JP7308370B1 - 予測装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明を適用しない場合に比べて、不動産に関連する営業先が持ち家であることを条件とする場合の当該営業先の候補について持ち家の割合を高める。【解決手段】住居に関する一般情報を取得する一般情報取得部１３と、住居に対応するライフラインに関する情報を取得するライフライン情報取得部１４と、一般情報とライフラインに関する情報と、住居が持ち家か否かを示す情報とを教師データとして機械学習させることにより、住居が持ち家か否かを予測する持ち家予測部１６と、を備える予測装置１０である。【選択図】図３

Description

本発明は、予測装置及びプログラムに関する。

環境問題や資源有効活用への意識の高まりにより不動産の新築偏重の傾向が見直されつつある中で、中古マンション等の中古住宅市場が活性化されている。
例えば特許文献１には、ネットワークに接続されて不動産の買取を支援する不動産買取システムとして、ネットワークに接続され、不動産情報やユーザ情報の送受信を行うネットワーク通信手段と、ネットワーク通信手段で受信した不動産の物件情報を登録する物件登録手段と、物件登録手段で登録された物件情報からネットワーク上に提供する物件提供情報を準備する物件提供手段と、を備え、ネットワーク通信手段は、物件提供手段で準備された物件提供情報を、ネットワークを介して開示する技術が記載されている。

特開２００２－０２４５９６号公報

ここで、近年では、中古物件を仲介業者経由で売買する個人間取引の他、中古物件を仲介業者が買い取ってリフォームやリノベーションにより資産価値を高めた上で新築よりも割安な価格で再販する買取再販ビジネスがある。かかる買取再販ビジネスでは、従前からの仲介ビジネス同様に中古物件を大量に仕入れることが事業継続性の点で重要である。
売却を検討している中古物件の所有者においては、一般的には、ビラ、ＤＭ（Direct Mail）、ＴＶコマーシャル、街での看板、などを介して知った不動産業者（仲介業者、買取再販業者問わず）に所有者自身が連絡をし、自ら売却の意思を伝えるが、不動産業者から所有者へのアプローチ方法は前述のように限られており、受動的に待ち受けることになる。すなわち、売却意思のある所有者を不動産業者が特定することは難しく、特定できないと中古物件を大量に安定的に仕入れることは難しい。
その一方で、中古物件が持ち家であるか賃貸であるかを確定的に示す情報を取得することは難しく、また、仮にそのような情報を保有していたとしても、持ち家であった中古物件が賃貸に変わったり賃貸物件が持ち家に変わったりすることもあり、最新の情報に更新する必要がある。また、住居用建物が持ち家であるかどうかは、買取再販ビジネスのほかに、不動産仲介ビジネスや不動産売買を伴わない例えばリフォームを行うビジネス等の不動産に関連するビジネスにおいても営業先を絞り込む際に営業効率を高めるための条件になる。

本発明の目的は、このような課題を解決することであり、具体的には、本発明を適用しない場合に比べて、不動産に関連する営業先が持ち家であることを条件とする場合の当該営業先の候補について持ち家の割合を高めることにある。

かかる目的のもと、本発明は、住居に関する一般情報を取得する一般情報取得部と、前記住居に対応するライフラインに関する情報を取得するライフライン情報取得部と、前記一般情報と前記ライフラインに関する情報と、前記住居が持ち家か否かを示す情報とを教師データとして機械学習させることにより、前記住居が持ち家か否かを予測する持ち家予測部と、を備える予測装置である。
ここで、前記ライフラインに関する情報に、前記ライフラインによる提供に関して用いられる機器の種別、名称、型番、設置場所、支払方法、サービス契約のうち少なくとも一つに関する情報が含まれる、ようにすることができる。
また、前記一般情報に、物件の広さ、立地、用途地域、賃貸か否か、住居名称、分譲会社、施工会社、管理会社のうち少なくとも一つを示す情報が含まれる、ようにすることができる。
さらに、前記住居が分譲マンションに属する場合、前記一般情報に、売買又は賃貸の取引事例数に関する情報と売主が不動産業者か個人かに関する情報のうち少なくとも一つが含まれる、ようにすることができる。
またさらに、前記ライフラインに関する情報に、利用開始の事由、受付媒体、支払方法、契約名称・種別のうち少なくとも一つを示す情報が含まれる、ようにすることができる。
上記の目的を達成する他の本発明は、情報処理装置に、住居に関する一般情報を取得する一般情報取得機能と、前記住居に対応するライフラインに関する情報を取得するライフライン情報取得機能と、前記一般情報と前記ライフラインに関する情報と、前記住居が持ち家か否かを示す情報とを教師データとして機械学習させることにより、前記住居が持ち家か否かを予測する持ち家予測機能と、を実現させるプログラムである。

本発明によれば、本発明を適用しない場合に比べて、不動産に関連する営業先が持ち家であることを条件とする場合の当該営業先の候補について持ち家の割合を高めることができる。

本実施形態に係る不動産取引案内システムの全体構成例を示す図である。 予測装置及び端末のハードウェア構成例を示す図である。 予測装置の機能構成例を示す図である。 機械学習モデルを説明する図である。 教師データの他の例を説明する図である。 電話受付の場合に事業者の端末に出力表示される画面例を示す図であり、（ａ）は、電話オペレータ用閉栓依頼の受付画面の一例を示し、（ｂ）は、受付画面の他の例を部分的に示し、（ｃ）は、受付画面の別の例を部分的に示す。 Ｗｅｂ受付の場合に使用者の端末に出力表示される画面例を示す図であり、（ａ）は、閉栓申込みのＷｅｂ受付画面（１／ｎ）を示し、（ｂ）は、閉栓申込みのＷｅｂ受付画面（２／ｎ）の一例を示す。 Ｗｅｂ受付の場合に使用者の端末に出力表示される画面例を示す図であり、（ａ）は、受付画面（２／ｎ）の他の例を示し、（ｂ）は、受付画面（２／ｎ）の別の他の例を示す。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る不動産取引案内システム１の全体構成例を示す図である。
本実施形態に係る不動産取引案内システム１は、インフラ事業の契約又は使用に関する情報を用いて人が住まなくなる空き家の推定を行い、不動産取引の営業効率が向上する不動産取引先の候補を案内するシステムである。
なお、空き家と推定される不動産には、現在の居住者が引っ越しする予定がある場合のほか、すでに引っ越ししている場合も含まれる。

ここにいうインフラ事業とは、産業や生活を支える基盤としての事業をいい、電力やガス等のエネルギーインフラ事業が含まれる。エネルギーインフラ事業の契約や使用状況の変化は、空き家推定に有用な情報である。また、ここにいうインフラ事業に、空き家推定に有用な可能性がある他のインフラ事業を含ませることができる。インフラ事業の分類には様々なものがあるが、例えば、上下水道や放送受信のほか、電話網及び通信網の通信インフラ等の生活インフラ事業を挙げることができる。

不動産取引案内システム１は、予測装置１０と、端末２０と、端末３０と、端末４０を備える。予測装置１０と端末２０、予測装置１０と端末３０、および予測装置１０と端末４０とは、ネットワーク９０を介して接続されている。

端末２０は、インフラ事業に関する消費者ないし利用者、使用者（以下、使用者という）の装置であり、電話機Ｔ２０と共に居住用建物内にある。
端末３０は、インフラ事業の供給者ないし提供者、事業者（以下、事業者という）の装置である。事業者には、使用者の電話機Ｔ２０と通話するための電話機Ｔ３０がある。
端末４０は、不動産取引例えば不動産買取取引や不動産仲介取引を行う取引業者の装置である。取引業者には、端末４０から各種の印刷を行うためのプリンターＰ４０がある。

不動産取引案内システム１の予測装置１０は、中古マンション等の中古住宅の情報を取得し、また、中古住宅におけるガスや電力、水道、電話、通信等の契約や利用状況の情報を取得する。より詳細には、上述した中古住宅の情報は、住宅情報等のデータベースにより取得してもよく、インターネット等で公開されている情報から自動取得ないし手動での取得をしてもよい。
ここにいう中古住宅は、現在住居者がいる居住用建物であり、新築時から居住者がいない居住用建物は含まれない。さらに説明すると、中古住宅は、現在の住居者が新築当時から居住している場合の他、現居住者の前に前居住者がいた場合も含まれる。また、建築後予め定められている年数が経過しても売買契約が成立していない新築のマンションは、新古マンションとも呼ばれるが、かかる新古マンションは中古住宅に含まれない。
また、中古物件は、居住用建物としての分譲マンション等の集合住宅のほか、分譲一戸建てである。分譲マンションの場合は、分譲単位である部屋である。

予測装置１０は、例えば、コンピュータ等の情報処理装置により実現される。予測装置１０は、単一のコンピュータにより構成しても良いし、複数のコンピュータによる分散処理により実現しても良い。

端末２０は、上述したように、インフラ事業の使用者の装置であり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等により実現される。
端末３０は、上述したように、インフラ事業の事業者の装置であり、例えば、ＰＣ等により実現される。事業者としては、例えば、ガスを供給するガス事業者や、電力を供給する電力事業者である。かかるガス事業者や電力事業者は、サービス提供者ということができる。
端末４０は、上述したように、不動産取引の取引業者の装置であり、例えば、ＰＣ等により実現される。取引業者としては、不動産買取業者や不動産仲介業者である。

なお、本実施の形態では、端末３０と端末４０とが互いに異なる装置である構成例を採用するが、これに限られず、端末３０及び端末４０が同じ装置である構成例を採用してもよい。また、本実施の形態では、予測装置１０と端末４０とが互いに異なる装置である構成例を採用するが、これに限られず、予測装置１０及び端末４０が同じ装置である構成例を採用してもよい。
さらに、本実施の形態では、予測装置１０と端末３０と端末４０とが互いに異なる装置である構成例を採用するが、これに限られず、予測装置１０、端末３０及び端末４０が同じ装置である構成例を採用してもよい。

また、予測装置１０と端末２０との接続、予測装置１０と端末３０との接続、および予測装置１０と端末４０との接続に用いられるネットワーク９０は、データの送受信が可能であれば、その種類は特に限定されず、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等として良い。データ通信に用いられる通信回線は、有線であっても無線であっても良い。また、複数のネットワーク９０や通信回線を介して各装置を接続する構成としても良い。

＜ハードウェア構成例＞
図２は、予測装置１０及び端末２０～４０のハードウェア構成例を示す図である。
図２に示すように、予測装置１０、使用者の端末２０、事業者の端末３０および取引業者の端末４０の各々は、演算手段であるＣＰＵ(Central Processing Unit)１００ａと、主記憶手段であるメモリ１００ｃとを備える。また、各装置は、外部デバイスとして、磁気ディスク装置(ＨＤＤ：Hard Disk Drive)１００ｇ、ネットワークインターフェイス１００ｆ、表示機構１００ｄ、音声機構１００ｈ、キーボードやマウス等の入力デバイス１００ｉ等を備える。

メモリ１００ｃおよび表示機構１００ｄは、システムコントローラ１００ｂを介してＣＰＵ１００ａに接続されている。また、ネットワークインターフェイス１００ｆ、磁気ディスク装置１００ｇ、音声機構１００ｈおよび入力デバイス１００ｉは、Ｉ／Ｏコントローラ１００ｅを介してシステムコントローラ１００ｂと接続されている。各構成要素は、システムバスや入出力バスなどの各種のバスによって接続される。

磁気ディスク装置１００ｇには、各機能を実現するためのプログラムが格納されている。そして、このプログラムがメモリ１００ｃにロードされ、このプログラムに基づく処理がＣＰＵ１００ａにより実行されることで、各種の機能が実現される。

＜予測装置の機能構成＞
次に、予測装置１０の機能構成について説明する。
図３は、予測装置１０の機能構成例を示す図である。
予測装置１０は、送受信部１１と、属性情報取得部１２と、一般情報取得部１３と、ライフライン情報取得部１４と、持ち家情報取得部１５と、持ち家予測部１６と、出力部１７と、を備える。

送受信部１１は、ネットワーク９０（図１参照）を介して使用者の端末２０、事業者の端末３０および取引業者の端末４０と接続するためのネットワークインターフェイスである。これにより、予測装置１０は、端末２０～４０とデータ交換を行う。

属性情報取得部１２は、事業者の端末３０（図１参照）に格納されている契約している顧客の情報（顧客情報）である顧客の属性情報を、ネットワーク９０（図１参照）を介して取得する。顧客の属性情報には、契約者の氏名や住所（住居表示）、電話番号、契約者番号等の情報が含まれる。

一般情報取得部１３は、住居に関する一般情報を取得する。住居は、例えば分譲マンション等の住居用建物を指すものである。
より詳細には、一般情報取得部１３は、予めインターネット等からの分譲マンション等の情報、例えばマンション名ないし建物名や、所在地、築年ないし築年月、階数等の情報を含む分譲マンションの情報を、ネットワーク９０を介して取得する。このような分譲マンションの情報により、分譲マンションリストを取得することができる。なお、一般情報取得部１３は、販売中の分譲マンションリストのデータを取得してもよい。
ここにいう一般情報には、分譲マンションの建物であることを特定する情報が含まれ、また、分譲マンションにおける分譲単位である部屋を示す情報が含まれる。
また、部屋を示す情報には、その部屋が建物における角部屋か否かを示す情報を含んでもよい。例えば、物件によっては、角部屋でない部屋が角部屋の場合に比べて売却できる可能性が低い場合、今後居住する予定のない物件を売却よりも賃貸にする可能性が高いことがあり、居住者の持ち家でない可能性がある。

ライフライン情報取得部１４は、住居に対応するライフラインに関する情報であるライフライン情報を取得する。かかる顧客のライフラインは、水道、ガス、電気などを含める趣旨であり、インフラ事業と同義である。
ここにいうライフライン情報とは、予め定められた期間における水道、ガス、電気などを使用ないし利用した使用量ないし利用量、消費量や、利用量等に対応する料金を示す情報をいう。

持ち家情報取得部１５は、属性情報取得部１２による属性情報と対応付けて顧客の住居が持ち家であるか否かを示す情報を取得する。ここにいう持ち家には、分譲マンション、一戸建て、長屋建・その他を含む。
持ち家であるか否かを示す情報は、データ販売業者からインターネット等を通じて取得可能である。なお、このような情報収集は、事業者側が顧客に対する架電により行ってもよい。

持ち家予測部１６は、一般情報取得部１３により取得した一般情報と、ライフライン情報取得部１４により取得したライフライン情報と、顧客の住居が持ち家か否かを示す情報と、を入力として生成された後述の機械学習モデル５０を使用する。かかる機械学習モデル５０は、一般情報及びライフライン情報と持ち家か否かを示す情報との関係性を規定するものであり、予測結果を用いて検証することで更新される。
持ち家予測部１６は、生成した機械学習モデル５０により、顧客が居住している物件が持ち家である可能性を予測する。かかる予測は、閉栓依頼を行う前の段階で行われる。なお、閉栓依頼の態様としては、電話受付の場合とＷｅｂ受付の場合とがある。かかる閉栓は、利用停止の一態様を指すものであり、他の態様、例えば電力や水道の使用停止であってもよい。

出力部１７は、持ち家予測部１６により予測された顧客が居住している物件について持ち家である可能性を出力する。出力先は、取引業者の端末４０であり、ネットワーク９０（図１参照）を介して行われる。
したがって、出力部１７により出力される情報により、売却物件が顕在化される前の段階で所有者に対して不動産買取の営業等を行うことが可能になる。
なお、ここにいう不動産買取の営業等は、不動産買取の営業や不動産仲介の営業が含まれる概念であり、所有者が売却しようとする不動産を不動産業者が買い取る不動産買取の場合と、不動産の買い手を不動産業者が見つける不動産仲介の場合が含まれる。

図４は、機械学習モデル５０を説明する図である。機械学習モデル５０は、持ち家予測部１６（図３参照）により生成される。
図４に示す機械学習モデル５０は、事業者が持つ住居に対応するライフラインに関する情報と、事業者が外部から情報収集した住居データを教師データとして機械学習させることにより、顧客が居住している物件が持ち家である可能性を予測するモデルを構築する。このような事業者が持つデータ及び外部から得たデータを特徴量として入れる。
この住居データは、住居に関する一般情報及び顧客の住居が持ち家か否かを示す情報が含まれる。

機械学習モデル５０では、入力データとしては、一般情報５ｄ、ライフライン情報５ｂ及び持ち家情報５ｅであり、入力層５１に入力される。顧客のライフライン情報と顧客の住居が持ち家か否かを示す情報を教師データとする。
なお、一般情報５ｄは、一般情報取得部１３により取得された情報であり、ライフライン情報５ｂは、ライフライン情報取得部１４により取得された情報であり、持ち家情報５ｅは、持ち家情報取得部１５により取得された情報である。

中間層５２では、演算処理により一般情報５ｄ、ライフライン情報５ｂ及び持ち家情報５ｅが組み合わさって相互の関連付けを行う。
中間層５２では、入力層５１に入力された一般情報５ｄ、ライフライン情報５ｂ及び持ち家情報５ｅの一部を用いて機械学習させ、残余の情報を用いて検証を行い、重み付け調整を行う。
なお、持ち家か否かについて、正解データとして０／１で示す。顧客に架電して持ち家か否かを聞いて、それを正解データとすることができる。

出力層５３は、顧客の居住について持ち家である可能性を予測する出力解を出力する。このようにして、閉栓していない顧客について、その顧客の居住が持ち家である可能性を予測する。なお、顧客の住居が持ち家であるかの予測は、顧客の居住物件について売却する可能性の予測であるということができる。

ここで、顧客の住居が持ち家であるか否かを示す情報を取得した顧客のライフラインに関する情報を教師データとする機械学習について説明する。以下説明する例は、数多いデータの中から、有意なものであることを確認できたものを挙げたものであり、これに限られない。

例えば、ライフラインに関する情報に、ライフラインによる提供に関して用いられる機器の種別、名称、型番、設置場所、支払方法、サービス契約のうち少なくとも一つに関する情報が含まれることである。

ここにいう機器は、例えば給湯器等の、住居に設置される設備等であり、機器の種別、名称、型番は、かかる設備を特定するための情報である。機器の設置場所は、例えば屋外か屋内かの別を示す情報であり、機器の支払方法は、一括払いであるか分割払いであるか等を示す情報であり、機器のサービス契約は、機器の保守契約等を示す情報である。例えば、ある特定の給湯器のメンテナンス契約は、顧客が持ち家の人である可能性が高いという傾向がある。

例えば、一般情報に、物件の広さ、立地、用途地域、賃貸か否か、住居名称、分譲会社、施工会社、管理会社のうち少なくとも一つを示す情報が含まれることである。

ここにいう住居の広さは、マンションの場合の専有面積、一戸建ての場合の坪数ないし延床面積をいう。専有面積が小さい場合には賃貸である確率が高く、言い換えると、その物件が持ち家である可能性は低い。
立地には、最寄り駅に近いことや最寄り駅から徒歩圏内であること、近隣に商業施設があること等が含まれる。用途地域は、都市計画法の地域地区のひとつで、例えば第一種低層住居専用地域などの種類がある。

賃貸か否かは、賃貸物件であるかどうかを示す情報である。より詳細には、建物が賃貸向けに建てられたものであるかどうかの情報ほか、分譲マンションの場合、その一部の部屋が賃貸されていることがあることから、部屋単位の情報になる。

住居名称は、共同住宅の場合に例えば「コーポ」や「メゾン」等の賃貸向けの建物であるかどうかであり、建物単位で賃貸か否かの判別が可能である。分譲会社、施工会社、管理会社は、建物に関わる業者であり、売主である分譲会社や、建設工事を担う施工会社、完成した建物の共用部の管理請負等を担う管理会社により賃貸か否かの判別が可能である。さらに販売会社を含めてもよい。

例えば、住居が分譲マンションに属する場合、一般情報に、売買又は賃貸の取引事例数に関する情報と売主が不動産業者か個人かに関する情報のうち少なくとも一つが含まれることである。
ここにいう取引事例数は、売買や賃貸の実績値であり、売買の取引事例数が高いほど持ち家の確率が高い。また、売買の取引事例数が多くても直近で賃貸の取引事例がある場合には、賃貸収入等を目的とする投資物件である確率が高くなる。また、取引頻度が高く、比較的短い期間で売買が行われる場合にも投資物件である確率が高いと考えられる。

例えば、ライフラインに関する情報に、利用開始の事由、受付媒体、支払方法、契約名称・種別のうち少なくとも一つを示す情報が含まれることである。
ここにいう利用開始の事由は、開栓をどのような事由で行ったことを示す情報であり、開栓申し込みの際に事業者側が顧客に対して申し込む理由を確認することで入手可能な情報である。受付媒体は、例えば固定電話、携帯電話、メール、ＳＭＳ（short message service）、Ｗｅｂサイト等の別である。支払方法は、ガスや給湯器の料金支払いを銀行口座振替、クレジットカード払い、払込書払い等を示す情報である。
契約名称・種別は、顧客が事業者と契約している内容を示す情報であり、例えば温水の床暖房を利用する場合のオプション等が含まれる。

次に、教師データの他の例について図５を用いて説明する。
図５は、教師データの他の例を説明する図である。
かかる教師データとしては、例えば築年数や、Ｗｅｂ閉栓／電話閉栓の別、契約期間等の情報またはこれらの組み合わせが用いられる。ライフラインの利用停止の予測結果を利用する不動産取引の営業を考慮したものが含まれる。

ここにいう築年数は、ライフラインが利用される建物についての情報であり、ライフライン情報に含まれる。建物についての情報には、例えば中古分譲マンションにおける分譲単位である部屋を示す情報が含まれ、不動産取引の営業を行うとされる不動産取引の営業先の候補である。

築年数は、竣工からある程度の年数が経った物件に絞られ、竣工して間もない築浅の物件が除外される。築年数が数年である築浅物件は、資産価値が新築の場合に比べてさほど落ちていないこと及び売却物件としての数が多くないことから、買取や仲介の不動産業者間の競争が厳しい。その一方で、ある程度の年数が経った中古物件については、標準仕様でリフォームすることで資産価値をより高めることができる。また、築年数により、新耐震基準であるか否かの区別や、アスベスト不使用の建物特性等をある程度反映させることが可能であり、リフォーム時の作業負担を軽減することができる。なお、新耐震基準は、建築確認の日付が１９８１年６月１日以降の建物に対して適用されていることから、新耐震基準の適用の有無の観点で、築年数の上限値を設定することができる。

Ｗｅｂ閉栓／電話閉栓の別は、閉栓依頼の方法であり、Ｗｅｂ閉栓と電話閉栓を区別しておくことで、営業資料としての付加価値を高めることができる。その一例を示すと、Ｗｅｂ閉栓の場合は、一般的に比較的若い世代の割合が高いことが推定され、電話閉栓の場合は、一般的に比較的高齢者の割合が高いことが推定される。
Ｗｅｂ閉栓の場合は、ネット情報の収集に長けている世代の割合が高いと推定されることから、例えば、ガス事業者が不動産取引の営業についてネットで広告を行っておく場合に営業効率が高いグループであると考えられる。また、電話閉栓の顧客に対して不動産取引の電話営業を行う場合に、ビジネスの親和性が高いと考えられる。
ガスのＷｅｂ閉栓と電話閉栓の区別について説明したが、電気の利用停止についてもＷｅｂと電話の双方があり、ガスの場合と同様に区別することが可能であり、また、区別する意義がある。
さらに説明すると、ガスの開栓や電気の利用開始についても、電話のほかにＷｅｂで依頼する場合がある。このため、エネルギー利用開始時とエネルギー利用停止時の双方をＷｅｂで依頼する顧客は一定の割合で存在することから、不動産取引の営業広告をネットで行っておくことで、営業効率の高いグループを見出すことができる。

契約期間を条件に含むのは、賃貸の場合は契約更新時またはその契約更新の少し前というタイミングで引っ越してエネルギー契約を解約するという傾向があり、エネルギーの契約年数は賃貸マンションの居住者の方が分譲マンションの居住者の場合よりも短い可能性が高いことから、エネルギー契約年数が短い顧客を除外することで、実需案件の割合を高めるためである。
ここにいう契約期間は、ガスの契約の場合のほか、ガス以外の例えば電力の契約を含んでもよい。電力の自由化により、ガス事業者であってもガスと電力の両方を契約していたり電力だけを契約していたりする顧客の属性情報を有することによる。

図５を用いて具体的に説明する。
図５の（１）～（２）は、築年数と契約期間を組み合わせている。すなわち、（１）の場合は、「築年１５年以上かつ契約期間３年以上」であり、（２）の場合は、「築年１０年以上かつ契約期間３年以上」である。これにより、物件の資産価値をより高めることが可能な比較的築年数のある分譲マンションが含まれる可能性の高いグループにすることができる。
なお、上述の（１）～（２）における契約期間は、ガスの契約期間であり、電力の契約期間をも含む後述の例えば（１０）～（１１）とは異なる。

付言すると、分譲マンションには、購入者ないしその関係者が居住するいわゆる実需の場合と、購入者ないしその関係者が居住せず貸し出すいわゆる投資の場合が含まれるが、実需に絞り込むことは困難である。

図５の（３）～（６）では、築年数、契約期間及び閉栓依頼方法を組み合わせている。すなわち、「契約期間３年以上」とした上で、築年が「５年以上」と「１５年以上」、閉栓依頼方法を「Ｗｅｂ閉栓」と「電話閉栓」とした場合の４つの組み合わせが上述の（３）～（６）である。

さらに説明すると、上述の（３）～（４）の「築年１５年以上かつ契約期間３年以上」の場合は、新築時から入居している居住者の場合の他、その後の売買等により居住者が変わった新たな居住者の場合も含まれ得る。
その一方で、上述の（５）～（６）の「築年５年以上かつ契約期間３年以上」の場合は、上述の（３）～（４）に比べて、新築時から入居している居住者の割合が高くなる。また、分譲マンションは、築年が１０年超よりも１０年以内に売りに出される傾向があると仮定したとき、上述の（５）～（６）の場合は築年５年以上であることから、閉栓依頼の情報と組み合わせることで、現在入居している分譲マンションを売りに出そうと考えている顧客の割合が上述の（３）～（４）よりも高くなることが期待できる。

図５の（７）～（８）は、「築年５年以上かつ契約期間４年以上」を、閉栓依頼方法が「Ｗｅｂ閉栓」の場合と「電話閉栓」の場合とで別々にしている。築年と契約期間の差が上述の（５）～（６）の場合よりも小さいことから、新築時から入居している居住者の割合がさらに高くなる。人生で不動産の売買を経験する回数は一般的に多くないことから、上述の（７）～（８）の場合は、不動産の売買を経験したことがなく初めてである割合が、上述の（５）～（６）の場合よりも高いと考えられる。

図５の（９）は、「Ｗｅｂ閉栓」の場合で「築年１５年以上かつ契約期間５年以上」であり、上述の（３）よりも契約期間の閾値が２年長い。これにより、上述の（３）の場合よりも賃貸マンションの居住者が除外され、実需案件の割合を高めることが期待される。また、上述の（９）では「Ｗｅｂ閉栓」を条件とすることから、上述したように、ネット広告の効果が高いことが考えられる。

図５の（１０）～（１１）は、「築年５年以上かつ契約期間３年以上」の顧客のうち、その契約がガス契約及び電力契約である顧客を、閉栓依頼方法が「Ｗｅｂ閉栓」の場合と「電話閉栓」の場合とで別々にしている。
上述の（１０）～（１１）は、ガス契約のみならず、電力自由化により電力契約も行っている契約者の場合である。一般的に、ガス事業者にガス及び電力の契約を行っている顧客は、いずれか一方のみの契約を行っている顧客に比べて、ガス事業者に対して高い信頼性を持っていることが推定され、ガス事業者の名前を用いた不動産取引の電話営業を行う際に、関心をもって最後まで説明を聞いてもらえる割合が高いことが期待できる。

さらに説明すると、上述の（１０）～（１１）の築年数や契約期間は、上述の（５）～（６）と同じであることから、上述の（５）と（１０）、又は上述の（６）と（１１）をそれぞれ組み合わせることで、ガス契約のみの顧客や、ガスと電力の双方を契約している顧客、電力契約のみの顧客をリスト化することが可能である。なお、電力契約のみの顧客の場合は、オール電化の物件である可能性が高いと考えられる。
また、電力契約をしている場合、ガスは閉栓したが、電力契約をしている場合には、まだ定期的に自宅に戻る可能性があるが、今後空き家になる可能性が高いと考えられる。電気もガスも契約が終了した場合は、現時点で空き家と推定されるマンションの可能性が高い。

図５の（１２）～（１３）は、「築年２年以上かつ契約期間２年以上」を、閉栓依頼方法が「Ｗｅｂ閉栓」の場合と「電話閉栓」の場合とで別々にしている。築年と契約期間が同じであることから、上述の（７）～（８）よりも、新築時から入居している居住者の割合がさらに高くなる。

図５の（１４）～（１５）は、「契約期間２年未満の電力契約者」を、閉栓依頼方法が「Ｗｅｂ閉栓」の場合と「電話閉栓」の場合とで別々にしている。上述の（１４）～（１５）は、築年数を含んでいない点及び電力契約者である点で、ガス契約者である上述の（１２）～（１３）とは異なることから、観点が異なる条件とすることができる。

図５の（１６）～（１７）は、「築年１２年以上かつ契約期間３年以上」を、閉栓依頼方法が「Ｗｅｂ閉栓」の場合と「電話閉栓」の場合とで別々にしている。築年１５年以上である上述の（３）～（４）の場合よりも実需の件数が多くなる。

図示を省略するが、ライフライン情報に含まれる他の情報について説明する。
かかる他の情報として、例えば、各種営業活動や定期点検（電気設備点検・ガス定期保安点検）や機器修理といった事業者が建物居住者との過去最終接点から現在までの期間（事業者側が建物の居住者との過去に遡った直近の接点以降の期間の一例）を挙げることができる。
また、他の情報として、各種機器（電気・ガス・通信事業者が販売または提供し、宅内に設置されているもの（例えば終端装置・ガス警報器））など最終設置から現在までの期間（設置された時期以降の期間の一例）を挙げることができる。
さらに、建物の所在するエリアについて、例えば、国内の人及び世帯の実態把握のために行われる国勢調査による人口流出率等の人口変動の統計情報のほか、各年代の数や世帯構成の割合等の統計情報（人及び／又は世帯に関する統計情報の一例）を用いた条件を挙げることができる。なお、かかる統計情報は、複数の調査時期による統計の比較による同一エリアにおける変動に着目してもよく、単一の調査時期の統計におけるエリアの比較による相違に着目してもよい。

また、不動産取引の営業に着目したものとして、以下がある。
すなわち、分譲マンションリストに、部屋の広さ及び／又は間取りを示す情報が含まれている場合に、部屋の広さ（ｍ^２）や間取り情報から流通性の高い物件かどうか判断してもよい。例えば、実需として人気の高い５０ｍ^２～８０ｍ^２の場合に重み付けを大きくし、その一方で、３０ｍ^２以下のワンルームなどは重み付けを小さくすることが考えられる。
また、分譲マンションリストに、最寄り駅を示す情報や最寄り駅からの距離を直接的又は間接的に示す情報である住所情報例えば徒歩分数情報が含まれている場合に、最寄り駅名や徒歩分数情報から流通性の高い物件かどうか判断し、重み付けを調整してもよい。例えば、横浜駅には複数路線があり最寄り駅として人気であるので、重み付けを大きくすることが考えられる。また、例えば、最寄り駅徒歩２５分はバスを使用して移動することになり（バス圏）、流通性が低いと想定されることから、重み付けを小さくすることが考えられる。
さらに、分譲マンションリストに、過去の不動産取引に関する情報が含まれている場合、過去の不動産取引データ（外部情報含む）から、成約価格（又は坪単価）から一件当たりの利幅が大きい、つまりは営業効率が高い物件を特定してもよい。

また、顧客の属性情報に、契約者の契約に関する条件として、エネルギー業者との契約情報・その他確認できるサービスの契約情報（インフラ事業の契約の複数の種類を示す情報の一例）が含まれている場合、契約情報の種類や数などから重み付けしてもよい。例えば、ガスに加えて、電気の契約がある（あった）顧客は、そのエネルギー会社に対して高いロイヤリティを持っているため営業効率が高い可能性があると考えられることから、重み付けを大きくすることが考えられる。そのほか、エネルギー業者の展開する付帯サービスを契約している場合も同様に行うことが考えられる。

さらに、顧客の属性情報に、契約者と申し込み者の関係が異なる場合などエネルギー契約者とエネルギー利用停止申込者の関係性を示す情報が含まれる場合、特に名字が同一で関係性が子などの場合、相続された建物である可能性が高いことから、重み付けを大きくしてもよい。言い換えると、契約者以外の者から例えばガス閉栓依頼を受け付けた場合に、その者が契約者の親族である等の例えば家族関係を有する場合に、相続された案件の可能性があるとして、重み付けを大きくすることが考えられる。ここにいう親族とは、６親等内の血族、配偶者、３親等内の姻族をいう。

次に、持ち家予測部１６による予測結果を用いる応用例について説明する。
かかる応用例は、予測結果を基に、案内に関する判定を出力部１７（図３参照）が行う場合である。かかる案内は、空き家になることに伴い提供可能なサービスの案内を行うかどうかの案内の有無及び／又は案内を行う際の案内の程度である。

案内に関する判定は、予測結果の確率を用いて行うことができる。例えば、予測結果が高い確率の場合には、案内の程度は、詳しくしっかりと説明するという詳細な説明とされ、予測結果が低い確率の場合には、案内の程度は、さらりと簡易に説明するという簡易な説明とされる。
付言すると、案内を行う／行わないという判定を行ってもよい。この場合には、案内を行うという判定の場合に、上述した案内の程度を判定する。

応用例における案内は、顧客による閉栓申し込みの際に行われるものである。閉栓申し込みとしては、電話による場合（電話閉栓）とＷｅｂによる場合（Ｗｅｂ閉栓）とがある。以下、電話閉栓での判定を応用例１、Ｗｅｂ閉栓での判定を応用例２として説明する。
なお、判定を行う時期としては、事前に判定しておき、申し込みがあった場合に事前判定結果を基に対応する場合と、申し込みがあった場合に顧客について判定を行い、判定結果を基に対応する場合と、があるが、これらを区別せずに、応用例について説明する。

図６は、電話受付の場合に事業者の端末３０（図１参照）に出力表示される画面例を示す図であり、（ａ）は、電話オペレータ用閉栓依頼の受付画面の一例を示し、（ｂ）は、受付画面の他の例を部分的に示し、（ｃ）は、受付画面の別の例を部分的に示す。すなわち、（ｂ）及び（ｃ）は、（ａ）の領域６２のみを示す。なお、図６における閉栓依頼は、ガスの使用停止ないし利用停止の意味で用いているが、これに限られず、電気の使用停止ないし利用停止などの他のインフラに対するものについても同様である。
図６（ａ）に示す受付画面６０は、顧客情報を表示する領域６１と、領域６１の下に位置し、案内に関する情報を表示する領域６２と、を有する。

受付画面６０の領域６１には、上から順に「閉栓依頼のお客さま情報」の表示と、契約者番号を入力する入力領域６１ａと、入力領域６１ａに入力された契約者番号に対応付けられている「氏名」及び「住所」を表示する領域と、がある。ここにいう契約者番号ないし氏名は、上述したように、契約者を特定する特定情報の一例である。
図６（ａ）に示す例では、電話対応中の電話オペレータが電話機Ｔ３０（図１参照）で顧客から聞き取った契約者番号「○○○○○」が入力領域６１ａに入力された状況である。すると、領域６１には、契約者番号「○○○○○」に対応する「氏名」として「□□□ □□」、及び「住所」として「△△△県△△△市△△区△△１－１－１」が表示される。

領域６１に表示される「氏名」及び「住所」は、電話オペレータが顧客の本人確認を行うためのものであり、電話オペレータは、顧客が伝える氏名と住所が表示のものと一致するかどうかで本人確認する。

受付画面６０の領域６２には、上から順に「空き家になることに伴い提供可能なサービスの案内」の表示と、領域６１の契約者番号「○○○○○」の顧客に対する判定結果を示す領域６３と、がある。判定結果を示す領域６３は、サービスの案内をするかどうかを示す表示６３ａと、案内する場合の案内の程度を示す表示６３ｂと、が含まれている。

図６（ａ）では、判定結果を示す領域６３の表示６３ａが「案内の有無：有」であり、表示６３ｂが「案内の程度：詳細」である。したがって、電話オペレータは、本人確認後に、判定結果を示す領域６３の表示６３ａ、６３ｂを参照し、通話中の顧客に対して、空き家になることに伴い提供可能なサービスをしっかり説明する。
例えば、当社では、不動産の買取ないし仲介のサービスを提供していることを説明した上で、不動産の売却を考えているかという質問や、本サービスに興味があるかという質問などをしながら、本サービスによる顧客のメリットを説明したり顧客からの疑問に答えたりする。さらに、顧客の希望により、パンフレット等の資料を自宅に送付したり営業担当を訪問させるアポイントメントをとったりする。

図６（ｂ）では、判定結果を示す領域６３の表示６３ａが「案内の有無：有」であり、表示６３ｂが「案内の程度：簡易」である。電話オペレータは、通話中の顧客に対して、空き家になることに伴い提供可能なサービスをさらりと説明する。
例えば、当社では不動産の買取ないし仲介のサービスを提供していることを説明し、興味があればお問合せしてほしいことを伝える程度にとどめる。

図６（ｃ）では、判定結果を示す領域６３の表示６３ａが「案内の有無：無」であり、表示６３ｂが「－」である。電話オペレータは、通話中の顧客に対して、空き家になることに伴い提供可能なサービスを説明しないで、閉栓依頼の受付のみを行う。

このように、判定結果を示す領域６３には、案内の有無及び案内の程度が表示されることから、電話オペレータは、領域６３の表示に従って電話対応することで、閉栓依頼の電話をかけてきた顧客のうち不動産取引の案内をすべきと判定された顧客に対し、確実に不動産取引の案内を行うことができる。
また、案内を行う場合、例えば空き家可能性の高低という推定結果に応じて判定される案内の程度に従って案内を行うことで、空き家可能性の高い顧客に対してはしっかりとした説明をし、空き家可能性の低い顧客に対してはさらりと説明することで、不動産取引の営業を効率的に行うことができる。

図７及び図８は、Ｗｅｂ受付の場合に使用者の端末２０（図１参照）に出力表示される画面例を示す図であり、図７（ａ）は、閉栓申込みのＷｅｂ受付画面（１／ｎ）を示す。また、図７（ｂ）は、閉栓申込みのＷｅｂ受付画面（２／ｎ）の一例を示し、図８（ａ）は、受付画面（２／ｎ）の他の例を示し、（ｂ）は、受付画面（２／ｎ）の別の他の例を示す。ここにいう「ｎ」は、２以上の整数である。
図７（ａ）に示す受付画面７０は、「閉栓申込みを受け付けます。」及び「契約者番号を入力してください。」という顧客に対するメッセージと、顧客情報を表示する領域７１と、を有する。

受付画面７０の領域７１には、契約者番号を入力する入力領域７１ａと、入力領域７１ａに入力された契約者番号に対応付けられている「氏名」及び「住所」を表示する領域と、がある。図７（ａ）に示す例は、上述した図６（ａ）に示す場合と同じ「氏名」及び「住所」の表示がなされている。
使用者は、内容確認し、正しければ、ＯＫボタンを操作する。これにより、図７（ｂ）の画面に進む。

なお、セキュリティのために、予め定められた暗証番号ないしパスワードを入力させる場面を介してもよく、また、図７（ａ）の画面をログイン操作後に表示するようにしてもよい。暗証番号やログインする際に入力する情報は、契約者を特定する特定情報の一例である。

図７（ｂ）に示す受付画面７０には、閉栓希望日についての領域７２と、不動産取引サービスの説明を表示する説明表示領域７３と、がある。
領域７２には、上から順に「閉栓の希望日を入力してください。」という表示と、使用者が閉栓希望日を入力するための領域７２ａと、がある。図７（ｂ）に示す例では、領域７２ａは、未入力の空欄である。

説明表示領域７３には、上から順に「不動産取引サービスのご案内」の表示と、案内の表示範囲を示すための一点鎖線で囲まれている領域７３ａと、がある。さらに説明すると、図７（ｂ）に示す一例は、使用者に対する判定結果が「案内の有無：有」及び「案内の程度：詳細」の場合であり、案内の文章が長い。このため、案内の内容を示す領域７３ａには、説明表示領域７３内の表記を上下にずらすことで表示されていない部分を表示させるためのスクロールバー７３ｂが表示されている。

図８（ａ）に示す受付画面７０には、閉栓希望日についての領域７２と、不動産取引サービスの説明を表示する説明表示領域７３と、がある。領域７２は、図７（ｂ）に示す場合と同じであり、その説明を省略する。
説明表示領域７３には、図７（ｂ）に示す場合と同じく、上から順に「不動産取引サービスのご案内」の表示と、領域７３ａと、がある。図８（ａ）に示す他の例は、使用者に対する判定結果が「案内の有無：有」及び「案内の程度：簡易」の場合であり、案内の文章が図７（ｂ）の場合に比べて短い。このため、案内の内容を示す領域７３ａには、図７（ｂ）に表示されているスクロールバー７３ｂが表示されていない。

図８（ｂ）に示す受付画面７０には、閉栓希望日についての領域７２がある。領域７２は、図７（ｂ）に示す場合と同じであり、その説明を省略する。
さらに説明すると、図８（ｂ）に示す別の他の例は、使用者に対する判定結果が「案内の有無：無」及び「案内の程度：－」の場合であり、案内の表記が省略される。このため、図８（ｂ）に示す受付画面７０には、図７（ｂ）や図８（ａ）に図示されている説明表示領域７３がない。説明表示領域７３において説明の長さに差異を持たせている（説明の長短）。

このように、説明表示領域７３の領域７３ａに、Ｗｅｂ依頼の顧客のうち不動産取引の案内をすべきと判定された顧客に対し、確実に不動産取引の案内を行うことができる。また、案内を行う場合、案内の程度に応じて案内の内容が変更される。すなわち、引っ越しにより空き家になる可能性が低い顧客に対し、一応は案内するもののその顧客が引っ越し予定のない可能性があることも想定して簡単に説明する。その一方で、引っ越しにより空き家になる可能性が高い顧客に対しては、不動産取引の案内に興味を持つ可能性が高いとして、要点をまとめつつ詳細に説明する。これにより、Ｗｅｂ依頼を行う画面において効率的な不動産取引の案内を行うことができる。なお、引っ越しにより空き家になる可能性に着目しているが、それと共に又はそれに代えて顧客の年齢層に応じて案内の程度を判定してもよい。
そして、引っ越しの可能性が極めて低い顧客に対しては、不動産取引の案内を省略することで、顧客の操作に伴う画面確認の負担を軽減することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記の実施形態に記載の範囲には限定されない。上記の実施形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０…予測装置、１３…一般情報取得部、１４…ライフライン情報取得部、１６…持ち家予測部

Claims (6)

1. 住居に関する一般情報を取得する一般情報取得部と、
   前記住居に対応するライフラインに関する情報を取得するライフライン情報取得部と、
   前記一般情報と前記ライフラインに関する情報と、前記住居が持ち家か否かを示す情報とを教師データとして機械学習させることにより、前記住居が持ち家か否かを予測する持ち家予測部と、
   を備える予測装置。
2. 前記ライフラインに関する情報に、前記ライフラインによる提供に関して用いられる機器の種別、名称、型番、設置場所、支払方法、サービス契約のうち少なくとも一つに関する情報が含まれる、
   請求項１に記載の予測装置。
3. 前記一般情報に、物件の広さ、立地、用途地域、賃貸か否か、住居名称、分譲会社、施工会社、管理会社のうち少なくとも一つを示す情報が含まれる、
   請求項１に記載の予測装置。
4. 前記住居が分譲マンションに属する場合、前記一般情報に、売買又は賃貸の取引事例数に関する情報と売主が不動産業者か個人かに関する情報のうち少なくとも一つが含まれる、
   請求項１に記載の予測装置。
5. 前記ライフラインに関する情報に、利用開始の事由、受付媒体、支払方法、契約名称・種別のうち少なくとも一つを示す情報が含まれる、
   請求項１に記載の予測装置。
6. 情報処理装置に、
   住居に関する一般情報を取得する一般情報取得機能と、
   前記住居に対応するライフラインに関する情報を取得するライフライン情報取得機能と、
   前記一般情報と前記ライフラインに関する情報と、前記住居が持ち家か否かを示す情報とを教師データとして機械学習させることにより、前記住居が持ち家か否かを予測する持ち家予測機能と、
   を実現させるプログラム。

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