(57)【要約】      （修正有）【課題】顧客の次回の来店推奨時期を適切に選定する情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】混雑予想サーバ１０は、顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部１０２と、予測された次回来店目的に基づいて、顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨期間選定部１１０と、を備える。【選択図】図１３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、
予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、予測された次回来店目的に対応する取引の現在の取引状況に基づいて、次回の来店時に特定の担当者の対応が必要であるか否かを判定する担当者要否判定部をさらに備え、
前記来店推奨時期選定部は、さらに、判定された担当者の対応要否に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記来店推奨時期選定部は、前記特定の担当者の対応が必要であると判定された場合には、前記特定の担当者が対応可能な時期を前記顧客の次回来店推奨時期として選定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記来店目的予測部は、前記来店目的履歴に含まれる過去の来店目的のうち最も多い来店目的である第１の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測する、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】
前記来店目的予測部は、さらに、店舗により提供される複数のコンテンツの前記顧客の閲覧履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する、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６】
前記来店目的予測部は、前記来店目的履歴に含まれる過去の来店目的のうち最も多い来店目的である第１の来店目的と、前記顧客の閲覧履歴に含まれる過去の閲覧コンテンツのうち最も多く閲覧されたコンテンツに対応する来店目的である第２の来店目的との比較結果に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記来店目的予測部は、さらに、前記来店目的履歴における前記第１の来店目的の割合である第１の割合と、前記顧客の閲覧履歴における前記最も多く閲覧されたコンテンツの割合である第２の割合との比較結果に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記来店目的予測部は、前記第１の割合が前記第２の割合以上である場合には、前記第１の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測し、
前記来店目的予測部は、前記第１の割合が前記第２の割合未満である場合には、前記第２の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、前記顧客の過去の来店日時の履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店日を予測する来店日予測部をさらに備え、
前記来店推奨時期選定部は、予測された次回来店日に含まれる時間帯の中から、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する、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】
前記来店日予測部は、前記顧客の過去の来店日時の日別の分布または前記顧客の過去の来店日時の曜日別の分布に基づいて、前記顧客の次回の来店日を予測する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、店舗における過去の混雑状況の履歴に基づいて、予測された次回来店日における、予測された来店目的に関する混雑状況を予測する混雑状況予測部をさらに備え、
前記来店推奨時期選定部は、予測された次回来店日における混雑しないと予測される時間帯を前記顧客の次回来店推奨時期として選定する、請求項９または１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記情報処理装置は、前記来店推奨時期選定部により選定された前記顧客の次回来店推奨時期を前記顧客に通知する通知部をさらに備える、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、
予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部と、
を備える、情報処理システム。
【請求項１４】
顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測するステップと、
予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定するステップと、
を備える、情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、
予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部、
として機能させるための、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、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば店舗などにおける混雑を予測する方法が各種提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、各店舗の過去の混雑情報を用いて将来の混雑状況を算出する技術が記載されている。また、特許文献２には、過去の来店顧客数、および各曜日の１時間ごとの重み付け係数に基づいて、各曜日の１時間ごとの来店顧客数を予測する技術が記載されている。また、特許文献３には、車両が道路区間を走行した時間に基づいて、現在の交通状況が普段よりも混雑しているか否かを判定する技術が記載されている。
【０００４】
また、コンテンツに対する顧客の興味を推定する方法も提案されている。例えば、特許文献４には、ユーザが文書を閲覧した時間の長さに基づいて、該当の文書に対するユーザの興味の度合いを推定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２４２９７３号公報
【特許文献２】特開２００８−２０４３７０号公報
【特許文献３】特開２００６−１１７４７号公報
【特許文献４】特開２０１２−２３８１１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、過去に来店した顧客に対して次回の適切な来店期間（時期）を推奨することも求められている。このような場面において上記の特許文献１〜特許文献３に記載の技術を適用することを想定すると、上記の技術では、適切でない期間が選定される恐れがある。
【０００７】
一般的に、顧客の来店期間が適切であるか否かは、顧客の来店目的によって異なる可能性がある。しかしながら、上記の技術では、顧客の来店目的を予測することができないので、適切でない期間が選定される恐れがある。
【０００８】
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、顧客の次回の来店推奨時期を適切に選定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理システム、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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【００１０】
前記情報処理装置は、予測された次回来店目的に対応する取引の現在の取引状況に基づいて、次回の来店時に特定の担当者の対応が必要であるか否かを判定する担当者要否判定部をさらに備え、前記来店推奨時期選定部は、さらに、判定された担当者の対応要否に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定してもよい。
【００１１】
前記来店推奨時期選定部は、前記特定の担当者の対応が必要であると判定された場合には、前記特定の担当者が対応可能な時期を前記顧客の次回来店推奨時期として選定してもよい。
【００１２】
前記来店目的予測部は、前記来店目的履歴に含まれる過去の来店目的のうち最も多い来店目的である第１の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測してもよい。
【００１３】
前記来店目的予測部は、さらに、店舗により提供される複数のコンテンツの前記顧客の閲覧履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測してもよい。
【００１４】
前記来店目的予測部は、前記来店目的履歴に含まれる過去の来店目的のうち最も多い来店目的である第１の来店目的と、前記顧客の閲覧履歴に含まれる過去の閲覧コンテンツのうち最も多く閲覧されたコンテンツに対応する来店目的である第２の来店目的との比較結果に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測してもよい。
【００１５】
前記来店目的予測部は、さらに、前記来店目的履歴における前記第１の来店目的の割合である第１の割合と、前記顧客の閲覧履歴における前記最も多く閲覧されたコンテンツの割合である第２の割合との比較結果に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測してもよい。
【００１６】
前記来店目的予測部は、前記第１の割合が前記第２の割合以上である場合には、前記第１の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測し、前記来店目的予測部は、前記第１の割合が前記第２の割合未満である場合には、前記第２の来店目的を前記顧客の次回の来店目的として予測してもよい。
【００１７】
前記情報処理装置は、前記顧客の過去の来店日時の履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店日を予測する来店日予測部をさらに備え、前記来店推奨時期選定部は、予測された次回来店日に含まれる時間帯の中から、前記顧客の次回来店推奨時期を選定してもよい。
【００１８】
前記来店日予測部は、前記顧客の過去の来店日時の日別の分布または前記顧客の過去の来店日時の曜日別の分布に基づいて、前記顧客の次回の来店日を予測してもよい。
【００１９】
前記情報処理装置は、店舗における過去の混雑状況の履歴に基づいて、予測された次回来店日における、予測された来店目的に関する混雑状況を予測する混雑状況予測部をさらに備え、前記来店推奨時期選定部は、予測された次回来店日における混雑しないと予測される時間帯を前記顧客の次回来店推奨時期として選定してもよい。
【００２０】
前記情報処理装置は、前記来店推奨時期選定部により選定された前記顧客の次回来店推奨時期を前記顧客に通知する通知部をさらに備えてもよい。
【００２１】
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、顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部と、を備える、情報処理システムが提供される。
【００２２】
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、顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測するステップと、予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定するステップと、を備える、情報処理方法が提供される。
【００２３】
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、コンピュータを、顧客の過去の来店時の来店目的履歴に基づいて、前記顧客の次回の来店目的を予測する来店目的予測部と、予測された次回来店目的に基づいて、前記顧客の次回来店推奨時期を選定する来店推奨時期選定部、として機能させるための、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように本発明によれば、顧客の次回の来店推奨時期を適切に選定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態による情報処理システムの構成例を示した説明図である。
【図２】同実施形態による受付端末２０の構成を示した機能ブロック図である。
【図３】同実施形態による受付画面の表示例を示した説明図である。
【図４】同実施形態による来店目的選択画面の表示例を示した説明図である。
【図５】同実施形態によるコンテンツ閲覧用端末３０の構成を示した機能ブロック図である。
【図６】同実施形態による口座番号入力画面の表示例を示した説明図である。
【図７】同実施形態によるコンテンツ選択画面の表示例を示した説明図である。
【図８】同実施形態によるコンテンツ・来店目的対応表の構成例を示した説明図である。
【図９】同実施形態による窓口端末４０の構成を示した機能ブロック図である。
【図１０】同実施形態による取引操作画面の表示例を示した説明図である。
【図１１】同実施形態による携帯端末５０の構成を示した機能ブロック図である。
【図１２】同実施形態による混雑予測通知サービス登録画面の表示例を示した説明図である。
【図１３】同実施形態による混雑予測サーバ１０の構成を示した機能ブロック図である。
【図１４】同実施形態による来店目的履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図１５】同実施形態によるコンテンツ閲覧履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図１６】同実施形態による担当者要否判定表の構成例を示した説明図である。
【図１７】同実施形態による担当者シフト表の構成例を示した説明図である。
【図１８】同実施形態による窓口混雑履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図１９】同実施形態による混雑予測通知画面の表示例を示した説明図である。
【図２０】同実施形態による顧客情報ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図２１】同実施形態による来店目的履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図２２】同実施形態によるコンテンツ閲覧履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図２３】同実施形態による窓口混雑履歴ＤＢの構成例を示した説明図である。
【図２４】同実施形態による顧客の来店時の動作を示したシーケンス図である。
【図２５】同実施形態による顧客のコンテンツ閲覧時の動作を示したシーケンス図である。
【図２６】同実施形態による窓口での取引時の動作を示したシーケンス図である。
【図２７】同実施形態による顧客情報の登録時の動作を示したシーケンス図である。
【図２８】同実施形態による次回来店推奨時期の通知時の動作を示したシーケンス図である。
【図２９】同実施形態による「次回来店目的の予測処理」の動作を示したフローチャートである。
【図３０】同実施形態による「担当者要否の判定処理」の動作を示したフローチャートである。
【図３１】同実施形態による「次回来店日の判定処理」の動作を示したフローチャートである。
【図３２】同実施形態による「次回来店日における混雑予測処理」の動作を示したフローチャートである。
【図３３】同実施形態による混雑予測サーバ１０のハードウェア構成を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
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。
【００２７】
また、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複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成を、必要に応じて来店目的選択ボタン６２０ａおよび来店目的選択ボタン６２０ｂのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、来店目的選択ボタン６２０ａおよび来店目的選択ボタン６２０ｂを特に区別する必要が無い場合には、単に来店目的選択ボタン６２０と称する。
【００２８】
また、以下に示す項目順序に従って当該「発明を実施するための形態」を説明する。
１．情報処理システムの基本構成
２．実施形態の詳細な説明
２−１．構成
２−２．動作
２−３．効果
３．ハードウェア構成
４．変形例
【００２９】
＜＜１．情報処理システムの基本構成＞＞
＜１−１．基本構成＞
本発明は、一例として「２．実施形態の詳細な説明」において詳細に説明するように、多様な形態で実施され得る。最初に、本発明の実施形態による情報処理システムの基本構成について、図１を参照して説明する。
【００３０】
図１に示したように、本実施形態による情報処理システムは、混雑予測サーバ１０、受付端末２０、コンテンツ閲覧用端末３０、窓口端末４０、携帯端末５０、および通信網５２を含む。
【００３１】
［１−１−１．混雑予測サーバ１０］
混雑予測サーバ１０は、本発明における情報処理装置の一例である。この混雑予測サーバ１０は、将来の任意の日における金融機関の店舗２の混雑状況を予測するための装置である。この混雑予測サーバ１０は、例えば店舗２に設けられた有線または無線のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により、受付端末２０、コンテンツ閲覧用端末３０、または窓口端末４０と通信することが可能である。また、混雑予測サーバ１０は、通信網５２を介して、携帯端末５０と通信することが可能である。
【００３２】
［１−１−２．受付端末２０］
受付端末２０は、店舗２に配置されている端末である。この受付端末２０は、来店した顧客により受付を要求するために利用される。
【００３３】
ここで、図２を参照して、受付端末２０の機能構成について説明する。図２に示したように、受付端末２０は、制御部２００、通信部２０２、受付カード発券部２０４、入力表示部２０６、および通帳・カード読み取り部２０８を有する。
【００３４】
制御部２００は、受付端末２０に内蔵される例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのハードウェアを用いて、受付端末２０の動作を全般的に制御する。
【００３５】
通信部２０２は、例えば店舗２内のＬＡＮ等を介して、受付端末２０に接続される他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２０２は、後述する来店目的選択画面において顧客により選択された来店目的を混雑予測サーバ１０へ送信する。
【００３６】
受付カード発券部２０４は、顧客による受付要求時に制御部２００により採番される受付番号が印字された受付カードを顧客に対して発券する。
【００３７】
入力表示部２０６は、例えばタッチパネル型のディスプレイから構成される。この入力表示部２０６は、受付画面や、来店目的選択画面などの各種表示画面を表示する。
【００３８】
例えば、入力表示部２０６は、初期状態では、例えば図３に示したような受付画面６０を表示する。また、店舗２に来店した顧客により通帳またはキャッシュカードが、後述する通帳・カード読み取り部２０８に対して挿入されると、入力表示部２０６は、受付画面６０から、例えば図４に示したような来店目的選択画面６２に表示を切り替える。
【００３９】
図４に示したように、来店目的選択画面６２は、例えば新規口座開設選択ボタン６２０ａ、入金選択ボタン６２０ｂなど、複数の来店目的選択ボタン６２０を含む。この来店目的選択画面６２において、いずれかの来店目的選択ボタン６２０が顧客により選択された場合には、制御部２００は、選択された来店目的選択ボタン６２０に対応する来店目的を混雑予測サーバ１０へ通信部２０２に送信させる。
【００４０】
［１−１−３．コンテンツ閲覧用端末３０］
コンテンツ閲覧用端末３０は、例えば金融機関による商品説明用の動画などのコンテンツを顧客が閲覧するための端末である。コンテンツ閲覧用端末３０は、例えば、タブレット端末などであってもよい。
【００４１】
コンテンツ閲覧用端末３０は、例えば受付後から顧客が窓口に呼び出されるまでの間に、店舗２の係員により顧客に対して貸し出され、そして、コンテンツの閲覧のために顧客により利用される。
【００４２】
ここで、図５を参照して、コンテンツ閲覧用端末３０の機能構成について説明する。図５に示したように、コンテンツ閲覧用端末３０は、制御部３００、通信部３０２、および操作表示部３０４を有する。
【００４３】
制御部３００は、コンテンツ閲覧用端末３０に内蔵される例えばＣＰＵ、およびＲＡＭなどのハードウェアを用いて、コンテンツ閲覧用端末３０の動作を全般的に制御する。
【００４４】
通信部３０２は、例えば店舗２内の無線ＬＡＮ等を介して、コンテンツ閲覧用端末３０と通信可能な他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部３０２は、後述するコンテンツ選択画面において顧客により選択されたコンテンツに対応する来店目的を混雑予測サーバ１０へ送信する。
【００４５】
操作表示部３０４は、例えばタッチパネル型のディスプレイから構成される。この操作表示部３０４は、口座番号入力画面や、コンテンツ選択画面などの各種表示画面を表示する。
【００４６】
例えば、操作表示部３０４は、初期状態では、例えば図６に示したような口座番号入力画面６４を表示する。図６に示したように、口座番号入力画面６４は、例えば口座番号入力欄６４０、および送信ボタン６４２を含む。この口座番号入力画面６４において口座番号入力欄６４０に顧客の口座番号が入力された後に、送信ボタン６４２が顧客により選択されると、操作表示部３０４は、口座番号入力画面６４から、例えば図７に示したようなコンテンツ選択画面６６に表示を切り替える。
【００４７】
図７に示したように、コンテンツ選択画面６６は、例えば口座開設案内コンテンツ選択ボタン６６０ａ、相続案内コンテンツ選択ボタン６６０ｂなど、複数のコンテンツ選択ボタン６６０を含む。このコンテンツ選択画面６６において、いずれかのコンテンツ選択ボタン６６０が顧客により選択された場合には、制御部３００は、選択されたコンテンツを操作表示部３０４に表示させる。また、制御部３００は、選択されたコンテンツに対応する来店目的を例えば図８に示したようなコンテンツ・来店目的対応表３０６を参照することにより特定し、そして、特定した来店目的を混雑予測サーバ１０へ通信部３０２に送信させる。
【００４８】
なお、図８に示したコンテンツ・来店目的対応表３０６では、コンテンツと、来店目的とが一対一に対応づけられる例を示したが、かかる例に限定されない。例えば、コンテンツ・来店目的対応表３０６では、一部の来店目的に関して、来店目的とコンテンツとが一対多の関係で対応づけられてもよい。
【００４９】
［１−１−４．窓口端末４０］
窓口端末４０は、店舗２の各窓口に配置されている端末である。この窓口端末４０は、各窓口の担当の行員により利用される。
【００５０】
ここで、図９を参照して窓口端末４０の機能構成について説明する。図９に示したように、窓口端末４０は、制御部４００、通信部４０２、画面表示部４０４、および操作入力部４０６を有する。
【００５１】
制御部４００は、窓口端末４０に内蔵される例えばＣＰＵ、およびＲＡＭなどのハードウェアを用いて、窓口端末４０の動作を全般的に制御する。
【００５２】
通信部４０２は、例えば店舗２内のＬＡＮ等を介して、窓口端末４０に接続される他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部４０２は、後述する取引操作画面において行員により入力された次回取引状況を混雑予測サーバ１０へ送信する。
【００５３】
画面表示部４０４は、制御部４００の制御に従って、取引操作画面などの各種表示画面を表示する。
【００５４】
ここで、図１０を参照して、取引操作画面の表示例（取引操作画面６８）について説明する。図１０に示したように、取引操作画面６８は、例えば顧客口座番号入力欄６８０ａ、取引名入力欄６８０ｂ、取引開始ボタン６８２、次回取引状況入力欄６８４、および取引終了ボタン６８６を含む。
【００５５】
行員は、顧客を窓口に呼び出した際には、この取引操作画面６８において、まず、該当の顧客の口座番号を顧客口座番号入力欄６８０ａに、該当の顧客により要求された取引名を取引名入力欄６８０ｂにそれぞれ入力し、そして、取引開始ボタン６８２を選択する。また、取引が完了した際には、行員は、当該顧客の次回来店時に行う必要がある当該取引に関する業務種類を次回取引状況入力欄６８４に入力し、そして、取引終了ボタン６８６を選択する。
【００５６】
［１−１−５．携帯端末５０］
携帯端末５０は、顧客が所有する携帯型の情報処理端末である。携帯端末５０は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話や、タブレット端末などであってもよい。
【００５７】
ここで、図１１を参照して、携帯端末５０の機能構成について説明する。図１１に示したように、携帯端末５０は、制御部５００、通信部５０２、および操作表示部５０４を有する。
【００５８】
制御部５００は、携帯端末５０に内蔵される例えばＣＰＵ、およびＲＡＭなどのハードウェアを用いて、携帯端末５０の動作を全般的に制御する。
【００５９】
通信部５０２は、後述する通信網５２を介して、携帯端末５０と通信可能な他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部５０２は、後述する混雑予測通知サービス登録画面において顧客により入力された情報を混雑予測サーバ１０へ送信する。
【００６０】
操作表示部５０４は、例えばタッチパネル型のディスプレイから構成される。この操作表示部５０４は、混雑予測通知サービス登録画面などの各種表示画面を表示する。
【００６１】
ここで、図１２を参照して、混雑予測通知サービス登録画面の表示例（混雑予測通知サービス登録画面７０）について説明する。図１２に示したように、混雑予測通知サービス登録画面７０は、例えば顧客口座番号入力欄７００ａや氏名入力欄７００ｂなどの複数の項目入力欄７００、および登録ボタン７０２を含む。
【００６２】
この混雑予測通知サービス登録画面７０において、各項目入力欄７００に該当の情報が入力された後、登録ボタン７０２が顧客により選択された場合には、制御部５００は、入力された情報を混雑予測サーバ１０へ通信部５０２に送信させる。
【００６３】
以上、本実施形態による情報処理システムの構成について説明した。上述した情報処理システムにおいて、混雑予測サーバ１０は、過去に来店した顧客の次回の来店推奨時期を適切に選定することが可能である。以下、このような本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００６４】
＜＜２．実施形態の詳細な説明＞＞
＜２−１．構成＞
まず、本実施形態による構成について詳細に説明する。図１３は、本実施形態による混雑予測サーバ１０の構成を示した機能ブロック図である。図１３に示したように、混雑予測サーバ１０は、制御部１００、通信部１２０、および記憶部１２２を有する。
【００６５】
［２−１−１．制御部１００］
制御部１００は、混雑予測サーバ１０に内蔵される、後述するＣＰＵ１５０、ＲＡＭ１５４などのハードウェアを用いて、混雑予測サーバ１０の動作を全般的に制御する。また、図１３に示したように、制御部１００は、来店目的予測部１０２、担当者要否判定部１０４、来店日予測部１０６、混雑状況予測部１０８、来店推奨期間選定部１１０、および通知部１１２を有する。
【００６６】
［２−１−２．来店目的予測部１０２］
来店目的予測部１０２は、後述する来店目的履歴ＤＢ１２４の記録内容、およびコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６の記録内容に基づいて、来店した顧客の次回の来店目的を予測する。より具体的には、来店目的予測部１０２は、来店目的履歴ＤＢ１２４に記録されている過去の来店目的のうち最も多い来店目的（以下、最多来店目的とも称する）と、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６に記録されている過去の閲覧コンテンツのうち最も多く閲覧されたコンテンツ（以下、最多閲覧コンテンツとも称する）に対応する来店目的との比較結果に基づいて、顧客の次回来店目的を予測する。なお、最多来店目的は、本発明における第１の来店目的の一例であり、また、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的は、本発明における第２の来店目的の一例である。
【００６７】
例えば、来店目的予測部１０２は、最多来店目的と、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的とが一致する場合には、最多来店目的を顧客の次回来店目的として予測する。
【００６８】
また、最多来店目的と、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的とが一致しない場合には、来店目的予測部１０２は、来店目的履歴ＤＢ１２４に記録されている過去の来店目的のうち最多来店目的の割合（以下、最多来店目的比率とも称する）と、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６に記録されている過去の閲覧コンテンツのうち最多閲覧コンテンツの割合（以下、最多閲覧コンテンツ比率とも称する）との比較結果に基づいて、顧客の次回来店目的を予測する。なお、最多来店目的比率は、本発明における第１の割合の一例であり、また、最多閲覧コンテンツ比率は、本発明における第２の割合の一例である。
【００６９】
例えば、来店目的予測部１０２は、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率以上である場合には、最多来店目的を顧客の次回来店目的として予測する。また、来店目的予測部１０２は、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率未満である場合には、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的を顧客の次回来店目的として予測する。
【００７０】
なお、この予測例によれば、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率未満である場合には、仮に顧客が過去に全く取引していない取引種類（来店目的）であっても、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的が顧客の次回来店目的として予測される。このような予測方法を採用する理由としては、以下が挙げられる。
【００７１】
一般的に、顧客により選択されたコンテンツの種類は、顧客の関心が高いジャンルを示唆していると考えられる。このため、最多来店目的比率と最多閲覧コンテンツ比率とを対等に扱う、つまり、顧客の過去の来店目的と、顧客の潜在的な関心とを対等に評価することにより、次回の来店目的をより偏りなく予測することが可能になると考えられる。
【００７２】
（２−１−２−１．来店目的履歴ＤＢ１２４）
来店目的履歴ＤＢ１２４は、店舗２に来店した各顧客の来店日および来店目的の履歴が記録されるデータベースである。ここで、図１４を参照して、来店目的履歴ＤＢ１２４の構成例について説明する。図１４に示したように、来店目的履歴ＤＢ１２４では、口座番号１２４０、来店日付１２４２、来店目的１２４４、次回取引状況１２４６、および、担当者１２４８が対応づけて記録される。ここで、口座番号１２４０には、個々の顧客の口座番号が記録される。また、来店日付１２４２には、該当の口座番号を有する顧客が店舗２に来店した日付が記録される。また、来店目的１２４４には、該当の顧客が該当の日付において来店した目的が記録される。また、次回取引状況１２４６には、該当の日付における該当の顧客の取引時に行員により窓口端末４０に入力された次回取引状況が記録される。また、担当者１２４８には、該当の日付における該当の顧客の取引を担当した行員の氏名が記録される。
【００７３】
（２−１−２−２．コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６）
コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６は、各顧客が来店時に閲覧したコンテンツの履歴が記録されるデータベースである。ここで、図１５を参照して、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６の構成例について説明する。図１５に示したように、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６では、口座番号１２６０、閲覧日付１２６２、および、閲覧コンテンツ１２６４が対応づけて記録される。ここで、口座番号１２６０には、個々の顧客の口座番号が記録される。また、閲覧日付１２６２には、該当の口座番号を有する顧客がコンテンツを閲覧した日付が記録される。また、閲覧コンテンツ１２６４には、該当の顧客が該当の日付において閲覧したコンテンツに対応する来店目的が記録される。
【００７４】
（２−１−２−３．変形例）
なお、変形例として、来店目的予測部１０２は、最多来店目的比率、および最多閲覧コンテンツ比率を、来店日がより新しい履歴ほどより大きな重みを付与した重み付き和として、それぞれ計算することも可能である。そして、来店目的予測部１０２は、重み付き和として算出した、最多来店目的比率と最多閲覧コンテンツ比率との比較結果に基づいて、顧客の次回来店目的を予測することも可能である。
【００７５】
ここで、図２１、および図２２を参照して、上記の機能についてより詳細に説明する。図２１は、来店目的履歴ＤＢ１２４の一例、また、図２２は、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６の一例をそれぞれ示している。図２１に示した来店目的履歴ＤＢ１２４において口座番号が「２２２３３３３」の履歴は、全部で５件ある。そこで、来店目的予測部１０２は、例えば、「６／１０（火）」の重みを「５」、「５／９（金）」の重みを「４」、「４／１０（水）」の重みを「３」、「３／１０（月）」の重みを「２」、「２／１０（月）」の重みを「１」のように、日付が新しい順に重みが大きくなるように各履歴の重みを設定する。この例では、来店目的「住宅ローン」の重み付き和は「７（＝４＋３）／１５」、来店目的「諸届作成」の重み付き和は「６（＝５＋１）／１５」、また、来店目的「振込」の重み付き和は「２／１５」とそれぞれ算出される。このため、来店目的予測部１０２は、重み付き和が最も大きい来店目的である「住宅ローン」を当該顧客の最多来店目的とし、また、最多来店目的比率を「７／１５」と算出する。
【００７６】
また、図２２に示したコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６において口座番号が「２２２３３３３」の履歴は、全部で５件ある。そこで、例えば、上記と同様に日付の新しい順に各履歴の重みが設定される場合には、来店目的「相続」に対応する閲覧コンテンツの重み付き和は「１５（＝５＋４＋３＋２＋１）／１５」と算出される。そして、来店目的予測部１０２は、最多閲覧コンテンツ比率を「１５／１５」と算出する。
【００７７】
この例では、算出した最多来店目的比率が、算出した最多閲覧コンテンツ比率未満であるので、来店目的予測部１０２は、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的、つまり「相続」を顧客の次回来店目的として予測する。
【００７８】
［２−１−３．担当者要否判定部１０４］
担当者要否判定部１０４は、来店目的予測部１０２により予測された次回来店目的に対応する取引の現在の取引状況に基づいて、次回の来店時に特定の行員の対応が必要であるか否かを判定する。例えば、担当者要否判定部１０４は、まず、来店目的履歴ＤＢ１２４において、予測された次回来店目的に対応づけて登録されている直近の次回取引状況が、例えば記憶部１２２に記憶される担当者要否判定表１３２において特定の行員の対応が必要な状況として登録されているか否かを確認する。そして、特定の行員の対応が必要な状況として登録されている場合には、担当者要否判定部１０４は、次回の来店時に特定の行員の対応が必要であると判定する。なお、特定の行員とは、例えば前回の来店時に該当の顧客を担当した行員などである。
【００７９】
ここで、図１６を参照して、担当者要否判定表１３２の構成例について説明する。図１６に示したように、担当者要否判定表１３２では、取引名１３２０、および、次回取引状況一覧１３２２が対応づけて記録される。ここで、取引名１３２０には、個々の取引名が記録される。また、次回取引状況一覧１３２２には、該当の取引に関する１以上の業務種類が記録される。
【００８０】
なお、図１６では、特定の行員の対応が必要である状況のみを網掛けで示している。例えば、図１６において、取引「保険」の取引状況「保障額提示」１３２４ｂは、特定の行員の対応が必要な状況であり、また、取引状況「ご相談」１３２４ａは、特定の行員の対応が不要な状況であることを示している。
【００８１】
［２−１−４．来店日予測部１０６］
来店日予測部１０６は、来店目的履歴ＤＢ１２４に記録されている顧客の過去の来店日に基づいて、顧客の次回の来店日を予測する。例えば、来店日予測部１０６は、顧客の過去の来店日が特定の日付や特定の曜日に偏っているか否かを判定し、そして、判定結果に基づいて顧客の次回来店日を予測する。
【００８２】
また、来店日予測部１０６は、担当者要否判定部１０４により特定の行員の対応が必要であると判定された場合には、例えば記憶部１２２に記憶される担当者シフト表１３４において該当の行員が出勤予定である日の中から顧客の次回来店日を予測する。
【００８３】
ここで、図１７を参照して、担当者シフト表１３４の構成例について説明する。図１７に示したように、担当者シフト表１３４では、担当者名１３４０、および、日付１３４２が対応づけて記録される。ここで、担当者名１３４０には、店舗２に勤務する各行員の氏名が記録される。また、日付１３４２には、例えば今後１ヶ月などの所定の期間の各営業日における該当の行員が出勤予定の時間帯（または休暇予定）が記録される。
【００８４】
［２−１−５．混雑状況予測部１０８］
混雑状況予測部１０８は、後述する窓口混雑履歴ＤＢ１２８の記録内容に基づいて、来店日予測部１０６により予測された次回来店日における、来店目的予測部１０２により予測された来店目的に関する混雑状況を予測する。例えば、混雑状況予測部１０８は、窓口混雑履歴ＤＢ１２８において記録されている、予測された次回来店日に対応する、前年や前月などの過去の日における、予測された来店目的に関する混雑状況を、予測された次回来店日における混雑状況として予測する。
【００８５】
（２−１−５−１．窓口混雑履歴ＤＢ１２８）
窓口混雑履歴ＤＢ１２８は、店舗２の各窓口における過去の混雑状況の履歴が記録されるデータベースである。ここで、図１８を参照して、窓口混雑履歴ＤＢ１２８の構成例について説明する。図１８に示したように、窓口混雑履歴ＤＢ１２８では、日時１２８０、窓口番号１２８２、担当者１２８４、担当取引１２８６、および、混雑度１２８８が対応づけて記録される。ここで、日時１２８０には、店舗２の過去の営業日および時間帯が記録される。また、窓口番号１２８２には、店舗２の各窓口の番号が記録される。また、担当者１２８４には、該当の日時において該当の窓口番号の窓口を担当した行員の氏名が記録される。また、担当取引１２８６には、該当の時間帯において該当の窓口で行われた取引の名前が記録される。また、混雑度１２８８には、該当の時間帯における該当の窓口の混雑度が記録される。なお、混雑度１２８８に記録される値は、「１」が最低であり、「５」が最高であるように、例えば５段階で表現される。
【００８６】
［２−１−６．来店推奨期間選定部１１０］
来店推奨期間選定部１１０は、来店目的予測部１０２により予測された次回来店目的、担当者要否判定部１０４により判定された特定の行員の対応要否、来店日予測部１０６により予測された次回来店日、混雑状況予測部１０８により予測された混雑状況に基づいて、顧客の次回来店推奨期間を選定する。
【００８７】
より具体的には、来店推奨期間選定部１１０は、予測された次回来店日における複数の時間帯のうちいずれかを顧客の次回来店推奨期間として選定する。例えば、来店推奨期間選定部１１０は、担当者要否判定部１０４により特定の行員の対応が必要であると判定された場合には、予測された次回来店日において該当の行員が対応可能な時間帯の中から、顧客の次回来店推奨期間を選定する。また、来店推奨期間選定部１１０は、予測された次回来店日において、予測された次回来店目的が最も混雑しないと予測される時間帯を顧客の次回来店推奨期間として選定する。
【００８８】
なお、ここでは時間帯を含め推奨「期間」と表現しているが、日時を特定するものであってもよい。例えば、ある時間帯を推奨する場合は、来店推奨期間選定部１１０は、その先頭の時刻を推奨するようにしてもよい。このように本発明は来店推奨時期を選定するものとして捉えることができる。すなわち、来店推奨期間選定部１１０は、本発明における来店推奨時期選定部として機能する。
【００８９】
［２−１−７．通知部１１２］
通知部１１２は、来店推奨期間選定部１１０により選定された次回来店推奨期間を顧客へ通知する。例えば、通知部１１２は、図１９に示したような、来店推奨期間選定部１１０により選択された次回来店推奨期間を含む混雑予測通知画面７２を、後述する顧客情報ＤＢ１３０に登録されている該当の顧客のメールアドレス宛てに通信部１２０に送信させる。
【００９０】
（２−１−７−１．顧客情報ＤＢ１３０）
顧客情報ＤＢ１３０は、金融機関の顧客に関する情報が記録されるデータベースである。ここで、図２０を参照して、顧客情報ＤＢ１３０の構成例について説明する。図２０に示したように、顧客情報ＤＢ１３０では、顧客口座番号１３００、氏名１３０２、メールアドレス１３０４、および、通知タイミング１３０６が対応づけて記録される。ここで、顧客口座番号１３００には、個々の顧客の口座番号が記録される。また、氏名１３０２、またはメールアドレス１３０４には、該当の口座番号を有する顧客の氏名またはメールアドレスがそれぞれ記録される。また、通知タイミング１３０６には、該当の顧客により予め指定された、該当の顧客の次回来店推奨期間を混雑予測サーバ１０から顧客へ通知するタイミングが記録される。
【００９１】
［２−１−８．通信部１２０］
通信部１２０は、例えば店舗２内のＬＡＮや通信網５２等を介して、他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１２０は、来店した顧客により選択された来店目的を受付端末２０から受信する。
【００９２】
［２−１−９．記憶部１２２］
記憶部１２２は、例えば、来店目的履歴ＤＢ１２４、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６、窓口混雑履歴ＤＢ１２８、顧客情報ＤＢ１３０、担当者要否判定表１３２、および、担当者シフト表１３４などの、各種のデータを記憶することが可能である。
【００９３】
なお、本実施形態による混雑予測サーバ１０の構成は、上述した構成に限定されない。例えば、来店目的履歴ＤＢ１２４、コンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６、窓口混雑履歴ＤＢ１２８、または、顧客情報ＤＢ１３０のうちいずれか１以上は、記憶部１２２に記憶される代わりに、混雑予測サーバ１０と通信可能な他の装置に記憶されることも可能である。
【００９４】
＜２−２．適用例＞
以上、本実施形態による構成について説明した。ここで、上述した本実施形態による構成の２つの適用例について説明する。
【００９５】
［２−２−１．適用例１］
最初に、図１４に示した来店目的履歴ＤＢ１２４における口座番号「１１１２２２２」の顧客の次回来店推奨期間を選定する例（適用例１）について、図１４、図１５、および図１８等を参照して説明する。なお、後述するように、適用例１は、特定の行員の対応が必要と判定される場面における次回来店推奨期間を選定する例である。
【００９６】
まず、来店目的予測部１０２は、図１４に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照することにより、口座番号「１１１２２２２」の顧客の最多来店目的が「住宅ローン」であることを特定する。続いて、来店目的予測部１０２は、図１５に示したコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６を参照することにより、当該顧客の最多閲覧コンテンツに対応する取引が「住宅ローン」であることを特定する。そして、特定した最多来店目的と、特定した最多閲覧コンテンツに対応する取引とが一致するので、来店目的予測部１０２は、最多来店目的、つまり「住宅ローン」を顧客の次回来店目的として予測する。
【００９７】
続いて、担当者要否判定部１０４は、まず、図１４に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照し、予測された次回来店目的に対応する取引の次回取引状況が「契約」であることを確認する。そして、担当者要否判定部１０４は、図１６に示した担当者要否判定表１３２を参照し、次回の来店時に特定の行員（具体的には、「沖よしこ」）の対応が必要であると判定する。
【００９８】
続いて、来店日予測部１０６は、まず、図１４に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照することにより、当該顧客の過去の来店日が「水曜日」に偏っていることを判定する。そして、来店日予測部１０６は、図１７に示した担当者シフト表１３４を参照することにより、将来の直近の水曜日であり、かつ該当の行員（「沖よしこ」）が出勤予定である「２０１４年６月１１日（水）」を顧客の来店日として予測する。
【００９９】
続いて、混雑状況予測部１０８は、図１８に示したような、窓口混雑履歴ＤＢ１２８に記録されている、昨年度における、予測された次回来店日と曜日が同じで、かつ日付が最も近い日である「２０１３年６月１２日（水）」の混雑状況を、次回来店日における混雑状況として予測する。
【０１００】
続いて、来店推奨期間選定部１１０は、窓口混雑履歴ＤＢ１２８を参照し、「２０１３年６月１２日（水）」において該当の行員が取引を担当した時間帯のうち混雑度が最も低い時間帯である「１１：００〜１２：００」を顧客の次回来店推奨期間として選定する。
【０１０１】
そして、通知部１１２は、選定した次回来店推奨期間である「２０１４年６月１１日（水）  １１：００〜１２：００」を当該顧客へ通知する。
【０１０２】
［２−２−２．適用例２］
次に、図２１〜図２３等を参照して、図２１に示した来店目的履歴ＤＢ１２４における口座番号「２２２３３３３」の顧客の次回来店推奨期間を選定する例（適用例２）について説明する。なお、適用例２は、特定の行員の対応が必要ではないと判定される場面において次回来店推奨期間を選定する例である。
【０１０３】
まず、来店目的予測部１０２は、図２１に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照することにより、当該顧客の最多来店目的が「諸届作成」または「住宅ローン」であることを特定する。また、来店目的予測部１０２は、図２２に示したコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６を参照することにより、当該顧客の最多閲覧コンテンツに対応する取引が「相続」であることを特定する。そして、特定した最多来店目的と、特定した最多閲覧コンテンツに対応する取引とは一致しないので、来店目的予測部１０２は、次に、最多来店目的比率（＝２／５）と最多閲覧コンテンツ比率（＝５／５）とを比較する。そして、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率未満であるので、来店目的予測部１０２は、最多閲覧コンテンツに対応する取引、つまり「相続」を顧客の次回来店目的として予測する。
【０１０４】
続いて、担当者要否判定部１０４は、図２１に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照し、（予測された次回来店目的に対応する取引が過去に行われていないので）当該取引の次回取引状況が「ご相談」であることを確認する。そして、図１６に示した担当者要否判定表１３２において、来店目的「相続」の取引状況「ご相談」は、特定の行員の対応が必要ではない状況として登録されているので、担当者要否判定部１０４は、次回の来店時に特定の行員の対応が任意であると判定する。
【０１０５】
続いて、来店日予測部１０６は、まず、図２１に示した来店目的履歴ＤＢ１２４を参照することにより、当該顧客の来店日が「１０日」に偏っていることを判定する。そして、来店日予測部１０６は、将来の直近の「１０日」である「２０１４年７月１０日（木）」を顧客の来店日として予測する。
【０１０６】
続いて、混雑状況予測部１０８は、図１８に示したような、窓口混雑履歴ＤＢ１２８に記録されている、昨年度における、予測された次回来店日と日にちが同じ日である「２０１３年７月１０日（水）」の混雑状況を、次回来店日における混雑状況として予測する。
【０１０７】
続いて、来店推奨期間選定部１１０は、窓口混雑履歴ＤＢ１２８を参照し、「２０１３年７月１０日（水）」において、次回来店目的である「相続」の混雑度が最も低い時間帯である「１２：００〜１３：００」を顧客の次回来店推奨期間として選定する。
【０１０８】
そして、通知部１１２は、選定した次回来店推奨期間である「２０１４年７月１０日（木）  １２：００〜１３：００」を当該顧客へ通知する。
【０１０９】
＜２−３．動作＞
以上、本実施形態の適用例について説明した。続いて、本実施形態による動作について、「２−３−１．受付時の動作」〜「２−３−５．次回来店推奨期間の通知時の動作」において説明する。
【０１１０】
［２−３−１．受付時の動作］
まず、本実施形態による受付時の動作について、図２４を参照して説明する。図２４に示したように、まず、店舗２に来店した顧客は、受付端末２０に表示されている、図３に示したような受付画面６０を確認し、そして、自己の通帳またはキャッシュカードを受付端末２０に対して挿入する。そして、受付端末２０の通帳・カード読み取り部２０８は、挿入された通帳またはキャッシュカードから顧客の口座番号を読み取る（Ｓ１０１）。
【０１１１】
続いて、制御部２００は、図４に示したような来店目的選択画面６２を入力表示部２０６に表示させる（Ｓ１０２）。
【０１１２】
続いて、顧客は、Ｓ１０２で表示された来店目的選択画面６２において、希望する来店目的を選択する（Ｓ１０３）。
【０１１３】
続いて、制御部２００は、Ｓ１０１で読み取られた口座番号、Ｓ１０３で選択された来店目的、および来店日を混雑予測サーバ１０へ通信部２０２に送信させる（Ｓ１０４）。
【０１１４】
その後、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、Ｓ１０４で受信された口座番号、来店目的、および来店日を対応付けて来店目的履歴ＤＢ１２４に記録する（Ｓ１０５）。
【０１１５】
また、Ｓ１０４の後に、受付端末２０の制御部２００は、該当の顧客の受付番号を採番する。そして、受付カード発券部２０４は、採番された受付番号が印字された受付カードを顧客に対して発券する（Ｓ１０６）。
【０１１６】
［２−３−２．顧客のコンテンツ閲覧時の動作］
以上、受付時の動作について説明した。次に、本実施形態による顧客のコンテンツ閲覧時の動作について、図２５を参照して説明する。
【０１１７】
まず、受付端末２０において受付を行った顧客は、窓口に呼び出されるまでの間に、店舗２の係員によりコンテンツ閲覧用端末３０を貸し出される。そして、顧客は、コンテンツ閲覧用端末３０に表示されている、図６に示したような口座番号入力画面６４において顧客の口座番号を入力する（Ｓ１２１）。
【０１１８】
続いて、コンテンツ閲覧用端末３０の制御部３００は、図７に示したようなコンテンツ選択画面６６を操作表示部３０４に表示させる（Ｓ１２２）。
【０１１９】
その後、顧客は、Ｓ１２２で表示されたコンテンツ選択画面６６において、閲覧を希望するコンテンツを選択する（Ｓ１２３）。
【０１２０】
続いて、コンテンツ閲覧用端末３０の制御部３００は、Ｓ１２３で選択されたコンテンツに対応する来店目的を例えばコンテンツ・来店目的対応表３０６を参照することにより、特定する（Ｓ１２４）。そして、制御部３００は、特定した来店目的、Ｓ１２１で受信された口座番号、および閲覧日を混雑予測サーバ１０へ通信部３０２に送信させる（Ｓ１２５）。
【０１２１】
その後、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、Ｓ１２５で受信された口座番号、来店目的、および閲覧日を対応付けてコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６に記録する（Ｓ１２６）。
【０１２２】
また、Ｓ１２５の後に、コンテンツ閲覧用端末３０の制御部３００は、Ｓ１２３で選択されたコンテンツを操作表示部３０４に表示させる（Ｓ１２７）。
【０１２３】
［２−３−３．窓口での取引時の動作］
以上、顧客のコンテンツ閲覧時の動作について説明した。次に、本実施形態による窓口での取引時の動作について、図２６を参照して説明する。
【０１２４】
まず、各窓口にいる行員は、呼び出し順が次である顧客を窓口に呼び出す。そして、行員は、窓口端末４０に表示されている、図１０に示したような取引操作画面６８において、呼び出した顧客により伝えられる顧客の口座番号、および顧客が希望する取引種類（つまり、来店目的）を入力する（Ｓ１４１）。
【０１２５】
続いて、窓口端末４０の制御部４００は、該当の顧客の取引時間の記録を開始する（Ｓ１４２）。
【０１２６】
その後、該当の顧客の取引（または一連の取引のうち本日分の業務種類）が終了した場合には、行員は、取引操作画面６８において必要に応じて次回取引状況を入力し、そして、取引の終了の入力を行う（Ｓ１４３）。
【０１２７】
続いて、窓口端末４０の制御部４００は、該当の顧客の取引時間の記録を終了する（Ｓ１４４）。そして、制御部４００は、Ｓ１４１で入力された口座番号（Ｓ１４３において次回取引状況が入力された場合には、口座番号、および入力された次回取引状況）を混雑予測サーバ１０へ通信部４０２に送信させる（Ｓ１４５）。
【０１２８】
その後、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、Ｓ１４５で受信された口座番号、および次回取引状況を対応づけて来店目的履歴ＤＢ１２４に記録する（Ｓ１４６）。
【０１２９】
その後、窓口端末４０の制御部４００は、例えば「９：００〜１０：００」などの該当の時間帯が経過したか否かを判定する（Ｓ１４７）。該当の時間帯が経過していない場合には（Ｓ１４７：Ｎｏ）、窓口端末４０は、再びＳ１４１の動作を繰り返す。
【０１３０】
一方、該当の時間帯が経過した場合には（Ｓ１４７：Ｙｅｓ）、制御部４００は、該当の時間帯における該当の窓口の混雑状況を算出する。例えば、制御部４００は、まず、該当の時間帯においてＳ１４２およびＳ１４４で記録された取引時間の累積値を算出し、そして、該当の時間帯の長さに対する算出した累積値の割合を算出する。そして、制御部４００は、算出した割合を例えば５段階の評価値に変換した値を、該当の窓口の混雑状況として算出する。
【０１３１】
そして、制御部４００は、該当の時間帯、該当の窓口の窓口番号、該当の時間帯においてＳ１４１で入力された全ての取引種類、および、算出した該当の窓口の混雑状況を混雑予測サーバ１０へ通信部４０２に送信させる（Ｓ１４８）。
【０１３２】
その後、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、Ｓ１４８で受信された時間帯、窓口番号、取引種類、および、窓口の混雑状況を対応づけて窓口混雑履歴ＤＢ１２８に記録する（Ｓ１４９）。
【０１３３】
［２−３−４．顧客情報の登録時の動作］
以上、窓口での取引時の動作について説明した。次に、本実施形態による顧客情報の登録時の動作について、図２７を参照して説明する。
【０１３４】
まず、顧客は、携帯端末５０を操作して、図１２に示したような混雑予測通知サービス登録画面７０を携帯端末５０に表示させる。そして、顧客は、表示された混雑予測通知サービス登録画面７０において顧客情報を入力する（Ｓ１６１）。
【０１３５】
その後、携帯端末５０の制御部５００は、Ｓ１６１で入力された顧客情報を混雑予測サーバ１０へ通信部５０２に送信させる（Ｓ１６２）。
【０１３６】
その後、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、Ｓ１６２で受信された顧客情報を顧客情報ＤＢ１３０に記録する（Ｓ１６３）。
【０１３７】
［２−３−５．次回来店推奨期間の通知時の動作］
以上、顧客情報の登録時の動作について説明した。次に、本実施形態による次回来店推奨期間の通知時の動作について、図２８を参照して説明する。
【０１３８】
まず、例えば毎日の１２：００など、所定の時間間隔で、混雑予測サーバ１０の制御部１００は、現在時刻が顧客情報ＤＢ１３０において登録されている通知タイミングに該当する全ての顧客を特定する。そして、制御部１００は、特定した顧客の口座番号やメールアドレスなどの情報を顧客情報ＤＢ１３０から取得する（Ｓ２０１）。
【０１３９】
続いて、来店目的予測部１０２は、Ｓ２０１で顧客情報が取得された各顧客（以下、対象の顧客とも称する）のコンテンツ閲覧履歴をコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６から取得する（Ｓ２０２）。
【０１４０】
続いて、来店目的予測部１０２は、対象の顧客の来店目的履歴を来店目的履歴ＤＢ１２４から取得する（Ｓ２０３）。
【０１４１】
続いて、混雑予測サーバ１０は、対象の顧客に関して、後述する「次回来店目的の予測処理」を行う（Ｓ２０４）。
【０１４２】
続いて、混雑予測サーバ１０は、対象の顧客に関して、後述する「担当者要否の判定処理」を行う（Ｓ２０５）。
【０１４３】
続いて、混雑予測サーバ１０は、対象の顧客に関して、後述する「次回来店日の予測処理」を行う（Ｓ２０６）。
【０１４４】
続いて、混雑状況予測部１０８は、Ｓ２０６で予測された次回来店日に対応する例えば前年などの日における窓口混雑履歴を窓口混雑履歴ＤＢ１２８から取得する（Ｓ２０７）。
【０１４５】
続いて、混雑予測サーバ１０は、後述する「次回来店日における混雑予測処理」を行う（Ｓ２０８）。
【０１４６】
そして、通知部１１２は、Ｓ２０８で選定された次回来店推奨期間を、Ｓ２０１で取得された対象の顧客のメールアドレス宛てに通信部１２０に送信させる（Ｓ２０９）。その後、混雑予測サーバ１０は、再びＳ２０１の動作を繰り返す。
【０１４７】
（２−３−５−１．次回来店目的の予測処理）
ここで、図２９を参照して、Ｓ２０４における「次回来店目的の予測処理」の動作について詳細に説明する。
【０１４８】
図２９に示したように、まず、混雑予測サーバ１０の来店目的予測部１０２は、Ｓ２０３で取得された対象の顧客の例えば過去半年の来店目的履歴を参照し、そして、最多来店目的を特定する（Ｓ３０１）。
【０１４９】
続いて、来店目的予測部１０２は、Ｓ２０２で取得された対象の顧客の例えば過去半年のコンテンツ閲覧履歴を参照し、そして、最多閲覧コンテンツを特定する（Ｓ３０２）。
【０１５０】
続いて、来店目的予測部１０２は、Ｓ３０１で特定した最多来店目的と、Ｓ３０２で特定した最多閲覧コンテンツに対応する来店目的とが一致するか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【０１５１】
最多来店目的と、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的とが一致する場合には（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、来店目的予測部１０２は、最多来店目的を、対象の顧客の次回来店目的として予測する（Ｓ３０４）。
【０１５２】
一方、最多来店目的と、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的とが一致しない場合には（Ｓ３０３：Ｎｏ）、来店目的予測部１０２は、まず、例えば過去半年の来店目的履歴のうち最多来店目的が占める割合である最多来店目的比率を算出する（Ｓ３０５）。
【０１５３】
続いて、来店目的予測部１０２は、例えば過去半年のコンテンツ閲覧履歴のうち最多閲覧コンテンツが占める割合である最多閲覧コンテンツ比率を算出する（Ｓ３０６）。
【０１５４】
続いて、来店目的予測部１０２は、Ｓ３０５で算出した最多来店目的比率と、Ｓ３０６で算出した最多閲覧コンテンツ比率とを比較する（Ｓ３０７）。最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率以上である場合には、来店目的予測部１０２は、Ｓ３０４の動作を行う。
【０１５５】
一方、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率未満である場合には、来店目的予測部１０２は、最多閲覧コンテンツに対応する来店目的を顧客の次回来店目的として予測する（Ｓ３０８）。
【０１５６】
（２−３−５−２．担当者要否の判定処理）
次に、図３０を参照して、Ｓ２０５における「担当者要否の判定処理」の動作について詳細に説明する。
【０１５７】
図３０に示したように、まず、混雑予測サーバ１０の担当者要否判定部１０４は、Ｓ２０４で予測された次回来店目的に対応する取引の次回取引状況を、来店目的履歴ＤＢ１２４を参照することにより確認する。そして、担当者要否判定部１０４は、次回来店目的、および次回取引状況をキーにして、担当者要否判定表１３２を参照する（Ｓ４０１）。
【０１５８】
そして、担当者要否判定表１３２において特定の行員の対応が必要であると登録されている場合には（Ｓ４０２：Ｙｅｓ）、担当者要否判定部１０４は、対象の顧客の次回の来店時において特定の行員の対応が必要であると判定する（Ｓ４０３）。
【０１５９】
一方、特定の行員の対応が必要ではないと登録されている場合には（Ｓ４０２：Ｎｏ）、担当者要否判定部１０４は、対象の顧客の次回の来店時において特定の行員の対応は任意であると判定する（Ｓ４０４）。
【０１６０】
（２−３−５−３．次回来店日の予測処理）
次に、図３１を参照して、Ｓ２０６における「次回来店日の予測処理」の動作について詳細に説明する。
【０１６１】
図３１に示したように、まず、混雑予測サーバ１０の来店日予測部１０６は、Ｓ２０３で取得された対象の顧客の例えば過去半年の来店目的履歴を参照し、そして、顧客の過去の来店日が特定の日にちに偏っているか否かを判定する（Ｓ５０１）。
【０１６２】
特定の日にちに偏っている場合には（Ｓ５０１：Ｙｅｓ）、来店日予測部１０６は、対象の顧客の来店の規則性が「日付重視」であると判定する（Ｓ５０２）。そして、来店日予測部１０６は、将来１ヶ月以内における、Ｓ５０１で偏っていると判定された日にちと同じ日を次回来店日として予測する（Ｓ５０３）。
【０１６３】
なお、Ｓ２０５で特定の行員の対応が必要であると判定された場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、そして、将来１ヶ月以内における該当の日に該当の行員が出勤予定であるか否かを確認する。該当の行員が出勤予定である場合には、来店日予測部１０６は、該当の日を次回来店日として予測する。一方、該当の行員が出勤予定でない場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、例えば、Ｓ５０１で偏っていると判定された日にちと同じ日であって、かつ該当の行員が出勤予定であるできるだけ直近の日（例えば、将来１ヶ月以後２ヶ月以内における、Ｓ５０１で偏っていると判定された日にちと同じ日）を次回来店日として予測する。
【０１６４】
一方、Ｓ５０１において特定の日にちに偏っていないと判定された場合には（Ｓ５０１：Ｎｏ）、来店日予測部１０６は、対象の顧客の過去の来店日が特定の曜日に偏っているか否かを判定する（Ｓ５０４）。
【０１６５】
特定の曜日に偏っている場合には（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、来店日予測部１０６は、対象の顧客の来店の規則性が「曜日重視」であると判定する（Ｓ５０５）。そして、来店日予測部１０６は、将来１週間以内における、Ｓ５０４で偏っていると判定された曜日と同じ曜日の日を次回来店日として予測する（Ｓ５０６）。
【０１６６】
なお、Ｓ２０５で特定の行員の対応が必要であると判定された場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、そして、将来１週間以内における該当の日に該当の行員が出勤予定であるか否かを確認する。該当の行員が出勤予定である場合には、来店日予測部１０６は、該当の日を次回来店日として予測する。一方、該当の行員が出勤予定でない場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、例えば、Ｓ５０４で偏っていると判定された曜日と同じ曜日の日であって、かつ該当の行員が出勤予定であるできるだけ直近の日（例えば、将来１週間以後２週間以内における、Ｓ５０４で偏っていると判定された曜日と同じ曜日の日）を次回来店日として予測する。
【０１６７】
一方、Ｓ５０４において特定の曜日に偏っていないと判定された場合には（Ｓ５０４：Ｎｏ）、来店日予測部１０６は、将来１週間以内における前回の来店日と同じ曜日の日を次回来店日として予測する（Ｓ５０７）。
【０１６８】
なお、Ｓ２０５で特定の行員の対応が必要であると判定された場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、そして、将来１週間以内における該当の日に該当の行員が出勤予定であるか否かを確認する。該当の行員が出勤予定である場合には、来店日予測部１０６は、該当の日を次回来店日として予測する。一方、該当の行員が出勤予定でない場合には、来店日予測部１０６は、担当者シフト表１３４を参照し、例えば、将来１週間以内における前回の来店日と同じ曜日の日にできるだけ近い日であって、かつ該当の行員が出勤予定である日を次回来店日として予測する。
【０１６９】
（２−３−５−４．次回来店日における混雑予測処理）
次に、図３２を参照して、Ｓ２０８における「次回来店日における混雑予測処理」の動作について詳細に説明する。
【０１７０】
図３２に示したように、まず、Ｓ２０６で判定された対象の顧客の来店日の規則性が「曜日重視」である場合には（Ｓ６０１：Ｙｅｓ）、混雑状況予測部１０８は、例えば昨年度のカレンダーから、Ｓ２０６で予測された次回来店日と曜日が同じで、かつ日付が最も近い日を抽出し、そして、抽出した日を混雑予測参考日に設定する（Ｓ６０２）。そして、来店推奨期間選定部１１０は、後述するＳ６０４の動作を行う。
【０１７１】
一方、Ｓ２０６で判定された来店日の規則性が「曜日重視」ではない場合には（Ｓ６０１：Ｎｏ）、混雑状況予測部１０８は、例えば昨年度のカレンダーから、Ｓ２０６で予測された次回来店日と日付が同じ日（または同じ日がなければ日付が最も近い日）を抽出し、そして、抽出した日を混雑予測参考日に設定する（Ｓ６０３）。
【０１７２】
続いて、来店推奨期間選定部１１０は、Ｓ２０５において特定の行員の対応が必要と判定されたか否かを確認する（Ｓ６０４）。特定の行員の対応が必要と判定された場合には（Ｓ６０４：Ｙｅｓ）、来店推奨期間選定部１１０は、窓口混雑履歴ＤＢ１２８を参照し、Ｓ６０２またはＳ６０３で設定された混雑予測参考日において、該当の行員が取引を担当した時間帯のうち混雑度が最も低い時間帯を抽出し、そして、抽出した時間帯を次回来店推奨期間として選定する（Ｓ６０５）。
【０１７３】
一方、特定の行員の対応が必要ではないと判定された場合には（Ｓ６０４：Ｎｏ）、来店推奨期間選定部１１０は、窓口混雑履歴ＤＢ１２８を参照し、Ｓ６０２またはＳ６０３で設定された混雑予測参考日において、Ｓ２０４で予測された次回来店目的に対応する取引が実施された時間帯のうち混雑度が最も低い時間帯を抽出し、そして、抽出した時間帯を次回来店推奨期間として選定する（Ｓ６０６）。
【０１７４】
＜２−４．効果＞
以上、例えば図１３、および図２８〜図３２等を参照して説明したように、本実施形態による混雑予測サーバ１０は、来店目的履歴ＤＢ１２４およびコンテンツ閲覧履歴ＤＢ１２６に基づいて、過去に来店した顧客の次回来店目的を予測し、そして、予測された次回来店目的に基づいて当該顧客の次回来店推奨期間を選定する。このため、混雑予測サーバ１０は、顧客の次回の来店推奨期間を適切に選定することができる。
【０１７５】
［２−４−１．効果１］
例えば、混雑予測サーバ１０は、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率以上である場合には、顧客の最多来店目的を顧客の次回来店目的として予測し、また、最多来店目的比率が最多閲覧コンテンツ比率未満である場合には、顧客の最多閲覧コンテンツに対応する来店目的を顧客の次回来店目的として予測する。
【０１７６】
一般的に、顧客により選択されたコンテンツの種類は、顧客の関心が高いジャンルを示唆していると考えられる。このため、上記の予測例によれば、顧客の過去の来店目的と、顧客の潜在的な関心とを対等に評価することにより、顧客の次回来店目的を偏りなく、かつ精度高く予測することができる。
【０１７７】
［２−４−２．効果２］
また、混雑予測サーバ１０は、顧客の過去の来店日の傾向、および、予測された次回来店目的に関する特定の担当者の次回の対応要否に基づいて、顧客の次回来店日を予測する。このため、顧客の次回来店日を精度高く予測することができる。そして、各顧客の次回来店日を精度高く予測することができるので、将来の店舗２の混雑状況をより精度高く予測することができる。
【０１７８】
［２−４−３．効果３］
また、混雑予測サーバ１０は、予測された次回来店日においてより混雑度が低いと予測される時間帯を顧客の次回来店推奨期間として選定し、そして、選定した次回来店推奨期間を顧客に通知する。このため、各顧客が店舗２に来店するタイミングがより分散されることが期待でき、また、店舗２における窓口対応の効率が向上することが期待できる。
【０１７９】
＜＜３．ハードウェア構成＞＞
次に、本実施形態による混雑予測サーバ１０のハードウェア構成について、図３３を参照して説明する。図３３に示したように、混雑予測サーバ１０は、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５２、ＲＡＭ１５４、内部バス１５６、入出力インターフェース１５８、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１６０、およびネットワークインターフェース１６２を備える。
【０１８０】
＜３−１．ＣＰＵ１５０＞
ＣＰＵ１５０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って混雑予測サーバ１０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１５０は、混雑予測サーバ１０において制御部１００の機能を実現する。なお、ＣＰＵ１５０は、マイクロプロセッサなどのプロセッサにより構成される。
【０１８１】
＜３−２．ＲＯＭ１５２＞
ＲＯＭ１５２は、ＣＰＵ１５０が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。
【０１８２】
＜３−３．ＲＡＭ１５４＞
ＲＡＭ１５４は、ＣＰＵ１５０の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。
【０１８３】
＜３−４．内部バス１５６＞
内部バス１５６は、ＣＰＵバスなどから構成される。この内部バス１５６は、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５４を相互に接続する。
【０１８４】
＜３−５．入出力インターフェース１５８＞
入出力インターフェース１５８は、ＨＤＤ１６０、およびネットワークインターフェース１６２を、内部バス１５６と接続する。例えばＨＤＤ１６０は、この入出力インターフェース１５８および内部バス１５６を介して、ＲＡＭ１５４などとの間でデータをやり取りする。
【０１８５】
＜３−６．ＨＤＤ１６０＞
ＨＤＤ１６０は、記憶部１２２として機能する、データ格納用の装置である。このＨＤＤ１６０は、例えば、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含む。また、ＨＤＤ１６０は、ＣＰＵ１５０が実行するプログラムや各種データを格納する。
【０１８６】
＜３−７．ネットワークインターフェース１６２＞
ネットワークインターフェース１６２は、例えばインターネットなどの通信網に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。このネットワークインターフェース１６２は、通信部１２０として機能する。なお、ネットワークインターフェース１６２は、無線ＬＡＮ対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、または有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。
【０１８７】
＜＜４．変形例＞＞
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。
【０１８８】
例えば、上記の説明では、混雑予測サーバ１０は、予測された次回来店日における混雑度が低いと予測される時間帯のみを（次回来店推奨期間として）顧客に通知する例について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、混雑予測サーバ１０は、予測された次回来店日と同じ週の各営業日など、次回来店日を含む複数の日において混雑度が低いと予測される時間帯をそれぞれ特定し、そして、特定した複数の時間帯を（次回来店推奨期間として）顧客に通知してもよい。
【０１８９】
また、本実施形態によれば、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５４などのハードウェアを、上述した混雑予測サーバ１０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提供可能である。また、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体も提供される。
【符号の説明】
【０１９０】
１０  混雑予測サーバ
２０  受付端末
３０  コンテンツ閲覧用端末
４０  窓口端末
５０  携帯端末
５２  通信網
１００  制御部
１０２  来店目的予測部
１０４  担当者要否判定部
１０６  来店日予測部
１０８  混雑状況予測部
１１０  来店推奨期間選定部
１１２  通知部
１２０  通信部
１２２  記憶部
１２４  来店目的履歴ＤＢ
１２６  コンテンツ閲覧履歴ＤＢ
１２８  窓口混雑履歴ＤＢ
１３０  顧客情報ＤＢ
１５０  ＣＰＵ
１５２  ＲＯＭ
１５４  ＲＡＭ
１５６  内部バス
１５８  入出力インターフェース
１６０  ＨＤＤ
１６２  ネットワークインターフェース
２００  制御部
２０２  通信部
２０４  受付カード発券部
２０６  入力表示部
２０８  通帳・カード読み取り部
３００  制御部
３０２  通信部
３０４  操作表示部
４００  制御部
４０２  通信部
４０４  画面表示部
４０６  操作入力部
５００  制御部
５０２  通信部
５０４  操作表示部
【図１】
2016075979.tif 000003
【図２】
2016075979.tif 000004
【図３】
2016075979.tif 000005
【図４】
2016075979.tif 000006
【図５】
2016075979.tif 000007
【図６】
2016075979.tif 000008
【図７】
2016075979.tif 000009
【図８】
2016075979.tif 000010
【図９】
2016075979.tif 000011
【図１０】
2016075979.tif 000012
【図１１】
2016075979.tif 000013
【図１２】
2016075979.tif 000014
【図１３】
2016075979.tif 000015
【図１４】
2016075979.tif 000016
【図１５】
2016075979.tif 000017
【図１６】
2016075979.tif 000018
【図１７】
2016075979.tif 000019
【図１８】
2016075979.tif 000020
【図１９】
2016075979.tif 000021
【図２０】
2016075979.tif 000022
【図２１】
2016075979.tif 000023
【図２２】
2016075979.tif 000024
【図２３】
2016075979.tif 000025
【図２４】
2016075979.tif 000026
【図２５】
2016075979.tif 000027
【図２６】
2016075979.tif 000028
【図２７】
2016075979.tif 000029
【図２８】
2016075979.tif 000030
【図２９】
2016075979.tif 000031
【図３０】
2016075979.tif 000032
【図３１】
2016075979.tif 000033
【図３２】
2016075979.tif 000034
【図３３】
2016075979.tif 000035