１０１は、候補データソース１１４に取得可能なデータが存在するかどうかを判定し、存在すると判定した場合は、ステップＳ１０２へ処理を進め、存在しないと判定した場合は、処理を終了する。
First, in step S101, the event
ステップＳ１０２では、イベント候補収集部１０１は、候補データソース１１４からデータを取得し、ステップＳ１０３では、イベント候補収集部１０１は、ステップＳ１０２において取得したデータからイベント情報を抽出する。
In step S102, the event
この処理の例として、図１１に示すように、候補データソース１１４から取得したデータを構成するタイトル（データソースタイトル）や本文（データソース本文）に対して、既存の自然言語処理を用いてイベント候補として必要な情報、例えば、イベント名称、イベントタイプ、イベントの対象製品、イベント期間、イベント内容（キャッシュバック金額など）などのイベント情報（イベント候補データ）を抽出する。
As an example of this processing, as shown in FIG. 11, an event using existing natural language processing is performed on the title (data source title) and the body (data source body) constituting the data acquired from the
ここで示す方法はイベント情報を抽出する方法の一例であり、イベント候補として必要な情報を抽出することのできるその他の方法を利用しても構わない。 The method shown here is an example of a method for extracting event information, and other methods capable of extracting information necessary as event candidates may be used.
ステップＳ１０４では、イベント候補収集部１０１は、ステップＳ１０３においてイベント情報が抽出できたかどうかを判定し、抽出できたと判定した場合は、ステップＳ１０５へ処理を進め、抽出できたと判定しない場合は、ステップＳ１０１へ処理を進める。
In step S104, the event
ステップＳ１０５では、イベント候補収集部１０１は、抽出したイベント情報をイベント候補データとしてイベント候補データ記憶部１１０に格納し、ステップＳ１０１に処理を戻す。
In step S105, the event
尚、この処理における必要なイベント情報とは、イベント名称とデータソース本文のみであり、その他の抽出できなかった項目は、空欄として格納する。 The necessary event information in this process is only the event name and the data source text, and other items that could not be extracted are stored as blanks.
次に、図４を参照して、本実施形態の未知イベント推定システムにおける未知イベント抽出処理について説明する。 Next, an unknown event extraction process in the unknown event estimation system of this embodiment will be described with reference to FIG.
まず、ステップＳ２０１では、未知イベント抽出部１０２は、販売実績データ記憶部１０７に記憶された販売実績データが存在する期間の中にイベント抽出を行っていない期間（後述するイベント抽出済としてマークされていない）が存在するかどうかを判定し、イベント抽出を行っていない期間が存在する場合、ステップＳ２０２へ処理を進め、イベント抽出を行っていない期間が存在しない場合、処理を終了する。
First, in step S201, the unknown
ステップＳ２０２では、未知イベント抽出部１０２は、イベント抽出を行っていない期間を選択し（例えば、古いものから順に）、ステップＳ２０３では、未知イベント抽出部１０２は、需要予測部１０５で需要予測処理によって求まる予測結果データを格納する予測結果データ記憶部１０６と、販売実績データ記憶部１０７と、に記憶されたデータを用いて、該期間のイベント影響量を算出する。
In step S202, the unknown
本発明では、予測結果と販売実績の差異は、イベントによって生じたものであると考えるため、予測結果データと販売実績データを用いてイベント影響量を算出する。 In the present invention, since the difference between the prediction result and the sales result is considered to be caused by an event, the event influence amount is calculated using the prediction result data and the sales result data.
なお、需要予測部１０５で行う需要予測処理はイベント効果データ記憶部１０８に記憶されたデータを用いる処理であれば、どのような手法を用いても構わない。
In addition, as long as the demand prediction process performed by the
また、イベント影響量の算出方法は、例えば図１２に示すような、該期間における販売実績データの販売実績と予測結果データの予測結果の差異の百分率を用いる。 In addition, as a method for calculating the event influence amount, for example, a percentage of the difference between the sales result of the sales result data and the prediction result of the prediction result data in the period as shown in FIG. 12 is used.
ステップＳ２０４では、未知イベント抽出部１０２は、ステップＳ２０３で算出したイベント影響量が０でないかどうかを判定し、イベント影響量が０であると判定した場合は、処理をステップＳ２０１へ進め、イベント影響量が０でなかったと判定した場合は、ステップＳ２０５へ処理を進める。
In step S204, the unknown
ステップＳ２０５では、未知イベント抽出部１０２は、該期間においてイベント効果データ記憶部１０８に記憶されたデータを用いて説明可能なイベント影響量を算出する。
In step S205, the unknown
ここでは、該期間におけるイベント影響量を、イベントタイプごとに例えば該製品に対するイベント影響量の時系列変化を用いた回帰分析等で推定し、その総和を説明可能なイベント影響量とする。 Here, the event influence amount in the period is estimated by, for example, regression analysis using a time series change of the event influence amount for the product for each event type, and the sum is set as the event influence amount that can be explained.
例えば、ある期間にキャッシュバックと広告と（イベントデータ項目）によるイベントが設定されており、その効果が、それぞれ４％と６％とであると回帰分析を用いて推定された場合、該期間における説明可能なイベント影響量は１０％となる。 For example, if an event based on cashback, advertisement, and (event data item) is set for a certain period, and the effect is estimated using regression analysis to be 4% and 6%, respectively, The event influence amount that can be explained is 10%.
ステップＳ２０６では、未知イベント抽出部１０２は、該期間において、説明不能なイベント影響量が存在しない、すなわち、ステップＳ２０３で算出したイベント影響量と、ステップＳ２０５で算出したイベント影響量とが、等しい場合、ステップＳ２０１へ処理を進め、該期間において、説明不能なイベント影響量が存在する場合、すなわち、ステップＳ２０３で算出したイベント影響量と、ステップＳ２０５で算出したイベント影響量とが、等しくない場合、ステップＳ２０７へ処理を進める。
In step S206, the unknown
この処理の例として、ステップＳ２０３で算出した該期間のイベント影響量が１８％であり、ステップＳ２０５で推定した説明可能なイベント影響量が１０％である場合、その差を計算して、説明不能な影響量は、８％となる。 As an example of this process, if the event influence amount for the period calculated in step S203 is 18% and the explainable event influence amount estimated in step S205 is 10%, the difference is calculated and cannot be explained. A significant influence amount is 8%.
ステップＳ２０７では、未知イベント抽出部１０２は、説明不能なイベント影響量を未知イベントとして未知イベントデータ記憶部１１１に格納し、ステップＳ２０８では、最後に、該期間をイベント抽出済としてマークし、処理をステップＳ２０１に処理を進める。
In step S207, the unknown
尚、本処理で抽出した未知イベントはイベント選択画面（図８）を表示する際に未知イベント一覧３０３に表示される。
The unknown event extracted in this process is displayed in the
次に図５を参照して、本実施形態のイベント候補推薦処理について説明する。
まず、ステップＳ３０１では、イベント候補推薦部１０３は、イベント候補を出力する対象の未知イベントを、イベント選択画面（図８）に表示された未知イベントアイコン３０２または未知イベント一覧３０３を用いて選択し、ステップＳ３０２では、イベント候補推薦部１０３は、ステップＳ３０１で選択した未知イベントのイベント影響量を未知イベントデータ記憶部１１１から取得する。
Next, the event candidate recommendation process of this embodiment will be described with reference to FIG.
First, in step S301, the event
ステップＳ３０３では、イベント候補推薦部１０３は、該未知イベントとイベント候補データ記憶部１１０に記憶されたデータを利用して、図６で例示するような計算方法を用いて、それぞれのイベント候補の尤度を計算する（詳細後述）。
In step S303, the event
図６で例示する計算方法は尤度計算の一例であり、適切な尤度計算が可能な方法であればどのような計算方法を用いてもよい。 The calculation method illustrated in FIG. 6 is an example of likelihood calculation, and any calculation method may be used as long as appropriate likelihood calculation is possible.
ステップＳ３０４では、イベント候補推薦部１０３は、ステップＳ３０３で計算した尤度の高い順にイベント候補をイベント登録画面（図９）のイベント候補一覧４０１に列挙する。
In step S304, the event
図６を参照してイベント候補の尤度計算方法の一例を示す。
まず、ステップＳ４０１では、対象となる未知イベントデータを取得し、ステップＳ４０２では、次に尤度計算を行っていないイベント候補データが存在するかどうかを判定し、尤度計算を行っていないイベント候補データが存在しない場合、処理を終了し、尤度計算を行っていないイベント候補データが存在する場合、ステップＳ４０３へ処理を進める。
An example of the event candidate likelihood calculation method will be described with reference to FIG.
First, in step S401, target unknown event data is acquired, and in step S402, it is determined whether there is event candidate data for which likelihood calculation has not been performed next, and event candidates for which likelihood calculation has not been performed are determined. If there is no data, the process ends. If there is event candidate data for which likelihood calculation has not been performed, the process proceeds to step S403.
ステップＳ４０３では、尤度を０に初期化し、ステップＳ４０４では、尤度計算を行っていないイベント候補データを取得する。 In step S403, the likelihood is initialized to 0. In step S404, event candidate data for which likelihood calculation has not been performed is acquired.
ステップＳ４０５では、イベント候補データの期間が不明である、すなわち、イベント候補データの期間（開始）の項目と期間（終了）の項目と、双方が空欄である場合は、ステップＳ４０９へ処理を進め、イベント候補データの期間が不明でないと判定した場合は、ステップＳ４０６へ処理を進める。 In step S405, if the period of the event candidate data is unknown, that is, if both the period (start) item and the period (end) item of the event candidate data are blank, the process proceeds to step S409, If it is determined that the event candidate data period is not unknown, the process proceeds to step S406.
ステップＳ４０６では、該未知イベントデータの期間と該イベント候補データの期間とを比較して、未知イベントデータの期間が該イベント候補データの期間に含まれるかどうかを判定し、含まれると判定した場合は、ステップＳ４０７へ処理を進め、含まれると判定しない場合は、ステップＳ４０８へ処理を進める。 In step S406, the period of the unknown event data is compared with the period of the event candidate data to determine whether the period of unknown event data is included in the period of the event candidate data. Advances the process to step S407, and if not determined to be included, advances the process to step S408.
尚、この判定方法としては、該未知イベントデータの期間と該イベント候補データの期間とに共通の期間が存在する場合、該未知イベントデータの期間が該イベント候補データの期間に含まれると判定する。 As this determination method, when a period common to the unknown event data period and the event candidate data period exists, it is determined that the unknown event data period is included in the event candidate data period. .
ステップＳ４０７では、尤度を１だけ加算し、ステップＳ４０８では、尤度を１だけ減算する。 In step S407, the likelihood is incremented by 1, and in step S408, the likelihood is decremented by 1.
ステップＳ４０９では、イベント候補データの対象製品が不明かどうかを判定し、不明である、すなわち該イベント候補データの対象製品が空欄である場合は、ステップＳ４１６へ処理を進め、不明でないと判定した場合は、ステップＳ４１０へ処理を進める。 In step S409, it is determined whether the target product of the event candidate data is unknown. If it is unknown, that is, if the target product of the event candidate data is blank, the process proceeds to step S416, and it is determined that the target product is not unknown Advances the process to step S410.
ステップＳ４１０では、未知イベントデータの対象製品がイベント候補データの対象製品と一致するかどうかを判定し、一致すると判定した場合、ステップＳ４１１へ処理を進め、一致すると判定しない場合、ステップＳ４１２へ処理を進める。 In step S410, it is determined whether the target product of the unknown event data matches the target product of the event candidate data. If it is determined that the target product matches, the process proceeds to step S411. If the target product does not match, the process proceeds to step S412. Proceed.
ステップＳ４１１では、製品尤度を１に初期化し、ステップＳ４１２では、製品尤度を−１に初期化する。 In step S411, the product likelihood is initialized to 1, and in step S412, the product likelihood is initialized to -1.
ステップＳ４１３では、未知イベントデータのイベント影響量が負であるかどうかを判定し、負であると判定した場合、ステップＳ４１４へ処理を進め、負であると判定しない場合は、ステップＳ４１５へ処理を進める。 In step S413, it is determined whether or not the event influence amount of the unknown event data is negative. If it is determined to be negative, the process proceeds to step S414. If it is not determined to be negative, the process proceeds to step S415. Proceed.
未知イベントデータのイベント影響量が負となる例としては、該製品と競合関係にある製品の販促イベントの影響により、該製品の売上が減少する場合などはイベント影響量が負になる。従って、イベント影響量が負となるイベントの対象製品は該製品と異なる場合が非常に多い。 As an example in which the event influence amount of the unknown event data becomes negative, the event influence amount becomes negative when the sales of the product decreases due to the influence of the sales promotion event of the product having a competitive relationship with the product. Therefore, there are many cases where the target product of the event whose event influence amount is negative is different from the product.
ステップＳ４１４では、上記の理由により製品尤度に−１を乗算し、ステップＳ４１５では、尤度に製品尤度を加算したものを最終的な尤度とする。 In step S414, the product likelihood is multiplied by −1 for the above reason, and in step S415, the product likelihood is added to the likelihood as the final likelihood.
最後に、ステップＳ４１６では、ステップＳ４１５で計算した尤度を該イベント候補データに対する尤度として設定し、ステップＳ４０２へ処理を進める。
ここで例示した計算方法を用いた尤度計算結果の例を図１３に示す。
Finally, in step S416, the likelihood calculated in step S415 is set as the likelihood for the event candidate data, and the process proceeds to step S402.
An example of the likelihood calculation result using the calculation method exemplified here is shown in FIG.
ここで例示した尤度計算の方法は一例であり、適切な尤度計算が可能であればどのような方法を用いてもよい。例えば、既知イベントデータ記憶部１０９に記憶した既知イベントデータを利用して、既知イベントからイベント候補を抽出してもよい。
The method of likelihood calculation illustrated here is an example, and any method may be used as long as appropriate likelihood calculation is possible. For example, event candidates may be extracted from known events using known event data stored in the known event
次に、図７を参照して、本実施形態の既知イベント登録処理について説明する。本処理はイベント選択画面（図８）およびイベント登録画面（図９）で実施され、イベント選択画面３００の未知イベントアイコン３０２または未知イベント一覧３０３から未知イベントが選択され、イベント選択画面３００のイベント登録ボタン３０５が押下されると、イベント登録画面４００が表示される。
Next, a known event registration process according to this embodiment will be described with reference to FIG. This process is performed on the event selection screen (FIG. 8) and the event registration screen (FIG. 9). An unknown event is selected from the
まず、ステップＳ５０１では、クライアント端末１１３がイベント選択画面３００の未知イベントアイコン３０２または未知イベント一覧３０３を用いて選択された未知イベントを取得する。
First, in step S <b> 501, the
ステップＳ５０２では、イベント候補推薦処理により出力されたイベント候補データを用いてイベント候補一覧４０１の表示を行う。
In step S502, the
ステップＳ５０３では、クライアント端末１１３がイベント登録画面４００の新規イベント定義ボタン４０６が押下されることで表示されるイベント作成・編集画面５００（図１０）を用いて、新しいイベントを定義した場合、ステップＳ５０５へ処理を進め、ステップＳ５０５では、定義されたイベントをイベント候補として設定する。
In step S503, if the
クライアント端末１１３が新規イベントの定義を行わなかった場合、ステップＳ５０４へ処理を進め、ステップＳ５０４では、イベント候補一覧４０１からイベント候補が選択されたかどうかを判定する。
When the
複数のイベント候補が選択されたと判定した場合、ステップＳ５０６へ処理を進め、ステップＳ５０６では、イベント候補の尤度等の情報を用いて、どのイベント候補がどの程度の影響を与えているのかを示すイベント候補の影響割合を設定する。 If it is determined that a plurality of event candidates have been selected, the process proceeds to step S506. In step S506, information such as the likelihood of the event candidate is used to indicate which event candidate has an influence. Set the influence rate of event candidates.
尚、それぞれのイベント候補の影響割合を編集リンク４０７から表示されるイベント作成・編集画面５００を用いて、クライアント端末１１３が設定できるようにしておいてもよい。
It should be noted that the influence ratio of each event candidate may be set by the
単一のイベント候補が選択されたと判定した場合、ステップＳ５０７へ処理を進め、ステップＳ５０７では、該イベント候補の影響割合を１００％に設定する。 If it is determined that a single event candidate has been selected, the process proceeds to step S507. In step S507, the influence rate of the event candidate is set to 100%.
次に、ステップＳ５０８では、クライアント端末１１３がイベント登録画面４００のイベント登録ボタン４０８を押下すると、選択したイベント候補および定義した新規イベントのイベント影響量に影響割合を乗算した値を該イベントのイベント影響量とし、該イベントを既知イベントとして既知イベントデータ記憶部１０９へ格納する。
Next, in step S508, when the
ステップＳ５０９では、最後に該未知イベントの情報を未知イベントデータ記憶部１１１から削除して処理を終了する。
In step S509, the unknown event information is finally deleted from the unknown event
この処理により既知イベントデータを拡充させることで、イベント選択画面等で表示される項目のイベントデータが充実するため、どのようなイベントが販売実績に影響を与えたのかを容易に把握できるようになる。また、既知イベントデータを利用してイベント効果データを更新することにより、イベント効果推定の精度を向上させることが期待できる。 By expanding the known event data by this process, the event data of items displayed on the event selection screen etc. will be enriched, so it will be possible to easily understand what events have affected sales performance . Further, it is expected that the accuracy of event effect estimation can be improved by updating the event effect data using the known event data.
尚、本実施形態において、既知イベントが発生しない場合、つまり、販売実績データの販売実績と予測結果データの予測結果とが一致するような場合であっても、該期間における未知イベントを検索して表示する構成を備えることも可能であり、これによって、需要予測の適正を検討することが可能である。 In the present embodiment, even when a known event does not occur, that is, when the sales result of the sales result data matches the prediction result of the prediction result data, the unknown event in the period is searched. It is also possible to provide a configuration for displaying, and thereby, it is possible to examine the appropriateness of demand prediction.
［変形例］
次に、本実施形態の変形例について説明を行うが、本実施形態における構成や処理とほぼ同様な構成を備えるため、同様な構成及び処理については同一の符号を用いて詳細な説明を省略する。
[Modification]
Next, a modified example of the present embodiment will be described. Since the configuration and processing in the present embodiment are substantially the same, the same reference numerals are used for the same configuration and processing, and detailed description thereof is omitted. .
本実施形態では、製品尤度を決定する際に、未知イベント対象製品とイベント候補対象製品との一致に応じて決定していたが、変形例では、製品尤度の決定をより詳細に行っている。 In this embodiment, when the product likelihood is determined, it is determined according to the match between the unknown event target product and the event candidate target product, but in the modified example, the product likelihood is determined in more detail. Yes.
図１８には、本発明の情報処理システムである未知イベント推定システムの構成の一例を示すシステム構成図であり、図１に示すシステム構成図とは、製品データ１１５を備える点で異なる。 FIG. 18 is a system configuration diagram showing an example of the configuration of an unknown event estimation system that is an information processing system of the present invention, which is different from the system configuration diagram shown in FIG.
製品データ１１５は、図２２に示すデータ項目を備えており、製品を一意に識別する製品名、製品の製造会社を示すメーカー名、製品が属するカテゴリーを示す製品カテゴリー、当該製品の競合他社の製品を示す競合製品名を含んで構成されている。
The
次に、図１９には、イベント登録画面４００が示されており、図９に示すイベント登録画面４００と異なる点は、イベント候補一覧４０１には、対象製品が属するカテゴリーを示す製品カテゴリー、対象製品の製造会社を識別するための関係という項目を備えている。
Next, FIG. 19 shows an
この関係とは、対象製品が自社で製造したものであれば、「自」を表示し、自社が属するグループ会社で製造したものであれば、「同」を表示し、競合他社が製造したものであれば、「競」を表示し、競合ではない他社が製造したものであれば、「他」等を表示する。 This relationship means that if the target product is manufactured in-house, “Self” is displayed. If the target product is manufactured by a group company to which the company belongs, “Same” is displayed and the product is manufactured by a competitor. If so, “competition” is displayed, and “others” or the like is displayed if it is manufactured by a competitor who is not a competitor.
未知イベントの構成４０３についても同様に、製品カテゴリーと関係という項目を備えている点で異なる。
Similarly, the
図１９の下段では、イベント影響量構成４０２において、ユーザが識別可能なように、負のイベント影響量として、例えば、イベントＦを表示している。
In the lower part of FIG. 19, in the event
図２０には、イベント作成・編集画面５００が示されており、図１０に示すイベント作成・編集画面５００と異なる点は、共通データ項目において、メーカー名を入力するためのテキストボックス５０３と、競合会社であるか否かを選択するためのチェックボックス５０４とを備えている。
20 shows an event creation /
テキストボックス５０３とチェックボックス５０４とは、テキストボックス５０３に入力された製品名が製品データに登録されている場合には自動で入力され、ユーザは編集不可としており、テキストボックス５０３に入力された製品名が製品データに登録されていない場合は、ユーザが編集可としている。
The
図２１には、イベント候補の尤度計算方法の一例が示されている。 FIG. 21 shows an example of the event candidate likelihood calculation method.
まず、ステップＳ６０１では、イベント候補対象製品の製品カテゴリーと未知イベント対象製品の製品カテゴリーが一致するかどうかを判定する。 First, in step S601, it is determined whether the product category of the event candidate target product matches the product category of the unknown event target product.
この判定は、各製品の製品カテゴリーを製品データ１１５から取得して一致するか否かを判定する。
In this determination, the product category of each product is acquired from the
製品カテゴリーが一致しない場合はステップＳ６０２へ処理を進め、一致する場合はステップＳ６０３へ処理を進める。ステップＳ６０２では、製品尤度を０とし、処理を終了する。 If the product categories do not match, the process proceeds to step S602, and if they match, the process proceeds to step S603. In step S602, the product likelihood is set to 0, and the process ends.
ステップＳ６０３では、イベント候補対象製品のメーカーと未知イベント対象製品のメーカーが一致するかどうかを判定する。 In step S603, it is determined whether the manufacturer of the event candidate target product matches the manufacturer of the unknown event target product.
この判定は、各製品のメーカー名を製品データ１１５から取得して一致するか否かを判定する。
In this determination, the manufacturer name of each product is acquired from the
メーカーが一致しない場合はステップＳ６０４へ処理を進め、一致する場合はステップＳ６０７へ処理を進める。 If the manufacturer does not match, the process proceeds to step S604, and if the manufacturer matches, the process proceeds to step S607.
ステップＳ６０４では、イベント候補対象製品と未知イベント対象製品が競合製品の関係にあるかどうかを判定する。 In step S604, it is determined whether the event candidate target product and the unknown event target product are in a competitive product relationship.
この判定は、各製品の競合製品名を取得し、一方の製品の競合性品名が、他方の製品名と一致するかどうかを判定する。 In this determination, the competitive product name of each product is acquired, and it is determined whether the competitive product name of one product matches the other product name.
競合製品であると判定された場合はステップＳ６０５へ処理を進め、競合製品でないと判定された場合はステップＳ６０６へ処理を進める。 If it is determined that the product is a competitive product, the process proceeds to step S605. If it is determined that the product is not a competitive product, the process proceeds to step S606.
ステップＳ６０５では製品尤度を−１とし、ステップＳ６０６では製品尤度を−０．５とする。 In step S605, the product likelihood is set to -1, and in step S606, the product likelihood is set to -0.5.
ステップＳ６０７では、イベント候補対象製品と未知イベント対象製品が同一であるかどうかを判定する。 In step S607, it is determined whether the event candidate target product and the unknown event target product are the same.
同一でないと判定された場合、ステップＳ６０８に処理を進め、同一であると判定された場合はステップＳ６０９に処理を進める。 If it is determined that they are not the same, the process proceeds to step S608. If it is determined that they are the same, the process proceeds to step S609.
ステップＳ６０８では製品尤度を０．５とし、ステップＳ６０９では製品尤度を１とする。 In step S608, the product likelihood is set to 0.5, and in step S609, the product likelihood is set to 1.
ここでは、製品データ１１５の内容を用いて製品尤度を計算する一例を示したが、過去の販売実績等を用いて、イベント候補対象製品と未知イベント対象製品の尤度計算を行ってもよい。
Here, an example of calculating the product likelihood using the contents of the
例えば、イベント候補対象製品の販売実績と未知イベント対象製品の販売実績の相関係数を製品尤度としてもよい。 For example, the correlation coefficient between the sales performance of the event candidate target product and the sales performance of the unknown event target product may be used as the product likelihood.
尚、図６に示すイベント候補の尤度計算方法を示すフローチャートのステップＳ４１０からステップＳ４２１の処理を、図１８に示すイベント候補の尤度計算方法を示すフローチャートで置き換えることも可能である。 It is also possible to replace the processing from step S410 to step S421 in the flowchart showing the event candidate likelihood calculation method shown in FIG. 6 with the event candidate likelihood calculation method shown in FIG.
以上、本発明によれば、ユーザが商品等の需要に与えるイベントの影響を容易に推定できる。 As mentioned above, according to this invention, the influence of the event which a user gives to the demands, such as goods, can be estimated easily.
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。 Although the embodiment has been described in detail above, the present invention can take an embodiment as, for example, a method, a program, a storage medium, or the like. Specifically, the present invention is applied to a system composed of a plurality of devices. The present invention may be applied, or may be applied to an apparatus composed of one device.
また、本発明におけるプログラムは、各処理方法をコンピュータが実行可能（読み取り可能）なプログラムであり、本発明の記憶媒体は、各処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。なお、本発明におけるプログラムは、各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。 The program according to the present invention is a program that allows a computer to execute (read) each processing method, and the storage medium according to the present invention stores a program that allows the computer to execute each processing method. The program in the present invention may be a program for each processing method of each device.
また、以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読取り実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。 In addition, as described above, a recording medium in which a program for realizing the functions of the above-described embodiments is recorded is supplied to the system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus is stored in the recording medium. It goes without saying that the object of the present invention can also be achieved by reading and executing a program.
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。 In this case, the program itself read from the recording medium realizes the novel function of the present invention, and the recording medium storing the program constitutes the present invention.
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることができる。 As a recording medium for supplying the program, for example, a flexible disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, DVD-ROM, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM, EEPROM, silicon A disk or the like can be used.
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Further, by executing the program read by the computer, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an OS or the like operating on the computer based on an instruction of the program is a part of the actual processing or It goes without saying that the case where the functions of the above-described embodiments are realized by performing all of the above processing is also included.
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Furthermore, after the program read from the recording medium is written to the memory provided in the function expansion board inserted into the computer or the function expansion unit connected to the computer, the function expansion board is based on the instructions of the program code. It goes without saying that the case where the CPU or the like provided in the function expansion unit performs part or all of the actual processing and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。 Further, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices or an apparatus composed of a single device.
また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。 Needless to say, the present invention can be applied to a case where the present invention is achieved by supplying a program to a system or apparatus. In this case, by reading a recording medium storing a program for achieving the present invention into the system or apparatus, the system or apparatus can enjoy the effects of the present invention.
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム、あるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。 Furthermore, by downloading and reading a program for achieving the present invention from a server, database, etc. on a network using a communication program, the system or apparatus can enjoy the effects of the present invention. In addition, all the structures which combined each embodiment mentioned above and its modification are also included in this invention.
１００ 情報処理装置
１１３ クライアント端末
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ システムバス
２０５ 入力コントローラ
２０６ ビデオコントローラ
２０７ メモリコントローラ
２０８ 通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）コントローラ
２０９ 入力部
２１０ ディスプレイ装置
２１１ 外部メモリ
100
202 RAM
203 ROM
204
Claims (19)
データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、
前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 An information processing apparatus for grasping an event that affects a demand amount of a product,
Event information extraction means for extracting event information related to the product event from a data source;
Acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting means for predicting a demand amount of the product using a predetermined condition;
Based on the predicted demand in sales information and the prediction means which has been acquired by the acquisition means, according to the events that are extracted by said event information extracting means can affect the demand is estimated in the product Information and a display means for displaying that there is an influence from another event different from the event,
An information processing apparatus comprising:
前記表示手段は、前記イベント影響量算出手段によって算出した他のイベントのイベント影響量に対応することが推定された前記イベント情報抽出手段によって抽出したイベントを表示することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。 Includes an event effect amount calculating means for calculating an event effect amount of the other events from the event influence amount of the estimated event,
The display means, according to claim 3, characterized in that to display the events which correspond to event effects of other events calculated by the events influence amount calculation means has extracted by estimated the event information extracting means The information processing apparatus described in 1.
前記クライアント端末は、
イベントの候補を要求する要求手段と、
前記情報処理装置の送信手段によって送信されたイベントを受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、
を備え、
前記情報処理装置は、
データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、
前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与える前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントを特定する特定手段と、
前記要求手段によってイベントの候補が要求されると、前記特定手段によって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理システム。 An information processing system in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network,
The client terminal is
A request means for requesting a candidate event;
Receiving means for receiving the event transmitted by the transmitting means of the information processing apparatus;
Display means for displaying information related to the event received by the receiving means, and that there is an influence from another event different from the event ;
With
The information processing apparatus includes:
Event information extraction means for extracting event information related to product events from the data source;
Acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting means for predicting a demand amount of the product using a predetermined condition;
Identification means for identifying an event extracted by the event information extraction means that affects the demand of the product based on the sales performance information acquired by the acquisition means and the demand amount predicted by the prediction means;
When a request for an event is requested by the requesting means, a transmitting means for transmitting the event specified by the specifying means to the client terminal;
An information processing system comprising:
前記情報処理装置は、
データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出ステップと、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得ステップと、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測ステップと、
前記取得ステップで取得された販売実績情報と前記予測ステップで予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出ステップによって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示ステップと、
を実行することを特徴とする情報処理装置の制御方法。 A method of controlling an information processing apparatus for grasping an event that affects a demand amount of a product,
The information processing apparatus includes:
An event information extraction step for extracting event information relating to the event of the product from a data source;
An acquisition step of acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting step of predicting the demand amount of the product using a predetermined condition;
Based on the predicted demand in the prediction step and acquired sales information in the acquiring step, according to the events that are extracted by said event information extracting step can affect the demand it is estimated in the product A display step for displaying information and an influence from another event different from the event,
A method for controlling an information processing apparatus, characterized by:
前記情報処理装置を、
データソースから前記製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、
前記取得手段で取得された販売実績情報と前記予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与えることが推定された前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、
して機能させるためのプログラム。 There is a program that can be read and executed by an information processing device to understand events that affect the amount of product demand,
The information processing apparatus;
Event information extraction means for extracting event information related to the product event from a data source;
Acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting means for predicting a demand amount of the product using a predetermined condition;
Based on the predicted demand in sales information and the prediction means which has been acquired by the acquisition means, according to the events that are extracted by said event information extracting means can affect the demand is estimated in the product Information and a display means for displaying that there is an influence from another event different from the event,
Program to make it function.
前記クライアント端末は、
イベントの候補を要求する要求ステップと、
前記情報処理装置の送信ステップによって送信されたイベントを受信する受信ステップと、
前記受信ステップによって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示ステップと、
を実行し、
前記情報処理装置は、
データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出ステップと、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得ステップと、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測ステップと、
前記取得ステップで取得された販売実績情報と前記予測ステップで予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与える前記イベント情報抽出ステップによって抽出されるイベントを特定する特定ステップと、
前記要求ステップによってイベントの候補が要求されると、前記特定ステップによって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信ステップと、
を実行することを特徴とする情報処理システムの制御方法。 An information processing system control method in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network,
The client terminal is
A request step for requesting a candidate event;
A receiving step of receiving the event transmitted by the transmitting step of the information processing apparatus;
A display step for displaying information related to the event received by the reception step, and that there is an influence by another event different from the event ;
Run
The information processing apparatus includes:
An event information extraction step for extracting event information related to product events from the data source;
An acquisition step of acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting step of predicting the demand amount of the product using a predetermined condition;
A specifying step for identifying the event extracted by the event information extracting step that affects the demand of the product based on the sales performance information acquired in the acquiring step and the demand amount predicted in the predicting step;
When an event candidate is requested by the requesting step, a transmitting step of transmitting the event identified by the identifying step to the client terminal;
The control method of the information processing system characterized by performing this.
前記クライアント端末を、
イベントの候補を要求する要求手段と、
前記情報処理装置の送信手段によって送信されたイベントを受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信したイベントにかかる情報と、当該イベントとは異なる他のイベントによる影響がある旨を表示する表示手段と、
して機能させ、
前記情報処理装置を、
データソースから製品のイベントに関するイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
前記製品の販売実績に関する情報を示す販売実績情報を取得する取得手段と、
所定の条件を用いて前記製品の需要量の予測を行う予測手段と、
前記取得手段で取得された販売実績情報と当該予測手段で予測された需要量とに基づいて、前記製品の需要に影響を与える前記イベント情報抽出手段によって抽出されるイベントを特定する特定手段と、
前記要求手段によってイベントの候補が要求されると、前記特定手段によって特定したイベントを前記クライアント端末へ送信する送信手段と、
して機能させるためのプログラム。 In an information processing system in which a client terminal and an information processing apparatus are connected via a network,
The client terminal is
A request means for requesting a candidate event;
Receiving means for receiving the event transmitted by the transmitting means of the information processing apparatus;
Display means for displaying information related to the event received by the receiving means, and that there is an influence from another event different from the event ;
To function,
The information processing apparatus;
Event information extraction means for extracting event information related to product events from the data source;
Acquisition means for acquiring sales performance information indicating information related to the sales performance of the product;
A predicting means for predicting a demand amount of the product using a predetermined condition;
Identifying means for identifying an event extracted by the event information extracting means that affects the demand of the product based on the sales performance information acquired by the acquiring means and the demand amount predicted by the predicting means;
When a request for an event is requested by the requesting means, a transmitting means for transmitting the event specified by the specifying means to the client terminal;
Program to make it function.
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