JP2019175386A - 価値観評価システム、及び物件検索システム - Google Patents

Abstract

【課題】建物の利用者の価値観を評価することが可能な価値観評価システムを提供する。【解決手段】住宅Ｈ（建物）に設けられ、当該住宅Ｈにおける居住者（利用者）の日常生活に関する活動内容を検出する検出部（センサ類１０）と、前記検出部によって検出される前記居住者の活動内容に基づいて、当該居住者の価値観を評価する評価部（物件情報管理部４０）と、を具備した。【選択図】図２

Description

本発明は、建物の利用者の価値観を評価する価値観評価システム、及びそれを用いた物件検索システムの技術に関する。

従来、不動産物件等を検索する際に用いられる検索システムの技術が公知となっている。例えば、特許文献１に記載の如くである。

特許文献１に記載の検索システムは、ユーザ（不動産物件を検索する者）から検索条件として所望の施設までの距離等が入力されると、当該条件を満たす物件を抽出して提示することができる。また当該検索システムでは、検索対象となる物件の周辺に、徒歩や自動車等の移動手段による時間別の同心円を表示すると共に、検索条件となった各種の施設を表示することができ、ユーザに当該物件の概要を視覚的に理解させることができる。

特許文献１に記載のような検索システムでは、新しい物件に求める条件（検索条件）を、ユーザが自身の価値観に基づいて決定しなければならない。しかしながら、一般的に、自身の価値観を具体的に把握している人は少なく、具体的な検索条件を決定する作業が煩雑であった。

特開２００５−２９２９３３号公報

本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、建物の利用者の価値観を評価することが可能な価値観評価システム、及びそれを用いた物件検索システムを提供することである。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１においては、建物に設けられ、当該建物における利用者の活動内容を検出する検出部と、前記検出部によって検出される前記利用者の活動内容に基づいて、当該利用者の価値観を評価する評価部と、を具備するものである。

請求項２においては、前記検出部は、複数の建物に設けられ、前記評価部は、前記複数の建物の利用者の価値観に基づいて、前記複数の建物の利用者を複数のグループに分類するものである。

請求項３においては、前記評価部は、複数の評価基準に基づいて前記価値観を評価するものである。

請求項４においては、前記価値観の評価基準として、ルール及び／又はマナーへの厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つが含まれるものである。

請求項５においては、前記検出部は、音を検出する音検出部、映像を取得する撮像部、又は照明が点灯されているか否かを検出する照明検出部のうち少なくとも１つを含むものである。

請求項６においては、前記評価部による処理結果を出力する出力部をさらに具備するものである。

請求項７においては、請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の価値観評価システムと、前記利用者の価値観に基づいて、当該利用者に適した物件の推奨条件を決定する物件条件決定部と、を具備するものである。

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

請求項１においては、建物の利用者の価値観を評価することができる。

請求項２においては、価値観の類似する利用者の建物を探し易くすることができる。

請求項３においては、価値観をより細分化して評価することができる。

請求項４においては、ルール等に対する厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つを客観的に評価することができる。

請求項５においては、建物における音、映像、又は照明の点灯の有無のうち少なくとも１つに基づいて利用者の価値観を評価することができる。

請求項６においては、処理結果を報知することができる。

請求項７においては、価値観の類似する又は相性のよい利用者の建物を探し易くすることができる。

物件情報管理システムの一部を示した模式図。 物件情報管理システムの全体を示した模式図。 価値観の評価軸の一例を示した図。 住生活価値観分析処理の内容を示した図。 価値観とグループの具体例を示した図。 最適物件提案処理の内容を示した図。 契約情報ＤＢから抽出された情報の一例を示した図。 入力情報と最適と思われる各種の条件の一例を示した図。 条件適合度に基づいて抽出された物件の一例を示した図。 物件を１つの表にまとめて示した例を示した図。

以下では図１及び図２を用いて、本発明の一実施形態に係る物件情報管理システム１について説明する。

物件情報管理システム１は、複数の物件に関する情報を管理するものである。物件情報管理システム１は、住宅Ｈに居住する居住者の日常生活に関する活動内容に基づいて、当該居住者を分類する。また物件情報管理システム１は、当該分類結果等を用いて、住宅の購入を検討している人に適した物件を提示することができる。

物件情報管理システム１は、主としてセンサ類１０、住宅情報管理部２０、住宅表示部３０、物件情報管理部４０、入力部５０及び物件表示部６０を具備する。

図１に示すセンサ類１０は、住宅Ｈに設けられ、当該住宅Ｈにおける居住者等の日常生活に関する活動内容を検出するものである。センサ類１０には、例えば照明センサ１１、人感センサ１２、エアコンセンサ１３、体動センサ１４、カメラ１５、マイク１６が含まれる。

照明センサ１１は、住宅Ｈ内の照明が点灯されているか否かを検出するものである。照明センサ１１として、具体的には、住宅Ｈ内の照度を検出する照度センサや、住宅Ｈ内の照明の点灯状態（照明のスイッチのオン・オフ）を検出する点灯センサ等を用いることができる。例えば、照度センサや点灯センサの検出値のいずれか、又は双方を考慮して、照明が点灯されているか否かを検出することができる。

人感センサ１２は、住宅Ｈ内における人（居住者）の存在を検出するものである。人感センサ１２は、例えば赤外線、超音波等を用いて居住者の存在を検出することができる。

エアコンセンサ１３は、住宅Ｈに設けられたエアコンが稼動しているか否かを検出するものである。エアコンセンサ１３は、例えばエアコンが消費する電力を検出することで、当該エアコンが稼動しているか否かを検出することができる。

体動センサ１４は、住宅Ｈにおける居住者の体の動き（特に、就寝時の体の動き）を検出するものである。体動センサ１４は、寝具（ベッド等）に横たわった居住者の体が動いたことを検出することができる。体動センサ１４は、例えば赤外線、超音波等を用いたり、寝具に加わる圧力を検出することで、居住者の体動を検出することができる。

カメラ１５は、住宅Ｈ内の様子を撮像するものである。カメラ１５は、住宅Ｈ内の複数箇所に設置される。例えば、カメラ１５は住宅Ｈ内の人（居住者）の表情を撮影可能な場所、テーブルの上を撮影可能な場所、訪問者を撮影可能な場所等に設置される。

マイク１６は、住宅Ｈ内の音を検出するものである。マイク１６は、住宅Ｈ内の複数箇所に設置される。マイク１６は、例えば住宅Ｈ内の音や、住宅Ｈ外から聴こえる音（宅外音）を検出することができる。

住宅情報管理部２０は、住宅Ｈに関する情報を管理するものである。住宅情報管理部２０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶部や、ＣＰＵ等の演算処理部、Ｉ／Ｏ等の入出力部等を具備する。住宅情報管理部２０は、所定の演算処理や記憶処理等を行うことができる。住宅情報管理部２０には、住宅Ｈに関する情報を管理する際に用いられる種々の情報やプログラム等が、予め記憶される。住宅情報管理部２０は、センサ類１０（照明センサ１１等）に接続され、当該センサ類１０からの検出信号等を受信することができる。

また、住宅情報管理部２０は、住生活行動ＤＢ２１等を具備する。

住生活行動ＤＢ２１は、住宅Ｈにおける居住者等の日常生活に関する活動内容を記憶するデータベースである。住生活行動ＤＢ２１は、センサ類１０による検出結果や、当該検出結果に基づいて算出された評価軸の評価値を記憶することができる。

住宅表示部３０は、各種の情報を表示可能なものである。住宅表示部３０は、住宅Ｈに設けられる。住宅表示部３０としては、例えば液晶モニターやタッチパネル等を用いることができる。

なお、図２に示すように、センサ類１０、住宅情報管理部２０及び住宅表示部３０は、複数の住宅Ｈそれぞれに設けられている。

物件情報管理部４０は、複数の住宅Ｈに関する情報を管理するものである。物件情報管理部４０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶部や、ＣＰＵ等の演算処理部、Ｉ／Ｏ等の入出力部等を具備する。物件情報管理部４０は、所定の演算処理や記憶処理等を行うことができる。物件情報管理部４０には、複数の住宅Ｈに関する情報を管理する際に用いられる種々の情報やプログラム等が、予め記憶される。物件情報管理部４０は、各住宅Ｈの住宅情報管理部２０に接続され、当該住宅情報管理部２０と種々の情報をやり取りすることができる。

また、物件情報管理部４０は、価値観ＤＢ４２、契約情報ＤＢ４３及び物件情報ＤＢ４４等を具備する。

価値観ＤＢ４２は、物件情報管理部４０が分析した住宅Ｈの居住者の価値観を記憶するデータベースである。

契約情報ＤＢ４３は、不動産会社の過去及び現在の契約に関する情報を記憶するデータベースである。

物件情報ＤＢ４４は、複数の物件（販売の対象となる物件）に関する情報を記憶するデータベースである。

入力部５０は、各種の情報を物件情報管理部４０に入力するためのものである。入力部５０としては、例えばキーボードやタッチパネル等を用いることができる。

物件表示部６０は、各種の情報を表示可能なものである。物件表示部６０としては、例えば液晶モニターやタッチパネル等を用いることができる。

物件情報管理部４０、入力部５０及び物件表示部６０は、各住宅Ｈ（不動産）の売買業を行う不動産会社等に設けられる。

上述のセンサ類１０等は、物件情報管理システム１の活用を許諾した複数の住宅Ｈに設置される。また当該センサ類１０からの検出結果は不動産会社で管理され、各住宅Ｈ（不動産）の売買等に活用される。すなわち、物件情報管理システム１によって各住宅Ｈの居住者に関する情報を分析し、当該居住者に対して分析結果に基づく種々の情報の提示（提案）を行うことができる。

以下では、当該物件情報管理システム１による複数の処理について順番に説明する。本実施形態では、物件情報管理システム１の処理として、「住生活価値観分析処理」及び「最適物件提案処理」の２種類について説明する。

まず、物件情報管理システム１による住生活価値観分析処理について説明する。住生活価値観分析処理とは、住宅Ｈのセンサ類１０の検出結果に基づいて、居住者の価値観（特に、住宅Ｈにおける日常生活に関する価値観）を評価（推定）する処理である。以下、具体的に説明する。

住宅Ｈの居住者の価値観を評価するための基準となる項目（評価軸）としては、種々の項目が想定される。本実施形態では、一例として、図３に示すように、３種類の評価軸を用いている。すなわち、本実施形態では、「ルールやマナーへの厳格さ」、「物事を感じ取る敏感さ」及び「物事への関わりの濃さ」の３種類の評価軸に基づいて、居住者の価値観を評価するものとする。

「ルールやマナーへの厳格さ」とは、ルールやマナーを守ろうとする意識の高さを評価する項目である。本実施形態では、「ルールやマナーへの厳格さ」を、さらに「社会規範」、「スケジュール」及び「近隣配慮ルール」に分類している。

「社会規範」とは、社会的に守ることが求められているルールやマナーを守ろうとする意識の高さを評価する項目である。本実施形態では、「不在時の照明点灯時間」及び「不在時のエアコン稼動時間」の測定値に基づいて、当該「社会規範」を評価するものとする。すなわち、環境保全の観点等から、居住者が住宅Ｈに不在である時には、照明を消灯させたりエアコンを停止させることが求められている。したがって、本実施形態では、「不在時の照明点灯時間」等が短いほど、「社会規範」の評価が高い（ルール等を守ろうとしている）と判定することができる。

なお、居住者が住宅Ｈに不在であるかは、人感センサ１２の検出結果から判定することができる。また、照明が点灯しているかは、照明センサ１１の検出結果から判定することができる。また、エアコンが稼動しているかは、エアコンセンサ１３の検出結果から判定することができる。

また「スケジュール」とは、予め定められた予定を守ろうとする意識の高さを評価する項目である。本実施形態では、「起床時間の標準偏差」に基づいて、当該「スケジュール」を評価するものとする。すなわち、起床時間の標準偏差（ばらつき）が小さいほど、「スケジュール」の評価が高い（スケジュールを守ろうとしている）と判定することができる。

なお、居住者が起床したか否かは、体動センサ１４の検出結果から判定することができる。

また「近隣配慮ルール」とは、近隣の他の住宅を配慮する意識の高さを評価する項目である。本実施形態では、「深夜帯の発生音最大振幅」に基づいて、当該「近隣配慮ルール」を評価するものとする。すなわち、深夜の時間帯において住宅Ｈで発生させている音の最大振幅（最大音量）が小さいほど、「近隣配慮ルール」の評価が高い（近隣の他の住宅を配慮している）と判定することができる。

なお、音の最大振幅（最大音量）は、マイク１６の検出結果から判定することができる。

「物事を感じ取る敏感さ」とは、身の回りで発生する事象（音の発生や環境の変化等）に対する敏感さを評価する項目である。本実施形態では、「物事を感じ取る敏感さ」を、さらに「音」及び「汚れ、乱れ」に分類している。

「音」とは、音に対する敏感さを評価する項目である。本実施形態では、「就寝時体動前の環境音」及び「不快表情前の宅外音」の測定値に基づいて、当該「音」を評価するものとする。具体的には、就寝時に居住者の体動（動き）が生じた場合、当該体動の直前の環境音の大きさに応じて音に対する敏感さを判定することができる。また居住者が不快な表情を発した場合、当該表情を発する直前の宅外音の大きさに応じて音に対する敏感さを判定することができる。

なお、環境音や宅外音の大きさは、マイク１６の検出結果から判定することができる。また、居住者の不快な表情は、カメラ１５の撮影結果（撮影した映像）から判定することができる。

「汚れ、乱れ」とは、住宅Ｈ内の汚れや物の乱れに対する敏感さを評価する項目である。本実施形態では、「水平面露出面積」や「水平面色変化」の測定値に基づいて、当該「汚れ、乱れ」を評価するものとする。なお、「水平面露出面積」とは、床やテーブルの上等の水平面が露出している面積を意味する。当該面積から、床やテーブルの上等にどれだけ物が置かれているか（散らかっているか）を判定することができる。また「水平面色変化」とは、床やテーブルの上等の水平面の色の変化度合いを意味する。当該変化から、床やテーブルの上等がどれだけ汚れているかを判定することができる。

なお、床やテーブルの上等の露出面積や色の変化は、カメラ１５の撮影結果（撮影した映像）から判定することができる。

「物事への関わりの濃さ」とは、周囲との関わりの濃さ（深さ）を評価する項目である。本実施形態では、特に「人間関係」に着目して当該項目を評価するものとする。また本実施形態では、「家族以外の訪問人数、頻度、時間」や「会話時間、頻度」の測定値に基づいて、当該「人間関係」を評価するものとする。具体的には、家族以外の人の訪問人数、頻度、時間が多い（長い）ほど、人との関わりが濃い（深い）と判定することができる。また、会話時間や頻度が多い（長い）ほど、人との関わりが濃い（深い）と判定することができる。

なお、家族以外の人の訪問は、カメラ１５の撮影結果（撮影した映像）から判定することができる。また、会話の有無は、マイク１６の検出結果から判定することができる。

物件情報管理システム１による住生活価値観分析処理では、上述の評価軸に基づいて居住者の価値観を分析し、さらに複数の住宅Ｈの居住者の価値観を複数のグループに分類することができる。

以下では、ある住宅Ｈの居住者が、他の住宅Ｈの購入を検討している場合を想定して、物件情報管理システム１による住生活価値観分析処理について説明する。なお以下では、住宅Ｈの購入を検討している居住者（買い主）の現在の住宅Ｈを住宅Ｈ１、売り主候補となる居住者の住宅Ｈを住宅Ｈ２、買い主や売り主の周囲の住宅Ｈを住宅Ｈ３とそれぞれ称する（図２参照）。

住生活価値観分析処理において、既存ユーザの住宅Ｈの住宅情報管理部２０は、まず当該既存ユーザの住宅Ｈ（住宅Ｈ２及び住宅Ｈ３）における活動内容の検出を行う（図４のステップＳ１１）。なお、本実施形態において、既存ユーザとは、売り主候補となる住宅Ｈ２の居住者及び周囲の住宅Ｈ３の居住者を意味している。住宅情報管理部２０は、センサ類１０を用いて定期的に（又は、常時）当該住宅Ｈ２及び住宅Ｈ３における活動内容の検出を行う。

また新規ユーザの住宅Ｈの住宅情報管理部２０は、当該新規ユーザの住宅Ｈ（住宅Ｈ１）における活動内容の検出を行う（図４のステップＳ１２）。なお、本実施形態において、新規ユーザとは、新たに住宅Ｈの購入を検討する（すなわち、買い主となる）居住者を意味している。住宅情報管理部２０は、センサ類１０を用いて当該住宅Ｈ１における活動内容の検出を行う。なお、当該住宅Ｈ１における活動内容の検出は、買い主が住宅Ｈの購入を検討し始めてから開始してもよいし、予め定期的に（又は、常時）行っていてもよい。

また住宅情報管理部２０は、ステップＳ１１及びステップＳ１２における検出結果を、それぞれが有する住生活行動ＤＢ２１に記憶する（ステップＳ１３）。

また住宅情報管理部２０及び物件情報管理部４０は、住生活行動ＤＢ２１に記憶された情報に基づいて、各居住者の価値観の分析を行う（ステップＳ１４）。具体的には、住宅情報管理部２０は、住生活行動ＤＢ２１に記憶された情報を、利用しやすいように適宜の数値に変換する。例えば住宅情報管理部２０は、図３の「社会規範」を評価するための「不在時の照明点灯時間」の測定値を無次元化する。また、他の測定値との比較を行い易くするために、測定値を正規化してもよい。例えば、各測定値を、０〜５ポイントまでの間の数値で点数付けすることも可能である。このようにして得られた数値は、各住宅Ｈの居住者の価値観を示す情報として用いることができる。

さらに、各住宅Ｈの住宅情報管理部２０によって分析された結果（上述の各数値等）に関する情報は、当該各住宅Ｈの住宅情報管理部２０に適宜記憶されると共に、不動産会社等に設けられた物件情報管理部４０に受け渡される。

物件情報管理部４０は、住宅情報管理部２０からの情報、すなわち、変換により得られた数値（価値観）に基づいて、各住宅Ｈの居住者をグループ分けする（ステップＳ１４）。具体的には、物件情報管理部４０は、価値観が近い居住者同士が同じグループとなるように分類する。当該グループ分けは、任意の手法によって行うことができる。例えば、クラスター分析を行うことで、複数の居住者を任意の数のグループに分類することができる。

物件情報管理部４０は、ステップＳ１４において分析された各居住者の価値観に関する情報（数値化された価値観や、グループ分けの結果）を価値観ＤＢ４２に記憶する（ステップＳ１５）。この際、物件情報管理部４０は、ステップＳ１４の分析結果を記憶するだけでなく、前回の分析結果との差分を算出して記憶することもできる（ステップＳ１６）。例えば、ステップＳ１４の分析を定期的に行っている場合、前回の分析結果と今回の分析結果との差分を算出し、当該差分を価値観ＤＢ４２に記憶する。このように、ステップＳ１４の分析結果をそのまま記憶するだけでなく、差分も記憶することで、各居住者の価値観の変化の様子を情報として蓄積することができる。

物件情報管理部４０は、必要に応じて、ステップＳ１４の分析の結果を出力する（ステップＳ１７）。具体的には、物件情報管理部４０は、ステップＳ１４で数値化された価値観や、グループ分けの結果、ステップＳ１６で算出された差分等を、物件表示部６０に表示させる。

図５には、ステップＳ１７における表示の例を示している。図５は、他の住宅Ｈ（住宅Ｈ２）の購入を検討している人（Ａさん）の価値観、及び当該Ａさんが分類されたグループの例を示している。当該図５では、価値観の３つの評価軸である「ルールやマナーへの厳格さ」、「物事を感じ取る敏感さ」及び「物事への関わりの濃さ」のそれぞれの値をレーダーチャートで示している。また当該レーダーチャートと併せて、当該Ａさんが分類されたグループ（本例では、グループ３）を示している。

図中のハッチングで示した部分が、Ａさんの評価値（価値観）を示している。また、図中の破線で囲まれた範囲が、Ａさんと同じグループに属する人の評価値（価値観）が分布している範囲を示している。

このように、本実施形態に係る物件情報管理システム１では、各住宅Ｈの居住者の日常生活に関する活動内容を検出し、当該検出結果に基づいて当該居住者の価値観を評価することができる。特に本実施形態の物件情報管理システム１では、居住者が意識的に入力した情報ではなく、無意識的な日常の活動に基づいて価値観を評価することで、客観的な価値観の評価が可能となる。

また、住宅Ｈの購入を検討している（買い主である）Ａさんをグループ分けした結果を、購入する住宅Ｈの選択の際の参考にすることができる。すなわち、買い主であるＡさんと同じグループ（本例では、グループ３）に分類された住宅Ｈの居住者は、Ａさんと類似の価値観を有していると考えられる。このことから、同じグループの住宅Ｈやその周辺環境は、Ａさんの価値観（好み）に適合している可能性が高いと言える。従ってＡさんは、住宅Ｈ２のうち、同じグループに分類された住宅Ｈ２を購入の候補として優先的に検討することで、効率的に住宅Ｈ２を選択することができる。

なお、本実施形態では、不動産会社等に設けられた物件表示部６０に分析結果を表示するものとしたが、例えばウェブサービスを介して住宅Ｈに設けられた住宅表示部３０に表示することも可能である。これによって、買い主は、不動産会社等に出向くことなく、自宅等からインターネットを介して当該分析結果を確認することができる。

また、図５等に示した価値観の評価軸は一例であり、その他種々の項目を評価軸とすることが可能である。例えば、「物事の捉え方」や「活動の活発さ」を評価軸とすることも可能である。

「物事の捉え方」とは、居住者が物事をどう捉えやすいか（ネガティブか、又はポジティブか）を評価する項目である。例えば、会話（会話で用いる単語、会話内容、溜息等）、姿勢等の検出結果に基づいて、当該「物事の捉え方」を評価することができる。

また、「活動の活発さ」とは、居住者の活動の活発さを評価する項目である。例えば、閲覧媒体（本、雑誌、映画等）の種類、内容及び閲覧頻度、ドア（玄関ドアや室内ドア）の開閉回数、並びに室内（及び／又は室外）の歩数や歩行速度等の検出結果に基づいて、当該「活動の活発さ」を評価することができる。

なお、上述のセンサ類１０に限らず、評価軸に応じて、当該評価軸に基づく評価に必要な適宜のセンサ等を住宅Ｈに設けることができる。例えば、ドアの開閉を検出するセンサや、居住者の歩数を検出するセンサ等を住宅Ｈに設けてもよい。

以上の如く、本実施形態に係る物件情報管理システム１（価値観評価システム）は、
住宅Ｈ（建物）に設けられ、当該住宅Ｈにおける居住者（利用者）の活動内容を検出する検出部（センサ類１０）と、
前記検出部によって検出される前記居住者の活動内容に基づいて、当該居住者の価値観を評価する評価部（物件情報管理部４０、ステップＳ１４）と、
を具備するものである。
このように構成することにより、住宅Ｈの居住者の価値観を評価することができる。特に本実施形態では、居住者の活動内容に基づいた客観的な価値観（居住者の主観によらない価値観）を評価することができる。

また、前記検出部は、
複数の住宅Ｈに設けられ、
前記評価部は、
前記複数の住宅Ｈの居住者の価値観に基づいて、前記複数の住宅の居住者を複数のグループに分類する（ステップＳ１４）ものである。
このように構成することにより、価値観の類似する居住者の住宅Ｈを探し易くすることができる。これによって、自分の価値観に適した住宅Ｈが購入し易くなる。

また、前記評価部は、
複数の評価基準に基づいて前記価値観を評価するものである。
このように構成することにより、価値観をより細分化して評価することができる。

また、物件情報管理システム１は、
前記価値観の評価基準として、
ルール及び／又はマナーへの厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つが含まれるものである。
このように構成することにより、ルール等に対する厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つを客観的に評価することができる。特に本実施形態では、ルール等に対する厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つについて近い価値観を持つ居住者が所有する住宅Ｈを探し易くなる。

また、前記検出部は、
音を検出する音検出部（マイク１６）、映像を取得する撮像部（カメラ１５）、又は照明が点灯されているか否かを検出する照明検出部（照明センサ１１）のうち少なくとも１つを含むものである。
このように構成することにより、住宅Ｈにおける音、映像、又は照明の点灯の有無のうち少なくとも１つに基づいて居住者の価値観を評価することができる。

また、物件情報管理システム１は、
前記評価部による処理結果を出力する出力部（住宅表示部３０及び物件表示部６０）をさらに具備するものである。
このように構成することにより、処理結果を報知することができる。

次に、物件情報管理システム１による最適物件提案処理について説明する。最適物件提案処理とは、住宅の購入を検討している人（以下、物件検索者と称する）に適した物件を提案するための処理である。最適物件提案処理においては、物件検索者に適した条件を予測するためのモデルが作成され、当該モデルを用いて予測された条件に従って、物件が提案される。以下、具体的に説明する。

最適物件提案処理において、物件情報管理部４０は、不動産会社の過去及び現在の契約に関する情報が記憶された契約情報ＤＢ４３を参照し（図６のステップＳ２１）、当該契約情報ＤＢ４３から必要な情報を抽出する（ステップＳ２２）。

ステップＳ２２において、物件情報管理部４０は、契約情報ＤＢ４３から各住宅Ｈに入居している世帯に関する情報（世帯属性等）を抽出する。本実施形態においては一例として、複数の住宅Ｈ（世帯）についての、Ｙｓｔ：駅から住宅Ｈまでの距離、ｘ１：世帯人数、ｘ２：世帯主の年齢、ｘ３：長子の年齢、ｘ４：共働きの有無、ｘ５：今戸建に住んでいるか、の情報が抽出されるものとする。

図７には、物件情報管理部４０により抽出されたＹｓｔ、ｘ１〜ｘ５の情報の一例（４世帯分の情報）を示している。なお、ｘ４：共働きの有無、及びｘ５：今戸建に住んでいるか、については、その有無（正否）を０又は１の数値で表している。

また物件情報管理部４０は、物件検索者から入力される情報を取得する（ステップＳ２４）。当該情報は、物件検索者に関する情報（世帯属性等）であり、当該物件検索者の世帯人数等（上記ｘ１〜ｘ５）を含む情報である。当該情報は、入力部５０を用いて入力することができる。

物件情報管理部４０は、契約情報ＤＢ４３から抽出された情報（ステップＳ２２）及び物件検索者から入力された情報（ステップＳ２４）から、物件検索者に最適だと思われる条件（例えば、駅から住宅までの距離Ｙｓｔ）を算出する（ステップＳ２５）。

具体的には、まず物件情報管理部４０は、契約情報ＤＢ４３に記憶された情報に基づいて、物件検索者に最適だと思われる条件を算出（予測）するためのモデルを作成する。本実施形態においては、物件情報管理部４０は、以下の数１で示すような重回帰モデルを作成するものとする。
（数１）・・・
Ｙｉ＝ε＋ａ１・ｘ１＋ａ２・ｘ２＋ａ３・ｘ３＋ａ４・ｘ４＋ａ５・ｘ５

ここで、Ｙｉは物件検索者に最適だと思われる条件（本実施形態では、駅から住宅までの距離）、εは定数項（切片）、ａ１〜ａ５は係数である。物件情報管理部４０は、契約情報ＤＢ４３に記憶された情報に基づいて、上記数１のε及びａ１〜ａ５を決定する。このように、不動産会社の過去及び現在の契約に関する情報（契約情報ＤＢ４３の情報）に基づいて、物件検索者に最適だと思われる条件（以下、当該条件を「推奨条件」とも称する）を算出するためのモデルを決定することができる。

また物件情報管理部４０は、作成した上記モデル（数１）の変数（ｘ１〜ｘ５）に、ステップＳ２４で取得した物件検索者の情報（ｘ１〜ｘ５）を代入することで、当該物件検索者の条件Ｙｉを算出する。例えば、物件検索者にとって最適と思われる駅から住宅までの距離Ｙｉが算出されることになる。

なお、本実施形態では条件の一例として、Ｙｉ：駅から住宅までの距離を例示したが、物件情報管理部４０は、その他種々の条件についても同様にモデルを作成し、物件検索者の情報を当該モデルに代入して算出することができる。例えば、距離に関する条件として、学校との距離、スーパーとの距離、公園との距離、大型商業施設との距離等をそれぞれ算出することができる。また、住宅が位置するエリア（区や町等）に関する条件として、エリアの人口、エリアの世帯数、エリアの人口密度、ＧＤＰ等をそれぞれ算出することができる。

また物件情報管理部４０は、価値観に関する条件として、「ルールやマナーへの厳格さ」、「物事を感じ取る敏感さ」、「物事への関わりの濃さ」等をそれぞれ算出することができる。なお、各住宅Ｈや物件検索者の「ルールやマナーへの厳格さ」等の価値観は、前述の住生活価値観分析処理によって求めることができる。従って、物件検索者の価値観に関する情報は、予め当該物件情報管理部４０が有しているため、別途入力（ステップＳ２４）する必要はない。

物件情報管理部４０は、物件情報が記憶された物件情報ＤＢ４４を参照し（ステップＳ２６）、ステップＳ２５で算出された物件検索者の条件Ｙｉを満たす（近い）物件を検索する（ステップＳ２７）。

物件情報管理部４０は、ステップＳ２７で検索した物件に関する情報を出力する（ステップＳ２８）。具体的には、物件情報管理部４０は、検索した物件の住所や家賃等を物件表示部６０に表示させる。

以下では、上述の最適物件提案処理において算出された物件検索者の条件Ｙｉの具体例（ステップＳ２５）、及び検索された物件の具体例（ステップＳ２７）について説明する。

図８に示すように、入力情報として、物件検索者の情報、具体的には家族構成、本人（世帯主）年齢、現住所等が入力される（ステップＳ２４）。また、物件情報管理部４０は、住生活価値観分析処理によって価値観に関する情報を有している。

物件情報管理部４０は、入力された情報を上記数１で表されるモデルの変数（ｘ１〜ｘ５）に代入することで、物件検索者に最適と思われる各種の条件を算出する。図８には、各種の条件の一例を示している。具体的には、図８には、「距離条件」（距離に関する条件）として「駅との距離」、「学校との距離」及び「スーパーとの距離」（徒歩何分か）を示している。また当該図８には、「エリア条件」（エリアに関する条件）として「エリア人口」及び「エリア世帯数」を示している。また当該図８には、「価値観条件」（価値観に関する条件）として「ルールやマナーへの厳格さ」及び「物事を感じ取る敏感さ」を示している。

物件情報管理部４０は、当該図８に示したような各項目及びその推奨条件（物件検索者に最適と思われる条件）を物件表示部６０に表示させることで、物件検索者に報知することも可能である。

さらに物件情報管理部４０は、図９に示すように、物件検索者に最適と思われる「距離条件」、「エリア条件」及び「価値観条件」に基づいて、物件情報ＤＢ４４から物件を検索し、そのうちのいくつかを抽出する。

この際、物件情報管理部４０は、条件適合度に基づいて、物件検索者に適した物件を検索及び抽出する。ここで、「条件適合度」は、物件検索者に最適と思われる条件（ステップＳ２５で算出された条件）と、物件情報ＤＢ４４に記憶された各物件の条件との適合度合いを数値化したものである。

条件適合度は任意の方法で算出することが可能である。例えば、「距離条件」に含まれる各条件（図８の例では、「駅との距離」、「学校との距離」及び「スーパーとの距離」）のそれぞれについて、各物件の値とステップＳ２５で算出された値（物件検索者に最適と思われる条件の値）の比（百分率）を算出し、その平均を「距離条件」の条件適合度とすることができる。当該条件適合度が１００％に近いほど、その物件が物件検索者に適していることを表している。

物件情報管理部４０は、物件情報ＤＢ４４に記憶された各物件から、条件適合度の高いものをいくつか抽出し、図９に示すように物件表示部６０に表示させることで、物件検索者に検索結果を報知（提示）することができる（ステップＳ２８）。

なお、図９に示した例では、条件の種類（「距離条件」、「エリア条件」及び「価値観条件」）ごとに表を作成した例を示しているが、表示方法はこれに限るものではない。例えば、図１０に示すように、条件の種類を区別せずに、まとめて１つの表に示すことも可能である。この場合、図１０に示すように、条件の種類（「距離条件」、「エリア条件」及び「価値観条件」）のいずれか１つの条件適合度に従って物件の表示順を並び替えることも可能である。これによって、物件検索者の所望する条件を優先した物件の提示が可能となる。

また、図９に示した例では、条件の種類ごとに条件適合度を算出した例を示しているが、条件適合度の算出方法はこれに限るものではない。例えば、全ての条件（本実施形態では、距離条件、エリア条件及び価値観条件）を含めた条件適合率を算出し、当該条件適合率に基づいて物件を検索することも可能である。これによって、全条件を考慮して最も適した物件の検索が可能となる。

また、上述のモデル（数１）を作成する元となる情報として、住宅に対する満足度を含むことも可能である。具体的には、不動産会社と契約した住宅の入居者の満足度に応じて、重み付けを行った上で上記モデルを作成することで、より満足度の高い物件の提示が可能となる。

また、本実施形態では、不動産会社等に設けられた物件表示部６０に検索結果等を表示するものとしたが、例えばウェブサービスを介して住宅Ｈに設けられた住宅表示部３０に表示することも可能である。これによって住宅Ｈの居住者は、不動産会社等に出向くことなく、自宅等からインターネットを介して物件の検索を行うことができる。

以上の如く、本実施形態に係る物件情報管理システム１（物件検索システム）は、
前記価値観評価システムと、
前記利用者の価値観に基づいて、当該利用者に適した物件の推奨条件を決定する物件条件決定部（物件情報管理部４０、ステップＳ２５）と、
を具備するものである。
このように構成することにより、価値観の類似する又は相性のよい居住者の物件を探し易くすることができる。これによって、自分の価値観に適した物件が購入し易くなる。

また、本実施形態に係る物件情報管理システム１は、
世帯に関する情報と物件の条件との関係を示すモデルを作成するモデル作成部（物件情報管理部４０、ステップＳ２５）と、
所定の世帯に関する情報を取得する取得部（物件情報管理部４０、ステップＳ２４）と、
前記取得部により取得された前記所定の世帯に関する情報及び前記モデル作成部により作成されたモデルに基づいて、前記所定の世帯に適した物件の推奨条件を決定する物件条件決定部（物件情報管理部４０、ステップＳ２５）と、
を具備するものである。
このように構成することにより、物件の検索条件を容易に決定することができる。すなわち、物件検索者は、自身の世帯に関する情報を入力するだけで、モデルに従った検索条件を決定することができる。

また、物件情報管理システム１は、
前記物件条件決定部により決定された前記推奨条件に従って、物件を検索する検索部（物件情報管理部４０、ステップＳ２７）をさらに具備するものである。
このように構成することにより、決定された検索条件に従って、物件を容易に検索することができる。

また、前記推奨条件には、
前記物件と所定の施設との間の距離に関する条件が含まれるものである。
このように構成することにより、利便性の高い物件を検索することができる。

また、前記推奨条件には、
前記物件が位置するエリアに関する条件が含まれるものである。
このように構成することにより、適した住環境の物件を検索することができる。

前記推奨条件には、
前記所定の世帯の価値観に関する条件が含まれるものである。
このように構成することにより、価値観の類似する又は相性のよい居住者の住宅Ｈを探し易くすることができる。これによって、自分の価値観に適した住宅Ｈが購入し易くなる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記構成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発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、物件情報管理システム１は、戸建住宅だけでなくマンション等の集合住宅にも適用することが可能である。

また、物件情報管理システム１は、住宅に限らず、その他種々の建物にも適用することが可能である。この場合、当該建物を利用する人（利用者）の価値観を評価して利用することが可能である。

また、上記実施形態で示した表示方法（図５、図８、図９及び図１０等）は一例であり、各種処理の結果は、任意の態様で表示することが可能である。

また、上記数１で示したモデル（重回帰モデル）は一例であり、任意の手法でモデル化することが可能である。

また、上述の各処理（住生活価値観分析処理、最適物件提案処理等）の主体は、特に限定するものではない。例えば、各住宅Ｈの住宅情報管理部２０において各処理（価値観の評価や物件の検索等）を行い、その結果のみを不動産会社等に設けられた物件情報管理部４０に受け渡すことも可能である。また、各住宅Ｈの住宅情報管理部２０ではセンサ類１０により検出された情報を物件情報管理部４０へと受け渡す処理だけを行い、その他の処理（価値観の評価や物件の検索等）を当該物件情報管理部４０で行うことも可能である。

１ 物件情報管理システム
１０ センサ類
１１ 照明センサ
１２ 人感センサ
１３ エアコンセンサ
１４ 体動センサ
１５ カメラ
１６ マイク
２０ 住宅情報管理部
３０ 住宅表示部
４０ 物件情報管理部
５０ 入力部
６０ 物件表示部

Claims (7)

1. 建物に設けられ、当該建物における利用者の活動内容を検出する検出部と、
   前記検出部によって検出される前記利用者の活動内容に基づいて、当該利用者の価値観を評価する評価部と、
   を具備する価値観評価システム。
2. 前記検出部は、
   複数の建物に設けられ、
   前記評価部は、
   前記複数の建物の利用者の価値観に基づいて、前記複数の建物の利用者を複数のグループに分類する、
   請求項１に記載の価値観評価システム。
3. 前記評価部は、
   複数の評価基準に基づいて前記価値観を評価する、
   請求項１又は請求項２に記載の価値観評価システム。
4. 前記価値観の評価基準として、
   ルール及び／又はマナーへの厳格さ、物事に対する敏感さ、若しくは物事への関わりの濃さのうち少なくとも１つが含まれる、
   請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の価値観評価システム。
5. 前記検出部は、
   音を検出する音検出部、映像を取得する撮像部、又は照明が点灯されているか否かを検出する照明検出部のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の価値観評価システム。
6. 前記評価部による処理結果を出力する出力部をさらに具備する、
   請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の価値観評価システム。
7. 請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の価値観評価システムと、
   前記利用者の価値観に基づいて、当該利用者に適した物件の推奨条件を決定する物件条件決定部と、
   を具備する物件検索システム。

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