JP5608791B1 - 期間指定振込システム - Google Patents

Abstract

【課題】金融機関の振込サービスにおいて、ある特定の日に振込処理が集中することを回避して、振込処理を当該特定の日から別の日に分散する。
【解決手段】口座振込に関する振込データの入力を受け付ける受付手段と、コンピュータにおける処理負荷状態を示す性能データを取得する性能データ取得手段と、振込データの入力の受付日と振込期日との間の期間において、振込期日に基づいて、振込データに対応する口座振込の実行日を割り当てる実行日割当手段と、性能データおよび振込処理件数に基づいて、割り当てられた実行日に口座振込の実行が可能であるか否かを判定する実行可否判定手段と、振込期日および割り当てられた実行日に基づいて、口座振込に関する振込手数料の割引率を算出する割引率算出手段とを備える。
【選択図】図７

Description

本発明は、期間指定振込システムおよび期間指定振込方法に関し、特に、金融機関での口座振込処理について、特定の期日に振込処理が集中することにより処理負荷が高まってしまうことを防止することができる期間指定振込システムおよび期間指定振込方法に関する。

現在、ＡＴＭ（現金自動預払機）やインターネットを利用した振込サービスが、銀行などの金融機関によって提供されている。上記振込サービスでは、利用者が指定する等した振込日に振込先口座への振込処理が実行される。

また、金融機関は、総合振込サービスというサービスも提供している。この総合振込サービスでは、利用者から受け付けた多数の振込明細（振込先）を含む振込依頼に基づいて、指定日に一括して、利用者の指定口座から当該多数の振込先への振込処理が実行される。

ところで、上記振込処理は、例えば月末などの特定の日に集中する傾向がある。振込サービスを提供する金融機関の立場からすると、特定の日に振込処理が集中することにより、振込処理を実行するシステムの処理負荷が増大し、非効率となる場合がある。当該金融機関は、上記特定の日に大量の振込処理を実行するために、システムのハードウェアリソースの増強などにも対応をする必要があり、このことが金融機関にとっては多大な負担となる。したがって、金融機関にとっては、ある特定の日に振込処理が集中することを回避して、振込処理を分散することが望ましい。

上述した振込処理が特定の日に集中する理由の一つとして、従来の金融機関が提供する振込サービスでは、利用者に対し、「特定の期日」に振込日を指定させて振込依頼を受け付けていたからである。しかし、利用者の立場からすると、必ずしも特定の期日に振込処理を実行する必要があるわけではなく、「特定の期日まで」であれば、その期間内のいつでも振込処理が実行されてもよいケースも存在する。このような状況において、必ずしも利用者に対し、特定の期日を指定させて振込処理を実行する必要性は存在しない。

特開２００４−２７２９２６号公報 特開２００８−２１７３４６号公報 特開２００３−０２２４０９号公報 特開２００３−０２２４６８号公報 特開２００５−１２８８１４号公報

上述したことから、振込サービスを提供する金融機関にとっては、ある特定の日に振込処理が集中することを回避して、振込処理を当該特定の日から別の日に分散することが望ましい。

一方で、上述した総合振込サービスでは、同一の利用者から複数の振込先への振込処理が実行されるが、総合振込の一括振込単位までを別の日に分散して別々に振込処理を実行することは、利用者の振込管理の都合上好ましくなく、総合振込における複数の振込先への一括振込処理は従来のように同日に処理される。

特許文献１では、現在の口座情報に基づいて、その後に口座処理が無い場合の先日時付での残高を仮想的に生成しておき、その先日時付の残高に基づいて先日時付の口座処理を実行しておくことで、従来バッチ処理で行っていた口座処理をオンライン処理中に並行して処理することができる発明が開示されている。しかしながら、特許文献１に記載された発明は、処理負荷をある程度軽減できる効果を有するものの、処理負荷を均等化するものではない。

特許文献２では、オンラインシステムに生じる負荷を監視し、所定の閾値を超過しているか否かを判定し、所定の閾値を超過した場合、一部のユーザを代替サイトへ誘導することでユーザを分散し、商用ウェブサイトの負荷を軽減することができる発明が開示されている。しかしながら、特許文献２に記載された発明は、別途代替サイトを構築する必要が生じ、結局はシステム全体の処理能力の増強が要求される。

特許文献３および特許文献４では、前払い払込期限日および割引金額を適当に設定することにより、払込者から収納サービスの依頼を受ける受付日を分散することができ、収納サービスを提供する収納機関（例えば、金融機関等）は、業務負荷を平準化することができる発明が開示されている。しかしながら、特許文献３および特許文献４に記載された発明は、収納サービスを提供するシステムの負荷状況や処理件数を考慮して、払込処理日を割り当てることまでを実行するわけではなく、手数料の割引によりある程度の負荷を期待することができても、より最適な負荷分散を期待することはできない。また、上述した総合振込サービスにおける複数の振込先への一括振込処理を同日に行うことが保証されるわけではない。さらに、特許文献３および特許文献４では、前払い払込期限日と払込者から収納サービスの受付日とを比較した結果に応じて割引金額を算出しているが、実際に前払い払い込み期限日を設定しても、システムの負荷状況によっては前倒しで払い込み処理をすることができるとは限らず、払い込み期限日に払い込み処理を行う可能性もあり、このような場合にまで割引を適用することは、収納サービスを提供する側の観点からは好ましくない。

特許文献５では、金融取引サービスを提供するシステムにおいてシステム負荷を予測し、その予測結果を利用者に提示してシステム負荷が少ない時期に利用者を誘導することにより、システム負荷を平準化することができる発明が開示されている。しかしながら、特許文献５に記載された発明は、ある程度の負荷の分散を期待することはできるが、それでもピーク時間帯に振込みを行う利用者が想定され、あらかじめ処理件数を把握することができないので、その結果、より最適な負荷分散を期待することができない。また、上述した総合振込サービスにおける課題を解決するものでもない。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、振込サービスの利用者からあらかじめ期間指定の振込依頼を受け付けて、指定された期間内において、システムの負荷および受け付けた振込処理の件数を考慮して、振込処理を分散することができるシステムおよび方法を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明に係る期間指定振込システムは、振込処理実行日を分散させるためのコンピュータシステムであって、口座振込に関する振込データの入力を受け付ける受付手段であって、前記振込データは、振込期日、期間指定振込もしくは期日指定振込であるかを示す識別子、および振込件数を含む、受付手段と、前記コンピュータシステムにおける処理負荷状態を示す性能データを取得する性能データ取得手段と、前記振込データの入力の受付日と前記振込期日との間の期間において、前記振込期日および前記識別子の優先度に基づいて、前記振込データに対応する口座振込の実行日を割り当てる実行日割当手段であって、前記識別子の優先度は、前記期日指定振込を示す値が優先される、実行日割当手段と、前記性能データから前記コンピュータシステムの負荷状態を判定する負荷状態判定手段と、前記負荷状態および前記振込件数に基づいて、前記割り当てられた実行日に前記口座振込の実行が可能であるか否かを判定する実行可否判定手段と、前記振込期日および前記割り当てられた実行日に基づいて、前記口座振込に関する振込手数料の割引率を算出する割引率算出手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る期間指定振込システムによれば、振込サービスの利用者からあらかじめ期間指定の振込依頼を受け付けて、システムの負荷および受け付けた振込処理の件数を考慮して、受付日から指定された振込期間までの任意の日に振込処理を割り当てるので、振込処理を最適に分散することができる。また、複数の期間指定の振込処理の中においても、優先度を設け、当該優先度に応じて振込処理を分散させるので、より最適な負荷分散を図ることができる。さらに、上記優先度には総合振込の一括振込件数も含まれ、当該振込件数を考慮して優先度を判定するので、上述した総合振込サービスにおける複数の振込先への一括振込処理を同日に実行することができる。

本発明に係る期間指定振込システムのネットワーク構成の例を示す。 本発明に係る期間指定振込システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る、振込依頼受付データ記憶部３００の例を示す。 本発明の一実施形態に係る、振込データ記憶部４００の例を示す。 本発明の一実施形態に係る、割引率データ記憶部５００の例を示す。 本発明の一実施形態に係る、過去実績予測データ記憶部６００の例を示す。 本発明の一実施形態に係る、期間指定振込システムが実行する一連の処理の例を示すフローチャートである。 図７で示す処理における振込依頼受付データ記憶部３００の例示のレコード、および処理時点でモニタリングされる例示の性能値を示す図である。 本発明の一実施形態に係る、振込処理実行可否の判定を行うのに使用する目標値を示す図である。 本発明の一実施形態に係る、期間指定振込システムが実行する一連の処理の別の例を示すフローチャートである。 図１０で示す処理における振込依頼受付データ記憶部３００の例示のレコード、処理時点でモニタリングされる例示の性能値、および過去実績予測データ記憶部６００の例示のレコードを示す図である。 図１０で示す処理における振込依頼受付データ記憶部３００の例示のレコード、および過去実績予測データ記憶部６００の例示のレコードを示す図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態に係る期間指定振込システムを詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る、期間指定振込システム１００のネットワーク構成の例を示す図である。

銀行システム１０１は、インターネットバンキングサービスおよび総合振込サービスなどを提供するシステムであり、本発明に係る期間指定振込システムの主要な機能を備えるシステムである。銀行システム１０１は、インターネットなどのネットワーク１０２を介して１０３ａ、１０３ｂ、・・・、１０３ｎ（以下、「クライアントコンピュータ１０３」）と通信を行うように構成されている。

クライアントコンピュータ１０３は、振込依頼を行う利用者が使用する端末であり、クライアントコンピュータから振込依頼を行い、その結果がクライアントコンピュータ１０３の表示部に表示される。

上述した銀行システム１０１は、１つまたは複数のサーバコンピュータで構成することができる。また、上述したクライアントコンピュータ１０３は、例えば、通信機能を備えるパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ＰＤＡなどの情報端末機器とすることができる。サーバコンピュータおよび情報端末機器は、中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、記憶装置などの備えるコンピュータであって、メモリまたは記憶装置に格納されたコンピュータプログラムを処理装置（ＣＰＵ）が処理することによって統括的に制御され、本発明に係る処理を実施し、その機能を実現することができる。なお、上述したシステム構成は、例示のためのものであり、本発明を実施することができるシステム構成を限定するものではない。

次に、図２のブロック図を参照して、上述した期間指定振込システムの構成を詳細に説明する。銀行システム１０１は、制御部２０１、主記憶部２０３、補助記憶部２０４、入力部２０５、出力部２０６、ネットワークＩ／Ｆ２０７、およびデータベース２０８を備え、それら各要素がシステムバス２０２を介して接続される。

制御部２０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、上記各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部２０４に格納されている各種プログラムを主記憶部２０３に読み出して実行する。

主記憶部２０３は、メインメモリとも呼ばれ、銀行システム１０１が受信した入力データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶する。

補助記憶部２０４は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。主記憶部２０３は、補助記憶部２０４よりも記憶容量が相対的に小さいため、一時的なデータの記憶や演算処理などに使用されるのに対し、補助記憶部２０４は、必要なデータや情報の長期的な記憶・保存のために使用される。つまり、制御部２０１がプログラムを実行してデータの演算を行う場合には、補助記憶部２０４から必要なデータやプログラムを主記憶部２０３に読み出し、演算結果のデータを長期的に記憶・保存するには制御部２０１が補助記憶部２０４に演算結果のデータを書き込む。

入力部２０５は、クライアントコンピュータ１０３からの振込依頼等をネットワークＩ／Ｆ２０７を介して受信する。

出力部２０６は、利用者からの振込依頼を受け付けて、振込処理を実行した後に、その実行結果を出力する。実行結果はネットワークＩ／Ｆを介してクライアントコンピュータ１０３に送信される。

データベース２０８は、後述する利用者データ記憶部４００、振込依頼受付データ記憶部５００、振込データ記憶部６００、割引率データ記憶部７００および過去実績予測データ記憶部８００などのデータテーブルを備える。

図３は、本発明に係る期間指定振込システムの振込依頼受付データ記憶部３００の例を示す図である。振込依頼受付データ記憶部３００は、上述した期間指定振込依頼を行った場合の、振込期日等を特定するためのデータベーステーブルである。振込依頼受付データ記憶部３００は、「利用者コード」、「振込期日」、期間指定振込依頼を受け付けた日時である「振込依頼受付日時」、総合振込サービスを利用する場合に、その一括振込処理を行う件数、すなわち振込先の件数を示す「振込件数」および「利用登録フラグ」を備える。上述したように、振込サービスを利用する利用者は、必ずしもある特定の期日に振込処理を行うことを希望しておらず、「ある特定の期日までに」振込処理を行えば足りる場合もある。このような利用者は、振込処理をいつまでに行わなければならないかを示す振込期日を指定して振込依頼を行う（以下、「期間指定振込」）ので、上記利用登録フラグには１が設定される。利用登録フラグに「１」が設定された振込依頼については、その依頼を受け付けた日から振込期日までの期間において、処理負荷等を考慮して任意のタイミングで振込処理が行われる。一方で、利用登録フラグに「０」が設定された振込処理については、従来どおりに振込期日に振込処理が行われる。なお、本実施形態では、本データ記憶部のレコードは、対象の振込処理が行われると削除されるが、レコードを削除する代わりに、「処理済フラグ」などの項目を設けて、処理済のレコードの当該項目に値を設定することで、処理済みか否かの判定を実行してもよい。

図４は、本発明に係る期間指定振込システムの振込データ記憶部４００の例を示す図である。振込データ記憶部は、上述した期間指定振込であるか否かにかかわらず、すべての振込処理を特定するためのデータベーステーブルである。振込データ記憶部４００は、通常振込であるか総合振込であるかを示す「振込種別」と、振込依頼人情報である「金融機関コード」、「支店コード」、「口座種別」、「口座番号」および「振込依頼人名」と、振込先情報である「金融機関コード」、「支店コード」、「口座種別」、「口座番号」および「受取人名」とを備える。

図５は、本発明に係る期間指定振込システムの割引率データ記憶部５００の例を示す図である。割引率データ記憶部５００は、期間指定振込を指定して振込日が変動することに対して（振込依頼があった日から振込期日までの任意の日に振込処理が行われる）、振込手数料を割り引くために、その割引率を特定するためのデータベーステーブルである。割引率データ記憶部５００は、「割引率コード」、実際の振込処理が振込期日の何日前に行われたかを数段階に分けた「指定日からの日数」およびそれに対応する「割引率」を備える。

図６は、本発明に係る期間指定振込システムの過去実績予測データ記憶部６００の例を示す図である。過去実績予測データ記憶部６００は、過去に銀行システムが振込処理を行った際の振込処理件数およびＣＰＵ使用率などのシステムの性能値を特定時間ごとに採取した情報を格納したデータベーステーブルである。過去実績予測データ記憶部６００は、モニタリング時間および終了の日時を示す「モニタリング日時（Ｆｒｏｍ）」および「モニタリング日時（Ｔｏ）」と、その時間に行った「振込処理件数」と、当該時間の「ＣＰＵ使用率」および「メモリ使用率」とを備える。本実施例では、モニタリング間隔を１時間間隔で行い、当該単位でデータレコードを作成しているが、その単位には限定されない。また、本実施形態では、処理の対象として「振込処理件数」のみを記載しているが、銀行システム１０１の負荷を高める要因となるのは振込処理だけではないので、例えば、残高照会件数などのその他の処理の件数を記録してもよい。さらに、銀行システムの性能値を示すために例示したＣＰＵ使用率およびメモリ使用率には限定されず、Ｉ／Ｏ負荷などのその他の測定項目を取得してもよい。

上述した性能値のモニタリングは、一般的に使用されるモニタリングツールを使用して性能値を取得してもよく、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）のＳａｒコマンドなどを定期的に発行することにより取得してもよい。銀行システムの制御部２０１は、上述したモニタリング方法により、定期的に性能値をモニタリングして、過去実績予測データ記憶部６００にレコードを挿入する。

次に、図７のフローチャートを使用して、本発明の一実施形態に係る期間指定振込システムが実行する一連の処理を説明する。本実施形態は、２０１３年４月１５日に処理がされることを前提とし、図８において処理の前提となる状況を説明する。

図８（ａ）は、図３で説明した振込依頼受付データ記憶部３００の一例である。図８（ａ）に示すように、振込期日を２０１３年４月２５日とする５件の期間指定振込依頼と、振込期日を２０１３年４月１５日とする１件の期間指定振込でない通常の振込依頼（以下、「非期間指定振込」）が、２０１３年４月１５日に各利用者からあったものとする。図８（ａ）に記載の５件の期間指定振込は、振込期日がいずれも２０１３年４月２５日であるので、振込依頼があった２０１３年４月１５日から２０１３年４月２５日までの任意の日に処理が実行される。一方、１件の非期間指定振込は（利用者コードが「５５５５５５５５５」）、２０１３年４月１５日に処理が実行される。

上記説明を前提に、図７のフローチャートの説明に戻る。上述したように、銀行システム１０１の制御部２０１は、本フローチャートでの処理以外の時間帯にも常に性能値をモニタリングして、過去実績予測データ記憶部３００に性能データを格納する（Ｓ７００）。

まず、振込サービスの利用者から振込依頼を受け付け、クライアントコンピュータ１０３から振込処理の登録が入力される。振込処理の入力は、クライアントコンピュータ１０３のネットワークＩ／Ｆ２１１を介して銀行システム１０１に送信される。銀行システム１０１の入力部２０５は、送信された振込処理の入力を、ネットワークＩ／Ｆ２０７を介して受信する（Ｓ７０１）。ここで、振込処理の入力とは、振込依頼人の利用者コードや口座情報、振込先の口座情報、および振込期日などを含む振込に関するデータを意味する。

次に、銀行システム１０１の制御部２０１は、受信した振込処理の入力に基づいて、振込データ記憶部４００に対し、各振込処理に対応する振込データレコードを挿入する（Ｓ７０２）。また、同時に振込依頼受付データ記憶部３００に対し、各振込処理に対応する振込依頼受付データレコードを挿入する。

次に、制御部２０１は、振込依頼受付データ記憶部３００から、未処理のレコードをすべて取得する（Ｓ７０３）。取得したレコードは、振込期日、利用登録フラグおよびデータ受付日時の昇順で１件ずつ読み込まれる。つまり、振込期日が最も早く、振込期日が同日のレコードが複数ある場合は、非期間指定振込が優先となり（ただし、非期間指定振込の振込期日が当日である場合に限る）、それらもすべて同一の場合はデータ受付日が最も早いものから優先的に処理が実行される。本実施形態では、図８（ａ）に示す６件のレコードのみ存在すると仮定する。

次に、制御部２０１は、銀行システム１０１における振込処理件数の目標値を取得する（Ｓ７０４）。ここで、振込処理件数の目標値とは、銀行システム１０１における１時間あたりの振込処理件数の目標値であり、本実施形態では、当該値を超えないように振込処理日が割り当てられる。目標値は図９に示すように、毎月の各日付ごとに目標値が設定され、データファイルまたはデータベーステーブルに格納される。図９を参照すると、毎月の１日や月末などは、これまでの経験則上、他の日と比べて処理件数が多いので、目標値がやや高めに設定される。本ステップの処理は、２０１３年４月１５日に実行されるので、目標値は１４００件の値が取得される。なお、本実施形態では、日ごとに目標値を定めるようにしているが、すべての日で共通の１つの目標値を設定してもよく、３６５日それぞれの処理負荷の特性に応じてそれぞれの目標値を設定してもよい。また、１日の中の時間帯によっても処理負荷は変動しうるので、各時間帯の処理負荷の特性に応じて１時間ごとに目標値を定めてもよい。さらに、上述した目標値は、過去の性能値に基づいて動的に変更してもよい。例えば、本発明により振込処理が分散された結果、各日ごとの処理件数の平均値を算出して、定期的に目標値を更新するなどである。

次に、制御部２０１は、Ｓ７００でモニタリングしている性能値を参照して、現在の銀行システム１０１の性能値を取得する（Ｓ７０５）。図８（ｂ）に示すように、モニタリング時間は、本ステップが実行される２０１３年４月１５日の９時１７分であり、振込処理件数が４４２件、ＣＰＵ使用率が４１％、およびメモリ使用率が３３％である。

次に、Ｓ７０３で読み込んだ振込依頼受付データレコードについて、Ｓ７０４で取得した目標値およびＳ７０５で参照した性能値に基づいて、振込処理が可能であるか否かを判定する（Ｓ７０６）。ここで、本実施形態では、処理対象となる振込依頼受付データのレコードが６件であり、そのうちの１件が非期間指定振込なので、当該振込処理が優先される。

図８（ａ）の非期間指定振込の振込件数は４００件であるので、現在の処理件数である４４２件と合算しても目標値である１４００件には満たないので、処理実行可と判定する（Ｓ７０７でＹｅｓ）。

上記例では、１件目のレコードの振込処理が実行可と判定されたが、仮に振込件数がさらに多く、実行不可と判定された場合（Ｓ７０８でＮｏ）、次の振込依頼データのレコードを読み込んで、実行可否を判定する。

次に、制御部２０１は、Ｓ７０６で振込処理の実行可否が判定された、振込依頼受付データのレコードについて振込処理を実行する（Ｓ７０８）。具体的には、振込依頼受付データの利用者コードに基づいて振込データ記憶部４００からレコードを取得して、当該レコードに基づいて、振込依頼人の口座から引き落とし処理を実行し、振込先の口座に入金処理を実行する。

次に制御部２０１は、割引率データ記憶部５００からのレコード取得（Ｓ７０９）および手数料算出処理（Ｓ７１０）を実行するが、上記振込処理は非期間指定振込なので、割引は対象外となり、本ステップはスキップされる。

次に、制御部２０１は、Ｓ７０３で取得した振込依頼受付データのレコードの２件目のレコード、すなわち、本実施形態では期間指定振込である５件のレコードを１件ずつ読み込んで、上述したＳ７０５乃至Ｓ７１０の処理を実行する。

図８（ａ）の５件の期間指定振込の振込期日はいずれも２０１３年４月２５日なので、この時点での優先度の優劣は存在しない。このように複数のレコードの振込期日が同日の場合は、データ受付日時が先のレコードから優先して上記判定がされる。

上述したように、振込期日が同日の場合は、データ受付日時が先のレコードから優先して判定されるので、図８（ａ）の１件目のレコード（利用者コードが「１２３４５６７８９」）から順に振込処理実行可否の判定がされ（Ｓ７０７）、実行可能であれば、振込処理が実行される（Ｓ７０８）。

次に、制御部２０１は、割引率データ記憶部５００からレコードを取得する（Ｓ７０９）。ここで、本実施形態では、上記説明した振込処理は振込期日である２０１３年４月２５日の１０日前である２０１３年４月１５日に振込処理がされているので、１０日以上前の処理として、図５に示す割引率コードが「１」のレコードが取得される。

次に、制御部２０１は、上記実行した振込処理における振込手数料について、Ｓ７０９で取得した割引率「６０％」を振込手数料に乗算して、振込手数料を算出する（Ｓ７１０）。

次に、制御部２０１は、Ｓ７０３で取得した振込依頼受付データのレコードの３件目のレコードを読み込んで、上述したＳ７０５乃至Ｓ７１０の処理を実行し、全レコードを実行するまで処理を繰り返す。

以上述べたように、振込依頼を受け付けた日から振込期日までの期間における任意の日に振込処理を実行するので、従来のように特定の日付に振込処理が集中してしまうことを回避して、処理負荷を分散することができる。また、期間指定振込に対して割引を適用することで、振込依頼人に対し、期間指定振込を行う動機付けとなり、実際に振込処理を実行した日付に応じて振込手数料の割引を行うので、負荷分散の結果に応じた割引率を適用することができる。さらに、データの受付日時が早い振込処理から優先して振込処理を行い、振込期日から起算してより早く処理された振込についてより高い割引率を適用することになるので、振込依頼人に対して、より早めに振込依頼を行うことの動機付けとなり、その結果、振込依頼日と振込期日との間の期間がより長くなり、銀行システムは振込処理を割り当てる自由度が増し、システム負荷の分散を図ることができる。

本実施形態のＳ７０６における振込処理の実行可否は、振込処理件数の目標値と、Ｓ７００でモニタリングしている性能値のうちの振込処理件数とに基づいて判定しているが、このような形式に限定されず、例えば、目標値をＣＰＵ使用率、メモリ使用率またはそれらの組み合わせなどのハードウェアリソースの使用値にしてもよく、現在のハードウェアリソースの使用値において、実行可否判定の対象となる振込件数を処理することで予想されるハードウェアリソースの使用値を予測して、当該予測値と目標値とを比較することにより実行可否を判定してもよい。

次に、図１０のフローチャートを使用して、本発明の別の実施形態に係る期間指定振込システムが実行する一連の処理を説明する。本実施形態は、２０１３年４月１５日に処理がされることを前提とし、図１１において処理の前提となる状況を説明する。

図１１（ａ）は、図３で説明した振込依頼受付データ記憶部３００の一例である。図１１（ａ）に示すように、振込期日を２０１３年４月２５日とする６件の期間指定振込依頼が、２０１３年４月１５日に各利用者からあったものとする。本実施形態でも、複数の未処理の振込依頼受付データレコードが存在する場合は、振込期日が早いものから優先して処理されるが、本実施形態では６件の振込依頼受付データレコードの振込期日がすべて同日であるので、銀行システム１０１における過去の性能値に基づいて優先度を判定するが、詳細は後述する。

まず、図７の処理と同様に、本フローチャート以外の時間帯にも常に性能値をモニタリングする（Ｓ１０００）。次に、振込処理の入力を受信し（Ｓ１００１）、振込データ記憶部４００および振込依頼受付データ記憶部３００にレコードを挿入する（Ｓ１００２）。

次に、振込依頼受付データ記憶部３００から未処理のレコードを取得し、すべてのレコードを読み込む（Ｓ１００３）。

次に、制御部２０１は、銀行システム１０１における振込処理件数の目標値を取得する（Ｓ１００４）。本ステップの処理は、２０１３年４月１５日に実行されるので、２０１３年４月１５日の目標値である１４００件の値が取得される（図１０参照）。

次に、制御部２０１は、Ｓ１０００でモニタリングしている性能値を参照して、現在の銀行システム１０１の性能値を取得する（Ｓ１００５）。図１１（ｂ）で示すように、モニタリング時間が、本ステップが実行される２０１３年４月１５日の９時１７分であり、振込処理件数が４４２件、ＣＰＵ使用率が４１％、およびメモリ使用率が３３％である。

次に、制御部２０１は、過去実績予測データ記憶部６００から前年実績の性能値のレコードを取得する（Ｓ１００６）。ここで、前年実績のレコードとは、本ステップが実行される２０１３年４月１５日の前年の同日である２０１２年４月１５日分のレコードが取得される。図１１（ｃ）において、当該性能値のレコードを示す

次に、制御部２０１は、Ｓ１００３で読み込んだ振込依頼受付データレコードの振込件数を参照して、Ｓ１００４で取得した目標値およびＳ１００６で取得した過去の性能値に基づいて、振込処理の優先度を判定する（Ｓ１００７）。ここで、当該判定は、上述した過去の性能値に基づいて、目標値に近似する値となるように判定するが、詳細は図１１を参照しながら説明する。

図１１（ｃ）を参照すると、２０１２年４月１５日の９時から１０時までの時間帯の振込処理件数が４３０件であり、２０１３年４月１５日の同時間帯も同程度の処理件数であると予想される（２０１３年３月１５日の９時から１０時までの時間帯も４３０件であると仮定する）。１０時以降も同様である。そして、図１１（ａ）の６件の振込依頼受付データレコードの各処理件数を、図１１（ｃ）の各時間帯における振込処理件数に対し、目標値に近づくように加算すると、表１に示すようになる。

例えば、図１１（ｃ）に示すように、２０１３年４月１５日の９時から１０時までの時間帯における振込処理件数が４３０件であるので、図１１（ａ）の６件の振込依頼受付データレコードのそれぞれの振込件数を４３０件に加算し、目標値である１４００件に最も近似するレコードの振込処理を割り当てる。そして、上述の方法で最も近似するのは５件目のレコード（利用者コードが「４４４４４４４４４」）であることが分かる（当該レコードの振込件数は９８０件であり４３０件に加算すると１４１０件となり、１４００件に最も近似する）。また、図１１（ｃ）に示すように、２０１２年４月１５日の１０時から１１時までの時間帯における振込処理件数が５２０件であるので、図１１（ａ）の５件の振込依頼受付データレコードのそれぞれの振込件数を５２０件に加算すると、最も目標値の近似するレコードが４件目のレコード（利用者コードが「３３３３３３３３３」）であることが分かる（８００件＋５２０件＝１３２０件）。２０１３年４月１５日の１１時以降も同様の判定方法で振込日を割り当てると、表１に示すように、１２２８件（図１１（ａ）の２件目のレコードの振込処理を割り当てる）および１２２９件（図１１（ａ）の３件目のレコードの振込処理を割り当てる）と目標値に近似するように振込処理件数を均等にすることができる。

上述した方法で振込処理の優先度を判定し、制御部２０１は、６件の振込依頼受付データレコードのうちの５件目のレコード（利用者コードが「４４４４４４４４４」）について、Ｓ１００５で取得した性能値に基づいて、銀行システム１０１における振込処理の上限値を超えないかを判定する（Ｓ１００８）。ここで、振込処理件数の上限値とは、銀行システム１０１を実装するコンピュータハードウェアのカタログ値や過去の実績値および性能テストの結果値などに基づいて算出された、１時間あたりの理論上の振込処理件数の上限値であり、予め定められた値である。上述したように振込処理件数が均等になるように判定されても、本ステップが実行されている時間帯の実際の性能値（Ｓ１００５で参照した性能値）が、過去実績値と比較して処理件数が大幅に増大する可能性もある。したがって、その時点の性能値である振込処理件数に、上記判定された振込依頼受付データレコードの処理件数を加算して、上述した上限値を上回るか否かを判定する。本実施形態では、上記上限値を１８００件と仮定し、Ｓ１００５で参照した性能値の処理件数が、図１１（ｂ）で示すように４４２件であり、振込依頼受付データレコードの処理件数が９８０件であるので、４４２件＋９８０件＝１４２２件となり、上限値は超えないので、実行可否の判定はＹｅｓと判定される（Ｓ１００８でＹｅｓ）。一方、本判定でＮｏと判定された場合は、Ｓ１００７で再度の優先度判定が行われる。

次に、制御部２０１は、図７のＳ７０８乃至Ｓ７１１のステップと同様に、振込処理を実行し（Ｓ１００９）、割引率データ記憶部６００からレコードを取得し（Ｓ１０１０）、振込手数料を算出し（Ｓ１０１１）、Ｓ１００３で読み込んだ振込依頼受付データレコードが最後であるか否かを判定し（Ｓ１０１２）、まだ未処理のレコードが存在すれば、Ｓ１００５乃至Ｓ１０１２のステップを繰り返す。

以上のように、振込期日が同日の複数のレコードに対し、振込件数の値に基づいて、目標値に近づくように振込処理を実行する日を判定することで、振込処理を分散することができる。具体的には、上述した図１１（ａ）の５件目のレコードの振込処理が、従来であれば２０１３年４月２５日に処理され、当該日の振込処理の負荷が集中してしまうのに対し、本実施形態によれば、９８０件の処理を最も負荷の低い日の最も負荷の低い時間帯に割り当てることにより、最適な負荷分散を実現することができる。そして、そのことと同時に、上述した総合振込における複数の振込先への一括振込処理は、従来のように一括処理の単位を維持することができる。さらに、上述した振込処理件数の目標値だけでなく、上限値を超えるか否かの判定をも行っているので、過去の実績値の性能値よりも現在のシステム負荷が大幅に上昇するなどの事象が発生したような場合にも対応することができる。

なお、上述した性能値の過去実績については、前年だけでなく、さらに直近数年分の同時刻の各性能値を最小２乗法で算出することにより、当日（２０１３年５月１５日）あるいは振込期日（２０１３年５月２５日）の性能値を予測してもよい。すなわち、直近数年分の各性能値の偏差の二乗和を最小とする値を求めてもよい。また、前年でなく、直近数ヶ月前の同時刻の性能値を参照して、上記と同様の方法で性能値を予測してもよい。さらに、上述したような直近数年分の性能値、または直近数ヶ月前の性能値の平均値を算出して、当日または振込期日の性能値を予測してもよい。

次に、振込処理件数に基づいて優先度を判定する別の具体例を、図１２を参照して説明する。

図１２（ａ）は、図４で説明した振込依頼受付データ記憶部３００の一例である。図１２（ａ）に記載されているように、振込期日を２０１３年４月３０日とする６件の期間指定振込依頼が、２０１３年４月２５日に各利用者からがあったものとする。

図１２（ｂ）および（ｃ）は、図６で説明した過去実績予測データ記憶部６００の一例である。図１２（ｂ）は、振込依頼がされた２０１３年４月２５日における銀行システム１０１の処理負荷を予測するための、１年前の２０１２年４月２５日の性能値を示すレコードである。一方、図１２（ｃ）は、振込依頼日の翌日である２０１３年４月２６日における銀行システム１０１の処理負荷を予測するための、１年前の２０１２年４月２６日の性能値を示すレコードである。

処理の具体例は、図１０のフローチャートに基づいて説明する。図１０のＳ１０００乃至Ｓ１００３は同様であるので説明は省略する。

Ｓ１００４においては、制御部２０１は、銀行システム１０１における振込処理件数の目標値を取得するが、本ステップの実行日である２０１３年４月２５日の目標値だけでなく、翌日である２０１３年４月２６日の目標値も取得する。図９を参照すると、２０１３年４月２５日の目標値が１５００件であり、２０１３年４月２６日の目標値が１４００件であることが分かる。

その後のＳ１００５およびＳ１００６の処理は上述した内容と同様であるので説明は省略する。Ｓ１００７における優先度の判定処理を、上述した図１２を参照して説明する。 図１２（ｂ）を参照すると、２０１２年４月２５日の９時から１０時までの時間帯の振込処理件数が６１０件であり、２０１３年４月２５日の同時間帯も同程度の処理件数であると予想される（２０１３年４月２５日の９時から１０時までの時間帯も６１０件であると仮定する）。１０時以降も同様である。そして、図１２（ａ）の６件の振込依頼受付データレコードの各処理件数を、図１２（ｂ）の各時間帯における振込処理件数に対し、目標値に近づくように加算すると、表２に示すようになる。

例えば、図１２（ｂ）で示すように、２０１３年４月２５日の９時から１０時までの時間帯における振込処理件数が６１０件であるので、図１２（ａ）の６件の振込依頼受付データレコードのそれぞれの振込件数を６１０件に加算し、目標値である１５００件に最も近似するレコードの振込処理を割り当てる。そして、上述の方法で最も近似するのは１件目のレコード（利用者コードが「１２３４５６７８９」）であることが分かる（当該レコードの振込件数は９００件であり６１０件に加算すると１５１０件となり、１５００件に最も近似する）。１１時以降も同様の判定方法で振込日を割り当てる。そして、２０１３年４月２５日の１２時から１３時の時間帯は、前年実績から処理件数が１２９０件程度と予想され、同日のそれ以降の時間帯も同程度の負荷であると仮定する。この場合、図１２（ａ）に示す期間指定振込については２０１３年４月３０日までに振込を行えばいいので、翌日の２０１３年４月２６日に割り当てる。表２に示すように、２０１３年４月２６日の９時から１０時の時間帯に、図１２（ａ）の５件目のレコード（利用者コードが「４４４４４４４４４」）の９８０件の振込処理を割り当てる。１０時以降も９２０件および８００件と同様の方法で割り当て、２０１３年４月２６日の目標値である１４００件に近づくように振込処理を割り当てる。

最後に、図１００８乃至Ｓ１０１２のステップが実行されるが、これらの処理は上述した内容と同様であるので説明は省略する。

以上のように、本発明に係る期間指定振込システムの説明を詳述したが、実施形態で説明した、振込依頼受付データ記憶部３００などの具体的なデータ構造は例示的なものにすぎず、特許請求する事項から逸脱しない範囲で変更がされてもよい。

１０２ ネットワーク
２０２ システムバス

Claims (11)

1. 振込処理実行日を分散させるためのコンピュータシステムであって、
   口座振込に関する振込データの入力を受け付ける受付手段であって、前記振込データは、振込期日、期間指定振込もしくは期日指定振込であるかを示す識別子、および振込件数を含む、受付手段と、
   前記コンピュータシステムにおける処理負荷状態を示す性能データを取得する性能データ取得手段と、
   前記振込データの入力の受付日と前記振込期日との間の期間において、前記振込期日および前記識別子の優先度に基づいて、前記振込データに対応する口座振込の実行日を割り当てる実行日割当手段であって、前記識別子の優先度は、前記期日指定振込を示す値が優先される、実行日割当手段と、
   前記性能データから前記コンピュータシステムの負荷状態を判定する負荷状態判定手段と、
   前記負荷状態および前記振込件数に基づいて、前記割り当てられた実行日に前記口座振込の実行が可能であるか否かを判定する実行可否判定手段と、
   前記振込期日および前記割り当てられた実行日に基づいて、前記口座振込に関する振込手数料の割引率を算出する割引率算出手段と
   を備えることを特徴とするコンピュータシステム。
2. 前記実行日割当手段は、前記振込データの入力の受付日時にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
3. 前記実行日割当手段は、前記振込-件数にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを特徴とする請求項２に記載のコンピュータシステム。
4. 前記性能データ取得手段により取得された性能データが格納されたデータベースと、
   前記データベースから、前記期間に対応する過去の性能データを取得する第２の性能データ取得手段と、
   前記過去の性能データから前記コンピュータシステムの前記期間に対応する過去の負荷状態を判定する第２の負荷状態判定手段と、
   をさらに備え、
   前記実行日割当手段は、前記期間に対応する過去の負荷状態にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを特徴とする請求項１または３に記載のコンピュータシステム。
5. 振込処理実行日を分散させるためのコンピュータにより実行される方法であって、
   口座振込に関する振込データの入力を受け付けるステップであって、前記振込データは、振込期日、期間指定振込もしくは期日指定振込であるかを示す識別子、および振込件数を含む、ステップと、
   前記コンピュータにおける処理負荷状態を示す性能データを取得するステップと、
   前記振込データの入力の受付日と前記振込期日との間の期間において、前記振込期日および前記識別子の優先度に基づいて、前記振込データに対応する口座振込の実行日を割り当てるステップであって、前記識別子の優先度は、前記期日指定振込を示す値が優先される、ステップと、
   前記性能データから前記コンピュータの負荷状態を判定するステップと、
   前記負荷状態および前記振込件数に基づいて、前記割り当てられた実行日に前記口座振込の実行が可能であるか否かを判定するステップと、
   前記振込期日および前記割り当てられた実行日に基づいて、前記口座振込に関する振込手数料の割引率を算出するステップと
   を備えることを特徴とする方法。
6. 前記実行日を割り当てるステップは、前記振込データの入力の受付日時にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記実行日を割り当てるステップは、前記振込件数にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記取得した性能データをデータベースに格納するステップと、
   前記データベースから、前記期間に対応する過去の性能データを取得するステップと、
   前記過去の性能データから前記コンピュータの前記期間に対応する過去の負荷状態を判定するステップと、
   をさらに備え、
   前記実行日を割り当てるステップは、前記期間に対応する過去の負荷状態にさらに基づいて、前記実行日を割り当てることを含むことを特徴とする請求項５または７に記載の方法。
9. 請求項５乃至８のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ可読記憶媒体。
11. プロセッサとメモリとを備えたコンピュータであって、前記メモリは前記プロセッサに請求項５乃至８のいずれか一つに記載の方法を実行させるプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ。

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