JP2014174802A - 需要予測装置、需要予測方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】需要予測の精度を向上させることを可能にする。
【解決手段】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、第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の予測を行う需要予測部と、を備える需要予測装置。
【選択図】図２

Description

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。

近年、銀行以外にも駅構内、ショッピングセンター、大学およびオフィスビルなど、多様な場所に自動取引装置（ＡＴＭ：ａｕｔｏｍａｔｅｄ−ｔｅｌｌｅｒ ｍａｃｈｉｎｅ）が設置されるようになっている。該自動取引装置は、利用者自身の操作で自動的に預金の引き出し、現金の預け入れ、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、多様な場所において設置台数が増えるものと予想される。

これら自動取引装置には、現金を格納する格納部があり、預け入れおよび引き出し時には、該格納部より現金の入出金が行われる。しかし、該格納部に格納されている量以上の現金の出金が要求された場合、自動取引装置は、現金切れにより出金要求を受け付けられなくなり、サービスを停止してしまう。特に、現金切れした自動取引装置が銀行の外に存在する場合、現金を該自動取引装置の設置場所まで運搬して補充する必要があるため、サービス停止期間が長時間にわたってしまい、顧客のサービス満足度が低下するという問題があった。

そこで、まず現金切れが発生しないように頻繁に現金を補充することが考えられるが、係る場合、より現金補充のための時間とコストがかかる。また、一度の補充でより多くの現金を装填することは、設置スペース上自動取引装置の容積が限られること、および防犯上の点から現実的ではない。

したがって、このような自動取引装置の将来の現金需要を予測し、現金切れを起こさないように効率的な現金補充を行うことは、銀行などの金融機関にとって極めて重要である。例えば、特許文献１には、自動取引装置における過去の現金の入出金に関する情報と、その際の日時、曜日、天候等の環境情報とに基づいて、将来の現金需要を予測する技術が開示されている。

特開平８−１３７９７４号公報

しかし、自動取引装置の現金需要は、様々なパラメータに依存するため、過去の現金の入出金に関する情報と、その際の日時、曜日、天候等の環境情報とに基づいて予測を行っても、現金需要の周期や傾向を捉えられず、精度の高い予測をすることができないという問題があった。

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、需要予測の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。

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、第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の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。

前記人物特性情報は、前記自動取引装置の利用者の画像より取得される情報であってもよい。

前記人物特性情報は、前記利用者の年齢および性別の少なくともいずれか一方を含んでいてもよい。

前記人物特性情報は、前記自動取引装置の利用を待つ人の人数を含んでいてもよい。

前記実績期間および前記予測期間は、同一の時間の長さであってもよい。

前記取引相関分析部は、前記第１の期間と前記複数の期間との相関度として、前記第１の期間における前記取引情報と、前記複数の期間における前記取引情報との相関係数を算出してもよい。

前記需要予測部は、前記複数の期間のうち、前記取引情報の相関係数の和が最も大きい期間を前記第２の期間として決定してもよい。

前記需要予測部は、前記複数の期間のうち、前記取引情報の相関係数の和が大きい複数の期間を前記第２の期間として決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の各々の現金需要の平均値に基づいて、前記予測期間の現金需要の予測を行ってもよい。

前記需要予測部は、各金種についてそれぞれ現金需要の予測を行ってもよい。

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、第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出するステップと、前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の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。

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、自動取引装置の現金需要を予測するプログラムであって、コンピュータを第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の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。

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、取引需要を予測する需要予測装置であって、第１の期間における取引者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の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。

以上説明したように本発明によれば、需要予測の精度を向上させることが可能である。

本発明の実施形態に係る需要予測システムの概略構成を示した説明図である。 同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。 取引情報記憶部が記憶する取引情報の具体例の一例を示した説明図である。 撮像装置が取得した自動取引装置の利用者画像の具体例の一例を示した説明図である。 利用者情報記憶部が記憶する人物特性情報の具体例の一例を示した説明図である。 取引情報または人物特性情報の統計処理方法を説明するための説明図である。 統計処理した取引情報または人物特性情報の相関度の算出方法を説明するための説明図である。 予測情報出力部が出力する現金需要の予測結果の具体例の一例を示した説明図である。 需要予測装置が取引情報および人物特性情報を記憶する動作を説明するフローチャート図である。 需要予測装置が現金需要の予測を行う動作を説明するフローチャート図である。 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。

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。

＜１．需要予測システムの概略＞
本発明は、以下で一例を挙げて説明するが、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１０は、
Ａ．第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、
Ｂ．前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の予測を行う需要予測部と、
を備える。

一方、従来の需要予測装置は、過去の現金の入出金に関する情報を基に、現金需要の周期および傾向を判断し、将来の現金需要の予測を行う。しかし、自動取引装置の現金需要は、日時、自動取引装置の設置場所、年金および給料の支給日、利用者の生活スタイル等、様々なパラメータに影響されるため、過去の現金の入出金に関する情報だけでは、現金需要の周期や傾向を判断することは困難であった。その結果、従来の需要予測装置では、精度の高い現金需要の予測を得ることが難しかった。

そこで、例えば、特許文献１には、過去の現金の入出金に関する情報と、日時、曜日、天候等の環境情報とに基づいて、将来の現金需要を予測する需要予測装置が開示されている。しかし、例えば、主婦や学生であれば、社会人に比べ日時および曜日には影響されないなど、日時、曜日、天候等の環境情報は、利用者によって影響の程度に差があり、現金需要の傾向および周期を決定づけるものではない。よって、特許文献１に記載された需要予測装置であっても、現金需要の予測精度の向上には限界があった。

本発明者らは、需要予測装置の予測精度向上のために鋭意検討を重ねた結果、自動取引装置の現金需要は、該自動取引装置の利用者の傾向に強く影響されることを見出し、上記のような本発明を想到するに至った。

例えば、主婦、学生、社会人等の利用者の人物特性により、生活スタイルが異なるため、現金が必要となるタイミング、および自動取引装置を利用しやすいタイミングが異なる。すなわち、人物特性が異なる利用者であれば、自動取引装置を利用する周期および傾向が異なる。したがって、どのような人物特性を有する利用者が自動取引装置を利用しているかを参照することにより、該自動取引装置の現金需要の周期および傾向を精度よく捉えることが可能になる。

そこで、本発明に係る需要予測装置は、自動取引装置の利用者の人物特性情報を取得し、該人物特性情報と過去の現金の入出金に関する情報とに基づいて、直近の期間と現金需要の周期および傾向の相関度が高い過去の期間を抽出する処理を行う。係る処理により、自動取引装置の利用者の人物特性情報と過去の現金の入出金に関する情報とを用いて抽出された過去の期間は、より現金需要の周期および傾向の相関度が高い期間となる。したがって、係る過去の期間の現金需要実績に基づいて、予測する期間の現金需要を予測することにより、本発明に係る需要予測装置は、需要予測の精度を向上させることができる。

以下では、このような本発明の実施形態に係る需要予測装置１０を含む需要予測システムの概略について、図１を参照して説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る需要予測システムの概略構成を示した説明図である。図１に示すように、本発明の実施形態に係る需要予測システムは、自動取引装置設置場所２に設置された自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎと、端末管理部２２と、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎと、撮像装置管理部２６と、を備え、さらに、専用網４で接続された金融機関ホスト６と、自動取引装置中央管理部８と、需要予測装置１０と、を備える。

自動取引装置設置場所２は、需要予測装置１０が予測を行う自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎが設置されている場所である。自動取引装置設置場所２は、例えば、銀行、駅構内、ショッピングセンター、大学およびオフィスビルなどであってもよい。特に、自動取引装置設置場所２が銀行外の場所である場合、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０を用いて精度の高い需要予測を行うことにより自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎへの現金補充を効率化できるため、より好ましい。

自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎは、利用者自身の操作で自動的に預金の引き出し、現金の預け入れ、残高照会などの各種取引を行うことができる装置である。自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎは、該自動取引装置内に現金を格納しており、各種取引によって該格納された現金から入出金が行われる。

端末管理部２２は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの管理を行う。具体的には、端末管理部２２は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎのエラー情報、取引内容等を収集し、金融機関ホスト６、自動取引装置中央管理部８および需要予測装置１０に対して送信する。

撮像装置２４Ａ〜２４Ｎは、自動取引装置設置場所２の自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ周囲の画像、および自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの利用者の画像を取得する。例えば、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎは、監視カメラおよび自動取引装置に内蔵されたカメラであってもよい。

撮像装置管理部２６は、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎの管理を行う。具体的には、撮像装置管理部２６は、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎが取得した画像を自動取引装置中央管理部８および需要予測装置１０へ送信したり、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎの稼働情報等を自動取引装置中央管理部８へ送信したりする。

ここで、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎおよび撮像装置２４Ａ〜２４Ｎは、自動取引装置設置場所２内に少なくとも一つ以上設置されていればよく、本発明は、自動取引装置２０および撮像装置２４の台数によって、制限されない。

なお、＜２．需要予測装置の内部構成＞以下では、自動取引装置２０Ａに対して撮像装置２４Ａが一対一対応して設置されている場合について説明を行う。しかしながら、本発明は係る構成に限定されず、複数台の自動取引装置２０に対して１台の撮像装置２４が設置され、１台の撮像装置２４が複数台の自動取引装置２０の画像を取得していてもよいことは言うまでもない。また、逆に、１台の自動取引装置２０に対して複数台の撮像装置２４が設置されていてもよい。

専用網４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６、自動取引装置中央管理部８および需要予測装置１０は、該専用網４を介して、端末管理部２２、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ、および撮像装置管理部２６と通信をすることができる。

金融機関ホスト６は、専用網４を介して端末管理部２２および自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎと通信を行うことにより、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの各種取引を制御する。例えば、金融機関ホスト６は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎを操作する顧客の認証を行ったり、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ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６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。

自動取引装置中央管理部８は、専用網４を介して端末管理部２２および自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎと通信を行うことにより、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの稼働状況を監視する。例えば、自動取引装置中央管理部８は、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ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、自動取引装置中央管理部８は、需要予測装置１０によって予測された現金の需要と、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ内に残っている現金量などから、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎ内の現金が無くなる日を予測し、事前に補充を行うよう警告を出してもよい。

需要予測装置１０は、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの将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２０Ａ〜２０Ｎは、出金取引により自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎに格納された現金が流出するため、適切なタイミングで自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎに現金を補充する必要がある。このため、需要予測装置１０は、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの利用者の人物特性情報と過去の現金の入出金に関する情報とに基づいて、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの将来の現金需要を予測する。

以上、図１を参照して説明したように、本発明の実施形態に係る需要予測システムは、需要予測装置１０により自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの将来の現金需要を予測することができるので、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎに対して効率的な現金補充を行うことができる。

＜２．需要予測装置の内部構成＞
続いて、図２〜図８を参照して、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の内部構成について、具体的に説明する。図２は、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の内部構成を示したブロック図である。

図２に示すように、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、接続部１００と、取引情報記憶部１０２と、顔識別部１１２、人物特性認識部１１４、人物特性認識情報記憶部１１６を有する人物解析部１１０と、利用者情報記憶部１１８と、ＩＤ付与部１２０と、取引相関分析部１２２と、需要予測部１２４と、予測情報出力部１２６とを備える。

接続部１００は、自動取引装置中央管理部８を介して、需要予測に必要な情報を取得する。具体的には、接続部１００は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎより取引情報を取得し、撮像装置２４Ａ〜２４Ｎより自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの利用者の画像を取得する。また、接続部１００は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの取引情報を取引情報記憶部１０２に記憶させ、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの利用者画像を人物解析部１１０に解析させる。

取引情報記憶部１０２は、自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎが行った取引の情報を記憶する。図３は、取引情報記憶部１０２が記憶する取引情報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、取引情報は、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎを識別する装置ＩＤと、取引ＩＤと、取引が発生した年月日および時刻と、取引種別と、各金種の流出入枚数と、取引額とを含む。ここで、取引ＩＤは、別途、ＩＤ付与部１２０が、取引情報と該取引を行った利用者の人物特性情報とを紐付けるために付与する符号である。ＩＤ付与部１２０の機能については、後述する。また、負の枚数は、自動取引装置からの現金の流出ではなく、自動取引装置への現金の流入を表す。

図３において、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ａ２９」である取引は、「２０１１／１２／１」の「１２：０３」に行われた取引種別「引出」であって、千券が「５」枚、万券が「２」枚、取引額「２５，０００」円が流出したことを表している。また、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ａ３０」である取引は、「２０１１／１２／２」の「１３：１４」に行われた取引種別「預入」であって、千券が「０」枚、万券が「−１０」枚、取引額「１００，０００」円が逆に流入したことを表している。さらに、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ｂ３２」である取引は、「２０１１／１２／３」の「１５：４２」に行われた取引種別「振替」であって、取引額は計「１６，０００」であるものの、金種の流出としては、千券が「０」枚、万券が「０」枚であったことを表している。

人物解析部１１０は、顔識別部１１２と、人物特性認識部１１４と、人物特性認識情報記憶部１１６と、を備え、接続部１００より受け取った自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎの利用者画像を解析し、人物特性情報を取得する。以下では、顔識別部１１２、人物特性認識部１１４、および人物特性認識情報記憶部１１６のそれぞれについて、図４を参照しながら説明する。図４は、撮像装置２４が取得した自動取引装置２０の利用者画像２６２の具体例の一例を示した説明図である。

顔識別部１１２は、利用者画像２６２より人間の顔部分を識別する。具体的には、図４に示すように、顔識別部は、利用者画像２６２より、人間の顔を認識し、利用者画像２６２中の位置に基づいて、自動取引装置２０に近い人物を利用者２６４と判別し、それ以外の人物を利用待ち者２６６と判別する。また、顔識別部１１２は、利用者２６４の画像を取得し、人物特性認識部１１４に送信する。さらに、顔識別部１１２は、利用待ち者２６６の人数をカウントして、人物特性認識部１１４に送信する。

人物特性認識部１１４は、利用者２６４の画像より、利用者２６４の人物特性を推定し、取得する。具体的には、人物特性認識部１１４は、人物特性認識情報記憶部１１６に記憶された情報に基づいて、利用者２６４の人物特性を推定し、利用待ち者２６６の人数と合わせて、利用者情報記憶部１１８に記憶させる。

人物特性認識部１１４が推定する利用者２６４の人物特性は、例えば、利用者２６４の年齢および性別であってもよい。年齢および性別が推定できれば、係る情報より利用者２６４が主婦、学生、社会人等のいずれであるのかといった人物特性を推定し把握することが可能となる。したがって、人物特性認識部１１４は、利用者２６４の年齢および性別を取得することにより現金需要の周期および傾向をより的確に捉えることができる。また、人物特性認識部１１４が推定する利用者２６４の人物特性は、利用者２６４の服装、アクセサリの多寡、荷物の量などであってもよい。係る情報からは、例えば利用者２６４の社会的地位および資産規模等の人物特性を推定することができる。したがって、人物特性認識部１１４は、上記人物特性を取得することにより現金需要の周期および傾向を捉えることが容易になる。

人物特性認識情報記憶部１１６は、利用者２６４の画像より人物特性を推定する際に用いる判断基準となる情報を記憶する。人物特性認識情報記憶部１１６は、様々な人物特性ごとに特徴を登録したデータベース等を記憶していてもよい。また、該データベースは、あらかじめ集めた顔画像等から機械学習によって生成されていてもよい。

ここで、顔識別部１１２が利用者画像２６２より人間の顔を認識する画像解析方法、および人物特性認識部１１４が利用者２６４の画像より人物特性情報を取得する解析方法については、公知の技術を用いることで実現可能である。

なお、上記において、人物特性認識部１１４は、利用者２６４について人物特性を推定し、取得するとしたが、本発明は係る実施形態に限定されない。例えば、人物特性認識部１１４は、利用待ち者２６６についても人物特性を推定し、取得してもよい。

上記で説明した人物解析部１１０により、需要予測装置１０は、例えば防犯目的等で設置された撮像装置２４Ａ〜２４Ｎが取得した画像を用いて、人物特性情報を推定し、取得することができる。したがって、需要予測装置１０は、金融機関ホスト６が有する顧客情報等の個人情報を利用することなく、利用者２６４の人物特性情報を取得することができる。したがって、個人情報保護および情報漏えい防止の観点から金融機関ホスト６が有する顧客情報を使用することができない場合であっても、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、人物特性情報を取得し、現金需要の予測に活用することができる。

利用者情報記憶部１１８は、人物解析部１１０が解析した人物特性情報を記憶する。図５は、利用者情報記憶部１１８が記憶する人物特性情報の具体例の一例を示した説明図である。図５に示すように、人物特性情報は、各自動取引装置２０Ａ〜２０Ｎを識別する装置ＩＤと、取引ＩＤと、取引が発生した年月日および時刻と、利用者２６４の年齢および性別と、利用待ち者２６６の人数と、取引の処理時間とを含む。ここで、取引ＩＤは、別途、ＩＤ付与部１２０が、利用者が行った取引情報と該利用者の人物特性情報とを紐付けるために付与する符号である。ＩＤ付与部１２０については、後述する。

図５において、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ａ２９」である取引は、「２０１１／１２／１」の「１２：０３」に行われ、利用者の年齢は「３０」歳、性別が「Ｍ」（男性）であり、利用待ち者の人数が「１」人で、取引の処理時間が「４５秒」であったことを表している。また、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ａ３０」である取引は、「２０１１／１２／２」の「１３：１４」に行われ、利用者の年齢は「４０」歳、性別が「Ｆ」（女性）であり、利用待ち者の人数が「３」人で、取引の処理時間が「５０秒」であったことを表している。さらに、装置ＩＤ「１００００１０１」の取引ＩＤ「Ｂ３２」である取引は、「２０１１／１２／３」の「１５：４２」に行われ、利用者の年齢は「７０」歳、性別が「Ｍ」（男性）であり、利用待ち者の人数が「１」人で、取引の処理時間が「８００秒」であったことを表している。

なお、利用者情報記憶部１１８は、人物解析部１１０が解析した人物特性情報をそのまま記憶してもよいし、後述する取引相関分析部１２２によって、統計処理された人物特性情報を記憶してもよい。

ＩＤ付与部１２０は、利用者の人物特性情報と該利用者が行った取引情報とを紐付けるための識別番号を付与する。具体的には、ＩＤ付与部１２０は、利用者が行った取引情報と該利用者の人物特性情報とに同一の取引ＩＤを付与することにより、両者を対応付ける。

引き続き、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の需要予測に係る取引相関分析部１２２および需要予測部１２４について、図６および７を参照して説明を行う。図６は、取引情報または人物特性情報の統計処理方法を説明するための説明図であり、図７は、統計処理した取引情報または人物特性情報の相関度の算出方法を説明するための説明図である。

取引相関分析部１２２は、取引情報記憶部１０２に記憶された取引情報と、利用者情報記憶部１１８に記憶された人物特性情報と、に基づいて、第１の期間と第１の期間よりも過去の期間との相関度を算出する。具体的には、取引相関分析部１２２は、第１の期間における取引情報および人物特性情報を統計処理し、また第１の期間よりも過去の期間における取引情報および人物特性情報を統計処理する。さらに、取引相関分析部１２２は、第１の期間の統計処理した取引情報および人物特性情報と、第１の期間よりも過去の期間における統計処理した取引情報および人物特性情報との相関度を算出する。

ここで、第１の期間とは、例えば、需要予測を行う予測期間の直近の期間である。本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、第１の期間を指標として、第１の期間とさまざまな過去の期間との相関度を算出することにより、第１の期間と相関度が高く現金需要の周期および傾向が近い過去の期間を抽出する。そして、需要予測装置１０は、該過去の期間以降の現金需要の実績を基にして、予測期間の現金需要を予測する。したがって、第１の期間と予測を行う予測期間とは時間的に近いほうが、現金需要の周期および傾向を変動させる新たな要素の混入を防ぐことができ、需要予測の精度低下を防止することができるため、好ましい。しかしながら、第１の期間と予測期間との間に時間的間隔が空いていてもよいことは言うまでもない。

以下では、図６および７を参照して、より具体的に取引相関分析部１２２について説明を行う。取引相関分析部１２２は、第１の期間において、取引情報に含まれる千券枚数、万券枚数、取引額、人物特性情報に含まれる利用待ち者人数または処理時間を所定の時間幅ごとに積算し、項目ごとに、ヒストグラムを作成する。また、取引相関分析部１２２は、第１の期間において、人物特性情報に含まれる年齢および性別から、同年齢および同性別の利用者数を所定の時間幅ごとに積算し、ヒストグラムを作成する。具体的には、第１の期間の千券枚数、万券枚数、取引額、利用待ち者人数および処理時間において、図６に示すようなヒストグラムが作成され、さらに各年齢および各性別においても、図６に示すようなヒストグラムが作成される。

図６に示すように、第１の期間として２０１１年１２月１日〜２０１１年１２月３日が選択され、所定の時間幅として、６時間幅が選択されてヒストグラムが作成されている。具体的には、２０１１年１２月１日〜２０１１年１２月３日において、０時〜６時、７時〜１２時、１３時〜１８時、１９時〜２４時の６時間単位で日ごとに度数が積算されている。また、該ヒストグラムより、第１の期間の変動傾向３００が得られる。ここで、所定の時間幅は、１日および１時間幅であってもよい。さらに、所定の時間幅は、等間隔ではなく、例えば、朝（９時〜１２時）、昼（１２時〜１７時）、夕（１７時〜１９時）、夜（１９時〜９時）のような異なった時間幅であってもよい。

また、取引相関分析部１２２は、第１の期間より過去の期間においても、同様に、各項目について、所定の時間幅でヒストグラムを作成し、過去の期間の変動傾向３１０を取得する。ここで、第１の期間よりも過去の期間の幅は、第１の期間と同じである。

続いて、取引相関分析部１２２は、図７に示すように、第１の期間の変動傾向３００と過去の期間の変動傾向３１０とを比較して、両者の相関係数ｒを算出する。相関係数ｒは下記の数式１で表される。なお、本発明は係る例示に限定されず、相関係数ｒの他に、相関度を定量化する一般的な手法であればいかなる方法でも使用することができる。

ここで、｛（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）｝（ｉ＝１，２，・・・ｎ）は、同じ時間区間の第１の期間の変動傾向３００および過去の期間の変動傾向３１０の度数の組である。また、Ｘは、ｘ＝｛ｘ_ｉ｝（ｉ＝１，２，・・・ｎ）の相加平均、Ｙは、ｙ＝｛ｙ_ｉ｝（ｉ＝１，２，・・・ｎ）の相加平均である。

取引相関分析部１２２は、各項目すべてについて、第１の期間と、過去の期間との相関係数を算出し、各項目の相関係数の和を第１の期間と、過去の期間との相関度とする。ここで、取引相関分析部１２２は、各項目の相関係数に重み付けのための係数をかけて和を取り、第１の期間と、過去の期間との相関度としてもよい。例えば、ヒストグラムの度数の大きい項目の係数を大きくし、度数の小さい項目の係数を小さくすることにより、算出した相関度から第１の期間と現金需要の周期および傾向のより近い過去の期間を抽出することができる。

以上の処理を、取引相関分析部１２２は、第１の期間より過去の複数の期間において、過去の期間を変更して繰り返し実行する。

需要予測部１２４は、取引相関分析部１２２が算出した相関度に基づいて、第１の期間より過去の複数の期間より第２の期間を決定し、該第２の期間以降の現金需要の実績に基づいて、第１の期間以降の現金需要の予測を行う。具体的には、需要予測部１２４は、第１の期間と最も相関度の高い過去の期間を第２の期間と決定し、第１の期間と第２の期間の現金需要の周期および傾向が一致していると予測する。さらに、需要予測部１２４は、第２の期間以降の現金需要と同様の現金需要が、第１の期間以降にも発生すると予測する。すなわち、需要予測部１２４は、第１の期間と所定の時間関係を有する予測期間の現金需要を、第２の期間と上記所定の時間関係を有する期間の現金需要の実績と類似すると予測する。

さらに具体的に説明すると、例えば、第１の期間が２０１１年１２月１日〜２０１１年１２月３日であり、取引相関分析部１２２および需要予測部１２４により、最も相関度が高い第２の期間として、２０１０年１１月１２日〜２０１０年１１月１４日が決定されたとする。係る場合、需要予測部１２４は、第１の期間より３日後から７日後の２０１１年１２月６日〜２０１１年１２月１０日の現金需要と、第２の期間より３日後から７日後の２０１０年１１月１７日〜２０１０年１１月２１日とが類似した現金需要となると予測する。

ここで、需要予測部１２４は、第２の期間以降の期間における現金需要と、第１の期間以降の期間の現金需要が同じであるとして現金需要を予測してもよい。また、需要予測部１２４は、第２の期間以降の期間における現金需要に、例えば、補正を加えるなどのさらなる演算を行って現金需要を予測してもよい。

なお、上記において需要予測部１２４は、３日後から７日後の５日間の現金需要の予測を行ったが、本発明は上記例示に限定されない。例えば、需要予測部１２４は、１日単位で現金需要の予測を行ってもよいし、１時間単位または１週間単位で現金需要の予測を行ってもよい。需要予測部１２４が行う現金需要の予測期間の幅は、任意に設定することが可能である。

さらに、上記実施形態においては、需要予測部１２４は、第２の期間として、最も相関度の高い過去の期間を選択したが、本発明は係る例示に限定されない。例えば、需要予測部１２４は、複数の過去の期間を第２の期間として選択し、それぞれの過去の期間以降における現金需要の平均値を第１の期間以降の期間の現金需要であると予測してもよい。また、それぞれの過去の期間以降における現金需要の９０％信頼区間を求め、上下限値を予測結果の上下限値として、併せて算出してもよい。

以上説明したように、需要予測部１２４は、取引情報および人物特性情報の相関度を用いることで、過去の実績データから、現金需要を予測する期間と現金需要の周期および傾向が類似した期間を抽出することができる。係る構成により、予測する期間と現金需要の周期および傾向がより一致した過去の期間を抽出し、該過去の期間の現金需要実績を用いて予測を行うことができるため、需要予測部１２４は、現金需要の予測精度を向上させることができる。

予測情報出力部１２６は、需要予測部１２４が予測した現金需要の予測結果を出力する。具体的には、予測情報出力部１２６は、需要予測部１２４が予測した現金需要の予測結果を表示する表示部であってもよいし、自動取引装置中央管理部８や他の情報処理装置に現金需要の予測結果を出力する通信部であってもよい。また、予測情報出力部１２６は、現金需要の予測結果と併せて、予測結果の上下限値、誤差などの予測精度に関する情報を出力してもよい。

図８は、予測情報出力部１２６が出力する現金需要の予測結果の具体例の一例を示した説明図である。図８に示すように、予測情報出力部１２６が出力する予測結果は、予測を行った自動取引装置の識別番号である装置ＩＤ、予測年月日、千券流出予測枚数、万券流出予測枚数、および流出予測金額を含む。ここで、負値の流出予測枚数は、預金等で現金が供給されたことを示している。

図８において、装置ＩＤ「１００００１０１」の「２０１１／１２／６」の千券流出予測枚数は「１６９」枚であり、万券流出枚数は「４１８」枚であり、流出予測金額が「４３４９千」円であると予測されている。また、装置ＩＤ「１００００１０１」の「２０１１／１２／７」の千券流出予測枚数は「２５３」枚であり、万券流出枚数は「−１７６」枚であり、流出予測金額が「−１５０７千」円であると予測されている。さらに、装置ＩＤ「１００００１０１」の「２０１１／１２／８」の千券流出予測枚数は「３１４」枚であり、万券流出枚数は「１９２」枚であり、流出予測金額が「２２３４千」円であると予測されている。

以上、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の内部構成について、詳細に説明を行った。上記実施形態では、需要予測装置１０は、人物解析部１１０、取引情報記憶部１０２および利用者情報記憶部１１８を備えるとして説明を行ったが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、人物解析部１１０、取引情報記憶部１０２および利用者情報記憶部１１８は、それぞれ需要予測装置１０とは別の情報処理装置に含まれていてもよい。また、取引情報記憶部１０２は、金融機関ホスト６または自動取引装置中央管理部８などに記憶されていてもよい。

＜３．需要予測装置の動作＞
続いて、図９および１０を参照して、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の動作について、取引情報および人物特性情報の記憶動作と、現金需要の予測動作に分けて説明する。図９は、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０が取引情報および人物特性情報を記憶する動作を説明するフローチャート図であり、図１０は、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０が現金需要の予測を行う動作を説明するフローチャート図である。

まず、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０が取引情報および人物特性情報を記憶する動作について、図９を参照して説明を行う。

図９に示すように、まず接続部１００は、自動取引装置２０から取引処理を受け付けた旨の情報を受信する（Ｓ１００）。係る情報を受信した後、顔識別部１１２は、撮像装置２４から該自動取引装置２０の利用者画像２６２を取得し、顔識別処理を行う（Ｓ１０２）。顔識別部１１２は、利用者画像２６２中の顔の位置から、利用者２６４と利用待ち者２６６を判別し、利用待ち者２６６について人数を計測する。次に、人物特性認識部１１４は、人物特性認識情報記憶部１１６に記憶された判断基準に基づいて、顔識別部１１２が判別した利用者２６４の画像から、利用者２６４の人物特性を推定し取得する（Ｓ１０４）。

続いて、人物特性認識部１１４は、利用待ち者２６６の人数および取得した利用者２６４の人物特性を含む人物特性情報を利用者情報記憶部１１８に記憶させる（Ｓ１０６）。ここで、利用者情報記憶部１１８に該人物特性情報を記憶する際に、ＩＤ付与部により、該人物特性情報に取引ＩＤが付与される。また、接続部１００を介して受信された取引情報が、ＩＤ付与部１２０によって人物特性情報に付与した取引ＩＤと同一の取引ＩＤを付与されて、取引情報記憶部１０２に記憶される（Ｓ１０８）。したがって、人物特性情報と取引情報とは、ＩＤ付与部１２０が付与する該取引ＩＤにより紐付けられる。

なお、取引情報の取引情報記憶部１０２への記憶（Ｓ１０８）と、人物特性情報の利用者情報記憶部１１８への記憶（Ｓ１０２〜Ｓ１０６）とは、それぞれ時系列を問わず別個に行われてもよい。しかしながら、人物特性情報を確実に記憶するためには、まず人物特性情報を記憶し、その後取引情報を記憶することが好ましい。なぜならば、取引情報は、金融システムにおいて必ず記憶される情報であるため、人物特性情報を取引情報前に記憶する動作にすることにより、確実に人物特性情報を記憶することができるためである。

次に、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０が現金需要を予測する動作について、図１０を参照して説明を行う。なお、需要予測装置１０は、指定された日時に、または需要予測装置１０の操作者により、需要予測の動作を開始する。

図１０に示すように、まず、取引相関分析部１２２は、第１の期間における取引情報を取引情報記憶部１０２から、人物特性情報を利用者情報記憶部１１８から、取得する（Ｓ２００）。続いて、取引相関分析部１２２は、第１の期間の取引情報および人物特性情報をそれぞれ所定の時間幅でヒストグラムにし、相関係数算出用の統計データを作成する（Ｓ２０２）。次に、取引相関分析部１２２は、第１の期間より過去の期間において、同様に、取引情報を取引情報記憶部１０２から、人物特性情報を利用者情報記憶部１１８から、取得する（Ｓ２０４）。続いて、取引相関分析部１２２は、該過去の期間の取引情報および人物特性情報をそれぞれ所定の時間幅でヒストグラムにし、相関係数算出用の統計データを作成する（Ｓ２０６）。

さらに、取引相関分析部１２２は、取引情報および人物特性情報のそれぞれについて、Ｓ２０２で作成した第１の期間と、Ｓ２０６で作成した第１の期間より過去の期間との相関係数を算出する。また、取引相関分析部１２２は、取引情報および人物特性情報のそれぞれについて算出した相関係数の和を取り、第１の期間と、第１の期間より過去の期間との相関度を算出する（Ｓ２０８）。

ここで、取引相関分析部１２２は、第１の期間より過去の期間を変更して、再度、以上で説明したＳ２０４〜Ｓ２０８の動作を実行する。なお、取引相関分析部１２２は、Ｓ２０４〜Ｓ２０８の動作を第１の期間より過去のすべての期間について実行するまで繰り返す。

続いて、需要予測部１２４は、取引相関分析部１２２が算出した第１の期間との相関度が最も高い第１の期間より過去の期間を第２の期間として決定する（Ｓ２１０）。次に、需要予測部１２４は、第１の期間以降の予測期間に対応する第２の期間以降の実績期間の取引情報を取引情報記憶部１０２より取得し（Ｓ２１２）、該取引情報に基づいて、第１の期間以降の予測期間の現金需要の予測を行う（Ｓ２１６）。なお、第１の期間と予測期間、および第２の期間と実績期間は、同じ時間関係を有する。

さらに、取引相関分析部１２２および需要予測部１２４は、上記のＳ２００〜Ｓ２１４の動作を各金種について実行し、それぞれの金種について、現金需要の予測を行う。予測終了後、予測情報出力部１２６は、該予測の結果を出力する（Ｓ１２６）。

＜４．ハードウェア構成＞
以上にて、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の動作を取引情報および人物特性情報の記憶動作、および現金需要の予測動作について、それぞれ説明した。以下では、前述した動作を行う本発明の実施形態に係る需要予測装置１０のハードウェア構成について説明する。本発明の実施形態に係る需要予測装置１０の行う情報処理は、ソフトウェアとハードウェアとの協働により実現される。

図１１は、需要予測装置１０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１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１５０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１５２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５４と、内部バス１５６と、を備える。また、需要予測装置１０は、入出力インターフェース１５８と、表示部１６０と、入力部１６２と、音声出力部１６４と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１６６と、ドライブ１６８と、ネットワークインターフェース１７０と、外部インターフェース１７２と、を備える。

ＣＰＵ１５０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１０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１５０は、マイクロプロセッサであってもよい。なお、ＣＰＵ１５０は、顔識別部１１２、人物特性認識部１１４、ＩＤ付与部１２０、取引相関分析部１２２、および需要予測部１２４に対応し、各部の機能を実現する。

ＲＯＭ１５２は、ＣＰＵ１５０が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ１５４は、ＣＰＵ１５０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１５６により相互に接続され、さらに入出力インターフェース１５８を介して後述する表示部１６０と、入力部１６２、音声出力部１６４、ＨＤＤ１６６、ドライブ１６８、ネットワークインターフェース１７０、および外部インターフェース１７２と接続される。

表示部１６０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１６４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。なお、表示部１６０および音声出力部１６４は、予測情報出力部１２６に対応してもよい。

入力部１６２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ＣＰＵ１５０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１０の操作者は、該入力部１６２を操作することにより、需要予測装置１０に対して、需要予測を行うよう指示を行うことができる。

ＨＤＤ１６６は、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０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。ＨＤＤ１６６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ＨＤＤ１６６は、ＣＰＵ１５０が実行するプログラムや各種データを格納する。なお、ＨＤＤ１６６は、人物特性認識情報記憶部１１６、取引情報記憶部１０２、および利用者情報記憶部１１８に対応し、各部の機能を実現する。

ドライブ１６８は、記憶媒体用リーダライタであり、需要予測装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ１６８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ＲＡＭ１５４に出力する。またドライブ１６８は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。

ネットワークインターフェース１７０は、例えば、専用網４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１７０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。なお、ネットワークインターフェース１７０は、接続部１００に対応する。

外部インターフェース１７２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。

＜５．まとめ＞
上記にて、詳細に説明したように、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、自動取引装置の利用者の人物特性情報を取得することができる。具体的には、需要予測装置１０は、どのような人物特性を有する利用者２６４がいつ、どのように自動取引装置２０を利用したのか、または、ある時間帯にどの程度の利用待ち者２６６が自動取引装置２０を利用するためにいたのかという利用状況に係る情報を取得することができる。

したがって、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、該利用状況に係る情報と過去の現金の入出金に関する情報とに基づいて、より相関度が高く、現金需要の周期および傾向を捉えた過去の実績期間を抽出することができる。その結果、本発明に係る需要予測装置は、より相関度が高い過去の実績期間に基づいて需要予測を行うことができるため、需要予測の精度を向上させることが可能となる。

また、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０は、人物特性に着目することにより、自動取引装置２０を頻繁に利用する該自動取引装置２０の設置地域に固定的な利用者層を見出すことができる。これにより、需要予測装置１０は、該自動取引装置２０の設置地域に固定的な利用者層を突発的に利用する利用者層と区別し、該固定的な利用者層に着目した該自動取引装置２０の現金需要の予測を行うことも可能となる。

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。

また、上記実施形態では、需要予測装置１０は現金需要の予測を行うとしたが、本発明はかかる例に限定されない。本発明に係る需要予測装置１０は、現金以外の取引媒体を取引する場合の需要予測にも適用可能である。例えば、本発明に係る需要予測装置１０は、多様な自動販売機の需要予測などにも適用することが可能である。

また、本発明の実施形態に係る需要予測装置１０に内蔵されるＣＰＵ１５０、ＲＯＭ１５２およびＲＡＭ１５４などのハードウェアを上述した需要予測装置１０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。

２ 自動取引装置設置場所
４ 専用網
６ 金融機関ホスト
８ 自動取引装置中央管理部
１０ 需要予測装置
２０ 自動取引装置
２２ 端末管理部
２４ 撮像装置
２６ 撮像装置管理部
１００ 接続部
１０２ 取引情報記憶部
１１０ 人物解析部
１１２ 顔識別部
１１４ 人物特性認識部
１１６ 人物特性認識情報記憶部
１１８ 利用者情報記憶部
１２０ ＩＤ付与部
１２２ 取引相関分析部
１２４ 需要予測部
１２６ 予測情報出力部

Claims (12)

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、
   第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、
   前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の予測を行う需要予測部と、
   を備える需要予測装置。
2. 前記人物特性情報は、前記自動取引装置の利用者の画像より取得される情報である、請求項１に記載の需要予測装置。
3. 前記人物特性情報は、前記利用者の年齢および性別の少なくともいずれか一方を含む、請求項２に記載の需要予測装置。
4. 前記人物特性情報は、前記自動取引装置の利用を待つ人の人数を含む、請求項２または３に記載の需要予測装置。
5. 前記実績期間および前記予測期間は、同一の時間の長さである、請求項１〜４のいずれか一項に記載の需要予測装置。
6. 前記取引相関分析部は、前記第１の期間と前記複数の期間との相関度として、前記第１の期間における前記取引情報と、前記複数の期間における前記取引情報との相関係数を算出する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の需要予測装置。
7. 前記需要予測部は、前記複数の期間のうち、前記取引情報の相関係数の和が最も大きい期間を前記第２の期間として決定する、請求項６に記載の需要予測装置。
8. 前記需要予測部は、前記複数の期間のうち、前記取引情報の相関係数の和が大きい複数の期間を前記第２の期間として決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の各々の現金需要の平均値に基づいて、前記予測期間の現金需要の予測を行う、請求項６に記載の需要予測装置。
9. 前記需要予測部は、各金種についてそれぞれ現金需要の予測を行う、請求項１〜８のいずれか一項に記載の需要予測装置。
10. 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、
    第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出するステップと、
    前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の予測を行うステップと、
    を備える需要予測方法。
11. 自動取引装置の現金需要を予測するプログラムであって、
    コンピュータを
    第１の期間における利用者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、
    前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の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。
12. 取引需要を予測する需要予測装置であって、
    第１の期間における取引者の人物特性情報を含む取引情報と、第１の期間よりも過去の複数の期間における前記取引情報との相関度をそれぞれ算出する取引相関分析部と、
    前記相関度に基づいて前記複数の期間より第２の期間を決定し、前記第２の期間と所定の時間関係を有する実績期間の現金需要に基づいて、前記第１の期間と前記時間関係を有する予測期間の現金需要の予測を行う需要予測部と、
    を備える需要予測装置。
    

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