JP5440302B2 - 貸出順番待ち期間予測装置、貸出順番待ち期間予測方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、予約された資料の貸出しの順番が訪れるまでの期間を予測する装置および方法などに関する。

図書館では、多数の資料が利用者へ貸し出されている。また、近年、図書館で取り扱われる資料の媒体の種類が増えている。従来は、図書だけを貸し出す図書館が多かったが、近年、雑誌やＡＶソフトなども貸し出す図書館が見られるようになった。

また、図書などの資料をはじめとする物品の貸出しおよび返却をコンピュータによって行うシステムが提案されている（特許文献１〜４）。これらのシステムによると、管理者の作業を軽減することができる。

ところで、図書館で貸し出される資料の中には、人気の低いものもあれば、人気の高いものもある。人気の高い資料には、予約が殺到する。そうすると、借りる順番が利用者に回ってくるのに時間が掛かることが、ある。

予約を行った利用者は、いつ自分に順番が回ってくるのかが気になる。これから予約を行おうとする利用者も、同様に、予約を行った後、いつ自分に順番が回ってくるのかが気になる。

特開平１０−３０７８７１号公報 特開２００３−９９６８１号公報 特開２００６−１７１８０４号公報 特開平１０−２５５１９１号公報

一般に、図書館では、利用者が資料を借り続けることができる期間が定められている。よって、ある１つのタイトルの資料の予約の順番が回ってくる時期を、予約を行った利用者の人数、上述の定められた期間、およびその資料の所蔵数などに基づいて、ある程度、推測することができる。しかし、この方法は、正確性に欠ける。

本発明は、このような問題点に鑑み、予約した資料の貸出しの順番が回ってくる時期を正確に予測することを、目的とする。

本発明の一形態に係る貸出順番待ち期間予測装置は、資料の貸出しの予約を行った利用者ごとの属性を記憶する利用者属性記憶手段と、前記利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を記憶する貸出順記憶手段と、前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を当該利用者の前記属性に基づいて予測する貸出期間予測手段と、前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の、前記貸出期間予測手段によって予測された前記貸出期間に基づいて予測する、待機期間予測手段と、を有する。

本発明の他の一形態に係る貸出順番待ち期間予測装置は、貸出しの対象である資料の属性を記憶する資料属性記憶手段と、前記資料の貸出しの予約を行った利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を記憶する貸出順記憶手段と、前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を前記属性に基づいて予測する貸出期間予測手段と、前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の、前記貸出期間予測手段によって予測された前記貸出期間に基づいて予測する、待機期間予測手段と、を有する。

本発明によると、予約した資料の貸出しの順番が回ってくる時期を正確に予測することができる。

貸出用資料管理システムの全体的な構成の例を示す図である。 管理サーバのハードウェア構成の例を示す図である。 管理サーバの機能的構成の例を示す図である。 利用者種別テーブルの例を示す図である。 利用者実績テーブルの例を示す図である。 資料マスタの例を示す図である。 資料状況テーブルの例を示す図である。 資料予約テーブルの例を示す図である。 資料貸出テーブルの例を示す図である。 資料種別補正係数テーブルの例を示す図である。 図書分類補正係数テーブル、雑誌分類補正係数テーブル、およびＡＶソフト分類補正係数テーブルの例を示す図である。 区分補正係数テーブルの例を示す図である。 図書ボリューム補正係数テーブル、雑誌ボリューム補正係数テーブル、およびＡＶソフトボリューム補正係数テーブルの例を示す図である。 在勤在住補正係数テーブルの例を示す図である。 距離補正係数テーブルの例を示す図である。 職業補正係数テーブルの例を示す図である。 性別補正係数テーブルの例を示す図である。 年齢補正係数テーブルの例を示す図である。 貸出冊数補正係数テーブル、平均貸出日数補正係数テーブル、延滞回数補正係数テーブル、平均延滞日数補正係数テーブル、および平均取置日数補正係数テーブルの例を示す図である。 抽出された資料予約データの例を示す図である。 全体補正用テーブルの例を示す図である。 予測された予約待ち日数の例を示す図である。 検索結果画面の例を示す図である。 管理サーバの全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。 全体補正用テーブルの例を示す図である。

図１は貸出用資料管理システムＫＳの全体的な構成の例を示す図である。図２は管理サーバ１のハードウェア構成の例を示す図である。図３は管理サーバ１の機能的構成の例を示す図である。

図１に示すように、貸出用資料管理システムＫＳは、管理サーバ１、複数台の司書用端末装置２、複数台の利用者用端末装置３、および通信回線４などを有する。

管理サーバ１と各司書用端末装置２および各利用者用端末装置３とは、通信回線４を介して接続されている。通信回線４として、いわゆるLocal Area Network（ＬＡＮ）回線、公衆回線、専用線、またはインターネットなどが用いられる。

貸出用資料管理システムＫＳは、利用者へ貸し出す資料の情報を管理するシステムである。以下、資料として、図書、雑誌、およびＡＶ（audio-visual）ソフトなどを貸し出す図書館Ｘにおいて使用される貸出用資料管理システムＫＳを例に、説明する。

管理サーバ１は、図２に示すように、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１０ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１０ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）１０ｃ、ハードディスク１０ｄ、Network Interface Card（ＮＩＣ）１０ｅ、グラフィックカード１０ｆ、およびUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）インタフェース１０ｇのほか種々のハードウェアを有する。また、管理サーバ１には、ディスプレイ１Ｄ、キーボード１Ｋ、およびマウス１Ｍが繋がれている。

ＮＩＣ１０ｅは、司書用端末装置２および利用者用端末装置３と通信を行うための装置である。

グラフィックカード１０ｆは、ＣＰＵ１０ａからの指令に基づいて描画を行い、ディスプレイ１Ｄへ映像（動画像）の信号を出力する。

ＵＳＢインタフェース１０ｈは、ＵＳＢ機器と通信するために用いられるが、本実施形態では特に、オペレータ（操作者）がキーボード１Ｋまたはマウス１Ｍに対して入力した情報を取得するために用いられる。

ハードディスク１０ｄには、図３に示す演算開始時期監視部１０１、同一資料予約抽出部１０２、資料特性値算出部１０３、利用者種別特性値算出部１０４、利用者実績特性値算出部１０５、順番進行日数予測部１０６、貸出日数予測部１０７、予約待ち日数算出部１０８、予約検索処理部１０９、利用者データ記憶部１２１、資料データ記憶部１２２、予約データ記憶部１２３、貸出返却データ記憶部１２４、および補正用データ記憶部１２５などの機能を実現するためのプログラムおよびデータがインストールされている。これらのプログラムおよびデータは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによってプログラムが実行される。

司書用端末装置２は、図書館Ｘの図書館司書が使用する端末装置である。司書用端末装置２として、パーソナルコンピュータまたはワークステーションなどが用いられる。図書館司書は、司書用端末装置２を操作することによって、資料の貸出し、返却、および予約などの手続を行うことができる。

利用者用端末装置３は、図書館Ｘの利用者が使用する端末装置である。利用者用端末装置３として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン、または携帯電話端末などが用いられる。利用者は、利用者用端末装置３を操作することによって、資料の予約の状況を確認することができる。また、通信回線４としてインターネットが用いられている場合は、利用者は、図書館Ｘの外（例えば、自宅）からでも資料の予約の状況を確認することができる。

なお、管理サーバ１は、司書用端末装置２および利用者用端末装置３に対する情報を、ウェブページによって提供すればよい。したがって、管理サーバ１には、ウェブサーバの機能が備わっている。また、管理サーバ１は、司書用端末装置２および利用者用端末装置３からの情報の取得を、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）によって行えばよい。したがって、管理サーバ１には、ＣＧＩの機能が備わっている。

オペレータは、ウェブブラウザおよび通信の機能が備わった１台の装置を、司書用端末装置２としても利用者用端末装置３としても用いることができる。管理サーバ１は、ログインしたオペレータに応じてオペレータに対するアクセス権を変更することによって、装置を司書用端末装置２として機能させたり利用者用端末装置３として機能させたりすることができる。

利用者は、図書館Ｘで資料を借りるためには、予め図書館Ｘの会員にならなければならない。会員になるために、利用者は、特定の資格（条件）を有していなければならない。例えば、図書館Ｘが位置する市区町村に在住し、通勤し、または通学する者のほか、この市区町村が帰省先である者でなければ、会員になることができない。利用者は、会員になると、ユニークな利用者コードが与えられる。

図４は利用者種別テーブルＴＬ１１の例を示す図である。図５は利用者実績テーブルＴＬ１２の例を示す図である。図６は資料マスタＴＬ２１の例を示す図である。図７は資料状況テーブルＴＬ２２の例を示す図である。図８は資料予約テーブルＴＬ３１の例を示す図である。図９は資料貸出テーブルＴＬ４１の例を示す図である。図１０は資料種別補正係数テーブルＴＭ１１の例を示す図である。図１１は図書分類補正係数テーブルＴＭ２１、雑誌分類補正係数テーブルＴＭ２２、およびＡＶソフト分類補正係数テーブルＴＭ２３の例を示す図である。図１２は区分補正係数テーブルＴＭ３１の例を示す図である。図１３は図書ボリューム補正係数テーブルＴＭ４１、雑誌ボリューム補正係数テーブルＴＭ４２、およびＡＶソフトボリューム補正係数テーブルＴＭ４３の例を示す図である。図１４は在勤在住補正係数テーブルＴＮ１１の例を示す図である。図１５は距離補正係数テーブルＴＮ２１の例を示す図である。図１６は職業補正係数テーブルＴＮ３１の例を示す図である。図１７は性別補正係数テーブルＴＮ４１の例を示す図である。図１８は年齢補正係数テーブルＴＮ５１の例を示す図である。図１９は貸出冊数補正係数テーブルＴＰ１１、平均貸出日数補正係数テーブルＴＰ２１、延滞回数補正係数テーブルＴＰ３１、平均延滞日数補正係数テーブルＴＰ４１、および平均取置日数補正係数テーブルＴＰ５１の例を示す図である。

次に、図３に示す管理サーバ１の各部の機能および管理サーバ１が使用するデータなどについて詳細に説明する。

利用者データ記憶部１２１は、図書館Ｘの利用者に関するデータを記憶している。具体的には、利用者データ記憶部１２１は、利用者種別テーブルＴＬ１１および利用者実績テーブルＴＬ１２を記憶している。

利用者種別テーブルＴＬ１１には、図４に示すように、１人の利用者につき利用者種別データＤＴ１１が１つずつ格納されている。

ある利用者の利用者種別データＤＴ１１において、「利用者コード」は、その利用者の利用者コードである。「在勤在住」は、その利用者が会員であるために有する資格（条件）である。

「距離」は、その利用者の自宅から図書館Ｘまでの距離である。「職業」は、その利用者の職業である。「性別」は、その利用者の性別である。ただし、その利用者が個人でない場合などは、性別は「不明」である。「生年月日」は、その利用者の生年月日である。

以上の各フィールドのデータは、その利用者が図書館Ｘの会員になる際に、図書館司書が司書用端末装置２を操作することによって入力される。入力されたデータは、司書用端末装置２から管理サーバ１へ転送される。利用者データ記憶部１２１は、入力されたデータを含む利用者種別データＤＴ１１を生成し、利用者種別テーブルＴＬ１１に格納する。

「年齢」は、その利用者の年齢であって、現在の日付およびその利用者の生年月日に基づいて算出される。

利用者データ記憶部１２１は、毎日、所定の時刻（例えば、午前０時）に、バッチ処理などによって、各利用者の利用者種別データＤＴ１１に示される年齢を必要に応じて更新する。

一方、利用者実績テーブルＴＬ１２には、図５に示すように、１人の利用者につき利用者実績データＤＴ１２が１つずつ格納されている。

ある利用者の利用者実績データＤＴ１２において、「利用者コード」は、その利用者の利用者コードである。「貸出冊数」は、その利用者が過去に図書館Ｘから借りた資料の全冊数である。なお、本実施形態では、ＡＶソフトも「１冊」、「２冊」、…と数えるものとする。「平均貸出日数」は、その利用者に対する、資料１冊当たりの過去の平均の貸出の日数である。「延滞回数」は、その利用者が過去に資料を期限までに返却しなかった（つまり、延滞した）回数である。「平均延滞日数」は、その利用者の、資料１冊当たりの延滞の平均の日数である。「平均取置日数」は、その利用者の、資料１冊当たりの平均の取置日数である。なお、「取置日数」とは、予約した資料を借りるのが可能になった日から資料を借りた日までの日数を意味する。

利用者データ記憶部１２１は、利用者が新たに会員になると、その利用者の利用者実績データＤＴ１２を生成し、利用者実績テーブルＴＬ１２に格納する。生成時は、利用者実績データＤＴ１２には、その利用者の利用者コードのみが示され、それ以外のフィールドの値はすべて「０」である。

そして、その後、利用者データ記憶部１２１は、その利用者が資料を借りたり返却したりするごとに、その利用者の利用者実績データＤＴ１２の「利用者コード」以外の各フィールドの値を適宜、更新する。また、「利用者コード」以外の各フィールドの値は、後述する資料予約テーブルＴＬ３１（図８参照）および資料貸出テーブルＴＬ４１（図９参照）に基づいて求めることができる。

資料データ記憶部１２２は、図書館Ｘが利用者に貸し出すことができる資料に関するデータを記憶している。具体的には、資料データ記憶部１２２は、資料マスタＴＬ２１および資料状況テーブルＴＬ２２を記憶している。なお、資料のタイトルごとに、ユニークな資料コードが与えられている。

資料マスタＴＬ２１には、図６に示すように、１つのタイトルにつき資料種別データＤＴ２１が１つずつ格納されている。

あるタイトルの資料種別データＤＴ２１において、「資料コード」は、そのタイトルの資料コードである。「資料名」は、そのタイトルを表す文字列である。つまり、その資料が図書であれば書籍名であり、雑誌であれば雑誌名であり、ＡＶソフトであればソフト名である。

「著者」は、そのタイトルの資料を著作した著者の名前である。著者の名前の代わりに編集者、監修者、または監督などの名前が示される場合もある。

「資料種別」は、そのタイトルの資料の、媒体としての種類を示す。上述の通り、図書館Ｘでは、資料として図書、雑誌、およびＡＶソフトが取り扱われる。よって、「資料種別」には、図書、雑誌、およびＡＶソフトのうちのいずれかが示される。「分類」は、そのタイトルの資料に記載されるコンテンツのジャンルを示す。「区分」は、そのタイトルの資料の対象などを示す。

「ページ数／再生時間」は、そのタイトルの資料のコンテンツの量を示す。そのタイトルの資料が図書または雑誌である場合は、ページ数を示し、ＡＶソフトである場合は、再生時間を示す。「所蔵数」は、図書館Ｘが所蔵する、そのタイトルの資料の冊数である。つまり、そのタイトルの資料は、所蔵数と同数の利用者に対して同時に貸出し可能である。「受入日」は、そのタイトルの資料が図書館Ｘに受け入れられた日付を示す。

なお、資料種別、分類、および区分は、それぞれ、資料をグループ分けするための大グループ、中グループ、および小グループであるとも、言える。

利用者データ記憶部１２１は、新たなタイトルの資料が図書館Ｘに受け入れられるごとに、そのタイトルの資料種別データＤＴ２１を生成し、資料マスタＴＬ２１に格納する。資料種別データＤＴ２１の各フィールドのデータは、図書館司書によって入力される。

一方、資料状況テーブルＴＬ２２には、図７に示すように、１つのタイトルにつき資料状況データＤＴ２２が１つずつ格納されている。

ある資料の資料状況データＤＴ２２において、「資料コード」は、そのタイトルの資料コードである。「貸出可能冊数」は、現在、そのタイトルの資料を予約なしで利用者が借りることができる冊数である。「予約数」は、そのタイトルの資料の現在の予約待ちの数である。

資料データ記憶部１２２は、新たなタイトルの資料が図書館Ｘに受け入れられるごとに、そのタイトルの資料状況データＤＴ２２を生成し、資料状況テーブルＴＬ２２に格納する。生成時は、資料状況データＤＴ２２には、そのタイトルの資料コードのみが示され、それ以外のフィールドの値はすべて「０」である。

そして、その後、資料データ記憶部１２２は、そのタイトルの資料が貸し出され、返却され、または予約されるごとに、そのタイトルの資料状況データＤＴ２２の「資料コード」以外の各フィールドの値を適宜、更新する。また、「資料コード」以外の各フィールドの値は、後述する資料予約テーブルＴＬ３１（図８参照）および資料貸出テーブルＴＬ４１（図９参照）に基づいて求めることができる。

予約データ記憶部１２３は、資料の予約に関するデータを記憶している。具体的には、予約データ記憶部１２３は、資料予約テーブルＴＬ３１を記憶している。

資料予約テーブルＴＬ３１には、図８に示すように、１回の予約ごとに資料予約データＤＴ３１が１つずつ格納されている。

予約データ記憶部１２３は、利用者が予約を行うごとに、この予約に対してユニークな予約コードを発行する。そして、次のようなデータを含む資料予約データＤＴ３１を生成する。

ある予約の資料予約データＤＴ３１において、「予約コード」は、その予約の予約コードを示す。「資料コード」は、その予約に係る資料のタイトルの資料コードである。「利用者コード」は、その予約を行った利用者の利用者コードである。「予約受付日」は、図書館Ｘがその予約を受け付けた日付である。これらのフィールドのデータは、その予約の際に、図書館司書または利用者によって入力される。

「貸出可能日」は、その予約に係る資料をその利用者に対して貸し出すことができるようになった日付である。「貸出日」は、その予約に係る資料がその利用者に対して貸し出された日付である。「返却日」は、その予約の順番が回ってきて利用者に資料が貸し出され、その後にその資料が返却された日付である。これらのフィールドは、予約の時点では、何も示さない。その後、予約データ記憶部１２３は、その利用者へのその資料の貸出しの順番が回ってきた日を「貸出可能日」のフィールドに書き込む。また、その利用者へその資料が貸し出された日を「貸出日」のフィールドに書き込む。また、その資料がその利用者から返却された日を「返却日」のフィールドに書き込む。

なお、資料の貸出しは、予約を先に行った利用者から順に貸し出される。よって、資料予約テーブルＴＬ３１は、貸出しの順番を示しているとも、言える。

貸出返却データ記憶部１２４は、資料の貸出しに関するデータを記憶している。具体的には、貸出返却データ記憶部１２４は、資料貸出テーブルＴＬ４１を記憶している。

資料貸出テーブルＴＬ４１には、図９に示すように、１回の貸出しごとに資料貸出データＤＴ４１が１つずつ格納されている。

貸出返却データ記憶部１２４は、利用者への資料の貸出しが行われるごとに、この貸出しに対してユニークな貸出コードを発行する。そして、次のようなデータを含む資料貸出データＤＴ４１を生成する。

ある貸出しの資料貸出データＤＴ４１において、「貸出コード」は、その貸出しの貸出コードを示す。「資料コード」は、貸し出された資料のタイトルの資料コードである。「利用者コード」は、貸出し先である利用者の利用者コードである。「貸出日」は、貸出しが行われた日付である。これらのフィールドのデータは、その貸出しの際に、図書館司書によって入力される。

「返却日」は、貸し出された資料が返却された日付であって、貸出しの時点では何も示されない。その後、貸出返却データ記憶部１２４は、資料が返却された日を「返却日」のフィールドに書き込む。

ところで、図書館Ｘは、利用者が１冊の資料を借りることができる期間を定めている。以下、この期間を「貸出基準日数Ｋ」と記載する。ほとんどの利用者が規則を守ることに鑑みれば、１人の利用者が１冊の資料を借りる期間は貸出基準日数Ｋに近いと、推定される。図書館Ｘでは、貸出基準日数Ｋとして「１４日」が定められているものとする。

しかし、貸出基準日数Ｋよりも短い期間しか借りない傾向を有する利用者も存在すれば、貸出基準日数Ｋよりも長い期間借りる（つまり、延滞する）傾向を有する利用者も存在する。また、貸出基準日数Ｋよりも短い期間しか借りられない傾向を有する資料も存在すれば、貸出基準日数Ｋよりも長い期間借りられる傾向を有する使用も存在する。

補正用データ記憶部１２５は、資料の属性および利用者の属性ごとに、貸出しの期間についての上述のような傾向を表すデータを記憶している。これらのデータは、予約した資料が借りられるようになるまでの日数（以下、「予約待ち日数Ｗ」と記載する。）を予測するために用いられる。さらに、補正用データ記憶部１２５は、利用者の過去の実績に応じて予約待ち日数Ｗを予測するためのデータを記憶している。

具体的には、補正用データ記憶部１２５は、次に順次説明する様々なテーブルを記憶している。

資料種別補正係数テーブルＴＭ１１には、図１０に示すように、媒体の種類（資料種別）ごとの補正係数Ｌａが格納されている。

「補正係数」は、貸出基準日数Ｋを資料または利用者に合わせて補正するために用いられる。貸出基準日数Ｋと等しい期間、利用者へ貸し出される（または、利用者が借りる）傾向がある属性に対しては、補正係数として「１．０」が設定される。貸出基準日数Ｋよりも短い期間、利用者へ貸し出される（または、利用者が借りる）傾向がある属性に対しては、補正係数として、１．０未満の係数が設定される。ただし、補正係数に０以下の値が設定されることは、ない。貸出基準日数Ｋよりも長い期間、利用者へ貸し出される（または、利用者が借りる）傾向がある属性に対しては、補正係数として、１．０よりも大きい係数が設定される。補正係数は、貸出しの期間が短い傾向にある属性のものほど小さく設定され、長い傾向にある属性のものほど大きく設定される。

資料種別補正係数テーブルＴＭ１１のほか、図１１〜図１３に示す各テーブルには、資料の種々の属性の補正係数が格納されている。

図書分類補正係数テーブルＴＭ２１には、図１１（Ａ）に示すように、図書の分類ごとの補正係数Ｌｂが格納されている。なお、本実施形態では、図書の分類として、日本十進分類法に定められる分類が用いられる。

雑誌分類補正係数テーブルＴＭ２２には、図１１（Ｂ）に示すように、雑誌の分類ごとの補正係数Ｌｂが格納されている。

ＡＶソフト分類補正係数テーブルＴＭ２３には、図１１（Ｃ）に示すように、ＡＶソフトの分類ごとの補正係数Ｌｂが格納されている。

区分補正係数テーブルＴＭ３１には、図１２に示すように、図書および雑誌の区分ごとの補正係数Ｌｃが格納されている。なお、本実施形態では、図書および雑誌で共通の区分が用いられる。図書および雑誌のそれぞれについて、別々に補正係数Ｌｃを設定してもよい。また、本実施形態では、ＡＶソフトは、すべて「ＡＶ」という区分に属する。そこで、ＡＶソフトの区分の補正係数Ｌｃは、一律の値（本実施形態では、「１．０」）に定められている。ＡＶソフトを複数の区分にグループ分けする場合は、図書および雑誌の場合と同様に、区分ごとに補正係数Ｌｃを設定してもよい。

図書ボリューム補正係数テーブルＴＭ４１には、図１３（Ａ）に示すように、図書のページ数ごとの補正係数Ｌｄが格納されている。

雑誌ボリューム補正係数テーブルＴＭ４２には、図１３（Ｂ）に示すように、雑誌のページ数ごとの補正係数Ｌｄが格納されている。

ＡＶソフトボリューム補正係数テーブルＴＭ４３には、図１３（Ｃ）に示すように、ＡＶソフトの再生時間ごとの補正係数Ｌｄが格納されている。

図１４〜図１８に示す各テーブルには、利用者の種々の属性の補正係数が格納されている。

在勤在住補正係数テーブルＴＮ１１には、図１４に示すように、会員になるための資格（在勤、在住などの条件）ごとの補正係数Ｒａが格納されている。

距離補正係数テーブルＴＮ２１には、図１５に示すように、図書館Ｘから自宅までの距離ごとの補正係数Ｒｂが格納されている。

職業補正係数テーブルＴＮ３１には、図１６に示すように、職業ごとの補正係数Ｒｃが格納されている。

性別補正係数テーブルＴＮ４１には、図１７に示すように、性別ごとの補正係数Ｒｄが格納されている。なお、図１７において、各性別の補正係数Ｒｄはすべて同じであるが、それぞれ異なるように設定してもよい。

年齢補正係数テーブルＴＮ５１には、図１８に示すように、年齢毎の補正係数Ｒｅが格納されている。

次に説明する図１９（Ａ）〜図１９（Ｅ）の各テーブルには、利用者の実績ごとの補正係数が格納されている。

貸出冊数補正係数テーブルＴＰ１１には、図１９（Ａ）に示すように、貸出冊数ごとの補正係数Ｊａが格納されている。

平均貸出日数補正係数テーブルＴＰ２１には、図１９（Ｂ）に示すように、平均貸出日数ごとの補正係数Ｊｂが格納されている。

延滞回数補正係数テーブルＴＰ３１には、図１９（Ｃ）に示すように、延滞回数ごとの補正係数Ｊｃが格納されている。

平均延滞日数補正係数テーブルＴＰ４１には、図１９（Ｄ）に示すように、平均延滞日数ごとの補正係数Ｊｄが格納されている。

平均取置日数補正係数テーブルＴＰ５１には、図１９（Ｅ）に示すように、平均取置日数ごとの補正係数Ｊｅが格納されている。

そのほか、補正用データ記憶部１２５は、全体補正用テーブルＴＱ１１、ＴＱ２１、ＴＱ３１を記憶している。これらのテーブルについては、後に説明する。

図２０は抽出された資料予約データＤＴ３１の例を示す図である。図２１は全体補正用テーブルＴＱ１１、ＴＱ２１、ＴＱ３１の例を示す図である。図２２は予測された予約待ち日数Ｗの例を示す図である。図２３は検索結果画面５０の例を示す図である。

図３の演算開始時期監視部１０１ないし予約待ち日数算出部１０８は、資料の予約待ち日数Ｗを予測するための処理を次のように行う。

演算開始時期監視部１０１は、予約待ち日数Ｗの予測を開始するタイミングを監視する。予測は、例えば、日付が変わった（毎日午前０時を過ぎた）タイミング、資料の所蔵数に増減があったタイミング、資料が返却されたタイミング、資料が貸し出されたタイミング、および予約の増減（新たな予約の発生または既存の予約のキャンセル）があったタイミングなど、予約待ち日数Ｗが変化し得るタイミングに実行される。そこで、演算開始時期監視部１０１は、これらのタイミングが訪れたか否かを監視する。

日付が変わったことは、管理サーバ１に内蔵されている時計をチェックすることによって、監視することができる。資料の所蔵数の増減は、資料マスタＴＬ２１（図６参照）の変化をチェックすることによって、監視することができる。資料の貸出しおよび返却は、資料貸出テーブルＴＬ４１（図９参照）の変化をチェックすることによって、監視することができる。予約の増減は、資料予約テーブルＴＬ３１（図８参照）の変化をチェックすることによって、監視することができる。

同一資料予約抽出部１０２は、同一の資料の予約の資料予約データＤＴ３１を資料予約テーブルＴＬ３１から抽出する。例えば、ある資料の予約が１つキャンセルされたことが演算開始時期監視部１０１によって検知された場合は、その資料の他の予約を抽出する。ただし、「返却日」に日付が示される資料予約データＤＴ３１は、抽出の対象外とする。この資料予約データＤＴ３１に係る予約は、予約待ち日数Ｗの算出に何ら関係しないからである。

以下、「Ｓ０００００１」という資料コード（図６参照）を有する資料Ｓ１の各予約の予約待ち日数Ｗを算出する場合を適宜例に挙げながら、説明する。また、資料Ｓ１の資料予約データＤＴ３１として、図２０に示す３つの資料予約データＤＴ３１（ＤＴ３１ａ、ＤＴ３１ｂ、ＤＴ３１ｃ）が抽出されたものとする。

資料特性値算出部１０３は、資料の補正値Ｌを、その資料の資料種別データＤＴ２１に示される属性に基づいて次のように算出する。

資料種別データＤＴ２１には、図６で説明した通り、資料の種々の属性が示されている。資料特性値算出部１０３は、資料種別データＤＴ２１に示される各属性と資料種別補正係数テーブルＴＭ１１（図１０参照）などのテーブルとを照合することによって、補正係数Ｌａ〜Ｌｄを選出する。

具体的には、資料特性値算出部１０３は、資料種別データＤＴ２１に示される資料種別と資料種別補正係数テーブルＴＭ１１とを照合することによって、その資料種別に対応する補正係数Ｌａを選出する。

さらに、資料特性値算出部１０３は、その資料が図書である場合は、資料種別データＤＴ２１に示される分類と図書分類補正係数テーブルＴＭ２１（図１１（Ａ）参照）とを照合することによって、その分類に対応する補正係数Ｌｂを選出する。同様に、その資料が雑誌である場合は、資料種別データＤＴ２１に示される分類と雑誌分類補正係数テーブルＴＭ２２（図１１（Ｂ）参照）とを照合することによって、その分類に対応する補正係数Ｌｂを選出する。または、その資料がＡＶソフトである場合は、資料種別データＤＴ２１に示される分類とＡＶソフト分類補正係数テーブルＴＭ２３（図１１（Ｃ）参照）とを照合することによって、その分類に対応する補正係数Ｌｂを選出する。

同様に、資料特性値算出部１０３は、資料種別データＤＴ２１に示される区分に対応する補正係数Ｌｃを区分補正係数テーブルＴＭ３１（図１２参照）から選出する。ただし、ＡＶソフトの場合は、一律に補正係数Ｌｃが決まっているので、それを選出する。また、資料種別データＤＴ２１に示されるページ数または再生時間に対応する補正係数Ｌｄを、その資料の資料種別のテーブルから選出する。つまり、補正係数Ｌｄを、図書の場合は図書ボリューム補正係数テーブルＴＭ４１から選出し、雑誌の場合は雑誌ボリューム補正係数テーブルＴＭ４２から選出し、ＡＶソフトの場合はＡＶソフトボリューム補正係数テーブルＴＭ４３から選出する（図１３参照）。

そして、資料特性値算出部１０３は、次の（１）式の演算を行うことによって、補正値Ｌを算出する。つまり、選出した補正係数Ｌａ〜補正係数Ｌｄを掛け合わせることによって、補正値Ｌを算出する。
Ｌ＝Ｌａ×Ｌｂ×Ｌｃ×Ｌｄ … （１）

資料Ｓ１は、図６の「Ｓ０００００１」という資料コードを示す資料種別データＤＴ２１から分かるように、資料種別が「図書」であり、分類が「歴史」であり、区分が「郷土」であり、ページ数が「１２０頁」である。よって、資料特性値算出部１０３は、資料Ｓ１の補正値Ｌとして、
Ｌ＝１．０×１．２×１．０×０．４＝０．４８
を算出する。

なお、資料特性値算出部１０３は、小数点第３位以下を四捨五入する。後述する補正値Ｒおよび補正値Ｊなどの各値も同様に四捨五入される。

利用者種別特性値算出部１０４は、同一資料予約抽出部１０２によって抽出された資料予約データＤＴ３１それぞれの予約を行った利用者ごとの補正値Ｒを、利用者ごとの利用者種別データＤＴ１１に示される属性に基づいて次のように算出する。以下、抽出された資料予約データＤＴ３１の予約を行った利用者を「予約者」と記載する。また、予約を行った順に「１人目の予約者」、「２人目の予約者」、…などと区別して記載することがある。

利用者種別特性値算出部１０４は、資料特性値算出部１０３による補正値Ｌの算出の場合と同様に、まず、資料予約データＤＴ３１に示される各属性と在勤在住補正係数テーブルＴＮ１１（図１４参照）などのテーブルとを照合することによって、補正係数Ｒａ〜Ｒｄを選出する。

具体的には、利用者種別特性値算出部１０４は、利用者種別データＤＴ１１に示される在勤在住に対応する補正係数Ｒａ、距離に対応する補正係数Ｒｂ、職業に対応する補正係数Ｒｃ、性別に対応する補正係数Ｒｄ、および年齢に対応する補正係数Ｒｅを、それぞれ、在勤在住補正係数テーブルＴＮ１１、距離補正係数テーブルＴＮ２１、職業補正係数テーブルＴＮ３１、性別補正係数テーブルＴＮ４１、および年齢補正係数テーブルＴＮ５１（図１４〜図１８参照）から選出する。

そして、利用者種別特性値算出部１０４は、次の（２）式の演算を行うことによって、補正値Ｒを算出する。つまり、選出した補正係数Ｒａ〜補正係数Ｒｄを掛け合わせることによって、補正値Ｒを算出する。
Ｒ＝Ｒａ×Ｒｂ×Ｒｃ×Ｒｄ×Ｒｅ … （２）

資料予約データＤＴ３１ａ（図２０参照）の予約を行った利用者（予約者）は、「Ａ０１２３４５」という利用者コードを有する。この利用者コードを示す利用者種別データＤＴ１１は、図４に示す一番上の利用者種別データＤＴ１１である。資料特性値算出部１０３は、この利用者種別データＤＴ１１に基づいてこの予約者の補正値Ｒとして、
Ｒ＝１．２×１．１×１．０×１．０×１．１≒１．４５
を算出する。残りの２人の予約者それぞれの補正値Ｒも同様の方法によって、
Ｒ＝１．２×０．９×０．９×１．０×１．１≒１．０７
および
Ｒ＝０．８×０．６×０．９×１．０×１．１≒０．４８
と算出する。

以下、資料予約データＤＴ３１ａの予約者の補正値Ｒ、資料予約データＤＴ３１ｂの予約者の補正値Ｒ、および資料予約データＤＴ３１ｃの予約者の補正値Ｒを、それぞれ、「補正値Ｒｙ１」、「補正値Ｒｙ２」、および「補正値Ｒｙ３」と区別して記載することがある。よって、本例では、Ｒｙ１＝１．４５、Ｒｙ２＝１．０７、Ｒｙ３＝０．４８、である。後述する補正値Ｊも同様に、１〜３人目の利用者ごとに区別して記載することがある。

利用者実績特性値算出部１０５は、予約者ごとの補正値Ｊを、予約者ごとの利用者実績データＤＴ１２に示される実績に基づいて次のように算出する。

利用者実績特性値算出部１０５は、資料特性値算出部１０３による補正値Ｌの算出の場合などと同様に、まず、利用者実績データＤＴ１２に示される各実績と貸出冊数補正係数テーブルＴＰ１１（図１９参照）などのテーブルとを照合することによって、補正係数Ｊａ〜Ｊｅを選出する。

具体的には、利用者実績特性値算出部１０５は、利用者実績データＤＴ１２に示される貸出冊数に対応する補正係数Ｊａ、平均貸出日数に対応する補正係数Ｊｂ、延滞回数に対応する補正係数Ｊｃ、平均延滞日数に対応する補正係数Ｊｄ、および平均取置日数に対応する補正係数Ｊｅを、それぞれ、貸出冊数補正係数テーブルＴＰ１１、平均貸出日数補正係数テーブルＴＰ２１、延滞回数補正係数テーブルＴＰ３１、平均延滞日数補正係数テーブルＴＰ４１、および平均取置日数補正係数テーブルＴＰ５１から選出する。

利用者実績特性値算出部１０５は、図５に示す一番上の利用者実績データＤＴ１２に基づいて、「Ａ０１２３４５」という利用者コードを有する予約者の補正値Ｊ（補正値Ｊｙ１）として、
Ｊｙ１＝１．０×０．８×１．１×１．０×１．３≒１．１４
を算出する。残りの２人の予約者それぞれの補正値Ｊ（補正値Ｊｙ２、Ｊｙ３）も同様の方法によって、
Ｊｙ２＝０．９×１．０×０．９×１．０×１．５≒１．２２
および
Ｊｙ３＝１．０×０．７×１．５×１．９×１．０≒２．００
と算出する。

上述の通り、補正値Ｌは、補正係数Ｌａ〜補正係数Ｌｄを掛け合わせることによって算出される。補正係数Ｌａ〜補正係数Ｌｄは、属性ごとの、資料の貸出しの期間の長短の特性を表している。したがって、補正値Ｌは、資料の、貸出しの期間の長短についての総合的な（全体的な）特性を表していると、言える。

図書館Ｘでは、補正値Ｌが取り得る範囲を６つのランクに分割している。そして、タンクごとに異なる全体補正値ＬＷを定義している。

補正値Ｒおよび補正値Ｊも、同様である。つまり、補正値Ｒが取り得る値の範囲を６つのランクに分割し、補正値Ｊが取り得る値の範囲を６つのランクに分割している。そして、ランクごとに異なる全体補正値ＲＷ、全体補正値ＪＷが定義されている。

前述の通り、補正用データ記憶部１２５は、全体補正用テーブルＴＱ１１、ＴＱ２１、およびＴＱ３１を記憶している。

全体補正用テーブルＴＱ１１には、図２１（Ａ）のように、補正値Ｌのランクごとの全体補正値ＬＷが示されている。全体補正用テーブルＴＱ２１には、図２１（Ｂ）のように、補正値Ｒのランクごとの全体補正値ＲＷが示されている。全体補正用テーブルＴＱ３１には、図２１（Ｃ）のように、補正値Ｊのランクごとの全体補正値ＪＷが示されている。

順番進行日数予測部１０６は、予約の順番がある予約者から次の予約者へ進む平均の日数（以下、「順番進行日数Ｄａ」と記載する。）を次のように予測する。

順番進行日数予測部１０６は、予約に係る資料の全体補正値ＬＷを、その資料の補正値Ｒと全体補正用テーブルＴＱ１１（図２１（Ａ）参照）とを照合することによって、決定する。資料Ｓ１の例の場合は、上述の通り、その資料の補正値Ｌは、「０．４８」である。この値は、「Ｌ３」のランクに該当する。よって、順番進行日数予測部１０６は、資料Ｓ１の全体補正値ＬＷを「０．５０」に決定する。

そして、順番進行日数予測部１０６は、決定した全体補正値ＬＷを用いて、次の（３）式に基づいて順番進行日数Ｄａを算出する。
Ｄａ＝貸出基準日数Ｋ×全体補正値ＬＷ／所蔵数 … （３）

資料Ｓ１の所蔵数は、資料Ｓ１の資料種別データＤＴ２１（図６参照）に基づいて「２」であると、分かる。よって、順番進行日数予測部１０６は、資料Ｓ１の順番進行日数Ｄａとして、１４×０．５０／２＝３．５０、を算出する。

貸出日数予測部１０７は、予約に係る資料がそれぞれの予約者へ貸し出される日数を次のように予測する。なお、以下、この日数を「個別貸出日数Ｄｂ」と記載する。

貸出日数予測部１０７は、予約者ごとの全体補正値ＲＷを、各予約者の補正値Ｒと全体補正用テーブルＴＱ２１（図２１（Ｂ）参照）とを照合することによって、決定する。１人目の予約者の補正値Ｒつまり補正値Ｒｙ１は、上述の通り、「１．４５」である。よって、貸出日数予測部１０７は、１人目の予約者の全体補正値ＲＷを「１．２５」に決定する。同様に、２人目の予約者の全体補正値ＲＷおよび３人目の予約書の全体補正値ＲＷを、それぞれ、「１．００」および「０．５０」に決定する。

貸出日数予測部１０７は、同様に、予約者ごとの全体補正値ＪＷを、各予約者の補正値Ｊと全体補正用テーブルＴＱ３１（図２１（Ｃ）参照）とを照合することによって、決定する。これにより、１〜３人目の予約者の全体補正値ＪＷは、順に「１．２５」、「１．２５」、および「２．００」に決定される。

以下、１〜３人目の予約者の全体補正値ＲＷを順に「全体補正値ＲＷ１」、「全体補正値ＲＷ２」、および「全体補正値ＲＷ３」と区別して記載する。同様に、１〜３人目の予約者の全体補正値ＪＷを順に「全体補正値ＪＷ１」、「全体補正値ＪＷ２」、および「全体補正値ＪＷ３」と区別して記載する。

そして、貸出日数予測部１０７は、次の（４）式に基づいて、各予約者の個別貸出日数Ｄｂを算出する。
Ｄｂｉ＝順番進行日数Ｄａ×全体補正値ＲＷｉ×全体補正値ＪＷｉ … （４）

ただし、ｉは、自然数である。Ｄｂｉは、ｉ人目の予約者の個別貸出日数Ｄｂである。

予約待ち日数算出部１０８は、予約者それぞれの予約待ち日数Ｗを算出する。さらに、利用者が今、新たに予約を行った場合の、予約待ち日数Ｗを算出する。

図２０に示したように、少なくとも１人目の予約者に対しては、既に資料が貸し出されている。このような予約者の予約待ち日数Ｗを算出する必要は、ない。

そこで、予約待ち日数算出部１０８は、同一資料予約抽出部１０２によって抽出された資料予約データＤＴ３１に貸出日が未だ記録されていない予約の予約者に対して、予約待ち日数Ｗを算出する。

貸出日数予測部１０７は、まず、現在、予約に係る資料を借りている利用者へその資料を貸し出してから経過した日数を算出する。以下、この日数を「貸出経過日数Ｄｃ」と記載する。貸出経過日数Ｄｃは、現在の日付およびその利用者の資料予約データＤＴ３１（図６参照）または資料貸出データＤＴ４１（図９参照）に示される貸出日に基づいて算出することができる。予約に係る資料の所蔵数が複数であり、複数の利用者へ現在貸し出されている場合は、それぞれの利用者へ貸し出してから経過した日数の平均値を貸出経過日数Ｄｃとして算出すればよい。

そして、貸出日数予測部１０７は、次の（５）式を用いて、各予約者の予約待ち日数Ｗを算出する。

ただし、Ｗｋは、ｋ人目の予約者の予約待ち日数Ｗである。

例えば、予測を行う日付が２０１０年１月２８日である場合において、資料Ｓ１の２人目の予約者の予約待ち日数Ｗ２は、
Ｗ２＝Ｄｂ１−Ｄｃ≒５．４７−１＝４．４７
となる。なお、Ｄｂ１は、貸出日数予測部１０７が（４）式を用いて、３．５０×１．２５×１．２５、を演算することによって、算出されている。また、貸出経過日数Ｄｃは、予測を行う日付および資料予約データＤＴ３１ａに示される貸出日より「１日」であることが、分かる。

また、３人目の予約者の予約待ち日数Ｗ３は、
Ｗ３＝Ｄｂ１＋Ｄｂ２−Ｄｃ＝５．４７＋４．３８−１＝８．８５
となる。なお、Ｄｂ２は、貸出日数予測部１０７が（４）式を用いて、３．５０×１．００×１．２５、を演算することによって、算出されている。

また、今から資料Ｓ１の予約を行おうとする利用者（つまり、４人目の予約者になろうとする利用者）の予約待ち日数Ｗ４は、
Ｗ４＝Ｄｂ１＋Ｄｂ２＋Ｄｂ３−Ｄｃ＝５．４７＋４．３８＋３．５０−１＝１２．３５
となる。なお、Ｄｂ３は、貸出日数予測部１０７が（４）式を用いて、３．５０×０．５０×２．００、を演算することによって、算出されている。

予約待ち日数算出部１０８によって算出（予測）された、各タイトルの、各予約者および今から予約を行おうとする利用者の予約待ち日数Ｗは、図２２に示すように、予測結果データ記憶部１２６に記憶される。なお、前回に算出（予測）した予約待ち日数Ｗは、予測結果データ記憶部１２６から削除される。

予約検索処理部１０９は、司書用端末装置２または利用者用端末装置３からの問合せに応じて、予約待ち日数Ｗを予測結果データ記憶部１２６から検索する。予約待ち日数Ｗは、特定の予約者のものであってもよいし、これから予約を行おうとする利用者のものであってもよい。そのほか、資料名、著者、貸出可能冊数、所蔵数、および予約数などを各テーブルから検索する（図６、図７、図８参照）。そして、予約検索処理部１０９は、検索結果をウェブページとして提供する。すると、司書用端末装置２または利用者用端末装置３は、図２３のような検索結果画面５０を表示する。

図２４は管理サーバ１の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。次に、予約待ち日数Ｗの予測などの処理の全体的な流れを、図２４に示すフローチャートを参照しながら説明する。

管理サーバ１は、予測のタイミングが来たことを検知すると（図２４の＃１１でＹｅｓ）、予約待ち日数Ｗを予測するための処理を行う（＃１２〜＃１８）。以下、資料Ｓ１についての予約待ち日数Ｗの予測を行う場合を例に、説明する。

管理サーバ１は、資料Ｓ１の予約の資料予約データＤＴ３１（図２０参照）を抽出する（＃１２）。抽出の処理と並行してまたは前後して、管理サーバ１は、資料Ｓ１の属性に基づいて資料Ｓ１の補正値Ｌを算出し、その補正値Ｌのランクに応じた全体補正値ＬＷを選出する（＃１３）。

資料予約データＤＴ３１が抽出されたら、管理サーバ１は、資料Ｓ１の予約を行った利用者つまり予約者を各資料予約データＤＴ３１に基づいて特定し、各予約者の補正値Ｒおよび補正値Ｊを算出し、その補正値Ｒのランクに応じた全体補正値ＲＷおよびその補正値Ｊに応じた全体補正値ＪＷを選出する（＃１４、＃１５）。全体補正値ＲＷおよび全体補正値ＪＷを選出する順序は、問わない。

管理サーバ１は、図書館Ｘの貸出基準日数Ｋ、資料Ｓ１の全体補正値ＬＷおよび所蔵数、および各利用者の全体補正値ＲＷおよび全体補正値ＪＷに基づいて、各利用者の個別貸出日数Ｄｂを算出（予測）する（＃１６）。そして、管理サーバ１は、各予約者への貸出しの順番が回ってくるまでの日数、つまり、予約待ち日数Ｗを算出（予測）し（＃１７）、記憶する（＃１８）。

または、管理サーバ１は、司書用端末装置２または利用者用端末装置３から予約待ち日数Ｗの検索の要求を受けると（＃１９でＹｅｓ）、要求に合った予約待ち日数Ｗなどを検索し（＃２２）、検索結果を返信する（＃２１）。

本実施形態によると、予約した資料の貸出しの順番が回ってくる時期を従来よりも正確に予測することができる。

図２５は全体補正用テーブルＴＱ４１、ＴＱ４２、ＴＱ４３の例を示す図である。本実施形態では、資料の全体補正値ＬＷとして、資料種別、分類、区分、およびボリューム（ページ数または再生時間）の各属性に基づいて求めた全体補正値（図２１（Ａ）参照）を用いたが、それ以外の全体補正値を用いてもよい。

例えば、図２１（Ａ）に示す全体補正用テーブルＴＱ１１に基づいて求められる全体補正値の代わりに、資料が図書館Ｘに受け入れられてから経過した日数に基づいて求められる全体補正値を用いてもよい。この場合は、図２５（Ａ）に示すような全体補正用テーブルＴＱ４１に基づいて全体補正値を求めればよい。または、図２１（Ａ）に示す全体補正用テーブルＴＱ１１に基づいて求められる全体補正値と図２５（Ａ）全体補正用テーブルＴＱ４１に基づいて求められる全体補正値とを組み合わせて用いてもよい。例えば、ある利用者の全体補正値ＲＷと全体補正値ＪＷとを掛け合わせたように、両全体補正値を掛け合わせて用いてもよい。

または、資料を読んだと推測される人数（いわゆる、ベストリーダ、ベストセラーの度合い）に基づいて求められる全体補正値を用いてもよい。つまり、例えば、ブックストアでの資料の人気度（例えば、売上の順位）または図書館での資料の人気度（例えば、貸出回数の順位）に基づいて求められる全体補正値を用いてもよい。この場合は、図２５（Ｂ）に示すような全体補正用テーブルＴＱ４２に基づいて全体補正値を求めればよい。

または、図書館での予約の数（いわゆる、ベストリクエストの度合い）に基づいて求められる全体補正値を用いてもよい。この場合は、図２５（Ｃ）に示すような全体補正用テーブルＴＱ４３に基づいて全体補正値を求めればよい。

全体補正用テーブルＴＱ１１、ＴＱ４１、ＴＱ４２、およびＴＱ４３に基づいてそれぞれに求められる全体補正値をどのように組み合わせるかは、図書館Ｘの利用者の傾向などに応じて、適宜設定することができる。

本実施形態では、利用者が個人である場合を例に説明したが、利用者が団体である場合にも、本発明を適用することができる。この場合は、例えば、個人および団体ごとに、補正係数Ｌａなどの補正係数を設定したり、参照する属性を選択したりして、個人および団体それぞれの個別貸出日数Ｄｂを予測すればよい。

予約者が他の図書館で資料を受け取り返却する場合がある。そこで、そのような予約者がいる場合は、予約待ち日数Ｗを算出する際に、資料が図書館Ｘと他の図書館との間を往復する日数を加算してもよい。

その他、貸出用資料管理システムＫＳ、管理サーバ１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、テーブルの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

１ 管理サーバ（貸出順番待ち期間予測装置）
１０７ 貸出日数予測部（貸出期間予測手段）
１０８ 予約待ち日数算出部（待機期間予測手段）
１２１ 利用者データ記憶部（利用者属性記憶手段）
１２２ 資料データ記憶部（資料属性記憶手段）
１２３ 予約データ記憶部（貸出順記憶手段）

Claims (7)

1. 資料の貸出しの予約を行った利用者ごとの属性を記憶する利用者属性記憶手段と、
   前記利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を記憶する貸出順記憶手段と、
   前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を当該利用者の前記属性に基づいて予測する貸出期間予測手段と、
   前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の、前記貸出期間予測手段によって予測された前記貸出期間に基づいて予測する、待機期間予測手段と、
   を有する貸出順番待ち期間予測装置。
2. 前記貸出期間予測手段は、前記利用者の前記貸出期間を、貸出しが認められている期間を当該利用者の前記属性に応じて増減させることによって、予測する、
   請求項１記載の貸出順番待ち期間予測装置。
3. 前記貸出期間予測手段は、前記利用者の前記貸出期間を、貸出しが認められている期間を当該利用者の前記属性および利用の実績に応じて増減させることによって、予測する、
   請求項１記載の貸出順番待ち期間予測装置。
4. 前記貸出期間予測手段は、前記利用者の前記貸出期間を、貸出しが認められている期間を当該利用者の前記属性および前記資料の第二の属性に応じて増減させることによって、予測する、
   請求項１記載の貸出順番待ち期間予測装置。
5. 貸出しの対象である資料の属性を記憶する資料属性記憶手段と、
   前記資料の貸出しの予約を行った利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を記憶する貸出順記憶手段と、
   前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を前記属性に基づいて予測する貸出期間予測手段と、
   前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の、前記貸出期間予測手段によって予測された前記貸出期間に基づいて予測する、待機期間予測手段と、
   を有する貸出順番待ち期間予測装置。
6. 資料の貸出しの予約を行った利用者ごとの属性を利用者属性記憶手段に記憶させておき、
   前記利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を貸出順記憶手段に記憶させておき、
   コンピュータに、
   前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を当該利用者の前記属性に基づいて予測する処理と、
   前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の前記予測した貸出期間に基づいて予測する処理と、
   を実行させる、
   貸出順番待ち期間予測方法。
7. 貸出しの対象である資料の属性を資料属性記憶手段に記憶させておき、
   前記資料の貸出しの予約を行った利用者それぞれへの前記資料の貸出しの順番を貸出順記憶手段に記憶させておき、
   コンピュータに、
   前記利用者ごとに、当該利用者へ前記資料が貸し出される貸出期間を前記属性に基づいて予測する処理と、
   前記利用者のうちの前記順番がＮ番目である利用者が前記資料の貸出しを待つ待機期間を、前記順番がＮ番目より前の利用者の前記予測した貸出期間に基づいて予測する処理と、
   を実行させる、
   貸出順番待ち期間予測方法。

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