Univ. of Tokyo Tanaka 作成 販売予測と情報統合によって 出版社と書店の経営を支援する システム 毎年７万ＳＫＵの商品が生産され、 販売予測の最も難しい本の場合でも 生産から販売までを統合した全体最適の経営ができる ■ 予測のアルゴリズム 事前に準備 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 過去1～2年のＰＯＳデータ ■販売傾向が類似した 商品グループの決定 商品の集合 ①ジャンル（文庫、ビジネス書、コミック） ②出版社 商品グループ毎にNM係数算出 ③著者 ④シリーズ 日次ＰＯＳデータ NM予測 週次、日次で行う オペレーション 修正NM予測 M日の販売予測結果 ■商品毎のN日の販売実績 ＢＢＩのシンクロナイズド・システム（全体像） Univ. of Tokyo Tanaka 作成 400書店2出版社2書店を対象とした2006年度プロトタイプシステム POS・送品・返品データ 販売予測 出版社 書店在庫予測 取次 新刊配本推奨リスト P1 推奨出版スケジュール T1 P2 販売・返本予測 増刷アラーム T2 送品推奨リスト T3 在庫推奨リスト （出版社・ジャンル別） （注文推奨リストの集計） P1、T1以外はすべて時間同期でシーケンシャルに出力 P1、T1は昨年実績データも用いる。その他は現在の時間進行データを使う 2012年4月18日 © 2006 Toyo Engineering Corporation 書店 S1 展示推奨リスト S2 注文推奨リスト S3 返本推奨リスト →以下、書店、出版社向けシス テムについて説明します。 2 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 Ａ 出版支援システム 増刷決定を中心に最適な量の生産 を支援する Ｂ 書店展示支援システム 個店販売・全国販売を予測し 常に最適な書店在庫（展示）を推奨 2012年4月18日 © 2006 Toyo Engineering Corporation 3 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 Ａ 出版社増刷推奨システム ２０１０年ビジネス書２出版社から プロトタイプによるサービス開始 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 （出版シンクロ）出版推奨システム 出版 １．出版社ごとに初版からの製作スケジュールの推奨を行います。 ２．需要予測に基づく出版社増刷推奨を行います。 P1 推奨出版スケジュール 昨年度の実売解析から、出版社別に、初刷最適数を提案し、 複数のシナリオを準備し、選択してもらう。 出版社増刷スケジュール 送品数 ①初版増刷シナリオ ②実験後増刷シナリオ ③少数増刷シナリオ 累積売上 初期配本2000、4000、8000などの シナリオを作成 販売予測を考慮しながら小ロット増刷を行う 発売後週数 2012年4月18日 発売後 週数 1 2 3 4 5 6 7 フェーズ 配本対象店 限定 限定 限定 限定 全国書店 全国書店 全国書店 実験店舗グループ400店 実験店舗グループ400店 実験店舗グループ400店 実験店舗グループ400店 対象店舗1000店＋α 対象店舗1000店＋α 対象店舗1000店＋α © 2006 Toyo Engineering Corporation 配本数 2000 2000 2000 2000 増刷決定 増刷決定 単位 ○ ○ ○ ○ ○ 1000 1000 1000 1000 1000 5 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 出版支援システム業務フロー 初刷 推奨 定常時 増刷時 物流 データの流れ T1：初送品支援システム 出版社 初刷数 決定 配本 パターン 決定 増刷 増刷数 推奨 決定 配本 パターン 決定 配本数 計算 取次 在庫管理 書店 T2：送返品支援システム 配 本 需要予測 データ 適正展示数 集計 計算 配本数 計算 配 本 集計データ 在庫 出庫 入荷 在庫 入荷 入荷 返品 入荷 T3：在庫管理システム Univ. of Tokyo Tanaka 作成 かんき出版 タイトルID* 25 日付 *3 前提 目標在庫率 （実売率換算） 発売後30日 120% 45% 60日まで 100% 50% 90日まで 50% 67% 182日まで 20% 80% 0 7000 発売後日数 1500 発売後週数 2009/8/4 予測目標 162 現在日 23 増刷回数 増刷数合計(冊) 182日目 2010/1/12 4 7,000 2009/8/11 2009/8/18 2009/8/25 2009/9/1 2009/9/8 2009/9/15 2009/9/22 2009/9/29 2009/10/6 2009/10/13 2009/10/20 2009/10/27 2009/11/3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 30 30 60 60 90 90 90 90 182 182 182 182 182 発売後週数 予測目標日** 累積売上(冊) 累計印刷数（冊） 累積返品（冊） 売上予測(冊) 目標日予測実売率 増刷アラート 現在時点推奨増刷数 手にとるようにＮＬＰがわかる本 タイトル情報 初送品(冊) 再計算 ←入力 価格(円) 発売日 842 1,624 2,499 3,162 3,664 4,182 4,590 5,058 5,398 5,619 5,823 6,137 6,426 7,000 7,000 7,000 7,000 10,000 10,000 13,000 13,000 13,000 13,000 13,000 13,000 13,000 233 356 555 887 1,067 1,262 1,668 1,916 2,184 2,433 2,838 3,079 3,699 3,421 3,518 5,994 6,019 6,741 6,293 6,123 6,303 7,521 7,407 7,358 7,518 7,649 43% 44% 50% 46% 52% 48% 47% 48% 58% 57% 57% 58% 59% ○ ○ 推奨増刷数(冊) ○ ○ × × × × × × × × × 1,000 1,000 2,000 3,000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 増刷決定数（冊） 0 0 0 0 3,000 0 3,000 0 0 0 0 0 0 現在印刷中(冊) 0 0 3,000 3,000 3,000 3,000 0 0 0 0 0 0 0 現在週 累積送品と販売予測 販売後30日予測により推奨 14,000 350 12,000 300 10,000 250 8,000 200 6,000 150 4,000 100 2,000 50 販売後60日予測により推奨 販売後90日予測により推奨 販売後182日予測により推奨 理想発行数 INPUT 実売 累積返品 日次売上 171 176 181 161 166 146 151 156 136 141 126 131 111 116 121 101 106 86 91 96 76 81 61 66 71 0 51 56 0 36 41 46 POS店の8.5倍として計算 26 31 全国換算ベース（冊数） 発行数 予測 16 21 DECISION 1 6 11 OPTION（作成中） 冊 CALC 推奨発行数 日次返品 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 Ｂ 書店展示推奨システム 全国販売予測と個店販売予測の両方を使う ＰＯＳ・送品・返品のデータから展示がわかる 週次で２店舗での書店実験を半年間実施（２００６） Univ. of Tokyo Tanaka 作成 書店展示推奨業務フロー 特に、書籍実験では、日曜までの集計データを、火曜夕方にデータを頂き、予測に基づいた推奨リストを 作成し、木曜発注、金土曜の入荷を目指します。 全体のリードタイムは、約1週間。うち配送に約2-3日を想定しています。 物流 データの流れ 日 月 火 水 木 金 土 開始 取次社 データ 〆日 宮田研究室 書店 （在庫管理） 在庫有の本は 2-3日で配送 データ集計 （2日） 受注 集計 データ 日曜〆データ を火曜に集計 需要予測により 推奨リストを作成 （実験ではリード タイムが約1週間 であることから翌 週の予測在庫数 を推奨する） 返品 受付 出庫・配送 （2-3日） 予測・リスト 作成（半日） 在庫推奨 リスト 発注 （1日） 推奨リストに基 づいて発注 2012年4月18日 日 © 2006 Toyo Engineering Corporation 注文 送品 返品 入荷・展示・返品 （1-2日） 予測に基づい た在庫棚実現 9 完了 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 書店在庫推奨システム（２００６年１１月）中規模店 書店 拡大 S1 展示推奨リスト S2 注文推奨リスト 400POS 拡大 2006年11月15日の推奨リスト 個店売上 b= 0.5 在庫予測 推奨発注数 注文残 既発 既送 理想展 個店 予測 予測 現在 来週 注文残 注文残 注数 品数 示数 2週前 先週 係数 2週前 先週 今週 来週 在庫 予測 未考慮 考慮 （2週） （2週） 29 1,735 1,268 1.0 9 11 9.5 9.0 9 0 29 (6) 35 0 11 384 340 1.6 3 3 2.6 2.7 13 10 1 (4) 5 0 5 168 155 0.9 1 0 0.9 0.9 9 8 (3) (3) 0 0 5 236 200 0.4 0 0 0.8 0.9 7 6 (1) (1) 0 0 5 190 227 0.3 1 1 0.8 0.8 3 2 3 3 0 0 Univ. of Tokyo Tanaka 作成 ■予測情報の提供は機会損失および過剰在庫の回避に有効 書店在庫推移（書店A；ビジネスジャンル1位；2006年） （販売数；冊） （在庫数；冊） 600 位相ずれ 160 過剰在庫 140 120 同規模店① 全国販売推移 （右軸） 100 300 80 過剰在庫 過剰在庫 回避 60 40 実験対象店 書店A 20 機会損失 0 2006/05 0 2006/06 2006/07 2006/08 2006/09 2006/10 2006/11 2006/12 2007/01 2007/02 同規模店②
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