媒体運用量予測装置と媒体運用管理装置と媒体運用量推論方法
【課題】この発明は、運用金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充・回収の作業負担を軽減させることのできる媒体運用量予測装置または媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【解決手段】この発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用量予測装置または媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けることで、運用に準備する取引媒体の量を最少量に設定することができることを特徴とする。
【解決手段】この発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用量予測装置または媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けることで、運用に準備する取引媒体の量を最少量に設定することができることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、金融業務において使用される自動預金支払い機のように、取引に使用される、紙幣、硬貨、通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引媒体を処理する媒体処理装置（または自動取引処理機）において、媒体の所有量（保有量）が、例えば残少または満杯になるときの予測、または、これらの状況になったときに取引媒体の必要量の補充または回収を行なって、取引媒体の運用量の予測および管理をするような媒体運用量予測装置と媒体運用管理装置と媒体運用量推論方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】前述例の自動預金支払い機においては、現金（ことに紙幣の万円札）の効率的な運用が求められている。しかし、多数台の自動預金支払い機、係員用入出金機等を設置している店舗では、各機間での取引量（運用量）にばらつきがあり、現金切れを発生させないためには、多めの現金を運用金として準備するので、多量の余剰金が生じ現金の運用効率が悪い問題点を有する。この余剰金を少なくするためには、各自動預金支払い機の現金保有量を少なくして、保有量が少量で変化したとき、直ぐに現金の補充またはおよび回収を実行し、この現金の補充またはおよび回収処理をこまめに実行することで、多少余剰金を削減することができるが、しかし、補充またはおよび回収処理の作業負荷が非常に大きくなり、さらに、必要最少限の現金量が明確でないので、多めに運用金を準備することになり、各自動預金支払い機内の余剰金を削減できても、店舗内には余剰金が存在することになり、そのため、現状以上の現金の効率的な運用が困難な問題点を有する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明は、上述の問題点を解決し、運用金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることのできる媒体運用量予測装置または媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【０００４】この発明の他の目的は、既に設置された自動預金支払い機のような既存の媒体処理装置に対して、取引媒体の運用効率の向上を図ることができる媒体運用量予測装置の提供を目的とする。
【０００５】この発明の他の目的は、媒体切れが発生する危険率により運用量を推論することで、利用者（ユーザ）の所望の媒体切れ発生率を保証することのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００６】この発明の他の目的は、運用量を媒体の放出量と運用マージン量（運用の余裕・安心予備量）とに別けて推論することで、推論精度を向上させる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００７】この発明の他の目的は、推論した運用量をランク別に出力することで、実績データのばらつきが大きい場合、または、サンプルの実績データが少ない場合でも、充分な推論ができる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００８】この発明の他の目的は、運用量の推論に対して、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定することで、カレンダの設定が簡単となり、ラベルを基本とした推論知識データになるため推論知識が分かり易く、周辺環境や社会制度の若干の変化に対してはラベルの設定を変更することにより対応でき、以前の学習結果を無駄にすることなく、有効に利用できる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００９】この発明の他の目的は、推論した運用量に上・下限値を設定することで、実際の運用において運用量に制限があるとき、制限量を意識することなく推論結果を利用できる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１０】この発明の他の目的は、運用量推論の有効パラメータの表示および設定入力を行なうことで、そのルールの適合度、信頼度をユーザが把握して予測（推論）ルールの適用効果を判断し、また、その判断に基づいてルールを補正することで、推論精度の改善が図れる媒体運用管理装置の提供である。
【００１１】この発明の他の目的は、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論し、これを表示することで、各装置の運用量推論後、各装置間の運用量を時系列に判断し、各装置間の媒体の移動（変動）を含めた運用量が推論でき、システム全体（例えば、店舗全体）での運用効率の向上を図ることができる媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【００１２】この発明のさらに他の目的は、媒体を現金とすることで、現金の運用効率の向上を図ることのできる媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法の提供を目的とする。
【００１３】この発明の他の目的は、１つの店舗で運用金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、１店舗での取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることのできる媒体運用量推論方法の提供を目的とする。
【００１４】この発明の他の目的は、運用量の推論に店舗タイプを設定入力することで、ユーザ側のシステムの初期設定の工数が大幅に削減できる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１５】この発明の他の目的は、店舗タイプを実績データに基づいて設定するこてとで、推論精度を高めることのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１６】この発明の他の目的は、１店舗の推論した運用量の精度を判定し、これを補正できるようにすることで、推論精度の向上を図ることのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１７】この発明の他の目的は、補正値またはルールの設定で１店舗の運用量の補正を可能にすることで、ユーザの補正が簡単な媒体運用量推論方法の提供である。
【００１８】この発明の他の目的は、１店舗の運用量の推論にパラメータを持たせて自動設定することで、ユーザの補正を容易に行なわせることができる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１９】この発明の他の目的は、店舗に適応した運用量を推論して効率的な媒体の運用が得られる媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】この発明の請求項１記載の発明は、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定期間における取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２１】この発明の請求項２記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の実績値を入力する手段と、前記入力された取引媒体運用量実績を記憶する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールと前記取引媒体運用量実績に基づいて所定期間の取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２２】この発明の請求項３記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の予測結果と取引媒体運用量の実績とを比較する手段を備え、前記比較結果に基づいて前記取引媒体運用量予測ルールを学習する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２３】この発明の請求項４記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、複数の取引処理装置毎に取引媒体運用量を表示する手段を備え、前記予測された取引媒体運用量に基づいて前記取引媒体処理装置毎に取引媒体運用量を表示する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２４】この発明の請求項５記載の発明は、取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおよび回収を行う媒体運用管理装置であって、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段と、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって予測された所定期間の運用量に相当する取引媒体を収納する手段と、取引処理装置の取引媒体保有量を監視する手段とを備え、前記取引処理装置の取引媒体保有量が所定量になることに基づいて前記収納手段より前記取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおまよび回収を行うこと媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２５】この発明の請求項６記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２６】この発明の請求項７記載の発明は、上記請求項６記載の発明の構成に併せて、前記媒体処理装置の複数台を使用し、前記推論手段は、上記複数台の媒体処理装置が取引処理する媒体の全体の処理量に基づいて最も妥当な全体の運用量を推論する媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データと、媒体切れを発生する危険率とに基づいて最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００２８】この発明の請求項９記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、放出量と運用マージン量に分けて最も妥当な運用量に推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００２９】この発明の請求項１０記載の発明は、上記請求項９記載の発明の構成に併せて、前記運用マージン量を前記放出量の推論値に応じて補正する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３０】この発明の請求項１１記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、ランクを付して最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３１】この発明の請求項１２記載の発明は、前記請求項８，９，１０または１１記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論に、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定して推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３２】この発明の請求項１３記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１または１２記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論値に、上限値および下限値を設定した媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３３】この発明の請求項１４記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、前記媒体の運用量の推論における有効パラメータを表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３４】この発明の請求項１５記載の発明は、前記請求項１４記載の発明の構成に併せて、上記有効パラメータの設定入力を許容する入力手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３５】この発明の請求項１６記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１，１２および１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論する媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３６】この発明の請求項１７記載の発明は、前記請求項１６記載の発明の構成に併せて、前記複数の媒体処理装置間の推論した運用量を表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３７】この発明の請求項１８記載の発明は、店舗に媒体を取引処理する媒体処理装置を設置し、該媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理処理装置であって、媒体の運用量に対する店舗タイプの設定を許容し、設定入力された店舗タイプに対応する店舗タイプ別のルール設定に基づいて、最も妥当な媒体の運用量を推論する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３８】この発明の請求項１９記載の発明は、前記請求項１８記載の発明の構成に併せて、前記店舗タイプの設定は、媒体運用量の実績データに基づいて複数が予め設定されたタイプを自動設定する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３９】この発明の請求項２０記載の発明は、前記請求項１８または１９記載の発明の構成に併せて、推論した運用量の精度を判定する精度判定手段と、推論した運用量を補正する補正手段とを備え、推論した運用量の精度が外れていると精度判定手段が判定したとき、補正手段で精度が上がる方向に推論した運用量を補正する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４０】この発明の請求項２１記載の発明は、前記請求項３記載の発明の構成に併せて、上記補正手段は補正値またはおよびルールの設定を許容する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４１】この発明の請求項２２記載の発明は、前記請求項１８，１９，２０または２１記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論にパラメータを持ち、該パラメータを自動設定する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４２】この発明の請求項２３記載の発明は、請求項１８，１９，２０，２１または２２記載の媒体運用量推論方法を採用して最も妥当な媒体の運用量を推論した媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００４３】この発明の請求項２４記載の発明は、前記請求項１〜２３の内の１つの請求項に記載の発明の構成に併せて、前記取引媒体は貨幣で構成した媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４４】
【発明の作用・効果】この発明の請求項１〜５記載の発明によれば、店舗に既に設置された自動預金支払い機などの媒体処理装置であって、紙幣、硬貨、通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引処理する取引媒体の運用量を予測することで、既存の媒体処理装置に対して有効な取引媒体の運用が図れ、しかも、既存の媒体処理装置がそのまま使用されるとで、経費が節減できる。
【００４５】さらに、上述の運用量の予測を既存の媒体処理装置の運用量の実績と予測ルールとに基づくことで、運用量の予測に精度を向上させることができ、加えて、学習することで、さらに精度の向上が得られる。また、運用量の予測値が表示されることで、係員の作業性が向上する。
【００４６】この発明の請求項６および７記載の発明によれば、取引媒体を取引処理する１台または複数台の媒体処理装置の取引媒体の運用量を、例えば、ファジイ推論や学習による推論のような推論で最も妥当な運用量に推論して予測するので、運用に準備する取引媒体の量を最少量に設定することができ、余剰の取引媒体量をなくして取引媒体の有効な運用ができ、また、複数台の媒体処理装置を使用する場合は、装置間の取引媒体の量のばらつきを解消して、有効な取引媒体の運用が図れる。その結果、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担が軽減され、取引媒体の運用効率を最大限に向上させることができる。
【００４７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体切れが発生する危険率により運用量を推論することで、利用者（ユーザ）の所望の媒体切れ発生率を保証することのできる。
【００４８】この発明の請求項９および１０記載の発明は、運用量を媒体の放出量と運用マージン量（運用の余裕・安心予備量）とに別けて推論することで、推論精度を向上させ、運用効率を向上させることができる。
【００４９】この発明の請求項１１記載の発明は、推論した運用量をランク別に出力することで、実績データのばらつきが大きい場合、または、サンプルの実績データが少ない場合でも、充分な推論ができる。
【００５０】この発明の請求項１２記載の発明は、運用量の推論に対して、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定することで、カレンダの設定が簡単となり、ラベルを基本とした推論知識データになるため推論知識が分かり易く、周辺環境や社会制度の若干の変化に対してはラベルの設定を変更することにより対応でき、以前の学習結果を無駄にすることなく、有効に利用できる。
【００５１】この発明の請求項１３記載の発明は、推論した運用量に上またはおよび下限値を設定することで、実際の運用において運用量に制限があるとき、制限量を意識することなく推論結果を利用できる。
【００５２】この発明の請求項１４，１５記載の発明は、運用量推論の有効パラメータの表示および設定入力を行なうことで、そのルールの適合度、信頼度をユーザが把握して予測（推論）ルールの適用効果を判断し、また、その判断に基づいてルールを補正することで、推論精度の改善が図れる。
【００５３】この発明の請求項１６，１７記載の発明は、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論し、これを表示することで、各装置の運用量推論後、各装置間の運用量を時系列に判断し、各装置間の媒体の移動（変動）を含めた運用量が推論でき、システム全体（例えば、店舗全体）での運用効率の向上を図ることができる。例えば、キャッシュコーナにおける自動取引機のみの運用量予測（推論）では店舗全体としての運用量が不明であり、他のキャッシュコーナの窓口の入出金機では入金が多く、窓口業務終了後、これを使用するといった全体的なシステム運用ができないが、この発明の装置によれば、これが可能となる。
【００５４】この発明の請求項１８記載の発明によれば、例えば、金融業務において使用される自動預金支払い機のように、取引に使用される取引媒体を処理する媒体処理装置（または自動取引処理機）の１台または複数台を配置した店舗において、店舗に対応した最も妥当な媒体の運用量が推論されるので、１店舗での取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充・回収の作業負担を軽減させることができる。
【００５５】さらに、運用量の推論には店舗タイプを設定することで得られるので、ユーザ側のシステムの初期設定の工数が大幅に削減できる。
【００５６】この発明の請求項１９記載の発明によれば、店舗タイプを実績データに基づいて設定することで、推論精度を高めることができると共に、推論システムの汎用化が図れる。
【００５７】この発明の請求項２０記載の発明によれば、１店舗の運用量の推論が外れたか否か、推論の精度の評価ができ、また、外れたときはこれを補正することで、１店舗に対する推論精度の向上が図れる。
【００５８】この発明の請求項２１記載の発明によれば、推論した１店舗の運用量の補正を補正値またはルールの設定により行なうことで、ユーザ側の補正が簡単に実行できる。
【００５９】この発明の請求項２２記載の発明によれば、１店舗の運用量の推論にパラメータを持たせて自動設定することで、ユーザの１店舗の補正が容易となり、推論精度を向上させる補正ができる。
【００６０】この発明の請求項２３記載の発明は、上述したような特徴を有する方法で１店舗の運用量を推論した媒体を管理することで、媒体の有効な１店舗の運用効率を持つ媒体運用管理装置が得られる。
【００６１】この発明の請求項２４記載の発明によれば、媒体を現金とすることで、現金の運用効率の向上を図ることのできる媒体運用量予測装置、媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法を得ることができる。
【００６２】
【実施例】この発明の一実施例を以下図面に基づいて詳述する。図面は金融店舗内に構成される媒体処理装置としての自動取引機における取引媒体としての現金を運用管理する現金運用管理装置を示す。この自動取引機の現金運用管理装置は、図１に示すように、顧客の入力操作に基づいて現金を入出金取引許容する、例えば、自動預金支払い機のような顧客専用自動取引機１１…と、係員の入力操作に基づいて現金を入出金取引許容する、例えば、テラー用入出金機のような係員専用自動取引機１２…と、これらの自動取引機１１，１２…に外部より接続して現金を補充または回収動作する現金運用ロボット１３と、この現金運用ロボット１３に現金を補充または回収動作する自動出納装置１４と、これら全ての装置を無線で制御管理する遠隔制御装置１５とから構成される。
【００６３】上述の各自動取引機１１，１２…は、入金、出金、振込等の各種の自動取引を許容して店舗内前面の一側と他側に複数台を連設して並列設置しており、来店した顧客は顧客専用自動取引機１１を選択して取引利用するか、あるいはカウンター１６越しの係員専用自動取引機１２を選択して係員を通して取引利用する。
【００６４】また、並列設置された自動取引機１１，１２…の後方には、ロボット走行路１７をそれぞれ接続しており、ロボット走行路１７上を走行する現金運用ロボット１３が各自動取引機１１，１２…に対応して現金を補充または回収動作する。
【００６５】この現金運用ロボット１３は、各自動取引機１１，１２…と、店舗内の後方に設置された自動出納装置１４との間を結ぶロボット走行路１７上を走行移動し、自動出納装置１４と接続して補充または回収動作されることで、該現金運用ロボット１３内に収納される補充または回収金額が調整される。
【００６６】そして、遠隔制御装置１５で各自動取引機１１，１２…の運用残金を監視し、この監視した運用残金に基づいて現金運用ロボット１３および自動出納装置１４を駆動出力して、各自動取引機１１，１２…に対して最適な現金運用量を補充または回収動作させる。
【００６７】この場合、遠隔制御装置１５からの通信に際しては、各々の装置１１〜１５に装備したアンテナ１８…を介して、図２に示すように、現金を出入れ処理する各装置１１〜１４を無線通信管理し、このときの通信内容は各装置１１〜１４からの運用残金や運用状態のデータを受信し、逆に各装置１１〜１４に対しては運用取引モードの変更指示や補充または回収指示等を送信して制御管理する。
【００６８】また、遠隔制御装置１５は、表示器１９、プリンタ２０、ブザー２１、表示ランプ２２および入力キー２３を備え、受信内容に応じてブザー２１を警報したり、表示ランプ２２を点灯表示し、さらに個々の自動取引機１１，１２の運用残金および店舗内の運用総額等の運用データを表示器１９に表示したり、プリンタ２０にプリントアウトすることができる。
【００６９】図３は遠隔制御装置１５の制御回路ブロック図を示し、ＣＰＵ３１はＲＯＭ３２に格納されたプログラムに沿って各回路装置を制御し、その制御データをＲＡＭ３３で読出し可能に記憶する。さらに、上述のＣＰＵ３１はファジイ推論機能を装備している。
【００７０】装置通信部３４は、顧客専用自動取引機１１…と、係員専用自動取引機１２…と、自動出納装置１４と無線通信接続して遠隔制御管理し、同じくロボット通信部３５は現金運用ロボット１３と無線通信接続して遠隔制御管理している。これにより、各装置間を配線不要にして店舗内の自動補充または回収構造を簡素化構成でき、また店舗内を走行する現金運用ロボット１３の走行を広範囲に円滑に走行許容させることができる。なお、外部記憶装置としてハードディスク装置３６と、フロッピディスク装置３７とを備え、必要な取引実績データを記憶する。
【００７１】図４は現金運用ロボット１３の制御回路ブロック図を示し、ＣＰＵ４１はＲＯＭ４２に格納されたプログラムに沿って各回路装置を制御し、その制御データをＲＡＭ４３で読出し可能に記憶する。
【００７２】遠隔制御装置通信部４４は、遠隔制御装置１５と無線通信接続して、遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＣＰＵ４１は補充または回収動作を実行し、また装置通信部４５は各自動取引機１１，１２…および自動出納装置１４と無線通信接続して、遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＣＰＵ４１は該ロボット１３より補充あるいは回収動作させる。
【００７３】走行駆動部４６は、ロボット走行路１７上に走行許容して配置された現金運用ロボット１３を所定の方向に走行移動させる。現金処理部４７は、現金運用ロボット１３内に収納されている現金を繰出して外部の接続対応する装置に補充し、また外部の装置から現金を取込んで回収処理する。また、電源部４８は遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＯＮ・ＯＦＦし、ＯＮ動作時に自動的に現金運用ロボット１３を出力動作させる。
【００７４】上述の遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１は装備するファジイ推論機能により、該遠隔制御装置１５が管理する各自動取引機１１，１２…の当日の現金運用量（準備金）の最も妥当な量および各機間の運用量を、前日または過去の取引実績データに基づいてファジイ推論する。上述のＣＰＵ３１および係員による前日の現金運用量の管理処理を図５のフローチャートを参照して説明する。
【００７５】前日において、店舗内における全自動取引機１１，１２…の取引データをＲＡＭ３３、または、設定されているハードディスク装置３６、フロッピディスク装置３７から読出し、この取引データは１日の全体の取引実績データであって、このデータから翌日の現金の必要量を推論する（ステップｎ１）。
【００７６】すなわち、各自動取引機１１，１２…においては出金と入金の各取引を行なっているので、現金を実際に放出した現金放出量は、［出金量−入金量］であって、この現金放出量が前述の現金必要量であり、１日の単位で全体の現金放出量（現金必要量）をファジイ推論し、その推論結果を表示器１９に出力して表示する。
【００７７】係員は表示器１９に表示された推論結果（現金必要量）を確認し（ステップｎ２）、この推論結果（現金必要量）の現金を、翌日の輸送分として、現金輸送元に依頼する（ステップｎ３）。
【００７８】次いで、遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１および係員による当日の現金運用量（準備金）の管理処理を図６のフローチャートを参照して説明する。当日に準備すべき現金必要量を算出する（ステップｎ１１）。すなわち、現金の運用量（準備金）は、前述した前日の推論結果（現金必要量）と、現金切れの発生を解消するために予備の現金として保有する運用マージン量とで構成し、これが初期の目標値となる。
【００７９】目標値＝現金運用量（準備金）＝推論結果（現金必要量）＋運用マージン量しかし、前日の取引において現金に残量がある場合、前述の推論結果、すなわち、現金必要量を補正する必要があり、この補正した現金必要量と前日の現金残量との加算値が、当日準備された現金運用量（準備金）の実際値となる。
【００８０】実際値＝現金運用量（準備金）＝補正現金必要量＋前日現金残量これらは図７に示す通りであって、上述の補正処理（実際値算出）を実行して、この実際値と補正現金必要量とを表示器１９に出力して表示する。
【００８１】係員は表示器１９に表示された実際値および補正現金必要量を確認し（ステップｎ１２）、この実際値の内、補正現金必要量の現金を既に輸送されている現金から計数して取出し、この補正現金必要量の現金を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて装填し（ステップｎ１３）、現金運用ロボット１３を駆動制御して、各自動取引機１１，１２…初期装填する（ステップｎ１４）。
【００８２】上述の補正現金必要量の現金を装填する初期装填には、第１の方法として、装填量の全てを各自動取引機１１，１２…に分配する方法。第２の方法として、装填量の一部（例えば、７０％）を各自動取引機１１，１２…に分配し、残（例えば、３０％）を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法。
【００８３】上述の第１の方法の装填量の全部の現金を自動取引機１１，１２…に分配する方法によれば、取引稼動時の現金補充時には、この補充分の現金を余剰のある自動取引機１１，１２…から回収して補充する必要があるので、補充の処理時間が多少かかるが、しかし、現金運用ロボット１３や自動出納装置１４が故障した場合、これらの装置１３，１４に現金を残している時は、この現金が死に金（運用されない現金）になるので、これを避けることができる。
【００８４】また、前述の第２の方法の一部の装填量の現金を自動取引機１１，１２…に分配し、残を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法によれば、取引稼動時の現金補充時に、現金運用ロボット１３や自動出納装置１４が故障した場合、これらの装置１３，１４に収納された現金が死に金（運用されない現金）になるが、しかし、現金補充時には、現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に収納された現金を直接的に補充に使用できるので、補充の処理時間が速くなるなどの利点をそれぞれ有する。
【００８５】さらに、現金運用ロボット１３が各自動取引機１１，１２…に現金を初期装填する場合の分配量には、第１の方法として、均等量、第２の方法として、残量を考慮して分配した結果均等になる量、第３の方法として、取引量の多少に対応させた量、がある。これらの方法よれば、第１、第２、第３の順に至るにしたがって、現金量の算出が複雑になるも、しかし、それに反して補充またはおよび回収の作業が少なくなる利点を有する。
【００８６】以上の現金装填方法を選択して各自動取引機１１，１２…に現金が初期装填されると、各自動取引機１１，１２…は稼動が可能状態となり、取引処理を許容する状態となって、現金運用ロボット１３と自動出納装置１４は待機状態となる（ステップｎ１５）。
【００８７】各自動取引機１１，１２…が稼動し、その取引処理に伴って、何れかの自動取引機１１，１２…に現金のニアエンド（残少）が発生して補充を要求すると（ステップｎ１６）、現金運用ロボット１３がその現金の補充を要求した自動取引機１１，１２…に移動して、現金の補充処理を実行する（ステップｎ１７）。また、現金運用ロボット１３の現金が不足すると、自動出納装置１４から補充される。
【００８８】上述の実施例によれば、自動取引機１１，１２…全体が必要とする現金の運用量（準備金）を前日の稼動取引（所定稼動期間の１つ）の取引実績に基づいて、最も妥当な運用量（準備金）をファジイ推論で推論しているので、運用に準備する現金の必要量が最少量に設定でき、余剰の現金をなくして、現金の有効な運用ができ、また、自動取引機１１，１２…間のばらつきも解消して、現金の運用効率を最大限に向上させ、かつ、係員の現金の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることができる。
【００８９】［他の実施例］前述の現金の運用量（準備金）の推論は、前日という過去の稼動期間の取引実績データに基づいて行なっているが、この取引実績データは以下に示す場合、その推論のルールが変更され、また、学習により補正される。すなわち、多くの人が集合する催し（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなどの開催日）などの特別日、平日であっても、給料日、終末曜日、五・十日、月始、月末、年始、年末などの通常とは取引内容が異なる変動日、これらの日は、その取引内容に対応させて推論のルール、および該ルールの軽重の重みも変更する。さらに、上述の特別日、変動日はそれぞれの実績データを学習することで、推論のルールおよび該ルールの重みも補正変更される。
【００９０】さらに、上述の推論のルールおよび該ルールの重みは、店舗によって特性が生まれ、自ずとランク付けさせるので、この店舗特性、また、同一の店舗であっても、自動取引機の機種による特性、配設位置による特性があるので、これらの機種や配置の特性により、前述の推論のルールやその重みを変更し、また、その実績データを学習することで、推論のルールやその重みも補正変更される。
【００９１】さらに、現金の運用量（準備金）は、現金必要量と運用マージンによって構成しているが、これらは別々に推論することができる。上述の現金必要量は、前述した特定日や変動日、或いは店舗特性、自動取引機の機種や配置の特性により大きく変動されるため、これに適合した推論のルールを用いるが、他方の運用マージンにおいてもその量が変動する。
【００９２】すなわち、運用マージンは予備の現金量であって、この予備は例えば、現金切れを解消するために余分に見積る量であって、現金切れが生じる危険率を算定して、この危険率で考慮し、さらに、危険率の精度にも影響されて運用マージンが決定される。
【００９３】そして、この危険率も実績データで学習され、同様に精度も学習されて、その推論のルールが補正変更される。
【００９４】［推論の説明］前述の他の実施例における現金運用金（準備金）推論の詳細を以下説明する。図８は、推論説明図であって、１つのキャッシュコーナに対する推論を示し、このコーナでは複数台の自動取引機１１，１２…を配設し、遠隔制御装置１５に制御されて現金運用ロボット１３は各自動取引機１１，１２…に対して現金の補充または回収の処理を実行する。
【００９５】上述のキャッシュコーナにおいて、現金運用量（準備金）を推論（予測）する目的は、係員の意志決定を支援して、資金運用の効率化を図るためであって、その推論（予測）は、キャッシュコーナ単位で予測し、また、自動取引機１１，１２…を対象として、１日単位で必要な現金の準備量（運用量）を予測（推論）し、また、自動取引機１１，１２…の各号機の初期装填量を１日単位で予測（推論）する。
【００９６】図９は、運用管理システムの運用を示す説明図であって、現金運用量（準備金）が推論（予測）されて、その予測値が出力され、この予測値により係員が現金をセットアップして自動取引機１１，１２…を運用し、その運用後、その運用実績データによりシステムを調整する。この調整では予測精度の監視とこの監視に基づくルールの変更であって、このシステム調整を次のシステム運用に用いることで学習され、この学習で予測精度（推論精度）の向上が図れる。
【００９７】図１０は、１キャッシュコーナにおける現金運用量の推論説明図を示し、現金運用量（準備金）は、現金の放出予測値と運用マージンとで構成する。すなわち、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン例えば、現金を紙幣として考えたとき、現金運用量（準備金）＝紙幣放出枚数予測値＋運用マージンである。
【００９８】ここで、紙幣放出枚数予測値（または、現金放出予測値）は、紙幣放出枚数を予測するものであって、この紙幣放出枚数は、紙幣放出枚数＝出金枚数−入金枚数である。
【００９９】前述の運用マージンは、出金が続いた場合に紙幣（現金）が不足し、紙幣切れになることを解消するための予備紙幣枚数（余裕・安心量）である。
【０１００】図１１は、現金運用量（準備金）の推論内容を示す説明図であって、自動取引機１１，１２…を稼動させることでその実績データが実績データ収集部５１に収集されて実績ファイル５２に記録され、さらに、学習部５３では予測精度の監視とルールの変更を調整して、過去の実績データにより店舗に合わせたルール（ファジイルール）を学習し、この学習で得たルールをルールファイル５４に記録する。
【０１０１】放出枚数予測部５５は紙幣の放出枚数をルールファイル５４のルールによりキャッシュコーナ全体の放出枚数（紙幣放出枚数予測値、または、現金放出予測値）を推論し、この放出枚数予測値を運用マージン補正部５６で補正する。すなわち、図７で示したように、前述の現金残量が存在するので、上述の放出枚数予測値（図７での推論結果に対応）はこの現金残量で補正して、図７で示した補正現金必要量を算出することになる。
【０１０２】上述のようにして算出された現金の必要量（必要額）は係員に出力することで、係員は現金を手配し、これを自動出納装置１４、現金運用ロボット１３に装填し、各自動取引機１１，１２…に初期装填を実行する。
【０１０３】一方、初期装填枚数予測部５７では、実績ファイル５２に記録された過去の実績データにより各号機別の初期装填枚数を現金運用ロボット１３に出力し、該ロボット１３はその各号機別の初期装填枚数で、それぞれの自動取引機１１，１２…に紙幣を装填する。
【０１０４】図１２は、自動取引機１１，１２…の個別のシステム組込みを示す説明図であって、前述の図１１による推論で、各店舗毎に推論された現金運用量（準備金）が各店舗の個別システム６１に入力されると、この現金運用量（準備金）はその内の紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値）が運用量推論部６２の推論／推論制御部６３でチェックされ、また、運用マージンは運用マージン補正部６４でチェックされる。
【０１０５】上述の推論／推論制御部６３の推論制御部６５には店舗の特性で設定した店舗運用ルールをファイルしている店舗運用ルールファイル６６と、推論した予測データをファイルする予測データファイル６７と、取引の実績テータをファイルした実績データファイル６８と、推論部６９を備え、入力された紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値）は、店舗運用ルールと、予測データと、実績データによりさらに推論してその精度を向上し、補正した予測値（推論値）を予測データファイルにファイルすると共に、この紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値、または図７で示す実際値の補正現金必要量）は運用金出力部７０に入力される。
【０１０６】また、この運用金出力部７０には運用マージン補正部６４の運用マージンファイル７１から運用マージンが入力され、この運用金出力部７０からは紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）と運用マージンを加算した紙幣運用枚数が出力される。
【０１０７】また、上述の運用金出力部７０の紙幣運用枚数は機器別紙幣配分部７２に入力され、該部７２には実績データ６８の各機器の実績データが入力されて、各自動取引機１１，１２…への機器別紙幣配分枚数が割当てられて出力される。
【０１０８】さらに、推論部／推論制御部６３の予測データファイル６７および実績データファイル６８の予測データと実績データは、グラフ出力部７３とワーニング出力部７４とに出力され、グラフ出力部７３は予測データと実績データとをグラフで出力し、ワーニング出力部７４は予測データと実績データとがずれて紙幣切れが生じるとき警報を出力する。
【０１０９】また、取引データ収集部７５は各自動取引機１１，１２…からの取引データを収集して、前述の実績データファイル６８に記録し、また、の実績データは前述の運用マージン補正部６４の補正機能部７６に入力されて、運用マージンを補正して、その精度を向上させる。
【０１１０】［運用マージン量の算出方法（補正方法）の説明］前述の図１０で説明したごとく、現金運用量（準備金）は現金放出予測値に運用マージンの量を加算した量であり、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージンであって、運用マージンの量は運用マージン＝現金運用量（準備金）−現金放出予測値であり、換言すれば、図４０に示すごとく、現金運用量（準備金）、具体例としては、補充した現金準備量から出金に伴い現金が最少残量となったときの現金の最大差から放出量（現金放出予測値）を差し引いた値が運用マージンとなる。
運用マージン＝最大差−放出量したがって、運用マージン量の算出は、まず、上述の放出量の推論値（現金放出予測値）を算出する。なお、この放出予測値は図１１、図１２で説明した通りである。
【０１１１】次に前述の最大差およびその上限値を実績データに基づいて算出する。そして、これら現金放出予測値と最大差上限値とで運用マージン量の上限値を算出する。すなわち、運用マージン量上限値＝最大差上限値−現金放出予測値ここで、上述の各上限値の算出方法については、単純に実績データの最大値を用いるもよく、また、固定値でもよく、さらには、実績データに基づく推論方式を用いるもよい。さらに、最大差の上限値の意味合いは、所定期間において必要な現金量の上限値とする。
【０１１２】図４１は、運用マージンの補正による変動を示す。運用マージンを用いた現金運用量（準備金、例えば、１日間）の算出は、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン上限値を基本式として考えるが、しかし、この基本式を次の条件で補正する。
【０１１３】すなわち、現金放出予測値が少ないとき、図４１の傾斜線部分（イ）のときであって、現金放出予測値≦最大差上限値−運用マージン上限値のとき、前述の基本式で運用マージンを算出する。
【０１１４】しかし、最大差上限値−運用マージン上限値＜現金放出予測値≦最大差上限値のとき、すなわち、図４１の水平実線部分（ロ）のときは、現金運用量（準備金）＝最大差上限値とすることて、運用マージンは現金放出予測値に応じて変動（補正）する。
【０１１５】さらに、最大差上限値＜現金放出予測値のとき、すなわち、図４１の傾斜線部分（ハ）のときは現金運用量（準備金）＝現金放出予測値とすることで、運用マージンは零で対処できる。
【０１１６】これらの結果、運用マージンを現金放出予測値に応じて補正することで、図３６の斜線部分だけ運用マージンの量が減少し、現金の運用効率を向上させることができる。
【０１１７】図１３は、紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）の推論アルゴリズムと学習機能を示す説明図であって、カレンダ処理機能部８１は日を設定することができれ、ルール変更部８２は推論のためのファジイルールを設定することができ、初期設定部８３では装填初期値を設定することができる。
【０１１８】前述のカレンダ処理機能部８１で特別日（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなどで多くの人が集合する催し開催日など）に設定されると、この特別日にはそれに対応した特別日ルール８４で紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）が推論される。
【０１１９】また、前述のカレンダ処理機能部８１が平日、および、変動日（例えば、給料日、終末曜日、五・十日、月始、月末、年始、年末など）並びに、土曜日、日曜日を設定すると、それぞれに対応した汎用ルール８４で推論され、さらにルールにも重みが付加されて推論される。
【０１２０】上述の汎用ルール８５で推論された紙幣放出枚数予測値はランク決定部８６でランクを決定し、ランク値設定部８７には各ランクに対応する紙幣放出枚数を設定し、放出金予測部８８では決定されたランク、そのランク値、さらに初期設定部８３からの初期装填枚数により決定した紙幣放出枚数を出力し、また、前述の特別日ルール８４からの推論に対しても、上述と同様に初期設定部８３からの初期設定枚数により決定された紙幣放出枚数を出力する。
【０１２１】上述のようにして推論され紙幣放出枚数で稼動したとき、自動取引機１１，１２…からの実績データが実績データ部８９に収集され、ランク値チューナ９０はランク値を抽出し、これを学習してランク値設定部８７のランク値を更新し、また、重みチューナ９２は実績データからルール重みを抽出し、これを学習して汎用ルール８５のルール重みを更新する。
【０１２２】［ランク付けの説明］前述のランク決定部８６およびランク値設定部８７におけるランクについて、３つのランクの場合を説明する。紙幣の需要量の出力範囲が０〜１０００枚とし、需要量が０以上から１０００枚未満のとき、 ランクＬ１０００枚以上から５０００枚未満のとき、 ランクＭ５０００枚以上から１００００枚未満のとき、ランクＨとする。図１４に示すメンバシップ関数と、以下のファジイルールを用いてファジイ推論を実行し、各ランクの適合度を求める。
【０１２３】すなわち、ＩＦ 月 初＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝ＬＩＦ 月 初＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝ＭＩＦ 給料日＝直前 ＴＨＥＮ ランク＝ＬＩＦ 給料日＝一致 ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 給料日＝直後 ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 月 末＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 月 末＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝Ｍこのようなファジイルールから各ランク適合度が最大となるランクを選択し、適合度が最大となるランクが複数存在する場合には、需要量の多いランクを選択する。出力としては、選択されたランクと各ランクに対応するランク値の最大値を用いる。このように推論結果をランクで出力すると、実績データのばらつきが大きい場合やサンプルデータが少ない場合出も有効に推論ができる効果を有する。
【０１２４】［ランク値およびルール重みの学習の説明］各ランクの範囲とルール重みを実績需要量に基づいて学習する。各ランクの最大値は、予め設定された過去一定期間中（例えば、過去３カ月間）において同一ランクと予想された場合における実績需要量の最大値とする。
【０１２５】ルールの重みは、汎用ルール群のうち、有意なルール（予測正当率の高いルール）を採用する。これは、過去一定期間中のデータを全ての汎用ルールに一旦適用し、予測需要量と実績需要量とを比較して、各汎用ルールの予測正当率を求める。
【０１２６】各予測正当率が、予め設定された閾値以上のルールを今後推論部６９で用いることにする。また、予測正当率を各ルールの重みとして用いることにする。さらに、全ての場合考慮した汎用ルールは予め用意されているものとする。以上のようにランクとルール重みを実績に基づいて学習することで、特別な初期設定を必要としない。また、環境の変化に対して追従する効果を有する。
【０１２７】［危険率の説明］危険率とは予測需要量を越えて、実際に需要が発生する確率であって、現金切れ発生率により需要量の予測結果を出力する。推論部６９において確率的推論法を用い、これに使用される式は［数１］に示す通りである。
【０１２８】
【数１】
【０１２９】各種の要因ｉによる需要量空間（ｘ）における確率密度分布Ｐｉ（ｘ）を仮設する。但し、積分は上述の式１とする。各確率密度分布Ｐｉ（ｘ）に対するルールの重みμｉをファジイ推論により求める。このとき、予測需要量は、需要量空間（ｘ）における確率密度分布Ｐ（ｘ）として、 Ｐ（ｘ）＝ΣμｉＰｉ（ｘ）／Σμｉ …………式４ で求められる。但し、積分は前述の式２とする。
【０１３０】確率密度分布Ｐ（ｘ）の概形を、図１５の下段に示すように、横軸ｘ、縦軸Ｐ（ｘ）のグラフを用いてユーザに表示し、ユーザが任意の需要量ｘ０を選択した際、前述の式３が予測需要量ｘ０を越えて、実際に需要が発生する確率（危険率）を意味する。この危険率も同時にユーザに表示することによって、ユーザが予測需要量と危険率の関係を把握しつつ、ユーザが、準備すべき予測需要量を決めることができ、これによって、ユーザの所望の現金切れ発生率を保証する効果が得られる。
【０１３１】さらに、上述の需要量の確率密度分布Ｐ（ｘ）について説明すると、ｔｉ時点の実測需要量（紙幣枚数）を確率変数Ｘｉで表し、Ｐ（ｘｉ）を需要量間策空間（ｘｉ）における確率密度分布とすると、各時点の実測需要量の変動様子の概要が、図１６に示すことができる。
【０１３２】さらに、危険率と需要量との関係を説明すると、図１７に示すように、ｔｉ時点でのユーザ所望現金量ｘ０で表し、もしｔｉ時点の実測需要量ｘｉ（２）がユーザ所望現金量ｘ０より多ければ現金切れ（紙幣切れ）が発生することになる。
【０１３３】さらに、ｔｉ時点の現金切れ率（危険率）をＰ（ｘｉ＞ｘ０）で表すと、ユーザ所望現金量ｘ０と対応する現金切れ率（危険率）が［数２］の式５により求められる。
【０１３４】
【数２】
【０１３５】したがって、ユーザが任意の所望需要量ｘ０を設定した際に、それと対応している現金切れ率（危険率）が直ぐ計算され、かつ同時に画面に表示されるため、ユーザが、予測需要量と危険率の関係を把握しながら、準備すべき予測量の意識決定を下すことができる効果がある。
【０１３６】なお、図１８は、ユーザが任意の所望需要量ｘ０を選択したときの危険率１０％を示すし、この危険率１０％の場合は、１０回に１回の割合で現金切れが発生することを意味している。
【０１３７】上述危険率の応用としては２種類がある。その１は、予測需要量の危険率をユーザに知らせること、その２は、予測需要量を危険率で補正すること、である。
【０１３８】図１９に示すように、例えば、予測需要量 １５００万円危険率算出 ５％のように予測需要量が１５００万円を設定したとき、その危険率が５％として算出されて、画面に表示される。これをユーザにより３％に変更補正するとすれば、前述の式５を用いて算出することで、予測需要量が２３００万円となる。
【０１３９】［ラベルの設定の説明］単純に日付を元に推論知識を作ると、本来その日付が持つ意味との対応が変化した場合に推論知識の大量の修正が必要となり、また、カレンダの設定も非常に多くの労力を必要とする。そこで日付の意味をラベル（ファジイ値）として設定可能にすれば、これらの問題点が解決され、カレンダの設定が簡単になり、例えば、図２０に示すように、毎月２５日が給料日であるというラベルでは、表示器１９にラベルＮｏ１を表示し、これに設定事項として入力キー２３で入力する。表示部分の「ラベル」は文字入力、「周期単位」は選択入力、「周期」およひ「起点日」は文字入力で設定することができる。
【０１４０】このように、ラベルを基本とした推論知識データにすると、推論知識が分かり易くなり、また、周辺環境や社会制度の若干の変化に対しては設定を変更することにより、以前の学習結果を無駄にすることなく利用できる効果を有する。
【０１４１】［予測値の上限値・下限値の説明］実際に需要量を予測する場合、準備する現金に制限があるため予測量をそのまま使用できないことがある。したがって、予測値に上限値・下限値を設定することで、予測結果（推論結果）をその上・下限を意識することなく利用でき、また、上・下限を越えているときは、ユーザが認識することができる効果を有する。
【０１４２】図２１は、上限・下限を制御する構成を示し、推論部６９に上下限処理部１０１を接続させて、該部１０１で推論部６９で予測された予測値の上限値と下限値を設定すると共に、上記予測値が上下限を越えた場合、それ以上の値にならないように、演算を実行する。また、上述の上下限処理部１０１には上下限記憶部１０２と表示器１９を接続すると共に、上下限記憶部１０２と表示器１９とも接続されている。
【０１４３】この上下限処理部１０１の処理動作を図２２を参照して説明すると、該上下限処理部１０１には予め、予測値の上限値と下限値を設定しており（ステップｎ２１）、推論部６９から推論結果の予測値が入力されると、該予測値が上限値より大きいか否かを判定し（ステップｎ２２）、予測値が上限値を越えるときは、図２３に示すように、予測結果（上限値）と上限値を越えた量を表示器１９に表示する（ステップｎ２３）。
【０１４４】上述のステップｎ２２の判定で上限値を越えないときは、次に、予測値が下限値より小さいか否かを判定し（ステップｎ２４）、予測値が下限値を越えるときは、予測結果（下限値）と下限値を越えた量を表示器１９に表示する（ステップｎ２５）。しかし、上述のステップｎ２４の判定で下限値を越えないときは、予測値を予測結果として表示器１９に表示して処理を終了する。
【０１４５】［現金運用量を放出予測値と運用マージンとに分けた説明］既に図１０で示したように、現金運用量（準備金）は、現金の放出予測値と運用マージンとで構成する。上述の放出予測値は出金−入金の差である放出量であり、この放出量と、運用マージンとにより予測することによって、予測精度を向上させることができる効果がある。
【０１４６】すなわち、連続的な出金がどれだけ行われるかは、利用客の行動によるので不明である。したがって、この不明な運用マージンを一律或いは学習し、放出量の予測とは別に持たせることで、現金運用量の精度を向上させることができる。勿論、前述の放出量と運用マージンとは別々に推論、学習することも予測の精度向上につながる。
【０１４７】［他の実施例］図２４は、前述の図１２に関連したより具体的な実施例を示し、同一機能については同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。典型店舗タイプファイル１１１にはリモートメンテ１１２により典型的な店舗の複数のタイプを示すデータをファイルしている。すなわち、推論用ルールベースを汎用化するために、類似店舗の分類が必要であり、他店舗の特徴データがリモートメンテにより得られるため、典型店舗を作成するためのデータが効率的に収集でき、収集の結果により複数の典型店舗タイプが前述の典型店舗タイプファイル１１１にファイルされる。
【０１４８】現金運用量（準備金）の設定部１１０に当該店舗固有の該現金運用量（準備金）の初期値として、店舗タイプを設定すると、要因重み生成部１１３で典型店舗タイプと比較して、ルールの重みの修正がチェックされる。
【０１４９】図２５は、上述の設定部１１０の設定の表示を示し、店舗タイプの設定には、場所の特徴、客層の特徴、主変動要因、取引特徴（紙幣枚数）等の特徴項目を店舗特性として入力され、そして、この店舗タイプの設定は、同じ店舗であっても日によって異なるので、その都度設定されて全て記憶され、過去において類似する日があれば、その類似する過去のタイプを指定することで、店舗タイプの設定に代えられる。
【０１５０】図２６は、前述の要因重み生成部１１３の処理を示し、設定部１１０で設定された店舗特性が入力されると（ステップｎ３１）、典型店舗タイプファイル１１１にファイルされている典型店舗タイプとのマッチングが取られて（ステップｎ３２）、この店舗と一番類似している典型的なタイプの店舗抽出が行われる（ステップｎ３３）。なお、このようにシステムが自動的にこの店舗と一番類似している店舗タイプを選択する。そのためユーザの初期設定の工数が大幅に削減できる効果を有する。次いで、この店舗と類似店舗タイプとを比較し、初期の変動要因のルール重みテーブルを生成して（ステップｎ３４）、類似店舗タイプと異なる部分はルール重みを修正し（ステップｎ３５，ｎ３６）、ルール重みテーブルを完成して、運用量システム６２の店舗運用ルールファイル６６と運用マージン補正量１１７の運用マージンファイル１１８にファイルすべく出力する。
【０１５１】図２４において、推論制御部６５は設定された店舗タイプのルールに基づいて準備金（現金運用量）を推論し、この推論に用いた推論知識とその適用事例を表示部１１４（表示器１９に対応）に表示し、また、推論結果および運用マージンにより準備金（現金運用量）予想値を準備金設定部１１５に出力し、さらに、予測データ、実績データをファイル６７，６８から予測精度モニタ１１６に出力し、準備金設定部１１５で設定された準備金（現金運用量）は準備金出力部７０から出力される。
【０１５２】なお、前述の実績データファイル６８には各自動取引機１１，１２…からの取引実績のデータが入力され、ファイルされる。
【０１５３】前述の運用マージン補正部１１７は運用マージンを実績に基づいて補正し、そのために実績データファイル６８から運用マージンの実績データが補正機能部１１９に入力されて運用マージンが補正され、精度の向上した運用マージンデータが出力される。
【０１５４】図２７は、上述の表示部１１４（表示器１９）の制御による表示を示し、この表示部１１４による表示制御ではこの推論に用いた推論知識（パラメータ情報）とその適用事例、すなわち、有効ルール知識（パラメータ情報）を表示している。
【０１５５】この表示事項としては、推論結果である準備金予測値（紙幣枚数）、ルール内容、ルール番号、該ルールの適合度、信頼度、利用回数、補正回数、本推論知識の過去の適用事例とその評価一覧、および要因重みであって、過去の適用事例は、日付／曜日、その適合度、推論結果、補正の有無、補正がある時その補正量であり、さらに、要因重みは、意味を持つ日の重みを示している。
【０１５６】上述のように推論に用いた推論知識（パラメータ情報）とその適用事例を表示することで、すなわち、選択されたルールの中で、そのルールの適合度が一番大きいものに関して、そのルールの適合度、信頼度、およびそのルールの過去の適用事例などの情報をユーザに提示することで、ユーザは該当予測ルールの適用効果を判断することができ、またユーザ側が補正（外部補正）したときこの補正に対して自信を持たせることもでき、ユーザの判断による予測精度の改善（準備金の設定）が容易になる効果が得られる。
【０１５７】図２８は、既に図２４で示した追加ルール知識の生成部１２０の処理を示す。前段の推論制御部６５の推論で用いられた推論知識とその適用事例が上述の追加ルール知識の生成部１２０に入力されると、過去の実績と比較して推論が外れいるか否かを判定する（ステップｎ７１，ｎ７２）。
【０１５８】推論が外れていないと判定したときは信頼できる推論である旨を表示のメッセージとしてセットして出力する（ステップｎ７３）。しかし、推論が外れていると判定したとき（ステップｎ７２、ＮＯ判定）、外れ履歴ファイル７０にファイルする（ステッフｎ７４）。
【０１５９】図２９は、外れ履歴ファイル７０のファイル内容を示し、該内容は、日付、要因項目、適用ルール番号、曜日ラベル、適合度、信頼度、補正回数、利用回数、実績値、予測値等のデータである。
【０１６０】図２８に戻って、上述の外れ履歴ファイル１２１より過去に外れた推論の類似パターンを検索して（ステップｎ７５）、この類似パターンと当該外れた推論とから特徴量と特記項目（ルール）を抽出し（ステップｎ７６）、外れタイプの原因を判断する（ステップｎ７７）。
【０１６１】上述の推論が外れた原因が予測知識の欠落であると判断したときは（ステップｎ７８）、欠落した知識を補充するために、ルールの生成を支援する（ステッｎ７９）。また、知識の適用が誤ったいると判断したときは（ステップｎ８０）、誤った知識を修正するために、ルールの修正を支援する（ステップｎ８１）。また、誤った予測知識を使用したと判断したときは（ステップｎ８２）、その予測知識を削除するために、該当ルールの削除を支援する（ステップｎ８３）。
【０１６２】上述のようにして推論の支援が決定されると、その支援を示す表示のメッセージを出力する。図３０は、前述の準備金設定部１１５の設定内容を表示器１９に出力した状態を示し、表示事項は、推論結果、外部推定補正量、これらを加味した推定準備金枚数、および補正量修正入力値である。この準備金設定部１１５ではユーザの人間の判断をシステムに導入することができる。これは複雑な変動による予測精度の大幅な低下を防止するのに有効であり、さらに、予測が外れたときこれを再設定することができる効果を有する。
【０１６３】図３１は、上述の補正量修正入力または再設定の表示を示し、修正としては要因重みの修正が入力され、これが修正されたときの外部補正修正量を表示している。
【０１６４】図３２は、上述の準備金設定部１１５の修正処理を示し、上述の修正処理を実行するに当っては、予測精度モニタ１１６から補正指示情報が入力されており、この情報を参照して入力キー２３を介し実行する。外部補正を実行するには図３０に示した内容を表示しており（ステップｎ４１）、補正を指示すると図３１に示した内容を表示し、そして、補正量および補正理由を入力する（ステップｎ４２）。すなわち、図３１に示すように、要因重みが予測精度モニタ１１６からの指示を参照して補正入力されると、準備金予測値が修正され（ステップｎ４３）、外部補正修正量が表示され、これをユーザが確認して、満足できない場合は再補正を実行し（ステップｎ４２にリターン）、修正がよければ（ステップｎ４４）、その修正結果である準備金予測値を予測データファイル６７と準備金出力部７０に出力する（ステップｎ４５）。したがって、これより出力される予測値が準備金の最終決定となる。
【０１６５】前述の図２８で説明したルールの追加がある場合は、図３３で示すように、表示器１９には補正の入力後、ルール追加の指示が行われる（図２８のステップｎ８４参照）。
【０１６６】このルール追加の指示は追加ルールの支援が表示されており、ルール追加の実行を入力すると、図３４に示すように、前述の追加ルールの支援に対応した入力指示が表示され、これに沿ってルールを追加入力すると、これに伴って推論が補正される。
【０１６７】図３５は予測値と実績値とをグラフで示す監視の表示を示し、予測値を実績値で監視することで、その精度を監視することができる。すなわち、実績値を中心に、例えば、±２０％の範囲をグラフ表示することで、予測値の監視が容易となり、予測値が外れた時、その傾向もユーザが把握できると共に、ユーザの補正量の算出が可能となる効果を有する。
【０１６８】すなわち、実績値に対する相対誤差を予測精度の評価量として、 予測精度の評価量＝｜実績値−予測値｜／実績値 ………式６の式６で求め、設定された精度値（例えば±０．２）の範囲を越えるか否かのチェックを行なう。前述の外部（ユーザ）の補正量の算出か次の式７により行なう。
補正量＝ｗ１・ｅ１＋ｗ２・ｅ２ ………式７ ここで、ｅ１：予測日の前述の予測誤差ｗ１：重み係数（例えば、０．７）
ｅ２：予測日の前日から１週間前の日（同じ曜日）の予測誤差ｗ２：重み係数（例えば、０．３）。
【０１６９】図３６は、上述の予測値監視処理を示し、前述の式５で予測値の精度をチェックし（ステップｎ５１）、所定の評価量であれば、ＯＫと判定して（ステップｎ５２）非補正回数のカウント値を更新する（ステップｎ５３）。しかし、所定の評価から外れているときは、補正を実行するので、補正回数のカウント値を更新して（ステップｎ５４）、前述の式７で補正量を算出し（ステップｎ５５）、予測精度の評価量を表示すると共に（ステップｎ５６）、該評価量と補正量は予測データファイル６７と準備金設定部１１５に出力される。このように予測値の監視処理が実行される。
【０１７０】［ファジイ予測の具体例］例えば、１店舗における運用量を推論して予測するには、まず、予測する日が何れのモデルに該当するか、モデルを決定する。このモデルは、例えば、（１）平日（変動日）
（２）土曜日（３）日曜日であって、各モデル毎に使用するルールを対応させて設定する。したがって、予測日のモデルを決定すると、使用するルールが選択可能となる。
【０１７１】次に、ランク適合度演算をする。すなわち、ルール毎に各ランクの適合度を演算し、それらを総合する。
【０１７２】例えば、ルール１．もし、給料日ならば、放出枚数はとても多い。
【０１７３】→ランク値ＨＨルール２．もし、五・十日ならば、放出枚数は多い。
【０１７４】→ランク値Ｈルール３．もし、五・十日で金曜日ならば、放出枚数はとても多い。
【０１７５】→ランク値ＨＨ等のルールが設定されているものとすると、適用するルールによってランク値ＨＨ，Ｈ、その他Ｍ，Ｌ等が決定される。
【０１７６】ここで、各ランクに対応して予測値（例えば万円札の枚数）を対応させると、例、 ランクＨＨ＝３０００枚ランク Ｈ＝２０００枚ランク Ｍ＝１０００枚ランク Ｌ＝ ５００枚。
【０１７７】次に、ルール毎の適合度を演算するとすれば、例えば、予測日が２６日であって、２５日が給料日であれば、該当ルールは前述の［ルール１］と［ルール２］であり、［ルール１］を使用すると、そのランクＨＨに対して１日経過後であるため、予測日２６日の適合度は“０．６７”である（図３７を参照）。
【０１７８】また、［ルール２］を使用すると、そのランクＨに対して、１日経過後の予定日２６日の適合度は“０．６”となる。すなわち、予測日 ２６日ランクＨＨ→適合度０．６７ランク Ｈ→適合度０．６７。
【０１７９】したがって、適合度の高いランクＨＨを使用することになり、予測日２６日の予測値は前述の例では３０００枚であって、この値は“０．６７”（または６７％）は適合しているものと予測される。
【０１８０】次に、ルール重みの学習を行う。前述例の予測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、適応ルールが該当店舗に合致しているかを判断し、不要と思われるルールを使用域から不使用域に移す（不使用とする）。
【０１８１】例えば、前述例の予測日２６日に対する過去の実績のランクが、ランクＨＨ→１回ランク Ｈ→２回ランク Ｍ→０回ランク Ｌ→０回であって、［ルール１］が１回、［ルール２］が２回であったとすれば、［ルール１］は全３回の内、１回しか成立していないので、この［ルール１］を不使用の域に移すことになる。勿論、以降の実績で、ランクＨが少なく、ランクＨＨが多くなれば、［ルール１］は復活され、使用域に入れられる。
【０１８２】次に、ランク値の学習を行う。前述例の予測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、現在の各ランク値が妥当か否かを判断し、値を調整する。例えば、ランクＨと予測した日の実績放出枚数が、２５００枚、２０００枚、１５００枚のように変化があった場合は、これらの値の内、最大値の２５００枚をランクＨ予測値とする。これに合せて他のランク値も調整することができる。すなわち、ランクＨＨ＝３０００枚を３５００枚に調整ランク Ｈ＝２０００枚を２５００枚に調整ランク Ｍ＝１０００枚を１５００枚に調整ランク Ｌ＝ ５００枚を１０００枚に調整。
【０１８３】このように所定期間でランク値の学習を行う。
【０１８４】［複数の自動取引機間の運用量の推論の説明］キャッシュコーナにおける個々の自動取引機１１，１２…の現金運用量（準備金）の推論では店舗全体としての運用量が不明であり、例えば、他のコーナの窓口装置では入金処理が多く、これを窓口業務終了後において不使用であれば、現金の運用が悪い。したがって、各自動取引機１１，１２…の現金運用量（準備金）を推論した後、各装置間の現金運用量を時系列に判断し、各装置間の現金移動およびそのルートを含めた現金運用量を推論することにより、システム全体の現金運用効率を向上させることができる効果がある。
【０１８５】図３８は、各装置間の現金運用量（準備金）の推論処理を示し、自動取引機１１，１２…の例として、ＡＴＭｉ（自動預金支払い機）、ＣＤｉ（自動支払い機）、窓口機ｉ（窓口入出金機）として、それぞれの翌日の現金運用量を推論して、その予測値Ｘ，Ｙ，Ｚを算出する。
【０１８６】さらに、各装置毎に時間区分を予測する（ステップｎ６１）。
【０１８７】例えば、ＡＴＭｉは予測値Ｘであって、９時から１５時までの稼動で、−３００枚（入金が多いことを示す）、１５時から１９時までの稼動で、−２００枚の予測で、合計−５００枚が、予測値Ｘに対して入金過剰。同様に、ＣＤｉは予測値Ｙであって、９時から１５時までの稼動で、５００枚（出金が多いことを示す）、１５時から１９時までの稼動で、３００枚の予測で、合計８００枚が、予測値Ｙに対して出金過剰。同様に、窓口機ｉは予測値Ｚであって、９時から１３時までの稼動で、−３００枚、１５時以降は稼動停止、合計−３００枚が、予測値Ｚに対して入金過剰。
【０１８８】次に、各装置の時間区分の予測より、準備金（現金運用量）を算出する（ステップｎ６２）。９時から１５時までの各装置の出金超過分を算出する。この時間帯では入金過剰（マイナス値）のＡＴＭｉと窓口機ｉの分を零として算出する。
０（ＡＴＭｉ）＋５００（ＣＤｉ）＋０（窓口機ｉ）＝５００（枚）
１５時から１９時までの各装置の出金超過分を算出する。この時間帯では入金過剰（マイナス値）はそのまま加算し、加算結果が入金過剰（マイナス値）となれば零として算出する。したがって、−２００（ＡＴＭｉ）＋３００（ＣＤｉ）−３００（窓口機ｉ）＝−２００（枚）→０（枚）
その結果、準備金は、１５時までが５００枚、１５時以降が０枚であって、合計５００枚となる。
【０１８９】次に、各装置間の現金の移動ルート、移動量、移動時間を出力する（ステップｎ６３）。すなわち、図３９に示すように各装置ＡＴＭｉ，ＣＤｉ，窓口機ｉの時間区分予測値を示し、また、窓口機ｉは１５時以降運用されないので、その過剰金３００枚を、ＣＤｉの１５時以降の不足金として移動することを表示している。以上のように処理することで、装置間における現金の移動が明瞭であって、有効な現金の運用が得られる。
【０１９０】［現金運用量（準備金）の各種適用比較の説明］図４２、図４３、図４４、図４５、図４６は、自動取引機は１１，１２…による現金運用量（準備金）の適用例を示す。ここで、予測必要量とは、図４１で説明した最大差上限値であり、あるいは現金放出予測値＋運用マージン上限値である。
予測必要量＝最大差上限値＝現金放出予測値＋運用マージン上限値。
【０１９１】図４２は、現金運用量（準備金）を固定値に設定した例を示し、現金の補充量は固定値から１日めの余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝固定必要量−前回余剰量このように現金運用量（準備金）を固定値にした場合、日によって取引量が変動するので、現金運用量に無駄が生じる。
【０１９２】図４３は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを固定値にした例を示し、１日めの終りに２日めの現金放出予測値を算出（推論）し、この現金放出予測値から１日めの余剰量を減算した差を固定値の運用マージンに加算して補充し、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝現金放出予測値−前回余剰量＋固定運用マージン ＝予測必要量−（前回余剰量−固定運用マージン）
この場合、現金放出量が予測は（推論）であるため、現金運用が向上する。
【０１９３】図４４は、現金放出量を予測し、運用マージンを補正した例を示し、１日めの終りに２日めの現金放出予測値を算出（推論）し、この現金放出予測値に応じて運用マージンを補正し、これらの加算値からから１日めの余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝（現金放出予測値＋運用マージン補正値）−前回余剰量 ＝予測必要量−前回余剰量この場合、現金放出量が予測は（推論）であり、また、運用マージンが現金放出予測値に応じて補正されているので、現金運用がより向上する。
【０１９４】図４５、図４６は、現金運用量（準備金）の算出時点と、現金を補充する時点とにタイムラグがある場合の適用例を示し、現金を補充する場合、該補充する現金を準備するのに時間がかかる時は、その時間分前もって早く現金運用量（準備金）の算出を行う。
【０１９５】例えば、営業の終了が１９：００（時刻）であって、該時点で翌日の現金運用量（準備金）を算出し、補充現金の準備ができないときは、例えば、１４：００（時刻）の時点で現金運用量（準備金）を算出し、補充の現金を翌日までに準備し補充する。
【０１９６】この場合、算出時点の１４：００（時刻）から営業終了１７：００（時刻）までの３時間のタイムラグに現金の過不足が生じる危険がある。これを解決するためには、前述の現金放出量の予測（推論）の適用であり、また、現金放出予測値に応じた運用マージンの補正である。
【０１９７】図４５は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを固定値にして、タイムラグをもって現金運用量（準備金）を算出した例を示し、補充量＝予測必要量−固定運用マージンとすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグがある場合において、現金運用が向上する。
【０１９８】図４６は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを補正して、タイムラグをもって現金運用量（準備金）を算出した例を示し、補充量＝予測必要量−前回運用マージン補正値とすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグがある場合において、現金運用がより向上する。
【０１９９】［補充量表示例］既に説明してきた推論（予測）で出した１店舗の各自動取引機１１…，１２…に対する補充量を図２で示す遠隔制御装置１５の表示器１９で表示することができる。
【０２００】例えば、図４７に示すように、顧客専用自動取引機１１の複数台をＡＴＭ（自動預金支払い機）で構成し、この各ＡＴＭに対する補充量を、例えば、万円札の枚数で表示している。
【０２０１】この表示により係員は各ＡＴＭに対する補充状態を把握することができる。しかも、補充される毎に“０枚”を表示することで、各ＡＴＭの補充状況をも把握することができる。なお、図４７で表示した例は、各ＡＴＭに前日の余剰量が存在し、新たに補充することで各ＡＴＭが均一な量となる補充量を示している。
【０２０２】［自動取引機に対する補充方法］既に説明してきた推論（予測）で出した補充量を１店舗の各自動取引機１１，１２に対して補充するには次のようにして実行する。
【０２０３】図４８は補充例のその１つを示し、自動取引機１１を構成している各ＡＴＭはその初期の収納量を１取引での最大枚数Ａに危険率による加算枚数αを加えた量を設定している。すなわち、収納量＝Ａ＋α営業開始に伴う補充では、全ＡＴＭが一律、［Ａ＋α］の量になるように、現金運用ロボット１３は各ＡＴＭに補充し、残りの現金は現金運用ロボット１３が保管する。
【０２０４】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエンドが発生すると、該ニアエンドを発生したＡＴＭに対しては、該ＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］になる量、すなわち、補充量＝［Ａ＋α］−［ニアエンド量］
を補充する。
【０２０５】また、ＡＴＭの稼動に伴い、その収納量が預金取引によって［Ａ＋α］を越えたときは、その余剰分を現金運用ロボット１３に回収し、各ＡＴＭの収納量は略ニアエンドから［Ａ＋α］の量で安定するように補充または回収を行う。
【０２０６】このように補充または回収作業を実行すると、現金の運用効率を高めることができ、また、ニアエンドに対しては現金運用ロボット１３が現金を保管しているとから、即補充に対応することができる。ただし、現金運用ロボット１３に対する収納負担が大きいので、収納量に制約を受けたり、現金運用ロボット１３の故障を考えたとき、複数台の使用が望ましい。
【０２０７】他の手段としては、各ＡＴＭに対して［Ａ＋α］の量を補充することが基本であるが、現金運用ロボット１３の容量を越える分を各ＡＴＭに補充することで、現金運用ロボット１３の収納量の制約の問題を解消することができる。
【０２０８】図４９は、他の補充例を示し、現金運用ロボット１３には本来１店舗の全補充量の現金が収納されるとすれば、この補充例の営業開始に伴う補充では、全ての収納現金を各ＡＴＭに分配して、現金ロボット１３を空にする。そして、各ＡＴＭに対しては過去の実績データに基づいて、取引の多いＡＴＭには多く、取引の少ないＡＴＭには少なく補充する。
【０２０９】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエンドが発生すると、そのＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］になるような量を最も多く現金を収納しているＡＴＭから回収して、これをニアエンドを発生したＡＴＭに補充し、該ＡＴＭの収納量を［Ａ＋α］にする。
【０２１０】このように補充または回収作業を実行すると、現金運用ロボット１３に故障が発生しても、ＡＴＭに与える影響が少なく、また、現金運用ロボット１３の収納量に制約を受けることも少なくなる。ただし、ニアエンド時には回収してから補充するため、即対応ができないので、取引が比較的少ない店舗に適用される。
【０２１１】また、この即補充の対応については、現金運用ロボット１３に常に［Ａ＋α］の現金を保有すべく、収納量の多いＡＴＭから現金を回収して保有することで、ニアエンド時の補充処理に対して、即対応することができる。
【０２１２】また、常時の保有量を［Ａ＋α］×β β＝２〜３とすることで、複数のニアエンドの発生に対しても円滑に対応することができ、素早い補充が可能となる。また、現金運用ロボット１３がダウンしても、補充量が少ないため、ＡＴＭに与える影響も少ない。
【０２１３】この発明の構成と、上述の実施例との対応において、この発明の媒体は、実施例における紙幣や硬貨の現金、その他通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引媒体に対応し、以下同様に、媒体処理装置は、自動取引機１１，１２に対応し、媒体運用予測装置は、遠隔制御装置１５に対応し、媒体運用管理装置は、現金運用ロボット１３、自動出納装置１４、遠隔制御装置１５に対応するも、この発明は、実施例の構成のみに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 自動取引機および現金運用管理装置の斜視図。
【図２】 自動取引機および現金運用管理装置の通信状態を示す概略平面図。
【図３】 遠隔制御装置の制御回路ブロック図
【図４】 現金運用ロボットの制御回路ブロック図。
【図５】 前日の現金運用の管理処理のフローチャート。
【図６】 当日の現金運用の管理処理のフローチャート。
【図７】 現金運用量の説明図。
【図８】 推論の説明図。
【図９】 システム運用の説明図。
【図１０】 現金運用量の推論説明図。
【図１１】 推論内容を示す説明図。
【図１２】 自動取引機個別のシステム組込みを示す説明図。
【図１３】 推論アルゴリズムと学習機能を示す説明図。
【図１４】 ランク付けのメンバシップ関数の説明図。
【図１５】 確率密度分布の説明図。
【図１６】 需要量の確率密度分布の説明図。
【図１７】 ｔｉ時点の紙幣切れ率（危険率）の説明図。
【図１８】 危険率の説明図。
【図１９】 危険率補正の説明図。
【図２０】 ラベルの設定表示を示す説明図。
【図２１】 上下限処理の構成ブロック図。
【図２２】 上下限処理のフローチャート。
【図２３】 上限オーバの表示を示す説明図。
【図２４】 システムのより具体的例を示す説明図。
【図２５】 店舗の設定の表示を示す説明図。
【図２６】 要因重み生成処理を示すフローチャート。
【図２７】 有効知識の表示を示す説明図。
【図２８】 追加ルール知識の生成処理のーチャート。
【図２９】 外れ履歴ファイルの内容を示す説明図。
【図３０】 準備金設定を表示した説明図。
【図３１】 修正処理のフローチャート。
【図３２】 補正処理の表示を示す説明図。
【図３３】 追加ルールの設定を案内する表示の説明図。
【図３４】 追加ルールの設定を表示する説明図。
【図３５】 予測値と実測値とを表示した説明図。
【図３６】 予測値監視処理のフローチャート。
【図３７】 ルールに対する適合度の説明図。
【図３８】 装置間の推論処理のフローチャート。
【図３９】 装置間の運用金を示す説明図。
【図４０】 現金運用量の推移の説明図。
【図４１】 運用マージンの補正を示す説明図。
【図４２】 固定必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４３】 固定運用マージンの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４４】 予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４５】 タイムラグの固定運用マージンの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４６】 タイムラグの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４７】 各取引機に対する補充量の表示を示す説明図。
【図４８】 各取引機に対する補充例を示す説明図。
【図４９】 各取引機に対する補充の他の例を示す説明図。
【符号の説明】
１１、１２…自動取引機
１３…現金運用ロボット
１４…自動出納装置
１５…遠隔制御装置
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、金融業務において使用される自動預金支払い機のように、取引に使用される、紙幣、硬貨、通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引媒体を処理する媒体処理装置（または自動取引処理機）において、媒体の所有量（保有量）が、例えば残少または満杯になるときの予測、または、これらの状況になったときに取引媒体の必要量の補充または回収を行なって、取引媒体の運用量の予測および管理をするような媒体運用量予測装置と媒体運用管理装置と媒体運用量推論方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】前述例の自動預金支払い機においては、現金（ことに紙幣の万円札）の効率的な運用が求められている。しかし、多数台の自動預金支払い機、係員用入出金機等を設置している店舗では、各機間での取引量（運用量）にばらつきがあり、現金切れを発生させないためには、多めの現金を運用金として準備するので、多量の余剰金が生じ現金の運用効率が悪い問題点を有する。この余剰金を少なくするためには、各自動預金支払い機の現金保有量を少なくして、保有量が少量で変化したとき、直ぐに現金の補充またはおよび回収を実行し、この現金の補充またはおよび回収処理をこまめに実行することで、多少余剰金を削減することができるが、しかし、補充またはおよび回収処理の作業負荷が非常に大きくなり、さらに、必要最少限の現金量が明確でないので、多めに運用金を準備することになり、各自動預金支払い機内の余剰金を削減できても、店舗内には余剰金が存在することになり、そのため、現状以上の現金の効率的な運用が困難な問題点を有する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明は、上述の問題点を解決し、運用金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることのできる媒体運用量予測装置または媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【０００４】この発明の他の目的は、既に設置された自動預金支払い機のような既存の媒体処理装置に対して、取引媒体の運用効率の向上を図ることができる媒体運用量予測装置の提供を目的とする。
【０００５】この発明の他の目的は、媒体切れが発生する危険率により運用量を推論することで、利用者（ユーザ）の所望の媒体切れ発生率を保証することのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００６】この発明の他の目的は、運用量を媒体の放出量と運用マージン量（運用の余裕・安心予備量）とに別けて推論することで、推論精度を向上させる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００７】この発明の他の目的は、推論した運用量をランク別に出力することで、実績データのばらつきが大きい場合、または、サンプルの実績データが少ない場合でも、充分な推論ができる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００８】この発明の他の目的は、運用量の推論に対して、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定することで、カレンダの設定が簡単となり、ラベルを基本とした推論知識データになるため推論知識が分かり易く、周辺環境や社会制度の若干の変化に対してはラベルの設定を変更することにより対応でき、以前の学習結果を無駄にすることなく、有効に利用できる媒体運用量推論方法の提供である。
【０００９】この発明の他の目的は、推論した運用量に上・下限値を設定することで、実際の運用において運用量に制限があるとき、制限量を意識することなく推論結果を利用できる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１０】この発明の他の目的は、運用量推論の有効パラメータの表示および設定入力を行なうことで、そのルールの適合度、信頼度をユーザが把握して予測（推論）ルールの適用効果を判断し、また、その判断に基づいてルールを補正することで、推論精度の改善が図れる媒体運用管理装置の提供である。
【００１１】この発明の他の目的は、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論し、これを表示することで、各装置の運用量推論後、各装置間の運用量を時系列に判断し、各装置間の媒体の移動（変動）を含めた運用量が推論でき、システム全体（例えば、店舗全体）での運用効率の向上を図ることができる媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【００１２】この発明のさらに他の目的は、媒体を現金とすることで、現金の運用効率の向上を図ることのできる媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法の提供を目的とする。
【００１３】この発明の他の目的は、１つの店舗で運用金のような取引媒体の運用量を最も妥当な量にして、１店舗での取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることのできる媒体運用量推論方法の提供を目的とする。
【００１４】この発明の他の目的は、運用量の推論に店舗タイプを設定入力することで、ユーザ側のシステムの初期設定の工数が大幅に削減できる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１５】この発明の他の目的は、店舗タイプを実績データに基づいて設定するこてとで、推論精度を高めることのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１６】この発明の他の目的は、１店舗の推論した運用量の精度を判定し、これを補正できるようにすることで、推論精度の向上を図ることのできる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１７】この発明の他の目的は、補正値またはルールの設定で１店舗の運用量の補正を可能にすることで、ユーザの補正が簡単な媒体運用量推論方法の提供である。
【００１８】この発明の他の目的は、１店舗の運用量の推論にパラメータを持たせて自動設定することで、ユーザの補正を容易に行なわせることができる媒体運用量推論方法の提供である。
【００１９】この発明の他の目的は、店舗に適応した運用量を推論して効率的な媒体の運用が得られる媒体運用管理装置の提供を目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】この発明の請求項１記載の発明は、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定期間における取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２１】この発明の請求項２記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の実績値を入力する手段と、前記入力された取引媒体運用量実績を記憶する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールと前記取引媒体運用量実績に基づいて所定期間の取引媒体運用量を予測する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２２】この発明の請求項３記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、取引媒体運用量の予測結果と取引媒体運用量の実績とを比較する手段を備え、前記比較結果に基づいて前記取引媒体運用量予測ルールを学習する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２３】この発明の請求項４記載の発明は、前記請求項１記載の発明の構成に併せて、複数の取引処理装置毎に取引媒体運用量を表示する手段を備え、前記予測された取引媒体運用量に基づいて前記取引媒体処理装置毎に取引媒体運用量を表示する媒体運用量予測装置であることを特徴とする。
【００２４】この発明の請求項５記載の発明は、取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおよび回収を行う媒体運用管理装置であって、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段と、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって予測された所定期間の運用量に相当する取引媒体を収納する手段と、取引処理装置の取引媒体保有量を監視する手段とを備え、前記取引処理装置の取引媒体保有量が所定量になることに基づいて前記収納手段より前記取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおまよび回収を行うこと媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２５】この発明の請求項６記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２６】この発明の請求項７記載の発明は、上記請求項６記載の発明の構成に併せて、前記媒体処理装置の複数台を使用し、前記推論手段は、上記複数台の媒体処理装置が取引処理する媒体の全体の処理量に基づいて最も妥当な全体の運用量を推論する媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００２７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データと、媒体切れを発生する危険率とに基づいて最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００２８】この発明の請求項９記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、放出量と運用マージン量に分けて最も妥当な運用量に推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００２９】この発明の請求項１０記載の発明は、上記請求項９記載の発明の構成に併せて、前記運用マージン量を前記放出量の推論値に応じて補正する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３０】この発明の請求項１１記載の発明は、媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、ランクを付して最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３１】この発明の請求項１２記載の発明は、前記請求項８，９，１０または１１記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論に、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定して推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３２】この発明の請求項１３記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１または１２記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論値に、上限値および下限値を設定した媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３３】この発明の請求項１４記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、前記媒体の運用量の推論における有効パラメータを表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３４】この発明の請求項１５記載の発明は、前記請求項１４記載の発明の構成に併せて、上記有効パラメータの設定入力を許容する入力手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３５】この発明の請求項１６記載の発明は、前記請求項８，９，１０，１１，１２および１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論する媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３６】この発明の請求項１７記載の発明は、前記請求項１６記載の発明の構成に併せて、前記複数の媒体処理装置間の推論した運用量を表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００３７】この発明の請求項１８記載の発明は、店舗に媒体を取引処理する媒体処理装置を設置し、該媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理処理装置であって、媒体の運用量に対する店舗タイプの設定を許容し、設定入力された店舗タイプに対応する店舗タイプ別のルール設定に基づいて、最も妥当な媒体の運用量を推論する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３８】この発明の請求項１９記載の発明は、前記請求項１８記載の発明の構成に併せて、前記店舗タイプの設定は、媒体運用量の実績データに基づいて複数が予め設定されたタイプを自動設定する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００３９】この発明の請求項２０記載の発明は、前記請求項１８または１９記載の発明の構成に併せて、推論した運用量の精度を判定する精度判定手段と、推論した運用量を補正する補正手段とを備え、推論した運用量の精度が外れていると精度判定手段が判定したとき、補正手段で精度が上がる方向に推論した運用量を補正する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４０】この発明の請求項２１記載の発明は、前記請求項３記載の発明の構成に併せて、上記補正手段は補正値またはおよびルールの設定を許容する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４１】この発明の請求項２２記載の発明は、前記請求項１８，１９，２０または２１記載の発明の構成に併せて、前記媒体の運用量の推論にパラメータを持ち、該パラメータを自動設定する媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４２】この発明の請求項２３記載の発明は、請求項１８，１９，２０，２１または２２記載の媒体運用量推論方法を採用して最も妥当な媒体の運用量を推論した媒体運用管理装置であることを特徴とする。
【００４３】この発明の請求項２４記載の発明は、前記請求項１〜２３の内の１つの請求項に記載の発明の構成に併せて、前記取引媒体は貨幣で構成した媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法であることを特徴とする。
【００４４】
【発明の作用・効果】この発明の請求項１〜５記載の発明によれば、店舗に既に設置された自動預金支払い機などの媒体処理装置であって、紙幣、硬貨、通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引処理する取引媒体の運用量を予測することで、既存の媒体処理装置に対して有効な取引媒体の運用が図れ、しかも、既存の媒体処理装置がそのまま使用されるとで、経費が節減できる。
【００４５】さらに、上述の運用量の予測を既存の媒体処理装置の運用量の実績と予測ルールとに基づくことで、運用量の予測に精度を向上させることができ、加えて、学習することで、さらに精度の向上が得られる。また、運用量の予測値が表示されることで、係員の作業性が向上する。
【００４６】この発明の請求項６および７記載の発明によれば、取引媒体を取引処理する１台または複数台の媒体処理装置の取引媒体の運用量を、例えば、ファジイ推論や学習による推論のような推論で最も妥当な運用量に推論して予測するので、運用に準備する取引媒体の量を最少量に設定することができ、余剰の取引媒体量をなくして取引媒体の有効な運用ができ、また、複数台の媒体処理装置を使用する場合は、装置間の取引媒体の量のばらつきを解消して、有効な取引媒体の運用が図れる。その結果、係員の取引媒体の補充またはおよび回収の作業負担が軽減され、取引媒体の運用効率を最大限に向上させることができる。
【００４７】この発明の請求項８記載の発明は、媒体切れが発生する危険率により運用量を推論することで、利用者（ユーザ）の所望の媒体切れ発生率を保証することのできる。
【００４８】この発明の請求項９および１０記載の発明は、運用量を媒体の放出量と運用マージン量（運用の余裕・安心予備量）とに別けて推論することで、推論精度を向上させ、運用効率を向上させることができる。
【００４９】この発明の請求項１１記載の発明は、推論した運用量をランク別に出力することで、実績データのばらつきが大きい場合、または、サンプルの実績データが少ない場合でも、充分な推論ができる。
【００５０】この発明の請求項１２記載の発明は、運用量の推論に対して、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定することで、カレンダの設定が簡単となり、ラベルを基本とした推論知識データになるため推論知識が分かり易く、周辺環境や社会制度の若干の変化に対してはラベルの設定を変更することにより対応でき、以前の学習結果を無駄にすることなく、有効に利用できる。
【００５１】この発明の請求項１３記載の発明は、推論した運用量に上またはおよび下限値を設定することで、実際の運用において運用量に制限があるとき、制限量を意識することなく推論結果を利用できる。
【００５２】この発明の請求項１４，１５記載の発明は、運用量推論の有効パラメータの表示および設定入力を行なうことで、そのルールの適合度、信頼度をユーザが把握して予測（推論）ルールの適用効果を判断し、また、その判断に基づいてルールを補正することで、推論精度の改善が図れる。
【００５３】この発明の請求項１６，１７記載の発明は、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論し、これを表示することで、各装置の運用量推論後、各装置間の運用量を時系列に判断し、各装置間の媒体の移動（変動）を含めた運用量が推論でき、システム全体（例えば、店舗全体）での運用効率の向上を図ることができる。例えば、キャッシュコーナにおける自動取引機のみの運用量予測（推論）では店舗全体としての運用量が不明であり、他のキャッシュコーナの窓口の入出金機では入金が多く、窓口業務終了後、これを使用するといった全体的なシステム運用ができないが、この発明の装置によれば、これが可能となる。
【００５４】この発明の請求項１８記載の発明によれば、例えば、金融業務において使用される自動預金支払い機のように、取引に使用される取引媒体を処理する媒体処理装置（または自動取引処理機）の１台または複数台を配置した店舗において、店舗に対応した最も妥当な媒体の運用量が推論されるので、１店舗での取引媒体の運用効率を向上させ、係員の取引媒体の補充・回収の作業負担を軽減させることができる。
【００５５】さらに、運用量の推論には店舗タイプを設定することで得られるので、ユーザ側のシステムの初期設定の工数が大幅に削減できる。
【００５６】この発明の請求項１９記載の発明によれば、店舗タイプを実績データに基づいて設定することで、推論精度を高めることができると共に、推論システムの汎用化が図れる。
【００５７】この発明の請求項２０記載の発明によれば、１店舗の運用量の推論が外れたか否か、推論の精度の評価ができ、また、外れたときはこれを補正することで、１店舗に対する推論精度の向上が図れる。
【００５８】この発明の請求項２１記載の発明によれば、推論した１店舗の運用量の補正を補正値またはルールの設定により行なうことで、ユーザ側の補正が簡単に実行できる。
【００５９】この発明の請求項２２記載の発明によれば、１店舗の運用量の推論にパラメータを持たせて自動設定することで、ユーザの１店舗の補正が容易となり、推論精度を向上させる補正ができる。
【００６０】この発明の請求項２３記載の発明は、上述したような特徴を有する方法で１店舗の運用量を推論した媒体を管理することで、媒体の有効な１店舗の運用効率を持つ媒体運用管理装置が得られる。
【００６１】この発明の請求項２４記載の発明によれば、媒体を現金とすることで、現金の運用効率の向上を図ることのできる媒体運用量予測装置、媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法を得ることができる。
【００６２】
【実施例】この発明の一実施例を以下図面に基づいて詳述する。図面は金融店舗内に構成される媒体処理装置としての自動取引機における取引媒体としての現金を運用管理する現金運用管理装置を示す。この自動取引機の現金運用管理装置は、図１に示すように、顧客の入力操作に基づいて現金を入出金取引許容する、例えば、自動預金支払い機のような顧客専用自動取引機１１…と、係員の入力操作に基づいて現金を入出金取引許容する、例えば、テラー用入出金機のような係員専用自動取引機１２…と、これらの自動取引機１１，１２…に外部より接続して現金を補充または回収動作する現金運用ロボット１３と、この現金運用ロボット１３に現金を補充または回収動作する自動出納装置１４と、これら全ての装置を無線で制御管理する遠隔制御装置１５とから構成される。
【００６３】上述の各自動取引機１１，１２…は、入金、出金、振込等の各種の自動取引を許容して店舗内前面の一側と他側に複数台を連設して並列設置しており、来店した顧客は顧客専用自動取引機１１を選択して取引利用するか、あるいはカウンター１６越しの係員専用自動取引機１２を選択して係員を通して取引利用する。
【００６４】また、並列設置された自動取引機１１，１２…の後方には、ロボット走行路１７をそれぞれ接続しており、ロボット走行路１７上を走行する現金運用ロボット１３が各自動取引機１１，１２…に対応して現金を補充または回収動作する。
【００６５】この現金運用ロボット１３は、各自動取引機１１，１２…と、店舗内の後方に設置された自動出納装置１４との間を結ぶロボット走行路１７上を走行移動し、自動出納装置１４と接続して補充または回収動作されることで、該現金運用ロボット１３内に収納される補充または回収金額が調整される。
【００６６】そして、遠隔制御装置１５で各自動取引機１１，１２…の運用残金を監視し、この監視した運用残金に基づいて現金運用ロボット１３および自動出納装置１４を駆動出力して、各自動取引機１１，１２…に対して最適な現金運用量を補充または回収動作させる。
【００６７】この場合、遠隔制御装置１５からの通信に際しては、各々の装置１１〜１５に装備したアンテナ１８…を介して、図２に示すように、現金を出入れ処理する各装置１１〜１４を無線通信管理し、このときの通信内容は各装置１１〜１４からの運用残金や運用状態のデータを受信し、逆に各装置１１〜１４に対しては運用取引モードの変更指示や補充または回収指示等を送信して制御管理する。
【００６８】また、遠隔制御装置１５は、表示器１９、プリンタ２０、ブザー２１、表示ランプ２２および入力キー２３を備え、受信内容に応じてブザー２１を警報したり、表示ランプ２２を点灯表示し、さらに個々の自動取引機１１，１２の運用残金および店舗内の運用総額等の運用データを表示器１９に表示したり、プリンタ２０にプリントアウトすることができる。
【００６９】図３は遠隔制御装置１５の制御回路ブロック図を示し、ＣＰＵ３１はＲＯＭ３２に格納されたプログラムに沿って各回路装置を制御し、その制御データをＲＡＭ３３で読出し可能に記憶する。さらに、上述のＣＰＵ３１はファジイ推論機能を装備している。
【００７０】装置通信部３４は、顧客専用自動取引機１１…と、係員専用自動取引機１２…と、自動出納装置１４と無線通信接続して遠隔制御管理し、同じくロボット通信部３５は現金運用ロボット１３と無線通信接続して遠隔制御管理している。これにより、各装置間を配線不要にして店舗内の自動補充または回収構造を簡素化構成でき、また店舗内を走行する現金運用ロボット１３の走行を広範囲に円滑に走行許容させることができる。なお、外部記憶装置としてハードディスク装置３６と、フロッピディスク装置３７とを備え、必要な取引実績データを記憶する。
【００７１】図４は現金運用ロボット１３の制御回路ブロック図を示し、ＣＰＵ４１はＲＯＭ４２に格納されたプログラムに沿って各回路装置を制御し、その制御データをＲＡＭ４３で読出し可能に記憶する。
【００７２】遠隔制御装置通信部４４は、遠隔制御装置１５と無線通信接続して、遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＣＰＵ４１は補充または回収動作を実行し、また装置通信部４５は各自動取引機１１，１２…および自動出納装置１４と無線通信接続して、遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＣＰＵ４１は該ロボット１３より補充あるいは回収動作させる。
【００７３】走行駆動部４６は、ロボット走行路１７上に走行許容して配置された現金運用ロボット１３を所定の方向に走行移動させる。現金処理部４７は、現金運用ロボット１３内に収納されている現金を繰出して外部の接続対応する装置に補充し、また外部の装置から現金を取込んで回収処理する。また、電源部４８は遠隔制御装置１５からの指令信号に基づいてＯＮ・ＯＦＦし、ＯＮ動作時に自動的に現金運用ロボット１３を出力動作させる。
【００７４】上述の遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１は装備するファジイ推論機能により、該遠隔制御装置１５が管理する各自動取引機１１，１２…の当日の現金運用量（準備金）の最も妥当な量および各機間の運用量を、前日または過去の取引実績データに基づいてファジイ推論する。上述のＣＰＵ３１および係員による前日の現金運用量の管理処理を図５のフローチャートを参照して説明する。
【００７５】前日において、店舗内における全自動取引機１１，１２…の取引データをＲＡＭ３３、または、設定されているハードディスク装置３６、フロッピディスク装置３７から読出し、この取引データは１日の全体の取引実績データであって、このデータから翌日の現金の必要量を推論する（ステップｎ１）。
【００７６】すなわち、各自動取引機１１，１２…においては出金と入金の各取引を行なっているので、現金を実際に放出した現金放出量は、［出金量−入金量］であって、この現金放出量が前述の現金必要量であり、１日の単位で全体の現金放出量（現金必要量）をファジイ推論し、その推論結果を表示器１９に出力して表示する。
【００７７】係員は表示器１９に表示された推論結果（現金必要量）を確認し（ステップｎ２）、この推論結果（現金必要量）の現金を、翌日の輸送分として、現金輸送元に依頼する（ステップｎ３）。
【００７８】次いで、遠隔制御装置１５のＣＰＵ３１および係員による当日の現金運用量（準備金）の管理処理を図６のフローチャートを参照して説明する。当日に準備すべき現金必要量を算出する（ステップｎ１１）。すなわち、現金の運用量（準備金）は、前述した前日の推論結果（現金必要量）と、現金切れの発生を解消するために予備の現金として保有する運用マージン量とで構成し、これが初期の目標値となる。
【００７９】目標値＝現金運用量（準備金）＝推論結果（現金必要量）＋運用マージン量しかし、前日の取引において現金に残量がある場合、前述の推論結果、すなわち、現金必要量を補正する必要があり、この補正した現金必要量と前日の現金残量との加算値が、当日準備された現金運用量（準備金）の実際値となる。
【００８０】実際値＝現金運用量（準備金）＝補正現金必要量＋前日現金残量これらは図７に示す通りであって、上述の補正処理（実際値算出）を実行して、この実際値と補正現金必要量とを表示器１９に出力して表示する。
【００８１】係員は表示器１９に表示された実際値および補正現金必要量を確認し（ステップｎ１２）、この実際値の内、補正現金必要量の現金を既に輸送されている現金から計数して取出し、この補正現金必要量の現金を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて装填し（ステップｎ１３）、現金運用ロボット１３を駆動制御して、各自動取引機１１，１２…初期装填する（ステップｎ１４）。
【００８２】上述の補正現金必要量の現金を装填する初期装填には、第１の方法として、装填量の全てを各自動取引機１１，１２…に分配する方法。第２の方法として、装填量の一部（例えば、７０％）を各自動取引機１１，１２…に分配し、残（例えば、３０％）を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法。
【００８３】上述の第１の方法の装填量の全部の現金を自動取引機１１，１２…に分配する方法によれば、取引稼動時の現金補充時には、この補充分の現金を余剰のある自動取引機１１，１２…から回収して補充する必要があるので、補充の処理時間が多少かかるが、しかし、現金運用ロボット１３や自動出納装置１４が故障した場合、これらの装置１３，１４に現金を残している時は、この現金が死に金（運用されない現金）になるので、これを避けることができる。
【００８４】また、前述の第２の方法の一部の装填量の現金を自動取引機１１，１２…に分配し、残を現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に振分けて残す方法によれば、取引稼動時の現金補充時に、現金運用ロボット１３や自動出納装置１４が故障した場合、これらの装置１３，１４に収納された現金が死に金（運用されない現金）になるが、しかし、現金補充時には、現金運用ロボット１３と自動出納装置１４に収納された現金を直接的に補充に使用できるので、補充の処理時間が速くなるなどの利点をそれぞれ有する。
【００８５】さらに、現金運用ロボット１３が各自動取引機１１，１２…に現金を初期装填する場合の分配量には、第１の方法として、均等量、第２の方法として、残量を考慮して分配した結果均等になる量、第３の方法として、取引量の多少に対応させた量、がある。これらの方法よれば、第１、第２、第３の順に至るにしたがって、現金量の算出が複雑になるも、しかし、それに反して補充またはおよび回収の作業が少なくなる利点を有する。
【００８６】以上の現金装填方法を選択して各自動取引機１１，１２…に現金が初期装填されると、各自動取引機１１，１２…は稼動が可能状態となり、取引処理を許容する状態となって、現金運用ロボット１３と自動出納装置１４は待機状態となる（ステップｎ１５）。
【００８７】各自動取引機１１，１２…が稼動し、その取引処理に伴って、何れかの自動取引機１１，１２…に現金のニアエンド（残少）が発生して補充を要求すると（ステップｎ１６）、現金運用ロボット１３がその現金の補充を要求した自動取引機１１，１２…に移動して、現金の補充処理を実行する（ステップｎ１７）。また、現金運用ロボット１３の現金が不足すると、自動出納装置１４から補充される。
【００８８】上述の実施例によれば、自動取引機１１，１２…全体が必要とする現金の運用量（準備金）を前日の稼動取引（所定稼動期間の１つ）の取引実績に基づいて、最も妥当な運用量（準備金）をファジイ推論で推論しているので、運用に準備する現金の必要量が最少量に設定でき、余剰の現金をなくして、現金の有効な運用ができ、また、自動取引機１１，１２…間のばらつきも解消して、現金の運用効率を最大限に向上させ、かつ、係員の現金の補充またはおよび回収の作業負担を軽減させることができる。
【００８９】［他の実施例］前述の現金の運用量（準備金）の推論は、前日という過去の稼動期間の取引実績データに基づいて行なっているが、この取引実績データは以下に示す場合、その推論のルールが変更され、また、学習により補正される。すなわち、多くの人が集合する催し（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなどの開催日）などの特別日、平日であっても、給料日、終末曜日、五・十日、月始、月末、年始、年末などの通常とは取引内容が異なる変動日、これらの日は、その取引内容に対応させて推論のルール、および該ルールの軽重の重みも変更する。さらに、上述の特別日、変動日はそれぞれの実績データを学習することで、推論のルールおよび該ルールの重みも補正変更される。
【００９０】さらに、上述の推論のルールおよび該ルールの重みは、店舗によって特性が生まれ、自ずとランク付けさせるので、この店舗特性、また、同一の店舗であっても、自動取引機の機種による特性、配設位置による特性があるので、これらの機種や配置の特性により、前述の推論のルールやその重みを変更し、また、その実績データを学習することで、推論のルールやその重みも補正変更される。
【００９１】さらに、現金の運用量（準備金）は、現金必要量と運用マージンによって構成しているが、これらは別々に推論することができる。上述の現金必要量は、前述した特定日や変動日、或いは店舗特性、自動取引機の機種や配置の特性により大きく変動されるため、これに適合した推論のルールを用いるが、他方の運用マージンにおいてもその量が変動する。
【００９２】すなわち、運用マージンは予備の現金量であって、この予備は例えば、現金切れを解消するために余分に見積る量であって、現金切れが生じる危険率を算定して、この危険率で考慮し、さらに、危険率の精度にも影響されて運用マージンが決定される。
【００９３】そして、この危険率も実績データで学習され、同様に精度も学習されて、その推論のルールが補正変更される。
【００９４】［推論の説明］前述の他の実施例における現金運用金（準備金）推論の詳細を以下説明する。図８は、推論説明図であって、１つのキャッシュコーナに対する推論を示し、このコーナでは複数台の自動取引機１１，１２…を配設し、遠隔制御装置１５に制御されて現金運用ロボット１３は各自動取引機１１，１２…に対して現金の補充または回収の処理を実行する。
【００９５】上述のキャッシュコーナにおいて、現金運用量（準備金）を推論（予測）する目的は、係員の意志決定を支援して、資金運用の効率化を図るためであって、その推論（予測）は、キャッシュコーナ単位で予測し、また、自動取引機１１，１２…を対象として、１日単位で必要な現金の準備量（運用量）を予測（推論）し、また、自動取引機１１，１２…の各号機の初期装填量を１日単位で予測（推論）する。
【００９６】図９は、運用管理システムの運用を示す説明図であって、現金運用量（準備金）が推論（予測）されて、その予測値が出力され、この予測値により係員が現金をセットアップして自動取引機１１，１２…を運用し、その運用後、その運用実績データによりシステムを調整する。この調整では予測精度の監視とこの監視に基づくルールの変更であって、このシステム調整を次のシステム運用に用いることで学習され、この学習で予測精度（推論精度）の向上が図れる。
【００９７】図１０は、１キャッシュコーナにおける現金運用量の推論説明図を示し、現金運用量（準備金）は、現金の放出予測値と運用マージンとで構成する。すなわち、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン例えば、現金を紙幣として考えたとき、現金運用量（準備金）＝紙幣放出枚数予測値＋運用マージンである。
【００９８】ここで、紙幣放出枚数予測値（または、現金放出予測値）は、紙幣放出枚数を予測するものであって、この紙幣放出枚数は、紙幣放出枚数＝出金枚数−入金枚数である。
【００９９】前述の運用マージンは、出金が続いた場合に紙幣（現金）が不足し、紙幣切れになることを解消するための予備紙幣枚数（余裕・安心量）である。
【０１００】図１１は、現金運用量（準備金）の推論内容を示す説明図であって、自動取引機１１，１２…を稼動させることでその実績データが実績データ収集部５１に収集されて実績ファイル５２に記録され、さらに、学習部５３では予測精度の監視とルールの変更を調整して、過去の実績データにより店舗に合わせたルール（ファジイルール）を学習し、この学習で得たルールをルールファイル５４に記録する。
【０１０１】放出枚数予測部５５は紙幣の放出枚数をルールファイル５４のルールによりキャッシュコーナ全体の放出枚数（紙幣放出枚数予測値、または、現金放出予測値）を推論し、この放出枚数予測値を運用マージン補正部５６で補正する。すなわち、図７で示したように、前述の現金残量が存在するので、上述の放出枚数予測値（図７での推論結果に対応）はこの現金残量で補正して、図７で示した補正現金必要量を算出することになる。
【０１０２】上述のようにして算出された現金の必要量（必要額）は係員に出力することで、係員は現金を手配し、これを自動出納装置１４、現金運用ロボット１３に装填し、各自動取引機１１，１２…に初期装填を実行する。
【０１０３】一方、初期装填枚数予測部５７では、実績ファイル５２に記録された過去の実績データにより各号機別の初期装填枚数を現金運用ロボット１３に出力し、該ロボット１３はその各号機別の初期装填枚数で、それぞれの自動取引機１１，１２…に紙幣を装填する。
【０１０４】図１２は、自動取引機１１，１２…の個別のシステム組込みを示す説明図であって、前述の図１１による推論で、各店舗毎に推論された現金運用量（準備金）が各店舗の個別システム６１に入力されると、この現金運用量（準備金）はその内の紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値）が運用量推論部６２の推論／推論制御部６３でチェックされ、また、運用マージンは運用マージン補正部６４でチェックされる。
【０１０５】上述の推論／推論制御部６３の推論制御部６５には店舗の特性で設定した店舗運用ルールをファイルしている店舗運用ルールファイル６６と、推論した予測データをファイルする予測データファイル６７と、取引の実績テータをファイルした実績データファイル６８と、推論部６９を備え、入力された紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値）は、店舗運用ルールと、予測データと、実績データによりさらに推論してその精度を向上し、補正した予測値（推論値）を予測データファイルにファイルすると共に、この紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値、または図７で示す実際値の補正現金必要量）は運用金出力部７０に入力される。
【０１０６】また、この運用金出力部７０には運用マージン補正部６４の運用マージンファイル７１から運用マージンが入力され、この運用金出力部７０からは紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）と運用マージンを加算した紙幣運用枚数が出力される。
【０１０７】また、上述の運用金出力部７０の紙幣運用枚数は機器別紙幣配分部７２に入力され、該部７２には実績データ６８の各機器の実績データが入力されて、各自動取引機１１，１２…への機器別紙幣配分枚数が割当てられて出力される。
【０１０８】さらに、推論部／推論制御部６３の予測データファイル６７および実績データファイル６８の予測データと実績データは、グラフ出力部７３とワーニング出力部７４とに出力され、グラフ出力部７３は予測データと実績データとをグラフで出力し、ワーニング出力部７４は予測データと実績データとがずれて紙幣切れが生じるとき警報を出力する。
【０１０９】また、取引データ収集部７５は各自動取引機１１，１２…からの取引データを収集して、前述の実績データファイル６８に記録し、また、の実績データは前述の運用マージン補正部６４の補正機能部７６に入力されて、運用マージンを補正して、その精度を向上させる。
【０１１０】［運用マージン量の算出方法（補正方法）の説明］前述の図１０で説明したごとく、現金運用量（準備金）は現金放出予測値に運用マージンの量を加算した量であり、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージンであって、運用マージンの量は運用マージン＝現金運用量（準備金）−現金放出予測値であり、換言すれば、図４０に示すごとく、現金運用量（準備金）、具体例としては、補充した現金準備量から出金に伴い現金が最少残量となったときの現金の最大差から放出量（現金放出予測値）を差し引いた値が運用マージンとなる。
運用マージン＝最大差−放出量したがって、運用マージン量の算出は、まず、上述の放出量の推論値（現金放出予測値）を算出する。なお、この放出予測値は図１１、図１２で説明した通りである。
【０１１１】次に前述の最大差およびその上限値を実績データに基づいて算出する。そして、これら現金放出予測値と最大差上限値とで運用マージン量の上限値を算出する。すなわち、運用マージン量上限値＝最大差上限値−現金放出予測値ここで、上述の各上限値の算出方法については、単純に実績データの最大値を用いるもよく、また、固定値でもよく、さらには、実績データに基づく推論方式を用いるもよい。さらに、最大差の上限値の意味合いは、所定期間において必要な現金量の上限値とする。
【０１１２】図４１は、運用マージンの補正による変動を示す。運用マージンを用いた現金運用量（準備金、例えば、１日間）の算出は、現金運用量（準備金）＝現金放出予測値＋運用マージン上限値を基本式として考えるが、しかし、この基本式を次の条件で補正する。
【０１１３】すなわち、現金放出予測値が少ないとき、図４１の傾斜線部分（イ）のときであって、現金放出予測値≦最大差上限値−運用マージン上限値のとき、前述の基本式で運用マージンを算出する。
【０１１４】しかし、最大差上限値−運用マージン上限値＜現金放出予測値≦最大差上限値のとき、すなわち、図４１の水平実線部分（ロ）のときは、現金運用量（準備金）＝最大差上限値とすることて、運用マージンは現金放出予測値に応じて変動（補正）する。
【０１１５】さらに、最大差上限値＜現金放出予測値のとき、すなわち、図４１の傾斜線部分（ハ）のときは現金運用量（準備金）＝現金放出予測値とすることで、運用マージンは零で対処できる。
【０１１６】これらの結果、運用マージンを現金放出予測値に応じて補正することで、図３６の斜線部分だけ運用マージンの量が減少し、現金の運用効率を向上させることができる。
【０１１７】図１３は、紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）の推論アルゴリズムと学習機能を示す説明図であって、カレンダ処理機能部８１は日を設定することができれ、ルール変更部８２は推論のためのファジイルールを設定することができ、初期設定部８３では装填初期値を設定することができる。
【０１１８】前述のカレンダ処理機能部８１で特別日（例えば、競馬、競輪、或いはバーゲンセールなどで多くの人が集合する催し開催日など）に設定されると、この特別日にはそれに対応した特別日ルール８４で紙幣放出枚数予測値（現金放出予測値枚数）が推論される。
【０１１９】また、前述のカレンダ処理機能部８１が平日、および、変動日（例えば、給料日、終末曜日、五・十日、月始、月末、年始、年末など）並びに、土曜日、日曜日を設定すると、それぞれに対応した汎用ルール８４で推論され、さらにルールにも重みが付加されて推論される。
【０１２０】上述の汎用ルール８５で推論された紙幣放出枚数予測値はランク決定部８６でランクを決定し、ランク値設定部８７には各ランクに対応する紙幣放出枚数を設定し、放出金予測部８８では決定されたランク、そのランク値、さらに初期設定部８３からの初期装填枚数により決定した紙幣放出枚数を出力し、また、前述の特別日ルール８４からの推論に対しても、上述と同様に初期設定部８３からの初期設定枚数により決定された紙幣放出枚数を出力する。
【０１２１】上述のようにして推論され紙幣放出枚数で稼動したとき、自動取引機１１，１２…からの実績データが実績データ部８９に収集され、ランク値チューナ９０はランク値を抽出し、これを学習してランク値設定部８７のランク値を更新し、また、重みチューナ９２は実績データからルール重みを抽出し、これを学習して汎用ルール８５のルール重みを更新する。
【０１２２】［ランク付けの説明］前述のランク決定部８６およびランク値設定部８７におけるランクについて、３つのランクの場合を説明する。紙幣の需要量の出力範囲が０〜１０００枚とし、需要量が０以上から１０００枚未満のとき、 ランクＬ１０００枚以上から５０００枚未満のとき、 ランクＭ５０００枚以上から１００００枚未満のとき、ランクＨとする。図１４に示すメンバシップ関数と、以下のファジイルールを用いてファジイ推論を実行し、各ランクの適合度を求める。
【０１２３】すなわち、ＩＦ 月 初＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝ＬＩＦ 月 初＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝ＭＩＦ 給料日＝直前 ＴＨＥＮ ランク＝ＬＩＦ 給料日＝一致 ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 給料日＝直後 ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 月 末＝Ｈ ＴＨＥＮ ランク＝ＨＩＦ 月 末＝Ｍ ＴＨＥＮ ランク＝Ｍこのようなファジイルールから各ランク適合度が最大となるランクを選択し、適合度が最大となるランクが複数存在する場合には、需要量の多いランクを選択する。出力としては、選択されたランクと各ランクに対応するランク値の最大値を用いる。このように推論結果をランクで出力すると、実績データのばらつきが大きい場合やサンプルデータが少ない場合出も有効に推論ができる効果を有する。
【０１２４】［ランク値およびルール重みの学習の説明］各ランクの範囲とルール重みを実績需要量に基づいて学習する。各ランクの最大値は、予め設定された過去一定期間中（例えば、過去３カ月間）において同一ランクと予想された場合における実績需要量の最大値とする。
【０１２５】ルールの重みは、汎用ルール群のうち、有意なルール（予測正当率の高いルール）を採用する。これは、過去一定期間中のデータを全ての汎用ルールに一旦適用し、予測需要量と実績需要量とを比較して、各汎用ルールの予測正当率を求める。
【０１２６】各予測正当率が、予め設定された閾値以上のルールを今後推論部６９で用いることにする。また、予測正当率を各ルールの重みとして用いることにする。さらに、全ての場合考慮した汎用ルールは予め用意されているものとする。以上のようにランクとルール重みを実績に基づいて学習することで、特別な初期設定を必要としない。また、環境の変化に対して追従する効果を有する。
【０１２７】［危険率の説明］危険率とは予測需要量を越えて、実際に需要が発生する確率であって、現金切れ発生率により需要量の予測結果を出力する。推論部６９において確率的推論法を用い、これに使用される式は［数１］に示す通りである。
【０１２８】
【数１】
【０１２９】各種の要因ｉによる需要量空間（ｘ）における確率密度分布Ｐｉ（ｘ）を仮設する。但し、積分は上述の式１とする。各確率密度分布Ｐｉ（ｘ）に対するルールの重みμｉをファジイ推論により求める。このとき、予測需要量は、需要量空間（ｘ）における確率密度分布Ｐ（ｘ）として、 Ｐ（ｘ）＝ΣμｉＰｉ（ｘ）／Σμｉ …………式４ で求められる。但し、積分は前述の式２とする。
【０１３０】確率密度分布Ｐ（ｘ）の概形を、図１５の下段に示すように、横軸ｘ、縦軸Ｐ（ｘ）のグラフを用いてユーザに表示し、ユーザが任意の需要量ｘ０を選択した際、前述の式３が予測需要量ｘ０を越えて、実際に需要が発生する確率（危険率）を意味する。この危険率も同時にユーザに表示することによって、ユーザが予測需要量と危険率の関係を把握しつつ、ユーザが、準備すべき予測需要量を決めることができ、これによって、ユーザの所望の現金切れ発生率を保証する効果が得られる。
【０１３１】さらに、上述の需要量の確率密度分布Ｐ（ｘ）について説明すると、ｔｉ時点の実測需要量（紙幣枚数）を確率変数Ｘｉで表し、Ｐ（ｘｉ）を需要量間策空間（ｘｉ）における確率密度分布とすると、各時点の実測需要量の変動様子の概要が、図１６に示すことができる。
【０１３２】さらに、危険率と需要量との関係を説明すると、図１７に示すように、ｔｉ時点でのユーザ所望現金量ｘ０で表し、もしｔｉ時点の実測需要量ｘｉ（２）がユーザ所望現金量ｘ０より多ければ現金切れ（紙幣切れ）が発生することになる。
【０１３３】さらに、ｔｉ時点の現金切れ率（危険率）をＰ（ｘｉ＞ｘ０）で表すと、ユーザ所望現金量ｘ０と対応する現金切れ率（危険率）が［数２］の式５により求められる。
【０１３４】
【数２】
【０１３５】したがって、ユーザが任意の所望需要量ｘ０を設定した際に、それと対応している現金切れ率（危険率）が直ぐ計算され、かつ同時に画面に表示されるため、ユーザが、予測需要量と危険率の関係を把握しながら、準備すべき予測量の意識決定を下すことができる効果がある。
【０１３６】なお、図１８は、ユーザが任意の所望需要量ｘ０を選択したときの危険率１０％を示すし、この危険率１０％の場合は、１０回に１回の割合で現金切れが発生することを意味している。
【０１３７】上述危険率の応用としては２種類がある。その１は、予測需要量の危険率をユーザに知らせること、その２は、予測需要量を危険率で補正すること、である。
【０１３８】図１９に示すように、例えば、予測需要量 １５００万円危険率算出 ５％のように予測需要量が１５００万円を設定したとき、その危険率が５％として算出されて、画面に表示される。これをユーザにより３％に変更補正するとすれば、前述の式５を用いて算出することで、予測需要量が２３００万円となる。
【０１３９】［ラベルの設定の説明］単純に日付を元に推論知識を作ると、本来その日付が持つ意味との対応が変化した場合に推論知識の大量の修正が必要となり、また、カレンダの設定も非常に多くの労力を必要とする。そこで日付の意味をラベル（ファジイ値）として設定可能にすれば、これらの問題点が解決され、カレンダの設定が簡単になり、例えば、図２０に示すように、毎月２５日が給料日であるというラベルでは、表示器１９にラベルＮｏ１を表示し、これに設定事項として入力キー２３で入力する。表示部分の「ラベル」は文字入力、「周期単位」は選択入力、「周期」およひ「起点日」は文字入力で設定することができる。
【０１４０】このように、ラベルを基本とした推論知識データにすると、推論知識が分かり易くなり、また、周辺環境や社会制度の若干の変化に対しては設定を変更することにより、以前の学習結果を無駄にすることなく利用できる効果を有する。
【０１４１】［予測値の上限値・下限値の説明］実際に需要量を予測する場合、準備する現金に制限があるため予測量をそのまま使用できないことがある。したがって、予測値に上限値・下限値を設定することで、予測結果（推論結果）をその上・下限を意識することなく利用でき、また、上・下限を越えているときは、ユーザが認識することができる効果を有する。
【０１４２】図２１は、上限・下限を制御する構成を示し、推論部６９に上下限処理部１０１を接続させて、該部１０１で推論部６９で予測された予測値の上限値と下限値を設定すると共に、上記予測値が上下限を越えた場合、それ以上の値にならないように、演算を実行する。また、上述の上下限処理部１０１には上下限記憶部１０２と表示器１９を接続すると共に、上下限記憶部１０２と表示器１９とも接続されている。
【０１４３】この上下限処理部１０１の処理動作を図２２を参照して説明すると、該上下限処理部１０１には予め、予測値の上限値と下限値を設定しており（ステップｎ２１）、推論部６９から推論結果の予測値が入力されると、該予測値が上限値より大きいか否かを判定し（ステップｎ２２）、予測値が上限値を越えるときは、図２３に示すように、予測結果（上限値）と上限値を越えた量を表示器１９に表示する（ステップｎ２３）。
【０１４４】上述のステップｎ２２の判定で上限値を越えないときは、次に、予測値が下限値より小さいか否かを判定し（ステップｎ２４）、予測値が下限値を越えるときは、予測結果（下限値）と下限値を越えた量を表示器１９に表示する（ステップｎ２５）。しかし、上述のステップｎ２４の判定で下限値を越えないときは、予測値を予測結果として表示器１９に表示して処理を終了する。
【０１４５】［現金運用量を放出予測値と運用マージンとに分けた説明］既に図１０で示したように、現金運用量（準備金）は、現金の放出予測値と運用マージンとで構成する。上述の放出予測値は出金−入金の差である放出量であり、この放出量と、運用マージンとにより予測することによって、予測精度を向上させることができる効果がある。
【０１４６】すなわち、連続的な出金がどれだけ行われるかは、利用客の行動によるので不明である。したがって、この不明な運用マージンを一律或いは学習し、放出量の予測とは別に持たせることで、現金運用量の精度を向上させることができる。勿論、前述の放出量と運用マージンとは別々に推論、学習することも予測の精度向上につながる。
【０１４７】［他の実施例］図２４は、前述の図１２に関連したより具体的な実施例を示し、同一機能については同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。典型店舗タイプファイル１１１にはリモートメンテ１１２により典型的な店舗の複数のタイプを示すデータをファイルしている。すなわち、推論用ルールベースを汎用化するために、類似店舗の分類が必要であり、他店舗の特徴データがリモートメンテにより得られるため、典型店舗を作成するためのデータが効率的に収集でき、収集の結果により複数の典型店舗タイプが前述の典型店舗タイプファイル１１１にファイルされる。
【０１４８】現金運用量（準備金）の設定部１１０に当該店舗固有の該現金運用量（準備金）の初期値として、店舗タイプを設定すると、要因重み生成部１１３で典型店舗タイプと比較して、ルールの重みの修正がチェックされる。
【０１４９】図２５は、上述の設定部１１０の設定の表示を示し、店舗タイプの設定には、場所の特徴、客層の特徴、主変動要因、取引特徴（紙幣枚数）等の特徴項目を店舗特性として入力され、そして、この店舗タイプの設定は、同じ店舗であっても日によって異なるので、その都度設定されて全て記憶され、過去において類似する日があれば、その類似する過去のタイプを指定することで、店舗タイプの設定に代えられる。
【０１５０】図２６は、前述の要因重み生成部１１３の処理を示し、設定部１１０で設定された店舗特性が入力されると（ステップｎ３１）、典型店舗タイプファイル１１１にファイルされている典型店舗タイプとのマッチングが取られて（ステップｎ３２）、この店舗と一番類似している典型的なタイプの店舗抽出が行われる（ステップｎ３３）。なお、このようにシステムが自動的にこの店舗と一番類似している店舗タイプを選択する。そのためユーザの初期設定の工数が大幅に削減できる効果を有する。次いで、この店舗と類似店舗タイプとを比較し、初期の変動要因のルール重みテーブルを生成して（ステップｎ３４）、類似店舗タイプと異なる部分はルール重みを修正し（ステップｎ３５，ｎ３６）、ルール重みテーブルを完成して、運用量システム６２の店舗運用ルールファイル６６と運用マージン補正量１１７の運用マージンファイル１１８にファイルすべく出力する。
【０１５１】図２４において、推論制御部６５は設定された店舗タイプのルールに基づいて準備金（現金運用量）を推論し、この推論に用いた推論知識とその適用事例を表示部１１４（表示器１９に対応）に表示し、また、推論結果および運用マージンにより準備金（現金運用量）予想値を準備金設定部１１５に出力し、さらに、予測データ、実績データをファイル６７，６８から予測精度モニタ１１６に出力し、準備金設定部１１５で設定された準備金（現金運用量）は準備金出力部７０から出力される。
【０１５２】なお、前述の実績データファイル６８には各自動取引機１１，１２…からの取引実績のデータが入力され、ファイルされる。
【０１５３】前述の運用マージン補正部１１７は運用マージンを実績に基づいて補正し、そのために実績データファイル６８から運用マージンの実績データが補正機能部１１９に入力されて運用マージンが補正され、精度の向上した運用マージンデータが出力される。
【０１５４】図２７は、上述の表示部１１４（表示器１９）の制御による表示を示し、この表示部１１４による表示制御ではこの推論に用いた推論知識（パラメータ情報）とその適用事例、すなわち、有効ルール知識（パラメータ情報）を表示している。
【０１５５】この表示事項としては、推論結果である準備金予測値（紙幣枚数）、ルール内容、ルール番号、該ルールの適合度、信頼度、利用回数、補正回数、本推論知識の過去の適用事例とその評価一覧、および要因重みであって、過去の適用事例は、日付／曜日、その適合度、推論結果、補正の有無、補正がある時その補正量であり、さらに、要因重みは、意味を持つ日の重みを示している。
【０１５６】上述のように推論に用いた推論知識（パラメータ情報）とその適用事例を表示することで、すなわち、選択されたルールの中で、そのルールの適合度が一番大きいものに関して、そのルールの適合度、信頼度、およびそのルールの過去の適用事例などの情報をユーザに提示することで、ユーザは該当予測ルールの適用効果を判断することができ、またユーザ側が補正（外部補正）したときこの補正に対して自信を持たせることもでき、ユーザの判断による予測精度の改善（準備金の設定）が容易になる効果が得られる。
【０１５７】図２８は、既に図２４で示した追加ルール知識の生成部１２０の処理を示す。前段の推論制御部６５の推論で用いられた推論知識とその適用事例が上述の追加ルール知識の生成部１２０に入力されると、過去の実績と比較して推論が外れいるか否かを判定する（ステップｎ７１，ｎ７２）。
【０１５８】推論が外れていないと判定したときは信頼できる推論である旨を表示のメッセージとしてセットして出力する（ステップｎ７３）。しかし、推論が外れていると判定したとき（ステップｎ７２、ＮＯ判定）、外れ履歴ファイル７０にファイルする（ステッフｎ７４）。
【０１５９】図２９は、外れ履歴ファイル７０のファイル内容を示し、該内容は、日付、要因項目、適用ルール番号、曜日ラベル、適合度、信頼度、補正回数、利用回数、実績値、予測値等のデータである。
【０１６０】図２８に戻って、上述の外れ履歴ファイル１２１より過去に外れた推論の類似パターンを検索して（ステップｎ７５）、この類似パターンと当該外れた推論とから特徴量と特記項目（ルール）を抽出し（ステップｎ７６）、外れタイプの原因を判断する（ステップｎ７７）。
【０１６１】上述の推論が外れた原因が予測知識の欠落であると判断したときは（ステップｎ７８）、欠落した知識を補充するために、ルールの生成を支援する（ステッｎ７９）。また、知識の適用が誤ったいると判断したときは（ステップｎ８０）、誤った知識を修正するために、ルールの修正を支援する（ステップｎ８１）。また、誤った予測知識を使用したと判断したときは（ステップｎ８２）、その予測知識を削除するために、該当ルールの削除を支援する（ステップｎ８３）。
【０１６２】上述のようにして推論の支援が決定されると、その支援を示す表示のメッセージを出力する。図３０は、前述の準備金設定部１１５の設定内容を表示器１９に出力した状態を示し、表示事項は、推論結果、外部推定補正量、これらを加味した推定準備金枚数、および補正量修正入力値である。この準備金設定部１１５ではユーザの人間の判断をシステムに導入することができる。これは複雑な変動による予測精度の大幅な低下を防止するのに有効であり、さらに、予測が外れたときこれを再設定することができる効果を有する。
【０１６３】図３１は、上述の補正量修正入力または再設定の表示を示し、修正としては要因重みの修正が入力され、これが修正されたときの外部補正修正量を表示している。
【０１６４】図３２は、上述の準備金設定部１１５の修正処理を示し、上述の修正処理を実行するに当っては、予測精度モニタ１１６から補正指示情報が入力されており、この情報を参照して入力キー２３を介し実行する。外部補正を実行するには図３０に示した内容を表示しており（ステップｎ４１）、補正を指示すると図３１に示した内容を表示し、そして、補正量および補正理由を入力する（ステップｎ４２）。すなわち、図３１に示すように、要因重みが予測精度モニタ１１６からの指示を参照して補正入力されると、準備金予測値が修正され（ステップｎ４３）、外部補正修正量が表示され、これをユーザが確認して、満足できない場合は再補正を実行し（ステップｎ４２にリターン）、修正がよければ（ステップｎ４４）、その修正結果である準備金予測値を予測データファイル６７と準備金出力部７０に出力する（ステップｎ４５）。したがって、これより出力される予測値が準備金の最終決定となる。
【０１６５】前述の図２８で説明したルールの追加がある場合は、図３３で示すように、表示器１９には補正の入力後、ルール追加の指示が行われる（図２８のステップｎ８４参照）。
【０１６６】このルール追加の指示は追加ルールの支援が表示されており、ルール追加の実行を入力すると、図３４に示すように、前述の追加ルールの支援に対応した入力指示が表示され、これに沿ってルールを追加入力すると、これに伴って推論が補正される。
【０１６７】図３５は予測値と実績値とをグラフで示す監視の表示を示し、予測値を実績値で監視することで、その精度を監視することができる。すなわち、実績値を中心に、例えば、±２０％の範囲をグラフ表示することで、予測値の監視が容易となり、予測値が外れた時、その傾向もユーザが把握できると共に、ユーザの補正量の算出が可能となる効果を有する。
【０１６８】すなわち、実績値に対する相対誤差を予測精度の評価量として、 予測精度の評価量＝｜実績値−予測値｜／実績値 ………式６の式６で求め、設定された精度値（例えば±０．２）の範囲を越えるか否かのチェックを行なう。前述の外部（ユーザ）の補正量の算出か次の式７により行なう。
補正量＝ｗ１・ｅ１＋ｗ２・ｅ２ ………式７ ここで、ｅ１：予測日の前述の予測誤差ｗ１：重み係数（例えば、０．７）
ｅ２：予測日の前日から１週間前の日（同じ曜日）の予測誤差ｗ２：重み係数（例えば、０．３）。
【０１６９】図３６は、上述の予測値監視処理を示し、前述の式５で予測値の精度をチェックし（ステップｎ５１）、所定の評価量であれば、ＯＫと判定して（ステップｎ５２）非補正回数のカウント値を更新する（ステップｎ５３）。しかし、所定の評価から外れているときは、補正を実行するので、補正回数のカウント値を更新して（ステップｎ５４）、前述の式７で補正量を算出し（ステップｎ５５）、予測精度の評価量を表示すると共に（ステップｎ５６）、該評価量と補正量は予測データファイル６７と準備金設定部１１５に出力される。このように予測値の監視処理が実行される。
【０１７０】［ファジイ予測の具体例］例えば、１店舗における運用量を推論して予測するには、まず、予測する日が何れのモデルに該当するか、モデルを決定する。このモデルは、例えば、（１）平日（変動日）
（２）土曜日（３）日曜日であって、各モデル毎に使用するルールを対応させて設定する。したがって、予測日のモデルを決定すると、使用するルールが選択可能となる。
【０１７１】次に、ランク適合度演算をする。すなわち、ルール毎に各ランクの適合度を演算し、それらを総合する。
【０１７２】例えば、ルール１．もし、給料日ならば、放出枚数はとても多い。
【０１７３】→ランク値ＨＨルール２．もし、五・十日ならば、放出枚数は多い。
【０１７４】→ランク値Ｈルール３．もし、五・十日で金曜日ならば、放出枚数はとても多い。
【０１７５】→ランク値ＨＨ等のルールが設定されているものとすると、適用するルールによってランク値ＨＨ，Ｈ、その他Ｍ，Ｌ等が決定される。
【０１７６】ここで、各ランクに対応して予測値（例えば万円札の枚数）を対応させると、例、 ランクＨＨ＝３０００枚ランク Ｈ＝２０００枚ランク Ｍ＝１０００枚ランク Ｌ＝ ５００枚。
【０１７７】次に、ルール毎の適合度を演算するとすれば、例えば、予測日が２６日であって、２５日が給料日であれば、該当ルールは前述の［ルール１］と［ルール２］であり、［ルール１］を使用すると、そのランクＨＨに対して１日経過後であるため、予測日２６日の適合度は“０．６７”である（図３７を参照）。
【０１７８】また、［ルール２］を使用すると、そのランクＨに対して、１日経過後の予定日２６日の適合度は“０．６”となる。すなわち、予測日 ２６日ランクＨＨ→適合度０．６７ランク Ｈ→適合度０．６７。
【０１７９】したがって、適合度の高いランクＨＨを使用することになり、予測日２６日の予測値は前述の例では３０００枚であって、この値は“０．６７”（または６７％）は適合しているものと予測される。
【０１８０】次に、ルール重みの学習を行う。前述例の予測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、適応ルールが該当店舗に合致しているかを判断し、不要と思われるルールを使用域から不使用域に移す（不使用とする）。
【０１８１】例えば、前述例の予測日２６日に対する過去の実績のランクが、ランクＨＨ→１回ランク Ｈ→２回ランク Ｍ→０回ランク Ｌ→０回であって、［ルール１］が１回、［ルール２］が２回であったとすれば、［ルール１］は全３回の内、１回しか成立していないので、この［ルール１］を不使用の域に移すことになる。勿論、以降の実績で、ランクＨが少なく、ランクＨＨが多くなれば、［ルール１］は復活され、使用域に入れられる。
【０１８２】次に、ランク値の学習を行う。前述例の予測日２６日の過去の所定期間の実績放出枚数から、現在の各ランク値が妥当か否かを判断し、値を調整する。例えば、ランクＨと予測した日の実績放出枚数が、２５００枚、２０００枚、１５００枚のように変化があった場合は、これらの値の内、最大値の２５００枚をランクＨ予測値とする。これに合せて他のランク値も調整することができる。すなわち、ランクＨＨ＝３０００枚を３５００枚に調整ランク Ｈ＝２０００枚を２５００枚に調整ランク Ｍ＝１０００枚を１５００枚に調整ランク Ｌ＝ ５００枚を１０００枚に調整。
【０１８３】このように所定期間でランク値の学習を行う。
【０１８４】［複数の自動取引機間の運用量の推論の説明］キャッシュコーナにおける個々の自動取引機１１，１２…の現金運用量（準備金）の推論では店舗全体としての運用量が不明であり、例えば、他のコーナの窓口装置では入金処理が多く、これを窓口業務終了後において不使用であれば、現金の運用が悪い。したがって、各自動取引機１１，１２…の現金運用量（準備金）を推論した後、各装置間の現金運用量を時系列に判断し、各装置間の現金移動およびそのルートを含めた現金運用量を推論することにより、システム全体の現金運用効率を向上させることができる効果がある。
【０１８５】図３８は、各装置間の現金運用量（準備金）の推論処理を示し、自動取引機１１，１２…の例として、ＡＴＭｉ（自動預金支払い機）、ＣＤｉ（自動支払い機）、窓口機ｉ（窓口入出金機）として、それぞれの翌日の現金運用量を推論して、その予測値Ｘ，Ｙ，Ｚを算出する。
【０１８６】さらに、各装置毎に時間区分を予測する（ステップｎ６１）。
【０１８７】例えば、ＡＴＭｉは予測値Ｘであって、９時から１５時までの稼動で、−３００枚（入金が多いことを示す）、１５時から１９時までの稼動で、−２００枚の予測で、合計−５００枚が、予測値Ｘに対して入金過剰。同様に、ＣＤｉは予測値Ｙであって、９時から１５時までの稼動で、５００枚（出金が多いことを示す）、１５時から１９時までの稼動で、３００枚の予測で、合計８００枚が、予測値Ｙに対して出金過剰。同様に、窓口機ｉは予測値Ｚであって、９時から１３時までの稼動で、−３００枚、１５時以降は稼動停止、合計−３００枚が、予測値Ｚに対して入金過剰。
【０１８８】次に、各装置の時間区分の予測より、準備金（現金運用量）を算出する（ステップｎ６２）。９時から１５時までの各装置の出金超過分を算出する。この時間帯では入金過剰（マイナス値）のＡＴＭｉと窓口機ｉの分を零として算出する。
０（ＡＴＭｉ）＋５００（ＣＤｉ）＋０（窓口機ｉ）＝５００（枚）
１５時から１９時までの各装置の出金超過分を算出する。この時間帯では入金過剰（マイナス値）はそのまま加算し、加算結果が入金過剰（マイナス値）となれば零として算出する。したがって、−２００（ＡＴＭｉ）＋３００（ＣＤｉ）−３００（窓口機ｉ）＝−２００（枚）→０（枚）
その結果、準備金は、１５時までが５００枚、１５時以降が０枚であって、合計５００枚となる。
【０１８９】次に、各装置間の現金の移動ルート、移動量、移動時間を出力する（ステップｎ６３）。すなわち、図３９に示すように各装置ＡＴＭｉ，ＣＤｉ，窓口機ｉの時間区分予測値を示し、また、窓口機ｉは１５時以降運用されないので、その過剰金３００枚を、ＣＤｉの１５時以降の不足金として移動することを表示している。以上のように処理することで、装置間における現金の移動が明瞭であって、有効な現金の運用が得られる。
【０１９０】［現金運用量（準備金）の各種適用比較の説明］図４２、図４３、図４４、図４５、図４６は、自動取引機は１１，１２…による現金運用量（準備金）の適用例を示す。ここで、予測必要量とは、図４１で説明した最大差上限値であり、あるいは現金放出予測値＋運用マージン上限値である。
予測必要量＝最大差上限値＝現金放出予測値＋運用マージン上限値。
【０１９１】図４２は、現金運用量（準備金）を固定値に設定した例を示し、現金の補充量は固定値から１日めの余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝固定必要量−前回余剰量このように現金運用量（準備金）を固定値にした場合、日によって取引量が変動するので、現金運用量に無駄が生じる。
【０１９２】図４３は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを固定値にした例を示し、１日めの終りに２日めの現金放出予測値を算出（推論）し、この現金放出予測値から１日めの余剰量を減算した差を固定値の運用マージンに加算して補充し、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝現金放出予測値−前回余剰量＋固定運用マージン ＝予測必要量−（前回余剰量−固定運用マージン）
この場合、現金放出量が予測は（推論）であるため、現金運用が向上する。
【０１９３】図４４は、現金放出量を予測し、運用マージンを補正した例を示し、１日めの終りに２日めの現金放出予測値を算出（推論）し、この現金放出予測値に応じて運用マージンを補正し、これらの加算値からから１日めの余剰量を減算した差を補充して、２日めの現金運用量（準備金）とする。３日め以降も同じ算出方法である。
補充量＝（現金放出予測値＋運用マージン補正値）−前回余剰量 ＝予測必要量−前回余剰量この場合、現金放出量が予測は（推論）であり、また、運用マージンが現金放出予測値に応じて補正されているので、現金運用がより向上する。
【０１９４】図４５、図４６は、現金運用量（準備金）の算出時点と、現金を補充する時点とにタイムラグがある場合の適用例を示し、現金を補充する場合、該補充する現金を準備するのに時間がかかる時は、その時間分前もって早く現金運用量（準備金）の算出を行う。
【０１９５】例えば、営業の終了が１９：００（時刻）であって、該時点で翌日の現金運用量（準備金）を算出し、補充現金の準備ができないときは、例えば、１４：００（時刻）の時点で現金運用量（準備金）を算出し、補充の現金を翌日までに準備し補充する。
【０１９６】この場合、算出時点の１４：００（時刻）から営業終了１７：００（時刻）までの３時間のタイムラグに現金の過不足が生じる危険がある。これを解決するためには、前述の現金放出量の予測（推論）の適用であり、また、現金放出予測値に応じた運用マージンの補正である。
【０１９７】図４５は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを固定値にして、タイムラグをもって現金運用量（準備金）を算出した例を示し、補充量＝予測必要量−固定運用マージンとすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグがある場合において、現金運用が向上する。
【０１９８】図４６は、現金放出量を予測（推論）し、運用マージンを補正して、タイムラグをもって現金運用量（準備金）を算出した例を示し、補充量＝予測必要量−前回運用マージン補正値とすることで、現金補充の算出と補充とにタイムラグがある場合において、現金運用がより向上する。
【０１９９】［補充量表示例］既に説明してきた推論（予測）で出した１店舗の各自動取引機１１…，１２…に対する補充量を図２で示す遠隔制御装置１５の表示器１９で表示することができる。
【０２００】例えば、図４７に示すように、顧客専用自動取引機１１の複数台をＡＴＭ（自動預金支払い機）で構成し、この各ＡＴＭに対する補充量を、例えば、万円札の枚数で表示している。
【０２０１】この表示により係員は各ＡＴＭに対する補充状態を把握することができる。しかも、補充される毎に“０枚”を表示することで、各ＡＴＭの補充状況をも把握することができる。なお、図４７で表示した例は、各ＡＴＭに前日の余剰量が存在し、新たに補充することで各ＡＴＭが均一な量となる補充量を示している。
【０２０２】［自動取引機に対する補充方法］既に説明してきた推論（予測）で出した補充量を１店舗の各自動取引機１１，１２に対して補充するには次のようにして実行する。
【０２０３】図４８は補充例のその１つを示し、自動取引機１１を構成している各ＡＴＭはその初期の収納量を１取引での最大枚数Ａに危険率による加算枚数αを加えた量を設定している。すなわち、収納量＝Ａ＋α営業開始に伴う補充では、全ＡＴＭが一律、［Ａ＋α］の量になるように、現金運用ロボット１３は各ＡＴＭに補充し、残りの現金は現金運用ロボット１３が保管する。
【０２０４】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエンドが発生すると、該ニアエンドを発生したＡＴＭに対しては、該ＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］になる量、すなわち、補充量＝［Ａ＋α］−［ニアエンド量］
を補充する。
【０２０５】また、ＡＴＭの稼動に伴い、その収納量が預金取引によって［Ａ＋α］を越えたときは、その余剰分を現金運用ロボット１３に回収し、各ＡＴＭの収納量は略ニアエンドから［Ａ＋α］の量で安定するように補充または回収を行う。
【０２０６】このように補充または回収作業を実行すると、現金の運用効率を高めることができ、また、ニアエンドに対しては現金運用ロボット１３が現金を保管しているとから、即補充に対応することができる。ただし、現金運用ロボット１３に対する収納負担が大きいので、収納量に制約を受けたり、現金運用ロボット１３の故障を考えたとき、複数台の使用が望ましい。
【０２０７】他の手段としては、各ＡＴＭに対して［Ａ＋α］の量を補充することが基本であるが、現金運用ロボット１３の容量を越える分を各ＡＴＭに補充することで、現金運用ロボット１３の収納量の制約の問題を解消することができる。
【０２０８】図４９は、他の補充例を示し、現金運用ロボット１３には本来１店舗の全補充量の現金が収納されるとすれば、この補充例の営業開始に伴う補充では、全ての収納現金を各ＡＴＭに分配して、現金ロボット１３を空にする。そして、各ＡＴＭに対しては過去の実績データに基づいて、取引の多いＡＴＭには多く、取引の少ないＡＴＭには少なく補充する。
【０２０９】各ＡＴＭの稼動に伴い収納現金にニアエンドが発生すると、そのＡＴＭの収納量が［Ａ＋α］になるような量を最も多く現金を収納しているＡＴＭから回収して、これをニアエンドを発生したＡＴＭに補充し、該ＡＴＭの収納量を［Ａ＋α］にする。
【０２１０】このように補充または回収作業を実行すると、現金運用ロボット１３に故障が発生しても、ＡＴＭに与える影響が少なく、また、現金運用ロボット１３の収納量に制約を受けることも少なくなる。ただし、ニアエンド時には回収してから補充するため、即対応ができないので、取引が比較的少ない店舗に適用される。
【０２１１】また、この即補充の対応については、現金運用ロボット１３に常に［Ａ＋α］の現金を保有すべく、収納量の多いＡＴＭから現金を回収して保有することで、ニアエンド時の補充処理に対して、即対応することができる。
【０２１２】また、常時の保有量を［Ａ＋α］×β β＝２〜３とすることで、複数のニアエンドの発生に対しても円滑に対応することができ、素早い補充が可能となる。また、現金運用ロボット１３がダウンしても、補充量が少ないため、ＡＴＭに与える影響も少ない。
【０２１３】この発明の構成と、上述の実施例との対応において、この発明の媒体は、実施例における紙幣や硬貨の現金、その他通帳、伝票、ジャーナル用紙などの取引媒体に対応し、以下同様に、媒体処理装置は、自動取引機１１，１２に対応し、媒体運用予測装置は、遠隔制御装置１５に対応し、媒体運用管理装置は、現金運用ロボット１３、自動出納装置１４、遠隔制御装置１５に対応するも、この発明は、実施例の構成のみに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 自動取引機および現金運用管理装置の斜視図。
【図２】 自動取引機および現金運用管理装置の通信状態を示す概略平面図。
【図３】 遠隔制御装置の制御回路ブロック図
【図４】 現金運用ロボットの制御回路ブロック図。
【図５】 前日の現金運用の管理処理のフローチャート。
【図６】 当日の現金運用の管理処理のフローチャート。
【図７】 現金運用量の説明図。
【図８】 推論の説明図。
【図９】 システム運用の説明図。
【図１０】 現金運用量の推論説明図。
【図１１】 推論内容を示す説明図。
【図１２】 自動取引機個別のシステム組込みを示す説明図。
【図１３】 推論アルゴリズムと学習機能を示す説明図。
【図１４】 ランク付けのメンバシップ関数の説明図。
【図１５】 確率密度分布の説明図。
【図１６】 需要量の確率密度分布の説明図。
【図１７】 ｔｉ時点の紙幣切れ率（危険率）の説明図。
【図１８】 危険率の説明図。
【図１９】 危険率補正の説明図。
【図２０】 ラベルの設定表示を示す説明図。
【図２１】 上下限処理の構成ブロック図。
【図２２】 上下限処理のフローチャート。
【図２３】 上限オーバの表示を示す説明図。
【図２４】 システムのより具体的例を示す説明図。
【図２５】 店舗の設定の表示を示す説明図。
【図２６】 要因重み生成処理を示すフローチャート。
【図２７】 有効知識の表示を示す説明図。
【図２８】 追加ルール知識の生成処理のーチャート。
【図２９】 外れ履歴ファイルの内容を示す説明図。
【図３０】 準備金設定を表示した説明図。
【図３１】 修正処理のフローチャート。
【図３２】 補正処理の表示を示す説明図。
【図３３】 追加ルールの設定を案内する表示の説明図。
【図３４】 追加ルールの設定を表示する説明図。
【図３５】 予測値と実測値とを表示した説明図。
【図３６】 予測値監視処理のフローチャート。
【図３７】 ルールに対する適合度の説明図。
【図３８】 装置間の推論処理のフローチャート。
【図３９】 装置間の運用金を示す説明図。
【図４０】 現金運用量の推移の説明図。
【図４１】 運用マージンの補正を示す説明図。
【図４２】 固定必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４３】 固定運用マージンの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４４】 予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４５】 タイムラグの固定運用マージンの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４６】 タイムラグの予測必要量の場合の現金補充を示す説明図。
【図４７】 各取引機に対する補充量の表示を示す説明図。
【図４８】 各取引機に対する補充例を示す説明図。
【図４９】 各取引機に対する補充の他の例を示す説明図。
【符号の説明】
１１、１２…自動取引機
１３…現金運用ロボット
１４…自動出納装置
１５…遠隔制御装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定期間における取引媒体運用量を予測することを特徴とする媒体運用量予測装置。
【請求項２】取引媒体運用量の実績値を入力する手段と、前記入力された取引媒体運用量実績を記憶する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールと前記取引媒体運用量実績に基づいて所定期間の取引媒体運用量を予測することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項３】取引媒体運用量の予測結果と取引媒体運用量の実績とを比較する手段を備え、前記比較結果に基づいて前記取引媒体運用量予測ルールを学習することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項４】複数の取引処理装置毎に取引媒体運用量を表示する手段を備え、前記予測された取引媒体運用量に基づいて前記取引媒体処理装置毎に取引媒体運用量を表示することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項５】取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおよび回収を行う媒体運用管理装置であって、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段と、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって予測された所定期間の運用量に相当する取引媒体を収納する手段と、取引処理装置の取引媒体保有量を監視する手段とを備え、前記取引処理装置の取引媒体保有量が所定量になることに基づいて前記収納手段より前記取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおまよび回収を行うことを特徴とする媒体運用管理装置。
【請求項６】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けた媒体運用管理装置。
【請求項７】前記媒体処理装置の複数台を使用し、前記推論手段は、上記複数台の媒体処理装置が取引処理する媒体の全体の処理量に基づいて最も妥当な全体の運用量を推論する請求項６記載の媒体運用管理装置。
【請求項８】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データと、媒体切れを発生する危険率とに基づいて最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項９】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、放出量と運用マージン量に分けて最も妥当な運用量に推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１０】前記運用マージン量を前記放出量の推論値に応じて補正する請求項９記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１１】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、ランクを付して最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１２】前記媒体の運用量の推論に、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定して推論する前記請求項８，９，１０または１１記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１３】前記媒体の運用量の推論値に、上限値および下限値を設定した前記請求項８，９，１０，１１または１２記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１４】請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、前記媒体の運用量の推論における有効パラメータを表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置。
【請求項１５】上記有効パラメータの設定入力を許容する入力手段を設けた請求項１４記載の媒体運用管理装置。
【請求項１６】請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論する媒体運用管理装置。
【請求項１７】前記複数の媒体処理装置間の推論した運用量を表示する表示手段を設けた請求項１６記載の媒体運用管理装置。
【請求項１８】店舗に媒体を取引処理する媒体処理装置を設置し、該媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理処理装置であって、媒体の運用量に対する店舗タイプの設定を許容し、設定入力された店舗タイプに対応する店舗タイプ別のルール設定に基づいて、最も妥当な媒体の運用量を推論する媒体運用量推論方法。
【請求項１９】前記店舗タイプの設定は、媒体運用量の実績データに基づいて複数が予め設定されたタイプを自動設定する請求項１８記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２０】推論した運用量の精度を判定する精度判定手段と、推論した運用量を補正する補正手段とを備え、推論した運用量の精度が外れていると精度判定手段が判定したとき、補正手段で精度が上がる方向に推論した運用量を補正する請求項１８または１９記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２１】上記補正手段は補正値またはおよびルールの設定を許容する請求項２０記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２２】前記媒体の運用量の推論にパラメータを持ち、該パラメータを自動設定する請求項１８，１９，２０または２１記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２３】請求項１８，１９，２０，２１または２２記載の媒体運用量推論方法を採用して最も妥当な媒体の運用量を推論した媒体運用管理装置。
【請求項２４】前記取引媒体は貨幣で構成した請求項１〜２３の内の１つの請求項に記載の媒体運用量予測装置、媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法。
【請求項１】予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって所定期間における取引媒体運用量を予測することを特徴とする媒体運用量予測装置。
【請求項２】取引媒体運用量の実績値を入力する手段と、前記入力された取引媒体運用量実績を記憶する手段とを備え、前記取引媒体運用量予測ルールと前記取引媒体運用量実績に基づいて所定期間の取引媒体運用量を予測することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項３】取引媒体運用量の予測結果と取引媒体運用量の実績とを比較する手段を備え、前記比較結果に基づいて前記取引媒体運用量予測ルールを学習することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項４】複数の取引処理装置毎に取引媒体運用量を表示する手段を備え、前記予測された取引媒体運用量に基づいて前記取引媒体処理装置毎に取引媒体運用量を表示することを特徴とする請求項１記載の媒体運用量予測装置。
【請求項５】取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおよび回収を行う媒体運用管理装置であって、予め定められた分類に応じた取引媒体運用量予測ルールを記憶する手段と、前記分類を特定する手段と、前記特定された分類に応じた取引媒体運用量予測ルールにしたがって取引媒体運用量を予測する手段と、前記取引媒体運用量予測ルールにしたがって予測された所定期間の運用量に相当する取引媒体を収納する手段と、取引処理装置の取引媒体保有量を監視する手段とを備え、前記取引処理装置の取引媒体保有量が所定量になることに基づいて前記収納手段より前記取引処理装置に対して取引媒体の補充またはおまよび回収を行うことを特徴とする媒体運用管理装置。
【請求項６】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の処理量に基づいて最も妥当な運用量を推論する推論手段を設けた媒体運用管理装置。
【請求項７】前記媒体処理装置の複数台を使用し、前記推論手段は、上記複数台の媒体処理装置が取引処理する媒体の全体の処理量に基づいて最も妥当な全体の運用量を推論する請求項６記載の媒体運用管理装置。
【請求項８】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データと、媒体切れを発生する危険率とに基づいて最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項９】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、放出量と運用マージン量に分けて最も妥当な運用量に推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１０】前記運用マージン量を前記放出量の推論値に応じて補正する請求項９記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１１】媒体を取引処理する媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理装置であって、前記媒体処理装置の所定稼動期間に取引処理する媒体の運用量を、過去の実績データに基づいて、ランクを付して最も妥当な運用量を推論する媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１２】前記媒体の運用量の推論に、パラメータをラベルとして持ち、任意にラベルを設定して推論する前記請求項８，９，１０または１１記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１３】前記媒体の運用量の推論値に、上限値および下限値を設定した前記請求項８，９，１０，１１または１２記載の媒体運用管理装置の媒体運用量推論方法。
【請求項１４】請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、前記媒体の運用量の推論における有効パラメータを表示する表示手段を設けた媒体運用管理装置。
【請求項１５】上記有効パラメータの設定入力を許容する入力手段を設けた請求項１４記載の媒体運用管理装置。
【請求項１６】請求項８，９，１０，１１，１２または１３の媒体運用量推論方法を採用した媒体運用管理装置であって、複数の媒体処理装置の間の運用量を推論する媒体運用管理装置。
【請求項１７】前記複数の媒体処理装置間の推論した運用量を表示する表示手段を設けた請求項１６記載の媒体運用管理装置。
【請求項１８】店舗に媒体を取引処理する媒体処理装置を設置し、該媒体処理装置の媒体保有量が所定量になることに基づいて、所定量の媒体を補充またはおよび回収する媒体運用管理処理装置であって、媒体の運用量に対する店舗タイプの設定を許容し、設定入力された店舗タイプに対応する店舗タイプ別のルール設定に基づいて、最も妥当な媒体の運用量を推論する媒体運用量推論方法。
【請求項１９】前記店舗タイプの設定は、媒体運用量の実績データに基づいて複数が予め設定されたタイプを自動設定する請求項１８記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２０】推論した運用量の精度を判定する精度判定手段と、推論した運用量を補正する補正手段とを備え、推論した運用量の精度が外れていると精度判定手段が判定したとき、補正手段で精度が上がる方向に推論した運用量を補正する請求項１８または１９記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２１】上記補正手段は補正値またはおよびルールの設定を許容する請求項２０記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２２】前記媒体の運用量の推論にパラメータを持ち、該パラメータを自動設定する請求項１８，１９，２０または２１記載の媒体運用量推論方法。
【請求項２３】請求項１８，１９，２０，２１または２２記載の媒体運用量推論方法を採用して最も妥当な媒体の運用量を推論した媒体運用管理装置。
【請求項２４】前記取引媒体は貨幣で構成した請求項１〜２３の内の１つの請求項に記載の媒体運用量予測装置、媒体運用管理装置またはその媒体運用量推論方法。
【図１】
【図１４】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図５】
【図７】
【図３】
【図８】
【図４】
【図９】
【図２０】
【図６】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２３】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２１】
【図２２】
【図２５】
【図２４】
【図２６】
【図２７】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３３】
【図２８】
【図３４】
【図３５】
【図３９】
【図３２】
【図３７】
【図４０】
【図３６】
【図４１】
【図４２】
【図３８】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４８】
【図４９】
【図１４】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図５】
【図７】
【図３】
【図８】
【図４】
【図９】
【図２０】
【図６】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２３】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２１】
【図２２】
【図２５】
【図２４】
【図２６】
【図２７】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３３】
【図２８】
【図３４】
【図３５】
【図３９】
【図３２】
【図３７】
【図４０】
【図３６】
【図４１】
【図４２】
【図３８】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４８】
【図４９】
【公開番号】特開平８−３１５２１７
【公開日】平成８年（１９９６）１１月２９日
【国際特許分類】
【出願番号】特願平７−２３３３４０
【出願日】平成７年（１９９５）８月１８日
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【公開日】平成８年（１９９６）１１月２９日
【国際特許分類】
【出願日】平成７年（１９９５）８月１８日
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
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