JP2021077275A - 在高管理装置、在高管理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗における現金在高を効率的に管理する。【解決手段】取得部は、店舗における現金取引に関する取引データを取得する。算出部は、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、取引データに基づいて、現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出する。【選択図】図１

Description

本開示は、在高管理装置、在高管理方法およびプログラムに関する。

金融機関のセンタ部門に在高管理サーバを設置し、各営業店での現金在高を集中して管理する現金管理システムが提案されている（例えば、特許文献１を参照）。在高管理サーバには、通信回線を介して、各営業店に設置されたオープン出納機が接続される。オープン出納機は、それ自体に現金を収容してその入出金を管理すると共に、営業店に設けられた金庫および窓口現金機や両替機の入出金も管理する。このような現金管理システムにおいて、在高データの履歴に基づいて翌営業日の資金必要額が予測計算され、その予測額に基づいて現金輸送ルートの計算が行なわれている。

特開２００３−１６８００１公報

ところで、現金を輸送する場合、現金輸送車を用い、警備業務を行う警備員を伴う必要がある。そのため、頻繁な現金の輸送はコストがかかる。一方で、現金輸送の頻度を下げると、営業店における現金在高が多くなるため、営業店における現金在高の確認業務などの負担が大きくなる。
本開示の目的は、店舗における現金在高を効率的に管理することができる在高管理装置、在高管理方法およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、在高管理装置は、店舗における現金取引に関する取引データを取得する取得部と、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出する算出部とを備える。

本発明の第２の態様によれば、在高管理方法は、在高管理装置が、店舗における現金取引に関する取引データを取得するステップと、前記在高管理装置が、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出するステップとを有する。

本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、店舗における現金取引に関する取引データを取得するステップと、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出するステップとを実行させる。

上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、在高管理装置は、店舗における現金在高を効率的に管理することができる。

第１の実施形態に係る銀行システムの構成を示す概略図である。 第１の実施形態に係る取引データの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る在高管理装置の構成を示す概略ブロック図である。 第１の実施形態に係るオフセット決定処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理に係る第１出力画面の例である。 第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理に係る第２出力画面の例である。 第１の実施形態に係る将来の提案輸送量の算出処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る店舗間における在高の比較処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る類似店舗検索画面の例である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

〈第１の実施形態〉
《銀行システム１の構成》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る銀行システム１の構成を示す概略図である。
第１の実施形態に係る銀行システム１は、本店１１と、複数の営業店１２とを有する。各営業店１２には、窓口用貨幣入出金機（オートキャッシャー）、両替機などの現金取引を扱う現金処理機１００と、当該営業店の現金在高を管理する出納機２００と、営業店に必要な現金在高を予測し、現金在高の適正化を図る在高管理装置３００とを備える。各現金処理機１００と出納機２００と在高管理装置３００とは営業店１２のローカルネットワークで互いに接続される。

各営業店１２は、現金在高を適正な量に保つために、本店１１との間で現金輸送を行う。すなわち、営業店１２は、将来の現金取引によって現金在高の不足が想定される場合に、本店１１から現金を受け入れる現受を行い、将来の現金取引によって現金在高の過剰が想定される場合に、本店１１へ現金を送る現送を行う。現金輸送は、警備会社によって、現金輸送車を用いてなされる。以下、現金輸送に係る金種ごとの枚数または金額を、輸送量という。

出納機２００は、オペレータによる入出金操作を受け付け、当該入出金操作に応じて当該出納機２００が保持する現金の入出金を受け入れる。このとき、出納機２００は、入出金操作に係る取引データを生成する。また、出納機２００は、ローカルネットワークを介して、各現金処理機１００から現金取引に係る取引データを収集する。これにより、出納機２００の内部データベースには、営業店１２全体の現金取引に係る取引データが、記憶される。
図２は、第１の実施形態に係る取引データの一例を示す図である。
取引データは、取引日時、入出金の別、取引種別、および金種ごとの取引量（取引枚数）を含む。また、取引データには、現金輸送に係る入手金を示す輸送データが含まれる。輸送データの取引種別は、現受または現送を示す。なお、他の実施形態においては、現金処理機１００による取引データと輸送データとが別個に管理されてもよい。

《在高管理装置３００の構成》
図３は、第１の実施形態に係る在高管理装置３００の構成を示す概略ブロック図である。
在高管理装置３００は、取得部３０１、予測部３０２、オフセット決定部３０３、入力部３０４、算出部３０５、評価部３０６、出力部３０７を備える。

取得部３０１は、出納機２００の内部データベースから取引データおよび輸送データを取得する。
予測部３０２は、取得部３０１が取得した取引データに基づいて、将来の所定期間に係る取引データを示す予測取引データを生成する。予測部３０２は、例えば取得部３０１が取得した過去の取引データを学習用データセットに用いた学習により、係数が決定された学習済みモデルを用いて、予測取引データを生成する。予測取引データを生成するための学習済みモデルは、例えば、第１期間に係る日ごとの日付、出金総額および最小枚数を入力サンプルとし、第１期間の直後の第２期間に係る日ごとの日付、出金総額および最小枚数を出力サンプルとする教師あり学習によって訓練されてよい。ここで、最小枚数とは、１日の入出金による取引枚数の差分の推移のうち、最も低かった時の値、すなわち現金変動の最小値をいう。第２期間に係る日ごとの日付、出金総額および最小枚数は、予測取引データの一例である。学習モデルの例としては、ランダムフォレストモデルやニューラルネットワークモデルが挙げられる。なお、学習済みモデルは、機械学習によって決定された係数と、アルゴリズムである学習モデルとを有する。

オフセット決定部３０３は、取得部３０１が取得した実際の取引データと予測部３０２が生成した予測取引データとの差の散布度に基づいて、予測取引データの予測誤差を補うための現金量のオフセット値を決定する。例えば、オフセット決定部３０３は、月ごとの取引データと予測取引データとの標準偏差σを算出し、３σに相当する現金の量を当該月のオフセット値に決定する。

入力部３０４は、利用者の操作により入力を受け付ける。具体的には、入力部３０４は、実績輸送量と提案輸送量の比較指示の入力、将来の提案輸送量の算出指示の入力、現金輸送のタイミングの入力、店舗間における在高の比較指示の入力を受け付ける。実績輸送量とは、取得部３０１が取得した輸送データが示す輸送量である。

算出部３０５は、予測部３０２が予測した予測取引データに基づいて、入力部３０４に入力された現金輸送タイミングにおける現金の輸送量を算出する。すなわち、算出部３０５は、提案輸送量を算出する。算出部３０５は、取得部３０１が取得した取引データに基づいて、提案輸送量および実績輸送量のそれぞれに係る現金輸送を行ったときの現金在高を算出する。

評価部３０６は、実績輸送量、提案輸送量、ならびに提案輸送量および実績輸送量のそれぞれに係る現金輸送を行ったときの現金在高に基づいて、提案輸送量の適正度を示す評価値を算出する。評価値の例としては在高削減率および輸送回数削減率が挙げられる。在高削減率は、実績輸送量に基づく現金在高と提案輸送量に基づく現金在高との差を、実績輸送量に基づく現金在高で除算することで求められる。輸送回数削減率は、実績輸送量に係る輸送回数と提案輸送量に係る輸送回数との差を、実績輸送量に係る輸送回数で除算することで求められる。

出力部３０７は、算出部３０５が算出した提案輸送量、実績輸送量、提案輸送量および実績輸送量のそれぞれに係る現金輸送を行ったときの現金在高、ならびに評価部３０６が算出した評価値を出力する。出力部３０７による出力は、例えばディスプレイへの表示、シートへの印刷、記憶媒体への記録などが挙げられる。

《オフセットの決定処理》
以下、在高管理装置３００の動作について説明する。在高管理装置３００は、初回の提案輸送量の算出処理の実行前に、計算された輸送量に対するオフセット値を決定する。
図４は、第１の実施形態に係るオフセット決定処理を示すフローチャートである。
まず、在高管理装置３００の取得部３０１は、出納機２００から過去の所定期間に係る取引データを取得する（ステップＳ１）。取引データの取得対象の期間は、例えば１年以上であってよい。次に、予測部３０２は、取得した取引データに基づいて、複数の異なる期間（例えば、１か月ごと）に係る予測取引データを生成する（ステップＳ２）。上述した通り、予測部３０２は、第２期間に係る日ごとの予測取引データを生成する。オフセット決定部３０３は、ステップＳ２で生成された複数の期間に係る日ごとの予測取引データと、同じ日に係る実際の取引データとを比較し、その差を算出する（ステップＳ３）。オフセット決定部３０３は、複数の予測取引データと実際の取引データとの差に基づいて、期間ごと（例えば月ごと）のオフセット値を決定する（ステップＳ４）。例えば、オフセット決定部３０３は、各月について、日ごとの取引データと予測取引データとの差の標準偏差σを算出し、３σに相当する現金の量を当該月のオフセット値に決定する。

《実績輸送量と提案輸送量の比較処理》
在高管理装置３００は、利用者から実績輸送量と提案輸送量の比較指示の入力を受け付けると、在高管理装置３００は実績輸送量と提案輸送量の比較処理を開始する。

図５は、第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理を示すフローチャートである。
在高管理装置３００の入力部３０４は、輸送量の比較対象に係る対象期間、および現金輸送のタイミングのパターンの入力を受け付ける（ステップＳ３１）。入力部３０４は、例えば輸送タイミング間のインターバル日数、または輸送タイミングに係る１または複数の曜日の指定により、現金輸送のタイミングのパターンの入力を受け付ける。対象期間は、過去の期間であって、予測部３０２によって予測される第２期間に相当する長さの期間である。例えば、予測部３０２が１か月分の取引データを予測する場合、対象期間の長さは１か月である。

取得部３０１は、ステップＳ３１で入力された対象期間と、その直前の所定の予測期間に係る取引データおよび輸送データを取得する（ステップＳ３２）。例えば、予測部３０２が１か月分の取引データを用いてその直後の１か月分の取引データを予測する場合、取得部３０１は、対象期間および対象期間の直前の１か月の取引データを取得する。次に、予測部３０２は、ステップＳ３２で取得した予測期間に係る取引データに基づいて、対象期間に係る予測取引データを生成する（ステップＳ３３）。

算出部３０５は、ステップＳ３３で生成された予測取引データに基づいて、ステップＳ３１で入力された現金輸送タイミングのパターンにおける提案輸送量を算出する（ステップＳ３４）。例えば、算出部３０５は、以下の手順で提案輸送量を算出する。算出部３０５は、パターンによって特定される現金輸送タイミングごとに、予測取引データが示す対象期間に係る日ごとの最小枚数に基づいて、当該現金輸送タイミングから次の現金輸送タイミングまでの間における最小枚数の総和を算出する。算出部３０５は、算出した最小枚数の総和に当該現金輸送タイミングに係る月のオフセット値を加算した値を、提案輸送量として算出する。
算出部３０５は、ステップＳ３２で取得した取引データに基づいて、ステップＳ３４で算出した提案輸送量に係る現金輸送を行ったときの日ごとの現金在高を算出する（ステップＳ３５）以下、提案輸送量に係る現金輸送を行ったときの現金在高を在高予測値ともいう。

算出部３０５は、ステップＳ３２で取得した取引データに基づいて、ステップＳ３２で取得した輸送データに基づく実績輸送量に係る現金輸送を行ったときの現金在高を算出する（ステップＳ３６）。以下、実績輸送量に係る現金輸送を行ったときの現金在高を在高実績値ともいう。

評価部３０６は、ステップＳ３５で算出した在高予測値と、ステップＳ３６で算出した在高実績値とに基づいて評価値を算出する（ステップＳ３７）。そして、出力部３０７は、ステップＳ３４で算出した提案輸送量、ステップＳ３５で算出した在高予測値、ステップＳ３２で取得した輸送データに基づく実績輸送量、ステップＳ３６で算出した在高実績値、およびステップＳ３７で算出した評価値を表示する画面を出力する（ステップＳ３８）。

図６は、第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理に係る第１出力画面の例である。第１出力画面は、実績輸送量と提案輸送量に基づく現金在高および最小枚数の推移を比較する画面である。
図７は、第１の実施形態に係る実績輸送量と提案輸送量の比較処理に係る第２出力画面の例である。第２出力画面は、実績輸送量と提案輸送量に基づく輸送タイミング、輸送量、及び現金在高の推移を比較する画面である。

出力部３０７は、例えば図６に示す第１出力画面と図７に示す第２出力画面とを切り替え可能にディスプレイに表示する。
第１出力画面には、対象期間に係る現金在高と最小枚数の推移の実績を示す第１実績グラフ、対象期間に係る提案輸送量に基づく現金在高と最小枚数の推移、および予測取引データに基づく出金予測の推移を示す第１予測グラフ、対象期間に係る取引枚数の推移の実績を示す収支グラフ、並びに評価値としての在高削減率とを含む。利用者は、第１出力画面を視認することで、提案輸送量による在高削減率、および提案輸送量の妥当性を検討することができる。なお、第１予測グラフにおいて、各日において、最小枚数がオフセットを加算した出金予測枚数を超えなければ、提案輸送量によって現金在高の枯渇が生じないことがわかる。

第２出力画面には、対象期間に係る現金在高と現送枚数と現受枚数の推移の実績を示す第２実績グラフ、対象期間に係る提案輸送量に基づく現金在高と現送枚数と現受枚数の推移を示す第２予測グラフ、対象期間に係る取引枚数の推移の実績を示す収支グラフ、並びに評価値としての現送回数削減率および現受回数削減率とを含む。利用者は、第２出力画面を視認することで、現金輸送頻度の妥当性を検討することができる。

なお、在高管理装置３００の入力部３０４は、上述の処理においてステップＳ１で入力された現金輸送タイミングに基づく提案輸送量の計算の後に、他の現金輸送タイミングの入力を受け付けることができる。この場合、在高管理装置３００は、上述のステップＳ３１からステップＳ３９により、現金輸送タイミングに基づく提案輸送量の計算を行う。すなわち、在高管理装置３００は、現金輸送タイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、提案輸送量を算出することができる。これにより、利用者は、店舗ごとに適切な現金輸送タイミングを検討することができる。

《将来の提案輸送量の算出処理》
利用者は、上述の実績輸送量と提案輸送量の比較処理において店舗ごとに適切な現金輸送タイミングを検討すると、在高管理装置３００を操作し、将来の提案輸送量の算出指示を入力する。
在高管理装置３００は、将来の提案輸送量の算出指示を受け付けると、在高管理装置３００は将来の提案輸送量の算出処理を開始する。

図８は、第１の実施形態に係る将来の提案輸送量の算出処理を示すフローチャートである。
在高管理装置３００の入力部３０４は、および現金輸送のタイミングの入力を受け付ける（ステップＳ６１）。取得部３０１は、ステップＳ６１で入力された現在時刻の直前の所定の予測期間に係る取引データおよび輸送データを取得する（ステップＳ６２）。次に、予測部３０２は、ステップＳ６２で取得した予測期間に係る取引データに基づいて、対象期間に係る予測取引データを生成する（ステップＳ６３）。

算出部３０５は、ステップＳ６３で生成された予測取引データに基づいて、ステップＳ６１で入力された現金輸送タイミングにおける提案輸送量を算出する（ステップＳ６４）。そして、出力部３０７は、ステップＳ６４で算出した提案輸送量を表示する画面を出力する（ステップＳ６５）。
これにより、利用者は、店舗における現金輸送タイミングおよび各タイミングごとの輸送量を決定することができる。

《店舗間における在高の比較処理》
ところで、利用者は、管理対象の店舗の現金在高が適正な量であるか否かについて、認識することが困難である場合がある。これは、店舗ごとに立地や顧客により規模や取引件数が異なり、確保すべき現金在高が異なるためである。そこで本実施形態に係る在高管理装置３００は、対象店舗と同様の条件に係る他の店舗と現金在高を比較することで、利用者に相対的な現金在高の適正さを提示する。

図９は、第１の実施形態に係る店舗間における在高の比較処理を示すフローチャートである。
図１０は、第１の実施形態に係る類似店舗検索画面の例である。
利用者による操作によって在高管理装置３００が、店舗間における在高の比較指示の入力を受け付けると、入力部３０４は、図１０に示すような類似店舗検索画面をディスプレイに表示させ、比較対象店舗の絞り込み条件の入力を受け付ける（ステップＳ９１）。類似店舗検索画面には、対象店舗の設定ボタンＢ１、絞り込み条件の設定ボタンＢ２、類似店舗の表示ボタンＢ３、店舗の一覧Ｌが含まれる。入力部３０４は、絞り込み条件の設定ボタンＢ２の押下により、絞り込み条件の入力を受け付ける。絞り込み条件のカテゴリの例としては、単位期間あたりの出金総額、入金総額、在高総額、紙幣入金平均枚数、紙幣出金平均枚数、硬貨入金平均枚数、硬貨出金平均枚数、平均締上時刻、平均締上時間、オペレータ人数、処理件数などが挙げられる。なお、複数の店舗は、予め各カテゴリについて例えば５段階（図１０に示す例ではＬ１〜Ｌ５）でクラス化され、在高管理装置３００はそのクラスをタグデータとして予め記憶しておく。なお、このとき、利用者は対象店舗の設定ボタンＢ１を押下し、在高管理装置３００に対象店舗のＩＤを入力することで、対象店舗に係る各カテゴリクラスを閲覧することができる。

絞り込み条件の入力後、入力部３０４が類似店舗の表示ボタンＢ３の押下を受け付けると、出力部３０７は、入力された条件に合致する店舗の一覧Ｌを出力する（ステップＳ９２）。店舗の一覧Ｌには、店舗ＩＤに加え、ステップＳ９１で設定されていない条件に係るカテゴリのクラスが表示される。これにより、利用者は、絞り込み条件によって絞り込んだ店舗と対象店舗との相違を確認することができる。入力部３０４は、利用者から店舗の一覧Ｌのうち１つの店舗の選択を受け付ける（ステップＳ９３）。次に、取得部３０１は、ステップＳ９２で選択された店舗の出納機２００から取引データおよび輸送データを取得する（ステップＳ９４）。次に、算出部３０５は、取得された取引データおよび輸送データに基づいて、他の店舗に係る実績輸送量および現金在高の推移を算出する（ステップＳ９５）。そして、出力部３０７は、算出した他の店舗に係る実績輸送量および現金在高の推移を出力する（ステップＳ９６）。

利用者は、対象店舗と同様の条件で出力された他の店舗に係る実績輸送量および現金在高の推移を、対象店舗と比較することで、相対的な輸送回数及び現金在高の適正さを検討することができる。

〈作用・効果〉
このように、第１の実施形態によれば、在高管理装置３００は、店舗における現金取引に関する取引データを取得し、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて提案輸送量を算出する。
これにより、利用者は、店舗における適切な輸送パターンを検討し、店舗における現金在高を効率的に管理することができる。

ここで、第１の実施形態に係る在高管理装置３００のユースケースについて説明する。
現金を輸送するためには、現金輸送車を用い、警備業務を行う警備員を伴う必要がある。そのため、現金の輸送はコストがかかる。また、営業店における現金在高が多いと、営業店における現金在高の確認業務などの負担が大きくなる。そこで、利用者は、輸送回数を異ならせた複数の輸送パターンについて在高管理装置３００に提案輸送量を算出させる。これにより、利用者は、輸送に掛かるコストと、営業店における現金在高の管理に掛かるコストとのバランスを図った輸送パターンを検討することができる。すなわち、利用者は、在高管理装置３００を用いることで、輸送に掛かるコストと現金在高の管理に掛かるコストの総和が最小となるような輸送パターンを特定することができる。

また、在高管理装置３００は、取引データに基づいて、将来の現金取引に係る現金の量を示す予測取引データを生成し、予測取引データに係る現金の量に基づいて提案輸送量を算出する。これにより、利用者は、予測された将来の現金取引に基づいて適切な輸送量を決定することができる。

また、在高管理装置３００は、予測取引データに基づいて日ごとの現金変動の最小値を特定し、当該最小値にオフセット値を加算することで提案輸送量を算出する。これにより、予測取引データが含む誤差を保障しつつ、店舗における現金在高を適正化することができる。また、本実施形態において当該オフセットは、予測取引データと実際の取引データとの差の散布度に基づいて決定される。これにより、在高管理装置３００は、誤差を保障する可能な適切なオフセット値を決定することができる。

また、在高管理装置３００は、提案輸送量の適正度を示す評価値を算出する。これにより、利用者は、提案輸送量を採用することによる現金在高の適正化の度合いを認識することができる。

〈他の実施形態〉
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。すなわち、他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
上述した実施形態に係る在高管理装置３００は、単独のコンピュータによって構成されるものであってもよいし、在高管理装置３００の構成を複数のコンピュータに分けて配置し、複数のコンピュータが互いに協働することで在高管理装置３００として機能するものであってもよい。このとき、在高管理装置３００を構成する一部のコンピュータが出納機２００の内部に搭載され、他のコンピュータが出納機２００の外部に設けられてもよい。

また、上述の実施形態に係る在高管理装置３００は、利用者が提案輸送量に基づいて適切な輸送タイミングを検討するが、他の実施形態においてはこれに限られない。例えば、他の実施形態に係る在高管理装置３００は、勾配降下法や遺伝的アルゴリズムなどを用いた最適化アルゴリズムにより、自動的に輸送タイミングを計算し、利用者に提示してもよい。

また、上述の実施形態に係る在高管理装置３００は、日ごとの最小枚数を算出し、これに基づいて提案輸送量を算出するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る在高管理装置３００は、現金輸送タイミングから次の現金輸送タイミングまでの間における最小枚数を直接算出し、これに基づいて提案輸送量を算出してもよい。

〈コンピュータ構成〉
図１１は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述の在高管理装置３００は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。プロセッサ９１の例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。

プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータ９０は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサ９１によって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。

ストレージ９３の例としては、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能をストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１…銀行システム １１…本店 １２…営業店 １００…現金処理機 ２００…出納機 ３００…在高管理装置 ３０１…取得部 ３０２…予測部 ３０３…オフセット決定部 ３０４…入力部 ３０５…算出部 ３０６…評価部 ３０７…出力部

Claims (10)

1. 店舗における現金取引に関する取引データを取得する取得部と、
   現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出する算出部と
   を備える在高管理装置。
2. 前記取引データに基づいて、将来の現金取引に係る現金の量を示す予測取引データを生成する予測部を備え、
   前記算出部は、前記予測取引データに係る現金の量に基づいて前記提案輸送量を算出する
   請求項１に記載の在高管理装置。
3. 前記算出部は、前記予測取引データに基づいて、前記現金輸送を実施するタイミング間における現金変動の最小値を特定し、当該最小値にオフセット値を加算することで前記提案輸送量を算出する
   請求項２に記載の在高管理装置。
4. 前記予測取引データと前記取引データとの差の散布度に基づいて、前記オフセット値を算出するオフセット決定部
   を備える請求項３に記載の在高管理装置。
5. 前記提案輸送量の適正度を示す評価値を算出する評価部を備える
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の在高管理装置。
6. 前記取得部は、前記店舗における前記現金輸送に関する輸送データを取得し、
   前記算出部は、前記輸送データに係る期間における前記提案輸送量を算出し、
   前記評価部は、前記輸送データが示す実際の輸送量と算出された前記提案輸送量との比較により前記評価値を算出する
   請求項５に記載の在高管理装置。
7. 前記評価部は、実績輸送量に基づく現金在高と提案輸送量に基づく現金在高との差を、前記実績輸送量に基づく現金在高で除算することで前記評価値を算出する
   請求項６に記載の在高管理装置。
8. 前記評価部は、実績輸送量に基づく輸送回数と提案輸送量に基づく輸送回数との差を、前記実績輸送量に基づく輸送回数で除算することで前記評価値を算出する
   請求項６または請求項７に記載の在高管理装置。
9. 在高管理装置が、店舗における現金取引に関する取引データを取得するステップと、
   前記在高管理装置が、現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出するステップと
   を有する在高管理方法。
10. コンピュータに、
    店舗における現金取引に関する取引データを取得するステップと、
    現金輸送を実施するタイミングが異なる複数の輸送パターンそれぞれについて、前記取引データに基づいて、前記現金取引に応じた現金在高を実現するために輸送すべき現金の量である提案輸送量を算出するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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