店舗に対して定期的に補充釣銭を配金するために、前記店舗に設置された店舗端末と接続されかつ各釣銭金種毎に適正な補充釣銭数を予測する処理を行うサーバを有する補充釣銭数予測システムであって、前記サーバは、各釣銭金種毎に、a前記店舗端末を用いて行われる各取引毎の紙幣又は貨幣の入出数及び1日の最終釣銭在庫数を含む貨紙幣データを前記店舗端末から受信し、データベースに格納する手段と、b前記データベースに格納された各取引毎の貨紙幣データに基づいて、前日の最終釣銭在庫数と当日の最終釣銭在庫数との差である日次差引数をデータベースに格納する手段と、c前記データベースに格納された各取引毎の貨紙幣データに基づいて、1日に含まれる各取引毎の入出数を累算することにより、前日の最終釣銭在庫数と当日の釣銭在庫数の最小値との差である当日の日次累計最大払出数を取得し、取得した日次累計最大払出数をデータベースに格納する手段と、d配金日よりも前の算出日に適正な補充釣銭数を予測する際に、予測対象期間と同じ各曜日からなる予測用直近期間の各曜日の日次差引数及び日次累計最大払出数並びに予測用直近期間と同じ各曜日からなる予測用過去期間の各曜日の既に決定済みの日次最大払出数を前記データベースから取得する手段と、e前記予測用直近期間の各曜日の日次累計最大払出数と前記予測用過去期間の各曜日の日次最大払出数とを比較することにより、絶対値の大きい方を前記予測用直近期間の各曜日の日次最大払出数として決定する手段と、f前記予測用直近期間の各曜日の日次差引数を合算した合計値ΣPiを算出する手段と、g前記合計値ΣPiの絶対値から前記予測用直近期間の各曜日の日次差引数の絶対値を順次減算することにより、予測対象期間の各曜日の第1の日次予測数を算出する手段と、h予測対象期間の各曜日の前記第1の日次予測数から前記予測用直近期間の各曜日の日次最大払出数の絶対値をそれぞれ減算することにより、予測対象期間の各曜日の第2の日次予測数を算出する手段と、i予測対象期間の各曜日の前記第2の日次予測数から最小値を取得する手段と、j前記合計値ΣPiの絶対値に前記第2の日次予測数の最小値の絶対値を加算することにより、予測対象期間のための補充釣銭数を算出する手段と、を備えたことを特徴とする補充釣銭数予測システム。前記サーバは、前記算出日から前記配金日までの期間を補正対象期間として、前記補充釣銭数に対する補正を行う補充釣銭数補正手段をさらに備え、前記補充釣銭数補正手段は、k補正対象期間と同じ各曜日からなる補正用直近期間の各曜日の日次差引数及び日次最大払出数並びに最新の最終釣銭在庫数を前記データベースから取得する手段と、l前記補正用直近期間の各曜日の日次差引数を合算した補正用合計値ΣPiを算出する手段と、m前記補正用合計値ΣPiの絶対値から前記補正用直近期間の各曜日の日次差引数の絶対値を順次減算することにより、補正対象期間の各曜日の第1の日次補正数を算出する手段と、n補正対象期間の各曜日の前記第1の日次補正数から前記補正用直近期間の各曜日の日次最大払出数の絶対値をそれぞれ減算することにより、補正対象期間の各曜日の第2の日次補正数を算出する手段と、o補正対象期間の各曜日の前記第2の日次補正数から最小値を取得する手段と、p前記補正用合計値ΣPiの絶対値に前記第2の日次補正数の最小値の絶対値を加算することにより、現時点の必要釣銭在庫数を算出する手段と、q取得した前記最新の最終釣銭在庫数が、算出した前記必要釣銭在庫数と等しいか、大きいか又は小さいかを比較する手段と、r前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数と等しい場合は補正を行わず前記補正釣銭数を確定する手段と、s前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数より大きい場合は所定の第1の補正数を決定し、前記第1の補正数を前記補充釣銭数から減算することにより補正後の補充釣銭数を確定する手段と、t前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数より小さい場合は所定の第2の補正数を決定し、前記第2の補正数を前記補充釣銭数に加算することにより補正後の補充釣銭数を確定する手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の補充釣銭数予測システム。前記第1の補正数は、前記最新の最終釣銭在庫数から前記必要釣銭在庫数を減算した超過数として決定することを特徴とする請求項2に記載の補充釣銭数予測システム。前記第2の補正数は、前記最新の最終釣銭在庫数から前記必要釣銭在庫数を減算した数の絶対値である不足数の、前記必要釣銭在庫数に対する割合である不足割合を算出し、前記不足数を、前記不足割合の分だけ割り増しした数として決定することを特徴とする請求項2又は3に記載の補充釣銭数予測システム。特許文献1、2では、POSレジスタに補充された釣銭用の紙幣及び貨幣を売上金と区別して管理するシステムが開示されているが、補充する釣銭用の紙幣及び貨幣の数を適正に決定することについては、言及されていない。店舗において不足が予想された時点で、経験的に適当と思われる数あるいは一律な数を補充するのみである。現金取扱業者の集配金サービスを利用する場合にも、店舗の裁量で補充釣銭数を決定して注文するため、釣銭不足を確実に回避しようとして過剰となりがちであった。特に、多店舗展開の企業では、各店舗が不要な釣銭在庫を保有することにより、財務的キャッシュフローを悪化させる要因ともなっていた。また、多額の現金が店舗に存在することにより、不正や強盗被害のリスクも増すこととなる。図12は、従来の現金取扱業者の集配金サービスに含まれる釣銭補充サービスを利用した場合の、店舗における釣銭在庫数の変動の一例を示した図である。縦軸は、釣銭用の紙幣又は貨幣の金種のうち、任意の一金種を例としてその釣銭在庫数Cの変動を示す。ここで、釣銭用の紙幣とは、1000円及び5000円であり、釣銭用の貨幣とは1円、5円、10円、50円、100円及び500円である。配金日1、配金日2、配金日3、配金日4は、所定日数毎に設定されている。なお、通常は釣銭補充と同時に売上金集金も行うので集配金日と称するべきであるが、ここでは釣銭補充のみに着目しているので配金日と称している。横軸は、1目盛りが1日を表す。この従来例では、定期的な配金日には、常に一定の補充釣銭数Eが補充される。ここで、配金日2の2日後に予想外の大量の払出しが発生し、このままでは釣銭不足が懸念される場合、配金日以外の日図では臨時補充日に店舗が自ら金融機関で両替して調達するなどの臨時補充が行われるこの例ではEと同程度の臨時補充が行われた場合を示している。そして、その1日後が定期的な配金日3であるので、補充釣銭数Eが追加され、釣銭過多の状態となる。この結果、現金取扱業者は、過剰な釣銭を回収して持ち帰ることになり、無駄なコストが掛かることになる。また、配金日3の補充釣銭数を予め調整するとしても、どのように調整すれば適正となるのか、判断することができない。このように、従来の集配金サービスでは、金種毎に配金すべき適正な補充釣銭数を予測して配金することは、行われていなかった。また、金種毎の補充釣銭数を多少加減するとしても、客観的な根拠に基づいたものではなく、経験的ないしは感覚的なものであったので、適正であることは保証されなかった。適正な予測に基づかない従来例では、図12中に丸囲みで示した配金日直前の最終釣銭在庫数C0通常、最も不足する時の釣銭在庫数の変動も非常に大きくなる。このため、最終釣銭在庫数C0がゼロ又は負不足数を意味するにならないように、釣銭在庫数の絶対数を大きくする必要があった。すなわち、釣銭在庫数Cの変動部分を除くベース部分に余裕を持たせる必要があったこの余裕分は相当大きいので、図12では二重波線で示している。このことが、釣銭在庫数Cを常に過剰状態とする要因となっていた。以上の現状に鑑み、本発明は、店舗に対して定期的に補充釣銭を配金する釣銭配金サービスにおいて適正な補充釣銭数を予測することができる補充釣銭数予測システムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するべく本発明は、以下の構成を提供する。括弧付き数字は、後述する図面中の符号であり、参考のために付する。本発明による補充釣銭数予測システムは、店舗に対して定期的に補充釣銭を配金するために、前記店舗に設置された店舗端末と接続されかつ各釣銭金種毎に適正な補充釣銭数を予測する処理を行うサーバを有する補充釣銭数予測システムであって、前記サーバは、各釣銭金種毎に、a前記店舗端末を用いて行われる各取引毎の紙幣又は貨幣の入出数及び1日の最終釣銭在庫数を含む貨紙幣データを前記店舗端末から受信し、データベースに格納する手段と、b前記データベースに格納された各取引毎の貨紙幣データに基づいて、前日の最終釣銭在庫数と当日の最終釣銭在庫数との差である日次差引数をデータベースに格納する手段と、c前記データベースに格納された各取引毎の貨紙幣データに基づいて、1日に含まれる各取引毎の入出数を累算することにより、前日の最終釣銭在庫数と当日の釣銭在庫数の最小値との差である当日の日次累計最大払出数を取得し、取得した日次累計最大払出数をデータベースに格納する手段と、d配金日よりも前の算出日に適正な補充釣銭数を予測する際に、予測対象期間と同じ各曜日からなる予測用直近期間の各曜日の日次差引数及び日次累計最大払出数並びに予測用直近期間と同じ各曜日からなる予測用過去期間の各曜日の既に決定済みの日次最大払出数を前記データベースから取得する手段と、e前記予測用直近期間の各曜日の日次累計最大払出数と前記予測用過去期間の各曜日の日次最大払出数とを比較することにより、絶対値の大きい方を前記予測用直近期間の各曜日の日次最大払出数として決定する手段と、f前記予測用直近期間の各曜日の日次差引数を合算した合計値ΣPiを算出する手段と、g前記合計値ΣPiの絶対値から前記予測用直近期間の各曜日の日次差引数の絶対値を順次減算することにより、予測対象期間の各曜日の第1の日次予測数を算出する手段と、h予測対象期間の各曜日の前記第1の日次予測数から前記予測用直近期間の各曜日の日次最大払出数の絶対値をそれぞれ減算することにより、予測対象期間の各曜日の第2の日次予測数を算出する手段と、i予測対象期間の各曜日の前記第2の日次予測数から最小値を取得する手段と、j前記合計値ΣPiの絶対値に前記第2の日次予測数の最小値の絶対値を加算することにより、予測対象期間のための補充釣銭数を算出する手段と、を備えたことを特徴とする。上記の補充釣銭数予測システムにおいて、前記サーバは、前記算出日から前記配金日までの期間を補正対象期間として、前記補充釣銭数に対する補正を行う補充釣銭数補正手段をさらに備え、前記補充釣銭数補正手段は、k補正対象期間と同じ各曜日からなる補正用直近期間の各曜日の日次差引数及び日次最大払出数並びに最新の最終釣銭在庫数を前記データベースから取得する手段と、l前記補正用直近期間の各曜日の日次差引数を合算した補正用合計値ΣPiを算出する手段と、m前記補正用合計値ΣPiの絶対値から前記補正用直近期間の各曜日の日次差引数の絶対値を順次減算することにより、補正対象期間の各曜日の第1の日次補正数を算出する手段と、n補正対象期間の各曜日の前記第1の日次補正数から前記補正用直近期間の各曜日の日次最大払出数の絶対値をそれぞれ減算することにより、補正対象期間の各曜日の第2の日次補正数を算出する手段と、o補正対象期間の各曜日の前記第2の日次補正数から最小値を取得する手段と、p前記補正用合計値ΣPiの絶対値に前記第2の日次補正数の最小値の絶対値を加算することにより、現時点の必要釣銭在庫数を算出する手段と、q取得した前記最新の最終釣銭在庫数が、算出した前記必要釣銭在庫数と等しいか、大きいか又は小さいかを比較する手段と、r前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数と等しい場合は補正を行わず前記補正釣銭数を確定する手段と、s前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数より大きい場合は所定の第1の補正数を決定し、前記第1の補正数を前記補充釣銭数から減算することにより補正後の補充釣銭数を確定する手段と、t前記最新の最終釣銭在庫数が前記必要釣銭在庫数より小さい場合は所定の第2の補正数を決定し、前記第2の補正数を前記補充釣銭数に加算することにより補正後の補充釣銭数を確定する手段と、を備えたことが、好適である。さらに上記の補充釣銭数予測システムにおいて、前記第1の補正数は、前記最新の最終釣銭在庫数から前記必要釣銭在庫数を減算した超過数として決定することが、好適である。また、前記第2の補正数は、前記最新の最終釣銭在庫数から前記必要釣銭在庫数を減算した数の絶対値である不足数の、前記必要釣銭在庫数に対する割合である不足割合を算出し、前記不足数を、前記不足割合の分だけ割り増しした数として決定することが、好適である。本発明では、店舗における各取引毎、各釣銭金種毎の紙幣又は貨幣の入出数及び毎日の最終釣銭在庫数を含む貨紙幣データをデータベースに蓄積しておき、蓄積されたデータに基づいて適正な補充釣銭数の予測演算を行う。従って、統計的な実績に裏付けられた予測が可能となる。これにより、店舗において過剰な釣銭在庫を保有することを解消できる。この結果、店舗の財務上もキャッシュフローを改善することができ、不正や犯罪のリスクも低減することができる。以下、実施例を示した図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明による釣銭補充数予測システムを組み込んだ集配金サービスシステム全体を概略的に示した構成図である。現金輸送の流れは、図1中に白抜き矢印で概略的に示されている。集配金サービス事業者1の顧客は、例えば、本部4と多数の店舗2から構成される多店舗展開企業等である。集配金サービス事業者1の現金輸送車は、週1回又は週2回等に設定された集配金日に顧客店舗2を訪れ、売上金及び両替金を集金すると同時に補充釣銭を配金する。両替金は補充釣銭に相当する額である。回収した売上金は、預入金として金融機関3の顧客口座31に入金する。なお、本明細書においては、釣銭補充数予測システムの局面から観た場合、集配金日を配金日と称する場合がある。集配金サービス事業者1は、業務データ処理のための集配金管理サーバ10を設置している。集配金管理サーバ10は、適宜の通信ネットワークを介して顧客店舗2に設置された店舗装置20、及び、顧客本部4に設置された適宜のコンピュータ図示せずとそれぞれデータ伝送可能に接続されている。集配金管理サーバ10は、適宜のコンピュータに導入されたプログラムにより実現される各機能処理部を有する。制御部11は、各機能処理部及び各データベースを制御する。各機能処理部には、預入金データ処理部12、貨紙幣データ処理部13、補充釣銭数算出部14及びデータ通信部15がある。各データベースとして、預入金データベース16及び釣銭データベース17がある。以下、データベースをDBと称する。預入金データ処理部12は、店舗装置20から受信した預入金データに基づいて、集配金日に集金する預入金に関するデータ処理を行う。例えば、集配金日の前日に店舗装置20から預入金データを受信し、預入金DB16に集配金日及び店舗を識別するデータとともに預入金の金額を格納する。集配金日に店舗2から預入金を集金し、預入金DB16に格納された預入金の金額と現金との突き合わせを行った後、金融機関3の顧客口座31に入金する。その後、店舗2に対して集金完了の通知を送信する。貨紙幣データ処理部13は、店舗装置20から貨紙幣データを毎日受信して店舗2における釣銭在庫数に関するデータ処理を行う。貨紙幣データには、店舗2で行われた各取引毎に入金又は出金した金種毎の紙幣又は貨幣の数を示すデータと、1日の締め時点における金種毎の当日の最終釣銭在庫数を示すデータとが含まれている。貨紙幣データに基づいて毎日の釣銭在庫数の変動及び毎日の最終釣銭在庫数を算出し、釣銭DB17に格納する。なお、貨紙幣データは毎日受信することが好ましいが、後述する補充釣銭算出日の時点で必要なデータが得られるならば、数日分をまとめて受信してもよい。ここで、釣銭在庫数は一つの金種における現時点で店舗に保有されている数を意味する。また、最終釣銭在庫数は毎日の締め時点における釣銭在庫数を意味し、特に、配金日前日の締め時点すなわち配金日直前の釣銭在庫数を意味する場合もある。また数は、貨紙幣の1枚を1単位と設定する必要はなく、所定枚数を1単位と設定してもよい。補充釣銭数算出部14は、配金日より前の日付に設定された補充釣銭算出日に、釣銭DB17に蓄積されたデータに基づいて釣銭金種毎に適正な補充釣銭数を算出する予測演算を行う。また、好適例では、算出された補充釣銭数をさらに適正に調整する補正演算を行う。データ通信部15は、集配金管理サーバ10と店舗装置20及び顧客本部4の各々との間のデータ伝送を処理する。店舗装置20は、図1の例では、別の機能をそれぞれ備えた複数の装置を組み込んだ1つの複合装置として示しているが、別個の複数の装置を互いに接続して構成してもよい。店舗装置20は、POSレジスタを具備するPOS端末21と、店舗がお客から受け取った現金を投入されて金種毎に計数する入金機22と、購入額と受け取り額との差額を算出し自動的に適宜の金種を組み合わせて釣銭を排出する自動釣銭機23と、貨幣を棒状に包装した棒金を収納する筐体である棒金ドロア24と、紙幣を収納する筐体である金庫ドロア25とから構成されている。POS端末21は、一般的な機能として、各取引毎の売上品目、売上数量、売上額等を含むPOSデータを記録する。また、POS端末21は、入金機22及び自動釣銭機23と接続されており、入金機22に入金された金種及び数、並びに、自動釣銭機23から出金された金種及び数の各データを受け取る。また、棒金ドロア24及び金庫ドロア25からも在庫の金種及び数の各データを受け取る。POS端末21は、これらのデータに基づいて預入金データ及び貨紙幣データを作成し、集配金管理サーバ10に対して送信する。本発明におけるPOS端末21は、集配金管理サーバ10と通信ネットワークを介して接続された端末装置店舗端末として機能する。なお、一般的なPOS端末は、売上品目、売上数量、売上額等を含むPOSデータをPOSシステムサーバ図示せずへ送信するが、POSシステムサーバと連携する部分については本発明の範囲外のことである。図1のPOS端末21は、集配金管理サーバ10と連携する部分のみを示している。集配金管理サーバ10は、POSシステムサーバが受け取るような詳細なPOSデータは必要としない。図2は、本発明による補充釣銭数予測システムを適用して集配金サービスを実行した場合における、店舗及び集配金サービス業者における現金の状態及び移動の様子を模式的に示した図である。なお、図2に示した店舗における現金の状態は一例であって、実際にはこれ以外にも多様な状態があり得る。図2に示した例は、一般的によく見られる状態であって、本発明が有効に適用される典型例である。図2a1は、集配金直前例えば集配金日の前日の最終時点に店舗の保有している現金について、経理上の内訳を示している。経理上の内訳は、預入金以外の現金Aと、金融機関への預入金売上金と同額となる現金Bに区別される。図2a2は、同じ現金について、金種別の内訳を示したものである。この場合の金種は、釣銭金種Cと、1万円札Dの2種に区別している。釣銭金種は、1円、5円、10円、50円、100円、500円、1000円、5000円であり、この時点の各釣銭金種の釣銭在庫数は、それぞれ集配金日前日の最終釣銭在庫数C0である。図2b1は、集配金管理サーバによる次の期間の補充釣銭数の算出処理を示している。この算出処理は、所定の補充釣銭算出日後述する実施例では集配金日の2日前に実行される。釣銭金種毎に補充釣銭数Eが算出される。図2b2は、算出結果に基づいて補充釣銭作成日後述する実施例では集配金日の前日に補充釣銭を作成する作業を示している。貨幣及び紙幣とも、算出された補充釣銭数Eに相当する数を準備する。図2b2では全ての釣銭金種の補充釣銭数Eをまとめて示しているが、補充釣銭数Eは金種毎に独立して算出されるので、通常は金種毎に異なる数値となる。例えば、集配金管理サーバは、集配金日の前日に補充釣銭数Eの金額データを店舗装置に送信する。これに応じて店舗では、補充釣銭数Eに相当する金額の1万円札の現金を両替金Fとして準備する。図2c1は、集配金日における配金作業を示している。図2b2で作成した補充釣銭を店舗に輸送する。図2c2は、同じく集金作業を示している。基本的に店舗の保有する現金のうち、1万円札については全て集金する。この集金される1万円札の現金の中には、通常、金融機関への預入金Bと、補充釣銭数Eに相当する金額の両替金Fとが含まれる。図2dは、集配金直後における店舗の保有する現金の内訳を示している。この時点次の期間の当初では、店舗保有の現金は釣銭金種のみとなっている。各金種の数は、図示の通り、前の期間の最終釣銭在庫数C0に補充釣銭数Eを加算した釣銭在庫数Cとなっている。なお、実際には、図2a1a2の内訳において、預入金売上金Bの中に釣銭金種Cが含まれてくる場合も生じ得る。その場合は、1万円札Dと釣銭金種Cが混在した状態の預入金Bを集金する。配金については、同様に集配金管理サーバにより算出された補充釣銭数Eを配金する。この場合、前の期間の最終釣銭在庫数C0から集金により減数した残りに、配金された補充釣銭数Eを加算したものが、次の期間の当初の釣銭在庫数Cとなる。またこの場合、両替金Fを店舗にて準備できないことになり、別の処理が必要となるが、これは、本発明の範囲外のことである。本発明による補充釣銭数予測システムの詳細説明に先立って、図3aを参照して、本発明を適用した場合の釣銭在庫数Cの変動の一例を説明する。図3aは、上述の図12と同様に、いずれか一つの釣銭金種についての図である。本発明においては、各配金日に配金する釣銭補充数Eは、集配金管理サーバにより毎回算出されるため、配金日毎に異なる値となる。算出される釣銭補充数Eは、直近及び過去の統計的データに基づいた予測値である。例えば、配金日2では大量の払出しが予測されたために補充釣銭数Eが大きくなっている。そして、予測通りに当該期間中に大量の払出しが発生したが、釣銭在庫数Cが十分にあったために対応でき、配金日3直前の最終釣銭在庫数C0は、他の配金日の場合と同程度となっている。このように、本発明を適用すると、図3aに丸囲みで示した配金日直前の最終釣銭在庫数C0は、毎回ほぼ同程度となり、変動が少なくなる。これは、図12に示した従来例とは大きく異なる点である。釣銭在庫数Cが最も不足する配金日直前の最終釣銭在庫数C0の変動が少なくなることから、釣銭在庫数Cのうち変動の無いベース部分の余裕を大きくとる必要が無くなる。この結果、釣銭在庫数Cの絶対量を低減することができる。ここで、釣銭在庫数Cの変動は、店舗における各取引毎に生じるものであるから、配金日直前の最終釣銭在庫数及び1日の最終釣銭在庫数のみを考慮しただけでは、釣銭不足に完全に対応することはできない。図3bは、1日の間の釣銭在庫数Cの変動の一例を示した図である。8回の取引1~8の各々において、この釣銭金種が出金されると減少し、入金されると増加する。当日の当初釣銭在庫数前日の最終釣銭在庫数と同じと最終釣銭在庫数C0との差はPiとなる。ところが、取引7の時点における当初釣銭在庫数との差Qiは、Piよりも絶対値の大きい値となっている。このように、1日の釣銭在庫数Cの変動の中では、その日の最終釣銭在庫数C0よりも落ち込むことがあり得る。本発明は、このような1日の中での変動も考慮して適正な補充釣銭数を予測しようとするものである。以下、本発明による補充釣銭数予測システムを詳細に説明する。図4は、図1に示した釣銭DB17に構築されたテーブルの1つである釣銭変動データテーブル17aの一例を示す構成図である。このテーブルは、受信した貨紙幣データに基づいて図1の貨紙幣データ処理部13により作成される。釣銭変動データテーブル17aは、各釣銭金種毎に、貨紙幣データから取得した毎日の最終釣銭在庫数C0と、当日中の各取引毎の紙幣又は貨幣の入出数とを、日付別に格納している。さらに、入出数を累算することにより各取引毎の釣銭在庫数の相対的な変動ΔC0を算出し、格納する。図4では、釣銭金種の1つである10円についてのみ、具体的に例示している。これらのデータから、各釣銭金種毎に、前日の最終釣銭在庫数C0と当日の最終釣銭在庫数C0との差である当日の日次差引数Piが得られる。また、前日の最終釣銭在庫数C0と当日の釣銭在庫数Cの変動の中での最小値との差である当日の日次累計最大払出数Qiが得られる。図示の例では、日次差引数Piは-8、日次累計最大払出数Qiは-9となっている。一般的な釣銭変動パターンでは、日次差引数Pi及び日次累計最大払出数Qiは負釣銭在庫数が減少となるので、本発明は基本的にこれらの数値が負であることを想定している。しかしながら、日次差引数Pi及び日次累計最大払出数Qiが常に一般的なパターンに当て嵌まるとは限らず、希に正釣銭在庫数が増加となることもあり得る。これらの数値が正となった場合は、0に置き換えて本発明を適用することとする。このような処理を行っても、適正な補充釣銭数の算出に対して大きな影響を及ぼさない。以下では、日次差引数Pi及び日次累計最大払出数Qiが全て負の場合を例として説明する。図5は、図1に示した釣銭DB17に構築されたテーブルの1つである作業日程テーブル17bの一例を示す構成図である。作業日程テーブル17bは、本発明の補充釣銭数予測システムを含む集配金サービスシステムにおける作業日程を格納している。作業日程テーブル17bは、年月日と曜日からなるカレンダー形式となっており、設定された補充釣銭算出日、補充釣銭作成日及び集配金日が格納されている。図示の例では、集配金日は週1回であり、水曜日となっている。その2日前の月曜日が補充釣銭算出日算出日と略称する場合があるであり、前日の火曜日が補充釣銭作成日作成日と略称する場合があるとなっている。これは一例であり、集配金日は週2回に設定してもよく、等間隔でなくともよい。また、補充釣銭算出日と補充釣銭作成日が同日であってもよい。但し、少なくとも補充釣銭算出日は、集配金日より前のいずれかの日である。例えば、2011年6月20日の補充釣銭算出日には、6月22日に店舗に配金され、6月23日~6月29日の期間に使用される釣銭のための補充釣銭数を算出する。以下、補充釣銭数を算出する対象期間を予測対象期間と称することとする。ここで、以下の図6~図11Bに示すデータベースのテーブル構成及び処理フローは、各釣銭金種毎に作成され、実行されることを注記する。図6abは、図1に示した釣銭DB17に構築されたテーブルの1つである釣銭変動解析テーブル17c1、17c2の一例を示す構成図である。釣銭変動解析テーブル17c1、17c2は、年月日と曜日からなるカレンダー形式となっており、図4の釣銭変動データテーブル17aから取得した日次差引数Pi及び日次累計最大払出数Qiと、過去データから取得した過去期間の日次最大払出数R’iと、過去データを考慮して決定した日次最大払出数Riとを格納している。このテーブルが、補充釣銭数の予測演算の基データとなる。図6aの釣銭変動解析テーブル17c1は、2011年のデータを格納しており、現時点を6月20日月と想定しているので、6月20日月以降のデータは未だ取得されていない。一方、図6bの釣銭変動解析テーブル17c2は、前年の2010年のデータを格納している。予測対象期間のための補充釣銭予測は、直近データと過去データを考慮して行う。直近データは、できるだけ最新のデータを用いることが好ましい。補充釣銭算出日の時点では、その前日までのデータが得られている。従って、補充釣銭算出日である6月20日の前日6月19日から遡って必要な日数分のデータを直近データとする。ここで、予測対象期間は、6月23日木~6月29日水までの一週間であるから、直近データも同じ日数の一週間とする。従って、6月13日月~6月19日日の期間が該当する。この期間を予測用直近期間と称することとする。予測用直近期間には、予測対象期間の各曜日と同じ曜日が1つずつ含まれている。但し、この場合、予測対象期間は木曜から水曜までであるのに対し、予測用直近期間は月曜から日曜までとなっている。予測演算においては、予測用直近期間の各曜日のデータを、予測対象期間の同じ曜日の予測に用いることとする。つまり、月曜のデータは、月曜の予測に用いるということである。過去データは、図示の例では、前年の同じ月日の期間を用いる。すなわち、予測用直近期間と同じ6月13日~6月19日である。この期間を予測用過去期間と称することとする。予測用過去期間には、予測用直近期間の各曜日と同じ曜日が1つずつ含まれている。但し、この場合、予測用直近期間は月曜から日曜までであるのに対し、予測用過去期間は日曜から土曜までとなっている。この場合も、予測演算においては、予測用過去期間の各曜日のデータを、予測用直近期間の同じ曜日に用いることとする。予想用直近期間及び予想用過去期間の同じ曜日又は同じ月日の期間のデータを予測に用いるのは、釣銭の変動傾向が類似しているからである。次に、釣銭変動解析テーブル17c1における予測用直近期間の日次最大払出数Riの決定方法について、図8Aに概略的に示した日次最大払出数算出処理フローを参照しつつ説明する。先ず、図4に示した釣銭変動データテーブル17aから予測用直近期間の各曜日の日次差引数Pi及び日次累計最大払出数Qiを取得し、釣銭変動解析テーブル17c1に格納するステップ101。次に、予測用過去期間の既に決定されている日次最大払出数Riを取得し、予測用直近期間における、過去期間の日次最大払出数R’iとするステップ102。そして、日次累計最大払出数Qiと過去期間の日次最大払出数R’iの各々の絶対値を比較するステップ103。日次累計最大払出数Qiの方が絶対値が大きい場合は、Qiを日次最大払出数Riとして決定しステップ104、一方、過去期間の日次最大払出数R’iの方が絶対値が大きい又は等しい場合は、R’iを日次最大払出数Riとして決定するステップ105。このように日次最大払出数Riは、その時点において、過去に最も釣銭が不足した時の数が格納されるように更新されていく。また、本システムにおけるデータ蓄積の開始時点では、過去期間の日次最大払出数R’iのデータが存在しないので、日次累計最大払出数Qiをそのまま日次最大払出数Riの初期値とする。なお、予測用過去期間の指定方法は、図示の例に限られない。例えば、過去3年間の同じ月日の期間のRiの平均値又は最小値を採用してもよい。その場合も、同じ曜日のデータを平均又は比較するものとする。図7は、図1に示した釣銭DB17に構築されたテーブルの1つである補充釣銭算出テーブル17dの一例を示す構成図である。補充釣銭算出テーブル17dは、予測対象期間に含まれる各日を各列に配置している。図8Bは、補充釣銭算出テーブル17dにおける補充釣銭算出処理フローを概略的に示した流れ図である。図7及び図8Bを参照して、補充釣銭数の予測演算を説明する。補充釣銭算出テーブル17dの1行目の日次差引数Pi及び2行目の日次最大払出数Riは、図6aの釣銭変動解析テーブル17c1の予測用直近期間の同じ曜日の日次差引数Pi及び日次最大払出数Riからそれぞれ取得し、格納するステップ106。図示の例では、予測対象期間の日数は7日であるから、添え字iは1~7である。先ず、予測用直近期間の各曜日の日次差引数Piを合算した合計値ΣPiを算出するステップ107。図示の例では、-70となる。合計値ΣPiは、予測対象期間全体の最小限の補充釣銭数の目安となる。次に、各曜日の第1の日次予測数Siを算出するステップ108。具体的には、合計値ΣPiの絶対値70から予測用直近期間の各曜日の日次差引数Piの絶対値8、11、14、14、8、7、8を順次減算することにより、予測対象期間の各曜日の第1の日次予測数Siを算出する。図示の例では、S1=62、S2=51、S3=37、S4=23、S5=15、S6=8、S7=0となる。最終日のS7の値がゼロとなることを確認する。Siの各値は、各曜日の最小限の最終釣銭在庫数の目安となる。ここで、図3bで述べたように、1日における最大払出数を考慮するために、各曜日の第2の日次予測数Tiを算出するステップ109。具体的には、各曜日の第1の日次予測数Siから予測用直近期間の各曜日の日次最大払出数Riの絶対値9、11、17、19、9、8、9をそれぞれ減算することにより、各曜日の第2の日次予測数Tiを算出する。図示の例では、T1=53、T2=40、T3=20、T4=4、T5=6、T6=0、T7=-9となる。Tiの各値は、日次最大払出数を考慮した各曜日の最小限の最終釣銭在庫数の目安となる。別の実施例として、予測対象期間に特別な日が含まれている場合、例えば、近隣で行事等が行われる日や祝日等が含まれている場合、ステップ104において、当該日のみは、上記の各曜日の日次最大払出数Riの替わりに、過去の同じ条件に該当する日の日次最大払出数Riを用いて第2の日次予測数Tiを算出してもよい。各曜日の第2の日次予測数Tiが得られたならば、Tiの中から最小値MINを取得するステップ110。上記のS7がゼロであり、R7の絶対値を減算するので、少なくともT7は負値となる。従って、最終日のT7が最小値MINであれば、必ず負値となる。但し、最終日がMINとは限らない。途中の曜日に大きな払出しRiの絶対値が大きいがあった場合は、T7よりも小さい負値絶対値は大きいとなり、それが最小値MINとなる。最後に、合計値ΣPiの絶対値70に第2の日次予測数Tiの最小値MINの絶対値9を加算するステップ111。これにより、予測対象期間のための補充釣銭数Eを得る。図示の例では79となる。続いて、図8Bの処理フローで得られた補充釣銭数Eの補正を行うことが、好適である。図9は、図6aに示した釣銭変動解析テーブル17c1を再び示したものである。補充釣銭算出日である6月20日と集配金日である6月22日の間には時差がある。実際に補充釣銭を使用開始するのは集配金日の翌日であるから、補充釣銭算出日と予測対象期間の開始日との間には3日間の時差があることになる。この3日間の間にも、店舗の釣銭在庫は減少していくので、この期間の減少分を、上記で得た補充釣銭数Eに追加して配金することが、望ましい。また、補充釣銭算出日において最新の最終釣銭在庫数が予測より多い場合は、その余剰分を補充釣銭数Eから減数して配金することが、望ましい。この調整のための補正演算は、補充釣銭算出日に上記の補充釣銭数Eを得た後に続いて行う。以下、補充釣銭算出日から集配金日までの期間を補正対象期間と称することとする。この補正対象期間における釣銭の調整分である補正数ΔEの予測は、直近データに基づいて行う。この場合の直近データは、補正対象期間と同じ各曜日からなる直近の期間である。この期間を補正用直近期間と称することとする。図示の例では、補正対象期間6月20日月~6月22日水の補正用直近期間は、6月13日月~6月15日水となる。図10は、図1に示した釣銭DB17に構築されたテーブルの1つである補充釣銭補正テーブル17eの一例を示す構成図である。補充釣銭補正テーブル17eは、補正対象期間に含まれる各日を各列に配置している。図11A及び図11Bは、補充釣銭補正テーブル17eにおける補充釣銭補正処理フローを概略的に示した流れ図である。図10及び図11A、図11Bを参照して、補充釣銭数の補正演算を説明する。補充釣銭補正テーブル17eの1行目の日次差引数Pi及び2行目の日次最大払出数Riは、図9の釣銭変動解析テーブル17c1の補正用直近期間の同じ曜日の日次差引数Pi及び日次最大払出数Riからそれぞれ取得し、格納する。また、3行目の最新の最終釣銭在庫数C0は、図4の釣銭変動データテーブル17aから最新この場合6月19日日の最終釣銭在庫数C0を取得し、格納するステップ201。図示の例では、補正対象期間の日数は3日であるから、添え字iは1~3である。先ず、補正用直近期間の各曜日の日次差引数Piを合算した合計値ΣPiを算出するステップ202。図示の例では、-23となる。合計値ΣPiは、補正対象期間全体の最小限の補充釣銭数の目安となる。次に、各曜日の第1の日次補正数Viを算出するステップ203。具体的には、合計値ΣPiの絶対値23から補正用直近期間の各曜日の日次差引数Piの絶対値8、7、8を順次減算することにより、補正対象期間の各曜日の第1の日次補正数Viを算出する。図示の例では、V1=15、V2=8、V3=0となる。最終日のV3の値がゼロとなることを確認する。Viの各値は、各曜日の最小限の最終釣銭在庫数の目安となる。ここで、図3bで述べたように、1日における最大払出数を考慮するために、各曜日の第2の日次補正数Wiを算出するステップ204。具体的には、各曜日の第1の日次補正数Viから補正用直近期間の各曜日の日次最大払出数Riの絶対値9、8、9をそれぞれ減算することにより、各曜日の第2の日次補正数Wiを算出する。図示の例では、W1=6、W2=0、W3=-9となる。Wiの各値は、日次最大払出数を考慮した各曜日の最小限の最終釣銭在庫数の目安となる。ここで、Wiの中から最小値MINを取得するステップ205。上記のV3がゼロであり、R3の絶対値を減算するので、少なくともW3は負値となる。従って、最終日のW3が最小値MINであれば、必ず負値となる。但し、最終日がMINとは限らない。途中の曜日に大きな払出しRiの絶対値が大きいがあった場合は、W3よりも小さい負値絶対値は大きいとなり、それが最小値MINとなる。続いて、合計値ΣPiの絶対値23に第2の日次補正数Wiの最小値MINの絶対値9を加算するステップ206。これにより、補正対象期間のための現時点の必要釣銭在庫数Kを得る。図示の例では32となる。ここで、補正対象期間は、上述の予測対象期間の場合とは異なり、前回の配金日に既に予測に基づいた釣銭補充が実行されている。従って、必要釣銭在庫数Kをそのまま補正数ΔEとして補充釣銭数Eに加算することは、妥当ではない。そこで、最新の最終釣銭在庫数C0を参照し、その値との比較に基づいて、補正数ΔEを決定する。図11Bの処理フローは、現時点の必要釣銭在庫数Kと、最新の最終釣銭在庫数C0とを比較して補正数ΔEを算出する処理フローである。先ず、最新の最終釣銭在庫数C0が、算出した必要釣銭在庫数Kと等しいか否かを判断するステップ207。等しい場合は、補正数ΔEをゼロと決定しステップ208、補正を行わずに補充釣銭数E’=Eを確定するステップ209。最新の最終釣銭在庫数C0が必要釣銭在庫数Kと等しくない場合は、前者が後者より大きいか否かを判断するステップ210。最新の最終釣銭在庫数C0が必要釣銭在庫数Kよりも大きい場合は、現時点の最終釣銭在庫数が予測よりも過剰にあるので、最新の最終釣銭在庫数C0から必要釣銭在庫数Kを減算した超過数C0-Kを、補正数ΔEとして決定するステップ211。補充釣銭数Eからこの補正数ΔEを減算することにより、補正後の補充釣銭数E’を確定するステップ212。最新の最終釣銭在庫数C0が必要釣銭在庫数Kよりも小さい場合は、先ず、最新の最終釣銭在庫数C0から必要釣銭在庫数Kを減算した数の絶対値である不足数|C0-K|を算出し、さらに、不足数|C0-K|の、必要釣銭在庫数Kに対する割合である不足割合|C0-K|/Kを算出する。そして、不足数|C0-K|を、この不足割合の分だけ割り増しした数、すなわち|C0-K|×{1|C0-K|/K}を補正数ΔEとして決定するステップ213。補充釣銭数Eに、この補正数ΔEを加算することにより、補正後の補充釣銭数E’を確定するステップ214。図10の補充釣銭補正テーブル17eは、ステップ213及び214の流れに沿った場合の一例となっている。ステップ213で得られる補正数ΔEは14|22-32|×{1|22-32|/32}となる。図7で得た補充釣銭数Eが79であるから、ステップ214で得られる補正後の補充釣銭数E’は937914となる。なお、算出過程で生じる端数については、補充釣銭数が多めとなるように処理する例えば小数点以下を常に切り上げることが好ましい。このようにして算出された補正後の補充釣銭数E’に基づいて、補充釣銭作成日に補充釣銭を作成し、配金日に店舗に配金する。なお、補正数ΔEの算出方法は、上記例が好適であるがこれに限られない。補正対象期間の直前の釣銭在庫数が、過不足無き場合は補正を行わず、過剰の場合は減算する補正を行い、不足の場合は追加する補正を行うという原則に沿う限りにおいて、他の算出方法を採用する場合も本発明の範囲に含まれるものとする。上述した本発明の補充釣銭数予測システムは、補充釣銭数を算出する基本原理を変更することなくサーバ構成及びデータベース構成における種々の変更が可能である。そのような変更された構成についても、本発明の範囲に含まれるものとする。