JP2021117600A

JP2021117600A - Deposit instruction system

Info

Publication number: JP2021117600A
Application number: JP2020009312A
Authority: JP
Inventors: 塁木村; Rui Kimura; 章浩中菅; Akihiro Nakasuga; 肖太鈴木; Shota Suzuki
Original assignee: KDDI Corp; Exa Corp
Current assignee: KDDI Corp; Exa Corp
Priority date: 2020-01-23
Filing date: 2020-01-23
Publication date: 2021-08-10

Abstract

To provide a deposit instruction system capable of instructing a user to automatically charge electronic money at a timing when the user makes payment with a high possibility.SOLUTION: A deposit instruction system according to the present invention is configured to estimate a probability that a user will make a payment at a specific store by learning in advance a history of payments made by the user or by users other than the user. When detecting that the user has visited the specific store, and if the probability is equal to or higher than a threshold value, the deposit instruction system instructs an account management system to deposit electronic money.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、ユーザが所持する電子マネーの残高をチャージするように指示する入金指示システムに関する。 The present invention relates to a deposit instruction system that instructs a user to charge the balance of electronic money possessed by the user.

現在、様々な電子マネーが決済手段として用いられている。電子マネーの例としては、ＩＣカード型のもののほか、例えばＱＲコード決済するとき決済金額が差し引かれるユーザアカウント上の残高も、電子マネーの１形態であるといえる。電子マネーはあらかじめ残高を入金しておく（プリチャージ）のが一般的だが、所定の条件にしたがって自動チャージすることもできる。例えばＩＣカード型の電子マネーであれば、決済機会（例：駅改札へ入場するとき）において、規定金額が自動チャージされる。 Currently, various electronic money systems are used as payment methods. As an example of electronic money, in addition to the IC card type, for example, the balance on the user account from which the payment amount is deducted when making a QR code payment can be said to be one form of electronic money. Generally, the balance of electronic money is deposited in advance (pre-charge), but it can also be automatically charged according to predetermined conditions. For example, in the case of IC card type electronic money, the specified amount is automatically charged at a payment opportunity (eg, when entering a station ticket gate).

現在普及している自動チャージ方法を用いた場合、自動チャージ後の電子マネーの残高がチャージごとにばらつき、決済時に残高が足りない可能性がある。一方で、事前に設定する自動チャージ金額を引き上げると、決済後の電子マネー残高が過度に増えることにより、ユーザの流動資産が不本意に減少するという新たな課題が発生する。 When the currently popular automatic charging method is used, the balance of electronic money after automatic charging varies from charge to charge, and there is a possibility that the balance is insufficient at the time of settlement. On the other hand, if the amount of automatic charge set in advance is raised, the balance of electronic commerce after settlement will increase excessively, which will cause a new problem that the current assets of the user will be unwillingly reduced.

下記特許文献１は、電子マネーのチャージに関するものである。同文献は、『ユーザによる自動入金後の電子マネーの残高確認を不要にするとともに、ユーザの流動資産の減少を防止する電子マネー管理サーバ及びその方法を提供すること。』を課題として、『電子マネー管理サーバ（１）の自動入金判定手段（１１３）は、一定期間ごとに、口座管理ＤＢ（１２１）に記憶された電子マネー口座の口座残高がユーザ設定管理ＤＢ（１２２）に記憶された閾値以下であるか否かを判定する。このとき、口座残高が閾値以下である場合には、入金要求送信手段（１１４）は、口座残高がユーザ設定管理ＤＢ（１２２）に記憶された目標金額となる入金額を算出し、入金サイト（３）に入金要求を送信する。そして、口座管理ＤＢ更新手段１１２は、入金要求に基づく入金結果を受信することに応じて、口座管理ＤＢ（１２１）に記憶された口座残高を更新する。』という技術を開示している（要約参照）。 The following Patent Document 1 relates to the charging of electronic money. The document states, "To provide an electronic money management server and a method thereof that eliminates the need for the user to check the balance of electronic money after automatic deposit and prevents the user's current assets from decreasing. In the automatic payment determination means (113) of the electronic money management server (1), the account balance of the electronic money account stored in the account management DB (121) is set in the user setting management DB (11) at regular intervals. It is determined whether or not it is equal to or less than the threshold value stored in 122). At this time, if the account balance is equal to or less than the threshold value, the deposit request transmitting means (114) calculates the deposit amount that is the target amount stored in the user setting management DB (122), and the deposit site (114). Send a deposit request to 3). Then, the account management DB update means 112 updates the account balance stored in the account management DB (121) in response to receiving the payment result based on the payment request. 』Disclosures the technology (see summary).

特開２０１２−０１４２６０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-014260

電子マネーの残高が変動するのは決済時であるので、決済に際して過不足ない適切な残高が存在していることが望ましい。特許文献１は、入金契機として、ユーザがショッピングサイト上でクリック操作したこと、あるいはこれに準ずる入金契機として、ユーザがバナー広告をクリックしたこと、を挙げている（同文献の００１８参照）。ショッピングサイト上におけるクリック操作にともなってチャージするのは自動チャージではないので、同文献においては自動チャージの契機としてバナー広告をクリックすることを１例として挙げていると考えられる。 Since the balance of electronic money fluctuates at the time of settlement, it is desirable that an appropriate balance exists at the time of settlement. Patent Document 1 cites that the user clicks on a shopping site as a payment trigger, or that the user clicks a banner advertisement as a payment trigger equivalent thereto (see 0018 of the same document). Since it is not the automatic charge that is charged by the click operation on the shopping site, it is considered that the same document cites clicking the banner advertisement as an example of the automatic charge.

しかしユーザがバナー広告をクリックしたとしても、その動作が決済につながるとは限らない。したがって特許文献１記載の技術を電子マネーの自動チャージにおいてに用いると、必ずしも適切ではないタイミングで自動チャージすることになる可能性がある。そうすると、自動チャージを実施することにより、ユーザの流動資産が不本意に減少することになり、望ましくない。 However, even if the user clicks on the banner ad, the action does not necessarily lead to payment. Therefore, if the technique described in Patent Document 1 is used for automatic charging of electronic money, there is a possibility that automatic charging will occur at an inappropriate timing. Then, by carrying out automatic charging, the user's current assets will be unintentionally reduced, which is not desirable.

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが決済する可能性が高いタイミングで電子マネーを自動チャージするように指示することができる入金指示システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a deposit instruction system capable of instructing a user to automatically charge electronic money at a timing when there is a high possibility of payment. And.

本発明に係る入金指示システムは、ユーザおよび前記ユーザ以外の他ユーザが決済した履歴をあらかじめ学習することにより、前記ユーザが特定店舗において決済する確率を推定するように構成された学習器を備える。前記入金指示システムは、前記ユーザが前記特定店舗に来店したことを検知すると、前記確率が閾値以上であれば、口座管理システムに対して電子マネーへの入金を指示する。 The payment instruction system according to the present invention includes a learning device configured to estimate the probability that the user will make a payment at a specific store by learning in advance the history of payments made by the user and other users other than the user. When the payment instruction system detects that the user has visited the specific store, if the probability is equal to or higher than the threshold value, the payment instruction system instructs the account management system to deposit the electronic money.

本発明に係る入金指示システムによれば、ユーザが決済する可能性が高いタイミングで電子マネーを自動チャージするように指示することができる。これにより、決済時点における電子マネー残高を適切に維持するとともに、ユーザの流動資産を不本意に減少させないようにすることができる。 According to the payment instruction system according to the present invention, it is possible to instruct the user to automatically charge the electronic money at a timing when there is a high possibility that the payment will be made. As a result, it is possible to appropriately maintain the electronic commerce balance at the time of settlement and prevent the user's current assets from being unintentionally reduced.

実施形態１に係る入金指示システム１０の構成図である。It is a block diagram of the payment instruction system 10 which concerns on Embodiment 1. 入金指示システム１０の動作手順を説明する処理フロー図である。It is a processing flow diagram explaining the operation procedure of the payment instruction system 10. 実施形態２における入金指示システム１０の動作手順を説明する処理フロー図である。It is a processing flow diagram explaining the operation procedure of the payment instruction system 10 in Embodiment 2.

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る入金指示システム１０の構成図である。入金指示システム１０は、ユーザ３１０が所有する電子マネーの残高に対して自動チャージを指示するシステムである。入金指示システム１０は、サーバ１００を備える。サーバ１００はさらに、入金指示部１１０、来店検知部１２０、学習器１３０、記憶部１４０を備える。記憶部１４０は、サーバ１００が使用するデータを格納する記憶装置である。 <Embodiment 1>
FIG. 1 is a configuration diagram of a payment instruction system 10 according to the first embodiment of the present invention. The deposit instruction system 10 is a system for instructing automatic charging of the balance of electronic money owned by the user 310. The deposit instruction system 10 includes a server 100. The server 100 further includes a payment instruction unit 110, a store visit detection unit 120, a learning device 130, and a storage unit 140. The storage unit 140 is a storage device that stores data used by the server 100.

来店検知部１２０は、ユーザ３１０が特定店舗２００に来店したことを検知する。例えばユーザ３１０が所持している携帯端末３２０が無線電波を発信し、特定店舗２００内に設置されている来店検知部２１０がその無線電波を受信すると、ユーザ３１０が特定店舗２００に来店したことを検知できる。来店検知部１２０は、来店検知部２１０からその検知結果を例えばネットワーク経由で取得することにより、ユーザ３１０が特定店舗２００に来店したことを検知する。来店検知手段はこれに限るものではなく、ユーザが特定店舗２００に来店したことを推定できれば、その他手段を用いてもよい。 The store visit detection unit 120 detects that the user 310 has visited the specific store 200. For example, when the mobile terminal 320 owned by the user 310 transmits a wireless radio wave and the store visit detection unit 210 installed in the specific store 200 receives the wireless radio wave, the user 310 has visited the specific store 200. Can be detected. The store visit detection unit 120 detects that the user 310 has visited the specific store 200 by acquiring the detection result from the store visit detection unit 210, for example, via a network. The store visit detection means is not limited to this, and other means may be used as long as it can be estimated that the user has visited the specific store 200.

学習器１３０は、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率を推定するように構成されている。具体的には、ユーザ３１０およびその他ユーザが過去に決済した履歴をあらかじめ学習しておき、その学習結果にしたがって、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率を推定する。学習項目の詳細については後述する。 The learning device 130 is configured to estimate the probability that the user 310 will make a payment at the specific store 200. Specifically, the history of payments made by the user 310 and other users in the past is learned in advance, and the probability that the user 310 makes payments at the specific store 200 is estimated according to the learning result. Details of the learning items will be described later.

入金指示部１１０は、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率を推定した結果を、学習器１３０から取得する。推定した決済確率が閾値以上である場合、入金指示部１１０は口座管理システム４００に対して、チャージを指示する。 The payment instruction unit 110 acquires from the learning device 130 the result of estimating the probability that the user 310 will make a payment at the specific store 200. When the estimated settlement probability is equal to or greater than the threshold value, the deposit instruction unit 110 instructs the account management system 400 to charge.

口座管理システム４００は、ユーザ３１０が所有している電子マネーの残高を管理するシステムである。口座管理システム４００は、入金指示部１１０からの指示にしたがってその残高に対して入金する。入金額は例えばユーザ３１０があらかじめ設定しておくことができる。口座管理システム４００は、電子マネー残高を管理するコンピュータなどによって構成することができる。 The account management system 400 is a system that manages the balance of electronic money owned by the user 310. The account management system 400 deposits the balance according to the instruction from the deposit instruction unit 110. The deposit amount can be set in advance by the user 310, for example. The account management system 400 can be configured by a computer or the like that manages the electronic money balance.

本実施形態１において入金指示部１１０は、ネットワーク（例えばインターネット）を介して、口座管理システム４００と接続されている。入金指示部１１０はネットワークを介して、口座管理システム４００に対して入金を指示する。したがって口座管理システム４００が残高を管理している電子マネーは、ネットワークと接続されたコンピュータ上でその残高を管理するタイプのものである。ユーザ３１０はそのような電子マネーを所有しているものとする。このタイプの電子マネーとしては、例えばＱＲコード決済において決済時に差し引かれる電子マネー、キャリア決済（携帯電話事業者の携帯端末を用いた決済）において決済時に差し引かれる電子マネー、などが挙げられる。 In the first embodiment, the deposit instruction unit 110 is connected to the account management system 400 via a network (for example, the Internet). The deposit instruction unit 110 instructs the account management system 400 to make a deposit via the network. Therefore, the electronic money whose balance is managed by the account management system 400 is of a type that manages the balance on a computer connected to the network. It is assumed that the user 310 owns such electronic money. Examples of this type of electronic money include electronic money that is deducted at the time of payment in QR code payment, electronic money that is deducted at the time of payment in carrier payment (payment using a mobile terminal of a mobile phone operator), and the like.

学習器１３０があらかじめ学習する学習項目について説明する。ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率は、ユーザ３１０が特定店舗２００内に滞在している時間と相関関係を有していると考えられる。例えば滞在時間がある程度に達するまでは滞在時間が長いほど決済確率が上がるが、それ以上滞在すると却って決済確率が下がる、などの相関関係が考えられる。そこで学習器１３０は、ユーザ３１０およびその他ユーザが過去において店舗に滞在した時間と、決済したか否かとの間の対応関係を、あらかじめ学習しておく。滞在時間と決済確率との間の相関関係は、店舗一般において類似していると考えられるので、学習器１３０は特定店舗２００以外の店舗についても同様に、滞在時間と決済したか否かとの間の関係を学習しておく。入金指示部１１０は来店検知部１２０を介して、ユーザ３１０が特定店舗２００内に滞在している時間を取得し、その滞在時間を学習器１３０に対して入力することにより、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済するか否かの推定結果を取得する。 The learning items that the learning device 130 learns in advance will be described. It is considered that the probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 has a correlation with the time that the user 310 stays in the specific store 200. For example, until the staying time reaches a certain level, the longer the staying time, the higher the settlement probability, but if the staying time is longer than that, the settlement probability decreases. Therefore, the learning device 130 learns in advance the correspondence between the time that the user 310 and other users have stayed at the store in the past and whether or not the payment has been made. Since the correlation between the staying time and the settlement probability is considered to be similar in stores in general, the learning device 130 also applies to stores other than the specific store 200 between the staying time and whether or not the settlement is made. Learn the relationship between. The payment instruction unit 110 acquires the time that the user 310 is staying in the specific store 200 via the store visit detection unit 120, and inputs the staying time to the learning device 130 so that the user 310 can use the specific store. The estimation result of whether or not to settle in 200 is acquired.

ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率は、ユーザ３１０およびその他ユーザが特定店舗２００において過去に決済した履歴（すなわち、特定店舗２００を訪問した際に決済したか否か）と相関していると考えられる。また特定店舗２００が店舗チェーンに属している場合、同じ店舗チェーンに属する別店舗においてもユーザは同様の購買行動をとると想定されるので、その別店舗において過去に決済した履歴も、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済するか否かとの間で一定の相関関係を有すると考えられる。さらに特定店舗２００と同じタイプの別店舗においてもユーザは同様の購買行動をとると想定されるので、その別店舗において過去に決済した履歴も、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済するか否かとの間で一定の相関関係を有すると考えられる。ここでいうタイプとは例えば、コンビニエンスストア、ファミリーレストラン、百貨店、などのようにユーザが同様の購買行動をとると想定される店舗種別のことである。そこで学習器１３０は、ユーザ３１０およびその他ユーザが、（ａ）特定店舗２００において過去に決済した履歴、（ｂ）特定店舗２００と同じ店舗チェーンに属する別店舗において過去に決済した履歴、（ｃ）特定店舗２００と同じタイプの別店舗において過去に決済した履歴、をあらかじめ学習しておく。入金指示部１１０は、（ａ）特定店舗２００を特定する識別子、（ｂ）特定店舗２００と同じ店舗チェーンを識別する識別子、（ｃ）特定店舗２００と同じカテゴリを識別する識別子、を学習器１３０に対して入力することにより、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済するか否かの推定結果を取得する。同じ店舗チェーン別店舗の識別子と同じタイプの別店舗の識別子は、例えば特定店舗２００の識別子と関連付けてあらかじめ記憶部１４０に格納しておけばよい。後述する実施形態２においても同様である。 The probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 correlates with the history of the user 310 and other users making payments at the specific store 200 in the past (that is, whether or not the payment was made when the user 310 visited the specific store 200). Conceivable. Further, when the specific store 200 belongs to the store chain, it is assumed that the user takes the same purchasing behavior in another store belonging to the same store chain, so that the user 310 also records the past settlement history in the other store. It is considered that there is a certain correlation between whether or not to settle at the specific store 200. Furthermore, since it is assumed that the user takes the same purchasing behavior in another store of the same type as the specific store 200, whether or not the user 310 makes a payment in the specific store 200 also regarding the history of payments made in the past at the other store. It is considered that there is a certain correlation between them. The type referred to here is a store type in which users are expected to take similar purchasing behavior, such as convenience stores, family restaurants, department stores, and the like. Therefore, the learning device 130 uses (a) a history of payments made by the user 310 and other users in the past at the specific store 200, (b) a history of payments made by the user 310 and other users in the past at another store belonging to the same store chain as the specific store 200, and (c). Learn in advance the history of payments made in the past at another store of the same type as the specific store 200. The payment instruction unit 110 learns (a) an identifier that identifies the specific store 200, (b) an identifier that identifies the same store chain as the specific store 200, and (c) an identifier that identifies the same category as the specific store 200. By inputting to, the estimation result of whether or not the user 310 makes a payment at the specific store 200 is acquired. The identifier of another store of the same type as the identifier of another store in the same store chain may be stored in the storage unit 140 in advance in association with, for example, the identifier of the specific store 200. The same applies to the second embodiment described later.

ユーザ３１０が特定店舗２００に滞在している時間に応じて、決済確率が変化すると考えられる。そこで入金指示部１１０は、例えば所定周期ごと（例：３０秒ごと、１分ごとなど）に、ユーザ３１０が特定店舗２００内に滞在しているか否かおよびその滞在時間を来店検知部１２０から取得し、これを学習器１３０に対して入力することにより、学習器１３０による推定結果を周期的に更新してもよい。これによりユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率をリアルタイムで更新することができる。 It is considered that the settlement probability changes according to the time that the user 310 stays in the specific store 200. Therefore, the payment instruction unit 110 acquires from the store visit detection unit 120 whether or not the user 310 is staying in the specific store 200, for example, every predetermined cycle (eg, every 30 seconds, every minute, etc.). Then, by inputting this to the learner 130, the estimation result by the learner 130 may be updated periodically. As a result, the probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 can be updated in real time.

ユーザ３１０が特定店舗２００内に滞在し続けているか否かは、例えば所定周期ごとに滞在時間を取得した際に、ユーザ３１０が滞在している旨の検知結果が連続しているか否かによって判断することができる。これにより、例えばユーザ３１０が特定店舗２００の近傍を通過したときなど、一時的にユーザ３１０の存在を検知した場面を除外することができる。 Whether or not the user 310 continues to stay in the specific store 200 is determined by, for example, whether or not the detection results indicating that the user 310 is staying are continuous when the staying time is acquired at predetermined intervals. can do. As a result, it is possible to exclude a scene in which the presence of the user 310 is temporarily detected, for example, when the user 310 passes near the specific store 200.

図２は、入金指示システム１０の動作手順を説明する処理フロー図である。以下図２にしたがって、入金指示システム１０が口座管理システム４００に対して入金を指示する際の動作手順を説明する。 FIG. 2 is a processing flow diagram illustrating an operation procedure of the deposit instruction system 10. Hereinafter, an operation procedure when the deposit instruction system 10 instructs the account management system 400 to deposit money will be described with reference to FIG.

ユーザ３１０が特定店舗２００に来店すると、来店検知部２１０および来店検知部１２０は、その旨を入金指示部１１０に対して通知する（図２：（１）来店検知）。入金指示部１１０は、ユーザ３１０が特定店舗２００に滞在している時間を、来店検知部２１０および来店検知部１２０から例えば周期的に取得する。 When the user 310 visits the specific store 200, the store visit detection unit 210 and the store visit detection unit 120 notify the payment instruction unit 110 to that effect (FIG. 2: (1) store visit detection). The payment instruction unit 110 periodically acquires, for example, the time during which the user 310 stays in the specific store 200 from the store visit detection unit 210 and the store visit detection unit 120.

入金指示部１１０は、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率の推定結果を、学習器１３０から取得する。ユーザ３１０が特定店舗２００に滞在している時間と、特定店舗２００（および同チェーン店舗と同タイプ店舗）の識別子は、両方とも学習器１３０に対して入力することもできるし、いずれか一方のみ入力することもできる。特定店舗２００の識別子を学習器１３０に対して入力する場合、来店検知部２１０と来店検知部１２０は、特定店舗２００の識別子を併せて通知してもよい。特定店舗２００の識別子を入力しない場合は、同識別子を必ずしも通知する必要はない。 The payment instruction unit 110 acquires the estimation result of the probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 from the learning device 130. Both the time that the user 310 stays in the specific store 200 and the identifier of the specific store 200 (and the same type store as the chain store) can be input to the learner 130, or only one of them. You can also enter it. When the identifier of the specific store 200 is input to the learning device 130, the store visit detection unit 210 and the store visit detection unit 120 may also notify the identifier of the specific store 200. If the identifier of the specific store 200 is not entered, it is not always necessary to notify the identifier.

ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率が所定閾値以上である場合、入金指示部１１０は口座管理システム４００に対して、ユーザ３１０が所有している電子マネーの残高をチャージするように指示する。口座管理システム４００はその指示にしたがって残高をチャージする。 When the probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 is equal to or greater than a predetermined threshold value, the deposit instruction unit 110 instructs the account management system 400 to charge the balance of the electronic money owned by the user 310. The account management system 400 charges the balance according to the instruction.

＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態１に係る入金指示システム１０において、学習器１３０は、ユーザ３１０およびその他ユーザが過去において決済した履歴をあらかじめ学習することにより、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する確率を推定するように構成されている。これにより、ユーザ３１０が特定店舗２００に来店したことを検知したタイミングで、同店舗においてユーザ３１０が決済する確率を提示できる。すなわち、ユーザ３１０が決済する蓋然性が高い契機において、ユーザ３１０が所有する電子マネー残高をチャージすることができる。したがって、決済時点における電子マネー残高が不足しないように維持するとともに、ユーザ３１０の流動資産を不本意に減少させないようにすることができる。 <Embodiment 1: Summary>
In the payment instruction system 10 according to the first embodiment, the learning device 130 estimates the probability that the user 310 will make a payment at the specific store 200 by learning in advance the history of payments made by the user 310 and other users in the past. It is configured. As a result, it is possible to present the probability that the user 310 will make a payment at the same store at the timing when it is detected that the user 310 has visited the specific store 200. That is, the electronic commerce balance owned by the user 310 can be charged when the user 310 has a high probability of making a payment. Therefore, it is possible to maintain the electronic commerce balance at the time of settlement so as not to run short, and to prevent the current assets of the user 310 from being unintentionally reduced.

本実施形態１に係る入金指示システム１０において、学習器１３０は、ユーザ３１０およびその他ユーザが店舗において滞在した時間と、その店舗において決済したか否かとの間の対応関係をあらかじめ学習しておく。これにより、来店検知部２１０および１２０が検知した滞在時間にしたがって、ユーザ３１０が決済する確率をリアルタイムで推定することができる。 In the payment instruction system 10 according to the first embodiment, the learning device 130 learns in advance the correspondence between the time spent by the user 310 and other users at the store and whether or not the payment is made at the store. As a result, the probability that the user 310 will make a payment can be estimated in real time according to the staying time detected by the store visit detection units 210 and 120.

本実施形態１に係る入金指示システム１０において、学習器１３０は、（ａ）ユーザ３１０とその他ユーザが特定店舗２００において決済した履歴に加えて、（ｂ）特定店舗２００と同じ店舗チェーンに属する別店舗において過去に決済した履歴、（ｃ）特定店舗２００と同じタイプの別店舗において過去に決済した履歴、をあらかじめ学習しておく。特定店舗２００以外における決済履歴を用いることにより、十分な量の学習データをあらかじめ学習することになるので、特定店舗２００についての推定精度を向上させることができる。 In the payment instruction system 10 according to the first embodiment, the learning device 130 is different from (a) a history of payments made by the user 310 and other users at the specific store 200, and (b) belonging to the same store chain as the specific store 200. The history of payments made in the past at a store and (c) the history of payments made in the past at another store of the same type as the specific store 200 are learned in advance. By using the payment history other than the specific store 200, a sufficient amount of learning data is learned in advance, so that the estimation accuracy of the specific store 200 can be improved.

＜実施の形態２＞
実施形態１においては、ユーザ３１０が特定店舗２００へ来店したタイミングで、電子マネーを自動チャージすることを説明した。このときのチャージ金額は、ユーザ３１０が例えば口座管理システム４００上であらかじめセットしておくことが原則である。本発明の実施形態２ではこれに代えて、電子マネーの自動チャージ金額を最適化する構成例について説明する。入金指示システム１０の構成は実施形態１と同様である。 <Embodiment 2>
In the first embodiment, it has been described that the electronic money is automatically charged at the timing when the user 310 visits the specific store 200. In principle, the charge amount at this time is set in advance by the user 310 on, for example, the account management system 400. Instead of this, a configuration example for optimizing the automatic charge amount of electronic money will be described in the second embodiment of the present invention. The configuration of the deposit instruction system 10 is the same as that of the first embodiment.

ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する金額は、ユーザ３１０およびその他ユーザが特定店舗２００において過去に決済した金額と相関していると考えられる。また特定店舗２００が店舗チェーンに属している場合、同じ店舗チェーンに属する別店舗においてもユーザは同様の購買行動をとると想定されるので、その別店舗において過去に決済した金額も、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する金額との間で一定の相関関係を有すると考えられる。さらに特定店舗２００と同じタイプの別店舗においてもユーザは同様の購買行動をとると想定されるので、その別店舗において過去に決済した金額も、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する金額との間で一定の相関関係を有すると考えられる。そこで本実施形態２において学習器１３０は、ユーザ３１０およびその他ユーザが、（ａ）特定店舗２００において過去に決済した金額、（ｂ）特定店舗２００と同じ店舗チェーンに属する別店舗において過去に決済した金額、（ｃ）特定店舗２００と同じタイプの別店舗において過去に決済した金額、をあらかじめ学習しておく。入金指示部１１０は、（ａ）特定店舗２００を特定する識別子、（ｂ）特定店舗２００と同じ店舗チェーンを識別する識別子、（ｃ）特定店舗２００と同じカテゴリを識別する識別子、を学習器１３０に対して入力することにより、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する金額の推定結果を取得する。 It is considered that the amount of money settled by the user 310 at the specific store 200 correlates with the amount of money settled by the user 310 and other users at the specific store 200 in the past. Further, when the specific store 200 belongs to the store chain, it is assumed that the user takes the same purchasing behavior in another store belonging to the same store chain, so that the user 310 also determines the amount of money settled in the past at the other store. It is considered that there is a certain correlation with the amount of money to be settled at the specific store 200. Furthermore, since it is assumed that the user takes the same purchasing behavior in another store of the same type as the specific store 200, the amount of money settled in the past at the other store is also between the amount settled by the user 310 in the specific store 200. Is considered to have a certain correlation. Therefore, in the second embodiment, the learning device 130 has been settled by the user 310 and other users in the past at (a) the amount of money settled in the specific store 200 in the past, and (b) in another store belonging to the same store chain as the specific store 200. The amount of money, (c) the amount of money settled in the past at another store of the same type as the specific store 200, is learned in advance. The payment instruction unit 110 learns (a) an identifier that identifies the specific store 200, (b) an identifier that identifies the same store chain as the specific store 200, and (c) an identifier that identifies the same category as the specific store 200. By inputting to, the user 310 acquires the estimation result of the amount of money to be settled at the specific store 200.

図３は、実施形態２における入金指示システム１０の動作手順を説明する処理フロー図である。以下図３にしたがって、入金指示システム１０が口座管理システム４００に対して入金を指示する際の動作手順を説明する。図２で説明した手順と比較すると、ステップ（２）と（３）の間に新たにステップ（４）（５）が追加されている。以下ではこれらステップについて説明する。 FIG. 3 is a processing flow diagram illustrating an operation procedure of the payment instruction system 10 according to the second embodiment. Hereinafter, an operation procedure when the deposit instruction system 10 instructs the account management system 400 to deposit money will be described with reference to FIG. Compared with the procedure described with reference to FIG. 2, new steps (4) and (5) are added between steps (2) and (3). These steps will be described below.

入金指示部１１０は、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する推定確率が閾値以上である場合、学習器１３０からさらに、ユーザ３１０が特定店舗２００において決済する推定金額を取得する（図３：（４）決済推定額取得）。具体的には、特定店舗２００の識別子（および同店舗チェーンと同カテゴリ店舗の識別子）を学習器１３０に対して入力することにより、あらかじめ決済金額を学習した結果に基づく推定結果を取得する。 When the estimated probability that the user 310 makes a payment at the specific store 200 is equal to or greater than the threshold value, the payment instruction unit 110 further acquires the estimated amount of money that the user 310 makes at the specific store 200 from the learner 130 (FIG. 3: (4). ) Obtain the estimated settlement amount). Specifically, by inputting the identifier of the specific store 200 (and the identifier of the store in the same category as the store chain) into the learner 130, the estimation result based on the result of learning the payment amount in advance is acquired.

入金指示部１１０は、口座管理システム４００に対して、ユーザ３１０が所有する電子マネーの残高を照会する（図３：（５）残高照会）。入金指示部１１０は、ユーザ３１０が決済すると推定される額と電子マネー残高との間の差分を求める。決済推定額に対して電子マネー残高が不足する場合、入金指示部１１０はその差額をチャージするように、口座管理システム４００に対して指示する（図３：（３）チャージ指示）。口座管理システム４００はその指示にしたがって電子マネー残高をチャージする。 The deposit instruction unit 110 inquires the account management system 400 of the balance of the electronic money owned by the user 310 (FIG. 3: (5) balance inquiry). The payment instruction unit 110 obtains the difference between the amount estimated to be settled by the user 310 and the electronic money balance. When the electronic money balance is insufficient with respect to the estimated settlement amount, the deposit instruction unit 110 instructs the account management system 400 to charge the difference (FIG. 3: (3) charge instruction). The account management system 400 charges the electronic money balance according to the instruction.

入金指示部１１０が口座管理システム４００に対して指示するチャージ金額について、上限金額をセットしておいてもよい。例えばユーザ３１０があらかじめ入金指示部１１０に対して、１回の自動チャージによるチャージ金額の上限、または自動チャージ後の電子マネー残高の上限を指示しておき、入金指示部１１０はその上限を超えないようにチャージを指示すればよい。 The upper limit amount may be set for the charge amount instructed by the payment instruction unit 110 to the account management system 400. For example, the user 310 instructs the deposit instruction unit 110 in advance of the upper limit of the charge amount by one automatic charge or the upper limit of the electronic money balance after the automatic charge, and the deposit instruction unit 110 does not exceed the upper limit. You just have to indicate the charge.

＜実施の形態３＞
実施形態１〜２においては、電子マネーとして、コンピュータ上でその残高を管理するタイプのものを例として説明した。これに対してユーザ３１０が、ＩＣカード型の電子マネーのように常時携帯するタイプの電子マネーを所有している場合、電子マネー残高はその電子カード上に格納されているので、サーバ１００からその電子マネーに対して直接的にアクセスすることができない。この場合は、口座管理システム４００に対して入金指示することに変えて、入金指示部１１０からユーザ３１０に対して、電子マネー残高に入金すべき旨とその入金額を通知することもできる。 <Embodiment 3>
In the first and second embodiments, as electronic money, a type that manages the balance on a computer has been described as an example. On the other hand, when the user 310 owns a type of electronic money that is always carried, such as an IC card type electronic money, the electronic money balance is stored on the electronic card, so that the server 100 can display the electronic money balance. You cannot directly access electronic money. In this case, instead of instructing the account management system 400 to make a deposit, the deposit instruction unit 110 can notify the user 310 that the electronic money balance should be deposited and the deposit amount.

例えばユーザ３１０の連絡先（電子メールアドレス、携帯電話番号、など）をあらかじめ記憶部１４０に格納しておき、ユーザ３１０が決済する確率の推定結果が閾値以上であった場合は、入金指示部１１０がその連絡先に対して通知を発信することができる。これによりユーザ３１０は、携帯している電子マネーカードに対して入金することを促されるので、実施形態１〜２と同様の効果を発揮できる。 For example, if the contact information (e-mail address, mobile phone number, etc.) of the user 310 is stored in the storage unit 140 in advance and the estimation result of the probability that the user 310 makes a payment is equal to or higher than the threshold value, the payment instruction unit 110 Can send a notification to that contact. As a result, the user 310 is urged to make a deposit to the electronic money card carried, so that the same effect as that of the first and second embodiments can be exhibited.

＜本発明の変形例について＞
以上の実施形態において、入金指示部１１０、来店検知部１２０は、これらの機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、これらの機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。 <About a modified example of the present invention>
In the above embodiment, the payment instruction unit 110 and the store visit detection unit 120 can be configured by hardware such as a circuit device that implements these functions, and software that implements these functions is provided by a CPU (Central Processing Unit). ) And other arithmetic units can be executed.

以上の実施形態において、学習器１３０は、学習結果を記述したデータと、そのデータにしたがってユーザに適した決済手段等を推定するプログラムとによって構成することができる。学習器１３０の学習アルゴリズムとしては、例えばニューラルネットワークその他の機械学習方式など、任意の学習方式を用いることができる。 In the above embodiment, the learning device 130 can be configured by data describing the learning result and a program for estimating a payment means or the like suitable for the user according to the data. As the learning algorithm of the learner 130, any learning method such as a neural network or other machine learning method can be used.

以上の実施形態において、サーバ１００が各機能部を備える構成例を説明したが、これら機能部は複数のコンピュータに分散して実装することもできる。その場合は各コンピュータが相互に例えば店舗ＩＤなどを送受信することにより、必要なデータを互いに取得することができる。 In the above-described embodiment, the configuration example in which the server 100 includes each functional unit has been described, but these functional units can be distributed and implemented in a plurality of computers. In that case, necessary data can be acquired from each other by transmitting and receiving, for example, a store ID, to and from each computer.

１０：入金指示システム
１００：サーバ
１１０：入金指示部
１２０：来店検知部
１３０：学習器
１４０：記憶部
２００：特定店舗
２１０：来店検知部
３１０：ユーザ
３２０：携帯端末
４００：口座管理システム 10: Payment instruction system 100: Server 110: Payment instruction unit 120: Store visit detection unit 130: Learning device 140: Storage unit 200: Specific store 210: Store visit detection unit 310: User 320: Mobile terminal 400: Account management system

Claims

It is a deposit instruction system that instructs the user to charge the balance of electronic money possessed by the user.
A store visit detection unit that detects that the user has visited a specific store,
A learning device configured to estimate the probability that the user will make a payment at the specific store by learning in advance the history of payments made by the user and other users other than the user.
A deposit instruction unit that instructs the account management system that manages the balance to carry out the charge.
With
The deposit instruction system is characterized in that when the probability estimated by the learner is equal to or greater than a threshold value, the deposit instruction unit instructs the account management system to perform the charge.

The learning device has learned in advance the correspondence relationship between the staying time of the user and the other user staying at the store and whether or not payment has been made during the staying time.
The payment instruction unit acquires the staying time of the user staying at the specific store from the store visit detection unit.
The payment instruction according to claim 1, wherein the payment instruction unit acquires the probability as an output of the learning device by inputting the staying time acquired from the store visit detection unit to the learning device. system.

The learner
History of payments made by the user and other users at the specific store,
History of payments made by the user and the other user at another store belonging to the same store chain as the specific store,
History of payments made by the user and the other user at another store belonging to the same category as the specific store,
I have learned in advance
The deposit instruction unit
An identifier that identifies the specific store,
An identifier that identifies the same store chain as the specific store,
An identifier that identifies the same category as the specific store,
The payment instruction system according to claim 1, wherein the probability is acquired as an output of the learning device by inputting the above to the learning device.

The store visit detection unit outputs stay information indicating whether or not the user is staying at the specific store.
The deposit according to claim 1, wherein the deposit instruction unit repeatedly acquires the probability from the learner while the stay information indicates that the user is staying at the specific store. Instruction system.

In the learner, the user and the other user
The specific store,
Another store that belongs to the same store chain as the specific store,
Another store that belongs to the same category as the specific store,
By learning in advance the payment history in at least one of the above, the user is configured to estimate the payment amount to be settled at the specific store.
The deposit instruction system according to claim 4, wherein the deposit instruction unit instructs the account management system to carry out the charge according to the settlement amount estimated by the learner.

When the payment amount estimated by the learning device exceeds the balance, the payment instruction unit instructs the account management system to charge the difference between the payment amount and the balance. The payment instruction system according to claim 5, wherein the payment instruction system is characterized in that.

The deposit instruction unit receives an instruction from the user to specify the maximum amount of the balance or the maximum charge amount to be deposited by one charge.
The deposit instruction system according to claim 1, wherein the deposit instruction unit instructs the account management system of the charge amount so as not to exceed the upper limit amount or the upper limit charge amount specified by the instruction. ..

When the balance is stored on the electronic card possessed by the user, the payment instruction unit sends a notification to the user that the charge should be performed to the electronic card. The payment instruction system according to claim 1, wherein the user is urged to carry out the charge.