JP5961413B2

JP5961413B2 - 予測装置、予測方法およびプログラム

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Publication number: JP5961413B2
Application number: JP2012071329A
Authority: JP
Inventors: 栄二福岡; 太郎神野
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2012-03-27
Filing date: 2012-03-27
Publication date: 2016-08-02
Anticipated expiration: 2032-03-27
Also published as: JP2013205895A

Description

本発明は、予測装置、予測方法およびプログラムに関する。

近日、銀行、駅構内、およびコンビニエンスストアなど、多様な場所に自動取引装置（ＡＴＭ：ａｕｔｏｍａｔｅｄ−ｔｅｌｌｅｒｍａｃｈｉｎｅ）が設置されている。顧客は、この自動取引装置に表示される表示画面において各種操作を行うことにより、入金、出金および残高照会などの取引を行うことができる。

このような自動取引装置においては、例えば出金取引により現金が流出するので、適切なタイミングで自動取引装置に現金を装填する必要がある。この点について、自動取引装置から流出する現金を予測することにより、現金が不足するタイミングで現金を自動取引装置に装填するための「資金装填の計画」を作成することが可能となる。なお、現金の流出量は、一般的に、対象日の前年同月同日のデータを用いて予測される。また、現金の流出量の予測については、例えば特許文献１にも開示されている。

特開平１１−９６４３８号公報

しかし、上記のように対象日の前年同月同日のデータのみを用いて対象日の流出量を予測すると、対象日および前年同月同日の曜日の相違、給料支給や年金支給の有無によって正確な結果が得られない場合がある。

このため、前年同月のデータに加え、２年前同月および３年前同月のデータの平均を演算する方法が考えられる。しかし、この方法では、過去２〜３年以上のデータが必要となるので、長期の過去データが無い場合には実行できない。

また、前年同月のデータに加え、前月および２カ月前のデータの平均を演算する方法も考えられる。この方法によれば、少ない過去データでの実行が可能となるが、前年同月、前月および２カ月前のいずれかに特異な月（例えば、賞与支給日、年末年始など）が含まれる場合、予測精度が低下する。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、必要となる過去データを抑制しつつ、予測の精度を向上することが可能な、新規かつ改良された予測装置、予測方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出する抽出部と、前記前年同月の取引実績、および前記抽出部により抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測する予測部と、を備える予測装置であって、前記抽出部は、前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、該差分評価値から前記類似月を抽出することを特徴とする、予測装置が提供される。

前記抽出部は、前記前年同月の取引実績との類似度が高い月から所定数の範囲内で類似月を抽出してもよい。

前記抽出部は、前記前年同月の取引実績との類似度が閾値以上である月を類似月として抽出してもよい。

前記予測部は、前記前年同月の取引実績および前記類似月の取引実績を平均値処理することにより前記対象月において発生する取引量を予測してもよい。

前記予測装置は、取引実績の履歴データを記憶する記憶部をさらに備え、前記抽出部は、前記記憶部に記憶されている前記履歴データを参照して前記類似月を抽出してもよい。

前記取引実績は、現金の流出量であってもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出することと、前記前年同月の取引実績、および抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測することと、を含む予測方法であって、前記抽出することは、前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、該差分評価値から前記類似月を抽出することを含む、予測方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出する抽出部と、前記前年同月の取引実績、および前記抽出部により抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測する予測部と、を備える予測装置であって、前記抽出部は、前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、該差分評価値から前記類似月を抽出することを特徴とする、予測装置として機能させるための、プログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、必要となる過去データを抑制しつつ、予測の精度を向上することが可能である。

本発明の実施形態による需要予測システムの構成を示した説明図である。第１の実施形態による需要予測装置の構成を示した機能ブロック図である。流出実績の履歴データの具体例を示した説明図である。第１の実施形態による需要予測装置の動作を示したフローチャートである。第２の実施形態による需要予測装置の構成を示した機能ブロック図である。第２の実施形態による需要予測装置の動作を示したフローチャートである。需要予測装置のハードウェア構成を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成を、必要に応じて自動取引装置３０Ａおよび２０Ｎのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、自動取引装置３０Ａおよび３０Ｎを特に区別する必要が無い場合には、単に自動取引装置３０と称する。

＜１．需要予測システムの構成＞
本発明は、一例として「２．第１の実施形態」〜「３．第２の実施形態」において詳細に説明するように、多様な形態で実施され得る。また、予測装置の一例である各実施形態による需要予測装置２０は、
Ａ．対象の単位期間より所定期間前の第１の単位期間と取引実績が類似する第２の単位期間を抽出する抽出部（類似月抽出部２５０、類似日抽出部２５２）と、
Ｂ．前記第１の単位期間の取引実績、および前記抽出部により抽出された前記第２の単位期間の取引実績を用いて、前記対象の単位期間において発生する取引量を予測する予測部（需要予測部２６０、２６２）と、
を備える。

以下では、まず、このような需要予測装置２０を含む需要予測システムの構成について図１を参照して説明する。

図１は、本発明の実施形態による需要予測システムの構成を示した説明図である。図１に示したように、本発明の実施形態による需要予測システムは、金融機関ホスト１０と、専用網１２と、自動取引装置中央管理部１４と、需要予測装置２０と、自動取引装置３０と、端末管理部３２と、を備える。

自動取引装置３０は、金融機関の顧客による操作に基づいて金銭の取引を実行する顧客操作型端末である。この自動取引装置３０は、金融機関の支店、コンビニエンスストア、駅構内、ホテル、病院、アミューズメントパーク、飲食店、オフィスビルディングなどの多様な施設に設置される。図１に示した例では、金融機関のＡ支店に自動取引装置３０Ａ・・・３０Ｎが設置されている。また、金融機関の各支店には、自動取引装置３０の管理や金融機関ホスト１０や自動取引装置中央管理部１４との通信を行う端末管理部３２が設けられる。

専用網１２は、金融機関のネットワークであり、例えばＩＰ−ＶＰＮ（ＩｎｔｅｒｎｅｔＰｒｏｔｏｃｏｌ−ＶｉｒｔｕａｌＰｒｉｖａｔｅＮｅｔｗｏｒｋ）により構成される。金融機関ホスト１０や自動取引装置中央管理部１４は、この専用網１２を介して自動取引装置３０と通信することができる。

金融機関ホスト１０は、専用網１２を介して自動取引装置３０と通信することにより、各種取引を制御する。例えば、金融機関ホスト１０は、自動取引装置３０を操作する顧客の認証を行ったり、自動取引装置３０において顧客により指示された入金や振込などの金銭取引（勘定の取引処理）を実行したりする。また、金融機関ホスト１０は、口座番号、暗証番号、氏名、住所、年齢、生年月日、電話番号、職業、家族構成、年収、預金残高などの顧客情報（口座の元帳）を管理する。

自動取引装置中央管理部１４は、専用網１２を介して自動取引装置３０と通信することにより、各自動取引装置３０の稼働状況を監視する。例えば、自動取引装置中央管理部１４は、自動取引装置３０内に残っている紙幣の量、取引の状況、問題（現金切れや紙幣つまりなど）の有り無しなどを監視している。また、需要予測装置２０によって予測された紙幣の流出量と、自動取引装置３０内に残っている紙幣の量などから、自動取引装置３０内の現金が無くなる日を予測し、事前に補充を行えるような「資金装填の計画」を立てて指示をする。

需要予測装置２０は、将来発生する需要を予測する予測装置である。自動取引装置３０では例えば出金取引により紙幣が流出するので、適切なタイミングで自動取引装置３０に紙幣を装填する必要がある。このため、需要予測装置２０が過去の取引実績に基づいて将来のある期間内の紙幣の流出量を予測する。

なお、紙幣の流出量は支店ごとに異なるので、需要予測装置２０は、支店ごとに紙幣の流出量を予測してもよい。また、同一支店内の自動取引装置３０であっても紙幣の流出量は異なる。例えば、支店の入り口に近い自動取引装置３０の流出量は、入口から遠い自動取引装置３０の流出量より多くなる傾向にある。このため、需要予測装置２０は、自動取引装置３０ごとに紙幣の流出量を予測してもよい。

（背景）
ここで、紙幣の流出量は、一般的に、対象日の前年同月同日のデータを用いて予測される。しかし、対象日の前年同月同日のデータのみを用いて対象日の流出量を予測すると、対象日および前年同月同日の曜日の相違、給料支給や年金支給の有無によって正確な結果が得られない場合がある。

そこで、上記事情を一着眼点にして本実施形態を創作するに至った。本実施形態による需要予測装置２０は、必要となる過去データを抑制しつつ、予測の精度を向上することが可能である。以下、このような本発明の各実施形態について順次詳細に説明する。

＜２．第１の実施形態＞
（需要予測装置の構成）
図２は、第１の実施形態による需要予測装置２０−１の構成を示した機能ブロック図である。図２に示したように、第１の実施形態による需要予測装置２０−１は、流出量算出部２２０と、実績データ記憶部２３０と、操作部２４０と、類似月抽出部２５０と、需要予測部２６０と、を備える。

流出量算出部２２０は、各自動取引装置３０の算出対象日のデータおよび前日のデータから、算出対象日の紙幣の流出量を算出する。例えば、流出量算出部２２０は、算出対象日の最終有高Ｄｔ、前日の最終有高Ｄｐ、算出対象日の紙幣補填量Ｓ、および算出対象日の紙幣回収量Ｃを用い、以下の数式１に従って算出対象日の紙幣の流出量を算出する。なお、流出量は、顧客への出金量と顧客からの入金量との差分であってもよい。

流出量＝Ｄｐ−Ｄｔ＋Ｓ−Ｃ
（数式１）

そして、１カ月分の流出量の実績が蓄積されると、１カ月分の流出量の実績が「○年○月分の流出量実績データ」として実績データ記憶部２３０に登録される。なお、流出量算出部２２０は、紙幣の流出量を万券、千円券のような金種ごとに算出してもよい。

実績データ記憶部２３０は、流出量算出部２２０により算出された流出実績の履歴データを記憶する。以下、図３を参照し、この流出実績の履歴データの具体的な構成を説明する。

図３は、流出実績の履歴データの具体例を示した説明図である。図３に示したように、流出実績の履歴データは、自動取引装置３０を識別する装置ＩＤと、年月日と、紙幣の流出量（すなわち、流出枚数）を含む。なお、図３においては、紙幣の流出量として万券の流出枚数を示しているが、流出実績の履歴データは千券の流出枚数を含んでもよい。

また、図３において、装置ＩＤは「１０００００１０１」であるので、図３に示した流出実績の履歴データは装置ＩＤが「１０００００１０１」である自動取引装置３０の実績データである。例えば、図３に示した実績データによれば、装置ＩＤが「１０００００１０１」である自動取引装置３０の２０１１年１２月１日の万券流出枚数は「４２５枚」である。一方、装置ＩＤが「１０００００１０１」である自動取引装置３０の２０１１年１２月３日の万券流出枚数は「−１８８枚」である。これは、２０１１年１２月３日に顧客から入金された万券枚数が、２０１１年１２月３日に顧客に出金された万券枚数を「１８８枚」上回ることを示す。

なお、このような流出実績の履歴データを記憶する実績データ記憶部２３０は、不揮発性メモリ、磁気ディスク、光ディスク、およびＭＯ（ＭａｇｎｅｔｏＯｐｔｉｃａｌ）ディスクなどの記憶媒体であってもよい。不揮発性メモリとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＳＤカード、マイクロＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄ−ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲＯＭ）があげられる。また、磁気ディスクとしては、ハードディスクおよび円盤型磁性体ディスクなどがあげられる。また、光ディスクとしては、ＣＤ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｃ）、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｃ）およびＢＤ（Ｂｌｕ−ＲａｙＤｉｓｃ（登録商標））などがあげられる。

ここで、図２を参照して需要予測装置２０−１の構成の説明に戻る。図２に示した操作部２４０は、需要予測装置２０−１をユーザが操作するための構成であり、ユーザは、この操作部２４０を操作することにより、需要予測装置２０−１に情報や指示を入力することができる。例えば、ユーザは、操作部２４０を操作することにより、紙幣の流出量予測の対象月を指定することができる。なお、このような操作部２４０は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、レバー、ダイヤル、またはリモートコントローラなどであってもよい。

類似月抽出部２５０は、ユーザにより入力された対象月の流出量予測のために、対象月より所定期間前の月（第１の単位期間）と取引実績が類似する類似月（第２の単位期間）を抽出する。例えば、類似月抽出部２５０は、対象月の一年前の前年同月と紙幣流出傾向が類似する月を、前年同月の翌月から対象月の前月の間の複数月（参照月）から類似月として抽出してもよい。

具体的には、類似月抽出部２５０は、まず、前年同月の流出量と各参照月の流出量との差分評価値を算出する。例えば、類似月抽出部２５０は、各参照月を１日、５日または１週間などの単位区間に区切り、前年同月の単位区間ｐごとの流出量の合計Ｘｐ、参照月ｎの単位区間ｐごとの流出量の合計Ｙｎｐ、および単位区間の個数Ｎを用い、以下の数式２に従って差分評価値Ｚｎを算出してもよい。なお、類似月抽出部２５０は、各参照月を単位区間に区分せずに差分評価値Ｚｎを算出してもよい。また、下記の数式２は差分評価値Ｚｎの算出方法の一例に過ぎず、他の演算により差分評価値Ｚｎを算出することも可能である。

そして、類似月抽出部２５０は、差分評価値Ｚｎが小さい方から所定数（例えば、２つ）の範囲内、すなわち、前年同月との類似度が高い方から所定数の範囲内で類似月を抽出する。ここで、類似月抽出部２５０は、差分評価値Ｚｎが閾値以下である参照月、すなわち、前年同月との類似度が所定水準より高い参照月から類似月を抽出してもよい。

需要予測部２６０は、対象月の前年同月の流出量、および類似月抽出部２５０により抽出された類似月の流出量に基づき、対象月の流出量を予測する。例えば、需要予測部２６０は、対象月中の対象日の流出量を、前年同月の同一日の流出量、および類似月の同一日の流出量の平均値演算に基づいて算出してもよい。

（需要予測装置の動作）
以上、第１の実施形態による需要予測装置２０−１の構成を説明した。続いて、図４を参照し、第１の実施形態による需要予測装置２０−１の動作を整理する。

図４は、第１の実施形態による需要予測装置２０−１の動作を示したフローチャートである。図４に示したように、まず、ユーザにより操作部２４０を介して流出量予測の対象月が入力されると（Ｓ３０４）、類似月抽出部２５０が対象月の前年同月の流出量を１日、５日または１週間などの単位区間に区切り、前年同月の単位区間ｐごとの合計Ｘｐを実績データ記憶部２３０から取得する（Ｓ３０８）。その後、類似月抽出部２５０は、Ｓ３１２〜Ｓ３２４に示す処理を、対象月の前年同月の翌月から対象月の前月までの間の各参照月について実行する。

具体的には、類似月抽出部２５０は、参照月ｎの単位区間ｐごとの合計Ｙｎｐを実績データ記憶部２３０から取得し（Ｓ３１２）、前年同月の流出量の単位区間ｐごとの合計Ｘｐと参照月ｎの流出量の単位区間ｐごとの合計Ｙｎｐを用いて差分評価値Ｚｎを例えば上記の数式２に従って算出する（Ｓ３１６）。そして、類似月抽出部２５０は、差分評価値Ｚｎが閾値を上回るか否かを判断し（Ｓ３２０）、差分評価値Ｚｎが閾値を上回る場合、参照月ｎを抽出対象から除外する（Ｓ３２４）。

そして、Ｓ３１２〜Ｓ３２４のループの後、類似月抽出部２５０は、抽出対象に残っている参照月から、差分評価値Ｚｎが小さい方から２つの参照月を類似月として抽出する（Ｓ３２８）。ここで、抽出対象に残っている参照月が存在しない場合、類似月抽出部２５０は類似月の抽出を行わない。

その後、需要予測部２６０は、対象月の前年同月の流出量、および類似月抽出部２５０により抽出された類似月の流出量に基づき、対象月の流出量を予測する（Ｓ３３２）。例えば、需要予測部２６０は、対象月の前年同月の流出量、および類似月抽出部２５０により抽出された類似月の流出量の平均値を対象月の流出量予測値として算出してもよい。

（第１の実施形態のむすび）
以上説明したように、本発明の第１の実施形態によれば、対象月の前年同月、および前年同月との類似月の実績を用いることにより、曜日配列や、年金、賞与、年末年始および年度末などの特異事象に関わらず、１年分程度の少ない過去データから流出予測の精度を向上することが可能である。

なお、上記では流出予測を月ごとに行う例を説明したが、本発明は、１時間、１日、１週間、または１年などの多様な期間の流出予測にも適用可能である。以下、本発明の第２の実施形態として、流出予測を１日ごとに行う例を説明する。

＜３．第２の実施形態＞
（需要予測装置の構成）
図５は、第２の実施形態による需要予測装置２０−２の構成を示した機能ブロック図である。図５に示したように、第２の実施形態による需要予測装置２０−２は、流出量算出部２２０と、実績データ記憶部２３０と、操作部２４０と、類似日抽出部２５２と、需要予測部２６２と、を備える。なお、流出量算出部２２０、実績データ記憶部２３０については第１の実施形態で説明した通りであるので、ここでの詳細な説明を省略する。

操作部２４０は、需要予測装置２０−２をユーザが操作するための構成であり、ユーザは、この操作部２４０を操作することにより、需要予測装置２０−２に情報や指示を入力することができる。例えば、ユーザは、操作部２４０を操作することにより、紙幣の流出量予測の対象日を指定することができる。

類似日抽出部２５２は、ユーザにより入力された対象日の流出量予測のために、対象日より所定期間前の日（第１の単位期間）と取引実績が類似する類似日（第２の単位期間）を抽出する。例えば、類似日抽出部２５２は、対象日の１カ月前の前月同日と紙幣流出傾向が類似する日を、前月同日の翌日から対象日の前日の間の複数日（参照日）から類似日として抽出してもよい。

具体的には、類似日抽出部２５２は、まず、前月同日の流出量と各参照日の流出量との差分評価値を算出する。例えば、類似日抽出部２５２は、前月同日の流出量の合計Ｗ、および参照日ｍの流出量の合計Ｙｍを用い、以下の数式３に従って差分評価値Ｖｍを算出してもよい。

そして、類似日抽出部２５２は、差分評価値Ｖｍが小さい方から所定数（例えば、２つ）の範囲内、すなわち、前月同日との類似度が高い方から所定数の範囲内で類似日を抽出する。ここで、類似日抽出部２５２は、差分評価値Ｖｍが閾値以下である参照日、すなわち、前月同日との類似度が所定水準より高い参照日から類似日を抽出してもよい。

需要予測部２６２は、対象月の前月同日の流出量、および類似日抽出部２５２により抽出された類似日の流出量に基づき、対象日の流出量を予測する。例えば、需要予測部２６０は、対象日の流出量を、前月同日の流出量、および類似日の流出量の平均値演算に基づいて算出してもよい。ここで、需要予測部２６２は、対象日の時間帯ごとの流出量を、前月同日の時間帯ごとの流出量、および類似日の時間帯ごとの流出量に基づいて算出してもよい。

（需要予測装置の動作）
以上、第２の実施形態による需要予測装置２０−２の構成を説明した。続いて、図６を参照し、第２の実施形態による需要予測装置２０−２の動作を整理する。

図６は、第２の実施形態による需要予測装置２０−２の動作を示したフローチャートである。図６に示したように、まず、ユーザにより操作部２４０を介して流出量予測の対象日が入力されると（Ｓ４０４）、類似日抽出部２５２が対象日の前月同日の流出量合計Ｗを実績データ記憶部２３０から取得する（Ｓ４０８）。その後、類似日抽出部２５２は、Ｓ４１２〜Ｓ４２４に示す処理を、対象日の前月同日の翌日から対象日の前月までの間の各参照日について実行する。

具体的には、類似日抽出部２５２は、参照日ｍの流出量合計Ｙｍを実績データ記憶部２３０から取得し（Ｓ４１２）、前月同日の流出量合計Ｗと参照日ｍの流出量合計Ｙｍの差分評価値Ｖｍを例えば上記の数式３に従って算出する（Ｓ４１６）。そして、類似日抽出部２５２は、差分評価値Ｖｍが閾値を上回るか否かを判断し（Ｓ４２０）、差分評価値Ｖｍが閾値を上回る場合、参照日ｍを抽出対象から除外する（Ｓ４２４）。

そして、Ｓ４１２〜Ｓ４２４のループの後、類似日抽出部２５２は、抽出対象に残っている参照日から、差分評価値Ｖｍが小さい方から２つの参照日を類似日として抽出する（Ｓ４２８）。ここで、抽出対象に残っている参照日が存在しない場合、類似日抽出部２５２は類似日の抽出を行わない。

その後、需要予測部２６２は、対象日の前月同日の流出量、および類似日抽出部２５２により抽出された類似日の流出量に基づき、対象日の流出量を予測する（Ｓ４３２）。例えば、需要予測部２６２は、対象日の前月同日の流出量、および類似日抽出部２５２により抽出された類似日の流出量の平均値を対象日の流出量予測値として算出してもよい。

（第２の実施形態のむすび）
以上説明した第２の実施形態のように、本発明は、１時間、１日、１週間、または１年などの多様な期間の流出予測にも適用可能であり、いずれの期間の流出予測に本発明を適用する場合であっても、高精度に流出予測を行うために必要とする過去データを少なくすることが可能である。

＜４．ハードウェア構成＞
以上、本発明の各実施形態を説明した。上述した類似月の抽出および需要予測などの情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明する需要予測装置２０のハードウェアとの協働により実現される。

図７は、需要予測装置２０のハードウェア構成を示したブロック図である。需要予測装置２０は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）２０３と、ホストバス２０４と、を備える。また、需要予測装置２０は、ブリッジ２０５と、外部バス２０６と、インタフェース２０７と、入力装置２０８と、表示装置２０９と、音声出力装置２１０と、ストレージ装置（ＨＤＤ）２１１と、ドライブ２１２と、ネットワークインタフェース２１５とを備える。

ＣＰＵ２０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って需要予測装置２０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ２０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス２０４により相互に接続されている。

ホストバス２０４は、ブリッジ２０５を介して、ＰＣＩ（ＰｅｒｉｐｈｅｒａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス２０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス２０４、ブリッジ２０５および外部バス２０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

入力装置２０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。需要予測装置２０のユーザは、該入力装置２０８を操作することにより、需要予測装置２０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

表示装置２０９は、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（ＯｒｇａｎｉｃＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。また、音声出力装置２１０は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。

ストレージ装置２１１は、本実施形態にかかる需要予測装置２０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置２１１は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置２１１は、例えば、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置２１１は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データを格納する。

ドライブ２１２は、記憶媒体用リーダライタであり、需要予測装置２０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体２４に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ２０３に出力する。また、ドライブ２１２は、リムーバブル記憶媒体２４に情報を書き込むこともできる。

ネットワークインタフェース２１５は、例えば、専用網１２に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、ネットワークインタフェース２１５は、無線ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置であっても、有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。

＜５．補足＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記では金融機関の自動取引装置３０における紙幣の流出量予測に本発明を適用する実施形態を説明したが、本発明は、製品の在庫管理（発注予測）などの流通全般の予測に適用可能である。

また、本明細書の需要予測装置２０の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、需要予測装置２０の処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

また、需要予測装置２０に内蔵されるＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２およびＲＡＭ２０３などのハードウェアを、上述した需要予測装置２０の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。

１０金融機関ホスト
１２専用網
２０需要予測装置
２４リムーバブル記憶媒体
３０自動取引装置
３２端末管理部
２２０流出量算出部
２３０実績データ記憶部
２４０操作部
２５０類似月抽出部
２５２類似日抽出部
２６０、２６２需要予測部

Claims

対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出する抽出部と、
前記前年同月の取引実績、および前記抽出部により抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測する予測部と、
を備える予測装置であって、
前記抽出部は、
前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、
前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、
該差分評価値から前記類似月を抽出することを特徴とする、予測装置。
前記抽出部は、前記前年同月の取引実績との類似度が高い月から所定数の範囲内で類似月を抽出する、請求項１に記載の予測装置。
前記抽出部は、前記前年同月の取引実績との類似度が閾値以上である月を類似月として抽出する、請求項１または２に記載の予測装置。
前記予測部は、前記前年同月の取引実績および前記類似月の取引実績を平均値処理することにより前記対象月において発生する取引量を予測する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の予測装置。
前記予測装置は、取引実績の履歴データを記憶する記憶部をさらに備え、
前記抽出部は、前記記憶部に記憶されている前記履歴データを参照して前記類似月を抽出する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の予測装置。
前記取引実績は、現金の流出量である、請求項１〜５のいずれか一項に記載の予測装置。
対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出することと、
前記前年同月の取引実績、および抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測することと、
を含む予測方法であって、
前記抽出することは、
前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、
前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、
該差分評価値から前記類似月を抽出することを含む、予測方法。
コンピュータを、
対象月の前年同月と取引実績が類似する類似月を抽出する抽出部と、
前記前年同月の取引実績、および前記抽出部により抽出された前記類似月の取引実績を用いて、前記対象月において発生する取引量を予測する予測部と、
を備える予測装置であって、
前記抽出部は、
前記前年同月の翌月から前記対象月の前月の間の複数月を参照月とし、
前記参照月の各々を５日または１週間の単位区間に区切り、該単位区間ごとに算出した前記前年同月と前記参照月の取引実績の差に基づいて差分評価値を求め、
該差分評価値から前記類似月を抽出することを特徴とする、予測装置として機能させるための、プログラム。