特許 5997977 需要予測装置、需要予測方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5997977

(24)【登録日】2016年9月2日

(45)【発行日】2016年9月28日

(54)【発明の名称】需要予測装置、需要予測方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/02 20120101AFI20160915BHJP

   G06Q 20/18 20120101ALI20160915BHJP

   G07D 9/00 20060101ALI20160915BHJP

   G07F 19/00 20060101ALI20160915BHJP

【ＦＩ】

   G06Q40/02

   G06Q20/18

   G07D9/00 456A

   G07D9/00 476

【請求項の数】13

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2012-189646(P2012-189646)

(22)【出願日】2012年8月30日

(65)【公開番号】特開2014-48778(P2014-48778A)

(43)【公開日】2014年3月17日

【審査請求日】2015年6月8日

(73)【特許権者】

【識別番号】000000295

【氏名又は名称】沖電気工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100095957

【弁理士】

【氏名又は名称】亀谷 美明

(74)【代理人】

【識別番号】100096389

【弁理士】

【氏名又は名称】金本 哲男

(74)【代理人】

【識別番号】100101557

【弁理士】

【氏名又は名称】萩原 康司

(73)【特許権者】

【識別番号】507417422

【氏名又は名称】株式会社 ゆうちょ銀行

(74)【代理人】

【識別番号】100095957

【弁理士】

【氏名又は名称】亀谷 美明

(72)【発明者】

【氏名】染矢 哲宏

【審査官】 塩田 徳彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０８−１２３８８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０９−０２７００２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−１３４１８１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

Ｇ０７Ｄ ９／００

Ｇ０７Ｆ １９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自動取引装置の現金需要を予測する需要予測装置であって、
過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出する外れ値抽出部と、
前記突発取引の取引発生日間の規則性の有無を判断し、取引発生日間で規則性を有する取引は突発取引から除外する規則性判断部と、
前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行う需要予測部と、を備える需要予測装置。

【請求項2】

前記規則性判断部は、前記突発取引が毎月同日または前後日に発生している場合に規則性があると判断する、請求項１に記載の需要予測装置。

【請求項3】

前記規則性判断部は、前記突発取引が一定周期の日に発生している場合に規則性があると判断する、請求項１または２に記載の需要予測装置。

【請求項4】

前記規則性判断部は、前記突発取引が特定の曜日に発生している場合に規則性があると判断する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項5】

前記規則性判断部は、前記突発取引が一定の頻度で発生している場合に規則性があると判断する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項6】

前記外れ値抽出部は、取引ごとの取引枚数を対数変換し、前記対数変換した取引枚数の平均と標準偏差に基づいて外れ値を判断し、前記外れ値を有する取引を抽出する請求項１〜５のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項7】

前記突発取引を除いた一期間の取引を用いて予測した過去の需要予測と、当該需要予測を行った期間の需要実績とを比較して取引傾向を抽出する傾向抽出部と、前記取引傾向に基づいて需要予測の補正を行う傾向反映部と、をさらに備える、請求項１〜６のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項8】

前記傾向抽出部は、前記過去の需要予測よりも前記需要実績が、所定の割合で偏って上回っている、または下回っている場合に、前記過去の需要予測と前記需要実績の乖離度合を前記取引傾向として抽出する、請求項７に記載の需要予測装置。

【請求項9】

前記傾向反映部は、前記取引傾向を抽出した期間によって、前記取引傾向に基づいた需要予測への補正量を少なくする、請求項７または８に記載の需要予測装置。

【請求項10】

前記外れ値抽出部は、前記突発取引の抽出を入金および出金のそれぞれの取引について行う、請求項１〜９のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項11】

前記需要予測部は、前記現金需要の予測を各金種の紙幣についてそれぞれ行う、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の需要予測装置。

【請求項12】

自動取引装置の現金需要を予測する需要予測方法であって、
過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出するステップと、
前記突発取引の取引発生日間の規則性の有無を判断し、取引発生日間で規則性を有する取引は突発取引から除外するステップと、
前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行うステップと、を備える需要予測方法。

【請求項13】

コンピュータを、
自動取引装置の現金需要を予測する需要予測装置として機能させるためのプログラムであって、
過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出する外れ値抽出部と、
前記突発取引の取引発生日間の規則性の有無を判断し、取引発生日間で規則性を有する取引は突発取引から除外する規則性判断部と、
前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行う需要予測部と、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、需要予測装置、需要予測方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、自動取引装置（ＡＴＭ：ａｕｔｏｍａｔｅｄ−ｔｅｌｌｅｒ ｍａｃｈｉｎｅ）が銀行、駅構内、およびコンビニエンスストアなど、多様な場所に設置されるようになっている。この自動取引装置は、利用者自身の操作で自動的に出金、入金および残高照会などの各種取引を行うことができ、銀行窓口の営業終了後も稼働しているため、今後、増々設置台数が増えるものと予想される。

【0003】

このような自動取引装置の現金需要を管理し、効率的な運用を行うことは銀行などの金融機関にとって極めて重要になっている。例えば、特許文献１には、自動取引装置内の現金をリアルタイムに管理する現金処理システムが開示されている。しかし、当該技術では自動取引装置内の現金が空になる前に、現金の補充を促すことができても、自動取引装置内の現金が空にならないように十分な現金量を用意するよう促すことはできなかった。

【0004】

そこで、特許文献２には、蓄積された取引データに基づいて自動取引装置の現金需要の予測を行う、在高管理システムが開示されている。さらに、特許文献３には、自動取引装置の現金の需要予測を行う際に、あらかじめ給料日付近などの特殊要因を持ち、現金需要が大きく変動する日付のデータを排除する技術が開示されている。

【0005】

上記の特許文献２および３に記載の技術によれば、蓄積された取引データに基づいて自動取引装置の現金需要を予測することができるため、あらかじめ十分な現金量を自動取引装置内に用意することができる。また、給料日付近などの現金需要が大きく変動する特定の日付のデータを排除すれば、さらに、高い精度で現金需要を予測することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開平８−３２０９６６号公報

【特許文献2】特開平１１−８６０８９号公報

【特許文献3】特開平８−１２３８８４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかし、特許文献３に記載の技術では、特殊な要因を持つ日付のデータを排除することはできても、個別の取引において突発的に発生した高額な取引を排除することはできなかった。このような場合、当該高額な取引の影響で、その後の需要予測の精度が大幅に低下してしまうという問題があった。

【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、自動取引装置の現金需要の予測精度を向上させることが可能な、新規かつ改良された需要予測装置、需要予測方法およ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、自動取引装置の現金需要を予測する需要予測装置であって、過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出する外れ値抽出部と、前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行う需要予測部と、を備える需要予測装置が提供される。

【0010】

前記需要予測装置は、前記突発取引の取引発生日間の規則性の有無を判断し、取引発生日間で規則性を有する取引は突発取引から除外する規則性判断部をさらに備えてもよい。

【0011】

前記規則性判断部は、前記突発取引が毎月同日または前後日に発生している場合に規則性があると判断してもよい。

【0012】

前記規則性判断部は、前記突発取引が一定周期の日に発生している場合に規則性があると判断してもよい。

【0013】

前記規則性判断部は、前記突発取引が特定の曜日に発生している場合に規則性があると判断してもよい。

【0014】

前記規則性判断部は、前記突発取引が一定の頻度で発生している場合に規則性があると判断してもよい。

【0015】

前記外れ値抽出部は、取引ごとの取引枚数を対数変換し、前記対数変換した取引枚数の平均と標準偏差に基づいて外れ値を判断し、前記外れ値を有する取引を抽出してもよい。

【0016】

前記需要予測装置は、前記突発取引を除いた一期間の取引を用いて予測した過去の需要予測と、当該需要予測を行った期間の需要実績とを比較して取引傾向を抽出する傾向抽出部と、前記取引傾向に基づいて需要予測の補正を行う傾向反映部と、をさらに備えてもよい。

【0017】

前記傾向抽出部は、前記過去の需要予測よりも前記需要実績が、所定の割合で偏って上回っている、または下回っている場合に、前記過去の需要予測と前記需要実績の乖離度合を前記取引傾向として抽出してもよい。

【0018】

前記傾向反映部は、前記取引傾向を抽出した期間によって、前記取引傾向に基づいた需要予測への補正量を少なくしてもよい。

【0019】

前記外れ値抽出部は、前記突発取引の抽出を入金および出金のそれぞれの取引について行ってもよい。

【0020】

前記需要予測部は、前記現金需要の予測を各金種の紙幣についてそれぞれ行ってもよい。

【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、自動取引装置の現金需要を予測する需要予測方法であって、過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出するステップと、前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行うステップと、を備える需要予測方法が提供される。

【0022】

また、上記課題を解決するために、本発明のさらに別の観点によれば、コンピュータを、自動取引装置の現金需要を予測する需要予測装置として機能させるためのプログラムであって、過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出する外れ値抽出部と、前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行う需要予測部と、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】

【0023】

以上説明したように本発明によれば、自動取引装置の現金需要の予測精度を向上させることが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】本発明に係る需要予測システムの構成を示した説明図である。

【図2】第１の実施形態に係る需要予測装置の内部構成を示したブロック図である。

【図3】過去の取引実績である取引データの具体例の一例を示した説明図である。

【図4】過去の一期間の万券の流出枚数をヒストグラムにした具体例の一例を示したグラフ図である。

【図5】本実施形態に係る需要予測装置の動作を示すフローチャート図である。

【図6】第２の実施形態に係る需要予測装置の内部構成を示したブロック図である。

【図7】本実施形態に係る需要予測装置の動作を示すフローチャート図である。

【図8】本発明に係る需要予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

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。

【0026】

＜１．需要予測システムの構成＞
本発明は、一例として以下で説明するように、多様な形態で実施され得る。また、本発明の実施形態に係る需要予測装置２０は、
Ａ．過去の一期間の取引を統計処理し、統計上の外れ値を有する取引を突発取引として抽出する外れ値抽出部２３０と、
Ｂ．前記突発取引を除いた前記一期間の取引を用いて需要予測を行う需要予測部２５０と、
を備える。

【0027】

以下では、まず、このような需要予測装置２０を含む需要予測システムの基本構成について、図１を参照して説明する。

【0028】

図１は、本発明に係る需要予測システムの構成を示した説明図である。図１に示すように、本発明に係る需要予測システムは、金融機関ホスト１０と、専用網１２と、自動取引装置中央管理部１４と、需要予測装置２０と、自動取引装置３０と、端末管理部３２と、を備える。

【0029】

自動取引装置３０は、金融機関の顧客自身の操作によって自動的に入出金などの取引を行うことができる。自動取引装置３０は、金融機関の支店、コンビニエンスストア、駅構内、デパート、ホテル、オフィスビルなどの多様な施設に設置される。例えば、図１に示すように、金融機関のＡ支店１６には自動取引装置３０Ａ〜３０Ｎが設置され、また、金融機関ホスト１０や自動取引装置中央管理部１４との通信、および自動取引装置３０Ａ〜３０Ｎの管理を行う端末管理部３２が設置されている。同様に、Ａ支店１６とは別のＢ支店１８においても、複数の自動取引装置３０と端末管理部３２が設置されている（図示せず）。

【0030】

専用網１２は、金融機関が有する専用ネットワークであり、例えば、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成される。金融機関ホスト１０や自動取引装置中央管理部１４は、この専用網１２を介して自動取引装置３０と通信をすることができる。

【0031】

金融機関ホスト１０は、専用網１２を介して自動取引装置３０と通信を行うことにより、自動取引装置３０の各種取引を制御する。例えば、金融機関ホスト１０は、自動取引装置３０を操作する顧客の認証を行ったり、自動取引装置３０において、顧客の操作により指示された入出金、および振込などの取引の処理を実行したりする。また、金融機関ホスト１０は、口座番号、暗証番号、氏名、住所、年齢、生年月日、電話番号、職業、家族構成、年収、および預金残高などの顧客情報を口座の元帳として管理する。

【0032】

自動取引装置中央管理部１４は、専用網１２を介して自動取引装置３０と通信を行うことにより、各自動取引装置３０の稼働状況を監視する。例えば、自動取引装置中央管理部１４は、自動取引装置３０内に残っている現金の量、取引の状況、エラー（現金切れや紙幣詰まりなど）の有無などを監視している。また、需要予測装置２０によって予測された現金の需要と、自動取引装置３０内に残っている現金量などから、自動取引装置３０内の現金が無くなる日を予測し、事前に補充を行えるような「現金装填の計画」を立てて、指示をする。

【0033】

需要予測装置２０は、各自動取引装置３０の未来における現金需要を予測する予測装置である。自動取引装置３０では、例えば、出金取引により現金が流出するため、適切なタイミングで自動取引装置３０に現金を装填する必要がある。このため、需要予測装置２０は、過去の取引実績に基づいて未来の現金需要を予測している。

【0034】

また、特許文献３で開示されているように、給与振込日付近などの特殊な要因で現金需要が大幅に増大するような日付のデータは需要予測に影響を与えるため、需要予測装置２０は、当該日付のデータを区別して需要予測を行ってもよい。さらに、停電や現金装填時の枚数カウントミスのようなシステムの異常が発生した場合には、需要予測装置２０は、当該異常が発生した日付のデータを異常データとして排除して需要予測を行ってもよい。

【0035】

なお、現金の流出量は支店ごとに異なるので、需要予測装置２０は、支店ごとに現金の需要を予測してもよい。また、同一支店内の自動取引装置３０であっても現金の流出量は異なる。例えば、支店の入口に近い自動取引装置３０の流出量は、入口から遠い自動取引装置３０の流出量よりも多くなる傾向がある。このため、需要予測装置２０は、自動取引装置３０ごとに現金需要を予測してもよい。

【0036】

また、需要予測装置２０が現金需要の予測に用いる過去の取引実績は、当該予測を行う自動取引装置３０の取引実績を用いるのが望ましい。ただし、需要予測装置２０が支店ごとに現金需要を予測する場合には、当該予測を行う支店内のすべての自動取引装置３０の全取引実績を用いてもよい。

【0037】

以上、図１を参照して本発明に係る需要予測システムについて説明した。係る需要予測システムによれば、過去の取引実績に基づいて未来の現金需要を予測することができる。

【0038】

しかし、自動取引装置３０の取引では、まれに通常は発生し得ない高額な取引が発生する場合がある。例えば、通常は数万円から数十万円の取引が行われる自動取引装置３０であっても、数百万円の取引が発生する場合がある。これにより、当該取引の発生した日付の取引実績額が、他の日付の取引実績額よりも大幅に大きくなる。ここで、需要予測装置２０は、過去の取引実績を基に未来の現金需要の予測を行うため、このような突発的に高額な取引があると、現金需要の予測はより多く算出されてしまう。しかし、このような突発的な取引は再現しないので、結果的に、突発的な高額取引が発生すると、需要予測装置２０の現金需要の予測精度は低下することになる。

【0039】

そこで、本発明に係る需要予測装置２０は、上記問題に着目して創作されるに至った。本発明に係る需要予測装置２０は、突発的に高額取引が発生しても、当該取引を突発取引として抽出し、排除して現金需要の予測をおこなうことができるため、現金需要の予測精度を向上させることが可能である。以下、このような本発明に係る需要予測装置２０の具体的な実施形態について詳細に説明する。

【0040】

＜２．第１の実施形態＞
［需要予測装置２０Ａの構成］
まず、図２を参照して、第１の実施形態に係る需要予測装置２０Ａの内部構成について具体的に説明する。図２は、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａの内部構成を示したブロック図である。

【0041】

図２に示すように、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａは、外れ値抽出部２３０と、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５と、規則性判断部２４０と、規則性判断パラメータ記憶部２４５と、需要予測部２５０と、需要予測パラメータ記憶部２５５と、を備える。

【0042】

（外れ値抽出部、外れ値抽出パラメータ記憶部）
外れ値抽出部２３０は、過去の取引実績である取引データを取得し、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５に記憶された外れ値抽出パラメータに基づき、外れ値を有する突発取引を抽出する。ここで、外れ値抽出部２３０と外れ値抽出パラメータ記憶部２３５の詳細な説明に先立ち、図３を参照して過去の取引実績である取引データの具体例を説明する。

【0043】

図３は、過去の取引実績である取引データの具体例の一例を示した説明図である。図３に示すように、取引データは、自動取引装置３０を識別する装置ＩＤと、取引ＩＤと、取引が発生した年月日と、時刻と、各紙幣の流出枚数を含む。

【0044】

また、図３において、装置ＩＤは「１００００１０１」であるので、図３に示した取引データは、装置ＩＤが「１００００１０１」である自動取引装置３０の過去の取引実績を示している。図３に示した取引データによれば、取引ＩＤが「ＡＢ１５０００００１」である取引は、２０１１年１２月１日の９時１１分１５秒に発生し、万券が３枚出金されたことを示す。また、取引ＩＤが「ＡＢ１５０００００２」である取引は、２０１１年１２月１日の９時１１分５８秒に発生し、万券が１枚、千券が１０枚出金されたことを示す。さらに、取引ＩＤが「ＡＢ１５０００００３」である取引は、２０１１年１２月１日の９時１３分２１秒に発生し、流出枚数が負数であるので、万券が５枚入金されたことを示す。

【0045】

外れ値抽出部２３０は、上述した図３に示すような取引データを統計処理することで、外れ値を検出し、当該外れ値を有する取引を突発取引として抽出する。また、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５は、外れ値抽出部２３０が行う統計処理の方法や、外れ値を検出するための閾値を決定するためのパラメータなどを記憶する。

【0046】

外れ値抽出部２３０が取引データを統計処理する期間は過去の一期間であってよい。具体的には、４月、６月および１２月は他の月よりも出金取引が増え、１月および７月は入金取引が増えるといった各取引が持つ季節性の影響を除くため、１年間以上の期間を用いることが望ましい。例えば、外れ値抽出部２３０は、直近の３年分の取引データを統計処理するようにしてもよい。

【0047】

ここで、図４を参照して、外れ値抽出部２３０の外れ値抽出方法の具体例を説明する。図４は、過去の一期間の万券の流出枚数をヒストグラムにした具体例の一例を示したグラフ図である。図４に示すように、過去の一期間について万券の流出枚数を取引枚数として５枚ずつの区間で横軸にとり、取引件数を度数にして縦軸にとっている。ここで、取引枚数が正数である取引は、出金取引であり、取引枚数が負数である取引は、入金取引である。また、図４に示すように、出金取引と入金取引のそれぞれについて、対数正規分布の近似曲線が実線で引かれており、取引データのヒストグラムは、出金取引と入金取引のそれぞれについて対数正規分布で近似できることが示されている。

【0048】

外れ値抽出において、まず、外れ値抽出部２３０は、過去の一期間の取引データを出金取引と入金取引に分け、それぞれの取引について外れ値を判断する閾値を設定し、外れ値を有する突発取引を抽出する。以下では、主として出金取引の外れ値抽出について説明するが、入金取引についても、取引データが負数であるので対数変換を行う際に取引枚数の絶対値を用いる以外は実質的に同一の外れ値抽出が行われる。図４に示したように、出金取引は対数正規分布で近似できるため、外れ値抽出部２３０は、数式１〜３を用いて、取引枚数ｘを対数変換したｙの平均μおよび標準偏差σを算出する。

【0049】

【数1】

【0050】

次に、外れ値抽出部２３０は、過去の一期間の各取引について取引枚数ｘを対数変換したｙが閾値μ＋ｍσを超えているかどうかを判断する。取引枚数ｘを対数変換したｙが閾値μ＋ｍσを超えている場合、外れ値抽出部２３０は、当該取引枚数ｘを有する取引を突発取引として抽出する。ここで、ｍは外れ値を検出するための所定の実数であり、例えば、ｍは２または３であるとしてもよい。

【0051】

さらに、外れ値抽出部２３０は、入金取引についても、出金取引と同様に上記で説明した外れ値抽出方法を用いて外れ値を有する突発取引を抽出する。同様に、外れ値抽出部２３０は、千券の流出枚数についても入金取引および出金取引の両取引にて突発取引を抽出することができる。

【0052】

以上で説明したように、外れ値抽出部２３０は、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５に記憶された外れ値抽出パラメータに基づき、外れ値を有する突発取引を抽出することができる。なお、上記実施形態では、取引枚数のヒストグラムが対数正規分布で近似できるとして、外れ値検出を平均と標準偏差に基づいて行ったが、本発明は係る例に限定されない。例えば、外れ値抽出部２３０は、取引枚数のヒストグラムを正規分布やポアソン分布に近似して外れ値を検出してもよく、また平均と標準偏差を用いずに、平均からの乖離度合に基づいて外れ値を検出してもよい。さらに、外れ値抽出部２３０は、クラスタリングに基づく外れ値検出や密度比推定に基づく外れ値検出などの他の外れ値検出方法を用いて外れ値を有する突発取引を抽出してもよい。

【0053】

（規則性判断部、規則性判断パラメータ記憶部）
規則性判断部２４０は、外れ値抽出部２３０によって抽出された外れ値を有する突発取引について、突発取引の取引発生日間に規則性があるか否かを判断し、規則性がある場合は当該取引を突発取引から除外する。また、規則性判断パラメータ記憶部２４５は、規則性判断部２４０が突発取引の取引発生日間に規則性があるか否かを判断するための規則性の定義および判断基準となるパラメータなどを記憶する。

【0054】

外れ値抽出部２３０によって突発取引として抽出されるような高額取引であっても、当該取引が一定の規則性を持って再現する場合は、現金需要の予測の取引データとして用いた方が予測精度を向上させることができる。そこで、規則性判断部２４０は、例えば、取引発生日の共通属性、周期および頻度などに着目して突発取引の取引発生日間の規則性の有無を判断する。

【0055】

ここで、規則性判断部２４０は、突発取引が毎月同日およびその前後日のいずれかで発生する場合に、規則性があると判断してもよい。例えば、突発取引が「６月１５日」に発生し、その後、「７月１４−１６日」のいずれかで突発取引が再度発生した場合、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。ここで、突発取引が発生する月が連続していなくても、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。上記の例では、突発取引が「６月１５日」に発生した後、「８月１４−１６日」のいずれかで突発取引が再度発生した場合でも、規則性判断部２４０は、前述の突発取引は規則性を有すると判断してもよい。また、本発明は、突発取引が毎月同日およびその前後日のいずれかに発生している場合に、規則性があると判断する上記の例に限定されない。例えば、規則性判断部２４０は、突発取引が毎月同日およびその前後２日の計５日間「７月１３日〜７月１７日」のいずれかで発生している場合に、規則性があると判断してもよい。

【0056】

また、規則性判断部２４０は、突発取引が一定の周期で発生する場合に、規則性があると判断してもよい。例えば、突発取引が「６月１５日」に発生し、その後、「６月２５日」、および「７月５日」に突発取引が再度発生した場合、突発取引が１０日周期で発生しているため、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。

【0057】

なお、規則性判断部２４０は、突発取引が特定の曜日に発生する場合に、規則性があると判断してもよい。例えば、ある年の「６月８日」が金曜日であった場合、「６月１５日」、「６月２２日」、および「６月２９日」が金曜日である。ここで、突発取引が「６月８日」、「６月１５日」、および「６月２９日」に発生した場合、突発取引が金曜日という特定の曜日に発生しているため、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。

【0058】

さらに、規則性判断部２４０は、突発取引が一定の頻度で発生している場合に、規則性があると判断してもよい。例えば、突発取引が「６月１０日」、「６月１５日」、「６月１７日」、「６月２０日」、「６月２５日」、および「６月２７日」に発生した場合、突発取引が１０日間で３回という一定の頻度で発生しているので、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。ここで、上記の例では、突発取引が一定の頻度で発生している場合に、規則性判断部２４０は規則性があると判断したが、本発明は係る例に限定されない。突発取引が閾値以上の頻度で発生している場合にも、規則性判断部２４０は、前述の突発取引が規則性を有すると判断してもよい。ここで、規則性判断部２４０が規則性を有すると判断する頻度の閾値は、規則性判断パラメータ記憶部２４５に記憶させておくことができる。また、規則性判断部２４０は、同日に突発取引が複数回発生した場合には、それぞれ突発取引を別個にカウントしてもよい。

【0059】

なお、上記の例において、規則性判断部２４０が規則性を有すると判断する突発取引の繰り返し回数は２または３回としたが、本発明は係る回数に限定されない。規則性判断部２４０が規則性を有すると判断する繰り返し回数は、４回でもよいし、５回でもよく、適切な繰り返し回数の閾値を規則性判断パラメータ記憶部２４５に記憶させておくことができる。

【0060】

規則性判断部２４０は、取引発生日間に規則性があると判断された取引のすべてを、突発取引から除外する。除外された取引は、通常の取引と同様に後述する需要予測部２５０において、現金需要の予測のための取引データとして用いられてもよい。また、規則性判断部２４０は、取引発生日間に規則性があると判断した取引を規則性取引とし、突発取引および該規則性取引を除いた取引データから算出された現金需要の予測に、規則性取引に基づいた補正をかけるようにしてもよい。

【0061】

（需要予測部、需要予測パラメータ記憶部）
需要予測部２５０は、突発取引を排除した過去の取引実績を取引データとして、需要予測パラメータ記憶部２５５に記憶された需要予測パラメータに基づき、当該取引実績を有する自動取引装置の未来の現金需要を予測する。また、需要予測パラメータ記憶部２５５は、現金需要の予測方法および現金需要の予測に用いるパラメータなどを記憶する。

【0062】

ここで、需要予測部２５０の現金需要の予測方法は、公知の多様な方法を採用することができる。例えば、需要予測部２５０は、過去の取引実績を平均化することで現金需要を予測してもよいが、本発明は係る例に限定されるものではない。

【0063】

［需要予測装置２０Ａの動作］
以上、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａの構成について説明した。続いて、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａの動作の具体例について図５を参照して説明する。

【0064】

図５は、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａの動作を示すフローチャート図である。図５に示すように、需要予測装置２０Ａは、取引種と、金種のループを含むＳ３００〜Ｓ３４０の処理を実行する。

【0065】

具体的には、まず、需要予測装置２０Ａは、現金需要を予測する対象となる自動取引装置３０の取引データを取得する（Ｓ３００）。次に、外れ値抽出部２３０は、過去の一期間の取引データのうち、取引枚数のデータを取得し、取引枚数のヒストグラムが対数正規分布に近似できると仮定して、平均と標準偏差を算出する（Ｓ３１０）。さらに、外れ値抽出部２３０は、算出した平均と標準偏差に基づいて閾値を決定し、当該閾値を超えた外れ値を有する取引を突発取引として抽出する（Ｓ３２０）。

【0066】

続いて、規則性判断部２４０は、外れ値抽出部２３０が抽出した突発取引について、取引発生日間の規則性の有無を判断し、規則性がある取引は、突発取引から除外し通常の取引とする（Ｓ３３０）。外れ値抽出部２３０および規則性判断部２４０は、以上のＳ３１０−Ｓ３３０の処理を出金取引および入金取引のそれぞれについてループして実行する。

【0067】

上記Ｓ３１０−Ｓ３３０により、需要予測装置２０Ａは突発取引が排除された出金取引および入金取引の取引データを算出することができる。需要予測部２５０は、当該取引データに基づいて現金需要を予測する（Ｓ３４０）。ここで、需要予測装置２０Ａは、Ｓ３１０−Ｓ３４０の処理を万券および千券の各金種に実行することにより、当該自動取引装置の未来の現金需要を予測することができる。

【0068】

以上説明したように、本実施形態に係る需要予測装置２０Ａは、突発的に高額な取引が発生しても、当該取引を突発取引として排除して現金需要の予測を行うことができ、現金需要の予測精度を向上させることができる。また、取引発生日に規則性があり、突発取引に再現性が見られる場合には、規則性の有無を判断することにより当該規則性のある取引を突発取引から除外することができるため、現金需要の予測の精度をさらに向上させることが可能である。

【0069】

［第１の実施形態の変形例］
続いて、第１の実施形態の変形例について、以下で説明を行う。第１の実施形態の変形例では、需要予測装置２０Ａは、外れ値抽出を取引枚数ではなく１日の取引回数で行い、外れ値となる取引回数を有する日を異常日として、当該異常日の取引データを現金需要の予測に用いる取引データから排除することができる。

【0070】

具体的には、外れ値抽出部２３０は、取引ごとの取引枚数ではなく、１日の取引回数が対数正規分布に近似されると仮定し、平均μ’と標準偏差σ’を算出する。次に、外れ値抽出部２３０は、μ’＋ｍ’σ’を閾値として、μ’＋ｍ’σ’を超える取引回数である日を異常日として抽出する。ここで、ｍ’は外れ値を検出するための所定の実数である。また、規則性判断部２４０は、異常日間で規則性があるか否かを、突発取引の取引発生日間の規則性を判断した方法と同様の方法で判断し、異常日間で規則性を有する場合は、当該規則性を有する日すべてを異常日から除外する。さらに、需要予測部２５０は、異常日の取引データを排除した取引データに基づいて、現金需要の予測を実行する。

【0071】

なお、本第１の実施形態の変形例は、単独で実施することもできるが、第１の実施形態と組み合わせて実施してもよい。係る場合、現金需要の予測精度をさらに向上させることができる。

【0072】

＜３．第２の実施形態＞
以上、現金需要の予測精度を向上させることが可能な第１の実施形態について、詳細に説明した。ただし、第１の実施形態では、長期間の過去の取引実績に基づいて現金需要を予測するため、例えば、自動取引装置３０が設置された支店の近くに観光スポットやオフィスビルができるなどして急激に現金需要が増えた場合には、すぐに該現金需要の傾向変化を需要予測に反映させることはできない。

【0073】

一方、急激な現金需要を需要予測に反映させるために、直近の過去の短期間の取引実績に基づいて需要予測装置２０に現金需要の予測を行わせた場合は、長期間の取引実績を用いなければ抽出できない月ごとの特性を需要予測に反映することができない。例えば、４月、６月および１２月は他の月よりも現金需要が増え、１月および７月は入金が増えるといった季節性の影響を需要予測に反映させるためには、望ましくは１年間以上の期間の取引実績に基づいて現金需要の予測を行う必要がある。

【0074】

そこで、本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態が解決する課題に加えて、上記問題に着目して創作されるに至った。本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂは、まず、過去の長期間の取引実績に基づいて現金の需要予測を行い、さらに直近の過去の現金需要の傾向変化に基づいて需要予測を補正する。これにより、需要予測装置２０Ｂは長期間の季節性の影響に加えて、急激な現金需要の傾向変化にも対応した現金需要の予測を行うことが可能である。以下では、このような第２の実施形態の需要予測装置２０Ｂについて、詳細に説明を行う。

【0075】

［需要予測装置２０Ｂの構成］
まず、図６を参照して、第２の実施形態に係る需要予測装置２０Ｂの内部構成について具体的に説明する。図６は、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂの内部構成を示したブロック図である。

【0076】

図６に示すように、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂは、外れ値抽出部２３０と、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５と、規則性判断部２４０と、規則性判断パラメータ記憶部２４５と、需要予測部２５０と、需要予測パラメータ記憶部２５５と、傾向抽出部２６０と、傾向抽出パラメータ記憶部２６５と、傾向反映部２７０と、を備える。

【0077】

外れ値抽出部２３０と、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５と、規則性判断部２４０と、規則性判断パラメータ記憶部２４５と、需要予測部２５０と、需要予測パラメータ記憶部２５５については、第１の実施形態の構成と同一、または実質的に同一であるので、ここでの詳細な説明は省略する。以下では、第２の実施形態で特記すべき傾向抽出部２６０、傾向抽出パラメータ記憶部２６５、および傾向反映部２７０について具体的に説明する。

【0078】

傾向抽出部２６０は、突発取引を排除した取引データに基づいて予測した現金の需要予測と当該予測期間の実際の取引実績とを比較し、傾向抽出パラメータ記憶部２６５に記憶された傾向抽出パラメータに基づき、現金需要の傾向変化を取引傾向として抽出する。また、傾向抽出パラメータ記憶部２６５は、取引傾向を抽出するための取引傾向の判断アルゴリズムや判断閾値を記憶する。

【0079】

具体的には、傾向抽出部２６０は、直近の過去の１週間〜３ヶ月程度の期間において、突発取引を排除した過去の取引データから予測した需要予測と、当該期間の実際の取引実績から突発取引を排除した取引実績とを比較する。また、傾向抽出部２６０は、需要予測に対して取引実績が上回っていた日と下回っていた日の日数を算出し、比較する。傾向抽出部２６０は、取引実績が上回っていた日と下回っていた日の日数のどちらか一方が所定の割合より多く、かつ需要予測に対する取引実績の乖離度合が閾値を超えている場合に、現金需要の傾向変化があったと判断し、取引傾向を抽出する。

【0080】

例えば、傾向抽出部２６０は、需要予測に対して取引実績が上回っていた日の日数が下回っている日の日数の２倍存在し、かつ、取引実績が上回っていた日の現金需要の平均が、需要予測の平均に対して１．２倍であった場合、「取引実績が需要予測を１．２倍上回った」ことを取引傾向として抽出する。

【0081】

取引傾向を算出する期間が短いと、突発取引があった場合に、突発取引の影響を受けやすくなり、傾向抽出部２６０により抽出された取引傾向の精度が低下する。一方、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂは、外れ値抽出部２３０によって突発取引が排除された取引実績および需要予測から取引傾向を算出するので、取引傾向を算出する期間が短くとも、精度の高い取引傾向を算出することができる。そのため、急激に現金需要の傾向が変化しても、需要予測装置２０Ｂは迅速に需要予測を補正することができる。

【0082】

傾向反映部２７０は、傾向抽出部２６０によって抽出された取引傾向に基づいて、需要予測部２５０が予測した未来の現金の需要予測を補正する。傾向反映部２７０は、傾向抽出部２６０によって抽出された取引傾向によって、現金の需要予測を補正する場合に、当該取引傾向を抽出した期間の長さによって補正量を減少させてもよい。すなわち、傾向抽出部２６０によって抽出された取引傾向は、取引傾向を抽出した期間が短い程、信頼性が低くなる。したがって、傾向反映部２７０は、取引傾向を抽出した期間が短く信頼性が低い場合は、過補正にならないように抽出した取引傾向に対して需要予測に補正する際の補正量を減少させてもよい。また、傾向反映部２７０は、需要予測を補正する補正量に上限を設けてもよい。

【0083】

［需要予測装置２０Ｂの動作］
以上、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂの構成について説明した。続いて、本実施形態に係る２０Ｂの動作の具体例について図７を参照して説明する。

【0084】

図７は、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂの動作を示すフローチャート図である。図７に示すように、需要予測装置２０Ｂは、第１の実施形態と同様に、取引種と、金種のループを含み、Ｓ３００〜Ｓ３７０の処理を実行する。Ｓ３００〜Ｓ３４０までの処理は第１の実施形態と同一、または実質的に同一であるのでここでの詳細な説明は省略し、本実施形態で特筆すべきＳ３５０以降の処理について、詳細に説明する。

【0085】

具体的には、Ｓ３４０の処理にて、対象の金種について需要予測部２５０により需要予測を行った後、傾向抽出部２６０は、突発取引を除いた取引データから予測した過去の期間の需要予測を取得する（Ｓ３５０）。次に、傾向抽出部２６０は、当該過去の期間の突発取引を排除した取引実績を取得し、需要予測と取引実績とを比較し、取引傾向を抽出する（Ｓ３６０）。さらに、傾向反映部２７０は、傾向抽出部２６０が抽出した取引傾向に基づいて、Ｓ３４０で需要予測部２５０が予測した未来の現金需要の予測を補正する（Ｓ３７０）。

【0086】

ここで、第１の実施形態に係る需要予測装置２０Ａの処理ではＳ３１０〜Ｓ３４０を万券および千券の金種によるループとし、各金種にてそれぞれ現金の需要予測を行っていたが、第２の実施形態に係る需要予測装置２０Ｂの処理では、Ｓ３１０〜Ｓ３７０を万券および千券の金種によるループとして、各金種についてそれぞれ現金の需要予測と取引傾向に基づいた補正を行っている。

【0087】

以上説明したように、本実施形態に係る需要予測装置２０Ｂは、第１の実施形態の効果に加えて、過去の需要予測と取引実績を比較し抽出した傾向変化に基づいて、需要予測を補正することにより、急激な現金需要の傾向変化にも対応した現金需要の予測を行うことが可能である。

【0088】

＜４．ハードウェア構成＞
以上、本発明の実施形態について、具体的に説明を行った。上述した外れ値を有する突発取引の抽出、突発取引の発生日の規則性判断、需要予測、および取引傾向の抽出のような情報処理は、ソフトウェアと以下で説明する需要予測装置２０のハードウェアとの協働により実現される。

【0089】

図８は、需要予測装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。需要予測装置２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０５と、内部バス２０７と、を備える。また、需要予測装置２０は、入出力インターフェース２０９と、表示部２１１と、入力部２１３と、音声出力部２１５と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２１７と、ドライブ２１９と、ネットワークインターフェース２２１と、外部インターフェース２２３と、を備える。

【0090】

ＣＰＵ２０１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需要予測装置２０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ２０１は、マイクロプロセッサであってもよい。なお、ＣＰＵ２０１は、外れ値抽出部２３０、規則性判断部２４０、需要予測部２５０、傾向抽出部２６０、および傾向反映部２７０に対応し、各部の機能を実現する。

【0091】

ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０５は、ＣＰＵ２０１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。これらは内部バス２０７により相互に接続され、さらに入出力インターフェース２０９を介して後述する表示部２１１と、入力部２１３、音声出力部２１５、ＨＤＤ２１７、ドライブ２１９、ネットワークインターフェース２２１、および外部インターフェース２２３と接続される。

【0092】

表示部２１１は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置およびＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置などの表示装置を含む。また、音声出力部２１５は、例えば、スピーカおよびヘッドフォンなどの音声出力装置を含み、音声データ等を音声に変換して出力する。

【0093】

入力部２１３は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成しＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。需要予測装置２０のユーザは、該入力部２１３を操作することにより、需要予測装置２０に対して各種のデータを入力したり、処理動作を指示したりすることができる。

【0094】

ＨＤＤ２１７は、本実施形態に係る需要予測装置２０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ＨＤＤ２１７は、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装置、および記憶媒体に記憶されたデータを削除する削除装置を含む。該ＨＤＤ２１７は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データを格納する。なお、ＨＤＤ２１７は、外れ値抽出パラメータ記憶部２３５、規則性判断パラメータ記憶部２４５、需要予測パラメータ記憶部２５５、および傾向抽出パラメータ記憶部２６５に対応し、各部の機能を実現する。

【0095】

ドライブ２１９は、記憶媒体用リーダライタであり、需要予測装置２０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出してＲＡＭ２０３に出力する。またドライブ２１２は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。

【0096】

ネットワークインターフェース２２１は、例えば、専用網１２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。また、ネットワークインターフェース２２１は、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）または無線ＬＡＮ対応通信装置であってもよいし、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。

【0097】

外部インターフェース２２３は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、または光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インターフェースである。

【0098】

＜５．まとめ＞
以上説明したように、本発明に係る需要予測装置２０は、突発的に高額取引が発生しても、当該取引を突発取引として抽出し排除して、現金需要の予測をおこなうことができるため、予測の精度を向上させることが可能である。また、取引データから突発取引を排除した上で、基づいた過去の需要予測と当該期間の取引実績を比較し、抽出した現金需要の傾向変化に基づいた補正を需要予測に施すことにより、急激な現金需要の傾向変化にも対応した現金需要の予測を行うことが可能である。

【0099】

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。

【0100】

また、本発明に係る需要予測装置２０に内蔵されるようなＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０３およびＲＡＭ２０５などのハードウェアを上述した需要予測装置２０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作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。

【符号の説明】

【0101】

１０ 金融機関ホスト
１２ 専用網
１４ 自動取引装置中央管理部
２０ 需要予測装置
３０ 自動取引装置
３２ 端末管理部
２０１ ＣＰＵ
２０３ ＲＯＭ
２０５ ＲＡＭ
２０７ 内部バス
２０９ 入出力インターフェース
２１１ 表示部
２１３ 入力部
２１５ 音声出力部
２１７ ＨＤＤ
２１９ ドライブ
２２１ ネットワークインターフェース
２２３ 外部インターフェース
２３０ 外れ値抽出部
２３５ 外れ値抽出パラメータ記憶部
２４０ 規則性判断部
２４５ 規則性判断パラメータ記憶部
２５０ 需要予測部
２５５ 需要予測パラメータ記憶部
２６０ 傾向抽出部
２６５ 傾向抽出パラメータ記憶部
２７０ 傾向反映部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】