(57)【要約】【課題】保険会社が有する保険契約データを利用して安価に対象地域で空家が発生するリスクを評価する手法を提供する。【解決手段】評価装置は、宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部、空家発生リスクの評価結果を出力する出力部を備える。ここで、評価部は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを空家推定モデルに入力して、対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行する。保険会社が有する各宅地に関する保険契約データを利用して空家であるか否かを宅地ごとに推定することができ、斯かるミクロな指標に基づいて各地域の空家発生リスクをより詳細に評価することができる。【選択図】図８
2020184096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価装置であって、
宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する出力部と、
を備える評価装置。
【請求項２】
前記評価部は、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出し、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価する、請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記保険契約データは、各宅地に関する保険契約時における建物の評価額（Ａ１）、耐用年数（Ｙ１）、及び経過年数（Ｙ２）を含み、
前記評価部は、各宅地の敷地の評価額Ｂとして、各宅地に関する指標Ａ１×（Ｙ１−Ｙ２）／Ｙ１−Ｂの前記対象地域内の宅地に関する総和より前記第１指標値を算出する、請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記保険契約データは、各地域における平均年齢（Ｔ１）及び平均寿命（Ｔ２）を含み、
前記評価部は、前記対象地域に関する指標（Ｔ２−Ｔ１）／Ｔ２より前記第２指標値を算出する、請求項２又は３に記載の評価装置。
【請求項５】
前記評価部は、前記対象地域の店舗数Ｓ及び前記対象地域の人口ＰとしてＳ／Ｐより前記第３指標値を算出する、請求項２から４のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項６】
前記評価部は、前記第１指標値、前記第２指標値、及び第３指標値の積より前記空家発生リスクを算出する、請求項２から５のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項７】
前記評価部は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行する、請求項１に記載の評価装置。
【請求項８】
前記評価部は、対象地域に含まれる各宅地について空家推定を実行し、該空家推定の結果に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価する、請求項７に記載の評価装置。
【請求項９】
前記評価部は、前記宅地住所リストに含まれる住所情報をインデックスにして前記対象宅地に関する前記保険契約データ及び前記対象宅地が属する地域の前記地域統計データを１つのデータにマージし、マージしたデータを前記第１推定モデルに入力する、請求項７又は８に記載の評価装置。
【請求項１０】
前記保険契約データは、宅地が空家であるか否かを示す空家ラベルを含む空家ラベル付き保険契約データを一部に含み、
前記宅地住所リスト、前記空家ラベルが付された宅地に関する前記空家ラベル付き保険契約データ、及び前記地域統計データを第１推定モデルに入力し、前記空家ラベルを教師データとして使用することにより、前記第１推定モデルを機械学習する第１学習部をさらに備える、請求項７から９のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１１】
前記評価部は、前記対象宅地の衛星写真を第２推定モデルに入力して前記対象宅地に関する宅地情報を推定し、推定された宅地情報を前記保険契約データに含める、請求項７から１０のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１２】
前記保険契約データに宅地情報が含まれる宅地の衛星写真を第２推定モデルに入力し、前記宅地情報を教師データとして使用することにより、前記第２推定モデルを機械学習する第２学習部をさらに備える、請求項１１に記載の評価装置。
【請求項１３】
前記評価部は、前記宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含まない前記保険契約データ、及び前記地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地について空家推定を実行する、請求項７から１２のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１４】
前記保険契約データを入力する入力部をさらに備える、請求項１から１３のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１５】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す段階と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する段階と、
を備える評価方法。
【請求項１６】
前記評価する段階は、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出すること、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価することを含む、請求項１５に記載の評価方法。
【請求項１７】
前記評価する段階は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行することを含む、請求項１５に記載の評価方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す手順と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する手順と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する手順と、
を実行させるプログラム。
【請求項１９】
前記評価する手順は、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出すること、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価することを含む、請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記評価する手順は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行することを含む、請求項１８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置及び評価方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
少子高齢化に伴って空家が増加することが予想される。空家の増加は、地方自治体にとって地域社会の活力の低下を表すものであり、犯罪が増加する、インフラ設備のコストが増大するといった新たな問題を生じ、不動産業界にとっては不動産価値が下がり、都市開発のリスクが生じるという問題を生じる。自治体単位で効果的な施策を講じるために、空家が増加するリスク、空家の分布等を予測する必要がある。しかし、例えば新聞販売員等の人員を導入しての現地調査は大きなコストを要する（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１  特開２００７−００４７６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで、本明細書では、特に保険会社が有する保険契約データを利用して安価に対象地域で空家が発生するリスクを評価する手法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様においては、保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価装置であって、宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部と、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部と、空家発生リスクの評価結果を出力する出力部と、を備える評価装置が提供される。
【０００５】
本発明の第２の態様においては、保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す段階と、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階と、空家発生リスクの評価結果を出力する段階と、を備える評価方法が提供される。
【０００６】
本発明の第３の態様においては、コンピュータに、保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す手順と、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する手順と、記空家発生リスクの評価結果を出力する手順と、を実行させるプログラムが提供される。
【０００７】
なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る評価装置の機能構成を示す。
【図２】第１の実施形態に係る評価方法のフローを示す。
【図３Ａ】対象地域の選択画面を示す。
【図３Ｂ】空家発生リスクの評価結果を表示した出力画面を示す。
【図３Ｃ】空家発生リスクの評価結果のサマリを表示した出力画面を示す。
【図４】第２の実施形態に係る評価装置の機能構成を示す。
【図５Ａ】空家発生リスクの評価結果（時間的推移より将来のリスクを予想）を示す。
【図５Ｂ】空家発生リスクの評価結果（将来の予想データを用いて将来のリスクを予想）を示す。
【図６Ａ】宅地の衛星写真から宅地情報を生成する一手順（宅地映像抽出処理）を示す。
【図６Ｂ】宅地の衛星写真から宅地情報を生成する一手順（保険契約データ検索処理）を示す。
【図６Ｃ】宅地の衛星写真から宅地情報を生成する一手順（推定保険契約データとの紐付処理）を示す。
【図７Ａ】宅地の衛星写真から宅地情報を機械学習する一手順（宅地映像抽出処理）を示す。
【図７Ｂ】宅地の衛星写真から宅地情報を機械学習する一手順（宅地映像と保険契約データの紐付処理）を示す。
【図８】第２の実施形態に係る評価方法のフローを示す。
【図９Ａ】対象地域の選択画面を示す。
【図９Ｂ】空家マップ（未空家推定）の一例を示す。
【図９Ｃ】空家発生リスクの評価結果のサマリを表示した出力画面を示す。
【図９Ｄ】空家マップ（空家推定済）の出力画面の一例を示す。
【図１０】本実施形態に係るコンピュータの構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１０】
以下の実施形態においては、大別して宅地住所リスト、保険契約データ、及び地域統計データの３種類のデータが利用される。なお、本明細書では、家屋を含む建物及びその敷地を宅地と総称する。
【００１１】
宅地住所リストは、各宅地についての住所、郵便番号等の住所情報及び緯度・経度のような位置情報のリストである。宅地住所リストは、保険契約データに含まれる各保険契約の情報と地域統計データに含まれる各地域に関する情報とを紐付けるインデックスとして、また衛星写真が取得される宅地と保険契約データに含まれる各保険契約の情報（特に、宅地情報）とを紐付けるためのインデックスとして使用される。
【００１２】
保険契約データは、各保険契約に係る宅地についての住所、郵便番号等の住所情報、宅地に関する構造級（建物の構造を示す区分）、利用用途（居住専用、店舗使用等）、資産評価額（少なくとも建物の評価額を含む。敷地の評価額は例えば路線価より評価してよい。）、住居人数、耐用年数、使用年数等の宅地情報、宅地が空家であるか否かを示す空家ラベルを含む。これらの情報は、保険料を評価するのに必要であり、保険契約時に契約者により申告される又はその申告内容より評価される。なお、保険契約データの種類に応じて空家ラベルを含むものと含まないものとがある。そこで、本明細書では、空家ラベルを含む保険契約データを空家ラベル付き保険契約データと呼び、含まないものを単に保険契約データ（又は空家ラベル無し保険契約データ）と呼ぶことがある。
【００１３】
空家推定及び空家発生リスクの評価に利用することのできる保険契約データは、火災保険（家財保険を含む）のような宅地に関わる保険契約の内容から生成することができる。火災保険には、例えば、住宅物件（居住専用として使用する建物）を対象とする住宅火災保険及び一般物件（店舗、事務所等の居住以外の目的で使用する建物）を対象とする普通火災保険がある。住宅火災保険は、主に個人が加入するものであり、宅地の使用状況は必ずしも正確に把握することができない。従って、住宅火災保険は、空家ラベルを含まない保険契約データの一例である。一方、普通火災保険は、主に事業主が加入するものであり、保険利率等を評価するのに空家であるか否かの申告が要求されるため、宅地の使用状況を把握することができる。従って、普通火災保険は、空家ラベル付き保険契約データの一例である。
【００１４】
保険契約データは、１つの保険会社で全国の宅地の１００分の１から１０００分の１について保険契約するため、各地域の特徴を表すマクロな指標を評価するには統計的に十分な量の情報を含む。そこで、保険契約データを利用することで、対象地域の空家発生リスクをヒューリスティックな指標に基づいて評価することができる。斯かる評価方法を第１実施形態において説明する。また、普通火災保険を空家ラベル付き保険契約データとし、これを学習用データとして使用して機械学習により推定モデルを構築し、住宅火災保険を保険契約データ（すなわち、空家ラベル無し保険契約データ）として使用して推定モデルに基づいて個々の宅地について空家推定をすることができる。その推定結果に基づいて対象地域の空家発生リスクを評価することができる。斯かる評価方法を第２実施形態において説明する。
【００１５】
地域統計データは、保険契約データを集計することにより得られる保険契約統計データ及び自治体等から取得することができる公的統計データを含む。保険契約統計データは、保険契約データを例えば郵便番号により特定される地域ごとに統計的に集計することにより得られ、各地域の郵便番号、評価額の平均、家財保険額の平均等の資産情報、契約者の職業分布、契約者の平均寿命、契約者の平均年齢等の顧客情報等を含む。公的統計データは、例えば郵便番号により特定される地域ごとに集計されたデータであり、各地域の郵便番号、年代別の人口、世帯数、店舗数の統計情報を含む。なお、店舗は、例えばコンビニエンスストア、スーパーマーケット、デパート等の小売店、レストラン（ファミリーレストランを含む）、喫茶店等の飲食店、自動車ディーラ等、任意の店舗を含んでよい。
【００１６】
第１の実施形態に係る評価装置１０及び評価装置１０による空家発生リスクの評価方法について説明する。
【００１７】
評価装置１０は、保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する装置であり、保険契約データを有するユーザ、特に保険会社が使用するパーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置に実装される。評価装置１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、入力装置、表示装置、通信装置、及び記憶装置（いずれも不図示）を有する。
【００１８】
ＣＰＵは、専用プログラムを実行することにより、評価装置１０に空家発生リスクを評価する機能を発現させる。評価装置１０の機能構成については後述する。なお、専用プログラムは、例えば、ＲＯＭ（不図示）に記憶され、それをＣＰＵが読み出す、或いはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶され、それをＣＰＵが読み取り装置（不図示）を用いて読み出してＲＡＭに展開することで起動される。
【００１９】
入力装置は、ユーザの入力操作により保険契約データ等を入力するためのキーボード、マウス、タッチパネル等の装置である。
【００２０】
表示装置は、空家発生リスクの評価結果等を表示する液晶ディスプレイ等の装置である。
【００２１】
通信装置は、インターネットのようなネットワークを介して通信手段を備えた他の装置と通信する装置であり、一例としてＴＣＰ／ＩＰ等のプロトコルを利用して通信することができる。これにより、業者が運用するコンピュータ端末と通信して宅地住所リストを取得すること、自治体が運用するコンピュータ端末と通信して公的統計データを取得することができる。
【００２２】
記憶装置は、空家発生リスクを評価するのに必要なデータを記憶する装置であり、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等を採用することができる。記憶装置には、保険会社が顧客と保険契約することで取得した保険契約データ、保険契約データを集計することにより得られる保険契約統計データ、外部端末から取得した宅地住所リスト及び公的統計データが記憶されている。なお、記憶装置として、ネットワーク上に通信可能に接続された記憶装置を採用してもよい。
【００２３】
図１に、評価装置１０の機能構成を示す。評価装置１０は、入力部１１、記憶部１２、評価部１３、及び出力部１４を備える。
【００２４】
入力部１１は、ユーザが入力装置を用いて入力する宅地に関する保険契約データ、通信装置により外部端末から取得した宅地住所リスト及び公的統計データを受けて、記憶部１２に送信する。
【００２５】
記憶部１２は、保険契約データ、宅地住所リスト及び公的統計データを記憶装置に記憶する。記憶部１２は、保険契約データを例えば郵便番号により特定される地域ごとに統計的に集計して保険契約統計データを生成し、公的統計データとともに地域統計データとして記憶装置に記憶してもよい。
【００２６】
評価部１３は、記憶装置から保険契約データ及び地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）を読み出し、これに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する。対象地域は、例えば郵便番号を基に市町村を同じする地域単位で選択することができる。空家発生リスクは、例えば、対象地域の宅地の評価額、対象地域の年齢リスク、及び対象地域の利便性をそれぞれ表す３つの指標値に基づいて評価される。
【００２７】
対象地域の宅地の評価額は、その対象地域の資産価値を表す。宅地の資産価値が高ければ頻繁に売買されて流動性が高くなると考えられるから、宅地の評価額が高いほど空家が発生しにくいと考えられる。対象地域の宅地の評価額は、宅地に関する保険契約時における建物の評価額Ａ１、敷地の評価額Ｂ、耐用年数Ｙ１、及び経過年数Ｙ２を用いて計算式Ａ１×（Ｙ１−Ｙ２）／Ｙ１−Ｂより各宅地の評価額を算出し、対象領域内のすべての宅地に関する評価額の総和より指標値が算出される。
【００２８】
対象地域の年齢リスクは、その対象地域の住民の余命に伴う空家の発生リスクを表す。住民の平均年齢が高ければより近い将来に空家が増えると考えられる。対象地域の年齢リスクは、対象地域における平均年齢Ｔ１及び平均寿命Ｔ２を用いて、計算式（Ｔ２−Ｔ１）／Ｔ２より指標値が算出される。
【００２９】
対象地域の利便性は、高いほど流動性が高くなり、空家が発生しにくくなると考えられる。ここで、地域内の店舗数が利便性を良く表すことが発明者らにより経験的に見出されている。対象地域の利便性は、対象地域の店舗数Ｓ及び対象地域の人口Ｐを用いて、計算式Ｓ／Ｐより指標値が算出される。
【００３０】
評価部１３は、対象地域を選択し、保険契約データに基づいて対象地域の宅地の評価額を表す指標値を算出し、保険契約統計データに基づいて対象地域の年齢リスクを表す指標値を算出し、公的統計データに基づいて対象地域の利便性を表す指標値を算出し、それらの指標値の積より空家発生リスクを算出する。算出された空家発生リスクの値が小さい（大きい）ほど、その対象地域において空家が発生するリスクが高い（低い）ことを表す。空家発生リスクの評価結果は、出力部１４に送信される。また、記憶部１２に送信して記憶装置に保存されてもよい。
【００３１】
なお、本実施形態において使用する３つの指標、すなわち宅地の評価額、年齢リスク、及び利便性は、例えば利便性が高いから宅地の評価額も高くなるというように互いに相関し得る。そこで、３つの指標値の積に代えて重み付け加算より空家発生リスクを算出してもよい。
【００３２】
出力部１４は、評価部１３による空家発生リスクの評価結果を表示装置上に表示する。
【００３３】
図２に、評価装置１０による空家発生リスクの評価方法のフローを示す。なお、空家発生リスクを評価する際に使用する宅地住所リスト、保険契約データ、及び地域統計データ（保険契約統計データ及び公的統計データ）は記憶装置に記憶されているものとする。
【００３４】
ステップＳ１１では、空家発生リスクを評価する対象地域を選択する。評価部１３は、記憶装置から宅地住所リストを読み出して、図３Ａに示すように対象地域の選択画面、すなわち住所情報に含まれる住所及び郵便番号のリストを表示装置上に表示する。なお、「―」は、その地域について空家発生リスクがまだ評価されていないことを意味する。次いで、ユーザが、入力装置を操作して、表示装置に表示されているリストの中から対象地域を選択する。ここで、ユーザは「××県△△町」を選択したとする。評価部１３は、選択された市町村に対応する郵便番号「１２３−０００２」を対象地域のインデックスとして設定する。
【００３５】
ステップＳ１２では、記憶装置に記憶された保険契約データ及び地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）の中から対象地域に関わるデータを読み出す。ここで、評価部１３は、ステップＳ１１で設定したインデックス、すなわち郵便番号を用いて、記憶装置から対象地域のデータを抽出する。
【００３６】
ステップＳ１３では、保険契約データ等に基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する。評価部１３は、先述のとおり、保険契約データに基づいて対象地域の宅地の評価額を表す指標値を算出し、保険契約統計データに基づいて対象地域の年齢リスクを表す指標値を算出し、公的統計データに基づいて対象地域の利便性を表す指標値を算出し、それらの指標値の積より空家発生リスクを算出する。なお、評価部１３は、３つの指標値の積に代えて重み付け加算より空家発生リスクを算出してもよい。算出された空家発生リスクの値が小さい（大きい）ほど、その対象地域において空家が発生するリスクが高い（低い）ことを表す。空家発生リスクの評価結果は、出力部１４に送信される。また、記憶部１２に送信して記憶装置に保存されてもよい。
【００３７】
ステップＳ１４では、空家発生リスクの評価結果を出力する。出力部１４は、図３Ｂに示すように、空家発生リスクの評価結果を表示装置上に表示する。この例では、対象地域の宅地の評価額２８５、年齢リスク１．２５、利便性０．１０３（いずれも任意単位）と算出され、これらの算出結果より空家発生リスク３６．７と評価されている。
【００３８】
ステップＳ１５では、空家発生リスクの評価を継続するか否かが判断する。評価部１３は、ユーザが入力装置を操作して評価を継続することを選択した場合、ステップＳ１１に戻る。評価部１３は、ステップＳ１１でユーザがさらに選択する対象地域についてステップＳ１２〜Ｓ１４を繰り返す。評価部１３は、ユーザが入力装置を操作して評価を終了することを選択した場合、ステップＳ１６に進む。
【００３９】
ステップＳ１６では、空家発生リスクの評価結果のサマリを出力する。出力部１４は、記憶装置から空家発生リスクの評価結果を読み出し、図３Ｃに示すようにそのサマリを表示装置上に表示する。この例では、「○○県△△町」の空家発生リスクの値が大きく、この地域では空家が発生するリスクが低いことがわかる。また、「○○県□□村」の空家発生リスクの値が小さく、この地域では空家が発生するリスクが高いことがわかる。なお、図３Ｃに示すリスト形式の出力画面に代えてマップ形式の出力画面を採用してもよい。マップ上の各地域を空家発生リスクの値が大きいほど淡色、小さいほど濃色で表示することでリスクの程度を表してよい。
【００４０】
第１の実施形態に係る評価装置１０は、宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部１２、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部１３、空家発生リスクの評価結果を出力する出力部１４を備える。ここで、評価部１３は、保険契約データに基づいて対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出し、第１及び第２指標値の算出結果並びに対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する。保険会社が有する保険契約データを利用して、対象地域の宅地の評価額、年齢リスク、及び利便性という地域全体の特徴を表すマクロな指標に基づいてその地域の空家発生リスクをヒューリスティックに評価することができる。
【００４１】
また、第１の実施形態に係る評価方法は、宅地に関する保険契約データを読み出す段階、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階、空家発生リスクの評価結果を出力する段階を備える。ここで、評価する段階は、保険契約データに基づいて対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出すること、第１及び第２指標値の算出結果並びに対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて対象地域の空家発生リスクを評価することを含む。保険会社が有する保険契約データを利用して、対象地域の宅地の評価額、年齢リスク、及び利便性という地域全体の特徴を表すマクロな指標に基づいてその地域の空家発生リスクをヒューリスティックに評価することができる。
【００４２】
第２の実施形態に係る評価装置２０及び評価装置２０による空家発生リスクの評価方法について説明する。
【００４３】
評価装置２０は、保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する装置であり、保険契約データを有するユーザ、特に保険会社が使用するパーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置に実装される。評価装置２０は、第１の実施形態に係る評価装置１０と同様に構成することができる。
【００４４】
図４に、評価装置２０の機能構成を示す。評価装置２０は、入力部２１、記憶部２２、評価部２３、学習部２４、及び出力部２５を備える。入力部２１、記憶部２２、及び出力部２５は、それぞれ、第１の実施形態に係る評価装置１０の入力部１１、記憶部１２、及び出力部１４と同様に構成される。
【００４５】
評価部２３は、宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む保険契約データ（すなわち、空家ラベル無し保険契約データ）、及び各地域の統計情報を含む地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）を空家推定モデルに入力して、対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行する。機械学習による空家推定モデルの構築については後述する。
【００４６】
空家推定に先立って、評価部２３は、宅地住所リストに含まれる住所情報をインデックスにして対象宅地に関する保険契約データ及び対象宅地が属する地域の地域統計データを１つのデータにマージする。それにより、対象宅地が空家であるか否かを推定するのに必要な、保険契約データに含まれる対象宅地に関する住所情報、宅地情報、空家ラベル（ただし、ＮＵＬＬ値）、地域統計データに含まれる対象宅地が属する地域の資産情報、顧客情報、及び統計情報が１つのデータにマージされる。評価部２３は、マージしたデータを空家推定モデルに入力する。
【００４７】
空家推定を実行することにより、空家推定モデルは対象宅地が空家である確率を出力する。評価部２３は、空家である確率が予め設定された閾値を超える（超えない）場合に対象宅地が空家である（空家ではない）と判定することができる。その判定結果は、記憶部２２に送信され、記憶部２２により空家ラベルに空家であるか否かを書き込むことで記憶装置に記憶される。
【００４８】
評価部２３は、対象地域に含まれる各宅地について上記の空家推定を実行し、その結果に基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する。ここで、空家発生リスクは、例えば、対象地域の空家率、すなわ対象地域内の空家の数／対象地域の人口により評価してよい。
【００４９】
評価部２３は、現在における保険契約データ（すなわち、空家ラベル無し保険契約データ）及び地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）を用いるに限らず、過去の保険契約データ及び地域統計データを用いることで、過去の時点における空家推定を実行し、その結果に基づいて過去の空家発生リスクを評価することもできる。図５Ａにその評価結果の一例を示す。この例では、Ａ市及びＢ市のそれぞれについて、現在である２０１９年に加えて、過去の１９６０年、１９８０年、及び２０００年における空家発生リスクが評価されている。空家発生リスクの時間的推移より、例えばＡ市の空家発生リスクは２０１９年以降ほとんど変わらない、Ｂ市の空家発生リスクは減少傾向にあり２０４０年にはさらに空家が発生する可能性が高くなるというように、将来のリスクを評価することが可能となる。
【００５０】
また、評価部２３は、将来における保険契約データ及び地域統計データの予想を用いることで、将来の時点における空家推定を実行し、その結果に基づいて将来の空家発生リスクを予想することもできる。特に地域統計データについては、保険契約統計データに含まれる資産情報及び顧客情報、公的統計データに含まれる統計情報については将来の予想が比較的容易に取得できることから、例えば保険契約データについては現在におけるデータ、地域統計データについては将来の予想データを用いることで将来の空家発生リスクを予想してもよい。図５Ｂにその評価結果の一例を示す。この例では、Ａ市及びＢ市のそれぞれについて、上の例において評価された過去の１９６０年、１９８０年、及び２０００年並びに現在である２０１９年における空家発生リスクに加えて、将来の２０４０年における空家発生リスクが予想されている。その予想より、例えばＡ市の２０４０年の空家発生リスクは２０１９年とほとんど変わらない、Ｂ市の２０４０年の空家発生リスクは２０１９年からさらに下がり、空家が発生する可能性がさらに高くなるというように、将来のリスクを評価することが可能となる。
【００５１】
図６Ａから図６Ｃに示すように、保険契約データ（特に、宅地情報）のない宅地（つまり、保険契約をしていない宅地）について宅地情報を推定して保険契約データを生成し、これを用いて空家推定をすることができる。一例として、衛星写真を用いて宅地情報を推定することができる。
【００５２】
評価部２３は、図６Ａに示すように、対象地域の衛星写真３０を取得し、対象宅地を含む部分を特定する。この例では、宅地３１，３４について保険契約データがないものとする。評価部２３は、衛星写真３０から宅地３１の位置情報を取得し、得られた位置情報を記憶装置に記憶された宅地住所リストに照合して宅地３１の住所情報を取得し、その住所情報をインデックスにして宅地３１に関する保険契約データを記憶装置から読み出す。図６Ｂに示すように、宅地３１に関する保険契約データ（特に、宅地情報）が記憶装置内に記憶されてない場合（ＮＵＬＬ値の場合）、評価部２３は、衛星写真３０から宅地３１を含む部分を抽出し、抽出された宅地３１の衛星写真を宅地情報推定モデルに入力して宅地３１に関する宅地情報を推定する。機械学習による宅地情報推定モデルの構築については後述する。推定された宅地３１の宅地情報は、図６Ｃに示すように保険契約データ（宅地情報の推定値を含むこととなる）に含めて記憶装置に記憶される。このように保険会社と保険契約していない宅地に関する保険契約データを生成することができ、これを用いることで保険契約データのない多くの宅地についても空家推定することが可能となる。
【００５３】
なお、図６Ｃに示す宅地３４のように保険契約データ（特に、宅地情報）が記憶装置に記憶されていないのに加えて宅地情報推定モデルにより宅地情報が推定されていない又は推定することができない場合、評価部２３は、保険契約データなしで、つまり宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含まない保険契約データ（ＮＵＬＬ値）、及び地域統計データを空家推定モデルに入力して、対象宅地について空家推定を実行することとしてもよい。これにより、保険会社が保険契約データを有さない宅地についても空家であるか否かをある程度の正確さで推定することができる。
【００５４】
学習部２４は、第１学習部２４ａ及び第２学習部２４ｂを含む。
【００５５】
第１学習部２４ａは、機械学習により空家推定モデルを構築する。第１学習部２４ａは、宅地住所リスト、空家ラベルが付された宅地に関する空家ラベル付き保険契約データ、及び地域統計データを記憶装置から読み出して空家推定モデルに入力し、空家ラベルを教師データとして使用することにより、空家推定モデルを機械学習する。ここで、機械学習アルゴリズムとして、例えば、ニューラルネットワーク、ＧＢＤＴ（勾配ブースティング決定木）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を採用することができる。なお、第１学習部２４ａは、機械学習に先立って、保険契約データに含まれる対象宅地に関する住所情報、宅地情報、空家ラベル、地域統計データに含まれる対象宅地が属する地域の資産情報、顧客情報、及び統計情報を１つのデータにマージしてもよい。第１学習部２４ａは、記憶装置に記憶されているすべての又は十分な量の空家ラベル付き保険契約データを用いて空家推定モデルを機械学習する。
【００５６】
第２学習部２４ｂは、機械学習により宅地情報推定モデルを構築する。第２学習部２４ｂは、図７Ａに示すように、対象地域の衛星写真３０を取得し、対象宅地を含む部分を抽出する。この例では、宅地３２，３３について空家ラベル付き保険契約データが得られているものとする。第２学習部２４ｂは、衛星写真３０から宅地３２，３３の位置情報を取得し、得られた位置情報を記憶装置に記憶された宅地住所リストに照合して宅地３２，３３の住所情報を取得し、その住所情報をインデックスにして宅地３２，３３に関する保険契約データを記憶装置から読み出す。図７Ｂに示すように、宅地３２，３３に関する保険契約データ（特に、宅地情報）が記憶装置内に記憶されている場合、第２学習部２４ｂは、衛星写真３０から宅地３２，３３を含む部分をそれぞれ抽出し、抽出された宅地３２，３３の衛星写真をそれぞれの保険契約データに紐付けし、紐付けられた宅地の衛星写真及び保険契約データを宅地情報推定モデルに入力し、保険契約データに含まれる宅地情報を教師データとして使用することにより、宅地情報推定モデルを機械学習する。ここで、機械学習アルゴリズムとして、例えば、ニューラルネットワーク、ＧＢＤＴ（勾配ブースティング決定木）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を採用することができる。第２学習部２４ｂは、記憶装置に記憶されているすべての又は十分な量の宅地情報を含む保険契約データを用いて宅地情報推定モデルを機械学習する。
【００５７】
図８に、評価装置２０による空家発生リスクの評価方法のフローを示す。なお、空家発生リスクを評価する際に使用する宅地住所リスト、保険契約データ、及び地域統計データ（保険契約統計データ及び公的統計データ）は記憶装置に記憶されているものとする。
【００５８】
ステップＳ２１では、空家発生リスクを評価する対象地域を選択する。評価部２３は、記憶装置から宅地住所リストを読み出して、図９Ａに示すように対象地域の選択画面、すなわち住所情報に含まれる住所及び郵便番号のリストを表示装置上に表示する。なお、「―」は、その地域について空家発生リスクがまだ評価されていないことを意味する。次いで、ユーザが、入力装置を操作して、表示装置に表示されているリストの中から対象地域を選択する。ここで、ユーザは「××県△△町」を選択したとする。評価部２３は、選択された市町村の宅地の数（一例としてＮとする）を取得するとともに郵便番号「１２３−０００２」を対象地域のインデックスとして設定する。
【００５９】
図９Ｂに、選択された「××県△△町」の空家マップ（未空家推定）の一例を示す。この例では、４つの宅地３１〜３４が表示されている。宅地３１，３３，３４については空家ラベルが付されていない、宅地３２については空家ラベル（空家である）が付されているものとする。また、宅地３１，３４については宅地情報が付されていない（つまり、保険契約がされていない）、宅地３３については宅地情報が付されている（つまり、保険契約がされている）ものとする。ユーザは入力装置を操作して、宅地３１，３４のように宅地情報が付されていない宅地に対して宅地情報を推定するか否かを、例えば地域ごとに、或いは宅地ごとに選択してよい。
【００６０】
ステップＳ２２では、評価部２３はカウンタｎをリセットする（ゼロにセットする）。
【００６１】
ステップＳ２３では、評価部２３はカウンタｎを１インクリメントする。
【００６２】
ステップＳ２４では、記憶装置に記憶された保険契約データ及び地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）の中から対象地域の宅地ｎに関わるデータを読み出す。ここで、評価部１３は、ステップＳ２１で設定した郵便番号及びカウンタｎをインデックスにして、記憶装置から対象地域の宅地ｎのデータを抽出する。
【００６３】
ステップＳ２５では、評価部２３は、読み出した宅地ｎの保険契約データに空家ラベルが含まれているか否か（すなわち、付されている空家ラベルがＮＵＬＬ値でないか否か）を判断する。宅地３２の場合、空家ラベルが付されるため、ステップＳ２３に戻る。宅地３１，３３，３４の場合、空家ラベルが付されていないため、ステップＳ２６に進む。
【００６４】
ステップＳ２６では、評価部２３は、読み出した宅地ｎの保険契約データに宅地情報が含まれているか否か（すなわち、宅地情報がＮＵＬＬ値でないか否か）を判断する。宅地３３の場合、宅地情報が含まれているため、ステップＳ３０に進む。宅地３１，３４の場合、宅地情報が含まれていないため、ステップＳ２７に進む。
【００６５】
ステップＳ２７では、評価部２３は、宅地ｎに対して宅地情報を推定するか否かを判断する。評価部２３は、ステップＳ２１でのユーザの選択に従って判断してよい。ここでは、評価部２３は、宅地３１については宅地情報を推定すると判断して、ステップＳ２８に進むとし、宅地３４については宅地情報を推定しないと判断して、ステップＳ２９に進む。
【００６６】
ステップＳ２８では、評価部２３は、保険契約データ（特に、宅地情報）のない宅地（ここでは宅地３１）について衛星写真を用いて宅地情報を推定する。その詳細は図６Ａから図６Ｃを用いて説明したとおりである。すなわち、評価部２３は、図６Ａに示すように、対象地域の衛星写真３０を取得し、宅地３１を含む部分を特定する。評価部２３は、衛星写真３０から宅地３１の位置情報を取得し、得られた位置情報を記憶装置に記憶された宅地住所リストに照合して宅地３１の住所情報を取得し、その住所情報をインデックスにして宅地３１に関する保険契約データを記憶装置から読み出す。図６Ｂに示すように、評価部２３は、衛星写真３０から宅地３１を含む部分を抽出し、抽出された宅地３１の衛星写真を宅地情報推定モデルに入力して宅地３１に関する宅地情報を推定する。推定された宅地３１の宅地情報は、図６Ｃに示すように保険契約データ（宅地情報の推定値を含むこととなる）に含めて記憶装置に記憶される。このように保険会社と保険契約していない宅地に関する保険契約データを生成することができ、これを用いることで保険契約データのない多くの宅地についても空家推定することが可能となる。
【００６７】
ステップＳ２９では、評価部２３は、保険契約データ（特に、宅地情報）のない宅地（ここでは宅地３４）について宅地情報をＮＵＬＬ値にセットする。なお、既に宅地情報がＮＵＬＬ値にセットされている場合には、ステップＳ２９をスキップしてよい。係る場合、評価部２３は、後述するステップＳ３１において保険契約データなしで、つまり宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含まない保険契約データ（ＮＵＬＬ値）、及び地域統計データを空家推定モデルに入力して、対象宅地について空家推定を実行する。これにより、保険会社が保険契約データを有さない宅地についても空家であるか否かをある程度の正確さで推定することができる。
【００６８】
ステップＳ３０では、宅地ｎに関するデータをマージする。評価部２３は、ステップＳ２１で設定した郵便番号をインデックスにして宅地ｎに関する保険契約データ及び宅地ｎが属する地域の地域統計データを１つのデータにマージする。それにより、宅地ｎが空家であるか否かを推定するのに必要な、保険契約データに含まれる宅地ｎに関する住所情報、宅地情報、空家ラベル（ただし、ＮＵＬＬ値）、地域統計データに含まれる宅地ｎが属する地域の資産情報、顧客情報、及び統計情報が１つのデータにマージされる。
【００６９】
ステップＳ３１では、宅地ｎについて空家推定を実行する。評価部２３は、ステップＳ３０でマージしたデータを空家推定モデルに入力する。それにより、空家推定モデルは宅地ｎが空家である確率を出力する。評価部２３は、空家である確率が予め設定された閾値を超える（超えない）場合に対象宅地が空家である（空家ではない）と判定する。その判定結果は、記憶部２２に送信され、記憶部２２により空家ラベルに空家であるか否かを書き込むことで記憶装置に記憶される。
【００７０】
ステップＳ３２では、評価部２３は、カウンタｎがＮに等しいか否か判断する。カウンタｎがＮより小さい場合、ステップＳ２３に戻り、宅地ｎ＋１についてステップＳ２４〜Ｓ３１を繰り返す。対象地域のすべての宅地について空家推定が実行されてカウンタｎがＮに等しい場合、ステップＳ３３に進む。
【００７１】
ステップＳ３３では、対象地域の空家発生リスクを評価する。評価部２３は、例えば、対象地域の空家率、すなわ対象地域内の空家の数／対象地域の人口により空家発生リスクを評価する。空家発生リスクの値が大きい（小さい）ほど、その対象地域において空家が発生するリスクが高い（低い）ことを表す。空家発生リスクの評価結果は、出力部２５に送信される。また、記憶部２２に送信して記憶装置に保存されてもよい。
【００７２】
最後に、ステップＳ３４では、空家発生リスクの評価結果のサマリを出力する。出力部２５は、記憶装置から空家発生リスクの評価結果を読み出し、図９Ｃに示すようにそのサマリを表示装置上に表示する。この例では、「○○県△△町」の空家発生リスクの値が小さく、この地域では空家が発生するリスクが低いことがわかる。また、「○○県□□村」の空家発生リスクの値が大きく、この地域では空家が発生するリスクが高いことがわかる。
【００７３】
なお、ユーザが入力装置を操作して地域を選択することで、空家分布マップを出力してもよい。出力部２５は、記憶装置から空家発生リスクの評価結果を読み出し、図９Ｄに示すように対象地域のマップ上に空家（黒塗り）を表示する。この例では、宅地３１が空家と推定されていることがわかる（宅地３２は空家であると申告されている）。
【００７４】
なお、評価部２３は、現在における保険契約データ（すなわち、空家ラベル無し保険契約データ）及び地域統計データ（すなわち、保険契約統計データ及び公的統計データ）を用いるに限らず、過去の保険契約データ及び地域統計データを用いて上述の空家発生リスクの評価方法を実行することで、過去の時点における空家発生リスクを評価することもできる。また、評価部２３は、将来における保険契約データ及び地域統計データの予想を用いて上述の空家発生リスクの評価方法を実行することで、将来の時点における空家発生リスクを評価することもできる。
【００７５】
第２の実施形態に係る評価装置２０は、宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部２２、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部２３、空家発生リスクの評価結果を出力する出力部２５を備える。ここで、評価部２３は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを空家推定モデルに入力して、対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行する。保険会社が有する各宅地に関する保険契約データを利用して空家であるか否かを宅地ごとに推定することができ、斯かるミクロな指標に基づいて各地域の空家発生リスクをより詳細に評価することができる。
【００７６】
また、第２の実施形態に係る評価方法は、宅地に関する保険契約データを読み出す段階、保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階、空家発生リスクの評価結果を出力する段階を備える。ここで、評価する段階は、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを空家推定モデルに入力して、対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行することを含む。保険会社が有する各宅地に関する保険契約データを利用して空家であるか否かを宅地ごとに推定することができ、斯かるミクロな指標に基づいて各地域の空家発生リスクをより詳細に評価することができる。
【００７７】
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【００７８】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【００７９】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【００８０】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【００８１】
図１０は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【００８２】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【００８３】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。なお、グラフィックコントローラ２２１６は、イメージデータをディスプレイデバイス２２１８上に表示する処理に限らず、ＣＰＵ２２１２と同様にイメージデータを生成するなどのデータ処理のすべて又は一部を行うこととしてもよい。
【００８４】
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【００８５】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【００８６】
プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【００８７】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【００８８】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【００８９】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【００９０】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【００９１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００９２】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００９３】
１０…評価装置、１１…入力部、１２…記憶部、１３…評価部、１４…出力部、２０…評価装置、２１…入力部、２２…記憶部、２３…評価部、２４…学習部、２５…出力部、３０…衛星写真、３１，３２，３３，３４…宅地、２２００…コンピュータ、２２０１…ＤＶＤ−ＲＯＭ、２２１０…ホストコントローラ、２２１４…ＲＡＭ、２２１６…グラフィックコントローラ、２２１８…ディスプレイデバイス、２２２０…入／出力コントローラ、２２２２…通信インタフェース、２２２４…ハードディスクドライブ、２２２６…ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、２２４０…入／出力チップ、２２４２…キーボード。
【図１】
2020184096.tif 000003
【図２】
2020184096.tif 000004
【図３Ａ】
2020184096.tif 000005
【図３Ｂ】
2020184096.tif 000006
【図３Ｃ】
2020184096.tif 000007
【図４】
2020184096.tif 000008
【図５Ａ】
2020184096.tif 000009
【図５Ｂ】
2020184096.tif 000010
【図６Ａ】
2020184096.tif 000011
【図６Ｂ】
2020184096.tif 000012
【図６Ｃ】
2020184096.tif 000013
【図７Ａ】
2020184096.tif 000014
【図７Ｂ】
2020184096.tif 000015
【図８】
2020184096.tif 000016
【図９Ａ】
2020184096.tif 000017
【図９Ｂ】
2020184096.tif 000018
【図９Ｃ】
2020184096.tif 000019
【図９Ｄ】
2020184096.tif 000020
【図１０】
2020184096.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】令和2年8月5日(2020.8.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価装置であって、
宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部であり、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出し、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価する、前記評価部と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する出力部と、
を備える評価装置。
【請求項２】
前記保険契約データは、各宅地に関する保険契約時における建物の評価額（Ａ１）、耐用年数（Ｙ１）、及び経過年数（Ｙ２）を含み、
前記評価部は、各宅地の敷地の評価額Ｂとして、各宅地に関する指標Ａ１×（Ｙ１−Ｙ２）／Ｙ１−Ｂの前記対象地域内の宅地に関する総和より前記第１指標値を算出する、請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記保険契約データは、各地域における平均年齢（Ｔ１）及び平均寿命（Ｔ２）を含み、
前記評価部は、前記対象地域に関する指標（Ｔ２−Ｔ１）／Ｔ２より前記第２指標値を算出する、請求項１又は２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記対象地域の店舗数Ｓ及び前記対象地域の人口ＰとしてＳ／Ｐより前記第３指標値を算出する、請求項１から３のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項５】
前記評価部は、前記第１指標値、前記第２指標値、及び第３指標値の積より前記空家発生リスクを算出する、請求項１から４のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項６】
前記保険契約データを入力する入力部をさらに備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項７】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価装置であって、
宅地に関する保険契約データを記憶する記憶部と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する評価部であり、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行する、前記評価部と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する出力部と、
を備える評価装置。
【請求項８】
前記評価部は、対象地域に含まれる各宅地について空家推定を実行し、該空家推定の結果に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価する、請求項７に記載の評価装置。
【請求項９】
前記評価部は、前記宅地住所リストに含まれる住所情報をインデックスにして前記対象宅地に関する前記保険契約データ及び前記対象宅地が属する地域の前記地域統計データを１つのデータにマージし、マージしたデータを前記第１推定モデルに入力する、請求項７又は８に記載の評価装置。
【請求項１０】
前記保険契約データは、宅地が空家であるか否かを示す空家ラベルを含む空家ラベル付き保険契約データを一部に含み、
前記宅地住所リスト、前記空家ラベルが付された宅地に関する前記空家ラベル付き保険契約データ、及び前記地域統計データを第１推定モデルに入力し、前記空家ラベルを教師データとして使用することにより、前記第１推定モデルを機械学習する第１学習部をさらに備える、請求項７から９のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１１】
前記評価部は、前記対象宅地の衛星写真を第２推定モデルに入力して前記対象宅地に関する宅地情報を推定し、推定された宅地情報を前記保険契約データに含める、請求項７から１０のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１２】
前記保険契約データに宅地情報が含まれる宅地の衛星写真を第２推定モデルに入力し、前記宅地情報を教師データとして使用することにより、前記第２推定モデルを機械学習する第２学習部をさらに備える、請求項１１に記載の評価装置。
【請求項１３】
前記評価部は、前記宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含まない前記保険契約データ、及び前記地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地について空家推定を実行する、請求項７から１２のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１４】
前記保険契約データを入力する入力部をさらに備える、請求項７から１３のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項１５】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す段階と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階であり、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出すること、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価することを含む、段階と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する段階と、
を備える評価方法。
【請求項１６】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価する評価方法であって、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す段階と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する段階であり、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行することを含む、段階と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する段階と、
を備える評価方法。
【請求項１７】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価するプログラムであって、コンピュータに、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す手順と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する手順であり、前記保険契約データに基づいて前記対象地域の宅地の評価額を表す第１指標値及び前記対象地域の年齢リスクを表す第２指標値を算出すること、前記第１指標値及び前記第２指標値の算出結果並びに前記対象地域の利便性を表す第３指標値に基づいて前記対象地域の空家発生リスクを評価することを含む、手順と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する手順と、
を実行させるプログラム。
【請求項１８】
保険契約データを利用して空家の発生リスクを評価するプログラムであって、コンピュータに、
宅地に関する保険契約データを記憶装置から読み出す手順と、
前記保険契約データに基づいて対象地域の空家発生リスクを評価する手順であり、各宅地の住所情報及び位置情報を含む宅地住所リスト、対象宅地に関する宅地情報を含む前記保険契約データ、及び各地域の統計情報を含む地域統計データを第１推定モデルに入力して、前記対象宅地が空家であるか否かを推定する空家推定を実行することを含む、手順と、
前記空家発生リスクの評価結果を出力する手順と、
を実行させるプログラム。