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公開番号2024120657
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-05
出願番号2023027611
出願日2023-02-24
発明の名称需要予測装置、学習装置、需要予測方法、学習方法、需要予測プログラム、及び学習プログラム
出願人三井化学株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06F 16/28 20190101AFI20240829BHJP(計算;計数)
要約【課題】需要予測対象の需要量を精度よく予測する。
【解決手段】需要予測装置は、需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定する判定部と、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する予測部と、を含む。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定する判定部と、
カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する予測部と、
を含む需要予測装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記判定部は、予測対象時期に関連する複数のテキストデータの各々について、カテゴリ毎に感性情報を判定し、
前記予測部は、特徴量の重み付き統計量を入力とし、前記予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する請求項１記載の需要予測装置。
【請求項３】
需要予測対象に関するテキストデータから、ノイズ除去又は文書要約を行う前処理部を更に含み、
前記判定部は、前記前処理部の処理結果について、カテゴリ毎に感性情報を判定する請求項１記載の需要予測装置。
【請求項４】
販売実績データが付与された、需要予測対象に関するテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定する判定部と、
カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記販売実績データとを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測するための予測モデルを学習する学習部と、
を含む学習装置。
【請求項５】
判定部が、需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定し、
予測部が、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する
需要予測方法。
【請求項６】
判定部が、販売実績データが付与された、需要予測対象に関するテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定し、
学習部が、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記販売実績データとを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測するための予測モデルを学習する
学習方法。
【請求項７】
需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定し、
カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する処理をコンピュータに実行させるための需要予測プログラム。
【請求項８】
販売実績データが付与された、需要予測対象に関するテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定し、
カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記販売実績データとを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測するための予測モデルを学習する
処理をコンピュータに実行させるための学習プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、需要予測装置、学習装置、方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、需要予測対象に係る潜在需要者が作成した第１のテキストデータに対いて感性情報とカテゴリと経済状況とが付与された第２のテキストデータを含むとともに、需要予測対象の販売実績データを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、需要予測対象の需要量を予測する予測装置が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
ＷＯ２０２２／１９０１９９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、感性辞書を用いた感性情報とカテゴリ辞書を用いたカテゴリとを別々に付与しているため、カテゴリ毎に感性辞書が異なることを考慮しておらず、需要予測対象の需要量を精度よく予測することに改善の余地がある。
【０００５】
開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、需要予測対象の需要量を精度よく予測することができる需要予測装置、学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の第１態様は、需要予測装置であって、需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定する判定部と、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する予測部と、を含む。
【０００７】
本開示の第２態様は、上記第１態様の需要予測装置において、前記判定部は、予測対象時期に関連する複数のテキストデータの各々について、カテゴリ毎に感性情報を判定し、前記予測部は、特徴量の重み付き統計量を入力とし、前記予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測するようにしてもよい。
【０００８】
本開示の第３態様は、上記第１態様又は第２態様の需要予測装置において、需要予測対象に関するテキストデータから、ノイズ除去又は文書要約を行う前処理部を更に含み、前記判定部は、前記前処理部の処理結果について、カテゴリ毎に感性情報を判定するようにしてもよい。
【０００９】
本開示の第４態様は、学習装置であって、販売実績データが付与された、需要予測対象に関するテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定する判定部と、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記販売実績データとを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測するための予測モデルを学習する学習部と、を含む。
【００１０】
本開示の第５態様は、需要予測方法であって、判定部が、需要予測対象の営業活動における活動記録に関する営業情報を含むテキストデータについて、カテゴリ毎に感性情報を判定し、予測部が、カテゴリ毎の感性情報を含む特徴量と、前記需要予測対象の販売実績データとを含む学習データを用いて生成された予測モデルを用いて、前記需要予測対象の需要量を予測する。
（【００１１】以降は省略されています）

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