(57)【要約】      （修正有）【課題】担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不動産物件の検索を可能にする。【解決手段】物件検索支援システム１００において、不動産物件の売情報、買情報、および成約情報、を保持する記憶装置１０１と、成約情報が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとする処理、成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲を特定する処理、差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報および売情報のペアを負例学習データとする処理、および正例学習データおよび負例学習データに基づく機械学習を実行して不動産売買の成約確率モデルを生成する処理を実行する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図２
2020119413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不動産物件の売情報、買情報、および成約情報、を保持する記憶装置と、
前記成約情報が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとする処理、前記成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲を特定する処理、前記差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報および売情報のペアを負例学習データとする処理、および前記正例学習データおよび前記負例学習データに基づく機械学習を実行して不動産売買の成約確率モデルを生成する処理、を実行する演算装置と、
を含む物件検索支援システム。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記成約確率モデルを複数生成し、当該複数の成約確率モデルに関して所定の統計処理を行うことで１つの成約確率モデルを生成するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の物件検索支援システム。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記成約確率モデルに対し、顧客から受けた買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の物件検索支援システム。
【請求項４】
前記記憶装置は、
自然言語による記述の正規化ルールを規定したパターン辞書、自然言語による記述における矛盾表現の一意化ルールを規定した矛盾解消ルール、および自然言語による記述の検索条件への変換ルールを規定した変換辞書を更に保持し、
前記演算装置は、
顧客から受けた買情報の条件に関する記述を前記パターン辞書に適用して正規化し、当該記述が含む意味を抽出する処理、前記抽出した意味のうち意味同士が矛盾しているペアについて前記矛盾解消ルールを適用し、当該ペアのうち一方の意味への絞り込みを行う処理、前記抽出により得られた意味および前記絞り込みにより一意となった意味を、前記変換辞書に適用し検索条件に変換する処理、を更に実行し、
前記変換により得た検索条件を前記買情報の条件とし、当該買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを、前記成約確率モデルに適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の物件検索支援システム。
【請求項５】
情報処理システムが、
記憶装置において、不動産物件の売情報、買情報、および成約情報、を保持し、
前記成約情報が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとする処理、
前記成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲を特定する処理、
前記差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報および売情報のペアを負例学習データとする処理、
前記正例学習データおよび前記負例学習データに基づく機械学習を実行して不動産売買の成約確率モデルを生成する処理、
を実行する物件検索支援方法。
【請求項６】
前記情報処理システムが、
前記成約確率モデルを複数生成し、当該複数の成約確率モデルに関して所定の統計処理
を行うことで１つの成約確率モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の物件検索支援方法。
【請求項７】
前記情報処理システムが、
前記成約確率モデルに対し、顧客から受けた買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項５に記載の物件検索支援方法。
【請求項８】
前記情報処理システムが、
前記記憶装置において、自然言語による記述の正規化ルールを規定したパターン辞書、自然言語による記述における矛盾表現の一意化ルールを規定した矛盾解消ルール、および自然言語による記述の検索条件への変換ルールを規定した変換辞書を更に保持し、
顧客から受けた買情報の条件に関する記述を前記パターン辞書に適用して正規化し、当該記述が含む意味を抽出する処理、前記抽出した意味のうち意味同士が矛盾しているペアについて前記矛盾解消ルールを適用し、当該ペアのうち一方の意味への絞り込みを行う処理、前記抽出により得られた意味および前記絞り込みにより一意となった意味を、前記変換辞書に適用し検索条件に変換する処理、を更に実行し、
前記変換により得た検索条件を前記買情報の条件とし、当該買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを、前記成約確率モデルに適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項５に記載の物件検索支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物件検索支援システムおよび物件検索支援方法に関するものであり、具体的には、担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不動産物件の検索を可能にする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
不動産営業の担当者らは、顧客が指定した希望条件に合致する物件を探し、当該物件を契約候補として該当顧客に提示する。膨大な数、種類の売物件の中から、顧客の希望条件に合致する物件を効率よく探索するためには、相応の経験、スキルが必要である。
【０００３】
そこで、そうした物件検索の業務に関連する種々の支援技術が提案されている。例えば、不動産の購入希望者と販売希望者との取り引きを支援する不動産取引支援システムであって、通信端末から入力された購入希望者の購入条件を当該購入希望者の連絡先に関連づけて登録する購入条件登録手段と、販売希望者から提供された物件情報を当該購入希望者の連絡先に関連づけて登録する物件情報登録手段と、前記物件情報登録手段内に購入希望者の購入条件に合致する物件情報が登録されているか否かを判定する物件情報判定手段と、購入希望者の購入条件に合致する物件情報が登録されていたマッチング時に、当該物件情報を購入希望者と関連づけた特定物件情報として記憶する特定物件情報記憶手段と、特定物件情報記憶手段に記憶された特定物件情報を購入希望者の連絡先に連絡する連絡手段とを備えた不動産取引支援システム（特許文献１参照）などが提案されている。
【０００４】
また、不動産物件または不動産物件に関する事象の特徴量を算出する算出部と、過去の成立した取引における成立期間および対象不動産物件の前記特徴量と、現在の当該取引の対象不動産物件の前記特徴量とに基づいて、前記取引における所定取引期間の成約確率を予測する予測部と、を備える情報処理装置（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１１７２４８号公報
【特許文献２】特開２０１７−１６３２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方、顧客が指定する希望条件は、具体的数値を伴わない曖昧なものであったり、或いは自然言語による表現で複数通りに解釈可能な場合も多い。
【０００７】
そうした場合、上述の担当者らが所定のＤＢにて物件検索を行うにも、検索条件の設定自体が難しく、当然ながら得られる検索結果も望ましい精度とはなり難い傾向にある。
【０００８】
すると、益々物件検索に係る業務効率は低下しやすく、経験やスキルの乏しい者にとっては顧客提案の対象物件の確保すらできず、業務遂行が困難になる。
【０００９】
他方、経験豊富な担当者が物件検索を行う場合でも、顧客の希望条件に合致する売物件が皆無という結果になれば、希望条件と一部類似の条件を個人的に勘案しつつ物件を探索する必要があり、業務として相応の難易度やさらなる手間が要求される。
【００１０】
そこで本発明の目的は、担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不
動産物件の検索を可能にする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決する本発明の物件検索支援システムは、不動産物件の売情報、買情報、および成約情報、を保持する記憶装置と、前記成約情報が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとする処理、前記成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲を特定する処理、前記差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報および売情報のペアを負例学習データとする処理、および前記正例学習データおよび前記負例学習データに基づく機械学習を実行して不動産売買の成約確率モデルを生成する処理、を実行する演算装置と、を含む。
【００１２】
また、本発明の物件検索支援方法は、情報処理システムが、記憶装置において、不動産物件の売情報、買情報、および成約情報、を保持し、前記成約情報が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとする処理、前記成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲を特定する処理、前記差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報および売情報のペアを負例学習データとする処理、前記正例学習データおよび前記負例学習データに基づく機械学習を実行して不動産売買の成約確率モデルを生成する処理、を実行する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態の物件検索支援システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における物件検索支援システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態の売情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の買情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の成約情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態の成約確率モデルの構成例を示す図である。
【図７】本実施形態のパターン辞書のデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の矛盾解消ルールのデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態の変換辞書のデータ構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態における物件検索支援方法のフロー例１を示す図である。
【図１１】本実施形態における画面例１を示す図である。
【図１２】本実施形態における画面例２を示す図である。
【図１３】本実施形態における物件検索支援方法のフロー例２を示す図である。
【図１４Ａ】本実施形態における正例学習データの概念例を示す図である。
【図１４Ｂ】本実施形態における負例学習データの概念例を示す図である。
【図１４Ｃ】本実施形態における成約確率モデル対象の概念例を示す図である。
【図１５】本実施形態における画面例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
−−−ネットワーク構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の物件検索支援システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す物件検索支援システム１００は、担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不動産物件の検索を可能にするコンピュータシステムである。
【００１６】
こうした物件検索支援システム１００は、例えば、不動産物件の売買業務、仲介業務を行う不動産会社、金融機関などの組織が運用するサーバ装置を想定できる。ただし、この物件検索支援システム１００の運用形態等について限定はせず、種々に採用可能である。
【００１７】
上述の物件検索支援システム１００は、インターネットやイントラネットなど適宜なネットワーク１０を介して、例えば上述の不動産会社の営業担当者が操作するユーザ端末２００とデータ通信可能に接続されている。
【００１８】
このユーザ端末２００は、一般的なＰＣの他、スマートフォンやタブレット端末といった携帯端末も想定できる。ユーザ端末２００は、営業担当者が顧客から聴取した買情報２２５、売情報２２６を保持している。
【００１９】
上述の買情報２２５は、顧客が購入を希望する不動産物件の条件を指定した情報である。また、売情報２２６は、顧客が売却を希望する不動産物件の条件を記述した情報である。買情報２２５および売情報２２６のいずれにしても、具体的には、例えば、該当物件の、所在地、最寄り駅、最寄り駅からの距離、土地面積、建物有無、建物の延べ床面積、接道状況、などといった項目の情報が含まれている。
【００２０】
営業担当者は、ユーザ端末２００を操作し、顧客から聴取した買情報２２５４や売情報２２６を、ネットワーク１０を介して物件検索支援システム１００に送信する。したがって本実施形態の物件検索支援システム１００は、こうしたユーザ端末２００における買情報２２５や売情報２２６を、上述の営業担当者等の操作に応じて又は所定期間毎に取得し、自身の記憶装置１０１における買情報ＤＢ１１１、売情報１１０に格納、管理しているものとする。
【００２１】
−−−ハードウェア構成−−−
また、本実施形態の物件検索支援システム１００のハードウェア構成は、図２に示す如くとなる。すなわち物件検索支援システム１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６、および通信装置１０７を備える。
【００２２】
このうち記憶装置１０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。
【００２３】
また、メモリ１０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。
【００２４】
また、演算装置１０４は、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。
【００２５】
また、入力装置１０５は、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付けるキーボードやマウス、マイクといった装置である。
【００２６】
また、出力装置１０６は、処理データの表示を行うディスプレイ等の装置である。
【００２７】
また、通信装置１０７は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０と接続し、ユーザ端末２００といった他装置との通信処理を担うネットワークインターフェイスカードを想定できる。
【００２８】
なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の物件検索支援システムとして必要な機能を実装する為のプログラム１０２において、一般的な装置制御用のプログラムの他に、機械
学習エンジン１０２１が少なくとも記憶されている。
【００２９】
この機械学習エンジン１０２１は、成約情報ＤＢ１１２に基づき生成した正例学習データおよび負例学習データを入力として機械学習を実行し、不動産売買の成約確率モデルを生成するエンジンである。なお、正例学習データは、成約情報ＤＢ１１２における成約情報が示す売情報と買情報のペアから生成される。また、負例学習データは、成約情報ＤＢ１１２の成約情報における買情報が示す希望条件と実際の成約不動産物件の条件との差異範囲に希望条件が含まれ、且つ売買不成立の買情報および売情報のペアから生成される。
【００３０】
また、記憶装置１０１内には、上述のプログラム１０２に加えて、売情報ＤＢ１１０、買情報ＤＢ１１１、成約情報ＤＢ１１２、成約確率モデル１１３、パターン辞書１１４、矛盾解消ルール１１５、および変換辞書１１６が少なくとも記憶されている。ただし、これら各種情報類の詳細については後述する。
【００３１】
−−−データ構造例−−−
続いて、本実施形態の物件検索支援システム１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態における売情報ＤＢ１１０の一例を示す。
【００３２】
売情報ＤＢ１１０は、物件検索支援システム１００が支援対象とする不動産会社等で取り扱っている／取り扱った売情報を蓄積したデータベースである。
【００３３】
そのデータ構造は、物件ＩＤをキーとして、物件種別、売主、所在地、最寄り駅、土地面積、建物、延べ床面積、成約状況、などといった各種項目に関するデータから成るレコードの集合体である。勿論、ここで例示した各項目は一部であって、不動産売買に必要とされる他項目についても当然含まれているものとする。この点は買情報ＤＢ１１１における項目についても同様である。
【００３４】
また、図４に本実施形態の買情報ＤＢ１１１のデータ構成例を示す。本実施形態の買情報ＤＢ１１１は、物件検索支援システム１００が支援対象とする不動産会社等で取り扱っている／取り扱った買情報を蓄積したデータベースである。
【００３５】
そのデータ構造は、物件ＩＤをキーとして、当該物件の購入希望者たる顧客の顧客ＩＤ、希望する物件所在地、最寄り駅、土地面積、建物、延べ床面積、成約状況、および備考、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００３６】
このうち成約状況が「未」のものは、営業担当者が顧客から預かってきた買情報に関するもので、本実施形態の物件検索支援システム１００が処理対象とする買情報である。
【００３７】
また、備考は、当該買情報に関して顧客が具体的に述べた詳細な希望内容で、自然言語により記述されたテキストデータである。
【００３８】
また、図５に本実施形態の成約情報ＤＢ１１２のデータ構成例を示す。本実施形態の成約情報ＤＢ１１２は、売情報のうち買情報とマッチングして売買契約が成立した不動産に関する情報を蓄積したデータベースである。
【００３９】
そのデータ構造は、成約ＩＤをキーとして、当該成約に至った売情報および買情報それぞれに対応する、物件ＩＤ、物件種別、所在地、最寄り駅、土地面積、建物、延べ床面積、および備考、といったデータから成るレコードの集合体である。この成約情報ＤＢ１１２に情報が格納されている売情報は、売情報ＤＢ１１０において、「成約状況」欄に「済」の値が設定されている。また、成約情報ＤＢ１１２に情報が格納されている買情報は、
買情報ＤＢ１１１において、「成約状況」欄に「済」の値が設定されている。
【００４０】
また、図６に本実施形態の成約確率モデル１１３の構成例を示す。本実施形態の成約確率モデル１１３は、物件検索支援システム１００が生成した成約確率モデルを蓄積したデータベースである。
【００４１】
そのデータ構造は、成約確率モデルを一意に特定するモデルＩＤをキーとして、成約確率算定の対象、および決定木ファイルといったデータから成るレコードの集合体である。ここで成約確率モデルの実装形態として決定木を採用した例を示したが、勿論これは一例であって、成約確率の算定が可能な他のアルゴリズム等を適宜採用してよい。
【００４２】
また、図７に本実施形態のパターン辞書１１４のデータ構成例を示す。本実施形態のパターン辞書１１４は、自然言語による記述の正規化ルールを蓄積したデータベースである。
【００４３】
そのデータ構造は、正規化ルールを一意に特定するパターンＩＤをキーとして、抽出ルール、および意味といったデータから成るレコードの集合体である。
【００４４】
このうち抽出ルールは、このパターン辞書の適用対象となるテキストすなわち買情報の備考欄の値が含む語彙、または語彙の組合せ、或いは文節、であって、多義的に認識されうるものが規定されている。この抽出ルールは、例えば、知見ある担当者が予め種々の買情報を参照し、その記述を踏まえて設定したものを想定できる。
【００４５】
また「意味」は、上述の抽出ルール欄で規定された語彙や文節等に関して、その意味を一意に特定した値が規定されている。この「意味」欄の値も、上述の知見ある担当者が予め種々の買情報を参照し、その記述を踏まえて設定したものを想定できる。
【００４６】
また、図８に本実施形態の矛盾解消ルール１１５のデータ構成例を示す。本実施形態の矛盾解消ルール１１５は、買情報の備考欄の値に関して上述のパターン辞書で一意に特定した「意味」の間で、矛盾を生じているケースに対処し、いずれの意味を優先させるか決定するルールを蓄積したデータベースである。
【００４７】
そのデータ構造は、矛盾解消対象の意味のペアである、意味１および意味２をキーとして、当該ペアに関して優先的に採用すべき意味、すなわち優先意味の値を対応付けたレコードの集合体である。
【００４８】
また、図９に本実施形態の変換辞書１１６のデータ構成例を示す。本実施形態の変換辞書１１６は、自然言語による記述の検索条件への変換ルールを蓄積したデータベースである。
【００４９】
そのデータ構造は、変換対象の「意味」（パターン辞書１１４、矛盾解消ルール１１５で特定されたもの）をキーとして、当該意味の意図を踏まえた検索条件を対応付けたレコードの集合体である。なお、検索条件欄では、「土地を検索」、「土地建物を検索」のそれぞれの検索条件のいずれを「優先対象」ないし「対象」とするか、或いは「除外」するか、を規定している。勿論、こうした形態は一例であって、取り扱う不動産物件の種類や顧客のニーズ等に応じて、「オフィスビルを検索」、「駐車場を検索」、「工場用地を検索」など、情報の粒度を適宜に変更するとしてもよい。
【００５０】
−−−フロー例１−−−
以下、本実施形態における物件検索支援方法の実際手順について図に基づき説明する。
以下で説明する物件検索支援方法に対応する各種動作は、物件検索支援システム１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５１】
図１０は、本実施形態における物件検索支援方法のフロー例１を示す図である。ここでは、顧客が担当者等に新たに示した買情報に基づき、適宜な検索条件を決定する処理について説明する。
【００５２】
この場合、上述の担当者は、ユーザ端末２００を操作し、顧客から示された買情報の入力を行う。一方、ユーザ端末２００は、当該担当者による買情報の入力を所定画面（図１１の画面１１００）で受け付け、当該買情報２２５を含む検索条件の決定要求を、物件検索支援システム１００に送信する（ｓ１）。
【００５３】
他方、物件検索支援システム１００は、上述のユーザ端末２００から買情報を受信し、当該買情報の備考欄の値に関して形態素解析を実行して、語彙や文節に分解する（ｓ２）。例えば、買情報の備考欄の値が、「既存建物ありの物件を希望するが、土地のみで検討可」というテキストであった場合、「既存建物」、「あり」、「物件」、「希望」、「土地のみ」、「検討」、「可」という各語彙が得られる。
【００５４】
続いて、物件検索支援システム１００は、上述のｓ２で得た語彙等を、パターン辞書１１４に適用して正規化し、当該記述が含む意味を抽出する（ｓ３）。ｓ２で得た値を図７のパターン辞書１１４に適用した場合、パターンＩＤ「Ｅ０００１」の抽出ルールにより、意味「土地も検討」が抽出される。また、パターンＩＤ「Ｅ０００５」の抽出ルールにより、意味「既存建物があっても」が抽出される。
【００５５】
また、物件検索支援システム１００は、ｓ３で抽出した意味が複数存在する場合、組み合わせ可能なペアそれぞれを矛盾解消ルール１１５に適用し、当該ペアのうち一方の意味への絞り込みを行う（ｓ４）。
【００５６】
上述の例で示す意味、「既存建物あり」と「土地も検討」のペアに関して矛盾解消ルール１１５を適用すれば、当該ペアのうち「土地も検討」を優先する意味として絞込ができる。
【００５７】
続いて、物件検索支援システム１００は、ｓ４の絞り込みにより一意となった意味を変換辞書１１６に適用して検索条件を決定し、これを上述のユーザ端末２００に返信する（ｓ５）。例えば、ｓ４の絞込で得られた意味「土地も検討」を、図９の変換辞書１１６に適用すると、検索条件として、土地については「対象」、土地建物については「優先対象」であると決定することとなる。
【００５８】
一方、ユーザ端末２００は、物件検索支援システム１００から送信されてきた検索条件の情報を表示し（ｓ６）、処理を終了する。この場合にユーザ端末２００で表示する画面１２００の例を図１２にて示す。
【００５９】
以上のフローにより、顧客が指定する希望条件が自然言語による表現で複数通りに解釈可能な場合などであっても、適宜な検索条件に効率的に変換することが可能である。ひいては、担当者のスキルや経験にかかわらず、さらに効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能になる。
【００６０】
−−−フロー例２−−−
続いて、上述のフロー例１で定まった検索条件を利用して売情報ＤＢ１１０での物件検
索を実行するものの、検索条件に合致する不動産物件がヒットしなかった場合でも、顧客への遡及が期待できる適宜な不動産物件を特定する処理について説明する。
【００６１】
図１３は、本実施形態における物件検索支援方法のフロー例２を示す図である。この場合まず、物件検索支援システム１００は、成約情報ＤＢ１１２における成約案件が示す売情報と買情報のペアを正例学習データとし、例えばメモリ１０３に格納する（ｓ１０）。
【００６２】
この正例学習データは、後述する負例学習データとともに、機械学習エンジン１０２１の入力となる学習データである。また、正例学習データの概念を図１４Ａに例示する。この概念は、例えば、売情報と買情報における条件（例：土地面積や延べ床面積など）に関して、横軸が売情報における値、縦軸が買情報における値、といったプロットを行った場合、正例学習データが分布する範囲がグレーの紡錘形領域であることを示している。売情報と買情報とで該当条件の値が完全一致するか、近傍値であれば、こうした紡錘形領域に収束すると推定される。
【００６３】
続いて、物件検索支援システム１００は、成約情報ＤＢ１１２における成約案件の買情報が示す希望条件と、売情報が示す条件すなわち実際の成約不動産物件の条件、との差異範囲を特定する（ｓ１１）。
【００６４】
例えば、図５の成約情報ＤＢ１１２における制約案件「Ｓ０００１」の例であれば、差異範囲として、物件種別に関して「土地建物」と「土地」との間、所在地に関して「Ｃ市Ｄ町」と「Ｃ市Ｆ町」との間、最寄り駅に関して「Ｗ線Ｄ駅」と「Ｗ線Ｅ駅」との間、土地面積に関して「８２０」と「８５０〜」との間、建物に関して「有」と「無指定」との間、延べ床面積に関して「１９４０」と「無指定」との間、といった各間が差異範囲として特定される。
【００６５】
続いて物件検索支援システム１００は、上述のｓ１１で特定した差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の買情報を買情報ＤＢ１１０から、同様に、差異範囲に希望条件が含まれ且つ売買不成立の売情報を売情報ＤＢ１１１から、それぞれ抽出し、買情報および売情報のペアを例えば所定数又は可能な限り生成し、負例学習データとしてメモリ１０３に格納する（ｓ１２）。
【００６６】
この差異範囲に条件が含まれてて売買不成立の買情報、売情報は、成約情報ＤＢ１１２の正例からすれば売買成立となる可能性が期待されうるが、実際には売買不成立の状態にあるものである。
【００６７】
なお、負例学習データの概念を図１４Ｂに例示する。この概念は、例えば、売情報と買情報における条件（例：土地面積や延べ床面積など）に関して、横軸が売情報における値、縦軸が買情報における値、といったプロットを行った場合、負例学習データが分布する範囲がグレーの矩形領域であることを示している。売情報と買情報とで該当条件の値が離間して売買不成立となっているのであれば、こうした矩形領域に収束すると推定される。ただし、差異範囲に限定したものであるため無秩序に分散せず、ある大きさに限定された領域となっている。
【００６８】
また、物件検索支援システム１００は、上述のｓ１０で得ている正例学習データ、およびｓ１２で得ている負例学習データをそれぞれメモリ１０３から読み出し、これらを機械学習エンジン１０２１に入力して機械学習を実行し、不動産売買の成約確率モデルを生成する（ｓ１３）。
【００６９】
この成約確率モデルの生成は、例えば、正例学習データにおける売情報および買情報の
条件（例：土地面積、延べ床面積など）と、負例学習データにおける売情報および買情報の条件とを比較することで、差異範囲のうち真に売買成立に資する範囲、すなわち正例となるための売情報と買情報の値の範囲（図１４Ｃ参照）を特定し、当該範囲を当該条件の値の範囲等で規定する決定木を既存の生成アルゴリズムにより順次特定する手法等を想定できる。勿論、正例学習データにおける売情報および買情報の条件（例：土地面積、延べ床面積など）と、負例学習データにおける売情報および買情報の条件とを比較することで、確かに正例学習データ（すなわち売買成立した成約物件）では、売情報と買情報とで必ず一致する条件であるが、その傾向は負例学習データでも共通しており、売買成立の重要項目ではない、と成約確率の判断にとって重要度の低い条件を特定するといった処理も行われる。
【００７０】
なお、上述の正例学習データおよび負例学習データの母集団を複数生成すれば、成約確率モデルも母集団ごとに複数生成される。その場合、物件検索支援システム１００は、ｓ１３で生成した複数の成約確率モデルに関し、所定の統計処理を行うことで１つの成約確率モデルを生成する。この統計処理としては、例えば、多数決、平均値、中央値といったものをとることを想定する。
【００７１】
続いて、物件検索支援システム１００は、ｓ１３で得た成約確率モデルに対し、顧客から受けた買情報の条件（フロー例１のｓ５までで特定されている）と、売情報ＤＢ１１０において成約状況が「未」の各売情報の条件とを適用して、当該売情報の成約確率を判定する（ｓ１４）。
【００７２】
また、物件検索支援システム１００は、ｓ１４で判定した成約確率の情報を顧客提案リスト（図１５の画面１５００参照）などとして、上述のユーザ端末２００に出力する（ｓ１５）。
【００７３】
一方、ユーザ端末２００は、物件検索支援システム１００から配信された顧客提案リストを表示し（ｓ１６）、処理を終了する。この顧客提案リストを閲覧する担当者等は、顧客が指示する希望条件と完全一致する売情報が無い場合でも、相応の成約確率が規定出来る売情報を顧客に提示可能となる。
【００７４】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００７５】
こうした本実施形態によれば、担当者のスキルや経験にかかわらず、効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能となる。
【００７６】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の物件検索支援システムにおいて、前記演算装置は、前記成約確率モデルを複数生成し、当該複数の成約確率モデルに関して所定の統計処理を行うことで１つの成約確率モデルを生成するものである、としてもよい。
【００７７】
これによれば、種々の正例学習データおよび負例学習データの組み合わせから得られる、複数種の成約確率モデルの間で、平均や中央値を求める統計処理を行って成約確率モデルを適宜なものに絞り込むことが可能となる。ひいては、担当者のスキルや経験にかかわらず、さらに効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能になる。
【００７８】
また、本実施形態の物件検索支援システムにおいて、前記演算装置は、前記成約確率モデルに対し、顧客から受けた買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置
に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００７９】
これによれば、例えば、現在保有する売情報のうち成約確率が高いものから順に所定数だけ抽出した顧客提案用の物件リスト等を生成可能となり、ひいては、担当者のスキルや経験にかかわらず、さらに効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能になる。
【００８０】
また、本実施形態の物件検索支援システムにおいて、前記記憶装置は、自然言語による記述の正規化ルールを規定したパターン辞書、自然言語による記述における矛盾表現の一意化ルールを規定した矛盾解消ルール、および自然言語による記述の検索条件への変換ルールを規定した変換辞書を更に保持し、前記演算装置は、顧客から受けた買情報の条件に関する記述を前記パターン辞書に適用して正規化し、当該記述が含む意味を抽出する処理、前記抽出した意味のうち意味同士が矛盾しているペアについて前記矛盾解消ルールを適用し、当該ペアのうち一方の意味への絞り込みを行う処理、前記抽出により得られた意味および前記絞り込みにより一意となった意味を、前記変換辞書に適用し検索条件に変換する処理、を更に実行し、前記変換により得た検索条件を前記買情報の条件とし、当該買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを、前記成約確率モデルに適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００８１】
これによれば、顧客が指定する希望条件が自然言語による表現で複数通りに解釈可能な場合などであっても、適宜な検索条件に効率的に変換することが可能である。ひいては、担当者のスキルや経験にかかわらず、さらに効率的かつ精度良好な不動産物件の検索が可能になる。
【００８２】
また、本実施形態の物件検索支援方法において、前記情報処理システムが、前記成約確率モデルを複数生成し、当該複数の成約確率モデルに関して所定の統計処理を行うことで１つの成約確率モデルを生成する、としてもよい。
【００８３】
また、本実施形態の物件検索支援方法において、前記情報処理システムが、前記成約確率モデルに対し、顧客から受けた買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、としてもよい。
【００８４】
また、本実施形態の物件検索支援方法において、前記情報処理システムが、前記記憶装置において、自然言語による記述の正規化ルールを規定したパターン辞書、自然言語による記述における矛盾表現の一意化ルールを規定した矛盾解消ルール、および自然言語による記述の検索条件への変換ルールを規定した変換辞書を更に保持し、顧客から受けた買情報の条件に関する記述を前記パターン辞書に適用して正規化し、当該記述が含む意味を抽出する処理、前記抽出した意味のうち意味同士が矛盾しているペアについて前記矛盾解消ルールを適用し、当該ペアのうち一方の意味への絞り込みを行う処理、前記抽出により得られた意味および前記絞り込みにより一意となった意味を、前記変換辞書に適用し検索条件に変換する処理、を更に実行し、前記変換により得た検索条件を前記買情報の条件とし、当該買情報の条件と、前記記憶装置で保持する売買未成立の売情報の条件とを、前記成約確率モデルに適用して、当該売情報の成約確率を判定し、当該成約確率の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１０    ネットワーク
１００  物件検索支援システム
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０２１  機械学習エンジン
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  入力装置
１０６  出力装置
１０７  通信装置
１１０  売情報ＤＢ
１１１  買情報ＤＢ
１１２  成約情報ＤＢ
１１３  成約確率モデル
１１４  パターン辞書
１１５  矛盾解消ルール
１１６  変換辞書
２００  ユーザ端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１５】
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