JP6552304B2 - マッチング判定装置、マッチング判定方法、および、プログラムを記録した非一時的記録媒体 - Google Patents
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Description
なお、これらの包括的または具体的な側面は、システム、装置、方法、および、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、およびコンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。
まず、本実施形態に係るマッチング判定サービスの概要について説明する。図1は、本実施形態におけるマッチング判定サービスの概要について説明する図である。図1Aは、本実施形態におけるマッチング判定システムの全体像の一例を示している。グループ100は、その規模を問わず、例えば企業、団体、家庭等などのグループである。
電力使用量データは、情報提供装置200a〜200cからそれぞれ受信する。図4に示す電力使用パターンは、具体的には電力使用量を時系列に示したグラフである。図4に示す電力使用パターンは、例えば、図3に示す時間、電力使用量データを用いて算出される。図4に示すように、例えば、電力使用量は、時間とともに変化する。図4において、横軸は時間、縦軸は電力使用量である。
機器別データは、電気機器別の電力使用量のデータである。図5は、電気機器別の電力使用パターンの一例を示す図であり、具体的には、電気機器別の電力使用量を時系列に示したグラフである。図5に示す電気機器別の電力使用パターンは、例えば、図3に示す時間、機器別データを用いて算出される。図5に示すように、電気機器別の電力使用量も時間とともに変化する。機器別データは、後述する分析部225bにより生成されるデータである。
図6には、電子レンジ、寝室エアコン、台所エアコン、台所テレビ、居間テレビ、居間エアコン、照明などの機器別データと、起床、調理、食事、くつろぎ、調理、食事、外出、帰宅などの生活パターンとの間の関係が示されている。
これにより、入居希望者が候補物件に入居し、生活パターンが大幅に変化する場合であっても、効果的にマッチング判定を行うことができる。以下では、サーバ装置220が、入居希望者の過去の転居時の生活パターンの変化に基づいて、入居希望者の生活パターンを推定する場合について、図11、図12を用いて説明する。
実施形態2では、集合住宅に存在する1つの候補物件に対して複数の入居希望者が存在する場合に、各入居希望者と候補物件とのマッチングの可否を判定する場合について説明する。
このとき、各周辺物件の電力使用量から算出される電力使用量の総和は、所定期間に対するものであってもよい。
また、周辺物件の電力使用パターンおよびその総和である総電力使用パターンは、所定期間に対するものであってもよい。所定期間とは、例えば、1日、1ヶ月、1年といったように予め定めた期間である。
適切度={(所定の電気料金)−(予想電力使用パターン603に対応する電気料金)}/(所定の電気料金)
または、管理者から指定された所定期間の情報を、サーバ装置220の記憶部224に記憶してもよい。
さらに、このマッチング判定処理では、所定期間内における予想電力使用パターン603の変動(偏差)が小さい順に入居希望者の順位付けがなされることとしてもよい。
そして、この順位に従って、図20Cに示した場合と同様に、複数の入居希望者のマッチング判定の結果を順位付けて表示するようにしてもよい。
この処理は、例えば、所定期間における予想電力使用パターン603の変動量が所定値を超えると電気料金が高くなってしまうような場合に有効である。
図22は、サービスの類型1(自社データセンタ型)を示す図である。本類型は、サービスプロバイダ120がグループ100から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ120が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ111を保有している。従って、データセンタ運営会社は存在しない。
図23は、サービスの類型2(IaaS利用型)を示す図である。ここで、IaaSとは、インフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築および稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
図24は、サービスの類型3(PaaS利用型)を示す図である。ここで、PaaSとは、プラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築および稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
図25は、サービスの類型4(SaaS利用型)を示す図である。ここで、SaaSとは、ソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ(クラウドサーバ)を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ(クラウドサーバ)を保有していない会社・個人(利用者)が、インターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。
以下には、本開示に係るマッチング判定装置、マッチング判定方法、および、プログラムを記録した非一時的記録媒体について説明する。
本開示のマッチング判定装置は、
マッチング判定装置であって、
入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶する記憶部と、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定部と、
を備える。
また、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を他の装置から取得する取得部をさらに備えてもよい。
また、前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報はそれぞれ、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者の電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用パターンを示す使用パターン情報であってもよい。
また、前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれについて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、所定期間内の前記予想使用パターンのピークが所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定し、前記ピークが前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定してもよい。
また、前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の所定期間内の前記使用量と、前記周辺物件に入居している入居者の所定期間内における前記使用量の合計値が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定し、前記合計値が前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定してもよい。
また、前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、前記算出した予想使用パターンに対する使用料金が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定し、前記使用料金が前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定してもよい。
また、前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、前記算出した予想使用パターンの所定期間内の変動が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定し、前記所定期間内の変動が所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定してもよい。
また、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者の電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の情報に基づいて、前記行動パターンを示す情報を生成する分析部をさらに備えてもよい。
また、前記行動パターンを示す情報には、就寝、起床、外出、食事、調理、くつろぎ、帰宅、家事の少なくとも1つの行動の時間の情報を含んでもよい。
また、前記判定部は、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度を判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が所定の基準より高い場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が前記所定の基準よりも低い場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定してもよい。
また、前記行動パターンを示す情報には、洗濯の時間の情報を含んでもよい。
また、前記判定部は、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度を判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が所定の基準よりも高い場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを不可と判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度が前記所定の基準よりも低い場合に、前記入居希望者と前記物件とのマッチングを可と判定してもよい。
また、前記判定部は、前記入居希望者が過去に居所を移転した際の移転前後の行動パターンの情報に基づいて、前記入居希望者の前記行動パターンを示す情報を生成してもよい。
また、前記記憶部は、メモリを含み、前記判定部は、プロセッサを含んでもよい。
本開示のマッチング判定方法は、
入居希望者と候補物件とのマッチングの可否を判定するマッチング判定方法であって、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記記憶部に記憶された前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定ステップとを含む。
また、前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの度合いを順位付けして表示する表示ステップをさらに含んでもよい。
また、前記記憶部は、メモリを含み、前記記憶ステップ、および前記判定ステップのうちの少なくとも1つは、プロセッサにより行われてもよい。
本開示の記録媒体は、
コンピュータ読み取り可能なプログラムを記録した非一時的記録媒体であって、
前記コンピュータに、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶部に記憶する記憶手順と、
前記記憶部に記憶された前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定手順と、
を実行させる。
100 グループ
101 機器
102 ホームゲートウェイ
110 データセンタ運営会社
111 クラウドサーバ
120 サービスプロバイダ
121 サーバ
200a、200b、200c 情報提供装置
210 端末装置
211、221 入力部
212、222 表示部
213、223 通信部
214、224 記憶部
215、225 制御部
220 サーバ装置
224a 入居者情報
224b 履歴情報
225a 情報取得部
225b 分析部
225c 判定部
230 ネットワーク
501 入力方法選択画面
502、504 手動入力用フォーマット
502a 生活パターン項目
502b、503 方法選択領域
502c 重要度選択領域
505 物件表示領域
506、706、707 表示画面
601 電力使用パターン
602 総電力使用パターン
603 予想電力使用パターン
604 順番
701 評価基準選択画面
702 電気料金プラン選択フォーム
703 入力フォーム
704 評価結果概要
705 評価結果詳細
800 コンピュータ
801 入力装置
802 出力装置
803 CPU(Central Processing Unit)
804 ROM(Read Only Memory)
805 RAM(Random Access Memory)
806 記憶装置
807 読取装置
808 ネットワークカード
809 バス
901 アプリケーション
902 OS
903 データセンタ(クラウドサーバ)
904 サービス提供
Claims (16)
- マッチング判定装置であって、
入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶する記憶部と、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定部と、を備え、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報はそれぞれ、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者の電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用パターンを示す使用パターン情報である、
マッチング判定装置。 - 前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を他の装置から取得する取得部をさらに備える請求項1に記載のマッチング判定装置。
- 前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれについて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、所定期間内の前記予想使用パターンのピークが所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定し、前記ピークが前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定する請求項1に記載のマッチング判定装置。 - 前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の所定期間内の前記使用量と、前記周辺物件に入居している入居者の所定期間内における前記使用量の合計値が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定し、前記合計値が前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定する請求項1に記載のマッチング判定装置。 - 前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、前記算出した予想使用パターンに対する使用料金が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定し、前記使用料金が前記所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定する請求項1に記載のマッチング判定装置。 - 前記使用パターンは、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者のそれぞれにおいて、電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の変化を時系列に示し、
前記判定部は、前記入居希望者の使用パターン、および、前記周辺物件に入居している入居者の使用パターンを加算した予想使用パターンを算出し、前記算出した予想使用パターンの所定期間内の変動が所定値よりも小さい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定し、前記所定期間内の変動が所定値よりも大きい場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定する請求項1に記載のマッチング判定装置。 - マッチング判定装置であって、
入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶する記憶部と、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定部と、
前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者の電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の情報に基づいて、前記行動パターンを示す情報を生成する分析部と、を備えるマッチング判定装置。 - 前記行動パターンを示す情報には、就寝、起床、外出、食事、調理、くつろぎ、帰宅、家事の少なくとも1つの行動の時間の情報を含む、請求項7に記載のマッチング判定装置。
- 前記判定部は、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度を判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が所定の基準より高い場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が前記所定の基準よりも低い場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定する請求項8に記載のマッチング判定装置。
- 前記行動パターンを示す情報には、洗濯の時間の情報を含む、請求項7に記載のマッチング判定装置。
- 前記判定部は、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度を判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンとの一致度が所定の基準よりも高い場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを不可と判定し、前記入居希望者の行動パターンと、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンの一致度が前記所定の基準よりも低い場合に、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングを可と判定する請求項10に記載のマッチング判定装置。
- 前記判定部は、前記入居希望者が過去に居所を移転した際の移転前後の行動パターンの情報に基づいて、前記入居希望者の前記行動パターンを示す情報を生成する請求項7から請求項11のいずれか1項に記載のマッチング判定装置。
- 前記記憶部は、メモリを含み、
前記判定部は、プロセッサを含む、
請求項1または7に記載のマッチング判定装置。 - 入居希望者と候補物件とのマッチングの可否を判定するマッチング判定方法であって、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記記憶部に記憶された前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定ステップと、を含み、
前記入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報はそれぞれ、前記入居希望者、および、前記周辺物件に入居している入居者の電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用パターンを示す使用パターン情報であり、
前記記憶部は、メモリを含み、
前記判定ステップは、プロセッサにより行われる、
マッチング判定方法。 - 前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの度合いを順位付けして表示する表示ステップをさらに含む請求項14に記載のマッチング判定方法。
- コンピュータ読み取り可能なプログラムを記録した非一時的記録媒体であって、
前記コンピュータに、
電気、ガス、および、水のうちの少なくとも1つの使用量の情報に基づいて生成された行動パターンを示す情報を取得する取得手順と、
入居希望者の行動パターンを示す情報、および、前記入居希望者の入居の候補となる候補物件の周辺に位置する周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報を記憶部に記憶する記憶手順と、
前記記憶部に記憶された前記入居希望者の行動パターンを示す情報と、前記周辺物件に入居している入居者の行動パターンを示す情報とに基づいて、前記入居希望者と前記候補物件とのマッチングの可否を判定する判定手順と、
を実行させるプログラムを記録した非一時的記録媒体。
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