(57)【要約】【課題】  近隣住民の生活パターンを考慮して、入居希望者が集合住宅内の一室を選択する際の意思決定支援の仕組みを提供する。【解決手段】    入居者意思決定支援システム１は、センサ情報取得部１１、センサ情報ＤＢデータベース１２、居住者迷惑度算出部１３、被迷惑度算出部１４、及び、迷惑度比較部１５を有し、居住者迷惑度算出部１３が、センサ情報ＤＢ１２を参照し、センサ情報取得部１１が取得したセンサ情報の時系列データから、隣接居住者の生活パターンによって入居希望者が空き部屋に入居した場合に被る迷惑度合いの一日の時間分布を算出する。迷惑度比較部１５が、居住者迷惑度算出部１３により算出された隣接居住者の迷惑度合いの一日の時間分布と、被迷惑度算出部１４により算出又は推定された入居希望者の生活パターンにより隣接居住者が被る迷惑度合いの一日の時間分布とを比較し、相関度を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
集合住宅の空き部屋に入居希望者が入居すべきか否かを判断するに際し、隣人の生活パターンを考慮して前記入居希望者の入居意思決定を支援する入居者意思決定支援システムであって、
空き部屋に隣接する部屋に居住する少なくとも一隣接居住者の生活パターンに伴う情報を検知するセンサから、センサ情報を取得するセンサ情報取得部、
前記センサ情報取得部が取得した前記センサ情報の時系列データを保持するセンサ情報データベース、
前記センサ情報データベースを参照し、前記時系列データから、前記隣接居住者の生活パターンによって前記入居希望者が前記空き部屋に入居した場合に被る迷惑度合いの一日の時間分布を算出する居住者迷惑度算出部、
前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を、前記隣接居住者が被る被迷惑度合いの一日の時間分布として算出又は推定する被迷惑度算出部、
前記隣接居住者の迷惑度合いの一日の時間分布と、前記入居希望者により前記隣接居住者が被る前記被迷惑度合いの一日の時間分布を比較し、両時間分布の相関度を算出する迷惑度比較部、及び、
算出された前記相関度を表示手段に表示させ、前記入居希望者に提示する表示部、を備えることを特徴とする支援システム。
【請求項２】
前記入居希望者が入居を希望する候補として複数の空き部屋がある場合、前記表示部は、前記相関度が大きな順に並び替えて、前記空き部屋を対応する前記相関度と共に前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１に記載の支援システム。
【請求項３】
前記迷惑度比較部は、
一日を複数の時間帯に分割し、分割された時間帯毎に、前記隣接居住者の迷惑度合いの時間分布と、前記隣接居住者が被る前記被迷惑度合いの時間分布を比較し、
前記相関度を前記時間帯毎に算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の支援システム。
【請求項４】
前記迷惑度比較部は、
前記隣接居住者の迷惑度合いと前記隣接居住者が被る被迷惑度合いを合算した時間分布の尖度を算出し、尖度が大きいほど大きな相関度とすることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の支援システム。
【請求項５】
前記被迷惑度算出部は、
前記入居希望者の現在の住居に設けられたセンサからセンサ情報を取得し、前記センサ情報の時系列データに基づき、前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を算出するか、又は、
前記入居希望者の生活パターンの情報の入力を受け付け、入力された生活パターンに基づき、前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を推定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の支援システム。
【請求項６】
前記センサ情報が、騒音、振動、又はにおいに関する情報の何れかを含むことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の支援システム。
【請求項７】
前記集合住宅の各部屋に、夫々、前記センサが設けられ、
前記センサ情報取得部は、前記隣接居住者の部屋内に設けられた前記センサを介して、当該隣接居住者の生活パターンに伴う情報を取得することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集合住宅の空き部屋に入居希望者が入居すべきか否かを判断するに際し、隣人の生活パターンを考慮して入居希望者の入居意思決定を支援する入居者意思決定支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、国内外において、ユビキタスセンサネットワークの実現に向けた取り組みが活発に行われている。特に国内では、生活者の視点によるアプリケーションとしての切り口からの研究が活発である。
【０００３】
センサの価格が安くなると、家庭でも気軽にセンサの設置が可能となり、今後生活に密着したユビキタスセンサが発展することが予測される。このような住居に設置したセンサによるセンサデータを活用したアプリケーションが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１８５０８９号公報
【特許文献２】特開２００４−２０６５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
家庭内に設置したセンサによるセンサデータの利用例として、例えば、賃貸部屋等、集合住宅内の一室を選択する際の意思決定支援に利用することが考えられる。
【０００６】
賃貸部屋を借りるに際して、多くの人は部屋の間取りや階数、角部屋か否か、景色、金額等の要因を考慮に入れる。しかし、近隣住民の生活パターンによる要因（夜型か、昼型か否か等）については、通常、考慮していないし、そもそも事前に考慮することが極めて困難である。下見した時点では閑静であったが、実際に入居後、夜になると生活雑音がうるさいことが分かることがある。
【０００７】
このような問題は、近隣住民と入居希望者の生活パターンにずれがあることにより生じると考えられる。つまり、生活パターンが一致していれば、隣の部屋から騒音が聞こえてきても、自分も騒音を出しているので、個人差はあるもののあまり気にならないといえる。一方、生活パターンにずれがあると、自分が就寝中のときに騒音が聞こえてくる場合があり、近隣トラブルの原因となる。
【０００８】
これに対し、特許文献１には、不動産物件の情報提供システムであって、不動産物件における加工された臭気センサや音量レベルセンサの測定データを提示可能なシステムが開示されている。ここで、センサ情報は、プライバシー保護のため、加工（同一マンションのグループ毎に平均化）後の測定データを提示するものである。しかしながら、近隣住民と入居希望者の生活パターンのずれは考慮されていない。
【０００９】
特許文献２には、不動産物件検索プログラムであって、居住予定者の在宅時間帯での騒音値を算出する騒音算出ステップを備えるものが記載されている。しかしながら、特許文献１と同様、近隣住民と居住予定者の生活パターンのずれは考慮されていない。
【００１０】
上記の状況に鑑み、本発明は、住居に設置したセンサによるセンサデータの活用法の一例として、近隣住民の生活パターンを考慮して、集合住宅内の一室を選択する際の意思決定支援の仕組みを提供すること、また、この仕組みを用いて入居希望者の入居意思決定を支援する支援システムを実現することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための本発明に係る入居者意思決定支援システムは、集合住宅の空き部屋に入居希望者が入居すべきか否かを判断するに際し、隣人の生活パターンを考慮して前記入居希望者の入居意思決定を支援する入居者意思決定支援システムであって、
空き部屋に隣接する部屋に居住する少なくとも一隣接居住者の生活パターンに伴う情報を検知するセンサから、センサ情報を取得するセンサ情報取得部、
前記センサ情報取得部が取得した前記センサ情報の時系列データを保持するセンサ情報データベース、
前記センサ情報データベースを参照し、前記時系列データから、前記隣接居住者の生活パターンによって前記入居希望者が前記空き部屋に入居した場合に被る迷惑度合いの一日の時間分布を算出する居住者迷惑度算出部、
前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を、前記隣接居住者が被る被迷惑度合いの一日の時間分布として算出又は推定する被迷惑度算出部、
前記隣接居住者の迷惑度合いの一日の時間分布と、前記入居希望者により前記隣接居住者が被る前記被迷惑度合いの一日の時間分布を比較し、両時間分布の相関度を算出する迷惑度比較部、及び、
算出された前記相関度を表示手段に表示させ、前記入居希望者に提示する表示部、を備えることを第１の特徴とする。
【００１２】
上記第１の特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、
前記入居希望者が入居を希望する候補として複数の空き部屋がある場合、前記表示部は、前記相関度が大きな順に並び替えて、前記空き部屋を対応する前記相関度と共に前記表示手段に表示させることが好ましい。
【００１３】
上記第１の特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、好ましくは
前記迷惑度比較部は、
一日を複数の時間帯に分割し、分割された時間帯毎に、前記隣接居住者の迷惑度合いの時間分布と、前記隣接居住者が被る前記被迷惑度合いの時間分布を比較し、
前記相関度を前記時間帯毎に算出することを第２の特徴とする。
【００１４】
上記第１又は第２の特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、好ましくは
前記迷惑度比較部は、
前記隣接居住者の迷惑度合いと前記隣接居住者が被る被迷惑度合いを合算した時間分布の尖度を算出し、尖度が大きいほど大きな相関度とすることを第３の特徴とする。
【００１５】
上記第１乃至第３の何れかの特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、
前記被迷惑度算出部は、
前記入居希望者の現在の住居に設けられたセンサからセンサ情報を取得し、前記センサ情報の時系列データに基づき、前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を算出するか、又は、
前記入居希望者の生活パターンの情報の入力を受け付け、入力された生活パターンに基づき、前記入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を推定する構成とすることが好ましい。
【００１６】
上記第１乃至第３の何れかの特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、
前記センサ情報が、騒音、振動、又はにおいに関する情報の何れかを含むことができる。
【００１７】
上記第１乃至第３の何れかの特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムは、
前記集合住宅の各部屋に、夫々、前記センサが設けられ、
前記センサ情報取得部は、前記隣接居住者の部屋内に設けられた前記センサを介して、当該隣接居住者の生活パターンに伴う情報を取得する構成とすることが好ましい。
【発明の効果】
【００１８】
上記特徴の本発明に係る入居者意思決定支援システムに依れば、迷惑度比較部が、センサ情報に基づいて居住者迷惑度算出部が算出した隣接居住者の迷惑度合いと被迷惑度算出部が算出した入居希望者の迷惑度合い（隣接居住者が被るであろう被迷惑度合い）とを比較し、相関度を求めることにより、入居希望者の生活パターンと隣接居住者の生活パターンの一致度合いを相関度に基づいて評価することができる。
【００１９】
この相関度の情報を、空き部屋の情報と併せて入居希望者に提示することによって、入居希望者が集合住宅内の一室を選択する際の入居意思決定を支援するシステムの実現が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る入居者意思決定支援システムの一例を示す構成ブロック図
【図２】迷惑度比較部が相関度を算出する工程を説明する図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
〈第１実施形態〉
以下に、本発明の一実施形態に係る入居者意思決定支援システム（以降、適宜「本発明システム１」と称す）につき、図面を参照して説明する。図１は、本発明システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本発明システム１は、センサ情報取得部１１、センサ情報ＤＢ（データベース）１２、居住者迷惑度算出部１３、被迷惑度算出部１４、迷惑度比較部１５、及び、表示部１６を備え、集合住宅の空き部屋に入居希望者が入居すべきか否かを判断するに際し、隣人の生活パターンを考慮した情報を併せて提示することで、入居希望者の入居意思決定を支援する。
【００２２】
このうち、センサ情報取得部１１、居住者迷惑度算出部１３、被迷惑度算出部１４、迷惑度比較部１５、及び、表示部１６の各処理は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ等）を使用して演算処理が行われ、かかる演算処理が、利用者端末からの要求に応じて、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。センサ情報ＤＢ１２は、かかるコンピュータ内に設けられた、或いはネットワークを介してアクセスが可能な所定の記憶装置の所定の記憶領域に構築されている。
【００２３】
センサ情報取得部１１は、空き部屋に隣接する部屋に居住する隣接居住者の生活パターンに伴う情報を検知するセンサ２０から、センサ情報を取得する。センサ２０は、好ましくは、集合住宅の各部屋に設けられ、センサ情報取得部１１が、空き部屋に隣接する部屋（好ましくは、左右隣の部屋、上下隣の部屋の各４部屋）に設けられたセンサの情報を取得する。或いは、空き部屋内の隣室に隣り合う壁、天井、又は床にセンサを設け、隣接居住者の生活パターン情報を取得することもできる。
【００２４】
センサ２０の例としては、騒音センサ、振動センサ、或いは匂いセンサが挙げられる。
【００２５】
センサ情報取得部１１が取得したセンサ情報は、センサ情報ＤＢ１２に時系列データとして保存される。
【００２６】
居住者迷惑度算出部１３は、センサ情報ＤＢ１２を参照し、時系列データから、隣接居住者の生活パターンによって入居希望者が空き部屋に入居した場合に被るであろう迷惑度合いの一日の時間分布を算出する。
【００２７】
被迷惑度算出部１４は、入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を、隣接居住者が被るであろう被迷惑度合いの一日の時間分布として算出又は推定する。かかる被迷惑度合いは、入居希望者の現在の住居に生活パターンに伴う情報を検知するセンサが設けられているのであれば、当該センサから取得したセンサ情報の時系列データに基づき、居住者迷惑度算出部１３と同様の処理を行うことにより、一日の時間分布を算出することができる。一方、入居希望者の現在の住居にセンサが設けられていない場合であっても、被迷惑度算出部１４は、起床時刻、就寝時刻、出社・帰宅時刻、洗濯、食事を取る時間帯や家族構成等、生活パターンの情報を入居希望者に入力してもらい、入力された生活パターンに基づいて、入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合いの一日の時間分布を推定する構成とすることができる。
【００２８】
迷惑度比較部１５は、居住者迷惑度算出部１３により算出された隣接居住者の迷惑度合いの一日の時間分布と、被迷惑度算出部１４により算出又は推定された入居希望者により隣接居住者が被る被迷惑度合いの一日の時間分布を比較し、両時間分布の相関度を算出する。相関度が高いほど、隣接居住者と入居希望者の生活パターンが一致しており、居住後にトラブルが発生する可能性が低いといえる。
【００２９】
表示部１６は、迷惑度比較部１５によって算出された相関度を表示手段（例えば、液晶ディスプレイ）に表示させ、入居希望者に提示する。この場合において、入居希望者が入居を希望する候補として複数の空き部屋がある場合、表示部１６は、夫々について相関度を算出し、相関度がより大きな順に並び替えて、各空き物件（空き部屋）を対応する相関度と共に表示させることが好ましい。
【００３０】
以下に、本発明システム１による入居希望者の入居意思決定を支援する仕組み及び方法の具体例について、詳細に説明する。図２は、本発明システム１における入居意思決定支援の方法について、特にセンサ情報に基づいて、迷惑度比較部１５が相関度を算出する工程を説明する図である。
【００３１】
図２（ａ）〜（ｃ）は、空き部屋に隣接する部屋に居住しているある隣接居住者が与える迷惑度合いの時間変化を、模式的に示したものである。図２（ａ）は、騒音による迷惑度合いの時間変化Ｆ（ｔ）を、図２（ｂ）は、振動による迷惑度合いの時間変化Ｇ（ｔ）を、図２（ｃ）は、においによる迷惑度の時間変化Ｈ（ｔ）を、夫々示している。Ｆ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）は、センサ情報ＤＢ１２に保持されている騒音、振動、におい夫々のセンサ情報の時系列データに対して、統計処理を行うことにより算出される。
【００３２】
センサ情報ＤＢ１２に保持されているセンサ情報の時系列データは、居住者の生活行動に応じて不連続な強度変化を示すものであり、ノイズの影響や、日毎にばらつきのある時間変化を示す。ノイズの影響やばらつきを低減し、数式処理を行いやすくするために、何らかの統計処理を行ってより滑らかな関数形に変換することが好ましい。
【００３３】
例えば、複数日に跨る時系列データが得られている場合、複数日について同時刻のセンサ強度の平均を取り、平均を取った値をその時刻の迷惑度合いとすることができる。時系列データが一日分しかない場合には、センサ強度の所定の時間幅における時間平均を求め、当該時間平均をその時間幅内の中央位置における時刻における迷惑度合いとすることも可能である。このようにして得られたセンサ強度の１日の時間変化を、隣接居住者による迷惑度合いの一日の時間変化Ｆ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）とする。居住者迷惑度算出部１３は、例えば上記の統計処理をおこない、隣接居住者の夫々について、迷惑度合いの一日の時間分布を算出する。
【００３４】
このとき、迷惑度合いの一日の時間変化Ｆ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）は、平日と休日では生活パターンが大きく異なることが想定されるため、平日と休日とで分けて算出することが好ましい。さらに、曜日毎に迷惑度合いの一日の時間変化を算出することで、生活パターンの一致度合いのより詳細な分析が可能となる。
【００３５】
また、Ｆ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）は、朝、昼、夜、及び、深夜帯の夫々でピークを有することがあり、複数のピークを有していることが想定される。したがって、本実施形態のように、一日を朝方（例えば、４：００〜１０：００）、昼間（例えば、１０：００〜１６：００）、夕方から夜間（例えば、１６：００〜２２：００）、深夜（例えば、２２：００〜翌日４：００）等の複数の時間帯Ｔｉに分割し、時間帯毎に生活パターンの一致度合いを算出するのが好ましい。図２では、一日の迷惑度合いのうちある時間帯（ここでは、夜間）の時間分布を抽出し、模式的に示している。少なくとも夜間又は深夜の時間帯については、全ての居住者が在室していると考えられるため、生活パターンの一致度合いの算出に用いることが好ましい。
【００３６】
居住者迷惑度算出部１３は、上述の迷惑度合いＦ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）について、夫々、少なくとも空き部屋に隣接する部屋に居住する隣接居住者（上下隣、左右隣の４世帯）について迷惑度合いの（重みをつけた）平均をとり、隣接居住者の生活パターンによって入居希望者が空き部屋に入居した場合に被るであろう迷惑度合いの一日の時間分布（Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）とする）を算出する。
【００３７】
なお、空き部屋に設置したセンサからセンサ情報を取得する場合は、そのセンサ情報の時系列データは、入居希望者が空き部屋に入居した場合に実際に感じるであろう騒音、振動、においの時間変化そのものであり、隣接居住者の生活パターンによって入居希望者が被るであろう迷惑度合いが反映されたものとなっているといえる。したがって、センサ情報の時系列データに統計処理を行って得られた迷惑度合いの時間分布を、夫々Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）とするとよい。
【００３８】
さらに、本実施形態では、Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）を重みをつけて加算し、Ｚ（ｔ）＝αＦ’（ｔ）＋βＧ’（ｔ）＋γＨ’（ｔ）を、入居希望者が被るであろう全体の迷惑度合いの一日の時間変化として算出している。α、β、γは、Ｚ（ｔ）に変換する際の換算係数であり、入居を希望する住宅の建物特性（例えば、防音性能の程度）に応じて、適宜調整される。ある時間帯におけるＺ（ｔ）の時間分布が、図２（ｄ）に示されている。
【００３９】
居住者迷惑度算出部１３は、上述のＺ（ｔ）について、上記時間帯Ｔｉ毎に、分布の規格化を行い、規格化定数Ｕｉを求め、確率分布関数ｚｉ（ｔ）＝Ｚ（ｔ）／Ｕｉを算出する。Ｕｉは、ｚｉ（ｔ）を時間帯Ｔｉで積分した値が１となるように、Ｚ（ｔ）を時間帯Ｔｉで積分した値として求められ、入居希望者が被るであろう迷惑度合いの時間帯Ｔｉにおける大きさを表している。Ｕｉも、後述の相関度に加えて、入居希望者が入居を決定する上で重要な指標となりうる。ｚｉ（ｔ）は、迷惑度比較部１５による相関度の計算で用いられる。
【００４０】
一方、被迷惑度算出部１４は、入居希望者の生活パターンにより生じる迷惑度合い（隣接居住者が被る被迷惑度合い）の一日の時間分布を算出又は推定し、Ｙ（ｔ）とすると、Ｙ（ｔ）について、上記時間帯Ｔｉ毎に、分布の規格化を行い、Ｙ（ｔ）を時間帯Ｔｉで積分した値Ｖｉを規格化定数として、確率分布関数ｙｉ（ｔ）＝Ｙ（ｔ）／Ｖｉを算出する。
【００４１】
迷惑度比較部１５は、居住者迷惑度算出部１３により算出された確率分布関数ｚｉ（ｔ）と、被迷惑度算出部１４により算出又は推定された確率分布関数ｙｉ（ｔ）を比較し、時間帯Ｔｉ毎に、両分布の相関度を算出する。
【００４２】
相関度の算出方法としては、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、図２（ｅ）に示すｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）を合算した分布関数ｐ（ｔ）＝（Ａ・ｚｉ（ｔ）＋Ｂ・ｙｉ（ｔ））／（Ａ＋Ｂ）を考え（Ａ、Ｂは重み係数）、分布関数ｐ（ｔ）に対して統計学における尖度（Kurtosis）を計算する。しかしながら、相関度を表す表式としてはこれに限られるものではない。上記尖度は、分布の平均値をμ、標準偏差をσとして、下記数１で表される。なお、積分記号の添字Ｔｉは、時間帯Ｔｉを積分範囲として時間積分を行うことを意味する。
［数１］
Ｋｗ＝＜（ｔ−μ）４＞／＜（ｔ−μ）２＞２
＝∫Ｔｉ（ｔ−μ）４ｐ（ｔ）ｄｔ／σ４
【００４３】
ｐ（ｔ）の時間分布が、図２（ｅ）に示されている。尖度Ｋｗは、分布ｐ（ｔ）が裾が長く、ピークが鋭い分布になるほど大きな値となる。正規分布の場合、Ｋｗ＝３であり、尖度が３より大きい場合、正規分布と比べてピークが鋭く、裾が太く長い分布であることを意味し、尖度が３より小さい場合、正規分布と比べてピークが丸みをおび、裾が細く短い分布となる。本実施形態において、分布ｐ（ｔ）はｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）の重ね合わせで与えられているが、入居希望者と隣接居住者の生活パターンが一致するものであれば、ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）は略同じ位置にピークを持つため、ピーク同士が重なり合い、鋭いピークを持つことになる。この結果、大きな尖度Ｋｗが想定される。
【００４４】
したがって、尖度Ｋｗが大きいほど、相関度が高く、入居希望者と隣接居住者の生活パターンが似ていると判断できる。尖度Ｋｗの情報は、時間帯Ｔｉ別に、表示部１６によって表示手段に表示され、入居希望者にとって入居意思決定のための一助となる。このとき、規格化定数Ｕｉの値も併せて表示されることが好ましい。Ｕｉは、上述の通り、隣接居住者の生活パターンによって入居希望者が被るであろう迷惑度合いの大きさを表す量である。相関度が低く、生活パターンにずれがあっても、Ｕｉが相対的に小さければ、被るであろう迷惑度が小さいので入居しても問題は起こりにくいと考えられる。逆に、相関度が高く、生活パターン同士が似ている場合であっても、Ｕｉが大きいと、被る迷惑度が大きな所には入居希望者は入居を躊躇するかもしれない。
【００４５】
また、ある時間帯Ｔｉ（例えば、昼間）において、相関度が低く、生活パターンにずれがあったり、或いは、Ｕｉが相対的に大きく、迷惑度の高い時間帯があったりしても、その時間帯において入居希望者が専ら外出しているのであれば、入居したとしても入居希望者が迷惑を被ることはないと考えられる。つまり、入居希望者が不在となる時間帯については、隣接居住者の生活パターンを考慮する必要はなく、相関度を考慮する必要はないといえる。表示部１６は、相関度が閾値以上高い時間帯、Ｕｉが閾値以上高い時間帯については、入居希望者に注意を喚起するため相関度及びＵｉの表示を強調表示（例えば、赤色で表示）することができる。同様に、表示部１６は、入居希望者が不在となる時間帯については、相関度及びＵｉの表示を別の態様で表示（例えば、黄色で表示）するか、或いは表示しない設定とすることができる。
【００４６】
以上、本発明システム１に依れば、隣接居住者と入居希望者の生活パターンの一致度合いを相関度として算出し、相関度の情報を空き部屋の情報と併せて入居希望者に提供することにより、入居希望者が集合住宅内の一室を選択する際の入居意思決定を支援するシステムを実現できる。
【００４７】
この結果、入居希望者と隣接居住者の生活パターンが一致していることにより、生活パターンのずれに起因する近隣トラブルが未然に防止され、望まれない退去を減らすことができる。また、集合住宅の家主にとっては、生活パターンのずれを迷惑度合いの時間分布の形で定量的に評価可能であることにより、違約金支払いを適正に行うことができる。
【００４８】
〈別実施形態〉
以下に、別実施形態について説明する。
【００４９】
〈１〉上記第１実施形態では、相関度としてｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）を重ね合わせた確率分布の尖度を求めているが、本発明はこれに限られるものではない。相関度の算出方法の他の例としては、下記数２に示すように、時間帯Ｔｉ毎に、ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）の相関係数ρを求めるのも好ましい方法である。ここで、μｚ、μｙは夫々分布ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）の平均、σｚ、σｙは夫々分布ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）の標準偏差とする。下記相関係数が大きいほど、大きな相関度とする。
［数２］
ρ＝∫Ｔｉ（ｔ−μｚ）（ｔ−μｙ）ｚｉ（ｔ）ｙｉ（ｔ）ｄｔ／σｚσｙ
σｚ２＝∫Ｔｉ（ｔ−μｚ）２ｚｉ（ｔ）ｄｔ
σｙ２＝∫Ｔｉ（ｔ−μｙ）２ｙｉ（ｔ）ｄｔ
【００５０】
また、極めて簡便な方法であるが、ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）が夫々ピークを取る時刻の差や、ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）の平均同士の差｜μｚ−μｙ｜を、相関度として用いることも可能である。
【００５１】
あるいは、確率分布関数ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）を関数ベクトルとして、下記数３に示すように内積を計算し、相関度とすることも好ましい。この場合、ｚｉ（ｔ）とｙｉ（ｔ）が一致していれば、内積は１（θ＝０）であり、両分布の相違が大きくなるに従って、内積は１より小さくなる。
［数３］
ｃｏｓθ＝∫Ｔｉｚｉ（ｔ）ｙｉ（ｔ）ｄｔ／｜ｚｉ｜｜ｙｉ｜
｜ｚｉ｜２＝∫Ｔｉｚｉ２（ｔ）ｄｔ、｜ｙｉ｜２＝∫Ｔｉｙｉ２（ｔ）ｄｔ、
【００５２】
〈２〉また、上記第１実施形態では、夫々のセンサに基づく迷惑度の時間分布Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）を重み付けした全体の分布Ｚ（ｔ）に基づいて、時間帯毎に、確率分布関数ｚｉ（ｔ）を求め、迷惑度比較部１５が相関度を算出する構成となっている。しかしながら、センサ毎の迷惑度の時間分布Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）の夫々を規格化し、確率分布関数を夫々算出することで、個々のセンサ毎に、対応する相関度を算出する構成としても好ましい。迷惑度合いによって人が受ける不快度には個人差があり、例えば、入居希望者によっては、多少騒音がひどくても別に気にならないが、においは耐えられないという人や、僅かな音量でも気になるという人もいると考えられる。センサ毎に相関度を求めることで、このような入居希望者に応じた要請に対応できる。
【００５３】
〈３〉さらに、上記第１実施形態では、迷惑度合いＦ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）を隣接居住者について夫々求め、これらの平均を取って得られたＦ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）に基づいて、相関度を算出しているが、平均を取ることなく、隣接居住者夫々の迷惑度合いＦ（ｔ）、Ｇ（ｔ）、Ｈ（ｔ）に基づいて、隣接居住者毎に相関度を算出するものとしてもよい。隣接居住者同士で生活パターンがずれており、一方が入居希望者と略同じで、他方が異なっている場合であっても、一方の隣接居住者に対する相関度が高く、他方の隣接居住者に対する相関度は低くなり、入居希望者に正確な評価情報を提示できる。
【００５４】
〈４〉また、上記第１実施形態では、隣接居住者として、上下隣、左右隣の４件を考慮して、平均した迷惑度合いの時間分布Ｆ’（ｔ）、Ｇ’（ｔ）、Ｈ’（ｔ）を算出したが、隣接居住者としては、更に１件以上離れた近隣居住者を考慮することもできるし、左右隣の２件のみを考慮するだけでも、本発明の効果は得られる。空き部屋が角部屋であれば、隣の１件のみを考慮するだけもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、入居希望者が集合住宅内の一室を選択する際の意思決定を支援する入居者意思決定支援システムとしての利用が可能である。
【符号の説明】
【００５６】
１：  本発明の一実施形態に係る入居者意思決定支援システム
１１：  センサ情報取得部
１２：  センサ情報ＤＢ（データベース）
１３：  居住者迷惑度算出部
１４：  被迷惑度算出部
１５：  迷惑度比較部
１６：  表示部
２０：  センサ
【図１】
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【図２】
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