特許 7513037 釣銭管理システム、釣銭管理方法及びプログラム

(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】

(24)【登録日】2024-07-01

(45)【発行日】2024-07-09

(54)【発明の名称】釣銭管理システム、釣銭管理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/08 20240101AFI20240702BHJP

   G06Q 10/0631 20230101ALI20240702BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/08

G06Q10/0631

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2021577717

(86)(22)【出願日】2020-02-10

(86)【国際出願番号】 JP2020005051

(87)【国際公開番号】W WO2021161361

(87)【国際公開日】2021-08-19

【審査請求日】2022-07-22

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】春田 信子

【審査官】松野 広一

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－０２０５８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－１２９８５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１１８８７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１６／０３１３７４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第０２／０３１７２０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００６－２６０３３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０４０４４４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＰＯＳシステムと、
前記ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用い、説明変数を、時間帯毎の各金種の入金数、出金数とし、目的変数を、各金種の入金数、出金数とし、予測モデルが予測式から成り立つものとして、店舗情報、釣銭の金種、各金種の出金・入金情報、購入した商品情報を学習データとして機械学習し、予測モデルを作成し、生成した時間帯毎の各金種の入金数・出金数を予測式に当てはめ分析を行うことで、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う予測分析部と、
前記予測分析部による予測結果を用いるとともに、ロードマップ、配金事業所の所在地の情報、従業員と配送車の情報を取り込み、各金種の配金数及び配金するサイクルを算出する配金算出部と、を備え、
前記配金算出部は、
前記予測結果による前記各金種の釣銭増減の予測から前記配金サイクル毎に対象店舗を分類し、
前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて配金事業所の所在地を起点としたときの各対象店舗までの距離を算出し、
前記予測結果、前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて、配金サイクル毎に、配金事業所から近い順にあらかじめ決められた距離、店舗数に応じて配金事業所に担当店舗を割り当て、事業所単位で店舗をリスト化し、
前記従業員と配送車の情報に応じて、前記リスト毎に、配金サイクル毎に事業所を起点として配金するルートを算出する際に、配金日の情報と従業員シフト情報、配車情報をマッチングさせ、配金スケジュールを生成する、
釣銭管理システム。

【請求項2】

前記対象店舗毎の釣銭機の収納容量に関する情報及び前記予測結果から、前記対象店舗毎の釣銭機における釣銭量の上限である第１閾値と釣銭量の下限である第２閾値とを算出する設定部をさらに備える、請求項１に記載の釣銭管理システム。

【請求項3】

前記予測分析部は、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測において、前記ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータに紐付く顧客属性のデータを考慮する、請求項１または２に記載の釣銭管理システム。

【請求項4】

コンピュータまたはシステムが、
ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用い、説明変数を、時間帯毎の各金種の入金数、出金数とし、目的変数を、各金種の入金数、出金数とし、予測モデルが予測式から成り立つものとして、店舗情報、釣銭の金種、各金種の出金・入金情報、購入した商品情報を学習データとして機械学習し、予測モデルを作成し、生成した時間帯毎の各金種の入金数・出金数を予測式に当てはめ分析を行うことで、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う第１のステップと、
前記第１のステップにおける予測結果を用いるとともに、ロードマップ、配金事業所の所在地の情報、従業員と配送車の情報を取り込み、前記予測結果による前記各金種の釣銭増減の予測から配金サイクル毎に対象店舗を分類し、前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて配金事業所の所在地を起点としたときの各対象店舗までの距離を算出し、前記予測結果、前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて、配金サイクル毎に、配金事業所から近い順にあらかじめ決められた距離、店舗数に応じて配金事業所に担当店舗を割り当て、事業所単位で店舗をリスト化し、前記従業員と配送車の情報に応じて、前記リスト毎に、配金サイクル毎に事業所を起点として配金するルートを算出する際に、配金日の情報と従業員シフト情報、配車情報をマッチングさせ、各金種の配金数及び配金するサイクルを算出するステップと、を実行する、釣銭管理方法。

【請求項5】

ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用い、説明変数を、時間帯毎の各金種の入金数、出金数とし、目的変数を、各金種の入金数、出金数とし、予測モデルが予測式から成り立つものとして、店舗情報、釣銭の金種、各金種の出金・入金情報、購入した商品情報を学習データとして機械学習し、予測モデルを作成し、生成した時間帯毎の各金種の入金数・出金数を予測式に当てはめ分析を行うことで、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う第１のステップと、
前記第１のステップにおける予測結果を用いるとともに、ロードマップ、配金事業所の所在地の情報、従業員と配送車の情報を取り込み、前記予測結果による前記各金種の釣銭増減の予測から配金サイクル毎に対象店舗を分類し、前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて配金事業所の所在地を起点としたときの各対象店舗までの距離を算出し、前記予測結果、前記ロードマップおよび前記配金事業所の所在地の情報に応じて、配金サイクル毎に、配金事業所から近い順にあらかじめ決められた距離、店舗数に応じて配金事業所に担当店舗を割り当て、事業所単位で店舗をリスト化し、前記従業員と配送車の情報に応じて、前記リスト毎に、配金サイクル毎に事業所を起点として配金するルートを算出する際に、配金日の情報と従業員シフト情報、配車情報をマッチングさせ、各金種の配金数を算出するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、釣銭管理システム、釣銭管理方法及びコンピュータ可読媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

リテール・飲食業において店舗に設置されたレジ（ＰＯＳレジ）の釣銭機に準備しておく釣銭（金種）準備金は、営業本部や店舗運営者（店長等）が、過去の傾向や経験や勘等から、各自の裁量で準備している。しかし、店舗営業中に釣銭が過剰又は不足の事態となる頻度が高い。対策として、従業員は不足する事態に陥る前に、常に、レジの釣銭機等に表示される各金種の残枚数や釣銭機の中身を確認しながら不足時期を推測し、その推測を元に不足になる前に店舗の責任者が個別に両替の判断を行っている。

【0003】

両替の判断後、店舗責任者又は従業員はレジから１万円札等のお金を出金し銀行等にて両替を行い、釣銭が不足とならないように対処している。しかしながら、不足を予測し両替を行っても必ずしも両替した金種を使うとは限らず、不必要（利用されない）になることもある。また、逆に過剰（レジから現金が溢れる）になりそうな場合は、釣銭機内の状況の目視や、レジの釣銭機からのアラーム等により、対象の金種をレジの釣銭機から出金し、売上金が回収されるまで金庫に入庫する作業を実施している。上記の両替・入庫作業は、従業員の人手や両替手数料が発生する。また、本来業務外の余計な作業となる。また、余剰金を店舗に置くことになりセキュリティリスクが高くなる。さらに、余計な現金があることにより、準備金を借入している店舗の場合は利息を余計に払うことになり、自己資金で運用している店舗は、本来投資にかけられるべき資金を利用できないという問題もあった。

【0004】

このようなことから、レジの釣銭機への釣銭の補充量を予測するシステムが検討されている。特許文献１には、店舗における取引毎、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システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１３－０２０５８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に記載のシステムでは、基本的には釣銭の補充量の予測を行うのみである。しかしながら、釣銭の補充量が予測できても、釣銭の補充が必要なときに釣銭の準備金が店舗に配金されてくるとは限らない。また、釣銭の補充が不必要なときに釣銭の準備金が店舗に配金されてきてしまう場合も起こりうる。こういったことから、釣銭の準備金を配金する適切なサイクルを予測することが望まれている。

【0007】

本開示の目的は、上述した課題を鑑み、各金種の配金数及び配金するサイクルを適切に算出することができる釣銭管理システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の第１の態様に係る釣銭管理システムは、ＰＯＳシステムと、前記ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う予測分析部と、前記予測分析部による予測結果を用いて各金種の配金数及び配金するサイクルを算出する配金算出部と、を備える。

【0009】

本発明の第２の態様に係る釣銭管理方法は、ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う第１のステップと、前記第１のステップにおける予測結果を用いて各金種の配金数を算出するステップと、を備える。

【0010】

本発明の第３の態様に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、ＰＯＳシステムにおける取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う第１のステップと、前記第１のステップにおける予測結果を用いて各金種の配金数を算出するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムが格納されている。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、各金種の配金数及び配金するサイクルを適切に算出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】実施の形態１に係る釣銭管理システムの構成を示すブロック図である。

【図2】実施の形態２に係る釣銭管理システムの構成を示すブロック図である。

【図3】実施の形態２に係る釣銭管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。

【図4】実施の形態２に係る釣銭管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。

【図5】スケジュール表の一例について示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

【0014】

［実施の形態１］
以下、実施の形態１について説明する。
図１は、実施の形態１に係る釣銭管理システム２００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、釣銭管理システム２００は、ＰＯＳシステム２０１と、予測分析部２０４と、配金算出部２１２と、を備える。予測分析部２０４は、ＰＯＳシステム２０１における取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う。配金算出部２１２は、予測分析部２０４による予測結果を用いて各金種の配金数及び配金するサイクルを算出する。

【0015】

このようにすることで、各金種の配金数及び配金するサイクルを適切に算出することができる。

【0016】

［実施の形態２］
以下、実施の形態２について説明する。
まず、実施の形態２にかかるに係る釣銭管理システム１００の構成例について説明する。釣銭管理システム１００は釣銭に関わる店舗運営を効率化するためのものである。図２は、実施の形態２に係る釣銭管理システム１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、釣銭管理システム１００は、ＰＯＳシステム１、予測分析部４、予測結果出力部７、配信部１０、配金算出部１２、出力部２０を有する。

【0017】

ＰＯＳシステム１は、店舗の売上の管理や分析などを行うシステムであるが、ここでは主に釣銭の準備金の配金に関わる部分について説明する。ＰＯＳシステム１は、データ抽出部２と、設定部３と、を含む。データ抽出部２には、ＰＯＳシステム１で取り引きした売上等のデータ（ＰＯＳ関連データ）や釣銭機内の各金種の取引時の様々なデータ（釣銭関連データ）が蓄積される。

【0018】

ここで、ＰＯＳ関連データは、購入商品、購入日時、購入金額、購入場所、来店人数などである。釣銭関連データは、会計日時、会計時に支払った金種毎の数、受け取った釣銭の金種毎の数等である。なお、会計時にポイントカードを使用した場合、釣銭関連データは、ポイントカードの顧客情報（性別、年齢、購入回数、購入商品等）を元に作り出した店舗毎のペルソナデータからカテゴライズした各釣銭の入金・出金の重み付け情報である。ＰＯＳシステム１は、外部システム９００と連携している。外部システム９００は、例えば、ポイントカード情報管理システムである。ＰＯＳシステム１では、顧客属性のデータを外部システム９００から取得してデータ抽出部２に蓄積する。外部システム９００がポイントカード管理システムである場合、データ抽出部２には、ＰＯＳシステム１で使用したポイントカードに紐付けられた顧客属性データが蓄積される。

【0019】

設定部３は、対象店舗毎の釣銭機の収納容量に関する情報及び後述する予測分析部４の予測結果から、第１閾値と第２閾値とを動的に算出する。ここで、第１閾値は対象店舗毎の釣銭機における釣銭量の上限（釣銭溢れになるおそれのある釣銭量）であり、第２閾値は釣銭量の下限（釣銭不足になるおそれのある釣銭量）である。対象店舗毎の釣銭機の収納容量に関する情報は、後述する配信部１０から受け取る。ＰＯＳシステム１は、釣銭量が、第１閾値を超えたとき、もしくは、第２閾値を下回ったときにアラームを発するようにする。

【0020】

予測分析部４は、ＰＯＳシステム１における取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行うもので、データ収集／加工部５と、予測部６と、を含む。データ収集／加工部５は、ＰＯＳシステム１からＰＯＳ関連データ及び釣銭関連データを定期的に収集し、分析用のデータに加工する。ここで、分析用データとは、例えばポイントカードの顧客情報を元に作られた各店舗のペルソナデータを含む、予測部６で分析可能なデータである。予測部６は、加工された分析可能なデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う。

【0021】

データ収集／加工部５においてポイントカード情報からペルソナデータを作成し、それを用いて予測部６で分析を行うと、対象店舗毎に、各時間帯、各曜日に来店する人の特徴が浮き彫りになり、会計の傾向が詳細に分かる。例えば、オフィス街のある店舗の平日お昼のペルソナデータより、客層として３０代のサラリーマンが多いこと、彼らがお昼にボリュームがあってリーズナブルなものを頼む傾向があり、かつ、会計において小銭を出さない傾向があることが分かったとする。ここで言うリーズナブルなものとは、税抜き価格で５００～６００円前後のランチセットで、小銭とは５０円、１０円、１円である。この店舗では、昼時には、５０円、１０円、１円が釣銭として他店舗よりも多く出金すると予測される。このように、ポイントカード情報から作成したペルソナデータを用いると、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測精度が向上すると考えられる。

【0022】

予測結果出力部７は、予測結果を出力先に合わせて集計・加工するもので、集計部８と、加工部９と、を含む。集計部８は、出力された予測結果データに対して各配信先単位に集計を行う。加工部９は、集計が行われた後の予測結果データを各配信先に合わせた形に加工を行う。

【0023】

配信部１０は、出力されたデータを配信先に配信するもので、配信設定機能部１１を含む。配信設定機能部１１は、配信先と配信サイクルの設定を行う。配信部１０は、配信設定機能部１１における設定に沿って各配信先に送付する。

【0024】

配金算出部１２は、データ取込部１３と、データ部１４と、配金計画生成部１７と、を含む。

【0025】

データ取込部１３は、予測結果データを取り込むとともに、データ部１４と各種データのやりとりを行う。データ部１４には、データとして、配金するルート（以下、「配金ルート」という）を算出するための地図情報１５、従業員のシフト及び配車を行うためのシフト情報１６（従業員情報や配送車の情報等）が蓄積されている。データ取込部１３は、データ部１４から地図情報１５とシフト情報１６を取得し、予測結果データとともに配金計画生成部１７に送付する。

【0026】

配金計画生成部１７は、演算部１８と、生成部１９と、を含む。演算部１８は、予測分析部４による予測結果を用いて各金種の配金数及び配金するサイクル（以下、「配金サイクル」という）を算出する。また、演算部１８は、予測結果及び対象店舗が掲載された地図情報を用いて配金ルートの算出を行うようにしてもよい。さらに、演算部１８は、予測結果及び従業員と配送車の情報を用いて、配金業務における従業員のシフト及び配車の算出を行うようにしてもよい。生成部１９は、演算部１８における最適な配金数・配金サイクル・配金ルート・従業員のシフト及び配車に関する情報を用いて配金計画書データを生成し、当該配金計画書データを出力部２０に送る。

【0027】

出力部２０は、生成部１９より送られてきた配金計画書データを出力するもので、出力設定機能部２１を含む。出力設定機能部２１は、配金先（配金事業者別等）や計画書を閲覧する形式等の設定を行う。出力部２０では、出力設定機能部２１における設定を元に、配金計画書データを、出力先のスマートフォーンやディスプレイ等に合わせて成形し、出力する。

【0028】

次に、釣銭管理システム１００の処理の流れについて説明する。なお、以下の説明では図２についても適宜参照する

【0029】

図３及び図４は、釣銭管理システム１００の処理の流れを示すフローチャートである。図３に示すように、まず、ＰＯＳシステム１では、設定部３において、データの抽出条件の設定が完了したか否かを判定する（ステップＳ１）。ここでは、抽出条件とは、分析に利用するデータの対象店舗、ポイントカードに紐づく顧客情報、期間の指定、項目、目的変数（予測したい変数）対象、説明変数（目的変数を説明する変数）対象などである。完了している場合（ＹＥＳ）、処理をステップＳ２に進め、完了していない場合（ＮＯ）、すなわち他に抽出条件がまだある場合にはステップＳ１の処理を繰り返す。

【0030】

続いて、予測分析部４のデータ収集／加工部５において、ＰＯＳシステム１のデータ抽出部２で抽出されたＰＯＳ関連データ及び釣銭関連データを取り込む（ステップＳ２）。続いて、データ収集／加工部５において取り込まれたＰＯＳ関連データ及び釣銭関連データをマージし、分析用データに加工する（ステップＳ３）。なお、ＰＯＳ関連情報からは、店舗毎のペルソナデータを作成し、釣銭関連情報からは、１時間単位の会計回数、入金数・出金数のカウント等を行う。また、ペルソナデータは、顧客の来店傾向（時間帯、回数、来店曜日）、年齢、性別、購入商品などに基づき機械学習等によって生成される。

【0031】

ステップＳ３に続いて、予測分析部４の予測部６において、分析用データから、釣銭増減の予測を実行する（ステップＳ４）。なお、釣銭増減の予測は、汎用分析ツールのＳＡＰ（ＳＡＰ ｆｏｒ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ）、ＳＰＳＳ（ＩＢＭ ＳＰＳＳ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）などを用い、分析用に加工でされたデータ（店舗情報、釣銭の金種、各金種の出金・入金情報、購入した商品情報等）を学習データとして、機械学習（回帰分析等）を行い、予測モデルを作成する。予測モデルは予測式などから成り立ち、目的変数である各金種の入金数・出金数は、過去の店舗の入出金情報などから生成した説明変数（説明変数：時間帯毎の各金種の入金数・出金数）を予測式にあてはめ分析を行い、各店舗における各金種の入金数・出金数を予測する。

【0032】

ステップＳ４に続いて、予測結果出力部７において、予測されたデータ(予測結果データ)を店舗毎に集計する（ステップＳ５）。すなわち、ステップＳ５では、予測結果データに店舗情報、釣銭機の機器情報（釣銭収納容量の情報を含む）等を付与し、店舗毎にマージする。

【0033】

ステップＳ５に続いて、予測結果出力部７の加工部９において、釣銭機の機器情報に基づきデータを配信するサイクル（配信サイクル）を算出する（ステップＳ６）。続いて、加工部９において、店舗毎に集計された予測結果データを店舗毎に配金算出部１２に配信するためのデータに加工する（ステップＳ７）。

【0034】

また、ステップＳ５に続いて、加工部９において、釣銭機の機器情報に基づき、上述したアラームの閾値（第１閾値及び第２閾値）を算出する（ステップＳ８）。続いて、加工部９において、アラームの閾値の計算結果を、ＰＯＳシステム１に配信するためのデータに加工する（ステップＳ９）。

【0035】

ステップＳ７とステップＳ９の処理が終了した後、配信部１０の配信設定機能部１１において、配信先が設定されたか否かを判断する（ステップＳ１０）。具体的には、配金算出部１２に配信用のデータの配信先、ＰＯＳシステム１に配信用いるデータの配信先を店舗毎、ＰＯＳ毎にそれぞれに配信あり／なしを設定する。配信先が設定された場合（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１２に進め、配信先が設定されていない場合（ＮＯ）、すなわち、他に設定がまだある場合にはステップＳ１０の処理を繰り返す。続いて、配信部１０において、ステップＳ１０で設定した内容に基づき、配金算出部１２又はＰＯＳシステム１にデータを配信する（ステップＳ１２）。

【0036】

ステップＳ１２に続いて、図４に示すように、ＰＯＳシステム１の設定部３では、受信した閾値データ内容に基づき、各金種のアラームの閾値を自動設定する（ステップＳ１３）。なお、ＰＯＳシステム１でのアラームの閾値の設定に関する処理はここで終了する。

【0037】

また、ステップＳ１２に続いて、図４に示すように、配金算出部１２では、データ取込部１３において集計データを取り込む（ステップＳ１４）。続いて、データ取込部１３において、データ部１４から、ロードマップや配金事業所の所在地などの情報（地図情報）、従業員や配送車の情報（シフト情報）を取り込む（ステップＳ１５）。続いて、配金計画生成部１７の演算部１８において、配金サイクル毎に対象店舗を分類するとともに、配金事業所の所在地を起点としたときの各対象店舗までの距離を算出する（ステップＳ１６）。

【0038】

続いて、配金計画生成部１７の演算部１８において、配金事業所単位で配金店舗リストを生成する（ステップＳ１７）。すなわち、ステップＳ１７では、配金サイクル毎に、配金事業所から近い順にあらかじめ決められた距離、店舗数に応じて配金事業所に担当店舗を割り当て、事業所単位で店舗をリスト化する。続いて、演算部１８において、リスト毎に、配金サイクル毎に事業所を起点とし、効率的に配金するルートを算出する（ステップＳ１８）。

【0039】

ステップＳ１８に続いて、配金計画生成部１７の生成部１９において、地図上に店舗とルートをマッピングする（ステップＳ１９）。続いて、生成部１９において、従業員や配送車の情報（シフト情報）をマッチングする（ステップＳ２０）。すなわち、ステップＳ２０では、店舗毎に金種毎の配金数一覧（予測結果データ）と配金ルート情報に配金日の情報を付与する。続いて、生成部１９において、配金店舗リストとサイクルから配金スケジュールを生成する（ステップＳ２１）。すなわち、ステップＳ２１では、ステップＳ２０の配金日の情報と従業員シフト情報、配車情報をマッチングさせ、さらに各配金日の担当者、車番号情報を付与した配金スケジュールを生成する。なお、配金スケジュールには準備する配金数の情報も含まれる。

【0040】

ステップ２１に続いて、生成部１９において、ステップＳ２１の配金スケジュールのデータとステップＳ１９でルートをマッピングした地図情報とを合わせて、スケジュール表を生成する（ステップＳ２２）。なお、スケジュール表の例については後述する。続いて、出力部２０の出力設定機能部２１において、出力設定が完了したか否か判断する（ステップＳ２３）。ここで、出力設定では、ＰＨＯＮＥ、ＴＡＢ、ディスプレイ、紙等の出力先を設定する。ステップＳ２３で出力設定を完了した場合（ＹＥＳ）、処理を終了し、ステップＳ２３で出力設定を完了していない場合（ＮＯ）、ステップＳ２３の処理を繰り返す。

【0041】

図５は、スケジュール表の一例について示す模式図である。図５に示すように、配金日、配車番号、配車の担当者が記載され、一覧表には、店舗名毎に、配金箱の識別番号、各金種の配金数が記載されている。さらに、スケジュール表には配金のルートマップが示されている。

【0042】

以上より、予測分析部４において、ＰＯＳシステム１における取引に関するデータ及び釣銭機内の各金種のデータを用いて、対象期間における対象店舗毎の各金種の釣銭増減の予測を行う。そして、配金算出部１２において、予測分析部４による予測結果を用いて各金種の配金数及び配金するサイクルを算出する。このようにすることで、これまでのように営業本部や店舗運営者の今まで過去の傾向や勘などに頼ることなく、過不足なく釣銭の準備金を配金することが可能となるように各金種の配金数及び配金サイクルを適切に決めることができる。

【0043】

上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、各処理を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

【0044】

上述の認識カメラ調整方法を実現するためのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒy）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

【0045】

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0046】

１、２０１ ＰＯＳシステム
２ データ抽出部
３ 設定部
４、２０４ 予測分析部
５ データ収集／加工部
６ 予測部
７ 予測結果出力部
８ 集計部
９ 加工部
１０ 配信部
１１ 配信設定機能部
１２、２１２ 配金算出部
１３ データ取込部
１４ データ部
１５ 地図情報
１６ シフト情報
１７ 配金計画生成部
１８ 演算部
１９ 生成部
２０出力部
２１ 出力設定機能部
１００、２００ 釣銭管理システム
９００ 外部システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】