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公開番号2024118629
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-02
出願番号2023025015
出願日2023-02-21
発明の名称商品販売支援システム
出願人株式会社野村総合研究所
代理人個人
主分類G06Q 30/0202 20230101AFI20240826BHJP(計算;計数)
要約【課題】1回目の値引きはもちろん、当該値引きの結果の状況を踏まえた再値引きについても、好適な値引率の提案を行う。
【解決手段】商品の値引販売の際の値引率22を出力する商品販売支援システム1であって、商品ごとの過去の販売実績32に基づいて機械学習により生成された学習モデルに基づいて、対象の商品について特定の販売期限までの需要予測数を算出し、当該需要予測数に対する、販売期限までの対象の商品の目標販売数の割合として算出した目標販売率に基づいて、対象の商品の値引ランクを決定し、値引販売の実績の情報に基づいて所定の基準により設定された対象の商品のフィードバックランクを取得して、フィードバックランクに基づいて値引ランクを補正し、補正後の値引ランクに対応するものとして設定された値引率22を取得して出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
商品の値引販売の際の値引率を出力する商品販売支援システムであって、
商品ごとの過去の販売実績に基づいて機械学習により生成された学習モデルに基づいて、前記商品について特定の販売期限までの第１の需要予測数を算出し、
前記第１の需要予測数に対する、前記販売期限までの前記商品の第１の目標販売数の割合として算出した第１の目標販売率に基づいて、前記商品の値引ランクを決定し、
値引販売の実績の情報に基づいて所定の基準により設定された前記商品のフィードバックランクを取得して、前記フィードバックランクに基づいて前記値引ランクを補正し、
補正後の前記値引ランクに対応するものとして設定された前記値引率を取得して出力する、商品販売支援システム。
続きを表示（約 270 文字）【請求項２】
請求項１に記載の商品販売支援システムにおいて、
前記商品に係る第１の値引販売が実施された後、前記商品について前記販売期限までの第２の需要予測数を算出し、
前記第２の需要予測数に対する、前記販売期限までの前記商品の第２の目標販売数の割合として算出した第２の目標販売率に基づいて、前記商品の再値引ランクを決定し、
前記再値引ランクに対応するものとして設定された加算値引率を取得して、前記第１の値引販売における前記値引率に前記加算値引率を加算して得た再値引率を出力する、商品販売支援システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの小売店における商品販売を支援する技術に関し、特に、商品の需要予測をより適切に行う商品販売支援システムに適用して有効な技術に関するものである。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
スーパーマーケットやコンビニエンスストアなど多数の商品（特に、生鮮食品など販売期間が制限される商品を含むが、これに限られない）を販売する小売店（以下、単に「小売店」という）では、店頭での商品の品揃えを充実させつつ、一方で販売期限切れによる商品の廃棄ロスや捨て値での販売などの損失を可能な限りなくすため、商品ごとの在庫数や発注数を適正に管理することが求められる。在庫数や発注数を適正に管理するためには、各商品についての精度の高い需要予測（販売数の予測）が重要となるが、近年ではＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）によって需要予測が行われる例も多い。
【０００３】
例えば、特開２０２２－１０８１７２号公報（特許文献１）には、ＡＩにより算出された商品ごとの需要予測数と、商品の特性（例えば、販売可能日数が短い売り切り商品であるかや、販売頻度が低い商品であるかなど）により振り分けられたカテゴリに応じて設定された所定の計算式に基づいて、各商品に最適な必要納品数を算出して発注提案数として出力することが記載されている。
【０００４】
一方、販売期限切れによる商品の廃棄ロスや捨て値での販売などの損失を可能な限りなくすための手法として、店頭で販売している商品を販売期限内に売り切ることができるよう、夕方以降などに値引販売することもよく行われる。
【０００５】
例えば、特開２００５－１７４０３５号公報（特許文献２）には、目標日時までに対象商品を売り切り、かつ、所定時間内毎に最大の売上利益が得られるよう、事前に値引開始日時と値引販売価格を決定し、これを例えば、店内に設置した消費者向けの値引情報表示装置及びＰＯＳ端末に表示することが記載されている。
【０００６】
また、例えば、国際公開第２０２２／２０１９４６号（特許文献３）には、店舗における商品の在庫数と、所定時刻までの商品の値引計画と、時間帯と商品の需要との関係を表す需要予測モデルと、商品の価格と需要との関係を表す価格弾力性モデルとに基づいて、所定時刻までの商品の在庫数の推移を予測し、当該予測値が在庫数条件を満たすように商品の値引計画を生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２２－１０８１７２号公報
特開２００５－１７４０３５号公報
国際公開第２０２２／２０１９４６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献２、３に記載されたような従来技術によれば、商品の廃棄ロスや在庫を最小限とするよう、目標の日時までに商品を売り切るための値引販売を行う際の価格を決定することができる。
【０００９】
一方で、１回目の値引きをした後、売行きが芳しくないために再度値引きをすることも実際にはよく行われるが、従来技術では、１回目の値引き後の販売実績を考慮して軌道修正し、適正な価格や値引額（値引率）を決定するということは考慮されていない。その結果、２回目以降の再値引きの際に値引率を計算したとしても、１回目の値引きのときと同じ値引率が算出される結果となってしまう可能性がある。
【００１０】
そこで本発明の目的は、１回目の値引きはもちろん、当該値引きの結果の状況を踏まえた再値引きについても、好適な値引率の提案を行う商品販売支援システムを提供することにある。
（【００１１】以降は省略されています）

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