(57)【要約】【課題】刻々と更新されている大量の物件情報のデータから、大量の顧客が要望する条件毎に合致するそれぞれの物件を素早く抽出できるシステムや方法を提供すること。【解決手段】    顧客が希望する物件の種別を表す希望種別を関連づけた顧客情報データベースと、物件の種別を表す物件種別を関連づけた物件提供情報データベースと、両データベースに格納されたデータから顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する抽出部、当該項目について所定の演算をする演算部、希望と合致する物件があるか否か判断する判断部を備えた。【選択図】図３
2008033733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを格納した顧客情報データベースと、
提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、前記希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを格納した物件提供情報データベースと、
前記顧客情報データベースに格納された前記顧客情報データと前記物件提供情報データベースに格納された前記物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出部と、
前記同一種別データ抽出部により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算部と、
前記演算部の演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて格納する参照用データベースと、
前記参照用データベースに格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断部と、
を備えた、物件情報抽出システム。
【請求項２】
前記同一種別データ抽出部が、
前記顧客情報データベースに格納された各顧客情報データとそれぞれ関連づけられた希望種別と前記物件提供情報データベースに格納された各物件提供情報データとそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベースに基づいて同一物件種別の物件提供情報データを抽出する
請求項１記載の物件情報抽出システム。
【請求項３】
前記判断部により含まれると判断された物件提供情報データを、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示部を備えた請求項１又は請求項２記載の物件情報抽出システム。
【請求項４】
前記物件が不動産物件であり、前記顧客情報データのうち顧客が希望する希望条件の項目に、少なくとも部屋の賃料、大きさ及び場所を示す項目を含む請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の物件情報抽出システム。
【請求項５】
前記場所を示す項目が、最寄駅からの徒歩時間及び所在地の住所を示す項目のうちいずれか又は双方を含む請求項４記載の物件情報抽出システム。
【請求項６】
前記物件が不動産物件であり、前記種別が不動産の種類、賃貸形態、間取り及び用途のうちのいずれかである請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の物件情報抽出システム。
【請求項７】
前記物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データが時間と共に更新されるものである場合に、更新された更新情報データのみを抽出する更新情報抽出部を備え、前記更新情報抽出部により抽出された更新情報データのみを格納した更新情報データベースを前記物件提供情報データベースの代わりに用いる請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の物件情報抽出システム。
【請求項８】
前記演算部が、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行うものであり、
前記判断部が、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断するものであり、他の項目がある場合には、当該他の項目について演算部が前記演算をさらに行うものである
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の物件情報抽出システム。
【請求項９】
顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを顧客情報データベースに格納するステップと、
提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、前記希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを物件提供情報データベースに格納するステップと、
前記顧客情報データベースに格納された前記顧客情報データと前記物件提供情報データベースに格納された前記物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出ステップと、
前記同一種別データ抽出ステップにより抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算ステップと、
前記演算ステップの演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて参照用データベースに格納するステップと、
前記参照用データベースに格納するステップにより格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断ステップと、
を含む、物件情報抽出方法。
【請求項１０】
前記同一種別データ抽出ステップが、
前記顧客情報データベースに格納された各顧客情報データとそれぞれ関連づけられた希望種別と前記物件提供情報データベースに格納された各物件提供情報データとそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベースに基づいて同一物件種別の物件提供情報データを抽出するステップを含む、
請求項９記載の物件情報抽出方法。
【請求項１１】
前記判断ステップにより含まれると判断された物件提供情報データを、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示ステップを含む請求項９又は請求項１０記載の物件情報抽出方法。
【請求項１２】
前記物件が不動産物件であり、前記顧客情報データのうち顧客が希望する希望条件の項目に、少なくとも部屋の賃料、大きさ及び場所を示す情報を含む請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載の物件情報抽出方法。
【請求項１３】
前記場所を示す項目が、最寄駅からの徒歩時間及び所在地の住所を示す情報のうちいずれか又は双方を含む請求項１２記載の物件情報抽出方法。
【請求項１４】
前記物件が不動産物件であり、前記種別が不動産の種類、賃貸形態及び用途のうちのいずれかである請求項１２又は請求項１３記載の物件情報抽出方法。
【請求項１５】
前記物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データが時間と共に更新されるものである場合に、更新された更新情報データのみを抽出する更新情報抽出ステップを含み、前記更新情報抽出ステップにより抽出された更新情報データのみを格納した更新情報データベースを前記物件提供情報データベースの代わりに用いる請求項１２から請求項１４のいずれか１項に記載の物件情報抽出方法。
【請求項１６】
前記演算ステップが、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行うものであり、
前記判断ステップが、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断するものであり、他の項目がある場合には、当該他の項目について演算ステップをさらに行うものである、
請求項９から請求項１５のいずれか１項に記載の物件情報抽出方法。
【請求項１７】
請求項９から請求項１６のいずれか１項に記載の物件情報抽出方法をコンピュータで実行するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物件仲介業者が扱う物件情報抽出システム、物件情報抽出方法及び物件情報抽出プログラムに関し、特に、物件を希望する顧客の希望条件から提供できる物件情報を抽出する物件情報抽出システム、物件情報抽出方法及び物件情報抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車や不動産、中古市場や種々の新商品といった物件の売買や賃貸借の契約を行う仲介業者が存在する。例えば、賃貸不動産の仲介の場合、不動産仲介業者は、不動産物件に関する情報を顧客に提供するに際しては、提供可能な不動産物件のうち、顧客が希望する条件について、顧客の希望に合致する物件かどうかを判断して該当する不動産物件を紹介し、賃貸借の契約を行う。この作業が人間による作業では大変手間暇がかかることに鑑みて、この作業を容易にするためのシステムとして、特許文献１に記載された発明がある。
【０００３】
特許文献１に記載された発明は、不動産物件についての顧客の希望条件に関する希望条件データと、顧客の連絡先に関する顧客連絡先に関する顧客連絡先データと、を少なくとも含む顧客データが格納された顧客データベースと、取り扱い不動産データが格納された不動産データベースとを備え、顧客毎の希望条件データと不動産データを照合することにより顧客の希望条件に合致する合致不動産物件があるかどうかを判定する合致物件有無判定手段を備え、合致不動産物件があると判定された場合に、合致不動産物件に関するデータを顧客に対し通知する顧客宛通知手段を備えることにより、手間がかからない不動産情報提供システムを提供することにある。
【０００４】
この発明によれば、不動産管理業者が顧客の希望に基づいて顧客の希望条件に関する顧客データベースと不動産データベースとを照合することにより、合致物件の有無の判断を行うことが可能になる。
【０００５】
特許文献１記載の発明においては、合致物件の有無については、特許文献１の段落番号００８９から段落００９１にあるように、顧客毎の希望条件のそれぞれを照合して判断するものである。このような照合に際しては、一般には、不動産仲介業者は顧客に対応する物件を探すために不動産物件情報を格納したデータベースに対して顧客それぞれに条件を入力し、その入力された条件式を保存し、保存された条件式を呼び出して利用することによって顧客に対応する情報の検索を行うことが必要となる。
【０００６】
一方、現在、インターネット上で公開されている不動産検索サイトには、顧客が希望条件を入力することで希望条件に適合する物件を検索できるものがある。これも1顧客につき１条件式という方法をとっており、大量の顧客に対して、又は、希望条件が異なる大量の希望条件データに対応して検索する場合であっても、結局は、その条件式を所定のメモリ等に記憶させておき、それら条件式を一つ一つ実行して検索するものである。そのため大量の顧客についての検索を素早く行うことはできない。
【０００７】
図１６は従来の物件情報抽出の概念図である。具体的には図１６に概念的に示すように、顧客Ｂ１は、物件情報提供データベース２０に対して希望条件式ｆ（Ｂ１）を入力することでその条件式に合う物件しか検索できない。顧客Ｂ２の条件式も同様である。さらに、物件に適合する顧客を抽出することもできない。
【０００８】
つまり、従来の方法では、個々の顧客のニーズに対しては検索結果が出るという点で問題なく対応がなされているものの、不動産仲介業者のニーズには必ずしも対応しているとはいえない。大量の顧客情報を抱える不動産仲介業者にとっては素早く顧客に適合する情報を検索する上で一度に大量の顧客のそれぞれの希望に合致する物件情報をすべて抽出することが必要であり、また、物件に適合する顧客を抽出することも必要である。
【０００９】
しかし、それが顧客の希望毎に希望条件を入力したり、すでに入力した希望条件を呼び出して希望条件にある不動産物件を検索するという方法で大量の顧客を抱える不動産仲介業者が丁寧な追客をするためには、不動産物件情報を提供するデータベース自体が毎日更新されるところ、毎日更新されるたびに、1件1件の検索を行わなければすべての顧客の要望に応えることができない。つまり、ある顧客の希望する物件が昨日検索により抽出できなかったとしても、不動産物件情報を提供するデータベース自体が更新された今日には、抽出できる物件があるかもしれないのである。このような事情は不動産物件の仲介にとどまらない。
【特許文献１】特開２００１―２５６３００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
仲介業者は、顧客が物件を要望した場合、昨日の段階で検索して該当物件を抽出できなくても、物件情報を提供するデータベースが更新された今日に検索を行えば該当する物件を抽出できるかもしれないので、本来的には、毎日、すべての顧客の希望につき、希望に該当する物件があるか否かの検索を行う必要がある。
【００１１】
しかし、従来からのシステムで、現状抱えるすべての顧客の希望する物件の検索を毎日行うのは煩雑であり、しかも、顧客毎に条件式を作成して検索する方式では、顧客毎の条件に合致する物件を顧客毎にすべて抽出しようとすると、ＯＲ条件式が多くならざるを得なかったか、顧客数分の検索条件をシステムが生成してその回数の命令を発し、出た結果をそれぞれの顧客毎に蓄積する必要があったために、非常にシステムに負荷がかかりかつ情報の抽出に時間がかかるものであった。
【００１２】
このため、刻々と更新されている大量の物件情報のデータから、大量の顧客が要望する条件毎に合致するそれぞれの物件を素早く抽出できる技術が求められていた。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
（１）このような目的を達成するために、本発明に係る物件情報抽出システムは、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを格納した顧客情報データベースと、提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを格納した物件提供情報データベースと、顧客情報データベースに格納された顧客情報データと物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出部と、同一種別データ抽出部により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算部と、演算部の演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて格納する参照用データベースと、参照用データベースに格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断部と、を備える。
【００１４】
（２）また、同一種別データ抽出部は、顧客情報データベースに格納された各顧客情報データとそれぞれ関連づけられた希望種別と物件提供情報データベースに格納された各物件提供情報データとそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベースに基づいて同一物件種別の物件提供情報データを抽出するものであってもよい。また、同一種別データ抽出部において、物件提供情報データベースと顧客情報データベースの間に同一と判別できる種別がなく、中間データベースによっても関連づけができない場合、単純結合によって１件の顧客情報データに対してすべての物件提供情報データを結びつけることをしてもよい。
【００１５】
（３）また、判断部により含まれると判断された物件提供情報データを、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示部を備えてもよい。
【００１６】
（４）また、物件が不動産物件であり、顧客情報データのうち顧客が希望する希望条件の項目に、少なくとも部屋の賃料、大きさ及び場所を示す項目を含んでもよい。また、場所を示す項目が、最寄駅からの徒歩時間及び所在地の住所を示す情報のうちいずれか又は双方を含んでもよい。また、物件が不動産物件であり、種別が不動産の種類、賃貸形態、間取り及び用途のうちのいずれかであってもよい。
【００１７】
（５）また、物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データが時間と共に更新されるデータベースである場合に、更新された更新情報データのみを抽出する更新情報抽出部を備え、更新情報抽出部により抽出された更新情報データのみを格納した更新情報データベースを物件提供情報データベースの代わりに用いるものであってもよい。
【００１８】
（６）また、演算部が、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行うものであり、判断部が、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断するものであり、他の項目がある場合には、当該他の項目について演算部が演算をさらに行うものであってもよい。
【００１９】
（７）本発明に係る物件情報抽出方法は、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを顧客情報データベースに格納するステップと、提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを物件提供情報データベースに格納するステップと、顧客情報データベースに格納された顧客情報データと物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出ステップと、同一種別データ抽出ステップにより抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算ステップと、演算ステップの演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて参照用データベースに格納するステップと、参照用データベースに格納するステップにより格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断ステップとを含む。
【００２０】
（８）また、同一種別データ抽出ステップは、顧客情報データベースに格納された各顧客情報データとそれぞれ関連づけられた希望種別と物件提供情報データベースに格納された各物件提供情報データとそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベースに基づいて同一物件種別の物件提供情報データを抽出するステップを含んでもよい。また、同一種別データ抽出ステップにおいて、物件提供情報データベースと顧客情報データベースの間に同一と判別できる種別がなく、中間データベースによっても関連づけができない場合、単純結合によって１件の顧客情報データに対してすべての物件提供情報データを結びつけることをしてもよい。
【００２１】
（９）また、判断ステップにより含まれると判断された物件提供情報データを、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示ステップを含んでもよい。
【００２２】
（１０）また、物件が不動産物件であり、顧客情報データのうち顧客が希望する希望条件の項目に、少なくとも部屋の賃料、大きさ及び場所を示す情報を含んでよく、場所を示す項目が、最寄駅からの徒歩時間及び所在地の住所を示す情報のうちいずれか又は双方を含んでもよい。また、物件が不動産物件であり、種別が不動産の種類、賃貸形態及び用途のうちのいずれかであってもよい。
【００２３】
（１１）また、物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データが時間と共に更新されるものである場合に、更新された更新情報データのみを抽出する更新情報抽出ステップを含み、更新情報抽出ステップにより抽出された更新情報データのみを格納した更新情報データベースを物件提供情報データベースの代わりに用いるものであってもよい。
【００２４】
（１２）また、演算ステップが、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行うものであり、判断ステップが、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断するものであり、他の項目がある場合には、当該他の項目について演算ステップをさらに行うものであってもよい。
【００２５】
（１３）本発明に係るプログラムは、上記の物件情報抽出方法をコンピュータで実行するものである。
【発明の効果】
【００２６】
顧客毎に検索条件式を用意する必要がなく、大量のデータベース同士の照合においてシステムにかかる負荷を減らして素早い結果を出すことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明に係る物件情報抽出システム、物件情報抽出方法及び物件情報抽出プログラムに関し本発明を実施するための最良の形態につき説明する。本件出願に係る特許請求の範囲及び明細書に記載された「物件」とは、中古車の売買における中古車、中古品のオークションにおける中古品等、取り扱われる商品を意味する以外に、商取引の対象となる有形物に限らず不動産の賃貸情報の提供その他の役務に関する情報をも意味するものとする。この意味で把握されるいかなる物件であっても本発明を実施する妨げにはならない。
【００２８】
ただし、本明細書においては、本発明に係る実施の形態の一つとして、不動産仲介業者が行う不動産物件の抽出を例にとり不動産の物件情報抽出システムとして説明するが、物件の対象は上記したように不動産に限られるものではない。
【００２９】
図１は、本発明の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出システムの概要図である。図１には、不動産物件の物件情報を扱う情報提供業者の端末２５に備えられた不動産の物件提供情報データベース２０と、端末２５と接続された不動産仲介業者の端末３０、３２が図示されている。不動産仲介業者の端末３０、３２にはそれぞれ顧客情報データベース４０が備えられている。
【００３０】
顧客５０が不動産の賃借を希望する場合に、不動産仲介業者と連絡をし、希望の条件を伝えると、一般には、相談を受けた不動産仲介業者は、当該顧客の希望の条件を希望条件情報として、顧客を特定する情報とともに、顧客情報データとして顧客情報データベース４０に格納する。
【００３１】
ここで、各不動産仲介業者は、自己が有する物件の情報には限りがあるため、不動産物件の物件情報を扱う情報提供業者の端末２５と通信を行い、当該情報提供業者の端末２５に備えられている不動産の物件提供情報データベース２０に蓄積されている不動産物件の提供条件と物件を特定する情報とからなる物件提供情報データを不動産の物件提供情報データベース２０から探し、顧客の希望条件を満たす不動産の物件提供情報データを獲得し、不動産の賃借を希望する顧客に情報を提供する。本発明はこのような場面で利用されるものである。
【００３２】
図２は、本発明の実施の形態に係る物件情報抽出システムの全体図である。図２には、不動産物件の情報を扱う情報提供業者の端末２５とネットワーク２３０を介して接続された不動産仲介業者の端末３０、３２が図示されている。
【００３３】
図２には、情報提供業者の端末２５には、参照用データベース２１０、不動産の物件提供情報データベース２０、演算部２２０、同一種別データ抽出部２２５及び判断部２３５が備えられ、不動産仲介業者の端末３０には顧客情報データベース４０と入力部２４０と表示部２５０が備えられ、情報提供業者の端末２５と不動産仲介業者の端末３０、３２とがネットワーク２３０を介して接続された、不動産の物件情報抽出システム１０が図示されている。また、中間データベース２２７を備えることもできる。個々の符号については図３又は図４と共通するので図３又は図４の説明の箇所にてその説明を行う。
【００３４】
図２には、不動産の物件情報抽出システム１０がネットワーク２３０を介して接続された情報提供業者の端末２５と不動産仲介業者の端末３０によって構成されたものが一例として示されている。このシステムの場合、不動産仲介業者であるＡ不動産端末の顧客情報データベース４０をネットワーク２３０を介して不動産情報業者の端末２５に送信し、送信された顧客情報データベース４０と不動産の物件提供情報データベース２０とに基づいて演算部２０が所定の演算を行うものである。
【００３５】
ただし、本発明はこのようにネットワークを介して接続されたものに限られるわけではなく、例えば、情報提供業者の端末２５に備えられた演算部２２０や同一種別データ抽出部２２５を不動産仲介業者の端末３０に備えて構築することもできる。情報提供業者の端末２５に備えられた不動産の物件提供情報データベース２０の内容をネットワーク２３０を通じて受信して、不動産仲介業者の端末３０によって、参照用データベース２１０を作成することも可能である。この場合には、実質的に不動産仲介業者の端末３０のみで本発明に係る物件情報抽出システムを構成することもできる。要は本発明を構成するブロックが図３のように接続されていればよい。以下、図３の内部接続図に基づいて説明を行う。
【００３６】
図３は、本発明に係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である。図３には、本発明に係る不動産の物件情報抽出システムの内部の接続状態が示されている。この内部接続状態を示した図に基づいて本件発明に係る不動産の物件情報抽出システム１０の説明を行う。
【００３７】
本発明に係る不動産の物件情報抽出システム１０は、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを格納した顧客情報データベース４０と、
提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを格納した不動産の物件提供情報データベース２０と、顧客情報データベース４０に格納された顧客情報データと不動産の物件提供情報データベース２０に格納された物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出部２２５と、前記同一種別データ抽出部２２５により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算部２２０と、演算部２２０の演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部２２５で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて格納する参照用データベース２１０と、参照用データベース２１０に格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断部２３５とを備える。
【００３８】
また、判断部２３５により含まれると判断された物件情報を、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示部２５０を備えるようにすることもできる。表示部２５０は、パーソナルコンピュータに用いられるディスプレイでもよいし、専用の表示装置でもよい。
【００３９】
顧客情報データベース４０は、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを格納したものである。この希望条件情報や顧客を特定する情報は入力部２４０から行う。この入力部２４０はキーボードやタッチパネルなど入力の形式は問われない。またこの入力部２４０は、後述する演算部２２０に対して演算を行う指示を出す他、表示部２５０への表示を行ったり、表示形態を変更する操作を可能とする。
【００４０】
顧客情報データとは、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客の氏名や住所等の当該顧客を特定する情報と、当該顧客が不動産の賃貸を希望する際の賃料や面積等の希望条件を項目毎に希望の上限と下限を限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報とを関連づけたものをいう。
【００４１】
ここで物件の種別とは、例えば、不動産における特徴を示す内容を意味するが、この種別は不動産の種類、賃貸形態、間取り及び用途のうちのいずれかであってもよい。例えば、不動産の種類とは、マンションであるか、アパートであるか戸建てといった種類をいい、賃貸形態とは、定期借地権付きの契約か否かといったものをいい、間取りとは、例えば、２ＬＤＫとか３ＤＫといった間取りをいい、用途とは、住居用か店舗用といった用途をいう。また、「種別」の用語はこのように不動産物件の情報としてグループ化できる情報であればよく、上記した種類、賃貸形態、間取り及び用途のうちいずれかであることには限定されない。
【００４２】
例えば、築年数、コンビニエンスストアまでの徒歩時間、オートロックか否か、敷金礼金などの希望額などであってもよい。
【００４３】
ここで、顧客情報データベース４０に関し、図４を参照して説明する。図４は、顧客情報データベースに格納すべき内容を示したテーブルである。図４には、顧客情報データベース４０に格納すべき希望条件情報に対応する顧客の希望条件を項目毎にして、上限及び下限の内容を示したテーブル４００の具体例が示されている。この項目には、部屋の賃料、大きさ及び場所を示す情報を含んでいてもよい。
【００４４】
例えば、図４に示したテーブル４００の第一行目には例として、氏名、種別、希望賃料、希望階数、希望面積、希望最寄駅及び徒歩何分以内を希望するか、希望住所１、希望住所２の項目が示されている。希望駅の欄は、希望する最寄駅を複数入力できることができるように設定しても良い。また、希望住所の欄は一つあればよいのが原則であるが、顧客の要望に応えるために例えば、希望住所を五つまで設定できるようするなど複数にすることもできる。ここで、種別とは、不動産の種類、賃貸形態及び用途のうちいずれであってもよい。
【００４５】
なお、希望住所欄については、住所コードを用いることもできる。住所コードを用いれば、上述したような「希望住所１」、「希望住所２」のような項目を別途設ける必要はない。すなわち、テキスト型データとして、希望駅の欄と同じ方式で「希望住所」という欄の中に複数の希望を入れることができる。
【００４６】
図４の第一列目には顧客の氏が示されている。図内には、説明上、氏名ではなく氏のみを示した。この欄には顧客を特定する情報があればよく、氏名以外にも、住所、連絡先等の項目がある場合でもよいのはもちろんである。
【００４７】
ここで、「甲野」という名前の顧客の場合は、希望種別は戸建て、希望賃料の上限は１１．5万円、下限は１０．０万円を希望し、希望する不動産の階数は、上限で１０階、下限でも４階を希望し、希望面積は、上限で８０平方メートル下限でも６５平方メートルを希望し、希望駅は渋谷駅、新宿駅、又は代々木駅のいずれかで、徒歩１０分圏内を希望し、希望住所はとくにこだわらないという希望を有している。
【００４８】
また「乙田」という名前の顧客の場合は、希望種別はアパート、希望賃料の上限は１０万円、下限は７．６万円を希望し、希望する不動産の階数は、何階でもよいとしており、希望面積は、５０平方メートル以上を希望し、希望駅はこだわらないが新宿区又は中野区にある不動産であることという希望を有している。
【００４９】
また、「丙村」という名前の顧客の場合は、希望種別はマンション、希望賃料の上限は１３万円、下限１１万円を希望し、希望する不動産の階数は、4階以上であれば何階でもよいとしており、希望面積は、７０平方メートル以上を希望し、希望最寄駅は上野で徒歩7分以内を希望し、住所はこだわらないという希望を有している。
【００５０】
さらに、「丁島」という名前の顧客の場合は、希望種別は店舗、希望賃料の上限は７．5万円、下限は５．５万円を希望し、希望する不動産の階数は、上限で２階、下限で１階を希望し、希望面積は、上限で６０平方メートル下限でも４５平方メートルを希望し、希望駅は横浜駅で徒歩１５分圏内を希望し、希望住所は横浜市という希望を有している。
【００５１】
図４のテーブル４００には空欄を設けることもできる。この場合には、例えばデフォルトで希望賃料を上限１兆下限０、希望階数上限を１００下限−２００、希望面積上限を１００万下限０のように現実にはあり得ない数値をデフォルトで設定しておくことで、ある項目については項目が埋まらない場合には事実上どのような物件でも該当するように設定しておくこともできる。よって、希望条件については顧客毎にすべて埋めることを必要とするものではない。希望駅徒歩何分の項目と希望住所についても、デフォルト値の設定により、項目が埋まらない場合であっても事実上どのような物件でも該当するように設定しておくこともできる。なお、希望駅や希望住所については、上記したように、複数の希望内容がある場合があるので、すべての希望駅や希望住所を入力できる設定にしてもよい。図４に示したテーブル４００の内容は一例であり、実際には膨大な件数の顧客の希望条件情報と顧客を特定する情報が顧客情報データベース４０に格納されることになる。
【００５２】
このように特定できる顧客の希望条件について、さらに、図５を参照する。図５は、顧客情報データベース４０の内容を示すテーブル５００である。図５には、図４において説明したテーブル４００の内容をデータ化してデータベースとしたテーブル５００が示されている。このテーブルは上述した希望種別ごとに設けることができる。
【００５３】
ここで、第一行目ｔｓＢ、ｔｂＢ、ｈｓＢ、ｈｂＢ、ｆｓＢ、ｆｂＢ、ｍＢ、ｗＢ、ｊＢａ、ｊＢｂの各文字は、希望賃料の下限がｔｓＢ、希望賃料の上限がｔｂＢ、希望階数の下限がｈｓＢ、希望階数の上限がｈｂＢ、希望面積の最低平米数がｆｓＢ、希望面積の上限平米数ｆｂＢ、希望駅がｍＢ、徒歩圏がｗＢ、希望住所１がｊＢａ、希望住所２がｊＢｂとそれぞれ対応し、希望賃料の単位は「万円」希望階数の単位は「階」希望面積の単位は「平方メートル」希望徒歩圏（徒歩何分以内）の単位は「分」で合わせる。図中「希望種別」に対応する項目は設けていないが、希望種別に対応する項目をデータに関連付けて設けることができる。また、テーブルを希望種別ごとに設けるようにしてもよい。
【００５４】
そして、顧客情報データベース４０の内容を示すテーブル５００には上述した希望条件をデータ化したデータとして格納する。なお、ｔｓＢ、ｔｂＢ、ｈｓＢ、ｈｂＢ、ｆｓＢ、ｆｂＢ、ｗＢは数値型データとして、希望住所１（ｊＢａ）、希望住所２（ｊＢｂ）や希望駅（ｍＢ）はテキスト型データとしてデータ化したデータを格納する。なお、このデータは、数値化したコードでもよい。
【００５５】
ここで、希望駅（ｍＢ）や希望住所１（ｊＢａ）、希望住所２（ｊＢｂ）を示すデータについて、希望条件の項目を複数入力する形式について説明する。希望駅（ｍＢ）については、その入力形式をかぎ括弧で区切る形にすることにより、希望駅を複数格納できるようにしてもよい。例えば「渋谷」「新宿」「大久保」「新大久保」という形で入力しておけば、物件データベースの最寄り駅の項目には駅名が一つしか入っていないため、後述するｉｎｓｔｒ関数を利用して対象が比較対象に含まれているか否かを判断することができる。また、かぎ括弧で区切ることにより、「大久保」と「新大久保」のように、別の駅名が含まれている駅名についても判断することができる。また、希望住所（ｊＢ）については、別なデータとして希望住所１、希望住所２、として複数入力するようにしてもよい。なお、数値化したコードを駅・住所で用いた場合も同様である。
【００５６】
また、第一列目のＢ１、Ｂ２、Ｂ３・・・Ｂｎは、顧客を特定する情報であり、図４の第一列目に示した顧客の氏を符号化したテキスト型データであることを示している。図４と同様、氏のみに限らず、この欄には顧客を特定する情報があればよく、氏名以外にも、住所、連絡先等の項目がある場合でもよいのはもちろんである。
【００５７】
図５においては、ｔｓＢ、ｔｂＢ、ｈｓＢ、ｈｂＢ、ｆｓＢ、ｆｂＢ、ｍＢ、ｗＢ、ｊＢａ、ｊＢｂの各項目について、それぞれの顧客Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３・・・Ｂｍの希望条件が格納された状態が示されている。テーブル内の最後の添字は、各顧客の希望条件と対応していることを示している。
【００５８】
図３に戻る。不動産の物件提供情報データベース２０は、提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを格納したものである。不動産の物件提供情報データは、日々更新されるので、不動産の物件提供情報データベース２０は、更新情報のみ格納されているものでもよいし、特定の一件の情報を格納したものでもよい。また、別途更新情報データベースを設けてもよいがこれについては後述する。
【００５９】
不動産の物件提供情報とは、提供される不動産物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、顧客の希望条件の項目、すなわち、希望賃料、希望階数、希望面積等に対応した賃料、階数、面積等の提供条件を、単位を顧客情報データベース４０に格納されたデータとそろえて項目毎にデータ化した提供条件情報と当該不動産の名称、住所等の当該不動産物件を特定する情報（例えば、所定の住所に存在する○○マンションの４０１号室という情報）とを関連づけたものをいう。
【００６０】
ここで、不動産の物件提供情報データベース２０について、図６を参照して説明する。図６は不動産の物件提供情報データベース２０に格納すべき内容を示したテーブルである。図６には、不動産の物件提供情報データベース２０に格納すべき提供条件情報に対応する提供条件を項目毎に内容を示したテーブル６００の具体例が示されている。この項目には、部屋の賃料、大きさ及び場所を示す情報を含んでいてもよい。この提供条件は、図４で説明した顧客の希望条件の項目が含まれる。
【００６１】
例えば、図６の第一行目には例として、物件名、種別、賃料、階数、面積、最寄駅及び徒歩何分以内に立地するか、所在住所の項目が示されている。
【００６２】
図６に示したテーブル６００の第一列目には物件名が示されている。ここで、「Ｘ７０２」という物件名の物件については、種別は事務所、賃料８．５万円、７階に位置し、面積は、５５平方メートル、最寄駅は代々木駅、代々木駅から徒歩１５分にあり、住所は、渋谷区代々木１−２であることが示されている。
【００６３】
また、「Ｙ２０５」という物件名の物件については、種別は店舗、賃料１５．３万円、２階に位置し、面積は、６６平方メートル、最寄駅は新宿駅、新宿駅から徒歩７分の場所にあり、住所は、新宿区新宿２−３であることが示されている。
【００６４】
また、「Ｚ４０１」という物件名の物件については、種別はマンション、賃料１２．０万円、４階に位置し、面積は、７０平方メートル、最寄駅は上野駅、上野駅から徒歩７分の場所にあり、住所は、台東区上野３−４であることが示されている。
【００６５】
さらに、「Ｗ１０１」という物件名の物件については、種別は戸建て、賃料６．０万円、１階建てであり、面積は、３９平方メートル、最寄駅は横浜駅、横浜駅から徒歩１５分の場所にあり、住所は、横浜市中区４−５であることが示されている。
【００６６】
図６のテーブル６００には、駅から徒歩圏内にない場合には、徒歩分の項目とは別にバスで何分かというような項目を別途設けることも可能である。また、最寄駅から徒歩何分かについては、二駅使用可能な物件や、三駅使用可能な物件も存在するため、複数の内容を並列に入れることも可能である。その場合には、別な物件情報として扱えばよい。図６に示したテーブル４００の内容は一例であり、実際には膨大な件数の不動産の物件情報が不動産の物件提供情報データベース２０に格納されることになる。また、住所については、図示したように番地名まで入力されてもよいし、市、郡、区町名等までのデータでもよく、正確な番地を表現しないデータであってもよい。
【００６７】
このように特定できる不動産の物件情報について、さらに、図７を参照する。図７は、不動産の物件提供情報データベース２０の内容を示すテーブル７００である。図７には、図６において説明したテーブル６００の内容をデータ化してデータベースとしたテーブル７００を図示したものが示されている。
【００６８】
ここで、第一行目ｔＡ、ｈＡ、ｆＡ、ｍＡ、ｗＡ、ｊＡの各文字は、ｔＡが賃料、ｈＡが階数、ｆＡが面積、最寄駅がｍＡ、徒歩分がｗＡ、希望住所がｊＡにそれぞれ対応し、賃料の単位は「万円」、階数の単位は「階」、希望面積の単位は「平方メートル」、希望徒歩圏（徒歩何分以内）の単位は「分」で合わせる。図中「物件種別」に対応する項目は設けていないが、希望種別に対応する項目をデータに関連付けて設けることができる。また、テーブルを希望種別ごとに設けるようにしてもよい。
【００６９】
そして、不動産の物件提供情報データベース２０の内容を示すテーブル７００には上述した物件情報をデータ化した不動産の物件提供情報データとして格納する。なお、ｔＡ、ｈＡ、ｆＡ、ｗＡについては数値型のデータとして、住所（ｊＡ）や最寄駅（ｍＡ）はテキスト型データとしてデータ化したデータを格納する。なお、これらのデータは、数値化したコードでもよい。
【００７０】
また、第一列目のＡ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａｎは、物件を特定する情報であり、図６の第一列目に示した不動産物件を識別する符号であることを示している。
【００７１】
図７においては、ｔＡ、ｈＡ、ｈＡ、ｆＡ、ｍＡ、ｗＡ、ｊＡの各項目について、それぞれの物件Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・Ａｎの物件情報が格納された状態が示されている。テーブル内の添字は、各物件名で特定される特定の物件と対応していることを示している。
【００７２】
図３に戻る。図３における同一種別データ抽出部２２５は、顧客情報データベース４０に格納された顧客情報データと不動産の物件提供情報データベース２０に格納された物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出し、参照用データベース２１０に格納する。具体的には、テーブル５００に関連付けられた「希望種別」とテーブル７００に関連付けられた「物件種別」が一致するもののみを参照用データベース２１０に格納するようにして実現することができる。上述したように、テーブル５００とテーブル７００は、各データに「種別」が関連付けられていてもよいし、種別ごとにテーブルが作成されていてもよいため、種別が一致するものを格納する具体的な手段については何ら限定されない。
【００７３】
図３における演算部２２０は、前記同一種別データ抽出部２２５により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う。演算部２２０は、具体的には図５に示した顧客情報データベース４０に格納された顧客情報データと、図７に示した不動産の物件提供情報データベース２０に格納された不動産の物件提供情報データの各項目との間で、同一種別データ抽出部２２５により同一物件種別の物件提供情報データとして抽出したデータか又は単に顧客情報データベースの顧客情報データそれぞれに、物件提供情報データベースのすべての物件提供情報を関連づけて並べた単純結合したデータに基づいて、各項目毎に以下の演算を行う。
（１）ｔＢＡ＝（ｔＡ−ｔｓＢ）（ｔｂＢ−ｔＡ）、
（２）ｈＢＡ＝（ｈＡ−ｈｓＢ）（ｈｂＢ−ｈＡ）、
（３）ｆＢＡ＝（ｆＡ−ｆｓＢ）（ｈｂＢ−ｆＡ）、
（４）ｗＢＡ＝（ｗＢ−ｗＡ）
（１）から（４）に示した演算は各データが数値型データであるため、実行は容易である。
【００７４】
さらに、テキスト型データとして格納されている希望駅を示すデータに最寄駅を示すデータが含まれるか否かの判断のために、対象が比較対象に含まれている場合には正の値を返すように指定したｉｎｓｔｒ関数を利用して、以下の演算を行う。これによれば、複数の駅名が「」で閉じる形で入力されており、かつ、物件提供情報データベースの駅名も「」で閉じておく形にするならば、複数の駅名のうち少なくとも一つの希望駅が最寄駅に合致すれば正の値が返される。具体的には以下の式となる。
（５）ｍＢＡ＝Ｉｎｓｔｒ（ｍＢ、ｍＡ）。
もちろん、数値化されたコードを用いた場合でも、同様の式でｍＢＡを演算することができる。
【００７５】
また、希望住所が図４、図５で示したように二つ存在する場合には、希望住所１と希望住所２のそれぞれについてｉｎｓｔｒ関数を利用して以下の演算を行う。これによれば、希望住所１（ｊＢａ）が住所（ｊＡ）のテキスト型データの一部を構成しているか、希望住所１（ｊＢｂ）が住所（ｊＡ）のテキスト型データの一部を構成していれば、すなわち、いずれかが正の値を返せば全体として正の値が返される。具体的には以下の式となる。
（６）ｊＢＡ＝Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢａ）＋Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢｂ）。
物件提供情報データベースにおいて住所コードが用いられているなら、希望駅と同じような方式でｊＢＡを演算することもできる。
【００７６】
（５）及び（６）の演算式によれば、いくつもの住所や駅名についてもＯＲ条件式を用いることなく希望する物件の抽出が可能となる。例えば、希望住所については、５つまで希望を入力できるような設定とした場合には５つのデータの加算した値が正の値であれば条件に適合したといえる。その場合には、（６）の式の代わりに以下の演算式となる。
（７）ｊＢＡ＝Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢａ）＋Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢｂ）＋Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢｃ）＋Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢｄ）＋Ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢｅ）。
もちろん、テーブル４００、５００にｎ個の希望住所を入力できるように設定すれば、ｎ個のデータを加算した値が正である場合に条件に適合したといえるようにすることもできる。
【００７７】
このように、一人の顧客に対して同一種別とされる項目がない単純結合の場合、すべての不動産の物件情報データについて演算を行い、同一種別データ抽出部225で同一種別と判断される項目がある場合、抽出されて組み合わせとなって残った物件情報データについてのみ演算を行い、ｔＢＡ、ｆＢＡ、ｗＢＡ、ｍＢＡ、ｊＢＡというデータを全顧客情報データと不動産の物件提供情報データの組み合わせごとに対応させてを参照用データベース210に格納する。ｔＢＡ、ｈＢＡ，ｊＢＡ，ｗＢＡ、ｍＢＡを物件抽出情報データと呼ぶ。
【００７８】
参照用データベース２１０は、演算部２２０の演算により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部２２５で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて格納する。ここで、図８を参照する。図８は、不動産の物件抽出情報データの具体例を示すテーブルである。図８には、参照用データベース２１０に格納された、不動産の物件抽出情報データの内容を示したテーブル８００が示されている。
【００７９】
図8は、一人の顧客に全顧客が対応している単純結合であり、種別抽出については行なっていない例である。第１列目には、顧客を特定する情報（Ｂ）、不動産物件を特定する情報（Ａ）と、上記演算を行なう（１）から（６）の各項目が記されている。この図では（１）から（６）が物件抽出情報データである。ここで顧客Ｂ１について、Ａ１〜Ａｎのすべての不動産物件について上記（１）から（６）の演算を行なった結果が格納されている。
【００８０】
さらに、顧客Ｂ２、Ｂ３も同様で顧客Ｂｍまで、すなわち、図５に示したテーブル５００に示された顧客について、図７に示した不動産の物件提供情報データのすべてを演算してその結果を参照用データベース２１０に格納する。ここで第一列のＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・Ｃｍｎと付された符号は個々のデータ列が、抽出するべきデータ列であるか否かの識別に用いる符号であり、例えば１から順に付された番号であってもよい。図８においては、添え字が１から順に付された番号であり、顧客数がｍ、不動産物件数がｎだとすれば、総データ数はｍｎということになることを示している。図中、種別を示すデータは含まれていないが、同一種別のものが格納されている場合、すべての組み合わせを実現する必要性はなく、演算量を抑えることができる。
【００８１】
図３の判断部２３５は、参照用データベース２１０に格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する。
【００８２】
図８において便宜上、物件抽出情報データが６つしか記されていないが、不動産の物件提供情報データと顧客情報データの項目によって上記と同様の方法で物件抽出情報データをより多く生成することができる。たとえば、築年数やオートロック設備の有無、駐車場の有無等の物件抽出情報データを付加することもできる。なお、この判断を一の項目によって行い、その結果に基づいて「含まれる」と判断された情報のみについてさらに参照用データベース２１０に格納された不動産の物件抽出情報の他の項目について演算部２２０が他の項目の演算を行い、さらに判断部２３５が各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断するようにしてもよい。この繰り返しにより項目毎に判断部２３５が判断していくことで全体の演算数が減り、より早い抽出が可能となる。
【００８３】
各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否かについて、全体を一括して判断する場合には、具体的には以下のように行う。この参照用データベース２１０からは、不動産の物件提供情報データベース２０に格納されている不動産の物件提供情報データのうち、顧客の希望賃料の値がｔｓＢ≦ｔＡ≦ｔｂＢとなるものだけを抽出したいので、移項して、
（ｔＡ−ｔｓＢ）≧０  かつ、（ｔｂＢ−ｔＡ）≧０、
ゆえに、
（ｔＡ−ｔｓＢ）（ｔｂＢ−ｔＡ）≧０、
を条件とすることができる。つまり参照用データベース２１０に格納された不動産の物件抽出情報のうち、ｔＢＡ≧０となるものは顧客の希望に合致していることになる。
【００８４】
同様に、面積階数駅徒歩圏についても参照用データベース２１０に格納された不動産の物件抽出情報のうち、ｈＢＡ≧０、ｆＢＡ≧０、ｗＢＡ≧０となるものは、顧客の希望に合致していることを示すことになる。
【００８５】
そして、一又は複数の希望駅として入力された希望駅を示すデータに不動産物件が存在する最寄駅を示すデータが含まれる場合は上記（５）の演算によりｍＢＡ＞０となるので、その場合には希望に合致しており、同様に、実際の住所に希望住所にある文字を含むという場合は上記（６）の演算によりｊＢＡ＞０となるので、その場合には希望に合致していることになる。
【００８６】
従って、参照用データベース２１０により、ｔＢＡ≧０、かつ、ｈＢＡ≧０、かつ、ｆＢＡ≧０、かつ、ｗＢＡ≧０かつ、ｍＢＡ＞０であるか、又は、ｔＢＡ≧０、かつ、ｈＢＡ≧０、かつ、ｆＢＡ≧０、かつ、ｗＢＡ≧０かつ、ｊＢＡ＞０である場合には、顧客の希望に合う不動産物件であることがわかる。
【００８７】
また、設定を施すことで、ｉｎｓｔｒ（ｊＡ、ｊＢ）とｉｎｓｔｒ（ｍＢ、ｍＡ）は必ず０以上であり、ｊＡＢ＞０、又は、ｍＡＢ＞０の条件を満たすのであれば必ずｊＢＡ＋ｍＢＡ＞０が成立するので、その場合には住所及び希望駅のうちいずれか又は双方が希望に合致していることになる。その場合には、参照用データベース２１０により、ｔＢＡ≧０、かつ、ｈＢＡ≧０、かつ、ｆＢＡ≧０、かつ、ｗＢＡ≧０かつ、ｊＢＡ＋ｍＢＡ＞０である場合には、住所及び希望駅のうちいずれか又は双方が希望に合致する顧客の希望に合う不動産物件であることがわかる。
【００８８】
このように構成することにより、検索に際して動作を複雑にしていたＯＲ条件式をなくし、顧客数分の条件を生成して、システムにその回数の命令をすることなく、全体を一括処理することができるため非常に早く検索でき、かつ一度に大量の顧客について物件情報を抽出することができるし、逆に、物件に適合する顧客を抽出する場合であっても非常に早く検索でき、かつ一度に多数の顧客を抽出することも可能となる。
【００８９】
なお、上記したように、項目毎に演算を行い参照用データベースに、該当するデータを格納し、当該情報に基づいて判断を行って抽出されたデータに基づいてさらに演算を行うようにしてもよい。
【００９０】
表示部２５０は、判断部２３５により含まれると判断された不動産の物件の情報を、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する。表示しなくてもそのままメールやファックスで送るようにしてもよい。
【００９１】
図９は、不動産の物件の情報を表示した表示部２５０を表示された表示内容９００を示す図である。図９に示すように、表示部２５０には、顧客である「丙村」の希望に適う物件が2件あり、その物件の名称と住所を表示し、「丁島」の希望に適う物件は「該当なし」のように表示される。表示部２５０としては、専用の表示装置を用いることもできるし、端末としてのパソコンのディスプレイであってもよい。
【００９２】
図１０は、本発明の他の実施形態に係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である。図３と同一符号は同じ意味である。図１０においては、同一種別データ抽出部２２５が、顧客情報データベース４０に格納された各顧客情報データとそれぞれ関連づけられた希望種別と不動産の物件提供情報データベース２０に格納された各物件提供情報データとそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベース２２７に基づいて同一物件種別の物件提供情報データを抽出する物件情報抽出システム１０が図示されている。
【００９３】
図１１は中間データベースに格納されたデータの具体例を示すテーブルである。図１１には、中間データベース２２７に格納されたテーブル１０００の例が示されている。この中間データベースに格納されたテーブル１０００は、希望種別と物件種別を対応させるテーブルであり、図１１のテーブル１０００には、例えば、顧客が希望種別として「マンション」を希望した場合には、物件種別としては「マンション」の情報が合致するようにし、顧客が希望種別として「アパート」を希望した場合には、物件種別としては「アパート」の情報が合致するようにし、顧客が希望種別として「戸建」を希望した場合には、物件種別としては「戸建」の情報が合致するようにし、顧客が希望種別として「集合住宅」を希望した場合には、物件種別としては「マンション」の情報と「アパート」の情報とが合致するようにし、顧客が希望種別として「事務所」を希望した場合には、物件種別としては「貸事務所」の情報と「店舗事務」の情報とが合致するようにし、顧客が希望種別として「店舗」を希望した場合には、物件種別としては「店舗一部」の情報と「店舗戸建」の情報と「店舗事務」の情報とが合致するように構成したものである。
【００９４】
また逆に、例えば、物件種別として「アパート」とした情報が不動産業者から提供された場合には、希望種別を「アパート」「集合住宅」としている顧客に当該情報を合致させるように構成したものである。
【００９５】
図１２は、本発明の他の実施形態に係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である。図３と同一符号は同じ意味である。図１２には、不動産の物件提供情報データベース２０が時間と共に更新されるデータベースである場合に、物件提供情報データから更新された更新情報データのみを抽出する更新情報抽出部２０２を備え、更新情報抽出部２２により抽出された更新情報データのみを格納した更新情報データベース２０４を物件提供情報データベースの代わりに用いる物件情報抽出システム１０が示されている。
【００９６】
更新情報抽出部２０２は、不動産の物件提供情報データベース２０が時間と共に更新されるものである場合に、物件提供情報から更新された情報のみを更新前のデータとの差分をとることで抽出することができる。不動産情報の場合、日々不動産の物件提供情報データは更新されるので、新たに更新されたデータのみから顧客の希望に合致する不動産の物件提供情報データがあれば、顧客に最新情報を提供することができる。
【００９７】
更新情報データベース２０４は、更新情報抽出部２２により抽出された更新情報のみを格納したものである。この更新情報データベース２０４を不動産の物件提供情報データベース２０の代わりに用いることもできる。
【００９８】
また、演算部が、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行い、判断部が、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断し、他の項目がある場合には、当該他の項目について演算部が前記演算をさらに行うようにすることで全体の演算数を少なくできる。
【００９９】
図１３は、本発明の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出方法を示すフローチャートである。
図１３には、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを顧客情報データベースに格納するステップ（Ｓ１１０）と、提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、前記希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを物件提供情報データベースに格納するステップ（Ｓ１２０）と、前記顧客情報データベースに格納された前記顧客情報データと前記物件提供情報データベースに格納された前記物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）と、前記同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う演算ステップ（Ｓ１３０）と、演算ステップ（Ｓ１３０）により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて参照用データベースに格納するステップ（Ｓ１４０）と、参照用データに格納するステップ（Ｓ１４０）により格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する判断ステップ（Ｓ１５０）と、判断ステップにより提供条件情報が含まれると判断された不動産の物件情報を、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示ステップ（Ｓ１６０）とからなる。
【０１００】
ステップ（Ｓ１１０）は、顧客が希望する物件の種別を表す希望種別と、顧客が希望する物件の希望条件を項目毎に上限及び下限にて限定するか又は値を限定してデータ化した希望条件情報と、当該顧客を特定する情報とを関連づけた顧客情報データを顧客情報データベースに格納する。
【０１０１】
ステップ（Ｓ１２０）は、提供される物件の物件情報について、物件の種別を表す物件種別と、前記希望条件の項目に対応した提供条件を項目毎にデータ化した提供条件情報と、当該物件を特定する情報とを関連づけた物件提供情報データを物件提供情報データベースに格納する。
【０１０２】
同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）は、前記顧客情報データベースに格納された前記顧客情報データと前記物件提供情報データベースに格納された前記物件提供情報データのうち、顧客情報データの希望種別と物件提供情報データの物件種別とが同一の顧客情報データと物件提供情報データの組合わせのみを抽出する。かかる同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）においては、図１１で説明した中間データベース２２７（図１０）を利用することもできる。
【０１０３】
演算ステップ（Ｓ１３０）は、同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）により抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせの対応する項目毎のデータ同士の演算を行う。
【０１０４】
参照用データベース格納ステップ（Ｓ１４０）は、演算ステップ（Ｓ１３０）により算出された項目毎の結果を、物件抽出情報データとして前記同一種別データ抽出部で抽出された顧客情報データと物件提供情報データの各組み合わせに対応させて参照用データベースに格納する。
【０１０５】
判断ステップ（Ｓ１５０）は、参照用データに格納するステップ（Ｓ１４０）により格納された物件抽出情報データに基づいて、各顧客毎にそれぞれの希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する。
【０１０６】
判断ステップ（Ｓ１５０）により含まれると判断された物件情報を、当該顧客を特定する情報に関連づけて表示する表示ステップ（Ｓ１６０）を含んでもよい。
【０１０７】
同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）は、顧客情報データベースに格納された各顧客情報データにそれぞれ関連づけられた希望種別と物件提供情報データベースに格納された各物件提供情報データにそれぞれ関連づけられた物件種別とを関連づけた中間データベースに基づいて同一物件種別の顧客と物件の組み合わせを抽出するステップを含んでもよい。同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）において、物件提供情報データベースと顧客情報データベースの間に同一と判別できる種別がなく、中間データベースによっても関連づけができない場合、単純結合によって１件の顧客情報データに対してすべての物件提供情報データを結びつけることをしてもよい。
【０１０８】
図１４は、判断ステップの別の詳細なフローチャートである。参照用データ格納ステップ（Ｓ１４０）に格納された各データに基づいて、提供条件情報が希望条件情報の項目の上限及び下限に提供条件情報が含まれるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるか否か判断する。この判断の方法は、図８で示したテーブル８００のデータ列毎に既に説明した判断方法を用いて含まれるか否か判断される（Ｓ２１０）。
【０１０９】
ただし、提供条件情報が希望条件情報に含まれないと判断した項目があった場合には、当該物件提供条件は含まれないと判断し、再び演算部２２０にはその顧客情報と物件情報の組合わせのデータは送らない。
【０１１０】
この判断により、含まれるデータがない場合には、判断ステップは終了となるが、含まれるデータが全くない場合に、該当なしと表示することは任意である。
【０１１１】
図１５は、本発明の他の実施の形態に係る物件情報抽出方法を示すフローチャートである。図１３と同一符号は同じ意味である。
【０１１２】
同一種別データ抽出ステップ（Ｓ１２５）によって、顧客情報データベースに格納された顧客情報データと物件提供情報データベースに格納された物件提供情報データのうち、特定の希望種別と同一の物件種別の物件提供情報データのみが抽出され、演算ステップ（Ｓ１３２）では、顧客情報データ毎の項目毎のデータと同一種別データ抽出部により抽出された同一物件種別の物件提供情報データの一つの項目のデータとの間で演算を行う。
【０１１３】
参照用データベース格納ステップ（Ｓ１４２）は、演算ステップ（Ｓ１３２）により行われた演算により算出された結果を、顧客を特定する情報毎に同一種別の物件を特定する情報によって関連づけられた物件抽出情報を参照用データベースに格納する。
【０１１４】
判断ステップ（Ｓ１５２）は、参照用データ格納ステップ（Ｓ１４２）により格納された不動産の物件抽出情報に基づいて、各顧客毎に当該項目の希望条件情報の上限及び下限に提供条件情報が含まれるものがあるか又は希望条件情報の値に提供条件情報が含まれるものがあるか否か判断する。
【０１１５】
判断ステップ（Ｓ１５２）で、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがあると判断された場合には他の演算項目があるか判断し（Ｓ１５４）、他の項目がなければ終了し、他の項目があれば、当該他の項目の演算処理を行う（Ｓ１３２）。
【０１１６】
また、判断ステップ（Ｓ１５２）で、抽出すべき不動産の物件提供情報データと判断することができるものがないと判断された場合には処理は終了する。
【０１１７】
なお、この発明の実施の形態に係る方法及びシステムは、図３で示したように各構成部分を単一の装置内に組み込んだ専用の装置で実現できるのはもちろんである。
【０１１８】
さらに、任意の言語で作成されたコンピュータプログラムにより通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。プログラムを格納した媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）から当該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行することもできる。
【０１１９】
コンピュータにプログラムを供給するための手法もまた任意である。例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システム等を介して供給してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳ（Operating System）の制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記した各ルーチンや各ステップの処理を実行することもできる。
【０１２０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明に係る実施の形態は本発明の目的、作用効果を奏する種々の変形例として実施することができる。たとえば、本発明に係る物件情報抽出システム、物件情報抽出方法及びプログラムにおいて、不動産の物件情報の前日からの変更・更新データのみを不動産の物件提供情報データベースにおけるデータとすることにより、前日までの照合では検出されなかった新たな照合結果のみを取得するようにしてもよい。
【０１２１】
また、例えば、希望住所（ｊＢ）はテキスト型データでなく、郵便番号の数値型データを用い、当該希望住所の郵便番号と当該不動産物件の住所とが一致するか否かで希望条件情報の抽出を行ってもよい。
【０１２２】
さらに、本発明については、不動産の物件情報の提供に留まらず、種々の物件情報の提供に用いることが可能である。例えば、漠然と「服」や「自動車」が欲しいというような情報だと顧客のもとに無用な情報が大量に届くので顧客はそのような情報を情報提供業者に登録したがらないが、希望条件を細かく指定することで希望条件に合致するのであれば購入やサービスを受けたいという要望がある業界で広く用いることが可能である。
【０１２３】
具体的には、中古パソコン市場においては、ＣＰＵの動作速度が１ＧＨｚ以上、メモリが５１２ＭＢ以上、ハードディスクの容量が４０ＧＢ以上、ノートパソコン、価格は3万円以内、という条件であれば購入したいというような細かい条件を指定しておいてそれにかなう情報が顧客の元に少しだけ入ってくるならば、顧客にとっては有益な情報となろう。
【０１２４】
よって、例えば、中古車、人材派遣、中古パソコン、冷蔵庫など、希望条件を細かく指定できる商品やサービスについては希望条件を登録し、希望にかなう商品やサービスが出てきたらその情報を迅速に抽出する目的で本発明を利用することができる。このような発明についても当然に、本件特許出願の特許請求の範囲は意図するものである。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
本発明によれば、物件情報提供データベースと、顧客情報データベースの各項目毎の演算を施して参照用データベースを作成することで、大量の物件提供情報から大量の顧客の要望に合わせた物件の検索を行う分野に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出システムの概要図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出システムの全体図である。
【図３】本発明に実施の形態係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である
【図４】顧客情報データベースに格納すべき内容を示したテーブルである。
【図５】顧客情報データベースの内容を示すテーブルである。
【図６】不動産の物件提供情報データベースに格納すべき内容を示したテーブルである。
【図７】不動産の物件提供情報データベースの内容を示すテーブルである
【図８】不動産の物件抽出情報の具体例を示すテーブルである。
【図９】不動産の物件情報を表示した表示部を示す図である。
【図１０】本発明の他の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である。
【図１１】中間データベースに格納された情報の具体例を示すテーブルである。
【図１２】本発明の他の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出システムの内部接続図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る不動産の物件情報抽出方法を示すフローチャートである。
【図１４】判断ステップの詳細内容を示す図である。
【図１５】本発明の他の実施の形態に係る物件情報抽出方法を示すフローチャートである。
【図１６】従来の物件情報抽出の概念図
【符号の説明】
【０１２７】
１０  不動産の物件情報抽出システム
２０  不動産の物件提供情報データベース
２５  不動産情報業者の端末
３０、３２  不動産業者の端末
４０  顧客情報データベース
５０  顧客
２０２  更新情報抽出部
２０４  更新情報データベース
２１０  参照用データベース
２２０  演算部
２２５  同一種別データ抽出部
２２７  中間データベース
２３０  ネットワーク
２３５  判断部
２４０  入力部
２５０  表示部
４００  テーブル
５００  テーブル
６００  テーブル
７００  テーブル
８００  テーブル
９００  表示内容
１０００  テーブル
【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１４】
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【図１５】
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【図１６】
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