JPH1063948A - 自動取引装置の資金運用支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】平常日に比べ取引傾向の異なる特異日の予測精
度が向上し、予測期間の初めの方の予測精度が向上する
自動取引装置の資金運用支援装置を提供する。 【解決手段】時系列データ入力部３は、自動取引装置１
1 〜１ｎの取引情報の時系列データを入力し、環境情報
入力部４は、取引発生時の環境情報を入力し、これらは
時系列情報データベース５に格納される。クラスタリン
グ部６は、時系列情報データベース５内の時系列データ
一定時間ごとの単位時間に分割し、この分割した単位時
間の時系列データごとにクラスタリングを行い、その結
果を環境情報とともにパターンデータベース７に格納す
る。パターン検索部９は、予測期間の環境情報を基に適
切な過去の時系列パターンとその環境情報をパターンデ
ータベース７から検索し、必要資金量予測部１０は、そ
の検索結果を用いて予測期間の必要資金量を予測し、そ
の予測結果を必要資金量出力部１１で出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、銀行の
現金自動支払機や現金自動預出金機など、金融機関にお
ける自動取引装置の過去の取引情報の時系列データと取
引発生時の環境情報を記憶し、それらのデータを用いて
予測期間の必要資金量を予測する自動取引装置の資金運
用支援装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば、銀行などの金融機関における
自動取引装置（現金自動支払機、現金自動預出金機な
ど）には、大量の現金が格納されており、この格納に必
要な資金の量は、各支店などにおいて現金を準備すべき
量と密接に関わる重要な事項である。自動取引装置に格
納する現金が少なすぎれば、現金切れが生じて著しいサ
ービス低下を招くし、逆に現金を多くしすぎると、資金
運用上の効率が下がって収益の低下を招く。

【０００３】そこで、最近、必要な資金量を予測し、適
切な量の現金を自動取引装置に格納しておこうという考
えが提案されている。そのためには、必要な資金量の予
測が必要であり、既に、そうした資金量予測を行なう装
置の開発がなされている。そして、それらの予測の多く
は、過去の取引情報の時系列データを１箇月分まとめて
クラスタリングすることにより時系列パターンを発見
し、それを参照することにより必要資金量を予測するも
のである。

【０００４】また、資金量の予測は、前月のデータを参
照して１箇月分を行なっている。参照先を前月とするこ
とにより、たとえば、ビルのオープンや団地の入居開始
など、自動取引装置の取引量に変化を及ぼす環境の変化
に迅速に対応でき、かつ、データ収集が１箇月間あれば
予測を開始できる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来にあっ
ては、たとえば、ボーナス支給日など、特別な取引傾向
のある特異日の予測に関しても前月を参照していたた
め、予測値と実際値との差が大きくなる場合があった。

【０００６】また、従来にあっては、参照期間を前月の
データと限定しており、予測期間の始端を予測する場
合、必ず前月のデータを参照するよう補正をかけてい
た。そのため、前月始めの予測値の誤差が大きくなる場
合があった。

【０００７】さらに、従来にあっては、参照するデータ
が全て揃わないと予測が行なわれないために、たとえ
ば、ゴールデンウィークや年末年始で月末から次の月の
初旬までを含めた取引量を考慮して自動取引装置に資金
を詰めたくても、それができなかった。

【０００８】そこで、本発明は、平常日に比べ取引傾向
の異なる特異日の予測精度が向上するとともに、予測期
間の初めの方の予測精度が向上し、かつ、月末から翌月
への資金運用計画をたてることができるようになる自動
取引装置の資金運用支援装置を提供することを目的とす
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の自動取引装置の
資金運用支援装置は、自動取引装置からの取引情報の時
系列データを入力する第１の入力手段と、前記自動取引
装置の取引発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を
入力する第２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力
された時系列データと前記第２の入力手段で入力された
環境情報とを対応させて記憶する第１の記憶手段と、こ
の第１の記憶手段に記憶された時系列データを一定時間
ごとの単位時間に分割する分割手段と、この分割手段で
分割された単位時間の時系列データごとにクラスタリン
グすることにより時系列パターンを得るクラスタリング
手段と、このクラスタリング手段で得られた時系列パタ
ーンを前記第２の入力手段で入力された環境情報ととも
に記憶する第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入
力された環境情報を用いて一定時間の単位時間である予
測期間の環境情報を予測する第１の予測手段と、この第
１の予測手段で予測された予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第２の記憶手段から検索する検索手段と、この
検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を用い
て予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段と、
この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
に関する情報を出力する出力手段とを具備している。

【００１０】また、本発明の自動取引装置の資金運用支
援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列データ
を入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する第
２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時系
列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報と
を対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記
憶手段に記憶された時系列データをクラスタリングする
ことにより時系列パターンを得るクラスタリング手段
と、このクラスタリング手段で得られた時系列パターン
を前記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記
憶する第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力さ
れた環境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期
間の環境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の
予測手段で予測された予測期間とその予測期間に対応す
る環境情報を入力する第３の入力手段と、この第３の入
力手段で入力された予測期間の環境情報から、その予測
期間が通常の期間の資金取引傾向と異なる資金取引傾向
を持つ特異期間であることを判断する判断手段と、この
判断手段の判断結果により、予測期間の直前の単位時間
もしくは２単位時間以前にさかのぼって、予測期間に対
応する参照期間を決定する決定手段と、この決定手段で
決定された参照期間に対応する過去の時系列パターンと
その環境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手
段と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境
情報を用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予
測手段と、この第２の予測手段で予測された予測期間の
必要資金量に関する情報を出力する出力手段とを具備し
ている。

【００１１】また、本発明の自動取引装置の資金運用支
援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列データ
を入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する第
２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時系
列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報と
を対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記
憶手段に記憶された時系列データを一定時間ごとの単位
時間に分割する分割手段と、この分割手段で分割された
単位時間の時系列データごとにクラスタリングすること
により時系列パターンを得るクラスタリング手段と、こ
のクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前記
第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶する
第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力された環
境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期間の環
境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の予測手
段で予測された予測期間とその予測期間に対応する環境
情報を入力する第３の入力手段と、この第３の入力手段
で入力された予測期間の環境情報から、その予測期間が
通常の期間の資金取引傾向と異なる資金取引傾向を持つ
特異期間であることを判断する判断手段と、この判断手
段の判断結果により、予測期間の直前の単位時間もしく
は２単位時間以前にさかのぼって、予測期間に対応する
参照期間を決定する決定手段と、この決定手段で決定さ
れた参照期間に対応する過去の時系列パターンとその環
境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手段と、
この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
と、この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資
金量に関する情報を出力する出力手段とを具備してい
る。

【００１２】また、本発明の自動取引装置の資金運用支
援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列データ
を入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する第
２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時系
列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報と
を対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記
憶手段に記憶された時系列データをクラスタリングする
ことにより時系列パターンを得るクラスタリング手段
と、このクラスタリング手段で得られた時系列パターン
を前記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記
憶する第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力さ
れた環境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期
間の環境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の
予測手段で予測された予測期間とその予測期間に対応す
る環境情報を入力する第３の入力手段と、この第３の入
力手段で入力された予測期間の環境情報を用い、予測期
間の直前の単位時間内から予測期間に対応する参照期間
を決定する第１の決定手段と、前記第３の入力手段で入
力された予測期間の環境情報を用い、予測期間の２単位
前の単位時間内から予測期間に対応する参照期間を決定
する第２の決定手段と、前記第１の決定手段で決定され
た参照期間と前記第２の決定手段で決定された参照期間
とを比較して、どちらの参照期間を予測期間の参照期間
とするかを決定する第３の決定手段と、この第３の決定
手段で決定された参照期間に対応する過去の時系列パタ
ーンとその環境情報を前記第２の記憶手段から検索する
検索手段と、この検索手段で検索された時系列パターン
と環境情報を用いて予測期間の必要資金量を予測する第
２の予測手段と、この第２の予測手段で予測された予測
期間の必要資金量に関する情報を出力する出力手段とを
具備している。

【００１３】また、本発明の自動取引装置の資金運用支
援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列データ
を入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する第
２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時系
列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報と
を対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記
憶手段に記憶された時系列データを一定時間ごとの単位
時間に分割する分割手段と、この分割手段で分割された
単位時間の時系列データごとにクラスタリングすること
により時系列パターンを得るクラスタリング手段と、こ
のクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前記
第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶する
第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力された環
境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期間の環
境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の予測手
段で予測された予測期間とその予測期間に対応する環境
情報を入力する第３の入力手段と、この第３の入力手段
で入力された予測期間の環境情報を用い、予測期間の直
前の単位時間内から予測期間に対応する参照期間を決定
する第１の決定手段と、前記第３の入力手段で入力され
た予測期間の環境情報を用い、予測期間の２単位前の単
位時間内から予測期間に対応する参照期間を決定する第
２の決定手段と、前記第１の決定手段で決定された参照
期間と前記第２の決定手段で決定された参照期間とを比
較して、どちらの参照期間を予測期間の参照期間とする
かを決定する第３の決定手段と、この第３の決定手段で
決定された参照期間に対応する過去の時系列パターンと
その環境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手
段と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境
情報を用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予
測手段と、この第２の予測手段で予測された予測期間の
必要資金量に関する情報を出力する出力手段とを具備し
ている。

【００１４】また、本発明の自動取引装置の資金運用支
援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列データ
を入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する第
２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時系
列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報と
を対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記
憶手段に記憶された時系列データをクラスタリングする
ことにより時系列パターンを得るクラスタリング手段
と、このクラスタリング手段で得られた時系列パターン
を前記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記
憶する第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力さ
れた環境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期
間の環境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の
予測手段で予測された予測期間の環境情報を用いて予測
期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情報を
前記第２の記憶手段から検索する検索手段と、この検索
手段で検索された時系列パターンと環境情報を入力する
第３の入力手段と、この第３の入力手段で入力された時
系列パターンと環境情報から予測期間の予測値を決定す
る第１の決定手段と、前記予測期間の後の期間を延長予
測期間として設定する設定手段と、この設定手段で設定
された延長予測期間に対する参照期間を前記予測期間内
から決定する第２の決定手段と、この第２の決定手段で
決定された延長予測期間の参照期間から予測値をコピー
して延長予測期間の予測値とする延長予測実行手段と、
前記第１の決定手段で決定された予測期間の予測値と前
記延長予測実行手段で得られる延長予測期間の予測値か
ら必要資金指示量を決定する第３の決定手段と、この第
３の決定手段で決定された必要資金指示量に関する情報
を出力する出力手段とを具備している。

【００１５】さらに、本発明の自動取引装置の資金運用
支援装置は、自動取引装置からの取引情報の時系列デー
タを入力する第１の入力手段と、前記自動取引装置の取
引発生時の日付、曜日、天候などの環境情報を入力する
第２の入力手段と、前記第１の入力手段で入力された時
系列データと前記第２の入力手段で入力された環境情報
とを対応させて記憶する第１の記憶手段と、この第１の
記憶手段に記憶された時系列データを一定時間ごとの単
位時間に分割する分割手段と、この分割手段で分割され
た単位時間の時系列データごとにクラスタリングするこ
とにより時系列パターンを得るクラスタリング手段と、
このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
る第２の記憶手段と、前記第２の入力手段で入力された
環境情報を用いて一定時間の単位時間である予測期間の
環境情報を予測する第１の予測手段と、この第１の予測
手段で予測された予測期間の環境情報を用いて予測期間
に対応する過去の時系列パターンとその環境情報を前記
第２の記憶手段から検索する検索手段と、この検索手段
で検索された時系列パターンと環境情報を入力する第３
の入力手段と、この第３の入力手段で入力された時系列
パターンと環境情報から予測期間の予測値を決定する第
１の決定手段と、前記予測期間の後の期間を延長予測期
間として設定する設定手段と、この設定手段で設定され
た延長予測期間に対する参照期間を前記予測期間内から
決定する第２の決定手段と、この第２の決定手段で決定
された延長予測期間の参照期間から予測値をコピーして
延長予測期間の予測値とする延長予測実行手段と、前記
第１の決定手段で決定された予測期間の予測値と前記延
長予測実行手段で得られる延長予測期間の予測値から必
要資金指示量を決定する第３の決定手段と、この第３の
決定手段で決定された必要資金指示量に関する情報を出
力する出力手段とを具備している。

【００１６】本発明によれば、通常の日と異なる取引傾
向を持つ特異日の参照パターンとして前月以前の時系列
データを参照することも可能としたことにより、特異日
の予測値として前回の特異日の取引情報を参照し、精度
の高い予測を行なうことができる。

【００１７】また、予測を行なう月の初旬の予測に前々
月の時系列データを参照することを可能にするため、月
の初旬の予測の精度をあげることができる。また、予測
期間を幾日分か延長して予測するので、月末から翌月の
初旬までを通した資金運用計画をたてることが可能にな
る。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。なお、本実施の形態は、た
とえば、銀行における現金自動預出金機などの自動取引
装置の資金運用支援装置に適用した場合を一例として説
明する。

【００１９】本実施の形態の自動取引装置の資金運用支
援装置は、資金運用の支援を行なおうとする複数の自動
取引装置の入金、出金などの取引情報の時系列データを
入力し、それをクラスタリングして日付、曜日、天候な
どの取引発生時の環境情報とともに記憶する。そして、
予測期間の環境情報を基に適切な過去の時系列パターン
を検索し、それに基づき予測期間の必要資金量を予測す
るものである。

【００２０】図１は、本実施の形態に係る自動取引装置
の資金運用支援装置の概略構成を示すもので、１は自動
取引装置群、２は自動取引装置群１の資金運用の支援を
行なう資金運用支援装置である。自動取引装置群１は、
複数の現金自動預出金機などの自動取引装置（銀行ＡＴ
Ｍ）１1 〜１ｎから構成される。

【００２１】資金運用支援装置２は、第１の入力手段と
しての時系列データ入力部３、第２の入力手段としての
環境情報入力部４、第１の記憶手段としての時系列情報
データベース５、クラスタリング手段としてのクラスタ
リング部６、第２の記憶手段としてのパターンデータベ
ース７、第１の予測手段としての予測期間環境情報予測
部８、検索手段としてのパターン検索部９、第２の予測
手段としての必要資金量予測部１０、および、出力手段
としての必要資金量出力部１１から構成されている。

【００２２】まず、資金運用支援装置２の全体の処理の
流れと各部の概略的な働きを説明する。複数の自動取引
装置１1 〜１ｎからの入金、出金などの取引情報は、時
系列的に時系列データ入力部３に入力される。一方、取
引発生時の日付、曜日、天候などの環境情報は、環境情
報入力部４から入力される。これらは、共に対応させて
時系列情報データベース５に格納される。

【００２３】次に、時系列データがある単位時間まとま
ると、環境情報とともにクラスタリング部６へ送られ
る。クラスタリング部６は、送られてきた全時系列デー
タに対し、データの時系列パターンが類似するものを同
じクラスタとして分類する。こうしてクラスタリングさ
れた時系列パターンは、環境情報とともにクラスタリン
グ情報としてパターンデータベース７に送られ、格納さ
れる。

【００２４】一方、予測期間環境情報予測部８は、環境
情報入力部４とパターンデータベース７から得られる環
境情報を用いて、予測期間に対する曜日などの固定的な
情報を求めたり、天候などの変動する情報を予測して、
予測期間環境情報としてパターン検索部９に送る。パタ
ーン検索部９は、送られてきた予測期間環境情報を基
に、予測期間に対して最も適切な参照時系列パターンを
パターンデータベース７から検索する。

【００２５】必要資金量予測部１０は、パターン検索部
９で検索された参照時系列パターンを基に、参照時系列
パターンのノイズ除去を行なったり、予測環境情報と参
照環境情報の類似点や相違点を用いるなどして、予測期
間の必要資金量を予測する。必要資金量出力部１１は、
必要資金量予測部１０で予測された資金量および予測環
境情報を基に必要資金量に関する情報を出力する。

【００２６】以下、要部の詳細を説明する。まず、クラ
スタリング部６について説明する。クラスタリング部６
は、たとえば、図２に示すように、分割手段としての時
系列データ分割部２１、および、クラスタリング手段と
しての分割データクラスタリング部２２によって構成さ
れている。

【００２７】すなわち、時系列データ分割部２１は、過
去の取引の時系列データを時系列情報データベース５か
ら取出し、単位時間ごとに分割する。時系列データの単
位時間は、ある環境情報を基準として設定し、たとえ
ば、数箇月、１週間、１０日間、数時間、天候が晴れの
日から次の晴れの日まで、などでもよい。たとえば、単
位時間を１箇月とすると、時系列データ分割部２１は、
１月１日から１月３１日までを一区切り、２月１日から
２月２８日までを一区切り、…といった具合に時系列デ
ータを区切って分割データクラスタリング部２２に送
る。

【００２８】分割データクラスタリング部２２は、時系
列データ分割部２１で分割された単位時間ごとの時系列
データをクラスタリングし、代表パターンデータを生成
する。図３が各時系列データとパターンデータの概略図
である。たとえば、時系列データが７月１日から７月３
１日まで区切られており、在高でクラスタリングが行な
われるとする。

【００２９】図３では、時系列データとしてＡ，Ｂ，
Ｃ，Ｄの４つが与えられたとして、ＡとＢがクラスタ１
で代表パターン１、ＣとＤがクラスタ２で代表パターン
２にクラスタリングされた例である。代表パターンの各
時刻における値は、たとえば、クラスタを構成する時系
列データの各時刻の値の平均値とする。

【００３０】次に、パターン検索部９について２つの実
施の形態を説明する。まず、第１の実施の形態に係るパ
ターン検索部９は、たとえば、図４に示すように、第３
の入力手段としての予測期間入力部３１、判断手段とし
ての特異期間判断部３２、決定手段としての参照期間決
定部３３、および、検索手段としての参照期間パターン
検索部３４によって構成されている。

【００３１】すなわち、予測期間入力部３１は、予測期
間環境情報予測部８からの予測期間環境情報を入力す
る。特異期間判断部３２は、予測期間入力部３１で入力
された予測期間環境情報に基づき、予測期間内にボーナ
ス支給日やスーパーの特売日のような、通常の日とは取
引傾向の異なる特異日が含まれているか否かを判断し、
その判断結果を参照期間決定部３３に送る。

【００３２】参照期間決定部３３は、入力される特異期
間判断部３２の判断結果に基づき、参照期間を直前の単
位時間にするか、２単位時間以前にまでさかのぼるかど
うかを決めて、予測期間に対する参照期間を決定する。
そして、参照期間パターン検索部３４は、参照期間決定
部３３で決定された参照期間に対応する過去の時系列パ
ターンと環境情報をパターンデータベース７から検索す
る。

【００３３】次に、第１の実施の形態に係るパターン検
索部９の処理について、図５に示すフローチャートを参
照して説明する。まず、ステップＳ１にて予測期間が入
力されると、ステップＳ２に進み、参照期間リストを初
期化し、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、変数
である予測日を予測期間の初日に設定し、ステップＳ４
に進む。ステップＳ４では、予測日に対する参照日を決
定する。なお、ステップＳ４の詳細については後述す
る。

【００３４】次に、ステップＳ５では、ステップＳ４で
得た参照日を参照期間リストに加え、ステップＳ６に進
む。ステップＳ６では、予測日を１日増やして翌日に設
定し、ステップＳ７に進む。ステップＳ７では、予測日
が予測期間内にあるかどうか調べる。予測日が予測期間
内にある場合は、ステップＳ４に戻り、予測日が予測期
間内にない場合は、ステップＳ８に進む。ステップＳ８
では、パターンデータベース７から参照期間リストに含
まれる参照日に対応した時系列パターンを検索して出力
する。

【００３５】次に、ステップＳ４の処理の詳細を図６に
示すフローチャートを参照して説明する。まず、ステッ
プＳ１１にて予測日とその環境情報を入力し、ステップ
Ｓ１２に進む。ステップＳ１２では、環境情報から予測
日が特異日かどうかを判断し、特異日であるならばステ
ップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、過去にあった
特異日のうち、その環境情報と予測日の環境情報から最
も適した日付を求め、その日付を参照日とする。たとえ
ば、予測日がボーナス支給日やスーパーの特売日などの
特別のイベントがある日であるとすると、一番近い過去
で上記と同じイベントがあった日付を参照日としてもよ
い。次に、ステップＳ１５で参照日を出力して終了す
る。

【００３６】一方、ステップＳ１２において、予測日が
特異日でないと判断した場合、ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１４では、予測日の前月の中から最も適した
日を参照日とする。ここで、参照日は前月同日でもよい
し、前月同日に最も近い同曜日でもよいし、前月同日に
最も近い休日ではない日でもよい。次に、ステップＳ１
５で参照日を出力して終了する。

【００３７】以下、具体例を用いて説明する。なお、こ
の具体例では、図６におけるステップＳ１４は前月同日
を参照日とすることにする。たとえば、上記の予測期間
として１９９４年６月１日から１９９４年６月３０日で
あり、特異日はボーナス支給日で、毎年６月と１２月の
第２金曜日である。まず、参照日リストを初期化し、空
にする。次に、予測日を１９９４年６月１日に設定し、
１９９４年６月１日の参照日を決定する。１９９４年６
月１日は、特異日ではないので、参照日を１９９４年５
月１日に設定する。上記で設定した参照日の１９９４年
５月１日を参照日リストに追加し、予測日を１９９４年
６月２日に設定する。１９９４年６月２日は、予測期間
１９９４年６月１日から１９９４年６月３０日の間にあ
るので、参照日を決定する上記の処理を行なう。

【００３８】一方、上記の処理を繰り返し、予測日が１
９９４年６月１０日となった場合、１９９４年６月１０
日は第２金曜日であるので、特異日である。そのため、
参照日は、前回の特異日である１９９３年１２月１０日
となる。参照日に１９９３年１２月１０日を追加し、予
測日付を１９９４年６月１１日として、上記の処理を繰
り返す。

【００３９】以上の繰り返しの処理の結果、得た１９９
４年６月３０日までの参照日リストから時系列パターン
を検索する。検索する時系列パターンは、１９９４年６
月１日から１９９４年６月９日、および、１９９４年６
月１１日から１９９４年６月３０日までが１９９４年５
月のパターン、１９９４年６月１０日が１９９３年１２
月のパターンである。

【００４０】以上のようにして、ボーナス支給日以外の
参照パターンと、ボーナス支給日の参照パターンの両方
のパターンから、予測期間に対するパターンを検索する
ことができるため、通常の日付の予測には前月のパター
ンから予測値を求めることにより、たとえば、新しいビ
ルが先月オープンして通常の日の総取引量が変化したと
いった、最近の環境の変化を予測に反映し、かつ、ボー
ナス支給日の通常の日付と取引量が大きく異なる場合に
対しては、過去のボーナス支給日を参照することによ
り、通常の日付を参照するよりもボーナス支給日の予測
の精度をあげることができる。

【００４１】次に、第２の実施の形態に係るパターン検
索部９は、たとえば、図７に示すように、第３の入力手
段としての予測期間入力部４１、第１の決定手段として
の第１の参照期間決定部４２、第２の決定手段としての
第２の参照期間決定部４３、第３の決定手段としての参
照期間比較決定部４４、および、検索手段としての参照
期間パターン検索部４５によって構成されている。

【００４２】すなわち、予測期間入力部４１は、予測期
間環境情報予測部８からの予測期間環境情報を入力す
る。第１の参照期間決定部４２は、予測期間入力部２１
で入力された予測期間環境情報に基づき、予測期間に対
する参照期間を予測期間の直前の単位時間から決定し、
一方、第２の参照期間決定部４３は、予測期間入力部２
１で入力された予測期間環境情報に基づき、予測期間に
対する参照期間を予測期間の２単位時間以前から決定す
る。

【００４３】次に、参照期間比較決定部４４は、第１の
参照期間決定部４２で得た参照日と第２の参照期間決定
部４３で得た参照日とを比較して、どちらの参照日を予
測日の参照日とするかを決定する。参照期間パターン検
索部４５は、参照期間比較決定部４４で決定された参照
期間に対応する過去の時系列パターンと環境情報をパタ
ーンデータベース７から検索する。

【００４４】次に、第２の実施の形態に係るパターン検
索部９の処理について、図８に示すフローチャートを参
照して説明する。まず、ステップＳ２１にて予測日と環
境情報が入力されると、ステップＳ２２に進み、予測日
の環境情報から前月のうちで、予測日に最も条件の適し
た日付を第１参照日とする。この場合、あらかじめ与え
ておいた知識ベースを用いて第１参照日を決定してもよ
いし、自動取引装置の休業日ではなく、かつ、同曜日で
あり、同日に最も近い日付といったように、複数の環境
情報を複合した条件から第１参照日を求めてもよい。

【００４５】次に、ステップＳ２３では、予測日が判断
基準日以前であるか否かを判断し、以前であるならば、
ステップＳ２４に進んで前々月末から最も適した日付を
第２参照日とし、一方、予測日が判断基準日以後である
ならば、ステップＳ２５に進んで第２参照日の値を与え
ず空値とする。

【００４６】なお、ステップＳ２４の第２参照日の決定
方法は、あらかじめ与えておいた知識ベースを用いても
よいし、自動取引装置の休業日ではなく、かつ、同曜日
であり、同日に最も近い日付といったように、複数の環
境情報を複合した条件を用いてもよい。また、判断基準
日は、１日や１０日といった日付である。

【００４７】次に、ステップＳ２６では、上記のように
して決定した第１参照日と第２参照日とをある条件で比
較する。たとえば、予測日に対する前月同日から第１参
照日まで幾日あるかを求め、同様に予測日に対する前月
同日から第２参照日まで幾日あるかを求め、どちらが前
月同日に近いか比較する。なお、第２参照日の値が空値
の場合は、第１参照日の方が近いと判断する。

【００４８】ステップＳ２６での比較の結果、第２参照
日の方が適している場合、ステップＳ２７に進んで第２
参照日を参照日とし、一方、第一参照日の方が適してい
る場合、ステップＳ２８に進んで第１参照日を参照日と
する。次に、ステップＳ２９では、ステップＳ２７もし
くはＳ２８で決定した参照日を出力して終了する。

【００４９】以下、具体例を用いて説明する。なお、こ
の具体例では、ステップＳ２２で，自動取引装置の休業
日ではなく、かつ、同曜日であり、同日に最も近い日付
といったように、複数の環境情報を複合した条件から第
１参照日を求める。また、判断基準日を１０日とする。
また、ステップＳ２４での第２参照日の決定条件は、自
動取引装置の休業日ではなく、かつ、同曜日である前々
月末の日付といったものを用いる。さらに、ステップＳ
２６の第１参照日と第２参照日のどちらの方に適してい
るかという判断は、それぞれの参照日から予測日の前月
同日までの日数が少ない方が適しているとする。

【００５０】たとえば、予測期間として１９９４年６月
１日から１９９４年６月３０日とする。また、祝日およ
び日曜日以外の休日は自動取引装置の休業日であるとす
る。まず、参照日リストを初期化し、空にする。次に、
予測日を１９９４年６月１日に設定し、１９９４年６月
１日の参照日を決定する。１９９４年６月１日は水曜日
であり、前月の水曜日を求めると、１９９４年５月４
日、１９９４年５月１１日、１９９４年５月１８日、１
９９４年５月２５日である。

【００５１】また、１９９４年５月の水曜日のうち、１
９９４年５月４日は日曜日以外の休日で、自動取引装置
の休業日であるので、１９９４年５月１１日、１９９４
年５月１８日、１９９４年５月２５日のうち、予測日の
前月同日である１９９４年５月１日に最も近い日付であ
る１９９４年５月１１日を第１参照日とする。

【００５２】次に、予測日は１９９４年６月１日で、６
月１０日以前であるので、前々月末の休業日以外の水曜
日を求める。前々月末の休業日以外の水曜日は、１９９
４年４月２７日であるので、第２参照日を１９９４年４
月２７日とする。次に、第１参照日である１９９４年５
月１１日と、前月同日の１９９４年５月１日との間は１
０日間あり、第２参照日である１９９４年４月２７日
と、１９９４年５月１日との間は４日間であるので、１
９９４年４月２７日を参照日として出力する。

【００５３】続いて、上記で設定した参照日の１９９４
年４月２７日を参照日リストに追加し、予測日を１９９
４年６月２日に設定する。１９９４年６月２日は、予測
期間１９９４年６月１日から１９９４年６月３０日の間
にあるので、参照日を決定する上記の処理を行なう。

【００５４】上記の処理を繰り返し、予測日が１９９４
年６月４日となった場合、１９９４年６月４日は土曜日
であり、第１参照日は前月の休業日以外の土曜日のう
ち、前月同日に最も近い日付である１９９４年５月７日
である。さらに、予測日６月４日は６月１０日以前であ
るので、第２参照日は前々月末の休業日以外の土曜日１
９９４年４月３０日である。

【００５５】次に、第１参照日である１９９４年５月７
日と前月同日の１９９４年５月４日との間は３日間あ
り、第２参照日である１９９４年４月３０日と１９９４
年５月４日との間は４日間であるので、１９９４年５月
７日を参照日として出力する。続いて、上記で設定した
参照日の１９９４年５月７日を参照日リストに追加し、
前述の処理を繰り返す。

【００５６】一方、予測日が１９９４年６月１０日以降
となった場合、ステップＳ２５を実行し、第２参照日は
値を与えない。そうして、参照日として常に第１参照日
を選択する。

【００５７】以上の繰り返しの処理の結果、得た１９９
４年６月３０日までの参照日リストから時系列パターン
を検索する。検索する時系列パターンは、１９９４年５
月のパターン、および、１９９４年４月のパターンであ
る。

【００５８】参照日は自動取引装置の休業日や特異日な
ど、通常の日と取引傾向が異なる日を避けて決定するの
で、月の初旬の予測で前月のみを参照期間とすると、参
照日候補の日付から１週間後の日付を選択することにな
る。そのため、曜日に依存した取引傾向は反映できて
も、日付に依存した取引傾向を反映することはできな
い。そこで、取引傾向の特徴が曜日と日付と両方に依存
している場合、月の初旬の予測を行なうには、前月のみ
を参照期間とするよりは前々月も参照期間とし、同曜日
で、かつ、同日に近い日付を選択することができるの
で、曜日と日付の両方の取引傾向を反映させた予測を行
なうことができる。

【００５９】なお、以上の実施の形態では、曜日と日付
の取引傾向を反映させる例であったが、天候や気温、給
料日、特異日などの複数の環境情報に対応した取引傾向
を予測に反映させる参照日を決定する場合にも適用でき
る。

【００６０】また、以上の実施の形態では、第１参照日
と第２参照日のどちらを選択するかを前月同日までの日
数で決定したが、この決定方法は、あらかじめ与えてお
いた知識ベースを用いてそれぞれの環境情報から決定し
てもよい。

【００６１】次に、必要資金量予測部１０について説明
する。必要資金量予測部１０は、たとえば、図９に示す
ように、第３の入力手段としての時系列パターン入力部
５１、第１の決定手段としての予測値決定部５２、設定
手段としての延長予測期間設定部５３、第２の決定手段
としての延長予測参照期間決定部５４、延長予測実行手
段としての延長予測実行部５５、および、第３の決定手
段としての資金指示量決定部５６によって構成されてい
る。

【００６２】すなわち、時系列パターン入力部５１は、
パターン検索部９から送られてくる時系列パターンとそ
の環境情報および参照日リストを入力する。予測値決定
部５２は、時系列パターン入力部５１で入力された時系
列パターンとその環境情報および参照日リストに基づ
き、予測期間の各日付に対する参照日を得て、時系列パ
ターンにおける参照日の値を求め、それを予測期間の各
日付の予測値とする。

【００６３】延長予測期間設定部５３は、あらかじめ与
えられるか、もしくは、手動あるいは自動を問わず入力
される日数を予測期間の後に加え、その期間を延長予測
期間として設定する。

【００６４】延長予測参照期間決定部５４は、延長予測
期間設定部５３で設定された延長予測期間の各日付に対
する参照日を予測期間の中から選択し、決定する。延長
予測実行部５５は、延長予測参照期間決定部５４で決定
された延長予測期間の各日付に対する参照日の値をコピ
ーして延長予測期間の予測値とする。

【００６５】資金指示量決定部５６は、予測値決定部５
２で決定された予測期間の予測値と延長予測実行部５５
で得られる延長予測期間の予測値に対して、自動取引装
置の資金切れが起きないように安全率を掛けたり、最低
必要量を加えたりして、最終的な必要資金を決定する。

【００６６】次に、必要資金量予測部１０の処理につい
て、図１０および図１１に示すフローチャートを参照し
て説明する。まず、ステップＳ３１にて、予測期間の参
照日リストと時系列パターンが入力されると、ステップ
Ｓ３２に進み、入力された参照日リストから予測期間の
各日付に対する参照日を得て、その参照日の値を時系列
パターンから求め、この求めた値を予測期間の各日付の
予測値とする。

【００６７】次に、ステップＳ３３にて延長予測日数を
設定する。延長予測日数は、あらかじめ与えておいたも
のを設定してもよいし、係員が適宜入力してもよい。次
に、ステップＳ３４にて、予測期間の翌日から延長予測
日数分を延長予測期間として設定する。

【００６８】次に、ステップＳ３５にて、変数である延
長予測日を延長予測期間の初日に設定し、ステップＳ３
６に進む。ステップＳ３６では、延長予測日の参照日
を、予測期間内の日付で最も適したものとする。この参
照日の決定方法は、予測期間内から延長予測日の「日」
と同じ「日」を選ぶという方法でもよいし、予測期間内
から延長予測日の曜日と同じ曜日の日付を選ぶ方法でも
よいし、あらかじめ与えておいた知識ベースを用いて延
長予測日の環境情報と予測期間の環境情報から参照日を
決定する方法を用いてもよい。

【００６９】次に、ステップＳ３７にて、前記で設定し
た延長予測日の参照日の予測値を延長予測日の予測値と
し、ステップＳ３８に進む。ステップＳ３８では、延長
予測日を翌日に設定し直し、ステップＳ３９に進む。ス
テップＳ３９では、改めて設定し直した延長予測日がス
テップＳ３４で設定した延長予測期間内にあるかどうか
を判断し、延長予測期間内にあればステップＳ３６に戻
り、上記動作を繰り返す。

【００７０】ステップＳ３９において、延長予測日が延
長予測期間を越えると、ステップＳ４０に進む。ステッ
プＳ４０では、予測期間と延長予測期間を通した期間を
必要資金量指示期間とし、予測期間の各日付の対応する
予測値それぞれに対して実運用に適した指示量となるよ
うに補正をかけ、それを必要資金指示量とし、さらに、
延長予測期間の各日付に対応する予測値それぞれに対し
ても同様に補正をかけ、必要資金指示量として、必要資
金量予測期間の必要資金指示量を求め、処理を終了す
る。

【００７１】上述の予測値に補正を掛ける方法は、各予
測値にある値をかける方法でもよいし、ある最低値を与
えてそれと比較して大きな値を選択する方法でもよい
し、予備量としてある値を与えて予測値に加えるといっ
た方法でもよい。

【００７２】以下、具体例を用いて説明する。なお、こ
の具体例では、延長予測日数をあらかじめ７日間として
与え、延長予測日の参照日を決定する方法は予測期間内
から延長予測日の「日」と同じ「日」を選ぶという方法
を用いる。また、予測値に補正を掛ける方法は、予測値
を１．２倍するという方法を用いるとする。

【００７３】たとえば、予測期間は、１９９４年６月１
日から１９９４年６月３０日であるとする。まず、１９
９４年６月１日から１９９４年６月３０日の参照日リス
トと時系列パターンを得る。ここで、時系列パターンは
総取引量であるとする。参照日リストから、１９９４年
６月１日の参照日を求める。ここで、１９９４年６月１
日の参照日が１９９４年５月１日であったとする。

【００７４】次に、１９９４年５月の時系列パターンか
ら１９９４年５月１日の総取引量を得て、その値を１９
９４年６月１日の予測値とする。以上の処理を予測期間
である１９９４年６月１日から１９９４年６月３０日の
それぞれの日に対して行ない、予測期間の予測値を得
る。

【００７５】次に、あらかじめ与えてある予測を延長す
る日数である７日間を得て、予測期間の最終日の翌日で
ある１９９４年７月１日から７日間分、すなわち、１９
９４年７月１日から１９９４年７月７日を延長予測期間
とする。延長予測期間が得られたら、変数である延長予
測日を１９９４年７月１日に設定する。

【００７６】次に、１９９４年７月１日の参照日を予測
期間内の同じ「１日」である１９９４年６月１日とす
る。そして、１９９４年７月１日の予測値を１９９４年
６月１日の予測値と同じ値に設定し、延長予測日を１９
９４年７月２日に設定する。新たに設定し直された延長
予測日１９９４年７月２日は、延長予測期間内にあるの
で、上述の延長予測参照日を決定するステップ以降を行
なう。

【００７７】以上の処理を繰り返して、延長予測日が１
９９４年７月８日となった場合、必要資金量指示期間を
１９９４年６月１日から１９９４年７月７日とし、１９
９４年６月１日から１９９４年７月７日の各日付におけ
る予測値をそれぞれ１．２倍した値を必要資金指示期間
の必要資金指示量とする。

【００７８】以上を図１２で概念的に示す。図１２
（ａ）では、予測期間の６月１日から６月３０日までの
予測取引量を得た段階までをグラフで表してある。図１
２（ｂ）のように、延長予測期間の７月１日から７月７
日までの予測取引量は、６月１日から６月７日までのデ
ータをコピーして得て、最終的に図１２（ｃ）で表す必
要資金指示期間の予測値を得る。図１２（ｃ）で表す各
日の値を安全率として１．２倍したものを必要資金指示
量とする。

【００７９】なお、延長予測期間の参照日の決定方法
は、上述の同じ日付のものを選択する以外にも、同日に
最も近い同曜日を選んだり、最も近い同じ天気や気温の
日付を選んだりといった方法をとってもよい。

【００８０】以上のようにして、予測期間を延長して資
金量を得ることができるので、月末に次の月の始めまで
を含めた資金計画をたてる目安を得ることができる。た
とえば、ゴールデンウィーク中や年末年始など、月末か
ら次の月始めまで、資金の補充回収を行なわない場合な
どは、月末に次の月始めの必要資金量を考慮して、補充
回収作業を行なわなければならない場合に、延長期間の
必要資金を目安にして補充回収作業を行なうことができ
る。

【００８１】

【発明の効果】以上詳述したように本発明の自動取引装
置の資金運用支援装置によれば、通常の日と異なる取引
傾向を持つ特異日の予測は、前回の特異日を遡って参照
することができるので、特異日の予測精度が上がり、月
の初旬の予測は前々月のデータも参照することができる
ので、月の初旬の予測精度が上がり、また、予測期間か
ら幾日分か延長して予測するので、月末から翌月にかけ
て資金運用計画をたてることができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係る自動取引装置の資金
運用支援装置の構成を概略的に示すブロック図。

【図２】クラスタリング部の概略構成を示すブロック
図。

【図３】クラスタリング方法の概略説明図。

【図４】パターン検索部の第１の実施の形態に係る概略
構成を示すブロック図。

【図５】パターン検索部の第１の実施の形態に係る処理
を説明するフローチャート。

【図６】パターン検索部の第１の実施の形態に係る処理
を説明するフローチャート。

【図７】パターン検索部の第２の実施の形態に係る概略
構成を示すブロック図。

【図８】パターン検索部の第２の実施の形態に係る処理
を説明するフローチャート。

【図９】必要資金量予測部の概略構成を示すブロック
図。

【図１０】必要資金量予測部の処理を説明するフローチ
ャート。

【図１１】必要資金量予測部の処理を説明するフローチ
ャート。

【図１２】必要資金量予測部による延長予測方法の概略
説明図。

【符号の説明】

１……自動取引装置群、２……資金運用支援装置、３…
…時系列データ入力部、４……環境情報入力部、５……
時系列情報データベース、６……クラスタリング部、７
……パターンデータベース、８……予測期間環境情報予
測部、９……パターン検索部、１０……必要資金量予測
部、１１……必要資金量出力部、２１……時系列データ
分割部、２２……分割データクラスタリング部、３１…
…予測期間入力部、３２……特異期間判断部、３３……
参照期間決定部、３４……参照期間パターン検索部、４
１……予測期間入力部、４２……第１の参照期間決定
部、４３……第２の参照期間決定部、４４……参照期間
比較決定部、４５……参照期間パターン検索部、５１…
…時系列パターン入力部、５２……予測値決定部、５３
……延長予測期間設定部、５４……延長予測参照期間決
定部、５５……延長予測実行部、５６……資金指示量決
定部。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データを一定時
   間ごとの単位時間に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された単位時間の時系列データごと
   にクラスタリングすることにより時系列パターンを得る
   クラスタリング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間の環境情報を
   用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとその
   環境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手段
   と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
   と、 この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
   に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
2. 【請求項２】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
   タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
   リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間とその予測期
   間に対応する環境情報を入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報か
   ら、その予測期間が通常の期間の資金取引傾向と異なる
   資金取引傾向を持つ特異期間であることを判断する判断
   手段と、 この判断手段の判断結果により、予測期間の直前の単位
   時間もしくは２単位時間以前にさかのぼって、予測期間
   に対応する参照期間を決定する決定手段と、 この決定手段で決定された参照期間に対応する過去の時
   系列パターンとその環境情報を前記第２の記憶手段から
   検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
   と、 この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
   に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
3. 【請求項３】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データを一定時
   間ごとの単位時間に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された単位時間の時系列データごと
   にクラスタリングすることにより時系列パターンを得る
   クラスタリング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間とその予測期
   間に対応する環境情報を入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報か
   ら、その予測期間が通常の期間の資金取引傾向と異なる
   資金取引傾向を持つ特異期間であることを判断する判断
   手段と、 この判断手段の判断結果により、予測期間の直前の単位
   時間もしくは２単位時間以前にさかのぼって、予測期間
   に対応する参照期間を決定する決定手段と、 この決定手段で決定された参照期間に対応する過去の時
   系列パターンとその環境情報を前記第２の記憶手段から
   検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
   と、 この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
   に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
4. 【請求項４】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
   タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
   リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間とその予測期
   間に対応する環境情報を入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報を
   用い、予測期間の直前の単位時間内から予測期間に対応
   する参照期間を決定する第１の決定手段と、 前記第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報を
   用い、予測期間の２単位前の単位時間内から予測期間に
   対応する参照期間を決定する第２の決定手段と、 前記第１の決定手段で決定された参照期間と前記第２の
   決定手段で決定された参照期間とを比較して、どちらの
   参照期間を予測期間の参照期間とするかを決定する第３
   の決定手段と、 この第３の決定手段で決定された参照期間に対応する過
   去の時系列パターンとその環境情報を前記第２の記憶手
   段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
   と、 この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
   に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
5. 【請求項５】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データを一定時
   間ごとの単位時間に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された単位時間の時系列データごと
   にクラスタリングすることにより時系列パターンを得る
   クラスタリング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間とその予測期
   間に対応する環境情報を入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報を
   用い、予測期間の直前の単位時間内から予測期間に対応
   する参照期間を決定する第１の決定手段と、 前記第３の入力手段で入力された予測期間の環境情報を
   用い、予測期間の２単位前の単位時間内から予測期間に
   対応する参照期間を決定する第２の決定手段と、 前記第１の決定手段で決定された参照期間と前記第２の
   決定手段で決定された参照期間とを比較して、どちらの
   参照期間を予測期間の参照期間とするかを決定する第３
   の決定手段と、 この第３の決定手段で決定された参照期間に対応する過
   去の時系列パターンとその環境情報を前記第２の記憶手
   段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   用いて予測期間の必要資金量を予測する第２の予測手段
   と、 この第２の予測手段で予測された予測期間の必要資金量
   に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
6. 【請求項６】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
   タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
   リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間の環境情報を
   用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとその
   環境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手段
   と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された時系列パターンと環境
   情報から予測期間の予測値を決定する第１の決定手段
   と、 前記予測期間の後の期間を延長予測期間として設定する
   設定手段と、 この設定手段で設定された延長予測期間に対する参照期
   間を前記予測期間内から決定する第２の決定手段と、 この第２の決定手段で決定された延長予測期間の参照期
   間から予測値をコピーして延長予測期間の予測値とする
   延長予測実行手段と、 前記第１の決定手段で決定された予測期間の予測値と前
   記延長予測実行手段で得られる延長予測期間の予測値か
   ら必要資金指示量を決定する第３の決定手段と、 この第３の決定手段で決定された必要資金指示量に関す
   る情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。
7. 【請求項７】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力する第１の入力手段と、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日、天候など
   の環境情報を入力する第２の入力手段と、 前記第１の入力手段で入力された時系列データと前記第
   ２の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
   する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段に記憶された時系列データを一定時
   間ごとの単位時間に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された単位時間の時系列データごと
   にクラスタリングすることにより時系列パターンを得る
   クラスタリング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンを前
   記第２の入力手段で入力された環境情報とともに記憶す
   る第２の記憶手段と、 前記第２の入力手段で入力された環境情報を用いて一定
   時間の単位時間である予測期間の環境情報を予測する第
   １の予測手段と、 この第１の予測手段で予測された予測期間の環境情報を
   用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとその
   環境情報を前記第２の記憶手段から検索する検索手段
   と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
   入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された時系列パターンと環境
   情報から予測期間の予測値を決定する第１の決定手段
   と、 前記予測期間の後の期間を延長予測期間として設定する
   設定手段と、 この設定手段で設定された延長予測期間に対する参照期
   間を前記予測期間内から決定する第２の決定手段と、 この第２の決定手段で決定された延長予測期間の参照期
   間から予測値をコピーして延長予測期間の予測値とする
   延長予測実行手段と、 前記第１の決定手段で決定された予測期間の予測値と前
   記延長予測実行手段で得られる延長予測期間の予測値か
   ら必要資金指示量を決定する第３の決定手段と、 この第３の決定手段で決定された必要資金指示量に関す
   る情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金運用支
   援装置。