JP2017021544A - 情報処理装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザへの推薦情報として適切な物件を提供する。【解決手段】情報提供装置において、ユーザが閲覧した物件の履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、前記履歴情報取得手段により得られる履歴情報を分析し、前記物件の付加情報に対応する分布情報を取得する分析手段と、前記分析手段により得られる分布情報に基づいて、物件の推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、を有することで、上記課題を解決する。【選択図】図２

Description

本発明は、不動産の物件情報を提供する情報処理装置、情報提供方法、及び情報提供プログラムに関する。

従来より、インターネット等の通信ネットワークを介して接続されたＷｅｂサイトから、所望する情報を提供するサービスが存在し、その一例として不動産の物件情報を提供するサービスがある。

このサービスでは、例えば住宅情報提供システムの物件検索処理部が、不動産会社クライアントから受理したユーザが購入を希望する物件の項目の値を含むユーザ検索情報に基づき、ユーザ情報ＤＢを検索してユーザ登録情報の検索結果を取得する。また、自己が保有する物件において、所定の項目の値を含む物件検索情報に基づき、物件情報ＤＢを検索して物件情報の検索結果を取得する。その後、住宅情報提示処理部が、不動産クライアントから受理したユーザを特定する情報及び物件を特定する情報に基づき、ユーザクライアントに対して物件情報を提示する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１−８３６６号公報

しかしながら、上述した従来の物件情報の提供サービスにおける検索条件は、ユーザによって詳細に設定される場合もあれば、詳細に設定されない場合もある。したがって、ユーザの興味や嗜好にあった物件情報を提示するには不十分であった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザへの推薦情報として適切な物件を提供することを目的とする。

本発明の一実施形態に係る情報提供装置は、ユーザが閲覧した物件の履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、前記履歴情報取得手段により得られる履歴情報を分析し、前記物件の付加情報に対応する分布情報を取得する分析手段と、前記分析手段により得られる分布情報に基づいて、物件の推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、を有する。

本発明の一実施形態によれば、ユーザへの推薦情報として適切な物件を提供することができる。

情報提供システムの全体構成の一例を示す図である。 分析サーバの機能構成の一例を示す図である。 分析サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 リコメンド情報生成処理の一例を示すフローチャートである。 スコアデータの一例を示す図である。 リコメンド物件リストの一例を示す図である。 リコメンド情報の提供例を示す図（その１）である。 リコメンド情報の提供例を示す図（その２）である。 表示画面の一例を示す図である。

以下、本発明の各実施形態の詳細について添付の図面を参照しながら説明する。

＜情報提供システムの全体構成＞
図１は、情報提供システムの全体構成の一例を示す図である。図１の例において、情報提供システム１０は、情報提供装置の一例である分析サーバ１１と、不動産ＷＥＢサーバ１２と、１又は複数のユーザ端末１３−１〜１３−ｎ（以下、必要に応じて、「ユーザ端末１３」と総称する）とを有する。分析サーバ１１と、不動産ＷＥＢサーバ１２と、ユーザ端末１３とは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｃｃｅｓｓ Ａｒｅａ）やインターネットに代表される通信ネットワークと、データの送受信が可能な状態で接続されている。

分析サーバ１１は、ユーザ端末１３を使用する各ユーザが不動産ＷＥＢサーバ１２にアクセスして不動産情報（物件情報）ＤＢ１５に対する検索を行ったユーザ毎の履歴情報（ログデータ）を分析する。また、分析サーバ１１は、分析結果を用いて検索を行い、その結果をリコメンド情報（推薦情報）としてユーザ端末１３に提供する。上述した分析結果やリコメンド情報の提供は、ユーザ毎に行うことができる。したがって、本実施形態では、パーソナライズな情報をユーザに提供することができる。

不動産ＷＥＢサーバ１２は、不動産が自らが所有する物件情報（不動産情報）を提供するＷＥＢサーバである。不動産ＷＥＢサーバ１２は、予め蓄積された物件情報に対応する地域情報（例えば、各都道府県、各区市町村等）や、各物件に対する少なくとも１つのテーマ等の付加情報が不動産情報ＤＢ１５に格納されている。なお、テーマは、物件に対する属性や特徴等で分類される情報であり、例えば物件が建物である場合には、間取り（例えば、３ＬＤＫ）、築年数、入居可能時期、最寄り駅からの時間（距離）、ペット可、金額等の情報が含まれるが、これに限定されるものではない。これらのテーマは、検索条件のキーワードにもなり得る。

また、不動産ＷＥＢサーバ１２は、ユーザ端末１３のブラウザ機能等により、通信ネットワーク１４からＷＥＢサイトを画面に表示させる。その画面には、不動産で設定された地域やテーマ等を検索させるための情報だけでなく、分析サーバ１１から得られた物件のリコメンド情報（推薦情報）も表示することができる。

ユーザ端末１３は、各ユーザが物件情報の提供サービスを受けるための装置である。ユーザは、ユーザ端末１３から通信ネットワーク１４を介して不動産ＷＥＢサーバにアクセスし、ＷＥＢサイトに公開されている物件情報検索画面等を用いて所望する物件の検索を行う。なお、物件検索を行う場合には、ユーザ登録等を行うことで、ユーザ毎の履歴情報を取得することができ、ユーザ毎のリコメンド情報を提供することができる。

通信ネットワーク１４は、上述したようにＬＡＮやインターネット等である。通信ネットワーク１４は、有線でも無線でも、これらの組み合わせでもよい。

不動産情報ＤＢ１５は、上述したように各物件情報が登録された情報である。不動産情報ＤＢ１５は、不動産ＷＥＢサーバ１２に接続されているが、これに限定されるものではなく、通信ネットワーク１４に直接接続されていてもよい。

上述した本実施形態における情報提供システム１０において、分析サーバ１１と、不動産ＷＥＢサーバ１２と、不動産情報ＤＢ１５とは、例えば情報提供サーバ１６として一体に構成されていてもよい。この場合、情報提供サーバ１６が情報提供装置の一例となる。また、分析サーバ１１、不動産ＷＥＢサーバ１２は、例えば汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等でもよく、少なくとも１つの情報処理装置から構成されるクラウドサーバでもよい。また、ユーザ端末１３は、ＰＣでもよく、タブレット端末やスマートフォン、携帯電話等の通信端末でもよいが、これに限定されるものではない。

本実施形態では、ユーザのテーマの嗜好等に基づいて物件のリコメンドを行う。テーマとは、例えば各物件に紐付けられた情報であり、例えば「３ＬＤＫ以上」、「駅から徒歩５分」、「３０００万円以下」等であるが、これに限定されるものではない。テーマは、物件の特徴を表す指標として有用であり、ユーザの特徴を見出し易い。

例えば、本実施形態では、あるテーマ（例えば、「地域」、「金額」、「ペット可」等）でユーザが所望するテーマ等の分布情報に基づく物件のリコメンドを行う。また、本実施形態では、分布情報に基づく物件数に応じて表示を行ってもよい。また、本実施形態では、地域単位の分布情報に基づいてリコメンドする物件数を調整してもよく、テーマと地域情報とを組み合わせて物件数を調整してもよい。

また、本実施形態では、ユーザに対応する履歴情報がない場合は、その地域の統計情報に対応した表示を行ってもよい。この場合、ユーザ毎ではなく、例えば地域毎の表示となるが、これに限定されるものではなく、不動産側で設定した全ユーザ共通のお勧め情報等を提示してもよい。

＜分析サーバ１１の機能構成＞
次に、上述した分析サーバ１１の機能構成の一例について、図を用いて説明する。図２は、分析サーバの機能構成の一例を示す図である。図２の例において、分析サーバ１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、記憶手段２３と、検索手段２４と、履歴情報取得手段２５と、分析手段２６と、リコメンド情報生成手段（推薦情報生成手段）２７と、画面生成手段２８と、通信手段２９と、制御手段３０とを有する。

入力手段２１は、本実施形態におけるユーザの物件情報に対する閲覧履歴等の分析処理の開始／終了、各種設定等の入力を受け付ける。入力手段２１は、例えば分析サーバ１１がＰＣ等の汎用のコンピュータであれば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。また、入力手段２１は、タッチパネル等でもよい。また、入力手段２１は、例えば音声等により上述した入力が可能なマイク等の音声入力デバイスであってもよい。

出力手段２２は、入力手段２１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。出力手段２２は、例えばディスプレイやスピーカ等である。出力手段２２は、入力手段２１と一体型のタッチパネルであってもよい。また、出力手段２２は、処理結果等を紙等の印刷媒体に印刷するプリンタ等の印刷デバイスであってもよい。

記憶手段２３は、本実施形態において必要な各種情報を記憶する。具体的には、記憶手段２３は、ユーザ情報、検索手段２４から取得した物件の検索条件、検索結果、履歴情報取得手段２５から取得したユーザ履歴情報分析対象や分析結果、リコメンド情報（リコメンド物件リスト）、エラー発生時の異常情報等を管理する。

検索手段２４は、ユーザ端末１３から選択された検索条件に応じて不動産情報ＤＢ１５を参照して、対象の物件を抽出する。また、抽出した物件は、予め設定された順序に応じて抽出した物件を、表示可能数まで表示する。

履歴情報取得手段２５は、上述した検索手段２４で検索した条件（検索条件）、及びその検索結果等の情報を履歴情報として取得する。また、履歴情報取得手段２５は、検索の有無に関係なく、そのユーザが画面上から閲覧した物件情報を履歴情報として取得してもよい。

例えば、履歴情報取得手段２５は、画面生成手段２８により生成された画面に表示された検索結果のうち、どの物件に対して、ユーザがどのような操作や動作を行ったかに関する情報を履歴情報として取得する。操作に関する情報としては、どの物件をクリック（選択）して、詳細情報を表示させたか、詳細情報をどの程度の時間閲覧したか、所定時間（例えば、１週間）における閲覧回数等の閲覧情報であるが、これに限定されるものではない。履歴情報取得手段２５により取得した情報は、記憶手段２３に記憶される。

分析手段２６は、履歴情報取得手段２５により得られる履歴情報を分析し、物件情報の付加情報（例えば、地域やテーマ等）に対応する分布情報を取得する。例えば、分析手段２６は、履歴情報取得手段２５により取得した履歴情報（閲覧情報等）から、各ユーザの地域やテーマに関するスコアを生成する。なお、生成されるスコアについては、地域やテーマに限定されるものではない。

分析手段２６は、例えばユーザ毎に各物件の閲覧情報（例えば、閲覧回数等）に応じて設定されたスコアに基づいて、地域毎又はテーマ毎に分布情報を取得する。例えば、分析手段２６は、地域分布、地域毎のテーマ分布、テーマ分布、テーマ毎の地域分布等のうち、少なくとも１つの分布（例えば、スコア比率）をユーザ嗜好分布として取得する。

分析手段２６により、例えばその物件への興味の有り無しではなく、その程度を把握することができる。例えば各テーマにおいて、「３０００万以下」が９０％，「徒歩５分」が１０％の分布（比率）であった場合、分析結果として「ちょっとだけ駅徒歩５分が気になる」といったユーザの嗜好を把握することができる。また、「３０００万以下」が２５％，「駅徒歩５分」が２５％，「南向き」が２５％，「子育てにやさしい環境」が２５％の分布（比率）である場合に、各テーマそれぞれが全体的に気になっていると把握することができる。このような情報を用いることで、リコメンド情報生成手段２７において、例えば「３０００万以下」の物件を多く出したり、各テーマをそれぞれ平均的に出す等の条件で、ユーザ毎にパーソナライズされたリコメンド情報を提供することができる。

リコメンド情報生成手段２７は、分析手段２６により得られた各ユーザに対応するスコア結果に基づいて推薦（リコメンド）データを生成する。例えば、リコメンド情報生成手段２７は、分析手段２６による分析結果からユーザに関連のあるテーマや地域等の付加情報や、分布情報等に応じて表示する物件数（表示件数）等を決定する。また、リコメンド情報生成手段２７は、決定した付加情報や物件数に応じた検索条件で、不動産情報ＤＢ１５を参照して検索（再検索）を行い、その検索結果からリコメンド情報（例えば、物件リスト等）を生成する。なお、リコメンド情報生成手段２７は、検索により得られた物件情報の数が、決定した表示件数未満である場合に、表示する物件情報の数を調整してもよい。

また、リコメンド情報生成手段２７は、分析手段２６による分析結果から得られた検索条件と、その検索条件による検索で得られた物件とを対応付けてリコメンド情報を生成してもよい。例えば、リコメンド情報生成手段２７は、上述した検索条件（再検索時の条件）を、リコメンドした理由を示す情報（リコメンド理由情報）として生成してもよい。例えば、各物件には、それぞれ１又は複数のテーマが付与されているため、その中から再検索時に検索条件として使用したテーマをリコメンド理由情報とすることができるが、リコメンド理由情報の内容としては、テーマに限定されるものではなく、地域情報等であってもよい。

画面生成手段２８は、不動産ＷＥＢサーバ１２で表示される検索画面を生成する。また、画面生成手段２８は、リコメンド情報生成手段２７により生成されたリコメンド情報に基づいて、ユーザに表示する画面を生成する。

また、画面生成手段２８は、リコメンド情報を表示する際、リコメンド情報生成手段２７により得られるリコメンド理由情報を含むリコメンド情報を画面に表示させてもよい。これにより、ユーザは、各物件のリコメンド情報が、どんな理由で表示されているかを容易に把握することができ、検索漏れ等で見逃した物件情報等を取得することができる。

通信手段２９は、通信ネットワーク１４を介して不動産ＷＥＢサーバ１２やユーザ端末１３とデータの送受信を行う。なお、通信手段２９は、ユーザ端末１３からアクセスしてきた場合に、ユーザ認証処理を行ってもよい。ユーザ認証処理とは、例えばユーザ端末１３から入力されたユーザＩＤやパスワード等の認証情報が、予め記憶手段２３に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザＩＤやパスワードに一致するか否かを判断し、一致する場合には、そのユーザ端末１３からのアクセスを認め、一致しない場合には、ユーザにその旨の通知をし、ユーザが新規登録をしない限り、ユーザに使用させない処理であるが、これに限定されるものではない。

制御手段３０は、分析サーバ１１の各構成部全体の制御を行う。例えば、制御手段３０は、検索手段２４による文献情報の検索、履歴情報取得手段２５による履歴情報の取得、分析手段２６によるスコアや分布の生成、リコメンド情報生成手段２７によるリコメンド情報の生成、画面生成手段に２８による画面生成等の制御を行うが、これに限定されるものではない。例えば、制御手段３０は、本実施形態における各種処理の開始や終了等の制御、エラー発生時の制御等を行ってもよい。

＜分析サーバ１１のハードウェア構成例＞
ここで、本実施形態では、上述した分析サーバ１１の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（情報提供プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、サーバ等にインストールすることで、本実施形態における情報提供処理等を実現することができる。

図３は、分析サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示す分析サーバ１１のコンピュータ本体には、入力装置４１と、出力装置４２と、ドライブ装置４３と、補助記憶装置４４と、メモリ装置４５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４６と、ネットワーク接続装置４７とを有するように構成され、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置４１は、ユーザ等が操作するキーボード、マウス等のポインティングデバイスを有しており、マイク等の音声入力デバイス等を有し、ユーザ等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。

出力装置４２は、本実施形態における各処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ４６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示する。

ここで、本実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体４８等により提供される。記録媒体４８は、ドライブ装置４３にセット可能であり、記録媒体４８に含まれる実行プログラムが、記録媒体４８からドライブ装置４３を介して補助記憶装置４４にインストールされる。

補助記憶装置４４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことが可能である。

メモリ装置４５は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置４５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、上述した補助記憶装置４４やメモリ装置４５は、１つの記憶装置として一体型に構成されていてもよい。

ＣＰＵ４６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置４５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、本実施形態における情報提供処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置４４から取得し、実行結果等を格納してもよい。

ネットワーク接続装置４７は、インターネットやＬＡＮ等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置４７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を他の装置等に提供することが可能である。

記録媒体４８は、上述したように実行プログラム等を格納するコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。記録媒体４８は、例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。また、記録媒体４８は、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体であってもよいが、これに限定されるものではない。

本実施形態では、上述したコンピュータ本体のハードウェア構成に実行プログラム（例えば、情報提供プログラム等）をインストールすることで、ハードウェア資源とソフトウェアとが協働して本実施形態における情報提供処理等を実現することができる。また、上述した表示制御処理に対応する情報提供プログラムは、例えば装置上で常駐している状態であってもよく、起動指示により起動させてもよい。上述したハードウェア構成は、例えば、不動産ＷＥＢサーバ１２やユーザ端末１３に適用してもよい。

＜本実施形態における情報提供処理の一例について＞
次に、本実施形態における情報提供処理について、フローチャートを用いて説明する。図４は、情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図４の例において、分析サーバ１１は、ユーザ情報を取得し（Ｓ０１）、取得したユーザ情報に対応するリコメンド情報があるか否かを判断する（Ｓ０２）。

ユーザに対応するリコメンド情報がある場合（Ｓ０２において、ＹＥＳ）、分析サーバ１１は、リコメンド情報を含むトップページを表示する（Ｓ０３）。また、ユーザに対応するリコメンド情報がない場合（Ｓ０２において、ＮＯ）、予め設定されたテーマに基づくトップページを表示する（Ｓ０４）。なお、Ｓ０３及びＳ０４の処理で表示されるトップページには、物件情報を検索する検索条件入力エリアが存在する。

Ｓ０３又はＳ０４の処理後、トップページ上の検索条件入力エリアに対して、ユーザが入力した検索条件を受け付け、受け付けた検索条件で物件を検索する（Ｓ０６）。次に、分析サーバ１１は、Ｓ０６の処理で得られた検索結果の物件を所定の順序で表示する（Ｓ０７）。

次に、分析サーバ１１は、表示した物件のうち、何れかを選択したか否かを判断する（Ｓ０８）。選択したか否かの判断は、例えば、表示した物件の何れかに対してクリックされて詳細情報の閲覧指示がされたり、資料請求されたか否かを判断することであるが、これに限定されるものではなく、例えば選択した物件情報を所定時間以上みているか否か等により判断することができる。

表示した物件のうち、何れかを選択した場合（Ｓ０８において、ＹＥＳ）、ユーザの閲覧情報を履歴情報として記憶する（Ｓ０９）。また、分析サーバ１１は、履歴情報に応じたスコアを生成する（Ｓ１０）。閲覧情報とは、例えばページそのものをどの程度の時間参照しているか等の時間パラメータだけでなく、例えば、その物件の詳細情報を閲覧したか否か、その物件に対する資料請求をしたか否か、ページ内の各部屋（例えばリビング、寝室、キッチン、トイレ等）を選択したか否か等のユーザ操作内容（閲覧内容）等として取得可能な情報であるが、これに限定されるものではない。

ここで、上述したＳ０８の処理において、表示した物件のうち何れかを選択しなかった場合（Ｓ０８）、又はＳ１０の処理後、リコメンドを表示するか否かを判断する（Ｓ１１）。リコメンドを表示する場合（Ｓ１１において、ＹＥＳ）、リコメンド情報生成処理を行い（Ｓ１２）、リコメンド物件リストを表示する（Ｓ１３）。

また、上述したＳ１１の処理において、リコメンドを表示しない場合（Ｓ１１において、ＮＯ）、又は、Ｓ１３の処理後、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ１４）、処理を終了しない場合（Ｓ１４において、ＮＯ）、Ｓ０８の処理に戻る。また、Ｓ１４の処理において、処理を終了する場合、処理を終了する。

＜リコメンド情報生成処理：Ｓ１２＞
次に、リコメンド情報生成処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図５は、リコメンド情報生成処理の一例を示すフローチャートである。

図５の例において、分析手段２６は、ユーザに対応するスコアリストを取得し（Ｓ２１）、更にその中から地域別スコアリストを取得する（Ｓ２２）。Ｓ２２の処理では、予め設定されたスコアの高い順の地域のリストを取得するが、これに限定されるものではない。

次に、リコメンド情報生成手段２７は、Ｓ２２の処理で取得した地域別スコアリストのうち、各地域の比率を計算し（Ｓ２３）、各地域の比率から画面に表示するための獲得枠数を決定する（Ｓ２４）。Ｓ２４の処理では、例えば、画面に表示されるリコメンドの表示枠数として予め所定数（例えば、１０個）の枠が設定されているとする。その場合、そのユーザの履歴情報として各地域「東京」、「神奈川」、「埼玉」が「東京」＞「神奈川」＞「埼玉」の比率で閲覧していた場合、その閲覧比率に対応させた獲得枠数を設定する。例えば、１０件の物件の表示枠のうち、「東京」が６件、「神奈川」が３件、「埼玉」が１件等であるが、獲得枠数の設定内容については、これに限定されるものではない。例えば、スコアの差分値に応じて獲得枠数を設定してもよい。また、ユーザから「神奈川の物件を多くみたい」等の設定情報があれば、その地域の獲得枠数を所定数増加させたり優先順位を高くする等の設定を行ってもよい。

次に、リコメンド情報生成手段２７は、履歴情報から各地域に対するテーマの獲得枠数を決定する（Ｓ２５）。Ｓ２５の処理では、地域に対して、どのようなテーマを閲覧していたかの分布（嗜好分布）に基づいて決定される。リコメンド情報生成手段２７は、取得した分布に基づいて、例えば地域「東京」が６件の獲得枠数を有する場合に、テーマ「駅徒歩５分」が４件、テーマ「南向き」が２件等の獲得枠数を決定する。

次に、検索手段２４は、上述した地域、テーマ、獲得枠数に基づいて不動産情報ＤＢ１５を参照して物件の検索を行う（Ｓ２６）。リコメンド情報生成手段２７は、テーマの獲得枠数が、検索して取得した件数（取得件数）よりも大きいか否か（取得件数が獲得枠数未満か否か）を判断し（Ｓ２７）、獲得枠数が取得件数より大きい場合（Ｓ２７において、ＹＥＳ）、各テーマに対する獲得枠数を調整する（Ｓ２８）。

例えば、リコメンド情報生成手段２７は、獲得枠数４件のテーマ「駅徒歩５分」の条件に対し、Ｓ２６の処理における検索結果でテーマ「駅徒歩５分」の物件が３件しかなかった場合には、獲得枠数をその検索結果の数（３件）に調整し、同一地域の他のテーマ「南向き」を２件から３件に増加して調整を行う。なお、調整内容については、これに限定されるものではない。また、リコメンド情報生成手段２７は、既に検索が終了しているスコアが上位のテーマについては調整を行わずに、まだ検索していない下位のテーマの件数を調整するのが好ましい。これにより、再度検索を行うといった時間の無駄を防止することができる。また、リコメンド情報生成手段２７は、下位のテーマが複数ある場合には、それぞれの現在の獲得枠数の割合（比率）に応じて不足分の枠数を調整してもよい。また、リコメンド情報生成手段２７は、最も下位のテーマについて、獲得件数よりも取得件数が少なかった場合には、取得件数分の表示を行う。

また、リコメンド情報生成手段２７は、Ｓ２７の処理において、テーマの獲得枠数が、取得件数より大きくない場合（Ｓ２７において、ＮＯ）、又は、Ｓ２８の処理後、全てのテーマについての処理が終了したか否かを判断し（Ｓ２９）、全てのテーマについての処理が終了していない場合（Ｓ２９において、ＮＯ）、Ｓ２６の処理に戻り、他のテーマに対して同様の処理を行う。また、全てのテーマについての処理が終了した場合（Ｓ２９において、ＹＥＳ）、次に、リコメンド情報生成手段２７は、Ｓ２６の処理における検索結果において、地域の獲得枠数が取得件数より大きいか否か（取得件数が獲得枠数未満か否か）を判断する（Ｓ３０）。

リコメンド情報生成手段２７は、地域の獲得枠数が取得件数より大きい場合（Ｓ３０において、ＹＥＳ）、各地域に対する獲得枠数を調整する（Ｓ３１）。Ｓ３１の処理では、リコメンド情報生成手段２７は、例えば地域「東京」の獲得枠数が６件で、検索による取得件数が５件の場合、地域「東京」の獲得件数を６件から５件に調整し、他の地域（例えば、「神奈川」、「埼玉」）の現在の獲得件数のうち何れかを１増加させて調整する。なお、調整内容は、これに限定されるものではない。

また、リコメンド情報生成手段２７は、既に検索が終了しているスコアが上位の地域については調整を行わずに、まだ検索していない下位の地域の件数を調整するのが好ましい。これにより、再度検索を行うといった時間の無駄を防止することができる。また、リコメンド情報生成手段２７は、下位の地域が複数ある場合には、それぞれの現在の獲得枠数の割合（比率）に応じて不足分の枠数を調整してもよい。また、リコメンド情報生成手段２７は、最も下位の地域について、獲得件数よりも取得件数が少なかった場合には、取得件数分の表示を行う。

また、リコメンド情報生成手段２７は、地域の獲得枠数が取得件数より大きくない場合（Ｓ３０において、ＮＯ）、又は、Ｓ３１の処理後、全ての地域の処理が終了したか否かを判断し（Ｓ３２）、全ての地域が終了していない場合（Ｓ３２において、ＮＯ）、Ｓ２６の処理に戻り、他の地域に対して同様の処理を行う。

また、Ｓ３２の処理において、全ての地域の処理が終了した場合（Ｓ３２において、ＹＥＳ）、リコメンド物件リストを生成する（Ｓ３３）。

＜各種データ例＞
次に、本実施形態に適用される各種データ例について説明する。

＜履歴情報（ログデータ）について＞
上述した本実施形態におけるユーザ毎の履歴情報としては、例えば不動産ＷＥＢサーバ１２が公開しているＷＥＢ画面に表示された各種物件のうち、ある物件の詳細情報（詳細画面）をユーザがアクセスした場合に、そのユーザに対するユーザＩＤ、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）情報、物件に対応付けられたテーマＩＤ、物件の地域情報、物件名等であるが、これに限定されるものではない。例えば、詳細画面のＵＲＬ、詳細画面の閲覧回数、閲覧時間等を記憶してもよい。

本実施形態では、上述した履歴情報を分析（解析）することで、例えばどのテーマの物件をどれほど閲覧しているか、どの地域の物件をどれほど閲覧しているか、及び、これらの組み合わせを分析して、テーマと地域とを指標としたユーザの嗜好度合い（分布）を取得することができる。なお、分析に用いる履歴情報は、そのユーザの最近の履歴情報に基づいて生成することが好ましいが、これに限定されるものではなく、例えばユーザの性別や年代、家族構成等の類似する条件を満たす他のユーザの履歴情報を用いて嗜好度合いを取得してもよい。

また、本実施形態では、履歴情報を用いて何のテーマがよく見られているかを取得することができ、これにより、地域毎のテーマ需要を取得することができる。したがって、ユーザ毎に適切なリコメンド情報を提供することができる。

＜スコアデータについて＞
図６は、スコアデータの一例を示す図である。図６の例では、地域（例えば、都道府県）分布、地域毎のテーマ分布、テーマ分布、テーマ毎の地域分布等が、分析手段２６により生成される。図６に示す各スコアは、ユーザ履歴情報等に基づくユーザ操作内容（閲覧内容）等を分析することで取得することができる。

例えば、地域分布は、「＜ユーザＩＤ，＜地域コード，スコア＞＞」等のパラメータにより設定することができる。「＜＞」は、そのパラメータ毎に１又は複数存在することを示している。ユーザＩＤは、ユーザを識別するための情報である。地域コードは、地域を識別するための情報である。スコアは、例えば分布の基準となる情報（例えば、得点）である。スコアは、例えばそのユーザのその地域に対する物件の閲覧回数等の閲覧情報に基づいて設定することができるが、これに限定されるものではなく、閲覧時間等に応じて重み付けを行ってもよい。

また、上述した地域毎のテーマ分布は、「＜ユーザＩＤ，＜地域コード，＜テーマＩＤ，スコア＞＞＞」等のパラメータにより設定することができる。テーマＩＤとは、テーマを識別するための情報である。上記のパラメータにより各ユーザの各地域のテーマ毎のスコアを取得することができ、各スコアから地域毎のテーマ分布（比率）を取得することができる。

また、上述したテーマ分布は、例えば「＜ユーザＩＤ，＜テーマＩＤ，スコア＞＞」等のパラメータにより設定することができる。また、上述したテーマ毎の地域分布は、「＜ユーザＩＤ，＜テーマＩＤ，＜地域コード，スコア＞＞＞」等のパラメータにより設定することができる。なお、スコアデータは、図６の例に限定されるものではない。

＜リコメンド物件リスト＞
図７は、リコメンド物件リストの一例を示す図である。図７の例では、各ユーザＩＤ（ユーザＡ〜Ｃ）に対するそれぞれのリコメンド物件リストを示している。本実施形態では、リコメンド物件リストとして、ユーザ毎に「枠番号」、「地域」、「テーマ」の情報が含まれている。「枠番号」は、表示する画面の位置に対応する番号であり、枠番号が小さい方からユーザの嗜好に近いリコメンドの物件情報が設定される。「地域」は、物件がある地域を示す情報である。「地域」は、都道府県に限定するものではなく、区市町村や最寄り駅名等でもよい。「テーマ」は、その物件に予め対応付けられた少なくとも１つの物件情報である。図７の例では、１つのテーマが示されているが、複数のテーマが示されていてもよい。

また、リコメンド物件リストについては、これに限定されるものではなく、例えば地域、テーマに対応する検索結果の物件情報が格納されていてもよい。

なお、上述した各情報は、所定期間（例えば、１ヶ月、３ヶ月、半年、１年）まで記憶手段２３に記憶しておき、所定期間経過後に削除してもよい。また、ユーザによる不動産ＷＥＢサーバ１２へのアクセスがなくなってから、所定期間が経過後に、そのユーザに関する履歴情報等を削除してもよい。各種データの削除のタイミングについては、上述した例に限定されるものではない。

＜リコメンド情報の提供例＞
次に、リコメンド情報の提供例について、図を用いて説明する。図８，図９は、リコメンド情報の提供例を示す図（その１，その２）である。

図８に示すリコメンド情報では、ユーザＡが閲覧した各物件（例えば、物件１，物件２，・・・）に対する閲覧履歴５０−１を記憶手段２３に記憶する。例えば、物件１では、物件１に対応付けられた各テーマ「東京」、「駅徒歩３分」、「２８００万円」、「ペット可」等の情報が記憶される。

次に、分析手段２６は、記憶手段２３に記憶されたユーザＡの履歴情報を、統計解析等を用いて分析し、そのユーザに対応するスコアリスト（ユーザ嗜好分布）５１−１を生成する。なお、分析手段２６は、ユーザＡの履歴情報がない場合に、所定の地域（例えば、ユーザ情報に含まれる住所に対応する地域）の情報を用いて分析を行ってもよい。また、分析手段２６は、ユーザＡのユーザ情報（例えば、性別、年代家族構成）等から類似するユーザの履歴情報を取得し、取得した履歴情報を用いて分析を行ってもよい。

図８の例では、スコアの高い順に「東京で駅から徒歩５分の物件を２０回」、「東京で南向き物件を１０回」、「神奈川で駅から徒歩５分物件を５回」、「神奈川でタワーマンション物件を５回」、「神奈川で即入居可物件を５回」、「埼玉でペット可の物件を５回」等の情報が生成されているが、これに限定されるものではない。

また、リコメンド情報生成手段２７は、得られたスコアリストを用いて地域毎の比率から表示枠数（例えば、１０個）５２−１に対する各地域及び各テーマの配置（獲得枠数）を決定する。また、検索手段２４は、決定した獲得枠数に応じて、各地域、各テーマに対応する検索を実行し、取得する情報をユーザＡに表示する。

なお、本実施形態では、ユーザＡのリコメンド情報を、ユーザＡ以外のユーザに提示してもよい。その場合、例えばユーザ情報（例えば、住所、性別、年代、家族構成等）が、ユーザＡに類似するユーザに提示してもよい。また、予めユーザＡにフレンド登録しているユーザを記憶手段２３に記憶しておき、そのフレンドユーザに対して、「ユーザＡさんにお勧めした情報」として表示してもよい。

上述した図８の例では、ユーザが閲覧した不動産情報の地域毎のテーマ分布に応じて、テーマに関連する物件情報（不動産情報）をリコメンドしたが、これに限定されるものではなく、例えばユーザが閲覧した物件情報のテーマ分布に応じて、テーマに関連する物件情報をリコメンドしてもよい。

図９の例では、上述したテーマ分布に応じたテーマに関連する物件情報の提示例を示している。図９の例では、分析手段２６が、記憶手段２３に記憶されたユーザＡの閲覧履歴（履歴情報）５０−２を、統計解析等を用いて分析し、そのユーザに対応するスコアリスト（ユーザ嗜好分布）５１−２を生成する。図９の例では、スコアの高い順に「３０００万円以下の物件を５件」、「駅から徒歩５分の物件を３件」、「ペット可の物件を２件閲覧」等の情報が生成されているが、これに限定されるものではない。

また、リコメンド情報生成手段２７は、得られたスコアリストを用いてテーマ毎の比率から表示枠数（例えば、１０個）５２−２に対する各テーマの配置（獲得枠数）を決定する。また、検索手段２４は、決定した獲得枠数に応じて、各テーマに対応する検索を実行し、取得する情報をユーザＡに表示する。

また、本実施形態では、検索条件の履歴に対してスコアの重み付けを行ってもよい。例えば、常に「駅徒歩１０分圏内」を条件に検索を行っていた場合、そのテーマの分布情報（スコア等）に重みを付与し、リコメンド情報として表示される頻度（獲得枠数）が多くなるように設定してもよい。また、物件を閲覧する毎に同一のスコアを付与するだけでなく、例えば閲覧だけではなく、資料請求までした物件に対応するテーマに重みを付与してもよい。

また、本実施形態では、ユーザに提供するリコメンド情報に対して、「なぜリコメンドされたかの情報（リコメンド理由情報）」や「地域毎のテーマ需要」等を表示してもよい。このリコメンド情報を閲覧することにより、ユーザが見逃していた嗜好情報等に気付くことになり、所望する物件を効率よく見つけることができる。

＜本実施形態に対応する表示画面例＞
次に、本実施形態に対応する表示画面例について図を用いて説明する。図１０は、表示画面の一例を示す図である。図１０に示す表示画面６０は、不動産ＷＥＢサーバ１２で公開している物件情報（不動産情報）の検索画面（例えば、トップページ）であるが、これに限定されるものではない。例えば、図１０に示す表示画面６０を表示する前にユーザ認証画面を表示して、ユーザ認証等を行ってもよい。

図１０に示す表示画面６０は、例えばユーザ端末１３に設けられたブラウザ機能等により表示される画面であるが、これに限定されるものではなく、例えば専用のアプリケーションプログラムをユーザ端末１３にインストールすることで、表示されてもよい。

図１０に示す表示画面６０は、キーワード検索領域６１、地域検索領域６２、テーマ検索領域６３、及び、リコメンド表示領域６４を有する。なお、表示画面のレイアウト例や表示内容については、これに限定されるものではない。

キーワード検索領域６１は、物件名や駅名等の所定のキーワードを用いて、不動産情報ＤＢ１５に対して検索を行う。地域検索領域６２は、予め設定された地域（例えば、都道府県や区市町村、駅名等）が表示され、その地域を選択することで、該当する物件の検索を行う。テーマ検索領域６３は、予め設定されたテーマ（例えば、「大規模マンション」、「タワーマンション」、「最速！新発表物件」）等に基づいて、そのテーマに該当する物件を検索する。

リコメンド表示領域６４は、上述した本実施形態におけるリコメンド情報を表示する。図１０の例では、６件のリコメンド情報６４−１〜６４−６が表示されているが、数（表示枠）については、これに限定されるものではなく、ユーザ又はサーバ管理者等が任意に設定することができる。

また図１０の例では、各リコメンド情報６４−１〜６４−６に対して、それぞれがどのようなテーマに基づいてリコメンドされたのかがユーザが容易に把握できるように、リコメンド理由情報（推薦した理由を示す情報）６５−１〜６５−６も合わせて表示することができる。図１０の例では、リコメンド理由情報６５として、それぞれの物件を抽出するための検索で使用したテーマ（例えば、「駅徒歩５分」、「南向き」等）が示されている。

リコメンド情報生成手段２７は、例えば分析手段２６による分析結果から得られた検索条件（再検索時の条件）の一例であるテーマを、リコメンド理由情報６５として生成する。なお、図１０の例では、１つ物件に対して１つのテーマが表示されているが、複数のテーマが表示されていてもよい。また、各テーマ別に、色分けや模様分けによる識別表示がされていてもよい。リコメンド理由情報６５としては、テーマに限定されるものではなく、各物件の地域等の情報や、お勧め順位、お勧め度等が表示されていてもよい。また、図１０に示す表示画面６０に上述したスコアリスト５１を表示してもよい。

＜まとめ＞
上述したように、本実施形態によれば、ユーザへの推薦情報（リコメンド情報）として適切な物件を提供することができる。なお、本実施形態において、ユーザに提供する推薦情報の例としては、物件情報に限定されるものではなく、例えば物件に付随する情報（例えば、中古物件等の場合に、建物の外装、内装、家具、キッチン、風呂場等に関するリフォーム情報や、この物件を担当する不動産情報（例えば、企業情報や担当者情報））等でもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

また、上述した各実施形態で述べたフローチャートは、矛盾のない限り順序を入れ替えてもよい。また、上述した各実施形態の全部又は一部を組み合わせることができる。また、上述した各実施形態の全部又は一部は、プログラムによって実装され得る。このプログラムは、記憶媒体に格納することができる。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１０ 情報提供システム
１１ 分析サーバ
１２ 不動産ＷＥＢサーバ
１３ ユーザ端末
１４ 通信ネットワーク
１５ 不動産情報ＤＢ
１６ 情報提供サーバ
２１ 入力手段
２２ 出力手段
２３ 記憶手段
２４ 検索手段
２５ 履歴情報取得手段
２６ 分析手段
２７ リコメンド情報生成手段（推薦情報生成手段）
２８ 画面生成手段
２９ 通信手段
３０ 制御手段
４１ 入力装置
４２ 出力装置
４３ ドライブ装置
４４ 補助記憶装置
４５ メモリ装置
４６ ＣＰＵ
４７ ネットワーク接続装置
４８ 記録媒体
５０ 閲覧履歴（履歴情報）
５１ スコアリスト（ユーザ嗜好分布）
５２ 表示枠数
６０ 表示画面
６１ キーワード検索領域
６２ 地域検索領域
６３ テーマ検索領域
６４ リコメンド表示領域
６５ リコメンド理由情報

Claims (10)

1. ユーザが閲覧した物件の履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
   前記履歴情報取得手段により得られる履歴情報を分析し、前記物件の付加情報に対応する分布情報を取得する分析手段と、
   前記分析手段により得られる分布情報に基づいて、物件の推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、
   を有することを特徴とする情報提供装置。
2. 前記分析手段は、
   前記ユーザによる前記物件の閲覧情報に応じて設定されたスコアに基づく前記分布情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記推薦情報生成手段は、
   前記分析手段により得られる前記分布情報に基づいて、前記付加情報毎に、提供する物件の数を決定し、決定した数の推薦情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報提供装置。
4. 前記推薦情報生成手段は、
   前記分析手段による分析結果から得られた条件で予め蓄積された物件を検索し、検索により得られた物件の数が、前記決定した物件の数未満である場合に、前記物件の数を調整することを特徴とする請求項３に記載の情報提供装置。
5. 前記推薦情報生成手段は、
   前記分析手段による分析結果から得られた条件と、該条件による前記検索で得られた物件とを対応付けて前記推薦情報を生成することを特徴とする請求項４に記載の情報提供装置。
6. 前記付加情報は、前記物件に対する地域、及び、前記物件の属性又は特徴を示すテーマのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報提供装置。
7. 前記分析手段は、
   前記地域毎又は前記テーマ毎に分布情報を取得することを特徴とする請求項６に記載の情報提供装置。
8. 前記推薦情報生成手段は、
   前記物件の検索時に前記ユーザが設定した前記付加情報の分布情報に重み付けを行うことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報提供装置。
9. ユーザが閲覧した物件の履歴情報を取得する履歴情報取得ステップと、
   前記履歴情報取得ステップにより得られる履歴情報を分析し、前記物件の付加情報に対応する分布情報を取得する分析ステップと、
   前記分析ステップにより得られる分布情報に基づいて、物件の推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと、
   を有することを特徴とする情報提供方法。
10. コンピュータを、
    ユーザが閲覧した物件の履歴情報を取得する履歴情報取得手段、
    前記履歴情報取得手段により得られる履歴情報を分析し、前記物件の付加情報に対応する分布情報を取得する分析手段、及び、
    前記分析手段により得られる分布情報に基づいて、物件の推薦情報を生成する推薦情報生成手段、
    として機能させるための情報提供プログラム。

Images