(57)【要約】【課題】  紙幣処理装置本体を複雑化することなく、紙幣処理装置で処理された紙幣の中から、のちに中央銀行等で偽券が発見されたときに、その偽券を投入した利用者の推定が行える利用者推定装置を提供する。【解決手段】  利用者推定装置１は、これまでに発見された偽券毎にその偽券をＡＴＭ３に投入した可能性が高い利用者を第２のデータベース１５に記憶する。そして、偽券を使用した利用者を推定するときには、第２のデータベース１５に記憶している偽券管理データを利用して、偽券との一致度だけでなく、これまでに偽券を使用した可能性も加えて推定する。これにより、偽券を使用した利用者の推定精度の向上が図れる。【選択図】  図４
2005165527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投入された紙幣毎に紙幣データを読み取り、読み取った紙幣データからその紙幣が真券である度合いを検出し、検出した度合いが第１の閾値より大きければ真券であると鑑別し、真券であると鑑別した紙幣を受け付ける紙幣処理装置を有するとともに、この紙幣処理装置が受け付けた紙幣を投入した利用者の利用者データを取得する手段を有する紙幣処理装置を内蔵した機器から、前記紙幣処理装置が受け付けた紙幣について、前記紙幣データと前記利用者データとを含む紙幣管理データを取得する紙幣管理データ取得手段と、
前記紙幣管理データ取得手段が取得した前記紙幣管理データを記憶する紙幣管理データ記憶手段と、
前記紙幣処理装置が受け付けた紙幣の中から、のちに偽券と判定される紙幣が発見された場合、この偽券の紙幣データを読み取り、ここで読み取った偽券の紙幣データと、前記紙幣管理データ記憶手段が記憶している紙幣の紙幣データとの一致度を算出する一致度算出手段と、
発見された偽券毎に、前記紙幣管理データ記憶手段が記憶している利用者データと、前記算出された一致度とを含む偽券管理データを記憶する偽券管理データ記憶手段と、
前記偽券管理データ記憶手段が記憶している偽券管理データを用いて、利用者毎に偽券に対する利用者の出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、
前記出現頻度算出手段により算出された利用者毎の出現頻度と、前記一致度算出手段により算出された一致度と、を用いて、今回一致度を算出した偽券を紙幣処理装置に投入した利用者を推定する推定手段と、を備えた利用者推定装置。
【請求項２】
前記紙幣管理データ記憶手段は、検出した真券である度合いが前記第１の閾値より大きく、且つ予め定めた第２の閾値より小さい紙幣について紙幣管理データを記憶し、前記第２の閾値より大きい紙幣については紙幣管理データを記憶しない請求項１に記載の利用者推定装置。
【請求項３】
前記偽券管理データ記憶手段は、前記一致度算出手段が算出した一致度が予め定めた値よりも大きい紙幣について、前記紙幣管理データ記憶手段が記憶している利用者データと、前記算出された一致度とを含む偽券管理データを記憶する請求項１または２に記載の利用者推定装置。
【請求項４】
前記推定手段は、前記出現頻度算出手段により算出された利用者毎の出現頻度と、前記一致度算出手段により算出された一致度との積が大きい利用者ほど、今回一致度を算出した偽券を紙幣処理装置に投入した利用者である可能性が高いと推定する請求項１〜３のいずれかに記載の利用者推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、紙幣処理装置が真券であると鑑別し、受け付けて処理した紙幣の中から、のちに中央銀行等で偽券が発見された場合に、その偽券を紙幣処理装置に投入した利用者の推定が行える利用者推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関の店舗には、利用者が指定した口座に対して入出金処理を行う現金自動預け払い機（ＡＴＭ）が設置されている。一般的なＡＴＭは、ＡＴＭに投入された紙幣の真偽、金種を鑑別する紙幣処理装置を有している。紙幣処理装置は、金種毎に登録されている基本情報を用いて、投入された紙幣が真券であるかどうか、その金種を鑑別する。この基本情報は、新札を紙幣処理装置が有するセンサと同種のセンサで読み取ったときに得られたセンサ出力（紙幣データ）に基づくものである。紙幣処理装置は、投入された紙幣毎にセンサで読み取った紙幣データと、基本情報と、を照合し、その類似度を真券である度合いとして検出する。そして、検出した真券である度合いが予め定めた閾値よりも大きければ、その紙幣を真券であると鑑別し、反対に前記閾値よりも小さければ、その紙幣を偽券であると鑑別する。
【０００３】
ＡＴＭは、紙幣処理装置が真券であると鑑別した紙幣を受け付け、ＡＴＭに設けられているカートリッジに収納する。反対に、偽券であると鑑別した紙幣については利用者に返却する。そして、ＡＴＭは受け付けた紙幣や硬貨の合計金額を入金金額として算出し、ここで算出した入金金額を利用者が指定した口座に入金する。この処理は、各口座を管理している管理サーバに対して、指定された口座に算出した入金金額の入金があったことを通知する処理である。管理サーバは、この通知に基づいて該当する口座の残高を更新等を行う。
【０００４】
ところで、紙幣処理装置が投入された偽券を真券であると誤鑑別することがある。この誤鑑別の発生確率を０にすることは技術的には可能であるが、ＡＴＭの運用面で大きな問題が生じる。具体的に言うと、極めて精巧な偽券であっても、真券との間に相違する部分があるので、上記閾値を極めて高くすることにより偽券を真券であるとする誤鑑別の発生確率を０にできる。しかし、ＡＴＭは流通している紙幣を取り扱うことから、ある程度の皺や汚れがある紙幣（真券）を真券であると鑑別できないと、ごく限られた紙幣しか取り扱うことができなくなり、ＡＴＭが適正に運用できない状況になる。このように、閾値をあまりに高くすると、真券であるにもかかわらず、偽券であるとする誤鑑別の発生確率が大きくなり、ＡＴＭが適正に運用できない状況になるので、閾値をあまり高く設定することができず、精巧な偽券を真券であると誤鑑別することが稀に起こる。真券であると誤鑑別された偽券は、多くの場合、ＡＴＭから取り出したカートリッジに収納されている紙幣（受け付けた紙幣）を精査したときに発見される。
【０００５】
このように、稀にではあるが、紙幣処理装置が偽券を真券であると誤鑑別することがあるので、偽券を発見したときに、この偽券をＡＴＭに投入した利用者を推定できるように、受け付けた紙幣の周縁部に受け付けた日時等の情報を有効寿命の短い蛍光剤を混合した塗布剤で印字する技術（特許文献１）や、紙幣の記番号、受け付けた日時、利用者のＩＤ等を関連づけて記憶する記憶部をカートリッジに設ける技術（特許文献２）が提案されている。
【特許文献１】特許３１４８９１７号公報
【特許文献２】特開平１１−３２８４９３号公報
【発明の開示】
【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１は、真券として受け付けた紙幣毎にその周縁部に受け付けた日時等の情報を印字することから、紙幣処理装置が複雑化する。さらに、この印字に時間がかかり、取引処理（入金処理）にかかる時間が増大し、その結果ＡＴＭの処理速度が低下する。またそれとともに、印字に使用する塗布剤によってランニングコストが大幅に増大するという問題がある。
【０００７】
また、上記特許文献２は、投入された紙幣から記番号を読み取るために、高解像度の画像センサや、大容量の画像メモリが必要になり、紙幣処理装置が大型化、複雑化するという問題がある。
【０００８】
この発明の目的は、紙幣処理装置本体を複雑化することなく、紙幣処理装置で処理された紙幣の中から、のちに中央銀行等で偽券が発見されたときに、その偽券を投入した利用者の推定が行える利用者推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、上記課題を解決するために以下の構成を備えている。
【００１０】
（１）投入された紙幣毎に紙幣データを読み取り、読み取った紙幣データからその紙幣が真券である度合いを検出し、検出した度合いが第１の閾値より大きければ真券であると鑑別し、真券であると鑑別した紙幣を受け付ける紙幣処理装置を有するとともに、この紙幣処理装置が受け付けた紙幣を投入した利用者の利用者データを取得する手段を有する紙幣処理装置を内蔵した機器から、前記紙幣処理装置が受け付けた紙幣について、前記紙幣データと前記利用者データとを含む紙幣管理データを取得する紙幣管理データ取得手段と、
前記紙幣管理データ取得手段が取得した前記紙幣管理データを記憶する紙幣管理データ記憶手段と、
前記紙幣処理装置が受け付けた紙幣の中から、のちに偽券と判定される紙幣が発見された場合、この偽券の紙幣データを読み取り、ここで読み取った偽券の紙幣データと、前記紙幣管理データ記憶手段が記憶している紙幣の紙幣データとの一致度を算出する一致度算出手段と、
発見された偽券毎に、前記紙幣管理データ記憶手段が記憶している利用者データと、前記算出された一致度とを含む偽券管理データを記憶する偽券管理データ記憶手段と、
前記偽券管理データ記憶手段が記憶している偽券管理データを用いて、利用者毎に偽券に対する利用者の出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、
前記出現頻度算出手段により算出された利用者毎の出現頻度と、前記一致度算出手段により算出された一致度と、を用いて、今回一致度を算出した偽券を紙幣処理装置に投入した利用者を推定する推定手段と、を備えている。
【００１１】
この構成では、紙幣処理装置を内蔵する機器から、この紙幣処理装置が真券であると鑑別し受け付けた紙幣毎に、紙幣管理データ取得手段が鑑別に用いた紙幣データと、この紙幣を投入した利用者の利用者データとを含む紙幣管理データを取得し、紙幣管理データ記憶手段が取得した紙幣管理データを記憶する。紙幣処理装置を内蔵する機器としては、例えば現金自動預け払い機（ＡＴＭ）や、プリペイドカードとして利用するＩＣカードに利用可能金額を入金する装置がある。一致度算出手段が、紙幣処理装置が受け付けた紙幣から、のちに中央銀行等で発見された偽券の紙幣データを読み取り、ここで読み取った偽券の紙幣データと、紙幣管理データ記憶手段が記憶している紙幣の紙幣データとの一致度を算出する。通常、紙幣処理装置が受け付けた偽券は、受け付けた直後に発見されることはなく、ある程度の期間（数日）後に発見される。このため、偽券の状態（皺や汚れの付着の状態）が、紙幣処理装置における受付時と、発見時とで若干異なっているが、紙幣管理データ記憶手段に記憶されている紙幣データの中から、発見された偽券の紙幣データとの一致度が予め定められた値よりも大きい（比較的大きい）ものを抽出することにより、今回発見された偽券を鑑別したときの紙幣データが略確実に抽出した紙幣データの中に含まれる。
【００１２】
偽券管理データ記憶手段が、例えば算出された一致度が予め定められた値よりも大きい紙幣データの紙幣について、この紙幣を投入した利用者（偽券を投入した可能生が高い利用者）の利用者データと、算出された一致度とを含む偽券管理データを記憶する。偽券管理データ記憶手段は、発見された偽券毎に偽券管理データを蓄積的に記憶する。偽券管理データ記憶手段が記憶している偽券管理データを用いて、出現頻度算出手段が利用者毎の出現頻度を算出する。この出現頻度は、利用者毎に、これまでに発見された偽券について投入した可能性が高い利用者となった頻度を示す値である。例えば、偽券管理データ記憶手段に利用者データが記憶されている利用者毎に、その利用者データに関連づけられている一致度の総和をその利用者データで識別される利用者の出現頻度として算出する。また、偽券管理データ記憶手段に利用者データが記憶されている総数をその利用者データで識別される利用者の出現頻度として算出してもよい。通常、偽券を使用する者は、何度も繰り返し偽券を使用することから、上記の方法で算出される出現頻度が高くなる。
【００１３】
そして、推定手段が、一致度算出手段により算出された一致度と、出現頻度算出手段により算出された出現頻度と、に基づいて、今回一致度を算出した偽券を紙幣処理装置に投入した利用者を推定する。例えば、算出された一致度と出現頻度の積が大きい利用者ほど、今回一致度算出した偽券を紙幣処理装置に投入した利用者である可能性が高いと推定する。
【００１４】
これにより、今回発見された偽券を投入した利用者を、発見された偽券との一致度だけでなく、利用者毎に偽券に対する出現の度合いを考慮して推定するので、紙幣処理装置における受付時と、発見時とで偽券の状態（皺や汚れの付着の状態）が若干異なっているような場合でも、偽券を使用した可能性の高い利用者を推定することができる。また、紙幣処理装置に記番号を読み取るための高解像度の画像センサや、大容量の画像メモリを設けなくてもよいので、紙幣処理装置の複雑化も生じさせない。
【００１５】
（２）前記紙幣管理データ記憶手段は、検出した真券である度合いが前記第１の閾値より大きく、且つ予め定めた第２の閾値より小さい紙幣について紙幣管理データを記憶し、前記第２の閾値より大きい紙幣については紙幣管理データを記憶しない。
【００１６】
この構成では、真券である度合いが第２の閾値よりも大きい紙幣、については、その紙幣の紙幣管理データを記憶しない。言い換えれば、真券である度合いが第１の閾値と第２の閾値との間であった紙幣についてのみ、紙幣管理データを記憶する。したがって、紙幣管理データ記憶手段の記憶容量を抑えることができるとともに、偽券が発見されたときに一致度算出手段が一致度を算出する紙幣の総数を少なくでき、処理時間の短縮が図れる。
【発明の効果】
【００１７】
以上のようにこの発明によれば、今回発見された偽券を投入した利用者を、発見された偽券との一致度に加えて、利用者毎に偽券に対する出現の度合いを考慮して推定するので、偽券を使用した可能性の高い利用者を推定することができる。また、紙幣処理装置に記番号を読み取るための高解像度の画像センサや、大容量の画像メモリを設けなくてもよいので、紙幣処理装置の複雑化も生じさせない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、この発明の実施形態である利用者推定装置について説明する。
【００１９】
図１は、この発明の実施形態である利用者推定装置を適用した金融システムの構成、および紙幣の流れを示す図である。図１（Ａ）において、１がこの発明の実施形態である利用者推定装置であり、金融機関のセンタに設置されている。また、センタには口座毎に口座番号、入出金の履歴、現在の口座残高、口座名義人（利用者）の氏名、利用者の住所、利用者の連絡先電話番号、キャッシュカードの暗証番号等の口座情報を管理する管理サーバ２が設置されている。３は、金融機関の各店舗に設置されている現金自動預け払い機（ＡＴＭ）である。各店舗に設置されているＡＴＭ３は、専用線によりセンタに設置されている利用者推定装置１および管理サーバ２に接続されており、利用者推定装置１、および管理サーバ２とデータ通信が行える。また、ＡＴＭ３には、周知のように、ＡＴＭ３に投入された紙幣の真偽を鑑別する紙幣処理装置が設けられている。
【００２０】
ここで、ＡＴＭ３の動作について簡単に説明しておく。ＡＴＭ３は、利用者が指定した口座に対する入金処理や出金処理を行う。出金処理は、公知のＡＴＭ３と同様であるので、ここでは説明を省略する。また、入金処理は、取引完了後に利用者推定装置１に紙幣管理データを送信する点で公知のＡＴＭ３と動作が異なる。具体的には、ＡＴＭ３は、入金処理を行う対象の口座番号の入力を受け付けるとともに、ＡＴＭ３に投入された紙幣毎に紙幣鑑別部のセンサにより紙幣データを取得する。ここで取得する紙幣データは、紙幣を搬送しながら得た、紙幣に対して予め定めたｎ点における磁気センサや、赤外線センサからのセンサの出力値（ｘ１〜ｘｎ）である。ＡＴＭ３は、取得した紙幣データと、予め設定されている基本情報と、の類似度を真券である度合いとして検出する。そして、ここで検出した度合いが予め定められた閾値（この発明で言う第１の閾値）よりも大きければ、その紙幣を真券であると鑑別し、受け付ける。反対に、検出した度合いが予め定められた第１の閾値よりも小さければ、真券であると鑑別できないので利用者に返却する。ＡＴＭ３は、指定された口座に対して、真券であると鑑別し受け付けた紙幣の合計金額の入金を管理サーバ２に通知する。管理サーバ２は、このＡＴＭ３からの通知に基づいて、該当する口座について管理している口座残高を更新する。ＡＴＭ３は、紙幣処理装置に設けられているカートリッジに受け付けた紙幣を収納する。ここまでの処理は、公知のＡＴＭと同じである。そして、ＡＴＭ３は、投入日時、店舗番号、ＡＴＭ番号、顧客番号、受け付けた紙幣毎に金種、鑑別に用いた紙幣データ（ｘ１〜ｘｎ）を、今回の入金処理における紙幣管理データとして利用者推定装置１に送信する。
【００２１】
店舗Ａの各ＡＴＭ３で受け付けた紙幣、店舗Ｂの各ＡＴＭ３で受け付けた紙幣など、それぞれの店舗のＡＴＭ３で受け付けた紙幣は図１（Ｂ）に示すように中央銀行に送られ、中央銀行で精査され、偽券が含まれていないかどうかが確認される。このとき、偽券が含まれていることが確認された場合、偽券は金融機関に一旦戻されて、その偽券をＡＴＭ３に投入した利用者を特定するよう金融機関は求められる。
【００２２】
なお、ＡＴＭ３は、従来より管理サーバ２との間でデータ通信を行うための構成として通信部を備えており、この既存の通信部で利用者推定装置１とデータ通信を行う。
【００２３】
図２は、この発明の実施形態である利用者推定装置の構成を示す図である。利用者推定装置１は、利用者推定装置１の動作を制御する制御部１１と、ＡＴＭ３で受け付けた紙幣の中から、のちに中央銀行等で偽券と判定される紙幣が発見された場合、この偽券の紙幣データを読み取る紙幣データ読取部１２と、各店舗に設置されているＡＴＭ３とデータ通信を行う通信部１３と、ＡＴＭ３が受け付けた紙幣、すなわちＡＴＭ３に設けられている紙幣処理装置において真券であると鑑別された紙幣、にかかる紙幣管理データを記憶する第１のデータベース１４と、中央銀行等で発見された偽券にかかる偽券管理データを記憶する第２のデータベース１５と、利用者推定装置１に対して入力操作を行う操作部１６と、操作部１６において入力された入力内容や、利用者推定装置１における処理結果等を表示する表示部１７と、を備えている。紙幣データ読取部１２は、各店舗に設置されているＡＴＭ３の紙幣処理装置が投入された紙幣の真偽を鑑別するときに、この紙幣から紙幣データを読み取るセンサと同種のセンサを適用している。このセンサは、比較的安価な磁気センサや、赤外線センサである。言い換えれば、ＡＴＭ３の紙幣処理装置に設けられているセンサも比較的安価な磁気センサや、赤外線センサである。
【００２４】
第１のデータベース１４は、各店舗に設置されているＡＴＭ３から取得した紙幣管理データを記憶する。この紙幣管理データは、図３に示すように、投入日時、店舗番号、ＡＴＭ番号、顧客番号（利用者データ）、受け付けた紙幣毎に金種、紙幣データ等を関連づけたものである。投入日時はＡＴＭ３に投入された日時であり、店舗番号は紙幣が投入されたＡＴＭ３が設置されている店舗を識別する番号であり、ＡＴＭ番号は紙幣が投入されたＡＴＭ３を識別する番号であり、顧客番号は入金処理の対象となった口座番号である。また、紙幣データは、ＡＴＭ３に設けられている紙幣処理装置が、その紙幣について真偽を鑑別するためにセンサで検出したデータである。この紙幣データは、紙幣を搬送しながら得た、紙幣に対して予め定めたｎ点の位置における磁気センサや、赤外線センサからのセンサ出力（ｘ１〜ｘｎ）である。
【００２５】
第２のデータベース１５は、発見された偽券毎に偽券管理データを記憶する。この偽券管理データは、図４に示すように、偽券番号、発見日時、金種、顧客番号、一致度、投入日時、店舗番号等を関連づけたデータである。偽券番号は発見された偽券を識別する番号であり、発見日時はその偽券が発見された日時であり、金種は偽券の金種である。また、第１のデータベース１４に紙幣管理データが記憶されている紙幣の中で、その紙幣データと偽券の紙幣データとの一致度が予め定めた値よりも大きい紙幣毎に、顧客番号、一致度、投入日時、店舗番号を関連づけている。
【００２６】
第２のデータベース１５への偽券管理データの登録は、偽券が発見されるごとに、後述する図６のフローチャートに従っておこない、発見された偽券の利用者の推定に利用する。
【００２７】
なお、図４に示すような偽券管理データを記憶しておくのでなく、偽券管理データ記憶手段には偽券番号、発見日時、金種、および偽券の紙幣データを記憶し、顧客番号、一致度、投入日時、店舗番号等は都度算出するようにしてもよい。
【００２８】
中央銀行等で精査され、偽券でないことが確認された紙幣の紙幣管理データについては、第１のデータベース１４から削除する。言い換えれば、ＡＴＭ３が受け付けた紙幣の紙幣管理データは、その紙幣が中央銀行等で精査されるまでの期間（数日間）だけ、第１のデータベース１４に記憶させておく。一方、第２のデータベース１５が記憶している偽券管理データは、特別な事情が無い限り削除しない。
【００２９】
以下、この実施形態の利用者推定装置１の動作について説明する。図５は、この実施形態の利用者推定装置の動作を示すフローチャートである。
【００３０】
この実施形態の利用者推定装置１は、操作部１６において何らかの入力操作が行われるか、または通信部１３においてＡＴＭ３から送られてきた紙幣管理データを受信するのを待っている（ｓ１、ｓ２）。
【００３１】
利用者推定装置１は、ＡＴＭ３から送られてきた紙幣管理データを通信部１３で受信することにより、ＡＴＭ３に適用されている紙幣処理装置が真券であると鑑別し、受け付けた紙幣の紙幣管理データを取得する。利用者推定装置１は、ＡＴＭ３から取得した紙幣管理データを第１のデータベース１４に登録する（ｓ６）。
【００３２】
このように、各ＡＴＭ３が受け付けた紙幣の紙幣管理データを利用者推定装置１に送信するので、利用者推定装置１において各ＡＴＭ３が受け付けた紙幣の紙幣管理データを第１のデータベース１４で管理できる。
【００３３】
また、ここでは、各ＡＴＭ３が受け付けた全ての紙幣について紙幣管理データを第１のデータベース１４に記憶するとしたが、明らかに真券であると判断できる紙幣の紙幣管理データについては第１のデータベース１４に記憶しないようにしてもよい。例えば、ＡＴＭ３の紙幣処理装置が真券であると鑑別する閾値（この発明で言う第１の閾値）よりも大きい第２の閾値を設定しておき、基本情報との類似度がこの第２の閾値よりも大きい紙幣については、その紙幣データを第１のデータベース１４に記憶しないようにしてもよい。このようにすれば、第１のデータベース１４の記憶容量を抑えることができる。また、第１のデータベース１４に記憶する紙幣データであるかどうかの判断は、利用者推定装置１で行ってもよいが、この判断をＡＴＭ３で行い、第１のデータベース１４に記憶させる必要がない紙幣の紙幣データについてはＡＴＭ３から利用者推定装置１に送信しない構成とするのが好ましい。その理由は、ＡＴＭ３と利用者推定装置１との間で通信されるデータ量が低減し、両装置間のデータ通信に係る時間の短縮が図れるからである。
【００３４】
なお、上記第２の閾値は、偽券を真券であるとする誤鑑別の発生確率が略０になる値に設定される。また、投入された紙幣の真偽をこの第２の閾値で鑑別した場合には、真券であるにもかかわらず、偽券であるとする誤鑑別の発生確率が大きくなり、ＡＴＭ３が適正に運用できない状況になるが、投入された紙幣の真偽を鑑別する閾値は、この第２の閾値よりも小さいのでこのような問題も生じない。
【００３５】
また、利用者推定装置１は、操作部１６において何らかの入力操作が行われると、今回の入力操作が発見された偽券について、その利用者の推定を要求する利用推定要求であるかどうかを判定する（ｓ３）。ここで、利用者推定要求であると判定すると、利用者推定処理を実行する（ｓ４）。また、利用者推定要求ではなく、他の要求であると判定する、今回要求された処理（その他の処理）を実行する（ｓ５）。
【００３６】
ここで、ｓ４にかかる利用者推定処理について説明する。図６は、この利用者推定処理を示すフローチャートである。管理者は、ＡＴＭ３が受け付けた紙幣の中からのちに中央銀行で偽券が発見され、その発見された偽券が金融機関に戻されたときに、操作部１６において利用者推定要求にかかる入力操作を行う。
【００３７】
利用者推定装置１は、発見された偽券を受け付け（ｓ１１）、紙幣データ読取部１２でこの偽券の紙幣データを読み取る（ｓ１２）。ｓ１２で読み取る偽券の紙幣データも、紙幣に対して予め定めたｎ点におけるセンサの出力値である。ここでは、ｓ１２で読み取った偽券の紙幣データをｙ１〜ｙｎとする。また、ＡＴＭ３の紙幣処理装置と、紙幣データ読取部１２のセンサは、同種のものである。
【００３８】
利用者推定装置１は、今回発見された偽券について判明している判明情報の入力を受け付ける（ｓ１３）。判明情報とは、例えば今回発見された偽券が投入されたＡＴＭ３が設置されている店舗、ＡＴＭ３に投入された日時等の情報であり、管理者が操作部１６において入力する。このとき、管理者は、明らかな事実に基づくもののみ入力し、推論したものについては入力しない。また、入力できる判明情報が無ければ、このステップをスキップする。利用者推定装置１は、ｓ１３で受け付けた判明情報に基づいて、第１のデータベース１４に紙幣データが記憶されている紙幣の中から、対象紙幣を決定する（ｓ１４）。ｓ１４にかかる処理は、例えば判明情報として偽券が投入されたＡＴＭ３が設置されている店舗が入力されている場合、店舗番号がその店舗である紙幣を全て対象紙幣とし、その他の紙幣を非対象の紙幣とする。また、判明情報として投入日時が入力されている場合、その日に投入された紙幣を対象紙幣とし、その他の紙幣を非対象とする。さらに、判明情報が何ら入力されていない場合、第１のデータベース１４に記憶されている全ての紙幣を対象紙幣とする。
【００３９】
なお、上記ｓ１３、ｓ１４は、後述する偽券の紙幣データとの一致度を算出する紙幣の総数を減少させ、利用者推定装置１における処理負荷を低減させるための処理である。この２つの処理を設けない場合には、第１のデータベース１４に記憶されている全ての紙幣を対象紙幣とすればよい。
【００４０】
利用者推定装置１は、ｓ１４で決定した対象紙幣毎に、その紙幣データと今回発見された偽券の紙幣データ（ｓ１２で読み取った紙幣データ）との一致度を算出し、ここで算出した一致度が予め定めた値よりも大きい紙幣を抽出する（ｓ１５〜ｓ１８）。ｓ１５における一致度の算出は、例えば
【００４１】
【数１】
2005165527.tif 000003
【００４２】
により算出する。［数１］は、ベクトルの内積の概念を取り入れ、偽券の紙幣データと、第１のデータベース１４に記憶されている紙幣の紙幣データと、の相関を余弦値（ｃｏｓΘ）で得る。この［数１］で算出される値が１に近いほど、その一致度が大きい。利用者推定装置１は、算出された一致度が例えば０．８５以上である紙幣を抽出する。
【００４３】
利用者推定装置１は、上記ｓ１５〜ｓ１８の処理を完了すると、ｓ１７で抽出した紙幣が、今回発見された紙幣である可能性が高いと判断し、ｓ１７で抽出した紙幣に基づいて今回発見された偽券の偽券管理データを生成し（ｓ１９）、第２のデータベース１５に登録する（ｓ２０）。ｓ１９で生成される偽券管理データは、今回発見された偽券に付与した偽券番号、発見日時、金種、およびｓ１７で抽出した紙幣毎に第１のデータベース１４に登録されている顧客番号、投入日時、店舗番号、さらにはｓ１５で算出した一致度を関連づけたデータである。このように、利用者推定装置１は、今回発見された偽券の偽券管理データを生成し、これを第２のデータベース１５に記憶する。また、第２のデータベース１５には、過去に発見された偽券についても、偽券管理データを記憶している。
【００４４】
次に、利用者推定装置１は、ｓ１７で抽出した紙幣をＡＴＭ３に投入した利用者毎に、第２のデータベース１５が記憶している偽券管理データにおける出現頻度を算出する（ｓ２１）。ｓ２１における出現頻度の算出は、ｓ１７で抽出した紙幣をＡＴＭ３に投入した利用者毎に、第２のデータベース１５に記憶されている全ての偽券の偽券管理データの中からこの利用者についての一致度の総和を算出する。例えば、図４に示すように、顧客番号が１２３４５６７８である顧客は、偽券番号ＡＡＡＡ，およびＢＢＢＢの両方に含まれているので、０．８７＋０．８８＝１．７５を出現頻度として算出する。また、今回発見された偽券の偽券管理データのみに含まれている利用者はｓ１５で算出された一致度が出現頻度として算出される。
【００４５】
また、上記出現頻度を算出するときに、今回発見された偽券と同じ金種の偽券についての偽券管理データから利用者毎の出現頻度を算出してもよい。
【００４６】
このように、利用者推定装置１は今回発見された偽券について、以前に発見された全ての偽券（今回発見された偽券を含む）における使用者である可能性を出現頻度として算出している。一般に、偽券を使用するものは繰り返し何度も使用することから、第２のデータベース１５における登録数が多く、ｓ２１で算出される出現頻度が大きくなる。
【００４７】
利用者推定装置１は、今回発見された偽券について、ｓ１７で抽出した紙幣をＡＴＭ３に投入した利用者毎に、その使用可能性を算出する（ｓ２２）。ｓ２２では、ｓ１５で算出した一致度、およびｓ２１で算出した出現頻度に基づいて使用可能性を算出する。具体的には、ｓ１５で算出した一致度と、ｓ２１で算出した出現頻度との積を使用可能性として算出する。そして、利用者推定装置１は、ｓ２２で算出した使用可能性が高い順に利用者をリストアップした推定結果を表示部１７に表示する推定結果出力処理を行う（ｓ２３）。ｓ２３で表示部１７における表示画面例を図７（Ａ）に示す。
【００４８】
このように、この実施形態の利用者推定装置１は、発見された偽券の紙幣データとの一致度だけで、その偽券をＡＴＭ３に投入した利用者を推定するのではなく、過去に偽券を使用した可能性を考慮して発見された偽券を使用した者を推定するので、偽券を使用した可能性の高い利用者を推定することができる。これにより、ＡＴＭ３に高解像度の画像センサや、大容量の画像メモリを設けた紙幣処理装置を適用しなくても、偽券を使用した利用者の推定精度を十分に確保することができ、ＡＴＭ３の複雑化が十分に防止できる。
【００４９】
また、図７（Ａ）に示した使用可能性による利用者のリスト表示を、図７（Ｂ）に示すｓ１５で算出した一致度による利用者のリスト表示との間で切り替えられるようにしてもよいし、図７（Ｃ）に示すように使用可能性による利用者のリストと、一致度による利用者のリストと、を並べて表示してもよい。
【００５０】
また、上記ｓ５にかかるその他の処理としては、例えば出現頻度のリスト出力や、利用者別の偽券データ出力がある。出現頻度のリスト出力は、第２のデータベース１５に顧客番号が登録されている全利用者について、それぞれ出現頻度を算出し、ここで算出した出現頻度の高い順に利用者を並べたリストを図８（Ａ）に示すように表示部１７に表示する処理である。また、利用者の偽券データ出力は、図８（Ｂ）に示すように、第２のデータベース１５に顧客番号が登録されている利用者毎に、その利用者について登録されている偽券管理データを表示部１７に表示する処理である。
【００５１】
なお、上記実施形態では、紙幣処理装置を内蔵した機器として、ＡＴＭ３を例にして説明したが、ＡＴＭ３以外にもプリペイドカードとして利用するＩＣカードに利用可能金額を入金する装置等がある。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】この発明の実施形態である利用者推定装置を適用した金融システムの構成、および紙幣の流れを示す図である。
【図２】この発明の実施形態である利用者推定装置の構成を示す図である。
【図３】この発明の実施形態である利用者推定装置の第１のデータベースに記憶される紙幣管理データを示す図である。
【図４】この発明の実施形態である利用者推定装置の第２のデータベースに記憶される偽券管理データを示す図である。
【図５】この発明の実施形態である利用者推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施形態である利用者推定装置における、利用者推定処理を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施形態である利用者推定装置の表示部における利用者推定結果の表示画面例を示す図である。
【図８】この発明の実施形態である利用者推定装置の表示部における表示画面例を示す図である。
【００５３】
１−利用者推定装置
３−ＡＴＭ
１１−制御部
１２−紙幣データ読取部
１３−通信部
１４−第１のデータベース
１５−第２のデータベース
１６−操作部
１７−表示部
【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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