JP7307214B1

JP7307214B1 - Rental Sales Profit Prediction System, Rental Sales Profit Prediction Method, and Program

Info

Publication number: JP7307214B1
Application number: JP2022013898A
Authority: JP
Inventors: 直之花輪; 愛石橋; 康宏和田; 秀明南雲; 大河浦瀬
Original assignee: LOGISTEED, Ltd.
Current assignee: LOGISTEED, Ltd.
Priority date: 2022-02-01
Filing date: 2022-02-01
Publication date: 2023-07-11
Anticipated expiration: 2042-02-01
Also published as: JP2023112247A

Abstract

【課題】レンタル返却後の商品の状態を反映して、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測することができる
【解決手段】レンタル売上利益予測システムは、荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理する保管管理部と、保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する第１取得部と、レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行う配送部と、レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取る受取部と、受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得する第２取得部と、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する予測部と、を備える。
【選択図】図１

Kind Code: A1 A rental sales profit prediction system is capable of predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued by reflecting the condition of the product after the rental return. a storage management unit that stores and manages the rental product from a storage management unit; a first acquisition unit that acquires product information related to the rental product stored and managed and rental information related to the rental of the rental product; A delivery unit that arranges delivery of the managed rental product, a receiving unit that receives the rental product returned from the user after the rental is completed, and a second acquisition that acquires inspection information obtained by inspecting the received rental product. and a predicting unit that predicts future sales and/or profits to be obtained when the rental of the rental product is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information.
[Selection drawing] Fig. 1

Description

本発明は、レンタル売上利益予測システム、レンタル売上利益予測方法、およびプログラムに関し、特に、商品を継続的にレンタルすることにより得られる将来の売上および利益を予測するレンタル売上利益予測システム、レンタル売上利益予測方法、およびプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a rental sales profit prediction system, a rental sales profit prediction method, and a program, and in particular, a rental sales profit prediction system and a rental sales profit for predicting future sales and profits obtained by continuously renting products. It relates to a prediction method and a program.

近年、消費者ニーズの変化により、消費者が商品を購入して所有するのではなく、商品をレンタルして使いたい時に使えるようにするサービスに関する技術が注目されている。
例えば、特許文献１では、レンタル業者が借入先から借入した商品を貸出先に貸出する場合における、貸出先に対する売上額、および借入に要した原価額の概算額である借入概算原価を算出する技術が開示されている。
また、特許文献２では、レンタル商品ごとの貸出予測と在庫情報とに基づいて、在庫不足となるレンタル商品がある場合に、在庫不足のレンタル商品の貸出利益と在庫不足のレンタル商品が存在する返却ボックスに対する回収コストを比較して、貸出利益が回収コストを上回る返却ボックスを回収対象の返却ボックスと決定する技術が開示されている。 In recent years, due to changes in consumer needs, attention has been focused on technology related to services that allow consumers to rent products and use them whenever they want, instead of buying and owning products.
For example, Patent Literature 1 discloses a technique for calculating an approximate borrowing cost, which is an approximate amount of the sales amount to the lending party and the cost amount required for the borrowing, when the rental company lends the product borrowed from the lending party to the lending party. is disclosed.
Further, in Patent Document 2, based on the rental forecast and inventory information for each rental product, when there is a rental product that is in short supply, there is a rental profit for the rental product that is in short supply and a return for which there is a rental product that is in short supply. A technique is disclosed for comparing collection costs for boxes and determining a return box whose rental profit exceeds the collection cost as a return box to be collected.

特開２０２１－０３３４５３号公報JP 2021-033453 A 特開２０１７－１３４６１４号公報JP 2017-134614 A

一度、商品のレンタルが行われると、商品ごとに返却後の状態が異なるため、商品の状態ごとにレンタルを継続するか否かの判断が難しいという問題がある。しかしながら、特許文献１，２の技術では、レンタル返却後の商品の状態を反映して、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測することはできなかった。 Once a product is rented, it is difficult to determine whether or not to continue the rental for each product because the condition after return differs for each product. However, with the techniques of Patent Documents 1 and 2, it was not possible to predict the future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued, reflecting the condition of the product after being returned from rental.

発明者らは、レンタル返却後の商品の状態および状況を反映して、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測することが可能なレンタル売上利益予測システム、レンタル売上利益予測方法、およびプログラムが必要であることに着目した。 The inventors have developed a rental sales profit prediction system that can predict future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued, reflecting the state and situation of the product after the rental return. We focused on the necessity of a sales profit forecasting method and a program.

そこで、本発明は、レンタル返却後の商品の状態および状況を反映して、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測することが可能なレンタル売上利益予測システム、レンタル売上利益予測方法、およびプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention is a rental sales profit prediction system that can predict future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued, reflecting the state and situation of the product after the rental return. An object is to provide a rental sales profit prediction method and a program.

（１）レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するレンタル売上利益予測システムであって、荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理する保管管理部と、保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する第１取得部と、レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行う配送部と、レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取る受取部と、受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得する第２取得部と、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する予測部と、を備えるレンタル売上利益予測システムを提供する。 (1) A rental sales and profit prediction system for predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental of a rental product is continued, comprising a storage management unit that stores and manages the rental product from a shipper, and storage management. a first acquisition unit that acquires product information related to the rental product and rental information related to the rental of the rental product; a delivery unit that arranges delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents it; After that, a receiving unit that receives the rental product returned from the user, a second acquisition unit that acquires inspection information obtained by inspecting the received rental product, the acquired product information, the rental information, and the inspection information. and a forecasting unit for predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental of the rental product is continued based on.

（２）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、および前記売上原価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上総利益を予測するレンタル売上利益予測システムを提供する。 (2) The rental sales profit prediction system of (1), comprising a third acquisition unit that acquires cost of sales information necessary for renting the rental product, wherein the prediction unit obtains the acquired product information, the rental Provided is a rental sales profit prediction system for predicting a future gross profit to be obtained when the rental product is continued to be rented based on the information, the inspection information, and the cost of sales information.

（３）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、前記売上原価情報、前記販売費情報、および前記一般管理費情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の営業利益を予測するレンタル売上利益予測システムを提供する。 (3) The rental sales profit prediction system of (1), comprising a third acquisition unit that acquires cost of sales information, selling cost information, and general administrative cost information necessary for renting the rental product, and the prediction unit based on the acquired product information, rental information, inspection information, cost of sales information, selling cost information, and general and administrative expenses information, future sales that will be obtained when the rental product is continued to be rented To provide a rental sales profit prediction system for predicting profit.

（４）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記荷主の株価情報を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、および前記株価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の株価売上高倍率（ＰＳＲ）を予測するレンタル売上利益予測システムを提供する。 (4) The rental sales profit prediction system of (1), comprising a third acquisition unit that acquires stock price information of the shipper, wherein the prediction unit acquires the acquired product information, rental information, inspection information, and a rental sales profit prediction system for predicting a future price/sales ratio (PSR) to be obtained when the rental of the rental product is continued based on the stock price information.

（５）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、前記売上原価情報、前期販売費情報、前記一般管理費情報、および前記株価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる、将来の株価収益率（ＰＥＲ）および／または将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）を予測するレンタル売上利益予測システムを提供する。 (5) In the rental sales profit prediction system of (1), a third acquisition for acquiring cost of sales information, selling cost information, and general administrative expense information necessary for renting the rental product, and stock price information of the shipper. The prediction unit predicts the rental product based on the obtained product information, rental information, inspection information, cost of sales information, previous term selling cost information, general and administrative cost information, and stock price information. To provide a rental sales profit prediction system for predicting a future price earnings ratio (PER) and/or a future price book value ratio (PBR) to be obtained when continuing to rent.

（６）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記レンタル商品の転売価格を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、レンタルを継続した回数ごとの将来の売上および／または利益を予測し、取得した前記転売価格と、予測したレンタルを継続した回数ごとの将来の売上および／または利益を、前記荷主に提供する提供部を備えるレンタル売上利益予測システムを提供する。 ( 6 ) The rental sales profit prediction system of (1), further comprising a third acquisition unit that acquires the resale price of the rental product, wherein the prediction unit acquires the product information, the rental information, and the inspection. Based on the information, predict future sales and/or profits for each number of continuous rentals, and calculate the obtained resale price and the predicted future sales and/or profits for each number of continuous rentals to the shipper. To provide a rental sales profit prediction system comprising a providing unit for providing to.

（７）（１）のレンタル売上利益予測システムであって、前記レンタル商品の転売価格を取得する第３取得部を備え、前記予測部は、取得した前記転売価格と、予測した前記将来の売上および／または利益とに基づいて、前記レンタル商品のレンタル回数を予測するレンタル売上利益予測システムを提供する。 ( 7 ) The rental sales profit prediction system of (1), comprising a third acquisition unit that acquires the resale price of the rental product, wherein the prediction unit stores the acquired resale price and the predicted future sales. and/or profit and/or profit.

（８）（１）から（７）のレンタル売上利益予測システムであって、予測した前記将来の売上および／または利益を、前記荷主に提供する提供部を備えるレンタル売上利益予測システムを提供する。 ( 8 ) The rental sales profit prediction system of (1) to ( 7 ) is provided, which includes a provision unit for providing the shipper with the predicted future sales and/or profit.

（９）レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するコンピュータが実行するレンタル売上利益予測方法であって、荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理するステップと、保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得するステップと、レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行うステップと、レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取るステップと、受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得するステップと、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するステップと、を備えるレンタル売上利益予測方法を提供する。 ( 9 ) A computer-executed rental sales profit prediction method for predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental of a rental product is continued, comprising the step of receiving the rental product from a shipper and managing it; a step of acquiring product information on the rental product to be stored and managed and rental information on the rental of the rental product; a step of arranging delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents the product; a step of receiving the rental product returned from the user; a step of acquiring inspection information obtained by inspecting the received rental product; To provide a rental sales profit prediction method comprising a step of predicting future sales and/or profits to be obtained when continuing to rent merchandise.

（１０）レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するコンピュータに、荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理するステップと、保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得するステップと、レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行うステップと、レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取るステップと、受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得するステップと、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するステップと、を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを提供する。 ( 10 ) a step of storing and managing the rental product from the shipper in a computer that predicts future sales and/or profits to be obtained when the rental of the rental product is continued; product information on the rental product to be stored and managed; and a step of acquiring rental information about the rental of the rental product, a step of arranging delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents it, and a step of receiving the rental product returned from the user after the rental is completed. a step of receiving; a step of acquiring inspection information obtained by inspecting the received rental product; and a future obtained when the rental of the rental product is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information. and predicting the sales and/or profits of the company.

本発明によれば、レンタル返却後の商品の状態を反映して、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測することができる。 According to the present invention, it is possible to predict the future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued, reflecting the condition of the product after the rental return.

レンタル売上利益予測システム１の概要を説明する図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure explaining the outline|summary of the rental sales profit prediction system 1. FIG. レンタル売上利益予測システム１の機能構成を示す図である。1 is a diagram showing a functional configuration of a rental sales profit prediction system 1; FIG. レンタル売上利益予測システム１が実行する第１取得処理のフローチャートを示す図である。4 is a diagram showing a flowchart of first acquisition processing executed by the rental sales profit prediction system 1. FIG. コンピュータ１０が記憶する商品情報／レンタル情報一覧の一例を模式的に示したものである。1 schematically shows an example of a product information/rental information list stored in the computer 10. FIG. レンタル売上利益予測システム１が実行する配送処理のフローチャートを示す図である。。4 is a diagram showing a flowchart of delivery processing executed by the rental sales profit prediction system 1. FIG. . レンタル売上利益予測システム１が実行する第２取得処理のフローチャートを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a flowchart of a second acquisition process executed by the rental sales profit prediction system 1; 第２の情報記憶モジュールが記憶する検品情報を対応付けたレンタル商品一覧の一例を模式的に示した図である。FIG. 10 is a diagram schematically showing an example of a rental product list in which inspection information stored in a second information storage module is associated; コンピュータ１０が実行する売上および／または利益の予測処理のフローチャートを示す図である4 is a diagram showing a flowchart of sales and/or profit prediction processing executed by the computer 10; FIG.

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。 EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, with reference to an accompanying drawing, the form (henceforth, embodiment) for implementing this invention is demonstrated in detail. In subsequent figures, the same numbers or symbols are attached to the same elements throughout the description of the embodiments.

［基本概念／基本構成］
図１は、レンタル売上利益予測システム１の概要を説明するための図である。レンタル売上利益予測システム１は、少なくともコンピュータ１０および保管管理システム３０を含み、商品（例えば、移動体（車）、衣服、家電、日用品、家具、装飾品、宝飾品、ビジネス用品、スポーツ用品、オフィス用品、アウトドア用品、イベント用品、旅行用品、医療用品、建設工事用品、調理用品、理化学装置、幼児童用品、動力機械装置（ドローン、ロボット））を、顧客にレンタルし、返却された後の商品の状態を反映させて、その商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測システムである。なお本明細書において「顧客」とは、荷主の商品をシステムを介してレンタルする個人または法人からなる借り手であり、システムおよび商品のユーザである。 [Basic Concept/Basic Configuration]
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a rental sales profit prediction system 1. As shown in FIG. The rental sales profit prediction system 1 includes at least a computer 10 and a storage management system 30, and includes products (for example, moving bodies (cars), clothes, home appliances, daily necessities, furniture, ornaments, jewelry, business goods, sporting goods, offices goods, outdoor goods, event goods, travel goods, medical goods, construction goods, cooking goods, physics and chemistry equipment, children's goods, power machines (drones, robots)) that have been rented to customers and returned This is a system for predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental of the product is continued by reflecting the condition of the product. In this specification, the term "customer" refers to an individual or corporate borrower who rents a shipper's product through the system, and is a user of the system and the product.

本実施形態では、レンタル売上利益予測システム１は、コンピュータ１０と、レンタルを希望する顧客が所持する顧客端末４０、荷主から預かった商品を保管する倉庫３２を管理するシステムであるＷＭＳ（ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ）３１、倉庫３２に保管中の商品の所有者である荷主が所持する荷主端末２０が、データ通信可能に接続されている。なお、倉庫３２とＷＭＳ３１とを合わせて、保管管理システム３０という。 In this embodiment, the rental sales profit prediction system 1 is a WMS (Warehouse Management System) which is a system for managing the computer 10, the customer terminal 40 owned by the customer who wishes to rent, and the warehouse 32 for storing the goods entrusted by the shipper. ) 31, a consignor terminal 20 possessed by a consignor who is the owner of the goods being stored in the warehouse 32 is connected so as to be capable of data communication. The warehouse 32 and the WMS 31 are collectively referred to as a storage management system 30.

レンタル売上利益予測システム１が、商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する場合についての処理ステップについて、図１に基づいて説明する。なお、実線はデータの流れを、点線は商品の流れを示す。
初めに、倉庫３２は、荷主から商品を預かり、預かった商品を保管する。倉庫３２に保管された商品は、ＷＭＳ３１で管理される。（ステップＳ１）。 Processing steps for predicting future sales and/or profits to be obtained when the rental sales profit prediction system 1 continues to rent the product will be described with reference to FIG. The solid line indicates the flow of data, and the dotted line indicates the flow of products.
First, the warehouse 32 receives commodities from shippers and stores the received commodities. The products stored in the warehouse 32 are managed by the WMS31. (Step S1).

次に、コンピュータ１０は、ステップＳ１で倉庫３２に保管された商品に関する商品情報、および商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する（ステップＳ２）。
商品情報は、例えば、商品ＩＤ、商品名、メーカー名、型番、製造番号、年式、発売日（発売時期）、市場価格、購入価格などに関する情報である。また、レンタル情報は、個々の商品に関するレンタル履歴情報であり、例えば、レンタル回数、レンタル日数（トータルのレンタル日数）、レンタル価格、修繕回数、クリーニング回数に関する情報である。また更に、レンタルされた顧客の履歴を保有していても良い。本発明においては商品ごとに個別にレンタルされた情報の履歴が記録される。
コンピュータ１０は、ＷＭＳ３１から商品情報を取得する。なお、コンピュータ１０は、荷主端末２０から商品情報を取得してもよい。また、コンピュータは、予め自身が記憶する各商品に設定されたレンタルに関する情報に基づいて、各商品のレンタル情報を取得する。なお、コンピュータ１０は、ＷＭＳ３１または荷主端末２０からレンタル情報を取得してもよい。 Next, the computer 10 acquires the product information on the product stored in the warehouse 32 in step S1 and the rental information on the rental of the product (step S2).
The product information includes, for example, product ID, product name, manufacturer name, model number, production number, model year, release date (release time), market price, purchase price, and the like. The rental information is rental history information about individual products, such as the number of rental times, the number of rental days (total number of rental days), the rental price, the number of repair times, and the number of cleaning times. Furthermore, the history of rented customers may be retained. In the present invention, the history of information rented individually for each product is recorded.
The computer 10 acquires product information from the WMS31. Note that the computer 10 may acquire product information from the shipper terminal 20 . In addition, the computer acquires the rental information of each product based on the rental information set for each product stored in advance by itself. The computer 10 may acquire rental information from the WMS 31 or the shipper terminal 20 .

コンピュータ１０は、顧客端末４０から商品のレンタル要求を受信すると、レンタルごとに個別にレンタルＩＤを発行し、倉庫３２に保管している商品の配送の手配を行い、顧客（個人、法人等）に商品を配送する（ステップＳ３）。顧客から商品が返却されると、保管管理システム３０は、倉庫３２に返却された商品を保管し、商品を保管する倉庫３２をＷＭＳ３１で管理することで、返却された商品を保管管理する（ステップＳ４）。 When the computer 10 receives a product rental request from the customer terminal 40, it issues a rental ID for each rental, arranges delivery of the product stored in the warehouse 32, and sends it to the customer (individual, corporation, etc.). The product is delivered (step S3). When the product is returned from the customer, the storage management system 30 stores the returned product in the warehouse 32 and manages the warehouse 32 where the product is stored by the WMS 31 to store and manage the returned product (step S4).

コンピュータ１０は、返却された商品の検品情報を、ＷＭＳ３１から取得する（ステップＳ５）。
検品情報は、顧客から返却された商品の状態を検品した結果であって、例えば、レンタル発生ごとに発行するレンタルＩＤに紐づけし、商品ごとにかつレンタルごとに記録される情報である。具体的には、返却された商品の傷／汚れのサイズ、傷／汚れの酷さ、傷／汚れの色、動作確認に関する情報、付属品の状態（紛失の有無）などであって、作業者が目視、触接等によって、予め設定された項目を検品し、それぞれ項目ごとに規格化された数値により評価値を入力したものである。図１の検品情報には、それぞれ項目の評価値と、評価値が示す各項目の状態を示す。 The computer 10 acquires the inspection information of the returned product from the WMS 31 (step S5).
The inspection information is the result of inspecting the condition of the product returned by the customer. For example, it is information that is linked to a rental ID issued for each rental occurrence and recorded for each product and for each rental. Specifically, the size of the damage/dirt on the returned product, the severity of the damage/dirt, the color of the damage/dirt, information on operation check, condition of accessories (whether or not they are lost), etc. By visual inspection, contact, etc., preset items are inspected, and an evaluation value is input using a standardized numerical value for each item. The inspection information in FIG. 1 indicates the evaluation value of each item and the state of each item indicated by the evaluation value.

コンピュータ１０は、商品情報、レンタル情報および検品情報に基づいて、レンタルされた商品について、レンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する（ステップＳ６）。予測された将来の売上および／または利益は、その商品の荷主に提供する（ステップＳ７）。なお、必ずしも荷主に提供しなくてもよく、荷主以外に提供してもよく、その商品と同一類似の商品を預ける／預けようとしている荷主等に提供してもよい。 Based on the product information, rental information and inspection information, the computer 10 predicts future sales and/or profits to be obtained when the rental is continued for the rented product (step S6). The predicted future sales and/or profits are provided to the shipper of the goods (step S7). It should be noted that it is not necessarily provided to the consignor, it may be provided to a person other than the consignor, or it may be provided to a consignor or the like who deposits or intends to deposit a product identical or similar to the product.

商品情報、レンタル情報、および検品情報に基づいて、レンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益の予測にレンタル返却後の商品の状態および／または状況を反映させることで、精度の高い予測を行うことが可能となる。 Based on the product information, rental information, and inspection information, future sales and/or profits that can be obtained when the rental is continued are reflected in the condition and/or situation of the product after the rental is returned, so that the accuracy is high. Predictions can be made.

［機能構成］
図２に基づいて、レンタル売上利益予測システム１の機能構成について説明する。
レンタル売上利益予測システム１は、コンピュータ１０を少なくとも備え、コンピュータ１０が、レンタルを希望する顧客が所持する携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の顧客端末４０、倉庫３２を管理するシステムであるＷＭＳ３１、倉庫３２に保管する商品の所有者である荷主が所持する携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の荷主端末２０と、公衆回線網等のネットワーク５０等を介して、データ通信可能に接続されたシステムである。
レンタル売上利益予測システム１は、上述した顧客端末４０、ＷＭＳ３１、荷主端末２０、その他の端末や装置類等が含まれていても良い。この場合、レンタル売上利益予測システム１は、後述する処理を、コンピュータ１０、その他の端末や装置類等の何れか又は複数の組み合わせにより実行する。 [Function configuration]
Based on FIG. 2, the functional configuration of the rental sales profit prediction system 1 will be described.
The rental sales profit prediction system 1 includes at least a computer 10, and the computer 10 is a system that manages a customer terminal 40 such as a mobile phone, a smart phone, a tablet terminal, a personal computer, etc. possessed by a customer who wishes to rent, and a warehouse 32. Data communication is possible between WMS 31 and shipper terminal 20 such as mobile phone, smart phone, tablet terminal, or personal computer possessed by the shipper who owns the goods stored in warehouse 32, via network 50 such as public line network. It's a connected system.
The rental sales profit prediction system 1 may include the above-described customer terminal 40, WMS 31, shipper terminal 20, and other terminals and devices. In this case, the rental sales profit prediction system 1 executes the processing described later by any one or a combination of the computer 10, other terminals, devices, and the like.

コンピュータ１０は、商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するサーバ機能を有するコンピュータやパーソナルコンピュータである。コンピュータ１０は、例えば、１台のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。本明細書におけるクラウドコンピュータとは、ある特定の機能を果たす際に、任意のコンピュータをスケーラブルに用いるものや、あるシステムを実現するために複数の機能モジュールを含み、その機能を自由に組み合わせて用いるものの何れであってもよい。 The computer 10 is a computer or a personal computer having a server function for predicting future sales and/or profits to be obtained when the product is continuously rented. The computer 10 may be realized by, for example, one computer, or may be realized by a plurality of computers like a cloud computer. A cloud computer in this specification is a computer that uses any computer in a scalable manner to perform a specific function, or includes multiple functional modules to realize a certain system, and uses the functions in a free combination. It can be anything.

コンピュータ１０は、制御部として、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス等を備える。
また、コンピュータ１０は、記憶部として、ハードディスクや半導体メモリ、記憶媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。
また、コンピュータ１０は、処理部として、各種処理を実行するデバイス、商品情報およびレンタル情報を取得する第１取得部１１、レンタルする商品を顧客に配送する配送部１２、検品情報を取得する第２取得部１３、将来の売上および／または利益を予測する予測部１４、予測部１４で更なる将来の売上および／または利益を予測するために用いる情報を取得する第３取得部１５等を備える。コンピュータ１０の第１取得部１１は、倉庫３２に保管された商品に関する商品情報、および商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する。第２取得部１３は、返却された商品の検品情報を、ＷＭＳ３１から取得する。また、第３取得部１５は、売上原価情報、販売費情報、一般管理費情報、および荷主の株価情報など、荷主の将来の売上および／または利益を予測するのに必要な、決算関連情報を取得する。 The computer 10 includes a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), etc. as a control unit, and a communication unit to communicate with other terminals, devices, etc. A device or the like is provided to enable communication.
The computer 10 also includes a data storage unit such as a hard disk, a semiconductor memory, a storage medium, or a memory card as a storage unit.
The computer 10 also includes, as processing units, a device that executes various processes, a first acquisition unit 11 that acquires product information and rental information, a delivery unit 12 that delivers rental products to customers, and a second acquisition unit that acquires inspection information. It includes an acquisition unit 13, a prediction unit 14 for predicting future sales and/or profits, and a third acquisition unit 15 for obtaining information used by the prediction unit 14 to further predict future sales and/or profits. The first acquisition unit 11 of the computer 10 acquires product information on products stored in the warehouse 32 and rental information on product rental. The second acquisition unit 13 acquires the inspection information of the returned product from the WMS 31 . In addition, the third acquisition unit 15 acquires settlement-related information necessary for predicting future sales and/or profits of the shipper, such as cost of sales information, selling cost information, general and administrative expenses information, and stock price information of the shipper. get.

コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、商品情報取得モジュール、レンタル希望取得モジュール、配送モジュール、検品情報取得モジュールを実現する。
また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部と協働して、第１情報記憶モジュール、第２情報記憶モジュール、第３情報記憶モジュール、学習結果記憶モジュールを実現する。
さらに、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、レンタル情報取得モジュール、商品抽出モジュール、予測基情報取得モジュール、予測モジュール、学習モジュールを実現する。 In the computer 10, the control unit reads a predetermined program, and cooperates with the communication unit to implement a product information acquisition module, a rental request acquisition module, a delivery module, and an inspection information acquisition module.
Further, in the computer 10, the control unit reads a predetermined program to cooperate with the storage unit to realize a first information storage module, a second information storage module, a third information storage module, and a learning result storage module. .
Further, in the computer 10, the control unit reads a predetermined program, and cooperates with the processing unit to implement a rental information acquisition module, a product extraction module, a predictive base information acquisition module, a prediction module, and a learning module.

［コンピュータ１０が実行する第１取得処理］
図３に基づいて、コンピュータ１０が実行する第１取得処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する第１取得処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。本第１取得処理は、上述した商品情報およびレンタル情報の取得処理（ステップＳ２）の詳細である。 [First Acquisition Process Executed by Computer 10]
The first acquisition process executed by the computer 10 will be described with reference to FIG. This figure is a diagram showing a flowchart of the first acquisition process executed by the computer 10 . Processing executed by each module described above will be described together with this processing. This first acquisition process is the details of the acquisition process (step S2) of the product information and rental information described above.

商品情報取得モジュールは、商品に関する商品情報を取得する（ステップＳ１０）。
商品情報取得モジュールは、倉庫３２に保管された商品の商品情報がＷＭＳ３１から送信されたことに応じて、商品情報を取得する。ＷＭＳ３１は、自身が管理する倉庫３２に保管した商品の商品情報を、商品を保管したことに応じてや、コンピュータ１０や荷主端末２０からの指示や、ＷＭＳ３１の管理者からの入力等に基づいて、コンピュータ１０に送信する。
また、商品情報取得モジュールは、倉庫３２に保管した商品の荷主の荷主端末２０から、その商品の商品情報が送信されたことに応じて、商品情報を取得してもよい。なお、ＷＭＳ３１および荷主端末２０の両方から商品情報を取得してもよい。 The product information acquisition module acquires product information on products (step S10).
The product information acquisition module acquires product information in response to the product information of the product stored in the warehouse 32 being transmitted from the WMS 31 . The WMS 31 stores the product information of the products stored in the warehouse 32 managed by itself according to the storage of the products, instructions from the computer 10 or the shipper terminal 20, input from the administrator of the WMS 31, and the like. , to the computer 10 .
Further, the product information acquisition module may acquire product information in response to transmission of product information of the product from the shipper terminal 20 of the shipper of the product stored in the warehouse 32 . The product information may be acquired from both the WMS 31 and the shipper terminal 20 .

レンタル情報取得モジュールは、商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する（ステップＳ１１）。
レンタル情報取得モジュールは、予め自身が記憶する各商品に設定されたレンタル情報を取得する。なお、レンタル情報取得モジュールは、レンタル情報をＷＭＳ３１や荷主端末２０から取得してもよく、この場合、ＷＭＳ３１や荷主端末２０からレンタル情報が送信されたことに応じて取得する。ＷＭＳ３１や荷主端末２０は、コンピュータ１０からの指示や、ＷＭＳ３１は自身の管理者、荷主端末２０は荷主から入力に応じて、コンピュータ１０にレンタル情報を送信する。 The rental information acquisition module acquires rental information related to product rental (step S11).
The rental information acquisition module acquires rental information set for each product stored in advance by itself. The rental information acquisition module may acquire the rental information from the WMS 31 or the shipper terminal 20. In this case, the rental information is acquired in response to the rental information being transmitted from the WMS 31 or the shipper terminal 20. FIG. The WMS 31 and the shipper terminal 20 transmit rental information to the computer 10 in response to instructions from the computer 10, the WMS 31 being its own manager, and the shipper terminal 20 being input from the shipper.

第１情報記憶モジュールは、商品情報およびレンタル情報を対応付けて記憶する（ステップＳ１２）。
図４は、第１情報記憶モジュールが記憶する商品情報およびレンタル情報（以下、商品情報／レンタル情報一覧という）の一例を模式的に示した図である。同図において、各商品は、商品名、取得した商品情報およびレンタル情報が対応付けられている。
なお、第１情報記憶モジュールが、商品情報／レンタル情報一覧を記憶する形式は、上述したものに限らず、適宜変更可能である。 The first information storage module associates and stores the product information and the rental information (step S12).
FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of product information and rental information (hereinafter referred to as product information/rental information list) stored in the first information storage module. In the figure, each product is associated with the product name, acquired product information, and rental information.
The format in which the first information storage module stores the product information/rental information list is not limited to the one described above, and can be changed as appropriate.

［コンピュータ１０が実行する配送処理］
図５に基づいて、コンピュータ１０が実行する配送処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する配送処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。本配送処理は、上述したレンタル商品の顧客への配送処理（ステップＳ３）の詳細である。 [Delivery processing executed by computer 10]
The delivery process executed by the computer 10 will be described with reference to FIG. This figure is a diagram showing a flow chart of the delivery process executed by the computer 10 . Processing executed by each module described above will be described together with this processing. This delivery process is the details of the above-described delivery process (step S3) of the rental product to the customer.

レンタル希望取得モジュールは、顧客端末４０から、顧客がレンタルを希望する商品の商品情報および配送先情報を取得する（ステップＳ２０）。
顧客端末４０は、顧客から、自身がレンタルを希望する商品の入力を受け付ける。顧客端末４０は、例えば、レンタル可能な商品の一覧の中から、自身が希望する商品の選択の入力や、自身が希望する商品の名称等の入力を受け付ける。併せて、顧客端末４０は、レンタルを希望する商品の配送先の入力を受け付ける。そして、顧客がレンタルを希望する商品の商品情報および配送先情報を、コンピュータ１０に送信する。 The rental request acquisition module acquires the product information and the delivery destination information of the product that the customer wishes to rent from the customer terminal 40 (step S20).
The customer terminal 40 receives an input of a product that the customer wishes to rent. The customer terminal 40 receives, for example, an input of selection of a desired product from a list of rentalable products, an input of the name of the desired product, and the like. At the same time, the customer terminal 40 accepts the input of the delivery destination of the item that the customer wishes to rent. Then, the product information and delivery address information of the product that the customer wishes to rent are transmitted to the computer 10 .

なお、コンピュータ１０が、予め顧客の識別子と商品の配送先情報とを対応付けて登録した顧客情報データベースを有する場合には、顧客端末４０は、受け付けた商品の配送先に代わり、顧客の識別子の入力を受け付けて、コンピュータ１０に送信する。そして、レンタル希望取得モジュールが、受信した顧客の識別子に基づいて、顧客情報データベースを参照し、配送先情報を取得する。 If the computer 10 has a customer information database in which customer identifiers and product delivery destination information are associated and registered in advance, the customer terminal 40 stores the customer identifier instead of the delivery destination of the received product. Input is accepted and transmitted to the computer 10 . Then, the rental request acquisition module acquires the delivery destination information by referring to the customer information database based on the received customer identifier.

商品抽出モジュールは、顧客がレンタルを希望する商品を、第１情報記憶モジュールが記憶する商品情報／レンタル情報一覧から抽出する（ステップＳ２１）。
商品抽出モジュールは、取得した商品情報に基づいて、第１情報記憶モジュールが記憶する商品情報／レンタル情報一覧を参照し、この商品情報に対応する商品を、商品情報／レンタル情報一覧から抽出する。商品抽出モジュールは、商品情報／レンタル情報一覧中にこの商品情報が一つのみ存在する場合、この一の商品情報に対応する商品を抽出する。また、商品抽出モジュールは、商品情報／レンタル情報一覧中にこの商品情報が複数存在する場合、任意の要件、例えばレンタル商品一覧の上にあるものを選択することや優先順位が高い荷主の商品を選択すること、等の予め設定された条件に従って、一の商品を抽出する。 The product extraction module extracts the product that the customer wishes to rent from the product information/rental information list stored in the first information storage module (step S21).
The product extraction module refers to the product information/rental information list stored in the first information storage module based on the acquired product information, and extracts products corresponding to this product information from the product information/rental information list. The product extraction module extracts the product corresponding to this one product information when only one product information exists in the product information/rental information list. In addition, if there is more than one item of item information in the item information/rental information list, the item extraction module can meet arbitrary requirements, such as selecting items on the top of the list of rental items, or selecting items from shippers with high priority. One product is extracted according to preset conditions such as selection.

配送モジュールは、抽出した商品の商品情報および配送先情報を、ＷＭＳ３１に送信する（ステップＳ２２）。
抽出した商品の商品情報および配送先情報を受信したＷＭＳ３１は、倉庫３２に保管されている商品の中から抽出した商品の商品情報に該当する商品を選び出し、当該商品に対するレンタルの履歴管理のためレンタルＩＤを作成して、配送先情報に基づいて、顧客に配送する。 The delivery module transmits the product information and delivery destination information of the extracted product to the WMS 31 (step S22).
The WMS 31 receives the product information and delivery destination information of the extracted product, selects the product corresponding to the product information of the extracted product from among the products stored in the warehouse 32, and rents the product for management of the rental history of the product. An ID is created and delivered to the customer based on the delivery destination information.

［コンピュータ１０が実行する第２取得処理］
図６に基づいて、コンピュータ１０が実行する第２情報取得処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する第２取得処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。本第２取得処理は、上述した検品情報の取得処理（ステップＳ４，Ｓ５）の詳細である。 [Second Acquisition Processing Executed by Computer 10]
The second information acquisition process executed by the computer 10 will be described with reference to FIG. This figure is a diagram showing a flowchart of the second acquisition process executed by the computer 10 . Processing executed by each module described above will be described together with this processing. This second acquisition process is the details of the above-described inspection information acquisition process (steps S4 and S5).

検品情報取得モジュールは、レンタルから返却された商品の状態を示す検品情報を取得する（ステップＳ３０）。
検品情報取得モジュールは、ＷＭＳ３１から検品情報が送信されたことに応じて、要求された商品のレンタルＩＤに該当する検品情報を取得する。ＷＭＳ３１は、顧客にレンタルされていた商品が倉庫３２に返却されたことに応じて、返却された商品のレンタルＩＤに対して行われた検品結果を検品情報として、コンピュータ１０に送信する。 The inspection information acquisition module acquires inspection information indicating the condition of the product returned from rental (step S30).
The inspection information acquisition module acquires inspection information corresponding to the rental ID of the requested product in response to the inspection information being transmitted from the WMS 31 . When the product rented by the customer is returned to the warehouse 32, the WMS 31 transmits to the computer 10, as inspection information, the result of the inspection performed for the rental ID of the returned product.

第２情報記憶モジュールは、取得した検品情報をレンタルＩＤとともに商品情報／レンタル情報一覧に対応付けて記憶する（ステップＳ３１）。
図７は、第２情報記憶モジュールが記憶する検品情報を対応付けたレンタル商品一覧の一例を模式的に示した図である。同図において、各商品は、商品名、商品情報、レンタル情報、および検品情報が対応付けられている。なお、図７において、商品情報およびレンタル情報は、図４と同一のため省略して記載している。
なお、第２情報記憶モジュールが、検品情報を対応付けた商品情報／レンタル情報一覧を記憶する形式は、上述したものに限らず、適宜変更可能である。 The second information storage module stores the acquired inspection information together with the rental ID in association with the product information/rental information list (step S31).
FIG. 7 is a diagram schematically showing an example of a list of rental products associated with inspection information stored in the second information storage module. In the figure, each product is associated with a product name, product information, rental information, and inspection information. In FIG. 7, product information and rental information are omitted because they are the same as in FIG.
The format in which the second information storage module stores the product information/rental information list associated with the inspection information is not limited to the one described above, and can be changed as appropriate.

［コンピュータ１０が実行する予測処理］
図８に基づいて、コンピュータ１０が実行する売上および／または利益の予測処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する売上および／または利益の予測処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。本予測処理は、上述したレンタル商品の顧客への予測処理（ステップＳ６）の詳細であり、第２情報取得処理がされた商品について行われる。 [Prediction processing executed by computer 10]
Sales and/or profit prediction processing executed by the computer 10 will be described with reference to FIG. This figure is a diagram showing a flowchart of a sales and/or profit prediction process executed by the computer 10 . Processing executed by each module described above will be described together with this processing. This prediction process is the details of the prediction process (step S6) for the customer of the rental product described above, and is performed for the product for which the second information acquisition process has been performed.

予測基情報取得モジュールは、売上および／または利益の予測を行う商品について、予測の基となる情報である、第２情報記憶モジュールが記憶する検品情報を対応付けたレンタル商品一覧を取得する（ステップＳ４０）。
予測基情報取得モジュールは、任意のタイミングで予測の基となる情報を取得すればよく、例えば、第２情報記憶モジュールに検品情報を対応付けたレンタル商品一覧が記憶されたことに応じて、コンピュータ１０や荷主端末２０からの指示に応じて、所定のタイミング（例えば、３週間ごと）に応じて、等がある。 The prediction base information acquisition module acquires a list of rental products associated with inspection information stored in the second information storage module, which is information on which sales and/or profits are to be predicted (step S40).
The prediction base information acquisition module may acquire information that serves as a base for prediction at any timing. 10 or according to instructions from the shipper terminal 20, according to a predetermined timing (for example, every three weeks), and the like.

予測モジュールは、売上および／または利益の予測を行う商品について、取得した検品情報を対応付けたレンタル商品一覧に基づいて、レンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する（ステップＳ４１）。
予測モジュールが予測する将来の売上および／または利益は、将来の売上高、将来の売上総利益、将来の営業利益、将来の株価売上高倍率（ＰＳＲ）、将来の株価収益率（ＰＥＲ）、将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）である。但し、これらに限らなくてもよい。
予測モジュールが予測する将来の売上高、将来の売上総利益、将来の営業利益、将来の株価売上高倍率（ＰＳＲ）、将来の株価収益率（ＰＥＲ）、将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）それぞれについて、説明する。 The prediction module predicts the future sales and/or profit that will be obtained when the rental is continued based on the rental product list that associates the acquired inspection information with respect to the product whose sales and/or profit is to be predicted (step S41).
The future sales and/or profits predicted by the forecast module may be future sales, future gross profit, future operating profit, future price-to-sales multiple (PSR), future price-to-earnings ratio (PER), future is the price-to-book ratio (PBR) of However, it is not necessary to limit to these.
Future sales, future gross profit, future operating profit, future price-to-sales ratio (PSR), future price-earnings ratio (PER), future price-to-book ratio (PBR) predicted by the forecast module ,explain.

（将来の売上高予測）
予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の売上高の予測方法の一例を説明する。
将来の売上高は、以下の（１）式で算出できる。
将来の売上高＝レンタル料金×レンタル回数・・・（１）
ところで、商品の返却後の状態や状況によって、予め設定したレンタル回数は変動し、また、予め設定したレンタル料金も変動することが実際には望ましい。そのため、予め設定したレンタル料金およびレンタル回数では、将来の売上高を、高い精度では予測できない。そこで、予測モジュールは、商品の返却後の状態および／または状況に基づいて、将来のレンタル回数および／または将来のレンタル料金を予測し、これらの値を用いて将来の売上高を算出することで精度の高い予測を行うことが可能となる。 (future sales forecast)
An example of a method for predicting future sales that will be obtained when the rental is continued by the prediction module will be explained.
Future sales can be calculated by the following formula (1).
Future sales = rental fee x number of rentals (1)
By the way, it is actually desirable that the preset number of times of rental and the preset rental fee also fluctuate depending on the state and situation after the product is returned. Therefore, future sales cannot be predicted with a high degree of accuracy based on the preset rental fee and number of rentals. Therefore, the prediction module predicts the number of future rentals and/or future rental fees based on the state and/or situation after the return of the product, and uses these values to calculate future sales. It is possible to make highly accurate predictions.

そこで、予測モジュールは、まず、将来のレンタル回数および／または将来のレンタル料金の予測を行い、その予測方法の一例を説明する。
商品の返却後の状態は、商品の耐久度合として数値化して表すことができる。
耐久度合を、検品情報を用いて算出すると、以下の（２）式となる。
消耗度合＝（検品情報の各項目の数値の和）÷（検品情報の各項目の最大数値の和）
耐久度合＝１－消耗度合・・・（２）
商品を修繕したりクリーニングしたりすることで、商品の耐久度合は回復するので、レンタル情報の修繕回数やクリーニング回数を加味すると、以下の（３）式となる。
耐久度合＝１－消耗度合＋修繕による回復度合×修繕回数
＋クリーニングによる回復度合×クリーニング回数・・・（３）
なお、修繕による回復度合やクリーニングによる回復度合は、同一類似の商品について修繕やクリーニングを行った際の実績に基づいて決定されるのが望ましい。
将来のレンタル回数は、レンタル情報のレンタル回数と、商品の返却後の状態を数値化した（２）式または（３）式で得られる耐久度合とを用いると、以下の（４）式で算出できる。
将来のレンタル回数＝レンタル回数×耐久度合・・・（４） Therefore, the prediction module first predicts the number of future rentals and/or future rental fees, and an example of the prediction method will be described.
The state of the product after it is returned can be expressed numerically as the degree of durability of the product.
When the degree of durability is calculated using the inspection information, the following formula (2) is obtained.
Degree of consumption = (Sum of numerical values for each item of inspection information) ÷ (Sum of maximum numerical values for each item of inspection information)
Degree of durability = 1 - Degree of consumption (2)
By repairing or cleaning the product, the durability of the product is recovered. Therefore, the following equation (3) is obtained by adding the number of repairs and the number of cleanings in the rental information.
Degree of durability = 1 - degree of consumption + degree of recovery by repair x number of repairs + degree of recovery by cleaning x number of cleanings (3)
It is desirable that the degree of restoration by repair and the degree of restoration by cleaning be determined based on the results of repairing or cleaning the same or similar products.
The number of future rentals is calculated by the following formula (4) using the number of rentals in the rental information and the durability obtained by formula (2) or (3), which quantifies the state of the product after it is returned. can.
Number of future rentals = Number of rentals x Durability (4)

一方、将来のレンタル料金も、レンタル情報のレンタル料金と、商品の返却後の状態を数値化して表した（２）式または（３）式で得られる耐久度合とから、以下の（５）式で算出できる。なお、（５）式では、耐久度合はレンタルされるごとに下がり、耐久度に応じてレンタル料金が変動するとすると仮定している。

On the other hand, the future rental fee is calculated from the rental fee in the rental information and the degree of durability obtained from the equation (2) or (3), which expresses the condition after the product has been returned in numerical terms, using the following equation (5). can be calculated by In addition, in the formula (5), it is assumed that the durability decreases each time the vehicle is rented, and the rental fee varies according to the durability.

次に、商品の返却後の状況は、商品の人気状況である。商品の人気状況は、発売日から時間が経過するに従って低下するのが一般的であるので、商品の人気がどの程度維持されているかを示す人気維持度合として数値化して表すことができる。人気維持度合を、商品情報の発売日と予測時の日を用いて算出すると、以下の式（６）となる。
人気維持度合＝（人気が０になると想定する日数－発売日から予測時の日までの日数）÷人気が０になると想定する日数・・・（６）
人気が０になると想定する日数には、例えば、新商品と言われなくなるまでの日数や、次の新商品が発売されるまでの日数を用いる。新商品でなくなるまたは次の新商品がでる頃には人気はかなり低下しているためである。なお、新商品と言われなくなるまでの日数や、次の新商品が発売されるまでの日数は、商品のカテゴリー、例えば、家電、車、おもちゃなど、によって異なるので、商品のカテゴリーごとに設定されるのが望ましい。
商品の人気低下の仕方は、徐々に低下する場合も、あるタイミングで急に下がる場合も、上がったり下がったりを繰り返しながら低下する場合もあるので、低下の仕方を人気維持度合に加味してもよい。 Next, the status after returning the product is the popularity status of the product. Since the popularity of a product generally declines as time elapses from the date of sale, it can be quantified as a degree of popularity maintenance that indicates to what extent the popularity of the product is maintained. The following equation (6) is obtained by calculating the degree of popularity maintenance using the release date of the product information and the date of prediction.
Degree of popularity maintenance = (Number of days assumed to be 0 in popularity - Number of days from release date to date of prediction) ÷ Number of days assumed to become 0 in popularity (6)
As the number of days for which the popularity is assumed to become 0, for example, the number of days until the product is no longer called a new product or the number of days until the next new product is released is used. This is because by the time the product ceases to be a new product or the next new product comes out, its popularity has declined considerably. The number of days until the product is no longer considered new and the number of days until the next new product goes on sale differ depending on the product category, such as home appliances, cars, and toys, so they are set for each product category. It is desirable to
The way in which the popularity of a product declines may be a gradual decline, a sudden decline at a certain timing, or a decline while repeatedly rising and falling, so the manner of decline may be added to the degree of popularity maintenance .

将来のレンタル回数は、レンタル情報のレンタル回数と商品の返却後の状況を数値化で表した人気維持度合とを用いると、以下の（７）式で算出できる。
将来のレンタル回数＝レンタル回数×人気維持度合い・・・（７）
一方、将来のレンタル料金も、レンタル情報のレンタル料金と人気維持度合とから、（５）式と同様に、以下の（８）式で算出できる。

なお、将来のレンタル回数および将来のレンタル料金を、耐久度合および人気維持度合の両方を用いて算出してもよい。 The number of future rentals can be calculated by the following equation (7) using the number of rentals in the rental information and the degree of popularity maintenance that quantifies the situation after the return of the product.
Number of rentals in the future = number of rentals x degree of maintenance of popularity (7)
On the other hand, the future rental fee can also be calculated from the rental fee in the rental information and the degree of maintenance of popularity by the following equation (8), similar to the equation (5).

Note that the future rental frequency and future rental fee may be calculated using both the durability level and the popularity maintenance level.

予測モジュールは、上述した式により将来のレンタル回数および／または将来のレンタル料金を算出した後、将来の売上高を予測する。将来の売上高を予測する方法として、以下の３つの場合を例示する。
１つは、予測モジュールは、レンタル料金はレンタル情報に設定されたまま固定とする場合に、将来の売上高を、以下の（９）式で算出する。
将来の売上高＝レンタル料金×将来のレンタル回数・・・（９）
２つは、予測モジュールは、レンタル回数はレンタル情報に設定されたまま固定とする場合に、将来の売上高を、以下の（１０）式で算出する。
将来の売上高＝将来のレンタル料金×レンタル回数・・・（１０）
さらに、３つとして、予測モジュールは、レンタル料金もレンタル回数も変動する場合に、将来の売上高を、以下の（１１）式で算出する。
将来の売上高＝将来のレンタル料金×将来のレンタル回数・・・（１１） The prediction module predicts future sales after calculating the number of future rentals and/or future rental fees according to the formulas described above. The following three cases are exemplified as methods for predicting future sales.
First, the prediction module calculates future sales using the following formula (9) when the rental fee is fixed as set in the rental information.
Future sales = rental fee x number of future rentals (9)
Second, the prediction module calculates future sales using the following formula (10) when the number of times of rental is fixed as set in the rental information.
Future sales = future rental fee x number of rentals (10)
Furthermore, as a third factor, the prediction module calculates future sales using the following equation (11) when both the rental fee and the number of times of rental fluctuate.
Future sales = future rental fee x future number of rentals (11)

（将来の売上総利益予測）
次に、予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の売上総利益の予測方法の一例を説明する。
ここで、売上利益とは、売上から売上原価を差し引いた金額であり、売上総利益が大きい商品はレンタルを継続することで利益を上げられる商品であると判断することができる。ここで、売上原価情報とは、商品の仕入れや製造、提供に係った原価であり、例えば、商品購入価格、修繕費用、クリーニング費用、配送料などである。 (Future Gross Profit Forecast)
Next, an example of a method for predicting the future gross profit to be obtained when the rental is continued by the prediction module will be described.
Here, the profit on sales is the amount obtained by subtracting the cost of sales from the sales, and it can be judged that a product with a large gross profit on sales can be profitable by continuing the rental. Here, the cost of sales information is the cost associated with the purchase, manufacture, and provision of goods, such as the purchase price of goods, repair costs, cleaning costs, and delivery charges.

予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより売上原価情報を取得し、自身が予測した将来の売上高から取得した売上原価情報を引いて、売上総利益を予測する。第３情報取得モジュールは、売上原価情報が、商品情報／レンタル情報一覧に含まれる場合には、商品情報／レンタル情報一覧から取得し、ないまたは情報が不足する場合には、荷主端末２０、ＷＭＳ３１、またはその他の端末から取得する。 The prediction module acquires the cost of sales information by the third information acquisition module, subtracts the acquired cost of sales information from the future sales predicted by itself, and predicts the gross profit. The third information acquisition module acquires the cost of sales information from the product information/rental information list if it is included in the product information/rental information list; , or from any other terminal.

（将来の営業利益予測）
また次に、予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の営業利益の予測方法の一例を説明する。
ここで営業利益は、上述した売上から売上原価、販売費および一般経費を差し引いて算出でき、営業利益が大きい商品はレンタルを継続することで儲かる商品であると判断することができる。 (Forecast of future operating income)
Next, an example of a method for predicting future operating profit obtained when rental is continued by the prediction module will be described.
Here, the operating profit can be calculated by subtracting the cost of sales, selling expenses and general expenses from the above-mentioned sales, and it can be judged that the product with a large operating profit is profitable by continuing the rental.

予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより売上原価情報、販売費情報および一般経費情報を取得し、自身が予測した将来の売上高から取得した売上原価情報を引いて、営業利益を予測する。第３情報取得モジュールは、売上原価情報、販売費情報および一般経費情報を、荷主端末２０、ＷＭＳ３１、またはその他の端末から取得する。 The prediction module acquires cost of sales information, selling cost information, and general expense information from the third information acquisition module, subtracts the acquired cost of sales information from future sales predicted by itself, and predicts operating profit. The third information acquisition module acquires cost of sales information, selling cost information and general expense information from the shipper terminal 20, WMS 31, or other terminals.

（将来の株価売上高倍率（ＰＳＲ）予測）
さらに次に、予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の株価売上高倍率（ＰＳＲ）の予測方法の一例を説明する。
ここで、株価売上高倍率（ＰＳＲ）とは、時価総額を年間売上で割って算出される指標であり、新興企業同士の株価水準を判断する場合に使用されることなどがあり、ＰＳＲが低い商品ほど、株価が割安と判断することができる。 (Future price-to-sales ratio (PSR) forecast)
Next, an example of a method of predicting the future price-to-sales ratio (PSR) obtained when the rental is continued by the prediction module will be described.
Here, the price-to-sales ratio (PSR) is an index calculated by dividing market capitalization by annual sales. It can be judged that the stock price of a commodity is relatively cheap.

予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより荷主の株価情報を取得し、株価情報から得られた時価総額を自身が予測した将来の売上高で割って、株価売上高倍率（ＰＳＲ）を予測する。第３情報取得モジュールは、荷主の株価情報を、荷主端末２０、ＷＭＳ３１、またはその他の端末から取得する。 The prediction module acquires the stock price information of the shipper by the third information acquisition module, divides the market capitalization obtained from the stock price information by the future sales predicted by itself, and predicts the price/sales ratio (PSR). The third information acquisition module acquires the shipper's stock price information from the shipper's terminal 20, WMS 31, or other terminals.

（将来の株価収益率（ＰＥＲ）予測）
さらにまた次に、予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の株価収益率（ＰＥＲ）の予測方法の一例を説明する。
ここで、株価収益率（ＰＥＲ）とは、「１株当たり純利益」で、会社の最終利益である純利益を、発行済み株式数で割ったであり、株価収益率ＰＥＲが低いほど会社の利益に対して株価が割安であると判断することができる。 (Future Price Earnings Ratio (PER) Forecast)
Furthermore, next, an example of a method for predicting the future price-earnings ratio (PER) obtained when the rental is continued by the prediction module will be described.
Here, the price-earnings ratio (PER) is "net profit per share" and is the net profit, which is the company's final profit, divided by the number of shares outstanding. It can be determined that the stock price is undervalued relative to the profit.

予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を取得し、自身が予測した将来の売上高と取得した情報とに基づいて純利益を算出し、算出した純利益を株式数で割って、将来の株価収益率（ＰＥＲ）を予測する。第３情報取得モジュールは、売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を、荷主端末２０、ＷＭＳ３１、またはその他の端末から取得する。 The prediction module acquires cost of sales information, selling expenses information, general and administrative expenses information, and stock price information of the shipper by the third information acquisition module, and based on the future sales predicted by itself and the acquired information Calculate the net profit and divide the calculated net profit by the number of shares to predict the future price-to-earnings ratio (PER). The third information acquisition module acquires cost of goods sold information, selling cost information, general and administrative expense information, and shipper's stock price information from the shipper terminal 20, WMS 31, or other terminals.

（将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）予測）
最後に、予測モジュールによる、レンタルを継続した時に得られる将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）の予測方法の一例を説明する。
ここで、株価純資産倍率（ＰＢＲ）とは、株価を１株当たり純資産（ＢＰＳ）で割ったものであって、株価が割安か割高かを判断することができる。 (Future price book value ratio (PBR) forecast)
Finally, an example of a method of predicting the future price book value ratio (PBR) obtained when the rental is continued by the prediction module will be described.
Here, the price book value ratio (PBR) is obtained by dividing the stock price by the book value per share (BPS), and it is possible to judge whether the stock price is undervalued or overvalued.

予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を取得し、上述した株価収益率（ＰＥＲ）予測で算出した純利益を純資産とみなし、荷主の株価を純資産でわることで、将来の株価純資産倍率（ＰＢＲ）を予測する。第３情報取得モジュールは、売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を、荷主端末２０、ＷＭＳ３１、またはその他の端末から取得する。 The prediction module acquires the cost of sales information, the selling expenses information, the general administrative expenses information, and the stock price information of the shipper by the third information acquisition module, and converts the net profit calculated by the above price earnings ratio (PER) prediction into the net assets , and by dividing the shipper's stock price by the net asset value, the future price-to-book-value ratio (PBR) is predicted. The third information acquisition module acquires cost of goods sold information, selling cost information, general and administrative expense information, and shipper's stock price information from the shipper terminal 20, WMS 31, or other terminals.

（転売価格）
予測モジュールは、レンタルに使用した商品を転売した場合も反映して、将来の売上および／または利益を予測することができる。
予測モジュールは、第３情報取得モジュールにより転売価格を取得する。ここで、転売価格とは、レンタルされていた商品を販売する際の価格である。
予測モジュールは、レンタル料金または将来のレンタル料金に基づいて、１回から上述した将来の予測レンタル回数までレンタル回数ごとに、商品のレンタルを継続した場合の将来の売上および／または利益を予測し、取得して転売価格と併せて荷主に提供する。 (resale price)
The prediction module can predict future sales and/or profits, taking into account the resale of rental items.
The prediction module acquires the resale price through the third information acquisition module. Here, the resale price is the price at which the rented product is sold.
the prediction module predicts future sales and/or profits for continued rental of the product based on the rental fee or future rental fees, for each rental number from one to the above-mentioned future projected rental number; Acquired and provided to the shipper together with the resale price.

また、予測モジュールは、取得した転売価格と、自身が予測した将来の売上および／または利益に基づいて、商品を転売する際に最も売上および／または利益が得られる将来のレンタル回数を予測する。
例えば、予測モジュールは、自身が予測した将来の売上および／または利益から転売価格を引いた額となるレンタル回数を予測する。将来の売上および／または利益から転売価格を引いた額となるレンタル回数以下のレンタル回数で、レンタルしていた商品を転売してしまうと、得られる売上および／または利益が、転売しなければ得られたはずの売上および／または利益よりも少なくなってしまうためである。 The prediction module also predicts future rental times that will yield the most sales and/or profits when reselling the product based on the obtained resale price and its own predicted future sales and/or profits.
For example, the prediction module predicts the number of rentals that will be its predicted future sales and/or profits minus the resale price. If you resell the rented item for a number of rentals less than or equal to the future sales and/or profit minus the resale price, the sales and/or profit that would otherwise be earned would be lost. This is because the sales and/or profits are less than they should have been.

以上説明したように、将来の様々な経済的な指標を算出することにより、商品のレンタルを継続するか否かを様々視点から検討することが可能となる。 As described above, by calculating various future economic indicators, it becomes possible to consider whether or not to continue renting the product from various viewpoints.

［コンピュータ１０が実行する学習処理］
コンピュータ１０が実行する学習処理について説明する。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。上述したレンタル処理の結果に基づいて行われる処理である。 [Learning processing executed by computer 10]
A learning process executed by the computer 10 will be described. Processing executed by each module described above will be described together with this processing. This processing is performed based on the result of the rental processing described above.

第３情報取得モジュールは、レンタルが継続された商品について、実際に決算等の経理処理後に得られた売上および／または利益の情報を取得する。第３情報取得モジュールは、実際に得られた売上および／または利益の情報が、ＷＭＳ３１や荷主端末２０から送信されたことに応じて取得する。ＷＭＳ３１や荷主端末２０は、コンピュータ１０からの指示や、ＷＭＳ３１は自身の管理者、荷主端末２０は荷主から入力に応じて、コンピュータ１０にリアル情報を送信する。 The third information acquisition module acquires information on sales and/or profits actually obtained after accounting processing such as settlement of accounts for products for which rental has been continued. The third information acquisition module acquires actually obtained sales and/or profit information in response to transmission from the WMS 31 or the shipper terminal 20 . The WMS 31 and the shipper terminal 20 transmit real information to the computer 10 in response to instructions from the computer 10, the WMS 31 being its own administrator, and the shipper terminal 20 being input from the shipper.

学習モジュールは、予測モジュールで予測した将来の売上および／または利益と、取得したリアル情報とを対応付けて学習する。
学習の方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等による機械学習や、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、長・短期記憶等によるディープラーニング等が挙げられる。
学習結果記憶モジュールは、学習結果を記憶する。 The learning module learns by associating the future sales and/or profits predicted by the prediction module with the acquired real information.
Learning methods include supervised learning, unsupervised learning, machine learning such as reinforcement learning, convolutional neural networks, recurrent neural networks, and deep learning using long/short-term memory.
The learning result storage module stores learning results.

コンピュータ１０は、上述した予測モジュールにおける将来の売上および／または利益の予測において、本学習処理による学習の結果を加味することで、予測精度を上げることが可能である。 The computer 10 can increase the prediction accuracy by adding the result of learning by this learning process in the prediction of future sales and/or profits in the prediction module described above.

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態やクラウドサービスで提供されてよい。また、プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。 The means and functions described above are realized by a computer (including a CPU, an information processing device, and various terminals) reading and executing a predetermined program. The program may be provided, for example, from a computer via a network (SaaS: software as a service) or provided as a cloud service. Also, the program may be provided in a form recorded on a computer-readable recording medium. In this case, the computer reads the program from the recording medium, transfers it to an internal recording device or an external recording device, records it, and executes it. Alternatively, the program may be recorded in advance in a recording device (recording medium) and provided from the recording device to the computer via a communication line.

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments described above. Moreover, the effects described in the embodiments of the present invention are merely enumerations of the most suitable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are limited to those described in the embodiments of the present invention. isn't it.

１レンタル売上利益予測システム
１０コンピュータ
１１第１取得部
１２配送部
１３第２取得部
１４予測部
１５第３取得部
３０保管管理システム
３１ＷＭＳ
３２倉庫
５０ネットワーク 1 rental sales profit prediction system 10 computer 11 first acquisition unit 12 delivery unit 13 second acquisition unit 14 prediction unit 15 third acquisition unit 30 storage management system 31 WMS
32 Warehouse 50 Network

Claims

レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するレンタル売上利益予測システムであって、
荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理する保管管理部と、
保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得する第１取得部と、
レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行う配送部と、
レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取る受取部と、
受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得する第２取得部と、
取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測する予測部と、
を備えるレンタル売上利益予測システム。 A rental sales and profit prediction system for predicting future sales and/or profits to be obtained when continuing to rent rental products,
a storage management unit that stores and manages the rental product from the shipper;
a first acquisition unit that acquires product information related to the rental product to be stored and managed and rental information related to the rental of the rental product;
a delivery unit that arranges delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents it;
a receiving unit that receives the rental product returned from the user after the rental ends;
a second acquisition unit that acquires inspection information obtained by inspecting the received rental product;
a prediction unit that predicts future sales and/or profit to be obtained when the rental of the rental product is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information;
rental sales profit prediction system.

前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、および前記売上原価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上総利益を予測する請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 A third acquisition unit that acquires cost of sales information necessary for renting the rental product,
2. The prediction unit predicts a future gross profit to be obtained when the rental of the rental product is continued, based on the acquired product information, rental information, inspection information, and cost of sales information. rental sales profit prediction system described in .

前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、前記売上原価情報、前記販売費情報、および前記一般管理費情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の営業利益を予測する請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 A third acquisition unit that acquires cost of sales information, selling cost information, and general administrative cost information necessary for renting the rental product,
The prediction unit obtains when the rental of the rental product is continued based on the obtained product information, rental information, inspection information, cost of sales information, selling cost information, and general administrative cost information. The rental sales profit prediction system according to claim 1, which predicts future operating profit.

前記荷主の株価情報を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、および前記株価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の株価売上高倍率を予測する請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 A third acquisition unit that acquires stock price information of the shipper,
2. The prediction unit predicts a future stock price-to-sales ratio obtained when the rental of the rental product is continued, based on the obtained product information, rental information, inspection information, and stock price information. rental sales profit prediction system described in .

前記レンタル商品のレンタルに必要な売上原価情報、販売費情報、および一般管理費情報、および前記荷主の株価情報を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、前記検品情報、前記売上原価情報、前期販売費情報、前記一般管理費情報、および前記株価情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の株価収益率および／または将来の株価純資産倍率を予測する請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 A third acquisition unit that acquires cost of sales information, selling cost information, and general administrative expense information necessary for renting the rental product, and stock price information of the shipper,
The prediction unit continues to rent the rental product based on the acquired product information, rental information, inspection information, cost of sales information, previous term selling cost information, general and administrative cost information, and stock price information. 2. The rental sales profit prediction system according to claim 1, which predicts a future price-to-earnings ratio and/or a future price-to-book ratio obtained when

前記レンタル商品の転売価格を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、レンタルを継続した回数ごとの将来の売上および／または利益を予測し、
取得した前記転売価格と、予測したレンタルを継続した回数ごとの将来の売上および／または利益を、前記荷主に提供する提供部を備える請求項１に記載のレンタル売上利益予
測システム。 A third acquisition unit that acquires the resale price of the rental product,
The prediction unit predicts future sales and/or profits for each number of times the rental is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information,
2. The rental sales and profit prediction system according to claim 1, further comprising a provision unit for providing said shipper with said obtained resale price and future sales and/or profits for each number of times said rental is continued.

前記レンタル商品の転売価格を取得する第３取得部を備え、
前記予測部は、取得した前記転売価格と、予測した前記将来の売上および／または利益とに基づいて、前記レンタル商品のレンタル回数を予測する請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 A third acquisition unit that acquires the resale price of the rental product,
2. The rental sales profit prediction system according to claim 1, wherein the prediction unit predicts the number of rental times of the rental product based on the obtained resale price and the predicted future sales and/or profit.

予測した前記将来の売上および／または利益を、前記荷主に提供する提供部を備える請求項１に記載のレンタル売上利益予測システム。 2. The rental sales and profit prediction system according to claim 1, further comprising a providing unit that provides the shipper with the predicted future sales and/or profit.

レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するコンピュータが実行するレンタル売上利益予測方法であって、
荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理するステップと、
保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得するステップと、
レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行うステップと、
レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取るステップと、
受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得するステップと、
取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するステップと、
を備えるレンタル売上利益予測方法。 A computer-executed rental sales profit prediction method for predicting future sales and/or profits to be obtained by continuing to rent a rental product,
a step of keeping and managing the rental product from the shipper ;
a step of acquiring product information related to the rental product to be stored and managed and rental information related to the rental of the rental product;
a step of arranging delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents it;
a step of receiving the rental product returned from the user after the rental is completed;
a step of acquiring inspection information obtained by inspecting the received rental product;
a step of predicting future sales and/or profit to be obtained when the rental of the rental product is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information;
A rental sales profit forecasting method comprising:

レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するコンピュータに、
荷主から前記レンタル商品を預かって保管管理するステップと、
保管管理する前記レンタル商品に関する商品情報、および当該レンタル商品のレンタルに関するレンタル情報を取得するステップと、
レンタルするユーザ宛に、保管管理する前記レンタル商品の配送の手配を行うステップと、
レンタル終了後に、前記ユーザから返却された前記レンタル商品を受取るステップと、
受け取った前記レンタル商品を検品した検品情報を取得するステップと、
取得した前記商品情報、前記レンタル情報、および前記検品情報に基づいて、前記レンタル商品のレンタルを継続した時に得られる将来の売上および／または利益を予測するステップと、
を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。 A computer that predicts future sales and/or profits that will be obtained if the rental product is continued to be rented;
a step of keeping and managing the rental product from the shipper ;
a step of acquiring product information related to the rental product to be stored and managed and rental information related to the rental of the rental product;
a step of arranging delivery of the rental product to be stored and managed to the user who rents it;
a step of receiving the rental product returned from the user after the rental is completed;
a step of acquiring inspection information obtained by inspecting the received rental product;
a step of predicting future sales and/or profit to be obtained when the rental of the rental product is continued based on the acquired product information, rental information, and inspection information;
A computer readable program for executing