JP7017267B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求できる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明による情報処理装置は、第１のユーザによって入力された賃貸物件の情報である入力賃貸物件情報に基づき、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース又は複数の賃貸物件の情報を記憶する賃貸物件データベースから１以上の物件を抽出し（ステップＳ８）、抽出した１以上の物件のそれぞれを示す情報を第１のユーザに対して出力する（ステップＳ１０）、情報処理装置である。【選択図】図４

Description

特許法第３０条第２項適用 令和２年９月１１日 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｅｓｔａｔｅ－ｔｅｃｈ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／２４６／ ｈｔｔｐｓ：／／ｍａｒｋｅｔ．ｄｒ－ａｓｓｅｔ．ｊｐ／ ｈｔｔｐｓ：／／ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ．ｄｒ－ａｓｓｅｔ．ｊｐ／ 令和２年９月１４日 ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００６．００００５０２７１．ｈｔｍｌ

本発明は情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関し、マンションなどの不動産物件の販売に用いる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、マンションなどの不動産物件の販売では、Ｗｅｂ上に設置された販売サイトを利用することが増えている。販売サイトによれば、不動産屋の店頭での待機に比べて潜在的な需要者へのリーチが容易になるので、成約率の向上を見込むことが可能になる。

特許文献１には、不動産の販売現場で用いる販売支援装置の例が開示されている。この例による販売支援装置は、毎月の希望支払額を購入希望者に入力させ、毎月の総支払額が希望支払額以下となる不動産を抽出して表示する機能を有している。

特許６３８６６８３号

ところで、不動産の潜在的な需要者には、賃貸物件に居住している人が含まれる。すなわち、賃貸物件に居住している人の中には、借り続けるよりも購入した方がいいかもしれないと思いながら生活している人がおり、そのような人は、不動産の潜在的な需要者であると言える。したがって、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求できる技術が求められている。この点、特許文献１に記載の技術を用いれば購入希望者に適した不動産を提示できるようにも思えるが、そもそも抽出の基準となる毎月の希望支払額を購入希望者が任意に入力しているので、提示される不動産は必ずしも購入希望者に適したものになっていなかった。

したがって、本発明の目的の一つは、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求できる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

また、販売サイトの提供者としては、高い購買意欲とそれに応じた資力を有している優良買主を自サイトに惹き付けておくことが成約率向上のためのポイントの１つとなるが、すべての買主を平等に扱う従来の販売サイトでは、優良買主を惹き付けておくことが難しかった。

したがって、本発明の目的の他の一つは、優良買主を惹き付けることのできる販売サイトを提供できる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

本発明の第１の側面による情報処理装置は、第１のユーザによって入力された賃貸物件の情報である入力賃貸物件情報に基づき、複数の物件の情報を記憶するデータベースから１以上の物件を抽出し、抽出した前記１以上の物件のそれぞれを示す情報を前記第１のユーザに対して出力する、情報処理装置である。

本発明の第２の側面による情報処理装置は、売主である第２のユーザの選択に従い、該第２のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録し、買主である第３のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録し、前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第３のユーザに対して該販売物件の情報を配信する、情報処理装置である。

本発明の第１の側面による情報処理方法は、第１のユーザによって入力された賃貸物件の情報である入力賃貸物件情報に基づき、複数の物件の情報を記憶するデータベースから１以上の物件を抽出するステップと、抽出した前記１以上の物件のそれぞれを示す情報を前記第１のユーザに対して出力するステップと、を含む情報処理方法である。

本発明の第２の側面による情報処理方法は、売主である第２のユーザの選択に従い、該第２のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録するステップと、買主である第３のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録するステップと、前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第３のユーザに対して該販売物件の情報を配信するステップと、を含む情報処理方法である。

本発明の第１の側面によるプログラムは、第１のユーザによって入力された賃貸物件の情報である入力賃貸物件情報に基づき、複数の物件の情報を記憶するデータベースから１以上の物件を抽出するステップと、抽出した前記１以上の物件のそれぞれを示す情報を前記第１のユーザに対して出力するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の第１の側面によるプログラムは、売主である第２のユーザの選択に従い、該第２のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録するステップと、買主である第３のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録するステップと、前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第３のユーザに対して該販売物件の情報を配信するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の第１の側面によれば、ユーザが入力した賃貸物件の情報に基づいて販売物件を抽出しているので、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求することが可能になる。

本発明の第２の側面によれば、非公開の販売物件の情報を物件データベースとは別に設けた非公開物件データベースに登録しておき、条件データベースに予め希望条件を登録することを許された買主に対し、希望条件に合致する販売物件の情報を配信しているので、優良買主を惹き付けることのできる販売サイトを提供することが可能になる。

本発明の実施の形態による情報処理システム１のシステム構成を示す図である。 情報処理装置１０及びユーザ端末３０，３１それぞれの基本的なハードウェア構成を示す図である。 マンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、物件データベース２２の構造を示す図である。 プランナーサーバ１１によって実行される販売物件抽出処理の処理フローを示すフロー図である。 図４のステップＳ４で実行される適正家賃推定処理の詳細を示すフロー図である。 図４のステップＳ５で実行される適正購入価格推定処理の詳細を示すフロー図である。 スマートフォンであるユーザ端末３０のディスプレイに表示される画面の例を示す図である。 プランナーサーバ１１によって実行される販売物件抽出処理のシーケンス図である。 非公開物件データベース２３、会員データベース２４、条件データベース２５、配信データベース２６の構造を示す図である。 メンバーズマーケットサーバ１２によって実行される販売物件登録処理の処理フローを示すフロー図である。 レコメンダーサーバ１３によって実行される希望条件登録処理の処理フローを示すフロー図である。 レコメンダーサーバ１３によって実行される配信処理の処理フローを示すフロー図である。 （ａ）は、図１０のステップＳ４０で表示される公開種別選択ページの一例である公開種別選択ページ５０を示す図であり、（ｂ）は、図１０のステップＳ４６で表示される情報入力ページの一例である情報入力ページ５１を示す図である。 図１１のステップＳ５２で表示される情報入力ページの一例である情報入力ページ５２を示す図である。 図１２のステップＳ６６で生成される配信ページの一例である配信ページ５３を示す図である。 メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３によって実行される販売物件登録処理及び配信処理の一部（配信データベース２６への登録まで）のシーケンス図である。 レコメンダーサーバ１３によって実行される会員登録処理、希望条件登録処理、及び、配信処理の残部のシーケンス図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の実施の形態による情報処理システム１のシステム構成を示す図である。同図に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０とユーザ端末３０，３１とがネットワーク３を介して相互に接続された構成を有している。ネットワーク３は例えばインターネットであり、情報処理装置１０及びユーザ端末３０，３１の他、マンションなどの不動産物件を販売する販売サイト２を含む各種のＷＥＢサイトにも接続されている。

情報処理装置１０はサーバコンピュータであり、機能的に、プランナーサーバ１１、メンバーズマーケットサーバ１２、及びレコメンダーサーバ１３という３種類のサーバ、並びに、マンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、物件データベース２２、非公開物件データベース２３、会員データベース２４、条件データベース２５、及び配信データベース２６という７種類のデータベースを有して構成される。

このうちプランナーサーバ１１は、賃貸物件に居住しているユーザに居住中の賃貸物件の情報を入力させ、入力された情報に基づいて販売物件を抽出してユーザに提示する役割を果たすサーバであり、マンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、及び物件データベース２２に接続される。メンバーズマーケットサーバ１２は、ネットワーク3上でマンションなどの物件を販売する販売サイトとして機能するサーバであり、レコメンダーサーバ１３及び物件データベース２２に接続される。レコメンダーサーバ１３は、メンバーズマーケットサーバ１２にアップロードされた物件を非公開で販売するためのサーバであり、メンバーズマーケットサーバ１２、物件データベース２２、非公開物件データベース２３、会員データベース２４、条件データベース２５、及び配信データベース２６に接続される。それぞれの詳細については、後ほど別途説明する。なお、本実施の形態では、各サーバ及び各データベースが１つの情報処理装置１０内に実装されることとして説明するが、各サーバ及び各データベースを複数の情報処理装置１０内に分散して実装することとしてもよい。

ユーザ端末３０，３１はそれぞれ、ユーザが個人的に使用すコンピュータである。図１には、ユーザ端末３０がスマートフォンであり、ユーザ端末３１がノート型のパーソナルコンピュータである例を示しているが、ユーザ端末３０，３１の具体的な型式はこれらに限られない。例えば、タブレットコンピュータやデスクトップ型のパーソナルコンピュータによりユーザ端末３０，３１を構成してもよい。以下では、ユーザ端末３０がスマートフォンであり、ユーザ端末３１がパーソナルコンピュータであることを前提として説明を続ける。

図２は、情報処理装置１０及びユーザ端末３０，３１それぞれの基本的なハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、情報処理装置１０及びユーザ端末３０，３１はそれぞれ、プロセッサ１０１と、記憶装置１０２と、通信装置１０３と、入力装置１０４と、出力装置１０５とがバス１０６を介して相互に接続された構成を有して構成される。

プロセッサ１０１は、記憶装置１０２に記憶されるプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。情報処理装置１０及びユーザ端末３０，３１が行う処理として後述する各処理は、それぞれのプロセッサ１０１がそれぞれの記憶装置１０２に記憶されるプログラムを読み出して実行することによって実現される。プロセッサ１０１は、バス１０６を介して当該サーバ内の各部と通信可能に構成されており、実行するプログラムの記述に応じて、各部の制御や記憶装置１０２に記憶されるデータの処理などを行う。

記憶装置１０２は、各種プログラム及び各種データを一時的又は永続的に記憶する装置である。記憶装置１０２は通常、ＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)やＳＲＡＭ(Static Random Access Memory)などによって構成される主記憶装置、ハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)などによって構成される補助記憶装置など、複数の記憶装置の組み合わせによって構成される。

通信装置１０３は、プロセッサ１０１の制御に応じ、外部の通信装置（図１に示したネットワーク３を含む）との間で通信を実行する装置である。通信装置１０３が行う通信の方式は特に限定されないが、一例として有線又は無線のＷＡＮ(Wide Area Network)又はＬＡＮ(Local Area Network)が挙げられる。

入力装置１０４は、ユーザからの入力を受け付ける装置であり、マウス、キーボード、タッチパネルなどの各種入力手段を含む。入力装置１０４が受け付けたユーザ入力の内容は、バス１０６を介してプロセッサ１０１に伝達される。出力装置１０５は、プロセッサ１０１の制御に応じてユーザに対する出力を行う装置であり、ディスプレイやスピーカなどの各種出力手段を含む。

以下、情報処理装置１０により実行される処理について、詳しく説明する。以下の説明では、初めに、プランナーサーバ１１により実行される処理について図３～図８を参照して説明し、次に、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３により実行される処理について図９～図１７を参照して説明することとする。

初めに、プランナーサーバ１１により実行される処理を説明する。図３は、プランナーサーバ１１に接続されるマンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、物件データベース２２の構造を示す図である。このうちマンションデータベース２０は、建築物としてのマンションの情報を格納するデータベースであり、マンションを識別するためのマンションＩＤに対応付けて、物件名（マンションの名称）、住所、緯度・経度、最寄駅、最寄駅徒歩（最寄駅から歩いた場合の所要時間）、建物構造（Ｓ造、ＲＣ造、ＳＲＣ造など）、築年月（当該マンションが建築された年月）、総戸数、利回り（物件価格に対してどの程度の家賃収入が得られるかという表面的な収益性を表す数値）などを記憶するよう構成される。

賃貸物件データベース２１は、賃貸の単位となるマンションの一室などの物件（以下「賃貸物件」という）の情報を記憶するデータベースであり、賃貸物件を識別するための賃貸物件ＩＤに対応付けて、マンションＩＤ、家賃、専有面積、間取り（３ＬＤＫ、１Ｒなど）、部屋数（物件内に含まれる部屋の数）、所在階、バルコニー方向（南、東南東など）、角部屋フラグ（角部屋であるか否かを示す情報）、リフォーム有無（リフォーム済みであるか否かを示す情報）、権利種別（定期借地権付マンションか所有権付マンションかを示す情報）などを記憶するよう構成される。

物件データベース２２は、販売の単位となるマンションの一室などの物件（以下「判示物件」という）の情報を記憶するデータベースであり、販売物件を識別するための販売物件ＩＤに対応付けて、マンションＩＤ、価格、価格の偏差値（お得度）、専有面積、間取り（３ＬＤＫ、１Ｒなど）、部屋数（物件内に含まれる部屋の数）、所在階、バルコニー方向（南、東南東など）、成約有無（成約済みか否かを示す情報）などを記憶するよう構成される。

マンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、物件データベース２２に格納されるデータは、プランナーサーバ１１又はメンバーズマーケットサーバ１２により各データベースに登録される。より具体的に説明すると、プランナーサーバ１１は、ネットワーク３上で１以上の販売サイト２を巡回することによって賃貸物件及び販売物件の情報を収集し、各データベースに登録するよう構成される。メンバーズマーケットサーバ１２は、売主又は賃貸物件の管理者からの入力を受け付けることによって賃貸物件及び販売物件の情報を収集し、各データベースに登録するよう構成される。

図４は、プランナーサーバ１１によって実行される販売物件抽出処理の処理フローを示すフロー図である。情報処理装置１０は、プランナーサーバ１１によってこの販売物件抽出処理を実行することにより、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求する役割を果たす。以下、販売物件抽出処理の内容について、図４を参照しながら詳しく説明する。

プランナーサーバ１１はまず、現在居住中の賃貸物件（以下「居住中賃貸物件」という）の情報（以下「入力賃貸物件情報」という）の入力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ１）。

図７は、スマートフォンであるユーザ端末３０のディスプレイに表示される画面の例を示す図である。同図にはスマートフォンでの表示例を示しているが、パーソナルコンピュータであるユーザ端末３１に表示される画面についても、内容は同様である。図７に示す情報入力ページ４０は、ステップＳ１で表示される情報入力ページの一例である。同図に示すように、情報入力ページ４０は、イメージ画像及び説明文の他、現在居住中のマンションの物件名を入力する物件名入力欄４０ａと、家賃を入力する家賃入力欄４０ｂと、広さを入力する広さ入力欄４０ｃと、所在階を入力する所在階入力欄４０ｄと、角部屋か否かを選択する角部屋ボタン４０ｅと、南向きか否かを選択する南向きボタン４０ｆと、リフォーム済みか否かを選択するリフォーム済ボタン４０ｇと、処理を進めるための遷移ボタン４０ｈとを有して構成される。このうち物件名入力欄４０ａは、マンションデータベース２０に格納されている各マンションの物件名をユーザにより選択可能な状態としたコンボボックスにより構成することが好ましい。

図４に戻り、情報入力ページ４０を表示したプランナーサーバ１１は、情報入力ページ４０中の遷移ボタン４０ｈが押下されたか否かを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２において遷移ボタン４０ｈが押下されたと判定したプランナーサーバ１１は、情報入力ページ４０において入力された入力賃貸物件情報により示される居住中賃貸物件の基本情報（最寄駅、最寄駅徒歩、築年月など）をマンションデータベース２０から取得したうえで（ステップＳ３）、居住中賃貸物件の適正な家賃を推定するための適正家賃推定処理（ステップＳ４）と、居住中賃貸物件の適正な購入価格を推定するための適正購入価格推定処理（ステップＳ５）とを順次実行する。

図５は、ステップＳ４で実行される適正家賃推定処理の詳細を示すフロー図である。同図に示すように、適正家賃推定処理を開始したプランナーサーバ１１はまず、居住中賃貸物件の近隣に位置するマンションをマンションデータベース２０から抽出する（ステップＳ２０）。具体的には、マンションデータベース２０内の住所に基づき、居住中賃貸物件と同一区内にあるマンションを抽出することとしてもよいし、マンションデータベース２０内の最寄駅に基づき、居住中賃貸物件と最寄駅が同一であるマンションを抽出することとしてもよいし、マンションデータベース２０内の緯度・経度に基づき、居住中賃貸物件からの距離が所定値以下であるマンションを抽出することとしてもよい。

次にプランナーサーバ１１は、ステップＳ２０で抽出したマンションの賃貸物件（賃貸物件データベース２１に記憶されるもの）から、居住中賃貸物件に類似する物件（以下「近隣類似賃貸物件」という）を抽出する（ステップＳ２１）。具体的に説明すると、プランナーサーバ１１はまず、居住中賃貸物件の専有面積、最寄駅徒歩、築年月を取得する。専有面積は、情報入力ページ４０の広さ入力欄４０ｃ（図７を参照）に入力された数値であり、最寄駅徒歩及び築年月は、ステップＳ３で取得された基本情報に含まれる情報である。プランナーサーバ１１はまた、ステップＳ２０で抽出した各マンションのマンションＩＤ、最寄駅徒歩、及び築年月をマンションデータベース２０から取得し、取得したマンションＩＤを有する賃貸物件を賃貸物件データベース２１から抽出する。そして、抽出した賃貸物件の専有面積を賃貸物件データベース２１から取得する。プランナーサーバ１１は、以上のようにして取得した居住中賃貸物件及びその他の賃貸物件の専有面積、最寄駅徒歩、築年月に基づき、近隣類似賃貸物件を抽出する。具体的には、居住中賃貸物件との専有面積、最寄駅徒歩、築年月の差がそれぞれ所定値以内である物件を近隣類似賃貸物件として抽出すればよい。なお、ここでは、専有面積、最寄駅徒歩、築年月を類似判断の基準として用いる例を説明したが、その他の基準を用いてもよいのは勿論である。

続いてプランナーサーバ１１は、ステップＳ２１における類似判断の基準として用いた条件以外の条件が居住中賃貸物件の条件に合うこととなるよう、抽出した近隣類似賃貸物件の家賃を補正する（ステップＳ２２）。この補正は、情報入力ページ４０で入力された情報と、対応する近隣類似賃貸物件の情報とに基づいて行われる。具体的な例を挙げると、居住中賃貸物件の所在階が低層階であり、近隣類似賃貸物件の所在階が高層階である場合、近隣類似賃貸物件の家賃を下降方向に補正する。また、居住中賃貸物件が角部屋であり、近隣類似賃貸物件が角部屋でない場合、近隣類似賃貸物件の家賃を上昇方向に補正する。さらに、居住中賃貸物件が南向きであり、近隣類似賃貸物件が北向きである場合、近隣類似賃貸物件の家賃を上昇方向に補正する。また、居住中賃貸物件がリフォーム済みであり、近隣類似賃貸物件がリフォーム済みでない場合、近隣類似賃貸物件の家賃を上昇方向に補正する。上昇及び下降の程度は、様々なケースを含むテーブルを予め用意しておき、そのテーブルの記憶内容に従って決定することとしてもよいし、様々なケースを人工知能に予め学習させておき、この人工知能の出力結果に基づいて決定することとしてもよい。

最後にプランナーサーバ１１は、補正後の家賃の平均値を求め、居住中賃貸物件の適正家賃として取得することにより（ステップＳ２３）、適正家賃推定処理を終了する。

図６は、ステップＳ５で実行される適正購入価格推定処理の詳細を示すフロー図である。同図に示すように、適正購入価格推定処理を開始したプランナーサーバ１１はまず、居住中賃貸物件の近隣に位置するマンションをマンションデータベース２０から抽出する（ステップＳ３０）。具体的には、上述したステップＳ２０と同様、マンションデータベース２０内の住所に基づき、居住中賃貸物件と同一区内にあるマンションを抽出することとしてもよいし、マンションデータベース２０内の最寄駅に基づき、居住中賃貸物件と最寄駅が同一であるマンションを抽出することとしてもよいし、マンションデータベース２０内の緯度・経度に基づき、居住中賃貸物件からの距離が所定値以下であるマンションを抽出することとしてもよい。ただし、ステップＳ３０においては、上述したステップＳ２０や後述するステップＳ３４での抽出に比べ、地理的に広い範囲でマンションを抽出することが好ましい。そうすることで、続くステップＳ３１において、利回りを算出するための物件を多く抽出することが可能になる。

次にプランナーサーバ１１は、ステップＳ３０で抽出したマンションの物件（販売物件及び賃貸物件）を物件データベース２２及び賃貸物件データベース２１の少なくとも一方から抽出し、抽出した物件の中から居住中賃貸物件に類似する物件（以下「近隣類似物件」という）を抽出する（ステップＳ３１）。ここでの類似の判断基準は、上述したステップＳ２１と同様でよい。

続いてプランナーサーバ１１は、ステップＳ３１で抽出した各近隣類似物件の価格及び家賃を取得する（ステップＳ３２）。具体的には、物件データベース２２に記憶される価格、及び、賃貸物件データベース２１に記憶される家賃から、販売物件の価格及び家賃並びに賃貸物件の価格及び家賃を取得又は推定する。

次にプランナーサーバ１１は、ステップＳ３２で取得した各近隣類似物件の価格及び家賃とを用いて、以下の式（１）により各近隣類似物件の利回りを算出し、その平均値を求める（ステップＳ３３）。ただし、式（１）中のＡは各近隣類似物件の価格であり、Ｂは各近隣類似物件の家賃であり、Ｃは各近隣類似物件の利回りである。
Ｃ＝（Ｂ×１２）／Ａ×１００ ・・・（１）

次にプランナーサーバ１１は、居住中賃貸物件の近隣に位置するマンションをマンションデータベース２０から抽出し（ステップＳ３４）、抽出したマンションの賃貸物件から、居住中賃貸物件に類似する物件（近隣類似賃貸物件）を抽出する（ステップＳ３５）。ステップＳ３４，Ｓ３５の処理の詳細は、ステップＳ２０，Ｓ２１の処理と同様である。

次にプランナーサーバ１１は、ステップＳ３３で算出した利回りの平均値と、ステップＳ３５で抽出した各近隣類似賃貸物件の家賃（賃貸物件データベース２１内に設定されているもの）とに基づき、以下の式（２）により各近隣類似賃貸物件の価格を推定する（ステップＳ３６）。ただし、式（２）中のＤは各近隣類似賃貸物件の家賃であり、ＥはステップＳ３３で算出した利回りの平均値であり、Ｆは各近隣類似賃貸物件の価格の推定値である。
Ｆ＝（Ｄ×１２）×１００／Ｅ ・・・（２）

最後にプランナーサーバ１１は、ステップＳ３６で推定した価格の平均値を求め、居住中賃貸物件の適正購入価格として取得することにより（ステップＳ３７）、適正購入価格推定処理を終了する。

図４に戻る。ステップＳ４，Ｓ５を終了したプランナーサーバ１１は、ステップＳ５で推定した適正購入価格に基づき、居住中賃貸物件を購入した場合のローン返済額を算出する（ステップＳ６）。この算出にあたり、プランナーサーバ１１は、予め定めた返済期間及び返済方法（定額型、定率型など）と、最新の利率とを用いてローン返済額の算出を行うことが好ましい。図７に示した情報入力ページ４０でユーザが返済期間及び返済方法を入力できるようにし、入力された返済期間及び返済方法を用いてローン返済額の算出を行うこととしてもよい。その後プランナーサーバ１１は、ステップＳ４で推定した適正家賃と、ステップＳ６で算出したローン返済額とを含む情報出力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ７）。

図７に示す情報出力ページ４１は、ステップＳ７で表示される情報出力ページの一例である。同図に示す情報出力ページ４１に含まれる「現在の家賃」は情報入力ページ４０の家賃入力欄４０ｂに入力された居住中賃貸物件の家賃であり、「適正な家賃」はステップＳ４で推定された適正家賃であり、「ローン返済額」はステップＳ６で算出されたローン返済額である。情報出力ページ４１には、「現在の家賃」と「適正な家賃」の差額、及び、「現在の家賃」と「ローン返済額」の差額も表示される。この情報出力ページ４１を見ることで、ユーザは、現在の家賃が適正なのかどうか、及び、居住中の賃貸物件を購入したと仮定した場合のローン返済額が現在の家賃と比べてどの程度なのか、を知ることができる。

図４に戻る。続いてプランナーサーバ１１は、ステップＳ５で推定した適正購入価格と同等の価格で購入でき、かつ、より好ましい販売物件を物件データベース２２から抽出する（ステップＳ８）。ここでいう同等とは、物件データベース２２に格納されている価格とステップＳ５で推定した適正購入価格との差が所定値以内であることを意味する。また、「より好ましい」とは、例えば、居住中賃貸物件より専有面積が広いこと、築年月が新しいこと、又は、人気エリア（例えば東京の例であれば、中央区、千代田区、港区、文京区、新宿区、渋谷区など）内にあること、を意味する。

プランナーサーバ１１は、情報出力ページ４１の遷移ボタン（例えば、図７の情報出力ページ４１に含まれる「次へ」ボタン）が押下されたか否かを判定する（ステップＳ９）。ステップＳ９において遷移ボタンが押下されたと判定したプランナーサーバ１１は、ステップＳ８で抽出した販売物件の一覧を含む情報出力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ１０）。

図７に示す情報出力ページ４２は、ステップＳ１０で表示される情報出力ページの一例である。同図に示すように、情報出力ページ４２には、複数の販売物件の情報が「物件を見る」ボタン及び「相談する」ボタンとともに列挙される。図７に示す情報入力ページ４３は、このうち「相談する」ボタンをユーザが押下した場合に表示されるページの一例である。情報入力ページ４３は、ユーザの情報及び要望を入力するページとなっており、この中に含まれる「問い合わせる」ボタンをユーザが押下すると、プランナーサーバ１１は、入力されたユーザの情報及び要望と、対応する居住中賃貸物件及び販売物件の情報とを含む電子メールを生成し、予め定められた営業担当者のメールアドレスに送信する。これにより営業担当者は、情報入力ページ４０にアクセスしたユーザに対して直接、販売物件を紹介することが可能になる。

図８は、プランナーサーバ１１によって実行される販売物件抽出処理のシーケンス図である。以下、この図８を参照することにより、プランナーサーバ１１が行う処理を別の観点から説明する。

プランナーサーバ１１はまず、１以上の販売サイト２を巡回し、それぞれから賃貸物件及び販売物件の情報を収集する（ステップＳ１００）。そして、収集した情報に基づいてマンションデータベース２０、賃貸物件データベース２１、物件データベース２２のレコードを生成し、それぞれに登録する（ステップＳ１０１）。

次にプランナーサーバ１１は、ユーザ端末３０，３１から、ユーザが居住中の賃貸物件の情報の入力を受け付け（ステップＳ１０２）、その基本情報をマンションデータベース２０から取得する（ステップＳ１０３）。続いてプランナーサーバ１１は、居住中賃貸物件の近隣に位置し、かつ、居住中賃貸物件に類似する近隣類似賃貸物件をマンションデータベース２０及び賃貸物件データベース２１から抽出する（ステップＳ１０４）。そして、居住中賃貸物件の条件に合うよう、抽出した近隣類似賃貸物件の家賃を補正したうえで（ステップＳ１０５）、補正後の家賃の平均値を居住中賃貸物件の適正家賃としてユーザに提示する（ステップＳ１０６）。

また、プランナーサーバ１１は、居住中賃貸物件に類似する近隣類似物件をマンションデータベース２０及び物件データベース２２から抽出し（ステップＳ１０７）、物件データベース２２及び賃貸物件データベース２１に記憶されるデータから、その価格及び家賃を取得する（ステップＳ１０８）。そして、上述した式（１）を用いて、抽出した各近隣類似物件の利回りの平均値を算出する（ステップＳ１０９）。

プランナーサーバ１１はさらに、居住中賃貸物件の近隣に位置し、かつ、居住中賃貸物件に類似する近隣類似賃貸物件をマンションデータベース２０及び賃貸物件データベース２１から抽出する（ステップＳ１１０）。そして、ステップＳ１０９で算出した利回りの平均値と、ステップＳ１１０で抽出した各近隣類似賃貸物件の家賃とを上述した式（２）に代入することによって各近隣類似賃貸物件の価格を推定し、その結果から居住中賃貸物件の適正購入価格を推定する（ステップＳ１１１）。プランナーサーバ１１は、こうして推定した適正購入価格に基づいてユーザが居住中賃貸物件を購入した場合のローン返済額を算出し、ユーザに提示する（ステップＳ１１２）。

最後に、プランナーサーバ１１は、ステップＳ１１１で推定した適正購入価格と同等の価格で購入でき、かつ、より好ましい販売物件を物件データベース２２から抽出し（ステップＳ１１３）、抽出した販売物件の情報をユーザに対して提示する（ステップＳ１１４）。

以上説明したように、本実施の形態によるプランナーサーバ１１によれば、ユーザが入力した現在居住中の賃貸物件の情報に基づいて販売物件を抽出しているので、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入を効果的に訴求することが可能になる。

また、本実施の形態によるプランナーサーバ１１によれば、現在居住中の賃貸物件の適正家賃や適正購入価格を提示しているので、ユーザは、現在の家賃が割高である場合や、購入した場合のローン返済額が現在の家賃より低額である場合に、それらの事実を知ることができる。このことは住み替えを促す動機となり得るので、本実施の形態によるプランナーサーバ１１によれば、賃貸物件に居住している人に対し、住み替えのための不動産の購入をさらに効果的に訴求することが可能になる。

なお、本実施の形態によるプランナーサーバ１１は、ステップＳ１０において販売物件の一覧を含む情報出力ページを表示したが、賃貸物件の一覧を含む情報出力ページ、又は、販売物件及び賃貸物件の両方の一覧を含む情報出力ページを表示することとしてもよい。この場合、プランナーサーバ１１は、ステップＳ１で表示した情報入力ページにおいてユーザが入力した家賃と同等の価格で賃貸でき、かつ、より好ましい賃貸物件を賃貸物件データベース２１から抽出すればよい。ここでいう同等とは、賃貸物件データベース２１に格納されている家賃とユーザが入力した家賃との差が所定値以内であることを意味する。また、「より好ましい」とは、例えば、居住中賃貸物件より専有面積が広いこと、築年月が新しいこと、又は、人気エリア（例えば東京の例であれば、中央区、千代田区、港区、文京区、新宿区、渋谷区など）内にあること、を意味する。

次に、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３により実行される処理を説明する。図９は、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３の少なくとも一方に接続される非公開物件データベース２３、会員データベース２４、条件データベース２５、配信データベース２６の構造を示す図である。このうち非公開物件データベース２３の構造は、図３に示した物件データベース２２と同様である。ただし、非公開物件データベース２３には、売主であるユーザが非公開にすることを選択した販売物件の情報のみが格納される。この点については、後ほど詳しく説明する。

会員データベース２４は、レコメンダーサーバ１３によって提供されるサービスの会員の情報を記憶するデータベースであり、会員ＩＤに対応付けて、氏名及びアドレス情報などを相互に対応付けて記憶するよう構成される。アドレス情報は、例えばメールアドレス又はＳＮＳアドレスである。会員データベース２４には、非公開物件データベース２３に登録された販売物件の買主となり得るユーザの情報が予め登録される。

条件データベース２５は、購入物件の希望条件を示す情報を記憶するデータベースであり、条件ＩＤに対応付けて、会員ＩＤ、駅、駅徒歩（駅から歩いた場合の所要時間）、価格帯、専有面積、間取り、部屋数、バルコニー方向などを記憶するよう構成される。会員ＩＤが含まれることから理解されるように、条件データベース２５に登録される情報は、会員データベース２４に登録されたユーザの希望条件を示す情報となる。

配信データベース２６は、希望条件に合致した販売物件の情報を記憶するデータベースであり、条件ＩＤ及び販売物件ＩＤの組み合わせに対応付けて、配信を実行した日付などを記憶するよう構成される。

図１０は、メンバーズマーケットサーバ１２によって実行される販売物件登録処理の処理フローを示すフロー図である。また、図１１は、レコメンダーサーバ１３によって実行される希望条件登録処理の処理フローを示すフロー図であり、図１２は、レコメンダーサーバ１３によって実行される配信処理の処理フローを示すフロー図である。情報処理装置１０は、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３によってこれらの処理を実行することにより、優良買主を惹き付けることのできる販売サイトを提供する役割を果たす。以下、各処理の内容について、図１０、図１１、図１２を順に参照しながら詳しく説明する。

初めに図１０を参照すると、販売物件登録処理を開始したメンバーズマーケットサーバ１２は、まず初めに公開種別選択ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ４０）。

図１３（ａ）は、ステップＳ４０で表示される公開種別選択ページの一例である公開種別選択ページ５０を示す図である。同図、並びに、後掲する図１３（ｂ）、図１４、図１５にはパーソナルコンピュータでの表示例を示しているが、スマートフォンであるユーザ端末３０に表示される画面についても、内容は同様である。図１３（ａ）に示すように、公開種別選択ページ５０は、公開による売却を選択する選択ボタン５０ａと、非公開による売却を選択する選択ボタン５０ｂとを有して構成される。

図１０に戻る。メンバーズマーケットサーバ１２は、表示した公開種別選択ページ５０においてユーザが押下したボタンの種類を取得することにより、ユーザが公開による売却を選択したか否かを判定する（ステップＳ４１）。そして、公開による売却を選択したと判定した場合にはステップＳ４２に処理を進め、公開による売却を選択しなかった（非公開による売却を選択した）と判定した場合にはステップＳ４６に処理を進める。

ステップＳ４２に処理を進めたメンバーズマーケットサーバ１２は、公開販売物件の情報入力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ４２）。図示していないが、このとき表示される情報入力ページは、後述する図１３（ｂ）に示す情報入力ページ５１と同様でよい。メンバーズマーケットサーバ１２は、ステップＳ４２で表示した情報入力ページにてユーザが遷移ボタンを押下したか否かを判定し（ステップＳ４３）、押下したと判定した場合に、必要に応じて営業担当者による確認を待機する（ステップＳ４２）。この待機は、例えば、営業担当者の端末に確認ボタンを含むページを表示し、営業担当者が確認ボタンを押した場合に終了することとすればよい。ステップＳ４２を設けていることにより、ユーザが入力した販売物件を物件データベース２２に登録する前に、営業担当者による販売物件の査定（入力された情報の修正を含む）を行うことが可能になる。営業担当者による確認ボタンの押下によって待機が終了した場合、メンバーズマーケットサーバ１２は、ユーザが入力した販売物件を物件データベース２２に登録し、公開販売物件についての販売物件登録処理を終了する。

一方、ステップＳ４６に処理を進めたメンバーズマーケットサーバ１２は、非公開販売物件の情報入力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ４６）。

図１３（ｂ）は、ステップＳ４６で表示される情報入力ページの一例である情報入力ページ５１を示す図である。同図に示すように、情報入力ページ５１は、氏名、電話番号、メールアドレス、希望連絡方法、販売物件の所在地の郵便番号及び住所、マンション名、部屋番号、専有面積、売却希望時期、売却希望価格の範囲、並びに、その他の事項を入力又は選択する欄と、遷移ボタン５１ａとを有して構成される。

図１０に戻る。メンバーズマーケットサーバ１２は、ステップＳ４６で表示した情報入力ページ５１にてユーザが遷移ボタン５１ａを押下したか否かを判定し（ステップＳ４７）、押下したと判定した場合に、必要に応じて営業担当者による確認を待機する（ステップＳ４８）。この待機の内容及び意味は、ステップＳ４４と同様である。営業担当者による確認ボタンの押下によって待機が終了した場合、メンバーズマーケットサーバ１２は、ユーザが入力した販売物件をレコメンダーサーバ１３に送り、レコメンダーサーバ１３を介して非公開物件データベース２３に登録する。ここまでの処理により、メンバーズマーケットサーバ１２は、非公開販売物件についての販売物件登録処理を終了する。

次に図１１を参照すると、希望条件登録処理を開始したレコメンダーサーバ１３は、まず初めに、接続しているユーザが会員データベース２４に登録されている会員であるか否かを確認するための会員認証を実施する（ステップＳ５０）。そして、会員認証の結果に基づいてユーザが会員であるか否かを判定し（ステップＳ５１）、会員であればステップＳ５２に処理を進める一方、会員でなければ希望条件登録処理を終了する。これにより、会員でないユーザによる希望条件の登録が防止される。

ステップＳ５２に処理を進めたレコメンダーサーバ１３は、希望条件の情報入力ページを生成し、ユーザ端末３０，３１のディスプレイに表示する（ステップＳ５２）。

図１４は、ステップＳ５２で表示される情報入力ページの一例である情報入力ページ５２を示す図である。同図に示すように、情報入力ページ５２は、希望物件のエリア、物件イメージなどを入力又は選択する欄と、遷移ボタン５２ａとを有して構成される。エリアを入力又は選択する欄は、注目エリア、路線・駅、区など、いくつかの入力方法からユーザ自身が入力方法を選べるように構成される。物件イメージを入力又は選択する欄は、予め定めた複数のイメージからユーザが選択できるように構成される。この他、希望物件の価格帯、専有面積、間取り、部屋数、バルコニー方向などのその他の情報を入力又は選択する欄を情報入力ページ５２内に設けてもよいことは勿論である。

図１１に戻る。レコメンダーサーバ１３は、ステップＳ５２で表示した情報入力ページ５２にてユーザが遷移ボタン５２ａを押下したか否かを判定する（ステップＳ５３）。そして、押下したと判定した場合に、入力された情報を条件データベース２５に登録し（ステップＳ５４）、希望条件登録処理を終了する。

最後に図１２を参照し、レコメンダーサーバ１３が行う配信処理について説明する。レコメンダーサーバ１３は、図１０に示したステップＳ４９において非公開販売物件を非公開物件データベース２３に登録したことに応じて、この配信処理を実行するよう構成される。

新規の非公開販売物件を非公開物件データベース２３に登録したレコメンダーサーバ１３はまず、条件データベース２５の各レコードについて、ステップＳ６１，Ｓ６２の処理を行う（ステップＳ６０）。具体的には、新規に登録した非公開販売物件が注目レコードにより示される希望条件に合致するか否かを判定し（ステップＳ６１）、合致すると判定した場合に、対応する条件ＩＤ及び販売物件ＩＤの組み合わせを配信データベース２６に登録する（ステップＳ６２）。この時点では、新たに登録されたレコード内の日付は未記入となる。

ステップＳ６０の繰り返し処理を終了したレコメンダーサーバ１３は、続いて、配信データベース２６に登録されている日付未記入の各レコードについて、ステップＳ６４～ステップＳ６８の処理を行う（ステップＳ６３）。具体的に説明すると、レコメンダーサーバ１３はまず、条件ＩＤに対応する会員ＩＤを条件データベース２５から読み出し（ステップＳ６４）、読み出した会員ＩＤに対応するアドレス情報を会員データベース２４から読み出す（ステップＳ６５）。続いてレコメンダーサーバ１３は、販売物件ＩＤに対応付けて非公開物件データベース２３に格納されている物件の情報を含む配信ページを生成する（ステップＳ６６）。そして、ステップＳ６５で読み出したアドレス情報に対し、ステップＳ６６で生成した配信ページを送信し（ステップＳ６７）、配信データベース２６内の日付に現在の日付を設定し（ステップＳ６８）、そのレコードについての処理を終了する。ステップＳ６３の繰り返し処理を終了したレコメンダーサーバ１３は、配信処理を終了する。

図１５は、ステップＳ６６で生成される配信ページの一例である配信ページ５３を示す図である。同図に示すように、配信ページ５３は、配信対象となった販売物件の各種情報を含むページである。レコメンダーサーバ１３は、非公開物件データベース２３から情報を読み出すことにより、この配信ページ５３を生成する。

図１５に示すように、配信ページ５３には、販売物件のお得感を示すグラフエリア５３ａが配置される。レコメンダーサーバ１３は、物件データベース２２及び非公開物件データベース２３に格納される価格及び偏差値に基づいて、このグラフエリア５３ａ内に表示する情報を生成するよう構成される。以下、詳しく説明する。

初めに偏差値について説明すると、レコメンダーサーバ１３は、配信ページ５３を生成する際に、配信対象となる販売物件に類似する物件（物件データベース２２に記憶される販売物件、非公開物件データベース２３に記憶される販売物件、及び、賃貸物件データベース２２に記憶される賃貸物件の少なくとも１つを含む）を物件データベース２２及び非公開物件データベース２３から抽出する。類似する物件の判定基準としては、例えば、住所（同じ区内か否か）、最寄駅（最寄駅が同じか否か）、専有面積（専有面積の差が所定値以内か）、所在階（所在階が同じか否か）、バルコニー方向（同じ向きか否か）などを用いればよい。

類似する物件を抽出したレコメンダーサーバ１３は、抽出した物件の価格の平均値及び分散を求める。ここで使用する価格は、図６のステップＳ３２と同様にして取得又は推定すればよい。レコメンダーサーバ１３は、算出した平均値及び分散を用い、配信対象となる販売物件及び抽出した類似物件のそれぞれについて価格の偏差値を算出し、物件データベース２２及び非公開物件データベース２３に格納する。こうして算出された偏差値は、類似物件グループ内における各販売物件のお得度を示す情報となる。

レコメンダーサーバ１３は、算出した平均値及び分散に基づいて曲線グラフ（例えば、正規分布曲線）を生成し、グラフエリア５３ａ内に描画する（図示した「価格分布」）。また、配信対象となる販売物件及び抽出した類似物件それぞれの偏差値に基づき、これらの販売物件を正規分布曲線上にプロットする。このときレコメンダーサーバ１３は、図１５に例示するように、配信対象の物件と、未成約の類似物件と、成約済みの類似物件とで異なる形状のマーカーを使用する。これによりユーザは、類似物件グループ内における配信対象の物件のお得度を直感的に知ることが可能になる。

図１６は、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３によって実行される販売物件登録処理及び配信処理の一部（配信データベース２６への登録まで）のシーケンス図である。また、図１７は、レコメンダーサーバ１３によって実行される会員登録処理、希望条件登録処理、及び、配信処理の残部のシーケンス図である。以下、これら図１６及び図１７を参照することにより、メンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３が行う処理を別の観点から説明する。

初めに図１６を参照すると、メンバーズマーケットサーバ１２はまず、売主であるユーザのユーザ端末３０，３１から販売物件の情報を受信する（ステップＳ１２０）。そして、ユーザが非公開を希望しているか否かを判定し（ステップＳ１２１）、非公開を希望していない場合には物件データベース２２に登録する（ステップＳ１２２）一方、非公開を希望している場合にはレコメンダーサーバ１３に販売物件の情報を転送する（ステップＳ１２３）。

販売物件情報の転送を受けたレコメンダーサーバ１３は、その情報を非公開物件データベース２３に登録する（ステップＳ１２４）とともに、登録した販売物件情報に適合する希望条件を条件データベース２５から抽出し（ステップＳ１２５）、抽出した希望条件の条件ＩＤと、登録した販売物件情報の販売物件ＩＤの組み合わせを配信データベース２６に登録する（ステップＳ１２６）。

次に図１７を参照すると、まず会員を登録する段階では、レコメンダーサーバ１３は、非公開販売物件の買主であるユーザのユーザ端末３０，３１から個人情報を受信し（ステップＳ１３０）、審査担当者に審査を行わせたうえで（ステップＳ１３１）、会員データベース２４に登録する（ステップＳ１３２）。ステップＳ１３１の審査は優良買主として登録するに足るユーザであるか否かの審査であり、優良買主として登録するに足らないユーザであるとの審査結果が得られた場合には、ステップＳ１３２は実行されない。

次に希望条件を登録する段階では、レコメンダーサーバ１３は、まず初めにユーザ端末３０，３１のユーザが会員データベース２４に登録された会員であるか否かの認証を行う（ステップＳ１３３）。そして、会員であると認証された場合に、当該ユーザのユーザ端末３０，３１から希望条件を示す情報を受信し（ステップＳ１３４）、条件データベース２５に登録する（ステップＳ１３５）。ステップＳ１３３の会員認証は、例えば会員ＩＤ及びパスワードによる認証でよい。

最後に、販売物件情報の配信を実行する段階では、レコメンダーサーバ１３はまず、条件ＩＤ及び販売物件ＩＤの組み合わせを配信データベース２６から取得する（ステップＳ１４０）。そして、条件ＩＤに対応する会員ＩＤを条件データベース２５から取得し（ステップＳ１４１）、さらに、取得した会員ＩＤに対応するアドレス情報を会員データベース２４から取得する（ステップＳ１４２）。

次にレコメンダーサーバ１３は、ステップＳ１４０で取得した販売物件ＩＤの情報を非公開物件データベース２３から読み出し（ステップＳ１４３）、読み出した情報に基づいて配信ページを生成する（ステップＳ１４４）。配信ページの具体的な内容は、上述したとおりである。その後、レコメンダーサーバ１３は、ステップＳ１４２で取得したアドレス情報に対して、ステップＳ１４４で生成した配信ページを送信し（ステップＳ１４５）、処理を終了する。

以上説明したように、本実施の形態によるメンバーズマーケットサーバ１２及びレコメンダーサーバ１３によれば、非公開の販売物件の情報を物件データベース２２とは別の非公開物件データベース２３に登録しておき、条件データベース２５に予め希望条件を登録することを許された買主に対し、希望条件に合致する販売物件の情報を配信しているので、優良買主を優遇し、優良買主を惹き付けることのできる販売サイトを提供することが可能になる。

なお、本実施の形態によるレコメンダーサーバ１３は、図１０に示したステップＳ４９において非公開販売物件を非公開物件データベース２３に登録したことに応じて図１２に示した配信処理を開始し、非公開物件データベース２３に格納されている非公開販売物件の情報を含む配信ページを配信したが、図１０に示したステップＳ４５において公開販売物件を物件データベース２３に登録したことに応じて図１２に示した配信処理を開始し、物件データベース２３に格納されている公開販売物件の情報を含む配信ページを配信することとしてもよいし、これらの両方を実行することとしてもよい。公開販売物件の情報を含む配信ページを配信する場合、レコメンダーサーバ１３は、ステップＳ６１において、新規に登録した公開販売物件が注目レコードにより示される希望条件に合致するか否かを判定し、合致すると判定した場合に、ステップＳ６２において、対応する条件ＩＤ及び販売物件ＩＤの組み合わせを配信データベース２６に登録することとすればよい。また、ステップＳ６６においては、レコメンダーサーバ１３は、販売物件ＩＤに対応付けて物件データベース２２に格納されている物件の情報を含む配信ページを生成すればよい。

以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明はこうした実施の形態に何等限定されるものではなく、本発明が、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施され得ることは勿論である。

例えば、図１では、物件データベース２２と非公開物件データベース２３を別々に描いたが、これらを１つのデータベースに統合することとしてもよい。この場合、公開販売物件と非公開販売物件とを区別可能とするために、例えば各レコードに公開可否フラグを設けることが好ましい。

また、上記実施の形態では、優良買主のみを会員データベース２４に登録する例を説明したが、優良買主以外のユーザも会員として登録できるようにしてもよい。この場合、会員データベース２４内に優良買主か否かを識別するフラグを設けることにより、優良買主に対してのみ、希望条件の登録を許容し、非公開販売物件情報の配信を行うようにすればよい。

１ 情報処理システム
２ 販売サイト
３ ネットワーク
１０ 情報処理装置
１１ プランナーサーバ
１２ メンバーズマーケットサーバ
１３ レコメンダーサーバ
２０ マンションデータベース
２１ 賃貸物件データベース
２２ 物件データベース
２３ 非公開物件データベース
２４ 会員データベース
２５ 条件データベース
２６ 配信データベース
３０，３１ ユーザ端末
４０，４３，５１，５２ 情報入力ページ
４０ａ 物件名入力欄
４０ｂ 家賃入力欄
４０ｃ 入力欄
４０ｄ 所在階入力欄
４０ｅ 角部屋ボタン
４０ｆ 南向きボタン
４０ｇ リフォーム済ボタン
４０ｈ，５１ａ，５２ａ 遷移ボタン
４１，４２ 情報出力ページ
５０ 公開種別選択ページ
５０ａ，５０ｂ 選択ボタン
５３ 配信ページ
５３ａ グラフエリア
１０１ プロセッサ
１０２ 記憶装置
１０３ 通信装置
１０４ 入力装置
１０５ 出力装置
１０６ バス

Claims (12)

1. 売主である第１のユーザの選択に従い、該第１のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録し、
   買主である第２のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録し、
   前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第２のユーザに対して該販売物件の情報を配信し、
   前記第２のユーザに対して配信する前記販売物件の情報は、
   前記物件データベース及び前記非公開物件データベースに登録されている販売物件のうち前記配信の対象となる販売物件に類似する１以上の類似物件のグループ内における前記配信の対象となる販売物件の価格の偏差値を示す情報と、
   前記１以上の類似物件の価格の平均値及び分散に基づいて生成される曲線グラフと、を含む、
   情報処理装置。
2. 前記第２のユーザを会員データベースに登録し、
   前記第２のユーザから前記希望条件の登録を受け付ける前に、前記第２のユーザが前記会員データベースに登録されているか否かを確認するための会員認証を行う、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第２のユーザに対して配信する前記販売物件の情報は、前記配信の対象となる販売物件の価格の前記グループ内における偏差値を示す第１のマーカー、前記１以上の類似物件のうち成約済みのものの価格の前記グループ内における偏差値を示す第２のマーカー、前記１以上の類似物件のうち成約済みでないものの価格の前記グループ内における偏差値を示す第３のマーカーを含み、
   前記第１乃至第３のマーカーはそれぞれ、前記曲線グラフ上にプロットされる、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１乃至第３のマーカーは、互いに異なる形状を有する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記曲線グラフは、正規分布曲線である、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 第３のユーザによって入力された賃貸物件の情報である入力賃貸物件情報に基づき、前記物件データベースから１以上の物件を抽出し、
   抽出した前記１以上の物件のそれぞれを示す情報を前記第３のユーザに対して出力する、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件の適正購入価格を推定し、
   前記１以上の物件は、推定した前記適正購入価格と所定値以内の差の価格で購入できる販売物件である、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. それぞれ前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件の近隣に位置し、該賃貸物件に類似する１以上の近隣類似物件を前記データベースから抽出し、
   前記１以上の近隣類似物件それぞれの価格及び家賃に基づいて前記１以上の近隣類似物件の利回りの平均値を算出し、
   複数の賃貸物件の情報を記憶する賃貸物件データベースに記憶される賃貸物件のうち前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件の近隣に位置し、かつ、該賃貸物件に類似する１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの家賃と、前記利回りの平均値とに基づき、前記１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの価格を推定し、
   前記適正購入価格は、推定した前記１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの価格の平均値である、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 推定した前記適正購入価格に基づいて前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件を前記ユーザが購入した場合のローン返済額を算出し、算出したローン返済額を前記第３のユーザに対して出力する、
   請求項７又は８に記載の情報処理装置。
10. 前記入力賃貸物件情報と、複数の賃貸物件の情報を記憶する賃貸物件データベースに記憶される賃貸物件のうち前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件の近隣に位置し、かつ、該賃貸物件に類似する１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの情報とに基づいて前記１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの家賃を補正し、補正後の前記１以上の近隣類似賃貸物件それぞれの家賃の平均値を、前記入力賃貸物件情報により示される賃貸物件の適正家賃として前記第３のユーザに対し出力する、
    請求項６に記載の情報処理装置。
11. 売主である第１のユーザの選択に従い、該第１のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録するステップと、
    買主である第２のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録するステップと、
    前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第２のユーザに対して該販売物件の情報を配信するステップと、
    を含み、
    前記第２のユーザに対して配信する前記販売物件の情報は、
    前記物件データベース及び前記非公開物件データベースに登録されている販売物件のうち前記配信の対象となる販売物件に類似する１以上の類似物件のグループ内における前記配信の対象となる販売物件の価格の偏差値を示す情報と、
    前記１以上の類似物件の価格の平均値及び分散に基づいて生成される曲線グラフと、を含む、
    情報処理方法。
12. 売主である第１のユーザの選択に従い、該第１のユーザによって入力された販売物件の情報を、複数の販売物件の情報を記憶する物件データベース、及び、複数の非公開販売物件の情報を記憶する非公開物件データベースのいずれか一方に登録するステップと、
    買主である第２のユーザによって入力された購入物件の希望条件を示す情報を条件データベースに登録するステップと、
    前記物件データベース又は前記非公開物件データベースに登録した販売物件と、前記条件データベースに登録した前記希望条件とが合致する場合に、前記第２のユーザに対して該販売物件の情報を配信するステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記第２のユーザに対して配信する前記販売物件の情報は、
    前記物件データベース及び前記非公開物件データベースに登録されている販売物件のうち前記配信の対象となる販売物件に類似する１以上の類似物件のグループ内における前記配信の対象となる販売物件の価格の偏差値を示す情報と、
    前記１以上の類似物件の価格の平均値及び分散に基づいて生成される曲線グラフと、を含む、
    プログラム。

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