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>M1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。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。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>M1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。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。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。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。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。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。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>M1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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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-M1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>M1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。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-M1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。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。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。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-M1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。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。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。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。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。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。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。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。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。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-M1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。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-M1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-M1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。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。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。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。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。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。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。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。