JP3254630B2 - Student Housing Comprehensive Management System - Google Patents

Student Housing Comprehensive Management System

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JP3254630B2
JP3254630B2 JP2000055646A JP2000055646A JP3254630B2 JP 3254630 B2 JP3254630 B2 JP 3254630B2 JP 2000055646 A JP2000055646 A JP 2000055646A JP 2000055646 A JP2000055646 A JP 2000055646A JP 3254630 B2 JP3254630 B2 JP 3254630B2
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恵介 足立
弘行 小川
貢 岡本
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株式会社学生情報センター
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、学生専用住居の総
合的な管理システムに関し、特に大学、短大、専門学校
等(以下、単に「大学」とする)の近辺に建築しようと
するか、若しくは建築された学生を対象とするマンショ
ンや共同住宅、アパート、下宿等(以下、単に「学生用
住居」とする)に、学生を効率良くかつ経済的に入居又
は退居させて管理するための学生用住居の総合管理シス
テムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a comprehensive management system for student-only residences, and more particularly, to building near universities, junior colleges, vocational schools (hereinafter simply referred to as "universities"), or Students to efficiently and economically move students into or out of condominiums, apartments, apartments, boarding houses, etc. (hereinafter simply referred to as "student residences") for built students It relates to a comprehensive management system for housing.

【0002】[0002]

【従来の技術】大学の近辺には学生用住居が建築され、
大学に通う学生の住宅若しくは居住用として利用されて
いる。特に、自宅から離れて大学に通う学生にとって、
住居の確保は重大な問題である。そして、最近の少子化
傾向は一層拍車をかけ、所謂有名大学の近くでは学生の
宿舎を確保することが困難となっている。
2. Description of the Related Art A student residence is built near a university.
It is used for housing or living for students who go to university. Especially for students who go to college away from home,
Securing housing is a serious problem. Recently, the declining birthrate has further accelerated, and it has become difficult to secure student accommodation near so-called famous universities.

【0003】平成4年の18歳人口は205万人であ
り、これをピークにして減少傾向にあり、平成12年の
18歳人口は154万人、平成20年では120万人と
なる。また、大学進学率は平成4年に36%であったも
のが、平成12年では48%になっており、大学進学者
数そのものは約70万人レベルでほぼ希望者数と拮抗し
てきているため、大学間の格差競争、つまり学生の取り
合いが激しくなっている。
[0003] The population of 18-year-olds in 1990 was 2.05 million, and has been decreasing since peaking. The population of 18-year-olds in 2000 was 1.54 million, and in 2008 it was 1.2 million. In addition, the university entrance rate was 36% in 1992, but has increased to 48% in 2000. The number of university enrollees is about 700,000, which is almost the same as the number of applicants. As a result, competition among universities, that is, student competition, has become intense.

【0004】一方では大学側自身による受験生の獲得、
生き残り戦略の一環で、全国から優秀な受験生を集める
ことに必至となっている。この結果として、受験生が都
会の有名大学への進学を希望し、益々大学の差別化が進
むと予想され、有名大学近郊に学生用住居の需要が喚起
されることとなっている。
[0004] On the other hand, the acquisition of students by the university itself,
As part of a survival strategy, it is inevitable to attract excellent candidates from all over the country. As a result, students are expected to enter a famous university in the city, and it is expected that the university will be further differentiated, and demand for student housing near the famous university will be stimulated.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】大学近くにマンション
等の学生用住居を建築する場合には、先ず適当な土地を
見つけ、立地条件を評価し、立地条件が合格になった場
合にはオーナーの資金条件等を勘案しながら学生用住居
を建築することになる。学生用住居の完成後は、入居や
退居の管理を効率良く行う必要が生じる。にも拘らず、
従来はかかる観点から企画やコンサルティングを行って
学生用住居の確保を図ることはなされていない。
[Problem to be Solved by the Invention] When building a student residence such as an apartment near a university, first find an appropriate land, evaluate the location conditions, and if the location conditions pass, check with the owner. The student housing will be built in consideration of funding conditions. After the student residence is completed, it will be necessary to manage entry and exit efficiently. Nevertheless,
Conventionally, planning and consulting from such a viewpoint have not been attempted to secure student housing.

【0006】また、有名大学への人気の集中化と少子化
により、親の子供に対する1人当たりの教育投資額は増
加すると共に、地方の優秀な受験生が大都市圏の有名大
学へ進学する傾向が強くなると予想される。更には、学
生若しくは女子大生専用で、設備の整った学生用住居の
需要が喚起され、各室にキッチン、バス、トイレ、給湯
設備、エアコン設備を完備し、生活面での支援システム
(医療、保守等)が要求される。にも拘らず、従来は将
来的な予測もされることなく、学生用住居の環境がオー
ナーの経営方針に大きく左右されたり、自身で設備を調
達して揃えなければならないといった不都合があった。
[0006] In addition, due to the popularization of famous universities and the declining birthrate, the per capita educational investment for parents' children increases, and excellent local examinees tend to enter famous universities in metropolitan areas. Expected to be stronger. Furthermore, the demand for student housing, which is exclusively for students or female college students, and is fully equipped, has been stimulated, and kitchens, baths, toilets, hot water supply facilities, and air-conditioning facilities have been installed in each room. Maintenance) is required. Nevertheless, in the past, there was no inconvenience that the environment of student housing was greatly influenced by the management policy of the owner or that the facilities had to be procured and prepared by themselves without being predicted in the future.

【0007】本発明は上述のような事情からなされたも
のであり、本発明の目的は、学生用住居の立地条件、評
価、入居率の予測等からの企画、オーナーに対するファ
イナンスの条件設定、住居の建設、竣工後の管理、学生
の入居/退居までを統一的に管理するようにした学生用
住居の総合管理システムを提供することにある。
The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to plan a student's residence based on location conditions, an evaluation, a prediction of a occupancy rate, etc .; The purpose of the present invention is to provide a comprehensive management system for student housing, which unifies management of construction, management after completion, and entry / exit of students.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】本発明は、学生用住居の
建設企画から建設後の入居、退居に至るまでの情報をデ
ータベース化してコンピュータシステムにより総合的に
管理すると共に、通信ネットワークを介した当該利用者
に対する情報提供が可能な学生用住居の総合管理システ
ムに関し、本発明の上記目的は、大学や短大、専門学校
等の大学近辺の立地条件及び立地評価のデータを入力し
て物件データベースとして管理する物件データ管理手段
と;前記物件データベースの登録情報に基づいて近隣キ
ャンパスのランク付け処理を行い、該ランク付けの結果
と他社扱いの物件情報データベース、目安賃料とから前
記大学近辺の学生用住居の入居率を予測する入居率予測
手段と;前記入居率の予測結果を評価要素として前記学
生用住居の収益性を評価する収益性評価手段と;前記大
学近辺の立地における資金条件を基に設定されたファイ
ナンス条件及び前記収益性の評価結果を建設判定要素と
して前記学生用住居の建設実施の是非に係る建設判定を
行う建設判定手段と;前記学生用住居のオーナーに対す
る意思決定用情報として前記建設判定の結果を表示する
意思決定用情報表示手段と;建設が決定された前記学生
用住居の建設施工管理、建設後の学生用住居の入居、退
居に係る情報を当該データベースにより管理する住居情
報管理手段と;を備え、前記入居率予測手段は、前記近
隣キャンパスのランク付け処理を、キャンパス別物件所
要時間、物件名称、所在地、沿線、距離又は所要時間で
行うようになっており、且つ、前記距離又は所要時間を
徒歩、自転車、バス又はJR、私鉄で3段階評価するよ
うになっており、且つ、前記近隣キャンパスのランク付
け処理でランク付けされたランク別の下宿者数、学生
数、男女数、次年度新入生数予測、物件入居率のデータ
前記大学近辺の学生用住居の入居率を予測するための
データとして出力することによって達成される。
SUMMARY OF THE INVENTION According to the present invention, information from a construction plan of a student residence to entry and exit after the construction is stored in a database and managed comprehensively by a computer system, and also through a communication network. The above object of the present invention relates to a comprehensive management system for student dwellings capable of providing information to the user concerned, and provides a property database by inputting location conditions and location evaluation data near universities such as universities, junior colleges, and vocational schools. A property data management means that manages the neighborhood campuses based on the registration information in the property database, and uses the results of the ranking, a property information database handled by another company, and standard rents for students near the university. Occupancy rate prediction means for predicting the occupancy rate of the residence; and the profitability of the student residence using the prediction result of the occupancy rate as an evaluation factor. Means for evaluating profitability; a financing condition set based on funding conditions at the location near the university and a result of the profitability evaluation as a construction judgment element for making a construction judgment relating to whether or not to construct the student residence. Means for determining construction to be performed; information display means for decision display for displaying the result of the construction determination as information for decision making to the owner of the student residence; construction management of the student residence for which construction has been decided; And a housing information management means for managing information relating to entry and departure of student residences by the database, wherein the occupancy rate prediction means performs the ranking process of the neighboring campuses, the required time of each campus property, the property Name, location, along the railway, distance or required time, and the distance or required time on foot, bicycle, bus or JR, private railway Is adapted to evaluate three stages, and, the neighboring campus number of ranking processing ranked of another rank boarding house who in the, number of students, male and female number, next year freshman number of prediction, the property occupancy rate data
A for predicting the occupancy rate of residential students in the vicinity of the university
This is achieved by outputting as data .

【0009】あるいは、大学や短大、専門学校等の大学
近辺の立地条件及び立地評価のデータを入力して物件デ
ータベースとして管理する物件データ管理手段と;前記
物件データベースと他社扱いの物件情報データベース、
目安賃料とから前記大学近辺の学生用住居の入居率を予
測する入居率予測手段と;前記入居率の予測結果を評価
要素として前記学生用住居の収益性を評価する収益性評
価手段と;前記大学近辺の立地における資金条件を基に
設定されたファイナンス条件及び前記収益性の評価結果
を建設判定要素として前記学生用住居の建設実施の是非
に係る建設判定を行う建設判定手段と;前記学生用住居
のオーナーに対する意思決定用情報として前記建設判定
の結果を表示する意思決定用情報表示手段と;建設が決
定された前記学生用住居の建設施工管理、建設後の学生
用住居の入居、退居に係る情報を当該データベースによ
り管理する住居情報管理手段と;マンション別空室予定
リスト、大学別募集予定リスト、地域別募集予定リスト
の情報に基づいて当該学生用住居の入居募集目標数を算
出する募集目標数算出手段と;入居/退居データベース
に集計入力した当該学生用住居の入居,退居に係る情報
に基づき入居実績を分析して、入居者の府県別出身高校
リスト、キャンパス移動大学在学生リスト、退居予定者
退居理由リスト、入居者分析入居理由リストを生成する
入居実績分析手段と;を備えることによって達成され
る。
[0009] Alternatively, universities such as universities, junior colleges, vocational schools, etc.
Enter the data of the nearby location conditions and location evaluation
Property data management means managed as a database;
Property database and property information database handled by other companies,
Estimate the occupancy rate of student housing near the university from the estimated rent.
Occupancy rate predicting means for measuring; evaluating the occupancy rate prediction result
Profitability assessment to evaluate the profitability of the student residence as an element
And financial means based on the financial conditions at the location near the university
Set financing conditions and evaluation results of profitability
Of construction of the student residence
Construction judgment means for making construction judgment according to the above;
The construction judgment as information for decision making for the owner
Information display means for displaying the result of construction;
Construction management of the student residence specified, students after construction
Information on entering and leaving homes is provided by the database.
Housing information management means to manage the apartment;
List, Recruitment List by University, Recruitment List by Region
Based on the information of the student residence
Means for calculating the number of recruitment targets to be issued;
Information related to entering and leaving the student's residence entered in the total
Analysis of tenant performance based on
List, campus mobile university student list, prospective departure
Generate a list of reasons for moving out and tenant analysis
Occupancy performance analysis means;
You.

【0010】[0010]

【0011】[0011]

【発明の実施の形態】本発明は学生用住居の建設企画、
土地のオーナーへのコンサルティングから入居者募集、
建物の運用/運営管理、入居者/退居者管理、更には入
居した学生への情報提供などを通して、学生に安全で快
適な学生生活を送ってもらえるような総合的な管理シス
テムを構築している。故郷を離れて独り暮らしをする学
生や親にとって、一番望まれるのは安全な学生生活若し
くは快適な社会生活であり、そのために、本発明では2
4時間フルメンテナンスサービスや医療健康相談サービ
スなど、入居者の安全性に配慮した管理システムを構築
している。建設地や地元の大学などのマーケティング調
査から企画を開始し、学部別の学生数や出身地、大学の
移転予定の有無といったデータを蓄積して分析し、その
結果を基に賃料を設定し、戸数、建築構造の仕様を検討
し、実際に図面を作成している。また、住居内には情報
化社会に対応したインターネットによるグローバルな情
報交換や、就職相談、就職情報などの場を設けている。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a construction plan for a student residence,
Recruitment of tenants from consulting to land owners,
Building a comprehensive management system that allows students to live a safe and comfortable student life through building operation / operation management, resident / exit management, and information provision to resident students. I have. For students and parents who are away from home and living alone, what is most desired is a safe student life or comfortable social life.
We have built a management system that considers the safety of tenants, such as a 4-hour full maintenance service and a medical health consultation service. Start planning from marketing surveys of construction sites and local universities, accumulate and analyze data such as the number of students by department, hometown, and whether or not there is a plan to relocate to a university, set rents based on the results, The number of units and the specifications of the building structure are examined, and drawings are actually created. In addition, in the house, there is a place for global information exchange, employment consultation, employment information, etc. via the Internet corresponding to the information society.

【0012】先ず本発明では各大学の下宿者数や学生の
動向などの詳細なデータを基に、土地が学生用住居とし
て適しているか否かを総合的な観点から診断する。初期
段階では事業収支計画の概算を短時間で作成し、オーナ
ーの希望を伺いながら、長期的な安定経営ができるかど
うか、資金、収支、税務面などについてのベストの経営
計画を立案する。
First, in the present invention, based on detailed data such as the number of lodgers and the trends of students at each university, it is diagnosed from a comprehensive viewpoint whether or not the land is suitable for student housing. In the initial stage, we will make a rough estimate of the business income and expenditure plan in a short period of time, and ask the owner's wishes, and formulate the best management plan for long-term stable management, funding, income and expenditures, etc.

【0013】図1は本発明システムの全体的な概念を模
式的に示しており、先ず大学の近辺における土地や用地
の発見や確保、地主若しくは学生用住居経営のオーナー
との折衝等を行う案件処理があり、立地条件や立地評価
が判定され、オーナーとの条件面での折衝が成功した場
合には学生用住居建設の決定をし、学生用住居建設施工
管理と工程管理の基に学生用住居の建設を行い、学生用
住居竣工後は住居設備等の住設管理を行うと共に、学生
用住居への学生の入居契約期間中の入居サービス及び退
居を総合的にコンピュータ管理する。
FIG. 1 schematically shows the general concept of the system of the present invention. First, a project for finding or securing land or land near a university, negotiating with a landowner or an owner of student housing management, etc. If there is processing, location conditions and location evaluation are determined, and if negotiations with the owner in terms of conditions are successful, a decision will be made on student housing construction based on student housing construction management and process management. After the construction of the residence, the student residence will be managed after the completion of the student residence, and the computer will be used to comprehensively manage the student's residence service and retirement during the student residence contract period.

【0014】図2は立地評価及び建設計画評価の工程を
詳細に示しており、大学近辺の地主や不動産業者若しく
は自社営業マン等からの案件紹介の受付をコンピュータ
1にて一括して行い、キーボード等から入力された条件
設定を物件データベース2に登録する。なお、コンピュ
ータ1は各支店とLAN接続されており、各地の条件設
定を一括して取り扱うことができる。立地条件の条件設
定として、本発明では、(1)物件の名称、所在地、
(2)JR、私鉄、バス等の沿線名称、(3)最寄り駅
からの距離(所要時間)、(4)棟当たりの有効面積、
(5)容積率、建ぺい率、(6)建築の仕様、構造及び
設備、(7)都府県又は市町村等の規制、基準、指導条
件、(8)周辺環境等があり、これら条件をコンピュー
タ1のキーボード等から入力する。
FIG. 2 shows in detail the steps of the site evaluation and the construction plan evaluation. The computer 1 collectively accepts project introductions from landowners, real estate agents, or company sales persons near the university, and uses the keyboard. The condition setting input from the user is registered in the property database 2. It should be noted that the computer 1 is connected to each branch office via a LAN, and can collectively handle condition settings in various places. As the condition setting of the location condition, in the present invention, (1) the name, location,
(2) Names of railways such as JR, private railways and buses, (3) Distance from the nearest station (time required), (4) Effective area per building,
(5) floor area ratio, building coverage ratio, (6) building specifications, structure and facilities, (7) regulations, standards, guidance conditions, etc. of prefectures or municipalities, (8) surrounding environment, etc. Input from etc.

【0015】図3は、本発明で用いる案件査定シートの
一例を示しており、この案件査定シートの記入事項に従
ってデータを入力する。これら入力された立地条件は物
件データベース2に登録されると共に、学校情報データ
ベース3に登録される。物件データベース2の登録デー
タの一例を図4に示す。学校情報データベース3に登録
される学校情報は、大学所在都府県名、大学名(キャン
パス名)、総学生数、学部別学生数、下宿率、下宿者
数、国立私学等の種別その他であり、図5に示す大学シ
ートに従って入力する。物件データベース2の他に、同
一地域の同業他社の情報が物件情報データベース4に登
録されている。
FIG. 3 shows an example of a case assessment sheet used in the present invention, and data is input according to the entries on the case assessment sheet. These input location conditions are registered in the property database 2 and also in the school information database 3. FIG. 4 shows an example of the registration data of the property database 2. The school information registered in the school information database 3 includes the name of the prefecture where the university is located, the name of the university (campus name), the total number of students, the number of students by department, the boarding rate, the number of boarders, the type of national private school, etc. Input according to the university sheet shown in 5. In addition to the property database 2, information on other companies in the same area is registered in the property information database 4.

【0016】一方、物件データベース2には立地条件と
共に賃料が登録されており、物件情報データベース4に
登録されている他社の物件情報の賃料や、入居率予測の
データを参考にして目安賃料10を算出する。図6及び
図7は他社物件の情報例を示しており、これら情報が物
件情報データベース4に登録されている。
On the other hand, the rent is registered in the property database 2 together with the location conditions, and the standard rent 10 is referred to by referring to the rent of the property information of another company registered in the property information database 4 and the occupancy rate prediction data. calculate. 6 and 7 show examples of information on properties of other companies. These pieces of information are registered in the property information database 4.

【0017】また、学校情報データベース3に登録され
た学校情報を基に各種の立地評価点を入力し、図8のア
ルゴリズムに従って立地判定20を行う。立地判定20
のための評点入力は、(1)社会生活基盤評点の入力
(ステップS1)、(2)交通機関評点の入力(ステッ
プS2)、(3)近隣キャンパス評点の入力(ステップ
S3)、(4)学生人口評点の入力(ステップS4)、
(5)下宿率評点の入力(ステップS5)、(6)近隣
環境評点の入力(ステップS6)、(7)近隣物価評点
の入力(ステップS7)であり、これら入力評点の総合
得点から立地の合否を判定する(ステップS8,S
9)。これら評点の総合点から立地判定20が合格とな
った場合、物件データベース2及び物件情報データベー
ス4から算出された目安賃料10を参照して、本年度若
しくは来年度といった近未来の入居率を予測する。この
場合、賃料を下げれば入居率は上昇することになり、賃
料が高ければ入居率は下降する。更に、本発明では大学
等のキャンパスの移動、短大の4年制大学への移行とい
った情報を加味して、例えば5年後、10年後といった
長期的な観点からの入居率の傾向予測も併せて行う。
Further, various location evaluation points are inputted based on the school information registered in the school information database 3, and the location judgment 20 is performed according to the algorithm of FIG. Location judgment 20
(1) Input social infrastructure score (Step S1), (2) Input transportation score (Step S2), (3) Input nearby campus score (Step S3), (4) Input of student population score (step S4),
(5) Input of boarding rate score (Step S5), (6) Input of neighboring environment score (Step S6), (7) Input of neighboring price score (Step S7), and the location of the location is calculated from the total score of these input scores. Pass / Fail is determined (Steps S8, S
9). If the location judgment 20 is passed based on the total score, the occupancy rate in the near future such as this year or next year is predicted with reference to the reference rent 10 calculated from the property database 2 and the property information database 4. In this case, decreasing the rent will increase the occupancy rate, and increasing the rent will decrease the occupancy rate. Furthermore, in the present invention, taking into account information such as the movement of campuses such as universities and the transition to a four-year college at a junior college, the trend prediction of the occupancy rate from a long-term perspective, for example, five years later, ten years later, etc. Do it.

【0018】図9は入居率予測のアルゴリズムを示して
おり、前述した物件名称や沿線名称等の条件設定と、学
校情報データベース3の登録データとに基づいて近隣キ
ャンパスのランク付け処理(ステップS10)を行う。
ランク付け処理はキャンパス別物件所要時間、物件名称
及び所在地、沿線名称(JR,私鉄、バス)、距離(所
要時間)、キャンパス名を入力することにより行われる
が、所要時間10分以内をAランク、所要時間20分圏
をBランク、所要時間30分圏をCランクとして計算す
る。Aランクでも徒歩10分以内をAAAランク、自転
車10分以内をAAランク、バス、JR、私鉄をAラン
クとし、Bランクでも徒歩20分以内をBBBランク、
自転車20分以内をBBランク、バス、JR、私鉄をB
ランクとし、Cランクでも徒歩30分以内をCCCラン
ク、自転車30分以内をCCランク、バス、JR、私鉄
をCランクとしている。このランク付けとは別にキャン
パス別の学生数、男女数、下宿者数、既設物件入居者数
のキャンパスデータを抽出し(ステップS20)、ステ
ップS10で求められたランク毎(AAA〜C)に近隣
キャンパスの学生数、男女数、下宿者数、既設物権入居
者数を入力し(ステップS21)、これらデータをプリ
ントアウトし(ステップS22)、これらデータを見な
がら新案件1室当たり新入生人口倍率、新入生数獲得数
予測、物件入居率ベース、提携大学新入居者獲得数ベー
スを求め(ステップS23)、入居率を予測する。入居
率の予測は、提携大学新入居者獲得数ベース/(新たに
建てる新築物件の部屋数+既設物件の4年生の数)で求
める。
FIG. 9 shows an algorithm for estimating the occupancy rate, and ranks nearby campuses on the basis of the above-described condition setting such as the property name and the name of the wayside and the registered data in the school information database 3 (step S10). I do.
The ranking process is performed by entering the required time of the property by campus, property name and location, railroad name (JR, private railway, bus), distance (time required), and campus name. , The required time zone of 20 minutes is calculated as B rank, and the required time zone of 30 minutes is calculated as C rank. The A rank is within 10 minutes on foot even in A rank, the AA rank is within 10 minutes by bicycle, the A, the bus, JR and private railway are A rank. The BBB rank is within 20 minutes on foot even in B rank.
Bicycle less than 20 minutes BB rank, bus, JR, private railway B
The C rank is the CCC rank within 30 minutes on foot, the CC rank within 30 minutes by bicycle, and the C rank for buses, JR, and private railways. Apart from this ranking, the campus data of the number of students, the number of men and women, the number of lodgers, and the number of occupants of the existing property by campus are extracted (step S20), and the neighborhood is obtained for each rank (AAA to C) obtained in step S10. Enter the number of students on campus, the number of men and women, the number of boarders, and the number of existing tenants (Step S21). Print out these data (Step S22). The prediction of the number of new students acquired, the base of the occupancy rate of the property, and the basis of the number of new residents of the partner university are obtained (step S23), and the occupancy rate is predicted. The occupancy rate is estimated based on the number of newly acquired tenants at the affiliated university / (the number of rooms of newly built new buildings + the number of fourth graders of existing buildings).

【0019】図10は、物件データベース2及び物件情
報データベース4の登録データから目安賃料10を求め
るアルゴリズムを示しており、物件データベース2から
の案件近隣物件抽出(ステップS30)により、同一沿
線近隣駅(JR、私鉄、バス)及び既設物件家賃リスト
から、例えば築3年以内最高家賃ZZZ円、築3年以内
最低家賃zzz円、築7年以内最高家賃YYY円、築7
年以内最低家賃yyy円が求められる。また、他社扱い
の物件情報データベース4からの近隣他社物件抽出(ス
テップS31)により、沿線同一駅、両隣駅(JR、私
鉄、バス)及びワンルームタイプから、例えば築3年以
内最高家賃UUU円、築3年以内最低家賃uuu円、築
5年以内最高家賃VVV円、築5年以内最低家賃vvv
円が求められる。このような案件近隣物件の抽出や近隣
他社物件の抽出から、目安賃料(UUU,ZZZ,YY
Y,VVV,zzz,yyy,uuu,vvv)10が
複数種求められ、コンピュータ1の画面に表示又は印刷
される。
FIG. 10 shows an algorithm for obtaining the standard rent 10 from the registered data of the property database 2 and the property information database 4. By extracting the property near the case from the property database 2 (step S30), the station near the same station ( From JR, private railway, bus) and existing property rent list, for example, maximum rent ZZZ yen within 3 years, minimum rent zzz yen within 3 years, maximum rent YYY yen within 7 years, 7 years
A minimum rent yyy yen within a year is required. In addition, by extracting nearby competitors' properties from the property information database 4 handled by other companies (step S31), for example, the maximum rent UUU yen within 3 years from the same station, both stations (JR, private railway, bus) and one-room type along the line Minimum rent uuu yen within 3 years, maximum rent VVV yen within 5 years, minimum rent vvv within 5 years
A circle is required. Estimated rent (UUU, ZZZ, YY)
Y, VVV, zzz, yyy, uuu, vvv) 10 are determined and displayed or printed on the screen of the computer 1.

【0020】上述のようにして求められた目安賃料(i
=1,2,・・・,n)に対して、図11に示すフロー
に従って収益性の評価を行う。即ち、先ず目安賃料(i
=1,2,・・・,n)を入力し(ステップS50)、
目安賃料の低い順(i=1)に収益性を評価する(ステ
ップS51)。次に、資金条件の1つである収入予測X
を、X=目安賃料×部屋数×入居率の計算によって計測
する(ステップS52)。そして、設計コスト、建築コ
スト、住宅設備機器コスト、管理運営コスト、メンテナ
ンスコスト等のコストYを算定し(ステップS53)、
収入予測X―コストYの計算によって収益性をA,B,
Cの3ランクで評価する(ステップS54)。このよう
な演算をi=nとなるまで繰り返し(ステップS55、
S56)、収益性評価の決定を行う(ステップS5
7)。
The estimated rent (i
= 1, 2, ..., n), the profitability is evaluated according to the flow shown in FIG. That is, first, the standard rent (i
= 1, 2,..., N) (step S50),
Profitability is evaluated in ascending order of rent (i = 1) (step S51). Next, one of the funding conditions, income prediction X
Is calculated by calculating X = reference rent × number of rooms × occupancy rate (step S52). Then, a cost Y such as a design cost, a construction cost, a housing equipment cost, a management operation cost, a maintenance cost, etc. is calculated (step S53),
Profitability is calculated as A, B,
Evaluation is made with three ranks of C (step S54). Such an operation is repeated until i = n (step S55,
S56), the profitability evaluation is determined (step S5).
7).

【0021】一方、学生用住居の建設には多額の資金が
必要であり、建設するか否かの判定アルゴリズム(シミ
ュレーション予測30)は図12に示すようになってい
る。先ずオーナーが建設するためのファイナンス条件の
設定として、本発明では、(1)手元資金、(2)用地
ローン価値、(3)銀行融資シミュレーション、(4)
設計コスト、建築コスト、(5)住宅設備機器コスト、
(6)会社特有の仕様、(7)管理運営コスト、(8)
メンテナンスコスト、(9)収入予測等を入力する(ス
テップS40)。次に、上述で求められた目安賃料10
を入力する(ステップS41)。これら入力されたファ
イナンス条件及び目安賃料10に対して、更に建設判定
評価点を入力する(ステップS42)。この建設判定評
価点としては、(1)建設コスト評価、(2)ファイナ
ンス評価、(3)家賃収入評価、(4)テナント収入評
価、(5)駐車場収入評価、(6)採算分岐点評価、
(7)収益性評価を入力する。これら評価点の入力に対
して、建設条件として合格か否かが出力され(ステップ
S43)、オーナーはこの結果を見て建設か中止かの意
志の決定を行う。
On the other hand, the construction of a student residence requires a large amount of funds, and the algorithm (simulation prediction 30) for determining whether or not to construct is shown in FIG. First, in the present invention, financing conditions for building by the owner are as follows: (1) cash on hand, (2) land loan value, (3) bank loan simulation, (4)
Design cost, construction cost, (5) housing equipment cost,
(6) company-specific specifications, (7) management and operation costs, (8)
The maintenance cost, (9) income prediction and the like are input (step S40). Next, the estimated rent 10
Is input (step S41). A construction judgment evaluation point is further input with respect to the input financing conditions and reference rent 10 (step S42). The construction judgment evaluation points are (1) construction cost evaluation, (2) finance evaluation, (3) rent income evaluation, (4) tenant income evaluation, (5) parking lot income evaluation, (6) profitable branch point evaluation. ,
(7) Enter profitability evaluation. In response to the input of these evaluation points, whether or not the construction condition is passed is output (step S43), and the owner determines the intention of the construction or the stop by seeing the result.

【0022】学生用住居が建設されたときの建物のコン
ピュータ1への登録は、図13に示す建物登録シートの
記述に従って行い、オーナーに関する登録は図14に示
すオーナー登録シートに従って行う。
When the student residence is constructed, the building is registered in the computer 1 in accordance with the description on the building registration sheet shown in FIG. 13, and the owner is registered in accordance with the owner registration sheet shown in FIG.

【0023】図15は、学生用住居に学生が入居する場
合及び入居後の管理体系を示しており、既設建物や新
築、改装建物には空室予定リストに従って月毎に入居者
の問い合わせがあり(例えば10月、11月、12
月)、これら問い合わせを集計してコンピュータ1に入
力する。コンピュータ1には入居/退居データベース5
が接続されており、上記集計情報が入居/退居データベ
ース5に入力されることにより、学生用住居の空室予測
を行うと共に(ステップS50)、入居実績の分析を行
う(ステップS60)。空室予測は住居別空室予定リス
ト、大学別募集予定リスト、地域別募集予定リストから
募集目標数を算出する。募集目標数の内容は提携大学へ
の目標数提示、提携大学要望事項ヒアリング、各大学へ
の働きかけや宣伝、予約受付会の開催、合格発表予定
(推薦、1次、2次、地方受験)、合格者への宣伝、各
住居別宣伝等である。また、入居実績の分析は、入居者
の府県別出身高校リストから地方進学校への宣伝営業、
キャンパス移動大学在学生リストからキャンパス移動予
定者への宣伝営業、退居予定者/退居理由リストからマ
ンション別問題点のチェック、入居者分析/入居理由リ
ストから宣伝媒体の選別や仕様の見直しを行う。
FIG. 15 shows a management system when a student enters a student residence and after entering the residence. In the existing building, a newly constructed building, or a renovated building, there is an inquiry of a resident every month according to a vacancy schedule list. (For example, October, November, 12
Monthly), these inquiries are totaled and input to the computer 1. Enter / leave database 5 in computer 1
Is connected, and the total information is input to the occupancy / departure database 5, whereby the vacancy of the student residence is predicted (step S50), and the occupancy results are analyzed (step S60). The vacancy forecast calculates the target number of recruitment from the list of vacancy schedules by residence, the list of recruitment schedules by university, and the list of recruitment schedules by region. The contents of the target number of recruitment are as follows: presentation of the target number to partner universities, hearing of the request of partner universities, approach and promotion to each university, holding of reservation reception meeting, scheduled announcement of pass (recommendation, primary, secondary, regional examination), These include advertisements for successful applicants and advertisements for each residence. In addition, the analysis of occupancy results is based on the list of resident high schools by prefecture,
Advertisement sales from campus-moving university student list to prospective campus movers, check for problems by condominium from prospective move-out / reason list, select resident analysis / research reason list to select advertising media and review specifications Do.

【0024】本発明では図16に示すように、コンピュ
ータ1をインターネット40に接続すると共に、学生用
住居50,60、の各室(51,52,・・・,61,
62,・・・)にパソコンを設置し、サーバ41を経て
インターネット40に接続している。このため、学生用
住居に入居している学生の管理が容易になると共に、退
居等の連絡もオンラインリアルタイムに行うことができ
る。また、インターネット40は一般の家庭や会社、事
業所等のパソンコン71,72,・・・とも接続されて
いるので、学生用住居への入居希望や問い合わせ等を、
希望大学(合格大学)に合わせてインターネット40を
介して行うことが可能である。
In the present invention, as shown in FIG. 16, the computer 1 is connected to the Internet 40 and the rooms (51, 52,...
, 62) are connected to the Internet 40 via the server 41. For this reason, the management of the student who is resident in the student residence becomes easy, and the notification such as leaving can be made online in real time. Also, since the Internet 40 is also connected to the personal computers 71, 72,... Of general homes, companies, business offices, etc.,
This can be performed via the Internet 40 in accordance with the desired university (accepted university).

【0025】図17〜図20は本発明の各部画面の一例
を示している。図17及び図18は図2におけるシミュ
レーション予測30の一例を示しており、図19はシミ
ュレーションの予測結果を示している。また、図20は
図2における銀行融資シミュレーションの一例を示す画
面図である。
FIGS. 17 to 20 show an example of the screen of each part of the present invention. 17 and 18 show an example of the simulation prediction 30 in FIG. 2, and FIG. 19 shows the prediction result of the simulation. FIG. 20 is a screen diagram showing an example of the bank loan simulation in FIG.

【0026】[0026]

【発明の効果】以上のように、本発明の学生用住居の総
合管理システムによれば、学生用住居の企画から土地や
ファイナンス等の案件処理、建設施工管理、建設決定、
住設管理、学生の効率的な入居/退居から、将来的な空
室予測や入居実績の分析までを統一的に管理することが
でき、学生にとっても、地主やオーナーにとっても非常
に便利である。また、インターネットに接続した情報シ
ステム体系としているため、学生用住居の効率的で経済
的な管理を実現できる。
As described above, according to the student housing comprehensive management system of the present invention, from student housing planning to land processing, financing, etc., construction management, construction decision,
It can manage everything from house management and efficient student entry / exit to future vacancy forecasting and occupancy analysis, making it extremely convenient for students, landowners and owners. is there. In addition, since the information system is connected to the Internet, efficient and economical management of student housing can be realized.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明システムの全体的な概念を示す模式図で
ある。
FIG. 1 is a schematic diagram showing the general concept of the system of the present invention.

【図2】本発明システムに係るオーナー意志決定までの
処理例を示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing up to an owner decision according to the system of the present invention.

【図3】本発明で用いる案件査定シートの一例を示す図
である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a case assessment sheet used in the present invention.

【図4】物件データベースの登録データの一例を示す図
である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of registration data of a property database.

【図5】物件情報データベースに登録するための大学シ
ートの一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing an example of a college sheet for registering in a property information database.

【図6】物件情報データベースに登録される他社物件の
情報例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of information on properties of other companies registered in the property information database.

【図7】物件情報データベースに登録される他社物件の
情報例を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing an example of information on other company's properties registered in the property information database.

【図8】本発明に係る立地判定の処理例を示すフローチ
ャートである。
FIG. 8 is a flowchart illustrating a processing example of a location determination according to the present invention.

【図9】本発明に係る入居率予測の処理例を示すフロー
チャートである。
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a occupancy rate prediction process according to the present invention.

【図10】本発明に係る目安賃料の演算処理例を示すフ
ローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart showing an example of a calculation process of a standard rent according to the present invention.

【図11】収益性評価のアルゴリズムを示すフローチャ
ートである。
FIG. 11 is a flowchart showing an algorithm of profitability evaluation.

【図12】学生用住居建設のアルゴリズム例を示すフロ
ーチャートである。
FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of an algorithm for building a student residence.

【図13】建物登録シートの一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a building registration sheet.

【図14】オーナー登録シートの一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of an owner registration sheet.

【図15】本発明の学生用住居の空室予測及び入居実績
の分析を説明するためのフローチャートである。
FIG. 15 is a flowchart for explaining prediction of vacancy and analysis of actual occupancy of a student residence according to the present invention.

【図16】本発明の管理体系を示すブロック図である。FIG. 16 is a block diagram showing a management system of the present invention.

【図17】シミュレーション予測の一例を示す画面図で
ある。
FIG. 17 is a screen diagram showing an example of a simulation prediction.

【図18】シミュレーション予測の一例を示す画面図で
ある。
FIG. 18 is a screen diagram illustrating an example of a simulation prediction.

【図19】シミュレーション予測の結果を示す画面図で
ある。
FIG. 19 is a screen view showing a result of simulation prediction.

【図20】銀行融資シミュレーションの一例を示す画面
図である。
FIG. 20 is a screen diagram showing an example of a bank loan simulation.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 コンピュータ 2 物件データベース 3 学校情報データベース 4 物件情報データベース 5 入居/退居データベース 10 目安賃料 20 立地判定処理 30 シミュレーション予測 40 インターネット Reference Signs List 1 computer 2 property database 3 school information database 4 property information database 5 entering / leaving database 10 guide rent 20 location judgment processing 30 simulation prediction 40 internet

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡本 貢 京都府京都市下京区烏丸通七条下ル 株 式会社学生情報センター内 (56)参考文献 特開 平5−282280(JP,A) 特開 平11−272745(JP,A) 特開 平5−89211(JP,A) 特開 平7−129874(JP,A) 特開 平5−282278(JP,A) 特開 平10−187809(JP,A) 特開 平6−68096(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 17/60 G06F 17/30 G06F 19/00 E04G 21/14 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (72) Inventor Mitsugu Okamoto Student Information Center, Shichijo Shimojo, Karasuma-dori, Kyoto-shi, Kyoto (56) References JP-A-5-282280 (JP, A) JP JP-A-11-272745 (JP, A) JP-A-5-89211 (JP, A) JP-A-7-129874 (JP, A) JP-A-5-282278 (JP, A) JP-A-10-187809 (JP) , A) JP-A-6-68096 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 17/60 G06F 17/30 G06F 19/00 E04G 21/14

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】学生用住居の建設企画から建設後の入居、
退居に至るまでの情報をデータベース化してコンピュー
タシステムにより総合的に管理すると共に、通信ネット
ワークを介した当該利用者に対する情報提供が可能な学
生用住居の総合管理システムであって;大学や短大、専
門学校等の大学近辺の立地条件及び立地評価のデータを
入力して物件データベースとして管理する物件データ管
理手段と;前記物件データベースの登録情報に基づいて
近隣キャンパスのランク付け処理を行い、該ランク付け
の結果と他社扱いの物件情報データベース、目安賃料と
から前記大学近辺の学生用住居の入居率を予測する入居
率予測手段と;前記入居率の予測結果を評価要素として
前記学生用住居の収益性を評価する収益性評価手段と;
前記大学近辺の立地における資金条件を基に設定された
ファイナンス条件及び前記収益性の評価結果を建設判定
要素として前記学生用住居の建設実施の是非に係る建設
判定を行う建設判定手段と;前記学生用住居のオーナー
に対する意思決定用情報として前記建設判定の結果を表
示する意思決定用情報表示手段と;建設が決定された前
記学生用住居の建設施工管理、建設後の学生用住居の入
居、退居に係る情報を当該データベースにより管理する
住居情報管理手段と;を備え、前記入居率予測手段は、
前記近隣キャンパスのランク付け処理を、キャンパス別
物件所要時間、物件名称、所在地、沿線、距離又は所要
時間で行うようになっており、且つ、前記距離又は所要
時間を徒歩、自転車、バス又はJR、私鉄で3段階評価
するようになっており、且つ、前記近隣キャンパスのラ
ンク付け処理でランク付けされたランク別の下宿者数、
学生数、男女数、次年度新入生数予測、物件入居率のデ
ータを前記大学近辺の学生用住居の入居率を予測する
めのデータとして出力するようになっていることを特徴
とする学生用住居の総合管理システム。
[Claim 1] From a construction plan of a student residence to a tenant after construction,
A student housing comprehensive management system capable of providing information to the user through a communication network while providing a database of information up to the time of leaving and managing the information comprehensively by a computer system; A property data management means for inputting location conditions and location evaluation data near a university such as a vocational school and managing it as a property database; and performing a ranking process of a nearby campus based on the registered information in the property database to perform the ranking. Occupancy rate estimating means for estimating the occupancy rate of student housing in the vicinity of the university from the results of the above and the property information database handled by other companies, and the standard rent; and the profitability of the student accommodation using the occupancy rate prediction result as an evaluation factor. Means for assessing profitability;
Construction judgment means for making a construction judgment concerning whether to construct the student residence using the financing conditions set based on the funding conditions at the location near the university and the evaluation result of the profitability as construction judgment factors; Decision-making information display means for displaying the result of the construction judgment as decision-making information for the owner of the house; construction management of the student house whose construction has been decided; entry and exit of the student house after construction; Housing information management means for managing information related to the house by the database; and the occupancy rate prediction means,
The ranking processing of the neighboring campuses is performed based on the required time of the property by campus, the property name, the location, the wayside, the distance or the required time, and the distance or the required time is on foot, bicycle, bus or JR, The number of lodgers by rank is evaluated by a private railway and is ranked in the ranking process of the neighboring campuses,
Number of students, male and female number, next year freshman number of prediction, de the property occupancy rate
Data to predict the occupancy rate of student housing near the university .
The student residence comprehensive management system, which is designed to output as data for students.
【請求項2】学生用住居の建設企画から建設後の入居、
退居に至るまでの情報をデータベース化してコンピュー
タシステムにより総合的に管理すると共に、通信ネット
ワークを介した当該利用者に対する情報提供が可能な学
生用住居の総合管理システムであって;大学や短大、専
門学校等の大学近辺の立地条件及び立地評価のデータを
入力して物件データベースとして管理する物件データ管
理手段と;前記物件データベースと他社扱いの物件情報
データベース、目安賃料とから前記大学近辺の学生用住
居の入居率を予測する入居率予測手段と;前記入居率の
予測結果を評価要素として前記学生用住居の収益性を評
価する収益性評価手段と;前記大学近辺の立地における
資金条件を基に設定されたファイナンス条件及び前記収
益性の評価結果を建設判定要素として前記学生用住居の
建設実施の是非に係る建設判定を行う建設判定手段と;
前記学生用住居のオーナーに対する意思決定用情報とし
て前記建設判定の結果を表示する意思決定用情報表示手
段と;建設が決定された前記学生用住居の建設施工管
理、建設後の学生用住居の入居、退居に係る情報を当該
データベースにより管理する住居情報管理手段と;マン
ション別空室予定リスト、大学別募集予定リスト、地域
別募集予定リストの情報に基づいて当該学生用住居の入
居募集目標数を算出する募集目標数算出手段と;入居/
退居データベースに集計入力した当該学生用住居の入
居,退居に係る情報に基づき入居実績を分析して、入居
者の府県別出身高校リスト、キャンパス移動大学在学生
リスト、退居予定者退居理由リスト、入居者分析入居理
由リストを生成する入居実績分析手段と;を備えたこと
を特徴とする学生用住居の総合管理システム。
2. Construction of a student residence, moving in after construction,
A student residence comprehensive management system capable of providing information to the user via a communication network while providing a database of information up to the time of leaving and managing the information comprehensively by a computer system; Property data management means for inputting location conditions and location evaluation data near colleges such as vocational schools and managing them as a property database; and for the students near the university based on the property database, property information database handled by other companies, and standard rent Occupancy rate prediction means for estimating the occupancy rate of the residence; profitability evaluation means for evaluating the profitability of the student residence using the occupancy rate prediction result as an evaluation factor; and funding conditions at a location near the university Use the set financing conditions and the results of the profitability evaluation as construction judgment factors for the construction of the student residence. And construction judgment means performing the construction judgment that;
Decision-making information display means for displaying the result of the construction decision as decision-making information for the owner of the student residence; construction management of the student residence whose construction has been decided, entry of the student residence after construction , and housing information management means for managing information relating to Shisakyo by the database; Man
List of vacancy schedules by application, list of recruitment schedules by university, region
Enter the student residence based on the information on the separate recruitment list
Recruitment target number calculation means for calculating the recruitment target number;
Entering the student housing entered in the retirement database
Analyze the occupancy results based on the information related to occupancy
Of high school students from different prefectures, campus mobile university students
List, reason for moving out, list of tenants analysis
And a resident performance analysis means for generating a free list .
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105652673B (en) * 2015-12-30 2019-12-24 联想(北京)有限公司 Control method and device and electronic equipment
JP6198915B1 (en) * 2016-09-15 2017-09-20 株式会社ベゼル・ビオ・プランニング Information acquisition server and information acquisition system
JP7105738B2 (en) * 2019-06-18 2022-07-25 Kddi株式会社 Program, device and method for estimating property occupancy rate of real estate
JP7071948B2 (en) * 2019-08-27 2022-05-19 Kddi株式会社 Programs, equipment and methods for estimating the occupancy rate of real estate in the target area
KR102122686B1 (en) * 2019-11-01 2020-06-12 고병수 Server for managing of military house
CN111950973A (en) * 2020-06-28 2020-11-17 闵亨锋 Operation business model of student management system based on wearable equipment
CN117252745B (en) * 2023-11-20 2024-03-12 河北省交通规划设计研究院有限公司 Public service facility site selection method and device and computer equipment

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0750894B2 (en) * 1991-04-01 1995-05-31 鹿島建設株式会社 Dormitory management support device
JPH0589211A (en) * 1991-09-27 1993-04-09 Haseko Corp Integrated production managing system for building
JPH05282280A (en) * 1992-04-02 1993-10-29 Tokai Ginkou:Kk Simulation system for utilization of land
JPH07129874A (en) * 1993-10-29 1995-05-19 Matsushita Electric Works Ltd Apartment housing management system
JPH11272745A (en) * 1998-03-23 1999-10-08 Misawa Homes Co Ltd Real property information management system

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