(57)【要約】【課題】金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高める。【解決手段】混雑緩和支援システム１００において、セルフ端末２００に関する時期別およびセルフ端末別の各予測混雑度を格納した予測テーブル１２５、１２６と、予測混雑度の低さに応じて高まる顧客向けのインセンティブの情報を格納したインセンティブ定義テーブル１２６を記憶した記憶装置１０１と、セルフ端末２００の利用に伴い、当該利用の時期および利用先のセルフ端末２００に関する各予測混雑度を予測テーブル１２５、１２６で特定し、この各予測混雑度に応じた顧客向けのインセンティブをインセンティブ定義テーブル１２６で特定し付与を実行する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融機関のセルフ端末に関する、時期別およびセルフ端末別の各予測混雑度を格納した予測テーブルと、前記各予測混雑度の低さに応じて高まる顧客向けのインセンティブの情報を格納したインセンティブ定義テーブルと、を記憶した記憶装置と、
顧客によるセルフ端末の利用に伴い、当該利用の時期および利用先のセルフ端末に関する各予測混雑度を前記予測テーブルで特定し、当該特定した各予測混雑度に応じた前記顧客向けのインセンティブを前記インセンティブ定義テーブルで特定し、前記顧客に対する当該インセンティブの付与を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とする混雑緩和支援システム。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記顧客に対して前記インセンティブを付与した履歴を記憶装置に格納し、前記付与のタイミングから所定期限が経過するまでは、前記顧客によるセルフ端末の新たな利用が生じても更なるインセンティブの付与を回避する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の混雑緩和支援システム。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記予測テーブルおよび前記インセンティブの付与理由の少なくともいずれかの情報を、前記顧客の端末またはセルフ端末に出力する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の混雑緩和支援システム。
【請求項４】
金融機関のセルフ端末に関する、時期別およびセルフ端末別の各予測混雑度を格納した予測テーブルと、前記各予測混雑度の低さに応じて高まる顧客向けのインセンティブの情報を格納したインセンティブ定義テーブルと、を記憶した記憶装置を備える情報処理システムが、
顧客によるセルフ端末の利用に伴い、当該利用の時期および利用先のセルフ端末に関する各予測混雑度を前記予測テーブルで特定し、当該特定した各予測混雑度に応じた前記顧客向けのインセンティブを前記インセンティブ定義テーブルで特定し、前記顧客に対する当該インセンティブの付与を実行する、
ことを特徴とする混雑緩和支援方法。
【請求項５】
前記情報処理システムが、
前記顧客に対して前記インセンティブを付与した履歴を記憶装置に格納し、前記付与のタイミングから所定期限が経過するまでは、前記顧客によるセルフ端末の新たな利用が生じても更なるインセンティブの付与を回避する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項４に記載の混雑緩和支援方法。
【請求項６】
前記情報処理システムが、
前記予測テーブルおよび前記インセンティブの付与理由の少なくともいずれかの情報を、前記顧客の端末またはセルフ端末に出力する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項４に記載の混雑緩和支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、混雑緩和支援システムおよび混雑緩和支援方法に関するものであり、具体的には、金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＴＭは、従来の現金自動預け払いサービスの他、定期預金開設や公金決済など様々なサービスを幅広く提供しうる装置に進化した。こうした金融機関における、いわゆるセルフ端末の高機能化は、営業店の窓口業務を削減しつつ、顧客の利便性を高めるといった優れた効果を生み出している。
【０００３】
一方、利便性向上に伴いセルフ端末の利用頻度が高まると、顧客による混雑を招く。その結果、顧客の待ち行列が頻繁に発生することになる。
【０００４】
こうした顧客の混雑に対処する従来技術としては、例えば、飲食店、遊戯施設、銀行等における待ち時間管理システムにおいて、前記店等の待ち時間を処理する処理部と入力手段及び出力手段とを備え、前記処理部は、入力手段からの待ち開始情報が入力されると、待ち開始時刻を顧客情報格納部へ登録する受付手段と、前記店等に空きが発生して待ち行列の顧客が前記店等へ入る時、入力手段から待ち終了情報が入力されると当該顧客の待ち開始時刻を前記顧客情報格納部から取り出すと共に待ち開始時刻から待ち終了時刻までの実績待ち時間を計測する待ち時間計測手段と、前記待ち時間計測手段で得られた実績待ち時間を予め設定された１ポイントあたり単位時間を用いて顧客サービスに使用するポイント数に変換するポイント変換手段とを備え、前記求められたポイント数を前記出力手段により出力する待ち時間管理システム（特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３８２６９５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した混雑が恒常的に続けば、顧客は所望の取引をスムーズに実行出来ない不満が蓄積する。一方で、営業店や地域、端末ごとに混雑特性は異なる上、その特性が時間変化する状況も存在する。従って、混雑緩和を意図して徒に多くのセルフ端末を導入するとしても、端末稼働率は低下し、運用やメンテナンスの費用が嵩む結果になりやすい。勿論、何らの対処も採用しなければ、顧客の不満は益々増大し、顧客満足度の大きな低下につながりかねない。
【０００７】
そこで本発明の目的は、金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高める技術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本発明の混雑緩和支援システムは、金融機関のセルフ端末に関する、時期別およびセルフ端末別の各予測混雑度を格納した予測テーブルと、前記各予測混雑度の低さに応じて高まる顧客向けのインセンティブの情報を格納したインセンティブ定義テーブルと、を記憶した記憶装置と、顧客によるセルフ端末の利用に伴い、当該利用の時期および利用先のセルフ端末に関する各予測混雑度を前記予測テーブルで特定し、当該特
定した各予測混雑度に応じた前記顧客向けのインセンティブを前記インセンティブ定義テーブルで特定し、前記顧客に対する当該インセンティブの付与を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の混雑緩和支援方法は、金融機関のセルフ端末に関する、時期別およびセルフ端末別の各予測混雑度を格納した予測テーブルと、前記各予測混雑度の低さに応じて高まる顧客向けのインセンティブの情報を格納したインセンティブ定義テーブルと、を記憶した記憶装置を備える情報処理システムが、顧客によるセルフ端末の利用に伴い、当該利用の時期および利用先のセルフ端末に関する各予測混雑度を前記予測テーブルで特定し、当該特定した各予測混雑度に応じた前記顧客向けのインセンティブを前記インセンティブ定義テーブルで特定し、前記顧客に対する当該インセンティブの付与を実行する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高めることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の混雑緩和支援システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における混雑緩和支援システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態の混雑カレンダーテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態のＡＴＭ管理テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態のポイント定義テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態のポイント管理テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態における混雑緩和支援方法のフロー例を示す図である。
【図８】本実施形態における出力メッセージの例１を示す図である。
【図９】本実施形態における出力メッセージの例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
−−−ネットワーク構成−−−
【００１３】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の混雑緩和支援システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す混雑緩和支援システム１００は、金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高めるコンピュータシステムである。なお、本実施形態ではセルフ端末の一例としてＡＴＭ２００を想定する。勿論、セルフ端末をＡＴＭ２００に限定するものではなく、その他のセルフ端末であってもよい。
【００１４】
本実施形態における混雑緩和支援システム１００は、金融機関におけるセキュアなネットワーク１０を介し、当該金融機関が運営・管理するＡＴＭ２００、勘定系ホスト３００、および、顧客の操作する顧客端末４００と、通信可能に結ばれている。
【００１５】
混雑緩和支援システム１００は、営業店や各種店舗等に設置されているＡＴＭ２００での混雑緩和に貢献してくれた顧客に対し、金融機関における商品、サービスの決済や優遇措置に適用できるポイントなど、適宜なインセンティブを付与する。勿論、インセンティブの種類はこれに限定しない。
【００１６】
金融機関の顧客は、例えば営業店のＡＴＭコーナーを訪れ、キャッシュカード等を認証に用いてＡＴＭ２００を利用し、預金引き出しや現金振込など所望の取引を行う。ＡＴＭ
２００は、この取引に際して勘定系ホスト３００と所定のデータ授受を行い、勘定系で管理している当該顧客の口座に対する所定処理を依頼することとなる。
−−−ハードウェア構成−−−
【００１７】
図２に、本実施形態における混雑緩和支援システム１００のハードウェア構成例を示す。本実施形態の混雑緩和支援システム１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。
【００１８】
混雑緩和支援システム１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０５、を備える。
【００１９】
なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の混雑緩和支援システム１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、混雑カレンダーテーブル１２５、ＡＴＭ管理テーブル１２６、ポイント定義テーブル１２７、および、ポイント管理テーブル１２８が少なくとも記憶されている。なお、これら各テーブルの詳細については後述する。
−−−データ構造例−−−
【００２０】
続いて、本実施形態の混雑緩和支援システム１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態における混雑カレンダーテーブル１２５の一例を示す。
【００２１】
この混雑カレンダーテーブル１２５は、例えば各営業店における期間別の混雑度に関する予測値を格納したテーブルである。
【００２２】
そのデータ構造は、期間の開始日時および終了日時をキーとして、該当期間における当該営業店の予測混雑度の値を対応付けたレコードの集合体となっている。この予測混雑度の値は、例えば、営業店での過去１年間の各日時における顧客来店数の統計値に基づき、各日時の顧客来店数が所定基準から乖離した幅に応じて定まるものを想定出来る。
【００２３】
例えば、上述の乖離の幅が「０〜１５」の場合は、予測混雑度の値が「１」、乖離の幅が「１６〜３０」の場合は、予測混雑度の値が「２」、乖離の幅が「３１〜５０」の場合は、予測混雑度の値が「３」、乖離の幅が「５１〜８０」の場合は、予測混雑度の値が「４」、乖離の幅が「８１〜」の場合は、予測混雑度の値が「５」、などと判定基準が定まっているものとする。
【００２４】
例えば、或る営業店における過去１０年間の「８月１日の午前１０時〜午前１１時」における顧客来店数の平均値が「１５０人」、当該営業店において非混雑状態とみなしている顧客来店数の基準が「１００人」であったとする。その場合、当該営業店における「８月１日の午前１０時〜午前１１時」の予測混雑度の値は、乖離の幅「５０」に基づき、「３」、となる。
【００２５】
なお、混雑緩和支援システム１００が、各営業店の出入口に設置された来店者数カウンターなど適宜な装置から顧客来店数の情報を取得して、これを統計処理し、上述の判定基準に従って予測混雑度の値を特定し、混雑カレンダーテーブル１２５を生成、更新しているとしてもよい。
【００２６】
また、図４に本実施形態のＡＴＭ管理テーブル１２６のデータ構成例を示す。このＡＴＭ管理テーブル１２６は、ＡＴＭ別の各予測混雑度を格納したテーブルである。
【００２７】
そのデータ構造は、ＡＴＭ２００を一意に特定するＡＴＭＩＤをキーとして、当該ＡＴＭ２００における予測混雑度の値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００２８】
この場合の予測混雑度の値は、例えば、該当ＡＴＭ２００での過去３ヶ月間の顧客来店総数に基づき、その顧客来店総数が所定基準から乖離した幅に応じて定まるものを想定出来る。
【００２９】
例えば、上述の乖離の幅が「０〜１００」の場合は、予測混雑度の値が「１」、乖離の幅が「１０１〜２００」の場合は、予測混雑度の値が「２」、乖離の幅が「２０１〜３５０」の場合は、予測混雑度の値が「３」、乖離の幅が「３５１〜５００」の場合は、予測混雑度の値が「４」、乖離の幅が「５０１〜」の場合は、予測混雑度の値が「５」、などと判定基準が定まっているものとする。
【００３０】
例えば、或るＡＴＭ２００における過去３ヶ月年間の顧客来店総数が「１４００人」、全ＡＴＭ平均で非混雑状態とみなしている顧客来店総数の基準が「１２００人」であったとする。その場合、当該ＡＴＭ２００の予測混雑度の値は、乖離の幅「２００」に基づき、「２」、となる。
【００３１】
なお、混雑緩和支援システム１００が、各ＡＴＭ２００の、例えば直近１ヶ月分の取引履歴を勘定系ホスト３００から取得して、上述の判定基準に従って予測混雑度の値を特定し、ＡＴＭ管理テーブル１２６を生成、更新しているとしてもよい。
【００３２】
また、図５に本実施形態のポイント定義テーブル１２７のデータ構成例を示す。このポイント定義テーブル１２７は、予測混雑度の値に応じて定まるポイントの情報を格納したテーブルである。
【００３３】
そのデータ構造は、予測混雑度の値の各範囲に対し、当該予測混雑度の下でＡＴＭ２００を利用した顧客に付与されるポイントの値を対応付けたレコードの集合体となっている。なお、予測混雑度の値の各範囲に対して照合するのは、上述の混雑カレンダーテーブル１２５およびＡＴＭ管理テーブル１２６のそれぞれから判定された予測混雑度の値を合計した値、となる。
【００３４】
また、図６に本実施形態のポイント管理テーブル１２８のデータ構成例を示す。このポイント管理テーブル１２８は、各顧客が混雑緩和支援システム１００から付与されたポイントの情報等を格納したテーブルである。
【００３５】
そのデータ構造は、各顧客を一意に特定する顧客ＩＤをキーとして、当該顧客のメールアドレス、保持ポイント、および、ポイント付与済みフラグ、の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００３６】
このうち保持ポイントは、当該顧客が現時点で保持しているポイントの値である。また、ポイント付与済みフラグは、予め定められた所定期間内（例えば１日）で既にポイントが付与された顧客に対し「１」、一方、予め定められた所定期間内でまだポイントが付与されていない顧客に対し「０」、といった値となる。このポイント付与済みフラグは、上述の所定期間が経過すると、混雑緩和支援システム１００によって「０」にリセットされる。
【００３７】
また、ポイント管理テーブル１２８にレコードが存在する顧客は、金融機関が提供するポイント付与のサービスに事前同意した顧客であるとする。つまり、ポイント管理テーブ
ル１２８にレコードが存在しない顧客は、金融機関の顧客ではあるが、ポイント付与のサービスに関して感知していないか、利用を希望していない顧客となる。
−−−フロー例−−−
【００３８】
以下、本実施形態における混雑緩和支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する混雑緩和支援方法に対応する各種動作は、混雑緩和支援システム１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３９】
図７は、本実施形態における混雑緩和支援方法のフロー例を示す図である。ここで、金融機関の或る顧客が、キャッシュカードを携行して最寄りの営業店を訪れ、その営業店に設置されているＡＴＭ２００を利用しようとしたとする。
【００４０】
この場合のＡＴＭ２００は、当該顧客が所望する取引の指定をタッチパネル等で受け付けたことに伴い、顧客が提示したキャッシュカードに対する読み取り動作を実行すると共に、当該顧客からの暗証番号入力を受け付ける（ｓ１００）。また、ＡＴＭ２００は、当該顧客に関して上述のキャッシュカードから得た情報と暗証番号とを含む認証要求を、勘定系ホスト３００に送信する（ｓ１０１）。
【００４１】
一方、勘定系ホスト３００は、上述の認証要求をＡＴＭ２００から受信し、所定の認証データベースに基づく認証処理を実行し、その認証結果に応じた取引可否をＡＴＭ２００に通知する（ｓ１０２）。
【００４２】
ＡＴＭ２００は、勘定系ホスト３００から受けた通知が取引可を示すものであれば（ｓ１０３：ｙ）、上述の指定を受けた取引に関して、その内容を当該顧客から受け付ける（ｓ１０４）。なお、上述の通知が取引不可を示すものであれば（ｓ１０３：ｎ）、ＡＴＭ２００は、当該フローを終了する。
【００４３】
次にＡＴＭ２００は、上述の顧客から受け付けた取引内容を含む処理要求を、勘定系ホスト３００に送信すると共に、上述のキャッシュカードから得た顧客ＩＤを、混雑緩和支援システム１００に通知する（ｓ１０５）。
【００４４】
一方、勘定系ホスト３００は、上述の処理要求をＡＴＭ２００から受信し、取引内容に応じた勘定処理を実行する（ｓ１０６）。
【００４５】
また、混雑緩和支援システム１００は、ＡＴＭ２００から上述の顧客ＩＤの通知を受けて、当該顧客ＩＤによってポイント管理テーブル１２８を検索する（ｓ１０７）。
【００４６】
この検索の結果、当該顧客ＩＤを含むレコードが特定出来なかった場合（ｓ１０８：ｎ）、混雑緩和支援システム１００は、当該顧客がポイント付与のサービスの登録者でないと特定し、例えばサービス加入を促すメッセージ（図８のメッセージ８００）を、上述のＡＴＭ２００に出力し（ｓ１０９）、フローを終了する。なお、このメッセージを受けたＡＴＭ２００は、当該メッセージをタッチパネル等に表示させ、顧客に提示する。顧客は、ＡＴＭ利用に伴ってポイントが付与されうるサービスについて認識、検討することになる。
【００４７】
他方、上述の検索の結果、当該顧客ＩＤを含むレコードが特定出来た場合（ｓ１０８：ｙ）、混雑緩和支援システム１００は、当該レコードのポイント付与済みフラグが「０」であるか判定する（ｓ１１０）。ポイント付与済みフラグが「０」であるとは、例えば本日中にまだポイント付与を受けていない顧客であることを意味する。
【００４８】
上述の判定の結果、上述の顧客に関するポイント付与済みフラグが「０」でない、すなわち「１」であることが判明した場合（ｓ１１１：ｎ）、混雑緩和支援システム１００は、本日分は既にポイント付与済みである旨を示すメッセージ（図９のメッセージ９００）を、上述のＡＴＭ２００に出力し（ｓ１１２）、フローを終了する。なお、このメッセージを受けたＡＴＭ２００は、当該メッセージをタッチパネル等に表示させ、顧客に提示する。顧客は、本日すでにＡＴＭ利用に伴うポイントが付与済みであることを認識することになる。
【００４９】
他方、上述の判定の結果、上述の顧客に関するポイント付与済みフラグが「０」であることが判明した場合（ｓ１１１：ｙ）、混雑緩和支援システム１００は、予測混雑度の値を算定する（ｓ１１３）。
【００５０】
このステップｓ１１３における混雑緩和支援システム１００は、まず、現在日時の値を混雑カレンダーテーブル１２５に照合し、該当時期に関する予測混雑度の値を特定する。また、混雑緩和支援システム１００は、上述の顧客が利用している当該ＡＴＭ２００のＡＴＭＩＤ（ＡＴＭ２００からの通知等に含まれている）をキーに、ＡＴＭ管理テーブル１２６を検索し、ＡＴＭ別の予測混雑度の値を特定する。そして、混雑緩和支援システム１００は、こうして特定した各予測混雑度の値を合算する。
【００５１】
次に、混雑緩和支援システム１００は、上述のｓ１１３で得た予測混雑度の値の合算値を、ポイント定義テーブル１２７に照合し、当該顧客に付与すべきポイント数を特定し、この情報を、例えばメモリ１０３に、或いはポイント管理テーブル１２８の該当顧客のレコードの所定欄に格納する（ｓ１１４）。
【００５２】
一方、勘定系ホスト３００は、混雑緩和支援システム１００でのポイント数の特定に伴い、上述のステップｓ１０６での勘定処理の結果に応じた取引完了通知を、ＡＴＭ２００に送信する（ｓ１１５）。他方、ＡＴＭでは、上述の取引完了通知を受けて、顧客が所望した取引内容に応じた動作（例：出金など）を実行する（ｓ１１６）。
【００５３】
ＡＴＭ２００は、取引に伴う動作を完了後、混雑緩和支援システム１００に対して、今回の取引に伴って上述の顧客に付与されるポイントの情報を要求する（ｓ１１７）。
【００５４】
混雑緩和支援システム１００は、ＡＴＭ２００から上述の要求を受けて、メモリ１０３からポイント数の情報（ｓ１１４で格納したもの）を読み出し、これをＡＴＭ２００に返す（ｓ１１８）。一方、ＡＴＭ２００は、ポイント数の情報を受信して、タッチパネル等に表示させ（ｓ１１９）、今回の取引を終了する。
【００５５】
なお、混雑緩和支援システム１００は、上述のステップｓ１１８でポイント数の情報をＡＴＭ２００に返信する際、当該ポイントの付与理由を示すメッセージもあわせて返信するとしてもよい。このメッセージは、例えば、上述のステップｓ１１３で算定した予測混雑度の値に基づき、ステップｓ１１４でポイント数を特定した経緯を示すものとなる。顧客は、このメッセージを読むことで、今回のＡＴＭ２００の利用に伴い、なぜポイントが付与されることになったのか理解し、今後のＡＴＭ利用に際して、混雑を避けた日時やＡＴＭ２００を検討するきっかけとなる。つまり、混雑回避の誘導が自然になされる。
【００５６】
他方、混雑緩和支援システム１００は、上述の顧客に関してｓ１１４で特定したポイント数を、ポイント管理テーブル１２８の当該顧客のレコードにおける保持ポイントに加算し、ポイント付与済みフラグを「１」に更新し（ｓ１２０）、当該フローを終了する。
【００５７】
なお、混雑緩和支援システム１００は、毎日の所定時刻（例：ＡＴＭの稼働時刻）が経過した時点で、ポイント管理テーブル１２８の各レコードのポイント付与済みフラグを全て「０」に更新する。従って、上述のステップｓ１２０にてポイント付与済みフラグが「１」に更新されたレコードについても、翌日の営業開始時刻にはポイント付与済みフラグが「０」に戻っている。
【００５８】
また、混雑緩和支援システム１００は、混雑カレンダーテーブル１２５およびＡＴＭ管理テーブル１２６の情報、すなわち混雑予測情報を、例えば、顧客がＡＴＭ２００を利用中のいずれかのタイミングで、当該ＡＴＭ２００に送信して出力させるとしてもよい。或いは、ポイント管理テーブル１２８の各顧客のメールアドレスに宛てて、そうした混雑予測情報を定期的に配信するとしてもよい。
【００５９】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００６０】
こうした本実施形態によれば、金融機関のセルフ端末における顧客混雑を効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高めることが可能となる。
【００６１】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の混雑緩和支援システムにおいて、前記演算装置は、前記顧客に対して前記インセンティブを付与した履歴を記憶装置に格納し、前記付与のタイミングから所定期限が経過するまでは、前記顧客によるセルフ端末の新たな利用が生じても更なるインセンティブの付与を回避する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００６２】
これによれば、顧客に対し、インセンティブ目的でのセルフ端末利用は無意味であることを認識させ、混雑緩和が効率的に図られることになる。また、金融機関におけるインセンティブの原資増大も適宜に抑制出来る。ひいては、金融機関のセルフ端末における顧客混雑をさらに効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高めることが可能となる。
【００６３】
また、本実施形態の混雑緩和支援システムにおいて、前記演算装置は、前記予測テーブルおよび前記インセンティブの付与理由の少なくともいずれかの情報を、前記顧客の端末またはセルフ端末に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００６４】
これによれば、インセンティブの獲得理由を認識した顧客が、より主体的に混雑緩和につながるセルフ端末利用の動きを示すこととなる。ひいては、金融機関のセルフ端末における顧客混雑をさらに効率的に抑制し、顧客の利便性や満足度を適宜に高めることが可能となる。
【００６５】
また、本実施形態の混雑緩和支援方法において、前記情報処理システムが、前記顧客に対して前記インセンティブを付与した履歴を記憶装置に格納し、前記付与のタイミングから所定期限が経過するまでは、前記顧客によるセルフ端末の新たな利用が生じても更なるインセンティブの付与を回避する処理を更に実行する、としてもよい。
【００６６】
また、本実施形態の混雑緩和支援方法において、前記情報処理システムが、前記予測テーブルおよび前記インセンティブの付与理由の少なくともいずれかの情報を、前記顧客の端末またはセルフ端末に出力する処理を更に実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１０    ネットワーク
１００  混雑緩和支援システム
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  通信装置
１２５  混雑カレンダーテーブル（予測テーブル）
１２６  ＡＴＭ管理テーブル（予測テーブル）
１２７  ポイント定義テーブル（インセンティブ定義テーブル）
１２８  ポイント管理テーブル
２００  ＡＴＭ（セルフ端末）
３００  勘定系ホスト
４００  顧客端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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