WO2016199474A1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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WO2016199474A1
WO2016199474A1 PCT/JP2016/059512 JP2016059512W WO2016199474A1 WO 2016199474 A1 WO2016199474 A1 WO 2016199474A1 JP 2016059512 W JP2016059512 W JP 2016059512W WO 2016199474 A1 WO2016199474 A1 WO 2016199474A1
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WO
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information
real estate
property
anonymity
contract
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Application number
PCT/JP2016/059512
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English (en)
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Inventor
拓也 藤田
Original Assignee
ソニー株式会社
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Publication date
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0623—Item investigation
    • G06Q30/0625—Directed, with specific intent or strategy
    • G06Q30/0627—Directed, with specific intent or strategy using item specifications

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
  • Patent Literature 1 user information and real estate information held in a server are acquired based on a user identifier and a real estate identifier input to a client, and a preview in which the acquired user information and real estate information are written. Techniques for creating referral letters for are described.
  • Patent Document 1 provides a user who wants to purchase or rent real estate with information about the property (location, floor, appearance photograph, walking distance from the nearest station, bus Etc.) and the target property may be specified.
  • information about the property location, floor, appearance photograph, walking distance from the nearest station, bus Etc.
  • the information about selling or leasing properties was related to privacy and resisted being disclosed.
  • active real estate transactions were hampered by sellers and lenders not entering the market because of privacy concerns.
  • the present disclosure proposes an information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of activating real estate transactions while protecting the provider's privacy regarding real estate transactions.
  • the changing unit that changes the granularity of the real estate information to be disclosed according to the privacy disclosure degree of the provider side related to the real estate transaction, and the determining unit that determines the evaluation value of the real estate information changed by the changing unit
  • An information processing apparatus comprising:
  • the processor changes the granularity of the disclosed real estate information according to the privacy disclosure level of the provider side related to the real estate transaction, and determines the evaluation value of the changed real estate information;
  • An information processing method is proposed.
  • the computer determines a change unit that changes the granularity of the real estate information to be disclosed according to the privacy disclosure degree of the provider side related to the real estate transaction, and the evaluation value of the real estate information changed by the change unit
  • a program for functioning as a determination unit is proposed.
  • real estate transactions can be activated while protecting the provider's privacy regarding real estate transactions.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. It is a block diagram showing an internal configuration of a system by one embodiment of this indication. It is a block diagram showing an example of functional composition of a database and processing part of a server in one embodiment of this indication.
  • It is a flowchart which shows the presentation process of the real estate information by this embodiment. It is a figure which shows an example of the property information input screen displayed in this embodiment. It is a figure which shows the example of the property public information setting screen displayed in this embodiment. It is a figure which shows an example in the case of displaying anonymity by a numerical value by this embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of an information processing apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • a system 10 according to the present embodiment includes a client 100 and a server 300.
  • the client 100 and the server 300 are connected by a network 200 and can communicate with each other.
  • the client 100 can include, for example, a smartphone 100a, a personal computer 100b, and a tablet 100c.
  • the client 100 is not limited to the illustrated example, and may include any type of terminal device having a function of inputting / outputting information to / from a user.
  • the client 100 uses, for example, an image or sound in order to output information to the user.
  • the client 100 may accept input of information from the user by an operation input of the terminal device, voice indicating speech, or an image indicating a gesture or line of sight.
  • the server 300 includes one or a plurality of server devices on the network.
  • a plurality of server devices cooperate to realize the function of the server 300 described below, the whole of the plurality of server devices may be handled as a single information processing device.
  • at least a part of the server device may be operated by an operator different from the operator of the server 300 described below.
  • a part of the server 300 may be referred to as an external server that is not included in the system 10.
  • at least a part of the server device has a database 310.
  • the database 310 stores information on real estate and its transaction history.
  • the network 200 includes various wired or wireless networks such as the Internet, a LAN (Local Area Network), or a mobile phone network.
  • the network 200 may connect the client 100 and the server 300 and may connect a plurality of server devices included in the server 300.
  • the network 200 may include a router or a hub that connects these networks to each other.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the client 100 may include a local storage 110, a communication unit 120, a processing unit 130, and an input / output unit 140.
  • the server 300 can include a database 310, a communication unit 320, and a processing unit 330.
  • each functional configuration will be further described.
  • the terminal device functioning as the client 100 and one or more server devices included in the server 300 are realized by, for example, a hardware configuration of an information processing device described later.
  • the local storage 110 is realized by, for example, a memory or a storage included in the terminal device.
  • information provided from the server 300 via the network 200 and information input by the user via the input / output unit 140 are stored in the local storage 110 temporarily or continuously.
  • the user can refer to the information provided from the server 300 or input a draft of the information provided to the server 300 even offline.
  • the communication unit 120 communicates with the server 300 via the network 200.
  • the communication unit 120 is realized by, for example, a communication device that performs communication on a network to which the client 100 is connected.
  • the processing unit 130 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) included in the terminal device, for example.
  • the processing unit 130 executes processing for requesting information from the server 300 via the communication unit 120 based on information input by the user via the input / output unit 140. Further, for example, the processing unit 130 executes a process of outputting information to the user via the input / output unit 140 based on information provided from the server 300 via the communication unit 120. At this time, the processing unit 130 may execute a process of converting the provided information into an appropriate format according to the type of the input / output unit 140.
  • a processor such as a CPU (Central Processing Unit) included in the terminal device, for example.
  • the processing unit 130 executes processing for requesting information from the server 300 via the communication unit 120 based on information input by the user via the input / output unit 140. Further, for example, the processing unit 130 executes a process of outputting information to the user via the input / output unit 140 based on information provided from the server 300 via the communication unit 120
  • the input / output unit 140 is realized by, for example, an input device such as a touch panel, a mouse, a keyboard, a microphone, or a camera (imaging device) included in the terminal device and an output device such as a display or a speaker.
  • the input / output unit 140 may include only one of the input device and the output device. For example, information received from the server 300 via the communication unit 120 is displayed on the display included in the input / output unit 140 through processing by the processing unit 130. Further, for example, a user operation input acquired by a touch panel included in the input / output unit 140 is transmitted to the server 300 via the communication unit 120 through processing by the processing unit 130.
  • the functions of the processing unit 130 and the input / output unit 140 as described above are the same as the functions of the processing unit and the input / output unit in a general terminal device, for example, they will be described in detail in the following description of the present embodiment. It may not be done. However, even in such a case, for example, if the information received from the server 300 is characteristic, the function of the processing unit 130 or the input / output unit 140 in the client 100 is also in that the information is processed and output. It can be characteristic compared to their functions in a general terminal device.
  • the database 310 is realized by, for example, a memory or a storage included in the server device. As described above, the database 310 stores information on real estate and its transactions. The database 310 may store information related to the user of the client 100. More specific types of information stored in the database 310 may vary depending on the content of the service provided by the server 300.
  • the communication unit 320 communicates with the client 100 via the network 200. Further, the communication unit 320 may communicate with an external server via the network 200.
  • the communication unit 320 is realized by a communication device that performs communication on a network to which the server 300 is connected, for example.
  • the processing unit 330 is realized by a processor such as a CPU included in the server device, for example.
  • the processing unit 330 acquires information from the database 310 based on information received from the client 100 via the communication unit 320, processes the acquired information as necessary, and then performs communication with the communication unit 320. The process to transmit to the client 100 is executed.
  • the functional configuration of the server 300 described above can be realized by being distributed to the plurality of server devices.
  • the function of the database 310 may be realized intensively by any server device, or may be realized by operating a database distributed to a plurality of server devices in an integrated manner.
  • the function of the processing unit 330 may be realized by operating processors distributed to a plurality of server devices in an integrated manner.
  • the functions of the processing unit 330 described below can be realized by being distributed in series or in parallel to a plurality of server devices regardless of the functional block categories defined for the description.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a database and a processing unit of a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • the figure shows property data 3101, sales data 3103, transaction history data 3105, and peripheral environment data 3107 as functions of the database 310 of the server 300.
  • anonymity setting unit 3301 public information change unit 3302, contract probability prediction unit 3303, contract price prediction unit 3304, contribution calculation unit 3305, information presentation Part 3309 is shown.
  • each component will be further described.
  • the property data 3101 functions as master data for real estate properties handled by the service provided by the server 300.
  • Real estate properties can include all types of properties, such as land, independent buildings, apartments, townhouses, commercial properties, and the like.
  • data relating to such a real estate property is registered in association with, for example, an ID unique to each property.
  • data relating to land may include property type, location, site area, and the like.
  • the data relating to the building may further include floor area, floor plan, equipment, construction time, opening direction, lighting condition, and the like.
  • the data may include images such as the appearance of the property, the interior, or the view from the property. For example, when a building is rebuilt or renovated, data associated with a new ID may be added as another property, or history such as rebuilding or renovation may be included in the property data 3101.
  • the sale data 3103 includes data related to the ongoing sale of real estate properties registered in the property data 3101. More specifically, the sale data 3103 is created by the property ID, sale time, sale price (including change history), sale reason, current owner, agent in charge of sale, owner or agent at the time of sale. Data such as introductory text is stored. Further, the sales data 3103 stores data relating to the property currently on sale. The sales data 3103 is unique for the sales subject and the property ID (for example, when a plurality of agents sell the same property in parallel, the sales data 3103 can be created for each agent for the same property ID). Further, when a transaction is established for the sold property, part or all of the sales data 3103 for the property is transferred to the transaction history data 3105.
  • the transaction data 3105 includes data relating to a transaction in which the real estate property registered in the property data 3101 is established. More specifically, the transaction data 3105 includes transaction ID, property ID, sale time, closing date, selling price (including change history), closing price, reason for selling, seller (old owner), buyer (new owner). Stores data such as seller side and buyer side agents, introductions created by owners or agents at the time of sale, and the like. As already described, the transaction data 3105 may be generated based on the sale data 3103 of the property for which the transaction has been established. Alternatively, the transaction data 3105 may be generated by importing transaction history data provided by services (including public services) provided by an external server.
  • services including public services
  • the sales data 3103 is unique with respect to the sales subject and the property ID.
  • the transaction data 3105 a plurality of data for one property ID can be used if the property has been established multiple times in the past. Can exist. Accordingly, as described above, in order to uniquely identify each transaction, a transaction ID may be separately set in the transaction data 3105.
  • the peripheral environment data 3107 includes data related to the peripheral environment of the real estate property registered in the property data 3101.
  • the facility data 3107-1 includes data relating to various facilities located around the real estate property.
  • the facility data 3107-1 can include location information, type, name, opening or closing time of the facility.
  • Facilities include, for example, transportation facilities such as stations, stores, evacuation facilities, parks, medical institutions, schools, and the like.
  • the area data 3107-2 includes data related to the area where the property is located.
  • Anonymity setting unit 3301 sets the anonymity of real estate information in real estate transactions, that is, the privacy disclosure level on the provider side.
  • the anonymity may be set arbitrarily by a real estate information provider (seller or lender) or may be automatically set.
  • the setting of anonymity by the provider of real estate information can be performed from an “anonymity adjustment screen” which will be described later with reference to FIG.
  • the higher the anonymity level that is, the lower the privacy disclosure level), the more properties that can be specified by the disclosed real estate information, and the privacy on the provider side is maintained.
  • the anonymity set by the anonymity setting unit 3301 is output to the public information change unit 3302 described later, and the public information is changed according to the anonymity.
  • the real estate information that can be disclosed is assumed to be the data included in the sales data 3103 described above and the environmental data around the property extracted from the peripheral environment data 3107.
  • the real estate information includes the location of the property, the walking distance from the nearest station / bus, the floor, the type (apartment, detached house, land, etc.), the date of construction, area, floor plan, site right, property photograph (appearance photo) , View from the veranda, floor plan, room photo), reason for sale, property description (property introduction, SNS review, etc.) and the like.
  • the real estate information includes management fees / rental fees / parking fee, desired selling price, sensor data (neighboring noise, sunlight, ventilation, fallen leaves, radio wave conditions) and the like.
  • Real estate information also includes information on surrounding facilities (nearest station, nearest supermarket, nearest bus stop, nearest expressway entrance, dam, evacuation facility, tourist facility, park, public facility, medical institution, school) (Crime MAP, sea level, cliff, liquefaction, coast, river, forest, farmland, administrative area, city planning, heavy snowfall area, soil, disaster MAP, average temperature, weather, near main road, near railroad, airport base, island , Peninsula) and the like.
  • the anonymity setting unit 3301 may be calculated based on the public real estate information changed by the public information changing unit 3302. As will be described later, it is assumed that the public information changing unit 3302 changes the public real estate information in response to an operation input of the user (provider of real estate information), and the anonymity setting unit 3301 is changed by a user operation. It is also possible to calculate the anonymity of public real estate information.
  • the calculation method of anonymity may be performed by the following method, for example.
  • x the number of properties corresponding to the condition (public real estate information) (an integer from 1 to n)
  • n the total number of properties existing in the property data 3101 (an integer of 1 or more).
  • the calculation method given below is an example, and the calculation method of anonymity according to the present embodiment is not limited to this.
  • the anonymity setting unit 3301 may set the anonymity as it is as the number of properties corresponding to the condition.
  • the number of properties corresponding to the condition is the number of properties that can be specified by public real estate information.
  • the k-anonymity of the public information is displayed as it is on the screen presented to the user, and it is easy to convey to the user that “the more the number of properties that meet the conditions, the higher the anonymity”.
  • the public information changing unit 3302 changes the granularity of the public real estate information so that the number of the corresponding properties is 30 or more.
  • the anonymity setting unit 3301 calculates the number of properties corresponding to the changed public real estate information as anonymity as it is.
  • the anonymity setting unit 3301 may set the logarithm of the number of properties (x) corresponding to the condition as anonymity. For example, when the number of properties corresponding to the condition increases from 100 to 200 and from 10,000 to 10,100, the former can tell the user that the degree of anonymity has increased. When the user changes public property information several times (or automatically), it is useful for grasping the increase or decrease in anonymity before and after the change.
  • the anonymity setting unit 3301 can also calculate the anonymity by normalizing the number of properties (x) corresponding to the condition from 0 to 1. For example, according to the above formula, when the number of properties (x) corresponding to the condition is 1, the degree of anonymity is 0.0, the case of 501 is anonymity: 0.5, and the case of 1,001 is anonymity 0.75. A parameterized version of the above equation is shown below.
  • the anonymity setting unit 3301 may correct the score of the above (c) logarithmically to obtain anonymity. For example, according to the above formula, when the number of properties (x) corresponding to the condition is 1, the anonymity is 0.0, the anonymity is 0.5 for 100, and the anonymity is 0.75 for 10,000. A parameterized version of the above equation is shown below.
  • the anonymity setting unit 3301 may set the ratio to the total number of properties as anonymity.
  • Anonymity (x / n) 0.2
  • the anonymity setting unit 3301 can also adjust the relationship between the ratio (e) and anonymity.
  • the anonymity setting unit 3301 may set the anonymity as the number obtained by subtracting the property to be sold this time from (a).
  • the public information changing unit 3302 changes the granularity of the real estate information to be disclosed according to the anonymity set by the anonymity setting unit 3301.
  • the public information changing unit 3302 changes the public real estate information by the following method, for example.
  • -Shortening For example, changing the name of the location and surrounding facilities, such as changing “000-111 Nishi-Shinjuku 1-chome, Shinjuku-ku, Tokyo” to “1-chome Nishi-Shinjuku-ku, Tokyo”.
  • ⁇ Combine multiple items: For example, change “area 34.5 m 2 ” to “area 30 m 2 to 40 m 2 ”, change “3 minutes on foot” to “within 5 minutes on foot”, “location floor 12 Summarize information comprehensively, such as changing the “floor” to “above the 10th floor”.
  • -Change to a different kind of expression For example, change “for walking” to "an expression for car", “for bicycle”, or an expression other than a numerical value (for example, far or close).
  • -Use a general name: For example, change a name including a proper noun to a general name, such as changing "BB Mart" of a neighboring facility to "Convenience Store", or changing "CC Elementary School” to "Elementary School”.
  • Mask a part: For example, image processing is performed to blur characters (address, proper noun, property name, phone number, etc.), people, landmarks, etc. appearing in the property photo.
  • -Make other equivalent information for example, change the floor plan to another floor plan that many people feel equivalent. An example of changing the floor plan will be described later with reference to FIGS.
  • the public information changing unit 3302 can change the public real estate information by the above-described method automatically according to the degree of anonymity, and can also change it according to the operation input by the seller.
  • the user on the seller side can directly and manually change the public real estate information of the sale item from the input / output unit 140 of the client 100.
  • the public information changing unit 3302 may present the change method or the change plan to the user on the seller side, and change the change method or the change plan selected by the user.
  • the public information changing unit 3302 may change the granularity of the public real estate information according to the reliability on the buyer side. For example, the public information change unit 3302 makes the granularity of the public real estate information finer as the reliability calculated for each buyer-side user viewing the real estate information is higher, and coarsens the granularity of the public real estate information as the reliability is lower. Change as follows.
  • the reliability of the buyer-side user is determined by the processing unit 330 by referring to the transaction history data 3105, for example, the purchaser's user action history (access log on the real estate transaction site, use log of the virtual preview service, virtual preview service) On the basis of the action log etc.).
  • the reliability of the buyer-side user may be calculated using the attributes of the buyer-side user (annual income, region, occupation, payment result of security deposit, etc.).
  • a contract probability prediction unit 3303 and a contract price prediction unit 3304 which will be described later, predict contract prices and contract probabilities based on public real estate information, and feed back prediction results (an example of evaluation values) to the seller. .
  • the seller can choose the anonymity that feels well balanced in consideration of the anonymity of the public real estate information, the predicted contract price and the predicted contract probability, and the seller's privacy is maintained.
  • real estate transactions are activated.
  • the public information changing unit 3302 maximizes at least one of the evaluation values such as a predicted contract price, a predicted contract probability, a contract price or a contribution to the contract probability, and anonymity, which will be described later. It may be automatically changed to For example, the public information changing unit 3302 changes the granularity of the public real estate information so that the predicted contract price, the predicted contract probability, and the anonymity calculated by the following formula 1 are maximized.
  • z original Original property features (eg real estate information such as floor, type, floor plan, area, etc.)
  • z anonymized Property features after anonymization (public property information) pricePred (z): Contract price prediction value for property feature z probabilityPred (z, d): Predicted value of probability of closing within d days for property feature quantity z anonymity (z): Anonymity of property feature quantity z (see (a) to (g) above for the calculation method of anonymity)
  • c price Price coefficient (importance of contract price)
  • c probability Probability coefficient (importance of contract probability)
  • c anonymity Anonymity coefficient (importance of anonymity)
  • c days The number of days to evaluate the probability of closing.
  • the public information changing unit 3302 maximizes the evaluation value of at least one of the predicted contract price, the predicted contract probability, and the contract price or the degree of contribution to the contract probability after securing anonymity to a certain level or more. It may be changed automatically. For example, the public information changing unit 3302 changes the granularity of the public real estate information so that the predicted contract price calculated by the following equation 2 is maximized while ensuring anonymity at a certain level.
  • the public information changing unit 3302 calculates a personalized evaluation value obtained by adding the evaluation values such as the predicted contract price, the predicted contract probability, the contract price or the contribution to the contract probability, and the anonymity with different weights for each user. Changes may be made to maximize this.
  • the public information change unit 3302 can calculate the personalized evaluation value by setting the coefficient part (c price , c probability , canonymity , c days ) of the evaluation value of the above formula 1 for each user. is there.
  • the public information changing unit 3302 may perform automatic anonymization using a greedy method.
  • the public information change unit 3302 includes all granularity change patterns that improve anonymity for each item of property information, “anonymity improvement degree” obtained by each granularity change pattern, and “contract price or Granularity change pattern that obtains the “Degree of decline in predicted value of contract probability for a given period” and minimizes the “Decrease price, degree of decline of predicted value of contract probability for a given period” / “Degree of improvement in anonymity” Is identified.
  • the “decrease degree of contract price, predicted value of contract probability for each predetermined period” is a numerical value larger than 0, and becomes a larger numerical value as the predicted value becomes smaller.
  • the “anonymity improvement degree” is a numerical value larger than 0, and becomes a larger numerical value as the change increases the anonymity degree.
  • the public information change unit 3302 may repeat this granularity change pattern specifying process until the specified anonymity is satisfied.
  • the public information changing unit 3302 uses a variety of existing search algorithms for the data structure in which the property information is regarded as the apex and the change in the granularity of the property information is regarded as an edge, thereby changing the granularity to optimize the combination. It is also possible to specify a pattern. For example, the public information changing unit 3302 may select a candidate having the smallest “contract price, predicted value of contract probability predicted value for each predetermined period” among the granularity change patterns satisfying the specified anonymity.
  • the public information change unit 3302 may correct the items to be anonymized so as not to be biased.
  • the public information change unit 3302 may set a bias term so that an item that has already been anonymized becomes difficult to be an object of anonymization processing. Thereby, it is possible to avoid anonymization bias such as shortening the location information.
  • the contract probability prediction unit 3303 predicts a contract probability in one or more predetermined periods based on the public real estate information changed (anonymized) by the public information change unit 3302.
  • the contract probability is an example of the evaluation value of the real estate information after the change, and the contract probability prediction unit 3303 corresponds to a determination unit that determines the evaluation value.
  • the contract probability prediction unit 3303 is based on the search history of the buyer-side user to determine what property features (the real estate information to be disclosed, such as the floor, type, floor plan, area, etc.) hits the search.
  • the probability of closing may be maximized and predicted using (expected degree of search for property). This is because it is considered that the probability of closing the property increases as the property has properties that are easy to search (the property information that is easy to search is disclosed).
  • the contract probability prediction unit 3303 can also refer to the sales data 3103 to predict the contract probability based on the number of properties on sale (that is, the number of similar properties) corresponding to the real estate information to be disclosed. This is because it is considered that the more similar properties, the lower the probability of closing the property.
  • the contract probability prediction unit 3303 can also refer to the transaction history data 3105 and predict the contract probability based on the past contract case data. Specifically, the contract probability prediction unit 3303 refers to the property characteristics of the property that has been concluded or / and the granularity (or anonymity) of the public real estate information to predict the contract probability of the property. In addition, the contract probability prediction unit 3303 may predict the contract probability using the neighborhood method. In other words, from the past contract case data (transaction history data 3105), an arbitrary number of properties (for example, 100 properties) having characteristics close to the property currently being predicted are extracted (for example, 100 properties), and each of the extracted nearby properties The “period from sale to closing” is acquired, and the probability of closing is predicted.
  • the percentage of property cases that were concluded within one month of the sale was “predicted probability of close within one month”, and within the total number of neighboring properties, within two months from the sale.
  • the ratio of property cases that were closed within 3 months from the sale in the total number of nearby properties was “the estimated probability of contract within 2 months”. Can be predicted.
  • “close” in the above “property property (neighboring property)” means that the Euclidean distance is calculated for each property feature such as location, exclusive area, floor plan, and the sum is smaller. To do.
  • the distance may be calculated as 0 if it is the same, or as the distance w (set as a parameter) if it is not the same.
  • the “expected degree of property search” or “the number of properties on sale corresponding to the public real estate information” may be used as a feature amount for calculating the Euclidean distance in the neighborhood method.
  • the contract price prediction unit 3304 predicts the contract price based on the public real estate information changed (anonymized) by the public information change unit 3302.
  • the contract price is an example of the evaluation value of the real estate information after the change, and the contract price prediction unit 3304 corresponds to a determination unit that determines the evaluation value.
  • the contract price prediction unit 3304 can predict the contract price based on the number of properties on sale (that is, the number of similar properties) corresponding to the real estate information to be disclosed with reference to the sale data 3103. This is because the more similar properties, the lower the contract price of the property.
  • the contract price prediction unit 3304 can also refer to the transaction history data 3105 and predict the contract price based on the past contract example data. Specifically, the contract price prediction unit 3304 predicts the contract price of the property with reference to the property characteristics of the property that has been concluded or / and the granularity (or anonymity) of the public real estate information. Further, the contract price prediction unit 3304 can predict the contract price using the neighborhood method.
  • the distance may be calculated as 0 if it is the same, or as the distance w (set as a parameter) if it is not the same. Further, the “number of properties on sale corresponding to the real estate information to be disclosed” may be used as a feature amount for calculating the Euclidean distance in the neighborhood method.
  • the contract price or contract probability prediction method may be a method of predicting the contract price or contract probability for all conditions that can be assumed from the public property information, and calculating the average or minimum value. For example, when the location floor included in the public property information is “12th to 14th floors”, the contract price or contract probability is predicted for each of the 12th floor, 13th floor, and 14th floor, and the average or minimum value is calculated. By determining the sale price with reference to the predicted contract price or contract probability, the seller user can avoid specifying the floor on the buyer side from the sale price.
  • the contract price or contract probability may be predicted for all conditions that can be assumed from the public property information, and averaged using some parameters. This is because in the case of the above-described method of calculating the average or minimum value, anonymization is biased and the actual degree of anonymization may be reduced.
  • the contract price or contract probability prediction method may be a method of calculating the degree of opportunity loss and correcting the contract price or contract probability.
  • the degree of machine loss is a degree in which the public property information is anonymized so that it does not hit the buyer's search, or the buyer does not know whether the property is suitable for his / her preference and does not make a purchase.
  • the contribution calculation unit 3305 predicts the contribution to the contract probability or the contribution to the contract price for each item included in the public real estate information changed by the public information change unit 3302 and anonymized.
  • the contract probability or the contribution to the contract price is an example of the evaluation value of the real estate information after the change, and the contribution calculation unit 3305 corresponds to a determination unit that determines the evaluation value.
  • the contribution calculation unit 3305 calculates the contract probability or the contribution to the contract price such as which item of the real estate information of the property contributes to the contract probability or the contract price based on the contract example data.
  • the seller can adjust the anonymity of each item in consideration of the contribution degree by presenting the contract probability or the contribution degree to the contract price for each item of the real estate information to the seller. An example of the contribution degree presentation screen for each item will be described later with reference to FIGS. 16 and 17.
  • the information presentation unit 3309 is set by the anonymity setting unit 3301, the public real estate information changed by the public information changing unit 3302, the contract probability predicted by the contract probability prediction unit 3303, the contract prediction predicted by the contract price prediction unit 3304.
  • Information including anonymity and the like is presented to the user via the client 100. More specifically, the information presentation unit 3309 generates data for causing the client 100 to output an image on a display included in the input / output unit 140 and causes the communication unit 320 to transmit the data to the client 100.
  • the information output method in the client 100 is not limited to image display. For example, audio output may be used together with or instead of image display.
  • a real estate information presentation system in real estate sales transactions is used as an example.
  • the present embodiment is not limited to real estate “buying and selling transactions”, and can also be applied to real estate “rental transactions”. In that case, rental data is stored instead of the sales data 3103, for example.
  • FIG. 4 is a flowchart showing real estate information presentation processing according to the present embodiment.
  • the anonymity setting unit 3301 included in the processing unit 330 of the server 300 sets the anonymity.
  • the setting of the anonymity may be anonymity specified by the seller-side user, or may be anonymity registered in advance on the system side.
  • the public information changing unit 3302 changes the real estate information to be disclosed according to the set anonymity. That is, the public information changing unit 3302 changes the information granularity of each item of real estate information (which can be extracted from the sales data 3103) input in advance according to the set anonymity, and anonymizes the real estate information. For example, the public information changing unit 3302 sets the granularity of the real estate information so that the set anonymity, for example, 100 or more properties, corresponds to the real estate information when the number of properties corresponding to the condition is set as it is. change.
  • mapping floor: 11th floor included in real estate information is changed to “location floor: 10th floor or higher”
  • walking distance: 3 minutes is changed to “walking distance: within 5 minutes”
  • changing “occupied area: 37.1 m 2 ” to “35 m 2 to 40 m 2 ” can be mentioned.
  • step S109 the contract probability prediction unit 3303 predicts the contract probability based on the changed public real estate information.
  • step S112 the contract price prediction unit 3304 predicts the contract price based on the changed public real estate information.
  • step S115 the information providing unit 3309 presents the information including the public real estate information, the predicted contract probability, the predicted contract price, and the anonymity changed by the public information change unit 3302 to the user via the client 100.
  • the seller-side user can adjust the anonymity (or manually change the public information) in consideration of the balance between the anonymity of the public real estate information and the predicted contract probability and the predicted contract price. .
  • step S119 the anonymity setting unit 3301 calculates anonymity based on the public real estate information input by the seller-side user. Do. Subsequently, the change of the public real estate information (specifically, the change to the public real estate information input by the seller side user), the prediction of the contract probability, and the contract price prediction shown in the above S106 to S112 are performed again, and in S115 The information presented to the user is updated.
  • the change of the public real estate information specifically, the change to the public real estate information input by the seller side user
  • the prediction of the contract probability, and the contract price prediction shown in the above S106 to S112 are performed again, and in S115 The information presented to the user is updated.
  • the seller-side user can determine the real estate information to be disclosed while considering the balance between the anonymity, the contract probability, and the contract price.
  • the public information change unit 3302 changes the public real estate information according to the set anonymity, but the present embodiment is not limited to this.
  • the public information changing unit 3302 may change the anonymity, the predicted contract probability, and the predicted contract price so as to maximize each other (see the above formula 1). Changes may be made to maximize the probability or forecasted closing price (see Equation 2 above). Further, the public information changing unit 3302 may make a change that maximizes the personalization evaluation value.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the property information input screen displayed in the present embodiment.
  • a screen 1100 displays input fields 1101 for a location, a condominium name, a room number, an exclusive area, a floor plan, an age, a walk, a floor, and a sale price. The user inputs information in these input fields and presses the “Next” button 1102 when completed.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the property disclosure information setting screen displayed in the present embodiment.
  • the detailed information 1201 of the property including the information input on the property information input screen described above, for example, on the screen 1200 (more specifically, the location, apartment name, room number, exclusive area, floor plan, construction) (Year, walk, floor) and the desired sale price.
  • the screen 1200 displays a price (contract price) 1202 as a result of the prediction executed by the contract price prediction unit 3304 for the sale transaction and a probability (contract probability) as a result of the prediction executed by the contract probability prediction unit 3303. 1203 is displayed for each transaction period.
  • the probability of closing within one month is 50%
  • the probability of closing within two months is 70%
  • the probability of closing within three months is 85%.
  • the number of properties that can be specified by the detailed information 1201 of the properties to be disclosed is displayed as anonymity 1204.
  • the number of properties corresponding to the public information including the property to be sold becomes “1”, and the property can be specified. Therefore, the user presses the anonymity adjustment button 1205 in order to anonymize the property information to be disclosed.
  • the anonymity display screen is not limited to the example shown in FIG.
  • the display of anonymity shown in FIG. 6 corresponds to the calculation method described in (a) above, but the calculation method of anonymity may be the method shown in (b) to (f).
  • An example of the anonymity display screen corresponding to these cases is shown in FIGS.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which the anonymity according to the present embodiment is displayed as a numerical value.
  • the anonymity score 1221 calculated by the method described in (b), (c), (d), (e), or (f) is displayed.
  • the anonymity display screen 1230 shown in the lower part of FIG. 7 the anonymity (the number of properties corresponding to public information as it is) 1232 calculated by the method described in (a) above, and the total number of properties existing in the property data 3101. Both 1231 are displayed.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which the anonymity according to the present embodiment is displayed as a uniaxial graph.
  • the anonymity score calculated by the method described in (c), (d), (e), or (f) is displayed as a uniaxial graph.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which the anonymity according to the present embodiment is converted into a symbol and displayed.
  • the anonymity x calculated by the method described in the above (a) (the number of properties corresponding to the public information as it is) is converted into a symbol based on the following threshold, for example.
  • the converted symbol is displayed, for example, as a uniaxial graph as shown in the anonymity display screen 1250 in the upper part of FIG. 9, or as a sentence as shown in the anonymity display screen 1260 in the lower part of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the anonymity adjustment screen according to the present embodiment.
  • Anonymity adjustment screens 1310 and 1320 shown in FIG. 10 are screens displayed when anonymity adjustment button 1205 of property disclosure information setting screen 1200 shown in FIG. 6 is pressed.
  • Anonymity adjustment screens 1310 and 1320 are displayed in a pop-up on the property disclosure information setting screen 1200, for example.
  • the anonymity adjustment screen 1310 shown in the upper part of FIG. 10 is an adjustment screen for anonymity when the anonymity is the number of properties specified by the public property information.
  • the user inputs the lower limit property number and clicks the OK button 1313.
  • Anonymity can be set by pressing the button.
  • the return button 1312 is pressed, the pop-up display on the anonymity adjustment screen 1310 disappears and the case disclosure information setting screen 1200 is displayed.
  • the anonymity adjustment screen 1320 shown in the lower part of FIG. 10 is an adjustment screen of anonymity when anonymity is symbolized, and the user specifies the height of anonymity by moving the operating body 1321 to the left and right.
  • the anonymity can be set by pressing the OK button 1323.
  • the return button 1322 is pressed, the pop-up display on the anonymity adjustment screen 1320 disappears, and the display returns to the property disclosure information setting screen 1200.
  • the anonymity setting unit 3301 included in the processing unit 330 of the server 300 sets the anonymity according to the operation input by the user and makes it public.
  • the information changing unit 3302 changes the public real estate information (see S106 shown in FIG. 4).
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of public information that is changed according to anonymity.
  • the detailed information 1401 of the property in which the granularity of the public property information shown in FIG. 6 is changed is displayed on the screen 1400 so that the anonymity is equal to or higher than the lower limit “100” of the number of the corresponding properties.
  • the location information “Shinjuku-ku Nishi-shinjuku 4-chome 000-555” has been changed to “Shinjuku-ku Nishi-shinjuku 4-chome”
  • the apartment name “AAA Tower” has been changed to hidden.
  • the room number “1105” is also hidden.
  • the exclusive area “37.1m 2 ” is summarized as “30m 2 to 40m 2 ”, the building age “15 years” is summarized as “13 years to 17 years”, and the walk “3 minutes” is “less than 5 minutes” "The 11th floor” is located in the "10th floor or higher”.
  • the number of properties corresponding to the detailed information 1401 has anonymity 1404 that is 100 or more.
  • the anonymity increases due to the information change, and the property Since the identification can be avoided, the privacy of the seller side is protected.
  • the predicted contract price 1402 and the predicted contract probability 1403 are shown in FIG. It tends to be lower than the case of anonymity “1”. In other words, because the searchability of the property declines and the number of searches under the same conditions increases, buyers who are potentially interested in the property cannot reach the property information, so the predicted contract price 1402 and the predicted contract probability It can be said that 1403 tends to decrease.
  • the seller-side user considers the balance between the anonymity, the predicted contract price, and the predicted contract probability, and changes the granularity of the property disclosure information directly from the input field or presses the anonymity adjustment button 1405 to select the anonymity level. Or change it again.
  • the seller-side user directly inputs the corresponding input field to delete the information. Perform operation input.
  • the public information changing unit 3302 included in the processing unit 330 of the server 300 changes the public real estate information according to the operation input by the user (FIG. 4).
  • the anonymity setting unit 3301 calculates the anonymity of the information changed by the public information change unit 3302 and outputs it to the information providing unit 3309.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a presentation screen when the floor plan of the property and the information on the location floor are manually changed to private by the user.
  • the screen 1500 displays detailed information 1501 in which the floor plan and location floor information is not disclosed.
  • the detailed information 1501 is the same as the detailed information 1401 displayed on the screen 1400 in FIG. 11 except that the floor plan and floor information are changed to non-public.
  • the property cannot be specified by the floor plan and the floor information, and thus the anonymity 1504 is higher than the anonymity 1404 in the case of the detailed information 1401 on the screen 1400 (more specifically, it corresponds to public information)
  • the number of properties increases.
  • the buyer has a superior market. Therefore, the predicted contract price 1502 and the predicted contract probability 1503 tend to be further reduced as compared with the case of anonymity “107 cases” in FIG.
  • the seller side user can repeatedly change the granularity of the property disclosure information or change the anonymity from the anonymity adjustment screen (see FIG. 10) displayed by pressing the anonymity adjustment button 1505. is there.
  • FIG. 13 is a diagram showing a screen presentation example in the case where change candidates are automatically presented according to the present embodiment.
  • a walking range change candidate or a granularity change candidate (from “walking” to “car” or “bicycle” Change to "minute”, change to expression other than numerical value (for example, change to far, close, etc.) is proposed.
  • a “change candidate presentation” button (not shown) may be displayed next to each input field, and a corresponding information change candidate screen 1600 may be displayed when the button is pressed.
  • FIG. 14 is a diagram showing a screen presentation example in which anonymity scores are displayed for each item of property information.
  • the detailed information 1701 of the property and the anonymity score information 1706 for each item of the property information are displayed on the screen 1700 (here, as an example, the anonymity (conditions calculated by the above-described anonymity calculation method (b)). (Logarithm of the number of properties corresponding to (x)) is displayed.
  • the seller side user can grasp
  • FIG. 15 is a diagram showing a screen presentation example in which the anonymity of the number of properties is displayed for each property information item.
  • the detailed information 1801 of the property and anonymity information 1806 for each item of the property information are displayed on the screen 1800 (in this example, the public property information calculated by the above-described anonymity calculation method (a) is used as an example. Use the number of applicable properties).
  • the anonymity information 1806 first, anonymity of items related to a place (specifically, location, apartment name, room number, etc.) is displayed, and items related to conditions (specifically, exclusive area, floor plan, building age, The degree of anonymity of walking, floors, etc.) is displayed under the restrictions on the items related to the place.
  • the anonymity of the item related to the place is “5,409”
  • the anonymity of the exclusive area is “436 / 5,409”
  • the anonymity of the floor plan is “1,097 / 5,409”
  • the anonymity of the building age is “426 / “5,409”
  • the anonymity of the walk is “2,410 / 5,409”
  • the anonymity of the floor is “661 / 5,409”.
  • FIG. 16 is a diagram showing a screen presentation example in which the contribution to the contract price is displayed for each item of the property information.
  • detailed information 1901 on the property and contribution information 1906 on the contract price for each item of the property information are displayed on the screen 1900.
  • the degree of contribution to the contract price is calculated by a contribution degree calculation unit 3305 included in the processing unit 330 of the server 300.
  • the contribution degree calculation unit 3305 calculates the contribution degree of the public property information to the contract price for each item of the property information, and outputs it to the information providing unit 3309.
  • the information providing unit 3309 presents the contribution for each item of the property information as indicated by the contribution information 1906 on the screen 1900.
  • the seller-side user can adjust the anonymity of the property information of each item with reference to the degree of contribution. More specifically, the user adjusts the anonymity so that it does not increase too much because the increase in anonymity has a large effect on the decline in the contract price, and the item with a small contribution contributes to anonymity. Since the increase in the degree does not have a significant effect on the decline in the contract price, adjust the degree of anonymity.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a screen presentation example when the user manually changes the property information in consideration of the degree of contribution to the contract price.
  • the detailed information 2001 of the property changed in consideration of the contribution to the contract price and the contribution information 2006 to the contract price for each item of the property information are displayed on the screen 2000.
  • the detailed information 2001 shown in FIG. 16 is obtained by changing the detailed information 1901 in FIG. 16 in consideration of the degree of contribution to the contract price by the user.
  • the user adjusts the items that have a large contribution to the contract price (for example, the location “9.1”, the exclusive area “9.4”, the building age “7.4”) to be anonymized small.
  • the location “4-chome 000-555” is changed to “4-chome”
  • the exclusive area “37.1 m 2 ” is changed to “36 m 2 to 39 m 2 ”
  • the building age “15 years” is changed to “14 years to 16 years”.
  • items that have a small contribution to the contract price for example, the apartment name “3.7”, the room number “2.8”, the walk “5.2”, and the floor “2.7”
  • condominium name and room number are hidden, “3 minutes” is “7 minutes or less” on foot, “11th floor” is “3rd floor to 30th floor”, etc.
  • Property information with a small impact can be largely adjusted for anonymization.
  • the property information change considering the contribution to the contract price is not limited to manual operation by the user, and the system automatically suppresses the decline in the predicted value as much as possible by using the evaluation formula as shown in Equation 1 above. You may perform the anonymization process as shown in FIG. 17 so that anonymity may be improved.
  • the user can make adjustments to increase the anonymization of items with little contribution in consideration of the contribution to the contract price for each item of property information.
  • FIGS. 16 and 17 an example of a presentation screen that displays “contribution to contract price” is shown, but the present embodiment is not limited to this, and is calculated by the contribution calculation unit 3305. “Contribution rate to contract probability” for each item of property information may be displayed. Also in this case, the user can adjust the anonymization of each item in consideration of the degree of contribution to the contract probability for each item of the property information.
  • the information providing unit 3309 may display on the display of the client 100 a screen that presents all of the above-described anonymity, contribution to the contract price, and contribution to the contract probability for each item of the property information. .
  • FIG. 18 is a diagram for explaining an example of anonymizing the floor plan.
  • the property information disclosed to the buyer side user also includes a floor plan.
  • the public information changing unit 3302 may change the floor plan to another floor plan that many people feel equivalent to. Is possible.
  • the floor plan to be changed may be an image registered in advance, or may be generated by the public information changing unit 3302.
  • the floor plan 2100 is changed to a simplified floor plan 2110 or a simplified and obscured floor plan 2120.
  • the stove / sink image 2101 is changed to a character display 2111 of “stove / sink”
  • the toilet / bathroom image 2102 is changed to a character display 2112 of “toilet / bathroom”.
  • converting a part of the floor plan into characters it is possible to avoid specifying the property by the floor plan and to make the property anonymous.
  • the stove / sink image 2101 is changed to a character display 2121 of “stove / sink”, and the toilet / bathroom image 2102 is changed to a character display 2122 of “toilet / bathroom”, as in the floor plan 2110.
  • the character display 2103 of “Western-style room 6 tatami mats” 2103 in the floor plan 2100 is changed to the character display 2123 of “Western-style room 5-7 tatami mats”.
  • an annotation display such as “the floor plan has been anonymized” may also be displayed.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining another example of anonymizing a floor plan.
  • the floor plan 2200 is changed to a floor plan 2210 of another property that is substantially equivalent, thereby realizing anonymization.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a location range presentation screen.
  • the location information of the property presented to the buyer-side user is not limited to the character string of the location as shown in the detailed information 1201 of FIG. 6, and may be presented as a map image as shown in FIG.
  • the location of the property may be displayed in a circular range (area 2300), or as shown on the right of FIG. 20 in an arbitrary range (for example, area 2310 indicating the range of a municipality). May be.
  • FIG. 21 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure.
  • the illustrated information processing apparatus 900 can realize, for example, the server 300 and the client 100 in the above-described embodiment.
  • the information processing apparatus 900 includes a CPU (Central Processing unit) 901, a ROM (Read Only Memory) 903, and a RAM (Random Access Memory) 905.
  • the information processing apparatus 900 may include a host bus 907, a bridge 909, an external bus 911, an interface 913, an input device 915, an output device 917, a storage device 919, a drive 921, a connection port 923, and a communication device 925.
  • the information processing apparatus 900 may include a processing circuit such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) instead of or in addition to the CPU 901.
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the CPU 901 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls all or a part of the operation in the information processing device 900 according to various programs recorded in the ROM 903, the RAM 905, the storage device 919, or the removable recording medium 927.
  • the ROM 903 stores programs and calculation parameters used by the CPU 901.
  • the RAM 905 primarily stores programs used in the execution of the CPU 901, parameters that change as appropriate during the execution, and the like.
  • the CPU 901, the ROM 903, and the RAM 905 are connected to each other by a host bus 907 configured by an internal bus such as a CPU bus. Further, the host bus 907 is connected to an external bus 911 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 909.
  • PCI Peripheral Component Interconnect / Interface
  • the input device 915 is a device operated by the user, such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a switch, and a lever.
  • the input device 915 may be, for example, a remote control device that uses infrared rays or other radio waves, or may be an external connection device 929 such as a mobile phone that supports the operation of the information processing device 900.
  • the input device 915 includes an input control circuit that generates an input signal based on information input by the user and outputs the input signal to the CPU 901. The user operates the input device 915 to input various data and instruct processing operations to the information processing device 900.
  • the output device 917 is configured by a device capable of notifying the acquired information to the user using a sense such as vision, hearing, or touch.
  • the output device 917 can be, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro-Luminescence) display, an audio output device such as a speaker or headphones, or a vibrator.
  • the output device 917 outputs the result obtained by the processing of the information processing device 900 as video such as text or image, sound such as sound or sound, or vibration.
  • the storage device 919 is a data storage device configured as an example of a storage unit of the information processing device 900.
  • the storage device 919 includes, for example, a magnetic storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), a semiconductor storage device, an optical storage device, or a magneto-optical storage device.
  • the storage device 919 stores, for example, programs executed by the CPU 901 and various data, and various data acquired from the outside.
  • the drive 921 is a reader / writer for a removable recording medium 927 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, and is built in or externally attached to the information processing apparatus 900.
  • the drive 921 reads information recorded on the attached removable recording medium 927 and outputs the information to the RAM 905.
  • the drive 921 writes a record in the attached removable recording medium 927.
  • the connection port 923 is a port for connecting a device to the information processing apparatus 900.
  • the connection port 923 can be, for example, a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface) port, or the like.
  • the connection port 923 may be an RS-232C port, an optical audio terminal, an HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface) port, or the like.
  • the communication device 925 is a communication interface configured with, for example, a communication device for connecting to the communication network 931.
  • the communication device 925 can be, for example, a communication card for LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi, or WUSB (Wireless USB).
  • the communication device 925 may be a router for optical communication, a router for ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), or a modem for various communication.
  • the communication device 925 transmits and receives signals and the like using a predetermined protocol such as TCP / IP with the Internet and other communication devices, for example.
  • the communication network 931 connected to the communication device 925 is a network connected by wire or wireless, and may include, for example, the Internet, a home LAN, infrared communication, radio wave communication, satellite communication, or the like.
  • Each component described above may be configured using a general-purpose member, or may be configured by hardware specialized for the function of each component. Such a configuration can be appropriately changed according to the technical level at the time of implementation.
  • the information presentation availability screen includes, for example, "buyer candidate attribute” and "buyer candidate contact information”. , “Link to Web page describing information of buyer candidate”, “Reliability score of buyer candidate”, and the like are displayed.
  • the attributes of the buyer candidate include, for example, an ID in the system, a nickname in the system, a name, a gender, a date of birth, nationality, age, address, occupation, income, assets, family composition, and a photograph.
  • the contact information of the buyer candidate is, for example, a telephone number or an e-mail address.
  • the web page on which the information of the buyer candidate is described is a page of various SNS (Social Networking Service) services such as a short text posting site and a blog site.
  • SNS Social Networking Service
  • the reliability score of the buyer candidate is calculated by the processing unit 330 of the server 300 using, for example, the attribute of the buyer candidate, the content of the web page describing the information of the buyer candidate, or the action log (web site log) as calculation source information. obtain.
  • the processing unit 330 converts the calculation source information into a feature amount, calculates a “probability of actually reaching a contract”, a “NG action probability”, and the like using a predictor learned using a contract log or the like. Convert to degrees.
  • the NG action probability is a probability of causing a problem action such as leakage of seller information.
  • each item described above (specifically, “buyer candidate attributes”, “buyer candidate contact information”, “link to a web page describing buyer candidate information”, All of the components of the “buyer candidate reliability score”) may be included, or all of them may be missing. It is sufficient that at least one component is displayed through all items.
  • Embodiments of the present disclosure include, for example, an information processing device (server or client) as described above, a system, an information processing method executed by the information processing device or system, a program for causing the information processing device to function, and It may include a non-transitory tangible medium on which the program is recorded.
  • the anonymity, the contract price, the contract probability, the contract price, or the contribution to the contract probability is described as an example of the “evaluation value”.
  • the present embodiment is not limited to this example. "Expectation level at which the property is searched (or rate of change before and after the granularity change)”, “Expectation level at which the property information is referenced (or rate of change before and after the granularity change)", or “Expectation level at which the inquiry is made (Or the rate of change before and after the particle size change) ”may be used as the evaluation value.
  • the “expected degree of search for a property” is a symbol of (1) the probability that a property will be searched, (2) the number of searches in a given period, or (3) the number of searches in a given period. Including a simplified expression.
  • “(1) Probability that a property will be searched” is the probability that the property will be searched for in an arbitrary search query. Such a probability can be calculated based on the search log.
  • the search log stores conditions (location, floor plan, exclusive area, etc.) for each case when a search is performed.
  • the search log can also be generated by browsing a property information site, for example. For example, on the first screen, a nationwide map is displayed.
  • Logs up to referring to can be regarded as logs obtained by searching for “Shinjuku-ku, Tokyo”.
  • the probability that the property is searched is calculated.
  • the rate of change it can be calculated by the ratio of the number of original non-anonymized property information corresponding to the search log and the number of anonymized property information corresponding to the search log.
  • “(2) Number of searches in a predetermined period” is the number of searches for the property in a predetermined period (for example, 1 day, 1 week, 1 month, etc.). Such a number can be calculated by multiplying the probability that the property will be searched and the predicted number of search queries in a predetermined period.
  • the total number of search queries can be predicted from, for example, the number of search queries under the most recent similar conditions in the past. For example, the total number of search queries from 2015/6/14 (Sun) to 20 (Sat) is the latest one week ago 2015/6/7 (Sun) ⁇ 13 (Sat), and one year ago 2014/6/15 ( Predicted from the number of search queries from (Sun) to 21 (Sat).
  • “(3) Expression that symbolizes the number of searches in a given period” is, for example, “less” when the number of searches is predicted to be 10 or less per week, more than 10 searches per week, It can be generated based on a rule such as “medium” when it is predicted to be less than 50, and “high” when the number of searches is predicted to be 50 or more per week.
  • the “change rate before and after the granularity change” indicates how difficult it is to search for anonymous public property information as compared to the original public property information. It is a value such as how much (1) and (2) have changed before and after anonymization processing (for example, 50% if the number of predicted searches in (2) is halved).
  • the “expected degree of reference to property information” and “expected degree of inquiries (introspection, sales negotiations, etc.)” can be calculated from the above-mentioned “expected degree of finding a property”.
  • the typical flow of users on the property information site is “search”, then “reference”, and then “inquiry”. Therefore, a parameter indicating the percentage of users leaving each transition (leave rate) ) Can be calculated from the “expected degree of property search” and “expected degree of reference to property information” and “expected degree of inquiries (introspection, sales negotiations, etc.)”.
  • the “leave rate in the flow from search to reference” and the “leave rate in the flow from reference to inquiry” may be set by humans based on know-how or calculated based on access logs. Also good.
  • a “leave rate in the flow from search to reference” and a “leave rate in the flow from reference to inquiry” may be prepared. For example, by preparing for each location, it is possible to model the difference in user behavior depending on the location. Also, by preparing for each property feature such as whether it is a corner room, it is easy to go to an inquiry when a property with a rare feature is searched, and when a property with a general feature is searched, the inquiry is reached. It becomes possible to model differences by feature such as difficult.
  • a change unit that changes the granularity of the real estate information to be disclosed according to the privacy disclosure level of the provider side related to the real estate transaction, A determining unit that determines an evaluation value of the real estate information changed by the changing unit;
  • An information processing apparatus comprising: (2) The information processing apparatus according to (1), wherein the determination unit predicts a contract price of a property specified by the changed real estate information as the evaluation value. (3) The information processing apparatus according to (2), wherein the contract price is predicted based on the number of properties being provided specified by the changed real estate information or contract example data. (4) The information processing apparatus according to any one of (1) to (3), wherein the determination unit predicts a contract probability in a predetermined period as the evaluation value.
  • the information processing apparatus includes: The information processing apparatus according to any one of (1) to (5), further including a setting unit configured to set the privacy disclosure level. (7) The information processing apparatus according to (6), wherein the setting unit sets the privacy disclosure degree according to a predetermined value or an instruction from a provider. (8) The changing unit changes the granularity of the real estate information so as to maximize the contract price, the contract probability, and the contract price or the contribution to the contract probability after the privacy disclosure level is suppressed to a certain level.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (7), wherein the information processing apparatus is performed.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (8), wherein the changing unit changes a granularity of the real estate information in accordance with an instruction from a provider.
  • the information processing apparatus according to (6) or (7), wherein the setting unit calculates anonymity of the real estate information changed according to an instruction from a provider.
  • the determination unit as the evaluation value, the contribution price of each item of the changed real estate information or the degree of contribution to the contract probability, the privacy disclosure degree, the expectation degree that the property is searched, the expectation degree that is searched.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (10), wherein at least one of the change rates is calculated.
  • the information processing apparatus includes: The information processing according to any one of (1) to (11), further including an information presenting unit configured to control the changed real estate information to be presented to the provider side together with the determined evaluation value. apparatus.
  • the evaluation value presented includes the privacy disclosure level, the contract price, the contract probability, the contract price of each item of real estate information or the contribution to the contract probability, the expected degree of search for the property, or the rate of change before and after the granularity change.
  • the information according to (12) above including at least one of an expected degree of reference to the property information or a change rate before and after the granularity change, and an expected degree of inquiry or the change rate before and after the granularity change. Processing equipment.
  • Processor Change the granularity of the real estate information to be disclosed according to the privacy disclosure level of the provider regarding real estate transactions, Determining an evaluation value of the changed real estate information; Including an information processing method.
  • Computer A change unit that changes the granularity of the real estate information to be disclosed according to the privacy disclosure level of the provider side related to the real estate transaction, A determining unit that determines an evaluation value of the real estate information changed by the changing unit; Program to function as
  • System 100 Client 200 Network 300 Server 310 Database 3101 Property Data 3103 Sale Data 3105 Transaction History Data 3107 Peripheral Environment Data 320 Communication Unit 330 Processing Unit 3301 Anonymity Setting Unit 3302 Public Information Change Unit 3303 Contract Probability Prediction Unit 3304 Contract Price Prediction Unit 3305 Contribution calculation unit 3309 Information presentation unit

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Abstract

【課題】不動産取引に関する提供者側のプライバシーを守りつつ、不動産取引を活性化することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提供する。 【解決手段】不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、を備える、情報処理装置。

Description

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
　近年、不動産売買においても、情報の検索や売買に関する連絡などが、インターネットなどのネットワークを介して実施されることが多くなってきている。例えば、特許文献１には、クライアントに入力されるユーザ識別子および不動産識別子に基づいて、サーバで保持されているユーザ情報および不動産情報を取得し、取得されたユーザ情報および不動産情報が書き込まれた下見のための紹介状を作成する技術が記載されている。
特開２００３－２８１２５２号公報
　しかしながら、例えば特許文献１に記載されたような技術は、不動産を購入または賃借しようとするユーザに対して、その物件に関する情報（所在地、所在階、外観写真、最寄駅からの徒歩分・バス分等）が公開されるものであって、対象物件が特定されてしまう恐れがあった。売り手・貸し手側にとっては、物件を売りに、若しくは貸しに出しているといった情報はプライバシーに関わるものであって、知られてしまうことに抵抗があった。また、プライバシーを気にして売り手や貸し手が市場に参入しないことにより、活発な不動産取引が阻害されていた。
　このような売り手・貸し手側（すなわち不動産提供者側）のプライバシーを考慮して不動産情報を提供するような技術は、いまだ十分に提案されているとはいえない。
　そこで、本開示では、不動産取引に関する提供者側のプライバシーを守りつつ、不動産取引を活性化することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
　本開示によれば、不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、を備える、情報処理装置を提案する。
　本開示によれば、プロセッサが、不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更することと、前記変更された不動産情報の評価値を決定することと、を含む、情報処理方法を提案する。
　本開示によれば、コンピュータを、不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
　以上説明したように本開示によれば、不動産取引に関する提供者側のプライバシーを守りつつ、不動産取引を活性化することが可能となる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態によるシステムの概略的な構成を示す図である。 本開示の一実施形態によるシステムの内部構成を示すブロック図である。 本開示の一実施形態におけるサーバのデータベースおよび処理部の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態による不動産情報の提示処理を示すフローチャートである。 本実施形態において表示される物件情報入力画面の一例を示す図である。 本実施形態において表示される物件公開情報設定画面の例を示す図である。 本実施形態による匿名度を数値で表示する場合の一例を示す図である。 本実施形態による匿名度を１軸グラフで表示する場合の一例を示す図である。 本実施形態による匿名度をシンボルに変換して表示する場合の一例を示す図である。 本実施形態による匿名度調整画面の一例を示す図である。 本実施形態による匿名度に応じて変更された公開情報の一例を示す図である。 本実施形態による物件の間取りと所在階の情報がユーザにより手動で非公開に変更された場合の提示画面例を示す図である。 本実施形態による変更候補の自動提示を行う場合の画面提示例を示す図である。 本実施形態による物件情報の項目毎に匿名度スコアが表示される画面提示例を示す図である。 本実施形態による物件情報の項目毎に該当物件数の匿名度が表示される画面提示例を示す図である。 本実施形態による物件情報の項目毎に成約価格への寄与度が表示される画面提示例を示す図である。 本実施形態による成約価格への寄与度を考慮してユーザが手動で物件情報を変更した場合における画面提示例を示す図である。 本実施形態による間取り図の匿名化の一例を説明する図である。 本実施形態による間取り図の匿名化の他の例を説明する図である。 本実施形態による所在地範囲の提示画面例を示す図である。 本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　また、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．本開示の一実施形態によるシステムの概要
　　１－１．クライアントの構成
　　１－２．サーバの構成
　２．機能構成
　３．不動産情報の提示処理
　４．不動産情報の提示画面例
　５．ハードウェア構成
　６．補足
　７．まとめ
　＜＜１．本開示の一実施形態によるシステムの概要＞＞
　図１は、本開示の一実施形態によるシステムの概略的な構成を示す図である。図１を参照すると、本実施形態に係るシステム１０は、クライアント１００と、サーバ３００とを含む。クライアント１００とサーバ３００とは、ネットワーク２００によって接続され、相互に通信が可能である。
　クライアント１００は、例えば、スマートフォン１００ａ、パーソナルコンピュータ１００ｂ、およびタブレット１００ｃなどを含みうる。クライアント１００は、図示された例には限らず、ユーザとの間で情報を入出力する機能を有するあらゆる種類の端末装置を含みうる。クライアント１００は、ユーザに情報を出力するために、例えば画像または音声などを用いる。また、クライアント１００は、ユーザからの情報の入力を、端末装置の操作入力、発話を示す音声、またはジェスチャもしくは視線を示す画像などによって受け付けてもよい。
　サーバ３００は、ネットワーク上の１または複数のサーバ装置を含む。複数のサーバ装置が協働して以下で説明するサーバ３００の機能を実現する場合、複数のサーバ装置の全体が、単一の情報処理装置として扱われてもよい。あるいは、サーバ装置の少なくとも一部は、以下で説明するサーバ３００のオペレータとは異なるオペレータによって運用されてもよい。このような場合、以下の説明では、サーバ３００の一部が、システム１０に含まれない外部サーバとして参照されうる。本実施形態において、サーバ装置の少なくとも一部は、データベース３１０を有する。データベース３１０には、不動産やその取引履歴に関する情報が格納される。
　ネットワーク２００は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、または携帯電話網など、有線または無線の各種のネットワークを含む。ネットワーク２００は、クライアント１００とサーバ３００とを接続するとともに、サーバ３００に含まれる複数のサーバ装置を接続してもよい。ネットワーク２００に複数の種類のネットワークが含まれるような場合、ネットワーク２００は、それらのネットワークを互いに接続するルータやハブなどを含んでもよい。
　図２は、本開示の一実施形態に係るシステムの内部構成を示すブロック図である。図２を参照すると、クライアント１００は、ローカルストレージ１１０と、通信部１２０と、処理部１３０と、入出力部１４０とを含みうる。サーバ３００は、データベース３１０と、通信部３２０と、処理部３３０とを含みうる。以下、それぞれの機能構成についてさらに説明する。なお、クライアント１００として機能する端末装置、およびサーバ３００に含まれる１または複数のサーバ装置は、例えば後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現される。
　＜１－１．クライアントの構成＞
　ローカルストレージ１１０は、例えば端末装置が有するメモリまたはストレージによって実現される。ローカルストレージ１１０には、例えば、ネットワーク２００を介してサーバ３００から提供された情報や、入出力部１４０を介してユーザによって入力された情報が、一時的または持続的に格納される。ローカルストレージ１１０に格納された情報を利用して、ユーザは、オフラインでもサーバ３００から提供された情報を参照したり、サーバ３００に提供する情報の下書きを入力したりすることができる。
　通信部１２０は、ネットワーク２００を介してサーバ３００と通信する。通信部１２０は、例えばクライアント１００が接続されるネットワークでの通信を実行する通信装置によって実現される。
　処理部１３０は、例えば端末装置が有するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）のようなプロセッサによって実現される。例えば、処理部１３０は、入出力部１４０を介してユーザによって入力された情報に基づいて、通信部１２０を介してサーバ３００に情報を要求する処理を実行する。また、例えば、処理部１３０は、通信部１２０を介してサーバ３００から提供された情報に基づいて、入出力部１４０を介してユーザに情報を出力する処理を実行する。このとき、処理部１３０は、提供された情報を、入出力部１４０の種類に応じて適切な形式に変換する処理を実行してもよい。
　入出力部１４０は、例えば端末装置が有するタッチパネル、マウス、キーボード、マイクロフォン、またはカメラ（撮像装置）のような入力装置と、ディスプレイまたはスピーカのような出力装置とによって実現される。なお、入出力部１４０は、入力装置または出力装置のいずれか一方だけを含んでもよい。例えば、入出力部１４０に含まれるディスプレイには、通信部１２０を介してサーバ３００から受信された情報が、処理部１３０による処理を経て表示される。また、例えば、入出力部１４０に含まれるタッチパネルなどによって取得されたユーザの操作入力は、処理部１３０による処理を経て、通信部１２０を介してサーバ３００に送信される。
　上記のような処理部１３０および入出力部１４０の機能自体は、例えば一般的な端末装置における処理部および入出力部の機能と同様であるために、以下の本実施形態の説明では詳細に説明されない場合がありうる。しかしながら、そのような場合でも、例えばサーバ３００から受信される情報が特徴的であれば、そうした情報を処理し、また出力するという点において、クライアント１００における処理部１３０または入出力部１４０の機能も、一般的な端末装置におけるそれらの機能に比較して特徴的でありうる。
　＜１－２．サーバの構成＞
　データベース３１０は、例えばサーバ装置が有するメモリまたはストレージによって実現される。上記の通り、データベース３１０には、不動産やその取引に関する情報が格納される。また、データベース３１０には、クライアント１００のユーザに関する情報が格納されてもよい。データベース３１０に格納される情報のより具体的な種類は、サーバ３００によって提供されるサービスの内容によって異なりうる。
　通信部３２０は、ネットワーク２００を介してクライアント１００と通信する。また、通信部３２０は、ネットワーク２００を介して外部サーバと通信してもよい。通信部３２０は、例えばサーバ３００が接続されるネットワークでの通信を実行する通信装置によって実現される。
　処理部３３０は、例えばサーバ装置が有するＣＰＵのようなプロセッサによって実現される。例えば、処理部３３０は、通信部３２０を介してクライアント１００から受信された情報に基づいて、データベース３１０から情報を取得し、取得された情報を必要に応じて処理した上で、通信部３２０を介してクライアント１００に送信する処理を実行する。
　なお、サーバ３００が複数のサーバ装置を含む場合、上述したサーバ３００の機能構成は、複数のサーバ装置に分散して実現されうる。例えば、データベース３１０の機能は、いずれかのサーバ装置で集約的に実現されてもよいし、複数のサーバ装置に分散したデータベースを統合的に運用することによって実現されてもよい。また、例えば、処理部３３０の機能は、複数のサーバ装置に分散したプロセッサを統合的に運用することによって実現されてもよい。この場合、以下で説明する処理部３３０の機能は、説明のために定義された機能ブロックの区分に関わらず、複数のサーバ装置に直列的または並列的に分散して実現されうる。
　　＜＜２．機能構成＞＞
　続いて、サーバ３００のデータベース３１０および処理部３３０の機能構成について図３を参照して説明する。
　図３は、本開示の一実施形態におけるサーバのデータベースおよび処理部の機能構成例を示すブロック図である。図には、サーバ３００のデータベース３１０の機能として、物件データ３１０１と、売出しデータ３１０３と、取引履歴データ３１０５と、周辺環境データ３１０７とが示されている。また、図には、処理部３３０の機能として、匿名度設定部３３０１と、公開情報変更部３３０２と、成約確率予測部３３０３と、成約価格予測部３３０４と、寄与度算出部３３０５と、情報提示部３３０９とが示されている。以下、それぞれの構成要素についてさらに説明する。
　＜２－１．データベースの構成例＞
　（物件データ３１０１）
　物件データ３１０１は、サーバ３００によって提供されるサービスで扱われる不動産物件のマスタデータとして機能する。不動産物件は、例えば、土地、独立した建物、アパートメント、タウンハウス、商業物件など、あらゆる種類の物件を含みうる。物件データ３１０１では、このような不動産物件に関するデータが、例えば各物件に一意なＩＤに関連付けて登録されている。より具体的には、例えば、土地に関するデータは、物件種類、所在地、敷地面積などを含みうる。建物に関するデータは、さらに、床面積、間取り、設備、建築時期、開口部の方位、採光状態などを含みうる。さらに、データには、物件の外観、内部、または物件からの眺望などの画像が含まれてもよい。例えば建物を建て替えたり、リノベーションしたりした場合、別の物件として新たなＩＤに関連付けられたデータが追加されてもよいし、建て替えやリノベーションなどの履歴が物件データ３１０１に含まれてもよい。
　（売出しデータ３１０３）
　売出しデータ３１０３は、物件データ３１０１に登録された不動産物件の現在進行中の売出しに関するデータを含む。より具体的には、売出しデータ３１０３には、物件ＩＤ、売出し時期、売出し価格（変更履歴を含む）、売出し理由、現在のオーナー、売出しを担当しているエージェント、売出し時にオーナーまたはエージェントによって作成された紹介文などのデータが格納される。また、売出しデータ３１０３には現在売出し中の物件に関するデータが格納される。売出しデータ３１０３は、売出し主体および物件ＩＤについて一意になる（例えば、複数のエージェントが並行して同じ物件を売り出す場合、同じ物件ＩＤについて、エージェントごとに売出しデータ３１０３が作成されうる）。また、売出された物件について取引が成立すると、当該物件についての売出しデータ３１０３の一部または全部は、取引履歴データ３１０５に移行される。
　（取引データ３１０５）
　取引データ３１０５は、物件データ３１０１に登録された不動産物件の成立した取引に関するデータを含む。より具体的には、取引データ３１０５には、取引ＩＤ、物件ＩＤ、売出し時期、成約時期、売出し価格（変更履歴を含む）、成約価格、売出し理由、売り手（旧オーナー）、買い手（新オーナー）売り手側および買い手側のエージェント、売出し時にオーナーまたはエージェントによって作成された紹介文などのデータが格納される。既に述べた通り、取引データ３１０５は、取引が成立した物件の売出しデータ３１０３に基づいて生成されてもよい。あるいは、取引データ３１０５は、外部サーバによって提供されるサービス（公的なサービスを含む）によって提供される取引履歴のデータをインポートすることによって生成されてもよい。上記のように売出しデータ３１０３が売出し主体および物件ＩＤについて一意であるのに対して、取引データ３１０５では、過去に複数回にわたって取引が成立した物件であれば１つの物件ＩＤに対して複数のデータが存在しうる。従って、上記のように、各取引を一意に識別するために、取引データ３１０５では別途取引ＩＤを設定してもよい。
　（周辺環境データ３１０７）
　周辺環境データ３１０７（施設データ３１０７－１および地域データ３１０７－２）は、物件データ３１０１に登録された不動産物件の周辺環境に関するデータを含む。例えば、施設データ３１０７－１は、不動産物件の周辺に立地する各種の施設に関するデータを含む。この場合、施設データ３１０７－１は、施設の位置情報、種類、名称、オープンまたはクローズ時期などを含みうる。施設は、例えば、駅などの交通施設、店舗、避難施設、公園、医療機関、学校などを含む。また、地域データ３１０７－２は、物件が立地する地域に関するデータを含む。
　＜２－２．処理部の構成例＞
　（匿名度設定部３３０１）
　匿名度設定部３３０１は、不動産取引における不動産情報の匿名度、すなわち提供者側のプライバシー公開度を設定する。匿名度の設定は、不動産情報の提供者（売り手または貸し手）により任意に設定されてもよいし、自動的に設定してもよい。不動産情報の提供者による匿名度の設定は、図１０を参照して後述する「匿名度の調整画面」から行われ得る。匿名度が高い（すなわちプライバシー公開度が低い）程、公開される不動産情報により特定され得る物件数が多くなり、提供者側のプライバシーが保たれる。一方、匿名度が低い（すなわちプライバシー公開度が高い）程、公開される不動産情報により特定され得る物件が少なくなり、提供者側のプライバシーは保たれないが、後述する成約価格や成約確率が上昇する可能性が高い。匿名度設定部３３０１により設定された匿名度は、後述する公開情報変更部３３０２に出力され、匿名度に応じて公開情報の変更が行われる。
　本実施形態において、公開され得る不動産情報は、上述した売出しデータ３１０３に含まれるデータ、および周辺環境データ３１０７から抽出された物件周辺の環境データが想定される。例えば不動産情報には、物件の所在地、最寄駅からの徒歩分・バス分、所在階、種別（マンション、戸建て、土地等）、築年月、面積、間取り、敷地権、物件写真（外観写真、ベランダからのビュー、間取り図、部屋写真）、売却理由、物件説明文（物件紹介文、ＳＮＳクチコミ等）等が含まれる。また、不動産情報には、管理費・賃貸料・駐車場料、売却希望価格、センサデータ（周辺の騒音、日当たり、風通し、落ち葉、電波状況）等が含まれる。また、不動産情報には、周辺施設（最寄駅、最寄スーパー、最寄バス停、最寄高速入口、ダム、避難施設、観光施設、公園、公共施設、医療機関、学校）、周辺地域の特徴（犯罪MAP、海抜、崖、液状化、海岸、川、森林、農地、行政区域、都市計画、豪雪地域、土壌、災害MAP、平均気温、天気、主要道路そば、線路の傍、空港基地、島、半島）等も含まれ得る。
　また、匿名度設定部３３０１は、公開情報変更部３３０２により変更された公開不動産情報に基づいて算出されてもよい。後述するように、公開情報変更部３３０２は、ユーザ（不動産情報の提供者）の操作入力に応じて公開不動産情報を変更する場合も想定され、匿名度設定部３３０１は、ユーザ操作により変更された公開不動産情報の匿名度を算出することも可能である。
　ここで、匿名度の算出方法は、例えば以下に挙げる手法により行われ得る。下記各式において、x＝条件（公開不動産情報）に該当する物件数（1以上n以下の整数）、n＝物件データ３１０１に存在する総物件数（1以上の整数）とする。なお以下に挙げる算出方法は一例であって、本実施形態による匿名度の算出方法はこれに限定されない。
　（a）匿名度＝x
　匿名度設定部３３０１は、条件に該当する物件数そのまま匿名度としてもよい。条件に該当する物件数とは、公開不動産情報により特定され得る物件数である。この場合、ユーザへの提示画面では、公開情報のk-匿名性をそのまま表示することとなり、「条件に該当する物件数が多いほど匿名性が高くなる」ことがユーザに伝わりやすい。例えばユーザが『匿名度：30（件）』と設定した場合、公開情報変更部３３０２は、該当物件数が30件以上となるよう公開不動産情報の粒度を変更する。また、公開情報変更部３３０２により公開不動産情報が変更された場合、匿名度設定部３３０１は、変更された公開不動産情報に該当する物件数をそのまま匿名度として算出する。
　（b）匿名度＝log(x)
　匿名度設定部３３０１は、条件に該当する物件数(x)の対数を匿名度としてもよい。例えば条件に該当する物件数が100件から200件に増えた場合と、10,000件から10,100件に増えた場合では、前者の方が匿名度が増しているということをユーザに伝えることができる。ユーザが（または自動で）公開不動産情報を何度か変更した場合、変更前後の匿名度の増減を把握する際に有用である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　匿名度設定部３３０１は、条件に該当する物件数(x)を0～1に正規化して匿名度として算出することもできる。例えば上記式により、条件に該当する物件数(x)が1件の場合は匿名度：0.0、501件の場合は匿名度：0.5、1,001件の場合は匿名度0.75となる。なお上記式をパラメータ化したものを下記に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　この際、a=2かつc=1とすると、x=(b+1)のとき匿名度：0.5になり、そこからb増える毎に匿名度は1に近付く。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　匿名度設定部３３０１は、上記（c）のスコアを対数に補正して匿名度としてもよい。例えば上記式により、条件に該当する物件数(x)が1件の場合は匿名度：0.0、100件の場合は匿名度：0.5、10,000件の場合は匿名度0.75となる。なお上記式をパラメータ化したものを下記に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　この際、a=2かつc=1とすると、log(xb)=1のとき匿名度：0.5になり、そこから(対数の底)^(1/b)倍される毎に匿名度は1に近づく。
　(e)匿名度＝x/n
　匿名度設定部３３０１は、総物件数に対する比率を匿名度としてもよい。
　(f)匿名度＝(x/n)0.2
　匿名度設定部３３０１は、上記(e)の比率と匿名度の関係を調整することも可能である。上記式をパラメータ化したものを下記に示す。
　匿名度＝(x/n)a
この際、a＝1のとき匿名度は上記(e)と一致する。
　(g)匿名度＝x-1
　匿名度設定部３３０１は、上記(a)から今回売却する物件自身を引いた数を匿名度としてもよい。
　（公開情報変更部３３０２）
　公開情報変更部３３０２は、匿名度設定部３３０１により設定された匿名度に応じて、公開する不動産情報の粒度を変更する。公開情報変更部３３０２は、例えば以下に示すような方法により公開不動産情報を変更する。
　・短くする：例えば「東京都新宿区西新宿1丁目000-111」を「東京都新宿区西新宿1丁目」に変更する等、所在地や周辺施設の名称を短くする。
　・複数のものをまとめる：例えば、「面積34.5 m2」を「面積30 m2～40 m2」に変更する、「徒歩3分」を「徒歩5分以内」に変更する、「所在階12階」を「所在階10階より上」に変更する等、情報を包括的にまとめる。
　・別種の表現にする：例えば、「徒歩分」を「車分」、「自転車分」、または数値以外の表現（例えば遠い、近い）等の表現に変更する。
　・一般的な名称にする：例えば周辺施設の「ＢＢマート」を「コンビニエンスストア」に変更する、「ＣＣ小学校」を「小学校」に変更する等、固有名詞を含む名称を一般名称に変更する。
　・一部分をマスクする：例えば、物件写真に写っている文字（住所や固有名詞、物件名、電話番号等）、人、ランドマーク等をぼやかすよう画像処理する。
　・等価な別の情報にする：例えば間取り図を、多くの人が同等と感じる別の間取り図に変更する。間取り図の変更例については、図１８～図１９を参照して後述する。
　公開情報変更部３３０２は、上述した方法による公開不動産情報の変更を、匿名度に応じて自動的に行う他、売り手側による操作入力に従って変更することも可能である。売り手側のユーザは、クライアント１００の入出力部１４０から、売出し物件の公開不動産情報を手動で直接変更することが可能である。また、公開情報変更部３３０２は、売り手側のユーザに変更方法または変更案を提示し、ユーザにより選択された変更方法や変更案で変更してもよい。
　また、公開情報変更部３３０２は、買い手側の信頼度に応じて公開不動産情報の粒度を変更してもよい。例えば公開情報変更部３３０２は、不動産情報を閲覧する買い手側ユーザ毎に算出された信頼度が高い程、公開不動産情報の粒度を細かくし、信頼度が低い程、公開不動産情報の粒度を粗くするよう変更する。買い手側ユーザの信頼度は、処理部３３０により、例えば取引履歴データ３１０５を参照して買い手側ユーザの行動履歴（不動産売買サイト上でのアクセスログ、バーチャル内見サービスの利用ログ、バーチャル内見サービス内での行動ログ等）に基づいて算出され得る。若しくは、買い手側ユーザの信頼度は、買い手側ユーザの属性（年収、地域、職業、担保金の支払い実績等）を利用して算出されてもよい。
　このように、公開不動産情報の情報粒度を粗くすることで、物件の特定が免れ、売り手側のプライバシー（その物件を売りに出しているということや、物件の詳細な情報が知られること）が保たれる。なお売り手側のプライバシーが保たれる一方、公開不動産情報の粒度が粗くなる程、買い手側としては物件を成約するために重要な情報が閲覧できず、成約に至らない可能性が高くなる。そこで、本実施形態では、後述する成約確率予測部３３０３や成約価格予測部３３０４により、公開不動産情報に基づく成約価格や成約確率を予測し、予測結果（評価値の一例）を売り手側にフィードバックする。これにより、売り手側は、公開不動産情報の匿名度と、予測成約価格や予測成約確率とを考慮して、バランスが良いと感じる匿名度を選択することができ、売り手側のプライバシーが保たれると共に、不動産取引が活性化される。
　なお、本実施形態による公開情報変更部３３０２は、後述する予測成約価格、予測成約確率、成約価格または成約確率への寄与度、および匿名度といった各評価値のうち少なくともいずれかの評価値を最大にするよう自動的に変更してもよい。例えば公開情報変更部３３０２は、下記式１により算出される、予測成約価格、予測成約確率、および匿名度が最大化するよう、公開不動産情報の粒度を変更する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　上記式１において、
zoriginal：オリジナルの物件特徴量（例えば所在階、種別、間取り、面積等の不動産情報）
zanonymized：匿名化後の物件特徴量（公開される不動産情報）
pricePred(z)：物件特徴量zに対する成約価格予測値
probabilityPred(z,d)：物件特徴量zに対するd日以内で成約する確率の予測値
anonymity(z)：物件特徴量zの匿名度（匿名度の算出方法については上記(a)～(g)参照）
cprice：価格係数（成約価格の重要度）
cprobability：確率係数（成約確率の重要度）
canonymity：匿名度係数（匿名度の重要度）
cdays：成約確率を評価する日数
とする。
　また、公開情報変更部３３０２は、匿名度を一定以上確保した上で、予測成約価格、予測成約確率、および成約価格または成約確率への寄与度のうち少なくともいずれかの評価値を最大にするよう自動的に変更してもよい。例えば公開情報変更部３３０２は、匿名度を一定以上確保した上で、下記式２により算出される予測成約価格が最大になるよう公開不動産情報の粒度を変更する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　また、公開情報変更部３３０２は、予測成約価格、予測成約確率、成約価格または成約確率への寄与度、および匿名度といった各評価値をユーザ毎に異なる重み付けで合算した個人化評価値を算出し、これを最大にする変更を行ってもよい。例えば公開情報変更部３３０２は、上記式１の評価値の係数部分（cprice、cprobability、canonymity、cdays）をユーザ毎に設定することで、個人化評価値を算出することが可能である。これらのパラメータをユーザ毎に変えることで、例えば急いで売却したい売り手ユーザＡに関しては「cdays：30」と設定して１ヶ月以内での成約確率を評価し、急いでいない売り手ユーザＢに関しては「cdays：90」と設定して３ヶ月以内での成約確率を評価するといった個人化が可能になる。
　また、公開情報変更部３３０２は、グリーディー法を用いて自動匿名化を行ってもよい。具体的には、公開情報変更部３３０２は、物件情報の各々の項目に対する匿名度を向上する全ての粒度変更パターンと、各粒度変更パターンにより得られる「匿名度向上度」、および「成約価格または所定期間毎の成約確率の予測値の下落度」を取得し、「『成約価格、所定期間毎の成約確率の予測値の下落度』／『匿名度向上度』」が最小となる粒度変更パターンを特定する。この際、「成約価格、所定期間毎の成約確率の予測値の下落度」は、0よりも大きい数値であり、予測値が小さくなる変化であればあるほどより大きい数値となる。また、「匿名度向上度」は、0よりも大きい数値であり、匿名度が高くなる変化であればあるほどより大きい数値となる。公開情報変更部３３０２は、かかる粒度変更パターンの特定処理を、指定された匿名度が満足されるまで繰り返してもよい。
　また、公開情報変更部３３０２は、物件情報を頂点、物件情報に対する粒度の変更を辺とみなしたデータ構造に対して、既存の様々な探索アルゴリズムを活用することで、組み合わせを最適化する粒度変更パターンを特定することも可能である。例えば公開情報変更部３３０２は、指定された匿名度を満足する粒度変更パターンのうちで、「成約価格、所定期間毎の成約確率の予測値の下落度」が最小の候補を選んでもよい。
　また、公開情報変更部３３０２は、匿名化処理対象の項目が偏らない様に補正をかけてもよい。例えば公開情報変更部３３０２は、既に匿名化した項目については匿名化処理の対象とし辛くなるようバイアス項を設定してもよい。これにより、ひたすらに所在地の情報を短くするといった匿名化の偏りを回避することができる。
　（成約確率予測部３３０３）
　成約確率予測部３３０３は、公開情報変更部３３０２により変更された（匿名化された）公開不動産情報に基づいて、１以上の所定期間における成約確率を予測する。成約確率は、変更後の不動産情報の評価値の一例であって、成約確率予測部３３０３は、評価値を決定する決定部に対応する。
　また、成約確率予測部３３０３は、買い手側ユーザの検索履歴に基づき、どのような物件特徴（公開される不動産情報であって、例えば所在階、種別、間取り、面積等）が検索にヒットするのか（物件が検索される期待度）を利用して成約確率を最大化し、予測してもよい。検索され易い物件特徴を有する程（検索され易い不動産情報を公開している程）、当該物件の成約確率が上がると考えられるためである。
　また、成約確率予測部３３０３は、売出しデータ３１０３を参照し、公開する不動産情報に該当する売出し中の物件数（すなわち類似物件数）に基づいて、成約確率を予測することも可能である。類似する物件が多い程、当該物件の成約確率が下がると考えられるためである。
　また、成約確率予測部３３０３は、取引履歴データ３１０５を参照し、これまでの成約事例データに基づいて、成約確率を予測することも可能である。具体的には、成約確率予測部３３０３は、成約に至った物件の物件特徴または／および公開不動産情報の粒度（または匿名度）を参照して、当該物件の成約確率を予測する。また、成約確率予測部３３０３は、近傍法を用いて成約確率を予測し得る。すなわち、過去の成約事例データ（取引履歴データ３１０５）から、現在予測の対象としている物件と近い特徴を持った物件（近傍物件）を任意の件数（例えば100件）抽出し、抽出した近傍物件それぞれの「売り出しから成約までの期間」を取得し、成約確率を予測する。具体的には、近傍物件の総数中で、売り出しから1ヶ月以内に成約した物件事例の割合を「1ヶ月以内での成約確率の予測値」、近傍物件の総数中で、売り出しから2ヶ月以内に成約した物件事例の割合を「2ヶ月以内での成約確率の予測値」、近傍物件の総数中で、売り出しから3ヶ月以内に成約した物件事例の割合を「3ヶ月以内での成約確率の予測値」と予測し得る。この際、上記「近い特徴を持った物件（近傍物件）」の『近い』とは、所在地、専有面積、間取り等それぞれの物件特徴毎にユークリッド距離を算出し、その総和がより小さいことを意味する。なお単純にユークリッド距離が算出できない特徴の場合には、同一であれば距離0、同一でなければ距離w（パラメータとして設定しておく）として算出してもよい。また、上記「物件が検索される期待度」や、「公開する不動産情報に該当する売出し中の物件数」を、近傍法におけるユークリッド距離を算出するための特徴量として利用してもよい。
　（成約価格予測部３３０４）
　成約価格予測部３３０４は、公開情報変更部３３０２により変更された（匿名化された）公開不動産情報に基づいて、成約価格を予測する。成約価格は、変更後の不動産情報の評価値の一例であって、成約価格予測部３３０４は、評価値を決定する決定部に対応する。
　例えば成約価格予測部３３０４は、売出しデータ３１０３を参照し、公開する不動産情報に該当する売出し中の物件数（すなわち類似物件数）に基づいて、成約価格を予測することも可能である。類似する物件が多い程、当該物件の成約価格が下がると考えられるためである。
　また、成約価格予測部３３０４は、取引履歴データ３１０５を参照し、これまでの成約事例データに基づいて、成約価格を予測することも可能である。具体的には、成約価格予測部３３０４は、成約に至った物件の物件特徴または／および公開不動産情報の粒度（または匿名度）を参照して、当該物件の成約価格を予測する。また、成約価格予測部３３０４は、近傍法を用いて成約価格を予測し得る。すなわち、過去の成約事例データ（取引履歴データ３１０５）から、現在予測の対象としている物件と近い特徴を持った物件（近傍物件）を任意の件数（例えば10件）抽出し、抽出した近傍物件それぞれの「専有面積あたりの成約価格」を取得し、その平均値に予測対象物件の専有面積を掛け合わせた結果を成約価格として予測する。この際、「近い特徴を持った物件（近傍物件）」の『近い』とは、所在地、専有面積、間取り等それぞれの物件特徴毎にユークリッド距離を算出し、その総和がより小さいことを意味する。なお単純にユークリッド距離が算出できない特徴の場合には、同一であれば距離0、同一でなければ距離w（パラメータとして設定しておく）として算出してもよい。また、上記「公開する不動産情報に該当する売出し中の物件数」を、近傍法におけるユークリッド距離を算出するための特徴量として利用してもよい。
　なお成約価格または成約確率の予測方法は、公開物件情報から想定可能な全ての条件に対して成約価格または成約確率の予測を行い、その平均若しくは最小値を算出する方法であってもよい。例えば、公開物件情報に含まれる所在階が「12～14階」の場合、12階、13階、14階各々の物件として成約価格または成約確率を予測し、その平均または最小値を算出する。売り手ユーザは予測された成約価格または成約確率を参照して売出し価格を決定することで、売出し価格から買い手側に所在階を特定されることを回避することができる。
　また、公開物件情報から想定可能な全ての条件に対して成約価格または成約確率を各々予測して、何等かのパラメータを使って平均化してもよい。上述した平均または最小値を算出する方法の場合、匿名化に偏りが生じ、実際の匿名化の程度が小さくなる可能性があるためである。
　また、成約価格または成約確率の予測方法は、機会損失度を算出して、成約価格または成約確率に補正を掛ける方法であってもよい。機械損失度は、公開物件情報が匿名化されていることにより、買い手側の検索にヒットしなかったり、買い手側が自身の好みに合う物件かどうか分からず購入に至らなかったりといった度合いである。
　（寄与度算出部３３０５）
　寄与度算出部３３０５は、公開情報変更部３３０２により変更され、匿名化された公開不動産情報に含まれる項目毎の成約確率への寄与度、または成約価格への寄与度を予測する。成約確率または成約価格への寄与度は、変更後の不動産情報の評価値の一例であって、寄与度算出部３３０５は、評価値を決定する決定部に対応する。
　例えば寄与度算出部３３０５は、成約事例データに基づいて、物件の不動産情報のうちどの項目が成約確率または成約価格にどの程度貢献するかといった成約確率または成約価格への寄与度を算出する。不動産情報の項目毎の成約確率または成約価格への寄与度を売り手に提示することで、売り手は、寄与度を考慮して各項目の匿名度を調整することができる。このような項目毎の寄与度の提示画面例については、図１６、図１７を参照して後述する。
　（情報提示部３３０９）
　情報提示部３３０９は、公開情報変更部３３０２によって変更された公開不動産情報、成約確率予測部３３０３により予測された成約確率、成約価格予測部３３０４により予測された成約予測、匿名度設定部３３０１により設定された匿名度などを含む情報を、クライアント１００を介してユーザに提示する。より具体的には、情報提示部３３０９は、クライアント１００で入出力部１４０に含まれるディスプレイに画像を出力させるためのデータを生成して、通信部３２０からクライアント１００に送信させる。なお、クライアント１００における情報出力の方法は画像表示には限られず、例えば音声出力が画像表示とともに、またはこれに代えて採用されてもよい。
　以上、本実施形態によるサーバ３００のデータベース３１０および処理部３３０の機能構成について説明した。なお本実施形態では、不動産売買取引における不動産情報提示システムを一例として用いるが、本実施形態は不動産の「売買取引」に限定されず、不動産の「賃貸取引」に適用することも可能である。その場合、例えば売出しデータ３１０３に代わって、貸出しデータが格納される。
　　＜＜３．不動産情報の提示処理＞＞
　続いて、本実施形態による不動産情報の提示処理の流れについて、図４を参照して具体的に説明する。
　図４は、本実施形態による不動産情報の提示処理を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、ステップＳ１０３において、サーバ３００の処理部３３０に含まれる匿名度設定部３３０１は、匿名度の設定を行う。匿名度の設定は、売り手側ユーザにより指定された匿名度であってもよいし、システム側で予め登録された匿名度であってもよい。
　次に、ステップＳ１０６において、公開情報変更部３３０２は、設定された匿名度に応じて、公開する不動産情報を変更する。すなわち、公開情報変更部３３０２は、予め入力された不動産情報（売出しデータ３１０３から抽出可能）の各項目の情報粒度を、設定された匿名度に応じて変更し、不動産情報を匿名化する。例えば公開情報変更部３３０２は、条件に該当する物件数がそのまま匿名度として設定された場合、設定された匿名度、例えば100件以上の物件が該当する不動産情報となるよう、不動産情報の粒度を変更する。より具体的には、例えば不動産情報に含まれる「所在階：11階」を「所在階：10階以上」に変更すること、「徒歩分：3分」を「徒歩分：5分以内」に変更すること、「専有面積：37.1m2」を「35m2～40m2」に変更すること等が挙げられる。
　次いで、ステップＳ１０９において、成約確率予測部３３０３は、変更された公開不動産情報に基づいて、成約確率の予測を行う。
　次に、ステップＳ１１２において、成約価格予測部３３０４は、変更された公開不動産情報に基づいて、成約価格の予測を行う。
　次いで、ステップＳ１１５において、情報提供部３３０９は、公開情報変更部３３０２によって変更された公開不動産情報、予測成約確率、予測成約価格、および匿名度を含む情報を、クライアント１００を介してユーザに提示する。これにより売り手側ユーザは、公開不動産情報の匿名度と、予測成約確率や予測成約価格とのバランスを考慮して、匿名度を調整（若しくは、公開情報を手動により変更）することが可能である。
　次に、売り手側ユーザによる公開情報の変更があった場合（Ｓ１１８／Ｙｅｓ）、ステップＳ１１９において、匿名度設定部３３０１は、売り手側ユーザにより入力された公開不動産情報に基づいて匿名度の算出を行う。続いて上記Ｓ１０６～Ｓ１１２に示す公開不動産情報の変更（具体的には売り手側ユーザにより入力された公開不動産情報への変更）、成約確率の予測、および成約価格の予測が再度行われ、Ｓ１１５において、ユーザに提示される情報が更新される。
　また、売り手側ユーザによる匿名度の変更があった場合（Ｓ１２１／Ｙｅｓ）、上記Ｓ１０３～Ｓ１１８が繰り返され、再度、公開不動産情報の変更と、成約確率や成約価格の予測が行われ、ユーザに提示される。
　以上説明した動作処理により、売り手側ユーザは、匿名度と、成約確率、成約価格とのバランスを考慮しながら、公開する不動産情報を決定することができる。
　また、上述した動作処理では、Ｓ１０６において、公開情報変更部３３０２は、設定された匿名度に応じて公開不動産情報の変更を行っているが、本実施形態はこれに限定されない。例えば公開情報変更部３３０２は、匿名度、予測成約確率、および予測成約価格がそれぞれ最大化するよう変更してもよいし（上記式１参照）、匿名度を一定以上確保した上で、予測成約確率または予測成約価格を最大化するよう変更してもよい（上記式２参照）。また、公開情報変更部３３０２は、個人化評価値を最大にする変更を行ってもよい。
　　＜＜４．不動産情報の提示画面例＞＞
　次に、例えばクライアント１００において入出力部１４０に含まれるディスプレイに表示される画面の例を参照しながら、本開示の一実施形態において提示される情報の例について説明する。なお、以下の説明では分譲マンションの売却を行うにあたって提示される情報の例が説明されるが、分譲マンション以外の、例えば独立した建物や土地の売却を行うにあたっても同様に情報が提示されうる。また、物件（不動産）の貸し出しを行うにあたっても同様の情報を提示することが可能である。
　図５は、本実施形態において表示される物件情報入力画面の一例を示す図である。図示された例では、画面１１００に、所在地、マンション名、部屋番号、専有面積、間取り、築年数、徒歩分、所在階、売り出し価格の各入力欄１１０１が表示される。ユーザはこれらの入力欄に情報を入力し、完了したら“次へ”ボタン１１０２を押下する。
　図６は、本実施形態において表示される物件公開情報設定画面の一例を示す図である。図示された例では、画面１２００に、例えば上記の物件情報入力画面で入力された情報を含む物件の詳細情報１２０１（より具体的には、所在地、マンション名、部屋番号、専有面積、間取り、築年数、徒歩分、所在階）と、希望売り出し価格が表示されている。さらに、画面１２００には、売却の取引について成約価格予測部３３０４が実施した予測の結果として、価格（成約価格）１２０２と、成約確率予測部３３０３が実施した予測の結果として、確率（成約確率）１２０３が、取引期間毎に表示される。図示された例では、1カ月以内の成約確率は50％、2カ月以内の成約確率は70％、3カ月以内の成約確率は85％と示されている。また、画面１２００には、公開される物件の詳細情報１２０１で特定され得る物件数が匿名度１２０４として表示される。図示された例では、売却する物件の不動産情報が全て公開されているため、売却する当該物件を含めて公開情報に該当する物件数が「１件」となり、当該物件が特定されうる。したがってユーザは、公開する物件情報の匿名化を行うため、匿名度調整ボタン１２０５を押下する。
　なお、匿名度の表示画面は、図６に示す例に限定されない。図６に示す匿名度の表示は、上記（a）で説明した算出方法に対応するものであるが、匿名度の算出方法は（b）～(f)で示す方法であってもよい。これらの場合に対応する匿名度の表示画面の一例を図７～図９に示す。
　図７は、本実施形態による匿名度を数値で表示する場合の一例を示す図である。図７上段に示す匿名度表示画面１２２０では、上記（b）、（c）、（d）、（e）、または(f)で説明した方法により算出された匿名度スコア１２２１が表示される。また、図７下段に示す匿名度表示画面１２３０では、上記（a）で説明した方法により算出された匿名度（公開情報に該当する物件数そのまま）１２３２と、物件データ３１０１に存在する総物件数１２３１の両方が表示されている。
　図８は、本実施形態による匿名度を１軸グラフで表示する場合の一例を示す図である。図８に示す匿名度表示画面１２４０では、上記（c）、（d）、（e）、または(f)で説明した方法により算出された匿名度スコアが、１軸グラフで表示されている。
　図９は、本実施形態による匿名度をシンボルに変換して表示する場合の一例を示す図である。ここでは、上記（a）で説明した方法により算出された匿名度x（公開情報に該当する物件数そのまま）を、例えば以下の閾値に基づいてシンボルに変換する。
　・シンボル化のための閾値の一例
　(x<=30)：とても低い
　(30<x)and(x<=300)：低い
　(300<x)and(x<=1500)：中程度
　(1500<x)and(x<=7500)：高い
　(7500<x)：とても高い
　そして、変換されたシンボルは、例えば図９上段の匿名度表示画面１２５０で示すように１軸グラフで表示されたり、図９下段の匿名度表示画面１２６０で示すように文章で表示されたりする。
　次いで、匿名度の調整画面について図１０を参照して説明する。図１０は、本実施形態による匿名度調整画面の一例を示す図である。図１０に示す匿名度調整画面１３１０、１３２０は、図６に示す物件公開情報設定画面１２００の匿名度調整ボタン１２０５が押下された際に表示される画面である。匿名度調整画面１３１０、１３２０は、例えば物件公開情報設定画面１２００の画面上にポップアップ表示される。
　図１０上段に示す匿名度調整画面１３１０は、匿名度を公開物件情報で特定される物件数とした場合における匿名度の調整画面であって、ユーザは下限物件数を入力してＯＫボタン１３１３を押下することで、匿名度の設定を行うことができる。戻るボタン１３１２を押下すると、匿名度調整画面１３１０のポップアップ表示が消えて、件公開情報設定画面１２００に戻る。また、図１０下段に示す匿名度調整画面１３２０は、匿名度をシンボル化した場合における匿名度の調整画面であって、ユーザは操作体１３２１を左右に動かすことで匿名度の高さを指定し、ＯＫボタン１３２３を押下して匿名度の設定を行うことができる。戻るボタン１３２２を押下すると、匿名度調整画面１３２０のポップアップ表示が消えて、物件公開情報設定画面１２００に戻る。
　このように匿名度の変更が行われると（図４に示すＳ１２１参照）、サーバ３００の処理部３３０に含まれる匿名度設定部３３０１は、ユーザによる操作入力に応じて匿名度を設定し、公開情報変更部３３０２により、公開不動産情報の変更が行われる（図４に示すＳ１０６参照）。
　図１１は、匿名度に応じて変更された公開情報の一例を示す図である。図示された例では、画面１４００に、匿名度が該当物件数の下限「100件」以上となるよう、図６に示す公開物件情報の粒度が変更された物件の詳細情報１４０１が表示されている。より具体的には、所在地情報「東京都新宿区西新宿4丁目000－555」が「東京都新宿区西新宿4丁目」と短く変更され、マンション名「ＡＡＡタワー」は非表示に変更され、部屋番号「1105」も非表示に変更されている。また、専有面積「37.1m2」は「30m2～40m2」にまとめられ、築年数「15年」は「13年～17年」にまとめられ、徒歩分「3分」は「5分以下」にまとめられ、所在階「11階」は「10階以上」にまとめられている。
　このように物件情報の粒度が粗く変更されることで、詳細情報１４０１に該当する物件数は100件以上となる匿名度１４０４を有する。図６の画面１２００で表示されている詳細情報１２０１に該当する物件は1件（当該物件を含む）の匿名度１２０４であったことに比べると、情報変更により匿名度が高くなり、当該物件の特定を回避することができるため、売り手側のプライバシーが守られる。
　一方、同様の条件（具体的には物件公開情報で特定され得る物件特徴）に合致する物件が多くなるほど、買い手が優位な市場となるため、予測成約価格１４０２や予測成約確率１４０３は、図６の匿名度「1件」の場合に比べて下がる傾向にある。すなわち、物件の検索可能性が落ち、また、同じ条件での検索件数が増えるため、物件に潜在的に興味を持っている買い手が物件情報に辿り着けなくなるので、予測成約価格１４０２や予測成約確率１４０３が下がる傾向にあると言える。売り手側ユーザは、このような匿名度と予測成約価格および予測成約確率とのバランスを考慮し、物件公開情報の粒度を入力欄から直接変更したり、匿名度調整ボタン１４０５を押下して匿名度を再度変更したりする。
　例えば、画面１４００の詳細情報１４０１のうち、物件の間取りと所在階も非公開にして匿名度をさらに高めたい場合、売り手側ユーザは、これらの情報を削除するよう該当する入力欄に対して直接操作入力を行う。このように公開情報の変更が行われると（図４に示すＳ１１８参照）、サーバ３００の処理部３３０に含まれる公開情報変更部３３０２は、ユーザによる操作入力に従って公開不動産情報の変更を行う（図４に示すＳ１０６参照）。また、匿名度設定部３３０１は、公開情報変更部３３０２により変更された情報の匿名度を算出し、情報提供部３３０９に出力する。物件の間取りと所在階を非公開に変更した場合の提示画面例について図１２を参照して説明する。
　図１２は、物件の間取りと所在階の情報がユーザにより手動で非公開に変更された場合の提示画面例を示す図である。図示された例では、画面１５００に、間取りおよび所在階の情報が非公開とされた詳細情報１５０１が表示されている。なお詳細情報１５０１は、間取りおよび所在階の情報が非公開に変更されている点以外は、図１１の画面１４００に表示される詳細情報１４０１と同様である。
　かかる変更により、間取りおよび所在階の情報で物件の特定が出来なくなったため、匿名度１５０４は、画面１４００の詳細情報１４０１の場合の匿名度１４０４より高くなる（より具体的には公開情報に該当する物件数が増える）。一方、条件に合致する物件が多くなるほど買い手が優位な市場となるため、予測成約価格１５０２や予測成約確率１５０３は、図１１の匿名度「107件」の場合に比べてさらに下がる傾向にある。すなわち、物件の検索可能性が落ち、また、同じ条件での検索件数が増えるため、物件に潜在的に興味を持っている買い手が物件情報に辿り着けなくなるので、予測成約価格１５０２や予測成約確率１５０３が下がる傾向にあると言える。売り手側ユーザは、物件公開情報の粒度の直接変更や、匿名度調整ボタン１５０５を押下して表示される匿名度調整画面（図１０参照）からの匿名度の変更を、繰り返し行うことが可能である。
　図１３は、本実施形態による変更候補の自動提示を行う場合の画面提示例を示す図である。図示された例では、徒歩分の入力欄を選択した際にポップアップ表示される画面１６００において、徒歩分の範囲の変更候補や、粒度の変更候補（「徒歩分」から「車分」または「自転車分」への変更、数値以外の表現（例えば遠い、近い等）への変更等）の提案が行われる。なお各入力欄の横に「変更候補提示」ボタン（不図示）を表示し、当該ボタンが押下された際に対応する情報の変更候補の画面１６００が表示されるようにしてもよい。
　図１４は、物件情報の項目毎に匿名度スコアが表示される画面提示例を示す図である。図示された例では、画面１７００に、物件の詳細情報１７０１と、物件情報の項目毎の匿名度スコア情報１７０６（ここでは一例として、上記(b)の匿名度算出方法より算出した匿名度（条件に該当する物件数(x)の対数）を用いる）が表示されている。これにより売り手側ユーザは、物件情報の匿名度を項目毎に把握し、調整することができる。
　図１５は、物件情報の項目毎に該当物件数の匿名度が表示される画面提示例を示す図である。図示された例では、画面１８００に、物件の詳細情報１８０１と、物件情報の項目毎の匿名度情報１８０６（ここでは一例として、上記(a)の匿名度算出方法により算出された公開物件情報に該当する物件数を用いる）が表示されている。匿名度情報１８０６では、まず、場所に関する項目（具体的には、所在地、マンション名、部屋番号等）の匿名度が表示され、条件に関する項目（具体的には、専有面積、間取り、築年数、徒歩分、所在階等）の匿名度は、場所に関する項目の制限下で表示される。例えば、場所に関する項目の匿名度が「5,409件」の場合、専有面積の匿名度は「436/5,409件」、間取りの匿名度は「1,097/5,409件」、築年数の匿名度は「426/5,409件」、徒歩分の匿名度は「2,410/5,409件」、所在階の匿名度は「661/5,409件」と表示される。これにより売り手側ユーザは、物件情報の条件に関する項目の匿名度を、場所に関する項目の制限下で項目毎に把握し、調整することができる。
　図１６は、物件情報の項目毎に成約価格への寄与度が表示される画面提示例を示す図である。図示された例では、画面１９００に、物件の詳細情報１９０１と、物件情報の項目毎の成約価格への寄与度情報１９０６が表示されている。成約価格への寄与度は、サーバ３００の処理部３３０に含まれる寄与度算出部３３０５により算出される。寄与度算出部３３０５は、公開物件情報の成約価格への寄与度を物件情報の項目毎に算出し、情報提供部３３０９に出力する。
　情報提供部３３０９は、画面１９００の寄与度情報１９０６に示されるように、物件情報の項目毎の寄与度を提示する。売り手側ユーザは、かかる寄与度を参照して各項目の物件情報の匿名度を調整することができる。より具体的には、ユーザは、寄与度の大きい項目は匿名度の増加が成約価格の下落に対して大きな影響を与えるため、匿名度をあまり高くしないよう調整し、寄与度の小さい項目は匿名度の増加が成約価格の下落に対して大きな影響を与えないため、匿名度を高くするよう調整する。以下、図１７を参照して一例を説明する。
　図１７は、成約価格への寄与度を考慮してユーザが手動で物件情報を変更した場合における画面提示例を示す図である。図示された例では、画面２０００に、成約価格への寄与度を考慮して変更された物件の詳細情報２００１と、物件情報の項目毎の成約価格への寄与度情報２００６が表示されている。図示されている詳細情報２００１は、ユーザが成約価格への寄与度を考慮して、図１６の詳細情報１９０１を変更したものである。ここでは一例として、ユーザは、成約価格への寄与度が大きな項目（例えば所在地「9.1」、専有面積「9.4」、築年数「7.4」）については、小さく匿名化するよう調整している。例えば所在地「4丁目000－555」を「4丁目」に、専有面積「37.1m2」を「36m2～39m2」に、また、築年数「15年」を「14年～16年」に、といったように、匿名化を小さく調整することで、成約価格の大きな下落を回避することが可能となる。一方、成約価格への寄与度が小さな項目（例えばマンション名「3.7」、部屋番号「2.8」、徒歩分「5.2」、所在階「2.7」）については、大きく匿名化するよう調整している。例えば、マンション名および部屋番号を非表示に、徒歩分「3分」を「7分以下」に、所在階「11階」を「3階～30階」に、といったように、成約価格への影響が小さい物件情報は匿名化を大きく調整することができる。成約価格への寄与度を考慮した物件情報の変更はユーザによる手動に限定されず、システム側が自動的に、上記式１で示したような評価式を用いて予測値の下落を出来る限り押さえて匿名度を向上させるよう、図１７に示すような匿名化処理を行ってもよい。
　このように、ユーザは、物件情報の項目毎の成約価格への寄与度を考慮して寄与度の少ない項目の匿名化を高めるよう調整することが可能である。なお、図１６、図１７に示す例では、『成約価格への寄与度』を表示する提示画面例を示したが、本実施形態はこれに限定されず、寄与度算出部３３０５により算出された物件情報の項目毎の『成約確率への寄与度』を表示してもよい。この場合も、ユーザは、物件情報の項目毎の成約確率への寄与度を考慮して、各項目の匿名化を調整することができる。
　また、情報提供部３３０９は、クライアント１００のディスプレイにおいて、上述した物件情報の項目毎の匿名度、成約価格への寄与度、および成約確率への寄与度を全て提示する画面を表示させてもよい。
　図１８は、間取り図の匿名化の一例を説明する図である。買い手側ユーザに公開される物件情報には、間取り図も含まれるところ、上述したように、公開情報変更部３３０２は、間取り図を多くの人が同等と感じる別の間取り図に変更することが可能である。変更する間取り図は、予め登録されている画像であってもよいし、公開情報変更部３３０２により生成されてもよい。図示された例では、間取り図２１００が、簡略化した間取り図２１１０や、簡略化および曖昧化した間取り図２１２０に変更されている。具体的には、間取り図２１１０では、コンロ・流し画像２１０１が「コンロ・流し」の文字表示２１１１に変更され、トイレ・浴室画像２１０２が「トイレ・浴室」の文字表示２１１２に変更されている。このように間取り図の一部を文字に変換することで、間取り図による物件の特定を回避し、物件を匿名化することができる。
　また、間取り図２１２０では、間取り図２１１０と同様に、コンロ・流し画像２１０１は「コンロ・流し」の文字表示２１２１に変更され、トイレ・浴室画像２１０２は「トイレ・浴室」の文字表示２１２２に変更されている。さらに、間取り図２１００の「洋室６畳」の文字表示２１０３が、「洋室５～７畳」の文字表示２１２３に変更されている。このように、間取り図に含まれる間取り情報に幅を持たせて曖昧化することで、間取り図による物件の特定を回避し、物件を匿名化することができる。
　また、間取り図２１１０および間取り図２１２０に示すように、匿名化した間取り図画像を提示する際に、「間取り図は匿名化処理されています」といった注釈表示も併せて表示され得る。
　図１９は、間取り図の匿名化の他の例を説明する図である。図示された例では、間取り図２２００が、ほぼ等価な他の物件の間取り図２２１０に変更されることで、匿名化が実現されている。
　図２０は、所在地範囲の提示画面例を示す図である。買い手側ユーザに提示される物件の所在地情報は、図６の詳細情報１２０１に示すような所在地の文字列に限定されず、図２０に示すように、地図画像で提示されてもよい。図２０左に示すように、物件の所在地は円形の範囲（領域２３００）で表示されてもよいし、図２０右に示すように、任意の範囲（例えば市町村の範囲を示す領域２３１０）で表示されてもよい。
　　＜＜５．ハードウェア構成＞＞
　次に、図２１を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図２１は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態におけるサーバ３００およびクライアント１００を実現しうる。
　情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central　Processing　unit）９０１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random　Access　Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable　Gate　Array）などの処理回路を有してもよい。
　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral　Component　Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
　入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
　出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
　ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
　ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
　接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small　Computer　System　Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition　Multimedia　Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
　通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless　USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric　Digital　Subscriber　Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
　以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
　　＜＜６．補足＞＞
　以上売り手側ユーザ（売主）が物件の公開不動産情報を設定する際の公開情報変更処理および公開情報の提示画面例について説明した。不動産取引の過程において、最終的には匿名化されていない物件情報を買主候補に提示する必要があるため、買主候補からの物件情報提示要求に対して売主が提示許可を行えるよう、情報提示可否画面を提示してもよい。
　情報提示可否画面には、買主候補へのオリジナル物件情報（すなわち匿名化されていない物件情報）の提示可否を選択する画面の他、例えば「買主候補の属性」、「買主候補の連絡先情報」、「買主候補の情報が記載されたWebページへのリンク」、「買主候補の信頼度スコア」等が表示される。買主候補の属性とは、例えばシステムでのID、システムでのニックネーム、氏名、性別、生年月日、国籍、年齢、住所、職業、収入、資産、家族構成、写真等である。買主候補の連絡先情報とは、例えば電話番号、メールアドレス等である。買主候補の情報が記載されたWebページとは、例えば短文投稿サイト、ブログサイト等の各種SNS（Social Networking Service）サービスのページである。
　買主候補の信頼度スコアは、例えば買主候補の属性、買主候補の情報が記載されたWebページの内容、または行動ログ（webサイトログ）を算出元情報として、サーバ３００の処理部３３０により算出され得る。例えば処理部３３０は、上記算出元情報を特徴量に変換し、成約ログなどを利用して学習した予測器によって、「実際に成約に至る確率」や「NG行動確率」等を算出し、信頼度に変換する。NG行動確率とは、売主の情報を漏えいする等の問題行動を起こす確率である。
　なお情報提示可否画面には、以上説明した各項目（具体的には「買主候補の属性」、「買主候補の連絡先情報」、「買主候補の情報が記載されたWebページへのリンク」、「買主候補の信頼度スコア」）の構成要素全てが含まれていてもよいし、全て欠けていてもよい。全ての項目を通して少なくとも1つの構成要素が表示されていればよい。
　　＜＜７．まとめ＞＞
　本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置（サーバまたはクライアント）、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　例えば、上述した実施形態では、匿名度、成約価格、成約確率、成約価格または成約確率への寄与度を「評価値」の一例として説明したが、本実施形態はこれに限定されず、例えば「物件が検索される期待度（またはその粒度変更前後での変化率）」、「物件情報が参照される期待度（またはその粒度変更前後での変化率）」、または「問い合わせが行われる期待度（またはその粒度変更前後での変化率）」を、評価値として用いてもよい。
　「物件が検索される期待度」とは、より具体的には、(1)物件が検索される確率、(2)所定期間での検索数、または(3)所定期間での検索数をシンボル化した表現を含む。「(1)物件が検索される確率」は、ある任意の検索クエリにおいて、当該物件が検索される確率である。かかる確率は、検索ログに基づいて算出され得る。検索ログは、検索が行われた場合の一件毎の条件（所在地、間取り、専有面積等）を保存する。なお検索ログは例えば物件情報サイトをブラウズすることによっても生成され得る。例えば最初の画面では全国地図が表示されており、最初に「東京都」を選び、次に「新宿区」を選び、次に表示されたある物件の詳細情報を参照した場合、最初に物件情報を参照するまでのログをまとめて「東京都新宿区」を検索したログとみなされ得る。このような検索ログのうち、公開物件情報に該当する割合を計算することで、物件が検索される確率が算出される。また、変化率を評価値とする場合、オリジナルの匿名化していない物件情報が検索ログに該当する数と、匿名化した物件情報が検索ログに該当する数の比によって算出され得る。
　「(2)所定期間での検索数」は、所定期間（例えば1日、1週間、1ヶ月等）において、当該物件が検索される数である。かかる数は、上記物件が検索される確率と、所定期間での検索クエリ総数の予測数を掛け合わせることで算出され得る。検索クエリ総数は、例えば過去の直近の似た条件時の検索クエリ数から予測可能である。例えば2015/6/14(Sun)～20(Sat)の検索クエリ総数は、直近1週間前の2015/6/7(Sun)～13(Sat)や、1年前の2014/6/15(Sun)～21(Sat)の検索クエリ数から予測される。また、1年前から予測する場合、全体のクエリ数の変化を反映するために、2014/6/8(Sun)～14(Sat)と2015/6/7(Sun)～13(Sat)のクエリ数の比を補正に用いることもできる。
　「(3)所定期間での検索数をシンボル化した表現」は、例えば、検索数が1週間に10件以下と予測された場合は「少ない」、検索数が1週間に10件より多く、かつ50件より少ないと予測された場合は「中程度」、検索数が1週間に50件以上と予測された場合は「多い」とする様なルールに基づいて生成され得る。
　また、「粒度変更前後での変化率」は、オリジナルの公開物件情報に比べて、匿名化した公開物件情報がどの程度検索されづらくなったかを示す。上記(1)、(2)が匿名化処理の前後でどの程度変化したか（例えば(2)の予測検索数が半分になったのなら50%）といった値である。
　また、「物件情報が参照される期待度」や「問い合わせ（内見、売買交渉など）が行われる期待度」は、上述した「物件が検索される期待度」から算出され得る。すなわち、物件情報サイトにおけるユーザの代表的なフローは、「検索」、次いで「参照」、次いで「問い合わせ」になるため、それぞれの遷移においてどの程度の割合のユーザが離脱するかというパラメータ（離脱率）を用意することで、「物件が検索される期待度」から「物件情報が参照される期待度」と「問い合わせ（内見、売買交渉など）が行われる期待度」を算出可能となる。例えば、「検索から参照へのフローでの離脱率」および「参照から問い合わせへのフローでの離脱率」という２つのパラメータを用意し、
「物件情報が参照される期待度」＝「物件が検索される期待度」×「検索から参照へのフローでの離脱率」、
「問い合わせ（内見、売買交渉など）が行われる期待度」＝「物件情報が参照される期待度」×「参照から問い合わせへのフローでの離脱率」、
というように、算出することができる。
　また、「検索から参照へのフローでの離脱率」と「参照から問い合わせへのフローでの離脱率」は、人間がノウハウに基づいて設定してもよいし、アクセスログに基づいて算出されてもよい。また、物件のタイプ別に「検索から参照へのフローでの離脱率」、「参照から問い合わせへのフローでの離脱率」を用意してもよい。例えば所在地別に用意することで、場所によるユーザ行動の違いをモデリングすることが可能となる。また、角部屋か否かといった物件特徴別に用意することで、レアな特徴を持った物件が検索されると問い合わせまで行きやすく、一般的な特徴を持った物件が検索されると問い合わせまで到達し難いといった特徴別の違いをモデリングすることが可能となる。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、
　前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
　前記決定部は、前記評価値として、前記変更された不動産情報により特定される物件の成約価格の予測を行う、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記成約価格は、前記変更された不動産情報により特定される提供中の物件数、または成約事例データに基づいて予測される、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記決定部は、前記評価値として、所定期間における成約確率の予測を行う、前記（１）～（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
　前記成約確率は、被提供者側の検索履歴、前記変更された不動産情報により特定される提供中の物件数、または成約事例データに基づいて予測される、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
　前記情報処理装置は、
　前記プライバシー公開度を設定する設定部をさらに備える、前記（１）～（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
　前記設定部は、前記プライバシー公開度を所定値または提供者による指示に従って設定する、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記変更部は、前記プライバシー公開度を一定程度に抑えた上で、成約価格、成約確率、および成約価格または成約確率への寄与度の少なくともいずれかが最大化するよう、不動産情報の粒度変更を行う、前記（１）～（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
　前記変更部は、提供者による指示に従って、前記不動産情報の粒度を変更する、前記（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記設定部は、提供者による指示に従って変更された前記不動産情報の匿名度を算出する、前記（６）または（７）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記決定部は、前記評価値として、前記変更された不動産情報の各項目の成約価格または成約確率への寄与度、プライバシー公開度、または物件が検索される期待度、当該検索される期待度の変化率のうち少なくともいずれかを算出する、前記（１）～（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）
　前記情報処理装置は、
　前記変更された不動産情報を、前記決定された評価値と共に前記提供者側に提示するよう制御する情報提示部をさらに備える、前記（１）～（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
　前記提示される評価値は、プライバシー公開度、成約価格、成約確率、不動産情報の各項目の成約価格または成約確率への寄与度、物件が検索される期待度またはその粒度変更前後での変化率、物件情報が参照される期待度またはその粒度変更前後での変化率、および問い合わせが行われる期待度またはその粒度変更前後での変化率の少なくともいずれかを含む、前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　プロセッサが、
　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更することと、
　前記変更された不動産情報の評価値を決定することと、
を含む、情報処理方法。
（１５）
　コンピュータを、
　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、
　前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、
として機能させるための、プログラム。
　１０　　システム
　１００　　クライアント
　２００　　ネットワーク
　３００　　サーバ
　３１０　　データベース
　３１０１　　物件データ
　３１０３　　売出しデータ
　３１０５　　取引履歴データ
　３１０７　　周辺環境データ
　３２０　　通信部
　３３０　　処理部
　３３０１　　匿名度設定部
　３３０２　　公開情報変更部
　３３０３　　成約確率予測部
　３３０４　　成約価格予測部
　３３０５　　寄与度算出部
　３３０９　　情報提示部

Claims (15)

  1. 　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、
    　前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、
    を備える、情報処理装置。
  2. 　前記決定部は、前記評価値として、前記変更された不動産情報により特定される物件の成約価格の予測を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記成約価格は、前記変更された不動産情報により特定される提供中の物件数、または成約事例データに基づいて予測される、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記決定部は、前記評価値として、所定期間における成約確率の予測を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記成約確率は、被提供者側の検索履歴、前記変更された不動産情報により特定される提供中の物件数、または成約事例データに基づいて予測される、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記情報処理装置は、
    　前記プライバシー公開度を設定する設定部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記設定部は、前記プライバシー公開度を所定値または提供者による指示に従って設定する、請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記変更部は、前記プライバシー公開度を一定程度に抑えた上で、成約価格、成約確率、および成約価格または成約確率への寄与度の少なくともいずれかが最大化するよう、不動産情報の粒度変更を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 　前記変更部は、提供者による指示に従って、前記不動産情報の粒度を変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記設定部は、提供者による指示に従って変更された前記不動産情報の匿名度を算出する、請求項６に記載の情報処理装置。
  11. 　前記決定部は、前記評価値として、前記変更された不動産情報の各項目の成約価格または成約確率への寄与度、プライバシー公開度、または物件が検索される期待度、当該検索される期待度の変化率のうち少なくともいずれかを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　前記情報処理装置は、
    　前記変更された不動産情報を、前記決定された評価値と共に前記提供者側に提示するよう制御する情報提示部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記提示される評価値は、プライバシー公開度、成約価格、成約確率、不動産情報の各項目の成約価格または成約確率への寄与度、物件が検索される期待度またはその粒度変更前後での変化率、物件情報が参照される期待度またはその粒度変更前後での変化率、および問い合わせが行われる期待度またはその粒度変更前後での変化率の少なくともいずれかを含む、請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　プロセッサが、
    　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更することと、
    　前記変更された不動産情報の評価値を決定することと、
    を含む、情報処理方法。
  15. 　コンピュータを、
    　不動産取引に関する提供者側のプライバシー公開度に応じて、開示する不動産情報の粒度を変更する変更部と、
    　前記変更部により変更された不動産情報の評価値を決定する決定部と、
    として機能させるための、プログラム。
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