(57)【要約】【課題】適切な住空間の提案を支援することができる住空間提案システムを提供する。【解決手段】住空間提案システム１００は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得部１０１と、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の住空間を決定する決定部１０２と、決定された住空間を示す住空間情報を出力する出力部１０３と、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得部１０４と、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する更新部１０５とを備え、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定することを確率εで選択する。【選択図】図１
2020057026.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、
前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得部と、
取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定部と、
決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力部と、
決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得部と、
決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新部とを備え、
前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する
住空間提案システム。
【請求項２】
前記お気に入り度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得される
請求項１に記載の住空間提案システム。
【請求項３】
前記住空間決定ルールは、取得された前記嗜好関連情報から複数の住空間のそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表され、
前記更新部は、取得された前記お気に入り度に基づく値を報酬として用いて、提案対象の前記住空間に対して推定される価値を更新し、更新された前記価値に基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する
請求項１または２に記載の住空間提案システム。
【請求項４】
前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する際、複数の住空間パーツのそれぞれに対して当該住空間パーツのお気に入り度であるパーツお気に入り度が対応付けられたお気に入りパーツ情報を参照し、前記パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の住空間提案システム。
【請求項５】
前記更新部は、さらに、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記お気に入りパーツ情報を更新する
請求項４に記載の住空間提案システム。
【請求項６】
前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する際、複数の住空間のそれぞれに対して当該住空間が気に入られる効果の高さを示す効果度が対応付けられた効果情報を参照し、前記効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の住空間提案システム。
【請求項７】
前記更新部は、さらに、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記効果情報を更新する
請求項６に記載の住空間提案システム。
【請求項８】
住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、
前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得ステップと、
取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定ステップと、
決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力ステップと、
決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得ステップと、
決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新ステップとを含み、
前記決定ステップでは、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する
住空間提案方法。
【請求項９】
請求項８に記載の住空間提案方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住空間の提案を支援する住空間提案システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、顧客の嗜好を反映した住宅リフォームのシミュレーションを簡単な操作で行うための住宅リフォーム支援システムが提案されている。
【０００３】
この住宅リフォーム支援システムは、住宅の画像情報と住宅の寸法情報とを合成して、合成画像情報を生成する。また、この住宅リフォーム支援システムは、商品の意匠を選択する際、色調、メーカ名および価格等をキーワードにして検索して、所望の意匠を選択し絞り込むことができる。例えば、この住宅リフォーム支援システムは、壁紙の選定において、「白系」という色調で検索が行われると、単色だけでなく、柄物を含んだ白系の壁紙を表示することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１０８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザが、ユーザ自身にとって適切な住空間を把握していない場合がある。一方で、住空間における建物、内装および外装には、多数のバリエーションがある。そのため、ユーザが、多数のバリエーションから、ユーザ自身にとって適切な住空間を見つけ出すことが困難な場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、適切な住空間の提案を支援することができる住空間提案システム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る住空間提案システムは、住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得部と、取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定部と、決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力部と、決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得部と、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新部とを備え、前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る住空間提案方法は、住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得ステップと、取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定ステップと、決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力ステップと、決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得ステップと、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新ステップとを含み、前記決定ステップでは、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る住空間提案システム等は、適切な住空間の提案を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態における住空間提案システムの構成を示すブロック図
【図２】実施の形態における住空間決定ルールを示す模式図
【図３】実施の形態における住空間提案システムの動作を示すシーケンス図
【図４】実施の形態における住空間提案システムの動作を示すフローチャート
【図５】実施の形態における住空間決定処理を示すフローチャート
【図６】実施の形態における嗜好関連情報の入力画面を示す概念図
【図７】実施の形態におけるお気に入り度の入力画面を示す概念図
【図８】変形例１におけるお気に入りパーツ情報を示すデータテーブル図
【図９】変形例２における効果情報を示すデータテーブル図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
また、以下の説明において、表現上、第１、第２および第３などの序数が構成要素などに対して付与されている場合がある。これらの序数は、適宜、付け替えられてもよいし、取り除かれてもよい。また、新たな序数が構成要素などに対して付け加えられてもよい。
【００１３】
また、以下の説明における住空間提案システムおよび住空間提案方法は、住空間提案支援システムおよび住空間提案支援方法とも表現され得る。また、住空間は、居住のための空間である。住空間には、居住のための建物、内容および外装等が含まれていてもよい。住空間の提案は、新築の提案でもよいし、リフォームの提案でもよい。
【００１４】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態における住空間提案システムの構成を示すブロック図である。図１のように、住空間提案システム１００は、第１の取得部１０１、決定部１０２、出力部１０３、第２の取得部１０４および更新部１０５を備える。
【００１５】
住空間提案システム１００は、１つの装置で構成されてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。住空間提案システム１００は、例えば、住空間の提案を支援するコンピュータシステムである。住空間提案システム１００が備える複数の構成要素は、専用の複数の電気回路、または、汎用の単一の電気回路によって実装されてもよい。また、第１の取得部１０１、出力部１０３および第２の取得部１０４の一部または全部が、共通の入出力装置であってもよい。
【００１６】
第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する取得器である。嗜好関連情報は、住空間に対するユーザの嗜好に関する。嗜好関連情報は、ユーザが戸建住宅を望むか集合住宅を望むか、および、ユーザが分譲住宅を望むか賃貸住宅を望むか等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、ユーザが望む間取り、延床面積および居住地域等の情報を含んでいてもよい。
【００１７】
また、嗜好関連情報は、ユーザの現在の状況を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの現在の住宅が戸建住宅であるか集合住宅であるか、および、ユーザの現在の住宅が分譲住宅であるか賃貸住宅であるか等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、ユーザの現在の住宅の間取り、延床面積および居住地域等の情報を含んでいてもよい。
【００１８】
また、嗜好関連情報は、ユーザの属性情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの家族構成およびユーザの年齢等の情報を含んでいてもよい。さらに、嗜好関連情報は、ユーザの好みのインテリア、ユーザの好みの服装、および、ユーザの好みの色等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、住空間に対するユーザの要望を含んでいてもよい。
【００１９】
また、嗜好関連情報は、さらに、ユーザの態度情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの感情等により現れる表情、姿勢、発話内容およびため息等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、さらに、ユーザの生体情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの血圧、心拍、発汗および体動等の情報を含んでいてもよい。
【００２０】
言い換えれば、嗜好関連情報に、ユーザの態度情報および生体情報等が付加されていてもよい。第１の取得部１０１は、このような嗜好関連情報を取得することにより、ユーザの態度情報および生体情報等を取得してもよい。
【００２１】
第１の取得部１０１は、ユーザから入力装置へ入力された嗜好関連情報を入力装置から有線または無線の通信によって取得してもよい。また、第１の取得部１０１は、嗜好関連情報が入力される入力装置を含んでいてもよい。あるいは、第１の取得部１０１は、嗜好関連情報が入力される入力装置に含まれていてもよい。嗜好関連情報が入力される入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等である。
【００２２】
決定部１０２は、提案対象の住空間を決定する決定器である。例えば、決定部１０２は、第１の取得部１０１で取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する。
【００２３】
住空間決定ルールは、嗜好関連情報から提案対象の住空間を導出するためのニューラルネットワークによって表されてもよい。ニューラルネットワークは、生物の神経が模擬された数学モデルであって、機械学習によって構築される。例えば、深層学習によって多層構造（具体的には４層以上）のニューラルネットワークが構築されてもよい。
【００２４】
また、決定部１０２は、確率εでランダムに提案対象の住空間を決定する。例えば、εは０＜ε＜１を満たす。そして、決定部１０２は、（ｉ）１−εの確率で、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定し、（ｉｉ）εの確率で、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、基本的に、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する。したがって、εは、０．５よりも小さい方がよい。
【００２５】
出力部１０３は、住空間を示す住空間情報を出力する出力器である。具体的には、出力部１０３により出力される住空間情報は、決定部１０２により決定された住空間を示す。
【００２６】
具体的には、出力部１０３は、表示器（ディスプレイ）に住空間情報を出力してもよいし、有線または無線の通信によって住空間情報を通信装置へ送信することにより住空間情報を出力してもよい。すなわち、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための装置へ住空間情報を出力する。
【００２７】
また、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための表示器または通信装置を含んでいてもよい。そして、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示することにより、住空間情報を出力してもよい。例えば、出力部１０３は、住空間情報を画像として出力してもよい。また、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための表示器または通信装置に含まれていてもよい。
【００２８】
また、嗜好関連情報が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置（表示器または通信装置）とは、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と出力部１０３とは、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。
【００２９】
第２の取得部１０４は、お気に入り度を取得する取得器である。具体的には、お気に入り度は、提案された住空間に対するユーザのお気に入りの度合いである。お気に入り度は、例えば、２段階以上の多段階で表現される。第２の取得部１０４は、ユーザから入力装置へ入力されたお気に入り度を入力装置から有線または無線の通信によって取得してもよい。また、第２の取得部１０４は、入力装置を含んでいてもよい。
【００３０】
お気に入り度が入力される入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等である。嗜好関連情報が入力される入力装置と、お気に入り度が入力される入力装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と第２の取得部１０４とが、一体化されていてもよい。
【００３１】
また、お気に入り度が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第２の取得部１０４と出力部１０３とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。
【００３２】
さらに、嗜好関連情報が入力される入力装置と、お気に入り度が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と第２の取得部１０４と出力部１０３とが、一体化されていてもよい。
【００３３】
また、お気に入り度は、マイクを備える入力装置へ、音声によってユーザから入力されてもよい。そして、第２の取得部１０４は、ユーザから入力された音声を取得し、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより、お気に入り度を取得してもよい。
【００３４】
所定のキーワードは、「住みたい」、「いいね」、「まあまあ」、「もう少し」、「いまいち」または「全然だめ」等である。例えば、お気に入り度が最も高いキーワードは「住みたい」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「いいね」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「まあまあ」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「もう少し」または「いまいち」でもよい。そして、お気に入り度が最も低いキーワードは「全然だめ」でもよい。
【００３５】
あるいは、所定のキーワードは、「気に入った」または「気に入らない」という直接的な表現でもよい。あるいは、所定のキーワードは、お気に入り度を示す数値であってもよい。例えば、発言として検出された数値が高いほど、お気に入り度がより高くてもよい。
【００３６】
また、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間を最終的に採用したかどうかで表現されてもよい。例えば、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間を購入した場合に高く、購入しなかった場合に低くてもよい。また、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間にリフォームした場合に一番高く、ユーザが提案された住空間の一部を採用してリフォームした場合に二番目に高く、ユーザが提案された住空間へのリフォームをしなかった場合に最も低くてもよい。
【００３７】
また、ユーザが提案された住空間を最終的に採用したかどうかで表現したお気に入り度の寄与率が、ユーザが提案された住空間を気に入ったかどうかで表現したお気に入り度の寄与率よりも高くてもよい。
【００３８】
更新部１０５は、住空間決定ルールを更新する更新器である。具体的には、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間、および、その住空間に対して第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度に従って、決定部１０２における住空間決定ルールを更新する。
【００３９】
この更新は、さらに、提案対象の住空間が決定された際の嗜好関連情報に従って行われてもよい。つまり、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度、および、第１の取得部１０１によって取得された嗜好関連情報に従って、決定部１０２における住空間決定ルールを更新してもよい。
【００４０】
図２は、図１に示された決定部１０２における住空間決定ルールを示す模式図である。住空間決定ルールは、例えば、図２のようなニューラルネットワークで表される。ニューラルネットワークのノードは、ニューロンとも呼ばれる。ノード間には、重み（結合強度）が設定されている。また、このニューラルネットワークは、具体的には、深層強化学習によって構築される。そして、嗜好関連情報が深層強化学習の環境ｓとして利用され、各住空間の価値が深層強化学習の行動ａｉ（ｉ＝１〜ｎ）の価値Ｑａｉとして利用される。
【００４１】
例えば、決定部１０２は、入力に対応する環境ｓとして嗜好関連情報をニューラルネットワークに与える。そして、決定部１０２は、ノード間の重みに従って、複数の住空間に対応する複数の出力ノードのそれぞれの価値Ｑａｉを推定する。例えば、価値は、期待されるお気に入り度に対応する。そして、決定部１０２は、複数の出力ノードのうち最も高い価値を有する出力ノードに対応する住空間を提案対象の住空間として決定する。
【００４２】
例えば、更新部１０５は、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）を用いて、ニューラルネットワークで表される住空間決定ルールを更新してもよい。また、例えば、更新部１０５は、お気に入り度に基づく値を深層強化学習の報酬として用いて、住空間の価値を更新してもよい。そして、更新部１０５は、更新された価値に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。更新されるパラメータは、ノード間の重みであってもよい。
【００４３】
具体的には、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間に対して期待されるお気に入り度と、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度との誤差が小さくなるように、住空間決定ルールを更新してもよい。より具体的には、更新部１０５は、住空間に対して嗜好関連情報および住空間決定ルールに基づき期待されるお気に入り度と、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度との誤差が小さくなるように、住空間決定ルールを更新してもよい。
【００４４】
これにより、更新部１０５は、提案された住空間に対するお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。ただし、提案されていない住空間に対するお気に入り度は取得されない。一方、仮に、提案されていない住空間が提案されれば、より高いお気に入り度が取得される可能性もある。
【００４５】
そのため、決定部１０２は、確率εで、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出せずに、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関して幅広くお気に入り度を取得することができ、より適切な住空間の提案を支援することができる。
【００４６】
図３は、図１に示された住空間提案システム１００の動作を示すシーケンス図である。図３には、特に、ユーザと住空間提案システム１００とに関連する動作が示されている。
【００４７】
住空間提案システム１００（第１の取得部１０１）は、ユーザによって入力された嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０１）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１０２）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１０３）。
【００４８】
次に、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１および第２の取得部１０４）は、ユーザによって入力されたお気に入り度および嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０４）。お気に入り度は、提案された住空間に対するお気に入り度である。
【００４９】
また、住空間の提案の結果、ユーザが前回の嗜好関連情報とは異なる嗜好関連情報を入力する場合がある。あるいは、住空間の提案の結果、ユーザが前回の嗜好関連情報よりも細かい嗜好関連情報を入力する場合がある。そのため、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１）は、前回の嗜好関連情報とは異なる嗜好関連情報を取得してもよいし、前回の嗜好関連情報よりも細かい嗜好関連情報を取得してもよい。
【００５０】
住空間提案システム１００（更新部１０５）は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ１０５）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１０６）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１０７）。
【００５１】
そして、住空間提案システム１００は、上記の動作を繰り返す。つまり、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１および第２の取得部１０４）は、ユーザによって入力されたお気に入り度および嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０８）。
【００５２】
そして、住空間提案システム１００（更新部１０５）は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ１０９）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１１０）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１１１）。
【００５３】
さらに、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、住空間の決定（Ｓ１０２、Ｓ１０６、Ｓ１１０）において、確率εで、住空間決定ルールによらず、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、より幅広くお気に入り度を取得することができ、より適切な住空間の提案を支援することができる。
【００５４】
なお、住空間の提案後、住空間提案システム１００は、お気に入り度および嗜好関連情報の両方を取得することに限らず、お気に入り度および嗜好関連情報のうち一方を取得してもよい。また、住空間提案システム１００は、２以上の住空間に対する総合的なお気に入り度を取得し、２以上の住空間に対する総合的なお気に入り度に従って住空間決定ルールを更新してもよい。
【００５５】
図４は、図１に示された住空間提案システム１００の動作を示すフローチャートである。まず、第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する（Ｓ２０１）。次に、決定部１０２は、提案対象の住空間を決定する（Ｓ２０２）。その際、１−εの確率で、決定部１０２は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する。また、εの確率で、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する。
【００５６】
出力部１０３は、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ２０３）。第２の取得部１０４は、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する（Ｓ２０４）。更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ２０５）。
【００５７】
図５は、図４に示された住空間決定処理（Ｓ２０２）をより具体的に示すフローチャートである。
【００５８】
決定部１０２は、確率εを用いて分岐処理を行う（Ｓ３０１）。すなわち、決定部１０２は、εの確率で第１の決定を選択し、１−εの確率で第２の決定を選択する。
【００５９】
ここで、第１の決定が選択された場合（Ｓ３０１でε）、決定部１０２は、提案対象の住空間をランダムに決定する（Ｓ３０２）。例えば、決定部１０２は、ニューラルネットワークによって推定される価値によらず、複数の住空間の中から、ランダムに提案対象の住空間を選択する。
【００６０】
一方、第２の決定が選択された場合（Ｓ３０１で１−ε）、決定部１０２は、ニューラルネットワークに基づいて、嗜好関連情報から各住空間の価値を推定する（Ｓ３０３）。そして、決定部１０２は、推定された価値に基づいて、提案対象の住空間を決定する（Ｓ３０４）。
【００６１】
なお、決定部１０２は、第１の決定および第２の決定に限らず、第３の決定を選択してもよい。例えば、決定部１０２は、確率εで第１の決定を選択し、確率αで第２の決定を選択し、確率βで第３の決定を選択する。ここで、αは、０＜α＜１−εを満たし、βは、０＜β＜１−εを満たし、α＋β＝１−εを満たす。第３の決定は、所定の住空間を提案対象の住空間として決定することであってもよい。要するに、決定部１０２は、確率１−ε以下で第２の決定を選択してもよい。
【００６２】
図６は、図１に示された住空間提案システム１００に嗜好関連情報を入力するための入力画面を示す概念図である。図６には、特に、嗜好関連情報を初期入力するための入力画面が示されている。図６に示された入力画面では、「家族構成」、「年齢」、「地域」、「戸建／集合」、「分譲／賃貸」、「間取り」、「延床面積」、「好みのインテリア」、「好みの服装」、「好みの色」、および、「要望」が、入力可能である。
【００６３】
ここで、「家族構成」は、ユーザの家族構成である。また、「年齢」は、ユーザの年齢である。また、「地域」は、ユーザが望む居住地域である。また、「戸建／集合」は、ユーザが望む住宅が戸建住宅であるか集合住宅であるかである。また、「分譲／賃貸」は、ユーザが望む住宅が分譲住宅であるか賃貸住宅であるかである。また、「間取り」は、ユーザが望む住宅の間取りである。また、「延床面積」は、ユーザが望む住宅の延床面積である。
【００６４】
また、「好みのインテリア」は、ユーザの好みのインテリアである。また、「好みの服装」は、ユーザの好みの服装である。また、「好みの色」は、ユーザの好みの色である。また、「要望」は、住空間に対するユーザの要望である。
【００６５】
ユーザは、このような嗜好関連情報を入力し、ＧＵＩとして表示される「検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、ユーザによって入力された嗜好関連情報を取得し、提案対象の住空間を出力する。これにより、提案対象の住空間が表示される。
【００６６】
図７は、図１に示された住空間提案システム１００にお気に入り度を入力するための入力画面を示す概念図である。例えば、図６に示された入力画面で、嗜好関連情報が入力され、「検索」ボタンが押下された後、図７のように、入力された嗜好関連情報、提案対象の住空間を示す住空間情報、および、お気に入り度の入力領域が表示される。
【００６７】
住空間情報は、提案対象の住空間を示す画像、および、提案対象の住空間の価格を含む。提案対象の住空間を示す画像は、２Ｄ（平面画像）で表示されてもよいし、３Ｄ（立体画像）で表示されてもよい。お気に入り度は、提案対象の住空間に対するユーザのお気に入り度である。
【００６８】
例えば、ユーザは、提案対象の住空間に対するお気に入り度を入力し、ＧＵＩとして表示される「再検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、ユーザによって入力されたお気に入り度を取得し、住空間決定ルールを更新し、提案対象の住空間を出力する。提案対象の住空間は、住空間決定ルールの更新、または、提案対象の住空間のランダムな決定（確率εで発生する第１の決定）によって、変更される場合がある。
【００６９】
また、例えば、ユーザが提案対象の住空間を確認した際、住空間に対するユーザの嗜好が変化する場合がある。例えば、ユーザが、「間取り」として２ＬＤＫを希望していたが、提案対象の住空間を確認した結果、「間取り」として３ＬＤＫを希望するかもしれない。
【００７０】
このような場合、ユーザは、提案対象の住空間に対するお気に入り度を入力すると共に、嗜好関連情報を変更したうえで、ＧＵＩとして表示される「再検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、入力されたお気に入り度、および、変更された嗜好関連情報を取得し、住空間決定ルールを更新し、提案対象の住空間を出力する。住空間決定ルールの更新、提案対象の住空間のランダムな決定（確率εで発生する第１の決定）、または、嗜好関連情報の変更によって、提案対象の住空間が変更される場合がある。
【００７１】
図６および図７に示された入力画面は、一例である。その他の様々な情報が嗜好関連情報として入力されてもよいし、その他の様々な情報が住空間情報として表示されてもよい。あるいは、図６または図７に示された嗜好関連情報の一部のみが嗜好関連情報として入力されてもよいし、図７に示された住空間情報の一部のみが住空間情報として表示されてもよい。
【００７２】
また、図７において提案対象の住空間を示す画像へ、ユーザの要望が入力可能であってもよい。具体的には、画像における壁または家具等のオブジェクトが選択可能であって、選択されたオブジェクトに対して色またはサイズ等に関するユーザの要望が入力可能であってもよい。そして、住空間提案システム１００は、画像へ入力された要望を嗜好関連情報の一部として取得してもよい。
【００７３】
また、お気に入り度の入力領域には、嗜好関連情報から住空間決定ルール（ニューラルネットワーク）に従って期待されるお気に入り度が初期値として表示されていてもよい。また、お気に入り度の入力領域には、お気に入り度を入力するためのスライダーがＧＵＩ部品として表示されてもよい。また、お気に入り度は、音声によって入力されてもよい。この場合、入力画面には、お気に入り度の入力領域が含まれていなくてもよい。さらに、嗜好関連情報が、音声によって入力されてもよい。
【００７４】
また、ユーザが、嗜好関連情報およびお気に入り度を変更せずに、再検索を行った場合、提案された住空間のお気に入り度をニューラルネットワークに基づいて推定されるお気に入り度よりも低くしてもよい。つまり、住空間提案システム１００は、ニューラルネットワークに基づいて推定されるお気に入り度よりも低いお気に入り度を提案された住空間のお気に入り度として取得し、ニューラルネットワークを更新してもよい。これにより、次の提案対象の住空間が変更される場合がある。
【００７５】
上記の通り、本実施の形態における住空間提案システム１００は、確率εの頻度で、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、提案対象の住空間を様々に決定することができる。したがって、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得し、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案システム１００は、更新された住空間決定ルールに従って、適切な住空間の提案を支援することができる。
【００７６】
そして、これにより、住空間提案システム１００は、適切な住空間を検索するための時間およびエネルギーを削減することができる。また、住空間提案システム１００は、適切な住空間の提供を支援することができる。
【００７７】
（変形例１）
本変形例では、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、パーツお気に入り情報を参照し、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。ここで、お気に入りパーツ情報は、複数の住空間パーツのそれぞれに対してパーツお気に入り度が対応付けられた情報である。パーツお気に入り度は、住空間パーツのお気に入り度である。住空間パーツは、住空間の部分（住空間の部品またはオブジェクト等）である。
【００７８】
図８は、本変形例におけるお気に入りパーツ情報を示すデータテーブル図である。例えば、複数の住空間パーツは、複数の種別に分類される。そして、複数の住空間パーツのそれぞれに対して、パーツお気に入り度が対応付けられている。
【００７９】
図８の例では、「床」の種別に対して、「絨毯」および「フローリング」等の住空間パーツが定められている。また、「ドア」の種別に対して、「開き戸」および「引き戸」等の住空間パーツが定められている。住空間パーツは、「白色の絨毯」および「黒色のフローリング」等のように、より細かく定められていてもよい。そして、住空間パーツ毎にパーツお気に入り度が定められている。ここでは、例として、パーツお気に入り度が、最低「１」から最高「５」までの５段階で表現される。
【００８０】
提案対象の住空間のランダムな決定において、住空間提案システム１００の決定部１０２は、図８のようなパーツお気に入り情報を参照する。そして、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。
【００８１】
例えば、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の閾値（例えば、「３」）以上である複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、パーツお気に入り度の合計値または平均値が所定の閾値以上である複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。
【００８２】
住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定部１０２で決定された住空間、および、第２の取得部１０４で取得されたお気に入り度に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、嗜好関連情報に基づいて提案対象の住空間を決定するための住空間決定ルールを更新すると共に、ランダムに提案対象の住空間を決定するためのパーツお気に入り情報を更新してもよい。
【００８３】
例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に基づいて、提案対象の住空間を構成する複数の住空間パーツに対応付けられた複数のパーツお気に入り度を更新する。更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間を構成する複数の住空間パーツに対応付けられた複数のパーツお気に入り度を近づけてもよいし一致させてもよい。
【００８４】
あるいは、住空間パーツに対するパーツお気に入り度がユーザによって入力装置へ入力されてもよい。そして、住空間提案システム１００は、住空間パーツに対して入力されたパーツお気に入り度を取得する取得部を備えていてもよい。そして、更新部１０５は、住空間パーツに対して入力されたパーツお気に入り度に従って、住空間パーツに対応付けられたパーツお気に入り度を更新してもよい。
【００８５】
また、更新部１０５は、提案対象の住空間がランダムに決定された場合にのみ、決定された住空間に対するお気に入り度等に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。
【００８６】
また、一度、住空間パーツに対応付けられたパーツお気に入り度が低く更新されると、その住空間パーツが提案対象の住空間に二度と用いられなくなる可能性がある。更新部１０５は、このような現象を抑制するため、低く更新されたパーツお気に入り度を所定の期間経過後に上昇させてもよいし初期状態に更新してもよい。
【００８７】
また、更新部１０５は、さらに、嗜好関連情報に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、パーツお気に入り情報において複数の住空間パーツのそれぞれに対応付けられたパーツお気に入り度を住空間パーツに対して嗜好関連情報から推定されるパーツお気に入り度に更新してもよい。
【００８８】
また、住空間提案システム１００は、お気に入りパーツ情報を記憶するための記憶部を備えていていもよい。決定部１０２は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を参照し、提案対象の住空間をランダムに決定してもよい。また、更新部１０５は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を更新してもよい。
【００８９】
また、上記の記憶部は、住空間提案システム１００に含まれていなくてもよく、決定部１０２は、外部の記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を参照してもよいし、更新部１０５は、外部の記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を更新してもよい。
【００９０】
また、複数の住空間パーツのそれぞれに対してパーツお気に入り度が対応付けられていれば、複数の住空間パーツが複数の種別に分類されていなくてもよい。
【００９１】
本変形例における住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、ユーザが望む住空間から著しく乖離した住空間を提案対象の住空間として決定することを抑制することができる。
【００９２】
（変形例２）
本変形例では、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、効果情報を参照し、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。ここで、効果情報は、複数の住空間のそれぞれに対して効果度が対応付けられた情報である。効果度は、住空間が気に入られる効果（可能性）の高さを示す。
【００９３】
例えば、住空間を示す画像のサイズが大きいほど、その住空間が気に入られる効果がより高いと想定される。したがって、住空間を示す画像のサイズが大きいほど、より高い効果度がその住空間に対して予め対応付けられていてもよい。なお、住空間を示す画像のサイズは、基本的に、住空間のサイズに比例する。リフォームの場合、住空間を示す画像のサイズは、リフォームが行われる住空間のサイズ、すなわち、全体の住空間のうちリフォームが行われる部分のサイズに比例してもよい。
【００９４】
また、住空間を構築するための価格が低いほど、その住空間が気に入られる効果がより高いと想定される。したがって、住空間を構築するための価格が低いほど、より高い効果度がその住空間に対して予め対応付けられていてもよい。
【００９５】
図９は、本変形例における効果情報を示すデータテーブル図である。図９の例では、複数の住空間のそれぞれに対して、住空間を示す画像のサイズと、住空間を構築するための価格との組み合わせに基づいて、効果度が予め対応付けられている。ここでは、例として、効果度が、最低「１」から最高「５」までの５段階で表現される。
【００９６】
提案対象の住空間のランダムな決定において、住空間提案システム１００の決定部１０２は、図９のような効果情報を参照する。そして、決定部１０２は、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。例えば、決定部１０２は、効果度が所定の閾値（例えば、「３」）以上である複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、効果度の合計値または平均値が所定の閾値以上である複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。
【００９７】
住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定部１０２で決定された住空間、および、第２の取得部１０４で取得されたお気に入り度に基づいて、効果情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、嗜好関連情報に基づいて提案対象の住空間を決定するための住空間決定ルールを更新すると共に、ランダムに提案対象の住空間を決定するための効果情報を更新してもよい。
【００９８】
例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に基づいて、提案対象の住空間に対応付けられた効果度を更新する。更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間に対応付けられた効果度を近づけてもよいし一致させてもよい。
【００９９】
また、更新部１０５は、提案対象の住空間がランダムに決定された場合にのみ、決定された住空間に対するお気に入り度に基づいて、効果情報を更新してもよい。
【０１００】
また、一度、住空間に対応付けられた効果度が低く更新されると、その住空間が提案対象の住空間として二度と用いられなくなる可能性がある。更新部１０５は、このような現象を抑制するため、低く更新された効果度を所定の期間経過後に上昇させてもよいし初期状態に更新してもよい。
【０１０１】
また、図９の例では、住空間の画像サイズと価格との組み合わせに基づいて、住空間に効果度が対応付けられているが、住空間のその他の要素に基づいて、住空間に効果度が対応付けられていてもよい。また、複数の住空間のそれぞれに対して効果度が対応付けられていれば、画像サイズ、価格またはその他の要素が対応付けられていなくてもよい。
【０１０２】
また、効果情報および効果度は、テーブルではなく、関数によって定められてもよい。例えば、住空間の１以上の要素から関数によって効果度が導出されてもよい。そして、住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、関数に含まれる係数を更新してもよい。例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間の１以上の要素から関数によって導出される効果度が近づくように、関数に含まれる係数を更新してもよい。
【０１０３】
また、更新部１０５は、さらに、嗜好関連情報に基づいて、効果情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、効果情報において複数の住空間のそれぞれに対応付けられた効果度を住空間に対して嗜好関連情報から推定される効果度に更新してもよい。
【０１０４】
また、住空間提案システム１００は、効果情報を記憶するための記憶部を備えていていもよい。決定部１０２は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶された効果情報を参照し、提案対象の住空間をランダムに決定してもよい。また、更新部１０５は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶された効果情報を更新してもよい。
【０１０５】
また、上記の記憶部は、住空間提案システム１００に含まれていなくてもよく、決定部１０２は、外部の記憶部に記憶された効果情報を参照してもよいし、更新部１０５は、外部の記憶部に記憶された効果情報を更新してもよい。
【０１０６】
本変形例における住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、より高いお気に入り度が取得されると想定される住空間を提案対象の住空間として決定することができる。
【０１０７】
なお、変形例１と変形例２とは組み合わせ可能である。例えば、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、パーツお気に入り情報および効果情報の両方を参照してもよい。そして、住空間提案システム１００は、パーツお気に入り度が所定の第１の条件を満たす複数の住空間パーツで構成され、かつ、効果度が所定の第２の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。
【０１０８】
以上、本発明に係る住空間提案システム１００について、実施の形態等に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態等に限定されない。上記の実施の形態等に対して当業者が思いつく変形を施して得られる形態、および、上記の実施の形態等における複数の構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も本発明に含まれる。
【０１０９】
例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
【０１１０】
また、本発明は、住空間提案システム１００として実現できるだけでなく、住空間提案システム１００を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。
【０１１１】
例えば、それらのステップは、コンピュータシステムによって実行されてもよい。このコンピュータシステムは、住空間提案システム１００に相当するシステムでもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【０１１２】
例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータシステムのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【０１１３】
また、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。
【０１１４】
また、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。
【０１１５】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【０１１６】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【０１１７】
最後に、住空間提案システム１００等の複数の態様を例として示す。これらの態様は、適宜、組み合わされてもよい。また、上記の実施の形態等に示された任意の構成等が追加されてもよい。
【０１１８】
（第１の態様）
本発明の一態様に係る住空間提案システム１００は、住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、第１の取得部１０１と、決定部１０２と、出力部１０３と、第２の取得部１０４と、更新部１０５とを備える。
【０１１９】
第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する。決定部１０２は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の住空間を決定する。その際、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定することを確率εで選択する。そして、出力部１０３は、決定された住空間を示す住空間情報を出力する。
【０１２０】
第２の取得部１０４は、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する。更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する。
【０１２１】
これにより、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得することができる。そして、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関して取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案システム１００は、更新された住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間として適切な住空間を決定することができる。すなわち、住空間提案システム１００は、適切な住空間の提案を支援することができる。
【０１２２】
（第２の態様）
例えば、お気に入り度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得されてもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ユーザによって複雑な操作が行われなくても、お気に入り度を取得することができる。
【０１２３】
（第３の態様）
例えば、住空間決定ルールは、取得された嗜好関連情報から複数の住空間のそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表されてもよい。そして、更新部１０５は、取得されたお気に入り度に基づく値を報酬として用いて、提案対象の住空間に対して推定される価値を更新し、更新された価値に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。
【０１２４】
これにより、住空間提案システム１００は、ニューラルネットワークで表される住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間を決定することができる。また、住空間提案システム１００は、お気に入り度に従って、ニューラルネットワークのパラメータを更新することができる。
【０１２５】
（第４の態様）
例えば、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、複数の住空間パーツのそれぞれに対して当該住空間パーツのお気に入り度であるパーツお気に入り度が対応付けられたお気に入りパーツ情報を参照してもよい。そして、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。
【０１２６】
これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、適切な住空間パーツで構成される複数の住空間から提案対象の住空間を決定することができる。
【０１２７】
（第５の態様）
例えば、更新部１０５は、さらに、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、お気に入りパーツ情報を更新してもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定するためのお気に入りパーツ情報を更新することができる。
【０１２８】
（第６の態様）
例えば、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、複数の住空間のそれぞれに対して当該住空間が気に入られる効果の高さを示す効果度が対応付けられた効果情報を参照してもよい。そして、決定部１０２は、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。
【０１２９】
これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、提案対象の住空間として適切な複数の住空間から提案対象の住空間を決定することができる。
【０１３０】
（第７の態様）
例えば、更新部１０５は、さらに、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、効果情報を更新してもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定するための効果情報を更新することができる。
【０１３１】
（第８の態様）
本発明の一態様に係る住空間提案方法は、住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、第１の取得ステップ（Ｓ２０１）と、決定ステップ（Ｓ２０２）と、出力ステップ（Ｓ２０３）と、第２の取得ステップ（Ｓ２０４）と、更新ステップ（Ｓ２０５）とを含む。
【０１３２】
第１の取得ステップ（Ｓ２０１）では、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する。決定ステップ（Ｓ２０２）では、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の住空間を決定する。その際、決定ステップ（Ｓ２０２）では、ランダムに提案対象の住空間を決定することを確率εで選択する。そして、出力ステップ（Ｓ２０３）では、決定された住空間を示す住空間情報を出力する。
【０１３３】
第２の取得ステップ（Ｓ２０４）では、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する。更新ステップ（Ｓ２０５）では、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する。
【０１３４】
これにより、住空間提案方法を用いるシステム等は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得することができる。そして、住空間提案方法を用いるシステム等は、様々な住空間に関して取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案方法を用いるシステム等は、更新された住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間として適切な住空間を決定することができる。すなわち、住空間提案方法を用いるシステム等は、適切な住空間の提案を支援することができる。
【０１３５】
（第９の態様）
本発明の一態様に係るプログラムは、住空間提案方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、住空間提案方法がプログラムとして実現される。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  住空間提案システム
１０１  第１の取得部
１０２  決定部
１０３  出力部
１０４  第２の取得部
１０５  更新部
【図１】
2020057026.tif 000003
【図２】
2020057026.tif 000004
【図３】
2020057026.tif 000005
【図４】
2020057026.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020057026.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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