"インターネットを介したバンキングシステムにおいて、自然言語で処理要求を受付ける自然言語バンキング処理サーバであって、前記インターネットに接続された自然言語入力手段から自然言語テキストを受信する自然言語受信手段と、前記受信した自然言語テキストを解析し、金融機関の取引に用いられるキーワードを登録したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する自然言語解析手段と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、金融取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された1又は複数の前記金融機関のシステムに送信する処理要求生成手段と、前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する返信メッセージ生成手段と、を備えることを特徴とする、自然言語バンキング処理サーバ。前記自然言語入力手段は、ミニブログ、インスタントメッセンジャ、チャトシステム、電子メールのうちいずれか1つであることを特徴とする、請求項1に記載の自然言語バンキング処理サーバ。前記自然言語解析手段は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析し、単語に分解する形態素解析部と前記キーワードを金融取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出するキーワード抽出部を有することを特徴とする、請求項1乃至2に記載の自然言語バンキング処理サーバ。前記キーワードのカテゴリには、振込先の口座を特定する宛先キーワード、金融取引における振込要求または照会要求を表す命令キーワード、金額を表す金額キーワードのカテゴリを少なくとも含むことを特徴とする、請求項1乃至3に記載の自然言語バンキング処理サーバ。前記振込要求の際に、前記宛先キーワードに対応した振込先情報に金額が登録されている場合は、前記登録された金額を毎月定額の振込金額として含んだ要求データを前記金融機関のシステムに送信することを特徴とする、請求項4に記載の自然言語バンキング処理サーバ。前記照会要求の際に、前記照会要求と過去に照会した履歴情報を比較し、両者の差分を新規の照会要求データとして作成し、前記金融機関のシステムに送信することを特徴とする、請求項4に記載の自然言語バンキング処理サーバ。前記宛先キーワードに対応する振込先は、所定の募金口座の情報を含み、前記自然言語入力手段の他のユーザに、募金のための振込を前記所定の募金口座に行わせることを特徴とする、請求項4乃至6に記載の自然言語バンキング処理サーバ。インターネット上に存在する自然言語入力手段と、自然言語を処理する自然言語バンキング処理サーバと、金融機関のシステムとが接続されたシステムにおける自然言語バンキング処理方法であって、前記自然言語入力手段が、ユーザが金融取引指示のために入力した自然言語テキストを送信する段階と、前記自然言語バンキング処理サーバが、前記送信された自然言語テキストを受信する段階と、前記受信した自然言語テキストを解析し、金融機関の取引に用いられるキーワードを登録したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する段階と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、金融取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された1又は複数の前記金融機関のシステムに送信する段階と、前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する段階と、を有することを特徴とする、自然言語バンキング処理方法。このように、ミニブログ等以下、ミニブログ等とは、ミニブログだけでなく、IM/チャット、SNS、電子メールを含む総称とするにおいて、自然言語の文章をインターネット上で手軽に入力できることは、単に人間同士のコミュニケーション手段としてだけでなく、コンピュータとのコミュニケーション手段入力手段及び応答手段としても大きな可能性が考えられる。ユーザが毎日のように利用しているミニブログ等の画面から、インターネット上の様々なアプリケーションに対する操作や指示が直接できる可能性があるからである。そこで、本発明では、上記のようなネットバンキングの課題及びミニブログ等の可能性に鑑み、ミニブログ等に入力した自然言語テキストをそのまま銀行等の金融機関のネット取引に利用することのできるシステムを提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の自然言語バンキングシステムは、以下のような解決手段を提供する。インターネットを介したバンキングシステムにおいて、自然言語で処理要求を受付ける自然言語バンキング処理サーバであって、前記インターネットに接続された自然言語入力手段から自然言語テキストを受信する自然言語受信手段と、前記受信した自然言語テキストを解析し、金融機関の取引に用いられるキーワードを予め登録したキーワードデータベースを用いて、所定のキーワードを抽出する自然言語解析手段と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、金融取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された1又は複数の前記金融機関のシステムに送信する処理要求生成手段と、前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する返信メッセージ生成手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、自然言語バンキング処理サーバがインターネットを介して受信した自然言語テキスト解析して、そのテキストに含まれた金融機関に対する取引に関連するキーワードを抽出し、自然言語テキストを金融機関のシステムに対する処理要求データに変換する。このような構成によって、ユーザは、各金融機関のネットバンキングシステムにいちいちアクセスすることなく、インターネット上の様々な手段から自然言語テキストを入力するだけで金融機関に対する取引を完了することができる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記自然言語入力手段は、ミニブログ、インスタントメッセンジャ、チャットシステム、電子メールのうちいずれか1つであることを特徴とする。このような構成によれば、インターネット上の自然言語入力手段として、Twitter登録商標に代表されるミニブログ、インスタントメッセンジャIM、チャットシステム、SNSシステム、あるいは電子メールを利用することができる。そのため、ユーザは日ごろ利用するこれらのコミュニケーションツールを用い、あたかも人間にメッセージを送信する感覚で金融機関システムに対する取引要求を発信することができる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記自然言語解析手段は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析し、単語に分解する形態素解析部と前記キーワードを金融取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出するキーワード抽出部を有することを特徴とする。このような構成によれば、金融機関の取引に用いられるキーワード群が予め登録されたキーワードデータベースDBを用いるので、それらのキーワードを自然言語テキストから抽出することで、自然言語テキストの解析及び金融機関のシステムに対するコマンドに変換することが容易になる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記キーワードのカテゴリには、振込先の口座を特定する宛先キーワード、金融取引における振込要求または照会要求を表す命令キーワード、金額を表す金額キーワードのカテゴリを少なくとも含むことを特徴とする。このような構成によれば、金融機関の取引に用いられるキーワードを、振込か照会かを区別する命令、振込の宛先、取引金額などを表すカテゴリに分けて格納しているので、入力されたテキスト中の単語がどのカテゴリに属しているかを判断することで、金融機関のシステムに対するコマンドを構成するデータの作成がさらに容易になる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記振込要求の際に、前記宛先キーワードに対応した振込先情報に金額が登録されている場合は、前記登録された金額を毎月定額の振込金額として含んだ要求データを前記金融機関のシステムに送信することを特徴とする。このような構成によれば、家賃や駐車場代のように毎月一定の金額を振り込むような場合には、その金額を毎回テキストで入力することなく、宛先キーワードを入力するだけで毎月一定額の振込を行なうことができる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記照会要求の際に、前記照会要求と過去に照会した履歴情報を比較し、両者の差分を新規の照会要求データとして作成し、前記金融機関のシステムに送信することを特徴とする。このような構成によれば、利用明細等の照会時に、照会した履歴をデータベースに保存しているので、新たな照会要求に対し、過去に照会したデータで対応できる部分については再度照会要求を発行せず、照会履歴にない部分差分だけを新たに照会要求を発行して、履歴にある部分と新たに照会した結果を合成し、ユーザに返信する。このようにすることで、金融機関のシステムに対する照会の負荷を減少させることができる。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のような特徴をさらに備えることができる。前記宛先キーワードに対応する振込先は、所定の募金口座の情報を含み、前記自然言語入力手段の他のユーザに、募金のための振込を前記所定の募金口座に行わせることを特徴とする。このような構成によれば、宛先キーワードに対応する銀行口座を所定の募金のための口座として登録し、他のユーザに公開することで募金を集める手段として本システムを利用することができる。募金をするユーザは、本システムに登録された宛先キーワードと金額を自然言語で入力するだけでよい。これは、インターネット上の自然言語入力手段が他の多数のユーザとのコミュニケーション手段を提供する場合には特に有効である。また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のようなインターネット上のネットバンキングにおける自然言語バンキング処理方法としても捉えることができ、上述したのと同様な作用効果を奏することができる。インターネット上に存在する自然言語入力手段と、自然言語を処理する自然言語バンキング処理サーバと、金融機関のシステムとが接続されたシステムにおける自然言語バンキング処理方法であって、前記自然言語入力手段が、ユーザが金融取引指示のために入力した自然言語テキストを送信する段階と、前記自然言語バンキング処理サーバが、前記送信された自然言語テキストを受信する段階と、前記受信した自然言語テキストを解析し、金融機関の取引に用いられるキーワードを予め登録したキーワードデータベースを用いて、所定のキーワードを抽出する段階と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、金融取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された1又は複数の前記金融機関のシステムに送信する段階と、前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する段階と、を有することを特徴とする。本発明によれば、ミニブログ等に入力した自然言語テキストをそのまま銀行等の金融機関のネット取引に利用できるシステムを提供することができる。ユーザは金融機関のウェブページにおける操作の手順を覚える必要がなく、いつも利用しているミニブログ等から、画面遷移も少なく振込等の指示を出すことができる。以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態以下、実施形態について詳細に説明する。なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号を付している。図1は、本発明の第1の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ10のシステム構成および機能ブロックを示す図である。本発明が扱う金融機関のシステムは、以下、銀行システムを代表例として取り上げる。本システムは、システムの中核となる自然言語バンキング処理サーバ10、自然言語バンキング処理サーバ10とインターネット19aを介して接続されるミニブログ等の自然言語入力手段20、及び自然言語バンキング処理サーバ10と専用ネットワーク19bを介して接続される従来の1又は複数の銀行システム30から構成される。自然言語バンキング処理サーバ10は、典型的には、銀行又は銀行団体が設立したサービス会社が提供することが考えられるが、サーバに接続される銀行システム30は、同じ系列の銀行のシステムのみならず、他系列のシステムであってもよい。各銀行システム30とのインターフェースの違いは、自然言語バンキング処理サーバ10が吸収する。自然言語バンキング処理サーバ10は、インターネット19aを介して、ミニブログ等に入力された自然言語のテキストを受信する自然言語受信手段11,受信した自然言語テキストを解析する自然言語解析手段12,解析された自然言語テキストから銀行システム30ヘ要求コマンド又は命令を生成して送信する処理要求生成手段13,ユーザが予め登録した振込先の情報を格納した振込先登録テーブル14,銀行システム30からの処理完了通知を受信して、ミニブログ等へユーザへの返信メッセージを自然言語のテキストで生成する返信メッセージ生成手段15,完了した振込の履歴情報を格納する振込履歴DB16,及び生成された返信メッセージをミニブログ等の自然言語入力手段20に送信する返信メッセージ送信手段18から構成される。さらに、自然言語解析手段12は、自然言語テキストを単語に分解して、かつそれぞれの品詞を判別する形態素解析やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベースDBは、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わない。図2は、自然言語テキストを銀行システムへの要求コマンドに変換するイメージを示す図である。図示するように、自然言語テキスト40には、一例として、お父さんに1万円送ってという簡単な文章が示されている。この文章を形態素解析部12aは、お父さん名詞、に格助詞、1万円数詞、送って動詞命令形、記号のように単語形態素に分解する。このうち、お父さん、1万円、送っては、キーワードDB12dに登録された振込キーワードであるとする。振込キーワードとは、自然言語の文中で振込の際によく用いられるキーワードを予め定義したものである。キーワード抽出部12cは、この振込キーワードを形態素解析された単語の中から見つけると、その前後の関係を調べる。送っては、キーワードDB12dの中で、命令振込を表す用語と登録されているので、まず、これを検出することができる。ここで、は、命令の終わりを表す識別子命令終端識別子として予め定義しておく。命令終端識別子があることで、容易にコマンドの種類を識別できる。このようにして、自然言語テキスト40は振込要求を行うものである、と判別できる。特に、送っては、振込命令キーワードと呼ばれる。なお、命令キーワードとなる品詞は、動詞に限らず名詞であってもよい。次に、お父さんは、キーワードDB12dの中で、宛先キーワードとして登録されており、その後ろにある目的対象を表すに格助詞を伴っていることから、振込先の識別子であると判別することができる。お父さんの後ろが、別の格助詞であるへであって同様である。また、1万円は、キーワードDB12dの中で金額円を表す数詞であることから、金額キーワードとも呼ばれ、これを振込金額であると判別する。以上のような解析結果を処理要求生成手段13に伝えることで、処理要求生成手段13は、振込要求データ60を生成することができる。すなわち、図示するように、ユーザ登録情報50から、振込元の銀行口座データ銀行コード,店番,口座の種類,口座番号を生成する。同様に、振込先登録テーブル14から、振込先の銀行口座データ銀行コード,店番,口座の種類,口座番号を生成する。そして、先に解析した自然言語テキスト40の中にキーワードDB12dに登録された金額キーワード数詞を検出すると、その中の数字を振込金額であると識別する。ここで、例えば、1万円を3月3日に送って等のように、数詞が複数含まれている場合であても、円又は記号などを伴っているものを金額と判断する。また、口座残高が2万円以上あった場合には、1万円送ってのように複雑な構文で金額が複数含まれている場合であっても、登録された動詞の命令形を直後に伴っているかどうかで振込金額であるかどうかを区別することができる。この例文の場合には、送っての後ろに伴っている1万円を振込金額であると判断する。もっとも、このような条件付の複雑な構文をどこまでサポートするかは、キーワード抽出部12c、処理要求生成手段13の設計に依存する。図3は、別の自然言語テキストを銀行システムへの要求コマンドに変換するイメージを示す図である。この例では、自然言語テキスト40として3月分の駐車代振込みが示されている。ただし、この場合は、が命令終端識別子として定義されているものとする。この例文では、振込みが銀行システム30に対する振込要求である旨の振込命令キーワードである。しかし、駐車場代が振込先の宛先キーワードであるが、振込金額を示す金額キーワードとしての数詞がない。3月は、数詞であるが、円又はを伴っていないので、金額キーワードであるとは認識されず、その他キーワードとして認識される。その他キーワードは、振込命令生成の際の条件判断に用いられることが多いが、振込履歴DB16の備考欄にも保存される。この例文のように金額キーワードが文中に見つからない場合は、キーワード抽出部12c又は処理要求生成手段13は、振込先登録テーブル14の宛先キーワードのレコード中に定額情報が含まれているかどうかをチェックする。この例では、駐車場代は毎月決まった定額であるので、宛先キーワードのレコード中に1万5000円のように定額情報として含ませることができる。もっとも、3月分の駐車場代、2万円振込みと入力された場合には、入力テキストに記載された2万円のほうが定額情報1万5000円よりも振込金額として優先されるとしてもよい。図4は、本発明の第1の実施形態に係るキーワードDB12dの概略を示す図である。キーワードDB12dは、自然言語テキストから、銀行等の取引処理に用いられる可能性のあるキーワード群を格納したデータベースである。ここでは、振込に関するキーワードのみを示している。図示するように、キーワードはいくつかのカテゴリに分類される。カテゴリとしては、振込先を定義するキーワードである宛先キーワード100a,振込の種類を表す種別キーワード100b,金融機関や店舗のリストである金融機関キーワード100c,振込金額等を表す金額キーワード100d,銀行システムに対する命令を定義する命令キーワード100e,日時や期間を表す年月日キーワード100f等に分けられる。その他、条件判断でよく用いられるキーワードを条件キーワードとして定義してもよい。これらのうち、命令キーワード100eは、銀行システムに対する処理要求コマンドを定義するためのキーワードの集まりであり、特に重要である。そのため、他のキーワードと区別するため、先に説明した命令終端識別子と共に定義することが望ましい。命令終端識別子は、既に例にあげたやの他、任意に記号又はその組み合わせであってよい。図の例では、振込命令を示すキーワード振込命令キーワードとして、送金、振込、送って等の振込動作に関連する名詞、あるいは動詞の命令形又は連用形が示されている。振込以外の命令キーワードについては、第2の実施形態で説明する。宛先キーワード100aは、振込先のような取引先を一義的に示すことができるキーワードの集まりである。この例では、お父さん実父、おばあちゃん実母、太郎長男、花子長女等の人称名詞の他、家賃、駐車場代、電気代、ガス代等も振込先を一義的に定義できるので、宛先キーワードのカテゴリに含めている。後者の場合、複数の家賃などが存在する場合は、家賃1、家賃2のように定義してもよい。種別キーワード100bは、銀行システムに対する命令ではないが、振込の種類を分類するために使用される。また、金融機関キーワード100cは、金融機関から提供されたすべての銀行名、支店名のキーワードの集まりである。金額キーワード100dは、取引に用いられる金額を表すキーワード主に数詞の集まりである。年月日キーワード100fは、振込みに関係する年月日に関するキーワードの集まりである。例えば、図3で説明した3月分の駐車場代、振込みの3月や今月の家賃を支払っての今月のように用いられ、命令の条件を定義したり条件キーワード、後の照会のため振込情報の備考欄に記載されるような情報である。なお、図4に示したキーワードは、ほんの一部であり、他に様々なキーワードを追加できることは言うまでもない。図5は、本発明の第1の実施形態に係る振込登録テーブル14の一例を示す図である。図示するように、振込先登録テーブル14は、宛先キーワード200aから振込先の口座情報を得るためのテーブルである。この例では、おばあちゃん、太郎、花子等に、それぞれの口座情報200bが紐つけられている。既に述べたように、宛先キーワードは人称名詞の他、家賃等の一般名詞であってもよい。もちろん、振込先登録テーブル14にない宛先に振り込むことも可能である。その場合は、振込先の口座情報を入力テキストに記述する。ただし、この場合は、宛先キーワードを特定の文字列で構成し、暗号のように使用することも可能である。例えば、入力する特定の文字列を所定のルールで変換したときに真の宛先キーワードとなるように定義する。簡単な例では、振込先をA銀行B支店普通口座番号1234567としたい場合は、銀行名と支店名を入れ替え、口座番号を反転させ、B銀行A支店普通口座番号7654321と入力する等である。このようにすることで、万一、ミニブログ等のユーザID,パスワードが漏洩しても、この暗号化ルールを知られない限り、不正に振込が行われることはない。このように、文字列で振込指示を出せることで、意外にも暗号化等のセキュリティの工夫をできる可能性が広がる。図5のテーブル中、送金額200cには、宛先によって振込金額が一定に定めることができる場合には、その金額を記載する。送金額200cがブランクであることは、振込金額を宛先キーワードからは定められないので、自然言語入力テキスト中に金額キーワードが含まれていなければならないことを示す。なお、送金額200cには必ずしも一つの金額でなく、種別キーワードごとに複数の金額を定義することができる。例えば、図示するように、おばあちゃんに振り込む金額は、種別キーワードが、お祝いの場合は5万円、種別キーワードが誕生日の場合は1万円が定額として定められている。また、振込指定日200dで示すように、振込を毎月決まった日に実行するようにもできる。このようにすることで、家賃や駐車上代の振込要求を、ごく短いテキストで指示することができる最も短い例では、今月、家賃だけで振込を完了することもできる。図6は、本発明の第1の実施形態に係る振込履歴DB16の一例を示す図である。振込履歴DB16は、図示するように、宛先キーワード300bで示す振込先へ振り込んだ金額と振込実行日を時系列に記録したテーブルである。その他、振込み時の詳細情報を記録してもよい。このように詳細な履歴を残すことで、後の照会や、障害があったときの原因究明に役立つ。図6のテーブルには、振込日300a,宛先キーワード300b,振込先口座300c,振込金額300dの他、振込要求の際の自然言語入力テキストに含まれたその他の関連する情報を、備考欄300eに加えることを示している。また、後に照会を行った際に、その情報が参照されたかどうかを示す照会済フラグ300fを加えてもよい。なお、照会要求がされた場合のシステムの動作については、第2の実施形態において詳しく説明する。図7は、本発明の第1の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ10による振込処理フローを示す図である。まず、ミニブログ等の自然言語入力手段20は、ステップS10において、自然言語で入力されたメッセージを自然言語バンキング処理サーバ10以下、この図では単にサーバ10と呼ぶことにするに送信する。ここで例えば、自然言語入力手段20がTwitter登録商標の場合は、ダイレクトメッセージDMを用いて、サーバ10固有に定義された所定のアカウントに送信する。自然言語入力手段20が電子メールである場合は、サーバ10固有の所定のメールアドレスに送信する。また、自然言語入力手段20がチャットシステムである場合は、サーバ10固有の所定のチャットIDに送信する。その他の自然言語入力手段20でも同様である。サーバ10は、ステップS11において、この自然言語メッセージを受信すると、ステップS12において、送信者のIDが本サービスのユーザ登録にあるかどうかをチェックし、ユーザ登録があれば、ステップS13に処理を進める。ユーザ登録がなければ、所定のエラーメッセージを自然言語入力手段20に返信して、処理を終了する。次にステップS13において、サーバ10は、受信したメッセージに対して自然言語解析を行う。自然言語解析とは、具体的には、先に説明したとおり、自然言語解析手段12が、形態素解析部12aによって文を構成する単語に分解し、その単語の品詞及び単語間の係り受け関係を分析する。さらに、キーワード抽出部12cによって、以降の振込命令の発行に必要なキーワードを抽出するステップS14。キーワードの抽出の結果、振込命令キーワードが存在する場合はステップS15;Yes、ステップS16に移り、振込先登録テーブル14を読み出す。そして、抽出したキーワードや振込先登録テーブル14を用いて、振込要求データを生成しステップS17、銀行システム30に送信するステップS18。なお、ステップS15において、振込命令キーワードが検知できない場合はステップS15;No、後述の図12のステップS14aに飛び、振込以外の処理に移る。銀行システム30では、ステップS19において、サーバ10から振込要求データを受信すると、その要求データに誤りがないかどうか、及び要求元の登録データを認証する。認証がOKの場合は、その振込要求を実行するステップS20。そして、ステップS21において、銀行システム30が振込処理を正常に完了すると、完了通知をサーバ10に送信する。残高不足等の場合は所定のエラー通知をサーバ10に送信する。サーバ10は、ステップS22において、完了通知を受信すると、返信メッセージを生成しステップS23、自然言語入力手段20に返信メッセージを送信するステップS24。ここで、返信メッセージの生成は、銀行システム30から受信した完了通知に含まれるデータ、及び振込要求データを作成した際のキーワードの情報を、予め登録した返信メッセージの雛形と合成することによって、自然言語で作成される。このとき振込履歴DB16にも振込情報を記録するようにする図示せず。最後に、自然言語入力手段20が、ステップS25において、返信メッセージを受信することにより、振込が正常に完了したことを認識する。図8は、本発明の第1の実施形態に係る振込送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。この図では、自然言語入力手段20として、Twitter登録商標のダイレクトメッセージDM機能を利用した場合を示している。ただし、ユーザは、本システムを利用するための登録を既に済ませているとする。図示するように、autoFurikomiが、自然言語バンキング処理サーバ10にメッセージを送るためのアカウントであり、hasegawaがこのユーザのアカウントである。ダイレクトメッセージDMとは、フォロー他のユーザの投稿を自分のタイムラインで表示できるように、ユーザを登録することされている特定のユーザに、第三者から見ることができないメッセージを直接送る機能である。通常、DMは、メッセージを送る相手が自分をフォローしていれば、自分がその相手を必ずしもフォローしている必要はないが、本システムを利用するには相互にフォローしていることを必要条件とする。もっとも、ダイレクトメッセージDMを使用せずとも、ツイートユーザから投稿される140字以内の文章のことで、それぞれに固有のURLが割り当てられるを非公開で使用しても同じことができる。なお、Twitter登録商標の特徴を生かして、ツイートで特定の銀行口座番号を公開して、募金の窓口や集金に利用することもできる。この場合は、フォロワーが本システムを用いて振込要求を出すことになるが、振込の送信メッセージをできるだけ簡略化できるように、宛先キーワードを、募金を募るユーザ側で登録しておいてもよい。例えば、XX募金という用語を宛先キーワードに登録しておけば、募金を行う者が、autoFurikomiに、XX募金に1000円とツイートするだけでXX募金に登録された口座に簡単に振込むことができる。図8では、振込要求のためのいくつかの送信メッセージ400~404の例と、それぞれの送信メッセージに対して自然言語バンキング処理サーバ10が生成した返信メッセージの例が示されている。例えば、送信メッセージ400は、太郎に仕送りと入力するだけで振込を完了できることを示している。既に説明したように、自然言語バンキング処理サーバ10は、太郎という単語が宛先キーワードであること、及び金額キーワードを表す数詞がこの文に含まれていないことを検知すると、振込先登録テーブル14から、太郎の銀行口座情報と定額振込金額例えば10万円とするを読み出し、銀行システム30に対する振込要求データを作成して、銀行システム30に送信する。そして、自然言語バンキング処理サーバ10は、銀行システム30からこの振込要求の完了を受信すると、返信メッセージ500を生成する。ここで、返信メッセージの文章にはいくつかの文例パターンを用意しておき、ユーザのプロフィール情報、振込相手先の情報、振込内容の情報等が自然言語入力テキスト等から入手できる場合は、それらの情報に応じて、返信メッセージのパターンを変化させるようにしてもよい。このようにすることで、無味乾燥な返信メッセージでなく、ユーザは、本システムに対してフォロワーの一員のような親しみを感じることができる。例えば、図中の他の例で、送信メッセージ401には、おばあちゃん、古希のお祝いという情報を含んでいるので、返信メッセージ501では、それにふさわしい文面が選択されている。このような温かみのある返信メッセージを作成することは、返信メッセージ生成手段15が簡単な人工知能の機能を持つことで実現できる。なお、このことは、図中の他の返信メッセージの例502~504でも同様であるが、送信メッセージの内容を繰り返すだけでなく、確認のためにより分かりやすい情報に変換するなどの工夫を盛り込むことも可能である。例えば、返信メッセージ502では、送信メッセージ中の今月分をオウム返しにせず、振込要求のあった日を判断して、3月分と置き換えて返信している。また、送信メッセージの家賃を家賃8万円と置き換えて返信している。また、送信メッセージ403のように、振込日を指定することも可能であるこの例では3月末日と指定されている。もちろん、返信メッセージ504のように必要な項目だけを列挙するような返信メッセージのパターンがあってもよい。なお、図示していないが、ユーザの振込元の登録口座が複数ある場合には、どの口座から振込むかを指定することもできる。その場合は、口座1から~に~円振込のような送信メッセージを入力すればよい。図9は、本発明の第2の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ10のシステム構成および機能ブロックを示す図である。第2の実施形態では、銀行システムに対する振込要求でなく、口座残高や利用明細の照会要求の場面について説明することにする。ただし、照会処理についての機能ブロックも、基本的には、図1で説明した振込処理の場合の機能ブロックと大きな差はないので、以下では図1と異なる部分についてのみ説明する。図9と図1の違いは、処理要求生成手段13が照会要求データを生成する際に参照する読み出すデータベーステーブルは、振込先登録テーブル14でなく、振込履歴DB16であり、返信メッセージ生成手段15が読み書きする更新または参照データベースは、照会履歴DB17である点である。返信メッセージ生成手段15は、振込履歴DB16も参照することがある。振込履歴DB16は、本システムで振り込んだ際のテキスト情報がすべて記録されている。照会時に処理要求生成手段13または返信メッセージ生成手段15が振込履歴DB16を参照するのは、過去に振込んだ詳細なテキスト情報を参照できるようにするためである。また、処理要求生成手段13が照会履歴DB17も参照するのは、過去に照会した情報を再利用できることがあるためである。通常のネットバンキングでは、過去の利用明細等を参照する照会条件は、システムが用意したメニューの中からしか選択できない。例えば、今月分,先月分,○月○日から○月○日まで,未照会の案件,最新の10件等である。しかし、本システムでは、振込要求や照会要求がすべてテキストで行なわれることを生かして、任意の照会条件検索条件を作成することができる。例えば、1万円以上の支払いだけすべて照会とか、先月払った電気、ガス、水道の合計は集計してとか、過去1年間のクレジットカードの利用総額はいくらといった自由な照会が可能である。他の具体例については後述の図13にも示すが、このようにすることが可能なのは、振込履歴DB16に振込み時の詳細なテキスト情報を格納しているからである。また、照会要求時にも過去の照会履歴を参照するのは、未照会のもののみを照会といった要求に対応する以外にも、今回の照会要求の中に過去に照会済みの情報が一部でも含まれていれば、それを利用することで照会の負荷を軽減できるからである。例えば、今回の照会が過去1年間の利用明細であったとし、すでに先月分までの照会履歴が照会履歴DB17に残っていれば、今月分の照会のみを銀行システム30に照会して先月分までのデータと合成すればよい。もちろん、このような詳細な個人情報は不正流出防止のため十分なセキュリティ管理が施されるのはいうまでもない。図10は、本発明の第2の実施形態に係るキーワードDB12dヘの照会キーワードの追加を示す図である。既に説明した図4では、振込処理に関するキーワードをカテゴリ別にあげたが、図10では、これらのキーワードに、照会に関するキーワード以降これらを照会キーワードと呼ぶことがある群を追加している。図では下線で示した単語が照会処理のために追加されたものである。例えば、種別キーワード100bには、利用明細,口座残高が追加されている。金額キーワード100dには、円を含んだ語だけでなく以上,以下といった条件を表す単語が追加されている。命令終端識別子には、が追加されている。また、命令キーワード100eには、当然のことながら、照会や検索を暗示するような用語照会命令キーワードが追加される。さらに、年月日キーワード100fには、先月,先々月,昨年,先週,先々週など過去を表す単語が追加されている。いずれも、振込時ではなく、照会検索条件に用いられる用語である。キーワードDB12d、このようなキーワードを追加するだけで、他の処理にも対応できる。例えば、振込、照会以外にも、登録,変更,停止等のキーワードを追加すれば、本サービスへの登録情報を一部変更、停止できるような機能も追加できる。もちろん、キーワード自身を追加できるようにしてもよい。このようにすれば、ユーザが普段用いている言葉で本システムに対して要求を出すことができるようになる。追加するキーワードは、方言やギャル語等、ある地域やコミュニティ独特な言葉であってもよい。図11は、本発明の第2の実施形態に係る照会履歴DB17の一例を示す図である。照会履歴DB17は、既に説明したが、ユーザが過去に照会した履歴を記録したものである。この履歴情報には、図示するように、取引日600a,取引種600b,取引先600c,取引金額600d,振込履歴600e,照会履歴600f等が含まれる。照会履歴600fがありとなっているものは、過去に照会されたことのあるデータであることを示し、再度の照会要求があった場合には、銀行システム30に照会要求を出さずともこの履歴情報から返信することができる。また、振込履歴600eを設けているのは、振込履歴600eにありとなっている取引には、その振込時に使用したテキスト情報を含めるようにするためである。あるいは、振込時のテキスト情報にリンクを張るようにしてもよい。このようにすることで、照会や検索に、振込時のテキスト情報を利用することができる。図12は、本発明の第2の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバによる照会処理フローを示す図である。この図は、照会処理要求を受けたときに自然言語バンキング処理サーバ10が行う処理を示したものである。ステップS10からステップS13までは、図7と同じである。ステップS14a以降が照会処理で異なる部分であるが、図7で自然言語メッセージが振込命令キーワードを含んでいない場合ステップS15;Noから、本図のステップS14aに繋がっていると考えてもよい。自然言語バンキング処理サーバ10は、受信した自然言語メッセージを解析し、ステップS14aにおいて、照会キーワードがない場合は、サポートする命令キーワードがないとして、自然言語入力手段20にエラーメッセージを返信する。照会キーワードがあると、ステップS15aに処理を進み、照会履歴があるかどうかをチェックする。具体的には、照会履歴DB17を読み出し、同じキーワードをもつ過去の照会履歴があるかどうかを調べる。過去の履歴があれば、ステップS16aにおいて、過去の照会履歴の情報と今回の照会要求の差分を抽出する。例えば、今回の照会が過去1年間の利用明細であったとし、すでに先月分までの照会履歴が照会履歴DB17にあれば、今月分の照会のみを銀行システム30に照会して先月分までのデータと合成する。次に、ステップS17aにおいて、過去に履歴データがあればその一部または全部のデータを利用し、過去に履歴データがなければ新しく照会要求データを生成する。そして、このように生成した照会要求データを銀行システム30に送信するステップS18a。銀行システム30では、照会要求データを受信すると、これを実行し、完了通知を送信するステップS19a,S20a,S21。以降の処理ステップS22~S25は、図7の場合と同様なので説明は省略する。図13は、本発明の第2の実施形態に係る照会送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。この図では、照会要求に対する典型的な送信メッセージと返信メッセージの例を示す。送信メッセージ405は、口座残高の照会要求である。それ対する返信メッセージ505は、ユーザの銀行口座の照会完了時の日時と共に図のように返信する。ユーザの銀行口座が複数の場合は、送信メッセージの中にその銀行口座を特定できるキーワードを含ませる。すべての銀行口座の残高を調べたい場合は、すべてと指定する。送信メッセージ406は、利用明細の照会要求である。利用明細照会時には、通常、その期間を指定するが、この例では、1月1日から本日までと指定されている。期間を指定しない場合は、所定のデフォルトの期間を用いる。送信メッセージ407は、過去の電気代を集計するための照会要求である。自然言語バンキング処理サーバ10は、この電気代というキーワードを頼りに、過去1年間の振込履歴DB16を検索し、該当するデータを抽出して集計する。この場合、集計できるのは、本システムを利用した振込だけであるが、口座振替のような自動引き落しの場合には、別のキーワードを用いて集計することも可能である。例えば、トウキョウデンリョクやデンキダイ等は、自動振替の口座引き落し情報にも含まれるのでこれをキ-ワードにして集計することもできる。送信メッセージ408は、1年,10万円以上,支払いという照会条件を付加した例である。1年,以上,支払いというキーワードは、図10で説明したキーワードDB12dに含まれているので、このような検索も可能となる。具体的には、過去の1年間の利用明細から、取引種が、支払振込の部分を抽出し、さらに取引金額が100,000円以上のものを集めるだけである。支払いがすべて本システムからの振込である場合には、銀行システム30に照会要求を行わずとも、振込履歴DB16を検索するだけでよい。このように本発明の自然言語を利用したバンキングシステムは、従来のネットバンキングにはない柔軟な照会を可能とする。なお、上述した本発明の第1、第2の実施形態では、自然言語で指示を出す先を銀行システムとし、振込要求や照会要求を具体例として取り上げたが、本発明は、振込や照会以外にも銀行の他のサービスにも適用できることは明らかである例えば、資料要求、口座情報の変更、問い合わせ等。また、銀行のみならず、他の金融機関のシステムにも容易に応用することができる。例えば、クレジットカード会社のシステムに応用する場合、カードの利用可能残高の照会やカードの利用明細の照会は、銀行システムの場合とほぼ同様である。また、個人ローンの申し込み、キャッシングの返済振込、さらに、リボ払いへの変更等の要求にも容易に対応することができる。以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。"