JP4031311B2

JP4031311B2 - 住戸の購入支援方法

Info

Publication number: JP4031311B2
Application number: JP2002214636A
Authority: JP
Inventors: 優子春日; 康博春日; 純山田
Original assignee: Takenaka Corp
Current assignee: Takenaka Corp
Priority date: 2002-07-24
Filing date: 2002-07-24
Publication date: 2008-01-09
Anticipated expiration: 2022-07-24
Also published as: JP2004054805A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、住戸購入予定者等の被支援者に対し、コンピュータを使用して前記被支援者の住まい観に応じた住戸プランを策定・提示し、住戸の購入を支援する方法の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、住戸購入予定者の集合住宅の住戸に対する消費者ニーズは、居住目的の他に投機目的等もあってますます多様化しつつある。
【０００３】
この消費者ニーズの多様化に対応するため、住宅供給者側では、近年、集合住宅の建物躯体と内装仕上を分離するスケルトン・インフィル構造を採用することにより、住戸の間取りの自由度を高め、住戸購入者の好みに合わせて間取りの一部を変更できる所謂「セミオーダーマンション」や、１つの住戸に対して複数の間取りメニューが選択できる所謂「メニュープランマンション」を開発し、一物件の集合住宅において数百通り以上の間取りを計画・設計できるようになった。
【０００４】
こうした状況の下、住戸購入予定者は、選択肢が増えたことにより、以前に比べ、自己の住まい観により一層合致した間取りの住戸を購入できるようになり、充実した住戸選びができるようになった。しかしながら、その反面、住戸プランの選択肢が莫大な数で存在するため、住戸の比較・検討の際に参照する資料が膨大となり、選択に多大な時間と労力を必要する等の問題も生じつつある。
【０００５】
そこで、近年、多様なニーズを擁した住戸購入予定者に対し、数百以上もの間取りの中から自分の住まい観に合った住戸を端的に検索又は検討若しくは案内することのできる手法が求められ、種々研究されている。
【０００６】
例えば、特開２００２−６１４００号公報には、住戸物件の入居希望者が購入対象である住戸の間取りについて自己のニーズに応じ計画できる集合住宅住戸の間取り計画方法の一例が開示されている。該発明は、集合住宅の住戸毎に、住戸床面を複数の機能別空間に配分する一以上の空間配分計画と、各空間配分計画に対する複数の床面間取り図とを予め記憶したコンピュータを使用して、入居希望者が住戸を指定し、指定住戸の空間配分計画を表示し且つ比較して所望の空間配分計画を選択し、所望の空間配分計画に属する床面間取り図を表示し且つ比較することにより住戸の間取りを計画する方法である。
【０００７】
【本発明が解決しようとする課題】
上記した特開２００２−６１４００号公報に開示された発明は、コンピュータ上に表示された住戸一覧から所望の住戸を選択した上で、家族構成等から成る数十項目以上の質問事項に対話方式で応答しながら画面の上で選択を逐次進め、その住戸の間取りを計画する方法である。従って、選択した一つの住戸について利用者が所望する間取りを実際に構成可能か否かについて、結果を得るにはかなりの時間を要する。また、時間を費やして作成された間取りの計画案が必ずしも自己の住まい観に合致すると思われない場合も多々ある。
【０００８】
本発明の目的は、コンピュータを用いて住戸購入予定者の住まい観に応じたモデル住戸を多様且つ端的に提示できる、住戸の購入支援方法を提供することにある。
【０００９】
本発明の次の目的は、住戸購入予定者へ提示したモデル住戸と同一又は類似の物件情報をコンピュータを用いて提供し、住戸購入予定者による住戸の購入に伴う労力を低減することができる、住戸の購入支援方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記した従来の技術の課題を解決するための手段として、請求項１に記載した発明に係る住戸の購入支援方法は、
コンピュータ１を使用して利用者の住まい観に応じた住戸プランを策定・提示し、住戸の購入を支援する方法であって、
前記コンピュータ１の補助記憶装置５は、当該住戸の購入支援方法を実行するプログラム等のアプリケーションを記憶格納すると共に、種々のデータを項目別に配備したデータベース群、即ちテーブルデータベース５１と、間取り指標に属する住戸タイプの住戸データを記憶格納する住戸情報データベース５２、及び室内空間の様式データを記憶格納する室内様式データベース５３を記憶格納し、
前記テーブルデータベース５１には、住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者の住まい観を示す住生活志向指標と前記住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者が所有又は所望した住戸の特徴を示す間取り指標との相関を寄与率により記録した志向・間取りテーブル１０、および前記間取り指標と住戸タイプとの属性を記録した間取り・住戸タイプテーブル１３、並びに前記住生活志向指標と室内様式の志向性を示す室内様式指標との相関を寄与率により記録した志向・様式テーブル１１を記憶格納しており、
前記コンピュータ１が、ディスプレイ４ａにデータ入出力画面を表示して、前記志向・様式テーブル１０に挙示する住生活志向指標を利用者へ提示して任意の住生活志向指標の指定・入力を促すステップＡと、
前記コンピュータ１が、入力装置３で指定・入力された住生活志向指標を基に、上記テーブルデータベース５１の志向・間取りテーブル１０および間取り・住戸タイプテーブル１３並びに志向・様式テーブル１１を参照して、指定・入力された前記住生活志向指標に対して寄与率の最も高い値を有する間取り指標および室内様式指標を選択するサブステップＢ１と、
コンピュータ１が、前記サブステップＢ１で選択した間取り指標に属する住戸タイプと関連付けて住戸データを住戸情報データベース５２から抽出し、また、前記室内様式指標と関連付けて様式データを室内様式データベース５３から抽出するサブステップＢ２と、
次いで、コンピュータ１が、前記サブステップＢ２で抽出した住戸データと様式データとを加工し組み合わせる処理により利用者の住まい観に合致したモデル住戸情報データを作成し、ディスプレイに表示するサブステップＢ３と、
から成ることを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載した発明は、請求項１に記載した住戸の購入支援方法において、
コンピュータ１の補助記憶装置５は、販売用住戸の物件データを記憶格納する販売用住戸データベース５４を更に記憶格納しており、
コンピュータ１が、前記販売用住戸データベース５４を読み込み販売用住戸の物件データからモデル住戸情報データを作成し、ディスプレイ４ａに表示して、販売物件情報の作成・提示の要否の指示を利用者へ促すステップＣと、
コンピュータ１が、利用者から販売物件情報を作成・提示する旨の指示を受けて前記販売用住戸データベース５４から前記モデル住戸情報に挙示された住戸タイプと同一の間取りを有する販売用住戸の物件データを抽出し、室内様式データベース５３から前記モデル住戸情報の作成に用いた室内様式指標に属する様式データを抽出し、
抽出した販売用住戸の物件データと様式データを加工し組み合わせる処理により販売物件情報を作成し、ディスプレイ４ａに表示するステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２に記載した住戸の購入支援方法において、
住戸タイプの住戸データは、住戸タイプの基本情報を記録した住戸属性データと、住戸タイプの付属情報を記録した間取りデータとで構成されることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一に記載した住戸の購入支援方法において、
志向・間取りテーブル等に挙示される各住生活志向指標は、住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者の住宅や住まいに対する志向の特徴をクラスター分析して得られたクラスターであることを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一に記載した住戸の購入支援方法において、
志向・間取りテーブル等に挙示される各間取り指標は、住戸タイプの特徴をクラスター分析して得られたクラスターであることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態及び実施例】
以下、図面を参照して、請求項１〜５のいずれか一に記載した発明に係る住戸の購入支援方法の実施形態を説明する。
【００１６】
図１は、本発明に係る「住戸の購入支援方法」が実施されるコンピュータシステム（以下、コンピュータと云う。）１の一構成例を示している。
このコンピュータ１は、主にＣＰＵ等から成る演算・制御装置２と、ハードディスクドライブや光磁気ディスクドライブ等の読み書き可能な記憶媒体および駆動デバイスから成る補助記憶装置５と、出力表示手段であるディスプレイ４ａやプリンタ４ｂ等の出力装置４と、キーボード３ａやマウス３ｂ等の入力装置３とから構成される。従って、前記コンピュータ１は、カスタムメイドのコンピュータのみならず、一般的なパーソナルコンピュータや汎用コンピュータが好適に用いられる。なお、前記コンピュータ１の演算・制御装置２は、例えばマイクロソフト社のウインドウズ（登録商標）２０００およびｍｅ、並びにＬｉｎｕｘその他のオペレーティングシステム（ＯＳ）により制御され、好適に使用される。
【００１７】
前記補助記憶装置５は、前記ＯＳおよび本発明に係る住戸の購入支援方法を実行するためのプログラム等のアプリケーションを記憶格納しているだけでなく、種々のデータを項目別に配備したデータベース群も記憶格納している。
【００１８】
前記データベース群は、テーブルデータベース（以下、テーブルＤＢと云う。）５１、住戸情報データベース（以下、住戸情報ＤＢと云う。）５２、室内様式データベース（以下、室内様式ＤＢと云う。）５３、販売用住戸データベース（以下、販売用住戸ＤＢと云う。）５４で構成される。
【００１９】
前記テーブルＤＢ５１には、図２に示す志向・間取りテーブル１０と、図３に示す間取り・住戸タイプテーブル１３と、図４に示す志向・様式テーブル１１が記憶格納される。
【００２０】
前記志向・間取りテーブル１０は、過去の集合住宅の販売実績に基づく情報等を分析し、住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者（以下、住戸所有者等と云う。）の住まい観を示す「住生活志向指標」と、前記住戸所有者等が所有又は所望した住戸の特徴を示す「間取り指標」の相関を寄与率によりまとめた表データである。なお、「住戸所有者」は、住戸の購入契約を行い、既に住戸の引き渡しも済ませた者を意味し、「住戸購入者」は、住戸の購入契約を行い、該住戸が施工中等の理由でその引き渡しが未だ済んでいない者を意味する。また、「住戸購入予定者」は、新たに住戸の購入を考えている者を意味する。
【００２１】
上記した「住生活志向指標」とは、住戸所有者等の住宅および住まい一般に対する考え方の特徴をクラスター分析して得られた各集合（クラスター）を端的にあらわした指標である（請求項４記載の発明）。つまり、住戸所有者等の住宅および住まいに対する志向、即ち住まい観の特徴を示す因子（資産価値重視度、有償サービス受容度、デザイン重視度、くつろぎ重視度、立地の志向（都市志向か、郊外志向か）、コミュニティ重視度、永住志向の有無など）によるクラスター分析によって、住まい観という抽象的な概念を少数の客観的な集合（クラスター）に分類することが可能となり、これら集合（クラスター）と住戸タイプとの寄与率を求めることで、より明確に住戸所有者等の住まい観と住戸タイプとの相関を把握することができるのである。
【００２２】
他方の前記「間取り指標」とは、数多く存在する住戸タイプをその間取りの特徴を示す因子（部屋数、採光条件、部屋の形態・広さ、部屋の接合、キッチンの形態、家事動線、和室の有無など）によりクラスター分析を行い、得られた各集合（クラスター）を端的にあらわした指標である（請求項５記載の発明）。住戸タイプをその本質的な特性により住戸タイプのバリエーションを少数の集合（間取り指標）に圧縮することで、住生活志向指標と住戸タイプの特徴的傾向との相関をより明確に把握することができる。
【００２３】
また、上記の「寄与率」とは、各住生活志向に属する住戸所有者等の総数を１とした場合における各間取り指標に属する住戸タイプと同一の住戸タイプを所有および／又は購入並びに／若しくは所望した前記住戸所有者等の度合い、例えば百分率（％）での割合を示した数値である。
【００２４】
間取り・住戸タイプテーブル１３は、前記間取り指標（クラスター）と各住戸タイプとの属性を記録した表データである。即ち、複数の住戸タイプをその間取りの特性を示す因子でクラスター分析を行い、得られた集合（クラスター：間取り指標）とその集合（クラスター：間取り指標）に属する住戸タイプとの属性をまとめた一覧の表データである。
志向・様式テーブル１１は、前記住生活志向指標と、室内様式の志向を示す室内様式指標との相関を、やはり寄与率によりまとめた表データである。
【００２５】
住戸情報ＤＢ５２は、間取り・住戸タイプテーブル１３に挙示される全ての住戸タイプの住戸データを記憶格納する。この住戸データは、図５に示すように、各住戸タイプ毎にその専有面積、部屋数等の基本情報を文字情報で記録した住戸属性データと、各住戸タイプ毎の画像関連（間取り図、内観パース図、各室内様式毎の内観画像等）の付属情報を記録した間取りデータとで構成される（請求項３記載の発明）。従って、前記コンピュータ１において、当該住戸情報ＤＢ５２を前記住戸属性データのみを記憶格納した住戸属性データベースと、前記間取りデータのみを記憶格納した間取りデータベースとに分散した構成でも好適に実施される。
【００２６】
室内様式ＤＢ５３は、志向・様式テーブル１１に挙示された室内様式指標に属する内装および家具等の画像データ、即ち様式データを記憶格納する。
販売用住戸ＤＢ５４は、販売予定又は販売中の集合住宅における最新の住戸情報（以下、物件データと云う。）を記憶格納する。この物件データは、各住戸の概要を文字情報で記録した販売住戸属性データと、各住戸の間取り図やパース図等の画像関連のデータを記録した販売住戸間取りデータとで構成される。因みに、物件データは、全国区の都道府県および市町村毎、又は主要な鉄道沿線毎（例えば、山手線沿線など）、若しくは商圏の異なる主要地域毎（例えば、臨海地区など）に整理されたデータ構造で好適に実施される。
【００２７】
なお、上記した住戸情報ＤＢ５２、室内様式ＤＢ５３、および販売用住戸ＤＢ５４に記憶格納される各々のデータは、オブジェクト指向などの手法で予め所定の住戸タイプと関連付けて記憶されている。
【００２８】
次に図６は、図１に示したコンピュータ１を用いて実施される、本発明に係る住戸の購入支援方法の流れ図の一例を示している。以下、図６の流れ図に沿って処理内容を説明する。
【００２９】
なお、以下に説明する実施例では、Ａ〜Ｋタイプを含むおよそ２００個の住戸タイプをクラスター分析して得られた５つの集合（クラスター）である間取り指標を図３に例示したように間取り指標１〜５とあらわし、住生活志向指標については、図７に例示したようにｉ）住宅資産派、ii）くつろぎ重視派、iii)都心ゆとり派、iv）何となく集住派、ｖ）交流生活派とあらわし、更に室内様式指標について図８に例示したようにｉ）アクティブ、ii）ハートフル、iii)オーセンティック、iv）モダンの４つに分類した場合を代表例として説明する。勿論、住戸タイプの種類およびその数、並びに住生活志向指標および室内様式指標は、本実施例の分類に限定されない。
【００３０】
上記したコンピュータ１が始動（開始）すると、ステップＡにおいて、先ず、利用者により入力装置３を介して前記コンピュータ１の演算・制御装置２に対し、データ入出力画面の表示指令が行われ、前記演算・制御装置２がディスプレイ４ａの画面上へ前記データ入出力画面を表示する。
【００３１】
前記データ入出力画面は、前記志向・様式テーブルに挙示する住生活志向指標、即ち本実施例においては上記した５つの住生活志向指標の指定・入力画面である。この指定・入力画面には、例えば、図７に示す住生活志向指標の一覧表１２が設けられ、同一覧表の指標番号（No．）枠１０ａ〜１０ｅを指定・入力用のコマンドボタンとした構成で好適に実施される。
【００３２】
斯くして、任意の住生活志向指標の指定・入力を促すために利用者へ向けて表示された入出力画面に対し、前記利用者が入力装置３を操作して当該入出力画面上で自らの住まい観に合致する指標のコマンドボタンを入力装置３を操作（クリック）し指定・入力すると、次にステップＢへ進む。
【００３３】
ステップＢでは、前記コンピュータ１の演算・制御装置２がステップＡで利用者により指定された住生活志向指標を認識し、その認識情報を基に上記した各データベース５１〜５４からデータを抽出し、当該データから”モデル住戸情報”を作成して出力手段であるディスプレイ４ａ上で表示し、利用者へモデル住戸を提案する。
【００３４】
以下、コンピュータ１が行う前記ステップＢの処理内容を、図９に示す流れ図に沿って詳細に説明する。
先ず、サブステップＢ１において、前記コンピュータ１の演算・制御装置２は前記テーブルＤＢ５１に記憶格納される志向・間取りテーブル１０および志向・様式テーブル１１をそれぞれ参照し、利用者が指定・入力した住生活志向指標に対して寄与率ｘ_１，１〜ｘ_５，５，ｙ_１，１〜ｙ_５，４の最も高い値を有する”間取り指標”と”室内様式指標”とをそれぞれ認識し選択する。
【００３５】
続くサブステップＢ２では、前記サブステップＢ１で選択した間取り指標に属する住戸タイプと関連付けて記憶格納された住戸データを住戸情報ＤＢ５２から抽出する。同時に、該コンピュータ１の演算・制御装置２は前記サブステップＢ１で選択した室内様式指標と関連付けて記憶格納された様式データを室内様式ＤＢ５３から抽出する。
【００３６】
その後、サブステップＢ３で、サブステップＢ２において抽出した住戸データ群と様式データ群とを加工し組み合わせてモデル住戸情報データを作成し、ディスプレイ４ａの画面上へモデル住戸情報を出力表示してステップＢにおける一連の処理が終了となる。
【００３７】
前記モデル住戸情報の出力画面は、上記したサブステップＢ１で選択された間取り指標に属する住戸タイプの一覧と、同一覧に挙示された住戸タイプの間取り図および室内イメージ画像、並びに専有面積、住戸の特徴などを文字情報で表示する詳細情報から構成される。
【００３８】
前記室内イメージ画像は、住戸データと様式データとを加工し組み合わせて作成される。また、前記間取り図は住戸データにおける間取りデータが、前記詳細情報は住戸データにおける住戸属性データがそれぞれ利用される。
【００３９】
次にステップＣでは、前記コンピュータ１が前記モデル住戸情報を作成し提案した後に、利用者が前記モデル住戸情報に挙示された住戸タイプと同一の間取りを有する販売用住戸に係る一覧情報である販売物件情報の表示を希望した場合に、該販売物件情報を作成し、ディスプレイ４ａの画面上へ表示して利用者へ販売物件情報を提示する。
【００４０】
以下、コンピュータ１が行う当該ステップＣの処理内容を説明する。
先ず、コンピュータ１の演算・制御装置２が前記モデル住戸情報を作成し出力装置４へ出力し提案した後に、例えば前記モデル住戸情報の出力画面の一部に前記販売物件情報の出力コマンドボタンを表示し、利用者に販売物件情報の作成・提示の有無の指示を促す。
【００４１】
その後、利用者が入力装置３を操作して出力コマンドボタンを押すと、コンピュータ１の演算・制御装置２は前記販売用住戸ＤＢ５４から前記モデル住戸情報に挙示された住戸タイプと同一の間取りを有する販売用住戸の物件データを検索・抽出する。同時に、室内様式ＤＢ５３から前記モデル住戸情報の作成に用いた室内様式指標に属する様式データを抽出する。
【００４２】
続いて、抽出した販売用住戸の物件データと様式データを加工し組み合わせて販売物件情報データを作成し、当該販売物件情報を提示する（以上、請求項２記載の発明）。
販売物件情報の出力画面は、販売用住戸ＤＢ５４から検索・抽出された物件データに係る物件の一覧と、同物件の間取り図および室内のイメージ画像、並びにその概要を文字情報で表示する詳細情報から構成される。
【００４３】
室内のイメージ画像は、物件データと様式データとを加工し組み合わせて作成される。また、間取り図は物件データにおける販売住戸間取りデータが、詳細情報は物件データにおける販売住戸属性データが利用される。
斯くして、請求項１〜５に記載した発明に係る住戸の購入支援方法に係る一連の処理が終了となる。
【００４４】
以上に説明した請求項１および請求項３〜５に記載した発明に係る住戸の購入支援方法によれば、住戸購入予定者の住まい観を基にコンピュータを用いて住戸購入予定者の住まい観に応じたモデル住戸を多様且つ端的に提示できる。従って、住戸購入予定者等の利用者は、数百以上もの間取りの中から自分の住まい観に見合った住戸を端的に検索し、十分に吟味・検討をすることができるのである。
【００４５】
更に、上記した請求項２に記載した発明によれば、提示したモデル住戸と同一又は類似の物件情報をコンピュータを用いて提供されるので、住戸購入予定者は、住戸販売に係る情報を手当たり次第入手・検討する必要が無くなり、住戸の購入に伴う労力を低減することができる。即ち、目的の間取りを有する住戸に関する販売情報を無駄なく効率的に検索することができるのである。
【００４６】
以上には本発明の好適な実施形態を説明したが、本発明の実施形態以外にも、本発明の要旨を逸脱することなく、当業者が通常行う種々の応用、変更による実施も可能であることを付言する。例えば、本発明に供されるコンピュータ・システムにクライアント／サーバ・システムを採用し、本発明を実施しても良い。更に云えば、前記クライアント／サーバ・システムにＷｅｂサーバ機能や通信デバイス等を設け、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）上で本発明を実施しても良い。
【００４７】
【本発明が奏する効果】
請求項１〜５に記載した発明に係る住戸の購入支援方法によれば、コンピュータを用いて住戸購入予定者の住まい観に応じたモデル住戸を多様且つ端的に提示できる。従って、住戸購入予定者は、数百以上もの間取りの中から自分の住まい観に見合った住戸を端的に検索し、十分に検討をすることができる。
【００４８】
更に、住戸購入予定者へ提示したモデル住戸と同一又は類似の物件情報をコンピュータを用いて提供し、住戸購入予定者による住戸の購入に伴う労力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る住戸の購入支援方法を実現するためコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図２】志向・間取りテーブルの一例を示す説明図である。
【図３】間取り・住戸タイプテーブルの一例を示す説明図である。
【図４】志向・様式テーブルの一例を示す説明図である。
【図５】住戸データのデータ構造を示す概略図である。
【図６】本発明に係る住戸の購入支援方法を実現するためにコンピュータ上で実行される全体的な処理動作を示す流れ図である。
【図７】住まい観を示す住生活志向指標の一例を示す説明図である。
【図８】室内様式指標の一例を示す説明図である。
【図９】ステップＢの処理動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
１コンピュータ
１０志向・間取りテーブル
１３間取り・住戸タイプテーブル
１１志向・様式テーブル
５２住戸情報データベース
５３室内様式データベース
５４販売用住戸データベース
Ａ〜Ｋ住戸タイプ

Claims

コンピュータを使用して利用者の住まい観に応じた住戸プランを策定・提示し、住戸の購入を支援する方法であって、
前記コンピュータ（１）の補助記憶装置（５）は、当該住戸の購入支援方法を実行するプログラム等のアプリケーションを記憶格納すると共に、種々のデータを項目別に配備したデータベース群、即ちテーブルデータベース（５１）と、間取り指標に属する住戸タイプの住戸データを記憶格納する住戸情報データベース（５２）、及び室内空間の様式データを記憶格納する室内様式データベース（５３）を記憶格納し、
前記テーブルデータベース（５１）には、住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者の住まい観を示す住生活志向指標と前記住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者が所有又は所望した住戸の特徴を示す間取り指標との相関を寄与率により記録した志向・間取りテーブル（１０）、および前記間取り指標と住戸タイプとの属性を記録した間取り・住戸タイプテーブル（１３）、並びに前記住生活志向指標と室内様式の志向性を示す室内様式指標との相関を寄与率により記録した志向・様式テーブル（１１）を記憶格納しており、
前記コンピュータが、ディスプレイにデータ入出力画面を表示して、前記志向・様式テーブル（１０）に挙示する住生活志向指標を利用者へ提示して任意の住生活志向指標の指定・入力を促すステップＡと、
前記コンピュータが、入力装置で指定・入力された住生活志向指標を基に、上記テーブルデータベース（５１）の志向・間取りテーブル（１０）および間取り・住戸タイプテーブル（１３）並びに志向・様式テーブル（１１）を参照して、指定・入力された前記住生活志向指標に対して寄与率の最も高い値を有する間取り指標および室内様式指標を選択するサブステップＢ１と、
コンピュータが、前記サブステップＢ１で選択した間取り指標に属する住戸タイプと関連付けて住戸データを住戸情報データベース（５２）から抽出し、また、前記室内様式指標と関連付けて様式データを室内様式データベース（５３）から抽出するサブステップＢ２と、
次いで、コンピュータが、前記サブステップＢ２で抽出した住戸データと様式データとを加工し組み合わせる処理により利用者の住まい観に合致したモデル住戸情報データを作成し、ディスプレイに表示するサブステップＢ３と、
から成ることを特徴とする、住戸の購入支援方法。
コンピュータ（１）の補助記憶装置（５）は、販売用住戸の物件データを記憶格納する販売用住戸データベース（５４）を更に記憶格納しており、
コンピュータ（１）が、前記販売用住戸データベース（５４）を読み込み販売用住戸の物件データからモデル住戸情報データを作成し、ディスプレイに表示して、販売物件情報の作成・提示の要否の指示を利用者へ促すステップＣと、
コンピュータが、利用者から販売物件情報を作成・提示する旨の指示を受けて前記販売用住戸データベース（５４）から前記モデル住戸情報に挙示された住戸タイプと同一の間取りを有する販売用住戸の物件データを抽出し、室内様式データベース（５３）から前記モデル住戸情報の作成に用いた室内様式指標に属する様式データを抽出し、
抽出した販売用住戸の物件データと様式データを加工し組み合わせる処理により販売物件情報を作成し、ディスプレイに表示するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載した住戸の購入支援方法。
住戸タイプの住戸データは、住戸タイプの基本情報を記録した住戸属性データと、住戸タイプの付属情報を記録した間取りデータとで構成されることを特徴とする、請求項１又は２に記載した住戸の購入支援方法。
志向・間取りテーブル等に挙示される各住生活志向指標は、住戸所有者および／又は住戸購入者並びに／若しくは住戸購入予定者の住宅や住まいに対する志向の特徴をクラスター分析して得られたクラスターであることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一に記載した住戸の購入支援方法。
志向・間取りテーブル等に挙示される各間取り指標は、住戸タイプの特徴をクラスター分析して得られたクラスターであることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一に記載した住戸の購入支援方法。