(57)【要約】【課題】去の利用不能時間を加味して予測を行うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】自動取引装置における過去の取引データを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成する生成部と、前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定する推定部と、前記第１の日における、前記推定部により推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および前記生成部により生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測する予測部と、を備える情報処理装置。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動取引装置における過去の取引データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成する生成部と、
前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定する推定部と、
前記第１の日における、前記推定部により推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および前記生成部により生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測する予測部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記取引データは、前記取引媒体の時間帯ごとの流出量、流入量、装填量および回収量を含み、
前記推定部は、前記取引媒体の時間帯ごとの流出量、流入量、装填量、および回収量に基づいて前記利用不能時間帯を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測部は、前記第２の日における、前記第１の日の利用不能時間帯と対応する時間帯の前記流出入量を、前記モデルおよび前記第１の日における前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量に基づいて予測する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、第１の自動取引装置および第２の自動取引装置における前記取引データを取得し、
前記生成部は、前記第１の自動取引装置の前記取引データに基づいて前記モデルを生成し、
前記推定部は、前記第２の自動取引装置の前記取引データに基づいて前記第１の日の前記利用不能時間帯を推定し、
前記予測部は、前記第２の自動取引装置における前記第１の日の前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および前記第１の自動取引装置の前記取引データに基づいて生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記第２の自動取引装置における前記取引媒体の流出入量を予測する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記第１の自動取引装置が、前記第２の日における前記第２の自動取引装置の営業時間帯と同一の営業時間帯により動作していた、第３の日の前記取引データに基づいて前記モデルを生成する、請求項４に記載の取引装置。
【請求項６】
前記第１の日における前記第２の自動取引装置と前記第３の日における前記第１の自動取引装置とは、前記利用不能時間帯以外の時間帯における前記流出入量の変位が類似する、請求項５に記載の取引装置。
【請求項７】
前記モデルは、前記第２の日における前記流出入量の総量に対する、前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記流出入量の割合を示す、請求項１〜６のいずれか一項に記載の取引装置。
【請求項８】
前記生成部は、前記第１の日における前記取引データに基づいて前記モデルを生成する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の日は、前記第２の日の前年同日である、請求項１〜８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記取引媒体は現金である、請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
自動取引装置における過去の取引データを取得するステップと、
取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成するステップと、
取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定するステップと、
前記第１の日における、推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測するステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
自動取引装置における過去の取引データを取得するステップと、
取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成するステップと、
取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定するステップと、
前記第１の日における、推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動取引装置（ＡＴＭ：ａｕｔｏｍａｔｅｄ−ｔｅｌｌｅｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）が銀行、駅構内、およびコンビニエンスストアなど、多様な場所に設置されるようになっている。この自動取引装置は、利用者自身の操作で自動的に出金、入金および残高照会などの各種取引を行うことができ、銀行窓口の営業終了後も稼働しているため、今後、増々設置台数が増えるものと予想される。
【０００３】
このような自動取引装置においては、例えば出金取引により現金が流出するので、適切なタイミングで自動取引装置に現金を装填する必要がある。この点について、自動取引装置が保有する現金量の推移を予測することにより、現金が不足するタイミングで現金を自動取引装置に装填するための「資金装填の計画」を作成することが可能となる。このため、自動取引装置における現金量の推移を予測するための技術が求められている。
【０００４】
例えば、下記特許文献１では、予測対象の将来の日における利用不能時間を入力することで、利用不能時間による影響を加味して、将来の日における現金量を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平９−３０５８６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献では、過去の取引データに基づいて予測を行う際に、その過去の取引データにおける利用不能時間が考慮されていない。このため、上記特許文献に開示された技術では、利用不能時間があった日の取引データに基づいて予測を行う場合に、正確な予測をすることができないという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、過去の利用不能時間を加味して予測を行うことが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、自動取引装置における過去の取引データを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成する生成部と、前記取得部により取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定する推定部と、前記第１の日における、前記推定部により推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および前記生成部により生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測する予測部と、を備える情報処理装置が提供される。
【０００９】
前記取引データは、前記取引媒体の時間帯ごとの流出量、流入量、装填量および回収量を含み、前記推定部は、前記取引媒体の時間帯ごとの流出量、流入量、装填量、および回収量に基づいて前記利用不能時間帯を推定してもよい。
【００１０】
前記予測部は、前記第２の日における、前記第１の日の利用不能時間帯と対応する時間帯の前記流出入量を、前記モデルおよび前記第１の日における前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量に基づいて予測してもよい。
【００１１】
前記取得部は、第１の自動取引装置および第２の自動取引装置における前記取引データを取得し、前記生成部は、前記第１の自動取引装置の前記取引データに基づいて前記モデルを生成し、前記推定部は、前記第２の自動取引装置の前記取引データに基づいて前記第１の日の前記利用不能時間帯を推定し、前記予測部は、前記第２の自動取引装置における前記第１の日の前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および前記第１の自動取引装置の前記取引データに基づいて生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記第２の自動取引装置における前記取引媒体の流出入量を予測してもよい。
【００１２】
前記生成部は、前記第１の自動取引装置が、前記第２の日における前記第２の自動取引装置の営業時間帯と同一の営業時間帯により動作していた、第３の日の前記取引データに基づいて前記モデルを生成してもよい。
【００１３】
前記第１の日における前記第２の自動取引装置と前記第３の日における前記第１の自動取引装置とは、前記利用不能時間帯以外の時間帯における前記流出入量の変位が類似してもよい。
【００１４】
前記モデルは、前記第２の日における前記流出入量の総量に対する、前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記流出入量の割合を示してもよい。
【００１５】
前記生成部は、前記第１の日における前記取引データに基づいて前記モデルを生成してもよい。
【００１６】
前記第１の日は、前記第２の日の前年同日であってもよい。
【００１７】
前記取引媒体は現金であってもよい。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、自動取引装置における過去の取引データを取得するステップと、取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成するステップと、取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定するステップと、前記第１の日における、推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測するステップと、を備える情報処理方法が提供される。
【００１９】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、自動取引装置における過去の取引データを取得するステップと、取得された前記取引データに基づいて、取引媒体の流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成するステップと、取得された前記取引データに基づいて、過去の第１の日における利用不能時間帯を推定するステップと、前記第１の日における、推定された前記利用不能時間帯以外の時間帯ごとの前記取引データ、および生成された前記モデルに基づいて、将来の第２の日における時間帯ごとの前記取引媒体の流出入量を予測するステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、過去の利用不能時間を加味して予測を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る予測システムの概要を示す説明図である。
【図２】第１の実施形態の係る予測装置の内部構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る予測装置の内部で処理されるデータの流れを示す説明図である。
【図５Ａ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例１を示す説明図である。
【図５Ｂ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例１を示す説明図である。
【図６Ａ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例２を示す説明図である。
【図６Ｂ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例２を示す説明図である。
【図７Ａ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例３を示す説明図である。
【図７Ｂ】第１の実施形態に係る予測装置の動作の具体例３を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２３】
＜１．本発明の一実施形態に係る予測システム＞
本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、自動取引装置における未来の取引データを予測する。本発明は、多様な形態で実施され得る。以下では、まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理装置による予測システムの概要について説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係る予測システムの概要を示す説明図である。図１に示したように、予測システムは、予測装置１、操作端末２、自動取引装置中央管理部３、金融機関ホスト４、支店５−１、５−２、端末管理部６、自動取引装置７−１、７−２、および専用網８を有する。なお、本明細書では、本発明の一実施形態に係る情報処理装置は予測装置１として実現されるものとして説明する。また、支店５−１、５−２を特に区別する必要が無い場合、支店５と総称する。同様に、自動取引装置７−１、７−２を特に区別する必要が無い場合、自動取引装置７と総称する。以下、予測システムが有する各構成要素について説明する。
【００２５】
（支店５）
支店５は、金融機関の店舗である。図１に示したように、支店５には、端末管理部６および複数の自動取引装置７が設置される。なお、本明細書では、端末管理部６および自動取引装置７が金融機関の店舗である支店５に設置される例を説明するが、コンビニエンスストア、駅構内、デパート、ホテル、オフィスビルなどの多様な施設に設置され得る。
【００２６】
（端末管理部６）
端末管理部６は、同一の支店５内に設置された自動取引装置７を管理する機能を有する。具体的には、端末管理部６は、自動取引装置７が保有する取引媒体の保有量や流出入量、稼働状況、取引内容等を管理する。端末管理部６は、専用網８を介して、自動取引装置中央管理部３および金融機関ホスト４に接続されており、管理下にある自動取引装置７における取引媒体の保有量等の情報を、自動取引装置中央管理部３および金融機関ホスト４に送信する。
【００２７】
（自動取引装置７）
自動取引装置７は、金融機関の顧客による操作に基づいて金銭の取引を実行する顧客操作型端末である。自動取引装置７は、現金や通帳、カード、レシート用紙等の多様な取引媒体が装填されており、取引処理の際に取引媒体が流出／流入する。後述の予測装置１は、自動取引装置７における未来の取引データを予測する。本明細書では、一例として自動取引装置７における現金の流出入量を予測するものとする。流出入量とは、顧客取引により流出した現金の量を示す流出量から、顧客取引により流入した現金の量を示す流入量を差し引くことで算出される量であり、正の値は流出量の方が多いことを示し、負の値は流入量の方が多いことを示す。
【００２８】
（専用網８）
専用網８は、専用網８に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。専用網８は、金融機関のネットワークであり、例えば専用線またはＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成される。
【００２９】
（金融機関ホスト４）
金融機関ホスト４は、自動取引装置７の上位装置として、専用網８を介して自動取引装置７と通信することにより、各種取引を制御する。例えば、金融機関ホスト４は、自動取引装置７を操作する顧客の認証や、自動取引装置７において顧客により指示された入金や振込などの金銭取引（勘定の取引処理）を実行する。また、金融機関ホスト４は、口座番号、暗証番号、氏名、住所、年齢、生年月日、電話番号、職業、家族構成、年収、預金口座残高などの顧客情報（口座の元帳）を管理する。
【００３０】
（自動取引装置中央管理部３）
自動取引装置中央管理部３は、専用網８を介して自動取引装置７と通信することにより、各自動取引装置７の稼働状況を監視する。例えば、自動取引装置中央管理部３は、自動取引装置７内に残っている現金の量、取引の状況、エラー（現金切れや紙幣詰まりなど）の有り無しなどを監視している。また、後述の予測装置１によって予測された現金の流出入量、および自動取引装置７内に残っている現金の量などから、自動取引装置７内の現金が無くなる日を予測し、事前に補充を行えるような「資金装填の計画」を立てて指示をする。また、自動取引装置中央管理部３は、自動取引装置７における取引データを、予測装置１に通知する。
【００３１】
（操作端末２）
操作端末２は、予測装置１により予測された流出入量の出力を受け付けたり、予測装置１における各種パラメータを設定したりするための端末である。
【００３２】
（予測装置１）
予測装置１は、自動取引装置７における現金流出入量の、将来のある日における時間帯ごとの推移を予測する予測装置である。自動取引装置７では例えば出金取引により現金が流出するので、適切なタイミングで自動取引装置７に現金を装填する必要がある。このため、予測装置１が、自動取引装置中央管理部３により取得された自動取引装置７の過去の取引データに基づいて、将来のある日における時間帯ごとの現金の流出入量の推移を予測する。以下では、時間帯ごとの現金の流出入量の推移を、資金変動とも称する。また、予測装置１が予測した将来のある日における資金変動を、流出入予測とも称する。
【００３３】
なお、現金の流出入量は支店５ごとに異なるので、予測装置１は、支店５ごとに現金の流出入量を予測してもよい。また、同一の支店５内の自動取引装置７であっても現金の流出入量は異なる。例えば、支店５の入り口に近い自動取引装置７の流出入量は、入口から遠い自動取引装置７の流出入量より多くなる傾向にある。このため、予測装置１は、自動取引装置７ごとに現金の流出入量を予測してもよい。
【００３４】
以上、本発明の一実施形態に係る予測システムについて説明した。続いて、このような本発明の一実施形態について詳細に説明する。
【００３５】
＜２．第１の実施形態＞
本実施形態に係る予測装置１は、予測対象とする自動取引装置７における、将来の任意の日を予測対象の日（第２の日）として、時間帯ごとの現金の流出入量の予測を行う。以下では、予測対象の日を、予測対象日とも称する。予測装置１は、資金変動の傾向が予測対象日と類似すると考えられる過去のある日（第１の日）における、資金変動に基づいて予測を行う。以下では、資金変動の傾向が予測対象日と類似すると考えられる日を、基準日とも称する。本明細書では、基準日を、一般的に取引データが類似すると考えられる予測対象日の前年同日とする。他にも、基準日は、予測対象日の前月同日、前々年同日等であってもよい。
【００３６】
しかし、予測対象日と基準日とでは、営業時間帯や利用可能／不能時間帯が異なる場合がある。利用不能時間帯とは、メンテナンスや停電等の事情により顧客取引処理ができない時間帯である。利用可能時間帯とは、利用不能時間帯以外の、顧客取引処理が可能な時間帯である。営業時間帯とは、その日の最初の利用可能時間から最後の利用可能時間までの時間帯を指し、営業時間帯の中に利用不能時間帯が含まれる場合がある。利用不能時間帯においては、自動取引装置７は何ら使用されないため、資金変動は生じない。このため、予測装置１が、単に基準日における時間帯ごとの資金変動に基づいて予測対象日における対応する時間帯の資金変動を予測しようとすると、問題が生じる場合がある。
【００３７】
例えば、自動取引装置７が、予測対象日のある時間帯は利用可能であるが、対応する時間帯は基準日において利用不能であった場合について考える。この場合、予測装置１は、予測対象日には利用可能であり当然資金変動が予想されるにも関わらず、基準日では資金変動が無かったため、その時間帯には資金変動が無いと予測してしまう場合がある。
また、自動取引装置７が、予測対象日のある時間帯は利用不能であるが、対応する時間帯は基準日において利用可能であった場合について考える。この場合、予測装置１は、予測対象日には利用不能であるため当然資金変動が無いと予想されるにも関わらず、基準日では資金変動が有ったため、その時間帯には資金変動が有ると予測してしまう場合がある。
【００３８】
そこで、本実施形態に係る予測装置１は、まず、基準日における利用不能時間帯を推定することで、基準日と予測対象日との営業時間や利用可能／不能時間の相違を認識する。続いて、予測装置１は、基準日における資金変動に基づいて、上記相違を加味して予測対象日における資金変動を予測する。以下、図２を参照して、このような予測装置１の内部構成について説明する。
【００３９】
［２−１．構成］
図２は、第１の実施形態の係る予測装置１の内部構成を示すブロック図である。図２に示したように、予測装置１は、取得部１１、生成部１３、推定部１５、および予測部１７を有する。
【００４０】
（取得部１１）
取得部１１は、自動取引装置７における過去の取引データを取得する機能を有する。具体的には、取得部１１は、自動取引装置中央管理部３との通信により、自動取引装置７における過去の取引データを取得する。取引データとは、自動取引装置７における時間帯ごとの現金の流出量、流入量、装填量および回収量を示す情報である。なお、取引データは、流出量と流入量との差により算出される、流出入量を含むものと捉えることもできる。また、取得部１１は、予測対象の自動取引装置７以外の複数の自動取引装置７からも取引データを取得することができる。取得部１１は、取得した取引データを、生成部１３、推定部１５、および予測部１７に出力する。
【００４１】
（生成部１３）
生成部１３は、取得部１１により取得された取引データに基づいて、流出入量の時間帯による変位を示すモデルを生成する機能を有する。より具体的には、生成部１３は、過去の任意の日を対象として、その日の流出入量の時間帯による変位を表すモデルを生成する。モデルとは、その日の流出入量の総量に対する、利用可能時間帯における時間帯ごとの流出入量の割合を示す。例えば、モデルは、９時台にはその日の総流出入量の１０％が流出し、１０時台には２０％が流出する、といった情報から成る。
【００４２】
生成部１３は、予測対象の自動取引装置７（第２の自動取引装置）の取引データに基づいてモデルを生成してもよいし、他の自動取引装置７（第１の自動取引装置）の取引データに基づいてモデルを生成してもよい。また、生成部１３は、基準日における取引データに基づいてモデルを生成してもよいし、他の任意の日における取引データに基づいてモデルを生成してもよい。
【００４３】
ただし、本実施形態に係る生成部１３は、モデル生成対象の自動取引装置７が、予測対象日における予測対象の自動取引装置７と同一の営業時間帯により動作していた、任意の日（第３の日）の取引データに基づいて、モデルを生成する。例えば、予測対象の自動取引装置７が予測対象日において９時から１７時まで動作する場合、生成部１３は、モデル生成対象の自動取引装置７が過去に９時から１７時まで動作していた日をモデル生成対象日として、その日の取引データに基づいてモデルを生成する。
【００４４】
さらに、生成部１３は、営業時間が同一である上に、資金変動の傾向が類似する日をモデル生成対象日としてもよい。資金変動の傾向が類似するとは、基準日における予測対象の自動取引装置７の利用可能時間帯における資金変動と、モデル生成対象日におけるモデル生成対象の自動取引装置７の、対応する時間帯における資金変動とが、類似することを指す。
【００４５】
このようにして、生成部１３は、営業時間が同一であり、資金変動の傾向が類似する日および自動取引装置７を、モデル生成対象日およびモデル生成対象の自動取引装置７として、後述の予測部１７による予測に適するモデルを生成する。このようなモデル生成対象日およびモデル生成対象の自動取引装置７としては、例えば基準日における、予測対象の自動取引装置７と同一支店５内、または同一地域に設置されている等の同一カテゴリの自動取引装置７が挙げられる。
【００４６】
他にも、生成部１３は、取得部１１により取得されたすべての自動取引装置７およびすべての日における取引データに基づいて、モデルを複数生成してもよい。そして、後述の予測部１７が、予測対象日における自動取引装置７の営業時間帯、利用可能／不能時間帯、および基準日における資金変動の傾向に応じて、適合するモデルを選択して予測に用いてもよい。
【００４７】
生成部１３は、生成したモデルを予測部１７に出力する。
【００４８】
（推定部１５）
推定部１５は、取得部１１により取得された取引データに基づいて、基準日における利用不能時間帯を推定する機能を有する。より詳しくは、推定部１５は、取引データが示す、現金の時間帯ごとの流出量、流入量、装填量、および回収量に基づいて利用不能時間帯を推定する。具体的には、推定部１５は、流出量、流入量、装填量、および回収量に変動がない、即ちすべてゼロである場合に、その時間帯は利用不能時間帯であると推定する。また、推定部１５は、利用不能時間帯以外の時間帯を、利用可能時間帯とする。また、推定部１５は、利用可能時間帯および利用不能時間帯により、その日の営業時間帯を推定する。詳しくは、推定部１５は、その日の最初の利用可能時間から最後の利用可能時間までの時間帯を、営業時間帯として推定する。推定部１５は、推定した利用不能／可能時間帯を示す情報を、予測部１７に出力する。
【００４９】
（予測部１７）
予測部１７は、予測対象の自動取引装置７の基準日における資金変動、推定部１５により推定された利用可能／不能時間帯、および生成部１３により生成されたモデルに基づいて、予測対象日における資金変動を予測する機能を有する。より詳しくは、予測部１７は、予測対象の自動取引装置７の基準日における利用可能時間帯の資金変動およびモデルに基づいて、予測対象日における資金変動を予測する。
【００５０】
ここで、基準日における利用不能時間帯には、取引がなされていないため資金変動がない。このため、予測部１７は、予測対象日における、基準日の利用不能時間帯と対応する時間帯については、基準日の資金変動に基づいて予測することが困難である。そこで、本実施形態に係る予測部１７は、予測対象日における、基準日の利用不能時間帯と対応する時間帯の流出入量を、生成部１３により生成されたモデルおよび基準日の利用可能時間帯における資金変動に基づいて予測する。このため、予測部１７は、基準日のある時間帯の流出入量が、利用不能時間帯であるために変動が無く予測の基準にできない場合であっても、他の変動のある時間帯の流出入量に基づいて予測することができる。
【００５１】
他にも、予測部１７は、予測対象日における、基準日の利用可能時間帯と対応する時間帯の流出入量を、生成部１３により生成されたモデルおよび基準日の利用可能時間帯における時間帯ごとの流出入量に基づいて予測してもよい。
【００５２】
予測部１７は、予測対象日における予測対象の自動取引装置７と同一の営業時間帯により動作しており、且つ、類似する資金変動が観察された自動取引装置７をモデル生成対象として生成されたモデルを用いる。例えば、予測部１７が、予測対象ではない自動取引装置７をモデル生成対象としたモデルを用いる例を考える。この場合、予測部１７は、予測対象の自動取引装置７における基準日の利用可能時間帯における資金変動、予測対象日における営業時間が同一且つ資金変動が類似する他の自動取引装置７について生成されたモデルに基づいて、資金変動を予測する。
【００５３】
予測部１７は、予測した資金変動を示すデータを、流出入予測として出力する。
【００５４】
以上、本実施形態の係る予測装置１の内部構成について説明した。続いて、図３〜図４を参照して、予測装置１の動作処理について説明する。
【００５５】
［２−２．動作処理］
図３は、第１の実施形態に係る予測装置１の動作を示すフローチャートである。図３に示すように、まず、ステップＳ１０４で、取得部１１は、自動取引装置７における取引データを示す、日々の稼働データを取得して蓄積する。
【００５６】
次いで、ステップＳ１０６で、取得部１１は、稼働データを、後続の生成部１３、推定部１５、予測部１７による処理に適する形式に変形した、過去実績を生成する。過去実績とは、時間帯ごとの流出入実績と稼働有無から成る情報である。取得部１１は、時間帯ごとの流出量から流入量を減算することで流出入実績を算出する。また、取得部１１は、流出量、流入量、装填量、および回収量のいずれかひとつに変動がある場合に稼働が有ったと判断し、変動が無い、即ちすべてゼロである場合に稼働が無いと判断することで、稼働有無を算出する。
【００５７】
次に、ステップＳ１０８で、推定部１５は、過去実績に基づいて、基準日の利用可能／不能時間帯を推定する。より詳しくは、推定部１５は、過去実績において稼働が有ると判断された時間帯を利用可能時間帯と推定し、稼働が無いと判断された時間帯を利用不能時間帯と推定する。
【００５８】
次いで、ステップＳ１１２で、生成部１３は、過去実績に基づいて稼働モデル（モデル）を生成する。上述したように、生成部１３は、モデル生成対象の自動取引装置７が、予測対象日における予測対象の自動取引装置７と営業時間帯が同一且つ資金変動が類似する日の過去実績に基づいて、モデルを生成する。なお、上述したように、生成部１３は、複数のモデルを生成しておき、予測部１７が予測に適合するモデルを選択してもよい。
【００５９】
次に、ステップＳ１１６で、予測部１７は、仮の流出入予測を作成する。より詳しくは、予測部１７は、基準日における予測対象の自動取引装置７の過去実績を、仮の流出入予測とする。
【００６０】
そして、ステップＳ１２０で、予測部１７は、推定部１５により推定された基準日の利用可能／不能時間帯、生成部１３により生成された稼働モデル、および仮の流出入予測に基づいて、流出入予測を確定する。より詳しくは、まず、予測部１７は、予測対象日における、基準日の利用不能時間帯と対応する時間帯の資金変動を、生成部１３により生成されたモデルおよび基準日の利用可能時間帯における資金変動に基づいて予測する。続いて、予測部１７は、予測対象日における、基準日の利用可能時間帯と対応する時間帯の資金変動を、生成部１３により生成されたモデルおよび基準日の利用可能時間帯における資金変動に基づいて予測する。そして、予測部１７は、各時間帯の資金変動を示すデータを、流出入予測として確定する。
【００６１】
その後、予測装置１は、予測対象日における資金変動の予測に基づいて、さらに未来の日を予測対象日として資金変動を予測することもできる。詳しくは、ステップＳ１２４で、予測部１７は、上記ステップＳ１２０で確定した流出入予測を仮の流出入予測として、上記ステップＳ１２０と同様の処理を行うことで、さらに未来の流出入予測を予測する。
【００６２】
次いで、ステップＳ１２８で、予測装置１は、予測部１７により確定された流出入量予測や、生成部１３により生成された稼働モデルを更新または出力する。
【００６３】
以上、図３を参照して、予測装置１の動作をフローチャートに沿って説明した。続いて、図３を参照して上記説明した動作処理に伴い、予測装置１の内部で処理されるデータの流れについて、図４を参照して説明する。
【００６４】
図４は、第１の実施形態に係る予測装置１の内部で処理されるデータの流れを示す説明図である。図４に示すように、まず、予測装置１は、自動取引装置中央管理部３から稼働データ１０２を取得する（図３ステップＳ１０４）。次いで、予測装置１は、稼働データ１０２から過去実績１０４を生成する（図３ステップＳ１０６）。次に、予測装置１は、過去実績１０４から基準日の利用可能／不能時間帯１０８を推定し（図３ステップＳ１０８）、稼働モデル１１０を生成する（図３ステップＳ１１２）。次いで、予測装置１は、仮の流出入予測１０６を生成する（図３ステップＳ１１６）。そして、予測装置１は、仮の流出入予測１０６、利用可能／不能時間帯１０８、および稼働モデル１１０に基づいて、流出入予測１１２を予測する（図３ステップＳ１２０）。その後、予測装置１は、流出入予測１１２と新たな稼働モデル１１６により、さらに未来の流出入予測を予測する（図３ステップＳ１２４）。
【００６５】
予測装置１は、図４に示した各データを、操作端末２に出力することができ、操作端末２は、図４に示した予測装置１内部の各データを設定／変更することができる（図３ステップＳ１２８）。例えば、操作端末２は、稼働モデル１１０を変更して、気温や温度またはその日突発的に発生する出来事に応じて、ある時間帯の時間帯利用割合を増減させて予測する、等の微調整を行うことが可能である。また、操作端末２は、予測装置１に新たな予測対象日および新たな予測対象日における利用可能／不能時間帯に適合する新たな稼働モデル１１６を設定することで、さらに未来の流出入予測１２０の予測を行うこともできる。これにより、予測装置１は、近い将来の営業時間変更や計画停電等に備えた予測を行う（利用可能／不能時間帯の設定１１４による予測）ことができる。
【００６６】
以上、本実施形態に係る予測装置１の動作処理について説明した。続いて、図５Ａ〜図７Ｂを参照して、予測装置１の動作処理の具体例について説明する。
【００６７】
［２−３．具体例１］
具体例１は、基準日と予測対象日における、予測対象の自動取引装置７の営業時間帯および利用可能／不能時間帯が同一である例である。本具体例では、予測対象日を２０１３年１月１日とし、基準日を前年同日の２０１２年１月１日とする。
【００６８】
図５Ａ、図５Ｂは、第１の実施形態に係る予測装置１の動作の具体例１を示す説明図である。以下、図５Ａ、図５Ｂに示した表で使用する用語の意味について定義する。なお、以下の定義は後述の図６Ａ〜図７Ｂにおいても共通して用いる。
【００６９】
残量：自動取引装置７に残っている現金の量。
流入量：該当の時間帯に自動取引装置７に流入した現金の量。
流出量：該当の時間帯に自動取引装置７から流出した現金の量。
回収量：該当の時間帯に自動取引装置７から回収された現金の量。
装填量：該当の時間帯に自動取引装置７に装填された現金の量。
流出入実績：該当の時間帯における流出量から流入量を減算した値。
稼働有無：該当の時間帯の稼働有無。
営業時間帯
開始時刻：過去実績の稼働有無の最初の有があった時刻。
終了時刻：過去実績の稼働有無の最後の有があった時刻。
総時間：営業時間帯の終了時刻から開始時刻を減算した時間。
利用不可時間帯
開始時刻：過去実績における営業時間帯のうち最初の無があった時刻。
終了時刻：過去実績における営業時間帯のうち最後の無があった時刻。
総時間：営業時間帯の終了時刻から開始時刻を減算した時間。
時間帯利用割合：該当時間帯の流出入実績を、流出入実績の総量（総和）で割った値。
【００７０】
まず、図５Ａに示すように、取得部１１は、基準日である２０１２年１月１日の稼働データ１０２を取得する。
【００７１】
次いで、取得部１１は、基準日の稼働データ１０２から過去実績１０４を生成する。図５Ａに示したように、取得部１１は、０時台から２３時台にかけて流出量から流入量を減算して流出入実績を算出する。また、取得部１１は、流出入実績の合計値１２００を算出する。また、９時台から１６時台までは、流出量、流入量、装填量、および回収量のいずれかひとつに変動が有る、即ちゼロではないため、稼働が有ったと判断し、その他の時間帯では変動が無いため稼働が無いと判断する。
【００７２】
次に、図５Ｂに示すように、推定部１５は、基準日の過去実績１０４に基づいて、利用可能／不能時間帯１０８を推定する。推定部１５は、過去実績において稼働が有ると判断された時間帯を利用可能時間帯と推定し、稼働が無いと判断された時間帯を利用不能時間帯と推定する。図５Ａに示した過去実績１０４においては、９時から１７時まで連続して稼働有と判断されるため、営業時間帯の開始時刻を９時、終了時刻を１７時、総時間を８時間と推定し、利用不能時間帯は無いと判定する。
【００７３】
次いで、図５Ｂに示すように、生成部１３は、基準日の過去実績１０４に基づいて、稼働モデル１１０−１を生成する。より詳しくは、生成部１３は、過去実績１０４の各時間帯における流出入実績を、流出入実績の総和１２００で割ることで、稼働モデル１１０−１を算出する。例えば、９時台は、１００÷１２００で約０．０８となる。
【００７４】
次に、予測部１７は、生成部１３により生成された稼働モデルから、予測対象日に適合する稼働モデル１１０−２を選択する。予測対象日は、基準日と同じく、営業時間帯が９時から１７時までであり、その間に利用不能時間帯がないとする。この場合、予測部１７は、利用可能時間帯における資金変動の傾向が類似する稼働モデルとして、基準日の稼働モデル１１０−１をそのまま予測対象日の稼働モデル１１０−２として選択する。
【００７５】
次いで、予測部１７は、予測対象日における仮の流出入予測１０６を作成する。予測部１７は、基準日の過去実績１０４における流出入実績を、仮の流出入予測１０６として仮置きする。
【００７６】
そして、予測部１７は、基準日の利用可能／不能時間帯、稼働モデル１１０−２、および仮の流出入予測１０６に基づいて、流出入予測１１２を確定する。具体的には、予測部１７は、仮の流出入予測１０６の任意の時間帯における流出入量に基づいて、予測対象日における資金変動が稼働モデル１１０−２と同様の流出入量の分布となるよう、予測する。
【００７７】
例えば、まず、予測部１７は、９時台の仮の流出入予測１０６の値を、９時台の稼働モデル１１０−２の値で割ることで、１００÷０．０８により予測対象日における流出入量の合計１２００を予測する。続いて、予測部１７は、算出した合計１２００に、稼働モデル１１０−２の各時間帯の値を掛けることで、各時間帯の流出入量を順次予測する。例えば、予測部１７は、合計１２００に１０時台の時間帯利用割合約０．０８を掛けることで、１０時台の流出入量は１００であると予測する。そして、予測部１７は、仮の流出入予測１０６の流出入量の総和と、流出入予測１１２の流出入量の総和とが一致する場合に、流出入予測１１２を確定する。図５に示した例では、共に１２００であり一致するため、予測部１７は、流出入予測１１２を確定する。
【００７８】
なお、操作端末２は稼働モデル１１０−２を予測対象日における気温や天気等の情報に応じて微調整することができる。このような微調整において、稼働モデル１１０−２における時間帯利用割合の総和が１でなくなる場合には、仮の流出入予測１０６の流出入量の総和と、流出入予測１１２の流出入量の総和とは一致しない。このような場合、予測部１７は、これらの値が一致するよう流出入予測１１２の各時間帯の値を増減させて、流出入予測１１２を確定してもよい。
【００７９】
以上、具体例１について説明した。続いて、図６Ａ、図６Ｂを参照して、具体例２について説明する。
【００８０】
［２−４．具体例２］
具体例２は、基準日と予測対象日とで、予測対象の自動取引装置７の営業時間帯が異なる場合の例である。本具体例では、予測対象日を２０１３年１月１日とし、基準日を前年同日の２０１２年１月１日とする。なお、本具体例での予測装置１の動作は、上記具体例１において説明した動作と同様であるため、相違する部分についてのみ説明する。
【００８１】
図６Ａ、図６Ｂは、第１の実施形態に係る予測装置１の動作の具体例２を示す説明図である。図６Ａに示したように、過去実績１０４において、取得部１１により稼働有と判断された時間帯は、１３時台から１６時台である。このため、図６Ｂの利用可能／不能時間帯１０８に示したように、推定部１５は、営業時間帯の開始時刻１３時、および終了時刻１７時を推定する。
【００８２】
ここで、予測対象日の営業時間帯の開始時刻は９時であり、終了時刻が１７時であるとすると、予測部１７は、基準日について生成した稼働モデル１１０−１を予測に用いることはできない。そこで、予測部１７は、適合する他の稼働モデル１１０−２を用いて予測を行う。図６Ｂに示すように、稼働モデル１１０−２は、営業時間帯の開始時刻および終了時刻が予測対象日と一致し、利用可能時間帯における資金変動の傾向が基準日の流出入実績と類似する。例えば、稼働モデル１１０−２においては、１４時台が−０．０８で、１５時台が０．１７であるため、１５時台は１４時台の約−２倍の流出入量があることを意味している。過去実績１０４においては、１４時台が−１００で、１５時台が２００であるため、１５時台は１４時台の約−２倍の流出入量実績がある。このように、稼働モデル１１０−２と過去実績１０４とは、資金変動の傾向が類似している。
【００８３】
予測部１７は、予測対象日における、基準日における利用不能時間帯である９時台から１２時台の流出入量を、稼働モデル１１０−２および仮の流出入予測１０６に基づいて予測する。まず、予測部１７は、例えば１３時台の仮の流出入予測１０６の値を、１３時台の稼働モデル１１０−２の値で割ることで、２００÷０．１７により予測対象日における流出入量の合計１２００を予測する。続いて、予測部１７は、予測した合計１２００に、稼働モデル１１０−２の各時間帯の値を掛けることで、各時間帯の流出入量を順次予測する。例えば、予測部１７は、合計１２００に９時台の時間帯利用割合約０．０８を掛けることで、９時台の流出入量は１００であると予測する。
【００８４】
なお、予測部１７は、基準日における利用可能時間帯である１３時台から１６時台についても、稼働モデル１１０−２および仮の流出入予測１０６に基づいた予測を行ってもよい。
【００８５】
このようにして、予測部１７は、基準日と予測対象日とで、予測対象の自動取引装置７の営業時間帯が異なる場合であっても、予測対象日における資金変動を予測することができる。
【００８６】
以上、具体例２について説明した。続いて、図７Ａ、図７Ｂを参照して、具体例３について説明する。
【００８７】
［２−５．具体例３］
具体例３は、基準日に、予測対象日には予定されていない利用不能時間帯があった場合の例である。本具体例では、予測対象日を２０１３年１月１日とし、基準日を前年同日の２０１２年１月１日とする。なお、本具体例での予測装置１の動作は、上記具体例１および具体例２において説明した動作と同様であるため、相違する部分についてのみ説明する。
【００８８】
図７Ａ、図７Ｂは、第１の実施形態に係る予測装置１の動作の具体例３を示す説明図である。図７Ａに示したように、過去実績１０４において、取得部１１により稼働有と判断された時間帯は、９時台から１０時台、１２時台から１６時台である。このため、図７Ｂの利用可能／不能時間帯１０８に示したように、推定部１５は、営業時間帯の開始時刻９時、および終了時刻１７時を推定する。そして、推定部１５は、１１時台を利用不能時間帯と推定して、開始時刻１１時、および終了時刻１２時を推定する。
【００８９】
ここで、予測対象日には利用不能時間帯が予定されていないため、予測部１７は、基準日について生成した稼働モデル１１０−１を予測に用いることはできない。そこで、予測部１７は、適合する他の稼働モデル１１０−２を用いて予測を行う。図７Ｂに示すように、稼働モデル１１０−２は、営業時間帯の開始時刻および終了時刻が予測対象日と一致し、利用不能時間帯が無く、利用可能時間帯における資金変動の傾向が基準日の流出入実績と類似する。
【００９０】
予測部１７は、予測対象日における、基準日における利用不能時間帯１１時台の流出入量を、稼働モデル１１０−２および仮の流出入予測１０６に基づいて予測する。まず、予測部１７は、例えば９時台の仮の流出入予測１０６の値を、９時台の稼働モデル１１０−２の値で割ることで、１００÷０．０８により予測対象日における流出入量の合計１２００を予測する。続いて、予測部１７は、予測した合計１２００に、稼働モデル１１０−２の１１時台の値０．１７を掛けることで、１１時台の流出入量は２００であると予測する。
【００９１】
なお、予測部１７は、基準日における利用可能時間帯である９時台から１０時台、１２時台から１６時台についても、稼働モデル１１０−２および仮の流出入予測１０６に基づいた予測を行ってもよい。
【００９２】
このようにして、予測部１７は、基準日に、予測対象日には予定されていない利用不能時間帯があったとしても、予測対象日における資金変動を予測することができる。
【００９３】
以上、具体例３について説明した。
【００９４】
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本発明の一実施形態に係る予測装置１によれば、過去の利用不能時間を加味した予測を行うことが可能となる。さらに、予測装置１は、過去の利用不能時間を取引データから推定することができるため、過去の利用不能時間に関するデータを要することなく、取引データのみから予測を行うことができる。
【００９５】
さらに、予測装置１が予測に用いるモデルは、操作端末２により微調整可能であるため、予測装置１は、将来の営業時間変更や計画停電等に応じた柔軟な予測が可能である。また、自動取引装置７の稼働データを収集するシステムを保有するユーザであれば、上述した予測システムと接続することにより、資金変動の予測を容易に行うことができる。
【００９６】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９７】
また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した予測装置１の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体も提供される。
【符号の説明】
【００９８】
１      予測装置
２      操作端末
３      自動取引装置中央管理部
４      金融機関ホスト
５、５−１、５−２  支店
６      端末管理部
７、７−１、７−２  自動取引装置
８      専用網
１１    取得部
１３    生成部
１５    推定部
１７    予測部
１０２  稼働実績
１０４  過去実績
１０６  仮の流出入予測
１０８  利用可能／不能時間帯
１１０、１１０−１、１１０−２  稼働モデル
１１２  流出入予測
１１４  利用可能／不能時間帯の設定
１１６  稼働モデルの設定
１２０  さらに未来の流出入予測
【図１】
2014191406.tif 000003
【図２】
2014191406.tif 000004
【図３】
2014191406.tif 000005
【図４】
2014191406.tif 000006
【図５Ａ】
2014191406.tif 000007
【図５Ｂ】
2014191406.tif 000008
【図６Ａ】
2014191406.tif 000009
【図６Ｂ】
2014191406.tif 000010
【図７Ａ】
2014191406.tif 000011
【図７Ｂ】
2014191406.tif 000012