JP2014215912A - 電子ジャーナルデータの分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】自動取引装置個体のデータとして記録されてきた電子ジャーナルデータを保有事業者全体で集約し、様々な取引属性をもとに集計値を算出することで、保有事業者全体での自動取引装置による取引傾向や特徴的な取引店舗を出力する電子ジャーナルデータの分析システムを提供する。【解決手段】電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、電子ジャーナルデータ１００を格納するデータベースと、電子ジャーナルデータ１００の分析処理を行うデータ分析部１０２と、データ分析部での分析結果を出力する出力装置１０３と、を備え、データ分析部１０２は、データベースに格納された電子ジャーナルデータを、取引時刻属性に基づいて所定の時間範囲で抽出し、予め取引属性において集計する値の種類を設定し、抽出した電子ジャーナルデータを、設定された集計する値の種類に基づいて集計し、集計結果を取引属性で並び替えて、出力部に出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータからデータ分析結果を出力する電子ジャーナルデータの分析システムに関するものである。

従来、自動取引装置の電子ジャーナルデータを管理するものとして、ＡＴＭ電子化ジャーナルオンライン保管システム（非特許文献１）に記載のものがあった。これは、自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータから、店番や機番や日付などに基づき該当するジャーナルデータを検索し提供するものである。

また、自動取引装置の電子ジャーナルデータを利用する技術として、特開２０１１−２１５９９３号公報（特許文献１）に記載のものがあった。これは、自動取引装置個体での取引種別ごとの取引回数から、自動取引装置のユニット別の動作回数を算出し、ユニットごとに障害が発生する危険度を算出するものである。

特開２０１１−２１５９９３号公報

ＡＴＭ電子化ジャーナルオンライン保管システム、［ｏｎｌｉｎｅ］、沖電気工業株式会社、［平成２５年２月２７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｋｉ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｆｉｎａｎｃｉａｌ／ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ／ａｔｍ／ｅ＿ｊｏｕｒｎａｌ．ｈｔｍｌ＞

自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータは、自動取引装置個体の取引を記録するデータであり、従来では、非特許文献１に記載されているように、ある店舗の自動取引装置個体やある時刻の自動取引装置個体での取引状況を検索し確認するために利用されている。また、特許文献１に記載されているように、自動取引装置個体での取引回数から、自動取引装置個体の障害発生の危険度を算出するために利用されている。

自動取引装置の保有事業者は、大量の自動取引装置を広範囲の地域や店舗に分散して保有し、日々、多くの取引者に対して１日中または長時間いつでも取引できる状況でサービス提供しており、自動取引装置の電子ジャーナルデータを集約し、分析することができる分析システムの登場が望まれていた。

そこで、本発明の目的は、自動取引装置個体のデータとして記録されてきた電子ジャーナルデータを保有事業者全体で集約し、様々な取引属性をもとに集計値を算出することで、保有事業者全体での自動取引装置による取引傾向や特徴的な取引店舗を出力する電子ジャーナルデータの分析システムを提供することである。

具体的には、以下の少なくとも１つ以上を実現する電子ジャーナルデータの分析システムを提供することにある。

・任意の店舗に関して店舗平均と比べて取引件数の少ない時間および該時間で取引件数の多い店舗の提示
・媒体種別ごとに店舗平均取引比率と比べて取引比率が小さい店舗および媒体種別ごとに取引比率が最大となる店舗の提示
・標準のピーク時の取引件数より多い店舗および取引件数の多い時刻の提示、および標準の全時間帯の取引件数より多い店舗および取引件数の多い端末および取引件数の少ない端末の提示
・空き時間の多い店舗の提示
・同一の取引者が行っている連続取引を抽出し、連続取引者リストの提示
・利用者のインタフェイス選択を把握し、他店舗に比べて利用が浸透していない店舗の提示
・取引終了時刻、取引種別情報、および媒体種別情報から、取引店舗または取引端末の価値の提示
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。

すなわち、代表的なものの概要は、自動取引装置の取引における取引時刻属性を含む取引属性を記録した電子ジャーナルデータを格納するデータベースと、電子ジャーナルデータの分析処理を行うデータ分析部と、データ分析部での分析結果を出力する出力部と、を備え、データ分析部は、データベースに格納された電子ジャーナルデータを、取引時刻属性に基づいて所定の時間範囲で抽出し、予め取引属性において集計する値の種類を設定し、抽出した電子ジャーナルデータを、設定された集計する値の種類に基づいて集計し、集計結果を取引属性で並び替えて、出力部に出力するものである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。

すなわち、自動取引装置個体のデータとして記録されてきた電子ジャーナルデータを保有事業者全体で集約し、様々な取引属性をもとに集計値を算出することで、保有事業者全体での自動取引装置による取引傾向や特徴的な取引店舗を出力することができ、店舗や自動取引装置の稼働率向上の戦略立案、自行カードなど収益性の高い媒体への切替促進、他行媒体との提携計画の立案、自動取引装置の配置の適正化、利用者の利便性向上、自動振込みサービスへの誘導、自店舗への利用者の誘導、および価値の低い端末の撤収などが可能になる。

本発明の一実施の形態に係る電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成を示す構成図である。 図１に示す電子ジャーナルデータのデータ形式の一例を示す図である。 図１に示すマスタのデータ形式の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 図４に示すステップＳ２１０の詳細動作を示すフローチャートである。 図４に示すステップＳ２２０の詳細動作を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 図１１に示すステップＳ２４０の詳細動作を示すフローチャートである。 図１１に示すステップＳ２５０の詳細動作を示すフローチャートである。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 図１９に示すステップＳ２６０の詳細動作を示すフローチャートである。 図１９に示すステップＳ２７０の詳細動作を示すフローチャートである。 図１９に示すステップＳ２８０の詳細動作を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例を示す図である。 （ａ）、（ｂ）は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作に使用される利益単価表および原価表の一例を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

＜電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成＞
図１〜図３により、本発明の一実施の形態に係る電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成について説明する。図１は本発明の一実施の形態に係る電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成を示す構成図であり、後述する実施の形態１〜７で共通で使用される構成である。図２は図１に示す電子ジャーナルデータのデータ形式の一例を示す図、図３は図１に示すマスタのデータ形式の一例を示す図である。

図１において、電子ジャーナルデータの分析システムは、自動取引装置の取引データを格納した電子ジャーナルデータ１００のデータベース、設定情報などを入力する入力装置１０１、電子ジャーナルデータのデータ分析処理を行うデータ分析部１０２、分析結果を出力する出力部である出力装置１０３、およびマスタデータを格納したマスタ１０４のデータベースが、それぞれバス１０５を介して接続されている。

データ分析部１０２は、データ抽出部１０６、取引件数集計部１０７、平均取引件数集計部１０８、順位算出部１０９、取引件数比較部１１０、データ成形部１１１、処理時間算出部１１２、連続取引算出部１１３、インタフェイス選択算出部１１４、および取引端末価値算出部１１５の各処理部で構成され、各処理部の動作により、データ分析部１０２でのデータ分析処理が行われる。

データ抽出部１０６は、電子ジャーナルデータ１００からデータを抽出し、取引件数集計部１０７は、抽出したデータから取引件数を集計し、平均取引件数集計部１０８は、抽出したデータから店舗平均取引件数を算出する。また、順位算出部１０９は、取引件数の順位を算出し、取引件数比較部１１０は、取引件数と店舗平均取引件数の差分を算出し、データ成形部１１１は、集計結果を異なる形の集計結果に成形する。

また、処理時間算出部１１２は、取引終了時刻と取引開始時刻の差分より処理時間を算出し、連続取引算出部１１３は、同一の取引者が行っている連続取引の回数を算出し、インタフェイス選択算出部１１４は、取引端末のインタフェイスが選択された利用件数を算出し、取引端末価値算出部１１５は、取引店舗または取引端末の価値を算出する。

なお、データ分析部１０２内の各処理部は、例えば、データ分析部１０２内の記憶部などに記憶された実行プログラムを、データ分析部１０２内の情報処理装置で実行することにより実施される。また、図１においては、データ分析部１０２内には、全ての処理部を示しているが、電子ジャーナルデータの分析項目などにより、必要な処理部で構成するようにしてもよい。

電子ジャーナルデータ１００のデータ形式は、図２に示すように、項目として、例えば、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、媒体種別、取引種別、取引者名、およびインタフェイス選択の取引属性の情報が格納されている。取引開始時刻および取引終了時刻は取引時刻属性、店舗ＩＤは取引店舗属性、端末ＩＤは取引端末属性、媒体種別は取引媒体種別属性を表している。

また、電子ジャーナルデータ１００は、全ての項目が格納されるのではなく、取引終了時刻および店舗ＩＤの情報のみが格納されたり、取引終了時刻および店舗ＩＤと、取引開始時刻、端末ＩＤ、媒体種別、取引種別、取引者名、およびインタフェイス選択の少なくとも１つ以上の情報が格納されるようにしてもよい。

マスタ１０４のデータ形式は、図３に示すように、項目として、例えば、店舗ＩＤ、店舗内の自動取引装置の台数、店舗所在地の緯度の情報、および店舗所在地の経度の情報が格納されている。店舗所在地の緯度の情報および店舗所在地の経度の情報は、取引店舗位置属性を表している。

（実施の形態１）
次に、図４〜図１０により、本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図４は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図５は図４に示すステップＳ２１０の詳細動作を示すフローチャート、図６は図４に示すステップＳ２２０の詳細動作を示すフローチャートである。

また、図７および図８は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図９および図１０は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態１においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻および店舗ＩＤが格納されているものとする。

図４に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻、または入力装置１０１より受け取る時間範囲である指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２００）。

そして、時間ごとに、店舗平均取引件数から任意店舗の取引件数を引いた差分を計算し、時間ごとの差分を比較し、差分が最大である時間を算出し、差分が最大である時間と該時間における任意店舗の取引件数および店舗平均取引件数を出力する（ステップＳ２１０）。

そして、ステップＳ２１０で算出した差分が最大である時間で、全ての店舗の取引件数を計算し、店舗ごとの取引件数を比較し、取引件数が最大である店舗を算出し、取引件数が最大である店舗と該店舗の取引件数を出力する（ステップＳ２２０）。

次に、図４に示すステップＳ２１０の詳細を、図５のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードから、予め設定された指定店舗、または入力装置１０１より受け取る指定店舗に一致する店舗ＩＤをもつレコードを抽出する（ステップＳ２１１）。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２１１で抽出した各レコードの年月日時分秒の情報を含む取引終了時刻［以下、取引終了時刻（年月日時分秒）と呼ぶ］の情報の中で、時間の情報を含む時刻［以下、時刻（時）と呼ぶ］を比較し、同じ時刻（時）であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２１２）。

ステップＳ２１２では、例えば、図７（ａ）に示す、時刻（時）およびカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図７（ａ）に示す例では、時刻（時）が１０時〜１４時の範囲の取引件数が保持されている。

そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする。次に、マスタ１０４のレコード数をカウントして店舗数を算出する。そして、グループごとにグループに含まれるレコード数のカウント結果を店舗数で割って、店舗平均取引件数を算出する（ステップＳ２１３）。

ステップＳ２１３では、例えば、図７（ｂ）に示す、時刻（時）および店舗平均取引件数の２項目からなる表を保持する。図７（ｂ）に示す例では、時刻（時）が１０時〜１４時の範囲の店舗平均取引件数が保持されている。

そして、時刻をキーにして、同じ時刻（時）に対するステップＳ２１２で集計した取引件数とステップＳ２１３で集計した店舗平均取引件数を１レコードした、例えば、図７（ｃ）に示す、時刻（時）、取引件数、店舗平均取引件数の３項目をもつ１つの表にまとめる。該表において、時刻（時）ごとに取引件数と店舗平均取引件数の差分を算出して、図７（ｄ）に示すような、時刻（時）、取引件数、店舗平均取引件数、取引件数と店舗平均取引件数の差分の４項目をもつ表を保持する（ステップＳ２１４）。

図７（ｄ）に示す例では、取引件数と店舗平均取引件数の差分が、１０時が１５、１１時が１８、１２時が２０、１３時が３０、１４時が−８となっており、１３時が取引件数が店舗平均取引件数よりも少なく、さらに取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となっている。

そして、取引件数比較部１１０において、全時刻（時）の取引件数と店舗平均取引件数の差分を比較し、取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となる時刻（時）を算出し、該時刻（時）および該時刻（時）における取引件数、店舗平均取引件数を出力する（ステップＳ２１５）。

ステップＳ２１５での出力方法としては、例えば、図９に示す、取引件数を縦軸（１軸）１２０、店舗平均取引件数を縦軸（２軸）１２１、時刻（時）を横軸１２２にとり、取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となる時刻（時）をハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１２３で、出力装置１０３に表示する。

図９に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１２０が棒グラフ、店舗平均取引件数の縦軸（２軸）１２１が折れ線グラフで表示され、差分が最大となる時刻（時）の棒グラフがハイライト表示として強調され、さらに、折れ線グラフからの矢印表示で差分が強調されている。

次に、図４に示すステップＳ２２０の詳細を、図６のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードより、ステップＳ２１５で算出した取引件数と店舗平均取引件数の差分が最小となる時刻（時）の範囲に取引終了時刻が含まれるレコードを抽出する（ステップＳ２２１）。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２２１で抽出した電子ジャーナルデータ１００の各レコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤであるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２２２）。

ステップＳ２２２では、例えば、図８（ａ）に示す、店舗ＩＤおよびカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図８（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗の取引件数が保持されている。

そして、順位算出部１０９において、ステップＳ２２２で保持している店舗ＩＤおよび取引件数の表を、取引件数の多い順にソートし（ステップＳ２２３）、例えば、図８（ｂ）に示す、ソート後の店舗ＩＤおよび取引件数の表を保持する。図８（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＢ、Ｃ、Ａの順でソートされている。

そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２２１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコード数をカウントし、マスタ１０４のレコード数をカウントして店舗数を算出し、レコード数のカウント結果を店舗数で割って、店舗平均取引件数を算出する（ステップＳ２２４）。

そして、ステップＳ２２３でソートした店舗ＩＤおよび取引件数の表に、１項目を追加し、店舗をキーにして、表の全レコードに対して追加した１項目へステップＳ２２４で算出した店舗平均取引件数を挿入し、例えば、図８（ｃ）に示す、店舗ＩＤ、取引件数、および店舗平均取引件数の３項目からなる表を保持する（ステップＳ２２５）。図８（ｃ）に示す例では、ソートされた店舗ＩＤがＢ、Ｃ、Ａの店舗に対して、取引件数および店舗平均取引件数が保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、店舗ＩＤ、取引件数、店舗平均取引件数の３項目からなる表に関して、取引件数を比較し、最大の取引件数を抽出し、最大の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２２６）。

ステップＳ２２６での出力方法としては、例えば、図１０に示す、取引件数を縦軸（１軸）１２４、店舗平均取引件数を縦軸（２軸）１２５、店舗ＩＤを横軸１２６にとり、取引件数が最大となる店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１２７で、出力装置１０３に表示する。

図１０に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１２４が棒グラフ、店舗平均取引件数の縦軸（２軸）１２５が折れ線グラフで表示され、取引件数が最大となる店舗ＩＤの棒グラフがハイライト表示として強調されている。

このように本実施の形態では、任意の店舗ＩＤに関して店舗平均取引件数と比べて取引件数の少ない時刻（時）を提示すること、および、該時刻（時）において取引件数が多い店舗ＩＤを提示することができ、例えば、指定時刻を時間外取引時刻に設定することで、時間外取引の少ない店舗で時間外取引の多い店舗を参考にした時間外取引を増やすための戦略立案が可能になる。

（実施の形態２）
次に、図１１〜図１８により、本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図１１は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図１２は図１１に示すステップＳ２４０の詳細動作を示すフローチャート、図１３は図１１に示すステップＳ２５０の詳細動作を示すフローチャートである。また、図１４〜図１６は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図１７および図１８は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態２においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、店舗ＩＤおよび媒体種別が格納されているものとする。

図１１に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲、または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２３０）。

そして、媒体種別が自行、他行、およびクレジットの各々で、店舗平均取引比率と取引比率を比較し、店舗平均取引比率よりも低い取引比率の店舗を出力する（ステップＳ２４０）。そして、媒体種別が自行、他行、およびクレジットの各々で、取引比率の高い店舗を出力する（ステップＳ２５０）。

次に、図１１のステップＳ２４０の詳細を、図１２のフローチャートを用いて説明する。まず、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２３０で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤであるレコードをグループ化する。

さらに、該グループにおいて、媒体種別を比較し、同じ媒体種別であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、例えば、図１４（ａ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、レコード数のカウント結果である取引件数を値にもつマトリックス表を保持する。図１４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、それぞれ、自行、他行、クレジットの取引件数が保持されている。

そして、マトリックス表の各店舗ＩＤのレコードに対して、１要素の取引件数を全要素の取引件数の合計で割った取引比率を算出し、例えば、図１４（ｂ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率を値にもつマトリックス表を保持する（ステップＳ２４１）。図１４（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、それぞれ、自行、他行、クレジットの取引比率が保持されている。

そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２３０で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの媒体種別を比較し、同じ媒体種別であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、例えば、図１５（ａ）に示す、媒体種別およびレコード数のカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図１５（ａ）に示す例では、媒体種別が、自行、他行、クレジットについて、それぞれの取引件数が保持されている。

そして、表の取引件数のカラムの１要素を全要素の合計で割った店舗平均取引比率を算出し、例えば、図１５（ｂ）に示す、媒体種別および店舗平均取引比率の２項目からなる表を保持する（ステップＳ２４２）。図１５（ｂ）に示す例では、媒体種別が、自行、他行、およびクレジットについて、それぞれの店舗平均取引比率が保持されている。

そして、図１４（ｂ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率を値にもつマトリックス表に対して、横の項目に店舗平均を追加し、マトリックス表の媒体種別と一致する店舗平均取引比率を、図１５（ｂ）に示す、媒体種別および店舗平均取引比率の２項目からなる表から挿入する。

そして、例えば、図１５（ｃ）に示すような、店舗ＩＤおよび店舗平均を横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率および店舗平均取引比率を値にもつマトリックス表を保持する（ステップＳ２４３）。図１５（ｃ）に示す例では、店舗平均および店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、自行、他行、クレジットのそれぞれの取引比率が保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、図１５（ｃ）に示す、マトリックス表の媒体種別のカラムごとに、店舗平均の店舗平均取引比率と各店舗ＩＤの取引比率を比較し、店舗平均取引比率より小さい取引比率の店舗を出力する（ステップＳ２４４）。

ステップＳ２４４での出力方法としては、例えば、図１７に示す、分類１３２として、店舗ＩＤおよび店舗平均をとり、店舗ＩＤおよび店舗平均の系列１３３に媒体種別をとり、媒体種別の各々において取引比率が店舗平均取引比率より小さい箇所をハイライト表示として強調した複数円グラフ１３４で、出力装置１０３に表示する。

図１７に示す例では、店舗平均の自行、他行、クレジットのそれぞれの取引比率に対して、各店舗において、取引比率が店舗平均取引比率より小さい箇所の円グラフがハイライト表示として強調されている。図１７に示す例では、店舗Ａが自行、店舗Ｂがクレジット、店舗Ｃが自行およびクレジット、店舗Ｄが自行および他行、店舗Ｅが自行およびクレジットの箇所がハイライト表示として強調されている。

次に、図１１のステップＳ２５０の詳細を、図１３のフローチャートを用いて説明する。まず、データ成形部１１１において、ステップＳ２４３で保持した店舗ＩＤおよび店舗平均を横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率および店舗平均取引比率を値にもつ、図１６に示すマトリックス表１２８を、図１６に示す媒体種別ごとのデータ１２９に分割し、図１６に示すデータ１２９の店舗平均を縦の項目に移動し、店舗平均の項目の全ての要素に店舗平均取引比率を挿入した、店舗ＩＤ、取引比率、店舗平均取引比率の３項目からなる図１６に示すデータ１３０に成形する（ステップＳ２５１）。

そして、順位算出部１０９において、図１６に示す媒体種別ごとにデータ１３０の全てのレコードの取引比率を比較し、取引比率の大きい順にソートし、取引比率の大きい順にソートした図１６に示すデータ１３１を保持する（ステップＳ２５２）。そして、媒体種別ごとに、取引比率が最大となる店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２５３）。

ステップＳ２５３での出力方法としては、例えば、図１８に示す、媒体種別ごとに、取引比率を縦軸（１軸）１３５、店舗平均取引比率を縦軸（２軸）１３６、店舗ＩＤを横軸１３７にとり、取引比率が最大となる店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１３８で、出力装置１０３に表示する。

図１８に示す例では、取引比率の縦軸（１軸）１３５が棒グラフ、店舗平均取引比率の縦軸（２軸）１３６が折れ線グラフで表示され、取引比率が最大となる店舗の棒グラフがハイライト表示として強調される。

このように、本実施の形態では、媒体種別ごとに店舗平均取引比率と比べて取引比率が小さい店舗ＩＤを提示すること、および、媒体種別ごとに取引比率が最大となる店舗ＩＤを提示することができ、例えば、自行の取引比率が大きい店舗を参考にした、自行の取引比率が店舗平均取引比率よりも小さい店舗における自行媒体への切替促進計画の立案が可能になる。

（実施の形態３）
次に、図１９〜図２６により、本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図１９は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図２０は図１９に示すステップＳ２６０の詳細動作を示すフローチャート、図２１は図１９に示すステップＳ２７０の詳細動作を示すフローチャート、図２２は図１９に示すステップＳ２８０の詳細動作を示すフローチャートである。また、図２３および図２４は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図２５および図２６は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態３においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、および店舗ＩＤおよび端末ＩＤが格納されているものとする。

図１９に示すように、まず、標準取引件数と取引件数を比較し、標準取引件数よりも取引件数が多い店舗ＩＤを出力し（ステップＳ２６０）、時刻（時）ごとの取引件数を比較し、取引件数が多い時刻（時）を出力し（ステップＳ２７０）、端末ＩＤごとの累積取引件数を比較し、累積取引件数が多い端末ＩＤおよび累積取引件数が少ない端末ＩＤを出力する（ステップＳ２８０）。

次に、図１９のステップＳ２６０の詳細を、図２０のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲、または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２６１）。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する。

そして、予め設定された単位時間または入力装置１０１より受け取る単位時間、およびマスタ１０４の台数を用いて、店舗ＩＤごとに単位時間当り１台当りの取引件数（以下、全時間帯の取引件数と呼ぶ）を集計する（ステップＳ２６２）。ステップＳ２６２では、例えば、図２３（ａ）に示す、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれの全時間帯の取引件数が保持されている。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、さらに、取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）のレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する（ステップＳ２６３）。

そして、予め設定された閾値または入力装置１０１より受け取る閾値を用いて、取引件数と閾値を比較し、店舗ＩＤごとに閾値より多い取引件数の時刻（時）と一致する時刻（時）をもつ取引終了時刻（年月日時分秒）を含むレコードを、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００から抽出する（ステップＳ２６４）。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６４で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する。

そして、予め設定された単位時間または入力装置１０１より受け取る単位時間、およびマスタ１０４の台数を用いて、店舗ＩＤごとに単位時間当り１台当りの取引件数（以下、ピーク時の取引件数と呼ぶ）を集計する（ステップＳ２６５）。ステップＳ２６５では、例えば、図２３（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、ピーク時の取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれのピーク時の取引件数が保持されている。

そして、ステップＳ２６２で保持した店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数の２項目からなる表に、ピーク時の取引件数の項目を追加し、ステップＳ２６５で保持した店舗ＩＤ、ピーク時の取引件数の２項目からなる表より、店舗ＩＤが一致するレコードのピーク時の取引件数を挿入する。

さらに、この表に２項目を追加し、予め設定された全時間帯の標準取引件数およびピーク時の標準取引件数、または入力装置１０１より受け取る全時間帯の標準取引件数およびピーク時の標準取引件数を挿入する（ステップＳ２６６）。

ステップＳ２６６では、図２３（ｃ）に示す、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、およびピーク時の標準取引件数の５項目からなる表を保持する。図２３（ｃ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれの、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、およびピーク時の標準取引件数が保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、ピーク時の標準取引件数の５項目からなる表の全時間帯の取引件数を比較し、最大の全時間帯の取引件数を算出し、最大の全時間帯の取引件数と全時間帯の標準取引件数を比較し、最大の全時間帯の取引件数の方が多ければ、最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する。ピーク時の取引件数も同様に、最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２６７）。

ステップＳ２６７および方法として、例えば、図２５（ａ）に示す、取引件数を縦軸（１軸）１３９、標準取引件数を縦軸（２軸）１４１、店舗ＩＤを横軸１４０、縦軸の系列として全時間帯およびピーク時をとり、最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤおよび最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１４２で、出力装置１０３に表示する。

図２５に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１３９が棒グラフで表示され、各店舗ＩＤに対して、棒グラフの左側が全時間帯の取引件数、棒グラフの右側がピーク時の取引件数の系列をもち、標準取引件数の縦軸（２軸）１４１の折れ線グラフも、それぞれの棒グラフに対応して、全時間帯の取引件数およびピーク時の取引件数の系列で表示される。そして、全時間帯の取引件数およびピーク時の取引件数の系列で、それぞれ取引件数が最大となる店舗の棒グラフがハイライト表示として強調される。

次に、図１９のステップＳ２７０の詳細を、図２１のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２７１）。

そして、データ抽出部１０６において、ステップＳ２６７で算出した最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤと一致するレコードを、ステップＳ２７１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードから抽出する（ステップＳ２７２）。

そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２７２で抽出したレコードの取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）でグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２７３）。

ステップＳ２７３では、例えば、図２３（ｄ）に示す、時刻（時）、レコード数のカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ｄ）に示す例では、時刻（時）が９時〜１２時の範囲の取引件数が保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、時刻（時）、取引件数の２項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数が最大となる時刻（時）を出力する（ステップＳ２７４）。ステップＳ２７４および方法としては、例えば、図２５（ｂ）に示す、取引件数を縦軸１４３、時刻（時）を横軸１４４にとり、取引件数が最大となる時刻（時）を強調した折れ線グラフ１４５で、出力装置１０３に表示する。図２５（ｂ）に示す例では、折れ線グラフ１４５における各時刻の値のプロットの表示がハイライト表示として強調されている。

次に、図１９のステップＳ２８０の詳細を、図２２のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の全レコードを抽出する（ステップＳ２８１）。そして、取引件数集計部１０７において、電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、さらに、端末ＩＤを比較し、同じ端末ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２８２）。

ステップＳ２８２では、例えば、図２４（ａ）に示す、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、レコード数のカウント結果である取引件数の３項目からなる表を保持する。図２４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤの端末ＩＤに対して、それぞれの取引件数が保持されている。

そして、ステップＳ２６７で算出した最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤと一致するレコードを、ステップＳ２８２で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表より抽出する（ステップＳ２８３）。ステップＳ２８３では、抽出したレコードを、図２４（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表に保持する。

図２４（ｂ）に示す例では、ステップＳ２６７で算出した最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤがＡであるため、店舗ＩＤがＡの店舗の端末ＩＤに対して、それぞれの取引件数が保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、ステップＳ２８３で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数が最大となる端末ＩＤを出力する（ステップＳ２８４）。

ステップＳ２８４での出力方法として、例えば、図２６（ａ）に示す、端末ＩＤを縦軸１４６、取引件数を横軸１４７にとり、取引件数が最大となる端末ＩＤをハイライト表示として強調した横棒グラフ１４８で、出力装置１０３に表示する。図２６（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡの店舗内の端末ＩＤが１の自動取引装置の取引件数が最大であるため、店舗ＩＤがＡの店舗の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。

そして、順位算出部１０９において、ステップＳ２８２で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数の少ない順に表のレコードをソートする（ステップＳ２８５）。ステップＳ２８５では、例えば、図２４（ｃ）に示す、ソートした店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表を保持する。図２４（ｃ）に示す例では、取引件数の少ない順にソートされ、店舗ＩＤがＢの店舗で端末ＩＤが１の自動取引装置の情報が上位に保持されている。

そして、取引件数比較部１１０において、ステップＳ２８５で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表より、取引件数が最小となる店舗ＩＤと端末ＩＤの組を出力する（ステップＳ２８６）。

ステップＳ２８６での出力方法として、例えば、図２６（ｂ）に示す、店舗ＩＤと端末ＩＤの組を縦軸にとり、取引件数を横軸１５０にとり、取引件数が最小となる店舗ＩＤと端末ＩＤの組をハイライト表示として強調した横棒グラフ１５１で、出力装置１０３に表示する。図２６（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＢの端末ＩＤが１の自動取引装置の取引件数が最小であるため、店舗ＩＤがＢの端末ＩＤが１の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。

このように、本実施の形態では、標準のピーク時の取引件数より多い取引件数の店舗を提示すること、および、取引件数の多い時刻を提示することができ、自動取引装置の増設計画の立案が可能になる。また、標準の全時間帯の取引件数より多い取引件数の店舗を提示すること、および、取引件数の多い端末を提示すること、および、取引件数が少ない端末を提示することができ、取引件数が多い端末と少ない端末の入替など自動取引装置の配置計画の立案が可能になる。

（実施の形態４）
次に、図２７〜図２９により、本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図２７は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図２８は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図２９は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態４においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、および端末ＩＤが格納されているものとする。

図２７に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻を含む電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２９０）。そして、処理時間算出部１１２において、ステップＳ２９０で抽出した各レコードに、取引終了時刻から取引開始時刻を引いた差分（すなわち、処理時間）の項目を追加する（ステップＳ３００）。

そして、処理時間算出部１１２において、各レコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとに処理時間を足し合わせる（ステップＳ３１０）。

そして、処理時間算出部１１２において、ステップＳ２９０で受け取った指定時刻の時間幅を算出し、マスタ１０４より店舗ＩＤ、台数を取得し、グループごとに指定時刻の時間幅と台数を掛け合わせた値からステップＳ３１０で足し合わせた処理時間を引いた差分（すなわち、空き時間）を算出する（ステップＳ３２０）。

ステップＳ３２０では、例えば、図２８（ａ）に示す、店舗ＩＤ、空き時間の２項目からなる表を保持する。図２８（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの店舗に対して、空き時間が保持されている。

そして、マスタ１０４より店舗ＩＤ、緯度、および経度を取得し、ステップＳ３２０で保持した店舗ＩＤ、空き時間の２項目からなる表に、同一の店舗ＩＤをもつレコードを対応づけ、図２８（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、空き時間、緯度、経度の４項目からなる表を保持する（ステップＳ３３０）。図２８（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの店舗に対して、空き時間と、各店舗の緯度および経度が保持されている。

そして、ステップＳ３３０で保持した店舗ＩＤ、空き時間、緯度、経度の４項目からなる表の空き時間を比較し、空き時間が最大となる店舗ＩＤを出力する（ステップＳ３４０）。

ステップＳ３４０での出力方法として、例えば、図２９（ａ）に示す、緯度を縦軸１５２、経度を横軸１５３、空き時間をバブルの大きさ１５４にとり、空き時間が最大となる店舗をハイライト表示として強調したバブルチャート１５５や、図２９（ｂ）に示す、店舗を縦軸１５６、空き時間を横軸１５７にとり、空き時間が最大となる店舗をハイライト表示として強調した横棒グラフ１５８で、出力装置１０３に表示する。

図２９（ａ）に示す例では、空き時間がバブルの大きさ１５４で表示され、空き時間が最大の店舗ＩＤがＣの店舗がハイライト表示として強調される。また、図２９（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＣの空き時間が最大であるため、店舗ＩＤがＣの店舗の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。

このように、本実施の形態では、空き時間が、他の店舗に比べてて多い店舗を提示することができ、自動取引装置の利用者が空き時間が多い店舗で取引をするように誘導することが可能となる。

（実施の形態５）
次に、図３０および図３１により、本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３０は本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３１は本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態５においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、取引者名が格納されているものとする。

図３０に示すように、まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の中の取引者名の情報が同一のレコードを読み込み、取引開始時間と取引終了時間とから連続取引を判定し、連続する電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ３５０）。

ここで連続取引とは、例えば、予め定めた連続取引間隔閾値Ｓ0 に対して、前後に隣り合う同一取引者の電子ジャーナルデータから前者の取引終了時間Ｔend（ｎ−１） と後者の取引開始時間Ｔstart（ｎ） とから、取引間隔Ｓ（ｎ）＝Ｔstart（ｎ）−Ｔend（ｎ−１）を算出し、Ｓ（ｎ）が連続取引間隔閾値Ｓ0 よりも小さい場合に２つの取引が連続していると判定することができる。

あるいは、予め定めた期間Ｓ1 に対する連続取引件数閾値ｎ0 に対して、任意の時刻から期間Ｓ1 の長さの間で同一取引者による取引件数ｎ（ｕ）を算出し、連続取引件数閾値ｎ0 よりも取引件数ｎ（ｕ）が大きい場合に取引が連続していると判定することもできる。

そして、連続取引算出部１１３において、ステップＳ３５０で連続取引と判定されて抽出された電子ジャーナルデータから同一取引者ｕで連続している取引の集合ｊごとに含まれる取引件数ｎ（ｕ，ｊ）を、数え上げて算出する（ステップＳ３６０）。

そして、予め定めた期間で同一取引者ｕの連続している取引の集合ｊがいくつ存在しているのか示す連続取引回数Ｎ（ｕ）を、抽出した電子ジャーナルデータの取引終了時刻とステップＳ３６０で判定した連続取引判定情報とから数え上げて算出する（ステップＳ３７０）。

そして、ステップＳ３５０で抽出された全電子ジャーナルデータの店舗ＩＤとステップＳ３７０で数え上げた連続取引回数Ｎ（ｕ）とから、店舗ｓごとの総連続取引回数Ｎ（ｓ）を数え上げて算出する（ステップＳ３８０）。ここでは、連続取引回数Ｎではなく、ステップＳ３６０で数え上げた連続取引件数ｎ（ｕ，ｊ）を店舗ごとに数え上げるようにしてもよい。

そして、ステップＳ３６０で算出した連続取引件数ｎ（ｕ，ｊ）、ステップＳ３７０で算出した連続取引回数Ｎ（ｕ）から同一の取引者が行っている連続取引を示す連続取引者リストを作成し、出力する（ステップＳ３９０）。

ステップＳ３９０での出力方法として、例えば、図３１（ａ）に示す連続取引者リスト１５９を出力装置１０３に表示する。連続取引者リスト１５９には、連続取引と判定された集合ｊごとに先頭の電子ジャーナルデータの取引開始時刻と最後尾の電子ジャーナルデータの取引終了時刻を抽出し、取引時間帯を表示する。

また、ステップＳ３８０で算出した店舗ごとの総連続取引回数Ｎ（ｓ）から、図３１（ｂ）に示す、店舗ＩＤを縦軸１６０、連続取引件数を横軸１６１にとり、店舗別の連続取引回数グラフ１６２で、出力装置１０３に表示する。店舗別の連続取引回数グラフ１６２では総連続取引回数Ｎ（ｓ）の大小関係に基づき順番をソートしておくこともできる。図３１（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤが、Ａ、Ｃ、Ｂの順にソートされている。

このように、本実施の形態では、電子ジャーナルデータ１００から同一の取引者が行っている連続取引を抽出し、連続取引者リストを作成することが可能になり、月末などに振込処理などを集中して行う取引者を把握し、また、連続取引が他の店舗よりも多い店舗を把握し、自動振込みサービスなどに誘導することが可能になる。

（実施の形態６）
次に、図３２〜図３４により、本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３２および図３３は本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３４は本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態６においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、店舗ＩＤ、インタフェイス選択が格納されているものとする。

図３２に示すように、まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の中のインタフェイス選択有無情報からインタフェイスが選択された取引の電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ４００）。

そして、インタフェイス選択算出部１１４において、予め定めた期間での店舗ｓごとのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）を、ステップＳ４００で抽出された電子ジャーナルデータの店舗ＩＤから、数え上げて算出する（ステップＳ４１０）。

そして、予め定めた時間帯ｔでの店舗ｓごとのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ，ｔ）を、ステップＳ４００で抽出された電子ジャーナルデータの店舗ＩＤと取引終了時刻とから、数え上げて算出する（ステップＳ４２０）。

そして、ステップＳ４１０で算出したインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）、またはステップＳ４２０で算出した時間帯ｔでのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ，ｔ）から、インタフェイスが選択された取引状況を作成し、出力する（ステップＳ４３０）。

ステップＳ４３０での出力方法として、例えば、図３４（ａ）に示す、インタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）の大小関係に基づき順番をソートし、上位または下位の店舗の利用件数ランキング１６３を表示する。

図３４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＦの店舗の利用件数が０で最小、店舗ＩＤがＣの店舗の利用件数が１２０で最大となっている。

または、マスタ１０４に予め記録されている各店舗ｓの緯度、経度の位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、図３４（ｂ）に示す、緯度を縦軸１６４、経度を横軸１６５、利用件数をバブルの大きさ１６６にとり、利用のあった店舗位置を示すバブルチャート１６７を表示する。図３４（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡの店舗を中心に店舗が表示されている。

さらに、ここで、インタフェイス選択算出部１１４において、任意の店舗が選択された場合に、その付近店舗のインタフェイスの利用件数の特徴量を算出し、選択された店舗の利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）の値と比較する処理を、図３３を用いて説明する。

まず、入力装置１０１にて店舗Ｓ１が選択されたか否かを判定する（ステップＳ４４０）。ステップＳ４４０で店舗が選択されなかった場合にはステップＳ４４０に戻る。

そして、ステップＳ４４０で店舗が選択された場合には、マスタ１０４より予め記録されている各店舗ｓの位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、選択された店舗Ｓ1 の位置情報（ｘｓ1 ，ｙｓ1 ）と選択されなかった店舗Ｓi の位置情報（ｘｓi ，ｙｓi ）とを用いて店舗間の距離Ｒi を算出し、少なくとも１つ以上の距離Ｒi が小さい店舗Ｓi を付近店舗として抽出する（ステップＳ４５０）。

そして、ステップＳ４５０で抽出された店舗Ｓi の利用件数ｎ（ｓi ）またはｎ（ｓi ，ｔ）から、付近店舗の利用件数の特徴量ｎ（ｓ付近）またはｎ（ｓ付近，ｔ）を算出する。ここでは利用件数の特徴量として選択された店舗Ｓi の平均値Σｎ（ｓi ）／ｍまたはΣｎ（ｓi ，ｔ）／ｍを用いる。なお、ｍは付近店舗数である。

そして、選択された店舗の利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）と、ステップＳ４６０で算出した付近店舗の利用件数の特徴量ｎ（ｓ付近）またはｎ（ｓ付近，ｔ）とを比較し、差分を算出し、大小を判定し、出力する（ステップＳ４７０）。

ステップＳ４７０での出力方法として、例えば、図３４（ｂ）に、Ａのラベルに差分値も表示し、差分値が負の値の場合には、表示色など表示形態を変更することが考えられる。

このように、本実施の形態では、取引端末のインタフェイスに、例えば文字サイズやガイダンスの利用有無やガイダンスの音量などの選択肢がある場合に、電子ジャーナルデータ１００のインタフェイス選択有無の情報から、任意のインタフェイスが選択された取引を抽出し、利用者や利用店舗での利用件数ランキングを把握し、他店舗に比べて利用が浸透していない店舗を抽出して、インタフェイスの利用を誘導することが可能になる。

また、インタフェイスの利用時間帯の情報も抽出することにより、インタフェイスの利用の多い時間帯を把握することが可能になる。

（実施の形態７）
次に、図３５〜図３８により、本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３５は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３６は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図３７は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作に使用される利益単価表および原価表の一例、図３８は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。

なお、実施の形態７においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、取引種別、媒体種別が格納されているものとする。

図３５に示すように、まず、データ抽出部１０６において、任意の期間での店舗Ｓｉごとの電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ４８０）。そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ４８０で抽出した電子ジャーナルデータの取引終了時刻から取引時間帯ｔi を特定し、取引種別情報から取引Ｔi を特定し、取引媒体種別情報から媒体Ｍi を特定し、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）を数え上げて算出する（ステップＳ４９０）。ステップＳ４９０では、例えば、図３６に示すような、時間帯、取引種別、取引媒体種別の３項目からなる表を保持する。図３６に示す例では、時間帯ごとに、支払、振込、預入、照会、および記帳の取引種別の取引件数が保持されている。

そして、取引端末価値算出部１１５において、予め記憶された、図３７（ａ）に示す、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの利益単価表と、図３７（ｂ）に示す、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの原価表を読込み、ステップＳ４９０で算出した組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）と、利益単価表と原価表から読込まれた組み合わせごとの利益単価ｒ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）と原価ｃ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）とから、各店舗Ｓi ごとに総収入Ｒ（ｓi ）＝Σ｛ｒ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）×ｎｓi （ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）｝と総原価Ｃ（ｓi ）＝Σ｛ｃ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）×ｎｓi （ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）｝を算出し、総収入Ｒ（ｓi ） と総原価Ｃ（ｓi ） から店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） ＝Ｒ（ｓi ） −Ｃ（ｓi ） を算出する（ステップＳ５００）。

そして、マスタ１０４より店舗Ｓi の端末保有台数ａ（ｓi ）を読込み、ステップＳ５００で算出した店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） とから、端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）＝Ｖ（ｓi ）／ａ（ｓi ）を算出する（ステップＳ５１０）。

そして、ステップＳ５００で算出された店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） の最小関係で店舗の順番をソートし、図３８（ａ）に示す、上位または下位の店舗の価値Ｖ（ｓi ）と端末１台当りの価値Ｖ（ｓi ） と端末保有台数ａ（ｓi ）を価値ランキング１７１として、出力装置１０３に表示する。

さらに、ここでは、ステップＳ４９０で算出した取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）を、図３８（ｂ）に示す店舗詳細表１７２として、出力装置１０３に表示してもよい。

あるいは、マスタ１０４に予め記録されている各店舗ｓの位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、図３８（ｃ）に示す、緯度を縦軸１７３、経度を横軸１７４、価値をバブルの大きさ１７５にとり、店舗の価値Ｖ（ｓi ）または端末１台当りの価値Ｖ（ｓi ） の大きさと店舗位置とを示すバブルチャート１７６を表示してもよい。

さらに、ここでは、任意の店舗が選択された場合に、その店舗の端末保有台数ａ（ｓi ）を増加させた場合の端末１台当りの価値ｖ’（ｓi ） ＝Ｖ（ｓi ）／（ａ（ｓi ）＋１）または端末保有台数ａ（ｓｉ）を減少させた場合の端末１台当りの価値ｖ’（ｓｉ）＝Ｖ（ｓi ）／（ａ（ｓi ）−１）を算出するようにしてもよい。これにより、他店舗の端末１台当りの価値と比べて妥当な保有台数を算出する。

また、入力装置１０１にて任意の位置（ｘi ，ｙi ）が入力されると、マスタ１０４より店舗Ｓi の位置情報（ｘｓi ，ｙｓi ）を読込、任意の地点の距離Ｒi を算出し、少なくとも１つ以上の距離Ｒi が小さい店舗Ｓi を付近店舗として抽出し、この抽出された店舗Ｓi の端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）から、付近店舗の端末１台当りの価値ｖ（ｓ付近）を算出することもできる。ここでは付近店舗の端末１台当りの価値として抽出された店舗Ｓi の端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）の平均値Σｖ（ｓi ）／ｍまたはΣｎ（ｓi ，ｔ）／ｍを用いる。

このように、本実施の形態では、電子ジャーナルデータ１００の取引終了時刻と取引種別情報と媒体種別情報とから、取引店舗または取引端末の価値を算出することが可能となる。これにより取引端末の稼働状況による収益や原価を把握し、他店舗や他店舗の取引端末に比べた価値を把握し、価値の高い店舗への取引端末の増設や、価値の低い店舗からの取引端末の撤収が可能になる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

１００…電子ジャーナルデータ、１０１…入力装置、１０２…データ分析部、１０３…出力装置、１０４…マスタ、１０５…バス、１０６…データ抽出部、１０７…取引件数集計部、１０８…平均取引件数集計部、１０９…順位算出部、１１０…取引件数比較部、１１１…データ成形部、１１２…処理時間算出部、１１３…連続取引算出部、１１４…インタフェイス選択算出部、１１５…取引端末価値算出部。

Claims (12)

1. 自動取引装置の取引における取引時刻属性を含む取引属性を記録した電子ジャーナルデータを格納するデータベースと、
   前記電子ジャーナルデータの分析処理を行うデータ分析部と、
   前記データ分析部での分析結果を出力する出力部と、を備え、
   前記データ分析部は、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを、前記取引時刻属性に基づいて所定の時間範囲で抽出し、予め前記取引属性において集計する値の種類を設定し、抽出した前記電子ジャーナルデータを、設定された前記集計する値の種類に基づいて集計し、集計結果を前記取引属性で並び替えて、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。
2. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記データ分析部は、前記取引属性の前記集計結果が予め設定された条件となる場合に、ハイライト表示として前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。
3. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
   前記取引店舗属性において集計する値の種類は取引件数であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した取引件数の平均値を算出する平均取引件数集計部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて、店舗ごとの取引件数を算出する取引件数集計部と、
   前記店舗ごとの取引件数と、前記取引件数の平均値とを、前記取引時刻属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記取引件数と前記取引件数の平均値との差分が、予め設定された条件となる前記取引時刻属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
4. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引媒体種別属性を含み、
   前記取引媒体種別属性において集計する値の種類は取引件数および取引比率であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて前記取引媒体種別属性ごとに集計した前記取引件数または前記取引比率の平均値を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから店舗ごとに前記取引媒体種別ごとの前記取引件数または前記取引比率を算出する平均取引件数集計部と、
   前記取引件数または前記取引比率の平均値と、店舗ごとの前記取引件数または前記取引比率とを、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記取引媒体種別属性ごとの前記取引件数または前記取引比率が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
5. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
   前記取引店舗属性において集計する値の種類は単位時間単位端末あたりの取引件数であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した前記取引件数の平均値を算出する平均取引件数集計部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて、店舗ごとの取引件数を算出する取引件数集計部と、
   前記取引店舗属性ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引時刻属性の値を抽出し、抽出した前記取引時刻属性の値における前記店舗ごとの前記取引件数と、前記取引件数平均値とを、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記店舗ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
6. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引端末属性を含み、
   前記取引端末属性において集計する値の種類は取引件数であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから端末ごとに前記取引件数を算出する取引件数集計部と、
   前記端末ごとの前記取引件数の情報を、前記出力部に出力し、前記端末ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引端末属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力し、店舗の前記端末ごとの前記取引件数の情報を、前記出力部に出力し、前記店舗の前記端末ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引端末属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
7. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
   前記取引時刻属性において集計する値の種類は累積処理時間であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータの前記取引時刻属性の値から取引処理時間を算出し、前記取引処理時間から前記取引店舗属性に基づいて集計した累積取引処理平均時間を算出し、前記取引処理時間から店舗ごとの累積取引処理時間を算出し、前記累積取引処理時間から所定の時間範囲での空き時間を算出する処理時間算出部と、
   前記店舗ごとの前記空き時間を、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記店舗ごとの前記空き時間が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
8. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引者属性を含み、
   前記取引者属性において集計する値の種類は、連続取引件数、連続取引回数、または連続取引者であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、同一取引者が連続取引している前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引者属性ごとの連続取引回数を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから連続取引ごとの連続取引件数を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから前記連続取引回数が少なくとも１回以上の取引者リストの情報を、前記出力部に出力する連続取引算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
9. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
   前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、およびインタフェイス選択属性を含み、
   前記インタフェイス選択属性において集計する値の種類は取引件数であり、
   前記データ分析部は、
   前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
   抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した店舗ごとにインタフェイスが選択された取引件数を算出し、前記店舗ごとの前記取引件数を、前記取引店舗属性で表示する情報として、前記出力部に出力し、特定の店舗に対して、他の店舗との差分が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力するインタフェイス選択算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
10. 請求項９に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
    前記店舗の取引店舗位置属性を含むマスタのデータベースを備え、
    前記インタフェイス選択算出部は、
    特定の店舗が選択されると前記取引店舗位置属性から付近の店舗を抽出し、抽出された前記店舗の位置情報を、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。
11. 請求項１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
    前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、取引媒体種別属性、および取引端末属性を含み、
    前記データ分析部は、
    前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
    抽出した前記電子ジャーナルデータから店舗ごとに時間範囲、取引種別、および媒体種別の組み合わせでの取引件数を算出する取引件数集計部と、
    前記時間範囲、前記取引種別、および前記媒体種別の組み合わせごとに利益単価および原価とを記憶し、前記取引件数、前記利益単価、および前記原価から前記店舗ごとの価値を算出し、前記価値と前記店舗ごとの端末台数情報とから端末１台当りの価値を算出し、前記店舗ごとの前記端末１台当りの価値を、前記取引店舗属性で表示する情報として、前記出力部に出力する取引端末価値算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。
12. 請求項１１に記載の電子ジャーナルデータの分析システムにおいて、
    前記店舗の取引店舗位置属性を含むマスタのデータベースを備え、
    前記取引端末価値算出部は、特定の位置が選択されると前記取引店舗位置属性から選択された位置付近の店舗を抽出し、前記特定の位置付近の店舗の価値の情報を、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。

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