JPH08315217A - 媒体運用量予測装置と媒体運用管理装置と媒体運用量推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】この発明は、運用金のような取引媒体の運用量
を最も妥当な量にして、取引媒体の運用効率を向上さ
せ、係員の取引媒体の補充・回収の作業負担を軽減させ
ることのできる媒体運用量予測装置または媒体運用管理
装置の提供を目的とする。 【解決手段】この発明は、媒体を取引処理する媒体処理
装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定
量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用量予測装
置または媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置
の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて
最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けることで、
運用に準備する取引媒体の量を最少量に設定することが
できることを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、金融業
務において使用される自動預金支払い機のように、取引
に使用される、紙幣、硬貨、通帳、伝票、ジャーナル用
紙などの取引媒体を処理する媒体処理装置（または自動
取引処理機）において、媒体の所有量（保有量）が、例
えば残少または満杯になるときの予測、または、これら
の状況になったときに取引媒体の必要量の補充または回
収を行なって、取引媒体の運用量の予測および管理をす
るような媒体運用量予測装置と媒体運用管理装置と媒体
運用量推論方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】前述例の自動預金支払い機においては、
現金（ことに紙幣の万円札）の効率的な運用が求められ
ている。しかし、多数台の自動預金支払い機、係員用入
出金機等を設置している店舗では、各機間での取引量
（運用量）にばらつきがあり、現金切れを発生させない
ためには、多めの現金を運用金として準備するので、多
量の余剰金が生じ現金の運用効率が悪い問題点を有す
る。この余剰金を少なくするためには、各自動預金支払
い機の現金保有量を少なくして、保有量が少量で変化し
たとき、直ぐに現金の補充またはおよび回収を実行し、
この現金の補充またはおよび回収処理をこまめに実行す
ることで、多少余剰金を削減することができるが、しか
し、補充またはおよび回収処理の作業負荷が非常に大き
くなり、さらに、必要最少限の現金量が明確でないの
で、多めに運用金を準備することになり、各自動預金支
払い機内の余剰金を削減できても、店舗内には余剰金が
存在することになり、そのため、現状以上の現金の効率
的な運用が困難な問題点を有する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】この発明は、上述の問
題点を解決し、運用金のような取引媒体の運用量を最も
妥当な量にして、取引媒体の運用効率を向上させ、係員
の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減さ
せることのできる媒体運用量予測装置または媒体運用管
理装置の提供を目的とする。

【０００４】この発明の他の目的は、既に設置された自
動預金支払い機のような既存の媒体処理装置に対して、
取引媒体の運用効率の向上を図ることができる媒体運用
量予測装置の提供を目的とする。

【０００５】この発明の他の目的は、媒体切れが発生す
る危険率により運用量を推論することで、利用者（ユー
ザ）の所望の媒体切れ発生率を保証することのできる媒
体運用量推論方法の提供である。

【０００６】この発明の他の目的は、運用量を媒体の放
出量と運用マージン量（運用の余裕・安心予備量）とに
別けて推論することで、推論精度を向上させる媒体運用
量推論方法の提供である。

【０００７】この発明の他の目的は、推論した運用量を
ランク別に出力することで、実績データのばらつきが大
きい場合、または、サンプルの実績データが少ない場合
でも、充分な推論ができる媒体運用量推論方法の提供で
ある。

【０００８】この発明の他の目的は、運用量の推論に対
して、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを
設定することで、カレンダの設定が簡単となり、ラベル
を基本とした推論知識データになるため推論知識が分か
り易く、周辺環境や社会制度の若干の変化に対してはラ
ベルの設定を変更することにより対応でき、以前の学習
結果を無駄にすることなく、有効に利用できる媒体運用
量推論方法の提供である。

【０００９】この発明の他の目的は、推論した運用量に
上・下限値を設定することで、実際の運用において運用
量に制限があるとき、制限量を意識することなく推論結
果を利用できる媒体運用量推論方法の提供である。

【００１０】この発明の他の目的は、運用量推論の有効
パラメータの表示および設定入力を行なうことで、その
ルールの適合度、信頼度をユーザが把握して予測（推
論）ルールの適用効果を判断し、また、その判断に基づ
いてルールを補正することで、推論精度の改善が図れる
媒体運用管理装置の提供である。

【００１１】この発明の他の目的は、複数の媒体処理装
置の間の運用量を推論し、これを表示することで、各装
置の運用量推論後、各装置間の運用量を時系列に判断
し、各装置間の媒体の移動（変動）を含めた運用量が推
論でき、システム全体（例えば、店舗全体）での運用効
率の向上を図ることができる媒体運用管理装置の提供を
目的とする。

【００１２】この発明のさらに他の目的は、媒体を現金
とすることで、現金の運用効率の向上を図ることのでき
る媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法の提
供を目的とする。

【００１３】この発明の他の目的は、１つの店舗で運用
金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、１
店舗での取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒
体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させること
のできる媒体運用量推論方法の提供を目的とする。

【００１４】この発明の他の目的は、運用量の推論に店
舗タイプを設定入力することで、ユーザ側のシステムの
初期設定の工数が大幅に削減できる媒体運用量推論方法
の提供である。

【００１５】この発明の他の目的は、店舗タイプを実績
データに基づいて設定するこてとで、推論精度を高める
ことのできる媒体運用量推論方法の提供である。

【００１６】この発明の他の目的は、１店舗の推論した
運用量の精度を判定し、これを補正できるようにするこ
とで、推論精度の向上を図ることのできる媒体運用量推
論方法の提供である。

【００１７】この発明の他の目的は、補正値またはルー
ルの設定で１店舗の運用量の補正を可能にすることで、
ユーザの補正が簡単な媒体運用量推論方法の提供であ
る。

【００１８】この発明の他の目的は、１店舗の運用量の
推論にパラメータを持たせて自動設定することで、ユー
ザの補正を容易に行なわせることができる媒体運用量推
論方法の提供である。

【００１９】この発明の他の目的は、店舗に適応した運
用量を推論して効率的な媒体の運用が得られる媒体運用
管理装置の提供を目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手段】この発明の請求項１記載
の発明は、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量
予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段
と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ル
ールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを備
え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定期
間における取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装
置であることを特徴とする。

【００２１】この発明の請求項２記載の発明は、前記請
求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の実
績値を入力する手段と、前記入力された取引媒体運用量
実績を記憶する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測
ルールと前記取引媒体運用量実績に基づいて所定期間の
取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装置であるこ
とを特徴とする。

【００２２】この発明の請求項３記載の発明は、前記請
求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の予
測結果と取引媒体運用量の実績とを比較する手段を備
え、前記比較結果に基づいて前記取引媒体運用量予測ル
ールを学習する媒体運用量予測装置であることを特徴と
する。

【００２３】この発明の請求項４記載の発明は、前記請
求項１記載の発明の構成に併せて、複数の取引処理装置
毎に取引媒体運用量を表示する手段を備え、前記予測さ
れた取引媒体運用量に基づいて前記取引媒体処理装置毎
に取引媒体運用量を表示する媒体運用量予測装置である
ことを特徴とする。

【００２４】この発明の請求項５記載の発明は、取引処
理装置に対して取引媒体の補充またはおよび回収を行う
媒体運用管理装置であって、予め定められた分類に応じ
た取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分
類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引
媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予
測する手段と、前記取引媒体運用量予測ルールにしたが
って予測された所定期間の運用量に相当する取引媒体を
収納する手段と、取引処理装置の取引媒体保有量を監視
する手段とを備え、前記取引処理装置の取引媒体保有量
が所定量になることに基づいて前記収納手段より前記取
引処理装置に対して取引媒体の補充またはおまよび回収
を行うこと媒体運用管理装置であることを特徴とする。

【００２５】この発明の請求項６記載の発明は、媒体を
取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になる
ことに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収
する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所
定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も
妥当な運用量を推論する推論手段を設けた媒体運用管理
装置であることを特徴とする。

【００２６】この発明の請求項７記載の発明は、上記請
求項６記載の発明の構成に併せて、前記媒体処理装置の
複数台を使用し、前記推論手段は、上記複数台の媒体処
理装置が取引処理する媒体の全体の処理量に基づいて最
も妥当な全体の運用量を推論する媒体運用管理装置であ
ることを特徴とする。

【００２７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体を
取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になる
ことに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収
する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所
定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績
データと、媒体切れを発生する危険率とに基づいて最も
妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量
推論方法であることを特徴とする。

【００２８】この発明の請求項９記載の発明は、媒体を
取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になる
ことに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収
する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所
定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績
データに基づいて、放出量と運用マージン量に分けて最
も妥当な運用量に推論する媒体運用管理装置の媒体運用
量推論方法であることを特徴とする。

【００２９】この発明の請求項１０記載の発明は、上記
請求項９記載の発明の構成に併せて、前記運用マージン
量を前記放出量の推論値に応じて補正する媒体運用管理
装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。

【００３０】この発明の請求項１１記載の発明は、媒体
を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量にな
ることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回
収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の
所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実
績データに基づいて、ランクを付して最も妥当な運用量
を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であ
ることを特徴とする。

【００３１】この発明の請求項１２記載の発明は、前記
請求項８，９，１０または１１記載の発明の構成に併せ
て、前記媒体の運用量の推論に、パラメータをラベルと
して持ち、任意にラベルを設定して推論する媒体運用管
理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。

【００３２】この発明の請求項１３記載の発明は、前記
請求項８，９，１０，１１または１２記載の発明の構成
に併せて、前記媒体の運用量の推論値に、上限値および
下限値を設定した媒体運用管理装置の媒体運用量推論方
法であることを特徴とする。

【００３３】この発明の請求項１４記載の発明は、前記
請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用
量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、前記
媒体の運用量の推論における有効パラメータを表示する
表示手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴と
する。

【００３４】この発明の請求項１５記載の発明は、前記
請求項１４記載の発明の構成に併せて、上記有効パラメ
ータの設定入力を許容する入力手段を設けた媒体運用管
理装置であることを特徴とする。

【００３５】この発明の請求項１６記載の発明は、前記
請求項８，９，１０，１１，１２および１３の媒体運用
量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、複数
の媒体処理装置の間の運用量を推論する媒体運用管理装
置であることを特徴とする。

【００３６】この発明の請求項１７記載の発明は、前記
請求項１６記載の発明の構成に併せて、前記複数の媒体
処理装置間の推論した運用量を表示する表示手段を設け
た媒体運用管理装置であることを特徴とする。

【００３７】この発明の請求項１８記載の発明は、店舗
に媒体を取引処理する媒体処理装置を設置し、該媒体処
理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所
定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理処
理装置であって、媒体の運用量に対する店舗タイプの設
定を許容し、設定入力された店舗タイプに対応する店舗
タイプ別のルール設定に基づいて、最も妥当な媒体の運
用量を推論する媒体運用量推論方法であることを特徴と
する。

【００３８】この発明の請求項１９記載の発明は、前記
請求項１８記載の発明の構成に併せて、前記店舗タイプ
の設定は、媒体運用量の実績データに基づいて複数が予
め設定されたタイプを自動設定する媒体運用管理装置の
媒体運用量推論方法であることを特徴とする。

【００３９】この発明の請求項２０記載の発明は、前記
請求項１８または１９記載の発明の構成に併せて、推論
した運用量の精度を判定する精度判定手段と、推論した
運用量を補正する補正手段とを備え、推論した運用量の
精度が外れていると精度判定手段が判定したとき、補正
手段で精度が上がる方向に推論した運用量を補正する媒
体運用量推論方法であることを特徴とする。

【００４０】この発明の請求項２１記載の発明は、前記
請求項３記載の発明の構成に併せて、上記補正手段は補
正値またはおよびルールの設定を許容する媒体運用量推
論方法であることを特徴とする。

【００４１】この発明の請求項２２記載の発明は、前記
請求項１８，１９，２０または２１記載の発明の構成に
併せて、前記媒体の運用量の推論にパラメータを持ち、
該パラメータを自動設定する媒体運用量推論方法である
ことを特徴とする。

【００４２】この発明の請求項２３記載の発明は、請求
項１８，１９，２０，２１または２２記載の媒体運用量
推論方法を採用して最も妥当な媒体の運用量を推論した
媒体運用管理装置であることを特徴とする。

【００４３】この発明の請求項２４記載の発明は、前記
請求項１〜２３の内の１つの請求項に記載の発明の構成
に併せて、前記取引媒体は貨幣で構成した媒体運用管理
装置またはその媒体運用量推論方法であることを特徴と
する。

【００４４】

【発明の作用・効果】この発明の請求項１〜５記載の発
明によれば、店舗に既に設置された自動預金支払い機な
どの媒体処理装置であって、紙幣、硬貨、通帳、伝票、
ジャーナル用紙などの取引処理する取引媒体の運用量を
予測することで、既存の媒体処理装置に対して有効な取
引媒体の運用が図れ、しかも、既存の媒体処理装置がそ
のまま使用されるとで、経費が節減できる。

【００４５】さらに、上述の運用量の予測を既存の媒体
処理装置の運用量の実績と予測ルールとに基づくこと
で、運用量の予測に精度を向上させることができ、加え
て、学習することで、さらに精度の向上が得られる。ま
た、運用量の予測値が表示されることで、係員の作業性
が向上する。

【００４６】この発明の請求項６および７記載の発明に
よれば、取引媒体を取引処理する１台または複数台の媒
体処理装置の取引媒体の運用量を、例えば、ファジイ推
論や学習による推論のような推論で最も妥当な運用量に
推論して予測するので、運用に準備する取引媒体の量を
最少量に設定することができ、余剰の取引媒体量をなく
して取引媒体の有効な運用ができ、また、複数台の媒体
処理装置を使用する場合は、装置間の取引媒体の量のば
らつきを解消して、有効な取引媒体の運用が図れる。そ
の結果、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業
負担が軽減され、取引媒体の運用効率を最大限に向上さ
せることができる。

【００４７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体切
れが発生する危険率により運用量を推論することで、利
用者（ユーザ）の所望の媒体切れ発生率を保証すること
のできる。

【００４８】この発明の請求項９および１０記載の発明
は、運用量を媒体の放出量と運用マージン量（運用の余
裕・安心予備量）とに別けて推論することで、推論精度
を向上させ、運用効率を向上させることができる。

【００４９】この発明の請求項１１記載の発明は、推論
した運用量をランク別に出力することで、実績データの
ばらつきが大きい場合、または、サンプルの実績データ
が少ない場合でも、充分な推論ができる。

【００５０】この発明の請求項１２記載の発明は、運用
量の推論に対して、パラメータをラベルとして持ち、任
意にラベルを設定することで、カレンダの設定が簡単と
なり、ラベルを基本とした推論知識データになるため推
論知識が分かり易く、周辺環境や社会制度の若干の変化
に対してはラベルの設定を変更することにより対応で
き、以前の学習結果を無駄にすることなく、有効に利用
できる。

【００５１】この発明の請求項１３記載の発明は、推論
した運用量に上またはおよび下限値を設定することで、
実際の運用において運用量に制限があるとき、制限量を
意識することなく推論結果を利用できる。

【００５２】この発明の請求項１４，１５記載の発明
は、運用量推論の有効パラメータの表示および設定入力
を行なうことで、そのルールの適合度、信頼度をユーザ
が把握して予測（推論）ルールの適用効果を判断し、ま
た、その判断に基づいてルールを補正することで、推論
精度の改善が図れる。

【００５３】この発明の請求項１６，１７記載の発明
は、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論し、これを
表示することで、各装置の運用量推論後、各装置間の運
用量を時系列に判断し、各装置間の媒体の移動（変動）
を含めた運用量が推論でき、システム全体（例えば、店
舗全体）での運用効率の向上を図ることができる。例え
ば、キャッシュコーナにおける自動取引機のみの運用量
予測（推論）では店舗全体としての運用量が不明であ
り、他のキャッシュコーナの窓口の入出金機では入金が
多く、窓口業務終了後、これを使用するといった全体的
なシステム運用ができないが、この発明の装置によれ
ば、これが可能となる。

【００５４】この発明の請求項１８記載の発明によれ
ば、例えば、金融業務において使用される自動預金支払
い機のように、取引に使用される取引媒体を処理する媒
体処理装置（または自動取引処理機）の１台または複数
台を配置した店舗において、店舗に対応した最も妥当な
媒体の運用量が推論されるので、１店舗での取引媒体の
運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充・回収の作
業負担を軽減させることができる。

【００５５】さらに、運用量の推論には店舗タイプを設
定することで得られるので、ユーザ側のシステムの初期
設定の工数が大幅に削減できる。

【００５６】この発明の請求項１９記載の発明によれ
ば、店舗タイプを実績データに基づいて設定すること
で、推論精度を高めることができると共に、推論システ
ムの汎用化が図れる。

【００５７】この発明の請求項２０記載の発明によれ
ば、１店舗の運用量の推論が外れたか否か、推論の精度
の評価ができ、また、外れたときはこれを補正すること
で、１店舗に対する推論精度の向上が図れる。

【００５８】この発明の請求項２１記載の発明によれ
ば、推論した１店舗の運用量の補正を補正値またはルー
ルの設定により行なうことで、ユーザ側の補正が簡単に
実行できる。

【００５９】この発明の請求項２２記載の発明によれ
ば、１店舗の運用量の推論にパラメータを持たせて自動
設定することで、ユーザの１店舗の補正が容易となり、
推論精度を向上させる補正ができる。

【００６０】この発明の請求項２３記載の発明は、上述
したような特徴を有する方法で１店舗の運用量を推論し
た媒体を管理することで、媒体の有効な１店舗の運用効
率を持つ媒体運用管理装置が得られる。

【００６１】この発明の請求項２４記載の発明によれ
ば、媒体を現金とすることで、現金の運用効率の向上を
図ることのできる媒体運用量予測装置、媒体運用管理装
置またはその媒体運用量推論方法を得ることができる。

【００６２】

【実施例】この発明の一実施例を以下図面に基づいて詳
述する。図面は金融店舗内に構成される媒体処理装置と
しての自動取引機における取引媒体としての現金を運用
管理する現金運用管理装置を示す。この自動取引機の現
金運用管理装置は、図１に示すように、顧客の入力操作
に基づいて現金を入出金取引許容する、例えば、自動預
金支払い機のような顧客専用自動取引機１１…と、係員
の入力操作に基づいて現金を入出金取引許容する、例え
ば、テラー用入出金機のような係員専用自動取引機１２
…と、これらの自動取引機１１，１２…に外部より接続
して現金を補充または回収動作する現金運用ロボット１
３と、この現金運用ロボット１３に現金を補充または回
収動作する自動出納装置１４と、これら全ての装置を無
線で制御管理する遠隔制御装置１５とから構成される。

【００６３】上述の各自動取引機１１，１２…は、入
金、出金、振込等の各種の自動取引を許容して店舗内前
面の一側と他側に複数台を連設して並列設置しており、
来店した顧客は顧客専用自動取引機１１を選択して取引
利用するか、あるいはカウンター１６越しの係員専用自
動取引機１２を選択して係員を通して取引利用する。

【００６４】また、並列設置された自動取引機１１，１
２…の後方には、ロボット走行路１７をそれぞれ接続し
ており、ロボット走行路１７上を走行する現金運用ロボ
ット１３が各自動取引機１１，１２…に対応して現金を
補充または回収動作する。

【００６５】この現金運用ロボット１３は、各自動取引
機１１，１２…と、店舗内の後方に設置された自動出納
装置１４との間を結ぶロボット走行路１７上を走行移動
し、自動出納装置１４と接続して補充または回収動作さ
れることで、該現金運用ロボット１３内に収納される補
充または回収金額が調整される。

【００６６】そして、遠隔制御装置１５で各自動取引機
１１，１２…の運用残金を監視し、この監視した運用残
金に基づいて現金運用ロボット１３および自動出納装置
１４を駆動出力して、各自動取引機１１，１２…に対し
て最適な現金運用量を補充または回収動作させる。

【００６７】この場合、遠隔制御装置１５からの通信に
際しては、各々の装置１１〜１５に装備したアンテナ１
８…を介して、図２に示すように、現金を出入れ処理す
る各装置１１〜１４を無線通信管理し、このときの通信
内容は各装置１１〜１４からの運用残金や運用状態のデ
ータを受信し、逆に各装置１１〜１４に対しては運用取
引モードの変更指示や補充または回収指示等を送信して
制御管理する。

【００６８】また、遠隔制御装置１５は、表示器１９、
プリンタ２０、ブザー２１、表示ランプ２２および入力
キー２３を備え、受信内容に応じてブザー２１を警報し
たり、表示ランプ２２を点灯表示し、さらに個々の自動
取引機１１，１２の運用残金および店舗内の運用総額等
の運用データを表示器１９に表示したり、プリンタ２０
にプリントアウトすることができる。

【００６９】図３は遠隔制御装置１５の制御回路ブロッ
ク図を示し、ＣＰＵ３１はＲＯＭ３２に格納されたプロ
グラムに沿って各回路装置を制御し、その制御データを
ＲＡＭ３３で読出し可能に記憶する。さらに、上述のＣ
ＰＵ３１はファジイ推論機能を装備している。

【００７０】装置通信部３４は、顧客専用自動取引機１
１…と、係員専用自動取引機１２…と、自動出納装置１
４と無線通信接続して遠隔制御管理し、同じくロボット
通信部３５は現金運用ロボット１３と無線通信接続して
遠隔制御管理している。これにより、各装置間を配線不
要にして店舗内の自動補充または回収構造を簡素化構成
でき、また店舗内を走行する現金運用ロボット１３の走
行を広範囲に円滑に走行許容させることができる。な
お、外部記憶装置としてハードディスク装置３６と、フ
ロッピディスク装置３７とを備え、必要な取引実績デー
タを記憶する。

【００７１】図４は現金運用ロボット１３の制御回路ブ
ロック図を示し、ＣＰＵ４１はＲＯＭ４２に格納された
プログラムに沿って各回路装置を制御し、その制御デー
タをＲＡＭ４３で読出し可能に記憶する。

【００７２】遠隔制御装置通信部４４は、遠隔制御装置
１５と無線通信接続して、遠隔制御装置１５からの指令
信号に基づいてＣＰＵ４１は補充または回収動作を実行
し、また装置通信部４５は各自動取引機１１，１２…お
よび自動出納装置１４と無線通信接続して、遠隔制御装
置１５からの指令信号に基づいてＣＰＵ４１は該ロボッ
ト１３より補充あるいは回収動作させる。

【００７３】走行駆動部４６は、ロボット走行路１７上
に走行許容して配置された現金運用ロボット１３を所定
の方向に走行移動させる。現金処理部４７は、現金運用
ロボット１３内に収納されている現金を繰出して外部の
接続対応する装置に補充し、また外部の装置から現金を
取込んで回収処理する。また、電源部４８は遠隔制御装
置１５からの指令信号に基づいてＯＮ・ＯＦＦし、ＯＮ
動作時に自動的に現金運用ロボット１３を出力動作させ
る。

【００７４】上述の遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１は装
備するファジイ推論機能により、該遠隔制御装置１５が
管理する各自動取引機１１，１２…の当日の現金運用量
（準備金）の最も妥当な量および各機間の運用量を、前
日または過去の取引実績データに基づいてファジイ推論
する。上述のＣＰＵ３１および係員による前日の現金運
用量の管理処理を図５のフローチャートを参照して説明
する。

【００７５】前日において、店舗内における全自動取引
機１１，１２…の取引データをＲＡＭ３３、または、設
定されているハードディスク装置３６、フロッピディス
ク装置３７から読出し、この取引データは１日の全体の
取引実績データであって、このデータから翌日の現金の
必要量を推論する（ステップｎ１）。

【００７６】すなわち、各自動取引機１１，１２…にお
いては出金と入金の各取引を行なっているので、現金を
実際に放出した現金放出量は、［出金量−入金量］であ
って、この現金放出量が前述の現金必要量であり、１日
の単位で全体の現金放出量（現金必要量）をファジイ推
論し、その推論結果を表示器１９に出力して表示する。

【００７７】係員は表示器１９に表示された推論結果
（現金必要量）を確認し（ステップｎ２）、この推論結
果（現金必要量）の現金を、翌日の輸送分として、現金
輸送元に依頼する（ステップｎ３）。

【００７８】次いで、遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１お
よび係員による当日の現金運用量（準備金）の管理処理
を図６のフローチャートを参照して説明する。当日に準
備すべき現金必要量を算出する（ステップｎ１１）。す
なわち、現金の運用量（準備金）は、前述した前日の推
論結果（現金必要量）と、現金切れの発生を解消するた
めに予備の現金として保有する運用マージン量とで構成
し、これが初期の目標値となる。

【００７９】目標値＝現金運用量（準備金）＝推論結果
（現金必要量）＋運用マージン量 しかし、前日の取引において現金に残量がある場合、前
述の推論結果、すなわち、現金必要量を補正する必要が
あり、この補正した現金必要量と前日の現金残量との加
算値が、当日準備された現金運用量（準備金）の実際値
となる。

【００８０】実際値＝現金運用量（準備金）＝補正現金
必要量＋前日現金残量 これらは図７に示す通りであって、上述の補正処理（実
際値算出）を実行して、この実際値と補正現金必要量と
を表示器１９に出力して表示する。

【００８１】係員は表示器１９に表示された実際値およ
び補正現金必要量を確認し（ステップｎ１２）、この実
際値の内、補正現金必要量の現金を既に輸送されている
現金から計数して取出し、この補正現金必要量の現金を
現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて装
填し（ステップｎ１３）、現金運用ロボット１３を駆動
制御して、各自動取引機１１，１２…初期装填する（ス
テップｎ１４）。

【００８２】上述の補正現金必要量の現金を装填する初
期装填には、第１の方法として、装填量の全てを各自動
取引機１１，１２…に分配する方法。第２の方法とし
て、装填量の一部（例えば、７０％）を各自動取引機１
１，１２…に分配し、残（例えば、３０％）を現金運用
ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法。

【００８３】上述の第１の方法の装填量の全部の現金を
自動取引機１１，１２…に分配する方法によれば、取引
稼動時の現金補充時には、この補充分の現金を余剰のあ
る自動取引機１１，１２…から回収して補充する必要が
あるので、補充の処理時間が多少かかるが、しかし、現
金運用ロボット１３や自動出納装置１４が故障した場
合、これらの装置１３，１４に現金を残している時は、
この現金が死に金（運用されない現金）になるので、こ
れを避けることができる。

【００８４】また、前述の第２の方法の一部の装填量の
現金を自動取引機１１，１２…に分配し、残を現金運用
ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法に
よれば、取引稼動時の現金補充時に、現金運用ロボット
１３や自動出納装置１４が故障した場合、これらの装置
１３，１４に収納された現金が死に金（運用されない現
金）になるが、しかし、現金補充時には、現金運用ロボ
ット１３と自動出納装置１４に収納された現金を直接的
に補充に使用できるので、補充の処理時間が速くなるな
どの利点をそれぞれ有する。

【００８５】さらに、現金運用ロボット１３が各自動取
引機１１，１２…に現金を初期装填する場合の分配量に
は、第１の方法として、均等量、第２の方法として、残
量を考慮して分配した結果均等になる量、第３の方法と
して、取引量の多少に対応させた量、がある。これらの
方法よれば、第１、第２、第３の順に至るにしたがっ
て、現金量の算出が複雑になるも、しかし、それに反し
て補充またはおよび回収の作業が少なくなる利点を有す
る。

【００８６】以上の現金装填方法を選択して各自動取引
機１１，１２…に現金が初期装填されると、各自動取引
機１１，１２…は稼動が可能状態となり、取引処理を許
容する状態となって、現金運用ロボット１３と自動出納
装置１４は待機状態となる（ステップｎ１５）。

【００８７】各自動取引機１１，１２…が稼動し、その
取引処理に伴って、何れかの自動取引機１１，１２…に
現金のニアエンド（残少）が発生して補充を要求すると
（ステップｎ１６）、現金運用ロボット１３がその現金
の補充を要求した自動取引機１１，１２…に移動して、
現金の補充処理を実行する（ステップｎ１７）。また、
現金運用ロボット１３の現金が不足すると、自動出納装
置１４から補充される。

【００８８】上述の実施例によれば、自動取引機１１，
１２…全体が必要とする現金の運用量（準備金）を前日
の稼動取引（所定稼動期間の１つ）の取引実績に基づい
て、最も妥当な運用量（準備金）をファジイ推論で推論
しているので、運用に準備する現金の必要量が最少量に
設定でき、余剰の現金をなくして、現金の有効な運用が
でき、また、自動取引機１１，１２…間のばらつきも解
消して、現金の運用効率を最大限に向上させ、かつ、係
員の現金の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させ
ることができる。

【００８９】［他の実施例］前述の現金の運用量（準備
金）の推論は、前日という過去の稼動期間の取引実績デ
ータに基づいて行なっているが、この取引実績データは
以下に示す場合、その推論のルールが変更され、また、
学習により補正される。すなわち、多くの人が集合する
催し（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなど
の開催日）などの特別日、平日であっても、給料日、終
末曜日、五・十日、月始、月末、年始、年末などの通常
とは取引内容が異なる変動日、これらの日は、その取引
内容に対応させて推論のルール、および該ルールの軽重
の重みも変更する。さらに、上述の特別日、変動日はそ
れぞれの実績データを学習することで、推論のルールお
よび該ルールの重みも補正変更される。

【００９０】さらに、上述の推論のルールおよび該ルー
ルの重みは、店舗によって特性が生まれ、自ずとランク
付けさせるので、この店舗特性、また、同一の店舗であ
っても、自動取引機の機種による特性、配設位置による
特性があるので、これらの機種や配置の特性により、前
述の推論のルールやその重みを変更し、また、その実績
データを学習することで、推論のルールやその重みも補
正変更される。

【００９１】さらに、現金の運用量（準備金）は、現金
必要量と運用マージンによって構成しているが、これら
は別々に推論することができる。上述の現金必要量は、
前述した特定日や変動日、或いは店舗特性、自動取引機
の機種や配置の特性により大きく変動されるため、これ
に適合した推論のルールを用いるが、他方の運用マージ
ンにおいてもその量が変動する。

【００９２】すなわち、運用マージンは予備の現金量で
あって、この予備は例えば、現金切れを解消するために
余分に見積る量であって、現金切れが生じる危険率を算
定して、この危険率で考慮し、さらに、危険率の精度に
も影響されて運用マージンが決定される。

【００９３】そして、この危険率も実績データで学習さ
れ、同様に精度も学習されて、その推論のルールが補正
変更される。

【００９４】［推論の説明］前述の他の実施例における
現金運用金（準備金）推論の詳細を以下説明する。図８
は、推論説明図であって、１つのキャッシュコーナに対
する推論を示し、このコーナでは複数台の自動取引機１
１，１２…を配設し、遠隔制御装置１５に制御されて現
金運用ロボット１３は各自動取引機１１，１２…に対し
て現金の補充または回収の処理を実行する。

【００９５】上述のキャッシュコーナにおいて、現金運
用量（準備金）を推論（予測）する目的は、係員の意志
決定を支援して、資金運用の効率化を図るためであっ
て、その推論（予測）は、キャッシュコーナ単位で予測
し、また、自動取引機１１，１２…を対象として、１日
単位で必要な現金の準備量（運用量）を予測（推論）
し、また、自動取引機１１，１２…の各号機の初期装填
量を１日単位で予測（推論）する。

【００９６】図９は、運用管理システムの運用を示す説
明図であって、現金運用量（準備金）が推論（予測）さ
れて、その予測値が出力され、この予測値により係員が
現金をセットアップして自動取引機１１，１２…を運用
し、その運用後、その運用実績データによりシステムを
調整する。この調整では予測精度の監視とこの監視に基
づくルールの変更であって、このシステム調整を次のシ
ステム運用に用いることで学習され、この学習で予測精
度（推論精度）の向上が図れる。

【００９７】図１０は、１キャッシュコーナにおける現
金運用量の推論説明図を示し、現金運用量（準備金）
は、現金の放出予測値と運用マージンとで構成する。す
なわち、 現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン 例えば、現金を紙幣として考えたとき、 現金運用量（準備金）＝紙幣放出枚数予測値＋運用マー
ジン である。

【００９８】ここで、紙幣放出枚数予測値（または、現
金放出予測値）は、紙幣放出枚数を予測するものであっ
て、この紙幣放出枚数は、 紙幣放出枚数＝出金枚数−入金枚数 である。

【００９９】前述の運用マージンは、出金が続いた場合
に紙幣（現金）が不足し、紙幣切れになることを解消す
るための予備紙幣枚数（余裕・安心量）である。

【０１００】図１１は、現金運用量（準備金）の推論内
容を示す説明図であって、自動取引機１１，１２…を稼
動させることでその実績データが実績データ収集部５１
に収集されて実績ファイル５２に記録され、さらに、学
習部５３では予測精度の監視とルールの変更を調整し
て、過去の実績データにより店舗に合わせたルール（フ
ァジイルール）を学習し、この学習で得たルールをルー
ルファイル５４に記録する。

【０１０１】放出枚数予測部５５は紙幣の放出枚数をル
ールファイル５４のルールによりキャッシュコーナ全体
の放出枚数（紙幣放出枚数予測値、または、現金放出予
測値）を推論し、この放出枚数予測値を運用マージン補
正部５６で補正する。すなわち、図７で示したように、
前述の現金残量が存在するので、上述の放出枚数予測値
（図７での推論結果に対応）はこの現金残量で補正し
て、図７で示した補正現金必要量を算出することにな
る。

【０１０２】上述のようにして算出された現金の必要量
（必要額）は係員に出力することで、係員は現金を手配
し、これを自動出納装置１４、現金運用ロボット１３に
装填し、各自動取引機１１，１２…に初期装填を実行す
る。

【０１０３】一方、初期装填枚数予測部５７では、実績
ファイル５２に記録された過去の実績データにより各号
機別の初期装填枚数を現金運用ロボット１３に出力し、
該ロボット１３はその各号機別の初期装填枚数で、それ
ぞれの自動取引機１１，１２…に紙幣を装填する。

【０１０４】図１２は、自動取引機１１，１２…の個別
のシステム組込みを示す説明図であって、前述の図１１
による推論で、各店舗毎に推論された現金運用量（準備
金）が各店舗の個別システム６１に入力されると、この
現金運用量（準備金）はその内の紙幣放出枚数予測値
（現金放出予測値）が運用量推論部６２の推論／推論制
御部６３でチェックされ、また、運用マージンは運用マ
ージン補正部６４でチェックされる。

【０１０５】上述の推論／推論制御部６３の推論制御部
６５には店舗の特性で設定した店舗運用ルールをファイ
ルしている店舗運用ルールファイル６６と、推論した予
測データをファイルする予測データファイル６７と、取
引の実績テータをファイルした実績データファイル６８
と、推論部６９を備え、入力された紙幣放出枚数予測値
（現金放出予測値）は、店舗運用ルールと、予測データ
と、実績データによりさらに推論してその精度を向上
し、補正した予測値（推論値）を予測データファイルに
ファイルすると共に、この紙幣放出枚数予測値（現金放
出予測値、または図７で示す実際値の補正現金必要量）
は運用金出力部７０に入力される。

【０１０６】また、この運用金出力部７０には運用マー
ジン補正部６４の運用マージンファイル７１から運用マ
ージンが入力され、この運用金出力部７０からは紙幣放
出枚数予測値（現金放出予測値枚数）と運用マージンを
加算した紙幣運用枚数が出力される。

【０１０７】また、上述の運用金出力部７０の紙幣運用
枚数は機器別紙幣配分部７２に入力され、該部７２には
実績データ６８の各機器の実績データが入力されて、各
自動取引機１１，１２…への機器別紙幣配分枚数が割当
てられて出力される。

【０１０８】さらに、推論部／推論制御部６３の予測デ
ータファイル６７および実績データファイル６８の予測
データと実績データは、グラフ出力部７３とワーニング
出力部７４とに出力され、グラフ出力部７３は予測デー
タと実績データとをグラフで出力し、ワーニング出力部
７４は予測データと実績データとがずれて紙幣切れが生
じるとき警報を出力する。

【０１０９】また、取引データ収集部７５は各自動取引
機１１，１２…からの取引データを収集して、前述の実
績データファイル６８に記録し、また、の実績データは
前述の運用マージン補正部６４の補正機能部７６に入力
されて、運用マージンを補正して、その精度を向上させ
る。

【０１１０】［運用マージン量の算出方法（補正方法）
の説明］前述の図１０で説明したごとく、現金運用量
（準備金）は現金放出予測値に運用マージンの量を加算
した量であり、 現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン であって、運用マージンの量は 運用マージン＝現金運用量（準備金）−現金放出予測値 であり、換言すれば、図４０に示すごとく、現金運用量
（準備金）、具体例としては、補充した現金準備量から
出金に伴い現金が最少残量となったときの現金の最大差
から放出量（現金放出予測値）を差し引いた値が運用マ
ージンとなる。 運用マージン＝最大差−放出量 したがって、運用マージン量の算出は、まず、上述の放
出量の推論値（現金放出予測値）を算出する。なお、こ
の放出予測値は図１１、図１２で説明した通りである。

【０１１１】次に前述の最大差およびその上限値を実績
データに基づいて算出する。そして、これら現金放出予
測値と最大差上限値とで運用マージン量の上限値を算出
する。すなわち、 運用マージン量上限値＝最大差上限値−現金放出予測値 ここで、上述の各上限値の算出方法については、単純に
実績データの最大値を用いるもよく、また、固定値でも
よく、さらには、実績データに基づく推論方式を用いる
もよい。さらに、最大差の上限値の意味合いは、所定期
間において必要な現金量の上限値とする。

【０１１２】図４１は、運用マージンの補正による変動
を示す。運用マージンを用いた現金運用量（準備金、例
えば、１日間）の算出は、 現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン
上限値 を基本式として考えるが、しかし、この基本式を次の条
件で補正する。

【０１１３】すなわち、現金放出予測値が少ないとき、
図４１の傾斜線部分（イ）のときであって、 現金放出予測値≦最大差上限値−運用マージン上限値 のとき、前述の基本式で運用マージンを算出する。

【０１１４】しかし、最大差上限値−運用マージン上限
値＜現金放出予測値≦最大差上限値のとき、すなわち、
図４１の水平実線部分（ロ）のときは、 現金運用量（準備金）＝最大差上限値 とすることて、運用マージンは現金放出予測値に応じて
変動（補正）する。

【０１１５】さらに、 最大差上限値＜現金放出予測値 のとき、すなわち、図４１の傾斜線部分（ハ）のときは 現金運用量（準備金）＝現金放出予測値 とすることで、運用マージンは零で対処できる。

【０１１６】これらの結果、運用マージンを現金放出予
測値に応じて補正することで、図３６の斜線部分だけ運
用マージンの量が減少し、現金の運用効率を向上させる
ことができる。

【０１１７】図１３は、紙幣放出枚数予測値（現金放出
予測値枚数）の推論アルゴリズムと学習機能を示す説明
図であって、カレンダ処理機能部８１は日を設定するこ
とができれ、ルール変更部８２は推論のためのファジイ
ルールを設定することができ、初期設定部８３では装填
初期値を設定することができる。

【０１１８】前述のカレンダ処理機能部８１で特別日
（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなどで多
くの人が集合する催し開催日など）に設定されると、こ
の特別日にはそれに対応した特別日ルール８４で紙幣放
出枚数予測値（現金放出予測値枚数）が推論される。

【０１１９】また、前述のカレンダ処理機能部８１が平
日、および、変動日（例えば、給料日、終末曜日、五・
十日、月始、月末、年始、年末など）並びに、土曜日、
日曜日を設定すると、それぞれに対応した汎用ルール８
４で推論され、さらにルールにも重みが付加されて推論
される。

【０１２０】上述の汎用ルール８５で推論された紙幣放
出枚数予測値はランク決定部８６でランクを決定し、ラ
ンク値設定部８７には各ランクに対応する紙幣放出枚数
を設定し、放出金予測部８８では決定されたランク、そ
のランク値、さらに初期設定部８３からの初期装填枚数
により決定した紙幣放出枚数を出力し、また、前述の特
別日ルール８４からの推論に対しても、上述と同様に初
期設定部８３からの初期設定枚数により決定された紙幣
放出枚数を出力する。

【０１２１】上述のようにして推論され紙幣放出枚数で
稼動したとき、自動取引機１１，１２…からの実績デー
タが実績データ部８９に収集され、ランク値チューナ９
０はランク値を抽出し、これを学習してランク値設定部
８７のランク値を更新し、また、重みチューナ９２は実
績データからルール重みを抽出し、これを学習して汎用
ルール８５のルール重みを更新する。

【０１２２】［ランク付けの説明］前述のランク決定部
８６およびランク値設定部８７におけるランクについ
て、３つのランクの場合を説明する。紙幣の需要量の出
力範囲が０〜１０００枚とし、 需要量が０以上から１０００枚未満のとき、 ランクＬ １０００枚以上から５０００枚未満のとき、 ランクＭ ５０００枚以上から１００００枚未満のとき、ランクＨ とする。図１４に示すメンバシップ関数と、以下のファ
ジイルールを用いてファジイ推論を実行し、各ランクの
適合度を求める。

【０１２３】すなわち、 ＩＦ 月 初＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝Ｌ ＩＦ 月 初＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝Ｍ ＩＦ 給料日＝直前 ＴＨＥＮ ランク＝Ｌ ＩＦ 給料日＝一致 ＴＨＥＮ ランク＝Ｈ ＩＦ 給料日＝直後 ＴＨＥＮ ランク＝Ｈ ＩＦ 月 末＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝Ｈ ＩＦ 月 末＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝Ｍ このようなファジイルールから各ランク適合度が最大と
なるランクを選択し、適合度が最大となるランクが複数
存在する場合には、需要量の多いランクを選択する。出
力としては、選択されたランクと各ランクに対応するラ
ンク値の最大値を用いる。このように推論結果をランク
で出力すると、実績データのばらつきが大きい場合やサ
ンプルデータが少ない場合出も有効に推論ができる効果
を有する。

【０１２４】［ランク値およびルール重みの学習の説
明］各ランクの範囲とルール重みを実績需要量に基づい
て学習する。各ランクの最大値は、予め設定された過去
一定期間中（例えば、過去３カ月間）において同一ラン
クと予想された場合における実績需要量の最大値とす
る。

【０１２５】ルールの重みは、汎用ルール群のうち、有
意なルール（予測正当率の高いルール）を採用する。こ
れは、過去一定期間中のデータを全ての汎用ルールに一
旦適用し、予測需要量と実績需要量とを比較して、各汎
用ルールの予測正当率を求める。

【０１２６】各予測正当率が、予め設定された閾値以上
のルールを今後推論部６９で用いることにする。また、
予測正当率を各ルールの重みとして用いることにする。
さらに、全ての場合考慮した汎用ルールは予め用意され
ているものとする。以上のようにランクとルール重みを
実績に基づいて学習することで、特別な初期設定を必要
としない。また、環境の変化に対して追従する効果を有
する。

【０１２７】［危険率の説明］危険率とは予測需要量を
越えて、実際に需要が発生する確率であって、現金切れ
発生率により需要量の予測結果を出力する。推論部６９
において確率的推論法を用い、これに使用される式は
［数１］に示す通りである。

【０１２８】

【数１】

【０１２９】各種の要因ｉによる需要量空間（ｘ）にお
ける確率密度分布Ｐｉ（ｘ）を仮設する。但し、積分は
上述の式１とする。各確率密度分布Ｐｉ（ｘ）に対する
ルールの重みμｉをファジイ推論により求める。このと
き、予測需要量は、需要量空間（ｘ）における確率密度
分布Ｐ（ｘ）として、 Ｐ（ｘ）＝ΣμｉＰｉ（ｘ）／Σμｉ …………式４ で求められる。但し、積分は前述の式２とする。

【０１３０】確率密度分布Ｐ（ｘ）の概形を、図１５の
下段に示すように、横軸ｘ、縦軸Ｐ（ｘ）のグラフを用
いてユーザに表示し、ユーザが任意の需要量ｘ０を選択
した際、前述の式３が予測需要量ｘ０を越えて、実際に
需要が発生する確率（危険率）を意味する。この危険率
も同時にユーザに表示することによって、ユーザが予測
需要量と危険率の関係を把握しつつ、ユーザが、準備す
べき予測需要量を決めることができ、これによって、ユ
ーザの所望の現金切れ発生率を保証する効果が得られ
る。

【０１３１】さらに、上述の需要量の確率密度分布Ｐ
（ｘ）について説明すると、ｔｉ時点の実測需要量（紙
幣枚数）を確率変数Ｘｉで表し、Ｐ（ｘｉ）を需要量間
策空間（ｘｉ）における確率密度分布とすると、各時点
の実測需要量の変動様子の概要が、図１６に示すことが
できる。

【０１３２】さらに、危険率と需要量との関係を説明す
ると、図１７に示すように、ｔｉ時点でのユーザ所望現
金量ｘ０で表し、もしｔｉ時点の実測需要量ｘｉ（２）
がユーザ所望現金量ｘ０より多ければ現金切れ（紙幣切
れ）が発生することになる。

【０１３３】さらに、ｔｉ時点の現金切れ率（危険率）
をＰ（ｘｉ＞ｘ０）で表すと、ユーザ所望現金量ｘ０と
対応する現金切れ率（危険率）が［数２］の式５により
求められる。

【０１３４】

【数２】

【０１３５】したがって、ユーザが任意の所望需要量ｘ
０を設定した際に、それと対応している現金切れ率（危
険率）が直ぐ計算され、かつ同時に画面に表示されるた
め、ユーザが、予測需要量と危険率の関係を把握しなが
ら、準備すべき予測量の意識決定を下すことができる効
果がある。

【０１３６】なお、図１８は、ユーザが任意の所望需要
量ｘ０を選択したときの危険率１０％を示すし、この危
険率１０％の場合は、１０回に１回の割合で現金切れが
発生することを意味している。

【０１３７】上述危険率の応用としては２種類がある。
その１は、予測需要量の危険率をユーザに知らせるこ
と、その２は、予測需要量を危険率で補正すること、で
ある。

【０１３８】図１９に示すように、例えば、 予測需要量 １５００万円 危険率算出 ５％ のように予測需要量が１５００万円を設定したとき、そ
の危険率が５％として算出されて、画面に表示される。
これをユーザにより３％に変更補正するとすれば、前述
の式５を用いて算出することで、予測需要量が２３００
万円となる。

【０１３９】［ラベルの設定の説明］単純に日付を元に
推論知識を作ると、本来その日付が持つ意味との対応が
変化した場合に推論知識の大量の修正が必要となり、ま
た、カレンダの設定も非常に多くの労力を必要とする。
そこで日付の意味をラベル（ファジイ値）として設定可
能にすれば、これらの問題点が解決され、カレンダの設
定が簡単になり、例えば、図２０に示すように、毎月２
５日が給料日であるというラベルでは、表示器１９にラ
ベルＮｏ１を表示し、これに設定事項として入力キー２
３で入力する。表示部分の「ラベル」は文字入力、「周
期単位」は選択入力、「周期」およひ「起点日」は文字
入力で設定することができる。

【０１４０】このように、ラベルを基本とした推論知識
データにすると、推論知識が分かり易くなり、また、周
辺環境や社会制度の若干の変化に対しては設定を変更す
ることにより、以前の学習結果を無駄にすることなく利
用できる効果を有する。

【０１４１】［予測値の上限値・下限値の説明］実際に
需要量を予測する場合、準備する現金に制限があるため
予測量をそのまま使用できないことがある。したがっ
て、予測値に上限値・下限値を設定することで、予測結
果（推論結果）をその上・下限を意識することなく利用
でき、また、上・下限を越えているときは、ユーザが認
識することができる効果を有する。

【０１４２】図２１は、上限・下限を制御する構成を示
し、推論部６９に上下限処理部１０１を接続させて、該
部１０１で推論部６９で予測された予測値の上限値と下
限値を設定すると共に、上記予測値が上下限を越えた場
合、それ以上の値にならないように、演算を実行する。
また、上述の上下限処理部１０１には上下限記憶部１０
２と表示器１９を接続すると共に、上下限記憶部１０２
と表示器１９とも接続されている。

【０１４３】この上下限処理部１０１の処理動作を図２
２を参照して説明すると、該上下限処理部１０１には予
め、予測値の上限値と下限値を設定しており（ステップ
ｎ２１）、推論部６９から推論結果の予測値が入力され
ると、該予測値が上限値より大きいか否かを判定し（ス
テップｎ２２）、予測値が上限値を越えるときは、図２
３に示すように、予測結果（上限値）と上限値を越えた
量を表示器１９に表示する（ステップｎ２３）。

【０１４４】上述のステップｎ２２の判定で上限値を越
えないときは、次に、予測値が下限値より小さいか否か
を判定し（ステップｎ２４）、予測値が下限値を越える
ときは、予測結果（下限値）と下限値を越えた量を表示
器１９に表示する（ステップｎ２５）。しかし、上述の
ステップｎ２４の判定で下限値を越えないときは、予測
値を予測結果として表示器１９に表示して処理を終了す
る。

【０１４５】［現金運用量を放出予測値と運用マージン
とに分けた説明］既に図１０で示したように、現金運用
量（準備金）は、現金の放出予測値と運用マージンとで
構成する。上述の放出予測値は出金−入金の差である放
出量であり、この放出量と、運用マージンとにより予測
することによって、予測精度を向上させることができる
効果がある。

【０１４６】すなわち、連続的な出金がどれだけ行われ
るかは、利用客の行動によるので不明である。したがっ
て、この不明な運用マージンを一律或いは学習し、放出
量の予測とは別に持たせることで、現金運用量の精度を
向上させることができる。勿論、前述の放出量と運用マ
ージンとは別々に推論、学習することも予測の精度向上
につながる。

【０１４７】［他の実施例］図２４は、前述の図１２に
関連したより具体的な実施例を示し、同一機能について
は同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。典
型店舗タイプファイル１１１にはリモートメンテ１１２
により典型的な店舗の複数のタイプを示すデータをファ
イルしている。すなわち、推論用ルールベースを汎用化
するために、類似店舗の分類が必要であり、他店舗の特
徴データがリモートメンテにより得られるため、典型店
舗を作成するためのデータが効率的に収集でき、収集の
結果により複数の典型店舗タイプが前述の典型店舗タイ
プファイル１１１にファイルされる。

【０１４８】現金運用量（準備金）の設定部１１０に当
該店舗固有の該現金運用量（準備金）の初期値として、
店舗タイプを設定すると、要因重み生成部１１３で典型
店舗タイプと比較して、ルールの重みの修正がチェック
される。

【０１４９】図２５は、上述の設定部１１０の設定の表
示を示し、店舗タイプの設定には、場所の特徴、客層の
特徴、主変動要因、取引特徴（紙幣枚数）等の特徴項目
を店舗特性として入力され、そして、この店舗タイプの
設定は、同じ店舗であっても日によって異なるので、そ
の都度設定されて全て記憶され、過去において類似する
日があれば、その類似する過去のタイプを指定すること
で、店舗タイプの設定に代えられる。

【０１５０】図２６は、前述の要因重み生成部１１３の
処理を示し、設定部１１０で設定された店舗特性が入力
されると（ステップｎ３１）、典型店舗タイプファイル
１１１にファイルされている典型店舗タイプとのマッチ
ングが取られて（ステップｎ３２）、この店舗と一番類
似している典型的なタイプの店舗抽出が行われる（ステ
ップｎ３３）。なお、このようにシステムが自動的にこ
の店舗と一番類似している店舗タイプを選択する。その
ためユーザの初期設定の工数が大幅に削減できる効果を
有する。次いで、この店舗と類似店舗タイプとを比較
し、初期の変動要因のルール重みテーブルを生成して
（ステップｎ３４）、類似店舗タイプと異なる部分はル
ール重みを修正し（ステップｎ３５，ｎ３６）、ルール
重みテーブルを完成して、運用量システム６２の店舗運
用ルールファイル６６と運用マージン補正量１１７の運
用マージンファイル１１８にファイルすべく出力する。

【０１５１】図２４において、推論制御部６５は設定さ
れた店舗タイプのルールに基づいて準備金（現金運用
量）を推論し、この推論に用いた推論知識とその適用事
例を表示部１１４（表示器１９に対応）に表示し、ま
た、推論結果および運用マージンにより準備金（現金運
用量）予想値を準備金設定部１１５に出力し、さらに、
予測データ、実績データをファイル６７，６８から予測
精度モニタ１１６に出力し、準備金設定部１１５で設定
された準備金（現金運用量）は準備金出力部７０から出
力される。

【０１５２】なお、前述の実績データファイル６８には
各自動取引機１１，１２…からの取引実績のデータが入
力され、ファイルされる。

【０１５３】前述の運用マージン補正部１１７は運用マ
ージンを実績に基づいて補正し、そのために実績データ
ファイル６８から運用マージンの実績データが補正機能
部１１９に入力されて運用マージンが補正され、精度の
向上した運用マージンデータが出力される。

【０１５４】図２７は、上述の表示部１１４（表示器１
９）の制御による表示を示し、この表示部１１４による
表示制御ではこの推論に用いた推論知識（パラメータ情
報）とその適用事例、すなわち、有効ルール知識（パラ
メータ情報）を表示している。

【０１５５】この表示事項としては、推論結果である準
備金予測値（紙幣枚数）、ルール内容、ルール番号、該
ルールの適合度、信頼度、利用回数、補正回数、本推論
知識の過去の適用事例とその評価一覧、および要因重み
であって、過去の適用事例は、日付／曜日、その適合
度、推論結果、補正の有無、補正がある時その補正量で
あり、さらに、要因重みは、意味を持つ日の重みを示し
ている。

【０１５６】上述のように推論に用いた推論知識（パラ
メータ情報）とその適用事例を表示することで、すなわ
ち、選択されたルールの中で、そのルールの適合度が一
番大きいものに関して、そのルールの適合度、信頼度、
およびそのルールの過去の適用事例などの情報をユーザ
に提示することで、ユーザは該当予測ルールの適用効果
を判断することができ、またユーザ側が補正（外部補
正）したときこの補正に対して自信を持たせることもで
き、ユーザの判断による予測精度の改善（準備金の設
定）が容易になる効果が得られる。

【０１５７】図２８は、既に図２４で示した追加ルール
知識の生成部１２０の処理を示す。前段の推論制御部６
５の推論で用いられた推論知識とその適用事例が上述の
追加ルール知識の生成部１２０に入力されると、過去の
実績と比較して推論が外れいるか否かを判定する（ステ
ップｎ７１，ｎ７２）。

【０１５８】推論が外れていないと判定したときは信頼
できる推論である旨を表示のメッセージとしてセットし
て出力する（ステップｎ７３）。しかし、推論が外れて
いると判定したとき（ステップｎ７２、ＮＯ判定）、外
れ履歴ファイル７０にファイルする（ステッフｎ７
４）。

【０１５９】図２９は、外れ履歴ファイル７０のファイ
ル内容を示し、該内容は、日付、要因項目、適用ルール
番号、曜日ラベル、適合度、信頼度、補正回数、利用回
数、実績値、予測値等のデータである。

【０１６０】図２８に戻って、上述の外れ履歴ファイル
１２１より過去に外れた推論の類似パターンを検索して
（ステップｎ７５）、この類似パターンと当該外れた推
論とから特徴量と特記項目（ルール）を抽出し（ステッ
プｎ７６）、外れタイプの原因を判断する（ステップｎ
７７）。

【０１６１】上述の推論が外れた原因が予測知識の欠落
であると判断したときは（ステップｎ７８）、欠落した
知識を補充するために、ルールの生成を支援する（ステ
ッｎ７９）。また、知識の適用が誤ったいると判断した
ときは（ステップｎ８０）、誤った知識を修正するため
に、ルールの修正を支援する（ステップｎ８１）。ま
た、誤った予測知識を使用したと判断したときは（ステ
ップｎ８２）、その予測知識を削除するために、該当ル
ールの削除を支援する（ステップｎ８３）。

【０１６２】上述のようにして推論の支援が決定される
と、その支援を示す表示のメッセージを出力する。図３
０は、前述の準備金設定部１１５の設定内容を表示器１
９に出力した状態を示し、表示事項は、推論結果、外部
推定補正量、これらを加味した推定準備金枚数、および
補正量修正入力値である。この準備金設定部１１５では
ユーザの人間の判断をシステムに導入することができ
る。これは複雑な変動による予測精度の大幅な低下を防
止するのに有効であり、さらに、予測が外れたときこれ
を再設定することができる効果を有する。

【０１６３】図３１は、上述の補正量修正入力または再
設定の表示を示し、修正としては要因重みの修正が入力
され、これが修正されたときの外部補正修正量を表示し
ている。

【０１６４】図３２は、上述の準備金設定部１１５の修
正処理を示し、上述の修正処理を実行するに当っては、
予測精度モニタ１１６から補正指示情報が入力されてお
り、この情報を参照して入力キー２３を介し実行する。
外部補正を実行するには図３０に示した内容を表示して
おり（ステップｎ４１）、補正を指示すると図３１に示
した内容を表示し、そして、補正量および補正理由を入
力する（ステップｎ４２）。すなわち、図３１に示すよ
うに、要因重みが予測精度モニタ１１６からの指示を参
照して補正入力されると、準備金予測値が修正され（ス
テップｎ４３）、外部補正修正量が表示され、これをユ
ーザが確認して、満足できない場合は再補正を実行し
（ステップｎ４２にリターン）、修正がよければ（ステ
ップｎ４４）、その修正結果である準備金予測値を予測
データファイル６７と準備金出力部７０に出力する（ス
テップｎ４５）。したがって、これより出力される予測
値が準備金の最終決定となる。

【０１６５】前述の図２８で説明したルールの追加があ
る場合は、図３３で示すように、表示器１９には補正の
入力後、ルール追加の指示が行われる（図２８のステッ
プｎ８４参照）。

【０１６６】このルール追加の指示は追加ルールの支援
が表示されており、ルール追加の実行を入力すると、図
３４に示すように、前述の追加ルールの支援に対応した
入力指示が表示され、これに沿ってルールを追加入力す
ると、これに伴って推論が補正される。

【０１６７】図３５は予測値と実績値とをグラフで示す
監視の表示を示し、予測値を実績値で監視することで、
その精度を監視することができる。すなわち、実績値を
中心に、例えば、±２０％の範囲をグラフ表示すること
で、予測値の監視が容易となり、予測値が外れた時、そ
の傾向もユーザが把握できると共に、ユーザの補正量の
算出が可能となる効果を有する。

【０１６８】すなわち、実績値に対する相対誤差を予測
精度の評価量として、 予測精度の評価量＝｜実績値−予測値｜／実績値 ………式６ の式６で求め、設定された精度値（例えば±０．２）の
範囲を越えるか否かのチェックを行なう。前述の外部
（ユーザ）の補正量の算出か次の式７により行なう。 補正量＝ｗ１・ｅ１＋ｗ２・ｅ２ ………式７ ここで、ｅ１：予測日の前述の予測誤差 ｗ１：重み係数（例えば、０．７） ｅ２：予測日の前日から１週間前の日（同じ曜日）の予
測誤差 ｗ２：重み係数（例えば、０．３）。

【０１６９】図３６は、上述の予測値監視処理を示し、
前述の式５で予測値の精度をチェックし（ステップｎ５
１）、所定の評価量であれば、ＯＫと判定して（ステッ
プｎ５２）非補正回数のカウント値を更新する（ステッ
プｎ５３）。しかし、所定の評価から外れているとき
は、補正を実行するので、補正回数のカウント値を更新
して（ステップｎ５４）、前述の式７で補正量を算出し
（ステップｎ５５）、予測精度の評価量を表示すると共
に（ステップｎ５６）、該評価量と補正量は予測データ
ファイル６７と準備金設定部１１５に出力される。この
ように予測値の監視処理が実行される。

【０１７０】［ファジイ予測の具体例］例えば、１店舗
における運用量を推論して予測するには、まず、予測す
る日が何れのモデルに該当するか、モデルを決定する。
このモデルは、例えば、 （１）平日（変動日） （２）土曜日 （３）日曜日 であって、各モデル毎に使用するルールを対応させて設
定する。したがって、予測日のモデルを決定すると、使
用するルールが選択可能となる。

【０１７１】次に、ランク適合度演算をする。すなわ
ち、ルール毎に各ランクの適合度を演算し、それらを総
合する。

【０１７２】例えば、 ルール１．もし、給料日ならば、放出枚数はとても多
い。

【０１７３】→ランク値ＨＨ ルール２．もし、五・十日ならば、放出枚数は多い。

【０１７４】→ランク値Ｈ ルール３．もし、五・十日で金曜日ならば、放出枚数は
とても多い。

【０１７５】→ランク値ＨＨ 等のルールが設定されているものとすると、適用するル
ールによってランク値ＨＨ，Ｈ、その他Ｍ，Ｌ等が決定
される。

【０１７６】ここで、各ランクに対応して予測値（例え
ば万円札の枚数）を対応させると、 例、 ランクＨＨ＝３０００枚 ランク Ｈ＝２０００枚 ランク Ｍ＝１０００枚 ランク Ｌ＝ ５００枚。

【０１７７】次に、ルール毎の適合度を演算するとすれ
ば、例えば、予測日が２６日であって、２５日が給料日
であれば、該当ルールは前述の［ルール１］と［ルール
２］であり、［ルール１］を使用すると、そのランクＨ
Ｈに対して１日経過後であるため、予測日２６日の適合
度は“０．６７”である（図３７を参照）。

【０１７８】また、［ルール２］を使用すると、そのラ
ンクＨに対して、１日経過後の予定日２６日の適合度は
“０．６”となる。すなわち、 予測日 ２６日 ランクＨＨ→適合度０．６７ ランク Ｈ→適合度０．６７。

【０１７９】したがって、適合度の高いランクＨＨを使
用することになり、予測日２６日の予測値は前述の例で
は３０００枚であって、この値は“０．６７”（または
６７％）は適合しているものと予測される。

【０１８０】次に、ルール重みの学習を行う。前述例の
予測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、適
応ルールが該当店舗に合致しているかを判断し、不要と
思われるルールを使用域から不使用域に移す（不使用と
する）。

【０１８１】例えば、前述例の予測日２６日に対する過
去の実績のランクが、 ランクＨＨ→１回 ランク Ｈ→２回 ランク Ｍ→０回 ランク Ｌ→０回 であって、［ルール１］が１回、［ルール２］が２回で
あったとすれば、［ルール１］は全３回の内、１回しか
成立していないので、この［ルール１］を不使用の域に
移すことになる。勿論、以降の実績で、ランクＨが少な
く、ランクＨＨが多くなれば、［ルール１］は復活さ
れ、使用域に入れられる。

【０１８２】次に、ランク値の学習を行う。前述例の予
測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、現在
の各ランク値が妥当か否かを判断し、値を調整する。例
えば、ランクＨと予測した日の実績放出枚数が、２５０
０枚、２０００枚、１５００枚のように変化があった場
合は、これらの値の内、最大値の２５００枚をランクＨ
予測値とする。これに合せて他のランク値も調整するこ
とができる。すなわち、 ランクＨＨ＝３０００枚を３５００枚に調整 ランク Ｈ＝２０００枚を２５００枚に調整 ランク Ｍ＝１０００枚を１５００枚に調整 ランク Ｌ＝ ５００枚を１０００枚に調整。

【０１８３】このように所定期間でランク値の学習を行
う。

【０１８４】［複数の自動取引機間の運用量の推論の説
明］キャッシュコーナにおける個々の自動取引機１１，
１２…の現金運用量（準備金）の推論では店舗全体とし
ての運用量が不明であり、例えば、他のコーナの窓口装
置では入金処理が多く、これを窓口業務終了後において
不使用であれば、現金の運用が悪い。したがって、各自
動取引機１１，１２…の現金運用量（準備金）を推論し
た後、各装置間の現金運用量を時系列に判断し、各装置
間の現金移動およびそのルートを含めた現金運用量を推
論することにより、システム全体の現金運用効率を向上
させることができる効果がある。

【０１８５】図３８は、各装置間の現金運用量（準備
金）の推論処理を示し、自動取引機１１，１２…の例と
して、ＡＴＭｉ（自動預金支払い機）、ＣＤｉ（自動支
払い機）、窓口機ｉ（窓口入出金機）として、それぞれ
の翌日の現金運用量を推論して、その予測値Ｘ，Ｙ，Ｚ
を算出する。

【０１８６】さらに、各装置毎に時間区分を予測する
（ステップｎ６１）。

【０１８７】例えば、ＡＴＭｉは予測値Ｘであって、９
時から１５時までの稼動で、−３００枚（入金が多いこ
とを示す）、１５時から１９時までの稼動で、−２００
枚の予測で、合計−５００枚が、予測値Ｘに対して入金
過剰。同様に、ＣＤｉは予測値Ｙであって、９時から１
５時までの稼動で、５００枚（出金が多いことを示
す）、１５時から１９時までの稼動で、３００枚の予測
で、合計８００枚が、予測値Ｙに対して出金過剰。同様
に、窓口機ｉは予測値Ｚであって、９時から１３時まで
の稼動で、−３００枚、１５時以降は稼動停止、合計−
３００枚が、予測値Ｚに対して入金過剰。

【０１８８】次に、各装置の時間区分の予測より、準備
金（現金運用量）を算出する（ステップｎ６２）。９時
から１５時までの各装置の出金超過分を算出する。この
時間帯では入金過剰（マイナス値）のＡＴＭｉと窓口機
ｉの分を零として算出する。 ０（ＡＴＭｉ）＋５００（ＣＤｉ）＋０（窓口機ｉ）＝
５００（枚） １５時から１９時までの各装置の出金超過分を算出す
る。この時間帯では入金過剰（マイナス値）はそのまま
加算し、加算結果が入金過剰（マイナス値）となれば零
として算出する。したがって、 −２００（ＡＴＭｉ）＋３００（ＣＤｉ）−３００（窓
口機ｉ）＝−２００（枚）→０（枚） その結果、準備金は、１５時までが５００枚、１５時以
降が０枚であって、合計５００枚となる。

【０１８９】次に、各装置間の現金の移動ルート、移動
量、移動時間を出力する（ステップｎ６３）。すなわ
ち、図３９に示すように各装置ＡＴＭｉ，ＣＤｉ，窓口
機ｉの時間区分予測値を示し、また、窓口機ｉは１５時
以降運用されないので、その過剰金３００枚を、ＣＤｉ
の１５時以降の不足金として移動することを表示してい
る。以上のように処理することで、装置間における現金
の移動が明瞭であって、有効な現金の運用が得られる。

【０１９０】［現金運用量（準備金）の各種適用比較の
説明］図４２、図４３、図４４、図４５、図４６は、自
動取引機は１１，１２…による現金運用量（準備金）の
適用例を示す。ここで、予測必要量とは、図４１で説明
した最大差上限値であり、あるいは現金放出予測値＋運
用マージン上限値である。 予測必要量＝最大差上限値 ＝現金放出予測値＋運用マージン上限値。

【０１９１】図４２は、現金運用量（準備金）を固定値
に設定した例を示し、現金の補充量は固定値から１日め
の余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運用量
（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。 補充量＝固定必要量−前回余剰量 このように現金運用量（準備金）を固定値にした場合、
日によって取引量が変動するので、現金運用量に無駄が
生じる。

【０１９２】図４３は、現金放出量を予測（推論）し、
運用マージンを固定値にした例を示し、１日めの終りに
２日めの現金放出予測値を算出（推論）し、この現金放
出予測値から１日めの余剰量を減算した差を固定値の運
用マージンに加算して補充し、２日めの現金運用量（準
備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。 補充量＝現金放出予測値−前回余剰量＋固定運用マージン ＝予測必要量−（前回余剰量−固定運用マージン） この場合、現金放出量が予測は（推論）であるため、現
金運用が向上する。

【０１９３】図４４は、現金放出量を予測し、運用マー
ジンを補正した例を示し、１日めの終りに２日めの現金
放出予測値を算出（推論）し、この現金放出予測値に応
じて運用マージンを補正し、これらの加算値からから１
日めの余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運
用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法であ
る。 補充量＝（現金放出予測値＋運用マージン補正値）−前回余剰量 ＝予測必要量−前回余剰量 この場合、現金放出量が予測は（推論）であり、また、
運用マージンが現金放出予測値に応じて補正されている
ので、現金運用がより向上する。

【０１９４】図４５、図４６は、現金運用量（準備金）
の算出時点と、現金を補充する時点とにタイムラグがあ
る場合の適用例を示し、現金を補充する場合、該補充す
る現金を準備するのに時間がかかる時は、その時間分前
もって早く現金運用量（準備金）の算出を行う。

【０１９５】例えば、営業の終了が１９：００（時刻）
であって、該時点で翌日の現金運用量（準備金）を算出
し、補充現金の準備ができないときは、例えば、１４：
００（時刻）の時点で現金運用量（準備金）を算出し、
補充の現金を翌日までに準備し補充する。

【０１９６】この場合、算出時点の１４：００（時刻）
から営業終了１７：００（時刻）までの３時間のタイム
ラグに現金の過不足が生じる危険がある。これを解決す
るためには、前述の現金放出量の予測（推論）の適用で
あり、また、現金放出予測値に応じた運用マージンの補
正である。

【０１９７】図４５は、現金放出量を予測（推論）し、
運用マージンを固定値にして、タイムラグをもって現金
運用量（準備金）を算出した例を示し、 補充量＝予測必要量−固定運用マージン とすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグが
ある場合において、現金運用が向上する。

【０１９８】図４６は、現金放出量を予測（推論）し、
運用マージンを補正して、タイムラグをもって現金運用
量（準備金）を算出した例を示し、 補充量＝予測必要量−前回運用マージン補正値 とすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグが
ある場合において、現金運用がより向上する。

【０１９９】［補充量表示例］既に説明してきた推論
（予測）で出した１店舗の各自動取引機１１…，１２…
に対する補充量を図２で示す遠隔制御装置１５の表示器
１９で表示することができる。

【０２００】例えば、図４７に示すように、顧客専用自
動取引機１１の複数台をＡＴＭ（自動預金支払い機）で
構成し、この各ＡＴＭに対する補充量を、例えば、万円
札の枚数で表示している。

【０２０１】この表示により係員は各ＡＴＭに対する補
充状態を把握することができる。しかも、補充される毎
に“０枚”を表示することで、各ＡＴＭの補充状況をも
把握することができる。なお、図４７で表示した例は、
各ＡＴＭに前日の余剰量が存在し、新たに補充すること
で各ＡＴＭが均一な量となる補充量を示している。

【０２０２】［自動取引機に対する補充方法］既に説明
してきた推論（予測）で出した補充量を１店舗の各自動
取引機１１，１２に対して補充するには次のようにして
実行する。

【０２０３】図４８は補充例のその１つを示し、自動取
引機１１を構成している各ＡＴＭはその初期の収納量を
１取引での最大枚数Ａに危険率による加算枚数αを加え
た量を設定している。すなわち、 収納量＝Ａ＋α 営業開始に伴う補充では、全ＡＴＭが一律、［Ａ＋α］
の量になるように、現金運用ロボット１３は各ＡＴＭに
補充し、残りの現金は現金運用ロボット１３が保管す
る。

【０２０４】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエン
ドが発生すると、該ニアエンドを発生したＡＴＭに対し
ては、該ＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］になる量、すなわ
ち、 補充量＝［Ａ＋α］−［ニアエンド量］ を補充する。

【０２０５】また、ＡＴＭの稼動に伴い、その収納量が
預金取引によって［Ａ＋α］を越えたときは、その余剰
分を現金運用ロボット１３に回収し、各ＡＴＭの収納量
は略ニアエンドから［Ａ＋α］の量で安定するように補
充または回収を行う。

【０２０６】このように補充または回収作業を実行する
と、現金の運用効率を高めることができ、また、ニアエ
ンドに対しては現金運用ロボット１３が現金を保管して
いるとから、即補充に対応することができる。ただし、
現金運用ロボット１３に対する収納負担が大きいので、
収納量に制約を受けたり、現金運用ロボット１３の故障
を考えたとき、複数台の使用が望ましい。

【０２０７】他の手段としては、各ＡＴＭに対して［Ａ
＋α］の量を補充することが基本であるが、現金運用ロ
ボット１３の容量を越える分を各ＡＴＭに補充すること
で、現金運用ロボット１３の収納量の制約の問題を解消
することができる。

【０２０８】図４９は、他の補充例を示し、現金運用ロ
ボット１３には本来１店舗の全補充量の現金が収納され
るとすれば、この補充例の営業開始に伴う補充では、全
ての収納現金を各ＡＴＭに分配して、現金ロボット１３
を空にする。そして、各ＡＴＭに対しては過去の実績デ
ータに基づいて、取引の多いＡＴＭには多く、取引の少
ないＡＴＭには少なく補充する。

【０２０９】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエン
ドが発生すると、そのＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］にな
るような量を最も多く現金を収納しているＡＴＭから回
収して、これをニアエンドを発生したＡＴＭに補充し、
該ＡＴＭの収納量を［Ａ＋α］にする。

【０２１０】このように補充または回収作業を実行する
と、現金運用ロボット１３に故障が発生しても、ＡＴＭ
に与える影響が少なく、また、現金運用ロボット１３の
収納量に制約を受けることも少なくなる。ただし、ニア
エンド時には回収してから補充するため、即対応ができ
ないので、取引が比較的少ない店舗に適用される。

【０２１１】また、この即補充の対応については、現金
運用ロボット１３に常に［Ａ＋α］の現金を保有すべ
く、収納量の多いＡＴＭから現金を回収して保有するこ
とで、ニアエンド時の補充処理に対して、即対応するこ
とができる。

【０２１２】また、常時の保有量を ［Ａ＋α］×β β＝２〜３ とすることで、複数のニアエンドの発生に対しても円滑
に対応することができ、素早い補充が可能となる。ま
た、現金運用ロボット１３がダウンしても、補充量が少
ないため、ＡＴＭに与える影響も少ない。

【０２１３】この発明の構成と、上述の実施例との対応
において、この発明の媒体は、実施例における紙幣や硬
貨の現金、その他通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取
引媒体に対応し、以下同様に、媒体処理装置は、自動取
引機１１，１２に対応し、媒体運用予測装置は、遠隔制
御装置１５に対応し、媒体運用管理装置は、現金運用ロ
ボット１３、自動出納装置１４、遠隔制御装置１５に対
応するも、この発明は、実施例の構成のみに限定される
ものではない。

【図面の簡単な説明】

【図１】 自動取引機および現金運用管理装置の斜視
図。

【図２】 自動取引機および現金運用管理装置の通信状
態を示す概略平面図。

【図３】 遠隔制御装置の制御回路ブロック図

【図４】 現金運用ロボットの制御回路ブロック図。

【図５】 前日の現金運用の管理処理のフローチャー
ト。

【図６】 当日の現金運用の管理処理のフローチャー
ト。

【図７】 現金運用量の説明図。

【図８】 推論の説明図。

【図９】 システム運用の説明図。

【図１０】 現金運用量の推論説明図。

【図１１】 推論内容を示す説明図。

【図１２】 自動取引機個別のシステム組込みを示す説
明図。

【図１３】 推論アルゴリズムと学習機能を示す説明
図。

【図１４】 ランク付けのメンバシップ関数の説明図。

【図１５】 確率密度分布の説明図。

【図１６】 需要量の確率密度分布の説明図。

【図１７】 ｔｉ時点の紙幣切れ率（危険率）の説明
図。

【図１８】 危険率の説明図。

【図１９】 危険率補正の説明図。

【図２０】 ラベルの設定表示を示す説明図。

【図２１】 上下限処理の構成ブロック図。

【図２２】 上下限処理のフローチャート。

【図２３】 上限オーバの表示を示す説明図。

【図２４】 システムのより具体的例を示す説明図。

【図２５】 店舗の設定の表示を示す説明図。

【図２６】 要因重み生成処理を示すフローチャート。

【図２７】 有効知識の表示を示す説明図。

【図２８】 追加ルール知識の生成処理のーチャート。

【図２９】 外れ履歴ファイルの内容を示す説明図。

【図３０】 準備金設定を表示した説明図。

【図３１】 修正処理のフローチャート。

【図３２】 補正処理の表示を示す説明図。

【図３３】 追加ルールの設定を案内する表示の説明
図。

【図３４】 追加ルールの設定を表示する説明図。

【図３５】 予測値と実測値とを表示した説明図。

【図３６】 予測値監視処理のフローチャート。

【図３７】 ルールに対する適合度の説明図。

【図３８】 装置間の推論処理のフローチャート。

【図３９】 装置間の運用金を示す説明図。

【図４０】 現金運用量の推移の説明図。

【図４１】 運用マージンの補正を示す説明図。

【図４２】 固定必要量の場合の現金補充を示す説明
図。

【図４３】 固定運用マージンの予測必要量の場合の現
金補充を示す説明図。

【図４４】 予測必要量の場合の現金補充を示す説明
図。

【図４５】 タイムラグの固定運用マージンの予測必要
量の場合の現金補充を示す説明図。

【図４６】 タイムラグの予測必要量の場合の現金補充
を示す説明図。

【図４７】 各取引機に対する補充量の表示を示す説明
図。

【図４８】 各取引機に対する補充例を示す説明図。

【図４９】 各取引機に対する補充の他の例を示す説明
図。

【符号の説明】

１１、１２…自動取引機 １３…現金運用ロボット １４…自動出納装置 １５…遠隔制御装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 特願平7−79753 (32)優先日 平７(1995)３月10日 (33)優先権主張国 日本（ＪＰ） (72)発明者 岡本 千奈美 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 田中 和弘 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 十河 太治 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 澤田 晃 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 呉 亜棟 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】予め定められた分類に応じた取引媒体運用
   量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手
   段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測
   ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを
   備え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定
   期間における取引媒体運用量を予測することを特徴とす
   る媒体運用量予測装置。
2. 【請求項２】取引媒体運用量の実績値を入力する手段
   と、前記入力された取引媒体運用量実績を記憶する手段
   とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールと前記取引媒
   体運用量実績に基づいて所定期間の取引媒体運用量を予
   測することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測
   装置。
3. 【請求項３】取引媒体運用量の予測結果と取引媒体運用
   量の実績とを比較する手段を備え、前記比較結果に基づ
   いて前記取引媒体運用量予測ルールを学習することを特
   徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
4. 【請求項４】複数の取引処理装置毎に取引媒体運用量を
   表示する手段を備え、前記予測された取引媒体運用量に
   基づいて前記取引媒体処理装置毎に取引媒体運用量を表
   示することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測
   装置。
5. 【請求項５】取引処理装置に対して取引媒体の補充また
   はおよび回収を行う媒体運用管理装置であって、予め定
   められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶
   する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定され
   た分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって
   取引媒体運用量を予測する手段と、前記取引媒体運用量
   予測ルールにしたがって予測された所定期間の運用量に
   相当する取引媒体を収納する手段と、取引処理装置の取
   引媒体保有量を監視する手段とを備え、前記取引処理装
   置の取引媒体保有量が所定量になることに基づいて前記
   収納手段より前記取引処理装置に対して取引媒体の補充
   またはおまよび回収を行うことを特徴とする媒体運用管
   理装置。
6. 【請求項６】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保
   有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補
   充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前
   記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処
   理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を
   設けた媒体運用管理装置。
7. 【請求項７】前記媒体処理装置の複数台を使用し、前記
   推論手段は、上記複数台の媒体処理装置が取引処理する
   媒体の全体の処理量に基づいて最も妥当な全体の運用量
   を推論する請求項６記載の媒体運用管理装置。
8. 【請求項８】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保
   有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補
   充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前
   記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運
   用量を、過去の実績データと、媒体切れを発生する危険
   率とに基づいて最も妥当な運用量を推論する媒体運用管
   理装置の媒体運用量推論方法。
9. 【請求項９】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保
   有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補
   充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前
   記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運
   用量を、過去の実績データに基づいて、放出量と運用マ
   ージン量に分けて最も妥当な運用量に推論する媒体運用
   管理装置の媒体運用量推論方法。
10. 【請求項１０】前記運用マージン量を前記放出量の推論
    値に応じて補正する請求項９記載の媒体運用管理装置の
    媒体運用量推論方法。
11. 【請求項１１】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体
    保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を
    補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、
    前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の
    運用量を、過去の実績データに基づいて、ランクを付し
    て最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体
    運用量推論方法。
12. 【請求項１２】前記媒体の運用量の推論に、パラメータ
    をラベルとして持ち、任意にラベルを設定して推論する
    前記請求項８，９，１０または１１記載の媒体運用管理
    装置の媒体運用量推論方法。
13. 【請求項１３】前記媒体の運用量の推論値に、上限値お
    よび下限値を設定した前記請求項８，９，１０，１１ま
    たは１２記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方
    法。
14. 【請求項１４】請求項８，９，１０，１１，１２または
    １３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置
    であって、前記媒体の運用量の推論における有効パラメ
    ータを表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置。
15. 【請求項１５】上記有効パラメータの設定入力を許容す
    る入力手段を設けた請求項１４記載の媒体運用管理装
    置。
16. 【請求項１６】請求項８，９，１０，１１，１２または
    １３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置
    であって、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論する
    媒体運用管理装置。
17. 【請求項１７】前記複数の媒体処理装置間の推論した運
    用量を表示する表示手段を設けた請求項１６記載の媒体
    運用管理装置。
18. 【請求項１８】店舗に媒体を取引処理する媒体処理装置
    を設置し、該媒体処理装置の媒体保有量が所定量になる
    ことに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収
    する媒体運用管理処理装置であって、媒体の運用量に対
    する店舗タイプの設定を許容し、設定入力された店舗タ
    イプに対応する店舗タイプ別のルール設定に基づいて、
    最も妥当な媒体の運用量を推論する媒体運用量推論方
    法。
19. 【請求項１９】前記店舗タイプの設定は、媒体運用量の
    実績データに基づいて複数が予め設定されたタイプを自
    動設定する請求項１８記載の媒体運用量推論方法。
20. 【請求項２０】推論した運用量の精度を判定する精度判
    定手段と、推論した運用量を補正する補正手段とを備
    え、推論した運用量の精度が外れていると精度判定手段
    が判定したとき、補正手段で精度が上がる方向に推論し
    た運用量を補正する請求項１８または１９記載の媒体運
    用量推論方法。
21. 【請求項２１】上記補正手段は補正値またはおよびルー
    ルの設定を許容する請求項２０記載の媒体運用量推論方
    法。
22. 【請求項２２】前記媒体の運用量の推論にパラメータを
    持ち、該パラメータを自動設定する請求項１８，１９，
    ２０または２１記載の媒体運用量推論方法。
23. 【請求項２３】請求項１８，１９，２０，２１または２
    ２記載の媒体運用量推論方法を採用して最も妥当な媒体
    の運用量を推論した媒体運用管理装置。
24. 【請求項２４】前記取引媒体は貨幣で構成した請求項１
    〜２３の内の１つの請求項に記載の媒体運用量予測装
    置、媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法。