(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
部屋及び部屋間の接続が、ノード及びエッジを含むグラフ構造として表現されたグラフ情報を、物件情報毎に管理する手段と、
ユーザ操作に応じて作成された、検索対象のグラフ構造を示すクエリグラフの入力を受ける入力手段と、
各物件情報に係るグラフ構造と、前記クエリグラフに係るグラフ構造との類似度を、両者の間の最大共通部分グラフ（ＭＣＳ）を特定した上で算出する算出手段であって、当該最大共通部分グラフを、ノード間のエッジの接続の有無、及び、エッジが存在せずとも同種の部屋を表すノードであるか否かに基づき特定する算出手段と、
前記類似度に応じて、前記物件情報を出力する出力手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記クエリグラフは、部屋、又は部屋間の接続の少なくとも一方に重み付けするための情報を含み、
前記算出手段は、前記重み付けを考慮して前記類似度を算出する、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記クエリグラフは、部屋の広さの情報を含み、
前記算出手段は、前記部屋の広さを考慮して前記類似度を算出する、
請求項１又は請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、各物件情報に係るグラフ構造と、前記クエリグラフに係るグラフ構造との間の最大共通部分グラフに基づいて前記類似度を算出する、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力手段は、前記類似度に応じて前記物件情報のリストを出力する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が、
部屋及び部屋間の接続が、ノード及びエッジを含むグラフ構造として表現されたグラフ情報を、物件情報毎に管理するステップと、
ユーザ操作に応じて作成された、検索対象のグラフ構造を示すクエリグラフの入力を受けるステップと、
各物件情報に係るグラフ構造と、前記クエリグラフに係るグラフ構造との類似度を、両者の間の最大共通部分グラフ（ＭＣＳ）を特定した上で算出するステップであって、当該最大共通部分グラフを、ノード間のエッジの接続の有無、及び、エッジが存在せずとも同種の部屋を表すノードであるか否かに基づき特定するステップと、
前記類似度に応じて、前記物件情報を出力するステップと
を行う、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明に係るいくつかの態様は、例えば不動産物件等を検索するための情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上のウェブサイト等において、例えば賃貸や販売用のマンションや一戸建て等の住戸を検索する物件検索サービスが提供されている。このような物件検索サービスでは、通常、最寄駅や専有面積、家賃、キーワード等の検索条件を組み合わせることにより不動産物件に対する検索が行われる。しかしながら、リビングダイニングや和室等の個々の部屋の広さや、リビングダイニングと洋室が直接つながっているか否か等の部屋間の接続方法等、具体的な間取りを条件として検索することはできない。
また、非特許文献１には、部屋の配置をグラフとして作成した上でグラフマイニングを行うことにより、室配置が賃料に与える影響を確認する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】瀧澤重志、他２名、「グラフマイニングを用いた室配置を考慮した賃料分析 京都市郊外の3LDKを中心とした賃貸マンションを対象として」、日本建築学会環境系論文集、73(623)、pp.139-146、2008年1月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１に記載の手法も、部屋の配置を元に検索する方法については、何ら開示されていない。
【０００５】
本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、好適に物件を検索することのできる情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１の態様に係る情報処理装置は、部屋及び部屋間の接続が、ノード及びエッジを含むグラフ構造として表現されたグラフ情報を、物件情報毎に管理する手段と、ユーザ操作に応じて作成された、検索対象のグラフ構造を示すクエリグラフの入力を受ける入力手段と、各物件情報に係るグラフ構造と、前記クエリグラフに係るグラフ構造との類似度を算出する算出手段と、前記類似度に応じて、前記物件情報を出力する出力手段とを備える。
【０００７】
本発明の１の態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が、部屋及び部屋間の接続が、ノード及びエッジを含むグラフ構造として表現されたグラフ情報を、物件情報毎に管理するステップと、ユーザ操作に応じて作成された、検索対象のグラフ構造を示すクエリグラフの入力を受けるステップと、各物件情報に係るグラフ構造と、前記クエリグラフに係るグラフ構造との類似度を算出するステップと、前記類似度に応じて、前記物件情報を出力するステップとを行う。
【０００８】
なお、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２Ａ】検索対象の間取りレイアウトの具体例を示す図である。
【図２Ｂ】クエリグラフの具体例を示す図である。
【図３Ａ】最大共通部分グラフの特定方法の具体例を説明するための図である。
【図３Ｂ】最大共通部分グラフの特定方法の具体例を説明するための図である。
【図４】実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図５】図４に示す情報処理装置を実装可能なハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。即ち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００１１】
図１乃至図５は、実施形態を説明するための図である。以下、これらの図を参照しながら、以下の流れに沿って実施形態を説明する。まず「１」で実施形態に係る物件検索装置の概要を説明する。続いて「２」で当該物件検索装置の処理を、具体例を挙げながら説明する。「３」では、物件検索装置の機能構成を説明し、「４」では、物件検索装置を実現可能なハードウェア構成の具体例を説明する。最後に「５」以降で、実施形態に係る効果やその他の実施形態などを説明する。
【００１２】
（１．  概要）
近年、インターネット上のウェブサイト等において、例えば賃貸や販売用のマンションや一戸建て等の住戸を検索する物件検索サービスが提供されている。このような物件検索サービスでは、通常、最寄駅や専有面積、路線、家賃、キーワード等のＡＮＤ／ＯＲで組み合わせた検索条件を用いた絞り込み検索が行われることが一般的である。
【００１３】
ここで、各ユーザの具体的な生活スタイル等に応じて、物件の間取りに着目して物件を検索したいという要望がある。例えば、子供が勝手に出かけないように子供部屋から家を出る際には必ずリビングを通ることになる構造、すなわち各部屋がリビングインとなっている物件をユーザが探している場合等である。しかしながら、従来の物件検索サービスでは、このような各部屋の間取りのレイアウトに基づく検索には対応することができなかった。
【００１４】
そこで本実施形態に係る物件検索装置では、間取りのレイアウトに着目した検索を可能とする。より具体的には、まず、ユーザが検索したい間取りのレイアウトをグラフ構造（以下、クエリグラフともいう。）としてユーザに入力させる。物件検索装置は、入力されたクエリグラフと、データベースに含まれる各物件のレイアウトを示すグラフ構造との間でそれぞれ類似度を算出する。その上で物件検索装置は、算出した類似度に応じて、物件のリストを作成して当該リストをユーザに提示する。これにより、当該物件検索装置は、ユーザに、間取りのレイアウトに応じた検索機能を提供する。以下、詳細を説明する。
【００１５】
（２．  処理の流れ）
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る物件検索装置の処理を、具体例を交えながら説明する。図１は、物件検索装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００１６】
（２．１．  クエリグラフの入力）
まず物件検索装置は、ユーザから、検索したい間取りのレイアウトをグラフ構造として入力させる（Ｓ１０１）。この点、図２Ａ及び図２Ｂを参照しながら、本実施形態に係る物件検索装置が、ユーザ操作に応じて作成するクエリグラフの具体例を説明する。図２Ａは、ユーザが検索したいと考えている間取りのレイアウトの具体例、図２Ｂは当該レイアウトを示すグラフ構造の具体例である。
【００１７】
図２Ａに示すユーザが検索したいと考えている間取りレイアウトでは、８帖のダイニング・キッチンに、６帖の洋室及び和室、並びに４帖の洗面所が接続されている。また、当該洗面所には、４帖の風呂及び３帖のトイレが接続されている。なお、図２Ａの例では、玄関が記載されていないが、これはユーザが玄関位置を間取り検索において特に重視しておらず、検索対象に含めていないためである。
【００１８】
図２Ｂに、図２Ａに示した間取りのレイアウトを示すグラフ構造、すなわちユーザが入力するクエリグラフの具体例を示す。図２Ｂに示すグラフ構造では、ダイニング・キッチン（ＤＫ）、和室（ＪＲ：Ｊａｐａｎｅｓｅ−ｓｔｙｌｅ  Ｒｏｏｍ）、洋室（ＷＲ：Ｗｅｓｔｅｒｎ−ｓｔｙｌｅ  Ｒｏｏｍ）、洗面所（ＰＲ：Ｐｏｗｄｅｒ  Ｒｏｏｍ）、風呂（Ｂａ：Ｂａｔｈ）、トイレ（ＷＣ：Ｗａｔｅｒ  Ｃｌｏｓｅｔ）等の部屋が、各部屋の種別及び広さを示すラベルを持つノードとして表現されている。なお、各ノードの部屋の種類を示す「ＤＫ」「ＪＲ」「ＷＲ」「ＰＲ」等は、ノードのラベルに相当する。
【００１９】
また、図２Ｂのグラフ構造において、ドア等を通じて部屋間の行き来ができる部屋間の接続は、ノード間を結ぶエッジとして表現されている。図２Ｂの例では、例えば８帖のダイニング・キッチンを示すノード「ＤＫ８」と、６帖の和室を示すノード「ＪＲ６」との間や、ノード「ＤＫ８」と、６帖の洋室を示すノード「ＷＲ６」との間等にエッジが設けられている。なお、図２Ｂのグラフには含まれていないが、ユーザが廊下や階段の配置も含めて間取りのレイアウトを検索したい場合には、廊下や階段をノードとして表現した上で、当該ノードと、他の部屋を示すノードとの間をエッジで接続すれば良い。
【００２０】
本実施形態に係る物件検索装置では、ユーザが、検索の際に重視したい部屋や部屋間の接続を設定できる。例えば、ダイニング・キッチンの存在や、洋室とダイニング・キッチンとの直接の接続を重視したい場合には、図２Ｂに示すように、該当部分のノードやエッジに対して、ユーザが「Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ」である旨を設定することができる。このようにして重要であることが示されたノードやエッジは、後述する類似度算出の際、大きな重みが与えられる。
【００２１】
（２．２．  ＭＣＳの特定）
ユーザが検索対象とするレイアウトのグラフ構造（クエリグラフ）を入力し、検索を要求すると（図１のＳ１０３のＹｅｓ）、物件検索装置は、データベース（ＤＢ）から各物件の間取りレイアウトに対応するグラフ構造を読み出す（Ｓ１０５）。その上で、物件検索装置は、読み出した物件情報のグラフ構造と、検索条件となっているクエリグラフとの間で、最大共通部分グラフ（ＭＣＳ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｃｏｍｍｏｎ  Ｓｕｂｇｒａｐｈ）を特定する（Ｓ１０７）。
【００２２】
ここで、ＭＣＳを特定する手法は種々考えられ、グラフに含まれるノード数やエッジ数、グラフの密度等によって、各手法で必要となる計算時間は異なる。例えば、Ｄｕｒａｎｄ−ＰａｓａｒｉアルゴリズムやＴｈｅ  Ｂａｌａｓ  Ｙｕアルゴリズム、マクレガー（Ｍｃｇｒｅｇｏｒ）アルゴリズム等がＭＣＳを特定する手法として挙げられる。ＭＣＳの特定にはどの手法を用いても良いが、ここでは、マクレガーのアルゴリズムを変形して用いる。本実施形態における物件検索装置がＭＣＳを求める手法の概要を、図３Ａ及び図３Ｂを参照しながら説明する。
【００２３】
図３Ａに、比較対象とするグラフ構造の例を示す。ここでは、図３Ａに示すグラフ１とグラフ２のＭＣＳを求める。グラフ１では、それぞれラベル「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」が付された、ｉｄ０、１、２の３つのノードが直列に接続されている。グラフ２では、それぞれラベル「Ａ」「Ｂ」「Ａ」「Ｃ」が付された、ｉｄ０’、１’、２’、３’の４つのノードが直列に接続されている。
【００２４】
まず、グラフ１から、ｉｄの小さい順にノードを読み出す。図３Ｂの例では、ラベル「Ａ」のｉｄ０のノードをグラフ１から読み出す。その上で、グラフ２から、グラフ１から読み出したノードと同じラベル「Ａ」を持つｉｄ０’及び２’のノードを読出し、それらをＭＣＳの候補として探索木に加える（ノード３１Ａ、３１Ｂ）。
【００２５】
次に、グラフ１のｉｄ１のノードを読み出す。当該ｉｄ１のノードのラベルは「Ｂ」であるため、グラフ２においても、ラベル「Ｂ」を持つｉｄ１’のノードを読み出す。その上で、ＭＣＳ候補のグラフノード３１Ａ及びノード３１Ｂにおいて対応を特定していたｉｄ０のノード及びｉｄ０’のノードと、今回読み出したｉｄ１のノード及びｉｄ１’のノードとの間にエッジが存在すれば、読み出したノード、及びエッジの両者を、探索木の候補として加える。図３Ａのグラフ１及び２の例では、ｉｄ０のノード及びｉｄ０’のノードと、今回読み出したｉｄ１のノード及びｉｄ１’のノードとの間にエッジが存在するので、ｉｄ１のノード及びｉｄ１’のノードを、エッジとともにＭＣＳの候補として探索木に加える（ノード３３Ａ、３３Ｂ）。
【００２６】
続いて、グラフ１からｉｄ２のノードを読み出す。当該ｉｄ２のノードのラベルは「Ｃ」であるため、グラフ２においても、ラベル「Ｃ」を持つｉｄ３’のノードを読み出す。その上で、ＭＣＳ候補のグラフノード３３Ａ及びノード３３Ｂにおいて特定していたｉｄ０及びｉｄ０’のノード、並びにｉｄ１及びｉｄ１’のノードと、今回読み出したｉｄ２及びｉｄ３’のノードとの間に、エッジが存在するか否かを確認する。図３Ａのグラフ１及び２の例では、そのようなエッジは存在しない。よって、今回読み出したｉｄ２のノード及びｉｄ３’のノードを、ＭＣＳの候補として探索木に加える（ノード３５Ａ、３５Ｂ）。
【００２７】
なお、通常のマクレガーのアルゴリズムでは、ＭＣＳ候補のグラフノードと、読み出したノードとの間にエッジが存在しない場合には、当該読みだしたノードは、ＭＣＳの候補には含めない。即ち、通常のマクレガーのアルゴリズムでＭＣＳを求める場合には、ノード３５Ａ及び３５Ｂにおいて、ｉｄ２のノード及びｉｄ３’のノードをＭＣＳの候補の探索木には加えない。しかしながら本実施形態に係る物件検索装置では、上述の通り、エッジが存在しなくとも、ノードをＭＣＳの候補に加える。これは、本実施形態においてＭＣＳの特定は、間取りの類似度を算出するために用いており、間取りの類似度を算出する場合には、たとえ部屋間が接続されていなくとも、同種の部屋自体が存在すれば、存在する事実を類似度に反映させるべきだと考えられるからである。
【００２８】
（２．３．  類似度の算出）
検索条件に相当するクエリグラフと、読み出した物件情報に係るグラフ構造との間でＭＣＳを特定すると、物件検索装置は、クエリグラフと、読み出した物件情報に係るグラフ構造との間で類似度を算出する（図１のＳ１０９）。類似度の算出方法は種々考えられるが、例えば以下の数式により算出することができる。
【００２９】
【数１】
0006661193.tif 000002
【００３０】
この式において、ｑ及びｇはグラフ構造Ｇを示しており、ノード集合Ｖ、エッジ集合Ｅ、ノードのラベルを返す写像Ｌ、広さを返す写像Ｗの各要素を含むことができる。
【００３１】
【数２】
0006661193.tif 000003
【００３２】
【数３】
0006661193.tif 000004
また、上述の式においてｍｃｓは、ｑとｇとの間の最大共通部分グラフ（ＭＣＳ）である。
【００３３】
【数４】
0006661193.tif 000005
【００３４】
γは、重要度に応じて設定される重み付け係数であり、例えばユーザにより重要として設定されているエッジ又はノードであれば１００、そうでないエッジ又はノードは１として設定することができる。なお、γで設定される重み付けの値はこれに限られるものではなく、適宜調整することが可能である。また、本実施形態では、各ノードやエッジに対して設定できる重要度（重み）を２段階としているがこれに限られるものではなく、ユーザが多段階に重要度を設定できるようにしても良い。
【００３５】
【数５】
0006661193.tif 000006
【００３６】
λは、算出対象の類似度に、部屋間の広さの差をどの程度反映させるかを決めるための係数である。例えば、λ＝０．１として設定すると、部屋の広さの合計の１０帖の差が与える類似度への影響が、ノード数又はエッジ数１つの差が類似度へ与える影響と等しくなる。ユーザがクエリグラフで設定した部屋の広さとなるべく近い部屋を抽出したい（類似度を高くしたい）場合には、λを大きく設定すれば良い。ｖq、ｖgは、それぞれグラフｑ及びｇの対応するノードである。
【００３７】
つまり、上記の類似度ｓｉｍ（ｑ，ｇ）算出の式において、第１項ではクエリグラフｑと読み出した物件情報に係るグラフ構造ｇとの間で一致するノードの個数、及びそれらのノードの重要度指定の有無に応じて値が算出される。第２項では、同様にクエリグラフｑと読み出した物件情報に係るグラフ構造ｇとの間で一致するエッジの個数、及びそれらのエッジの重要度指定の有無に応じた値が算出される。第３項では、クエリグラフｑと、グラフ構造ｇとの間の、各部屋の広さの差に応じた値が算出される。これらの値を各々合計することにより、クエリグラフｑとグラフ構造ｇとの間の類似度が算出される。
【００３８】
このようにして、ＤＢから読み出した物件情報に係るグラフ構造と、クエリグラフとの類似度を算出した上で（図１のＳ１０９）、まだＤＢ内に類似度をまだ算出していない物件情報が残っていれば（Ｓ１１１のＮｏ）、物件検索装置は、新たに未処理の物件情報をＤＢから読み出して同様の処理を行う（Ｓ１０５乃至Ｓ１０９）。ＤＢ内の全ての物件情報に対する類似度算出が終了すれば（Ｓ１１１のＹｅｓ）、物件検索装置は、それらの物件情報を類似度に応じてソートした上で、物件情報のリストを出力する（Ｓ１１３）。
【００３９】
（３．  物件検索装置の機能構成）
以下、図４を参照しながら、本実施形態に係る物件検索装置１００の機能構成を説明する。図４は、物件検索装置の機能構成の具体例を示す機能ブロック図である。本実施形態において物件検索装置１００は、クエリグラフ入力部１１１、クエリグラフ表示部１１３、最大共通部分グラフ特定部１１５、グラフ類似度算出部１１７、検索結果出力部１１９、及びデータベース（ＤＢ）１２０を含む。
【００４０】
ここで、先述の通り、物件検索装置１００は、例えばネットワークを介してユーザの操作するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やスマートフォン等の情報処理装置（ユーザ端末）に接続されており、当該ユーザ装置に対して、例えばウェブサイトとして物件検索サービスを提供することができる。この場合、ユーザはユーザ端末上で動作するブラウザ上で各種情報の確認や入力を行う。
【００４１】
しかしながら、物件検索サービスの提供方法はこれに限られるものではない。例えば、各ユーザの操作するＰＣやスマートフォン等のユーザ端末に専用のアプリケーションをインストールし、当該アプリケーションと物件検索装置１００が協働することで、ユーザに物件検索サービスを提供することもできる。この場合、ユーザは例えばユーザ端末にクエリグラフを入力し、所定の検索ボタンを選択すると、当該クエリグラフを後述のクエリグラフ入力部１１１が受取り、物件の検索を行う。検索結果は、後述の検索結果出力部１１９がユーザ端末のアプリケーションに検索結果を送信し、当該アプリケーションが表示装置上に検索結果を表示すれば良い。
【００４２】
或いは、例えば単体で動作する各ユーザの操作するＰＣやスマートフォン等の情報処理装置上で動作するアプリケーションとして物件検索機能をユーザに提供することも考えられる。この場合、例えばＤＢ１２０に格納される物件情報１２１は外部サーバ等により逐次更新すれば良い。
【００４３】
なお、図４の例では、物件検索装置１００を１台の装置として記載しているが、これに限られるものではなく、協働する複数台のコンピュータにより物件検索装置１００の機能を実現することも考えられる。
【００４４】
クエリグラフ入力部１１１は、ユーザが物件を検索するための検索対象の間取りレイアウトに対応するグラフ構造、即ちクエリグラフをユーザ操作に応じて作成したクエリグラフの入力を受ける。また、クエリグラフ表示部１１３は、ユーザが作成しているクエリグラフを逐次表示装置上に表示させる。これにより、ユーザはグラフ構造を表示装置上で確認しながらクエリグラフを作成することができる。
【００４５】
最大共通部分グラフ特定部１１５は、クエリグラフ入力部１１１により作成されたクエリグラフと、物件情報１２１に含まれるグラフデータ１２３で示されるグラフ構造との間の最大共通部分グラフ（ＭＣＳ）を特定する。ＭＣＳの特定には、クエリグラフ及び物件情報１２１に係るグラフ構造の両グラフに含まれるノードのラベル（部屋の種類に相当する）、及びエッジが用いられる。即ち、部屋の広さや、ユーザが検索の際に重視しているノードやエッジであるか否かを示す重要度については、ＭＣＳの特定には必ずしも用いる必要はない。ＭＣＳの具体的な特定方法については、上記「２．２．  ＭＣＳの特定」にて説明したので、ここでは説明を省略する。
【００４６】
グラフ類似度算出部１１７は、クエリグラフ入力部１１１により作成されたクエリグラフと、物件情報１２１に含まれるグラフデータ１２３で示されるグラフ構造との間の類似度を算出する。当該類似度は、両者の間の共通部分グラフ（ＭＣＳ）に含まれるノードやエッジの数、ユーザにより重要と指定されているノードやエッジであるか否か、各部屋の広さの差分、等に基づいて算出することができる。類似度の具体的な算出方法については、上記「２．３．  類似度の算出」にて説明したため、ここでは説明を省略する。
【００４７】
検索結果出力部１１９は、作成したクエリグラフを用いて物件情報１２１を検索した検索結果を、グラフ類似度算出部１１７で算出する類似度に応じてユーザに提示するために出力する。例えば、検索結果出力部１１９による出力により検索結果を表示する表示画面では、クエリグラフとの類似度の高い順に物件情報１２１をソートした上で、物件情報１２１のリストを示すことができる。
【００４８】
ＤＢ１２０は、検索対象の各物件に係る情報である物件情報１２１を管理する。物件情報１２１には、少なくとも各部屋の間取りのレイアウトをグラフ構造として示すグラフデータ１２３が含まれる。その他、ユーザが物件の詳細な内容を把握するために必要な情報である、専有面積、最寄駅、路線や売主、施工主、住所、間取り図や室内及び周辺環境を示す写真、等を物件情報１２１に含むことができる。
【００４９】
（４．  ハードウェア構成の具体例）
以下、図５を参照しながら、物件検索装置１００のハードウェア構成の具体例を示す。図５に示すように、物件検索装置１００は、制御部５０１と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部５０５と、記憶部５０７と、表示部５１１と、入力部５１３とを含み、各部はバスライン５１５を介して接続される。
【００５０】
制御部５０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ。図示せず）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ。図示せず）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３等を含む。制御部５０１は、記憶部５０７に記憶される制御プログラム５０９を実行することにより、一般的なコンピュータとしての機能に加え、上述した物件検索処理を実現可能に構成される。例えば、図４を参照しながら説明したクエリグラフ入力部１１１、クエリグラフ表示部１１３、最大共通部分グラフ特定部１１５、グラフ類似度算出部１１７及び検索結果出力部１１９は、ＲＡＭ５０３に一時記憶された上で、ＣＰＵ上で動作する制御プログラム５０９として実現可能である。
【００５１】
また、ＲＡＭ５０３は、制御プログラム５０９に含まれるコードの他、物件情報１２１の一部又は全部を一時的に保持する。更にＲＡＭ５０３は、ＣＰＵが各種処理を実行する際のワークエリアとしても使用される。
【００５２】
通信Ｉ／Ｆ部５０５は、例えばユーザの操作するユーザ端末等の他の情報処理装置との間で、有線又は無線によりデータ通信するためのデバイスである。クエリグラフを作成するためのユーザ端末からの各種入力や、作成されたクエリグラフや検索結果のユーザ端末への出力は、例えば通信Ｉ／Ｆ部５０５が行うことができる。
【００５３】
記憶部５０７は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶部５０７は、一般的なコンピュータとしての機能を実現するためのオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーション、及びデータ（図示せず）を記憶する。また記憶部５０７は、制御プログラム５０９を記憶する。前述のとおり、図４に示したクエリグラフ入力部１１１、クエリグラフ表示部１１３、最大共通部分グラフ特定部１１５、グラフ類似度算出部１１７及び検索結果出力部１１９は、制御プログラム５０９により実現することができる。
【００５４】
表示部５１１は、管理者に情報を提示するためのディスプレイ装置である。表示部５１１の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等が挙げられる。入力部５１３は、管理者から入力を受け付けるためのデバイスである。入力部５１３の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル等を挙げることができる。
【００５５】
なお、物件検索装置１００は、表示部５１１及び入力部５１３を必ずしも備える必要はない。また表示部５１１及び入力部５１３は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）やディスプレイポート等の各種インタフェースを介して外部から物件検索装置１００へ接続されても良い。
【００５６】
（５．  本実施形態に係る効果）
本実施形態に係る物件検索装置１００は、例えばマンションや一戸建て等である物件を検索する際、間取りのレイアウトに基づいて物件を検索することができる。このために、ユーザが求めるレイアウトを表現するクエリグラフを作成すると、物件検索装置１００は当該クエリグラフで示されるレイアウトとの類似度の高いレイアウトを含む物件のリストを作成し、ユーザへ提示する。これにより、ユーザは、例えばリビングインとなっている部屋が２つ以上ある等、特定の間取り構造を持つ物件を探しやすくなる。
【００５７】
また、本実施形態に係る物件検索装置１００では、クエリグラフを作成する際、ユーザが重視する部屋（ノード）や部屋間の接続（エッジ）を指定できる。当該重要度に応じて物件検索装置１００が物件を検索することで、ユーザが重視する間取りレイアウトに近い物件を容易に見つけることができる。
更に、本実施形態に係る物件検索装置１００は、部屋の広さをも考慮して物件検索を行う。これにより、例えばリビングが広めの物件等をユーザは抽出しやすくなる。
【００５８】
（６．  その他の実施形態）
上記の実施形態では、ユーザ自身が検索対象のグラフ構造（クエリグラフ）を作成し、物件検索装置１００が当該作成されたクエリグラフの入力を受けるものとして説明していたが、これに限られるものではない。
【００５９】
例えば、特徴の異なる複数の種類の間取り（仮想的なもので良い）に係るそれぞれクエリグラフを物件検索装置１００で予め用意した上で、各間取りについて、それぞれ好きか嫌いかの入力を、ユーザから受けることも考えられる。例えばユーザがＮ個の間取りを好きとして評価し、Ｍ個の間取りを嫌いとして評価した場合には（Ｎ、Ｍは０以上の整数）、それらのＮ個、及びＭ個の間取りに係るクエリグラフと、検索対象となる実際の間取りとの間で、それぞれＭＣＳの特定及び類似度算出を行う。更に、それぞれの好きと判断されたクエリグラフ、及び嫌いと判断されたクエリグラフと、検索対象となる実際の間取りとの類似度を用いて、ユーザの暗黙的な嗜好と、検索対象となる実際の間取りとの類似度ＳＩＭを算出する。この場合の類似度ＳＩＭの算出には、例えば以下の式を用いることができる。
【００６０】
【数６】
0006661193.tif 000007
【００６１】
この式において、ｐｑはユーザにより好きと判定された間取りのクエリグラフ、ｎｑはユーザにより嫌いと判定された間取りのクエリグラフである。ｓｉｍ（ｑ，ｇ）については、上述の式と同一である。
【００６２】
このようにして類似度が算出された後、類似度ＳＩＭが高い物件を上位に、類似度ＳＩＭが低い物件を下位に並べた物件を検索結果としてユーザに提示する方法については、上述の実施形態と同様である。
このようにすることで、ユーザ自身がグラフを入力せずとも、好きか嫌いかの入力を行うだけで、ユーザの好みに応じた間取りの実際の物件を検索することが可能となる。
【００６３】
（７．  付記）
なお、上述の実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は上述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１００  ：物件検索装置
１１１  ：クエリグラフ入力部
１１３  ：クエリグラフ表示部
１１５  ：最大共通部分グラフ特定部
１１７  ：グラフ類似度算出部
１１９  ：検索結果出力部
１２０  ：データベース
１２１  ：物件情報
１２３  ：グラフデータ
５０１  ：制御部
５０３  ：ＲＡＭ
５０５  ：通信インタフェース部
５０７  ：記憶部
５０９  ：制御プログラム
５１１  ：表示部
５１３  ：入力部
５１５  ：バスライン
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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