JP6336795B2 - Information processing apparatus and program - Google Patents
Information processing apparatus and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6336795B2 JP6336795B2 JP2014065314A JP2014065314A JP6336795B2 JP 6336795 B2 JP6336795 B2 JP 6336795B2 JP 2014065314 A JP2014065314 A JP 2014065314A JP 2014065314 A JP2014065314 A JP 2014065314A JP 6336795 B2 JP6336795 B2 JP 6336795B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- event
- prediction
- automatic transaction
- inflow
- held
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 127
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 46
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 18
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 235000019580 granularity Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and a program.
近年、自動取引装置（ＡＴＭ：ａｕｔｏｍａｔｅｄ−ｔｅｌｌｅｒ ｍａｃｈｉｎｅ）が銀行、駅構内、及びコンビニエンスストアなど、多様な場所に設置されるようになっている。この自動取引装置は、利用者自身の操作で自動的に出金、入金及び残高照会などの各種取引を行うことができ、銀行窓口の営業終了後も稼働しているため、今後、増々設置台数が増えるものと予想される。 In recent years, automatic-teller machines (ATMs) have been installed in various places such as banks, station premises, and convenience stores. This automatic transaction device can automatically perform various transactions such as withdrawals, deposits and balance inquiries by the user's own operations, and is still in operation after the bank window is closed. Is expected to increase.
このような自動取引装置においては、千券や万券などの複数金種の現金を格納しており、例えば出金取引により現金が流出し、入金取引により現金が流入するので、適切なタイミングで自動取引装置に現金を装填または回収する必要がある。この点に関し、自動取引装置における現金の流出入量を予測することにより、現金が不足するタイミングで現金を自動取引装置に装填するための「資金装填の計画」を作成することが可能となる。回収についても同様である。このため、自動取引装置における現金の流出入量を精度よく予測するための技術が求められている。 In such an automatic transaction device, cash of multiple denominations such as thousand tickets and ten thousand tickets is stored. For example, cash flows out by withdrawal transaction and cash flows in by deposit transaction. It is necessary to load or collect cash in the automatic transaction apparatus. In this regard, by predicting the amount of cash flow in and out of the automatic transaction apparatus, it becomes possible to create a “cash replenishment plan” for loading cash into the automatic transaction apparatus when cash is insufficient. The same applies to recovery. For this reason, the technique for estimating the cash inflow / outflow amount in an automatic transaction apparatus accurately is calculated | required.
例えば、下記特許文献１では、経験的知識に基づいて、自動取引装置における資金需要予測を行う技術が開示されている。 For example, Patent Document 1 below discloses a technique for predicting fund demand in an automatic transaction apparatus based on empirical knowledge.
また、下記特許文献２では、自動販売機について、イベント期間、通常時と比較したイベント期間中の販売量の変動、及び配置場所などに対応するイベント計数を定義し、販売予測を行う技術が開示されている。 Patent Document 2 below discloses a technique for predicting sales of vending machines by defining event counts corresponding to the event period, changes in sales volume during the event period compared to normal times, and arrangement locations, etc. Has been.
また、下記特許文献３では、過去の売り上げ実績が存在しない、新規に出店する店舗に関して、催事情報を含めた条件が類似する既存の店舗を選択し、選択した店舗の売り上げ実績に基づいて発注予測を立てる技術が開示されている。 Further, in Patent Document 3 below, regarding a newly opened store that has no past sales record, an existing store having similar conditions including event information is selected, and an order is predicted based on the sales record of the selected store. A technique for establishing the above is disclosed.
しかし、上記特許文献に記載の技術は、予測の基礎となる特定のひとつの自動取引装置又は店舗などの対象を選択することを要していた。このため、予測の基礎とすべき対象が複数ある場合に適切な対応することが困難であり、また、選択した対象から得られたデータに異常値が含まれる場合には予測が外れる可能性があった。そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、複数の自動取引装置を予測の基礎とすることで予測対象の自動取引装置における流出入量予測の精度をより向上させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置及びプログラムを提供することにある。 However, the technique described in the above-mentioned patent document requires selecting a target such as one specific automatic transaction apparatus or a store that is a basis of prediction. For this reason, it is difficult to respond appropriately when there are multiple targets that should be the basis of prediction, and there is a possibility that the prediction may be lost if the data obtained from the selected target includes abnormal values. there were. Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to predict the inflow / outflow amount in an automatic transaction apparatus to be predicted by using a plurality of automatic transaction apparatuses as a basis for prediction. It is an object of the present invention to provide a new and improved information processing apparatus and program capable of further improving the accuracy of the system.
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、自動取引装置における取引媒体の流出入量を予測する予測部と、前記自動取引装置が設置された施設の種別、及び開催されるイベントの類似性に基づいて少なくとも１以上の他の自動取引装置を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記他の自動取引装置における過去のイベント開催期間中の前記取引媒体の流出入量の実績値の平均値、及び前記予測部により予測された流出入量の予測値の比較結果に基づいて、イベント開催期間中の前記予測値を補正する補正部と、を備える、情報処理装置が提供される。 In order to solve the above-described problems, according to an aspect of the present invention, a prediction unit that predicts the inflow / outflow amount of a transaction medium in an automatic transaction apparatus, a type of a facility in which the automatic transaction apparatus is installed, and an event are held A selection unit that selects at least one or more other automatic transaction devices based on event similarity, and the flow of the transaction medium during the past event period in the other automatic transaction devices selected by the selection unit A correction unit that corrects the predicted value during the event holding period based on the comparison result of the average value of the actual value of the amount and the predicted value of the inflow / outflow amount predicted by the prediction unit. Is provided.
前記補正部は、前記平均値と前記予測値との比較により補正値を算出し、算出した前記補正値を用いて前記予測値を補正してもよい。 The correction unit may calculate a correction value by comparing the average value and the predicted value, and correct the predicted value using the calculated correction value.
前記補正部は、開催されるイベントの状態に応じて前記補正値を調整してもよい。 The correction unit may adjust the correction value according to a state of an event to be held.
前記補正部は、前記平均値から前記予測値を減算することで前記補正値を算出し、算出した前記補正値を前記予測値に加算することで前記予測値を補正してもよい。 The correction unit may calculate the correction value by subtracting the prediction value from the average value, and correct the prediction value by adding the calculated correction value to the prediction value.
前記選択部は、前記自動取引装置が設置された地域で過去に同一のイベントが開催されておらず類似のイベントが開催されている場合、前記自動取引装置が設置された地域に設置された前記他の自動取引装置を選択してもよい。 When the same event has not been held in the past in the area where the automatic transaction apparatus is installed and the similar event is held, the selection unit is installed in the area where the automatic transaction apparatus is installed. Other automatic transaction devices may be selected.
前記補正部は、前記自動取引装置における過去のイベント開催期間中の前記取引媒体の流出入量の実績値をさらに加えて、前記平均値を算出してもよい。 The correction unit may further add an actual value of the inflow / outflow amount of the transaction medium during a past event holding period in the automatic transaction apparatus to calculate the average value.
前記選択部は、前記自動取引装置が設置された地域で過去に類似のイベントが開催されていない場合、類似のイベントが開催された他の地域に設置された前記他の自動取引装置を選択してもよい。 When the similar event has not been held in the past in the area where the automatic transaction apparatus is installed, the selection unit selects the other automatic transaction apparatus installed in another area where the similar event is held. May be.
前記選択部は、前記施設の種別の類似性を優先して前記他の自動取引装置を選択してもよい。 The selection unit may select the other automatic transaction apparatus in preference to the similarity of the facility type.
前記取引媒体は現金であってもよい。 The transaction medium may be cash.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、自動取引装置における取引媒体の流出入量を予測する予測部と、前記自動取引装置が設置された施設の種別、及び開催されるイベントの類似性に基づいて少なくとも１以上の他の自動取引装置を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記他の自動取引装置における過去のイベント開催期間中の前記取引媒体の流出入量の実績値の平均値、及び前記予測部により予測された流出入量の予測値の比較結果に基づいて、イベント開催期間中の前記予測値を補正する補正部と、として機能させるためのプログラムが提供される。 In order to solve the above-mentioned problem, according to another aspect of the present invention, a computer includes a prediction unit that predicts an inflow / outflow amount of a transaction medium in an automatic transaction apparatus, and a facility in which the automatic transaction apparatus is installed. A selection unit that selects at least one or more other automatic transaction devices based on the type and similarity of the event to be held, and a past event holding period in the other automatic transaction device selected by the selection unit A correction unit that corrects the predicted value during the event holding period based on an average value of the actual value of the inflow / outflow amount of the transaction medium and a comparison result of the predicted value of the inflow / outflow amount predicted by the prediction unit; A program for functioning as a server is provided.
以上説明したように本発明によれば、複数の自動取引装置を予測の基礎とすることで予測対象の自動取引装置における流出入量予測の精度をより向上させることが可能である。 As described above, according to the present invention, it is possible to further improve the accuracy of inflow / outflow prediction in an automatic transaction apparatus to be predicted by using a plurality of automatic transaction apparatuses as a basis for prediction.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.
＜１．予測システムの全体構成＞
本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、自動取引装置における未来の取引データを予測する。本発明は、多様な形態で実施され得る。以下では、まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る予測システムの全体構成を説明する。
<1. Overall structure of prediction system>
An information processing apparatus according to an embodiment of the present invention predicts future transaction data in an automatic transaction apparatus. The present invention can be implemented in various forms. Below, with reference to FIG. 1, the whole structure of the prediction system which concerns on one Embodiment of this invention is demonstrated first.
図１は、本発明の一実施形態に係る予測システムの概要を示す図である。図１に示したように、予測システムは、予測装置１、操作端末２、自動取引装置中央管理部３、金融機関ホスト４、支店５−１、５−２、端末管理部６、自動取引装置７−１、７−２、及び専用網８を有する。なお、本明細書では、本発明の一実施形態に係る情報処理装置は予測装置１として実現されるものとして説明する。また、支店５−１、５−２を特に区別する必要が無い場合、支店５と総称する。同様に、自動取引装置７−１、７−２を特に区別する必要が無い場合、自動取引装置７と総称する。以下、予測システムが有する各構成要素について説明する。 FIG. 1 is a diagram showing an outline of a prediction system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the prediction system includes a prediction device 1, an operation terminal 2, an automatic transaction device central management unit 3, a financial institution host 4, branches 5-1, 5-2, a terminal management unit 6, and an automatic transaction device. 7-1, 7-2, and a dedicated network 8. In the present specification, an information processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described as being realized as the prediction apparatus 1. Further, when there is no need to particularly distinguish the branches 5-1 and 5-2, they are collectively referred to as the branch 5. Similarly, when there is no need to distinguish between the automatic transaction apparatuses 7-1 and 7-2, they are collectively referred to as the automatic transaction apparatus 7. Hereinafter, each component which a prediction system has is demonstrated.
（支店５）
支店５は、金融機関の店舗である。図１に示したように、支店５には、端末管理部６及び複数の自動取引装置７が設置される。なお、本明細書では、端末管理部６及び自動取引装置７が金融機関の店舗である支店５に設置される例を説明するが、コンビニエンスストア、駅構内、デパート、ホテル、オフィスビルなどの多様な施設に設置され得る。
(Branch 5)
The branch 5 is a store of a financial institution. As shown in FIG. 1, a terminal management unit 6 and a plurality of automatic transaction apparatuses 7 are installed in the branch 5. In this specification, an example in which the terminal management unit 6 and the automatic transaction apparatus 7 are installed in a branch 5 that is a store of a financial institution will be described. However, there are a variety of convenience stores, station premises, department stores, hotels, office buildings, and the like. It can be installed in various facilities.
（端末管理部６）
端末管理部６は、同一の支店５内に設置された自動取引装置７を管理する機能を有する。具体的には、端末管理部６は、自動取引装置７が保有する取引媒体の保有量や流出入量、稼働状況、取引内容等を管理する。端末管理部６は、専用網８を介して、自動取引装置中央管理部３及び金融機関ホスト４に接続されており、管理下にある自動取引装置７における取引媒体の保有量等の情報を、自動取引装置中央管理部３及び金融機関ホスト４に送信する。
(Terminal management unit 6)
The terminal management unit 6 has a function of managing the automatic transaction apparatus 7 installed in the same branch 5. Specifically, the terminal management unit 6 manages the possession amount, inflow / outflow amount, operation status, transaction content, etc. of the transaction medium possessed by the automatic transaction apparatus 7. The terminal management unit 6 is connected to the automatic transaction apparatus central management unit 3 and the financial institution host 4 via the dedicated network 8, and information such as the amount of transaction media held in the automatic transaction apparatus 7 under the management, It transmits to the automatic transaction apparatus central management part 3 and the financial institution host 4.
（自動取引装置７）
自動取引装置７は、金融機関の顧客による操作に基づいて金銭の取引を実行する顧客操作型端末である。自動取引装置７は、現金や通帳、カード、レシート用紙等の多様な取引媒体が装填されており、取引処理の際に取引媒体が流出／流入する。後述の予測装置１は、自動取引装置７における未来の取引媒体の取引データを予測する。本明細書では、予測装置１は、一例として自動取引装置７における現金の流出入量を予測するものとする。流出入量とは、顧客取引により流出した現金の量を示す流出量から、顧客取引により流入した現金の量を示す流入量を差し引くことで算出される量であり、正の値は流出量の方が多いことを示し、負の値は流入量の方が多いことを示す。なお、以下では現金の流出量を流出枚数、流入量を流入枚数、流出入量を流出入枚数とも称する。
(Automatic transaction device 7)
The automatic transaction apparatus 7 is a customer operation type terminal that executes money transactions based on operations by customers of financial institutions. The automatic transaction apparatus 7 is loaded with various transaction media such as cash, bankbook, card, receipt paper, and the transaction media flow out / inflow during transaction processing. The prediction device 1 described later predicts transaction data of a future transaction medium in the automatic transaction device 7. In this specification, the prediction apparatus 1 shall estimate the cash inflow / outflow amount in the automatic transaction apparatus 7 as an example. The inflow / outflow amount is an amount calculated by subtracting the inflow amount indicating the amount of cash flowing in from customer transactions from the outflow amount indicating the amount of cash outflows from customer transactions. A negative value indicates more inflow. Hereinafter, the outflow amount of cash is also referred to as the outflow number, the inflow amount is also referred to as the inflow number, and the outflow / inflow amount is also referred to as the outflow / inflow number.
（専用網８）
専用網８は、専用網８に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。専用網８は、金融機関のネットワークであり、例えば専用線またはＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成される。
(Dedicated network 8)
The dedicated network 8 is a wired or wireless transmission path for information transmitted from a device connected to the dedicated network 8. The dedicated network 8 is a network of a financial institution, and is configured by, for example, a dedicated line or an IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).
（金融機関ホスト４）
金融機関ホスト４は、自動取引装置７の上位装置として、専用網８を介して自動取引装置７と通信することにより、各種取引を制御する。例えば、金融機関ホスト４は、自動取引装置７を操作する顧客の認証や、自動取引装置７において顧客により指示された入金や振込などの金銭取引（勘定の取引処理）を実行する。また、金融機関ホスト４は、口座番号、暗証番号、氏名、住所、年齢、生年月日、電話番号、職業、家族構成、年収、預金口座残高などの顧客情報（口座の元帳）を管理する。
(Financial institution host 4)
The financial institution host 4 controls various transactions by communicating with the automatic transaction apparatus 7 via the dedicated network 8 as a host apparatus of the automatic transaction apparatus 7. For example, the financial institution host 4 performs authentication of a customer who operates the automatic transaction apparatus 7, and money transaction (account transaction processing) such as payment or transfer instructed by the customer in the automatic transaction apparatus 7. The financial institution host 4 manages customer information (account ledger) such as account number, personal identification number, name, address, age, date of birth, telephone number, occupation, family structure, annual income, and deposit account balance.
（自動取引装置中央管理部３）
自動取引装置中央管理部３は、専用網８を介して自動取引装置７と通信することにより、各自動取引装置７の稼働状況を監視する。例えば、自動取引装置中央管理部３は、自動取引装置７内に残っている現金の量、取引の状況、エラー（現金切れや紙幣詰まりなど）の有り無しなどを監視している。また、後述の予測装置１によって予測された現金の流出入量、及び自動取引装置７内に残っている現金の量などから、自動取引装置７内の現金が無くなる日を予測し、事前に補充を行えるような「資金装填の計画」を立てて指示をする。また、自動取引装置中央管理部３は、自動取引装置７における取引データを、予測装置１に通知する。
(Automatic transaction device central management unit 3)
The automatic transaction apparatus central management unit 3 monitors the operating status of each automatic transaction apparatus 7 by communicating with the automatic transaction apparatus 7 via the dedicated network 8. For example, the automatic transaction apparatus central management unit 3 monitors the amount of cash remaining in the automatic transaction apparatus 7, the state of transaction, and the presence or absence of errors (out of cash, jammed paper, etc.). In addition, the amount of cash in the automatic transaction apparatus 7 is predicted from the amount of cash inflow / outflow predicted by the prediction apparatus 1 described later and the amount of cash remaining in the automatic transaction apparatus 7, and replenished in advance. Make a “cash replenishment plan” and give instructions. Further, the automatic transaction apparatus central management unit 3 notifies the prediction apparatus 1 of transaction data in the automatic transaction apparatus 7.
（操作端末２）
操作端末２は、予測装置１により予測された流出入量の出力を受け付けたり、予測装置１における各種パラメータを設定したりするための端末である。
(Operation terminal 2)
The operation terminal 2 is a terminal for accepting an output of the inflow / outflow amount predicted by the prediction device 1 and setting various parameters in the prediction device 1.
（予測装置１）
予測装置１は、自動取引装置７における現金の流出入量の将来の推移を予測する予測装置である。自動取引装置７では例えば出金取引により現金が流出するので、適切なタイミングで自動取引装置７に現金を装填する必要がある。このため、予測装置１が、自動取引装置中央管理部３により取得された自動取引装置７の過去の取引データに基づいて、将来の現金の流出入量の推移を予測する。予測装置１は、日毎の流出入量、週毎の流出入量、１時間毎の流出入量など多様な粒度で流出入量の推移を予測し得るが、本明細書では、予測装置１は、日毎の流出入量を予測するものとする。以下では、予測装置１が予測した将来のある日における流出入量の予測値を、流出入予測とも称する。
(Prediction device 1)
The prediction device 1 is a prediction device that predicts the future transition of the cash inflow / outflow amount in the automatic transaction device 7. In the automatic transaction apparatus 7, for example, cash flows out by a withdrawal transaction, so it is necessary to load the automatic transaction apparatus 7 with cash at an appropriate timing. For this reason, the prediction device 1 predicts the transition of the future cash inflow / outflow based on the past transaction data of the automatic transaction device 7 acquired by the automatic transaction device central management unit 3. The prediction device 1 can predict the transition of the inflow / outflow amount with various granularities such as the daily inflow / outflow amount, the weekly inflow / outflow amount, and the hourly inflow / outflow amount. The daily inflow / outflow amount shall be predicted. Hereinafter, the predicted value of the inflow / outflow amount on a certain day in the future predicted by the prediction device 1 is also referred to as inflow / outflow prediction.
なお、現金の流出入量は支店５ごとに異なるので、予測装置１は、支店５ごとに流出入量を予測してもよい。また、同一の支店５内の自動取引装置７であっても流出入量は異なり得る。例えば、支店５の入り口に近い自動取引装置７の流出入量は、入口から遠い自動取引装置７の流出入量より多くなる傾向にある。このため、予測装置１は、自動取引装置７ごとに流出入量を予測してもよい。 In addition, since the cash inflow / outflow amount is different for each branch 5, the prediction device 1 may predict the inflow / outflow amount for each branch 5. Moreover, the inflow / outflow amount may be different even in the automatic transaction apparatus 7 in the same branch 5. For example, the inflow / outflow amount of the automatic transaction apparatus 7 close to the entrance of the branch 5 tends to be larger than the inflow / outflow amount of the automatic transaction apparatus 7 far from the entrance. For this reason, the prediction device 1 may predict the inflow / outflow amount for each automatic transaction device 7.
以上、本実施形態に係る予測システムの全体構成を説明した。続いて、図２を参照して、本実施形態に係る予測装置１の構成例を説明する。 The overall configuration of the prediction system according to this embodiment has been described above. Then, with reference to FIG. 2, the structural example of the prediction apparatus 1 which concerns on this embodiment is demonstrated.
＜２．予測装置の構成例＞
図２は、本実施形態に係る予測装置１の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、予測装置１は、取得部１１、予測部１３、選択部１５、及び補正部１７を有する。
<2. Configuration example of prediction device>
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the prediction device 1 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 2, the prediction device 1 includes an acquisition unit 11, a prediction unit 13, a selection unit 15, and a correction unit 17.
（１）取得部１１
取得部１１は、自動取引装置７における過去の取引データを取得する機能を有する。具体的には、取得部１１は、自動取引装置中央管理部３との通信により、自動取引装置７における過去の取引データを取得する。取引データとは、例えば自動取引装置７における日毎の流出枚数、流入枚数、流出入枚数、並びに現金が装填／回収された場合における装填枚数及び回収枚数を示す情報である。また、取得部１１は、予測対象の自動取引装置７以外の複数の自動取引装置７からも取引データを取得することができる。取得部１１は、取得した取引データを、予測部１３、及び選択部１５に出力する。
(1) Acquisition unit 11
The acquisition unit 11 has a function of acquiring past transaction data in the automatic transaction apparatus 7. Specifically, the acquisition unit 11 acquires past transaction data in the automatic transaction apparatus 7 through communication with the automatic transaction apparatus central management unit 3. The transaction data is information indicating, for example, the number of outflows per day, the number of inflows, the number of outflows / inflows, and the number of sheets loaded and collected when cash is loaded / collected in the automatic transaction apparatus 7. The acquisition unit 11 can also acquire transaction data from a plurality of automatic transaction apparatuses 7 other than the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. The acquisition unit 11 outputs the acquired transaction data to the prediction unit 13 and the selection unit 15.
（２）予測部１３
予測部１３は、予測対象とする自動取引装置７における現金の流出入量を予測する機能を有する。具体的には、予測部１３は、取得部１１により取得された過去の日毎の流出入枚数に基づいて、将来の日毎の流出入枚数の推移を予測する。例えば、予測部１３は、一般的に流出入枚数の傾向が類似すると考えられる前年同月の流出入枚数に基づいて、将来の流出入枚数を予測する。他にも、予測部１３は、予測対象日の前月同日、前々年同日等の流出入枚数に基づいて予測してもよい。なお、以下では、過去の日毎の流出入枚数を、過去実績とも称する。
(2) Prediction unit 13
The prediction unit 13 has a function of predicting the cash inflow / outflow amount in the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. Specifically, the prediction unit 13 predicts the transition of the number of inflows / outflows in the future on the basis of the past number of outflows / inflows in the past acquired by the acquisition unit 11. For example, the predicting unit 13 predicts the future inflow / outflow number based on the inflow / outflow number of the same month in the previous year, which is generally considered to have similar inflow / outflow number trends. In addition, the prediction unit 13 may perform prediction based on the number of inflows / outflows on the same day of the previous month, the same day of the previous year, or the like. In the following, the number of inflows and outflows per day in the past is also referred to as past results.
ここで、過去実績が取得された期間中に開催されていないイベントが、予測対象期間において予測対象の自動取引装置７の付近で開催される場合がある。このような場合、予測装置１は、イベントによる顧客の増加に伴う流出入枚数の変動を加味して予測を行うことにより、予測精度を向上させる。具体的には、予測装置１は、予測部１３により予測された流出入予測を、選択部１５により選択された予測対象とは異なる１つ以上の自動取引装置７の過去実績に基づいて、補正部１７により補正する。予測部１３による予測結果は補正部１７に出力され、必要に応じて補正部１７により補正される。 Here, there is a case where an event that is not held during the period in which the past results are acquired is held in the vicinity of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted in the prediction target period. In such a case, the prediction device 1 improves the prediction accuracy by performing prediction by taking into account fluctuations in the number of inflows and outflows due to an increase in customers due to events. Specifically, the prediction device 1 corrects the inflow / outflow prediction predicted by the prediction unit 13 based on the past results of one or more automatic transaction devices 7 different from the prediction target selected by the selection unit 15. Correction is performed by the unit 17. The prediction result by the prediction unit 13 is output to the correction unit 17 and is corrected by the correction unit 17 as necessary.
（３）選択部１５
選択部１５は、予測対象の自動取引装置７が設置された施設の種別（設置場所カテゴリ）、及び開催されるイベントの類似性に基づいて、少なくとも１つ以上の他の自動取引装置７を選択する機能を有する。具体的には、選択部１５は、予測対象の自動取引装置７の設置場所カテゴリと同一又は類似する他の自動取引装置７の中から、予測対象期間において開催されるイベントと同一又は類似のイベントが、過去に付近で開催された自動取引装置７を１つ以上選択する。選択部１５は、設置場所カテゴリの類似性をイベントの類似性に優先して、他の自動取引装置７を選択してもよい。これは、設置場所カテゴリが類似する場合の方が、イベントが類似する場合に比較して、流出入枚数が類似する傾向にあるためであり、予測精度を向上させるためである。なお、選択部１５は、補正部１７が複数の自動取引装置７における過去実績に基づく補正を行うことを担保するために、２つ以上の他の自動取引装置７を選択してもよい。
(3) Selection unit 15
The selection unit 15 selects at least one other automatic transaction apparatus 7 based on the type of facility where the automatic transaction apparatus 7 to be predicted is installed (installation location category) and the similarity of the event to be held. It has the function to do. Specifically, the selection unit 15 selects an event that is the same as or similar to an event held in the prediction target period from other automatic transaction apparatuses 7 that are the same as or similar to the installation location category of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. Selects one or more automatic transaction apparatuses 7 held in the vicinity in the past. The selection unit 15 may select another automatic transaction apparatus 7 by prioritizing the similarity of the installation location category over the similarity of the event. This is because when the installation location categories are similar, the number of inflows / outflows tends to be similar as compared to when the events are similar, and the prediction accuracy is improved. Note that the selection unit 15 may select two or more other automatic transaction devices 7 in order to ensure that the correction unit 17 performs correction based on past results in the plurality of automatic transaction devices 7.
なお、選択部１５は、設置場所カテゴリ及び開催されるイベントが同一又は類似する自動取引装置７すべてを選択してもよいし、同一のもののみ、又は予測対象の自動取引装置７との距離が近いなどの一部を選択してもよい。イベントの開催地が自動取引装置７の付近であるか否かは、例えばイベントの開催地が自動取引装置７の設置区域（地域）内であるか否かにより判別可能であるものとする。選択部１５は、選択結果を補正部１７に出力する。 In addition, the selection part 15 may select all the automatic transaction apparatuses 7 with the same installation place category and the event to be held, or only the same thing or the distance with the prediction automatic transaction apparatus 7 is the same. A part such as close may be selected. Whether or not the event venue is in the vicinity of the automatic transaction apparatus 7 can be determined, for example, depending on whether or not the event venue is within the installation area (region) of the automatic transaction apparatus 7. The selection unit 15 outputs the selection result to the correction unit 17.
下記の表１に、設置場所カテゴリの一例を示した。表中の「カテゴリＮｏ．」は、設置場所カテゴリの識別番号を示す。「分類１」は、設置場所の上位レベルの分類を示す。「分類２」は、設置場所の下位レベルの分類を示す。例えば、選択部１５は、「分類１」が同一であれば類似するカテゴリであると判定し、「分類２」が同一であれば同一のカテゴリであると判定する。 Table 1 below shows an example of the installation location category. “Category No.” in the table indicates the identification number of the installation location category. “Category 1” indicates an upper level classification of the installation location. “Category 2” indicates a lower level classification of the installation location. For example, if “Category 1” is the same, the selection unit 15 determines that the categories are similar, and if “Category 2” is the same, the selection unit 15 determines that the categories are the same.
下記の表２に、開催されるイベントの一例を示した。表中の「イベントＮｏ．」は、イベントの識別番号を示す。「種類」は、イベントの種類を示す。「類似イベントＮｏ．」は、類似するイベントの識別番号を示す。例えば、選択部１５は、「イベントＮｏ．」が一致する場合は同一のイベントであると判定し、「類似イベントＮｏ．」に該当する場合は類似のイベントであると判定する。
Table 2 below shows an example of a held Louis vent. “Event No.” in the table indicates an event identification number. “Type” indicates the type of event. “Similar event number” indicates an identification number of a similar event. For example, when the “event No.” matches, the selection unit 15 determines that they are the same event, and when the “similar event No.” corresponds, the selection unit 15 determines that they are similar events.
（４）補正部１７
補正部１７は、予測対象の自動取引装置７の付近で開催されるイベントと同一又は類似のイベントが過去に開催された区域内の自動取引装置７の過去実績に基づいて、イベント期間中の流出入予測を補正する機能を有する。例えば、補正部１７は、選択部１５により選択された他の自動取引装置７における過去のイベント開催期間中の現金の流出入枚数の実績値の平均値、及び予測部１３により予測された流出入予測の比較結果に基づいて、イベント開催期間中の流出入予測を補正する。詳しくは、まず、補正部１７は、選択部１５により選択された１つ以上の自動取引装置７における過去のイベント期間中の流出入枚数の平均値と、予測部１３により予測された将来の流出入予測を比較して、流出入予測を補正するために用いる補正値（補正枚数）を算出する。例えば、補正部１７は、平均値から予測値を減算することで、補正値を算出する。なお、補正部１７は、選択部１５により選択された自動取引装置７に加えて、予想対象の自動取引装置７における過去のイベント期間中の流出入枚数を、平均値の算出に用いてもよい。そして、補正部１７は、算出した補正値を用いて、イベント開催期間中の流出入予測を補正する。例えば、補正部１７は、予測値に補正値を加算することにより、流出入予測を補正する。
(4) Correction unit 17
Based on the past performance of the automatic transaction apparatus 7 in the area where the same or similar event held in the past as the event held in the vicinity of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, It has a function to correct the incoming prediction. For example, the correction unit 17 determines the average value of the actual value of the cash inflow / outflow amount during the past event holding period in the other automatic transaction apparatus 7 selected by the selection unit 15 and the inflow / outflow predicted by the prediction unit 13. Based on the prediction comparison results, the inflow / outflow prediction during the event period is corrected. Specifically, first, the correction unit 17 determines the average value of the number of inflows and outflows during the past event period in the one or more automatic transaction apparatuses 7 selected by the selection unit 15 and the future outflow predicted by the prediction unit 13. The input prediction is compared, and a correction value (correction number) used to correct the inflow / outflow prediction is calculated. For example, the correction unit 17 calculates the correction value by subtracting the predicted value from the average value. In addition to the automatic transaction device 7 selected by the selection unit 15, the correction unit 17 may use the number of inflows / outflows during the past event period in the automatic transaction device 7 to be predicted for calculating the average value. . Then, the correction unit 17 corrects the inflow / outflow prediction during the event holding period using the calculated correction value. For example, the correction unit 17 corrects the inflow / outflow prediction by adding the correction value to the predicted value.
なお、補正部１７は、過去のイベント期間中の流出入枚数を単に平均する他にも、重み付け平均したり、中央値、又は最頻値をとったりしてもよい。また、補正部１７は、減算により補正値を算出する以外にも、例えば平均値と予測値との比を算出したり、平均値と予測値との平均を取ったりすることにより補正値を算出してもよい。どのような統計処理を施すかは、例えば設置カテゴリ又はイベントの内容等によって変化し得る。 In addition, the correction | amendment part 17 may carry out the weighted average, the median value, or the mode value besides the average of the inflow / outflow number in the past event period. In addition to calculating the correction value by subtraction, the correction unit 17 calculates the correction value by, for example, calculating the ratio between the average value and the predicted value or taking the average of the average value and the predicted value. May be. What statistical processing is performed may vary depending on, for example, the installation category or the content of the event.
ここで、補正部１７は、開催されるイベントの状態に応じて補正値を調整し得る。例えば、補正部１７は、開催されるイベントの規模の変化度合及び来客見込みと過去の来客実績との比較結果、又は過去のイベントとの類似性等に基づいて、補正値を増減させる。これにより、補正部１７はより適切な補正値を算出することが可能となるため、予測装置１による予測精度を向上させることができる。他にも、補正部１７は、イベントが中止になった場合に、補正値をゼロにしてもよい。これにより、予測装置１は、イベントの開催可否に応じて柔軟に予測を変化させることが可能となる。 Here, the correction | amendment part 17 can adjust a correction value according to the state of the event to be held. For example, the correction unit 17 increases or decreases the correction value based on the degree of change in the scale of the event to be held, the comparison result between the visitor expectation and the past visitor performance, the similarity with the past event, or the like. Thereby, since the correction | amendment part 17 can calculate a more suitable correction value, the prediction precision by the prediction apparatus 1 can be improved. In addition, the correction unit 17 may set the correction value to zero when the event is canceled. As a result, the prediction device 1 can flexibly change the prediction according to whether or not the event is held.
補正部１７は、このようにして補正した流出入予測を出力する。なお、予測対象期間中にイベントが開催されない、又は全く同一のイベントが予測対象の自動取引装置７の付近で過去に開催されたなど、補正を要しない場合、補正部１７は補正を行うことなく、予測部１３により予測された補正前の流出入予測をそのまま出力する。 The correction unit 17 outputs the inflow / outflow correction corrected in this way. In the case where no correction is required, such as when no event is held during the prediction target period or when the same event has been held in the vicinity of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, the correction unit 17 does not perform correction. The inflow / outflow prediction before correction predicted by the prediction unit 13 is output as it is.
以上、本実施形態の係る予測装置１の内部構成について説明した。 Heretofore, the internal configuration of the prediction device 1 according to the present embodiment has been described.
＜３．動作処理＞
［３−１．動作シナリオ］
予測装置１は、予測対象の自動取引装置７の付近で同一又は類似のイベントが過去に開催されていたか否か、また他の場所で同一又は類似のイベントが過去に開催されていたか否かに応じて、異なるシナリオで動作する。下記の表３に、予測装置１の動作シナリオをまとめた表を示した。表中の「シナリオＮｏ．」は、予測装置１の動作シナリオの識別番号を示す。「過去の同一イベント」は、予測対象の自動取引装置７の付近での同一のイベントの開催有無を示す。「過去の類似イベント」は、予測対象の自動取引装置７の付近での類似のイベントの開催有無を示す。「過去の類似イベント（他所）」は、予測対象の自動取引装置７の設置区域以外の設置区域における同一又は類似のイベントの開催有無を示す。
<3. Operation processing>
[3-1. Operation scenario]
The prediction device 1 determines whether or not the same or similar event has been held in the past in the vicinity of the automatic transaction device 7 to be predicted, and whether or not the same or similar event has been held in another location in the past. Depending on the scenario it works. Table 3 below shows a table summarizing the operation scenarios of the prediction device 1. “Scenario No.” in the table indicates the identification number of the operation scenario of the prediction device 1. “Past same event” indicates whether or not the same event is held in the vicinity of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. “Past similar event” indicates whether or not a similar event is held near the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. “Past similar event (other place)” indicates whether or not the same or similar event is held in an installation area other than the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted.
（シナリオＮｏ．１）
本シナリオは、予測対象の自動取引装置７の設置区域内で、過去に同一のイベントが開催された場合の動作シナリオである。この場合、予測装置１は、「処置Ａ」として、予測対象の自動取引装置７の過去実績から流出入予測を作成する。予測の基礎とする過去実績に、同一のイベントによる影響が加味されているため、予測装置１は、補正部１７による補正を行わず、予測部１３により予測された流出入予測をそのまま出力する。
(Scenario No. 1)
This scenario is an operation scenario when the same event has been held in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. In this case, the prediction device 1 creates an inflow / outflow prediction from the past performance of the automatic transaction device 7 to be predicted as “treatment A”. Since the influence by the same event is added to the past performance as the basis of the prediction, the prediction device 1 does not perform the correction by the correction unit 17 and outputs the inflow prediction predicted by the prediction unit 13 as it is.
（シナリオＮｏ．２）
本シナリオは、予測対象の自動取引装置７の設置区域内で、過去に同一のイベントが開催されていないが、同区域内で過去に類似のイベントが開催された場合の動作シナリオである。この場合、予測装置１は、「処置Ｂ」として、同区域内に設置された自動取引装置７におけるイベント開催期間中の過去実績に基づく補正値を用いて、予測部１３による流出入予測を補正して出力する。詳しくは、選択部１５は、予測対象の自動取引装置７の設置区域内に設置された他の自動取引装置７を選択する。なお、選択部１５は、同区域内に設置された、設置場所カテゴリが同一又は類似する自動取引装置７をすべて選択してもよいし、一部を選択してもよい。そして、補正部１７は、選択部１５により選択された他の自動取引装置７におけるイベント開催期間中の過去実績に基づく補正値を用いて、予測部１３による流出入予測を補正する。なお、補正部１７は、補正値の算出に際して、予測対象の自動取引装置７におけるイベント開催期間中の過去実績を平均値の計算に加えてもよい。
(Scenario No. 2)
This scenario is an operation scenario when the same event has not been held in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, but a similar event has been held in the past in the same area. In this case, the prediction device 1 corrects the inflow / outflow prediction by the prediction unit 13 using the correction value based on the past performance during the event holding period in the automatic transaction device 7 installed in the same area as “treatment B”. And output. Specifically, the selection unit 15 selects another automatic transaction apparatus 7 installed in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. In addition, the selection part 15 may select all the automatic transaction apparatuses 7 with the same or similar installation place category installed in the same area, and may select one part. And the correction | amendment part 17 correct | amends inflow prediction by the prediction part 13 using the correction value based on the past performance in the event holding period in the other automatic transaction apparatus 7 selected by the selection part 15. FIG. In addition, the correction | amendment part 17 may add the past performance during the event holding period in the automatic transaction apparatus 7 of prediction object to calculation of an average value at the time of calculation of a correction value.
（シナリオＮｏ．３）
本シナリオは、予測対象の自動取引装置７の設置区域内で、過去に同一又は類似のイベントが開催されていないが、他の設置区域内で過去に同一又は類似のイベントが開催された場合の動作シナリオである。この場合、予測装置１は、「処置Ｃ」として、過去に同一又は類似のイベントが開催された設置区域内に設置された自動取引装置７におけるイベント開催期間中の過去実績に基づく補正値を用いて、予測部１３による流出入予測を補正して出力する。詳しくは、選択部１５は、同一又は類似のイベントが開催された他の設置区域内に設置された他の自動取引装置７を選択する。なお、選択部１５は、同区域内に設置された、設置場所カテゴリが同一又は類似する自動取引装置７をすべて選択してもよいし、一部を選択してもよい。そして、補正部１７は、選択部１５により選択された他の自動取引装置７におけるイベント開催期間中の過去実績に基づく補正値を用いて、予測部１３による流出入予測を補正する。
(Scenario No. 3)
In this scenario, the same or similar event has not been held in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, but the same or similar event has been held in another installation area in the past. This is an operation scenario. In this case, the prediction device 1 uses a correction value based on the past performance during the event holding period in the automatic transaction device 7 installed in the installation area where the same or similar event was held in the past as “treatment C”. Thus, the inflow / outflow prediction by the prediction unit 13 is corrected and output. Specifically, the selection unit 15 selects another automatic transaction apparatus 7 installed in another installation area where the same or similar event is held. In addition, the selection part 15 may select all the automatic transaction apparatuses 7 with the same or similar installation place category installed in the same area, and may select one part. And the correction | amendment part 17 correct | amends inflow prediction by the prediction part 13 using the correction value based on the past performance in the event holding period in the other automatic transaction apparatus 7 selected by the selection part 15. FIG.
（シナリオＮｏ．４）
本シナリオは、予測対象の自動取引装置７の設置区域内及び他のどの設置区域内でも、過去に同一又は類似のイベントが開催されていない場合の動作シナリオである。この場合、予測装置１は、「処置Ｄ」として、予測対象の自動取引装置７の過去実績から流出入予測を作成して、経験則を加味するなど既知の手法によって流出入予測を補正する。
(Scenario No. 4)
This scenario is an operation scenario when the same or similar event has not been held in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted and in any other installation area. In this case, the prediction device 1 creates an inflow / outflow prediction from the past performance of the automatic transaction device 7 to be predicted as “treatment D”, and corrects the inflow / outflow prediction by a known method such as taking into account an empirical rule.
以上、本実施形態に係る予測装置１における動作シナリオを説明した。続いて、図３、図４を参照して、本実施形態に係る予測装置１の処理の流れを説明する。なお、ここでは、上記説明した動作シナリオＮｏ．２及びＮｏ．３に着目して、処理の流れを説明する。 The operation scenario in the prediction apparatus 1 according to the present embodiment has been described above. Then, with reference to FIG. 3, FIG. 4, the flow of a process of the prediction apparatus 1 which concerns on this embodiment is demonstrated. Here, the above-described operation scenario No. 2 and no. Focusing on 3, the flow of processing will be described.
［３−２．処理の流れ］
図３は、本実施形態に係る予測装置１において実行される予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[3-2. Process flow]
FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of a flow of prediction processing executed in the prediction device 1 according to the present embodiment.
図３に示すように、まず、ステップＳ１０２で、取得部１１は、自動取引装置中央管理部３から日々の取引データを取得して蓄積する。 As shown in FIG. 3, first, in step S102, the acquisition unit 11 acquires and stores daily transaction data from the automatic transaction apparatus central management unit 3.
次いで、ステップＳ１０４で、予測部１３は、取得部１１により蓄積された日々の取引データから、予測の基礎となる過去実績を作成する。例えば、予測部１３は、予測対象の自動取引装置７における予測対象期間の前年同月の日毎の流出入枚数を、過去実績として作成する。 Next, in step S <b> 104, the prediction unit 13 creates a past performance that is a basis of prediction from the daily transaction data accumulated by the acquisition unit 11. For example, the prediction unit 13 creates the inflow / outflow number for each day of the same month in the previous year of the prediction target period in the automatic transaction apparatus 7 to be predicted as a past record.
次に、ステップＳ１０６で、予測部１３は、予測対象の自動取引装置７の過去実績に基づいて流出入予測を作成する。例えば、予測部１３は、上記ステップＳ１０４において作成した前年同月の日毎の流出入枚数を、そのまま流出入予測として作成する。このとき、予測部１３は、例えば曜日合わせを行ってもよいし、年単位又は月単位等の流出入枚数の変動傾向を加味してもよい。 Next, in step S <b> 106, the prediction unit 13 creates an inflow / outflow prediction based on the past performance of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. For example, the prediction unit 13 creates the inflow / outflow number for each day of the same month of the previous year created in step S104 as it is as an inflow / outflow prediction. At this time, the prediction unit 13 may perform day-of-week adjustment, for example, or may take into account fluctuation trends in the number of inflows / outflows such as yearly or monthly.
次いで、ステップＳ１０８で、補正部１７は、イベントに関連する過去実績を抽出する。例えば、まず、補正部１７は、上記説明した４つの動作シナリオで動作すべきかを判定し、必要に応じて選択部１５が他の自動取引装置７を選択する。例えば、選択部１５は、予測対象の自動取引装置７の設置区域内で、過去に同一のイベントが開催されていないが、同区域内で過去に類似のイベントが開催された場合、同区域内に設置された他の自動取引装置７を選択する（動作シナリオＮｏ．２）。他にも、選択部１５は、予測対象の自動取引装置７の設置区域内で、過去に同一又は類似のイベントが開催されていないが、他の設置区域内で過去に同一又は類似のイベントが開催された場合、同一又は類似のイベントが開催された他の設置区域内に設置された他の自動取引装置７を選択する（動作シナリオＮｏ．３）。そして、補正部１７は、選択部１５により選択された他の自動取引装置７における、イベント開催期間中の過去実績をそれぞれ抽出する。なお、動作シナリオＮｏ．２においては、補正部１７は、選択部１５により選択された他の自動取引装置７に加えて、予測対象の自動取引装置７における過去のイベント期間中の過去実績を抽出してもよい。 Next, in step S108, the correction unit 17 extracts past results related to the event. For example, first, the correction unit 17 determines whether to operate in the four operation scenarios described above, and the selection unit 15 selects another automatic transaction apparatus 7 as necessary. For example, if the same event has not been held in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, but the similar event has been held in the past in the same area, the selection unit 15 Is selected (operation scenario No. 2). In addition, the selection unit 15 does not have the same or similar event in the past in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted, but the same or similar event in the past in another installation area. If held, another automatic transaction apparatus 7 installed in another installation area where the same or similar event is held is selected (operation scenario No. 3). And the correction | amendment part 17 extracts the past performance in the event holding period in the other automatic transaction apparatus 7 selected by the selection part 15, respectively. The operation scenario No. 2, the correction unit 17 may extract the past performance during the past event period in the automatic transaction device 7 to be predicted, in addition to the other automatic transaction device 7 selected by the selection unit 15.
次に、ステップＳ１１０で、補正部１７は、抽出した過去実績を平均する。例えば、補正部１７は、選択部１５により選択された自動取引装置７における過去のイベント期間中の流出入枚数の平均値を日毎に算出する。 Next, in step S110, the correction unit 17 averages the extracted past results. For example, the correction unit 17 calculates the average value of the inflow / outflow number during the past event period in the automatic transaction apparatus 7 selected by the selection unit 15 every day.
次いで、ステップＳ１１２で、補正部１７は、補正枚数を算出する。例えば、補正部１７は、上記ステップＳ１１０において平均された過去実績が示す日毎の流出入枚数から、上記ステップＳ１０６において作成された流出入予測が示す日毎の流出入枚数を引くことにより、イベント期間中の日毎の補正枚数を算出する。 Next, in step S112, the correction unit 17 calculates the correction number. For example, the correction unit 17 subtracts the daily inflow / outflow number indicated by the inflow / outflow prediction created in step S106 from the daily inflow / outflow number indicated by the past results averaged in step S110, during the event period. The number of corrections for each day is calculated.
そして、ステップＳ１１４で、補正部１７は、上記ステップＳ１１２において算出された補正枚数を用いて、上記ステップＳ１０６において作成された流出入予測を補正する。例えば、補正部１７は、イベント期間中の日毎の流出入予測に、日毎の補正枚数を加算することにより、流出入予測を補正する。 In step S114, the correction unit 17 corrects the inflow / outflow prediction created in step S106 using the correction number calculated in step S112. For example, the correction unit 17 corrects the inflow / outflow prediction by adding the daily correction number to the daily inflow / outflow prediction during the event period.
次に、ステップＳ１１６で、予測装置１は、各種データを出力したり更新したりする。例えば、予測装置１は、補正部１７により補正された流出入予測を出力したり、予測部１３により予測された補正前の流出入予測を出力したり、選択部１５により選択された自動取引装置７を示す識別情報を出力したりする。また、操作端末２は、過去又は将来のイベントに関するイベント情報を追加したり、補正枚数を照会したり、上記表１、表２等に示した各種パラメータを変更したり、予測装置１による出力に応じて帳票を出力したりする。 Next, in step S116, the prediction device 1 outputs or updates various data. For example, the prediction device 1 outputs the inflow / outflow prediction corrected by the correction unit 17, outputs the inflow / outflow prediction before correction predicted by the prediction unit 13, or the automatic transaction device selected by the selection unit 15. Identification information indicating 7 is output. Further, the operation terminal 2 adds event information related to past or future events, inquires about the number of corrections, changes various parameters shown in Tables 1 and 2, etc., and outputs them by the prediction device 1. A form is output in response.
以上、図３を参照して、予測装置１による予測処理の流れをフローチャートに沿って説明した。続いて、図４を参照して、予測装置１の内部で処理されるデータの流れを、予測処理における各ステップと対応付けながら説明する。 In the above, with reference to FIG. 3, the flow of the prediction process by the prediction apparatus 1 was demonstrated along the flowchart. Next, with reference to FIG. 4, the flow of data processed in the prediction device 1 will be described in association with each step in the prediction process.
図４は、本実施形態に係る予測装置１の内部で処理されるデータの流れを示す図である。図４に示すように、まず、予測装置１は、自動取引装置中央管理部３から取引データ１０２を取得する（図３ステップＳ１０２）。次いで、予測装置１は、稼働データ１０２から過去実績１０４を生成する（図３ステップＳ１０４）。次に、予測装置１は、過去実績１０４に基づいて予測対象の自動取引装置７の補正前の流出入予測１０６を生成する（図３ステップＳ１０６）。次いで、予測装置１は、過去実績１０４から、イベントに関連する過去実績１０８を複数抽出する（図３ステップＳ１０８）。次に、予測装置１は、イベントに関連する過去実績１０８を平均して、イベントに関連する過去実績の平均１１０を生成する（図３ステップＳ１１０）。次いで、予測装置１は、補正前の流出入予測１０６及びイベントに関連する過去実績の平均１１０に基づいて、補正枚数１１２を算出する（図３ステップＳ１１２）。そして、予測装置１は、補正枚数１１２を用いて補正前の流出入予測１０６を補正することにより、補正後の流出入予測１１４を生成する（図３ステップＳ１１４）。そして、予測装置１は、生成した補正後の流出入予測１１４を操作端末２に出力する（図３ステップＳ１１６）。 FIG. 4 is a diagram illustrating a flow of data processed in the prediction device 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 4, first, the prediction device 1 acquires transaction data 102 from the automatic transaction device central management unit 3 (step S102 in FIG. 3). Next, the prediction device 1 generates a past record 104 from the operation data 102 (step S104 in FIG. 3). Next, the prediction device 1 generates an inflow / outflow prediction 106 before correction of the automatic transaction device 7 to be predicted based on the past performance 104 (step S106 in FIG. 3). Next, the prediction device 1 extracts a plurality of past results 108 related to the event from the past results 104 (step S108 in FIG. 3). Next, the prediction device 1 generates an average 110 of past results related to the event by averaging the past results 108 related to the event (step S110 in FIG. 3). Next, the prediction device 1 calculates the correction number 112 based on the inflow prediction 106 before correction and the average 110 of past results related to the event (step S112 in FIG. 3). And the prediction apparatus 1 correct | amends the inflow / outflow prediction 106 before correction | amendment using the correction | amendment number 112, and produces | generates the inflow / inflow prediction 114 after correction | amendment (FIG. 3 step S114). Then, the prediction device 1 outputs the generated corrected inflow / outflow prediction 114 to the operation terminal 2 (step S116 in FIG. 3).
以上、本実施形態に係る予測装置１の予測処理の流れについて説明した。続いて、予測装置１の予測処理の具体例について説明する。 Heretofore, the flow of the prediction process of the prediction device 1 according to the present embodiment has been described. Then, the specific example of the prediction process of the prediction apparatus 1 is demonstrated.
［３−３．具体例］
予測装置１に、例えば下記の表４に示した過去に開催されたイベントに関する情報、及び下記の表５に示した、将来に開催されるイベントに関する情報が入力された例を考える。表中の「ＡＴＭＮｏ．」は、自動取引装置７の識別番号を示す。「設置場所カテゴリ」は、表１を参照して上記説明した設置場所カテゴリの識別番号（カテゴリＮｏ．）を示す。「設置区域」は、自動取引装置７の設置場所の地理的な区分を示す。「イベント名」は、開催されるイベントの名称を示す。「イベント種別」は、表２を参照して上記説明したイベントの識別番号（イベントＮｏ．）を示す。「イベント開催期間」は、イベントが過去に開催された／将来開催される期間である。
[3-3. Concrete example]
Consider an example in which, for example, information related to events held in the past shown in Table 4 below and information related to events held in the future shown in Table 5 below are input to the prediction device 1. “ATM No.” in the table indicates the identification number of the automatic transaction apparatus 7. “Installation location category” indicates the identification number (category number) of the installation location category described above with reference to Table 1. “Installation area” indicates a geographical division of the installation location of the automatic transaction apparatus 7. “Event name” indicates the name of the event to be held. “Event type” indicates the event identification number (event No.) described above with reference to Table 2. The “event holding period” is a period during which an event has been held in the past / in the future.
以下では、上記表５に示したイベントが将来に開催される場合に、予測装置１が、上記４に示した過去のイベントに関する過去実績を用いて流出入予測を作成する例を説明する。ここでは特に、図５、図６を参照して、上記説明した「処置Ｂ」「処置Ｃ」の具体的な処理の流れを説明する。 Below, when the event shown in the said Table 5 is held in the future, the prediction apparatus 1 demonstrates the example which produces an inflow / outflow prediction using the past performance regarding the past event shown in said 4. FIG. Here, in particular, with reference to FIG. 5 and FIG. 6, a specific processing flow of the “treatment B” and “treatment C” described above will be described.
図５は、本実施形態に係る予測装置１による予測処理の具体例を説明するための図である。具体的には、図５では、上記説明した「処置Ｂ」の具体的な処理の流れを示している。 FIG. 5 is a diagram for describing a specific example of the prediction process by the prediction device 1 according to the present embodiment. Specifically, FIG. 5 shows a specific processing flow of the “treatment B” described above.
例えば、上記表５に示した、「Ａ００１」又は「Ａ００２」の自動取引装置７を予測対象として、「○○食品博覧会」のイベント開催期間中の流出入予測を作成する際に、「処置Ｂ」を行う例を考える。上記表４に示すように、「Ａ００１」「Ａ００２」の自動取引装置７の設置区域では、イベント「○○食品即売会」が、過去に開催されている。イベント「○○食品即売会」のイベント種別は「４」であり、イベント「○○食品博覧会」のイベント種別は「７」であるので、上記表２を参照すると、両イベントは類似する。また、上記表５に示すように、「Ａ００１」「Ａ００２」の自動取引装置７の設置場所カテゴリは同一である。そこで、予測装置１は、「処置Ｂ」を行う際には、図５に示すように、「Ａ００１」及び「Ａ００２」の流出入予測を、「Ａ００１」及び「Ａ００２」の過去実績に基づいて補正する。 For example, when creating an inflow / outflow prediction during the event period of “XX Food Expo” with the automatic transaction apparatus 7 of “A001” or “A002” shown in Table 5 as a prediction target, Consider an example of performing “B”. As shown in Table 4 above, in the area where the automatic transaction apparatuses 7 of “A001” and “A002” are installed, the event “XX Food Spot Sale” has been held in the past. Since the event type of the event “XX Foods Fair” is “4” and the event type of the event “XX Food Expo” is “7”, referring to Table 2 above, both events are similar. Further, as shown in Table 5 above, the installation place categories of the automatic transaction apparatuses 7 of “A001” and “A002” are the same. Therefore, when performing the “treatment B”, the prediction device 1 performs the inflow / outflow prediction of “A001” and “A002” based on the past results of “A001” and “A002” as shown in FIG. to correct.
続いて、上記表５に示した、「Ａ００３」又は「Ａ００４」の自動取引装置７を予測対象として、「○○食品博覧会」のイベント開催期間中の流出入予測を作成する際に、「処置Ｂ」を行う例を考える。上記表４に示すように、「Ａ００３」「Ａ００４」の自動取引装置７の設置区域では、イベント「○○食品即売会」が、過去に開催されている。イベント「○○食品即売会」のイベント種別は「４」であり、イベント「○○食品博覧会」のイベント種別は「７」であるので、上記表２を参照すると、両イベントは類似する。また、上記表４に示すように、「Ａ００３」「Ａ００４」の自動取引装置７の設置場所カテゴリは同一である。そこで、予測装置１は、「処置Ｂ」を行う際には、図５に示すように、「Ａ００３」及び「Ａ００４」の流出入予測を、「Ａ００３」及び「Ａ００４」の過去実績に基づいて補正する。 Subsequently, when creating the inflow / outflow prediction during the event holding period of “XX Food Expo” with the automatic transaction apparatus 7 of “A003” or “A004” shown in Table 5 as a prediction target, Consider an example of performing “treatment B”. As shown in Table 4 above, in the area where the automatic transaction apparatuses 7 of “A003” and “A004” are installed, the event “XX Food Spot Sale” has been held in the past. Since the event type of the event “XX Foods Fair” is “4” and the event type of the event “XX Food Expo” is “7”, referring to Table 2 above, both events are similar. Moreover, as shown in Table 4 above, the installation location categories of the automatic transaction apparatuses 7 of “A003” and “A004” are the same. Therefore, when performing the “treatment B”, the prediction device 1 performs the inflow / outflow prediction of “A003” and “A004” based on the past results of “A003” and “A004”, as shown in FIG. to correct.
図６は、本実施形態に係る予測装置１による予測処理の具体例を説明するための図である。具体的には、図６では、上記説明した「処置Ｃ」の具体的な処理の流れを示している。 FIG. 6 is a diagram for describing a specific example of the prediction process by the prediction device 1 according to the present embodiment. Specifically, FIG. 6 shows a specific flow of processing of the “treatment C” described above.
例えば、上記表５に示した、「Ａ００１」又は「Ａ００２」の自動取引装置７を予測対象として、「○○食品博覧会」のイベント開催期間中の流出入予測を作成する際に、「処置Ｃ」を行う例を考える。上記表４に示すように、「Ｂ００１」「Ｂ００２」及び「Ｂ００３」の自動取引装置７の設置区域では、イベント「○○食品即売会」が過去に開催されている。イベント「○○食品即売会」のイベント種別は「４」であり、イベント「○○食品博覧会」のイベント種別は「７」であるので、上記表２を参照すると、両イベントは類似する。また、上記表４に示すように、「Ａ００１」「Ａ００２」「Ｂ００１」「Ｂ００２」及び「Ｂ００３」の自動取引装置７の設置場所カテゴリは同一であり、設置区域は「Ａ」と「Ｂ」とで異なる。そこで、予測装置１は、「処置Ｃ」を行う際には、図６に示すように、「Ａ００１」及び「Ａ００２」の流出入予測を、「Ｂ００１」「Ｂ００２」及び「Ｂ００３」の過去実績に基づいて補正する。 For example, when creating an inflow / outflow prediction during the event period of “XX Food Expo” with the automatic transaction apparatus 7 of “A001” or “A002” shown in Table 5 as a prediction target, Consider the example of doing “C”. As shown in Table 4 above, in the area where the automatic transaction apparatuses 7 of “B001”, “B002”, and “B003” are installed, the event “XX food spot sale party” has been held in the past. Since the event type of the event “XX Foods Fair” is “4” and the event type of the event “XX Food Expo” is “7”, referring to Table 2 above, both events are similar. Further, as shown in Table 4 above, the installation location categories of the automatic transaction apparatuses 7 of “A001”, “A002”, “B001”, “B002”, and “B003” are the same, and the installation areas are “A” and “B”. And different. Therefore, when performing the “treatment C”, the prediction device 1 performs the inflow prediction of “A001” and “A002” and the past results of “B001”, “B002”, and “B003” as shown in FIG. Correct based on
続いて、上記表５に示した、「Ａ００３」又は「Ａ００４」の自動取引装置７を予測対象として、「○○食品博覧会」のイベント開催期間中の流出入予測を作成する際に、「処置Ｃ」を行う例を考える。上記表４に示すように、「Ｂ００４」及び「Ｂ００５」の自動取引装置７の設置区域では、イベント「○○食品即売会」が過去に開催されている。イベント「○○食品即売会」のイベント種別は「４」であり、イベント「○○食品博覧会」のイベント種別は「７」であるので、上記表２を参照すると、両イベントは類似する。また、上記表４に示すように、「Ａ００３」「Ａ００４」「Ｂ００４」及び「Ｂ００５」の自動取引装置７の設置場所カテゴリは同一であり、設置区域は「Ａ」と「Ｂ」とで異なる。そこで、予測装置１は、「処置Ｃ」を行う際には、図６に示すように、「Ａ００３」及び「Ａ００４」の流出入予測を、「Ｂ００４」及び「Ｂ００５」の過去実績に基づいて補正する。 Subsequently, when creating the inflow / outflow prediction during the event holding period of “XX Food Expo” with the automatic transaction apparatus 7 of “A003” or “A004” shown in Table 5 as a prediction target, Consider an example in which “procedure C” is performed. As shown in Table 4 above, in the area where the automatic transaction apparatus 7 of “B004” and “B005” is installed, the event “XX Food Spot Sale” has been held in the past. Since the event type of the event “XX Foods Fair” is “4” and the event type of the event “XX Food Expo” is “7”, referring to Table 2 above, both events are similar. Further, as shown in Table 4 above, the installation location categories of the automatic transaction apparatuses 7 of “A003”, “A004”, “B004”, and “B005” are the same, and the installation areas are different between “A” and “B”. . Therefore, when performing the “treatment C”, the prediction device 1 performs the inflow / outflow prediction of “A003” and “A004” based on the past results of “B004” and “B005” as shown in FIG. to correct.
以上、「処置Ｂ」「処置Ｃ」の具体的な処理の流れを説明した。以下、表６〜表２０を参照しながら、「処置Ｂ」及び「処置Ｃ」の具体的な計算例を説明する。なお、下記の表では、現金の一例として万券、千券を対象とし、日毎の流出入枚数をそれぞれ示している。 The specific processing flow of “treatment B” and “treatment C” has been described above. Hereinafter, specific calculation examples of “treatment B” and “treatment C” will be described with reference to Tables 6 to 20. In addition, the following table | surface has shown the inflow / outflow number every day for 10,000 tickets and 1000 tickets as an example of cash.
（処置Ｂの計算例）
ここでは、「Ａ００１」の自動取引装置７を予測対象として、将来の「２０１３年１１月９日（土）〜１０日（日）」開催される「○○食品博覧会」を予測対象期間に含んだ流出入予測を、「処置Ｂ」により行う例を説明する。
(Calculation example of treatment B)
Here, the automatic transaction apparatus 7 of “A001” is set as a prediction target, and “XX Food Expo” to be held on “November 9 (Sat.) to 10 (Sun.) 2013” is set as a prediction target period. An example in which the included inflow / outflow prediction is performed by “treatment B” will be described.
例えば、予測部１３は、下記の表６に示す２０１２年の過去実績に基づいて、下記の表７に示す２０１３年の流出入予測を作成する。ここで、予測部１３は、予測対象期間を２０１３年１０月３１日（木）〜１１月１３日（水）として、曜日合わせを行っている。例えば、２０１３年１１月１日（金）の流出入枚数は、前年同月の同じ金曜日である、２０１２年１１月２日（金）の流出入枚数である。他も同様である。なお、下記表６は、図４に示した過去実績１０４に相当し、下記表７は、図４に示した補正前の流出入予測１０６に相当する。 For example, the prediction unit 13 creates an inflow / outflow forecast for 2013 shown in Table 7 below based on the past results for 2012 shown in Table 6 below. Here, the prediction unit 13 adjusts the day of the week with the prediction target period from Thursday, October 31, 2013 to Wednesday, November 13, 2013. For example, the inflow / outflow number on Friday, November 1, 2013 is the inflow / outflow number on Friday, November 2, 2012, which is the same Friday of the same month of the previous year. Others are the same. Table 6 below corresponds to the past performance 104 shown in FIG. 4, and Table 7 below corresponds to the inflow prediction 106 before correction shown in FIG.
次いで、補正部１７は、予測対象の自動取引装置７の設置区域内の、同一の設置場所カテゴリに設置された自動取引装置７の、類似するイベントの開催期間中の過去実績から、日毎の流出入枚数の平均を算出する。上記表４を参照すると、「Ａ００２」は、予測対象の「Ａ００１」と同一の設置区域「Ａ」及び同一の設置場所カテゴリ「４」に設置されており、上記表２に示したようにイベント種別「７」と類似するイベント種別「４」のイベントが過去に開催されている。このため、補正部１７は、下記の表８に示す「Ａ００１」の過去実績、及び下記の表９に示す「Ａ００２」の過去実績を平均して、下記の表１０に示す日毎の流出入枚数の平均を算出する。下記表８、９は、図４に示したイベントに関連する過去実績１０８に相当し、下記表１０は、図４に示したイベントに関連する過去実績の平均１１０に相当する。 Next, the correcting unit 17 extracts the daily outflow from the past performance during the holding period of the similar event of the automatic transaction apparatus 7 installed in the same installation location category in the installation area of the automatic transaction apparatus 7 to be predicted. Calculate the average number of sheets. Referring to Table 4 above, “A002” is installed in the same installation area “A” and the same installation location category “4” as the prediction target “A001”. Events of the event type “4” similar to the type “7” have been held in the past. For this reason, the correction unit 17 averages the past results of “A001” shown in Table 8 below and the past results of “A002” shown in Table 9 below, and calculates the number of inflows / outages per day shown in Table 10 below. The average of is calculated. The following Tables 8 and 9 correspond to the past results 108 related to the event shown in FIG. 4, and the following Table 10 corresponds to the average 110 of the past results related to the event shown in FIG.
次に、補正部１７は、上記表１０に示した過去実績の平均の日毎の流出入枚数から、上記表７に示した流出入予測における日毎の流出入枚数を引くことにより、イベント期間中の日毎の補正枚数を算出する。上記表５を参照すると、イベントは将来の１１月９日（土）〜１０日（日）に開催される。また、上記表４を参照すると、類似するイベントは１０月５日（土）〜１０月６日（日）に開催された。このため、補正部１７は、表１０の２０１２年１０月５日（土）の流出入枚数から、表７の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を引くことにより、２０１３年１１月９日（土）の補正枚数を算出する。同様に、補正部１７は、表１０の２０１２年１０月６日（日）の流出入枚数から、表７の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を引くことにより、２０１３年１１月１０日（日）の補正枚数を算出する。この計算結果を、下記の表１１に示す。下記表１１は、図４に示した補正枚数１１２に相当する。 Next, the correction unit 17 subtracts the daily inflow / outflow number in the inflow / outflow prediction shown in Table 7 from the average daily outflow / inflow number of the past results shown in Table 10 above, so that during the event period. Calculate the number of corrections per day. Referring to Table 5 above, the event will be held on November 9 (Sat)-10 (Sun) in the future. Referring to Table 4 above, similar events were held from October 5th (Sat) to October 6th (Sun). Therefore, the correction unit 17 subtracts the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Saturday) in Table 7 from the inflow / outflow number on October 5, 2012 (Saturday) in Table 10. Calculate the number of corrections on Saturday, 9th. Similarly, the correction unit 17 subtracts the inflow / outflow number of November 10, 2013 (Sunday) in Table 7 from the inflow / outflow number of October 6, 2012 (Sunday) in Table 10, to The number of corrections on the 10th of the month (Sunday) is calculated. The calculation results are shown in Table 11 below. Table 11 below corresponds to the correction number 112 shown in FIG.
そして、補正部１７は、上記表７に示した補正前の流出入予測に、上記の表１１に示した日毎の補正枚数を加算することにより、流出入予測を補正する。具体的には、補正部１７は、上記表７の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数に、上記表１１の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を足すことにより、２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を補正する。同様に、補正部１７は、上記表７の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数に、上記表１１の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を足すことにより、２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を補正する。この計算結果を、下記の表１２に示す。下記表１２は、図４に示した補正後の流出入予測１１４に相当する。 And the correction | amendment part 17 correct | amends an inflow / outflow forecast by adding the correction | amendment number of every day shown in said Table 11 to the inflow / inflow prediction before correction | amendment shown in said Table 7. FIG. Specifically, the correction unit 17 adds the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Sat) in Table 11 to the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Sat) in Table 7 above. The number of outflows and inflows on Saturday, November 9, 2013 is corrected. Similarly, the correction unit 17 adds the inflow / outflow number of November 10, 2013 (Sunday) in Table 11 to the inflow / outflow number of November 10, 2013 (Sunday) in Table 7 above. The number of outflows and inflows on Sunday, November 10, will be corrected. The calculation results are shown in Table 12 below. Table 12 below corresponds to the corrected inflow prediction 114 shown in FIG.
（処置Ｃの計算例）
ここでは、「Ａ００１」の自動取引装置７を予測対象として、将来の「２０１３年１１月９日（土）〜１０日（日）」開催される「○○食品博覧会」を予測対象期間に含んだ流出入予測を、「処置Ｃ」により行う例を説明する。
(Calculation example of treatment C)
Here, the automatic transaction apparatus 7 of “A001” is set as a prediction target, and “XX Food Expo” to be held on “November 9 (Sat.) to 10 (Sun.) 2013” is set as a prediction target period. An example in which the included inflow / outflow prediction is performed by “treatment C” will be described.
例えば、予測部１３は、下記の表１３に示す２０１２年の過去実績に基づいて、下記の表１４に示す２０１３年の流出入予測を作成する。ここでの処理は、上記表６で説明した通りであるので、詳細な説明は省略する。なお、下記表１３は、図４に示した過去実績１０４に相当し、下記表１４は、図４に示した補正前の流出入予測１０６に相当する。 For example, the prediction unit 13 creates an inflow / outflow prediction for 2013 shown in Table 14 below based on the past results for 2012 shown in Table 13 below. Since the processing here is as described in Table 6 above, detailed description is omitted. The following table 13 corresponds to the past performance 104 shown in FIG. 4, and the following table 14 corresponds to the inflow prediction 106 before correction shown in FIG.
次いで、補正部１７は、他の設置区域内の同一の設置場所カテゴリに設置された自動取引装置７の、類似するイベントの開催期間中の過去実績から、日毎の流出入枚数の平均を算出する。上記表４を参照すると、「Ｂ００１」「Ｂ００２」「Ｂ００３」は、予測対象の「Ａ００１」と異なる設置区域「Ｂ」であって同一の設置場所カテゴリ「４」に設置されており、上記２に示したようにイベント種別「７」と類似するイベント種別「４」のイベントが過去に開催されている。このため、補正部１７は、下記の表１５、１６、１７に示す「Ｂ００１」「Ｂ００２」「Ｂ００３」の過去実績を平均して、下記の表１８に示す日毎の流出入枚数の平均を算出する。下記表１５、１６、１７は、図４に示したイベントに関連する過去実績１０８に相当し、下記表１８は、図４に示したイベントに関連する過去実績の平均１１０に相当する。 Subsequently, the correction | amendment part 17 calculates the average of the inflow / outflow number of every day from the past performance during the holding period of the similar event of the automatic transaction apparatus 7 installed in the same installation location category in another installation area. . Referring to Table 4 above, “B001”, “B002”, and “B003” are installed in the same installation location category “4” in the installation area “B” different from the prediction target “A001”. As shown in FIG. 5, an event type “4” event similar to the event type “7” has been held in the past. Therefore, the correction unit 17 averages the past results of “B001”, “B002”, and “B003” shown in the following Tables 15, 16, and 17, and calculates the average of the daily inflow / outflow numbers shown in Table 18 below. To do. The following Tables 15, 16, and 17 correspond to the past results 108 related to the event shown in FIG. 4, and the following Table 18 corresponds to the average 110 of the past results related to the event shown in FIG.
次に、補正部１７は、上記表１８に示した過去実績の平均の日毎の流出入枚数から、上記表１４に示した流出入予測における日毎の流出入枚数を引くことにより、イベント期間中の日毎の補正枚数を算出する。上記表５を参照すると、イベントは将来の１１月９日（土）〜１０日（日）に開催される。また、上記表４を参照すると、類似するイベントは１１月１０日（土）〜１１月１１日（日）に開催された。このため、補正部１７は、曜日合わせを考慮して、表１８の２０１２年１１月１０日（土）の流出入枚数から、表１４の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を引くことにより、２０１３年１１月９日（土）の補正枚数を算出する。同様に、補正部１７は、表１８の２０１２年１１月１１日（日）の流出入枚数から、表１４の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を引くことにより、２０１３年１１月１０日（日）の補正枚数を算出する。この計算結果を、下記の表１９に示す。下記表１９は、図４に示した補正枚数１１２に相当する。 Next, the correction unit 17 subtracts the daily inflow / outflow number in the inflow / outflow prediction shown in Table 14 from the average daily inflow / outflow number of the past results shown in Table 18 above, so that during the event period. Calculate the number of corrections per day. Referring to Table 5 above, the event will be held on November 9 (Sat)-10 (Sun) in the future. Referring to Table 4 above, similar events were held from November 10 (Sat) to November 11 (Sun). For this reason, the correction unit 17 considers the day of the week adjustment, and calculates the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Sat) in Table 14 from the inflow / outflow number on November 10, 2012 (Sat) in Table 18. By subtracting, the corrected number of sheets on November 9, 2013 (Saturday) is calculated. Similarly, the correction unit 17 subtracts the inflow / outflow number on November 10, 2013 (Sunday) in Table 14 from the inflow / outflow number on November 11, 2012 (Sunday) in Table 18 to obtain The number of corrections on the 10th of the month (Sunday) is calculated. The calculation results are shown in Table 19 below. Table 19 below corresponds to the correction number 112 shown in FIG.
そして、補正部１７は、上記表１４に示した補正前の流出入予測に、上記の表１９に示した日毎の補正枚数を加算することにより、流出入予測を補正する。具体的には、補正部１７は、上記表１４の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数に、上記表１９の２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を足すことにより、２０１３年１１月９日（土）の流出入枚数を補正する。同様に、補正部１７は、上記表１４の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数に、上記表１９の２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を足すことにより、２０１３年１１月１０日（日）の流出入枚数を補正する。この計算結果を、下記の表２０に示す。下記表２０は、図４に示した補正後の流出入予測１１４に相当する。 Then, the correction unit 17 corrects the inflow / outflow prediction by adding the number of daily corrections shown in Table 19 to the inflow / inflow prediction before correction shown in Table 14 above. Specifically, the correction unit 17 adds the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Sat) in Table 19 to the inflow / outflow number on November 9, 2013 (Sat) in Table 14 above. The number of outflows and inflows on Saturday, November 9, 2013 is corrected. Similarly, the correction unit 17 adds the inflow / outflow number on November 10, 2013 (Sunday) in Table 14 to the inflow / outflow number on November 10, 2013 (Sunday) in Table 19 above. The number of outflows and inflows on Sunday, November 10, will be corrected. The calculation results are shown in Table 20 below. Table 20 below corresponds to the corrected inflow / outflow prediction 114 shown in FIG.
＜４．まとめ＞
上記説明したように、本実施形態によれば、複数の自動取引装置を予測の基礎とすることで予測対象の自動取引装置における流出入量予測の精度をより向上させることが可能である。具体的には、本実施形態に係る予測装置１は、予測対象の自動取引装置７の過去実績に基づいて作成した流出入予測を、将来に開催されるイベントに関連する複数の過去実績に基づいて生成した補正枚数によって補正することができる。これにより、将来開催されるイベントと同一のイベントが過去に付近で開催されていない場合であっても、イベントによる変動を加味した予測精度の高い流出入予測を行うことが可能となる。また、複数の過去実績を平均して補正枚数が算出される場合、例えば過去実績に異常値が含まれる場合又は他の要因による変動が含まれる場合であっても、平均することでこの変動を希釈化して、予測精度を維持することが可能となる。
<4. Summary>
As described above, according to the present embodiment, it is possible to further improve the accuracy of the inflow / outflow prediction in the automatic transaction apparatus to be predicted by using a plurality of automatic transaction apparatuses as a basis for prediction. Specifically, the prediction device 1 according to the present embodiment is based on a plurality of past results related to an event to be held in the future, based on the inflow / outflow prediction created based on the past results of the automatic transaction device 7 to be predicted. It can be corrected by the number of corrections generated. As a result, even when the same event as the event to be held in the future has not been held in the past, it is possible to perform inflow / outflow prediction with high prediction accuracy in consideration of the variation due to the event. In addition, when the corrected number of sheets is calculated by averaging a plurality of past results, for example, even if the past results include an abnormal value or a variation due to other factors, this variation is obtained by averaging. It is possible to dilute and maintain the prediction accuracy.
また、予測装置１は、開催されるイベントの状態に応じて補正枚数を調整することが可能である。例えば、予測装置１は、イベントが中止になった場合やイベント規模の変化等の事情に応じて補正枚数を調整することが可能である。このため、予測装置１は、補正枚数をゼロにして補正を中止したり、補正枚数をイベント規模に応じて増減させたりする等、柔軟な予測を行うことが可能となる。 In addition, the prediction device 1 can adjust the number of corrections according to the state of the event to be held. For example, the prediction device 1 can adjust the number of corrections according to circumstances such as an event being canceled or a change in event scale. For this reason, the prediction apparatus 1 can perform flexible prediction, such as stopping the correction by setting the correction number to zero, or increasing or decreasing the correction number according to the event scale.
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can come up with various changes or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. Of course, it is understood that these also belong to the technical scope of the present invention.
例えば、上記実施形態では、将来にイベントが開催される場合に、流出入予測を補正する例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、過去に開催されていたイベントが将来開催されなくなった場合、予測装置１は、イベントが開催されていない期間中の過去実績を用いて、流出入予測を補正してもよい。 For example, in the above-described embodiment, an example of correcting the inflow / outflow prediction when an event is held in the future has been described, but the present invention is not limited to such an example. For example, when an event that has been held in the past is no longer held in the future, the prediction device 1 may correct the inflow / outflow prediction by using past results during a period in which no event is held.
また、上記実施形態では、現金を対象として流出入予測を行う例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、通帳、カード、レシート用紙等の多様な取引媒体を対象として、流出入予測が行われてもよい。 Moreover, although the said embodiment demonstrated the example which performs inflow / outflow prediction for cash, this invention is not limited to this example. For example, inflow / outflow prediction may be performed for various transaction media such as a passbook, a card, and a receipt paper.
なお、本明細書において説明した各装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部又は外部に設けられる記憶媒体（非一時的な媒体：non-transitory media）に予め格納される。そして、各プログラムは、例えば、実行時にＲＡＭに読み込まれ、ＣＰＵなどのプロセッサにより実行される。 Note that a series of processing by each device described in this specification may be realized using any of software, hardware, and a combination of software and hardware. For example, the program constituting the software is stored in advance in a storage medium (non-transitory media) provided inside or outside each device. Each program is read into a RAM at the time of execution, for example, and executed by a processor such as a CPU.
また、本明細書においてフローチャートを用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。 Further, the processing described with reference to the flowcharts in this specification may not necessarily be executed in the order shown. Some processing steps may be performed in parallel. Further, additional processing steps may be employed, and some processing steps may be omitted.
１ 予測装置
１１ 取得部
１３ 予測部
１５ 選択部
１７ 補正部
２ 操作端末
３ 自動取引装置中央管理部
４ 金融機関ホスト
５ 支店
６ 端末管理部
７ 自動取引装置
８ 専用網
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Prediction apparatus 11 Acquisition part 13 Prediction part 15 Selection part 17 Correction part 2 Operation terminal 3 Automatic transaction apparatus central management part 4 Financial institution host 5 Branch 6 Terminal management part 7 Automatic transaction apparatus 8 Dedicated network
Claims (9)
予測対象の前記自動取引装置が設置された区域で開催されるイベントと類似するイベントが過去に開催された場合は、該区域内に設置された他の自動取引装置を選択する選択部と、
前記区域で開催される前記イベントと同一のイベントが過去に開催された場合は前記流出入量の予測値をそのまま出力し、
前記区域で開催される前記イベントと同一のイベントが過去に開催されていない場合は、前記選択部により選択された前記他の自動取引装置における過去のイベント開催期間中の前記取引媒体の流出入量の実績値の平均値、及び前記予測部により予測された前記流出入量の予測値の比較結果に基づいて、前記予測値を補正する補正部と、
を備える、情報処理装置。 A prediction unit for predicting the amount of inflow and inflow of transaction media in the automatic transaction device during the event period ,
When an event similar to an event held in the area where the automatic transaction apparatus to be predicted is installed has been held in the past, a selection unit that selects another automatic transaction apparatus installed in the area ;
When the same event as the event held in the area has been held in the past, the predicted value of the inflow and outflow is output as it is,
In the case where the same event as the event held in the area has not been held in the past, the inflow / outflow amount of the transaction medium during the past event holding period in the other automatic transaction apparatus selected by the selection unit a correction unit an average value of the actual value, and based on the comparison result of the predicted value of the outflow Iriryou predicted by the prediction unit, corrects the previous SL prediction value,
An information processing apparatus comprising:
イベント開催期間中の自動取引装置における取引媒体の流出入量を予測する予測部と、
予測対象の前記自動取引装置が設置された区域で開催されるイベントと類似するイベントが過去に開催された場合は、該区域内に設置された他の自動取引装置を選択する選択部と、
前記区域で開催される前記イベントと同一のイベントが過去に開催された場合は前記流出入量の予測値をそのまま出力し、
前記区域で開催される前記イベントと同一のイベントが過去に開催されていない場合は、前記選択部により選択された前記他の自動取引装置における過去のイベント開催期間中の前記取引媒体の流出入量の実績値の平均値、及び前記予測部により予測された前記流出入量の予測値の比較結果に基づいて、前記予測値を補正する補正部と、
として機能させるためのプログラム。
Computer
A prediction unit for predicting the amount of inflow and inflow of transaction media in the automatic transaction device during the event period ,
When an event similar to an event held in the area where the automatic transaction apparatus to be predicted is installed has been held in the past, a selection unit that selects another automatic transaction apparatus installed in the area ;
When the same event as the event held in the area has been held in the past, the predicted value of the inflow and outflow is output as it is,
In the case where the same event as the event held in the area has not been held in the past, the inflow / outflow amount of the transaction medium during the past event holding period in the other automatic transaction apparatus selected by the selection unit a correction unit an average value of the actual value, and based on the comparison result of the predicted value of the outflow Iriryou predicted by the prediction unit, corrects the previous SL prediction value,
Program to function as.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014065314A JP6336795B2 (en) | 2014-03-27 | 2014-03-27 | Information processing apparatus and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014065314A JP6336795B2 (en) | 2014-03-27 | 2014-03-27 | Information processing apparatus and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2015187819A JP2015187819A (en) | 2015-10-29 |
| JP6336795B2 true JP6336795B2 (en) | 2018-06-06 |
Family
ID=54430028
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014065314A Active JP6336795B2 (en) | 2014-03-27 | 2014-03-27 | Information processing apparatus and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6336795B2 (en) |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08123884A (en) * | 1994-06-10 | 1996-05-17 | Oki Electric Ind Co Ltd | Fund demand prediction system for automatic transaction device |
| JP3268963B2 (en) * | 1995-07-11 | 2002-03-25 | 富士通株式会社 | Money management system |
| JP2004348256A (en) * | 2003-05-20 | 2004-12-09 | Toshiba Tec Corp | Commodity ordering prediction device, program and storage medium |
| JP4284514B2 (en) * | 2003-10-20 | 2009-06-24 | 株式会社三井住友銀行 | ATM remote management method, management system, and ATM |
| JP5983186B2 (en) * | 2012-08-27 | 2016-08-31 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and program |
-
2014
- 2014-03-27 JP JP2014065314A patent/JP6336795B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2015187819A (en) | 2015-10-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8635134B2 (en) | Systems and methods for optimizations involving insufficient funds (NSF) conditions | |
| US8275683B2 (en) | Systems and methods for deposit predictions based upon Monte Carlo analysis | |
| US20210365926A1 (en) | Settlement system, server device, terminal device, method and program | |
| US20100217701A1 (en) | System and Method for Predicting of Future Transactions in Customers Bank Account | |
| US11615665B1 (en) | Cloud-based cash inventory management for on-premises cash handling devices | |
| US11688221B1 (en) | Systems and methods for cash-till optimization | |
| JP2014102618A (en) | Automatic cash transaction device and method for managing reserve supply of money | |
| Rouetbi et al. | The impact of displaced commercial risk on the performance of Islamic banks | |
| US9544445B1 (en) | Telecommunication price-based routing apparatus, system and method | |
| JP2011113432A (en) | System and method for supporting cash supply plan | |
| JP6336795B2 (en) | Information processing apparatus and program | |
| JP5997977B2 (en) | Demand forecasting device, demand forecasting method, and program | |
| US20140324686A1 (en) | Computer Implemented System for Management and Optimization of Financial Accounts and Financial Obligations of a User | |
| JP6232882B2 (en) | Information processing apparatus and program | |
| JP2014178919A (en) | Fund management device and fund management system | |
| KR102107453B1 (en) | System and method for funds management service, mobile device for the same and computer program for the same | |
| JP6766023B2 (en) | Information processing equipment and programs | |
| JP6069065B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
| JP6131078B2 (en) | Prediction device, prediction method, and program | |
| JP6131078B6 (en) | Prediction device, prediction method, and program | |
| JP2016062366A (en) | System and method for customer service | |
| JP6303363B2 (en) | Loading plan formulation system, loading plan formulation method, and program | |
| JP7016394B2 (en) | Information processing equipment and programs | |
| JP2014191406A (en) | Information processing apparatus, information processing method and program | |
| KR20050120848A (en) | Optimization for distribution of sending in cash of atm |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20161004 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170929 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171017 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171213 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180410 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180507 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6336795 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |