JPH1196266A - 自動取引装置の資金量予測方法および資金量予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】必要資金量の予測精度を著しく向上することが
できる自動取引装置の資金量予測装置を提供する。 【解決手段】自動取引装置１1 〜１n の取引情報、取引
発生時の環境情報は時系列情報データベース４に格納さ
れる。クラスタリング部５は、時系列情報データベース
４に格納された時系列データに対して、あらかじめ与え
ておいた１箇月をクラスタリング範囲としてクラスタリ
ングし、時系列パターンデータとしてパターンデータベ
ース６に格納する。予測期間環境情報指定部７は予測期
間の環境情報を指定し、パターン検索部８は、この指定
した予測期間の環境情報を基にして適切な参照時系列パ
ターンをパターンデータベース６から検索し、必要資金
量予測部９は、この検索した参照時系列データを基に予
測期間の必要資金量を予測する。

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から、代表的な取引パターンデータ
をクラスタリング手段を用いて生成し、そのパターンデ
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
装置の資金量予測方法および資金量予測装置に関する。

【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、そのうち、使
用されずに残っている現金の量が多く、資金切れを起こ
さず、自動取引装置内に格納する現金の量を減らして資
金効率を高めたい。

【０００３】そこで、最近、必要な資金を予測して、適
切な量の現金を自動取引装置内に格納するよう指示する
装置が提案されている。

【０００４】その一例として、たとえば、特開平８−１
３７９７４号公報に開示されているように、自動取引装
置における利用者の取引情報を蓄えておき、その取引情
報から利用傾向別に店舗の自動取引装置をグルーピング
して、各グループの代表取引パターンを生成して保存し
ておき、当該自動取引装置の属するパターンのデータを
参照することにより、必要資金量の予測を行なう予測方
法が知られている。

【０００５】グルーピングは、取引情報を１日ごとに集
計して、１日の取引量を求め、その集計した１日の取引
データを１箇月間分まとめて時系列データとし、その時
系列データをクラスタリングするという方法をとってい
た。１箇月間分まとめてクラスタリングを行なっている
ため、１箇月の自動取引装置の取引傾向を代表取引パタ
ーンに反映させることができる。

【０００６】しかし、どの程度の期間でクラスタリング
するかによって、代表取引パターンに反映される取引傾
向が異なってくるため、クラスタリングを行なう範囲を
どうとるかが、必要資金量の予測の精度を左右する重要
な問題である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来にあ
っては、クラスタリングを行なう範囲を１箇月ととって
いたため、１箇月間の取引動向のみしか代表取引パター
ンに反映できなかった。そのため、１日のみ取引傾向が
違うような特別な日付や、１週間続けて取引傾向の異な
るような場合、および、数箇月間で緩やかに取引傾向が
異なる場合の予測精度が悪くなっていた。

【０００８】また、クラスタリングを行なう範囲を固定
値としていたため、状況によってはクラスタリングの範
囲を変更した方が予測精度が高くなるような場合に対応
できなかった。

【０００９】そこで、本発明は、必要資金量の予測精度
を著しく向上することができる自動取引装置の資金量予
測方法および資金量予測装置を提供することを目的とす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の自動取引装置の
資金量予測方法は、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とともに、前記自動取引装置の取引
発生時の日付、曜日などの環境情報を入力し、これら入
力した時系列データと環境情報とを対応させて第１の記
憶手段に記憶し、この第１の記憶手段に記憶した時系列
データを、クラスタリングの範囲を１日としてクラスタ
リングすることにより時系列パターンを取得し、この取
得した時系列パターンを前記入力された環境情報ととも
に第２の記憶手段に記憶し、予測期間の環境情報を指定
し、この指定し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し、この検索した時系列パタ
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
ることを特徴とする。

【００１１】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
方法は、自動取引装置からの取引情報の時系列データを
入力するとともに、前記自動取引装置の取引発生時の日
付、曜日などの環境情報を入力し、これら入力した時系
列データと環境情報とを対応させて第１の記憶手段に記
憶し、この第１の記憶手段に記憶した時系列データを、
クラスタリングの範囲をあらかじめ与えた日付の前後３
日としてクラスタリングすることにより時系列パターン
を取得し、この取得した時系列パターンを前記入力され
た環境情報とともに第２の記憶手段に記憶し、予測期間
の環境情報を指定し、この指定し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し、この検
索し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ことを特徴とする。

【００１２】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
方法は、自動取引装置からの取引情報の時系列データを
入力するとともに、前記自動取引装置の取引発生時の日
付、曜日などの環境情報を入力し、これら入力した時系
列データと環境情報とを対応させて第１の記憶手段に記
憶し、この第１の記憶手段に記憶した時系列データを、
クラスタリングの範囲をあらかじめ与えた任意の期間と
してクラスタリングすることにより時系列パターンを取
得し、この取得した時系列パターンを前記入力された環
境情報とともに第２の記憶手段に記憶し、予測期間の環
境情報を指定し、この指定し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し、この検索し
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
金量を予測することを特徴とする。

【００１３】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
方法は、自動取引装置からの取引情報の時系列データを
入力するとともに、前記自動取引装置の取引発生時の日
付、曜日などの環境情報を入力し、これら入力した時系
列データと環境情報とを対応させて第１の記憶手段に記
憶し、クラスタリングの範囲を決定するための情報を使
用者が入力し、この入力した情報に基づきクラスタリン
グの範囲を決定し、この決定したクラスタリングの範囲
で、前記第１の記憶手段に記憶されている時系列データ
をクラスタリングすることにより時系列パターンを取得
し、この取得した時系列パターンを前記入力された環境
情報とともに第２の記憶手段に記憶し、予測期間の環境
情報を指定し、この指定し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し、この検索した
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
量を予測することを特徴とする。

【００１４】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
方法は、自動取引装置からの取引情報の時系列データを
入力するとともに、前記自動取引装置の取引発生時の日
付、曜日などの環境情報を入力し、これら入力した時系
列データと環境情報とを対応させて第１の記憶手段に記
憶し、クラスタリングの範囲を決定するための情報を自
動的に収集して入力し、この入力した情報に基づきクラ
スタリングの範囲を決定し、この決定したクラスタリン
グの範囲で、前記第１の記憶手段に記憶されている時系
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
ンを取得し、この取得した時系列パターンを前記入力さ
れた環境情報とともに第２の記憶手段に記憶し、予測期
間の環境情報を指定し、この指定し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し、この
検索し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ことを特徴とする。

【００１５】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
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
記憶されている時系列データを、クラスタリングの範囲
を１日として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、予測期間の環境情報を指定する指定手段と、この指
定手段で指定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予測手段とを具備してい
る。

【００１６】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
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
記憶されている時系列データを、クラスタリングの範囲
をあらかじめ与えた日付の前後３日としてクラスタリン
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、予測期間の環境情報を指
定する指定手段と、この指定手段で指定された予測期間
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
る予測手段とを具備している。

【００１７】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
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
記憶されている時系列データを、クラスタリングの範囲
をあらかじめ与えた任意の期間としてクラスタリングす
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、予測期間の環境情報を指定す
る指定手段と、この指定手段で指定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予
測手段とを具備している。

【００１８】また、本発明の自動取引装置の資金量予測
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、クラスタリングの範囲
を決定するための情報を使用者が入力する第３の入力手
段と、この第３の入力手段で入力された情報に基づきク
ラスタリングの範囲を決定する決定手段と、この決定手
段で決定されたクラスタリングの範囲で、前記第１の記
憶手段に記憶されている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、予測期間の環境情報を指定
する指定手段と、この指定手段で指定された予測期間の
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
予測手段とを具備している。

【００１９】さらに、本発明の自動取引装置の資金量予
測装置は、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、クラスタリングの範
囲を決定するための情報を自動的に収集して入力する第
３の入力手段と、この第３の入力手段で入力された情報
に基づきクラスタリングの範囲を決定する決定手段と、
この決定手段で決定されたクラスタリングの範囲で、前
記第１の記憶手段に記憶されている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、予測期間の環境
情報を指定する指定手段と、この指定手段で指定された
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
を予測する予測手段とを具備している。

【００２０】本発明によれば、クラスタリングの範囲を
１日、１週間、設定した任意の期間（１箇月以上）にと
ることができ、過去の取引量の代表取引パターンに１
日、１週間、設定した任意の期間の取引傾向を反映させ
ることができるので、必要資金量の予測精度を著しく向
上することができる。

【００２１】また、クラスタリングの範囲を決定するた
めの情報を銀行係員が任意に入力できるので、当該自動
取引装置の取引傾向を代表取引パターンに反映し、必要
資金量の予測精度を向上することができる。

【００２２】また、クラスタリングの範囲を決定するた
めの情報を取引情報や自動取引装置の運行形態情報など
の情報から自動的に設定することができるので、係員の
情報入力の手間を削減することができる。

【００２３】

【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。

【００２４】なお、本実施の形態は、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の自動取引装置
の資金量予測装置に適用した場合を一例として説明す
る。

【００２５】まず、第１の実施の形態について説明す
る。

【００２６】図１は、第１の実施の形態に係る自動取引
装置の資金量予測装置の構成を概略的に示すものであ
る。図１において、１は自動取引装置群、１１は自動取
引装置群１の必要資金量を予測する資金量予測装置であ
る。自動取引装置群１は、複数の現金自動支払機や現金
自動預出金機などの自動取引装置（銀行ＡＴＭ）１1 〜
１n から構成されている。

【００２７】資金量予測装置１１は、複数の自動取引装
置１1 〜１n からの各取引情報の時系列データを入力す
る第１の入力手段としての時系列データ入力部２、環境
情報を入力する第２の入力手段としての環境情報入力部
３、時系列データを記憶する第１の記手段としての時系
列情報データベース４、時系列データをクラスタリング
するクラスタリング手段としてのクラスタリング部５、
クラスタリングの結果を記憶する第２の記手段としての
パターンデータベース６、予測期間の環境情報を指定す
る指定手段としての予測期間環境情報指定部７、検索手
段としてのパターン検索部８、予測手段としての必要資
金量予測部９、および、出力手段としての必要資金量出
力部１０から構成されている。

【００２８】このような構成において、まず、全体の処
理の流れと各部の概略的な働きについて説明する。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２から入力され
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３から入力される。これら入力さ
れた時系列データおよび環境情報は、共に対応させて時
系列情報データベース４に格納される。

【００２９】なお、環境情報入力部３は、日付を示すカ
レンダ、時計、天候を調べるためのセンサ類などを備え
ていて、各種環境情報を収集することができてもよい
し、ユーザインタフェースを備えていて、係員が環境情
報をキーボードなどで入力することができてもよい。

【００３０】クラスタリング部５は、時系列情報データ
ベース４に格納された時系列データに対して時系列パタ
ーンが類似するものをクラスタとして分類、グルーピン
グし、時系列パターンデータとしてパターンデータベー
ス６に格納する。

【００３１】こうして、パターンデータベース６に時系
列パターンが格納された状態で、予測期間環境情報指定
部７は、予測したい期間、および、その予測期間に対す
る日付、曜日、天候などの環境情報を指定し、その環境
情報をパターン検索部８に送る。パターン検索部８は、
指定された予測期間の環境情報を基にして適切な参照時
系列パターンをパターンデータベース６から検索し、必
要資金量予測部９に送る。

【００３２】必要資金量予測部９は、検索された参照時
系列データを基に予測期間の必要資金量を予測する。必
要資金量出力部１０は、必要資金量予測部９で予測され
た資金量を基に、必要資金量に関する情報をディスプレ
やプリンタなどを用いて出力する。

【００３３】次に、クラスタリング部５について詳細に
説明する。

【００３４】クラスタリング部５は、図１に示すよう
に、クラスタリング範囲決定部５２とクラスタリング実
行部５３とで構成される。クラスタリング範囲決定部５
２は、あらかじめ与えておいた固定値である１箇月をク
ラスタリング範囲としてクラスタリング実行部５３に送
る。クラスタリング実行部５３は、図２に示すように、
クラスタリング範囲を１箇月と固定してクラスタリング
を行なう。

【００３５】ここで、パターンデータ生成の方法の例に
ついて図２を用いて説明する。図２では、たとえば、１
９９７年８月１日から８月３１日までの１箇月間の４台
の自動取引装置ＡＴＭ１，ＡＴＭ２，ＡＴＭ３，ＡＴＭ
４の取引量の時系列データを１日単位で集計し、推移を
表わしたものである。１日から３１日までの３１日分の
時系列データを３１次元上の点と考え、適当な閾値を用
いて距離の近いもの同士でクラスタを構成する。

【００３６】次に、クラスタを構成した自動取引装置の
時系列データの平均値をパターンデータとする。図２で
は、４台の自動取引装置の取引量の時系列データに対し
てクラスタリングした結果、ＡＴＭ１とＡＴＭ２、ＡＴ
Ｍ３とＡＴＭ４がそれぞれクラスタを構成している。

【００３７】次に、ＡＴＭ１とＡＴＭ２の取引量の平均
値を計算して、パターン１を生成する。また、同様に、
ＡＴＭ３とＡＴＭ４の取引量の平均値を計算して、パタ
ーン２を生成する。

【００３８】以上のように、１箇月間ごとにパターンデ
ータを生成することができるので、月末は取引量が多い
といった、一般的な経済動向である１箇月を周期とした
取引傾向をパターンデータに反映することができる。

【００３９】次に、第２の実施の形態について説明す
る。

【００４０】第２の実施の形態の装置構成は、図１に示
した第１の実施の形態と同様であるので、図示および説
明は省略し、第１の実施の形態と異なるクラスタリング
部５の処理についてだけ説明する。

【００４１】クラスタリング範囲決定部５２は、あらか
じめ与えておいた固定値である特定の日、たとえば、給
料日の前後３日をクラスタリング範囲としてクラスタリ
ング実行部５３に送る。クラスタリング実行部５３は、
クラスタリング範囲を給料日の前後３日としてクラスタ
リングを行なう。

【００４２】図３は、第２の実施の形態におけるパター
ンデー夕生成の概略図である。図３では、たとえば、１
９９７年８月１日から８月３１日までの１箇月間の４台
の自動取引装置ＡＴＭ１，ＡＴＭ２，ＡＴＭ３，ＡＴＭ
４の取引量推移を表わし、給料日が８月２５日である場
合のパターンデータをパターン１、パターン２で表わし
ている。給料日が８月２５日なので、前後３日間、つま
り、８月２２日から８月２８日までの取引情報をクラス
タリングして、パターンデータを生成する。この場合、
パターンデータは８月２２日から８月２８日までの７日
分である。

【００４３】給料日の前後のような他の日と比べて取引
傾向が大きく異なる日の場合、自動取引装置の運転効率
を高めるため、支店の出入口に近いものは、その日だけ
出金専用するといった他の日と違う運用形態をとった
り、係員によって利用者を自動取引装置まで誘導して自
動取引装置の利用形態を変化させることがある。

【００４４】このような場合、図３のように他の日と違
った取引量傾向を示す。図３では、ＡＴＭ１は８月１日
から８月２１日までＡＴＭ２と同じような取引量推移を
見せているが、８月２２日から８月２８日まではＡＴＭ
４と同じような推移を見せている。また、ＡＴＭ３は８
月１日から８月２１日までＡＴＭ４と同じような取引量
推移を見せているが、８月２２日から８月２８日までは
ＡＴＭ２と同じような推移を見せている。

【００４５】以上のような場合、予測期間を例のように
給料日前後３日でクラスタリングすることにより、８月
２２日から８月２８日まではＡＴＭ１とＡＴＭ４、ＡＴ
Ｍ２とＡＴＭ３でクラスタを構成して、パターンデータ
を作成し、自動取引装置群が他の日と異なった利用形態
をされた場合の影響をパターンデータに反映することが
できる。

【００４６】次に、第３の実施の形態について説明す
る。

【００４７】第３の実施の形態の装置構成は、図１に示
した第１の実施の形態と同様であるので、図示および説
明は省略し、第１の実施の形態と異なるクラスタリング
部５の処理についてだけ説明する。

【００４８】クラスタリング範囲決定部５２は、あらか
じめ与えておいた固定値である特定日の１日のみをクラ
スタリング範囲としてクラスタリング実行部５３に送
る。クラスタリング実行部５３は、クラスタリング範囲
を特定日の１日のみとしてクラスタリングを行なう。

【００４９】図４は、第３の実施の形態におけるパター
ンデータ生成の概略図である。図４では、たとえば、１
９９７年８月１日から８月３１日までの１箇月間の４台
の自動取引装置ＡＴＭ１，ＡＴＭ２，ＡＴＭ３，ＡＴＭ
４の取引量推移を表わし、特定日が８月１５日である場
合のパターンデータをパターン１、パターン２で表わし
ている。特定日は、その日１日だけ取引量が変化する日
で、たとえば、商店の特売日であるとか、近くに競馬場
があり、ビッグレースがある日などがある。

【００５０】給料日の前後と違い、前後数日は通常の取
引を行なうが、特定日の１日のみが特異な取引傾向を示
す。図４では、ＡＴＭ１は８月１５日を除いてＡＴＭ２
と同じような取引量推移を見せているが、８月１５日は
ＡＴＭ４と同じような取引量である。また、ＡＴＭ３は
８月１５日以外はＡＴＭ４と同じような取引量推移を見
せているが、８月１５日ではＡＴＭ２と同じような取引
量である。

【００５１】以上のような場合、予測期間を例のように
特別日である８月１５日のみでクラスタリングすること
により、ＡＴＭ１とＡＴＭ４、ＡＴＭ２とＡＴＭ３でク
ラスタを構成して、パターンデータを作成し、自動取引
装置群が他の日と異なった利用形態をされた場合の影響
をパターンデータに反映ずることができる。

【００５２】次に、第４の実施の形態について説明す
る。

【００５３】第４の実施の形態の装置構成は、図１に示
した第１の実施の形態と同様であるので、図示および説
明は省略し、第１の実施の形態と異なるクラスタリング
部５の処理についてだけ説明する。

【００５４】クラスタリング範囲決定部５２は、あらか
じめ与えておいた任意の期間をクラスタリング範囲とし
てクラスタリング実行部５３に送る。ここに、上記クラ
スタリングの範囲の任意の期間は、前記第１〜第３の実
施の形態における期間以外の期間、たとえば、１箇月以
上である。クラスタリング実行部５３は、クラスタリン
グ範囲を任意の期間としてクラスタリングを行なう。

【００５５】図５は、第４の実施の形態におけるパター
ンデータ生成の概略図である。図５では、たとえば、１
９９７年８月１日から１０月３１日までの３箇月間の４
台の自動取引装置ＡＴＭ１，ＡＴＭ２，ＡＴＭ３，ＡＴ
Ｍ４の取引量推移を表わし、パターンデータをパターン
１、パターン２で表わしている。たとえば、周期的に取
引傾向が変わる期間が存在するような状況において、ク
ラスタリングの期間をその周期に合わせて自由に設定す
ることによって、それぞれの周期の特徴をクラスタリン
グに反映させることができる。また、緩やかな取引量の
変動がある場合、クラスタリングの範囲の期間を３箇月
や、それ以上など、適宜設定するとこにより、取引量の
変動をパターンデータに反映することができる。

【００５６】図５では、９月１日から９月３０日といっ
た１箇月単位で見ると、ＡＴＭ１からＡＴＭ４は同じよ
うな取引量推移を見せているが、８月１日から１０月３
０日までの３箇月で見ると、ＡＴＭ１とＡＴＭ２、ＡＴ
Ｍ３とＡＴＭ４でクラスタを構成することができること
がわかる。

【００５７】以上のように、クラスタリング範囲を適宜
変動させることによって、自動取引装置群の取引動向に
合わせたクラス夕リングを行なうことができ、その結果
をパターンデータに反映することができる。

【００５８】次に、第５の実施の形態について説明す
る。

【００５９】図６は、第５の実施の形態に係る自動取引
装置の資金量予測装置の構成を概略的に示すものであ
る。なお、クラスタリング部５以外の部分は前述した第
１の実施の形態と同様な構成であるので、図示および説
明は省略し、第１の実施の形態と異なるクラスタリング
部５についてだけ図示して説明する。

【００６０】図６において、クラスタリング部５は、第
３の入力手段としてのクラスタリング範囲情報入力部５
１、決定手段としてのクラスタリング範囲決定部５２、
および、クラスタリング実行部５３によって構成され
る。クラスタリング範囲情報入力部５１は、クラスタリ
ングの範囲を決定するために必要な情報を獲得し、クラ
スタリング範囲決定部５２に送る。クラスタリング範囲
決定部５２は、送られてきた情報を基に、クラスタリン
グ範囲を決定して、クラスタリング実行部５３に送る。

【００６１】クラスタリング範囲情報入力部５１は、た
とえば、以下のような情報を収集する。クラスタリング
の範囲を決定する情報として、前述の説明でとり挙げた
給料日や特別日、もしくは、明示的に与えるクラスタリ
ングの期間（たとえば、３箇月間など）の情報がある。

【００６２】クラスタリング範囲決定部５２は、クラス
タリング範囲情報入力部５１から与えられた情報から、
たとえば、以下のようにクラスタリング範囲を決定す
る。給料日が与えられた場合は、給料日の前後３日間を
クラスタリング範囲とし、特別日が与えられた場合は、
特別日の１日をクラスタリング範囲とし、明示的にクラ
スタリング期間が与えられた場合は、その期間をクラス
タリング範囲とする。前述したように、クラスタリング
範囲決定部５２は、与えられた情報を基に適したクラス
タリング範囲を生成する。

【００６３】なお、クラスタリング範囲情報入力部５１
は、ユーザインタフェースを備えていて、銀行係員が直
接情報を入力してもよい。また、プログラムなどで自動
的に取引量から求めたり、自動取引装置群からの運行情
報などから求めてもよい。自動的に求める方法の例とし
ては、たとえば、特別日は取引量データのうち、前後の
日の取引量との差があらかじめ与えておいた閾値よりも
多きい日付を求める。また、ある期間は全ての自動取引
装置が出金のみしか扱わないといった自動取引装置群の
運行情報から、その期間をクラスタリングの範囲として
求めることができる。

【００６４】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、ク
ラスタリングの範囲を１日、１週間、任意の期間（１箇
月以上）にとることができ、１日だけ取引量が異なる特
別な日の取引傾向や、給料日前後のように１週間取引傾
向が他の日と異なる場合や、数箇月間で緩やかに取引傾
向が変動する場合を必要資金量の予測に反映することが
でき、予測精度を向上させることができる。

【００６５】また、クラスタリングの範囲は係員が入力
することができるので、当該自動取引装置群の取引傾向
に合わせた高精度の必要資金量予測を行なうことができ
る。

【００６６】また、クラスタリングの範囲は、取引情報
や自動取引装置の運行情報などから自動的に生成するこ
とができるので、係員の手間をはぶいて、なおかつ、当
該自動取引装置群の取引傾向に合わせた高精度の必要資
金量の予測を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１〜第４の実施の形態に係る自動取
引装置の資金量予測装置の概略構成を示すブロック図。

【図２】クラスタリング範囲を１箇月とした場合の代表
取引パターンを得る図。

【図３】クラスタリング範囲を特別日の前後３日間とし
た場合の代表取引パターンを得る図。

【図４】クラスタリング範囲を特別日の１日間とした場
合の代表取引パターンを得る図。

【図５】クラスタリング範囲を３箇月とした場合の代表
取引パターンを得る図。

【図６】本発明の第５の実施の形態に係る自動取引装置
の資金量予測装置の概略構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１……自動取引装置群、１1 〜１n ……自動取引装置、
２……時系列データ入力部（第１の入力手段）、３……
環境情報入力部（第２の入力手段）、４……時系列情報
データベース（第１の記憶手段）、５……クラスタリン
グ部（クラスタリング手段）、６……パターンデータベ
ース（第２の記憶手段）、７……予測期間環境情報指定
部（指定手段）、８……パターン検索部（検索手段）、
９……必要資金量予測部（予測手段）、１０……必要資
金量出力部、１１……資金量予測装置、５１……クラス
タリング範囲情報入力部（第３の入力手段）、５２……
クラスタリング範囲決定部（決定手段）、５３……クラ
スタリング実行部。

Claims (11)

【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
   ータを入力するとともに、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日などの環境
   情報を入力し、 これら入力した時系列データと環境情報とを対応させて
   第１の記憶手段に記憶し、 この第１の記憶手段に記憶した時系列データを、クラス
   タリングの範囲を１日としてクラスタリングすることに
   より時系列パターンを取得し、 この取得した時系列パターンを前記入力された環境情報
   とともに第２の記憶手段に記憶し、 予測期間の環境情報を指定し、 この指定し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し、 この検索し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、 ことを特徴とする自動取引装置の資金量予測方法。
2. 【請求項２】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力するとともに、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日などの環境
   情報を入力し、 これら入力した時系列データと環境情報とを対応させて
   第１の記憶手段に記憶し、 この第１の記憶手段に記憶した時系列データを、クラス
   タリングの範囲をあらかじめ与えた日付の前後３日とし
   てクラスタリングすることにより時系列パターンを取得
   し、 この取得した時系列パターンを前記入力された環境情報
   とともに第２の記憶手段に記憶し、 予測期間の環境情報を指定し、 この指定し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し、 この検索し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、 ことを特徴とする自動取引装置の資金量予測方法。
3. 【請求項３】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力するとともに、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日などの環境
   情報を入力し、 これら入力した時系列データと環境情報とを対応させて
   第１の記憶手段に記憶し、 この第１の記憶手段に記憶した時系列データを、クラス
   タリングの範囲をあらかじめ与えた任意の期間としてク
   ラスタリングすることにより時系列パターンを取得し、 この取得した時系列パターンを前記入力された環境情報
   とともに第２の記憶手段に記憶し、 予測期間の環境情報を指定し、 この指定し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し、 この検索し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、 ことを特徴とする自動取引装置の資金量予測方法。
4. 【請求項４】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力するとともに、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日などの環境
   情報を入力し、 これら入力した時系列データと環境情報とを対応させて
   第１の記憶手段に記憶し、 クラスタリングの範囲を決定するための情報を使用者が
   入力し、 この入力した情報に基づきクラスタリングの範囲を決定
   し、 この決定したクラスタリングの範囲で、前記第１の記憶
   手段に記憶されている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取得し、 この取得した時系列パターンを前記入力された環境情報
   とともに第２の記憶手段に記憶し、 予測期間の環境情報を指定し、 この指定し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し、 この検索し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、 ことを特徴とする自動取引装置の資金量予測方法。
5. 【請求項５】 自動取引装置からの取引情報の時系列デ
   ータを入力するとともに、 前記自動取引装置の取引発生時の日付、曜日などの環境
   情報を入力し、 これら入力した時系列データと環境情報とを対応させて
   第１の記憶手段に記憶し、 クラスタリングの範囲を決定するための情報を自動的に
   収集して入力し、 この入力した情報に基づきクラスタリングの範囲を決定
   し、 この決定したクラスタリングの範囲で、前記第１の記憶
   手段に記憶されている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取得し、 この取得した時系列パターンを前記入力された環境情報
   とともに第２の記憶手段に記憶し、 予測期間の環境情報を指定し、 この指定し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し、 この検索し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、 ことを特徴とする自動取引装置の資金量予測方法。
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ている時系列データを、
   クラスタリングの範囲を１日として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、 予測期間の環境情報を指定する指定手段と、 この指定手段で指定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予測手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金量予測
   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ている時系列データを、
   クラスタリングの範囲をあらかじめ与えた日付の前後３
   日として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、 予測期間の環境情報を指定する指定手段と、 この指定手段で指定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予測手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金量予測
   装置。
8. 【請求項８】 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ている時系列データを、
   クラスタリングの範囲をあらかじめ与えた任意の期間と
   して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、 予測期間の環境情報を指定する指定手段と、 この指定手段で指定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予測手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金量予測
   装置。
9. 【請求項９】 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、 クラスタリングの範囲を決定するための情報を使用者が
   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情報に基づきクラスタ
   リングの範囲を決定する決定手段と、 この決定手段で決定されたクラスタリングの範囲で、前
   記第１の記憶手段に記憶されている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、 予測期間の環境情報を指定する指定手段と、 この指定手段で指定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予測手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金量予測
   装置。
10. 【請求項１０】 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、 クラスタリングの範囲を決定するための情報を自動的に
    収集して入力する第３の入力手段と、 この第３の入力手段で入力された情報に基づきクラスタ
    リングの範囲を決定する決定手段と、 この決定手段で決定されたクラスタリングの範囲で、前
    記第１の記憶手段に記憶されている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、 予測期間の環境情報を指定する指定手段と、 この指定手段で指定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予測手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の資金量予測
    装置。
11. 【請求項１１】 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を更に具備した
    ことを特徴とする請求項６〜１０のいずれか１つに記載
    の自動取引装置の資金量予測装置。