JP2017204150A - プログラム、情報処理方法、及び、情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】価値が高まる属性をユーザに提示可能な技術を提供する。【解決手段】物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理とを行う。【選択図】図９

Description

本発明は、プログラム、情報処理方法、及び、情報処理装置の技術に関する。

従来、車や不動産等の物件の売却を検討しているユーザが、物件の情報を入力した場合に、相場価格を提示する査定サービスがあった。

従来の査定サービスは、インターネット上の不動産を販売するサイトをクローリングし、マンションの販売価格や間取り、最寄り駅、築年数等の条件を収集してデータベースに登録しておき、ユーザが売却したいマンションの条件を入力すると、データベースから当該条件と一致するマンションの販売価格に基づいて相場価格を提示する。

特開２００８−１６５７６４号公報 特開２０１２−１９０２１０号公報 特開２０１３−１４９１７４号公報

従来の査定サービスは、ユーザが入力した条件で査定結果を求めるので、条件から外れたものについては考慮されなかった。例えば、３ＬＤＫのマンション（物件）を売却したいユーザが、間取り（情報要素）として３ＬＤＫと入力した場合、例え３ＬＤＫよりも２ＬＤＫの価値が高い場合でも、入力された３ＬＤＫのマンションの査定結果を提示するだけであった。

本発明は、価値が高まる属性をユーザに提示可能な技術の提供を目的とする。

本発明の一実施形態に係るプログラムは、
物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理と
をコンピュータに実行させる。

前記プログラムは、前記入力された複数の情報要素から選ばれる前記情報要素と合致する複数の物件情報が含む可変要素の属性の価値を属性の内容毎に集計して出力する処理をコンピュータに実行させてもよい。

前記プログラムは、前記入力された複数の情報要素から選ばれる前記情報要素と合致する物件情報に含まれる前記可変要素の属性の内容が示す属性の価値の経時変化を示す情報を出力する処理をコンピュータに実行させてもよい。

本発明の一実施形態に係る情報処理方法は、
物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から
選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理とをコンピュータが実行する。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、
複数の情報要素を含む物件情報を記憶する記憶装置と、
物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理とを行う処理装置と、
を備える。

なお、上記実施形態の別態様としては、以上の各構成を実現する１又は複数の情報処理装置を含む情報処理システムであってもよいし、前記情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。

本発明によれば、価値が高まる属性をユーザに提示可能な技術を提供できる。

図１は、実施形態に係るリコメンドシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、リコメンドシステム全体の処理の説明図である。 図３は、検索ログを利用し、変更することによって価値の高まる属性を提示する処理の説明図である。 図４は、検索結果として提供されるウェブページの一例を示す図である。 図５は、検索ログの一例を示す図である。 図６は、固定要素と可変要素を判定するためのデータテーブルの一例を示す図である。 図７は、情報要素を入力する画面の一例である。 図８は、ユーザに提示される情報要素及びニーズ動向の一例を示す図である。 図９は、情報処理装置によるリコメンド情報及びニーズ動向を提供する処理のフローチャートである。 図１０は、中古車販売のリコメンドシステムに適用した例を示す図である。 図１１は、宿泊プランのリコメンドシステムに適用した例を示す図である。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎず、その範囲を限定しようとするものではなく、本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、本実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

なお、本実施形態において登場するデータを自然言語（日本語等）により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るリコメンドシステムの全体構成例を示す図である。図１において、リコメンドシステムは、情報処理装置１と、ネットワーク５を介して情報処理装置１と接続される検索サーバ２を含む。検索サーバ２は、便宜上、１台で示されているが、複数存在する構成であっても、情報処理装置１が検索サーバ２の機能を実行することで、検索サーバ２が省略された構成であってもよい。また、リコメンドシステムが検索サーバ２を含まず、情報処理装置１が外部の検索サーバから必要な情報（後述の物件検索ログ等）を取得する構成でも良い。ユーザ端末３は、物件の売却を検討しているユーザ（以下、売却検討者とも称する）の操作により、ネットワーク５を介して情報処理装置１に接続してリコメンドサービスを利用する端末装置である。ユーザ端末４は、購入を検討しているユーザ（購入検討者）の操作により、ネットワーク５を介して検索サーバ２に接続して検索サービスを利用する端末装置である。ユーザ端末３，４は、便宜上、１台ずつ示されているが、複数のユーザ端末３，４が接続可能であり、例えば、不特定のユーザがそれぞれの端末装置を用い、必要に応じて随時接続する。

図１のリコメンドシステムは、物件を購入したいユーザの操作により、ユーザ端末４がネットワーク５を介して当該物件の情報要素を検索サーバ２に入力すると、検索サーバ２は、当該情報要素を含む物件情報を検索結果としてユーザ端末４へ返信する。検索サーバ２は、このように検索に利用された情報要素を物件検索ログとして蓄積する。

一方、物件を売却したいユーザの操作により、ユーザ端末３がネットワーク５を介して当該物件が有する属性を示す複数の情報要素を情報処理装置１に入力すると、情報処理装置１は当該情報要素と合致する物件情報を検索する。そして、情報処理装置１は前記入力された複数の情報要素のうち、属性の内容を変更可能な情報要素（以下、可変要素とも称す）が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報をユーザ端末３へ通知することで、当該物件のリノベーションをリコメンドする。

次に、情報処理装置１、検索サーバ２、ユーザ端末３，４の構成について説明する。
情報処理装置１は、汎用又は専用のコンピュータである、汎用のコンピュータとして、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーションを適用できる。専用コンピュータとして、例えばサーバマシンを適用できる。但し、情報処理装置１は、後述する機能を提供できる限り、上記例示のコンピュータに制限されない。

情報処理装置１は、図１に示すように、例えば、ＣＰＵ１１にバスを介して接続されたメモリ１２，入力装置１３，出力装置１４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）１５を含む。

メモリ１２は、主記憶装置と補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、ＣＰＵ１１の作業領域，プログラムやデータの記憶領域，通信データのバッファ領域として使用される。主記憶装置は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ），或いはＲＡＭとRead Only Memory（ＲＯＭ）との組み合わせで形成される。

補助記憶装置は、ＣＰＵ１１によって実行されるプログラム，及びプログラムの実行に際して使用されるデータを記憶する。補助記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ），Solid State Drive（ＳＳＤ），フラッシュメモリ，Electrically Erasable
Programmable Read-Only Memory（ＥＥＰＲＯＭ）などである。また、補助記憶装置は、情報処理装置に対して着脱自在な可搬性記憶媒体を含む。可搬性記憶媒体は、例えばUniversal Serial Bus(ＵＳＢ)メモリである。また、補助記憶装置は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒなどのディスク記憶媒体及びディスク記憶媒体のドライブ装置を含む。ディスク記憶媒体は可搬性記憶媒体の一つである。

入力装置１３は、情報処理装置１に情報やデータを入力するために使用される。入力装置１３は、例えば、ボタン、キー、マウスなどのポインティングデバイス，タッチパネルなどを含む。入力装置１３は、マイクロフォンのような音声入力装置を含み得る。

出力装置１４は、情報やデータを出力する。出力装置は、例えばディスプレイ装置、プリンター、記憶メディアへの書き込み装置等である。出力装置１４は、スピーカのような音声出力装置を含み得る。通信ＩＦ１５は、ネットワーク５に接続され、他の装置との通信を行うためのインタフェースである。通信ＩＦ１５は、例えばLocal Area Network（ＬＡＮ）カードである。

ＣＰＵ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを主記憶装置にロードして実行する。メモリ１２には、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがインストールされている。アプリケーションプログラムは、例えばＰＨＰ（Hypertext Preprocessor）スクリプトが動作可能なApache，Apache2などのHyperText Transfer Protocol（ＨＴＴＰ）サーバと、MySQLのようなデータベースプログラムを含む。

ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって、情報処理装置１は、ＨＴＴＰサーバ１１１を含む装置として動作する。なお、図では、ＨＴＴＰサーバ１１１を含む情報処理装置１を例示しているが、情報処理装置１は、２以上の情報処理装置（コンピュータ）によって構成されても良い。

検索サーバ２は、図１に示すように、例えば、ＣＰＵ２１にバスを介して接続されたメモリ２２，入力装置２３，出力装置２４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）２５を含む。ＣＰＵ２１，メモリ２２，入力装置２３，出力装置２４，通信ＩＦ２５については、ＣＰＵ１１，メモリ１２，入力装置１３及び出力装置１４，通信ＩＦ１５と同様のものを適用可能であるので、重ねての説明は省略する。

検索サーバ２は、情報処理装置１から送信される、物件情報をリクエストするためのクエリに応じて、当該クエリの要素に適合する物件情報を情報処理装置１に返信するサーバである。検索サーバ２は、例えば、１又は複数のサーバマシン、又は、ＰＣ（Personal Computer）等の汎用コンピュータによって実現される。検索サーバ２のメモリ２２は、物
件情報を格納するデータベース２２１としても機能する。物件コンテンツは、検索サーバ２に格納されていてもよいし、検索サーバ２以外のサーバに格納されていてもよい。

ユーザ端末３は、ネットワーク５に接続する機能を持つ端末であり、例えば、スマートフォン，フィーチャーフォン，無線ＬＡＮ端末，タブレット端末のような無線通信機能を備えた携帯端末、ＰＣ等の汎用コンピュータである。ユーザ端末３は、図１に示すように、例えば、ＣＰＵ３１にバスを介して接続されたメモリ３２，入力装置３３，出力装置３４，及び通信インタフェース（通信ＩＦ）３５、無線モジュール３５Ａ、送受信アンテナ３６を含む。ＣＰＵ３１，メモリ３２，入力装置３３，出力装置３４，通信ＩＦ３５については、ＣＰＵ１１，メモリ１２，入力装置１３及び出力装置１４，通信ＩＦ１５と同様のものを適用可能であるので、重ねての説明は省略する。

無線モジュール３５Ａは、無線通信機能を提供する機器であり、例えば、データをディ
ジタルベースバンド信号（ＢＢ信号）との間の変換処理を司るベースバンド回路（ＢＢ回路）と、ベースバンド信号と無線信号との変換処理を司るＲＦ（Radio Frequency）回路
とを含む。ＲＦ回路は、無線信号の送受信を行う送受信アンテナ３６と接続される。無線モジュール３５Ａが適合又は準拠する無線アクセス方式として、適宜の方式が適用される。無線アクセス方式としては、３Ｇ（Ｗ−ＣＤＭＡなど），Long Term Evolution(ＬＴＥ)，無線ＬＡＮ(IEEE802.11シリーズやWi-Fi)，WiMax（登録商標），Bluetooth（登録商標）のような各種の方式を含む。

ユーザ端末４は、ユーザ端末３と同様の構成を適用可能であるので、重ねての構成の説明は省略する。本実施形態１では、ユーザ端末４が検索サーバ２と接続し、ユーザ端末３が情報処理装置１と接続する例を示したが、これに限らず、ユーザ端末が任意の接続先に接続可能な構成であってもよい。具体的には、スマートフォン等に売却検討者向けのアプリケーションプログラムをインストールして実行させることによりユーザ端末３として機能させる。同様にスマートフォン等に購入者向けの検索用アプリケーションプログラムをインストールして実行させることによりユーザ端末４として機能させる。また、ＰＣ等のウェブブラウザを用い、ユーザが接続先を指定することで、情報処理装置１や検索サーバ２へ任意に接続させることができる。

上記情報処理装置１，検索サーバ２，ユーザ端末３，４は、図１に示すようにネットワーク５に接続され、これら各装置間における情報の伝達は、ネットワーク５を介したデータ通信で実現される。ネットワーク５の種類は、例えば、３Ｇ（3rd Generation）ネットワーク、インターネット、電話網、及び、専用網等であり、各データ通信に応じて、適宜選択される。

＜リコメンドサービス＞
次に本実施形態に係るリコメンドシステムが提供するリコメンドサービスについて説明する。図２は、リコメンドシステム全体の処理の説明図、図３は、検索ログを利用し、変更することによって価値の高まる属性を提示する処理の説明図である。
図２に示すように、本実施形態に係るリコメンドシステムは、購入検討者が、検索サーバ２に対して検索を行った際の情報を検索ログとして蓄積し、この検索ログを用いて売却検討者に対し、売却対象の物件において変更した場合に属性の価値が高まるパラメータや、ニーズ動向を示す情報を提供する。

≪購入検討者による物件の検索≫
購入検討者の操作により、ユーザ端末４が、ネットワーク５を介して検索サーバ２に接続し、購入検討者が物件の価格や最寄り駅、間取りといった検索のための情報要素をユーザ端末４に入力すると、ユーザ端末４は、図２に示すように当該情報要素を含む検索要求を検索サーバ２へ送信する(ステップ１０)。なお、図２では、ステップを「Ｓ」と略称する。また、後述する図３，図９においても当該略称を利用する。

検索サーバ２は、受信した情報要素を含む物件情報をデータベース２２１から検索し、検索結果としてユーザ端末４へ送信する(ステップ２０)。検索結果は、例えばウェブページとして提供され、ユーザ端末４によって表示装置上に表示され、購入検討者の閲覧に供される。また、検索サーバ２は、検索に用いた情報要素を検索ログとしてメモリ２２（データベース２２１）に記憶する(ステップ３０)。

図４は、検索結果として提供されるウェブページの一例を示す図である。検索結果としてのウェブページには、購入検討者によって入力された価格や間取り等の情報要素５１を含む物件情報５２が掲載されている。

図５は、検索ログの一例を示す図である。図５に示す検索ログは、ユーザＩＤ、最寄り駅、駅までの所要時間、広さ、間取り、システムキッチン（Ｓ・Ｋ）、価格、検索時刻等を示す情報を有している。ユーザＩＤは、検索を要求したユーザを識別するための識別情報であり、検索を要求したユーザを識別する必要がない場合には、省略してもよい。最寄り駅は、物件から最も近い駅を示す情報である。駅からの所要時間は、最寄り駅から当該物件への移動手段とその移動に要する時間を示す情報であり、具体的には徒歩５分、バス１０分のように示される。広さは、物件の広さを示す情報であり、主に占有面積を示す情報である。間取りは、当該物件が備える部屋の種類とその数を示す情報であり、具体的には３ＬＤＫ、２ＤＫＳのように示される。システムキッチンは、当該物件がシステムキッチンを有するか否かを示す情報である。価格は、購入検討者が物件を購入したい価格として入力した値を示す情報である。検索時刻は、検索が要求された時刻を示す情報である。また、この検索数が属性の価値であり、図５の例では、レコード（タプル）の数である。換言すると、属性の価値は、購入検討者が入力した特定の属性を示す情報要素で検索された検索数であり、検索数が多ければ価値が高く、検索数が少なければ価値が低い。なお、本例では、属性の価値を検索数としたが、属性の価値は、これに限定されるものではなく、売買が成立した数や価格など、当該属性に対する購入検討者の価値を示す値であればよい。

図５において、最寄り駅、駅までの所要時間、広さ、間取り、システムキッチン、価格が、物件の属性を示す情報要素である。これに限らず、物件の属性を示す情報要素は、他の情報を含むものでもよい。また、各物件の情報（物件情報）は、これらの情報要素を全て含むものでなくてもよい。例えば、図５において、「−」は、購入検討者による入力がなかった情報要素を示している。

≪価値が高まる属性を示す情報の提供≫
一方、売却検討者の操作により、ユーザ端末３が、ネットワーク５を介して情報処理装置１に接続し、売却検討者が物件の価格や最寄り駅、間取りといった売却対象の物件が有する属性を示す情報要素をユーザ端末３に入力すると、ユーザ端末３は、図２、図３に示すように当該情報要素を含むリコメンドの要求を情報処理装置１へ送信する(ステップ１
００)。

情報処理装置１は、受信した情報要素から属性の内容（以下、パラメータとも称す）が変更されない少なくとも１つの固定要素（例えば、所在地）と、パラメータを変更可能な少なくとも１つの可変要素（例えば、価格・間取り）とを抽出する(ステップ１１０)。また、情報処理装置１は、ステップ１１０で抽出した固定要素のパラメータ（例えば、目黒）が合致する物件情報を検索サーバ２の検索ログから検索し、前記複数の情報要素に含まれている、パラメータの変更が可能な情報要素である可変要素（価格、間取り）について、前記入力された可変要素のパラメータ（４０００万、３ＬＤＫ）が示す属性の価値より高い属性の価値を示す可変要素のパラメータ（３０００万、２ＬＤＫ）を検索ログから求める(ステップ１２０)。そして、情報処理装置１は、ステップ１２０で求めた可変要素のパラメータを示す情報をユーザ端末３へ送信することで、売却を検討している物件における可変要素のパラメータ（例えば、３ＬＤＫ）をステップ１２０で求めた価値の高い可変要素のパラメータ（例えば、２ＬＤＫ）にリノベーションすることをリコメンドする(ス
テップ１３０)。

≪ニーズ動向を示す情報の提供≫
また、売却検討者の操作により、検索のための情報要素がユーザ端末３に入力され、物件のニーズ動向の取得が指示された場合、ユーザ端末３は、図５に示すように当該情報要素を含むニーズ動向の要求を情報処理装置１へ送信する(ステップ１００)。

情報処理装置１は、前述と同様に受信した情報要素から固定要素と可変要素とを抽出する(ステップ１１０)。また、情報処理装置１は、ステップ１１０で抽出された固定要素のパラメータ（例えば、目黒）及び少なくとも１つの可変要素のパラメータ（例えば４０００万）が合致する複数の情報要素を検索サーバ２から検索し、当該複数の物件情報が含む可変要素（例えば間取り）の属性の価値（例えば検索数）をパラメータ毎（例えば２ＬＤＫ、３ＬＤＫ）に求める(ステップ１２３)。また、情報処理装置１は、ステップ１２３で求めた各パラメータに係る属性の価値の経時変化を求める(ステップ１２５)。

情報処理装置１は、売却を検討している物件の可変要素のパラメータが示す属性の価値より高い価値を示す前記可変要素のパラメータを求める(ステップ１２７)。

そして、情報処理装置１は、ステップ１２３で求めた各パラメータが示す属性の価値、ステップ１２５で求めた当該属性の価値の経時変化、ステップ１２７で求めた可変要素のパラメータを示す情報をユーザ端末３へ送信することで、売却を検討している物件における可変要素のパラメータを変更した場合のニーズ（属性の価値）、当該ニーズの経時変化を提示すると共に、ステップ１２７で求めた価値の高い可変要素のパラメータにリノベーションすることをリコメンドする(ステップ１３０Ａ)。

図６は、固定要素と可変要素を判定するためのデータテーブルの一例を示す図である。図６のデータテーブルの例では、複数の情報要素から選ばれる情報要素の一例として、最寄り駅、駅からの所要時間、築年数、広さ等の情報要素を固定要素として記憶し、間取り、価格、システムキッチン、ケーブルテレビ、床暖房等の情報要素を可変要素として記憶している。情報処理装置１は、このデータテーブルに基づき、ユーザ端末３から受信した情報要素から固定要素と可変要素を抽出する。データテーブルには、複数の情報要素から、固定要素・可変要素として、それぞれ少なくとも一つの情報要素を選択して登録することができる。但し、固定要素として選ばれた情報要素が、同時に可変要素として選ばれることはない。

図７は、情報要素を入力する画面の一例である。ユーザ端末３が、リコメンドサービスを受ける特定のＵＲＬに基づいて情報処理装置１に接続すると、まず、図７の入力画面を取得し、ユーザに対して表示して物件情報等の入力を促す。ユーザは、この入力画面の各入力欄に、売却を検討している物件の最寄り駅や価格といった情報要素を含む物件情報７１を入力すると共に、ニーズ動向の要求の有無７２や、ニーズ動向を表示する際に重視する可変要素を指定する情報７３、ニーズ動向の経時変化を表示する期間７４等の情報を入力する。

図８は、ユーザに提示される情報要素及びニーズ動向の一例を示す図である。図８において、物件情報５４は、売却検討者が売却を検討している物件の情報であり、最寄り駅、所要時間、築年数、間取り、価格等の情報要素を有している。このうち、最寄り駅、所要時間及び築年数の固定要素５５と合致する複数の物件情報を図５のように取得して各物件情報のパラメータが示す属性の価値をニーズ動向５６〜５８として図８に示した。ニーズ動向５６は、可変要素のうち間取りの各パラメータに係る属性の価値を示している。ニーズ動向５６では、縦軸が１ＬＤＫ、２ＬＤＫ、３ＬＤＫ、４ＬＤＫといった間取りのパラメータを示し、横軸が属性の価値を示す。同様に、ニーズ動向５７では、縦軸が6000万円、5000万円、4000万円、3000万円、といった価格のパラメータを示し、横軸が属性の価値を示す。ニーズ動向５８では、縦軸がＣＡＴＶ、ＢＳアンテナ、ＩＨコンロ、システムキッチン、カウンターキッチン、床暖房といったオプションのパラメータを示し、横軸が属性の価値を示す。同様に、ニーズ動向５７では、縦軸が6000万円、5000万円、4000万円、3000万円、といった価格のパラメータを示し、横軸が属性の価値を示す。なお、属性の価値とは、例えば、検索ログに記憶されている件数（検索数）である。なお、属性の価値と
は、例えば、検索ログに記憶されている件数（検索数）である。この検索数の高い属性は、ユーザのニーズが高いものであり、属性の価値が高く、検索数の低い属性は、ユーザのニーズが低いため、属性の価値が低いものである。

経時変化情報５９〜６１は、ニーズ動向５６〜５８の時期による価値の変化を示している。経時変化情報５９〜６１では、縦軸に属性の価値をとり、横軸に日時をとって示している。

図９は、情報処理装置１によるリコメンド情報及びニーズ動向を提供する処理のフローチャートである。情報処理装置１は、ユーザ端末３の接続を受けた場合や所定のタイミングに達した場合に図９の処理を実行する。

まず、情報処理装置１の、ユーザ端末３から図７の入力画面に入力された物件情報７１や、ニーズ動向の要求の有無７２、ニーズ動向を表示する際に重視する可変要素を指定する情報７３、経時変化を表示する期間７４等の要求情報を受信する(ステップ２００)。

情報処理装置１は、受信した情報要素から、図６のデータテーブルに基づいて、最寄駅や所要時間、築年数等の固定要素と間取りや価格等の可変要素を抽出する(ステップ２１
０)。

また、情報処理装置１は、ステップ２１０で抽出された固定要素とパラメータが合致する情報要素を含む物件情報を検索サーバ２の検索ログから検索する(ステップＳ２２０)。

情報処理装置１は、ステップ２００で受信したユーザ端末３からの情報に、ニーズ動向の要求が含まれているか否かを判定する(ステップ２３０)。情報処理装置１は、このニーズ動向の要求が含まれていなければ(ステップ２３０，Ｎｏ)、ステップ２２０で検索ログから取得した物件情報に含まれる可変要素のパラメータから、売却を検討している物件の可変要素のパラメータよりも属性の価値が高いパラメータを求め、ユーザ端末３へ提供する情報とする(ステップ２４０)。

そして、情報処理装置１は、ステップ２４０で求めたユーザ端末３へ提供する情報をユーザ端末３へ送信する(ステップ２５０)。例えば、図７のリコメンド情報６２を含むウェブページ（ＨＴＭＬ等のマークアップ言語で記述されたデータ）としてユーザ端末３へ送信する。なお、本実施形態では、ユーザ端末３から情報処理装置１への情報の送信及び情報処理装置１からユーザ端末３への情報の送信を主にウェブページの送受信で行うように説明したが、これに限らず、電子メールやＳＭＳ、アプリケーションプログラムによるデータ通信等であってもよい。なお、この価値の高いパラメータは、購入検討者によって多くの検索がなされたものであるため、購入検討者のニーズの高いものと考えられる。このため、情報処理装置１は、売却を検討している物件の変更可能な要素のパラメータをステップ２４０で求めた価値の高い可変要素のパラメータをユーザ端末３へ送信することで、売却検討者に対し、対象物件の可変要素を価値の高いパラメータにリノベーションすることを提案する。例えば、売却を検討している物件の間取りが３ＬＤＫの場合に、検索ログから求めた２ＬＤＫの価値が３ＬＤＫの価値よりも高い場合には、売却を検討している物件の間取りを２ＬＤＫにリノベーションすることをリコメンドする。なお、ステップ２４０にて、売却を検討している物件の可変要素のパラメータよりも属性の価値が高いパラメータが無い場合には、リノベーションが不要である旨の情報をユーザ端末３へ送信してもよい。

一方、情報処理装置１は、ステップ２３０で、ニーズ動向の要求が含まれていると判定した場合(ステップ２３０，Ｙｅｓ)、更にニーズ動向の経時変化が要求されているか否か
を判定する(ステップ２６０)。情報処理装置１は、ステップ２６０で、ニーズ動向の経時変化の要求が含まれていないと判定した場合(ステップ２６０，Ｎｏ)、ステップ２２０で検索した複数の物件情報から間取りや価格等の各可変要素のパラメータと属性の価値を求める(ステップ２７０)。

また、情報処理装置１は、各可変要素について、パラメータ毎に属性の価値を求める(
ステップ２８０)。例えば、２ＬＤＫの検索数が１５０件、３ＬＤＫの検索数が８０件、
４ＬＤＫの検索数が５０件のように、異なるパラメータ毎に検索数（属性の価値）を集計する。また、情報処理装置１は、ステップ２８０で求めたパラメータ毎の属性の価値を対比して示す情報、即ちニーズ動向を示す情報とし、これをユーザ端末３へ提供する情報とする(ステップ２９０)。

例えば、図７のニーズ動向５６〜５８のように、パラメータ毎の属性の価値をグラフで表示する情報を生成する。なお、或る可変要素のニーズ動向を生成する場合、この他の可変要素のパラメータは特定のパラメータ、例えば売却を検討している物件の情報と同一のパラメータ、価値の高いパラメータ、売却検討者に指定されたパラメータ等に固定してもよい。換言すると、ステップ２２０で固定要素と合致した物件情報を更に特定のパラメータで絞り込み、この絞り込んだ物件情報の可変要素についてパラメータ毎の属性の価値を求めてもよい。例えば、間取りのニーズ動向を生成する場合、価格のパラメータ（特定のぱらメータ）は売却を検討している物件の情報と同一のもの（例えば４５００万円）とし、この価格のパラメータが合致する物件情報について間取りのニーズ動向を生成する。同様に、価格のニーズ動向を生成する場合、間取りのパラメータは売却を検討している物件の情報と同一のもの（例えば３ＬＤＫ）とし、この間取りのパラメータが合致する物件情報について価格のニーズ動向を生成する。なお、重視する可変要素をユーザが指定した場合、この重視する可変要素を固定して他の可変要素についてニーズ動向を生成してもよい。例えば、価格を重視することが指定された場合、価格を売却対象の物件と同一のパラメータ（例えば４５００万円）、価格のパラメータのうち最も価値の高いもの（最も検索数の多い価格、例えば３０００万円）とし、この価格のパラメータが合致する物件情報について他の可変要素（例えば間取り）のニーズ動向を生成する。

そして、情報処理装置１は、ステップ２４０へ移行し、属性の価値が高いパラメータを求め、この価値の高い可変要素のパラメータと、ステップ２９０で求めたニーズ動向を示す情報とをユーザ端末３へ提供する情報とし、ユーザ端末３へ送信する(ステップ２５０)。

また、情報処理装置１は、ステップ２６０で、ニーズ動向の経時変化の要求が含まれていると判定した場合(ステップ２６０，Ｙｅｓ)、ステップ２２０で検索した複数の物件情報から間取りや価格等の各可変要素のパラメータと属性の価値、検索時刻を求める(ステ
ップ３００)。

情報処理装置１は、ステップ２２０で検索した複数の物件情報の検索時刻に基づいて、１週間や１カ月等、価値の時間的変化を示す所定の期間に検索された可変要素について、パラメータ毎に属性の価値を求める(ステップ３１０)。例えば、２０１６年３月に２ＬＤＫの検索数が５０件、３ＬＤＫの検索数が３０件、２０１６年４月に２ＬＤＫの検索数が４０件、３ＬＤＫの検索数が３５件のように、各所定期間について、パラメータ毎に検索数（属性の価値）を集計する。

また、情報処理装置１は、ステップ３１０で求めた各所定期間におけるパラメータ毎の属性の価値を対比して示す情報、即ちニーズ動向の経時変化を示す情報とし、これをユーザ端末３へ提供する情報とする(ステップ３２０)。例えば、図７のニーズ動向の経時変化
情報５９〜６１のように、各所定期間におけるパラメータ毎の価値を座標上にプロットして経時変化を対比して示す情報（経時変化情報）として生成する(ステップ３２０)。なお、ステップ２９０と同様に、或る可変要素のニーズ動向を生成する場合に、この他の可変要素のパラメータを特定のパラメータに固定してもよい。

そして、情報処理装置１は、ステップ２４０へ移行し、属性の価値が高いパラメータを求め、この価値の高い可変要素のパラメータと、ステップ３２０で求めたニーズ動向の経時変化情報とをユーザ端末３へ提供する情報とし、ユーザ端末３へ送信する(ステップ２
５０)。なお、ユーザ端末３へ情報を提供するタイミングは、物件情報の入力を受けたと
きのみでなく、周期的に行ってもよい。例えば図９のステップ２２０〜ステップ３４０を周期的に繰り返してもよい。

＜効果＞
このように、本実施形態のリコメンドシステムは、購入検討者が行った検索の検索ログを用い、多くの検索で指定された属性は価値の高いものとして、売却検討者が、売却を検討している物件の可変要素のパラメータの価値と、検索ログの可変要素の価値とを比較し、売却を検討している物件の可変要素を価値の高いパラメータにリノベーションすることをリコメンドする。これにより、購入検討者が欲している物件に近づけるようにリノベーションすることを提案できる。

また、本実施形態のリコメンドシステムは、検索ログから取得した複数の物件情報に含まれる間取りや価格等の可変要素について、パラメータ毎の価値を求め、図７のニーズ動向５６〜５８のように、パラメータ毎の価値を対比して示す情報をニーズ動向としてユーザ端末３へ提供する。これにより、間取りや価格等の可変要素について、パラメータを異ならせた場合の価値の変化を対比して把握できる。

更に、本実施形態のリコメンドシステムは、ニーズ動向の経時変化をユーザ端末３へ提供する。これにより、間取りや価格等の可変要素について、過去の価値の推移を把握でき、売却のタイミングやリノベーションのタイミングの判断材料にできる。

＜変形例１＞
上記の実施形態では、主に不動産を売却する例について説明したが、本発明は、不動産に限らず、動産やサービスの販売について、可変要素の変更や、ニーズ動向、及びニーズ動向の経時変化を提供するシステムにも適用できる。

例えば、図１０は、中古車販売のリコメンドシステムに適用した例を示す図である。なお、本変形例１は、前述の実施形態と比較して、中古車販売のリコメンドシステムに適用したことが異なり、その他の構成は同じである。このため、同一の要素については、再度の説明を省略する。図１０の例において、固定要素は、車種、車体形状、年式、色等を示す情報であり、可変要素は、価格、タイヤ、ホイール、カーナビ、オーディオ等を示す情報である。

図１０に示すように、売却検討者の操作により、ユーザ端末３が、情報処理装置１に接続し、売却検討者が物件の価格や車種、年式といった売却対象の物件が有する属性を示す情報要素をユーザ端末３に入力すると、ユーザ端末３は、図１０に示すように当該情報要素を含むリコメンドの要求を情報処理装置１へ送信する(ステップ１００)。

情報処理装置１は、受信した情報要素から少なくとも１つの固定要素（例えば、車体形状）と、パラメータを変更可能な少なくとも１つの可変要素（例えば、価格・タイヤ）とを抽出する(ステップ１１０)。また、情報処理装置１は、ステップ１１０で抽出した固定
要素のパラメータ（例えば、ミニバン）が合致する物件情報を検索サーバ２の検索ログから検索し、前記複数の情報要素に含まれている、パラメータの変更が可能な情報要素である可変要素（価格、タイヤ）について、前記入力された可変要素のパラメータ（例えば２００万、２４５／４５／Ｒ１６ １００Ｗ）が示す属性の価値より高い属性の価値を示す
可変要素のパラメータ（例えば１５０万、２４５／４５／Ｒ１５ １００Ｗ）を検索ログ
から求める(ステップ１２０)。

そして、情報処理装置１は、ステップ１２０で求めた可変要素のパラメータを示す情報をユーザ端末３へ送信することで、売却を検討している物件における可変要素のパラメータ（例えば、２４５／４５／Ｒ１６ １００Ｗ）をステップ１２０で求めた価値の高い可
変要素のパラメータ（例えば、２４５／４５／Ｒ１５ １００Ｗ）に変更することをリコ
メンドする(ステップ１３０)。また、売却検討者の操作により、物件のニーズ動向や経時変化の取得が指示された場合、図９のステップＳ２６０〜３２０と同様にニーズ動向やニーズ動向の経時変化を求めてもよい。
これにより、中古車を売却する際、タイヤの交換やカーナビの追加などの変更を提案できる。

＜変形例２＞
また、本発明は、ホテルや旅館の宿泊プランのリコメンドシステムであってもよい。例えば、図１１は、宿泊プランのリコメンドシステムに適用した例を示す図である。なお、本変形例２は、前述の実施形態と比較して、宿泊プランのリコメンドシステムに適用したことが異なり、その他の構成は同じである。このため、同一の要素については、再度の説明を省略する。図１１の例において、固定要素は、地域、部屋の広さ、和室／洋室の種別、トイレ有無、部屋の向き等を示す情報であり、可変要素は、価格、食事の種別（和食／洋食／ビュッフェ等の種別）、加湿器の有無、マッサージ器の有無等を示す情報である。なお、本変形例２では、宿泊プランの提供を検討しているユーザを販売検討者と称する。

図１１に示すように、販売検討者の操作により、ユーザ端末３が、情報処理装置１に接続し、販売検討者が物件の価格や地域、食事の種別といった売却対象の物件が有する属性を示す情報要素をユーザ端末３に入力すると、ユーザ端末３は、図１１に示すように当該情報要素を含むリコメンドの要求を情報処理装置１へ送信する(ステップ１００)。

情報処理装置１は、受信した情報要素から少なくとも１つの固定要素（例えば、地域）と、パラメータを変更可能な少なくとも１つの可変要素（例えば、価格・食事の種別）とを抽出する(ステップ１１０)。また、情報処理装置１は、ステップ１１０で抽出した固定要素のパラメータ（例えば、金沢）が合致する物件情報を検索サーバ２の検索ログから検索し、前記複数の情報要素に含まれている、パラメータの変更が可能な情報要素である可変要素（価格、食事の種別）について、前記入力された可変要素のパラメータ（例えば２万円、和食）が示す属性の価値より高い属性の価値を示す可変要素のパラメータ（例えば１万８千円、洋食）を検索ログから求める(ステップ１２０)。

そして、情報処理装置１は、ステップ１２０で求めた可変要素のパラメータを示す情報をユーザ端末３へ送信することで、販売を検討している物件における可変要素のパラメータ（例えば、和食）をステップ１２０で求めた価値の高い可変要素のパラメータ（例えば、洋食）に変更することをリコメンドする(ステップ１３０)。また、販売検討者の操作により、物件のニーズ動向や経時変化の取得が指示された場合、図９のステップＳ２６０〜３２０と同様にニーズ動向やニーズ動向の経時変化を求めてもよい。
これにより、宿泊プランを販売する際、価格の変更やオプションの追加などを提案できる。

＜その他＞
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎず、その範囲を限定しようとするものではない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。

１ 情報処理装置
２ 外部サーバ
３，４ ユーザ端末
５ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 入力装置
１４ 出力装置
１５ 通信ＩＦ

Claims (5)

1. 物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理と
   をコンピュータに実行させるプログラム。
2. 前記入力された複数の情報要素から選ばれる前記情報要素と合致する複数の物件情報が含む可変要素の属性の価値を属性の内容毎に求めて出力する処理を実行させる
   請求項１に記載のプログラム。
3. 前記入力された複数の情報要素から選ばれる前記情報要素と合致する物件情報に含まれる前記可変要素の属性の内容が示す属性の価値の経時変化を示す情報を出力する処理を実行させる
   請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理と
   をコンピュータが実行する情報処理方法。
5. 複数の情報要素を含む物件情報を記憶する記憶装置と、
   物件が有する属性を示す複数の情報要素が入力された場合に、前記複数の情報要素から選ばれる情報要素と合致する物件情報を検索する処理と、前記複数の情報要素に含まれている、属性の内容を変更可能な情報要素である可変要素について、前記入力された可変要素が示す属性の価値より高い属性の価値を示す前記検索された物件情報における可変要素の属性の内容を示す情報を出力する処理とを行う処理装置と、
   を備える情報処理装置。

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