JP2012203790A - 使用数最適化プログラム及び使用数最適化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】日に応じて使用数を予測する。
【解決手段】コンピュータ１では、算出手段１ｃが、日付情報保持手段１ａが保持する日付ごとの来客数を示す来客履歴と日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とから日付属性に応じた来客数の変動率を算出し、予測手段１ｄが、予測対象とする日付に定められた日付属性の変動率に応じて、営業店システム２の使用数を予測する。このようにして営業店システム２の使用数を予測することで、店舗内の営業店システム２の使用数を最適化でき、来客数に応じて柔軟に対応することができる。
【選択図】図１

Description

使用数最適化プログラム及び使用数最適化方法に関する。

銀行等の金融機関では、顧客に対する窓口業務を行うために、窓口カウンタに営業店システムを設置している。営業店システムは、通帳プリンタ、イメージリーダ、手のひら静脈認証装置、現金処理装置等の外部入力装置が制御装置（営業店端末）にユニットとして接続されて、さらに、取引に関する情報処理を行うサーバに接続されている。このような営業店システムでは、金融機関の窓口カウンタにて顧客からの要求に応じてオペレータが外部入力装置を操作して、サーバと通信を行って、要求に応じた取引処理を行うことができる（例えば、特許文献１参照）。

特開平５−１５１２４２号公報

金融機関において、このような営業店システムの増設は、営業店端末と複数の外部入力装置とを移動する必要があり、大掛かりなものとなる。このため、来客数が急に増加した場合には、営業店システムを増設して顧客対応を行うことが難しく、顧客を待たせてしまうという問題点があった。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、来客数に応じて柔軟に使用数を予測して最適化する使用数最適化プログラム及び使用数最適化方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、コンピュータを、日付ごとの来客数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持する日付情報保持手段、前記日付情報保持手段が保持する前記来客数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記来客数の変動率を算出する算出手段、前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システムの使用数を予測する予測手段、として機能させる使用数最適化プログラムが提供される。

また、上記課題を解決するために、コンピュータを、日付ごとの営業店システムが備える取引に関する情報を入出力する外部入出力装置の使用回数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持する使用情報保持手段、前記使用情報保持手段が保持する前記使用回数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記使用回数の変動率を算出する算出手段、前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、前記外部入出力装置の使用数を予測する予測手段、として機能させる使用数最適化プログラムが提供される。

また、上記課題を解決するために、上記の使用数最適化プログラムと同様の方法が提供される。

上記の使用数最適化プログラム及び使用数最適化方法によれば、日に応じて使用数を予測することができる。

第１の実施の形態の使用される営業店システムの使用数最適化処理を説明するための概念図である。 第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内のサーバ及び営業店システムの配置を示す図である。 第２の実施の形態に係る営業店システムのハードウェア構成例を示す図である。 第２の実施の形態に係るサーバのハードウェア構成例を示す図である。 第２の実施の形態に係るサーバが備える機能を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る来客情報保持部が保持する来客履歴の例を示す図である。 第２の実施の形態に係る統計情報保持部が保持する日付属性に応じた変動率の例を示す図である。 第２の実施の形態に係る来客情報保持部が保持する予測値及び来客数の例を示す図（その１）である。 第２の実施の形態に係る来客情報保持部が保持する予測値及び来客数の例を示す図（その２）である。 第２の実施の形態に係る営業店システムの使用数を予測するための処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図（その１）である。 第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図（その２）である。 第３の実施の形態に係るサーバが備える機能を示すブロック図である。 第３の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図である。

［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の使用される営業店システムの使用数最適化処理を説明するための概念図である。

コンピュータ１には、例えば、４セットの営業店システム２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ（これらの総称を営業店システム２とする）が接続されている。コンピュータ１は、営業店システム２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから通知された取引に関わる情報に基づき、所定の処理を実行し、また、処理結果を営業店システム２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄに通知する。このようなコンピュータ１及び営業店システム２は、例えば、金融機関の店舗内に設置されて、当該営業店システム２はオペレータにより顧客に対する窓口業務に用いられる。

また、このようなコンピュータ１は、図１に示されるように、日付情報保持手段１ａ、統計情報保持手段１ｂ、算出手段１ｃ及び予測手段１ｄを有し、日付情報保持手段１ａ及び統計情報保持手段１ｂに格納される情報を利用することで、営業店システム２の使用数を予測することができるものである。なお、日付情報保持手段１ａ、統計情報保持手段１ｂ、算出手段１ｃ及び予測手段１ｄは、コンピュータ１が備える図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）によって使用数最適化プログラムが実行されることにより、その処理機能が実現される。

以下、コンピュータ１の各手段についてさらに説明する。
日付情報保持手段１ａは、日付ごとの来客数を示す来客履歴と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持する。来客数の来客履歴とは、例えば、営業店システム２が設置されている店舗に実際に来客があった数であって、日付ごとに来客がカウントされた記録である。また、日付属性とは、例えば、給与日、年金支給日等、日付に応じて定められるものである。

統計情報保持手段１ｂは、日付属性に応じた変動率に関する情報を保持する。
算出手段１ｃは、日付情報保持手段１ａが保持する来客履歴と日付属性とから日付属性に応じた来客数の変動率を算出し、算出した変動率を統計情報保持手段１ｂに保持させる。日付属性に応じた来客数の変動率は、例えば、予め、来客数の基準値を設定しておき、対象とする日付属性が定められた日付の来客数の平均を当該基準値で除することで算出することができる。具体的には、ある店舗の基準値（平均来客数）が１００名であって、日付属性の「給与日」の来客数の平均が１２０名である場合には、「給与日」である日付属性の変動率は１．２（＝「給与日」の来客数の平均（１２０名）／基準値（１００名））となる。

予測手段１ｄは、算出手段１ｃにより算出され統計情報保持手段１ｂが保持する、予測対象とする日付に定められている日付属性の変動率に応じて、取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システム２の使用数を予測する。例えば、営業店システム２の増減数を変動率に応じて設定しておき、算出手段１ｃで変動率が算出されると、営業店システム２の予め設定された平常の使用数から当該変動率に応じた増減数を増減することで、営業店システム２の使用数を予測することができる。

このようなコンピュータ１によれば、日付情報保持手段１ａにより、日付ごとの来客数を示す来客履歴と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とが保持され、統計情報保持手段１ｂにより、後述する算出手段１ｃで算出された日付属性に応じた来客数の変動率が保持される。また、算出手段１ｃにより、日付情報保持手段１ａが保持する来客履歴と日付属性とから日付属性に応じた来客数の変動率が算出されて、予測手段１ｄにより、算出手段１ｃで算出された、予測対象とする日付に定められた日付属性の変動率に応じて、取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システム２の使用数が予測される。

これにより、予測対象の日の営業店システム２の使用数を予測することが可能となる。したがって、営業店システム２の予め設定された平常使用数よりも増加した使用数が予測された場合には、店舗内の混雑が予想され、予め営業店システム２と共に窓口を増設して最適化することにより混雑に対応することが可能となる。一方、営業店システム２の予め設定された平常使用数よりも減少した使用数が予測された場合には、店舗内の来客数の減少が予想され、店舗内の営業店システム２を全て稼動せずに、必要な使用数のみを使用して最適化することで、電力消費の無駄を削減することが可能となる。

また、日付属性は、給与日、年金支給日、連休前等から１種だけでなく、予測対象の日に関わる複数種を選択して、選択した複数種に対応する変動率を利用することで、現実に沿って予測精度が向上する。

さらに、日付属性だけでなく、予測対象の日に予報された天候（晴、雨、台風等）に関する天候属性も利用し、予測対象の日に予想される天候も加味することで、同様に、予測精度が向上する。

ところで、コンピュータ１は、例えばネットワークを介して営業店システム２から取引情報を受け付けて、当該取引情報に応じた処理を実行するサーバとして用いることができる。以下の第２の実施の形態では、このような場合を例に採り、更に、日付属性だけでなく、天候属性も考慮した変動率を例に挙げて、具体的に説明する。

［第２の実施の形態］
図２は第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内のサーバ及び営業店システムの配置を示す図である。

金融機関の店舗１０内に、当該金融機関のオペレータが業務を行うオペレータ領域１１と、来客した顧客が待機するロビー領域１２と、顧客が窓口を介してオペレータに取引等の依頼を行うことができるカウンタ領域１３とを備える。

このような店舗１０内のオペレータ領域１１には、営業店システム２０１，２０２，２０３（これらの総称を営業店システム２０とする）と、当該営業店システム２０とネットワークを介して接続するサーバ３０とが設置されている。なお、営業店システム２０及びサーバ３０の詳細については後述する。

また、店舗１０内のロビー領域１２には、顧客に対して任意の番号札を発券して、顧客自身の受け付け順序を知らせる番号札発券機４０が設置されている。当該番号札発券機４０は、サーバ３０とネットワークで接続されており、番号札を発券するごとに来客数をカウントして、当該来客数をサーバ３０に通知する。

次に、このように店舗１０内のオペレータ領域１１に設置されている営業店システム２０及びサーバ３０について説明する。
図３は第２の実施の形態に係る営業店システムのハードウェア構成例を示す図である。

営業店システム２０は、図３に示されるように、営業店端末２０ａを備え、当該営業店端末２０ａにタッチパネル２０ｂ、キーボード２０ｃ、イメージスキャナ２０ｄ、通帳プリンタユニット２０ｅ及び現金処理ユニット２０ｆ等の各ユニットがそれぞれ接続されている。また、タッチパネル２０ｂ、キーボード２０ｃ、イメージスキャナ２０ｄ、通帳プリンタユニット２０ｅ及び現金処理ユニット２０ｆが営業店端末２０ａから取り付け及び取り外しが可能となっている。

営業店端末２０ａは、接続されている各ユニットをそれぞれ制御し、各ユニットが取得した情報が通知されて、通知された情報に基づいた処理を実行する。また、営業店端末２０ａはサーバ３０にも通信可能に接続されている。

このような営業店端末２０ａは、ＣＰＵ２０ａ１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０ａ２、通信部２０ａ３、グラフィック処理部２０ａ４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０ａ５、入力インタフェース２０ａ６及び入出力制御部２０ａ７を備えており、これらの各部はバス２０ａ８で相互に接続されている。

ＣＰＵ２０ａ１は、ＨＤＤ２０ａ５等の記憶媒体に記憶された各種プログラムを実行することにより、この営業店端末２０ａ全体を統括的に制御する。
ＲＡＭ２０ａ２には、ＣＰＵ２０ａ１に実行させるＯＳ（Operating System）並びにプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ２０ａ２には、ＣＰＵ２０ａ１による処理に必要な各種データが格納される。

通信部２０ａ３は、サーバ３０、後述する現金処理ユニット２０ｆと通信可能に、例えばＬＡＮ（Local Area Network）で接続されており、送受信信号の通信を行うことができる。

グラフィック処理部２０ａ４は、具体例としては、ビデオカード、グラフィックボードであって、ＣＰＵ２０ａ１からの命令に従って、タッチパネル２０ｂに表示させる画像データを後述するタッチパネル２０ｂのモニタ２０ｂ１に送信する。

ＨＤＤ２０ａ５には、営業店端末２０ａ上のＯＳやアプリケーションのプログラムが格納される。また、ＨＤＤ２０ａ５には、ＣＰＵ２０ａ１による処理に必要な各種データが格納される。

入力インタフェース２０ａ６は、顧客による操作入力を受け付けた後述するタッチパネル２０ｂのタッチ検知部２０ｂ２、キーボード２０ｃ及びマウス２０ｇから当該操作入力の情報を受信して、ＣＰＵ２０ａ１にそれぞれ通知する。

入出力制御部２０ａ７には、イメージスキャナ２０ｄ及び通帳プリンタユニット２０ｅが接続されている。イメージスキャナ２０ｄ及び通帳プリンタユニット２０ｅは、バス２０ａ８を介してＣＰＵ２０ａ１と相互に信号の送受信を行う。

また、タッチパネル２０ｂは、通知された画像情報に基づいて画像を表示する例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）であるモニタ２０ｂ１と、オペレータによる操作入力を受け付けるタッチ検知部２０ｂ２とを備える。

キーボード２０ｃは、オペレータの操作入力に応じた文字情報を、入力インタフェース２０ａ６を介してＣＰＵ２０ａ１に通知する。
イメージスキャナ２０ｄは、オペレータによる操作入力に応じて、帳票等を読み取り、読み取った情報を入出力制御部２０ａ７を介してＣＰＵ２０ａ１に通知する。

通帳プリンタユニット２０ｅは、オペレータにより挿入された通帳を所定位置まで搬送し、オペレータからの実行指示に応じた処理の処理結果を記録する。また、通帳プリンタユニット２０ｅは、処理結果の記録が完了した通帳を搬送して、オペレータに返却する。

現金処理ユニット２０ｆは、紙幣挿入／放出口から挿入された紙幣を受け入れて、紙幣をそれぞれ計数する。また、オペレータの所定の実行指示に応じて、紙幣挿入／放出口から処理に応じた額の紙幣をそれぞれ放出することができる。

マウス２０ｇは、オペレータの操作に応じた信号を入力インタフェース２０ａ６に通知する。当該信号に応じて、モニタ２０ｂ１に表示されるカーソルの移動、クリックに対応した処理が実行される。

このようなタッチパネル２０ｂ、キーボード２０ｃ、イメージスキャナ２０ｄ、通帳プリンタユニット２０ｅ、現金処理ユニット２０ｆ及びマウス２０ｇは、ＣＰＵ２０ａ１によってそれぞれ制御される。

図４は第２の実施の形態に係るサーバのハードウェア構成例を示す図である。
サーバ３０は、図４に示されるように、ＣＰＵ３０ａ、ＲＡＭ３０ｂ、通信部３０ｃ、モニタ３０ｈが接続されたグラフィック処理部３０ｄ、ＨＤＤ３０ｅ、キーボード３０ｉ及びマウス３０ｊがそれぞれ接続された入力インタフェース３０ｆ、及びチューナ３０ｇを備えており、これらの各部はバス３０ｇで相互に接続されている。また、通信部３０ｃは、番号札発券機４０と接続されており、番号札が発券されるごとにカウントされた来客数が通知される。また、通信部３０ｃは、必要に応じて、気象情報が得られる外部のサーバにインターネット通信し、または、無線ＬＡＮ機器間の相互接続を実行することができる。なお、チューナ３０ｋには、アンテナ３０ｋ１が接続されており、例えば、地上デジタル用のチューナである。なお、サーバ３０の各構成は、図３に示した営業店システム２０の構成と同じものの説明は省略する。

次に、このようなサーバ３０が備える機能について説明する。
図５は第２の実施の形態に係るサーバが備える機能を示すブロック図である。
また、図６は第２の実施の形態に係る来客情報保持部が保持する来客履歴の例を示す図、図７は第２の実施の形態に係る統計情報保持部が保持する日付属性に応じた変動率の例を示す図、図８及び図９は第２の実施の形態に係る来客情報保持部が保持する予測値及び来客数の例を示す図である。

サーバ３０は、予測対象の日の来客数を予測して、営業店システム２０の使用数を最適化することができるものである。
このようなサーバ３０は、図５に示されるように、日付情報保持部３１ａ、天候情報保持部３１ｂ、統計情報保持部３１ｃ、来客情報保持部３２、受付部３３、記録部３４、算出部３５、来客数予測部３６、使用数予測部３７及び出力部３８を備えている。

日付情報保持部３１ａは、後述する記録部３４によって記録された日付ごとの実際の来客数と、必要に応じて日付に対応された日付属性との情報を保持する。日付情報保持部３１ａが保持するこのような情報は、例えば、図６に示されるように、日付ごとに、日付属性及び来客数が記録されている。

日付属性は、日付に定められる属性であって、来客数が変動する要素である。例えば、日付属性としては、給与日、年金支給日、連休前後、月末（２９〜３１日）等がある。具体的には、５日、１０日、２５日を給与日とすると、これらの日には来客数の増加が考えられる。このため、図６中では、５日、１０日、２５日に日付属性として「給与日」をそれぞれ定めている。また、年金支給日は１５日（但し、２ヶ月に１回）である場合が多いが、図６の場合では、１５日は休日（日曜）であるため、翌日の１６日（月曜）に「年金支給日」を定めている。さらに、１３日（金曜）が祝日であることから、１６日は、図６では、日付属性として「年金支給日（翌日）」、「連休後」が定められる。また、このような日付属性は、給与日、年金支給日、連休前後、月末に限らず、オペレータが自由に追加・削除することができる。例えば、「連休前後」をさらに「ゴールデンウィーク前後」、「お盆前後」、「年末年始」等に分けることができる。さらに、金融機関の店舗の所在地の地域の特性に応じて、特定の日付属性を設定することも可能である。このように日付属性を現実により則して定めることにより、より正確な予測が可能となる。

なお、例えば、店舗１０を新規開店する場合等、日付情報保持部３１ａに十分な情報が保持されていない場合には、当該店舗１０の立地環境が似ている類似店舗の日付情報保持部３１ａを利用することが考えられる。

また、日付属性として、土曜日、日曜日等は「休日、祝日（店舗休業日）」であることが考えられるが、この場合は来客数を予めゼロ（−）としている。
天候情報保持部３１ｂは、過去の日々の天候の情報を保持している。天候属性は「晴」、「雨」、「雪」、「台風」等があり、来客数が変動する要素である。例えば、「晴」の場合の方が「雨」の場合よりも来客数が増加することが考えられる。また、「台風」の場合は来客数が少なくなることが考えられる。

統計情報保持部３１ｃは、日付情報保持部３１ａ及び天候情報保持部３１ｂを参照して、後述する算出部３５により算出された天候属性及び日付属性に応じた来客数の変動率の情報を保持する。統計情報保持部３１ｃが保持する変動率は、図７に示されるように、天候属性のみの場合と、天候属性及び日付属性の場合とについて保持されている。具体的には、天候属性のみの場合には「天候」として、「晴」、「曇」、「雨」、「雪」、「台風」がある。また、天候属性及び日付属性の場合には、「天候」・「連休前後」、「天候」・「給与日」、「天候」・「給与日」・「連休前後」、「天候」・「年金支給日」、「天候」・「年金支給日」・「連休前後」、「天候」・「月末」、「天候」・「月末」・「連休前後」について保持されている。例えば、変動率は、天候属性が「晴」のみの場合は、α１１であり、天候属性が「曇」、かつ日付属性が「給与日」の場合の変動率はα３２である。

来客情報保持部３２は、図８及び図９に示されるように、日付ごとの、予測した来客数を示す予測値、実際に来客した来客数、日付属性及び天候属性の情報を保持する。
受付部３３は、番号札発券機４０から番号札が発券されることでカウントされた来客数の情報が通知される。また、受付部３３は、各営業店システム２０で使用された各ユニットの使用回数の情報も通知される。

また、受付部３３は、オペレータによりサーバ３０に対して手入力された予測対象の日の天候属性を受け付ける。また、このような方法の他にも、予め設定された時間にサーバ３０の所在地における天候情報を自動的に取得する方法がある。例えば、サーバ３０が、気象情報が得られるホームページ（気象庁、民間の気象会社等）に通信部３０ｃからアクセスして、当該サーバ３０の所在情報（郵便番号、住所等）を通知して、当該所在地の天候情報を受け付ける。また、チューナ３０ｋがアンテナ３０ｋ１を介して、地上デジタル放送の気象情報を報ずるチャンネルから当該サーバ３０の所在情報と、当該所在地における天候情報とを受け付ける。また、サーバ３０に設けた図示しないＧＰＳ（Global Positioning System）により、当該サーバ３０の所在地における天候情報を一定時間ごとに衛星から受け付ける。図示しないが、また、通信部３０ｃが店舗外の別のサーバ（外部から前記方法を用いて天候情報を取得し、天候情報を一括管理することでサーバ３０へ天候情報を伝達する）と通信を行って、サーバ３０の位置情報と共に当該位置での天候情報を受け付ける。

記録部３４は、受付部３３で来客数に関する情報を受け付けるごとに、日付情報保持部３１ａに図６に示されるように日付ごとに来客数を更新する。また、記録部３４は、受付部３３から取得した天候情報を天候情報保持部３１ｂに日付ごとに保持させる。

算出部３５は、日付情報保持部３１ａに保持されている日付ごとの来客数及び日付属性と、天候情報保持部３１ｂに保持されている日付ごとの天候属性とから、天候属性及び日付属性に対応する来客数の変動率を算出する。変動率は、日付ごとに、天候属性及び日付属性に対応する来客数の平均値を、予め設定した基準値で除することにより算出される。なお、基準値は、当該店舗におけるこれまでの来客数の平均値とする。または、現在から過去数年間の任意の期間の来客数の平均値を用いることで近年の状況を踏まえた基準値とすることが可能である。例えば、図６に示した一ヶ月間の範囲に限れば、基準値が１００である場合には、日付属性の「給与日」及び天候属性の「晴」の場合（例えば、５日と２５日が晴であるとする）の変動率α３１は、［｛（１８３（５日）＋２２９（２５日））／２｝／１００］≒２．０である。また、日付属性が対応されておらず、天候属性の「晴」が６日、１１日、２６日、２７日である場合には、変動率α１１は、［｛１５０（６日）＋１３６（１１日）＋１７８（２６日）＋１８３（２７日）｝／４／１００］≒１．３である。

来客数予測部３６は、算出部３５で算出された天候属性及び日付属性による変動率を用いて、来客数を予測する。予測来客数は、基準値と、予測対象の日の天候属性及び日付属性の変動率との積により算出される。例えば、予測対象の日の予報されている天候属性が「曇」、日付属性が「年金支給日」であれば、基準値１００と変動率α５２（図７を参照）との積によりその日の来客数を予測することができる。また、来客数予測部３６は、予測来客数を来客情報保持部３２に保持させる。例えば、来客情報保持部３２には、図８及び図９に示されるように、日付ごとの日付属性及び天候属性から予測した予測値（予測来客数）に対し、実際の来客数が保持される。さらに、来客数予測部３６は、このようにして、来客数が得られるごとに、統計情報保持部３１ｃが保持する変動率を更新する。

使用数予測部３７は、統計情報保持部３１ｃに保持されている天候情報及び日付属性に対応する変動率を利用して、営業店システム２０の使用数を予測する。なお、使用数予測部３７による営業店システム２０の使用数の予測の詳細については後述する。

出力部３８は、来客数予測部３６及び使用数予測部３７で予測した予測来客数及び使用数を、例えば、モニタ３０ｈ（図４を参照）に出力して、オペレータに通知する。オペレータは出力された予測来客数及び使用数に応じて、営業店システム２０の使用数を増減して、最適化することができる。

次に、使用数予測部３７で行われる使用数予測処理について説明する。
図１０は第２の実施の形態に係る営業店システムの使用数を予測するための処理手順を示すフローチャートである。

［ステップＳ１１］ 使用数予測部３７は、予測対象の日の天候属性と、予測対象の日に対応付けられる日付属性とを取得する。
［ステップＳ１２］ 使用数予測部３７は、ステップＳ１１で取得した天候属性及び日付属性に対応する変動率を統計情報保持部３１ｃから取得する。

［ステップＳ１３］ 使用数予測部３７は、ステップＳ１２で取得した変動率が所定の値ａ以下であるか否かを判定する。次の処理は、変動率が値ａ以下である場合にはステップＳ１４に進められ、値ａ以下ではない場合にはステップＳ１５に進められる。

［ステップＳ１４］ 使用数予測部３７は、予め設定しておいた基準台数から、所定の変動数βを引いた数を使用数と予測する。
［ステップＳ１５］ 使用数予測部３７は、ステップＳ１２で取得した変動率が所定の値ａより大きく、値ｂ（ａ＜ｂ）以下であるか否かを判定する。次の処理は、変動率が値ａより大きく、値ｂ以下である場合にはステップＳ１６に進められ、値ｂ以下ではない場合にはステップＳ１７に進められる。

［ステップＳ１６］ 使用数予測部３７は、予め設定しておいた基準使用数を使用数として予測する。なお、基準使用数とは、店舗内に通常設置されている営業店システム２０の使用数である。

［ステップＳ１７］ 使用数予測部３７は、予め設定しておいた基準使用数から、変動数βを加えた数を使用数として予測する。
［ステップＳ１８］ 使用数予測部３７は、ステップＳ１４，Ｓ１６，Ｓ１７のいずれかで予測した使用数を出力部３８に通知して、オペレータに営業店システム２０の使用数を通知する。

なお、上記では、変動率から基準数を増減するための判断に利用した値ａ，ｂの設定はオペレータによって営業店システム２０の設置数、店舗の広さ、１つの営業店システム２０における単位時間当たりの平均対応時間等を踏まえて、自由に設定することができる。また、値ａ，ｂに限らず、例えば、値ａ，ｂ，ｃ（ａ＜ｂ＜ｃ）等と比較することも可能である。さらに、値ａ，ｂ，ｃとの比較結果に対して、変動数βを増減だけでなく、例えば、変動数γを増減するようにしても構わない。

次に、上記の構成を有するサーバ３０による営業店システム２０の使用数予測について具体的に説明する。
［実施例２−１］
図１１は第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図である。

例えば、予測対象の日が「６月２３日（火）」であって、天候属性が「台風」であって、日付属性は対応付けられていない場合について説明する。また、天候属性の「台風」に対応する変動率を０．６とする。さらに、（値ａ，ｂ）を（０．７，２．０）として、変動数βを１とする。

この場合、サーバ３０の使用数予測部３７は、予測日の「６月２３日（火）」に対応付けられる天候属性である「台風」を取得し、統計情報保持部３１ｃから当該「台風」のみに対応する変動率α１３＝０．６を取得する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。

使用数予測部３７は、変動率α１３（０．６）と（０．７，２．０）とを比較して、変動率α１３が０．７よりも小さいことから、基準使用数の３セットから１セットを減少させて、営業店システム２０の使用数を２セットと予測し、当該使用数をモニタ３０ｈに表示させてオペレータに通知する（ステップＳ１３，Ｓ１４，Ｓ１８）。

以上の結果から、オペレータは、図１１に示されるように、３セットの営業店システム２０のうち、営業店システム２０１，２０２のみを使用して最適化し、窓口対応を行うようにすることができる。

［実施例２−２］
図１２は第２の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図である。

例えば、予測対象の日が「８月５日（水）」であって、天候属性が「晴」、日付属性が「給与日」である場合について説明する。また、天候属性が「晴」であり日付属性が「給与日」である場合に対応する変動率を２．１とする。（値ａ，ｂ）及び変動数βは実施例２−１と同様に（０．７，２．０）、１とする。

この場合、サーバ３０の使用数予測部３７は、予測日の「８月５日（水）」に対応付けられる天候属性の「晴」、日付属性の「給与日」を取得し、統計情報保持部３１ｃから当該「晴」・「給与日」に対応する変動率α３１＝２．１を取得する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。

使用数予測部３７は、変動率α３１（２．１）と（０．７，２．０）とを比較して、変動率α３１が２．０よりも大きいことから、基準数の３セットに１セットを増加させて、営業店システム２０の使用数を４セットと予測し、当該使用数をモニタ３０ｈに表示させてオペレータに通知する（ステップＳ１３，Ｓ１５，Ｓ１７，Ｓ１８）。

以上の結果から、オペレータは、図１２に示されるように、３セットの営業店システム２０に１セットを増加した、営業店システム２０１，２０２，２０３，２０４を使用し最適化して、窓口対応を行うようにすることができる。

また、実施例１，２における予測後、実際の来客数が分かり次第、記録部３４により来客情報保持部３２の来客履歴に反映されると共に、算出部３５により統計情報保持部３１ｃの変動率も更新される。

このような最適化処理によれば、まず、算出部３５が、日付情報保持部３１ａが保持する日付ごとの来客数及び日付に対応した日付属性と、天候情報保持部３１ｂが保持する天候属性とから、天候属性及び日付属性に応じた来客数の変動率を算出する。さらに、使用数予測部３７が、予測対象の日に対応する天候属性及び日付属性に応じた変動率に基づいて、営業店システム２０の使用数を予測することができる。

これにより、営業店システム２０の使用数が平常よりも増加することが予測された場合には、店舗内の混雑が予想され、予め営業店システム２０と共に窓口を増設して最適化することにより混雑に対応することが可能となる。一方、営業店システム２０の使用数が平常よりも減少することが予測された場合には、店舗内の来客数の減少が予想され、店舗内の営業店システム２０を全て稼動せずに、必要な使用数のみを使用して最適化することで、電力消費の無駄を削減することが可能となる。

ところで、第２の実施の形態では、営業店システム２０の使用数を予測することを行った。一方、営業店システム２０が備える各ユニットを営業店端末２０ａから分離可能な構成であり、当該各ユニットの使用数を予測することで、１台のユニットを複数の営業店システム２０で兼用し、また、必要に応じてユニットの数を増やすことが考えられる。この場合には、来客数に応じて窓口対応を柔軟に行うことも可能である。以下の第３の実施の形態では、このような場合を例に挙げて説明する。

［第３の実施の形態］
第３の実施の形態の営業店システム２０は図３と同様の構成であって、新たに、タッチパネル２０ｂ、キーボード２０ｃ、イメージスキャナ２０ｄ、通帳プリンタユニット２０ｅ及び現金処理ユニット２０ｆが営業店端末２０ａから取り付け及び取り外しが可能となっている。

また、第３の実施の形態のサーバについても図４と同様の構成である。以下に、このようなサーバが備える機能について説明する。
図１３は第３の実施の形態に係るサーバが備える機能を示すブロック図である。

サーバ１３０は、図１３に示されるように、新たに、日付情報保持部１３１ａ、統計情報保持部１３１ｃ、使用情報保持部１３２、算出部１３５、使用回数予測部１３６及び台数予測部１３７を備えている。なお、その他の構成については、図５に示した構成と同じである。

日付情報保持部１３１ａは、受付部３３で受け付けた各ユニットからの情報に基づいて、各ユニットにおける日付ごとの使用回数と、日付に対応された日付属性との情報を保持する。なお、このような情報についても、図６と同様に、日付ごとに、使用回数及び日付属性（給与日、年金支給日、連休前後、月末）が記録されている。

統計情報保持部１３１ｃは、日付情報保持部１３１ａと、天候情報保持部３１ｂとを参照して、算出部１３５により算出された天候属性及び日付属性に応じた使用回数の変動率の情報を保持する。

使用情報保持部１３２は、図８及び図９と同様に、日付ごとの、予測された各ユニットの使用回数を示す予測値、実際に使用した使用回数、日付属性及び天候属性の情報を保持する。

算出部１３５は、日付情報保持部１３１ａと天候情報保持部３１ｂとに保持されている情報から、ユニットにおける天候情報及び日付属性ごとの使用回数の変動率を算出する。変動率の算出方法は、算出部３５と同様に、天候情報及び日付属性ごとの使用回数の平均値を、予め設定した当該ユニットの使用回数の基準値で除することにより算出される。なお、基準値は、当該店舗におけるこれまでの各ユニットの使用回数の平均値とする。または、現在から過去数年間の任意の期間の当該ユニットの使用回数の平均値を用いることで近年の状況を踏まえた基準値とすることが可能である。

使用回数予測部１３６は、算出部１３５で算出された天候属性及び日付属性による変動率を用いて、各ユニットの使用回数を予測する。なお、予測使用回数は、来客数予測部３６と同様に、基準値と予測対象の日の天候属性及び日付属性の変動率との積により算出される。また、使用回数予測部１３６は、予測使用回数を使用情報保持部１３２に保持させる。さらに、使用回数予測部１３６は、このようにして、使用回数が得られるごとに、統計情報保持部１３１ｃが保持する変動率を更新する。

台数予測部１３７は、統計情報保持部１３１ｃに保持されている天候属性及び日付属性による変動率を利用して、各ユニットの使用数を予測する。当該台数予測部１３７により各ユニットの使用数の予測については、台数予測部３７の図９に示した処理と同様の処理が行われる。

次に、上記の構成を有するサーバ１３０による各ユニットの台数予測について具体的に説明する。また、以下では、ユニットとして現金処理ユニット２０ｆの場合を例に挙げて、営業店システム２０の使用数は３セットの状態を維持している場合について説明する。

［実施例３−１］
図１４は第３の実施の形態に係る金融機関の店舗内に使用される営業店システムの配置を示す図である。

なお、図１４では、営業店システム２０１，２０２，２０３がそれぞれ備える現金処理ユニット２０ｆも表示されている。
例えば、予測対象の日が「９月１０日（木）」であって、天候属性が「雨」、日付属性が「給与日」である場合について説明する。また、天候属性が「雨」であり、日付属性が「給与日」である場合に対応する変動率を０．９とする。さらに、（値ａ，ｂ）を新たに（１．０，１．５）として、変動数βを１とする。

この場合、サーバ１３０の台数予測部１３７は、予測対象の日の「９月１０日（木）」に報じられている天候属性の「雨」と、当該予測対象の日に対応付けられている日付属性の「給与日」とを取得し、統計情報保持部１３１ｃから当該「雨」・「給与日」に対応する変動率（０．９）を取得する。

台数予測部１３７は、変動率（０．９）と（１．０，１．５）とを比較して、変動率が１．０よりも小さいことから、現金処理ユニット２０ｆの基準台数の３セットから１セットを減少させて、現金処理ユニット２０ｆの使用数を２セットと予測し、当該使用数をモニタ３０ｈに表示させてオペレータに通知する。

以上の結果から、オペレータは、図１４に示されるように、３セットの現金処理ユニット２０ｆのうち、２セットの現金処理ユニット２０ｆを使用し最適化して、窓口対応を行うことができる。

また、この場合、営業店システム２０２で現金処理ユニット２０ｆを使用する必要が生じた場合には、営業店システム２０１，２０３のいずれかの現金処理ユニット２０ｆにアクセスして使用することで対応できる。

一方、予測対象の日に定められた日付属性と、予測対象の日の天候属性とに応じた使用回数の変動率により、現金処理ユニット２０ｆの使用数を４セットと予測した場合には、３台の現金処理ユニット２０ｆとは別に、さらに１セットの現金処理ユニットを設置して営業店システム２０１，２０２，２０３に接続することができる（図示を省略）。

この場合、例えば、営業店システム２０１において、現金処理ユニット２０ｆと新たに設置した現金処理ユニットとに対して同時の取引処理を実行させることで、来客数の増加に対して柔軟に対応することができる。

このような最適化処理によれば、まず、算出部１３５が、日付情報保持部１３１ａが保持する各ユニットの日付ごとの使用回数及び日付に対応した日付属性と、天候情報保持部３１ｂが保持する天候属性とから、天候属性及び日付属性に応じた使用回数の変動率を算出する。さらに、台数予測部１３７が、予測対象の日に対応する天候属性及び日付属性に応じた変動率に基づいて、各ユニットの使用回数を予測することができる。

これにより、各ユニットの予め設定された平常よりも増加した台数が予測された場合には、予め当該ユニットを増設して最適化することで当該ユニットの使用の集中を防止することが可能となる。一方、各ユニットの予め設定された平常よりも減少した台数が予測された場合には、店舗内の当該ユニットを全て稼動せずに、必要な台数のみを使用して最適化することで、電力消費の無駄を削減することが可能となる。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、コンピュータ１及びサーバ３０，１３０が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等がある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等がある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ（Read Only Memory）／ＲＷ（ReWitable）等がある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等がある。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。

１ コンピュータ
１ａ 日付情報保持手段
１ｂ 統計情報保持手段
１ｃ 算出手段
１ｄ 予測手段
２，２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２０，２０１，２０２，２０３，２０４ 営業店システム
１０ 店舗
１１ オペレータ領域
１２ ロビー領域
１３ カウンタ領域
２０ａ 営業店端末
２０ａ１，３０ａ ＣＰＵ
２０ａ２，３０ｂ ＲＡＭ
２０ａ３，３０ｃ 通信部
２０ａ４，３０ｄ グラフィック処理部
２０ａ５，３０ｅ ＨＤＤ
２０ａ６，３０ｆ 入力インタフェース
２０ａ７ 入出力制御部
２０ａ８，３０ｇ バス
２０ｂ タッチパネル
２０ｂ１，３０ｈ モニタ
２０ｂ２ タッチ検知部
２０ｃ，３０ｉ キーボード
２０ｄ イメージスキャナ
２０ｅ 通帳プリンタユニット
２０ｆ 現金処理ユニット
２０ｇ，３０ｊ マウス
３０ｋ チューナ
３０ｋ１ アンテナ
３０，１３０ サーバ
３１ａ，１３１ａ 日付情報保持部
３１ｂ 天候情報保持部
３１ｃ，１３１ｃ 統計情報保持部
３２ 来客情報保持部
３３ 受付部
３４ 記録部
３５，１３５ 算出部
３６ 来客数予測部
３７ 使用数予測部
３８ 出力部
４０ 番号札発券機
１３２ 使用情報保持部
１３６ 使用回数予測部
１３７ 台数予測部

Claims (7)

1. コンピュータを、
   日付ごとの来客数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持する日付情報保持手段、
   前記日付情報保持手段が保持する前記来客数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記来客数の変動率を算出する算出手段、
   前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システムの使用数を予測する予測手段、
   として機能させることを特徴とする使用数最適化プログラム。
2. 前記コンピュータを、
   日付の天候を表す天候属性を保持する天候情報保持部、
   前記日付情報保持手段が保持する前記来客数と前記日付属性と、前記天候情報保持手段が保持する天候情報とから前記日付属性及び前記天候情報に応じた前記来客数の変動率を算出する算出手段、
   としてさらに機能させることを特徴とする請求項１記載の使用数最適化プログラム。
3. 前記日付属性及び前記天候属性に応じた前記来客数の前記変動率は、前記日付属性が定められ、前記天候属性の日付ごとの前記来客数の平均を前記来客数の基準値で除したもの、
   であることを特徴とする請求項２記載の使用数最適化プログラム。
4. 前記日付属性は、給与日、年金支給日及び連休前後のうち少なくとも１つを含む、
   ことを特徴とする請求項３記載の使用数最適化プログラム。
5. コンピュータを、
   日付ごとの営業店システムが備える取引に関する情報を入出力する外部入出力装置の使用回数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持する使用情報保持手段、
   前記使用情報保持手段が保持する前記使用回数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記使用回数の変動率を算出する算出手段、
   前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、前記外部入出力装置の使用数を予測する予測手段、
   として機能させることを特徴とする使用数最適化プログラム。
6. 取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システムの使用数最適化方法において、
   日付情報保持手段が、日付ごとの来客数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持し、
   算出手段が、前記日付情報保持手段が保持する前記来客数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記来客数の変動率を算出し、
   予測手段が、前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、取引に関する情報を入出力する外部入出力装置を備える営業店システムの使用数を予測する、
   ことを特徴とする使用数最適化方法。
7. 営業店システムが備える取引に関する情報を入出力する外部入出力装置の使用数最適化方法において、
   使用情報保持手段が、日付ごとの営業店システムが備える前記外部入出力装置の使用回数と、日付に応じて定められた日付の属性を表す日付属性とを保持し、
   算出手段が、前記使用情報保持手段が保持する前記使用回数と前記日付属性とから前記日付属性に応じた前記使用回数の変動率を算出する、
   予測手段が、前記算出手段により算出された、予測対象の日付に定められた前記日付属性の前記変動率に応じて、前記外部入出力装置の使用数を予測する、
   ことを特徴とする使用数最適化方法。

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