(57)【要約】【課題】翌月の事務量、来客数の予測値を算出する。【解決手段】データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員、月間事務量、ピーク指数に関するデータを抽出するステップと、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出するステップと、各項目の増減率を算出するステップと、算出された増減率に予測対象月のＫ月前の値を乗算するステップと、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てるステップと、割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定するステップと、決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出するステップと、抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出するステップとを備える。ただし、Ｎ、Ｍ、ＫはＮ＞Ｋ＞Ｍを満たす自然数である。【選択図】図８
2012234325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを月毎に格納しているデータベースに接続されたコンピューターにおいて、
前記データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータ、ただしＮ、Ｍは自然数でありＮ＞（Ｍ＋１）を満たす、を抽出するステップと、
前記抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出するステップと、
前記算出された平均値により前記抽出された予測対象月のＭ月前の値を除算することによって、各項目の増減率を算出するステップと、
前記抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目に対し、前記算出された増減率に、前記抽出された予測対象月のＫ月前の値、ただしＫは自然数でありＮ＞Ｋ＞Ｍを満たす、を乗算し、前記乗算された値を事務量人員と月間事務量とに関する予測値として格納するステップと、
前記予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と、前記予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てるステップと、
前記割り当てられた予測対象月の各日付のコード値に対して、前記割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定するステップと、
前記抽出された予測対象月のＮ月前からＭ月前までのピーク指数に関するデータから、前記決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出するステップと、
前記抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出し、前記算出された平均値をピーク指数に関する予測値として格納するステップと、
前記格納された事務量人員と月間事務量とに関する予測値と、前記格納されたピーク指数に関する予測値とを出力するステップと
を備えたことを特徴とする予測方法。
【請求項２】
前記格納されたピーク指数に関する予測値は、来客数についてのピーク指数に関する予測値を含むことを特徴とする請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
過去の事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを月毎に格納しているデータベースに接続された、事務量推移、来客数推移の予測装置であって、
前記データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータ、ただしＮ、Ｍは自然数でありＮ＞（Ｍ＋１）を満たす、を抽出する手段と、
前記抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出する手段と、
前記算出された平均値により前記抽出された予測対象月のＭ月前の値を除算することによって、各項目の増減率を算出する手段と、
前記抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目に対し、前記算出された増減率に、前記抽出された予測対象月のＫ月前の値、ただしＫは自然数でありＮ＞Ｋ＞Ｍを満たす、を乗算し、前記乗算された値を事務量人員と月間事務量とに関する予測値として格納する手段と、
前記予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と、前記予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てる手段と、
前記割り当てられた予測対象月の各日付のコード値に対して、前記割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定する手段と、
前記抽出された予測対象月のＮ月前からＭ月前までのピーク指数に関するデータから、前記決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出する手段と、
前記抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出し、前記算出された平均値をピーク指数に関する予測値として格納する手段と、
前記格納された事務量人員と月間事務量とに関する予測値と、前記格納されたピーク指数に関する予測値とを出力する手段と
を備えたことを特徴とする予測装置。
【請求項４】
前記格納されたピーク指数に関する予測値は、来客数についてのピーク指数に関する予測値を含むことを特徴とする請求項３に記載の予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事務量推移、来客数推移の予測方法および予測装置に関し、より詳細には、データベースに接続されたコンピューターにおける、翌月の事務量、来客数を予測する事務量推移、来客数推移の予測方法および予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、翌月の日別の事務量、来客数の予測は、過去の実績データと管理職の経験等とにより行われ、日別、時間帯別の待ち時間の予測は、店舗が都心にあるか、住宅街にあるか等により店舗をタイプ別に区分し、区分したタイプ別にパターン化された、閑散、平準、繁忙の繁閑パターンとして日別混雑予測情報を出力する混雑照会システムを利用して行われている。
【０００３】
また、小売店、飲食店等の店舗の来客数を予測するシステムとして、日報情報、労務情報、販売情報、気象センサー情報、ネットワーク情報を入力し、ベイジアンネットワークの確率テーブルを作成し、来客数予測データを出力するベイジアンネットワークを用いた来客数予測システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
さらに、来客予測・実績データを提供するシステムとして、ナビゲーションシステムに目的地が登録されると、経路案内情報、位置情報、経路案内開始日時を蓄積し、ナビゲーションシステムによる経路案内が終了すると、目的地到着有無情報、経路案内終了日時を蓄積し、蓄積した経路案内情報、位置情報、経路案内開始日時、目的地到着有無情報、経路案内終了日時を来客予測データとして保存する来客予測・実績情報提供システムがある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２２８０１４号公報（第５−７頁、第１図）
【特許文献２】特開２０１０−１９１７６３号公報（第４−６頁、第２図）
【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、店舗をタイプ別に区分し、区分したタイプ別にパターン化された繁閑パターンとして日別混雑予測情報を出力する場合、実効的な予測をするために考慮可能なすべてのパターンを作成するのは困難であるという問題があった。
【０００７】
店舗をタイプ別に区分し、区分したタイプ別にパターン化された繁閑パターンとして日別混雑予測情報を出力するのに繁閑パターンの適用が困難である場合、手動により、日別混雑予測情報を修正する必要があるという問題もあった。
【０００８】
さらに、店舗をタイプ別に区分し、区分したタイプ別にパターン化された繁閑パターンとして日別混雑予測情報を出力する場合、予測結果として、閑散、平準、繁忙の繁閑パターンしか出力することができず、閑散、繁忙の度合いを出力できないというという問題もあった。
【０００９】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、翌月の事務量、来客数の予測値を算出するための、事務量推移、来客数推移の予測方法および予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、過去の事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを月毎に格納しているデータベースに接続されたコンピューターにおいて、データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータ、ただしＮ、Ｍは自然数でありＮ＞（Ｍ＋１）を満たす、を抽出するステップと、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出するステップと、算出された平均値により抽出された予測対象月のＭ月前の値を除算することによって、各項目の増減率を算出するステップと、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目に対し、算出された増減率に、抽出された予測対象月のＫ月前の値、ただしＫは自然数でありＮ＞Ｋ＞Ｍを満たす、を乗算し、乗算された値を事務量人員と月間事務量とに関する予測値として格納するステップと、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と、予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てるステップと、割り当てられた予測対象月の各日付のコード値に対して、割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定するステップと、抽出された予測対象月のＮ月前からＭ月前までのピーク指数に関するデータから、決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出するステップと、抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出し、算出された平均値をピーク指数に関する予測値として格納するステップと、格納された事務量人員と月間事務量とに関する予測値と、格納されたピーク指数に関する予測値とを出力するステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、翌月の事務量、来客数の予測値を算出して、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供することが可能となる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の格納されたピーク指数に関する予測値は、来客数についてのピーク指数に関する予測値を含むことを特徴とする。
【００１３】
この方法によれば、翌月の事務量、来客数の予測値を算出して、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供することが可能となる。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、過去の事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを月毎に格納しているデータベースに接続されたコンピューターにおいて、データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを抽出する手段と、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出する手段と、算出された平均値により抽出された予測対象月のＭ月前の値を除算することによって、各項目の増減率を算出する手段と、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目に対し、算出された増減率に、抽出された予測対象月のＫ月前の値を乗算し、乗算された値を事務量人員と月間事務量とに関する予測値として格納する手段と、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と、予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てる手段と、割り当てられた予測対象月の各日付のコード値に対して、割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定する手段と、抽出された予測対象月のＮ月前からＭ月前までのピーク指数に関するデータから、決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出する手段と、抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出し、算出された平均値をピーク指数に関する予測値として格納する手段と、格納された事務量人員と月間事務量とに関する予測値と、格納されたピーク指数に関する予測値とを出力する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
この構成によれば、翌月の事務量、来客数の予測値を算出して、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供することが可能となる。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の格納されたピーク指数に関する予測値は、来客数についてのピーク指数に関する予測値を含むことを特徴とする。
【００１７】
この装置によれば、翌月の事務量、来客数の予測値を算出して、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明によれば、データベースから予測対象月のＮ月前からＭ月前までの事務量人員と、月間事務量と、ピーク指数とに関するデータを抽出するステップと、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目の平均値を算出するステップと、算出された平均値により抽出された予測対象月のＭ月前の値を除算することによって、各項目の増減率を算出するステップと、抽出された事務量人員と月間事務量とに関するデータの各項目に対し、算出された増減率に、抽出された予測対象月のＫ月前の値を乗算し、乗算された値を事務量人員と月間事務量とに関する予測値として格納するステップと、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの各日付と、予測対象月の各日付とに日の特徴に応じたコード値を割り当てるステップと、割り当てられた予測対象月の各日付のコード値に対して、割り当てられた予測対象月のＮ月前からＭ月前までのコード値に一致するコード値があるかどうかを決定するステップと、抽出された予測対象月のＮ月前からＭ月前までのピーク指数に関するデータから、決定されたコード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を抽出するステップと、抽出された各項目のピーク指数の平均値を算出し、算出された平均値をピーク指数に関する予測値として格納するステップと、格納された事務量人員と月間事務量とに関する予測値と、格納されたピーク指数に関する予測値とを出力するステップとを備えたので、翌月の事務量、来客数の予測値を算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移を予測するシステム環境を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法に用いるグループおよびコード値を例示する図である。
【図７】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法に用いるグループおよびコード値が適用された例を例示する図である。
【図８】本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移を予測するシステム環境を示す構成図である。事務量推移、来客数推移の予測結果を算出し出力する予測装置１０１と、事務量推移、来客数推移を予測するためのデータが格納されているデータベース１０２とが、接続ケーブルにより接続されている。
【００２２】
本明細書において、説明の目的のために、システム環境は、予測装置１０１とデータベース１０２とを直接接続しているが、ネットワーク１０３を介して予測装置１０１とデータベース１０２とを接続してもよい。また、ネットワーク１０３を介して他のコンピューター１０４から予測装置１０１にアクセスして、予測結果を算出し出力してもよい。インターネット１０５を介して他のコンピューター１０６から予測装置１０１にアクセスして、予測結果を算出し出力してもよい。さらに、本明細書において、説明の目的のために、システム環境は、予測装置１０１とデータベース１０２とが分離されているが、予測装置１０１がデータベース１０２を含んでいてもよい。
【００２３】
予測装置１０１は、図２を参照して後述するアプリケーションを処理することにより、データベース１０２に接続し、データベース１０２が格納しているデータを検索して、事務量推移、来客数推移を予測するために必要なデータを抽出し、抽出したデータから予測値を算出する。詳細は、図３〜５を参照して後述する。
【００２４】
データベース１０２は、月毎に、過去の実績値を記録する帳票データとして、例えば、事務効率管理表と、事務効率管理明細表と、ピーク日概況表とを格納する。事務効率管理表は、項目として、例えば、ハイカウンター関連事務の窓口、後方、主任の事務量人員と、ローカウンター関連事務の相談窓口、諸届窓口、後方、主任の事務量人員とを含む。ただし、事務量人員は、事務手続き通りに事務処理を行った場合の標準的な処理時間を人員換算した数値であり、単位は人数である。
【００２５】
事務効率管理明細表は、項目として、例えば、ハイカウンター関連事務の入金、出金、窓口電信振込、窓口文書振込、税公金納付、円貨両替、通帳記入・繰越の事務量と、ローカウンター関連事務の普通預金新口、普通預金解約、定期新口、定期継続、定期解約、通帳記入・繰越、口座振替受付、喪失受付・喪失完結、住所変更・名義変更、外貨売却、外貨買取、Ｔ／Ｃ売却、Ｔ／Ｃ買取の事務量とを含む。ただし、事務量は、１営業日当たりの件数である。
【００２６】
ピーク日概況表は、項目として、日別に、例えば、ハイカウンター関連の入金、出金、電信振込、文書振込、税金納付、円貨両替、通帳記入・繰越の事務量のピーク指数と、ローカウンター関連の普通預金新口、普通預金解約、定期新口・定期継続、定期解約、諸届受付、外貨両替・Ｔ／Ｃの事務量のピーク指数と、ロビー・コーナーの窓口のハイ、ロー（相談）、ロー（諸届）の来客数のピーク指数と、ロビー・コーナーの自動サービス機の来客数のピーク指数と、ハイ、ロー（相談）、ロー（諸届）の窓口数とを含む。
【００２７】
ただし、ピーク指数は、当日の値を月中平均の値により除算し、除算した値に１００を乗算した数値であり、言い換えると、月間の１営業日平均を１００として、繁忙度を表す指数である。例えば、月間の１営業日平均の来客数を５０人とし、当日の来客数を７５人とすると、当日の来客数のピーク指数は、次の式の通りである。  
ピーク指数＝７５人÷５０人×１００＝１５０
図２は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測装置を示すブロック図である。予測装置１０１は、各ブロックを制御する中央処理装置２０１と、プログラムおよびデータを記憶するメモリ２０２と、データを保存する記憶装置２０３と、入力を処理する入力装置２０４と、出力を表示する画面表示装置２０５と、データベース１０２に接続するネットワーク接続装置２０６とが、バスを介して相互に接続されている。
【００２８】
中央処理装置２０１は、メモリ２０２に記憶されたプログラムを実行する。中央処理装置２０１は、入力装置２０４から事務量推移、来客数推移の予測の要求を受信すると、基本ソフトウェア２１１と、アプリケーション２１２と、データ２１３とによって、ネットワーク接続装置２０６を介してデータベース１０２に接続してデータベース１０２のデータを検索して、事務量推移、来客数推移を予測するために必要なデータを抽出し、抽出したデータから予測値を算出し、算出した予測値を画面表示装置２０５に表示させる。
【００２９】
このような構成により、翌月の事務量、来客数の予測値を算出して、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供する。
【００３０】
図３は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法を示すフローチャートである。予測装置１０１のメモリ２０２に格納されたアプリケーション２１２が実行されることにより、事務量推移、来客数推移の予測結果を取得する場合の予測方法の処理を説明する。
【００３１】
予測装置１０１のメモリ２０２に格納されたアプリケーション２１２が実行されて、予測装置１０１の入力装置２０４から事務量推移、来客数推移の予測の要求を受信すると、ステップＳ３０１において、データベース１０２から、事務量推移、来客数推移を予測するために必要な帳票データを抽出して、ステップＳ３０２に進む。例えば、ステップＳ３０１において抽出する帳票データは、事務効率管理表と、事務効率管理明細表と、ピーク日概況表とを含む。
【００３２】
ステップＳ３０２では、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２からすべて抽出したかどうかを決定する。ただし、Ｎ、Ｍは自然数であり、Ｎ＞（Ｍ＋１）を満たすとおく。例えば、Ｎが１５であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月であるとすると、２００９年９月から２０１０年９月までの１３月分の帳票データをデータベース１０２からすべて抽出したかどうかを決定する。
【００３３】
ステップＳ３０２において、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２から抽出していた場合、ステップＳ３０３に進む。ステップＳ３０３では、事務量人員として、事務処理明細の項目のうち、配置する人員数が事務量に比例する項目について、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの平均値を算出する。
【００３４】
例えば、ステップＳ３０３において、配置する人員数が事務量に比例する項目は、ハイカウンター関連事務の窓口、後方、主任の事務量人員と、ローカウンター関連事務の相談窓口、諸届窓口、後方、主任の事務量人員と、ハイカウンター関連事務の入金、出金、窓口電信振込、窓口文書振込、税公金納付、円貨両替、通帳記入・繰越の事務量と、ローカウンター関連事務の普通預金新口、普通預金解約、定期新口、定期継続、定期解約、通帳記入・繰越、口座振替受付、喪失受付・喪失完結、住所変更・名義変更、外貨売却、外貨買取、Ｔ／Ｃ売却、Ｔ／Ｃ買取の事務量とを含むことができる。
【００３５】
さらに、ステップＳ３０３では、月間事務量の項目について、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの平均値を算出して、ステップＳ３０４に進む。例えば、月間事務量の項目は、ハイカウンター関連の入金、出金、電信振込、文書振込、税金納付、円貨両替、通帳記入・繰越の事務量のピーク指数と、ローカウンター関連の普通預金新口、普通預金解約、定期新口・定期継続、定期解約、諸届受付、外貨両替・Ｔ／Ｃの事務量のピーク指数と、ロビー・コーナーの窓口のハイ、ロー（相談）、ロー（諸届）の来客数のピーク指数と、ロビー・コーナーの自動サービス機の来客数のピーク指数と、ハイ、ロー（相談）、ロー（諸届）の窓口数とを含む。
【００３６】
ステップＳ３０２において、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２から抽出していなかった場合、ステップＳ３０１に戻り、データベース１０２から、事務量推移、来客数推移を予測するために必要な帳票データを抽出する。
【００３７】
ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３において算出した項目について、予測対象月のＭ月前の実績値を、算出した予測対象月のＮ月前からＭ月前までの平均値により除算することにより、増減率を算出して、ステップＳ３０５に進む。例えば、Ｎが１５であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月であり、項目Ａの２００９年９月から２０１０年９月までの平均値が１０であり、項目Ａの実績値が１２であるとすると、算出される項目Ａの増減率は、次の通りである。  
増減率＝１２÷１０＝１．２
ステップＳ３０５では、ステップＳ３０３において算出した項目について、ステップＳ３０４において算出した増減率に、予測対象月のＫ月前の実績値を乗算し、乗算した値を、事務量人員、月間事務量の予測値として、メモリ２０２のデータ２１２に格納し、ステップＳ３０６に進む。ただし、Ｋは自然数であり、Ｎ＞Ｋ＞Ｍを満たすとおく。例えば、Ｎが１５であり、Ｋが１２であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月であり、算出された項目Ａの増減率が１．２であり、予測対象月の１２月前（前年同月）である２００９年１２月の項目Ａの実績値が２０とすると、算出される項目Ａの予測値は、次の通りである。  
予測値＝２０×１．２＝２４  
上記の自然数Ｎ、Ｍ、Ｋは、業務の実態に応じて設定することができるが、Ｎが１５であり、Ｋが１２であり、Ｍが３である場合は、年間の増減傾向と季節変動とを考慮した予測値を算出することができる。
【００３８】
ステップＳ３０６では、予測に必要な項目について、すべて算出されているかどうかを決定する。予測に必要な項目について、すべて算出されている場合には、ステップＳ３０５においてメモリ２０２のデータ２１３に格納した予測値を、画面表示装置２０５に出力し、処理を終了して、すべて算出されていない場合には、ステップＳ３０３に戻る。
【００３９】
図４、５は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法を示すフローチャートである。予測装置１０１のメモリ２０２に格納されたアプリケーション２１２が実行されることにより、事務量推移、来客数推移の予測結果を取得する場合の予測方法の処理を説明する。
【００４０】
予測装置１０１のメモリ２０２に格納されたアプリケーション２１２が実行されて、予測装置１０１の入力装置２０４から事務量推移、来客数推移の予測の要求を受信すると、ステップＳ４０１において、図６を参照して後述するグループの定義に基づいて、予測対象月の各日付にコード値を割り当てることにより、予測対象月の各日付をグループに分類して、ステップＳ４０２に進む。
【００４１】
ステップＳ４０２では、データベース１０２から、事務量推移、来客数推移を予測するために必要な帳票データを抽出して、ステップＳ４０３に進む。例えば、ステップＳ４０２において抽出する帳票データは、ピーク日概況表を含む。
【００４２】
ステップＳ４０３では、図６を参照して後述するグループの定義に基づいて、ステップＳ４０２において抽出された帳票データの各日付にコード値を割り当てることにより、ステップＳ４０２において抽出された帳票データの各日付をグループに分類して、ステップＳ４０４に進む。
【００４３】
ステップＳ４０４では、ステップＳ４０１において割り当てた予測対象月の各日付のコード値に対して、ステップＳ４０３において割り当てた帳票データのコード値の中に、一致するコード値があるかどうかを決定する。ステップＳ４０１において割り当てた予測対象月の各日付のコード値に対して、ステップＳ４０３において割り当てた帳票データのコード値の中に、一致するコード値がある場合、ステップＳ４０５に進み、一致するコード値がない場合、ステップＳ４０６に進む。
【００４４】
ステップＳ４０５では、コード値が一致するすべての日付の各項目のピーク指数を、ステップＳ４０２において抽出した帳票データから抽出して、ステップＳ４０６に進む。例えば、抽出されるピーク指数は、ハイカウンター関連の入金、出金、電信振込、文書振込、税金納付、円貨両替、通帳記入・繰越の事務量のピーク指数と、ローカウンター関連の普通預金新口、普通預金解約、定期新口・定期継続、定期解約、諸届受付、外貨両替・Ｔ／Ｃの事務量のピーク指数と、ロビー・コーナーの窓口のハイ、ロー（相談）、ロー（諸届）の来客数のピーク指数と、ロビー・コーナーの自動サービス機の来客数のピーク指数とを含む。
【００４５】
ステップＳ４０６では、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２からすべて抽出したかどうかを決定する。例えば、Ｎが１５であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月であるとすると、２００９年９月から２０１０年９月までの１３月分の帳票データをデータベース１０２からすべて抽出したかどうかを決定する。
【００４６】
ステップＳ４０６において、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２から抽出していた場合、ステップＳ５０１に進み、予測対象月のＮ月前からＭ月前までの（Ｎ−Ｍ＋１）月分の帳票データをデータベース１０２から抽出していなかった場合、ステップＳ４０２に戻る。
【００４７】
ステップＳ５０１では、抽出したピーク指数の平均値を算出し、算出した平均値を、ピーク指数の予測値として、メモリ２０２のデータ２１３に格納して、ステップＳ５０２に進む。例えば、Ｎが１５であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月であるとすると、図６を参照して後述するコード値がＳ１０の場合、すなわち、２０１０年１２月１０日（金）の場合、２００９年９月から２０１０年９月までの１３月分の帳票データに、コード値Ｓ１０が割り当てられるのは、２００９年１１月１０日（火）、２００９年１２月１０日（木）、２０１０年２月１０日（水）、２０１０年３月１０日（水）、２０１０年５月１０日（月）、２０１０年６月１０日（木）、２０１０年８月１０日（火）、２０１０年９月１０日（金）の８月分の帳票データであり、抽出したピーク指数の平均値は、８月分のピーク指数の平均値となる。
【００４８】
ステップＳ５０２では、予測に必要な項目について、すべて算出されているかどうかを決定する。予測に必要な項目について、すべて算出されている場合には、ステップＳ５０１においてメモリ２０２のデータ２１３に格納した予測値を、画面表示装置２０５に出力し、処理を終了し、すべて算出されていない場合には、ステップＳ５０１に戻る。
【００４９】
図６は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法に用いるグループおよびコード値を例示する図である。グループは、日が、月末相当日、１０日、２５日の繁忙日であるのか、閑散日であるのか、その他の平準日であるのかといった特徴によって区分され、区分毎にコード値を割り当てる。
【００５０】
図４、５を参照して説明したステップＳ４０１、Ｓ４０３において、日付にコード値を割り当てる際の優先順位は、＃１、＃２、・・・、＃１３の順であり、優先順位の最上位は、＃１であり、優先順位の最下位は、＃１３である。この優先順位に従うと、各日付に対して、コード値が一意的に定まる。
【００５１】
図７は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測方法に用いるグループおよびコード値が適用された例を例示する図である。図７は、２０１０年１２月の各日付にコード値を割り当てた場合の例であり、２０１０年１２月１０日（金）には、Ｓ１０が割り当てられ、２０１０年１２月２５日（土）には、Ｚ０１が割り当てられ、２０１０年１２月２８日（火）には、Ｓ３１が割り当てられている。
【００５２】
図８は、本発明の一実施形態にかかる事務量推移、来客数推移の予測結果を例示する図である。図８は、Ｎが１５であり、Ｍが３であり、予測対象月が２０１０年１２月の場合の例であり、２００９年９月から２０１０年９月までの１３月分の帳票データを基に算出された予測値を、事務量人員、月間事務量、お客様サービス課のピーク指数、ロビー・コーナー来客数のピーク指数として出力した例である。
【００５３】
本実施形態によれば、翌月の事務量、来客数の予測値を算出することができ、事務量推移、来客数推移の予測結果を提供することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、さまざまな分野の事務量推移予測、来客数推移予測に利用することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１０１  予測装置
１０２  データベース
１０４、１０６  コンピューター
１０５  インターネット
２０１  中央処理装置
２０２  メモリ
２０３  記憶装置
２０４  入力装置
２０５  画面表示装置
２０６  ネットワーク接続装置
２１１  基本ソフトウェア
２１２  アプリケーション
２１３  データ
【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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