JP5406117B2 - 顧客混雑調整案内システム - Google Patents

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Description

本発明は、金融機関の窓口、およびキャッシュコーナーに設置されている自動取引処理装置の顧客集中を要因とする混雑を回避する案内システムに関し、さらには、店内の窓口、および自動取引処理装置の顧客の混雑度を察知し、それを回避するために顧客に対して誘導案内を実施する案内システムに関する。
金融機関の窓口およびキャッシュコーナーに設置されている自動取引処理装置では、月初めや月末等の特定の時期に取引が集中し顧客混雑が発生する。そこで、自動取引処理装置の顧客が少ない日付、および時間帯を案内する金融機関のWEBサイト、店舗内の掲示等が存在し、顧客混雑の平準化が可能である。
また、顧客が保有する非接触ICタグの情報を読み取った上で、取引を行いたい窓口や現金自動預け払い機(以下、ATMという)の取引待ち人数を表示して顧客を誘導するシステムが提案されている(特許文献1参照)。このシステムは、金融機関の入口に設置した装置を用い、取引媒体に貼り付けたICタグを読み取ることで、取引業務を行うことが可能な窓口およびATMに顧客を誘導するシステムである。
また、金融機関以外では、予測される店舗の混雑状況と顧客情報を基に顧客を誘導する方法が提案されている(特許文献2参照)。この方法は小売店のレジにおいて過去の取引情報から処理可能な最大数を超える時間帯の顧客に対して曜日、時間帯および店舗情報の
中から一部の情報を変更して推奨する店舗情報を顧客に通知し、予測される混雑状況から来店を変更してもらうよう誘導する。
特開2006−209265号公報 特開2008−204370号公報
前記特許文献1によれば、来店客に対する店内での混雑の平準化が可能であるが、ある期間における店舗内、およびATMコーナーに訪れる顧客の全体数は減少しない。また、特許文献2では、推奨来店情報の送信対象は、会員登録をした一部の顧客であり、顧客の意思で推奨来店情報を入手することが出来ないという問題点がある。
本発明は、上述した問題点に鑑み、取引を行う全顧客を対象として取引時間の増加を抑え、各顧客に最適な混雑予測情報を案内するシステムを提供することを目的とする。
本発明は、利用者との間で所定の取引を行う自動取引装置の混雑状況を案内する顧客混雑調整案内システムであって、前記利用者の混雑を調整する情報処理装置は、前記利用者が行った取引の取引履歴に含まれる前記取引時間情報と前記取引の件数とに基づいて、前記取引の規則性の有無を判定する規則性判定部と、前記自動取引装置で算出された混雑度と前記取引履歴とに基づいて、前記自動取引装置の混雑予測情報を算出する算出部と、を備え、前記自動取引装置は、前記情報処理装置に接続されたネットワークを介して前記混雑予測情報を受信し、前記自動取引装置の現在の混雑度を算出する混雑算出部と前記混雑算出部の結果が混雑している旨を示すものであるか否かを判定する制御部と、前記混雑度が混雑している旨を示すものであると判定された場合、前記混雑予測情報を前記利用者に案内する案内部と、を備えることを特徴とする。
本願発明は、この発明により、取引を行う全顧客を対象として取引時間の増加を抑え、各顧客に最適な混雑予測情報を案内するシステムを提供することができる。
本発明である顧客混雑調整案内システムの構成を示す概念図である。 取引履歴データの例である。 来店規則性算出部の処理を説明するための処理フローチャートである。 混雑予測部の処理を説明するための処理フローチャートである。 日付別混雑予測情報を案内する画面例である。 時間別混雑予測情報を案内する画面例である。 店舗別混雑予測情報を案内する画面例である。 本発明を取り入れた自動取引処理装置の取引フローチャートである。 本発明を取り入れた自動取引処理装置の取引フローチャートである。
以下、図1から図8Bを参照して、本発明にかかる顧客混雑調整案内システムの実施の形態を詳細に説明する。図1は、本実施の形態における顧客混雑調整案内システムの構成を示す概念図である。
図1において、本発明の顧客混雑調整案内システムは、ネットワーク6を介して、複数の自動取引処理装置1と、顧客混雑調整装置7とを含んで構成されている。
自動取引処理装置1は、例えば、利用者との間で行われる預貯金や残高照会等の従来の機能を実施する構成に加え、顧客混雑調整装置7より送信された混雑予測情報を案内するタッチパネル等から構成される案内部2と、自動取引処理装置1自身の操作時間を計測する操作時間計測部3と、操作時間計測部3の結果を用いて自動取引処理装置1自身の現在の混雑状況を算出する混雑算出部4と、混雑算出部4の結果を用いて混雑予測情報の案内について判別する制御部5と、を含んで構成されている。しかし、これらの各部は必ずしも新たに備えなくてもよく、既存の自動取引処理装置1の機能で代替しても構わない。
顧客混雑調整装置7は、混雑情報データベース8と、外部要因データベース9と、混雑予測情報データベース10と、取引履歴データベース11と、混雑予測部12と、来店規則性算出部13と、を含んで構成されているが、顧客混雑調整装置7は1つのコンピュータで実現されなくてもよく、構成する各部を別々のコンピュータ上で実現しネットワーク6により接続しても構わない。
混雑情報データベース8は、各店舗の過去の混雑情報を記録したデータベースであり、例えば、各店舗の自動取引処理装置1の稼動日時と、その自動取引処理装置1が設置されている店舗と、取引端末(自動取引処理装置1を特定するための識別情報)と、待ち時間等を示す混雑情報とを対応付けて記憶する。なお、混雑情報データベース8が記憶する混雑情報は、従来から知られている種々の手法によって算出されたものを用いることができる。そして、混雑予測部12は、この混雑情報データベース8にアクセスし、自動取引処理装置1の混雑算出部4が算出した結果を基に混雑状況を算出する。混雑算出部4が行う具体的な処理については後述する。
外部要因データベース9は、将来の混雑情報を算出するために必要となる取引とは直接関連しない天気やイベント等の情報を記録したデータベースである。
混雑予測情報データベース10は、各店舗の混雑予測情報を記録したデータベースである。取引履歴データベース11は、過去の取引履歴を記録したデータベースである。
混雑予測部12は、将来の混雑状況を算出する算出部であり、前述した混雑情報データベース8と外部要因データベース9のデータを用いて算出する。算出される情報は「日付別混雑予測情報」と「時間別混雑予測情報」および「店舗別混雑予測情報」の3種類の情報となり、前述した混雑予測情報データベース10に記録される。混雑予測部12が行う具体的な処理については後述する。
来店規則性算出部13は、顧客の来店に関して規則性を算出する算出部であり、取引履歴データベース11から対象顧客の取引履歴を抽出し、来店に関する規則性の算出、今回の取引が規則に合致するものか判別する。来店規則性算出部13は、後述する処理によって算出された結果に応じて、混雑予測情報データベース11に記録した情報を案内部2に表示する。
図2は、取引履歴データベース11が記憶する取引履歴データの例を示す図である。図2に示すように、取引履歴データベース11は、取引日と取引時間と取引内容と取引店舗と取引端末と取引顧客を特定する顧客番号とを対応付けた取引履歴データを記憶する。
図3は、来店規則性算出部13の処理を説明するための処理フローを示す図である。
来店規則性算出部13は、まず、取引履歴データベース10にアクセスし、顧客番号を取得する(S301)。次に、来店規則性算出部13は、取引履歴データベース10より前述した顧客番号に対応する取引履歴データを抽出し(S302)、抽出した取引履歴データから、合計取引件数を算出する(S303)。
次に、来店規則性算出部13は、抽出した取引履歴データから、今回の取引日と、過去の取引年月が異なる同日の日付別取引件数を算出する(例えば、取引日が「2008/2/21」である取引と「2008/1/21」である取引がある場合には2件と算出する)とともに、今回の取引日付近の日付(例えば、今回の取引日が「2008/2/21」である場合には、「2008/2/20」や「2008/2/22」の取引)に対しても、これと同様に日付別取引件数を算出する(S304)。
次に、来店規則性算出部13は、複数の日付別取引件数を平均化した平均日付別取引件数を算出する(S305)。次に、来店規則性算出部13は、前述した平均日付別取引件数を合計取引件数で除算した日付別取引件数割合を算出する(S306)。
そして、来店規則性算出部13は、日付取引件数割合が、予め設定された規則性判別値aより大きく、且つ平均日付別取引件数が予め設定された規則性判別値bより大きいか判定する(S307)。
来店規則性算出部13は、日付取引件数割合が、規則性判別値a、bより大きいと判定した場合(S307;Yes)、(S308)に進み、それ以外と判定した場合(S307;No)は、今回の取引について来店に規則性はないと判断し、前述した日付別混雑予測情報を案内するパターン1と確定し(S312)、処理を終了する。
(S308)では、来店規則性算出部13は、(S304)で算出した今回の取引日についての日付別取引件数の元となった取引履歴データの取引開始時間を参照し、今回の取引時間帯と同時間帯付近の取引件数(例えば、今回の取引時間帯が「10:47」である場合には、「10:48」等の「10:47」前後の時間帯の取引件数)を時間帯別(例えば、10時台)にカウントした時間別取引件数を算出する。
次に、来店規則性算出部13は、前述した複数の時間別取引件数を平均化した平均時間別取引件数を算出する(S309)。次に平均時間別取引件数を日付別取引件数で除算した時間帯取引件数割合を算出する(S310)。
そして、来店規則性算出部13は、時間帯取引件数割合が予め設定された規則性判別値cより大きく、かつ平均時間別取引件数が予め設定された規則性判別値dより大きいか判定する(S311)。来店規則性算出部13は、規則性判別値c、dより大きいと判定した場合(S311;Yes)、今回の取引について来店において日付には規則性はあるが時間帯には規則性はないと判断し、前述した時間別混雑予測情報を案内するパターン2(S313)と確定し処理を終了する。
来店規則性算出部13は、それ以外と判定した場合(S311;No)は、今回の取引について日付且つ時間帯に規則性があると判断し、店舗別混雑予測情報を案内するパターン3と確定し(S314)、処理を終了する。取引で顧客番号を特定できない取引を実施した場合は、(S312)へ移動し終了する。そして、処理終了後、判定された結果は自動取引処理装置1の制御部5に送信され、案内する混雑予測情報の判別に用いる。
図4は、混雑予測部12の処理を説明するための処理フローを示す図である。
まず、混雑予測部12は、混雑情報データベース8から取引店舗の過去の混雑情報(例えば、「2008/1/21」における「○○店」の取引端末「001」の待ち時間5分)を取得する(S401)。このとき新店舗のような過去の混雑情報が存在しない場合は、近隣店舗の混雑情報を取得する。
次に、混雑予測部12は、外部要因データベース9から取引店舗について外部要因情報を抽出する(S402)。抽出した外部要因情報を用いて混雑情報の調整(例えば、パターン2、またはパターン3であって、ある店舗の待ち時間が、各店舗の待ち時間の平均よりも長く、所定の閾値よりも長い場合には、その店舗は今後混雑すると判断したり、あるいは自動取引処理装置1および窓口の利用率から混雑度を判断する等)を行い、混雑予測情報を算出する(S403)。最後に混雑予測情報を混雑予測情報データベース10に格納、更新し(S404)、終了する。混雑予測情報の更新頻度について制約はなく、任意に設定可能である。
次に図5、図6、図7を用いて、本発明にかかる顧客混雑調整案内システムで案内する混雑予測情報の画面例を説明する。
図5は、自動取引装置1の案内部2が日付別混雑予測情報を案内する画面例である。表示内容は取引日を含む月とその翌月を表示し、各日付について予測混雑度を表す記号を表示する。画面内には確認キーが用意されており、確認キーを選択することで案内が終了する。また、各日付を選択すると選択した日付について、後述する図6に示す時間別混雑予測情報を案内する画面に切り替わる。ここで表示する日付の範囲は2ヶ月分でなくてもよく、また日付の表示方法および混雑度を表す記号についても別の表示方式で構わない。
図5では、例えば、2010年1月6日は混雑せず、2010年1月15日は混雑する予測となっている。また、2010年1月18日は、2010年1月15日ほど混雑しないが、2010年1月6日よりは混雑する予測となっていることがわかる。
図6は、時間別混雑予測情報を案内する画面例である。表示内容は、取引日の翌月の同日について横軸時間帯、縦軸待ち時間(単位は分)とした棒グラフと前日キーと翌日キーと確認キーおよび戻るキーである。前日キーを選択することで表示日の前日の情報を表示する。翌日キーを選択することで表示日の翌日の情報を表示する。確認キーを選択することで案内が終了する。戻るキーを選択することで前述した日付別混雑予測情報の案内する画面に切り替わる。また、横軸のラベルである各時間帯を選択すると選択した時間帯について、後述する図7に示す店舗別混雑予測情報を案内する画面に切り替わる。ここで表示するグラフの形式は別の形式でも構わない。
図7は、自動取引装置1の案内部2が店舗別混雑予測情報を案内する画面例である。画面は選択された日付、時間帯について取引店舗の近隣店舗の店舗名と店舗の住所と待ち時間を表示する。また確認キーと戻るキーおよび印字キーが表示される。確認キーを選択すると案内を終了する。戻るキーを選択することで前述した時間別混雑予測情報を案内する画面に切り替わる。印字キーを選択することで画面に表示された店舗別混雑予測情報を印字する。自動取引処理装置1に印字する機能がなければ、印字キーは表示しない。
最後に、図8A、図8Bを用いて、本発明にかかる顧客混雑調整案内システムを取り入れた自動取引処理装置1の取引について説明する。図8A、図8Bは、本発明にかかる顧客混雑調整案内システムを取り入れた自動取引処理装置1の取引フローを示す図である。
まず、預入や引き出し等の従来の取引を実施し(S801)、制御部5は混雑算出部4で出力された結果を用いて自動取引処理装置1の現在の混雑状況を判断する(S802)。制御部5は、(S802)で、現在、混雑していると判断した場合(S802;Yes)、顧客混雑誘導装置7で出力された混雑予測情報を案内する(S803)。そして、制御部5は、この時案内された情報が店舗別混雑予測情報であるか判断する(S804)。制御部5は、店舗別混雑予測情報でないと判断した場合(S804;No)、処理が終了となる。
一方、制御部5は、(S804)で店舗別混雑予測情報を案内していると判断した場合(S804;Yes)、画面に印字キーが用意してあり店舗別混雑予測情報の印字有無について判定する(S805)。制御部5は、印字を行うと判定した場合(S805;Yes)、自動取引処理装置1に内蔵された印字機構もしくは、自動取引処理装置1に接続等されている不図示のプリンタによって明細票用紙に印字を行う(S806)。一方、制御部5は、(S805)で印字を行わないと判定した場合(S805;No)、処理が終了となる。
また、制御部5は、(S802)で自動取引処理装置1が混雑していないと判断した場合(S802;No)、顧客混雑誘導装置7で出力された混雑予測情報について案内有無の選択画面を表示する(S807)。そして、制御部5は、利用者から情報を案内する旨が選択されたか否かを判断し(S808)、案内する旨が選択されていないと判断した場合(S808;No)、処理が終了となる。
一方、制御部5は、案内する旨が選択されたと判断した場合(S808;Yes)、前述した日付別混雑予測情報を表示する(S809)。この状態(S809)では、前述した時間別混雑予測情報の案内有無について選択が可能であり、表示された日付別混雑予測情報の確認キーまたは日付のいずれかが押下されたか否かを判定する(S810)。そして、制御部5は、確認キーが押下されたと判定した場合(S810;No)、終了となる。
一方、制御部5は、日付が押下されたと判定した場合(S810;Yes)、押下された日付について前述した時間別混雑予測情報を案内する(S811)。そして、制御部5は、戻るキーが押下されたか否かを判定することによって、(S811)で(S809)に戻るかどうか判断する(S812)。
そして、制御部5は、戻るキーが押下されたと判断した場合(S812;Yes)、(S809)に戻って前述した日付別混雑予測情報を表示する。一方、制御部5は、戻るキーが押下されていないと判断した場合(S812;No)、(S811)で表示した日付別混雑予測情報をそのまま表示させる。
そして、制御部5は、(S811)で前述した他店舗別混雑予測情報の案内有無について選択が可能であり(S813)、確認キーを押下した場合、終了となる。確認したい時間帯を押下すると、押下した時間帯について他店舗別混雑予測情報を案内する(S814)。
制御部5は、(S814)で(S811)に戻るかどうか判断し(S815)、戻るキーを押下して戻る場合は、(S811)を表示する。戻るキーを押下しない場合は(S814)を保持する。また(S814)で認キーを押下した場合、終了となる。上記実施例の説明により、取引を行う全顧客を対象として各顧客に最適な混雑予測情報を案内するシステムを提供することができる。
なお、本実施例は、自動取引処理装置を一例として説明したが、本発明はこれに限定するものでなく、対人の受付に対して顧客が数多く存在し、その混雑状況を検知し、上記顧客に対して、誘導案内する誘導案内システム全般に適用出来る技術である。さらに、表示案内手段として、自動取引処理装置の取引画面表示部を用いて案内する構成としたが、これに限定するものでなく、例えば、セカンドディスプレイを設けて、表示する構成でもよく、さらに音声や、その他顧客に伝える事が可能な案内装置であっても問題ない。
また、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
1・・・・自動取引処理装置
2・・・・案内部
3・・・・操作時間計測部
4・・・・混雑算出部
5・・・・制御部
6・・・・ネットワーク
7・・・・顧客混雑調整装置
8・・・・混雑情報データベース
9・・・・外部要因データベース
10・・・混雑予測情報データベース
11・・・取引履歴データベース
12・・・混雑予測部
13・・・来店規則性算出部。

Claims (5)

  1. 利用者との間で所定の取引を行う自動取引装置の混雑状況を案内する顧客混雑調整案内システムであって、
    前記利用者の混雑を調整する情報処理装置は、
    前記利用者が行った取引の取引履歴に含まれる取引時間情報と前記取引の件数とに基づいて、前記取引の規則性の有無を判定する規則性判定部と、
    前記自動取引装置で算出された該自動取引装置の現在の混雑度と前記取引履歴とに基づいて、前記自動取引装置の将来の混雑予測情報を算出する算出部と、を備え、
    前記自動取引装置は、
    前記情報処理装置に接続されたネットワークを介して前記混雑予測情報を受信すると共に、前記自動取引装置の現在の混雑度を算出する混雑算出部と
    前記混雑算出部で算出された現在の混雑度に基づき、該自動取引装置が混雑しているか否かを判定する制御部と、
    該自動取引装置が混雑していると判定された場合、前記混雑予測情報を前記利用者に案内する案内部と、
    を備え
    前記規則性判定部は、前記取引時間情報に含まれる取引の日付又は時間帯の規則性に応じて、前記案内部に案内する前記混雑予測情報の種類を変更することを特徴とする顧客混雑調整案内システム。
  2. 前記混雑算出部は、さらに、前記自動取引装置の利用率とに基づいて前記現在の混雑度を算出する、
    ことを特徴とする請求項1に記載の顧客混雑調整案内システム。
  3. 前記取引履歴には、さらに、前記利用者を識別するための識別情報と、前記取引が行われた店舗を示す店舗情報とを含み、
    前記規則性判定部は、前記識別情報と前記店舗情報とに基づいて、前記利用者ごとおよび前記店舗ごとに前記取引の規則性を判定する、
    ことを特徴とする請求項1または2に記載の顧客混雑調整案内システム。
  4. 前記算出部は、前記取引履歴に含まれる取引時間情報と、前記算出部が算出した過去における混雑度と、混雑に関する外部要因を示す情報とに基づいて、日付別および時間別および店舗別に混雑予測情報を算出する、
    ことを特徴とする請求項3に記載の顧客混雑調整案内システム。
  5. 前記案内部は、前記混雑算出部の結果が混雑している旨を示すものであると判定された場合において、前記規則判定部の結果に応じて前記混雑予測情報の前記日付別または前記時間別または前記店舗別を表示し、混雑していない旨を示すものであると判定された場合において、前記利用者が任意に前記日付別または前記時間別または前記店舗別の前記混雑予測情報を表示できる、
    ことを特徴とする請求項4に記載の顧客混雑調整案内システム。
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