JP7155196B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

所定の空間における音を種別ごとに集積した音統計データベースを構成する技術が開示されている。

特開２０１６－１８０７９１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、所定の空間に設置した録音装置等を用いた定点観測を想定しており、環境音の収集や分析が十分であるとは言えない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、環境情報の収集能力を向上することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得部と、前記位置情報と前記センサ情報とを紐づけてデータベースに記憶する紐付部と、ユーザの端末装置から物件に関する検索クエリを取得した際に、前記物件の位置情報を特定し、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する検索部と、を備え、前記検索部は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合、前記キーワードに適合する前記センサ情報に紐づけられた前記位置情報を特定し、前記位置情報に対応する物件を特定することで、前記センサ情報が得られる物件を特定することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、環境情報の収集能力を向上することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図５は、ユーザ情報データベースの一例を示す図である。 図６は、センサ情報データベースの一例を示す図である。 図７は、不動産情報データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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）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本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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される。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、ＨａａＳ（Hardware as a Service）を活用して環境情報を収集し、その環境情報を不動産検索サービスに利用する場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。

端末装置１０は、ユーザＵにより利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。ここでは、スマートフォンを例に説明する。

情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０から、端末装置１０に搭載された各種センサ（Sensor：検知器）の出力であるセンサ情報（センサデータ）と位置情報とを取得する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。ここでは、情報提供装置１００は、不特定多数の端末装置１０のそれぞれから、センサ情報と位置情報とを取得し、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する。そして、ユーザＵの端末装置１０から不動産に関する検索クエリを取得した際に、不動産の位置情報を特定し、不動産の位置情報と所定の関係にある位置情報に紐づけられたセンサ情報を、不動産に関するセンサ情報として特定する。

〔１－１．データ収集及び不動産検索サービスを提供する際の情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照して、データ収集及び不動産検索サービスを提供する際の情報処理方法の概要について説明する。

図１に示すように、情報提供装置１００は、日常的に（常時／周期的に／所定のタイミングで）、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置１０のそれぞれからセンサ情報と位置情報とを受信する（ステップＳ１）。

なお、端末装置１０は、普段からセンサ情報と位置情報とを取得して蓄積しておき、所定のタイミングで（例えば１日５回等）、蓄積しているセンサ情報と位置情報とを情報提供装置１００に送信するようにしてもよい。

このとき、端末装置１０は移動中であってもよいし、一か所に留まっていてもよい。また、情報提供装置１００は、建物内外を移動する同じ端末装置１０からセンサ情報と位置情報とを受信してもよい。センサ情報は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）されていてもよい。また、位置情報は、端末装置１０がセンサ情報を取得した時点での位置情報である。なお、位置情報も広義ではセンサ情報に該当する。また、センサ情報や位置情報には、端末装置１０がそのセンサ情報や位置情報を取得した日時に関する情報も含まれる。

図１の例では、情報提供装置１００は、ユーザＵ１～Ｕ５が所持する端末装置１０Ａ～１０Ｅのそれぞれからセンサ情報と位置情報とを受信する。このうち、ユーザＵ１の端末装置１０Ａと、ユーザＵ４の端末装置１０Ｄは、建物外部（屋外）に存在する。ユーザＵ２の端末装置１０Ｂと、ユーザＵ３の端末装置１０Ｃと、ユーザＵ５の端末装置１０Ｅは、建物内部（屋内）に存在する。なお、同じ建物内部（屋内）に存在するユーザＵの端末装置１０は、それぞれ同じ建物内の上下階や隣同士の部屋に存在してもよい。また、ユーザＵ１～Ｕ５は、同一人であってもよい。また、端末装置１０Ａ～１０Ｅは、同一の装置であってもよい。

そして、情報提供装置１００は、端末装置１０から受信したセンサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する（ステップＳ２）。

例えば、情報提供装置１００は、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに蓄積し、所定の期間（例えば、一週間／一か月／半年／１年等）保持する。なお、実際には、期間を定めず、蓄積し続けてもよい。例えば、ある場所で普段から生活していると、その場所のセンサ情報と位置情報とは徐々に蓄積されていく。

なお、情報提供装置１００は、位置情報と対応する領域（空間）を特定してもよい。位置情報と対応する領域は、不動産検索の対象となる領域である。例えば、情報提供装置１００は、ユーザＵが平日／休日の日中／夜間に長時間滞在している場合、位置情報と対応する領域がオフィス／自宅であることが特定できる。また、端末装置１０から受信したセンサ情報と位置情報とを受信する際に、位置情報と対応する領域がどのような場所であるか（オフィスか自宅か）をユーザＵに問い合わせてもよい。

このとき、情報提供装置１００は、端末装置１０から受信した位置情報と対応する領域と、当該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける。なお、情報提供装置１００は、センサ情報を平均、集約、要約した情報を集約情報とする。すなわち、情報提供装置１００は、センサ情報として、異常値を省いた情報を用いる。例えば、情報提供装置１００は、環境音を示す数値のうち、平均値との差分が大きいものを除外する。これにより、突発的な異常値を排除する。したがって、ある位置において、普段は静かであるにもかかわらず突発的にうるさい状況となった場合は、その位置は静かであるものとする。また、普段はうるさいのに突発的に静かになった場合は、その位置はうるさいものとする。

その後、情報提供装置１００は、不動産（物件）を検索するユーザＵの端末装置１０から、不動産に関する検索クエリ（検索キーワード）を受信する（ステップＳ３）。

不動産は、例えばマンション・アパート等の集合住宅や、戸建住宅等である。なお、実際には、不動産は、企業等のオフィスビル、店舗等の商業施設、ホテル等の宿泊施設、学校等の教育機関、病院等の医療機関、研究所等の研究機関、工場等の産業プラント、配送センター等の物流拠点等であってもよい。また、大型商業施設（ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）、娯楽施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設）、文化施設（ホール／劇場／図書館／美術館／博物館）、複合施設、スポーツ施設、寺社仏閣、サービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）、又は鉄道駅や道の駅、空港、港湾（乗船場）等であってもよい。また、観光スポット、公園、水辺、キャンプ場等であってもよい。

また、不動産は、例えば壁、間仕切り（パーテーション）、床、天井等で仕切られた空間を有する。空間は、例えば建物内の部屋や、倉庫、通路等である。なお、玄関、廊下、風呂、トイレ、車庫等を含めてもよい。すなわち、空間は、人が滞在、出入り又は通過する場所である。空間は、人が居住又は勤務する場所であってもよく、人に利用される物品が保管される場所であってもよい。なお、空間は、屋内に限らず、屋外であってもよい。また、不動産において、空間は、１つであってもよく、複数であってもよい。

なお、実際には、情報提供装置１００は、キーワード検索に限らず、ユーザＵが端末装置１０に表示された地図上で特定の地点（位置）を指し示すことにより、その地点に対応する不動産を検索するようにしてもよい。

情報提供装置１００は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定する。例えば、情報提供装置１００は、検索クエリとして特定の不動産の名称を受信した場合には、不動産の名称から当該不動産の位置情報を特定する。例えば、情報提供装置１００は、不動産の名称に基づく検索結果から、当該不動産の位置情報を抽出する。また、情報提供装置１００は、検索クエリとして位置情報を受信した場合（例えば、ユーザＵにより地図上の特定の地点が指定された場合）には、当該位置情報が示す不動産を特定する。これにより、「不動産の位置情報」が特定される。そして、情報提供装置１００は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とを照合し、照合の結果、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たす場合、位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する（ステップＳ４）。

例えば、情報提供装置１００は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが一致する場合には、そのセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。また、情報提供装置１００は、その不動産を中心とした所定範囲内（半径１００ｍ以内等）にある位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。

また、情報提供装置１００は、その不動産の建物内や室内に該当する位置情報に紐づけられたセンサ情報と、その不動産の屋外の敷地内や近所に該当する位置情報に紐づけられたセンサ情報とを、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。

また、情報提供装置１００は、特定されたその不動産に関するセンサ情報に基づいて、その不動産の室内環境及び周辺環境を分析して評価してもよい。例えば、情報提供装置１００は、センサ情報が取得された際に、環境音、気圧、照度等に基づいて、紐づけられた空間が屋内か屋外かを推定してもよいし、その空間の外の天気や天候等を推定してもよい。そして、情報提供装置１００は、このような空間の検索（例えば、不動産検索）が行われた際に、空間が屋外か屋内かについての推定結果や、平均的な天気や天候等といった推定結果、もしくはこれらの推定結果に基づく情報を提供してもよい。また、環境音に基づいて、室内の防音性や上下階／隣室の生活音、夜間の静けさ等を推定してもよい。また、隣接する道路の交通量や車両の通過音等を推定してもよい。また、特定の施設等の混雑状況等を推定してもよい。また、気圧に基づいて、室内の気密度や建物内のフロアの階数を推定してもよい。また、照度に基づいて、近隣の建築物や高架構造物等に日照権が侵害（日当たりが阻害）されていないかを推定してもよい。また、光度（明るい、自然光がある、暗い）を推定してもよい。

さらに、情報提供装置１００は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを受信した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。このとき、当該キーワードに合致するセンサ情報も特定する。例えば、キーワードが「騒音が小さい」等である場合には、環境音が小さいセンサ情報を抽出し、抽出されたセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。

なお、不動産の名称は、不動産を一意に示す情報であれば良い。例えば、略称や愛称、俗称であってもよいし、識別番号、家屋番号、地番等であってもよい。また、不動産の顕著な特徴を示すキーワードやキャッチフレーズ等であってもよい。また、例えばマンション名や地域名であってもよい。また、不動産の位置情報は、住所等であってもよい。

すなわち、情報提供装置１００は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、不動産で得られるセンサ情報を特定する。なお、情報提供装置１００は、検索クエリに対して複数の不動産がヒットした場合には、検索結果として得られたそれらの不動産のうち、ユーザＵが選択した１つの不動産について、その位置情報を特定する。

また、情報提供装置１００は、検索クエリが位置情報である場合には、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定する。

また、情報提供装置１００は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。このとき、当該キーワードに合致するセンサ情報も特定する。

そして、情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０に、検索クエリに対する検索結果を送信する（ステップＳ５）。

例えば、情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０に、その不動産に関する検索結果として、その不動産に関する詳細情報（位置情報を含む）とともに、その不動産に関するセンサ情報（環境音、気圧、照度等）を提供してもよい。

このとき、情報提供装置１００は、その不動産に関するセンサ情報を、不動産の建物内外について、端末装置１０によりセンサ情報が取得したタイミング（時間帯等）ごとに分けて選択可能な形式（リンク、アイコン等）で提供してもよい。

例えば、不動産（物件）を検索しているユーザＵは、その不動産の建物内外について、昼間／夜間に取得されたセンサ情報や、平日／休日に取得されたセンサ情報、晴天／雨天時に取得されたセンサ情報等を確認できるようにしてもよい。この場合、それぞれの状況における不動産の建物内外の環境を知ることができる。

以上のように、本実施形態では、情報提供装置１００は、例えば各ユーザの端末装置１０から、端末装置１０の位置情報と、端末装置１０のセンサで検知した環境音、気圧、照度等とを取得し、端末装置１０の位置情報と環境音等とを紐づけたデータベースを構築する。そして、情報提供装置１００は、検索したい不動産の位置情報を特定することにより、端末装置１０の位置情報と不動産の位置情報とを照合し、端末装置１０から取得した環境音等を、その不動産の環境音等として特定する。これにより、環境音等を特定した不動産検索が可能になり、不動産検索の機能が充実される。例えば、環境音、気密度、照度等を特定して、用途に合った不動産を検索することができる。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数や種類は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１種類のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２種類以上であってもよい。

端末装置１０は、ユーザＵによって使用される情報処理装置であって、各種センサを有し、持ち運んだり移動させたりすることが可能な小型の可搬型機器や移動型機器である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスである。なお、実際には、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス、スマートスピーカ、３６０度カメラ等であってもよい。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、ユーザＵから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部１３は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。なお、入力部１３は、ユーザＵから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度および経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載される各種のセンサを含む。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、および、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、ユーザＵの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、ユーザＵの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６および画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いてユーザＵにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からのセンサ情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置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）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、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。図４に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報データベース１２１と、センサ情報データベース１２２と、不動産情報データベース１２３とを有する。

（ユーザ情報データベース１２１）
ユーザ情報データベース１２１は、ユーザＵに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報データベース１２１は、ユーザＵの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、ユーザ情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、ユーザ情報データベース１２１は、「ユーザＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「端末ＩＤ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳等、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵの性別を示す。

また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「端末ＩＤ」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザＵが現在利用している端末装置１０（稼働中の端末装置）を識別するための識別情報を示す。なお、「端末ＩＤ」は、複数であってもよい。すなわち、１人のユーザＵが複数の端末装置を同時に利用してもよい。また、「端末ＩＤ」は、端末装置１０の種別を示す情報を含んでいてもよい。

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザＵの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザＵは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザＵは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザＵは端末ＩＤ「Ｄ１」により識別される端末装置１０を利用していることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」、「ＬＣ１２」および「Ｄ１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」、「ＬＣ１２」および「Ｄ１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、ユーザ情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報データベース１２１は、ユーザＵの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報データベース１２１は、ユーザＵのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報データベース１２１は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、行動履歴（利用頻度の高い位置情報）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報データベース１２１は、ユーザＵが検索エンジン等に入力した検索クエリ（検索キーワード）に関する情報を記憶してもよい。

（センサ情報データベース１２２）
センサ情報データベース１２２は、センサ出力に関する各種情報を記憶する。例えば、センサ情報データベース１２２は、ユーザＵの端末装置１０からのセンサ情報と位置情報とを紐づけて記憶する。図６は、センサ情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、センサ情報データベース１２２は、「端末ＩＤ」、「取得日時」、「センサ情報」、「位置情報」といった項目を有する。

「端末ＩＤ」は、センサ情報と位置情報との出所である端末装置１０を識別するための識別情報を示す。また、「端末ＩＤ」は、端末装置１０の種別を示す情報を含んでいてもよい。なお、センサ情報と位置情報との出所である端末装置１０を特定する必要がない場合には、「端末ＩＤ」は無くてもよい。

「取得日時」は、端末装置１０がセンサ情報と位置情報とを取得した日時を示す。なお、情報提供装置１００が端末装置１０からリアルタイムでセンサ情報と位置情報とを取得している場合には、情報提供装置１００が端末装置１０からセンサ情報と位置情報とを取得した日時であってもよい。また、「取得日時」は、年月日時分秒に限らず、曜日、昼間／夜間等に関する情報を含んでいてもよい。

「センサ情報」は、端末装置１０の各種センサの出力（検知結果）を示す。「センサ情報」は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）されている。すなわち、「センサ情報」のうち環境音は、生活音の種別ごとに記憶される。生活音は、室内の日常生活において発生する音であり、例えば、足音、話し声、ドアの開閉音、洗濯機や掃除機等の使用音、テレビやステレオ等の音等である。なお、環境音として必要なのは音量や音の性質等であって、会話内容や番組内容、及び個人情報やプライバシーに関する音（少なくとも出所や個人を特定できる音）等はぼかしていてもよい。

「位置情報」は、端末装置１０がセンサ情報を取得した時点での位置情報を示す。「位置情報」は、例えばＧＰＳやＰＤＲ等で測位した位置情報である。なお、「位置情報」は、位置情報と対応する領域を示す情報であってもよい。

例えば、図６に示す例において、端末ＩＤ「Ｄ１」により識別される端末装置１０は、取得日時「取得日時＃１１」に、センサ情報「センサ情報＃１１」と位置情報「位置情報＃１１」とを取得していることを示す。

なお、センサ情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、センサ情報データベース１２２は、センサ情報を保管する有効期限に関する情報を記憶してもよい。また、センサ情報データベース１２２は、センサ情報の分析結果（環境の評価結果）に関する情報を記憶してもよい。また、センサ情報データベース１２２は、端末装置１０のユーザＵが入力したセンサ情報取得時の状況等に関するコメントに関する情報を記憶してもよい。なお、コメントは、テキストでも音声でもよい。

（不動産情報データベース１２３）
不動産情報データベース１２３は、不動産に関する各種情報を記憶する。例えば、不動産情報データベース１２３は、検索クエリに応じた不動産の詳細情報や位置情報を記憶する。図７は、不動産情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、不動産情報データベース１２３は、「物件ＩＤ」、「不動産情報」、「位置情報」といった項目を有する。

「物件ＩＤ」は、不動産（物件）を識別するための識別情報を示す。なお、不動産を識別する必要がない場合には、「物件ＩＤ」は無くてもよい。

「不動産情報」は、不動産に関する詳細情報を示す。具体的は、「不動産情報」は、不動産に関する検索クエリに応じた検索結果として提示される各種情報を示す。例えば、「不動産情報」は、不動産の名称や種別、不動産が所在する地域名、建物の間取り、建物内のフロアの階数、不動産の所有者や仲介業者、不動産の賃料や価格、駐車場の有無、最寄駅及び駅からの所要時間、周辺環境、近隣施設等を示す情報であってもよい。

「位置情報」は、不動産が所在する場所の位置情報を示す。「位置情報」は、例えばＧＰＳやＰＤＲ等で測位した位置情報である。なお、「位置情報」は、位置情報と対応する領域を示す情報であってもよい。すなわち、当該「位置情報」は、上述したセンサ情報データベース１２２の「位置情報」と照合可能な情報であれば良い。

例えば、図７に示す例において、物件ＩＤ「物件＃１」により識別される不動産（物件）は、不動産情報「不動産情報＃１」を有し、位置情報「位置情報＃１」で示される場所に所在している。

なお、不動産情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、不動産情報データベース１２３は、不動産に関する口コミや評判、所定の評価指標に基づく評価結果等に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、集積部１３２と、検索部１３３と、特定部１３４と、評価部１３５と、出力部１３６を有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置１０のそれぞれからセンサ情報（センサデータ）と位置情報とを取得する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、不動産（物件）を検索するユーザＵの端末装置１０から、不動産に関する検索クエリを取得する。なお、不動産に関する検索クエリは、不動産の名称や所在場所等に限らず、不動産やその周辺の環境に関するキーワード等であってもよい。

（集積部１３２）
集積部１３２は、端末装置１０から受信したセンサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに集積する。すなわち、集積部１３２は、センサ情報と位置情報とを紐づける紐付部でもある。なお、集積部１３２は、取得部１３１の一部であってもよい。

このとき、集積部１３２は、端末装置１０から受信した位置情報と対応する領域と、当該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける。

なお、集積部１３２は、センサ情報を平均、集約、要約した情報を集約情報とする。すなわち、集積部１３２は、センサ情報として、異常値を省いた情報を用いる。例えば、集積部１３２は、環境音を示す数値のうち、平均値との差分が大きいものを除外する。これにより、突発的な異常値を排除する。

また、集積部１３２は、端末装置１０から受信したセンサ情報に音が含まれている場合、その音から環境音のみを抽出する。このとき、集積部１３２は、環境音を、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）する。すなわち、集積部１３２は、環境音の抽出部や分類部を含んでいてもよい。

なお、集積部１３２は、機械学習に基づくモデルを用いて、端末装置１０から受信したセンサ情報に含まれる音から環境音を抽出してもよい。この場合、集積部１３２は、例えば端末装置１０から受信したセンサ情報に含まれる音と、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）した環境音との組を正解データとしてモデルに学習させる。そして、集積部１３２は、学習済モデルに対して、新たに端末装置１０から受信したセンサ情報に含まれる音を入力し、学習済モデルが出力した環境音を抽出結果とする。

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、集積部１３２は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。

学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。集積部１３２は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

（検索部１３３）
検索部１３３は、ユーザＵの端末装置１０からの不動産に関する検索クエリに基づいて、検索クエリに適合する不動産を検索する。なお、検索部１３３は、通信部１１０を介して、外部の検索サーバ（検索エンジン）に対してユーザＵの端末装置１０からの不動産に関する検索クエリを入力し、応答としてその検索サーバから検索結果を受信してもよい。

なお、実際には、検索部１３３は、キーワード検索に限らず、ユーザＵが端末装置１０に表示された地図上で特定の地点（位置）を指し示すことにより、その地点に対応する不動産を検索するようにしてもよい。

（特定部１３４）
特定部１３４は、検索クエリが不動産の名称である場合には不動産の位置情報を特定し、検索クエリが位置情報である場合にはそのまま、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定し、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。

例えば、特定部１３４は、検索クエリとして特定の不動産の名称を受信した場合には、不動産の名称から当該不動産の位置情報を特定する。また、特定部１３４は、検索クエリとして位置情報を受信した場合（例えば、ユーザＵにより地図上の特定の地点が指定された場合）には、当該位置情報が示す不動産を特定する。これにより、「不動産の位置情報」が特定される。そして、特定部１３４は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とを照合し、照合結果が所定の条件を満たす場合には、その位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する。

なお、特定部１３４は、センサ情報に含まれる気圧に関する情報に基づいて、不動産の気密度を特定してもよい。また、特定部１３４は、センサ情報に含まれる照度に関する情報に基づいて、不動産に関する日当たりの阻害の有無を特定してもよい。

さらに、特定部１３４は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを受信した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。

なお、特定部１３４は、検索部１３３の一部であってもよい。すなわち、特定部１３４は、検索部１３３と一体化していてもよい。

（評価部１３５）
評価部１３５は、特定されたその不動産に関するセンサ情報に基づいて、その不動産の室内環境及び周辺環境を分析して評価する。例えば、評価部１３５は、センサ情報に基づいて、当該センサ情報に紐づけられた位置情報に関連する空間の気圧や光度の変化を分析し、分析された情報から当該位置情報に関連する空間の気密度（高い、低い）や光度（明るい、自然光がある、暗い）を判定する。すなわち、評価部１３５は、気圧や照度の変化を分析する分析部や、空間の気密度や照度を判定する判定部を含んでいてもよい。また、評価部１３５は、センサ情報に紐づけられた位置情報に関連する空間の状態を推定する推定部を含んでいてもよい。なお、評価部１３５は、特定部１３４の一部であってもよい。

（出力部１３６）
出力部１３６は、通信部１１０を介して、検索クエリを入力したユーザＵの端末装置１０に、検索クエリに対する検索結果を送信する。

また、出力部１３６は、評価部１３５により評価された結果を、検索クエリに対する検索結果とともに、ユーザＵの端末装置１０に提供する提供部を含んでいてもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

図８に示すように、情報提供装置１００は、日常的に（常時／周期的に／所定のタイミングで）、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置１０のそれぞれからセンサ情報（センサデータ）と位置情報とを取得する（ステップＳ１０１）。

情報提供装置１００は、センサ情報に含まれている音から環境音を抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、情報提供装置１００は、端末装置１０にバンドルされたセンサから音を取得し、取得した音に対してフィルタ処理を施して環境音のみを抽出する。

なお、実際には、情報提供装置１００は、端末装置１０から環境音を取得するようにしてもよい。すなわち、端末装置１０が、センサ情報に含まれている音に対してフィルタ処理を施して環境音を抽出してもよい。フィルタ処理は、クライアント側でもサーバ側でも技術的には可能であるが、プライバシーや通信料等を考慮すると、クライアント側で処理することが好ましい。

情報提供装置１００は、抽出された環境音を、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）する（ステップＳ１０３）。

情報提供装置１００は、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する（ステップＳ１０４）。このとき、情報提供装置１００は、環境音を、音の種別毎（例えば生活音別）に記憶する。

情報提供装置１００は、不動産（物件）を検索するユーザＵの端末装置１０から、不動産に関する検索クエリを取得する（ステップＳ１０５）。ここでは、不動産に関する検索クエリとして、不動産の名称又は位置情報を取得する。

情報提供装置１００は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

情報提供装置１００は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する（ステップＳＳ１０７）。反対に、情報提供装置１００は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たさない場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、センサ情報を特定しない。

なお、図示しないが、情報提供装置１００は、不動産に関する検索クエリとして、所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。

すなわち、情報提供装置１００は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、不動産で得られるセンサ情報を特定する。

また、情報提供装置１００は、検索クエリが位置情報である場合には、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定する。

また、情報提供装置１００は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。

情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０に対して、検索クエリに応じた検索結果を送信する（ステップＳ１０８）。検索結果には、不動産に関するセンサ情報も含まれる。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０および情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、端末装置１０がユーザＵの衣服のポケットや鞄（バッグ、リュック、ポーチ）等の中にしまわれている可能性もある。そこで、端末装置１０は、ユーザＵにより使用（操作、動画視聴等）されている場合にのみ、センサ情報を情報提供装置１００に送信するようにしてもよい。例えば、情報提供装置１００は、端末装置１０が何らかのアプリケーションプログラム（アプリ）等を起動している場合にはセンサ情報を取得し、何らアプリ等を起動していない場合にはセンサ情報を取得しないようにする。もしくは、情報提供装置１００は、端末装置１０が非スリープ状態の場合にはセンサ情報を取得し、端末装置１０がスリープ状態の場合にはセンサ情報を取得しないようにする。なお、「センサ情報を取得しない」には、「センサ情報を取得しても記憶しない」ことを含む。

また、情報提供装置１００は、センサ情報とともに、端末装置１０の操作履歴等を取得し、端末装置１０がユーザＵにより所定時間以上（例えば５分以上）使用されていない場合には、端末装置１０がユーザＵの衣服のポケットや鞄等の中にしまわれていると推定し、端末装置１０からのセンサ情報を取得しないようにしてもよい。

また、情報提供装置１００は、センサ情報（環境音、気圧、照度等）又はその変化等に基づいて、端末装置１０がユーザＵの衣服のポケットや鞄等の中にしまわれていると推定した場合には、端末装置１０からのセンサ情報を取得しないようにしてもよい。

また、上記の実施形態において、特定の不動産に居住又は勤務しているユーザ（居住者および勤務者）を推定するようにしてもよい。例えば、情報提供装置１００は、各ユーザの端末装置１０の位置情報に基づいて、あるユーザが日常的に夜間又は昼間にその不動産に長時間（所定時間以上）滞在している場合、そのユーザを居住者又は勤務者と推定する。あるいは、情報提供装置１００は、各ユーザの属性情報に基づいて、各ユーザがその不動産の居住者であるか勤務者であるかを推定する。

また、上記の実施形態において、端末装置１０からセンサ情報をリアルタイムに毎日取得するとユーザの生活パターン等が特定される可能性がある場合には、数日おき又は無作為（ランダム）に取得するようにしてもよい。また、ユーザが現在居住又は勤務している不動産に関しては、ユーザ又はその勤務先の許可が得られた場合を除き、センサ情報を非公開にしてもよい。また、居住用の不動産に関するセンサ情報については、入居者であるユーザが退去することが確定した後又は退去した後にのみセンサ情報を公開するようにしてもよい。

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、移動可能な端末装置１０のみに限らず、センサを有する固定端末からもセンサ情報を取得するようにしてもよい。ユーザとともに移動するスマートフォン等の可搬式機器と、特定の位置に設置された既存のセンサ機器等とのそれぞれからセンサ情報を収集することで、より多くのセンサ情報を取得でき、環境分析の精度も向上する。

また、上記の実施形態においては、不動産検索を例に説明しているが、実際には不動産に限定されない。例えば、情報提供装置１００は、不動産の代わりに、車両（鉄道、高速バス等）や船舶、航空機等の建物と同等の空間を有する移動体に関するセンサ情報を特定してもよい。具体的には、情報提供装置１００は、建物や部屋の代わりに、車両や船舶、航空機等の客室（キャビン）に関するセンサ情報を特定してもよい。また、空間は、住宅等の屋内で人が生活する空間に限らず、自動車や飛行機等で乗員・乗客が過ごす空間であってもよい。すなわち、広義では、空間は、建物や移動体の内部の居住空間である。なお、ユーザＵが車両や船舶、航空機等を利用しているか否かは、端末装置１０の位置情報に基づく移動速度や移動経路（航路）等から推定することも可能である。

なお、情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０内の一機能として実装されてもよい。例えば、情報提供装置１００は、ユーザＵの端末装置１０のうちの一台であってもよい。すなわち、端末装置１０と情報提供装置１００とは同一の装置であってもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報提供装置１００は、取得部と、検索部と、特定部とを備える。取得部は、センサを有する移動可能な端末装置からセンサ情報と位置情報とを紐づけて取得する。検索部は、所定の空間（不動産等）に関する検索クエリに応じて、所定の空間に関する情報を検索する。特定部は、検索クエリに応じた所定の空間の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、所定の空間で得られるセンサ情報を特定する。また、特定部は、検索クエリが位置情報である場合には当該位置情報が示す所定の空間で得られるセンサ情報を特定する。また、特定部は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる所定の空間を示す位置情報を特定する。センサ情報は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎（例えば生活音別）にカテゴライズ（分類）されていてもよい。所定の空間は、例えば不動産である。このように、本願に係る情報提供装置１００は、ＨａａＳ（Hardware as a Service）を活用して環境情報の収集能力を向上することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、およびプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０および入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０および入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０および入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０および入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０および入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。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ていることを要しない。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ず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現する等、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」等に読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１４ 測位部
２０ センサ部
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ユーザ情報データベース
１２２ センサ情報データベース
１２３ 不動産情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 集積部
１３３ 検索部
１３４ 特定部
１３５ 評価部
１３６ 出力部

Claims (13)

1. センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得部と、
   前記位置情報と前記センサ情報とを紐づけてデータベースに記憶する紐付部と、
   ユーザの端末装置から物件に関する検索クエリを取得した際に、前記物件の位置情報を特定し、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する検索部と、
   を備え、
   前記検索部は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合、前記キーワードに適合する前記センサ情報に紐づけられた前記位置情報を特定し、前記位置情報に対応する物件を特定することで、前記センサ情報が得られる物件を特定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記紐付部は、前記センサ情報と前記位置情報とを紐づけてデータベースに蓄積し、所定の期間保持する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記紐付部は、前記センサ情報が示す数値のうち平均値との差分が大きいものを除外し、普段と異なる突発的な異常値を排除する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記位置情報は、前記物件である建物内の区切られた空間の１つに対応し、
   前記検索部は、前記物件の前記空間の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件の前記空間に関するセンサ情報として特定する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記検索部は、検索クエリとして物件の識別情報を取得した場合、前記物件の識別情報から前記物件の位置情報を特定し、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記検索部は、検索クエリとして物件の位置情報を取得した場合、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記センサ情報は、環境音、気圧、照度のうち少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記検索部は、前記物件に限らず、前記位置情報と対応する移動体を特定し、前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記移動体に関するセンサ情報として特定する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記取得部は、前記端末装置がユーザにより所定時間以上使用されていない場合には、前記端末装置から前記センサ情報と前記位置情報とを取得せず、前記端末装置がユーザにより所定時間以上使用されている場合に、前記端末装置から前記センサ情報と前記位置情報とを取得する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記取得部は、前記端末装置の操作履歴又はセンサ情報の変化に基づいて前記端末装置がユーザの衣服のポケット又は鞄の中にしまわれていると推定される場合には、前記端末装置から前記センサ情報と前記位置情報とを取得せず、前記端末装置の操作履歴又はセンサ情報の変化に基づいて前記端末装置がユーザの衣服のポケット又は鞄の中にしまわれていないと推定される場合に、前記端末装置から前記センサ情報と前記位置情報とを取得する
    ことを特徴とする請求項１～９のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記センサ情報に基づいて、前記センサ情報に紐づけられた前記物件の状態を推定する推定部と、
    前記センサ情報に基づいて推定された前記物件の状態に関する情報を、不動産検索により前記物件の情報を閲覧するユーザの端末装置に提供する提供部と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１～１０のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得工程と、
    前記位置情報と前記センサ情報とを紐づけてデータベースに記憶する紐付工程と、
    ユーザの端末装置から物件に関する検索クエリを取得した際に、前記物件の位置情報を特定し、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する検索工程と、
    を含み、
    前記検索工程では、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合、前記キーワードに適合する前記センサ情報に紐づけられた前記位置情報を特定し、前記位置情報に対応する物件を特定することで、前記センサ情報が得られる物件を特定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
13. センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得手順と、
    前記位置情報と前記センサ情報とを紐づけてデータベースに記憶する紐付手順と、
    ユーザの端末装置から物件に関する検索クエリを取得した際に、前記物件の位置情報を特定し、前記物件の位置情報と所定の関係にある前記位置情報に紐づけられた前記センサ情報を、前記物件に関するセンサ情報として特定する検索手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記検索手順では、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合、前記キーワードに適合する前記センサ情報に紐づけられた前記位置情報を特定し、前記位置情報に対応する物件を特定することで、前記センサ情報が得られる物件を特定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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