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公開番号2025159188
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2025136998,2022202539
出願日2025-08-20,2022-12-19
発明の名称情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
出願人TIS株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20251009BHJP(計算;計数)
要約【課題】利用者が求める最小単位で高精度な予測を行うこと。
【解決手段】本発明に係る一形態の情報処理装置は、階層関係を有する管理項目の中から目的変数を予測する単位である予測単位の選択を受け付けるとともに、管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から目的変数の対象となる予測対象の選択を利用者から受け付ける受付部と、予測単位として選択された管理項目と、予測対象として選択された管理内容とに基づいて、予測対象の内容が定義付けられる定義情報を生成する生成部と、定義情報に基づき抽出された学習データを用いて、定義情報が示す単位で目的変数を予測するモデルを学習する学習部とを有する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
階層関係を有する管理項目の中から目的変数を予測する単位である予測単位の選択を受け付けるとともに、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から前記目的変数の対象となる予測対象の選択を利用者から受け付ける受付部と、
前記予測単位として選択された管理項目と、前記予測対象として選択された管理内容とに基づいて、前記予測対象の内容が定義付けられる定義情報を生成する生成部と、
前記定義情報に基づき抽出された学習データを用いて、前記定義情報が示す単位で前記目的変数を予測するモデルを学習する学習部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記受付部は、前記利用者の所属組織が有する業務管理のデータベースでの区分である前記管理項目の中から、前記予測単位の選択を受け付けるとともに、前記データベースにおいて、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から前記予測対象の選択を受け付け、
前記生成部は、前記予測単位として選択された管理項目および前記予測対象として選択された管理内容の双方を満たす管理内容の組合せを前記データベースの中から検索し、検索された管理内容の組合せごとに、前記定義情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記階層関係の軸に応じた管理内容の配列と、前記予測対象として選択された管理内容とに基づいて、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容のうち、前記予測単位として選択された管理項目に紐づく管理内容の組合せを、前記定義情報の要素となる管理内容として取得する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記階層関係の軸に応じた管理内容の配列であって、前記予測対象として選択された管理内容を含む配列を構成する管理内容のうち、前記予測単位として選択された管理項目に紐づく管理内容の組合せを、前記定義情報の要素として取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記定義情報の要素と、前記予測対象として選択された管理内容とを組み合わせたデータを、前記定義情報として生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習部は、前記定義情報に関する実績データであって、利用者により指定された期間に対応する実績データのうち、前記定義情報を満たす実績データを、前記学習データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成部は、前記定義情報の要素として取得した管理内容の組合せごとに、前記定義情報を生成し、
前記学習部は、前記定義情報ごとに、前記定義情報が示す単位で前記目的変数を予測するためのモデルを学習する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
階層関係を有する管理項目の中から目的変数を予測する単位である予測単位の選択を受け付けるとともに、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から前記目的変数の対象となる予測対象の選択を利用者から受け付ける受付工程と、
前記予測単位として選択された管理項目と、前記予測対象として選択された管理内容とに基づいて、前記予測対象の内容が定義付けられる定義情報を生成する生成工程と、
前記定義情報に基づき抽出された学習データを用いて、前記定義情報が示す単位で前記目的変数を予測するモデルを学習する学習工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
階層関係を有する管理項目の中から目的変数を予測する単位である予測単位の選択を受け付けるとともに、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から前記目的変数の対象となる予測対象の選択を利用者から受け付ける受付手順と、
前記予測単位として選択された管理項目と、前記予測対象として選択された管理内容とに基づいて、前記予測対象の内容が定義付けられる定義情報を生成する生成手順と、
前記定義情報に基づき抽出された学習データを用いて、前記定義情報が示す単位で前記目的変数を予測するモデルを学習する学習手順と
を情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、予測モデルを使ったデータ分析が知られている。例えば、目的変数候補を自動的に生成する場合に、使用者が目的変数候補を選択しやすくする手法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１３５０５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特定の細かい単位、例えば、ＳＫＵ（Stock keeping Unit）単位で予測を行う場合には、この単位に応じたデータの集計、予測モデルの生成、あるいは、説明変数の予測等の処理を大量に行う必要があった。そこで、利用者が求める最小単位で高精度な予測を行うことが求められている。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者が求める最小単位で高精度な予測を可能とする情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明に係る一形態の情報処理装置は、階層関係を有する管理項目の中から目的変数を予測する単位である予測単位の選択を受け付けるとともに、前記管理項目ごとに紐付けられる管理内容の中から前記目的変数の対象となる予測対象の選択を利用者から受け付ける受付部と、前記予測単位として選択された管理項目と、前記予測対象として選択された管理内容とに基づいて、前記予測対象の内容が定義付けられる定義情報を生成する生成部と、前記定義情報に基づき抽出された学習データを用いて、前記定義情報が示す単位で前記目的変数を予測するモデルを学習する学習部とを有する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、予測型経営ＤＸサービスの概要を示す図である。
図２は、実施形態に係るサーバの構成例を示す図である。
図３は、実施形態に係る組織・品目階層マスタの一例を示す図である。
図４は、定義情報の生成手法の具体例を示す図である。
図５は、予測モデルデータ生成処理手順の一例を示す図である。
図６は、説明変数予測処理手順の一例を示す図である。
図７は、目的変数予測処理手順の一例を示す図である。
図８は、実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、本発明の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【０００９】
［実施形態］
〔１．はじめに〕
ビジネス環境が短期間で大きく変化する昨今において、企業には、経営判断やスピード向上が求められる。例えば、企業には、客観性をもってプランニングする精度とスピードとを高め、迅速な意思決定をしてゆくことが求められる。
【００１０】
しかしながら、多くの企業は、勘と経験による従来型の経営判断や、過去の実績を基に結果を分析するという予防的施策検討を続けている状況である。一方で、ビッグデータとＡＩ（Artificial Intelligence）とを活用して、需要予測あるいは市場動向予測を行う業績管理サービスが注目されてきている。
（【００１１】以降は省略されています）

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