JP5520777B2 - 予測装置および予測方法 - Google Patents
予測装置および予測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5520777B2 JP5520777B2 JP2010242939A JP2010242939A JP5520777B2 JP 5520777 B2 JP5520777 B2 JP 5520777B2 JP 2010242939 A JP2010242939 A JP 2010242939A JP 2010242939 A JP2010242939 A JP 2010242939A JP 5520777 B2 JP5520777 B2 JP 5520777B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- account
- unit
- accounts
- server
- history
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Description
(1)CPU使用率は一日のなかでも大きく変動しうるのに対し、口座数は一日のなかでも変動が小さい。すなわち、口座数は振れ幅が小さい。したがって、口座数の予測はより精度が高い。
(2)口座数は、リーマンショックなどのイベントが反映されやすいパラメータである。また、新規顧客獲得キャンペーンによる顧客獲得の目標値等のビジネス上の目標をより導入しやすい。したがって、口座数の予測にはビジネス的な視点をより導入しやすい。
図1は、本実施の形態に係る予測装置の予測対象となるサーバを含む証券業務システム200の構成を示す模式図である。証券業務システム200は、証券会社に設置され、顧客などのユーザからの証券の売買注文を受け付けたり、証券注文に役立つ様々な情報を提供するシステムである。証券業務システム200は、顧客の口座を管理の単位とする。
以下、本発明者が上述したような証券業務システムから得られるデータを解析した結果見出した規則性を説明する。
図3(a)は、MRF残有り口座1万口座を基準とした、1日当たりの注文に係るトランザクションの数(以下、注文件数と称す)の度数分布である。横軸はMRF残有り口座1万口座当たりの注文件数を示し、縦軸は発生の頻度を示す。発生の頻度は、階級に属するデータ点(この場合、日付)の数をデータ点の総数(データ取得期間の総日数)で割った値である。近似曲線324は、図3(a)に示される度数分布を正規分布で近似した場合の近似曲線である。3σ範囲326は、正規分布を仮定した場合の、平均値を中心とした幅3σ(σ=標準偏差)の範囲を示す。
図3(a)に示される度数分布は正規分布で良く近似される。したがって、注文件数とMRF残有り口座数とには線形的な相関が存在し、その相関は強い。
図3(b)〜(d)についても、図3(a)と同様のことが言える。
図4(b)〜(d)についても、図4(a)と同様のことが言える。
サーバのCPU使用率の予測値を口座属性別の口座数の予測値から導くことを考えると、相関の強い(=精度の高い)口座属性を使用することが望ましい。
図5は、本実施の形態に係る予測装置100およびそれに接続された部材の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
図6は、関連性テーブル128の一例を示すデータ構造図である。関連性テーブル128は、サーバ種別IDと、強相関口座属性と、強相関トランザクションと、を対応付けて記憶する。
マスタ履歴保持部130は、口座数やトランザクション数やCPU使用率などの証券業務システム200のパラメータの履歴を保持する。
履歴抽出部138は、強相関口座数の履歴を口座数履歴保持部132から抽出する。
(300/10000)×4000000=120000
を導出する。
具体的には、指定受付部110において指定を受け付けたサーバの種類が「注文処理アプリケーションサーバ」であり第1変換部146によって抽出された強相関トランザクションが「注文トランザクション」であるとき、第2変換部148は傾き「0.0004」、切片「5.0」を図9に示される第2パラメータ保持部136から抽出する。第1変換部146における乗算によって得られた強相関トランザクションの数の予測値を「120000」とすると、第2変換部148は、注文処理アプリケーションサーバ224のCPU使用率の予測値として
120000×0.0004+5.0=53(%)
を導出する。
このように予測装置100では、関連性テーブル128、第1パラメータ保持部134、第2パラメータ保持部136が自動的に更新されるので、管理者の手を煩わすことなく予測のためのパラメータを最新の状態に保つことができる。その結果、より現状に即した使用の度合いの予測を可能とする予測装置100が提供される。
図10(a)は、第1予測結果画面502の代表画面図である。第1予測結果画面502は、横軸を日付、縦軸をCPU使用率(%)とするグラフ506を含む。グラフ506の予測線510は、予測対象のサーバを注文処理アプリケーションサーバ、変動パターンを第1変動パターン(経済環境の変化前)、としたときの注文処理アプリケーションサーバのCPU使用率の予測値を示す。しきい値線512は、注文処理アプリケーションサーバに対応するCPU使用率のしきい値である40%を示す。第1変動パターンを採用する場合、予測線510としきい値線512との交点に対応する時点511前後が、注文処理アプリケーションサーバを改修/増強すべきポイントであることが分かる。
図11は、予測装置100における一連の処理を示すフローチャートである。指定受付部110は、予測対象のサーバの指定を受け付ける(S402)。属性抽出部112は、指定を受け付けたサーバに対応付けられた強相関口座属性を関連性テーブル128から抽出する(S404)。口座数予測部114は、強相関口座数の履歴を口座数履歴保持部132から抽出する(S406)。口座数予測部114は、抽出された履歴に基づいて将来の強相関口座数を予測する(S408)。使用度変換部116は、強相関口座数の予測値を指定を受け付けたサーバのCPU使用率の予測値に変換する(S410)。このCPU使用率の予測値がしきい値よりも小さい場合(S412のN)、その予測値を管理者に提示して処理を終了する。CPU使用率の予測値がしきい値よりも大きい場合(S412のY)、警告部118は管理者に警告する(S414)。
Claims (6)
- ユーザの口座を管理の単位とした証券業務システムに含まれるサーバの使用の度合いを予測するための予測装置であって、
前記証券業務システムに管理された複数の口座を分類するための複数種類の口座属性が規定されており、複数種類の口座属性のうちの一部の口座属性とサーバを特定するIDとの関係が示された関連性テーブルを記憶する関連性保持部と、
口座属性別の口座数の履歴を保持する口座数履歴保持部と、
予測対象のサーバの指定を受け付ける指定受付部と、
前記関連性テーブルを基に、前記指定受付部において指定を受け付けたサーバに関係する口座属性を抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部によって抽出された口座属性に含まれた口座数の履歴を前記口座数履歴保持部から抽出し、抽出された口座数の履歴に基づいて口座数の予測値を演算する口座数予測部と、
前記口座数予測部によって演算された口座数の予測値を前記指定受付部において指定を受け付けたサーバの使用の度合いの予測値に変換する使用度変換部と、を備え、
前記関連性保持部は、複数種類の口座属性のうち、口座数とサーバの使用の度合いとの相関が強い方の口座属性を前記関連性テーブルに含めることを特徴とする予測装置。 - 前記使用度変換部における変換によって得られる使用の度合いの予測値が所定のしきい値を超える場合、前記証券業務システムの管理者に警告情報を送信する警告部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の予測装置。
- 前記使用度変換部は、
前記口座数予測部によって演算された口座数の予測値に所定の比例定数を乗算することでトランザクション数の予測値を導出する第1変換部と、
前記第1変換部における乗算によって得られたトランザクション数の予測値を前記指定受付部において指定を受け付けたサーバの使用の度合いの予測値に変換する第2変換部と、を含み、
前記第1変換部は、複数種類規定された比例定数のうちのいずれかを選択して乗算に使用することを特徴とする請求項1または2に記載の予測装置。 - 前記口座数予測部は、
前記属性抽出部によって抽出された口座属性に含まれた口座数の履歴を前記口座数履歴保持部から抽出する履歴抽出部と、
前記履歴抽出部によって抽出された口座数の履歴を解析し、口座数の複数の変動パターンを導出する履歴解析部と、
前記履歴解析部によって導出された複数の変動パターンのうちのひとつの指定を受け付ける変動パターン指定部と、
変動パターン指定部において指定を受け付けた変動パターンに基づいて、前記属性抽出部によって抽出された口座属性に含まれた口座数の予測値を演算する口座数演算部と、を含むことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の予測装置。 - ユーザの口座を管理の単位とした証券業務システムに含まれるサーバの使用の度合いを予測するための予測方法であって、
前記証券業務システムに管理された複数の口座を分類するための複数種類の口座属性が規定されており、複数種類の口座属性のうちの一部の口座属性とサーバを特定するIDとの関係が示された関連性テーブルを記憶するステップと、
予測対象のサーバの指定を受け付けるステップと、
前記関連性テーブルを基に、指定を受け付けたサーバに関係する口座属性を抽出するステップと、
抽出された口座属性に含まれた口座数の履歴を、口座属性別の口座数の履歴を保持する口座数履歴保持部から抽出し、抽出された口座数の履歴に基づいて口座数の予測値を演算するステップと、
演算された口座数の予測値を指定を受け付けたサーバの使用の度合いの予測値に変換するステップと、
複数種類の口座属性のうち、口座数とサーバの使用の度合いとの相関が強い方の口座属性を前記関連性テーブルに含めるステップと、を含むことを特徴とする予測方法。 - ユーザの口座を管理の単位とした証券業務システムに含まれるサーバの使用の度合いを予測する機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであって、
前記証券業務システムに管理された複数の口座を分類するための複数種類の口座属性が規定されており、複数種類の口座属性のうちの一部の口座属性とサーバを特定するIDとの関係が示された関連性テーブルを記憶する機能と、
予測対象のサーバの指定を受け付ける機能と、
前記関連性テーブルを基に、指定を受け付けたサーバに関係する口座属性を抽出する機能と、
抽出された口座属性に含まれた口座数の履歴を、口座属性別の口座数の履歴を保持する口座数履歴保持部から抽出し、抽出された口座数の履歴に基づいて口座数の予測値を演算する機能と、
演算された口座数の予測値を指定を受け付けたサーバの使用の度合いの予測値に変換する機能と、
複数種類の口座属性のうち、口座数とサーバの使用の度合いとの相関が強い方の口座属性を前記関連性テーブルに含める機能と、を前記コンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010242939A JP5520777B2 (ja) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | 予測装置および予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010242939A JP5520777B2 (ja) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | 予測装置および予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012094084A JP2012094084A (ja) | 2012-05-17 |
JP5520777B2 true JP5520777B2 (ja) | 2014-06-11 |
Family
ID=46387310
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010242939A Active JP5520777B2 (ja) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | 予測装置および予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5520777B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001357202A (ja) * | 1999-12-06 | 2001-12-26 | Ebank Kk | 電子決済システム及び電子決済方法 |
JP2007265244A (ja) * | 2006-03-29 | 2007-10-11 | Nomura Research Institute Ltd | ウェブシステムの性能監視装置 |
-
2010
- 2010-10-29 JP JP2010242939A patent/JP5520777B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012094084A (ja) | 2012-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5960887B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6560323B2 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
JP6262909B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
US20190370716A1 (en) | Intelligent diversification tool | |
US20170337627A1 (en) | Information distribution apparatus for switching structure of data for digital screen display, method, and non-transitory computer readable storage medium | |
JP6194092B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6709775B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP5815108B1 (ja) | 配信装置、配信方法 | |
JP6067810B2 (ja) | 配信装置、配信方法 | |
JP6267812B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP5646442B2 (ja) | 分析装置および分析方法 | |
CN112118546A (zh) | 消息推送方法、消息推送装置、计算机设备和介质 | |
JP7345203B2 (ja) | Aiを使用したソースコード売買システム | |
JP5520777B2 (ja) | 予測装置および予測方法 | |
US20210342870A1 (en) | Source code trading system using ai | |
JP2022116192A (ja) | 営業支援装置、営業支援方法及びプログラム | |
JP7352240B2 (ja) | 営業支援装置 | |
JP5758783B2 (ja) | 分析装置、分析方法およびコンピュータプログラム | |
JP6207711B1 (ja) | 決定装置、決定方法及び決定プログラム | |
JP6259049B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6152215B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6067169B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6943929B2 (ja) | 情報処理装置及び情報処理方法 | |
JP6276459B1 (ja) | 決定装置、決定方法及び決定プログラム | |
JP2017037571A (ja) | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130214 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140401 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140407 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5520777 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |