JP2022133961A - 決定装置、価格決定方法および価格決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間を実現すること。【解決手段】本願に係る決定装置は、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得部と、取得部により取得された指標値に基づいて、住居部屋の価格を決定する決定部とを有する。【選択図】図３

Description

本発明は、決定装置、価格決定方法および価格決定プログラムに関する。

従来、不動産物件情報や施設情報に、住み心地の観点から居所環境が評価された評価情報を付加した状態で提供する仕組みが提案されている。

特開２０１８－１９０００９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間を実現することができるとは限らない。

例えば、上記の従来技術には、物件に設けられたセンサにより測定された測定データを環境パラメータとして物件ごとに記録しておき、この環境パラメータを用いて物件ごとに環境状態を評価する評価値を求め、求めた評価値を物件情報に付加した状態で提供することが開示されている。

しかしながら、物件情報に対して環境状態が評価された評価結果が付加されるだけでは、物件情報における情報不足を解消することができたとしても、他者からの騒音に悩まされることのない住みよい居住空間を実現することまでは到底できないと考えられる。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間を実現することを目的とする。

本発明の一態様に係る決定装置は、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得部と、前記取得部により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定部とを有する。

本発明の一態様に係る価格決定方法は、決定装置が実行する価格決定方法であって、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得工程と、前記取得工程により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定工程とを含む。

本発明の一態様に係る価格決定プログラムは、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得手順と、前記取得手順により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定手順とをコンピュータに実行させる。

上記の態様によれば、例えば、他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間を実現することができる。

図１は、実施形態に係るシステム構成を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理のうち推定処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るセンサ情報データベースの一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る家賃情報データベースの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る推定処理手順を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係る判定処理手順の一例（１）を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る判定処理手順の一例（２）を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る判定処理手順の一例（３）を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係る判定処理手順の一例（４）を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る価格決定処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に、決定装置、価格決定方法および価格決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により決定装置、価格決定方法および価格決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

［実施形態］
〔１．はじめに〕
アパートやマンションでは、騒音に悩まされたり、騒音が原因でトラブルに発生してしまったりすることがある。このため、物件情報とともに対象物件での音の状況を提示したり、内見によって周辺環境（例えば、交通状況や近隣住宅の状況）の状況を認識させたりする等の手法がとられている。

しかしながら、音からどの程度の影響を受ける部屋なのかは、実際に住んでみないとわからないというのも事実である。例えば、昼間の時間帯は静かな部屋だが、夜の時間帯に隣部屋からの騒音に悩まされる等の細かな影響については、実際に住んでみないとわからないことが多く、物件情報や内見だけでこれを把握させるのは困難である。

このため、物件情報に対して音の状況が付加されたり、内見が行われたりしても、ここから判明する情報は表面的なものに過ぎず、物件選びにおいて考慮する項目からは外されがちである。この結果、入居した後に、騒音に悩まされる、騒音トラブルが発生するなどの問題が起きやすい。

特に、高額な家賃を支払っているにも拘わらず騒音に悩まされる、といった状況に直面した場合にトラブルに発生しやすい。このように、騒音問題と家賃等の問題とは切り離せない関係にある。

そこで、入居済みの部屋のうち、騒音発生源と見做された部屋についてはその部屋の住人に課す家賃を例えば増額し、また、悪質度合いに応じて上限なしに増額してゆけば、この住人は平穏に生活する、あるいは、いずれ退去してゆくようになると考えられる。また、常日頃から平穏に生活しているような住人については、課す家賃を例えば減額するというインセンティブを与えることにより、この先も平穏な生活を続けるよう心掛けさせることもできるようになる。

さらに、賃貸住宅、分譲住宅のいずれであっても、売り出す際の金額（賃貸の場合は家賃、分譲の場合は販売価格）を、音の状況に合わせて決定することができれば、例えば、住んだ後に騒音に悩まされることがあったとしても、その代わりに安く済むことができているという観点から妥協させることでき、すなわちトラブル発生を回避できる可能性が高くなる。

また、集合住宅の運営の根本には、静かに生活できるような人に多く住んでもらうことで、他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間を作り上げたいといった願いがある。このような願いを実現するには、上記のように音の状況と金額とを関連付けた情報処理が有効であると考えられる。

本発明は、上記のような点から得られた着想であり、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値に基づいて、住居部屋の価格を決定するものである。以下では、このような実施形態に係る情報処理が行われるシステム構成についてまずは説明する。なお、住居部屋とは人が住む専用の部屋を指し示す。

〔２．システム構成について〕
図１は、実施形態に係るシステム構成を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理が行われるシステムの一例として、情報処理システム１が示される。

図１の例によれば、情報処理システム１には、実施形態に係る情報処理の対象となっている集合住宅ＡＰｎと、端末装置３０と、情報処理装置１００とが含まれる。

（集合住宅およびセンサについて）
本実施形態では、集合住宅ＡＰｎは、賃貸マンション（アパートでもよい）であるものとするが、分譲マンションであってもよい。また、集合住宅ＡＰｎを区別して表記する場合、「ｎ」に任意の数値を適用して表記を採用する。図１には、集合住宅ＡＰｎの一例として、集合住宅ＡＰ１が示される。

また、集合住宅ＡＰｎに含まれる住居部屋のそれぞれには、予め所定のセンサが設置される。所定のセンサは、設置される住居部屋での音に関する情報を検出可能なセンサであればいかなるセンサであってもよい。本実施形態では、係るセンサは、住居部屋での振動加速度を検出可能なセンサであるものとする。また、係るセンサは、住居部屋ごとに複数個所に設置されてよい。

図１の例によれば、集合住宅ＡＰｎに存在する住居部屋ＲＭｎ１には、所定のセンサＳＣとして、センサＳＣｎ１ｘが設置されている例が示される。より具体的な一例として、図１には、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋ＲＭ１１には、センサＳＣ１１ｘが設置されている例が示される。住居部屋ＲＭ１１に設置されるセンサＳＣ１１ｘは、複数であってよく、「ｘ」に対して任意の値を適用することで、例えば、センサＳＣ１１１、センサＳＣ１１２等のように各センサを区別表記する場合がある。

また、図１の例によれば、集合住宅ＡＰｎに存在する住居部屋ＲＭｎ２には、所定のセンサＳＣとして、センサＳＣｎ２ｘが設置されている例が示される。より具体的な一例として、図１には、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋ＲＭ１２には、センサＳＣ１２ｘが設置されている例が示される。住居部屋ＲＭ１２に設置されるセンサＳＣ１２ｘは、複数であってよく、「ｘ」に対して任意の値を適用することで、例えば、センサＳＣ１２１、センサＳＣ１２２等のように各センサを区別表記する場合がある。

同様にして、図１の例によれば、集合住宅ＡＰｎに存在する住居部屋ＲＭｎ３には、所定のセンサＳＣとして、センサＳＣｎ３ｘが設置されている例が示される。より具体的な一例として、図１には、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋ＲＭ１３には、センサＳＣ１３ｘが設置されている例が示される。住居部屋ＲＭ１３に設置されるセンサＳＣ１３ｘは、複数であってよく、「ｘ」に対して任意の値を適用することで、例えば、センサＳＣ１３１、センサＳＣ１３２等のように各センサを区別表記する場合がある。

また、同様にして、図１の例によれば、集合住宅ＡＰｎに存在する住居部屋ＲＭｎ４には、所定のセンサＳＣとして、センサＳＣｎ４ｘが設置されている例が示される。より具体的な一例として、図１には、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋ＲＭ１４には、センサＳＣ１４ｘが設置されている例が示される。住居部屋ＲＭ１４に設置されるセンサＳＣ１４ｘは、複数であってよく、「ｘ」に対して任意の値を適用することで、例えば、センサＳＣ１４１、センサＳＣ１４２等のように各センサを区別表記する場合がある。

（端末装置について）
端末装置３０は、集合住宅ＡＰｎを管理する管理者によって利用される情報処理端末である。端末装置３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。

また、ここでいう管理者とは、集合住宅ＡＰｎを管理する管理会社であってもよいし、集合住宅ＡＰｎを客に対して紹介し成約した場合には、客に対して仲介手数料を請求する仲介業者であってもよいし、さらには、集合住宅ＡＰｎの大家であってもよい。また、このようなことから端末装置３０は、異なる管理者ごとに存在するものである。また、例えば、管理者が仲介業者であったとすると、仲介業者は、端末装置３０を用いて情報処理装置１００にアクセスすることで、情報処理装置１００から価格の提案を受け、その価格での物件情報を客に提案する等の業務を行うことができる。

（情報処理装置について）
情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理を行う装置であり、決定装置の一例である。具体的には、情報処理装置１００には、実施形態に係る価格決定プログラムが組み込まれており、この制御に応じた方法（価格決定方法）に従って、価格決定のための情報処理を実行する。

例えば、情報処理装置１００は、住居部屋のうち、入居済みの住居部屋である在住部屋については、騒音発生源であるか否か、所定期間において騒音発生源となった回数、騒音発生源となった時その騒音が持続された持続時間、騒音発生源となった時のその騒音の発生時間帯、といった４つの家賃ＵＰ条件を組み合わせて用いることで、家賃増額対象の在住部屋であるか否かを判定する。また、後述するが、家賃ＵＰ条件とは、悪質と考えられる騒音を発生させた住人に対してペナルティを課すことを目的に、在住部屋の中からより悪質度の高い騒音が発生した部屋を判断するための条件である。一方、情報処理装置１００は、騒音発生源とならなかった在住部屋や、騒音発生源となったことはあるがその騒音は悪質なものではなかったと判断できる在住部屋については家賃減額対象の在住部屋であると判定することができる。そして、情報処理装置１００は、判定結果に応じて、在住部屋それぞれの住人に課す家賃を決定する。

また、例えば、情報処理装置１００は、住居部屋のうち、取引対象となっている空室部屋（例えば、賃貸マンションあるいは分譲マンションにおける入居者募集中の部屋）については、入居済みの在住部屋のように騒音発生源であることは問わず、その部屋での音の強さの時系列データから価格を決定する。

〔３．騒音発生源の推定〕
上記の通り、１の集合住宅ＡＰｎに存在する住居部屋のうち、各在住部屋について家賃増額対象であるのか、あるいは、家賃減額対象であるのかを判定する場合、処理対象の期間（例えば、特定の半年間）において騒音と見做せる程度に大きな音が発生した部屋、すなわち騒音発生源の在住部屋が推定される。ここからは、図２を用いて、騒音発生源の在住部屋を推定するための推定処理を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理のうち推定処理の一例を示す図である。係る推定処理は、情報処理装置１００によって行われ、センサ情報が利用される。

図２では、集合住宅ＡＰ１に存在する在住部屋である部屋ＲＭ１２および部屋ＲＭ１３を例に挙げて、実施形態に係る推定処理の一例を説明する。図２では説明を簡単にするために係る２部屋に注目するが、ここで説明する推定処理は、１の集合住宅ＡＰｎに存在する在住部屋の数は問わず適用可能なものである。

推定処理の一例を説明するに先立って、部屋ＲＭ１２および部屋ＲＭ１３それぞれに設置されるセンサと、その位置関係について説明する。図２（ａ）にはセンサの位置関係の一例が示される。また、ここでいうセンサとは、上記の通り、振動加速度を検出可能なセンサである。

図２に示すように、部屋ＲＭ１２と部屋ＲＭ１３とは同一間取りである。このように、間取りが同一あるいは類似している同士の部屋では、同じ位置関係でセンサが設置されることが好ましい。

図２（ａ）の例によれば、部屋ＲＭ１２の室内所定位置にはセンサＳＣ１２１が設置され、この室内所定位置に対応する部屋ＲＭ１３側の室内所定位置にはセンサＳＣ１３１が設置されている。また、図２の例では、部屋ＲＭ１２の左側壁１にはセンサＳＣ１２２が設置され、左側壁１に対応する壁であって部屋ＲＭ１３側の左側壁１にはセンサＳＣ１３２が設置されている。また、図２の例では、部屋ＲＭ１２の右側壁２にはセンサＳＣ１２３が設置され、右側壁２に対応する壁であって部屋ＲＭ１３側の右側壁２にはセンサＳＣ１３３が設置されている。

また、図２の例では、部屋ＲＭ１２の天井または床の所定位置にはセンサＳＣ１２４が設置され、この所定位置に対応する部屋ＲＭ１３側の天井または壁にはセンサＳＣ１３４が設置されている。また、図２の例では、部屋ＲＭ１２のバルコニーにはセンサＳＣ１２５が設置され、部屋ＲＭ１３側のバルコニーにはセンサＳＣ１３５が設置されている。

図２（ａ）に示されるように、在住部屋ごとに複数のセンサが設置されることで、情報処理装置１００は、各部屋のセンサそれぞれが検出したセンサ情報（振動加速度）を用いて、騒音発生源の在住部屋を推定する。例えば、情報処理装置１００は、在住部屋の各センサが検出した振動加速度から算出された振動レベルを在住部屋ごとに取得し、取得した振動レベルに基づき、振動レベルの経時変化を示す波形情報を生成する。そして、情報処理装置１００は、在住部屋ごとの振動波形を比較することにより、騒音発生源の在住部屋を推定する。

具体的には、情報処理装置１００は、波形情報に基づき在住部屋のうち所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在するか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、この所定閾値を超える振動レベルに対応する波形情報を比較することで、この所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋のうち、最も早いタイミングでこの所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋を、騒音発生源の在住部屋として推定する。この点について、図２（ｂ）を用いてより具体的な一例を示す。

図２（ｂ）の上図には、部屋ＲＭ１２側のセンサごとに、当該センサ由来の振動レベルから生成された波形情報の例が示される。具体的には、図２（ｂ）の上図には、部屋ＲＭ１２のセンサＳＣ１２１が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１２１の例が示される。また、部屋ＲＭ１２のセンサＳＣ１２３が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１２３の例が示される。また、部屋ＲＭ１２のセンサＳＣ１２５が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１２５の例が示される。

一方、図２（ｂ）の下図には、部屋ＲＭ１３側のセンサごとに、当該センサ由来の振動レベルから生成された波形情報の例が示される。具体的には、図２（ｂ）の下図には、部屋ＲＭ１２のセンサＳＣ１３１が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１３１の例が示される。また、部屋ＲＭ１３のセンサＳＣ１３３が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１３３の例が示される。また、部屋ＲＭ１３のセンサＳＣ１３５が経時的に検出した各振動加速度から算出された振動レベルに基づき生成された波形情報として波形ＷＶ１３５の例が示される。

なお、各波形情報の横軸は日付ごとの時刻を示し、縦軸は振動レベルを示す。

ここで、センサＳＣ１２５は、部屋ＲＭ１２の外部周辺における周辺環境を因子（例えば、交通状況や近隣住宅の状況）とする振動加速度を検出するためバルコニー等の室外に設置されている。同様に、センサＳＣ１３５は、部屋ＲＭ１３の外部周辺における周辺環境を因子（例えば、交通状況や近隣住宅の状況）とする振動加速度を検出するためバルコニー等の室外に設置されている。したがって、情報処理装置１００は、周辺環境の因子による振動加速度を室内で発生した音の振動加速度として考慮してしまうことで誤って騒音発生源と推定してしまうことのないよう、波形ＷＶ１２５およびＷＶ１３５については推定処理から除外する。換言すると、情報処理装置１００は、図２（ｂ）に示す波形情報のうち、室内に設置されたセンサ由来の振動加速度から生成された波形情報を比較することにより、部屋ＲＭ１２およびＲＭ１３のうち騒音発生源の在住部屋を推定する。

なお、室内に設置されたセンサとしては、部屋ＲＭ１２側にはセンサＳＣ１２１～ＳＣ１２４、部屋ＲＭ１３側にはセンサＳＣ１３１～ＳＣ１３４がそれぞれ存在するが、図２（ｂ）には、このうちセンサＳＣ１２１およびＳＣ１２３、また、センサＳＣ１３１およびＳＣ１３２を例示する。

このような状態において、図２（ｂ）の例では、騒音と見做すことのできる音の振動レベルが例えば７０ｄｂ以上であることから、この７０ｄｂが閾値として設定されている。そうすると、情報処理装置１００は、波形情報ＷＶ１２１、ＷＶ１２３、ＷＶ１３１、ＷＶ１３２に基づき、部屋ＲＭ１２およびＲＭ１３のうち、閾値７０ｄｂを超える振動レベルの音が発生した部屋が存在するか否かを判定する。図２（ｂ）の例によれば、波形情報ＷＶ１２１、ＷＶ１２３、ＷＶ１３１、ＷＶ１３２のいずれにも、７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークが含まれる。したがって、情報処理装置１００は、閾値７０ｄｂを超える振動レベルの音が発生した部屋が存在し、それは部屋ＲＭ１２およびＲＭ１３の双方であると判定する。

次に、情報処理装置１００は、閾値７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークが含まれる各波形情報ＷＶ１２１、ＷＶ１２３、ＷＶ１３１、ＷＶ１３２を比較する。これにより情報処理装置１００は、最も早いタイミングで閾値７０ｄｂを超える振動レベルの音が発生した部屋を、騒音発生源の在住部屋として推定する。図２（ｂ）の例によると、波形情報ＷＶ１２１に含まれるピークであって閾値７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークのうち、最も早い時点で検出されたピークはピークＰＫ２１である。また、波形情報ＷＶ１２３に含まれるピークであって閾値７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークのうち、最も早い時点で検出されたピークはピークＰＫ２３である。また、波形情報ＷＶ１３１に含まれるピークであって閾値７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークのうち、最も早い時点で検出されたピークはピークＰＫ３１である。また、波形情報ＷＶ１３２に含まれるピークであって閾値７０ｄｂを超える振動レベルを示すピークのうち、最も早い時点で検出されたピークはピークＰＫ３３である。

そしてこれらピークを検出時間で比較すると、ピークＰＫ３１が「２０２０年２月１日時刻ｔ１」で最も早く、次にピークＰＫ３２、ピークＰＫ２３、ピークＰＫ２１と続いている。このことは、部屋ＲＭ１３の位置ＰＴ１３で騒音が発生したことで、その音の振動が、まず最も近い位置に存在するセンサＳＣ１３１に伝わることで検出され、次に近い位置に存在するセンサＳＣ１３２に伝わることで検出され、また、壁１から壁２へと振動が伝搬し、次に部屋ＲＭ１２のセンサＳＣ１２３に伝わることで検出され、最後にセンサＳＣ１２１に伝わることで検出されたことを示す。このように、情報処理装置１００は、波形情報ＷＶ１２１、ＷＶ１２３、ＷＶ１３１、ＷＶ１３２を比較することで、音による振動の伝搬状況を把握し、最も早いタイミングで閾値７０ｄｂを超える振動レベルの音が発生した部屋を特定する。図２（ｂ）の例によれば、情報処理装置１００は、最も早いタイミング（２０２０年２月１日時刻ｔ１）で閾値７０ｄｂを超える振動レベルの音が発生した部屋は部屋ＲＭ１３であると特定することができるため、結果、部屋ＲＭ１３を騒音発生源の在住部屋として推定する。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、端末装置３０、センサＳＣとの間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、センサ情報データベース１２１と、家賃情報データベース１２２とを有する。

（センサ情報データベース１２１について）
センサ情報データベース１２１は、住居部屋に設置されたセンサにより検出されたセンサ情報に関して各種情報を記憶する。ここで、図４に実施形態に係るセンサ情報データベース１２１の一例を示す。図４に示すセンサ情報データベース１２１は、「建物ＩＤ（Identifier）」、「部屋ＩＤ（Identifier）」、「空室状況」、「センサＩＤ（Identifier）」、「センサ情報」、「波形情報」といった項目を有する。

「建物ＩＤ」は、情報処理システム１に含まれる集合住宅を識別する識別情報を示す。「部屋ＩＤ」は、「建物ＩＤ」が示す集合住宅に存在する住居部屋を識別する識別情報を示す。「空室状況」は、「部屋ＩＤ」が示す住居部屋が入居済み、入居者無しの空室のいずれであるかを示す情報である。

「センサＩＤ」は、「部屋ＩＤ」が示す住居部屋に設置されるセンサＳＣを識別する識別情報を示す。「センサ情報」は、「センサＩＤ」が示すセンサＳＣにより検出されたセンサ情報（例えば、振動加速度）を示す。なお、「センサ情報」には、センサＳＣが設置される位置情報がさらに対応付けられてもよい。「波形情報」は、「センサ情報」から算出された振動レベルの経時変化を示す情報である。

すなわち、図４の例は、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋のうち、入居済みの住居部屋である在住部屋ＲＭ１１には、センサＳＣ１１１、センサＳＣ１１２、センサＳＣ１１３、センサＳＣ１１４、センサＳＣ１１５が設置されている例が示される。

また、図４の例は、例えば、センサＳＣ１１１が時間経過に応じてセンサ情報♯１１１を検出したことで、この振動加速度から波形情報♯１１１が生成された例が示される。

なお、図４の例では、センサ情報や波形情報を「♯１１１」等を用いて概念表記しているが、実際には、これらを示す正当な値やグラフが登録される。

（家賃情報データベース１２２について）
家賃情報データベース１２２は、家賃に関する各種情報を記憶する。ここで、図５に実施形態に係る家賃情報データベース１２２の一例を示す。図５に示す家賃情報データベース１２２は、「対象期間」、「建物ＩＤ（Identifier）」、「部屋ＩＤ（Identifier）」、「推定結果」、「家賃ＵＰ条件判定結果」、「家賃ＤＯＷＮ条件判定結果」、「家賃」といった項目を有する。

「対象期間」は、実施形態に係る情報処理で対象とする期間を示す。本実施形態では、実施形態に係る情報処理で対象とする期間は、この情報処理が行われるタイミング（期日）から遡った半年間であるものとする。すなわち、情報処理装置１００は、例えば、１月～６月という半年の間においてセンサ情報から得られた指標値を用いて、次の半年間での家賃を増額するか、あるいは、減額するか判定する判定処理を行う。また、情報処理装置１００は、例えば、７月～１２月という半年の間においてセンサ情報から得られた指標値を用いて、翌年の半年間での家賃を増額するか、あるいは、家賃を減額するか判定する判定処理を行う。

「建物ＩＤ」は、情報処理システム１に含まれる集合住宅を識別する識別情報を示す。「部屋ＩＤ」は、「建物ＩＤ」が示す集合住宅に存在する住居部屋を識別する識別情報を示す。

「推定結果」は、騒音発生源の在住部屋であるか否かが推定された推定結果を示す。例えば、騒音発生源と推定された在住部屋を識別する「部屋ＩＤ」には、騒音発生源と推定されたことを示す情報と、騒音発生源と推定されるきっかけとなった音が発生した日時とが対応付けられる。一方、騒音発生源と推定されなかった在住部屋を識別する「部屋ＩＤ」には、騒音発生源と推定されなかったことを示す情報が対応付けられる。

「家賃ＵＰ条件判定結果」は、図７～図１０にて説明する判定処理の結果、家賃増額対象の在住部屋と判定されたか否かを示す情報である。また、「家賃ＤＯＷＮ条件判定結果」は、図７～図１０にて説明する判定処理の結果、家賃減額対象の在住部屋と判定されたか否かを示す情報である。

「家賃」は、「家賃ＵＰ条件判定結果」や「家賃ＤＯＷＮ条件判定結果」に基づき決定された家賃を示す。

すなわち、図５の例は、２０２０年１月～６月という半年の間を対象として、この期間でのセンサ情報を用いた推定処理が行われた結果、集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋のうち、在住部屋ＲＭ１１に対して騒音発生源と推定された例を示す。

また、図５の例は、騒音発生源と推定された在住部屋ＲＭ１１を対象に、家賃ＵＰ条件を満たすか否か判定する判定処理、および、家賃ＤＯＷＮ条件を満たすか否か判定する判定処理が行われた結果、家賃ＵＰ条件を満たすことを示す判定結果♯１１１が得られた例を示す。またこのように判定された結果に基づき、在住部屋ＲＭ１１の住人に課す家賃として家賃♯１１が決定された例を示す。

また、図５の例は、騒音発生源と推定されなかった在住部屋ＲＭ１２を対象に、家賃ＤＯＷＮ条件を満たすことを示す判定結果♯１２２が得られた例を示す。またこのように判定された結果に基づき、在住部屋ＲＭ１２の住人に課す家賃として家賃♯１２が決定された例を示す。

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る価格決定プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、決定部１３４と、通知部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の集合住宅に存在する住居部屋として、所定の賃貸住宅に存在する賃貸物件での音の強さを示す指標値を取得する。

また、取得部１３１は、住居部屋ごとに、当該住居部屋での指標値を取得する。例えば、取得部１３１は、指標値として、住居部屋に設置されたセンサにより検出されたセンサ情報から算出された指標値を取得する。より具体的には、取得部１３１は、指標値として、センサにより検出された振動加速度から算出された振動レベルを取得する。

また、取得部１３１は、住居部屋のうち、入居済みの住居部屋である在住部屋での振動レベルを取得することができるし、取引対象となっている空室部屋での振動レベルを取得することもできる。

図２の例によれば、取得部１３１は、部屋ＲＭ１２および部屋ＲＭ１３それぞれに設置された各センサＣＳにより検出された振動加速度を当該センサＣＳから取得している。例えば、取得部１３１は、時間経過に応じてセンサＳＣが連続的に検出を行うことに応じて、検出が行われるたびに振動加速を取得してもよいし、所定期間分の振動加速度をまとめて取得してもよい。また、取得部１３１は、取得したセンサ情報である振動加速度をセンサ情報データベース１２１に格納する。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、在住部屋ごとに当該在住部屋での指標値から生成された波形情報であって、振動レベルの時系列変化を示す波形情報に基づいて、在住部屋のうち騒音発生源の在住部屋を推定する。例えば、推定部１３２は、在住部屋ごとに生成された波形情報のうち、当該在住部屋の室内に設置されたセンサ由来の指標値から生成された波形情報を比較することにより、在住部屋のうち騒音発生源の在住部屋を推定する。

具体的な一例を示すと、推定部１３２は、波形情報に基づき在住部屋のうち所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在すると判定できた場合には、当該所定閾値を超える振動レベルに対応する波形情報を比較することで、当該所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋のうち、最も早いタイミングで当該所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋を、騒音発生源の在住部屋として推定する。係る推定処理により、図２の例では、推定部１３２が部屋ＲＭ１３を騒音発発生源の在住部屋として推定した例が示される。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、推定部１３２による推定結果に基づいて、家賃の変更態様の候補のうち、いずれの変更態様の対象であるかを在住部屋ごとに判定する。例えば、判定部１３３は、推定部１３２により騒音発生源の在住部屋が推定された場合には、当該騒音発生源の在住部屋に対応する波形情報が示す振動状況が所定の条件を満たすか否かに基づいて、当該騒音発生源の在住部屋が家賃増額の対象であるか否かを判定する。

例えば、判定部１３３は、騒音発生源の在住部屋が所定期間において騒音発生源であると推定された回数が所定回数を超える場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。

また、判定部１３３は、騒音発生源の在住部屋で発生した音の振動レベルのうち、最大の振動レベルが所定閾値を超える場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。

また、判定部１３３は、騒音発生源の在住部屋で発生した音の振動レベルを平均した平均振動レベルが所定閾値を超える場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。

また、判定部１３３は、騒音発生源の在住部屋で発生した音であって、所定閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超える場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。例えば、判定部１３３は、騒音発生源と推定されるきっかけとなったその騒音が継続した継続時間が所定時間を超えている場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。

また、判定部１３３は、騒音発生源の在住部屋で発生した音であって、所定閾値を超える振動レベルの音が発生した発生時刻が夜間時間帯である場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。例えば、判定部１３３は、騒音発生源と推定されるきっかけとなったその騒音が発生した発生時刻が夜間時間帯であった場合には、当該騒音発生源の在住部屋を家賃増額の対象として判定する。

一方、判定部１３３は、在住部屋のうち所定期間において騒音発生源と推定されなかった在住部屋、または、在住部屋のうち所定期間において騒音発生源と推定された実績はあるものの上述した判定処理では家賃増額の対象と判定されなかった在住部屋に対して、家賃減額の対象として判定する。

（決定部１３４について）
決定部１３４は、取得部１３１により取得された指標値に基づいて、住居部屋の価格を決定する。例えば、決定部１３４は、所定の賃貸住宅に存在する賃貸物件での音の強さを示す指標値が取得された場合には、この指標値に基づいて、賃貸物件の家賃を決定する。

また、決定部１３４は、住居部屋ごとに、当該住居部屋での指標値に基づいて、当該住居部屋の価格を決定する。例えば、決定部１３４は、在住部屋での振動レベルに基づいて、この在住部屋の家賃を決定する。例えば、決定部１３４は、入居済みの住居部屋である在住部屋での振動レベルが取得された場合には、在住部屋での振動レベルに基づいて、前住部屋の家賃を決定する。

またこの場合、決定部１３４は、判定部１３３による判定結果が示す変更態様に応じて、在住部屋ごとに当該在住部屋の家賃を決定する。例えば、決定部１３４は、判定部１３３により騒音発生源の在住部屋について家賃増額の対象であると判定された場合には、現在の家賃から所定額増額した価格を、騒音発生源の在住部屋の住人に課す家賃として決定する。一方、決定部１３４は、在住部屋の中に家賃減額の対象として判定された在住部屋が存在する場合には、家賃減額の対象として判定された在住部屋の現在の家賃から所定額減額した価格を、当該在住部屋の住人に課す家賃として決定する。

また、決定部１３４は、取引対象となっている空室部屋での振動レベルが取得された場合には、空室部屋でのこの振動レベルに基づいて、空室部屋の価格を決定する。例えば、決定部１３４は、空室部屋ごとに当該空室部屋での指標値から生成された波形情報であって、振動レベルの時系列変化を示す波形情報に基づき判定された騒音状況に応じて、空室部屋の価格を決定する。

（通知部１３５について）
通知部１３５は、決定部１３４により決定された価格を対応する物件に設定するよう提案する提案情報を管理者に対して通知する。具体的には、通知部１３５は、決定部１３４により決定された価格を対応する物件に設定するよう提案する提案情報を端末装置３０に送信する。

〔５．価格決定方法の一例〕
ここからは、図６～図１１を用いて、実施形態に係る情報処理による価格決定方法の具体的な一例を示す。図６では騒音発生源の在住部屋を推定する推定処理に焦点を当てて説明し、図７～図１０では推定処理による推定結果に基づき家賃増額または家賃減額を判定する判定処理に焦点を当てて説明する。なお、係る判定処理は、家賃ＵＰ条件と家賃ＤＯＷＮ条件とを組み合わせて行われる。また、図１１では、判定処理による判定結果に応じて家賃を決定する決定処理に焦点を当てて説明する。

また、図６～図１１では、１月～６月という半年の間においてセンサ情報から得られた指標値を用いて、次の半年間（７月～１２月）での家賃を増額するか、あるいは、減額するか判定し、この判定結果に基づき家賃が決定される例を示す。したがって、図６～図１１に示す情報処理は、例えば、６末日に実行されてよい。また、図６～図１１では、図１に示す集合住宅ＡＰ１に存在する住居部屋のうち、入居済みの在住部屋それぞれを対象に家賃決定が行われる例を示す。

〔５－１．推定処理手順〕
まず、図６を用いて、騒音発生源の在住部屋を推定する推定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る推定処理手順を示すフローチャートである。

まず、取得部１３１は、在住部屋ごとに複数設置されたセンサＳＣそれぞれが、半年間に検出した振動加速度（時系列に応じた振動加速度）を在住部屋ごとに取得する（ステップＳ６０１）。

次に、推定部１３２は、振動加速度から振動レベルを算出する（ステップＳ６０２）。また、推定部１３２は、各在住部屋について、当該在住部屋に設置されたセンサＳＣごとの振動波形であって、日付ごとの振動波形を振動レベルに基づき生成する（ステップＳ６０３）。また、このような状態において、推定部１３２は、半年間に含まれる日付のうち、未処理の１の日付を処理対象の日付と定める（ステップＳ６０４）。

次に、推定部１３２は、処理対象の日付での振動波形のうち、室内に設置されたセンサ由来の振動波形を在住部屋ごとに抽出する（ステップＳ６０５）。そして、推定部１３２は、抽出した波形情報に基づき在住部屋のうち所定閾値（例えば、７０ｄｂ）を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在するか否かを判定する（ステップＳ６０６）。

ここで、推定部１３２は、在住部屋のうち所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在すると判定したとする（ステップＳ６０６；Ｙｅｓ）。係る場合、推定部１３２は、Ｙｅｓ判定対象の在住部屋それぞれの波形情報を比較することにより、Ｙｅｓ判定対象の在住部屋のうち、所定閾値（例えば、７０ｄｂ）を超える振動レベルの音が、最も早いタイミング発生している在住部屋を特定し、特定した在住部屋について騒音発生源と推定する（ステップＳ６０７ａ）。

次に、推定部１３２は、半年間に含まれる全ての日付について、当該日付での騒音発生源を推定する推定処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ６０８）。そして、推定部１３２は、全ての日付を対象に騒音発生源を推定する推定処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ６０８；Ｙｅｓ）、推定処理を終了する。一方、推定部１３２は、推定処理が行われていない未処理の日付が残っていると判定した場合には（ステップＳ６０８；Ｎｏ）、ステップＳ６０４から再び実行する。

また、推定部１３２は、在住部屋のうち所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在しないと判定したとする（ステップＳ６０６；Ｎｏ）。係る場合、推定部１３２は、処理対象の日付では騒音発生源となった部屋は無しであると推定する（ステップＳ６０７ｂ）。次に、推定部１３２は、同様にステップＳ６０８を実行する。

〔５－２．判定処理手順（１）〕
次に、図７を用いて、図６に示した推定処理に引き続き行われる判定処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る判定処理手順の一例（１）を示すフローチャートである。図７に示す判定処理は、図６に示した推定結果に基づき行われてよい。また、例えば、図７に示す判定処理は、在住部屋それぞれに対応する波形情報が示す振動状況に基づいて、在住部屋ごとに行われる。また、図７には、集合住宅ＡＰ１に存在する在住部屋のうち、所定の１つの在住部屋を対象に判定処理が行われる例を示す。

まず、判定部１３３は、半年間で１度でも騒音発生源となった実績がある部屋であるか否かを判定する（ステップＳ７０１）。

判定部１３３は、騒音発生源の実績なしと判定した場合には（ステップＳ７０１；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、騒音発生源の実績ありと判定した場合には（ステップＳ７０１；Ｙｅｓ）、昼間時間帯（例えば、午前６時～午後１０時）のみ騒音発生源として推定されているか否かを判定する（ステップＳ７０２）。

ここで、判定部１３３は、昼間時間帯のみ騒音発生源として推定されていると判定したとする（ステップＳ７０２；Ｙｅｓ）。係る場合には、判定部１３３は、昼間時間帯に騒音発生源とする推定結果が第１閾値（例えば、閾値１４０ｄｂ）を超える振動レベルの音が発生したことによるものであるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。

ステップＳ７０３での判定処理は、昼間時間帯は住人が活発に活動するため多少の騒音が発生したとしてもそれは悪質なものではないと見做して家賃増額対象からは除外することを目的に行われる。このため、第１閾値は、昼間時間帯において騒音と見做せることのできる一般的な値が設定されることが好ましい。

判定部１３３は、昼間時間帯に騒音発生源となったものの第１閾値を超えない振動レベルの騒音であったと判定した場合には（ステップＳ７０３；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、第１閾値を超える振動レベルの音が発生したことで騒音発生源と推定されていると判定した場合には（ステップＳ７０３；Ｙｅｓ）、対象とする振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていたか否かを判定する（ステップＳ７０４）。具体的には、判定部１３３は、第１閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていたか否かを判定する。

ステップＳ７０４での判定処理は、一時的な騒音であれば許容できるが継続的な騒音は悪質なものであると見做して家賃増額対象と定めることを目的に行われる。したがって、判定部１３３は、第１閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていると判定した場合には（ステップＳ７０４；Ｙｅｓ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、これまでの一連の判定結果に応じて家賃ＵＰ条件を満たすと判定した処理対象の在住部屋について家賃をＮ１％増額する増額対象の在住部屋である「部屋ＲＸ１」と定める。

一方、判定部１３３は、第１閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていないと判定した場合には（ステップＳ７０４；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

また、判定部１３３は、昼間時間帯のみ騒音発生源として推定されていないと判定したとする（ステップＳ７０２；Ｎｏ）。係る場合には、判定部１３３は、夜間時間帯（例えば、午後１０時～翌日午前６時）にも騒音発生源になったことがあると判定する（ステップＳ７０５）。このように判定した場合、次に判定部１３３は、夜間時間帯に騒音発生源とする推定結果が夜間時間帯に第２閾値（例えば、７０ｄｂ）を超える振動レベルの音が発生したことによるものであるか否かを判定する（ステップＳ７０６）。

ステップＳ７０６での判定処理は、夜間時間帯は就寝等により活動力が低下する時間帯であるため一般に騒音は発生しにくいことから少しの騒音が発生した場合であってもそれは悪質なものであると見做して家賃増額対象と定めることを目的に行われる。このため、第２閾値は、夜間時間帯において騒音と見做せることのできる一般的な値が設定されることが好ましい。少なくとも第２閾値は、上記の第１閾値よりは低い値が設定される。

判定部１３３は、第２閾値を超える振動レベルの音が発生したことで騒音発生源と推定されていると判定した場合には（ステップＳ７０６；Ｙｅｓ）、対象とする振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていたか否かを判定する（ステップＳ７０４）。具体的には、判定部１３３は、第２閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていたか否かを判定する。

ステップＳ７０４での判定処理は、夜間時間帯であっても一時的な騒音であれば許容できるが継続的な騒音は悪質なものであると見做して家賃増額対象と定めることを目的に行われる。したがって、判定部１３３は、第２閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていたと判定した場合には（ステップＳ７０４；Ｙｅｓ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、これまでの一連の判定結果に応じて家賃ＵＰ条件を満たすと判定した処理対象の在住部屋について家賃をＮ１％増額する増額対象の在住部屋である「部屋ＲＸ１」と定める。

一方、判定部１３３は、第２閾値を超える振動レベルの音が継続した継続時間が所定時間を超えていないと判定した場合には（ステップＳ７０４；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

また、判定部１３３は、夜間時間帯に騒音発生源となったものの第２閾値を超えない振動レベルの騒音であったと判定した場合には（ステップＳ７０６；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

〔５－３．判定処理手順（２）〕
次に、図８を用いて、図６に示した推定処理に引き続き行われる判定処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る判定処理手順の一例（２）を示すフローチャートである。図８に示す判定処理は、図６に示した推定結果に基づき行われてよい。また、例えば、図８に示す判定処理は、在住部屋それぞれに対応する波形情報が示す振動状況に基づいて、在住部屋ごとに行われる。また、図８には、集合住宅ＡＰ１に存在する在住部屋のうち、所定の１つの在住部屋を対象に判定処理が行われる例を示す。

まず、判定部１３３は、半年間で１度でも騒音発生源となった実績がある部屋であるか否かを判定する（ステップＳ８０１）。

判定部１３３は、騒音発生源の実績なしと判定した場合には（ステップＳ８０１；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、騒音発生源の実績ありと判定した場合には（ステップＳ８０１；Ｙｅｓ）、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数（例えば、３回）を超えていたか否かを判定する（ステップＳ８０２）。

判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていないと判定した場合には（ステップＳ８０２；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていたと判定した場合には（ステップＳ８０２；Ｙｅｓ）、各回での推定結果が夜間時間帯でも騒音発生によるものであるか否かを判定する（ステップＳ８０３）。具体的には、判定部１３３は、各回での推定結果が夜間時間帯に第２閾値（例えば、７０ｄｂ）を超える振動レベルの音が発生したことによるものであるか否かを判定する。

判定部１３３は、各回での推定結果が夜間時間帯に騒音発生によるものでないと判定した場合には（ステップＳ８０３；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、各回での推定結果が夜間時間帯に騒音発生によるものであると判定した場合には（ステップＳ８０３；Ｙｅｓ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、これまでの一連の判定結果に応じて家賃ＵＰ条件を満たすと判定した処理対象の在住部屋について家賃をＮ２％増額する増額対象の在住部屋である「部屋ＲＸ２」と定める。

〔５－４．判定処理手順（３）〕
次に、図９を用いて、図６に示した推定処理に引き続き行われる判定処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る判定処理手順の一例（３）を示すフローチャートである。図９に示す判定処理は、図６に示した推定結果に基づき行われてよい。また、例えば、図９に示す判定処理は、在住部屋それぞれに対応する波形情報が示す振動状況に基づいて、在住部屋ごとに行われる。また、図９には、集合住宅ＡＰ１に存在する在住部屋のうち、所定の１つの在住部屋を対象に判定処理が行われる例を示す。

まず、判定部１３３は、半年間で１度でも騒音発生源となった実績がある部屋であるか否かを判定する（ステップＳ９０１）。

判定部１３３は、騒音発生源の実績なしと判定した場合には（ステップＳ９０１；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、騒音発生源の実績ありと判定した場合には（ステップＳ９０１；Ｙｅｓ）、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数（例えば、２回）を超えていたか否かを判定する（ステップＳ９０２）。

判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていると判定した場合には（ステップＳ９０２；Ｙｅｓ）、図８のステップＳ８０３に移行する。

一方、判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていないと判定した場合（例えば、騒音発生回数１回の場合）には（ステップＳ９０２；Ｎｏ）、騒音発生源と推定されるきっかけとなったその騒音が、発生時から継続された継続時間が所定時間を超えていたか否かを判定する（ステップＳ９０３）。

ここで、判定部１３３は、継続時間が所定時間を超えていないと判定したとする（ステップＳ９０３；Ｎｏ）。係る場合には、判定部１３３は、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

また、判定部１３３は、継続時間が所定時間を超えていると判定したとする（ステップＳ９０３；Ｙｅｓ）。係る場合には、判定部１３３は、この所定時間の間での平均振動レベルが所定値を超えていたか否かを判定する（ステップＳ９０４）。

判定部１３３は、平均振動レベルが所定値を超えていないと判定した場合には（ステップＳ９０４；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、平均振動レベルが所定値を超えていたと判定した場合には（ステップＳ９０４；Ｙｅｓ）、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、これまでの一連の判定結果に応じて家賃ＵＰ条件を満たすと判定した処理対象の在住部屋について家賃をＮ３％増額する増額対象の在住部屋である「部屋ＲＸ３」と定める。

〔５－５．判定処理手順（４）〕
次に、図１０を用いて、図６に示した推定処理に引き続き行われる判定処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る判定処理手順の一例（４）を示すフローチャートである。図１０に示す判定処理は、図６に示した推定結果に基づき行われてよい。また、例えば、図１０に示す判定処理は、在住部屋それぞれに対応する波形情報が示す振動状況に基づいて、在住部屋ごとに行われる。また、図１０には、集合住宅ＡＰ１に存在する在住部屋のうち、所定の１つの在住部屋を対象に判定処理が行われる例を示す。

まず、判定部１３３は、半年間で１度でも騒音発生源となった実績がある部屋であるか否かを判定する（ステップＳ１００１）。

判定部１３３は、騒音発生源の実績なしと判定した場合には（ステップＳ１００１；Ｎｏ）、処理対象の在住部屋は家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

一方、判定部１３３は、騒音発生源の実績ありと判定した場合には（ステップＳ１００１；Ｙｅｓ）、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数（例えば、２回）を超えていたか否かを判定する（ステップＳ１００２）。

判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていると判定した場合には（ステップＳ１００２；Ｙｅｓ）、図８のステップＳ８０３に移行する。

一方、判定部１３３は、騒音発生源と推定された月での騒音発生回数が所定回数を超えていないと判定した場合（例えば、騒音発生回数１回の場合）には（ステップＳ１００２；Ｎｏ）、この１回についての推定結果が夜間時間帯に騒音発生によるものであるか否かを判定する（ステップＳ１００３）。具体的には、判定部１３３は、この１回についての推定結果が夜間時間帯に第２閾値（例えば、７０ｄｂ）を超える振動レベルの音が発生したことによるものであるか否かを判定する。

ここで、判定部１３３は、夜間時間帯での騒音発生によるものでないと判定したとする（ステップＳ１００３；Ｎｏ）。係る場合には、判定部１３３は、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たさない、すなわち家賃ＤＯＷＮ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、係る判定結果に応じて、処理対象の在住部屋について家賃をＴ％減額する減額対象の在住部屋である「部屋ＲＹ」と定める。

また、判定部１３３は、夜間時間帯での騒音発生によるものであると判定したとする（ステップＳ１００３；Ｙｅｓ）。係る場合には、判定部１３３は、処理対象の在住部屋は家賃ＵＰ条件を満たすと判定する。また、判定部１３３は、これまでの一連の判定結果に応じて家賃ＵＰ条件を満たすと判定した処理対象の在住部屋について家賃をＮ４％増額する増額対象の在住部屋である「部屋ＲＸ４」と定める。

〔５－６．価格決定手順〕
次に、図１１を用いて、判定処理による判定結果に応じて物件価格（家賃）を決定する価格決定処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る価格決定処理手順を示すフローチャートである。

まず、決定部１３４は、判定処理が行われた在住部屋のうち、家賃が決定されていない未処理の１の在住部屋を処理対象の在住部屋と定める（ステップＳ１１０１）。なお、ここでいう判定処理が行われた在住部屋とは、家賃をＴ％減額する減額対象の「部屋ＲＹ」、家賃をＮ１％増額する増額対象の「部屋ＲＸ１」、家賃をＮ２％増額する増額対象の「部屋ＲＸ２」、家賃をＮ３％増額する増額対象の「部屋ＲＸ３」、家賃をＮ４％増額する増額対象の「部屋ＲＸ４」のいずれであるか判定された在住部屋を示すものとする。

また、決定部１３４は、判定結果に基づいて、処理対象の在住部屋が家賃を増額する増額対象の在住部屋であるか否かを判定する（ステップＳ１１０２）。

ここで、決定部１３４は、処理対象の在住部屋が増額対象の在住部屋でないと判定したとする（ステップＳ１１０２；Ｎｏ）。係る場合には、決定部１３４は、処理対象の在住部屋が「部屋ＲＹ」であることを認識することで（ステップＳ１１０３）、家賃基準額のＴ％を現在家賃から割り引いた後の割引額を算出する（ステップＳ１１０４）。なお、ここでいう家賃基準額とは、入居時に設定されていた当初の家賃であり、紹介段階で設定されていた元々の物件家賃を示す。

また、決定部１３４は、ステップＳ１１０４で算出した割引額が下限額以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０５）。

決定部１３４は、割引額が下限額以上ででない、すなわち割引額が下限額より引いと判定した場合には（ステップＳ１１０５；Ｎｏ）、ステップＳ１１０４で算出した割引額を、次の半年間において住人に課す家賃として決定する（ステップＳ１１０６ａ）。

一方、決定部１３４は、割引額が下限額以上であると判定した場合には（ステップＳ１１０５；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０４で算出した割引額を、次の半年間において住人に課す家賃として決定する（ステップＳ１１０６ｂ）。

また、決定部１３４は、処理対象の在住部屋が増額対象の在住部屋であると判定したとする（ステップＳ１１０２；Ｙｅｓ）。係る場合には、決定部１３４は、処理対象の在住部屋が「部屋ＲＸｎ」であることを認識することで（ステップＳ１１０７）、家賃基準額のＮｎ％を現在家賃から割り増しした後の割増額を算出する（ステップＳ１１０８）。ここでは、判定結果が家賃をＮ１％増額する増額対象の「部屋ＲＸ１」を示していたとする。そうすると、決定部１３４は、ステップＳ１１０７では処理対象の在住部屋が「部屋ＲＸ１」であることを認識し、ステップＳ１１０８では家賃基準額のＮｎ％を現在家賃から割り増しした後の割増額を算出する。また、係る例によらず、判定結果が家賃をＮ２％増額する増額対象の「部屋ＲＸ２」を示していたとすると、決定部１３４は、ステップＳ１１０７では処理対象の在住部屋が「部屋ＲＸ２」であることを認識し、ステップＳ１１０８では家賃基準額のＮ２％を現在家賃から割り増しした後の割増額を算出する。

また、決定部１３４は、ステップＳ１１０８で算出した割引額を、次の半年間において住人に課す家賃として決定する（ステップＳ１１０９）。

最後に、決定部１３４は、判定処理が行われた在住部屋の全について、家賃を決定したか否かを判定する（ステップＳ１１１０）。決定部１３４は、全ての在住部屋について家賃を決定したと判定した場合には（ステップＳ１１１０；Ｙｅｓ）、価格決定処理を終了する。一方、決定部１３４は、家賃が決定されていない未処理在住部屋が残っていると判定した場合には（ステップＳ１１１０；Ｎｏ）、ステップＳ１１０１から再び実行する。

〔６．効果〕
これまで、情報処理装置１００（決定装置）による情報処理の一例について説明してきた。これまでの例によれば、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得し、取得された指標値に基づいて、住居部屋の価格を決定する。

例えば、情報処理装置１００は、在住部屋ごとに当該在住部屋での指標値から生成された波形情報であって、振動レベルの時系列変化を示す波形情報に基づいて、在住部屋のうち騒音発生源の在住部屋を推定する。そして、情報処理装置１００は、騒音発生源として推定した在住部屋に対応する波形情報が示す振動状況が所定の条件を満たすか否かに基づいて、騒音発生源として推定した在住部屋が家賃増額の対象であるか否かを判定し、家賃増額の対象であると判定した場合には、現在の家賃から所定額増額した価格を家賃として決定する。

また一方で、情報処理装置１００は、在住部屋のうち所定期間において騒音発生源と推定されなかった在住部屋や、騒音発生源となった実績はあるものの悪質ではないことから家賃増額の対象とまではいえない在住部屋に対して、家賃減額の対象として判定する。

このような情報処理装置１００によれば、悪質と考えられる騒音を発生させる住人に対しては家賃を増額するというペナルティ課され、日常的に静かに生活している住人あるいは悪質ではないと考えられる住人に対してはインセンティブとして家賃が減額される。この結果、悪質と考えられる騒音を発生させる住人はいずれ退去してゆくこととなり、しだいに他者からの騒音に悩まされることない住みよい居住空間が生まれてゆくこととなる。

〔７．ハードウェア構成〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１００（決定装置）のハードウェア構成例について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１２を参照すると、情報処理装置１００は、例えば、プロセッサ８０１と、ＲＯＭ８０２と、ＲＡＭ８０３と、ホストバス８０４と、ブリッジ８０５と、外部バス８０６と、インターフェース８０７と、入力装置８０８と、出力装置８０９と、ストレージ８１０と、ドライブ８１１と、接続ポート８１２と、通信装置８１３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。

（プロセッサ８０１）
プロセッサ８０１は、例えば、演算処理装置または制御装置として機能し、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３、ストレージ８１０、またはリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般またはその一部を制御する。

（ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３）
ＲＯＭ８０２は、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータなどを格納する手段である。ＲＡＭ８０３には、例えば、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータなどが一時的または永続的に格納される。

（ホストバス８０４、ブリッジ８０５、外部バス８０６、インターフェース８０７）
プロセッサ８０１、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８０４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８０４は、例えば、ブリッジ８０５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８０６に接続される。また、外部バス８０６は、インターフェース８０７を介して種々の構成要素と接続される。

（入力装置８０８）
入力装置８０８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、およびレバーなどが用いられる。さらに、入力装置８０８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８０８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。

（出力装置８０９）
出力装置８０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、または有機ＥＬなどのディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホンなどのオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、またはファクシミリなど、取得した情報を利用者に対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本実施形態に係る出力装置８０９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。

（ストレージ８１０）
ストレージ８１０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８１０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどが用いられる。

（ドライブ８１１）
ドライブ８１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、またはリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。

（接続ポート８１２）
接続ポート８１２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ－２３２Ｃポート、または光オーディオ端子などのような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。

（通信装置８１３）
通信装置８１３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線または無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または各種通信用のモデムなどである。

（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディアなどである。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、または電子機器などであってもよい。

（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、またはＩＣレコーダなどである。

なお、実施形態に係る記憶部１２０は、ＲＯＭ８０２やＲＡＭ８０３、ストレージ８１０によって実現される。また、プロセッサ８０１によって実現される実施形態に係る制御部１３０が、取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と決定部１３４と、通知部１３５とを実現する各制御プログラムを、ＲＯＭ８０２やＲＡＭ８０３などから読み出し実行する。

〔８．その他〕
上記した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、手動的に行われてもよい。また、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、公知の方法で自動的に行われてもよい。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られるものではない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されなくともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。また、各構成要素は、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成してもよい。また、上記してきた各処理は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせて実行されてもよい。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

ＳＣ センサ
１ 情報処理システム
３０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ センサ情報データベース
１２２ 家賃情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 判定部
１３４ 決定部
１３５ 通知部

Claims (9)

1. 所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定部と
   を有することを特徴とする決定装置。
2. 前記取得部は、前記指標値として、前記住居部屋に設置されたセンサにより検出された振動加速度から算出された振動レベルを取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記取得部は、前記住居部屋のうち、入居済みの住居部屋である在住部屋での前記振動レベルを取得し、
   前記決定部は、前記在住部屋での前記振動レベルに基づいて、前記在住部屋の家賃を決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の決定装置。
4. 前記在住部屋ごとに当該在住部屋での前記指標値から生成された、前記振動レベルの時系列変化を示す波形情報に基づいて、前記在住部屋のうち騒音発生源の在住部屋を推定する推定部と、
   前記推定部による推定結果に基づいて、家賃の変更態様の候補のうち、いずれの変更態様の対象であるかを前記在住部屋ごとに判定する判定部と、
   を有し、
   前記決定部は、前記判定部による判定結果が示す変更態様に応じて、前記在住部屋ごとに当該在住部屋の家賃を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の決定装置。
5. 前記推定部は、前記波形情報に基づき前記在住部屋のうち所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋が存在すると判定できた場合には、当該所定閾値を超える振動レベルに対応する波形情報を比較することで、当該所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋のうち、最も早いタイミングで当該所定閾値を超える振動レベルの音が発生した在住部屋を、騒音発生源の在住部屋として推定し、
   前記判定部は、前記推定部により騒音発生源の在住部屋が推定された場合には、当該騒音発生源の在住部屋に対応する前記波形情報が示す振動状況が所定の条件を満たすか否かに基づいて、当該騒音発生源の在住部屋が家賃増額の対象であるか否かを判定し、
   前記決定部は、前記判定部により前記騒音発生源の在住部屋について家賃増額の対象であると判定された場合には、現在の家賃から所定額増額した価格を、前記騒音発生源の在住部屋の住人に課す家賃として決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の決定装置。
6. 前記判定部は、前記騒音発生源の在住部屋で発生した音であって、所定閾値を超える振動レベルの音が発生した発生時刻が夜間時間帯であるか否かに基づいて、当該騒音発生源の在住部屋が家賃増額の対象であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. 前記判定部は、前記在住部屋のうち所定期間において騒音発生源と推定されなかった在住部屋、または、前記在住部屋のうち家賃増額の対象と判定されなかった在住部屋に対して、家賃減額の対象として判定し、
   前記決定部は、前記在住部屋の中に家賃減額の対象として判定された在住部屋が存在する場合には、家賃減額の対象として判定された在住部屋の現在の家賃から所定額減額した価格を、当該在住部屋の住人に課す家賃として決定する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の決定装置。
8. 決定装置が実行する価格決定方法であって、
   所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定工程と
   を含むことを特徴とする価格決定方法。
9. 所定の集合住宅に存在する住居部屋での音の強さを示す指標値を取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された指標値に基づいて、前記住居部屋の価格を決定する決定手順と
   をコンピュータに実行させるための価格決定プログラム。

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