(57)【要約】【課題】不動産物件に対する反響を適切に予測可能な学習装置を提供する【解決手段】学習装置（１０）は、第１類のデータ、及び第２類のデータを取得する取得部（１１）と、第１類のデータ及び第２類のデータを教師データとして、第１類のデータが入力される予測モデルであって、不動産物件に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる予測モデル生成部（１２）とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不動産物件の物件情報を含む第１類のデータ、及び、該不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる予測モデル生成部と
を備えていることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
上記第１類のデータにおける上記物件情報は、対象の不動産物件を特定する情報、該対象の不動産物件の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報、掲載に関する情報及び仲介業者に関する情報の少なくとも１つを含み、
上記第２類のデータは、上記対象の不動産物件に対する掲載期間内における反響の数を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
上記予測モデル生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、上記不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる第１の予測モデル生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、上記不動産物件に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる第２の予測モデル生成部と、
上記第１の予測モデル生成部が生成した上記第１の予測モデルが出力した上記第１の予測値と、上記第２の予測モデル生成部が生成した上記第２の予測モデルが出力した上記第２の予測値とを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする請求項１又は２に記載の学習装置。
【請求項４】
不動産物件の物件情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部と
を備えていることを特徴とする予測装置。
【請求項５】
上記学習済みの予測モデルは、上記第１類のデータ、及び、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを教師データとして学習された予測モデルである
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
上記第１類のデータにおける上記物件情報は、対象の不動産物件を特定する情報、該対象の不動産物件の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報、掲載に関する情報及び仲介業者に関する情報の少なくとも１つを含み、
上記第２類のデータは、上記対象の不動産物件に対する掲載期間内における反響の数を含む
ことを特徴とする請求項５に記載の予測装置。
【請求項７】
上記予測値生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、上記不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を生成する第１の予測値生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、上記不動産物件に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する第２の予測値生成部と、
上記第１の予測値生成部が生成した上記第１の予測値と、上記第２の予測値生成部が生成した上記第２の予測値とを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする請求項４〜６の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項８】
対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータ、及び、該対象物に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを、学習させる予測モデル生成部と
を備え、
上記予測モデル生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる第１の予測モデル生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる第２の予測モデル生成部と、
上記第１の予測モデル生成部が生成した上記第１の予測モデルが出力した上記第１の予測値と、上記第２の予測モデル生成部が生成した上記第２の予測モデルが出力した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする学習装置。
【請求項９】
対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部と
を備え、
上記予測値生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を生成する第１の予測値生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する第２の予測値生成部と、
上記第１の予測値生成部が生成した上記第１の予測値と、上記第２の予測値生成部が生成した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置及び予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
不動産の仲介業者は、不動産物件の仲介をする際に、一般的に、まず、自社の空室の不動産物件、又は、空室ではない別の不動産物件（仲介先物）を各種メディアに掲載する。不動産の仲介業者は、これらの不動産物件のうち、反響を得た不動産物件を成約に結び付ける。
【０００３】
ここで、限られたリソース内で、如何にしてスムーズに成約まで辿り着けるプロセスを構築できるかが、重要になってくる。当該プロセスを構築するには、不動産物件に対する反響を適切に予測する必要がある。
【０００４】
また、対象物が不動産であるか否かに関わらず、対象物に対する反響を適切に予測することは重要である。例えば、対象物が、ネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品である場合、商品に対する反響を適切に予測することは、利益に結び付ける上で重要である。
【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、対象物が不動産物件である場合、現状では、不動産の仲介業者のオペレータが、自身の経験及び勘に基づいて、不動産のサイトに掲載した際に反響が得られそうな不動産物件を決定している。このような決定方法では、不動産物件に対する反響を適切に予測することは容易ではないという第１の課題がある。
【０００６】
そこで、本発明の一態様は、不動産物件に対する反響を適切に予測可能な学習装置及び予測装置を提供することを第１の目的とする。
【０００７】
また、対象物が不動産物件でなく、例えば、ネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品である場合も、現状では、出品者が、自身の経験及び勘に基づいて、ネットに投稿した際に反響が得られそうな商品を決定している。そのため、対象物が不動産物件でない場合も、対象物に対する反響を適切に予測することは容易ではないという第２の課題がある。
【０００８】
そこで、本発明の一態様は、対象物対する反響を適切に予測可能な学習装置及び予測装置を提供することを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記第１の課題を解決するために、本発明の一態様に係る学習装置は、不動産物件の物件情報を含む第１類のデータ、及び、該不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる予測モデル生成部とを備えている。
【００１０】
また、上記第１の課題を解決するために、本発明の一態様に係る予測装置は、不動産物件の物件情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部とを備えている。
【００１１】
また、上記第２の課題を解決するために、本発明の一態様に係る学習装置は、対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータ、及び、該対象物に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを、学習させる予測モデル生成部とを備え、上記予測モデル生成部は、少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる第１の予測モデル生成部と、少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる第２の予測モデル生成部と、上記第１の予測モデル生成部が生成した上記第１の予測モデルが出力した上記第１の予測値と、上記第２の予測モデル生成部が生成した上記第２の予測モデルが出力した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部とを備えている。
【００１２】
また、上記第２の課題を解決するために、本発明の一態様に係る予測装置は、対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部とを備え、上記予測値生成部は、少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を生成する第１の予測値生成部と、少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する第２の予測値生成部と、上記第１の予測値生成部が生成した上記第１の予測値と、上記第２の予測値生成部が生成した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部とを備えている。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一態様によれば、第１の効果として、不動産物件に対する反響を適切に予測可能な学習装置及び予測装置を提供することができる。
【００１４】
また、本発明の他の態様によれば、第２の効果として、対象物に対する反響を適切に予測可能な学習装置及び予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報処理装置における予測モデル生成部及び予測値生成部の要部構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る情報処理装置に入力される入力データの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る情報処理装置が出力する予測値の一例を示す図である。
【図５】第１の予測値と第２の予測値との関係の一例を示すグラフである。
【図６】第３の予測値と第２類のデータとの相関関係の一例を示すグラフである。
【図７】本発明の実施形態に係る情報処理装置の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜情報処理装置１＞
以下、図１〜７を用いて、本発明の実施形態に係る情報処理装置１について説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置１には入力データが入力され、情報処理装置１は、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を出力する。
【００１８】
図１に示すように、情報処理装置１は、学習装置１０と、予測装置２０とを備えている。
【００１９】
〔学習装置１０〕
学習装置１０は、入力データを教師データとして、入力データが入力され、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる。
【００２０】
図１に示すように、学習装置１０は、取得部１１、予測モデル生成部１２及び予測モデル１３を備えている。
【００２１】
［取得部１１］
取得部１１は、入力データとして、対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータ、及び、対象物に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する。対象物情報は、例えば、対象物が不動産物件である場合、不動産物件の物件情報を含む。また、対象物がネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品である場合、ネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品の情報を含む。
【００２２】
ここでは、取得部１１は、不動産物件の物件情報を含む第１類のデータ、及び、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する。
【００２３】
第１類のデータにおける物件情報は、例えば、対象の不動産物件を特定する情報、対象の不動産物件の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報、掲載に関する情報及び仲介業者に関する情報の少なくとも１つを含む。各対象の不動産物件の費用に関する情報、各場所に関する情報、各期間に関する情報、各掲載に関する情報及び各仲介業者に関する情報は、対象の各不動産物件を特定する情報にそれぞれ関連付けられている。
【００２４】
具体的には、物件情報における不動産物件を特定する情報は、物件種別（例えば、不動産物件名及び不動産物件ＩＤ等）を含む。費用に関する情報は、対象の不動産物件の賃料及び管理費を含む。場所に関する情報は、対象の不動産物件の所在地（例えば、市区）、敷地面積、階層、駅までの所要時間、バスの利用の有無、間取り（例えば、４ＬＤＫ）、間取図、外観写真の有無、キッチン写真の有無、リビング・居室写真の有無、バス・シャワールーム写真の有無、内観写真の有無、外観図写真の有無、向き、構造及び階建を含む。期間に関する情報は、対象の不動産物件の掲載開始月、掲載終了月、掲載開始日、掲載終了日、掲載期間、空室期間、築年数及び入居時期を含む。掲載に関する情報は、対象の不動産物件を掲載するメディア及び登録画像点数を含む。仲介業者に関する情報は、対象の不動産物件が自社物件か否かを示す情報、取引態様、本予測モデルを利用する会社及び本予測モデルを利用する店舗を含む。
【００２５】
第２類のデータは、例えば、対象の不動産物件に対する掲載期間内における反響の数を含む。対象の各不動産物件に対する掲載期間内における反響の数は、第１類のデータの物件情報における対象の各不動産物件にそれぞれ関連付けられている。当該第２類のデータは、反響なし、すなわち、反響の数が０であるデータが圧倒的多数（例えば、約８６％以上等）を占めていてもよい。このようなＵｎｂａｌａｎｃｅｄ  Ｄａｔａを第２類のデータを含むことを考慮した上で、学習装置１０は、好適に予測モデルを学習させることができる。
【００２６】
上述の示す第１類のデータ及び第２類のデータを含む入力データを取得部１１が取得することで、学習装置１０は、対象物（不動産物件）に対する反響を適切に予測可能な予測モデルを学習させることができる。
【００２７】
［予測モデル生成部１２］
予測モデル生成部１２は、取得部１１が取得した第１類のデータ及び第２類のデータを教師データとして、第１類のデータが入力される予測モデルであって、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる。
【００２８】
例えば、対象物が不動産物件である場合、従来では、不動産の仲介業者のオペレータが手作業でメディアに掲載する不動産物件を決定している。そのため、不動産物件に対する反響を適切に予測できず、人的コストも高い。これに対し、本実施形態における予測モデル生成部１２によれば、対象物（不動産物件）に対する反響を適切に予測可能な予測モデルを学習させることができる。また、本実施形態における予測モデル生成部１２によれば、オペレータ等の人的コストを必要とせず、反響が得られそうな不動産物件を容易に特定することができる。
【００２９】
以下に、図２を用いて予測モデル生成部１２についてより詳細に説明する。
【００３０】
図２は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１における予測モデル生成部１２及び予測値生成部２１の要部構成を示すブロック図である。図２の（ａ）に示すように、予測モデル生成部１２は、第１の予測モデル生成部１２１と、第２の予測モデル生成部１２２と、第３の予測値生成部１２３とを備えている。
【００３１】
（第１の予測モデル生成部１２１）
第１の予測モデル生成部１２１は、少なくとも第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、対象物に関する期間（不動産物件の掲載期間）の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる。
【００３２】
一例として、第１の予測モデル生成部１２１は、不動産物件の掲載期間の予測値（例えば、１週間等）である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる。
【００３３】
第１の予測モデル生成部１２１は、第１類のデータにおける掲載開始日と掲載終了日とを参照し、不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させてもよい。また、第１の予測モデル生成部１２１は、掲載開始日及び掲載終了日の代わりに、第１類のデータにおける空室期間を参照することにより、不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させてもよい。これにより、好適に第１の予測モデルを生成することができる。
【００３４】
第１の予測モデル生成部１２１は、例えば、第１類のデータに掲載期間が含まれている場合、当該掲載期間と、不動産物件の掲載期間の予測値とを参照し、第１の予測モデルの予測性能を評価してもよい。この場合、第１の予測モデル生成部１２１は、根平均二乗誤差（ＲＭＳＥ）を評価指標として用いることで、好適に第１の予測モデルの予測性能を評価することができる。また、第１の予測モデル生成部１２１は、人（例えば、不動産の仲介業者のオペレータ等）による予測を基準としたベンチマークテストを行うことで、第１の予測モデルの予測性能を評価してもよい。
【００３５】
なお、上述の例では、第１の予測モデル生成部１２１は、不動産物件の掲載期間の予測値を第１の予測値として出力する第１の予測モデルを学習させている。ただし、本実施形態では、空室期間の予測値を第１の予測値として出力する第１の予測モデルを出力する第１の予測モデルを学習させてもよい。
【００３６】
また、第１の予測モデル生成部１２１は、例えば、ＧＢＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）又はニューラルネットワーク等によって第１の予測値を出力する第１の予測モデルを生成するように構成されていてもよい。
【００３７】
（第２の予測モデル生成部１２２）
第２の予測モデル生成部１２２は、少なくとも第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、対象物（不動産物件）に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる。
【００３８】
一例として、第２の予測モデル生成部１２２は、掲載期間を含む第１類のデータが少なくとも入力される第２の予測モデルであって、不動産物件の掲載期間の予測値が示す掲載期間（例えば、１週間）等、一定の期間内に少なくとも１件の不動産物件に対して反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる。
【００３９】
なお、第２の予測モデル生成部１２２は、例えば、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータと、掲載期間内に不動産物件に対する反響が得られる確率の予測値とを参照し、第２の予測モデルの予測性能を評価してもよい。この場合、第２の予測モデル生成部１２２は、Ｕｎｂａｌａｎｃｅｄ  Ｄａｔａを考慮した上で、ＭＣＣ（Ｍａｔｔｈｅｗｓ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｃｏｅｆｆｃｉｅｎｔ）を評価指標として用いることで、第２の予測モデルの予測性能を評価してもよい。また、第２の予測モデル生成部１２２は、完璧に予測できている場合には１を示し、ランダムな予測の場合には０を示すＭＣＣの数値を参照することで、予測性能を評価することができる。また、第１の予測モデルと同様に、人（例えば、不動産の仲介業者のオペレータ等）による予測を基準としたベンチマークテストを行うことで、第２の予測モデルの予測性能を評価してもよい。
【００４０】
また、第２の予測モデル生成部１２２は、例えば、ＧＢＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）又はニューラルネットワーク等によって第２の予測値を出力する第２の予測モデルを生成するように構成されていてもよい。
【００４１】
（第３の予測値生成部１２３）
第３の予測値生成部１２３は、第１の予測モデル生成部１２１が生成した第１の予測モデルが出力した第１の予測値と、第２の予測モデル生成部１２２が生成した第２の予測モデルが出力した第２の予測値とを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を算出（生成）する。これにより、第３の予測値をより好適に生成することができる。
【００４２】
具体的には、第３の予測値生成部１２３は、以下の式（１）に、不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値ｔと、当該掲載期間において少なくとも１件の不動産物件に対して反響が得られる確率の予測値である第２の予測値ｐ（ｔ）とを代入し、ポアソン過程に基づいて、掲載期間の予測値毎の不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値λを算出する。
ｐ（ｔ）＝ｆ（λ、ｔ）・・・（１）
（第３の予測値生成部１２３による第３の予測値の生成例）
以下に、図３〜６を用いて第３の予測値生成部１２３による第３の予測値の算出（生成）例について具体的に説明する。図３は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１に入力される入力データの一例を示す図である。図４は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１が出力する予測値の一例を示す図である。図５は、第１の予測値と第２の予測値との関係の一例を示すグラフである。図６は、第３の予測値と第２類のデータとの相関関係の一例を示すグラフである。
【００４３】
ここでは、図３に示す入力データが学習装置１０に入力される例について説明する。図３に示すように、ここでは、入力データは、第１類のデータとして、対象の不動産物件を特定する情報である不動産物件名、当該対象の不動産物件の賃料、敷地面積、掲載するメディア、自社物件か否か、掲載開始日及び掲載期間を含み、第２類のデータとして、当該対象の不動産物件に対する掲載期間内における不動産物件に対する反響の数を含む。
【００４４】
また、ここでは、第３の予測値生成部１２３は、少なくとも図３に示す第１類の入力データを参照し、第１の予測モデル生成部１２１が生成した第１の予測モデルが出力した第１の予測値ｔと、第２の予測モデル生成部１２２が生成した第２の予測モデルが出力した第２の予測値ｐ（ｔ）とを、式（１）の一例としての以下の式（２）に代入し、第３の予測値λを算出する。
ｐ（ｔ）＝１−ｅ-λｔ・・・（２）
例えば、図４に示すように、第１の予測モデルは、不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値ｔを出力する。第２の予測モデルは、上述の掲載期間において、少なくとも１件の不動産物件に対して反響が得られる確率の予測値を第２の予測値ｐ（ｔ）として出力する。第３の予測値生成部１２３は、掲載期間の予測値毎の不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値λを算出する。
【００４５】
また、第３の予測値生成部１２３は、図４に示す予測値を参照し、ポアソン過程に基づいて図５に示すグラフを生成してもよい。図５では、横軸に掲載期間の予測値である第１の予測値ｔ、縦軸に掲載期間内に少なくとも１件の反響が得られる確率の予測値である第２の予測値ｐ（ｔ）がプロットされた、指数分布の累積分布関数のグラフとなっている。図５に示すように、掲載期間の予測値毎の対象の不動産物件に対する反響の度合いの予測値を示す第３の予測値λの値が大きいほど、反響が得られる確率が高くなっている。
【００４６】
ここで、第３の予測値生成部１２３は、第１類のデータ及び第２類のデータの少なくとも一方と第３の予測値λとの相関関係を出力することにより、第３の予測値λが、少なくとも人（例えば、不動産の仲介業者のオペレータ等）の直感と一致しているのか否かを確認することができる。
【００４７】
以下に、図６を用いて、第３の予測値λが、人の直感と一致しているのか否かを確認する方法を具体的に説明する。図６では、横軸に対象の不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値λ、縦軸に第２類のデータにおける対象の不動産物件に対する掲載期間（ここでは１週間）内における実際の反響の数がプロットされたグラフとなっている。このように、第３の予測値生成部１２３は、第２類のデータにおける対象の不動産物件に対する掲載期間内における実際の反響の数と、対象の不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値λとの関係を示すグラフを作成してもよい。図６では、不動産物件に対する反響の度合いの予測値（λ）に対する掲載期間内における反響の数の相関係数が０．８３３となっている。そのため、図６から、これらの相関関係が高く、第３の予測値λが、人（例えば、不動産の仲介業者のオペレータ等）の直感と一致しており、妥当であることを確認できる。
【００４８】
別の一例として、第３の予測値生成部１２３は、第１類のデータにおける掲載開始月と、第３の予測値λとの関係を示すグラフを作成してもよい。当該グラフが、年度替わりである４月を中心に、不動産物件に対する反響の度合いの予測値が高いことを示している場合、当該グラフが示すことは、年度替わりに新規不動産物件を探している人が増加するという事実と一致している。そのため、第３の予測値生成部１２３が生成した第３の予測値λが妥当であることを確認することができる。
【００４９】
上述の例から明らかなように、第３の予測値生成部１２３は、第１の予測モデル生成部１２１及び第２の予測モデル生成部１２２と異なり、単に、式（１）又は（２）に第１の予測値ｔ及び第２の予測値ｐ（ｔ）を代入することで、第３の予測値λを算出（生成）することができる。
【００５０】
（パラメータ更新部１２４）
パラメータ更新部１２４は、第２類のデータと、第３の予測値とを参照し、第１の予測モデル生成部１２１及び第２の予測モデル生成部１２２のパラメータを更新する。
【００５１】
具体的には、パラメータ更新部１２４は、第３の予測値が示す各掲載期間の予測値における不動産物件に対する反響の度合いが、第２類のデータが示す各掲載期間における不動産物件に対する反響の度合いに近づくように、第１の予測モデル生成部１２１及び第２の予測モデル生成部１２２のパラメータを更新する。
【００５２】
このように、実際に得られた不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを用いて第１の予測モデル生成部１２１及び第２の予測モデル生成部１２２のパラメータを更新することで、第１の予測モデル及び第２の予測モデルを繰り返し学習させることができる。
【００５３】
（予測モデル１３）
予測モデル１３は、取得部１１が取得した第１類のデータ及び第２類のデータを教師データとして、第１類のデータが入力され、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を出力する。予測モデル１３は、第１の予測モデル及び第２の予測モデルを含む。
【００５４】
第１の予測モデルは、少なくとも第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、対象物に関する期間（不動産物件の掲載期間）の予測値である第１の予測値を出力する。
【００５５】
第２の予測モデルは、少なくとも第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、対象物（不動産物件）に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する。
【００５６】
〔予測装置２０〕
予測装置２０は、対象物の情報である対象物情報（不動産物件の物件情報）を含む第１類のデータを取得し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を生成する。
【００５７】
図１に示すように、予測装置２０は、取得部１１、予測値生成部２１及び出力部２２を備えている。
【００５８】
［予測値生成部２１］
予測値生成部２１は、取得部１１が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を生成する。これにより、対象物（不動産物件）に対する反響を適切に予測することができる。
【００５９】
上述の学習済みの予測モデルは、第１類のデータ、及び、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを教師データとして学習された予測モデルである。このような学習済みの予測モデルを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を生成することで、対象物（不動産物件）に対する反響を適切に予測することができる。
【００６０】
図２の（ｂ）に示すように、予測値生成部２１は、第１の予測値生成部２１１と、第２の予測値生成部２１２と、第３の予測値生成部２１３とを備えている。
【００６１】
（第１の予測値生成部２１１）
第１の予測値生成部２１１は、少なくとも第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、対象物に関する期間（不動産物件の掲載期間）の予測値である第１の予測値を生成する。
【００６２】
（第２の予測値生成部２１２）
第２の予測値生成部２１２は、少なくとも第２類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する。
【００６３】
（第３の予測値生成部２１３）
第３の予測値生成部２１３は、第１の予測値生成部２１１が生成した第１の予測値と、第２の予測値生成部２１２が生成した第２の予測値とを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を算出（生成）する。これにより、対象物（不動産物件）に対する反響をより適切に予測することができる。
【００６４】
［出力部２２］
出力部２２は、予測値生成部２１が生成した不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を出力する。具体的には、出力部２２は、仲介業者を始めとする閲覧者が確認できるように情報処理装置１の外部に第３の予測値を出力する。
【００６５】
出力部２２は、第３の予測値を少なくとも出力すればよいが、第１の予測値及び第２の予測値の少なくとも１つを出力してもよい。また、出力部２２は、これらの予測値を任意の形態によって出力することができる。
【００６６】
また、出力部２２は表示部（不図示）であってもよい。これにより、仲介業者のオペレータを始めとする情報処理装置１のユーザが、情報処理装置１に表示された第３の予測値を目視にて好適に確認することができる。この場合、情報処理装置１は、第３の予測値を表示部（不図示）に表示するためのＵＩとして、表示受付部（不図示）をさらに備えていてもよい。これにより、より好適に第３の予測値を表示部（不図示）に表示させることができる。
【００６７】
また、出力部２２は、特定の不動産物件に関連する第３の予測値に関する判定部（不図示）を備えていてもよい。例えば、判定部（不図示）は、第３の予測値が、特定の不動産物件関連する第３の予測値が特定の値以上であるか否かを判定してもよい。また、判定部（不図示）は、掲載期間等の特定の期間内において掲載された各対象物（不動産物件）のうち、当該対象物（不動産物件）が示す第３の予測値が上から数えて特定の順位までに含まれているか否かを判定してもよい。
【００６８】
この場合、出力部２２は、例えば、第３の予測値が、特定の不動産物件に関連する第３の予測値が特定の値以上であると判定部（不図示）が判定した場合、当該特定の不動産物件に関連する第３の予測値をメディアに出力（アップロード）してもよい。また、出力部２２は、特定の期間内において掲載された各対象物（不動産物件）のうち、当該対象物（不動産物件）が示す第３の予測値が上から数えて特定の順位までに含まれていると判定部（不図示）が判定したとする。この場合、出力部２２は、当該特定の不動産物件に関連する第３の予測値を不動産のサイト等のメディアにアップロードしてもよい。これにより、不動産のサイト等のメディアに掲載した際に反響が得られそうな対象物（不動産物件）を閲覧者に好適に提示することができる。
【００６９】
〔情報処理装置１の制御処理〕
次に、図７を用いて、本発明の実施形態に係る情報処理装置１の制御処理（情報処理装置１の制御方法）の流れを説明する。
【００７０】
図７は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７１】
ステップＳ１：情報処理装置１における取得部１１は、対象物の情報である対象物情報（不動産物件の物件情報）を含む第１類のデータ、及び、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する（取得工程）。
【００７２】
ステップＳ２：情報処理装置１における予測モデル生成部１２は、取得部１１が取得した第１類のデータ及び第２類のデータを教師データとして、第１類のデータが入力され、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる（予測モデル生成工程）。
【００７３】
具体的には、予測モデル生成部１２における第１の予測モデル生成部１２１は、少なくとも第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、対象物に関する期間（不動産物件の掲載期間）の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる（第１の予測モデル生成工程）。
【００７４】
予測モデル生成部１２における第２の予測モデル生成部１２２は、少なくとも第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、対象物（不動産物件）に対する反響が得られる確率の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる（第２の予測モデル生成工程）。
【００７５】
予測モデル生成部１２における第３の予測値生成部１２３は、第１の予測モデル生成部１２１が生成した第１の予測モデルが出力した第１の予測値と、第２の予測モデル生成部１２２が生成した第２の予測値とを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する（第３の予測値生成工程）。
【００７６】
ステップＳ３：情報処理装置１における予測値生成部２１は、取得部１１が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値を生成する（予測値生成工程）。
【００７７】
具体的には、予測値生成部２１における第１の予測値生成部２１１は、少なくとも第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、対象物に関する期間（不動産物件の掲載期間）の予測値である第１の予測値を生成する（第１の予測値生成工程）。
【００７８】
予測値生成部２１における第２の予測値生成部２１２は、少なくとも第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する（第２の予測値生成工程）。
【００７９】
予測値生成部２１における第３の予測値生成部２１３は、第１の予測値生成部２１１が生成した第１の予測値と、第２の予測値生成部２１２が生成した第２の予測値とを参照し、対象物（不動産物件）に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する（第３の予測値生成工程）。
【００８０】
〔変形例１〕
上述の例では、情報処理装置１には、対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータとして、不動産物件の物件情報を含む第１類のデータが入力されている。また、情報処理装置１には、対象物に対する反響の度合いに関する第２類のデータとして、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータが入力されている。また、情報処理装置１は、対象物に対する反響の度合いの予測値として、不動産物件に対する反響の度合いの予測値を出力している。
【００８１】
ただし、上述した通り、対象物は不動産物件に限定されず、例えば、ネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品であってもよい。本変形例では、対象物がネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品である場合について説明する。
【００８２】
なお、説明の便宜上、以下では、各部材について、上述の実施形態にて説明した各部材と異なる機能のみを説明し、同じ機能に関する説明は省略する。また、以下の各部材及び制御処理は、上述の図１〜７を用いて説明した各部材及び制御処理と同様の図面を用いて説明可能であるため、図面を用いた詳細な説明を省略する。
【００８３】
〔学習装置１０〕
学習装置１０は、商品に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる。
【００８４】
［取得部１１］
取得部１１は、ネットショッピング又はネットオークションに出品を予定している商品の商品情報を含む第１類のデータ、及び、商品に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する。
【００８５】
第１類のデータにおける商品情報は、例えば、商品の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報及び掲載に関する情報の少なくとも１つを含む。
【００８６】
具体的には、商品情報における商品の費用に関する情報は、販売額及び販売開始額を含む。場所に関する情報は、生産地を含む。期間に関する情報は、掲載開始月、掲載終了月、掲載開始日、掲載終了日、掲載期間及び経年数を含む。掲載に関する情報は、掲載するメディア（例えば、ヤフーショッピング、メルカリ及びヤフオク等のサイト）を含む。
【００８７】
第２類のデータは、例えば、掲載期間内における商品に対する反響の数を含む。当該商品に対する反響には、当該商品に関する閲覧者からの問い合わせの受付、及び、当該商品に関する閲覧者からの購入する旨の指示の受付が含まれる。この場合、取得部１１は、例えば、閲覧者の端末（不図示）からの当該問い合わせ又は指示をサーバ（不図示）を介して受け付ける。
【００８８】
上述の第１類のデータ及び第２類のデータを含む入力データを取得部１１が取得することで、学習装置１０は、商品に対する反響を適切に予測可能な予測モデルを学習させることができる。
【００８９】
［予測モデル生成部１２］
予測モデル生成部１２は、商品情報に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる。これにより、商品に対する反響を適切に予測することができる。
【００９０】
（第１の予測モデル生成部１２１）
第１の予測モデル生成部１２１は、商品の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる。
【００９１】
（第２の予測モデル生成部１２２）
第２の予測モデル生成部１２２は、商品に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる。
【００９２】
（第３の予測値生成部１２３）
第３の予測値生成部１２３は、第１の予測モデル生成部１２１が生成した第１の予測モデルが出力した第１の予測値と、第２の予測モデル生成部１２２が生成した第２の予測モデルが出力した第２の予測値とを参照し、商品に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する。これにより、第３の予測値をより好適に生成することができる。
【００９３】
（パラメータ更新部１２４）
パラメータ更新部１２４は、第３の予測値が示す各掲載期間の予測値における商品に対する反響の度合いが、第２類のデータが示す各掲載期間における商品に対する反響の度合いに近づくように、第１の予測モデル生成部１２１及び第２の予測モデル生成部１２２のパラメータを更新する。
【００９４】
（予測モデル１３）
予測モデル１３における第１の予測モデルは、商品の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する。第２の予測モデルは、商品に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する。
【００９５】
〔予測装置２０〕
予測装置２０は、商品情報を含む第１類のデータを取得し、商品に対する反響の度合いの予測値を生成する。
【００９６】
［予測値生成部２１］
予測値生成部２１は、第１類のデータ、及び、商品に対する反響の度合いに関する第２類のデータを教師データとして学習された予測モデルを参照し、商品に対する反響の度合いの予測値を生成する。これにより、商品に対する反響を適切に予測することができる。
【００９７】
（第１の予測値生成部２１１）
第１の予測値生成部２１１は、商品の掲載期間の予測値である第１の予測値を生成する。
【００９８】
（第２の予測値生成部２１２）
第２の予測値生成部２１２は、商品に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する。
【００９９】
（第３の予測値生成部２１３）
第３の予測値生成部２１３は、第１の予測値生成部２１１が生成した第１の予測値と、第２の予測値生成部２１２が生成した第２の予測値とを参照し、商品に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する。これにより、商品に対する反響をより適切に予測することができる。
【０１００】
［出力部２２］
出力部２２は、予測値生成部２１が生成した商品に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を、閲覧者が確認できるように情報処理装置１の外部に出力する。
【０１０１】
〔情報処理装置１の制御処理〕
ステップＳ１：情報処理装置１における取得部１１は、商品情報を含む第１類のデータ、及び、商品に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する（取得工程）。
【０１０２】
ステップＳ２：情報処理装置１における予測モデル生成部１２は、商品に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる（予測モデル生成工程）。
【０１０３】
具体的には、予測モデル生成部１２における第１の予測モデル生成部１２１は、商品の掲載期間の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる（第１の予測モデル生成工程）。
【０１０４】
予測モデル生成部１２における第２の予測モデル生成部１２２は、商品に対する反響が得られる確率の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる（第２の予測モデル生成工程）。
【０１０５】
予測モデル生成部１２における第３の予測値生成部１２３は、第１の予測モデル生成部１２１が生成した第１の予測モデルが出力した第１の予測値と、第２の予測モデル生成部１２２が生成した第２の予測モデルが出力した第２の予測値とを参照し、商品に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する（第３の予測値生成工程）。
【０１０６】
ステップＳ３：情報処理装置１における予測値生成部２１は、商品に対する反響の度合いの予測値を生成する（予測値生成工程）。
【０１０７】
具体的には、予測値生成部２１における第１の予測値生成部２１１は、商品の掲載期間の予測値である第１の予測値を生成する（第１の予測値生成工程）。
【０１０８】
予測値生成部２１における第２の予測値生成部２１２は、商品に対する反響が得られる確率の予測値を生成する（第２の予測値生成工程）。
【０１０９】
予測値生成部２１における第３の予測値生成部２１３は、第１の予測値生成部２１１が生成した第１の予測値と、第２の予測値生成部２１２が生成した第２の予測値とを参照し、商品に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する（第３の予測値生成工程）。
【０１１０】
〔変形例２〕
情報処理装置１における学習装置１０及び予測装置２０の制御ブロック（特に、予測モデル生成部１２及び予測値生成部２１）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１１１】
後者の場合、学習装置１０及び予測装置２０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路等を用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）等をさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１１２】
〔変形例３〕
情報処理装置１における予測モデル生成部１２及び予測値生成部２１の制御処理の具体構成は本実施形態を限定するものではなく、例えば、以下のような機械学習的手法の何れか又はそれらの組み合わせを用いることができる。
【０１１３】
・サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）
・クラスタリング（Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）
・帰納論理プログラミング（ＩＬＰ：Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）
・遺伝的アルゴリズム（ＧＰ：Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）
・ベイジアンネットワーク（ＢＮ：Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）
・ニューラルネットワーク（ＮＮ：Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）
ニューラルネットワークを用いる場合、データをニューラルネットワークへのインプット用に予め加工して用いるとよい。このような加工には、データの１次元的配列化、又は多次元的配列化に加え、例えば、データオーギュメンテーション（Ｄａｔａ  Ａｕｇｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ）等の手法を用いることができる。
【０１１４】
また、ニューラルネットワークを用いる場合、畳み込み処理を含む畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてもよいし、再帰的処理を含むリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてもよい。ＣＮＮを用いる場合、より具体的には、ニューラルネットワークに含まれる１又は複数の層（レイヤ）として、畳み込み演算を行う畳み込み層を設け、当該層に入力される入力データに対してフィルタ演算（積和演算）を行う構成としてもよい。またフィルタ演算を行う際には、パディング等の処理を併用したり、適宜設定されたストライド幅を採用したりしてもよい。
【０１１５】
また、ニューラルネットワークとして、数十〜数千層に至る多層型又は超多層型のニューラルネットワークを用いてもよい。
【０１１６】
また、情報処理装置１における予測モデル生成部１２及び予測値生成部２１に用いられる機械学習は、教師あり学習であってもよいし、教師なし学習であってもよい。
【０１１７】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１８】
１  情報処理装置
１０  学習装置
１１  取得部
１２  予測モデル生成部
１３  予測モデル
２０  予測装置
２１  予測値生成部
２２  出力部
１２１  第１の予測モデル生成部
１２２  第２の予測モデル生成部
１２３  第３の予測値生成部
１２４  パラメータ更新部
２１１  第１の予測値生成部
２１２  第２の予測値生成部
２１３  第３の予測値生成部
ｔ  第１の予測値
ｐ（ｔ）  第２の予測値
λ  第３の予測値
【図１】
2020123298.tif 000003
【図２】
2020123298.tif 000004
【図３】
2020123298.tif 000005
【図４】
2020123298.tif 000006
【図５】
2020123298.tif 000007
【図６】
2020123298.tif 000008
【図７】
2020123298.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月28日(2020.1.28)
【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】
不動産物件の物件情報を含む第１類のデータ、及び、該不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを学習させる予測モデル生成部と
を備えており、
上記予測モデル生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、上記不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる第１の予測モデル生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、上記不動産物件に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる第２の予測モデル生成部と、
上記第１の予測モデル生成部が生成した上記第１の予測モデルが出力した上記第１の予測値と、上記第２の予測モデル生成部が生成した上記第２の予測モデルが出力した上記第２の予測値とを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
上記第１類のデータにおける上記物件情報は、対象の不動産物件を特定する情報、該対象の不動産物件の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報、掲載に関する情報及び仲介業者に関する情報の少なくとも１つを含み、
上記第２類のデータは、上記対象の不動産物件に対する掲載期間内における反響の数を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
不動産物件の物件情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部と
を備えており、
上記予測値生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、上記不動産物件の掲載期間の予測値である第１の予測値を生成する第１の予測値生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、上記不動産物件に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する第２の予測値生成部と、
上記第１の予測値生成部が生成した上記第１の予測値と、上記第２の予測値生成部が生成した上記第２の予測値とを参照し、上記不動産物件に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする予測装置。
【請求項４】
上記学習済みの予測モデルは、上記第１類のデータ、及び、不動産物件に対する反響の度合いに関する第２類のデータを教師データとして学習された予測モデルであることを特徴とする請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
上記第１類のデータにおける上記物件情報は、対象の不動産物件を特定する情報、該対象の不動産物件の費用に関する情報、場所に関する情報、期間に関する情報、掲載に関する情報及び仲介業者に関する情報の少なくとも１つを含み、
上記第２類のデータは、上記対象の不動産物件に対する掲載期間内における反響の数を含む
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータ、及び、該対象物に対する反響の度合いに関する第２類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した上記第１類のデータ及び上記第２類のデータを教師データとして、上記第１類のデータが入力される予測モデルであって、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を出力する予測モデルを、学習させる予測モデル生成部と
を備え、
上記予測モデル生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルであって、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測モデルを学習させる第１の予測モデル生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルであって、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測モデルを学習させる第２の予測モデル生成部と、
上記第１の予測モデル生成部が生成した上記第１の予測モデルが出力した上記第１の予測値と、上記第２の予測モデル生成部が生成した上記第２の予測モデルが出力した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする学習装置。
【請求項７】
対象物の情報である対象物情報を含む第１類のデータを取得する取得部と、
上記取得部が取得した第１類のデータを入力とする学習済みの予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値を生成する予測値生成部と
を備え、
上記予測値生成部は、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第１の予測モデルを参照し、上記対象物に関する期間の予測値である第１の予測値を生成する第１の予測値生成部と、
少なくとも上記第１類のデータが入力される第２の予測モデルを参照し、上記対象物に対する反響が得られる確率の予測値である第２の予測値を生成する第２の予測値生成部と、
上記第１の予測値生成部が生成した上記第１の予測値と、上記第２の予測値生成部が生成した上記第２の予測値とを参照し、上記対象物に対する反響の度合いの予測値である第３の予測値を生成する第３の予測値生成部と
を備えていることを特徴とする予測装置。