JP7011423B2 - 予測管理装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、予測管理装置およびプログラムに関する。

従来から、スーパーマーケット、コンビニエンスストア等の店舗において、ＰＯＳ（Point of Sales）システムを導入して、顧客が購入する商品の売上の処理および店舗の売上データの管理を行っている。

ＰＯＳシステムは、１台または複数台のＰＯＳ端末とＰＯＳ端末の上位端末であるストアサーバ等のサーバとを有する。ＰＯＳ端末は、顧客が購入する商品の売上登録処理および決済処理を行い、サーバは、１台または複数台のＰＯＳ端末から売上データを受信して記憶するとともに店舗の売上データを管理する。

また、各ＰＯＳ端末には紙幣や硬貨（以降総称して「金銭」という）の入出金を行う硬貨釣銭機や紙幣釣銭機（以降総称して「自動釣銭機」という）が接続されている。自動釣銭機は顧客から受け取った金銭を入金して収納する。また自動釣銭機は、顧客に渡す釣銭を出金する。

また、ＰＯＳ端末は、顧客に手渡すレシートを発行する。レシートには、顧客が購入した商品の商品情報や決済処理に係る決済情報等が印字される。ＰＯＳ端末には、ロール状のレシート用紙が収納されており、このレシート用紙に商品情報や決済情報等を印字してレシートを発行する。

自動釣銭機は、満杯となった金銭の回収や不足した金銭の補充が必要となる。また、レシートを発行することによりレシート用紙が残り少なくなると、新しいレシート用紙と交換する必要がある。

しかしながら、自動釣銭機に対する金銭の補充・回収や、レシート用紙の交換を行う場合、ＰＯＳ端末や自動釣銭機を停止させる必要があることから、店舗が混雑しているときの自動釣銭機に対する金銭の補充・回収や、ＰＯＳ端末へのレシート用紙の交換は、会計を行う顧客を待たせることになる。

本発明が解決しようとする課題は、比較的顧客数が少ない適切な金銭の補充時期あるいは回収時期あるいはレシート用紙の交換時期を予測することが可能な予測管理装置およびプログラムを提供することである。

実施形態の予測管理装置は、金銭を金種別に収納し金銭の入出金を行う自動釣銭機が直接的または間接的に接続された予測管理装置において、時間毎の店舗に来店する顧客の数に係る第１統計情報に基づいて店舗における顧客の閑散時期を推定する閑散時期推定手段と、時間毎の前記自動釣銭機に収納されている金銭の量に係る第２統計情報に基づいて前記自動釣銭機に収納されている金銭のニアエンプティおよびニアフルの時期を推定する金銭量推定手段と、前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記金銭量推定手段が推定した前記ニアフルの時期とに基づいた前記自動釣銭機に収納されている金銭の適切な回収時期、および前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記ニアエンプティの時期とに基づいた前記自動釣銭機への金銭の適切な補充時期、の少なくとも一方を予測する予測手段と、前記予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報を報知可能に出力する第１出力手段と、前記自動釣銭機が実際に収納する金銭の金種別の数と前記第２統計情報が示す前記金銭の量に相当の差異がある場合には、前記差異に基づいて、前記金銭量推定手段が予測した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期を修正し、修正した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期に基づいて前記予測手段が予測した前記回収時期および前記補充時期の少なくとも一方を修正する第１修正手段と、を備え、前記第１出力手段は、修正された金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をさらに報知可能に出力する。

図１は、実施形態に係るＰＯＳシステムを示す概略図である。 図２は、サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、サーバの統計部のメモリ構成を示すメモリマップである。 図４は、ＰＯＳ端末を示す斜視図である。 図５は、ＰＯＳ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図６は、サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 図７は、サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、サーバの予測処理における制御処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、サーバの修正処理における制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、ＰＯＳ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１１は、ＰＯＳ端末の表示例を示す図である。 図１２は、サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１３は、サーバの予測処理における制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、サーバの修正処理における制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１５は、ＰＯＳ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、一実施形態について詳細に説明する。実施形態は、サーバを予測管理装置の一例として説明する。以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、実施形態に係るＰＯＳシステムを示す概略図である。ＰＯＳシステムは、店舗Ｔ内に、サーバ１と、複数台のＰＯＳ端末３と、各ＰＯＳ端末３に接続された自動釣銭機５を備える。この場合、自動釣銭機５は、サーバ１に対しては間接的に接続されている。

各ＰＯＳ端末３は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線Ｎ１を介して、それぞれサーバ１と接続される。そのため、サーバ１とＰＯＳ端末３とは、相互にデータ等の送受信が可能である。

ＰＯＳ端末３は、店舗Ｔで販売される商品の売上登録処理および決済処理を実行する。売上登録処理とは、販売される商品に付されたバーコード等のシンボルまたはシンボルの画像を撮像、または光学的に読み取って商品コードを取得し、取得した商品コードに基づいて商品マスタから読み出した、当該商品の商品情報（商品名、価格等）を表示するとともに、当該商品情報をＲＡＭ等に記憶する処理をいう。決済処理とは、売上登録処理に伴いＲＡＭ等に記憶された商品情報に基づいて、当該取引に係る合計金額の表示、顧客から預かった預り金（現金）に基づいて釣銭額を計算して表示する処理等をいう。

ＰＯＳ端末３は、算出した釣銭額の情報を自動釣銭機５に送信する。また、ＰＯＳ端末３は、商品情報や決済情報を、レシート発行装置に出力する。レシート発行装置は、入力した商品情報や決済情報を印字したレシートを発行する。レシート発行装置は、ＰＯＳ端末３に内蔵される場合、後述する印字部４０（図５を参照）として機能する。また、レシート発行装置は、ＰＯＳ端末３に電気的に接続された印字装置であってもよい。実施形態では、印字部４０をレシート発行装置として以降説明する。また、ＰＯＳ端末３は、商品情報や決済情報を、通信回線Ｎ１を介してサーバ１に送信する。

サーバ１は、各ＰＯＳ端末３から受信した商品情報や決済情報に基づいて、店舗Ｔにおける売上を集計して管理するコンピュータである。また、サーバ１は、自動釣銭機５への金銭の補充時期や、自動釣銭機５からの金銭の回収時期を予測する。また、サーバ１は、ＰＯＳ端末３に収納されたロール状のレシート用紙の交換時期を予測する。

自動釣銭機５は、ＰＯＳ端末３と電気的に接続する。そのため、ＰＯＳ端末３と自動釣銭機５は、相互にデータ等の送受信が可能である。自動釣銭機５は、硬貨の入出金を行う硬貨釣銭機と紙幣の入出金を行う紙幣釣銭機の少なくともいずれか一方の機能を備えている。実施形態では、硬貨の入出金と紙幣の入出金の両方の機能を備えた自動釣銭機５を用いて説明する。

自動釣銭機５は、硬貨入金部、硬貨出金部、紙幣入金部、紙幣出金部（いずれも図示せず）を備える。硬貨入金部は、顧客から預かった硬貨を自動釣銭機５に入金するための部位である。硬貨出金部は、釣銭として顧客に支払われる金銭のうちの硬貨分の金銭を出金する部位である。紙幣入金部は、顧客から預かった紙幣を自動釣銭機５に入金するための部位である。紙幣出金部は、釣銭として顧客に支払われる金銭のうちの紙幣分の金銭を出金する部位である。

自動釣銭機５は、硬貨入金部から入金された硬貨や紙幣入金部から入金された紙幣を金種別に収納する収納部を備える。また、自動釣銭機５は、ＰＯＳ端末３から釣銭情報が入力されると、収納部に収納された金銭から釣銭相当額の金銭を出金する。出金する金銭のうち、硬貨分の金銭がある場合は、硬貨出金部から出金する。また、出金する金銭のうち、紙幣分の金銭がある場合は、紙幣出金部から出金する。

また、サーバ１は、例えばインターネット回線等の通信回線Ｎ２を介して、警備会社に設置されたサーバ７と通信可能となっている。そのため、サーバ１と警備会社のサーバ７とは、相互にデータ等の送受信が可能である。また、サーバ１は、通信回線Ｎ２を介して、銀行に設置されたサーバ８と通信可能となっている。そのため、サーバ１と銀行のサーバ８とは、相互にデータ等の送受信が可能である。

店舗Ｔを運営する企業は、自動釣銭機５内に釣銭として予め準備する釣銭準備金に使用する金銭を銀行から店舗Ｔ内の金庫に運搬したり、回収した売上金を銀行に運搬する業務を、警備会社に委託している。店舗Ｔは、警備会社に充分な釣銭準備金を準備してもらったり、回収した金銭を遅滞なく銀行に預金してもらうために、サーバ１とサーバ７やサーバ８との間で、金銭に関する情報を通信する。

また、サーバ１は、通信回線Ｎ２を介して、天気予報会社に設置されたサーバ９と通信可能となっている。そのため、サーバ１と、天気予報会社のサーバ９とは、相互にデータ等の送受信が可能である。サーバ１は、サーバ９から、天気、気温、湿度等の気象情報を逐次受信する。

サーバ１は、入手した気象情報や後述する統計情報（第１統計情報）に基づいて店舗Ｔに来店する顧客の数を推定する。また、サーバ１は、第１統計情報および自動釣銭機５に収納される金銭の量に関する統計情報（第２統計情報）に基づいて、自動釣銭機５への金銭の補充時期や自動釣銭機５からの金銭の回収時期を予測する。

ここからは、サーバ１およびＰＯＳ端末３のハードウェア構成について説明する。まず、サーバ１のハードウェア構成について説明する。図２は、サーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、メモリ部１４等を備えている。ＣＰＵ１１は制御主体となる。ＲＯＭ１２は各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１３はプログラムや各種データを展開する。メモリ部１４は各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するサーバ１に係る制御処理を実行する。

メモリ部１４は、電源を切っても記憶情報が保持されるＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリで構成される。メモリ部１４は、制御プログラム部１４１、売上管理部１４２、統計部１４３、釣銭管理部１４４、レシート管理部１４５を備える。制御プログラム部１４１は、サーバ１を制御するための制御プログラムを記憶する。売上管理部１４２は、各ＰＯＳ端末３から受信した顧客が購入した商品に関する商品情報や決済情報を集計した売上情報を記憶し、管理する。

統計部１４３は、上記第１統計情報および第２統計情報と、レシート用紙の使用量に関する第３統計情報を記憶する。詳細は図３で説明する。釣銭管理部１４４は、ＰＯＳ端末３から受信した、自動釣銭機５に収納されている金種別の金銭の情報を、自動釣銭機５別（すなわちＰＯＳ端末３別）に記憶する。

レシート管理部１４５は、ＰＯＳ端末３から受信した、実際に使用されたレシート用紙の使用量の情報をＰＯＳ端末３別に記憶する。レシート用紙の使用量は、顧客に手渡すレシートの発行数、レシートへのコマーシャルメッセージやロゴの印字量、販売促進情報のレシートの発行数、控レシートの発行数、電子レシート化率（紙レシートを発行しない比率）、取引外レシート（点検時、精算時のレポート等）の発行数等のデータに基づいて算出される。１回のレシートの発行における平均的なレシート用紙の使用量を統計データと、発行されるレシート用紙の数に基づいて、レシート用紙の使用量を推定することができる。なお、レシート用紙の使用量は、例えば、レシート用紙の搬送距離を測ることでも推定することができる。レシート用紙の搬送距離は、レシート用紙を搬送する搬送ローラの回転数に基づいて測ることが可能である。

また、制御部１００は、バス１５およびコントローラ１６を介して、操作部１７、表示部１８と接続している。操作部１７はキーボードである。表示部１８は、サーバ１を操作する操作者に情報を表示する。

また、制御部１００は、バス１５を介して、通信部１９と接続している。通信部１９は、通信回線Ｎ１を介して、複数のＰＯＳ端末３と通信可能に接続している。また、制御部１００は、バス１５を介して、通信部２０と接続している。通信部２０は、通信回線Ｎ２を介して、店舗Ｔ外の警備会社のサーバ７、銀行のサーバ８、天気予報会社のサーバ９と通信可能に接続している。

次に、統計部１４３について説明する。図３は、１台の自動釣銭機５に対応した統計部１４３のメモリ構成を示すメモリマップである。統計部１４３は、店舗Ｔに来店した顧客の数の推移を表す統計データ（第１統計情報）を基礎データ部１４３１に記憶する。また、統計部１４３は、自動釣銭機５内に収納する金種別の金銭の数の推移を表す統計データ（第２統計情報）を収納金銭統計部１４３２に記憶する。また、統計部１４３は、ＰＯＳ端末３に収納されているレシート用紙の使用量一日の推移を表す統計データ（第３統計情報）をレシート使用量統計部１４３３に記憶する。

基礎データ部１４３１は、日にち別取引数統計部１４３１１、曜日別取引数統計部１４３１２、天気別取引数統計部１４３１３、特売日別取引数統計部１４３１４、イベント別取引数統計部１４３１５、日にち別取引点数統計部１４３１６、曜日別取引点数統計部１４３１７、天気別取引点数統計部１４３１８、特売日別取引点数統計部１４３１９、イベント別取引点数統計部１４３２０を備える。

日にち別取引数統計部１４３１１は、日にち別に時間毎の取引数の推移（例えば１時間毎の取引数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、一日のうち取引数が多い時間帯、取引数が少ない時間帯を把握することができる。また、所定期間（例えば毎月１日～３０日（あるいは３１日））において、時間毎の取引数の推移を日毎に把握することができる。また、日にちによって取引数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

曜日別取引数統計部１４３１２は、曜日（日曜日～土曜日）別に時間毎の取引数の推移（例えば１時間毎の取引数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、曜日別に、一日のうち取引数が多い時間帯、取引数が少ない時間帯を把握することができる。また、各曜日において、時間毎の取引数の推移を把握することができる。また曜日別に、取引数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

天気別取引数統計部１４３１３は、天気（晴れ、曇り、雨、雪、風が強い日、風が弱い日、湿度が高い日、湿度が低い日、等）別に時間毎の取引数の推移（例えば１時間毎の取引数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、天気別に、一日のうち取引数が多い時間帯、取引数が少ない時間帯を把握することができる。また、天気別に、時間毎の取引数の推移を把握することができる。また、天気別に、取引数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

特売日別取引数統計部１４３１４は、その日が特売を開催する特売日である場合に、時間毎の取引数の推移（例えば１時間毎の取引数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、特売日における、一日のうち取引数が多い時間帯、取引数が少ない時間帯を把握することができる。また、特売日における、時間毎の取引数の推移を把握することができる。また、特売日における、取引数の推移の特徴（特売日ではない通常日との違い）を把握することができる。

イベント別取引数統計部１４３１５は、イベント（例えば、朝市やタイムセール）の開催がある場合とない場合とで、時間毎の取引数の推移（例えば１時間毎の取引数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、イベントが開催される場合と開催されない場合における一日のうち取引数が多い時間帯、取引数が少ない時間帯を把握することができる。また、イベントが開催される場合と開催されない場合における時間毎の取引数の推移を把握することができる。また、イベントが開催される場合と開催されない場合において、取引数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

日にち別取引点数統計部１４３１６は、日にち別に時間毎の取引点数の推移（例えば１時間毎の取引点数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、一日のうち取引点数が多い時間帯、取引点数が少ない時間帯を把握することができる。また、所定期間（例えば毎月１日～３０日（あるいは３１日））において、時間毎の取引点数の推移を日毎に把握することができる。また、日にちによって取引点数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

曜日別取引点数統計部１４３１７は、曜日（日曜日～土曜日）別に時間毎の取引点数の推移（例えば１時間毎の取引点数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、曜日別に、一日のうち取引点数が多い時間帯、取引点数が少ない時間帯を把握することができる。また、各曜日において、時間毎の取引点数の推移を把握することができる。また、取引点数の推移の曜日別の特徴（違い）を把握することができる。

天気別取引点数統計部１４３１８は、天気（晴れ、曇り、雨、雪、風が強い日、風が弱い日、湿度が高い日、湿度が低い日、等）別に時間毎に取引点数の推移（例えば１時間毎の取引点数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、天気別に、一日のうち取引点数が多い時間帯、取引点数が少ない時間帯を把握することができる。また、天気別に、時間毎の取引点数の推移を把握することができる。また、取引点数の推移の天気別の特徴（違い）を把握することができる。

特売日別取引点数統計部１４３１９は、その日が特売を開催する特売日である場合の、時間毎の取引点数の推移（例えば１時間毎の取引点数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、特売日における一日のうち取引点数が多い時間帯、取引点数が少ない時間帯を把握することができる。また、特売日における、時間毎の取引点数の推移を把握することができる。また、特売日における、取引点数の推移の特徴（特売日ではない通常日との違い）を把握することができる。

イベント別取引点数統計部１４３２０は、イベント（例えば、朝市やタイムセール）の開催がある場合とない場合とで、時間毎の取引点数の推移（例えば１時間毎の取引点数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、イベントが開催される場合と開催されない場合における一日のうち取引点数が多い時間帯、取引点数が少ない時間帯を把握することができる。また、イベントが開催される場合と開催されない場合における時間毎の取引点数の推移を把握することができる。また、イベントが開催される場合と開催されない場合において、取引点数の推移の特徴（違い）を把握することができる。

このような、基礎データ部１４３１に記憶した各種の取引数の推移、および各種の取引点数の推移と、顧客の数を推定する日（例えば本日）の年月日、曜日、特売やイベントの有無、天気予報会社から入手した気象情報とに基づいて、サーバ１は、本日の店舗Ｔに来店する顧客の数の推移を推定する。

次に、収納金銭統計部１４３２について説明する。収納金銭統計部１４３２は、日にち別金銭収納統計部１４３２１、曜日別金銭収納統計部１４３２２、天気別金銭収納統計部１４３２３、特売日別金銭収納統計部１４３２４、イベント別金銭収納統計部１４３２５を備える。

日にち別金銭収納統計部１４３２１は、日にち別に時間毎の自動釣銭機５に収納される金種別の金銭の数の推移（例えば１時間毎の金種別の金銭の数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、自動釣銭機５において、一日のうち収納する金種別の金銭が多い時間帯、収納する金種別の金銭が少ない時間帯を把握することができる。また、所定期間（例えば毎月１日～３０日（あるいは３１日））において、自動釣銭機５が収納する金種別の金銭の時間毎の推移を日別に把握することができる。また、日にちによって収納する金種別の金銭の推移の特徴（違い）を把握することができる。

曜日別金銭収納統計部１４３２２は、曜日別に自動釣銭機５に収納される金種別の金銭の数の時間毎の推移（例えば１時間毎の金種別の金銭の数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、自動釣銭機５において、曜日別に、一日のうち収納する金種別の金銭が多い時間帯、収納する金種別の金銭が少ない時間帯を把握することができる。また、曜日別に、自動釣銭機５が収納する金種別の金銭の時間毎の推移を把握することができる。また、曜日別に、収納する金種別の金銭の推移の特徴（違い）を把握することができる。

天気別金銭収納統計部１４３２３は、天気別に自動釣銭機５に収納される金種別の金銭の数の時間毎の推移（例えば１時間毎の金種別の金銭の数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、自動釣銭機５において、天気別に、一日のうち収納する金種別の金銭が多い時間帯、収納する金種別の金銭が少ない時間帯を把握することができる。また、天気別に、自動釣銭機５が収納する金種別の金銭の時間毎の推移を把握することができる。また、天気別に、収納する金種別の金銭の推移の特徴（違い）を把握することができる。

特売日別金銭収納統計部１４３２４は、特売日に自動釣銭機５に収納される金種別の金銭の数の時間毎の推移（例えば１時間毎の金種別の金銭の数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、自動釣銭機５において、特売日における、一日のうち収納する金種別の金銭が多い時間帯、収納する金種別の金銭が少ない時間帯を把握することができる。また、特売日における、自動釣銭機５が収納する金種別の金銭の時間毎の推移を把握することができる。また、特売日における、収納する金種別の金銭の推移の特徴（違い）を把握することができる。

イベント別金銭収納統計部１４３２５は、イベントが開催される日に自動釣銭機５に収納される金種別の金銭の数の時間毎の推移（例えば１時間毎の金種別の金銭の数の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、自動釣銭機５において、イベント開催日における、一日のうち収納する金種別の金銭が多い時間帯、収納する金種別の金銭が少ない時間帯を把握することができる。また、イベント開催日における、自動釣銭機５が収納する金種別の金銭の時間毎の推移を把握することができる。また、イベント開催日における、収納する金種別の金銭の推移の特徴（違い）を把握することができる。

サーバ１は、基礎データ部１４３１に記憶された統計的な取引数の推移と取引点数の推移に基づいて、店舗Ｔに来店する顧客の数の推移を推定し、かつ、収納金銭統計部１４３２に記憶された、自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を加味して、自動釣銭機５における金銭の補充時期と回収時期を予測する。

具体的には、日にち別取引数統計部１４３１１から、本日と同じ日にちの取引数の推移を示す統計データを抽出する。曜日別取引数統計部１４３１２から、本日と同じ曜日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。天気予報会社に設置されたサーバ９から受信した気象情報に基づいて、天気別取引数統計部１４３１３から、本日の天気予報と同じ天気の日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日の場合は、特売日別取引数統計部１４３１４から、特売日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日ではない場合は、特売日別取引数統計部１４３１４から、特売日ではない通常日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日の場合は、イベント別取引数統計部１４３１５から、イベント開催日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日ではない場合は、イベント別取引数統計部１４３１５から、イベント開催日以外日の取引数の推移を示す統計データを抽出する。

日にち別取引点数統計部１４３１６から、本日の同じ日にちの取引点数の推移を示す統計データを抽出する。曜日別取引点数統計部１４３１７から、本日の同じ曜日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。サーバ９から受信した気象情報に基づいて、天気別取引点数統計部１４３１８から、本日の天気予報と同じ天気の日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日の場合は、特売日別取引点数統計部１４３１９から、特売日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日ではない場合は、特売日別取引点数統計部１４３１９から、特売日以外の日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日の場合は、イベント別取引点数統計部１４３２０から、イベント開催日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日ではない場合は、イベント別取引点数統計部１４３２０から、イベント開催日以外の日の取引点数の推移を示す統計データを抽出する。

そして、これら抽出した統計データに基づいて、本日の店舗Ｔにおける顧客の閑散時期と繁忙時期とを推定する。具体的には、例えば、上記抽出した統計データの平均値の推移を本日来店する顧客の推移と推定する。また、例えば、上述した統計データに優先順位を付し、優先順位が高い統計データに重み付けをした平均値の推移を本日来店する顧客の数の推移と推定する。このようにして推定した本日来店する顧客の数の推移に基づいて、本日の店舗Ｔにおける顧客の閑散時期と繁忙時期とを推定する。店舗に来店する顧客の数が最も少ない時期（時間帯）を閑散時期と推定する。店舗に来店する顧客の数が最も多い時期（時間帯）を繁忙時期と推定する。

次に、自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移に基づいて、金種別に、収納部が金銭で満杯に近い状態（以降「ニアフル（満杯状態ではないがもうすぐ満杯状態となる状態）」という）の時期と、収納部に収納される金銭が空に近い状態（以降「ニアエンプティ（空状態ではないがもうすぐ空状態となる状態）」という）の時期とを推定する。

具体的には、日にち別金銭収納統計部１４３２１から、本日と同じ日にちの自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。曜日別金銭収納統計部１４３２２から、本日と同じ曜日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。サーバ９から受信した気象情報に基づいて、天気別金銭収納統計部１４３２３から、本日の天気予報と同じ天気の日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日の場合は、特売日別金銭収納統計部１４３２４から、特売日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日ではない場合は、特売日別金銭収納統計部１４３２４から、特売日以外の日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日の場合は、イベント別金銭収納統計部１４３２５から、イベント開催日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日ではない場合は、イベント別金銭収納統計部１４３２５から、イベント開催日以外の日の自動釣銭機５に収納される統計的な金種別の金銭の数の推移を示す統計データを抽出する。

そして、これら抽出した統計データに基づいて、本日の自動釣銭機５の収納部がニアフルの時期とエンプティの時期を推定する。具体的には、例えば、上記抽出した統計データの平均値の推移に基づいて、自動釣銭機５がニアフルの時期とエンプティの時期を推定する。また、例えば、上述した統計データに優先順位を付し、優先順位が高い統計データに重み付けをした平均値の推移に基づいて、自動釣銭機５がニアフルの時期とエンプティの時期を推定する。

ここで、「ニアフル」は、収納部が現実にニアフルになる少し前の状態であることが望ましい。すなわち、ニアフルの時期とは、ニアフルになる少し前の時期であることが望ましい。また、「ニアエンプティ」は、収納部が現実にニアエンプティになる少し前の状態であることが望ましい。すなわち、ニアエンプティの時期とは、ニアエンプティになる少し前の時期であることが望ましい。そして、推定した閑散時期とニアフルまたはニアエンプティの時期に基づいて、金銭の適切な補充時期および金銭の適切な回収時期を予測する。

例えば、推定した閑散時期と金銭のニアフル時期とが略一致する場合、一致した時期を金銭の回収時期と予測する。また、推定した閑散時期と金銭のニアエンプティ時期とが略一致する場合、一致した時期を金銭の補充時期と予測する。一方、推定した閑散時期と金銭のニアフル時期あるいはニアエンプティ時期とが一致しない場合は、閑散時期に含まれる時間、または閑散時期に近い時間であって両時期の間の時間を金銭の回収時期または補充時期と予測する。

サーバ１は、このように比較的顧客数が少ない適切な金銭の補充時期や回収時期を予測して、ＰＯＳ端末３が時期を報知するように情報を表示（報知）可能に送信する。ＰＯＳ端末３は、受信した情報に基づいて、適切な金銭の補充時期や回収時期を表示（報知）する。このようにすることで、自動釣銭機５において、店舗Ｔに来店する顧客が比較的少ない適切な時期に金銭の回収や補充を行うことができる。

また、サーバ１は、上記統計的な金種別の金銭の数の推移と、釣銭管理部１４４に記憶されている実際の金種別の金銭の数に基づいて、金銭のニアエンプティやニアフルの時期を修正する。具体的には、サーバ１は、上記統計的な金種別の金銭の数の推移と、釣銭管理部１４４に記憶されている実際の金種別の金銭の数とを比較する。その結果、統計的な金種別の金銭の数の推移が実際の金種別の金銭の数より多い場合は、サーバ１は、金銭のニアエンプティやニアフルの時期を現状の推定時期より遅らせるように修正する。そしてサーバ１は、金銭の補充時期や回収時期を、現状の予測時期より遅らせるように修正する。また、実際の金種別の金銭の数が統計的な金種別の金銭の数の推移より多い場合は、サーバ１は、金銭のニアエンプティやニアフルの時期を現状の推定時期より早めるように修正する。そしてサーバ１は、金銭の補充時期や回収時期を、現状の予測時期より早めるように修正する。

なお、統計上の来店する顧客の数の推移と実際に来店した顧客の数とを比較することで、さらに来店する顧客の数の増減を推定して、金銭の補充時期や回収時期を修正してもよい。

次に、レシート使用量統計部１４３３について説明する。レシート使用量統計部１４３３は、日にち別レシート使用量統計部１４３３１、曜日別レシート使用量統計部１４３３２、天気別レシート使用量統計部１４３３３、特売日別レシート使用量統計部１４３３４、イベント別レシート使用量統計部１４３３５を備える。

日にち別レシート使用量統計部１４３３１は、日にち別に時間毎のレシート用紙の使用量の推移（例えば１時間毎のレシート用紙の使用量の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、ＰＯＳ端末３において一日に使用するレシート用紙の量が多い時間帯、使用するレシート用紙の量が少ない時間帯を把握することができる。また、所定期間（例えば毎月１日～３０日（あるいは３１日））において、使用するレシート用紙の量の時間毎の推移を把握することができる。また、日にちによって使用するレシート用紙の量の推移の特徴（違い）を把握することができる。

曜日別レシート使用量統計部１４３３２は、曜日別に時間毎のレシート用紙の使用量の推移（例えば１時間毎のレシート用紙の使用量の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、ＰＯＳ端末３において、曜日別に、一日のうちレシート用紙の使用量が多い時間帯、レシート用紙の使用量が少ない時間帯を把握することができる。また、曜日別に、レシート用紙の使用量の時間毎の推移を把握することができる。また、曜日別に、レシート用紙の使用量の推移の特徴（違い）を把握することができる。

天気別レシート使用量統計部１４３３３は、天気別に時間毎のレシート用紙の使用量の推移（例えば１時間毎のレシート用紙の使用量の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、ＰＯＳ端末３において、天気別に、一日のうちレシート用紙の使用量が多い時間帯、レシート用紙の使用量が少ない時間帯を把握することができる。また、天気別に、レシート用紙の使用量の時間毎の推移を把握することができる。また、天気別に、レシート用紙の使用量の推移の特徴（違い）を把握することができる。

特売日別レシート使用量統計部１４３３４は、特売日におけるレシート用紙の使用量の時間毎の推移（例えば１時間毎のレシート用紙の使用量の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、ＰＯＳ端末３において、特売日において、レシート用紙の使用量が多い時間帯、レシート用紙の使用量が少ない時間帯を把握することができる。また、特売日において、レシート用紙の使用量の時間毎の推移を把握することができる。また、特売日において、レシート用紙の使用量の推移の特徴（違い）を把握することができる。

イベント別レシート使用量統計部１４３３５は、イベント開催日におけるレシート用紙の使用量の時間毎の推移（例えば１時間毎のレシート用紙の使用量の推移）を表す統計データを記憶する。この統計データによって、ＰＯＳ端末３において、イベント開催日において、レシート用紙の使用量が多い時間帯、レシート用紙の使用量が少ない時間帯を把握することができる。また、イベント開催日において、レシート用紙の使用量の時間毎の推移を把握することができる。また、イベント開催日において、レシート用紙の使用量の推移の特徴（違い）を把握することができる。

サーバ１は、基礎データ部１４３１に記憶された統計的な取引数の推移と取引点数の推移に基づいて、店舗Ｔに来店する顧客の数の推移を推定し、かつ、レシート使用量統計部１４３３に記憶された、ＰＯＳ端末３における統計的なレシート用紙の使用量の推移を加味して、レシート発行装置に収納されたレシート用紙の交換時期を予測する。

具体的には、日にち別レシート使用量統計部１４３３１から、本日と同じ日にちのレシート用紙の使用量の統計的な推移を示す統計データを抽出する。曜日別レシート使用量統計部１４３３２から、本日と同じ曜日のレシート用紙の使用量の統計的な推移を示す統計データを抽出する。サーバ９から受信した気象情報に基づいて、天気別レシート使用量統計部１４３３３から、本日の天気予報と同じ天気の日のレシート用紙の使用量の統計的な推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日の場合は、特売日別レシート使用量統計部１４３３４から、特売日のレシート用紙の使用量の推移を示す統計データを抽出する。本日が特売日以外の日の場合は、特売日別レシート使用量統計部１４３３４から、特売日以外の日のレシート用紙の使用量の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日の場合は、イベント別レシート使用量統計部１４３３５から、イベント開催日のレシート用紙の使用量の推移を示す統計データを抽出する。本日がイベント開催日以外の日の場合は、イベント別レシート使用量統計部１４３３５から、イベント開催日以外の日のレシート用紙の使用量の推移を示す統計データを抽出する。

そして、統計的なレシート用紙の使用量の推移に基づいて、レシート発行装置に収納されたレシート用紙がそろそろなくなる状態（以降「ニアエンド（レシート用紙がすぐなくなる状態ではないがもうすぐなくなる状態となる状態）」という）の時期を推定する。具体的には、例えば、上記抽出した統計データの平均値の推移に基づいて、本日のレシート用紙のニアエンドの時期を推定する。また、例えば、上述した統計データに優先順位を付し、優先順位が高い統計データに重み付けをした平均値の推移に基づいて、本日のレシート用紙のニアエンドの時期を推定する。

ここで、「ニアエンド」は、レシート用紙が、例えば両側に赤い帯状のラインが印刷されているニアエンドになる少し前の状態であることが望ましい。すなわち、ニアエンドの時期（時間帯）とは、レシート用紙がニアエンドになる少し前の時期であることが望ましい。そして、推定した閑散時期とレシート用紙のニアエンドの時期に基づいて、レシート用紙の適切な交換時期を予測する。

例えば、推定した閑散時期とレシート用紙のニアエンド時期とが略一致する場合、一致した時期をレシート用紙の交換時期と予測する。一方、推定した閑散時期とレシート用紙のニアエンド時期とが一致しない場合は、閑散時期に含まれる時間、または閑散時期に近い時期であって両時期の間の時間をレシート用紙の交換時期と予測する。

サーバ１は、このように比較的顧客数が少ない適切なレシート用紙の交換時期を予測して、ＰＯＳ端末３が時期を報知するように情報を表示（報知）可能に送信する。ＰＯＳ端末３は、受信した情報に基づいて、最適なレシート用紙の交換時期を表示（報知）する。このようにすることで、ＰＯＳ端末３において、店舗Ｔに来店する顧客が比較的少ない時期にレシート用紙の交換を行うことができる。

また、サーバ１は、上記統計的なレシート用紙の使用量の推移と、レシート管理部１４５に記憶されている実際のレシート用紙の使用量に基づいて、レシート用紙のニアエンドの時期を修正する。具体的には、サーバ１は、上記統計的なレシート用紙の使用量の推移と、レシート管理部１４５に記憶されている実際のレシート用紙の使用量とを比較する。その結果、統計的なレシート用紙の使用量の推移が実際のレシート用紙の使用量より多い場合は、サーバ１は、レシート用紙のニアエンドの時期を現状の推定時期より遅らせるように修正する。そしてサーバ１は、レシート用紙の交換時期を、現状の予測時期より遅らせるように修正する。また、実際のレシート用紙の使用量が統計的なレシート用紙の使用量の推移より多い場合は、サーバ１は、レシート用紙のニアエンドの時期を現状の推定時期より早めるように修正する。そしてサーバ１は、レシート用紙の交換時期を現状の予測時期より早めるように修正する。

なお、統計上の来店する顧客の数の推移と実際に来店した顧客の数とを比較することで、さらに来店する顧客の数の増減を推定して、レシート用紙の交換時期を修正してもよい。

ここからは、ＰＯＳ端末３について説明する。図４は、ＰＯＳ端末を示す斜視図である。図４において、ＰＯＳ端末３は、本体４６およびコンビネーションキーボード４５を備える。本体４６は、オペレータ用表示部３８、レシート発行装置としての印字部４０、コードリーダ４２等が設けられている。本体４６は、その他に、制御部３００および客用表示部３９（いずれも図５を参照）等を備えている。オペレータ用表示部３８は、オペレータに対して情報を表示する。客用表示部３９は、顧客に対して情報を表示する。印字部４０は、例えばサーマルヘッドを搭載しており、感熱紙であるレシート用紙にサーマルヘッドを用いて情報を印字したレシートを発行する。コードリーダ４２は、商品に付されたシンボルを読み取る。ＰＯＳ端末３は、読み取ったシンボルに基づいて、商品を特定する商品コードを取得する。なお、コードリーダ４２は、撮像した商品の画像に基づいて、一般物体認識技術を用いて商品を特定するものであってもよい。

コンビネーションキーボード４５は本体４６に対して着脱可能となっている。コンビネーションキーボード４５は、操作部３７、サブ表示部４４、カード読取部４１を備える。操作部３７は、決済キー３７１を含むキーボードである。決済キー３７１は、顧客との取引における決済処理を宣言するときに操作する。サブ表示部４４は、オペレータに対して情報を表示する。サブ表示部４４は、オペレータ用表示部３８で表示し切れない補足情報や店内のコミュニケーション情報等を表示する。サブ表示部４４は、オペレータに対するメッセージとして、上述の金銭の回収時期や補充時期や、レシート用紙の交換時期を表示する。

次に、ＰＯＳ端末３のハードウェア構成について説明する。図５は、ＰＯＳ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示すように、ＰＯＳ端末３は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、メモリ部３４等を備えている。ＣＰＵ３１は制御主体となる。ＲＯＭ３２は各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３はプログラムや各種データを展開する。メモリ部３４は各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、メモリ部３４は、互いにバス３５を介して接続されている。ＣＰＵ３１とＲＯＭ３２とＲＡＭ３３が、制御部３００を構成する。すなわち、制御部３００は、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２やメモリ部３４に記憶されＲＡＭ３３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するＰＯＳ端末３に係る制御処理を実行する。

ＲＡＭ３３は、商品情報部３３１を備えている。商品情報部３３１は、コードリーダ４２で読み取ったシンボルから取得した商品コードに基づいて売上登録処理された商品の商品情報（商品名、商品の価格等）を記憶する。

メモリ部３４は、電源を切っても記憶情報が保持されるＨＤＤやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリで構成される。メモリ部３４は、制御プログラム部３４１、商品マスタ３４２等を備える。制御プログラム部３４１は、ＰＯＳ端末３を制御するための制御プログラムを記憶する。商品マスタ３４２は、商品を特定する商品コード毎に当該商品に係る商品情報を記憶する。

また、制御部３００は、バス３５およびコントローラ３６を介して、操作部３７、オペレータ用表示部３８、客用表示部３９、サブ表示部４４、印字部４０、カード読取部４１、コードリーダ４２と接続している。

また、制御部３００は、バス３５を介して、通信部４３と接続している。通信部４３は、通信回線Ｎ１を介して、サーバ１および他のＰＯＳ端末３と通信可能に接続している。

ここからは、サーバ１およびＰＯＳ端末３の制御について説明する。まず、サーバ１の制御について説明する。図６は、サーバ１の機能構成を示す機能ブロック図である。制御部１００は、ＲＯＭ１２やメモリ部１４の制御プログラム部１４１に記憶された制御プログラムに従うことで、予測手段１０１、第１出力手段１０２、第１修正手段１０３、交換予測手段１０４、第２出力手段１０５、第２修正手段１０６として機能する。

予測手段１０１は、時間毎の店舗Ｔに来店する顧客の数に係る第１統計情報（基礎データ部１４３１に記憶された、店舗Ｔに来店する顧客の数の統計情報）および時間毎の自動釣銭機５に収納されている金銭の量に係る第２統計情報（収納金銭統計部１４３２に記憶された、自動釣銭機５に収納される金銭の量に関する統計情報）に基づいて、自動釣銭機５に収納されている金銭の適切な回収時期および自動釣銭機５への金銭の適切な補充時期の少なくとも一方を予測する機能を有する。

第１出力手段１０２は、予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に送信する機能を有する。

第１修正手段１０３は、自動釣銭機５が実際に収納する金銭の金種別の数に基づいて予測手段１０１が予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方を修正する機能を有する。

交換予測手段１０４は、時間毎の店舗Ｔに来店する顧客の数に係る第１統計情報（基礎データ部１４３１に記憶された、店舗Ｔに来店する顧客の数の統計的推移）および時間毎の使用されたレシート用紙の量に係る第３統計情報（レシート使用量統計部１４３３に記憶された、レシート用紙の使用量の統計的推移）に基づいて、収納したレシート用紙の適切な交換時期を予測する機能を有する。

第２出力手段１０５は、予測したレシート用紙の交換時期の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に送信する機能を有する。

第２修正手段１０６は、収納されたレシート用紙の実際の使用量に基づいて交換予測手段１０４が予測したレシート用紙の交換時期を修正する機能を有する。

次に、サーバ１が、自動釣銭機５に対する金銭の補充時期と回収時期を予測する制御について説明する。図７は、サーバ１が、自動釣銭機５に対する金銭の補充時期と回収時期を予測する制御処理の流れを示すフローチャートである。図７において、制御部１００は、所定のタイミングであるか否かを判断する（Ｓ１１）。Ｓ１１における所定のタイミングとは、例えば店舗Ｔが開店する少し前の時間である。このタイミングで自動釣銭機５に対する本日の金銭の回収時期と補充時期を予測する。所定のタイミングであると判断した場合には（Ｓ１１のＹｅｓ）、制御部１００は、予測処理を実行する（Ｓ１２）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

図８は、制御部１００がＳ１２で処理する予測処理を示すフローチャートである。図８において、制御部１００は、本日の年月日、曜日、特売日の有無、イベントの有無、気象情報等に基づいて、統計部１４３の基礎データ部１４３１から、統計的な取引数と取引点数に関する基礎データを取得する（Ｓ３１）。そして制御部１００は、取得した基礎データから、本日の取引数の推移および本日の取引点数の推移を把握する。そして制御部１００は、把握した取引数の推移および取引点数の推移から、本日店舗Ｔに来店する顧客の推移を推定する。そして制御部１００は、推定した来店する顧客の数に基づいて、本日の繁忙時期と閑散時期を推定する（Ｓ３２）。次に制御部１００は、本日の年月日、曜日、特売日の有無、イベントの有無、気象情報等に基づいて、収納金銭統計部１４３２から自動釣銭機５に収納される金銭に係る統計的情報を取得する（Ｓ３３）。そして制御部１００は、取得した情報から、自動釣銭機５に収納される金銭の数の推移を把握する。そして制御部１００は、推定した金銭の数の推移に基づいて、自動釣銭機５における金銭のニアエンプティの時期、およびニアフルの時期を推定する（Ｓ３４）。そして制御部１００（予測手段１０１）は、推定した閑散時期と、推定した金銭のニアエンプティの時期、およびニアフルの時期に基づいて、自動釣銭機５における金銭の補充時期と回収時期を予測する（Ｓ３５）。

次に制御部１００は、推定した顧客の数の推移の情報と、予測した金銭の補充時期と回収時期が視覚的に認識できるグラフの画像データを作成する（Ｓ３６）。そして制御部１００（第１出力手段１０２）は、作成したグラフの画像データをＰＯＳ端末３に送信する（Ｓ３７）。

図７の説明に戻る。Ｓ１１において所定のタイミングではないと判断した場合には（Ｓ１１のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ１１の所定のタイミングから（あるいは店舗の開店時刻から）所定時間（例えば１時間）経過したか否かを判断する（Ｓ１３）。所定時間経過したと判断した場合には（Ｓ１３のＹｅｓ）、修正処理を実行する（Ｓ１４）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

図９は、制御部１００がＳ１４で処理する修正処理を示すフローチャートである。図９において、制御部１００は、修正データを取得する（Ｓ４１）。修正データは、釣銭管理部１４４に記憶されている、自動釣銭機５に実際に金種別に収納されている金銭の情報である。次に制御部１００は、上記統計的な金種別の金銭の数の推移と、釣銭管理部１４４に記憶されている実際の金種別の金銭の数とを比較する。そして制御部１００は、比較した結果に基づいて、金銭の補充時期および回収時期の修正が必要か否かを判断する（Ｓ４３）。制御部１００は、統計的な金種別の金銭の数の推移と、釣銭管理部１４４に記憶されている実際の金種別の金銭の数に差異がない場合には、金銭の補充時期および回収時期の修正は不要と判断する。制御部１００は、統計的な金種別の金銭の数の推移と、釣銭管理部１４４に記憶されている実際の金種別の金銭の数に相当の差異がある場合には、金銭の補充時期および回収時期の修正が必要と判断する。

金銭の補充時期および回収時期の修正が必要であると判断した場合には（Ｓ４３のＹｅｓ）、制御部１００は、上記差異に基づいて、新たに自動釣銭機５のニアエンプティ時期とニアフル時期を推定する。そして制御部１００（第１修正手段１０３）は、推定したニアエンプティ時期およびニアフル時期と、来店する顧客の数の推移の情報とに基づいて、Ｓ３５で予測した、自動釣銭機５に対する金銭の補充時期と回収時期とを修正する（Ｓ４４）。

次に制御部１００は、修正した金銭の補充時期と回収時期に基づいて、Ｓ３６で作成したグラフの画像データを修正する（Ｓ４５）。そして制御部１００は、修正したグラフの画像データをＰＯＳ端末３に送信する（Ｓ４６）。なお、金銭の補充時期および回収時期の修正は必要ないと判断した場合には（Ｓ４３のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ４４～Ｓ４６の処理を行うことなくＳ１１に戻る。

図７の説明に戻る。Ｓ１３において所定時間経過していないと判断した場合には（Ｓ１３のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ３５で予測した金銭の補充または回収の予測時期、またはＳ４４で修正した予測時期となったか否かを判断する（Ｓ１５）。予測時期となったと判断した場合には（Ｓ１５のＹｅｓ）、制御部１００は、ＰＯＳ端末３にメッセージを表すメッセージデータを送信する（Ｓ１６）。金銭を補充する予測時期の場合は、制御部１００は、金銭の補充を促すメッセージを示すメッセージデータを送信する。金銭を回収する予測時期の場合は、制御部１００は、金銭の回収を促すメッセージを示すメッセージデータを送信する。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

一方、金銭の補充または回収の予測時期ではないと判断した場合には（Ｓ１５のＮｏ）、制御部１００は、ＰＯＳ端末３から、金銭の補充または回収が実施されたことを示す信号を受信したか否かを判断する（Ｓ１７）。信号を受信したと判断した場合には（Ｓ１７のＹｅｓ）、制御部１００は、回収または補充した金銭の金額と数をＲＡＭ１３に記憶する（Ｓ１８）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

また、金銭の補充または回収が実施されたことを示す信号を受信していないと判断した場合には（Ｓ１７のＮｏ）、制御部１００は、予め定められた所定時刻であるか否かを判断する（Ｓ２０）。所定時刻であると判断した場合には（Ｓ２０のＹｅｓ）、制御部１００は、ＲＡＭ１３に記憶されている金額情報を警備会社のサーバ７に送信する（Ｓ２１）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。また、予め定められた所定時刻ではないと判断した場合には（Ｓ２０のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

金額情報を受信した警備会社は、新たな釣銭準備金等が必要である場合は、銀行から金銭をおろして店舗Ｔに補充する。また、店舗Ｔから回収する金銭がある場合は、店舗Ｔに回収に出向く。

次にＰＯＳ端末３の制御について説明する。図１０は、ＰＯＳ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。図１０において、制御部３００は、コードリーダ４２が読み取ったシンボルに基づいて商品コードを取得したか否かを判断する（Ｓ５１）。商品コードを取得したと判断した場合には（Ｓ５１のＹｅｓ）、制御部３００は、商品コードに基づいて商品マスタ３４２を検索して、当該商品コードで特定される商品の商品情報を取得し、商品情報部３３１に記憶する（Ｓ５２）。そして制御部３００は、Ｓ５１に戻る。

一方、商品コードの取得ではないと判断した場合には（Ｓ５１のＮｏ）、制御部３００は、決済キー３７１が操作されたか否かを判断する（Ｓ５３）。決済キー３７１が操作されたと判断した場合には（Ｓ５３のＹｅｓ）、制御部３００は、商品情報部３３１に記憶されている商品情報や顧客からの預り金に基づいて、取引の決済処理を実行する（Ｓ５４）。次に制御部３００は、自動釣銭機５に対して釣銭情報を送信する。そして制御部３００は、自動釣銭機５から、入金や出金に伴う現在の金種別の論理在高のデータを受信する（Ｓ５５）。論理在高とは、自動釣銭機５が収納している論理的な金銭の情報である。論理在高は、いずれもデータ上の数値であって、釣銭準備金の金額と入金された金銭の金額と出金された金銭の金額に基づいて算出される。論理在高データは、自動釣銭機５が記憶しており、金種別の金銭の数と金額で構成される。論理在高データは、金銭の入金または出金がある都度、自動釣銭機５が最新のデータに更新する。次に制御部３００は、決済処理に係る商品情報、決済情報、自動釣銭機５から受信した論理在高のデータをサーバ１に送信する（Ｓ５６）。そして制御部３００はＳ５１に戻る。

また、Ｓ５３において、決済キー３７１の操作ではないと判断した場合には（Ｓ５３のＮｏ）、制御部３００は、サーバ１がＳ３７の処理またはＳ４６の処理で送信したグラフ画像データを受信したか否かを判断する（Ｓ６１）。グラフ画像データを受信したと判断した場合には（Ｓ６１のＹｅｓ）、制御部３００は、当該グラフ画像データに基づくグラフ画像をサブ表示部４４に表示する（Ｓ６２）。そして制御部３００は、Ｓ５１に戻る。なお、制御部３００は、グラフ画像を、サブ表示部４４に表示する代わりにオペレータ用表示部３８に表示するようにしてもよい。

図１１は、Ｓ６２で表示したグラフ画像Ｇの一例である。図１１に示すように、グラフ画像Ｇは、横軸を店舗Ｔの開店から閉店までの時間軸とし、縦軸を来店した顧客の数としている。グラフ画像Ｇに表示されている折線グラフＧ１は、一日における来店した顧客の数の時間毎の推移を表す。図１１の例では、開店時から顧客の数は増え続け、午後１２時頃１回目のピーク（Ｇ７の位置）となる。そして午後になると顧客の数は減り始め、１５時あたりが底の状態（Ｇ９の位置）となる。その後夕方に向けて再度顧客の数は増え、１８時頃２度目のピーク（Ｇ８の位置）となる。その後は閉店時間が近づくにつれて顧客の数は減っていき、閉店間際の時間に２度目の底の状態（Ｇ１０の位置）となる。すなわち、店舗Ｔは、Ｇ７とＧ８の時間帯が繁忙時期であり、Ｇ９とＧ１０の時間帯が閑散時期である。

また、図１１において、本日のイベントの時間帯を示している。図１１の例では、朝９時から１０時までの時間帯に朝一Ｇ２が開催され、夕方１７時から１８時までの時間帯はタイムセールＧ３が開催される。

そして、図１１の例では、閑散時期Ｇ９を含む時間帯Ｇ１１を金銭の補充時期Ｇ４と予測している。また、閑散時期Ｇ１０を含む時間帯Ｇ１２を金銭の回収時期Ｇ５と予測している。オペレータや担当者は、グラフ画像Ｇを見て金銭の補充時期Ｇ４と回収時期Ｇ５を確認することができる。そして、確認した比較的顧客の数が少ない時期に金銭の補充と回収を行うことで、顧客への影響を最も少なくすることができる。

図１０の説明に戻る。Ｓ６１において、グラフ画像データの受信ではないと判断した場合には（Ｓ６１のＮｏ）、制御部３００は、サーバ１がＳ１６で送信したメッセージデータを受信したか否かを判断する（Ｓ６３）。メッセージデータを受信したと判断した場合には（Ｓ６３のＹｅｓ）、制御部３００は、当該メッセージデータが示すメッセージをサブ表示部４４に表示する（Ｓ６４）。そして制御部３００は、Ｓ５１に戻る。

図１１に示すように、制御部３００は、Ｓ６４の処理で表示したメッセージをグラフ画像Ｇの下部Ｇ６に表示する。金銭の補充や回収を行うオペレータや操作者は、このメッセージを見て忘れずに対応することができる。また、金銭の補充や回収の操作を忘れているオペレータや操作者は、このメッセージを見て金銭の補充や回収をすることを思い出すことができる。

図１０の説明に戻る。Ｓ６３において、メッセージデータの受信ではないと判断した場合には（Ｓ６３のＮｏ）、制御部３００は、自動釣銭機５から金銭の補充または回収が実行されたか否かを判断する（Ｓ６５）。金銭の補充または回収が実行されたと判断した場合には（Ｓ６５のＹｅｓ）、制御部３００は、グラフ画像Ｇの下部Ｇ６に表示されているメッセージの表示を消去する（Ｓ６６）。そして制御部３００は、補充または回収した金銭の金額と数をサーバ１に送信する（Ｓ６７）。そして制御部３００は、Ｓ５１に戻る。また、金銭の補充または回収を実行したことを示す信号の受信ではないと判断した場合には（Ｓ６５のＮｏ）、制御部３００はＳ５１に戻る。

このような実施形態によれば、サーバ１は、自動釣銭機５に対する金銭の適切な補充時期や回収時期を予測して、ＰＯＳ端末３に送信することができる。

ここからは、図１２～図１４を用いて、サーバ１が、ＰＯＳ端末３に収納されているレシート用紙の交換時期を予測する制御について説明する。なお、図１２～図１４において、図７～図９の説明と対応する箇所については、説明を省略または簡略化する。レシート発行装置である印字部４０は、サーバ１に対しては間接的に接続されている。図１２は、サーバ１が、レシート用紙の交換時期を予測する制御処理の流れを示すフローチャートである。図１２に示すように、制御部１００は、所定のタイミングであるか否かを判断する（Ｓ７１）。Ｓ７１における所定のタイミングとは、例えば店舗Ｔが開店する少し前の時間である。このタイミングでレシート用紙の交換時期を予測する。所定のタイミングであると判断した場合には（Ｓ７１のＹｅｓ）、制御部１００は、予測処理を実行する（Ｓ７２）。そして制御部１００は、Ｓ７１に戻る。

図１３は、制御部１００がＳ７２で処理する予測処理を示すフローチャートである。図１３において、制御部１００は、Ｓ９１の処理とＳ９２の処理を実行する。これらの処理はＳ３１の処理とＳ３２の処理と同等であるため、説明を省略する。次に制御部１００は、本日の年月日、曜日、特売日の有無、イベントの有無、気象情報等に基づいて、レシート使用量統計部１４３３からレシート用紙の使用量に係る統計的な情報を取得する（Ｓ９３）。そして制御部１００は、取得した情報から、レシート用紙の使用量の推移を把握する。そして制御部１００は、把握したレシート用紙の使用量の推移に基づいて、レシート用紙がニアエンドとなる時期を推定する（Ｓ９４）。そして制御部１００（交換予測手段１０４）は、推定した閑散時期と、推定したレシート用紙のニアエンドの時期に基づいて、レシート用紙の交換時期を予測する（Ｓ９５）。

次に制御部１００は、推定した顧客の数の推移の情報と、予測したレシート用紙の交換時期が視覚的に認識できるグラフの画像データを作成する（Ｓ９６）。そして制御部１００（第２出力手段１０５）は、作成したグラフの画像データをＰＯＳ端末３に送信する（Ｓ９７）。

図１２の説明に戻る。Ｓ７１において所定のタイミングではないと判断した場合には（Ｓ７１のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ７１の所定のタイミングから（あるいは店舗の開店時刻から）所定時間（例えば１時間）経過したか否かを判断する（Ｓ７３）。所定時間経過したと判断した場合には（Ｓ７３のＹｅｓ）、修正処理を実行する（Ｓ７４）。そして制御部１００は、Ｓ７１に戻る。

図１４は、制御部１００がＳ７４で処理する修正処理を示すフローチャートである。図１４において、制御部１００は、修正データを取得する（Ｓ１０１）。修正データは、レシート管理部１４５に記憶されている、実際に使用されたレシート用紙の使用量の情報である。次に制御部１００は、上記統計的なレシート用紙の使用量の推移と、レシート管理部１４５に記憶されている実際のレシート用紙の使用量とを比較する。そして制御部１００は、比較した結果に基づいて、レシート用紙の交換時期の修正が必要か否かを判断する（Ｓ１０３）。制御部１００は、統計的なレシート用紙の使用量の推移と、レシート管理部１４５に記憶されている実際のレシート用紙の使用量に差異がない場合には、レシート用紙の交換時期の修正は不要と判断する。制御部１００は、統計的なレシート用紙の使用量の推移と、レシート管理部１４５に記憶されている実際のレシート用紙の使用量に相当の差異がある場合には、レシート用紙の交換時期の修正が必要と判断する。

レシート用紙の交換時期の修正が必要であると判断した場合には（Ｓ１０３のＹｅｓ）、制御部１００は、上記差異に基づいて、新たにレシート用紙がニアエンドとなる時期を推定する。そして制御部１００（第２修正手段１０６）は、新たに推定したニアエンド時期と、来店する顧客の数の推移の情報とに基づいて、Ｓ９５で予測した、レシート用紙の交換時期を修正する（Ｓ１０４）。

次に制御部１００は、修正したレシート用紙の交換時期に基づいて、Ｓ９６で作成したグラフの画像データを修正する（Ｓ１０５）。そして制御部１００は、修正したグラフの画像データをＰＯＳ端末３に送信する（Ｓ１０６）。なお、レシート用紙の交換時期の修正は必要ないと判断した場合には（Ｓ１０３のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ１０４～Ｓ１０６の処理を行うことなくＳ７１に戻る。

図１２の説明に戻る。Ｓ７３において所定時間経過していないと判断した場合には（Ｓ７３のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ９５で予測したレシート用紙の交換の予測時期、またはＳ１０４で修正した予測時期となったか否かを判断する（Ｓ７５）。予測時期となったと判断した場合には（Ｓ７５のＹｅｓ）、制御部１００は、ＰＯＳ端末３にメッセージを表すメッセージデータを送信する（Ｓ７６）。この場合、制御部１００は、レシート用紙の交換を促すメッセージを示すメッセージデータを送信する。そして制御部１００は、Ｓ７１に戻る。

一方、レシート用紙の交換の予測時期ではないと判断した場合には（Ｓ７５のＮｏ）、制御部１００は、ＰＯＳ端末３から、レシート用紙の交換が実施されたことを示す信号を受信したか否かを判断する（Ｓ７７）。信号を受信したと判断した場合には（Ｓ７７のＹｅｓ）、制御部１００は、レシート用紙を交換したことをＲＡＭ１３に記憶する（Ｓ７８）。ＲＡＭ１３は交換したレシート用紙の数を累積的に記憶する。そして制御部１００は、Ｓ７１に戻る。

また、レシート用紙の交換が実施されたことを示す信号の受信ではないと判断した場合には（Ｓ７７のＮｏ）、制御部１００は、店舗Ｔにおいてレシート用紙の保管数が所定数より少なくなって補充が必要か否かを判断する（Ｓ８０）。レシート用紙の補充が必要と判断した場合には（Ｓ８０のＹｅｓ）、制御部１００は、サプライメーカーに対してレシート用紙を発注する（Ｓ８１）。そして制御部１００は、Ｓ７１に戻る。また、レシート用紙の補充が必要ではないと判断した場合には（Ｓ８０のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ７１に戻る。

次にＰＯＳ端末３の制御について説明する。図１５は、ＰＯＳ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１５において、図１０の説明と対応する箇所については、説明を省略または簡略化する。図１５において、制御部３００は、Ｓ１１１～Ｓ１１４の処理を実行する。Ｓ１１１～Ｓ１１４の処理は、Ｓ５１～Ｓ５４の処理と同等であるため、説明を省略する。次に制御部３００は、発行されたレシート用紙の数を取得する（Ｓ１１５）。例えば、現金決済の場合にはレシート用紙は１枚であり、クレジット決済の場合は、顧客に渡すレシート用紙と店控え用のレシート用紙の２枚である。ただし、レシート用紙を使用してクーポンを発行する等、レシート用紙の数が増加することもある。次に制御部３００は、決済処理に係る商品情報、決済情報、発行されたレシート用紙の数のデータをサーバ１に送信する（Ｓ１１６）。そして制御部３００はＳ１１１に戻る。

なお、ここでは詳細な説明を省略するが、例えば、点検・精算レポートを発行した場合等、顧客との取引以外においてレシート用紙を発行した場合には、都度発行されたレシート用紙の数を取得する。

また、Ｓ１１３において、決済キー３７１の操作ではないと判断した場合には（Ｓ１１３のＮｏ）、制御部３００は、Ｓ１２１～Ｓ１２４の処理を実行する。Ｓ１２１～Ｓ１２４の処理は、Ｓ６１～Ｓ６４の処理と同等であるため、説明を省略する。

Ｓ１２３において、メッセージデータの受信ではないと判断した場合には（Ｓ１２３のＮｏ）、制御部３００は、ＰＯＳ端末３からレシート用紙の交換が実行されたか否かを判断する（Ｓ１２５）。レシート用紙の交換が実行されたと判断した場合には（Ｓ１２５のＹｅｓ）、制御部３００は、グラフ画像Ｇの下部Ｇ６に表示されているレシート用紙の交換を促すメッセージの表示を消去する（Ｓ１２６）。そして制御部３００は、レシート用紙を交換したことを示す信号をサーバ１に送信する（Ｓ１２７）。そして制御部３００は、Ｓ１１１に戻る。また、レシート用紙の交換ではないと判断した場合には（Ｓ１２５のＮｏ）、制御部３００はＳ１１１に戻る。

なお、実施形態では、説明を簡略化するために、サーバ１は、接続された１台のＰＯＳ端末３について金銭の補充時期、回収時期、レシート用紙の交換時期を予測することを説明した。しかしながら、実際には、サーバ１は、接続されている複数台のＰＯＳ端末３に対して同様の予測処理を実行する。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、実施形態では、店舗に来店した顧客の数に基づいて繁忙時期と閑散時期を推定した。しかしながら、店舗に来店した顧客の数に、開局しているＰＯＳ端末３の数を加味して繁忙時期と閑散時期を推定するようにしてもよい。

また、実施形態では、基礎データと釣銭管理部１４４に記憶された、自動釣銭機５が実際に収納する金銭の数に基づいて金銭の補充時期と回収時期とを予測した。しかしながら、例えば、決済処理の数に対する現金での決済処理の比率に基づいて金銭の補充時期と回収時期とを予測するようにしてもよい。決済処理の数に対する現金での決済処理の比率は、自動釣銭機５に収納される金銭の数の増減に比例する傾向にある。例えば、現金による決済処理の比率が統計データより多ければ、自動釣銭機５に収納される金銭の数が増加する傾向にある。そのため、現金による決済処理の比率が多い場合には、金銭の補充の時期を少し早める補正をする。

また、実施形態では、金銭の補充、回収の処理とレシート用紙の交換の処理を別々のフローチャートを用いて説明した。しかしながら、金銭の補充、回収の処理とレシート用紙の交換の処理を同時に行うようにしてもよい。

また、実施形態では、サーバ１を予測管理装置の一例として説明した。しかしながら、ＰＯＳ端末３を予測管理装置としてもよい。この場合、第１出力手段および第２出力手段は、サブ表示部４４に対して情報を報知可能に出力する。また、顧客自身が売上登録操作や決済操作を行うセルフ型のＰＯＳ端末においては、ＰＯＳ端末が制御する第１出力手段および第２出力手段は、セルフ型のＰＯＳ端末を管理するアテンダントＰＣ等に情報を報知可能に出力してもよい。また、ＰＯＳ端末３を予測管理装置とした場合、自動釣銭機５および印字部４０は、ＰＯＳ端末３に対して直接的に接続されている。レシート発行装置がＰＯＳ端末３に電気的に接続された印字装置の場合であっても、当該印字装置はＰＯＳ端末３に対して直接的に接続されている。

また、実施形態では、サーバ１は、予測した金銭の補充時期、回収時期、およびレシート用紙の交換時期が視覚的に認識できるグラフの画像データを作成してＰＯＳ端末３に送信するようにした。しかしながら、金銭の補充時期、回収時期、およびレシート用紙の交換時期は、グラフの画像以外の方法でＰＯＳ端末３に送信するようにしてもよい。

なお、実施形態では、第１出力手段１０２が予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に出力する機能を有し、第２出力手段１０５が予測したレシート用紙の交換時期の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に出力する機能を有するようにした。ところで、サーバ１からＰＯＳ端末３に出力する一つの出力手段が、予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に出力する機能、および予測したレシート用紙の交換時期の情報をＰＯＳ端末３に表示可能に出力する機能を備えている場合がある。この場合、この一つの出力手段が第１出力手段１０２として機能し、第２出力手段１０５としても機能する。

なお、実施形態のサーバ１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、実施形態のサーバ１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のサーバ１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、実施形態のサーバ１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

１ サーバ
３ ＰＯＳ端末
５ 自動釣銭機
１００ 制御部
１０１ 予測手段
１０２ 第１出力手段
１０３ 第１修正手段
１０４ 交換予測手段
１０５ 第２出力手段
１０６ 第２修正手段
１４３ 統計部
１４４ 釣銭管理部
１４５ レシート管理部
３００ 制御部

特開２０１３－６１７４２号公報

Claims (2)

1. 金銭を金種別に収納し金銭の入出金を行う自動釣銭機が直接的または間接的に接続された予測管理装置において、
   時間毎の店舗に来店する顧客の数に係る第１統計情報に基づいて店舗における顧客の閑散時期を推定する閑散時期推定手段と、
   時間毎の前記自動釣銭機に収納されている金銭の量に係る第２統計情報に基づいて前記自動釣銭機に収納されている金銭のニアエンプティおよびニアフルの時期を推定する金銭量推定手段と、
   前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記金銭量推定手段が推定した前記ニアフルの時期とに基づいた前記自動釣銭機に収納されている金銭の適切な回収時期、および前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記ニアエンプティの時期とに基づいた前記自動釣銭機への金銭の適切な補充時期、の少なくとも一方を予測する予測手段と、
   前記予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報を報知可能に出力する第１出力手段と、
   前記自動釣銭機が実際に収納する金銭の金種別の数と前記第２統計情報が示す前記金銭の量に相当の差異がある場合には、前記差異に基づいて、前記金銭量推定手段が予測した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期を修正し、修正した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期に基づいて前記予測手段が予測した前記回収時期および前記補充時期の少なくとも一方を修正する第１修正手段と、
   を備え、
   前記第１出力手段は、修正された金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をさらに報知可能に出力する、
   予測管理装置。
2. 金銭を金種別に収納し金銭の入出金を行う自動釣銭機が直接的または間接的に接続された予測管理装置としてのコンピュータを、
   時間毎の店舗に来店する顧客の数に係る第１統計情報に基づいて店舗における顧客の閑散時期を推定する閑散時期推定手段と、
   時間毎の前記自動釣銭機に収納されている金銭の量に係る第２統計情報に基づいて前記自動釣銭機に収納されている金銭のニアエンプティおよびニアフルの時期を推定する金銭量推定手段と、
   前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記金銭量推定手段が推定した前記ニアフルの時期とに基づいた前記自動釣銭機に収納されている金銭の適切な回収時期、および前記閑散時期推定手段が推定した前記閑散時期と前記ニアエンプティの時期とに基づいた前記自動釣銭機への金銭の適切な補充時期、の少なくとも一方を予測する予測手段と、
   前記予測した金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報を報知可能に出力する第１出力手段と、
   前記自動釣銭機が実際に収納する金銭の金種別の数と前記第２統計情報が示す前記金銭の量に相当の差異がある場合には、前記差異に基づいて、前記金銭量推定手段が予測した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期を修正し、修正した前記ニアフルの時期および前記ニアエンプティの時期に基づいて前記予測手段が予測した前記回収時期および前記補充時期の少なくとも一方を修正する第１修正手段と、
   を備え、
   前記第１出力手段は、修正された金銭の回収時期および金銭の補充時期の少なくとも一方の情報をさらに報知可能に出力する、
   プログラム。

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