(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空家の劣化の可能性をあらわす空家情報を算出する算出機能を有する処理部に、記憶部に記憶された地図データを参照させる参照機能を前記処理部に実現させる空家情報生成プログラムであって、
前記地図データは、複数の建物の各々に関する調査状況をあらわした調査情報と、前記調査情報が取得されてからの時間をあらわした履歴情報とを含み、
前記参照機能は、前記処理部が前記記憶部に記憶された前記調査情報及び前記履歴情報を参照させる機能を含み、
前記算出機能は、前記調査情報及び前記履歴情報に基づいて、前記調査情報が取得されてからの時間が長いほど前記空家の劣化の可能性が高くなるように前記空家情報を算出する空家情報生成プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の空家情報生成プログラムであって、
前記地図データは、前記建物の高さに関する高さ情報と、前記建物の高さに応じた係数情報とを含み、
前記参照機能は、前記処理部が前記記憶部に記憶された前記高さ情報と前記係数情報を参照させる機能を含み、
前記算出機能は、前記係数情報が第１の係数情報である場合、前記高さ情報と前記第１の係数情報とを用いて第１の周辺影響度を算出し、
前記係数情報が第２の係数情報である場合、前記高さ情報と前記第２の係数情報とを用いて第２の周辺影響度を算出する空家情報生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空家に関する情報の算出処理を行う空家情報生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、空家情報を収集処理する技術も提案されている。（例えば、特許文献１）
特許文献１には、電話番号発信コンピュータ装置を使用することにより居住者情報の電話番号を定期的にチェックし、電話番号が未使用になった場合には空家フラグをセットする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３８９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１記載の技術では、空家がある可能性が分かるのみで、空家について適切な情報を知ることは出来なかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態によれば、空家の劣化の可能性をあらわす空家情報を算出する算出機能を有する処理部に、記憶部に記憶された地図データを参照させる参照機能を処理部に実現させる空家情報生成プログラムが提供される。このプログラムにおいて、地図データは、複数の建物の各々に関する調査状況をあらわした調査情報と、調査情報が取得されてからの時間をあらわした履歴情報とを含み、参照機能は、処理部が記憶部に記憶された調査情報及び履歴情報を参照させる機能を含み、算出機能は、調査情報及び履歴情報に基づいて、調査情報が取得されてからの時間が長いほど空家の劣化の可能性が高くなるように空家情報を算出する。
【０００６】
上記の実施形態において、地図データは、建物の高さに関する高さ情報と、建物の高さに応じた係数情報とを含み、参照機能は、処理部が記憶部に記憶された高さ情報と係数情報を参照させる機能を含み、算出機能は、係数情報が第１の係数情報である場合、高さ情報と第１の係数情報とを用いて第１の周辺影響度を算出し、係数情報が第２の係数情報である場合、高さ情報と第２の係数情報とを用いて第２の周辺影響度を算出する。
【００１０】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能である。例えば、空家情報生成装置、空家情報検索装置、空家情報検索方法、空家情報検索システム等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】空家情報生成システムを示すブロック図である。
【図２】建物属性の一例を示す説明図である。
【図３】調査データの一例を示す説明図である。
【図４】空家の経年劣化を表す情報の算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】周辺状況データの一例を示す説明図である
【図６】周辺影響度１算出処理を示すフローチャートである。
【図７】建物の面積と面積係数とを対応づけた面積係数データを示す図である。
【図８】建物の高さと高さ係数とを対応付けた高さ係数データを示す図である。
【図９】各建物の面積の周辺影響度１を用いた影響領域を設定した表示例を示す図である。
【図１０】各建物の高さの周辺影響度１を用いた影響領域を設定した表示例を示す図である。
【図１１】周辺影響度２算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】周辺影響度３算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】防犯係数と景観係数の一例を示す説明図である。
【図１４】各建物について防犯影響度と景観影響度との一例を示す説明図である。
【図１５】空家評価値の表示例を示す説明図である。
【図１６】周辺影響度２を設定した表示例を示す説明図である。
【図１７】周辺影響度３を設定した表示例を示す説明図である。
【図１８】調査データの別の例を示す説明図である。
【図１９】調査データの別の例を示す説明図である。
【図２０】調査データの別の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
第１実施形態：
本発明の第１実施形態としての空家情報生成システム及び空家評価算出処理について説明する。図１は、本実施形態の空家情報生成システムの構成を説明する説明図である。空家情報生成システムは端末２０とサーバ３０とを含んで構成されている。端末２０とサーバ３０とはインターネットＩＮＴを介して双方向の通信が可能な状態で接続されている。
【００１３】
端末２０は、コンピュータであり、ＣＰＵ２１とＲＯＭ２２とＲＡＭ２３と記憶部２４と入力部２５と表示部２７とを含んで構成されている。
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記憶されている制御プログラムを読み込んでＲＡＭ２３に展開して実行することにより端末２０全体の動作を制御する。記憶部２４は、後に説明する空家評価算出処理を行うためのプログラム（以下、「空家評価算出プログラム」という）を記憶している。ＣＰＵ２１は、記憶部２４に記憶されている空家評価算出プログラムを読み込んで実行することによって、情報の算出処理等を行う処理部２６として機能する。入力部２５は、ユーザが地理的情報などの種々の指示を端末２０に入力するために使用される。表示部２７は、例えば液晶ディスプレイから構成されており各種情報を表示する。なお、本実施形態では、端末２０としてコンピュータを用いた例を説明しているが、コンピュータの代わりに携帯電話機、ＰＤＡ、スマートフォン、ナビゲーション装置等を用いても良い。
【００１４】
サーバ３０は、ＣＰＵ３１とＲＯＭ３２とＲＡＭ３３と記憶部３４を備える。
ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２に記憶されている所定のプログラムをＲＡＭ３３に展開して実行することにより、サーバ３０の動作を制御する。記憶部３４は、地図データ３４１と周辺状況データ３４２とを備える。以下に、地図データ３４１と周辺状況データ３４２について説明する。
【００１５】
地図データ３４１は通路を表現したリンクと交差点を表現したノードにより構成された道路ネットワークデータと、建物や道路を含む地図を描画するための各建物や道路の形状を表現したポリゴンデータ及び各建物に関する属性を示す建物属性データを含む地物データとを含んで構成されている。
図２は、建物属性の一例を示す説明図である。
建物属性は地図データ３４１に含まれており、各建物のＩＤと建物名称と空家フラグと住所と空家の劣化の可能性を指標化した情報を含むデータの一例である調査データと履歴と種別とを含んで構成されている。
ＩＤは、各建物を識別するための識別子である。建物名称は、各建物に付与された名称を表現した情報である。空家フラグは、各建物が空家かどうかを示すフラグである。本実施形態において、空家に該当する建物には○が、空家に該当しない建物には−が付与されている。
住所は、各建物の住所を表現した情報である。
調査データは、各建物の各々について調査員が現地で調査した情報が含まれている。調査データは各建物について項番１から項番６までの各項目の調査により取得された値で構成されている。各項番の詳細は、図３を用いて詳細に後述する。
履歴は、調査データが取得されてからの年数を表す情報であり、例えば、履歴が０の場合調査データは１年以内に取得されたことを示す。履歴が１の場合調査データが１年前に取得されたことを示す。このように、履歴の数字が低くなるにつれて調査データが取得されてからの年数が少なくなり（つまり、調査データが新しい）、履歴の数字が高くなるにつれて調査データが取得されてからの年数が多くなる（つまり、調査データが古い）ことを示している。種別は、鉄筋、木造などの建物毎の構造種別を示す情報である。本実施形態においては、建物の構造種別が鉄筋である場合は鉄筋、建物の構造種別が木造である場合は木造、建物の構造種別が不明な場合は−としている。なお、本実施形態において建物の構造種別として鉄筋、木造、不明を用いたが、鉄骨や鉄骨鉄筋コンクリート等、他の構造種別を用いてもよい。
【００１６】
なお、本実施形態及び他の実施形態において、空家は建築物または建築物に付属する工作物であって居住その他の使用がなされていないことが常態であるものを対象としているが、これに限定されない。例えば別荘等のように季節的または一時的に居所とされる建物を空家に含めてもよい。また、履歴は調査データが取得されてからの年数を表す情報としたが、履歴は調査データが取得されてからの年月日や時間を表す情報としてもよい。
【００１７】
図３は、調査データを示す説明図である。図３の項番は図２の調査データの１から６に対応している。一例をあげると、図３の項番１の郵便受けの情報は、図２の調査データの１に対応している。
調査データとは複数の調査員が現地調査により調査した情報であり、各建物の状況（項番２から項番４、項番６）と各建物の使用状況（項番１と項番５）とにより構成されている。各調査項目の点数が高くなるにつれて各建物の状況が古くなるか、または各建物の使用状況が低くなる。つまり、各調査項目の点数が高くなるにつれて空家の建物としての劣化状態が激しいことを示している。なお、本実施形態において、空家に該当する建物には空家フラグが付与され、建物の劣化状態を各調査項目の点数で表したが、調査データを用いて空家フラグを付与してもよい。すなわち、例えば調査データの合計が所定値以上である場合に、空家フラグを付与してもよい。
図３の調査データは、項番毎に調査項目が対応付けられている。以下に各項番毎の調査項目について説明する。
項番１は、各建物に設置された郵便受けにチラシ・ＤＭ（ダイレクトメール）が溜まっているか調査したものである。チラシ・ＤＭが溜まるにつれて高い点数が付与され、チラシ・ＤＭが少なくなるにつれて低い点数が付与される。
項番２は、各建物に設置された窓ガラスが割れているか否かを調査したものである。窓ガラスの割れ具合が多くなるにつれて高い点数が付与され、窓ガラスの割れ具合が少なくなるにつれて低い点数が付与される。
項番３は、各建物に設置されたカーテンの有無を調査したものである。カーテンがない窓が多くなるにつれて高い点数が付与され、カーテンがある窓が多くなるにつれて低い点数が付与される。
項番４は、各建物に設置された電気メータの有無と電気メータが停止しているかを調査したものである。電気メータがない場合１００点が付与される。電気メータが停止している場合５０点が付与される。一方で電気メータがある場合や電気メータが稼動している場合低い点数が付与される。
項番５は、各建物に設置された門や玄関の人が通行できるか否かを調査したものである。門や玄関の人の通行ができない状態になるにつれて高い点数が付与され、門や玄関の人の通行が容易である状態になるにつれて低い点数が付与される。
項番６は、各建物に設置された壁が変形、破損、腐食等しているかを調査したものである。壁が変形、破損、腐食等しているにつれて高い点数が付与され、壁が変形、破損、腐食等していないにつれて低い点数が付与される。
【００１８】
なお、本実施形態においては、各調査項目の該当度合いに応じて１００点満点の点数を付与するものとしたが、単に各調査項目の有無を付与するものとしてもよいし、特定の調査項目は例えば２００点満点にする等、調査項目に重み付けをしてもよいまた、調査データは項番１から項番６としているが、調査データは建物の経年劣化状態や建物の使用状況を示す情報を適宜追加、変更等してもよく、調査データの内容を詳細に細分化してもよい。    例えば、そのまま放置すれば倒壊等著しく保安上危険となるおそれのある状態として、建築物の傾斜具合や建築物の土台等が破損又は変形具合、屋根や外壁等の破損又は変形具合、擁壁表面が老朽化により水がしみ出している具合などを調査項目としてもよい。また、そのまま放置すれば著しく衛生上有害となるおそれのある状態として、建築物や設備等の破損具合、例えば吹付け石綿等の飛散具合や浄化槽等の放置・破損による汚物の流出具合やごみ等の放置又は不法投棄の具合等を調査項目としてもよい。また、適切な管理が行われていないことにより著しく景観を損なっている状態として、調査対象の建物が位置する地域で定めた景観保全のルールに適合しているか否か、屋根や外壁等が外見上大きく傷んだり汚れたまま放置されているか否か、多数の窓ガラスが割れたまま放置されているか否か、立木等が建築物の全面を覆う程度まで繁茂しているか否か等を調査項目としてもよい。また、その他周辺の生活環境の保全を図るために放置することが不適切である状態として、立木の枝等が近隣の道路等にはみ出しているか否か、動物の汚物の放置から臭気が発生しているか否か、シロアリが大量に発生して地域住民の生活環境に悪影響を及ぼすおそれがあるか否か、不特定の者が容易に侵入できる状態で放置されているか否か等を調査項目としてもよい。
【００１９】
<空家評価算出処理＞
処理部２６は、複数の空家の各々について前記空家の劣化の可能性を指標化した情報を含むデータに基づいて、前記複数の空家の経年劣化を表す情報を算出する算出処理を行う。
図４は、空家の経年劣化を表す情報の算出処理の一例を示すフローチャートである。空家評価算出処理は、調査データの要求する処理（ステップＳ１１０）、調査データを取得する処理（ステップＳ１２０）、調査データの合計を算出する処理（ステップＳ１３０）、調査データが最新か否か判定する処理（ステップＳ１４０）、調査データの合計の履歴係数を算出する処理（ステップＳ１５０）、種別係数を算出する処理（ステップＳ１６０）、空家評価値を記憶する処理（ステップＳ１７０）という処理を経て算出される。ここで、ステップＳ１２０及びステップＳ１３０の処理により得られた調査データ、上記の複数の空家の各々について空家の状況を指標化した情報を含むデータの一例を示すデータである。そして、ステップＳ１４０からステップＳ１７０に至るまでの処理は、上記の算出処理の一例を示す処理である。
【００２０】
空家評価算出処理が開始されると、処理部２６は、調査データの要求処理を行う（ステップＳ１１０）。以下にステップＳ１１０の具体的な処理を説明する。最初に、処理部２６は、都道府県や市区町村などの地理的情報（以下、「地理的情報」という。）を入力するための画面を表示部２７に表示する。そして、処理部２６は、ユーザが入力部２５を用いて入力したユーザの地理的情報をＲＡＭ２３に記憶する。
【００２１】
ユーザが入力部２５に地理的情報を入力すると、処理部２６は、入力された地理的情報をサーバ３０に対して要求する。ここで、ステップＳ１１０が完了する。ＣＰＵ３１（サーバ３０）は、処理部２６から地理的情報の要求を受信すると、地図データ３４１の建物属性データの中から要求された地理的情報に対応するＩＤを抽出する。そして、ＣＰＵ３１はそのＩＤの中から空家フラグが付いているＩＤに対応するデータ（以下「空家データ」という。）の抽出処理を行い、処理部２６に送信する。そして、処理部２６は、要求した地理的情報に対応する空家データを取得する。なお、要求された地理的情報が福岡県であれば、福岡県内の空家データが抽出される。さらに要求された地理的情報が福岡県北九州市小倉北区であれば、福岡県北九州市小倉北区内の空家データが抽出される。このように、要求された地理的情報の内容に応じた空家データが抽出される。
【００２２】
なお、本実施形態においては、要求された地理的情報は都道府県や市区町村としたが、これに限られず郵便番号や電話番号、緯度経度などを地理的情報に含めてもよい。例えば、要求された郵便番号が１０２−００７２であれば、東京都千代田区飯田橋の空家データを抽出してもよい。要求された電話番号が０４５であれば、神奈川県横浜市の空家データを抽出してもよい。また、地理的情報はグローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）により取得された現在位置を採用してもよい。もとより、ユーザが入力部２５に地理的情報を入力しない場合は、日本全国の空家データの抽出を行うものとしても良い。
【００２３】
図２は、ユーザにより入力された地理的情報に対応する地図データに含まれる建物属性データであり、ＩＤ１からＩＤ７の建物属性のうち空家フラグが○であるＩＤ１からＩＤ６が抽出される。空家フラグが−であるＩＤ７は空家ではないため、抽出されない。つまり、ＩＤ１からＩＤ６に対応するデータが空屋データである。
【００２４】
空家データの抽出処理が完了すると、ＣＰＵ３１は空家データの中から調査データの取得処理を行う。図２において、ＣＰＵ３１がＩＤ１の調査データを取得する場合、項番１の０、項番２の２０、項番３の４０、項番４の６０、項番５の８０、項番６の１００を取得する。このようにＣＰＵ３１はＩＤ１からＩＤ６までの調査データを取得する。その後、ＣＰＵ３１は処理部２６に取得された調査データを送信する。そして、処理部２６は、受信した調査データをＲＡＭ２３に記憶することにより、調査データの取得処理（ステップＳ１２０）を完了する。
【００２５】
調査データの取得処理が完了すると、処理部２６は、調査データの合計の算出処理を行う（ステップＳ１３０）。具体的には、図２において、処理部２６は、ＩＤ１の調査データの合計を算出する場合、項番１の０と項番２の２０と項番３の４０と項番４の６０と項番５の８０と項番６の１００の加算処理を行い合計値として３００を算出する。処理部２６は、ＩＤ２の調査データの合計を算出する場合、項番１の項番１の２０と項番２の８０と項番３の６０と項番４の８０と項番５の１００と項番６の９０の加算処理を行い合計値として４３０を算出する。このように処理部２６は図２のＩＤ１からＩＤ６までの調査データの合計を算出する。
【００２６】
調査データの合計の算出処理が完了すると、処理部２６は履歴を用いて調査データが最新か否かを判定する（ステップＳ１４０）。具体的には、図２において、処理部２６がＩＤ１の調査データが最新か否かを判定する場合、ＩＤ１の履歴は０であり１年以内に取得された調査データであることから最新の調査データであると判定される。処理部２６がＩＤ２の調査データが最新か否かを判定する場合、ＩＤ２の履歴は３であり３年前に取得された調査データであることから最新の調査データではないと判定される。このように、処理部２６が履歴を用いて調査データが最新か否かを判定することによりＩＤ１からＩＤ６の調査データのうち、ＩＤ１の調査データは最新であると判定され、ＩＤ２からＩＤ６の調査データは最新ではないと判定される。
【００２７】
調査データが最新であると判定された場合（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、処理部２６は、調査データの合計を空家評価値として、記憶部２４に記憶する（ステップＳ１７０）。調査データが最新ではないと判定された場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、処理部２６は調査データの合計と履歴とを用いて履歴係数を算出する（ステップＳ１５０）。
本実施形態において、履歴係数の算出は合計に履歴を乗じた数としている。
すなわち、ＩＤ２の履歴係数を算出する場合、４３０に３を乗じた１２９０としている。
ＩＤ３の履歴係数を算出する場合、５５０に２を乗じた１１００としている。ＩＤ４の履歴係数を算出する場合、２７０に５を乗じた１３５０としている。ＩＤ５の履歴係数を算出する場合、１５０に７を乗じた１０５０である。ＩＤ６の履歴係数を算出する場合、４０に１を乗じた４０としている。このように履歴の数字が大きくなるにつれてより高い履歴係数が算出されている。
【００２８】
履歴係数が算出された場合、処理部２６は、履歴係数と種別とを用いて種別係数を算出する（ステップＳ１６０）。本実施形態において、種別係数の算出は履歴係数に種別毎の係数を乗じて算出している。具体的には、種別が鉄筋である場合０．１を、種別が木造である場合１を、種別が不明である場合０．５を乗じている。これにより、ＩＤ２の種別係数は１２９０に１を乗じた１２９０である。ＩＤ３の種別係数は１１００に０．１を乗じた１１０である。ＩＤ４の種別係数は１３５０に０．５を乗じた６７５である。ＩＤ５の種別係数は１０５０に１を乗じた１０５０である。ＩＤ６の種別係数は４０に１を乗じた４０である。
【００２９】
種別係数が算出された場合、処理部２６は種別係数の合計を空家評価値として、記憶部２４に記憶する（ステップＳ１７０）。この空家評価値は調査データの合計に履歴と種別を乗じた値であり、調査データに空家の種別に応じた経年劣化まで考慮した値を示している。ＩＤ１からＩＤ６の空家評価値はＩＤ１が３００、ＩＤ２が１２９０、ＩＤ３が１１０、ＩＤ４が６７５、ＩＤ５が１０５０、ＩＤ６が４０である。空家評価値は各空家の種別に応じた経年劣化具合までを考慮した値を示すものであるため、ＩＤ６の経年劣化が最も少なく、ＩＤ２の経年劣化が最も高いことを示している。そして、処理部２６はＩＤ１からＩＤ６までの空家評価値を記憶部２４に記憶することにより、本実施形態の一連の処理が終了する。
【００３０】
以上説明した第１実施形態としての空家情報生成システムによれば、空家の状況を指標化した情報を含む調査データに基づいて空家評価値を算出することができる。空家評価値は、同じ調査データであっても履歴が多くなれば高くなり、履歴が少なければ低くなる。また、空家評価値は、同じ調査データであっても種別が木造であれば高くなり、種別が鉄筋であれば空家評価値が低くなる。このように、調査データに履歴と種別とを付加することにより、空家の経年劣化の状況を反映した評価値を算出することができる。
そして、端末２０を利用しているユーザは、各々の空家の経年劣化の状況を、このような具体的な評価値（数値）として得ることが出来るため、空家の経年劣化の状況を具体的に把握することが出来る。
【００３１】
第２実施形態：
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態の空家情報生成システムのシステム構成は、地図データに加えて周辺状況データ（図５）を用いる点、処理部２６の処理（周辺影響度１算出処理）（図６）が、第１実施形態（図４）と異なっている。
【００３２】
＜周辺状況データ＞
図５は、周辺状況データの一例を示す説明図である。周辺状況データは、空家が周辺に影響を及ぼす可能性のある状況を指標化した情報を含み、各建物のＩＤと建物名称と緯度経度と面積と高さと地物状況と通行量とを含んで構成されている。
ＩＤは、各建物を識別するための識別子であり、建物属性のＩＤと同一である。
建物名称は、各建物に付与された名称を示す情報であり、建物属性の建物名称と同一である。
緯度経度は、各建物の緯度経度を示す情報である。本実施形態においては各建物の中心の緯度経度を示すものとしている。
面積は、各建物の面積を示す情報であり、本実施形態においては各建物を平方メートル単位で示すものとしている。
高さは、各建物の高さを示す情報であり、本実施形態においては各建物をメートル単位で示すものとしている。
通行量は、各リンクについての通行量を示す情報であり、本実施形態においては通行量の多いほうから順に大、小で示すものとしている。通行量の詳細は後述する。
【００３３】
＜周辺影響度１算出処理＞
処理部２６は、周辺状況データに基づいて、複数の空家の各々の周辺に及ぼす影響を表す情報を算出する算出処理を行う。周辺状況データは、空家の面積に関する面積情報及び／または前記空家の高さに関する高さ情報を含む。図６は、周辺影響度１算出処理を示すフローチャートである。周辺影響度１とは、各建物の面積や高さにより各建物が周辺に及ぼす影響度を示すものである。すなわち、空家である建物の面積が大きいことで、該建物の面積が小さい場合と比較して、保安・衛生・景観上に影響する範囲が広く、周辺の建築物や通行人等に対して与える悪影響の程度や危険等の切迫性が高いと考えられる。また、空家である建物の高さが高いことで、該建物の高さが低い場合と比較して、倒壊や飛散等により危険となる範囲が広く、周辺の建築物や通行人等に与える悪影響の程度や危険等の切迫性が高いと考えられる。周辺影響度１算出処理は、空家ポリゴンを取得する処理（ステップＳ２１０）、面積／高さ情報を取得する処理（ステップＳ２２０）、周辺影響度１を算出する処理（ステップＳ２３０）、影響領域設定（ステップＳ２４０）という処理を経て算出される。ここで、ステップＳ２２０で取得される面積／高さ情報は、上記の周辺状況データの一例を示すデータである。ステップＳ２３０およびステップＳ２４０の処理は上記の算出処理の一例を示す処理である。
【００３４】
周辺影響度１算出処理が開始されると、処理部２６はポリゴンを取得する処理を行う（ステップＳ２１０）。まず、第１実施形態のステップＳ１１０と同様に（ステップＳ１１０参照）、ユーザが入力部２５に地理的情報を入力すると、処理部２６は、入力された地理的情報をサーバ３０に対して要求する。ユーザが入力部２５に地理的情報を入力すると、処理部２６は、入力された地理的情報をサーバ３０に対して要求する。ＣＰＵ３１は要求された地理的情報に含まれる建物のうち空家である建物を周辺状況データの中から抽出処理を行う。図５で示すと、建物Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇは空家フラグが○であるため、処理部２６は建物Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇを空家データとして抽出する。そして、ＣＰＵ３１は抽出された空家データに対応する各々のポリゴンデータを地図データ３４１から空家ポリゴンとして抽出する。ＣＰＵ３１は、要求した地理的情報に対応する領域のポリゴンデータとされた空家ポリゴン及び入力された地理的情報に含まれる道路のポリゴンとを取得する。ＣＰＵ３１は取得された空家ポリゴン及び道路ポリゴンを処理部２６に送信し、処理部２６は受信した空家ポリゴン及び道路ポリゴンをＲＡＭ２３に記憶する。
【００３５】
ポリゴンを取得する処理が完了すると、処理部２６は面積及び／または高さ情報を取得する処理を行う（ステップＳ２２０）。処理部２６は、取得された空家（建物Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ）に対応する面積及び／または高さの情報をＣＰＵ３１に要求し、ＣＰＵ３１は周辺状況データから空家に対応する面積及び／または高さの情報を取得する。ＣＰＵ３１は、取得された空家に対応する面積及び／または高さの情報を処理部２６に送信し、処理部２６は受信した面積及び／または高さをＲＡＭ２３に記憶する。
【００３６】
面積及び／または高さ情報を取得する処理が完了すると、処理部２６は周辺影響度１の算出処理を行う（ステップＳ２３０）。ここでは、処理部２６が図５の建物Ａ、建物Ｄの面積を用いて各建物の面積に関する周辺影響度１の算出処理を行う例を説明する。ここで、図５で示す通り建物Ａの面積は２００平方メートルであり、建物Ｄの面積は１００平方メートルである。
【００３７】
処理部２６は、各建物の面積に基づいて記憶部２４に記憶された各建物の面積に対応する面積係数を読み出す。図７は、記憶部２４に記憶された建物の面積と面積係数とを対応付けた面積係数データを示す図である。
例えば、建物Ａの場合面積は２００平方メートルであるため、処理部２６は２００平方メートルに対応する面積係数５を面積係数データから読み出す。また、建物Ｄの場合面積は１００平方メートルであることから、処理部２６は１００平方メートルに対応する面積係数３を面積係数データから読み出す。
そして、処理部２６は各建物の面積に面積係数を乗算した値（単位は平方メートル）を算出する。例えば、建物Ａの場合、処理部２６は２００平方メートルに面積係数５を乗算し１０００平方メートルと算出する。建物Ｄの場合、処理部２６は１００平方メートルに面積係数３を乗算し３００平方メートルと算出する。このように建物面積が大きくなるほど、面積が小さい場合に比べて相対的に周囲に与える影響度合いは大きい。
なお、本実施形態には建物の面積を用いた例を示しているが、面積は建物の面積だけでなく、敷地の面積を用いるものとしても良い。また、建物の面積は、建物の延べ床面積としても良く、１Ｆ部分の面積としても良い。
【００３８】
次に、処理部２６が図５の建物Ａ、建物Ｅの高さを用いて各建物の高さに関する周辺影響度１の算出処理を行う例を説明する。ここで、図５で示す通り建物Ａの高さは１０メートルであり、建物Ｅの高さは２０メートルである。
【００３９】
処理部２６は、各建物の高さに基づいて記憶部２４に記憶された各建物の高さに対応する高さ係数を読み出す。図８は、記憶部２４に記憶された建物の高さと高さ係数とを対応付けた高さ係数データを示す図である。例えば、建物Ａの高さは１０メートルであるため、処理部２６は１０メートルに対応する高さ係数３０を高さ係数データから読み出す。また、建物Ｅの高さは２０メートルであることから、処理部２６は２０メートルに対応する高さ係数５０を高さ係数データから読み出す。
そして、処理部２６は各建物の高さに高さ係数を乗算した値（単位は平方メートル）を算出する。例えば、建物Ａの場合、処理部２６は１０メートルに高さ係数３０を乗算し３００平方メートルと算出する。建物Ｅの場合、処理部２６は２０メートルに高さ係数５０を乗算し１０００平方メートルと算出する。このように建物の高さが高くなるほど、建物の高さが低い場合に比べて相対的に周囲に与える影響度合いは大きい。また、空家は劣化状態によって屋根や壁等が落下、飛散する可能性があり、空家の高さが高いほど、その影響度合いは大きい。
なお、上記の建物の面積に面積係数を乗算した値又は建物の高さに高さ係数を乗算した値を、以下では、周辺影響度１算出値という。
【００４０】
各建物の面積及び／または高さの周辺影響度１の算出処理が完了すると、処理部２６は影響領域設定処理を行う（ステップＳ２４０）。影響領域設定処理は、ステップＳ２１０で取得した道路ポリゴン及び空家ポリゴンを含む地図の各建物の空家ポリゴンに、周辺影響度１算出値に基づくポリゴンを重ね、当該ポリゴンが重ねられた地図を表示部２７に表示する処理を行う。本実施形態において、周辺影響度１算出値に基づくポリゴンとは、周辺影響度１算出値を面積とする所定の形状のポリゴン（以下、「周辺影響ポリゴン」という）である。以下では、影響領域設定処理の具体的処理を説明する。処理部２６は各建物の空家ポリゴンの基準点を設定する。空家ポリゴンの基準点は種々の設定をすることが可能である。例えば、空家ポリゴンの重心を基準点として設定しても良く、各空家ポリゴンの端点や辺を基準点として設定しても良い。次に、建物の空家ポリゴンの基準点に周辺影響ポリゴンを重ねる。この処理は種々の設定が可能である。例えば、建物の空家ポリゴンの基準点に周辺影響ポリゴンの重心を重ねても良く、建物の空家ポリゴンの基準点に周辺影響ポリゴンの端点や辺の一部を重ねても良い。つまり、建物の空家ポリゴンの基準点と周辺影響度ポリゴンが重複する態様であればいかなる態様としてもよい。本実施形態において、空家ポリゴンの基準点は空家ポリゴンの重心に設定し、空家ポリゴンの重心となる点に周辺影響ポリゴンの重心を重ねている。すなわち、建物Ａの影響領域を設定する場合、処理部２６は建物Ａの空家ポリゴンの重心点に周辺影響ポリゴンの重心を重ねている。図９は各建物の面積の周辺影響度１を用いた影響領域を設定した場合の表示部２７への表示の例を示す図である。
この図９において、建物Ａから建物Ｇまでの７つの建物は、処理部２６により建物ポリゴンを用いて表示部２７に描画された空家を示す建物であり、各々の空家ポリゴンは、位置情報を持っている。道路縁線は、処理部２６により道路ポリゴンを用いて表示部２７に描画された道路である。また、リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７は、各々道路に対応しており、当該道路の位置情報を含んでいる。建物Ａ、建物Ｄ、建物Ｅ、建物Ｆの各建物を囲む円形のポリゴンは影響領域を示している。なお、本実施形態において、影響領域は円形で示しているが、影響領域の形状は円形に限られず四角形や多角形等としても良い。
【００４１】
また、本実施形態においては、各建物の高さの周辺影響度の影響領域の設定処理をする場合、処理部２６は空家ポリゴンの基準点に各建物の高さの周辺影響ポリゴンの重心を重ねている。すなわち、建物Ａの影響領域を設定する場合、処理部２６は建物Ａの空家ポリゴンの重心に３００平方メートルとなる周辺影響ポリゴンの重心を重ねている。
図１０は各建物の高さの周辺影響度１を用いた影響領域を設定した場合の表示部２７への表示の例を示す図である。
この図１０では、建物Ａから建物Ｇまでの７つの建物は、処理部２６により空家ポリゴンを用いて描画された空家を示す建物であり、各々の空家ポリゴンは、位置情報を持っている。道路縁線は、処理部２６により道路ポリゴンを用いて描画された道路である。また、リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７は、各々道路に対応しており、当該道路の位置情報を含んでいる。さらに建物Ａ、建物Ｄ、建物Ｅ、建物Ｆの各建物を囲む円形は影響領域を示している。
【００４２】
このように、本実施形態において各建物の面積及び／または高さに応じた係数を用いた周辺影響度１を算出処理することにより各建物が周辺に及ぼす影響を算出することができる。
【００４３】
なお、本実施形態において、周辺影響度１は各建物の面積や各建物の高さに対して面積係数や高さ係数を乗算した値に平方メートルを加えて算出した。しかしながら、面積係数や高さ係数はこれに限られず、人口密度や建物密度を考慮して面積係数や高さ係数を補正しても良い。例えば、都市部においては個々の建物の面積が小さく地方部においては個々の建物の面積が大きい傾向にあることを考慮して面積係数を補正しても良く、例えば、都市部において建物の面積が８０平方メートルの場合に４を、１３０平方メートルの場合に５を、１８０平方メートルの場合に６と面積係数を補正しても良い。東京や大阪等の都市部においては３階以上の高さの建物が多くなる傾向にあることを考慮して高さ係数を補正しても良く、例えば、都市部において建物の高さが１０ｍの場合に２０を、１５ｍの場合に３０を、２０ｍの場合に４０と高さ係数を補正しても良い。さらに、入力部２５がユーザにより入力された値に基づき、面積係数と高さ係数との補正を行っても良い。
【００４４】
また、本実施形態において、周辺影響度１は建物の面積及び／または高さを用いて算出したが、周辺影響度１は空家の評価値を用いて算出してもよい。具体的には、空家の評価値が高い場合は周辺影響度１も高く、空家の評価値が低い場合は周辺影響度１も低くなるように算出してもよい。
【００４５】
第３実施形態：
次に、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態の空家情報生成システムのシステム構成は、第１実施形態の空家情報生成システムと同一である。
第３実施形態は、地図データに加えて周辺状況データ（図５）を用いる点、及び周辺影響度２算出処理（図１１）が、第１実施形態（図４）と異なっている。
【００４６】
＜周辺影響度２算出処理＞
処理部２６は、複数の空家の各々について前記空家が周辺に影響を及ぼす可能性のある状況を指標化した情報を含むデータである周辺状況データに基づいて、前記複数の空家の各々の周辺に及ぼす影響を表す情報を算出する算出処理を行う。その算出処理の一例である周辺影響度２の処理は、空家の影響領域内にある地物の数に基づいて規定されている。周辺影響度２とは、周辺影響度１により各空家の周囲に存在する建物や道路等の地物に及ぼす影響度を示すものである。本実施形態において具体的には、空家の影響領域内に存在する地物の数が多い場合は、周辺に悪影響を受けている建築物の数が多いことになるので、該空家の周辺影響度２は高い値となる。一方、空家の影響領域内に存在する地物の数が少ない場合は、周辺に悪影響を受けている建築物の数が少ないことになるので、該空家の周辺影響度２は低い値となる。
図１１は、上記の算出処理の一例を示すフローチャートである。
周辺影響度２算出処理は、空家ポリゴンを取得する処理（ステップＳ２１０）、所定距離範囲を取得する処理（ステップＳ２５０）、周辺地物があるか判定する処理（ステップＳ２６０）、周辺地物を取得する処理（ステップＳ２７０）、周辺影響度２を算出する処理（ステップＳ２８０）という処理を経て算出される。
ここで、ステップＳ２５０における所定距離範囲取得のために利用される面積／高さ情報は周辺状況データの一例を示すものである。また、ステップ２６０からステップＳ２８０の処理は上記の算出処理の一例を示す処理である。
【００４７】
周辺影響度２算出処理について具体的に説明する。処理部２６は所定距離範囲を取得する処理を行う（ステップＳ２５０）。本実施形態において、ステップＳ２５０は、実施形態２で説明したステップＳ２１０からステップ２４０までの処理と同じ処理であり、所定距離範囲は影響領域と同一である（図９、図１０の円形参照）。なお、所定距離範囲は、ユーザが入力部２５によって入力された値を用いて設定するものとしても良い。
【００４８】
所定距離範囲取得の処理が完了すると、処理部２６は各空家ポリゴンの所定距離範囲に含まれる地物があるか判定する（ステップＳ２６０）。具体的には、ユーザが入力部２５に地理的情報を入力すると、処理部２６は、入力された地理的情報をサーバ３０に対して要求する。ＣＰＵ３１は、要求された地理的情報に含まれる地物情報の抽出処理を行い処理部２６に送信する。処理部２６は受信した地物情報をＲＡＭ２３に記憶する。そして、処理部２６は地物情報の内から所定距離範囲（つまり影響領域）のポリゴンに含まれる地物を判定する。
図９の建物Ｅの場合、建物Ｅの空家ポリゴンの所定距離範囲は建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４と重複しているので、処理部２６は建物Ｅの空家ポリゴンの所定距離範囲に含まれる地物に建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４とがあると判定する。
図１０の建物Ｅの場合、建物Ｅの空家ポリゴンの所定距離範囲は建物Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、リンクＬ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７と重複しているので、処理部２６は建物Ｅの空家ポリゴンの所定距離範囲に含まれる地物に建物Ｃ、Ｄ、Ｆ、ＧとリンクＬ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７とがあると判定する。
【００４９】
各空家ポリゴンの所定距離範囲に含まれる地物があるか判定処理が終了すると、処理部２６は周辺地物を取得する（ステップＳ２７０）。
例えば、上記の図９の建物Ｅの場合、処理部２６は建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４を取得する。上記の図１０の建物Ｅの場合、処理部２６は建物Ｃ、Ｄ、Ｆ、ＧとリンクＬ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７とを取得する。
【００５０】
周辺地物を取得する処理が完了すると、処理部２６が周辺影響度２の算出処理を行う（ステップＳ２８０）。
本実施形態において、処理部２６は所定距離範囲の範囲に含まれる地物の数から周辺影響度２を算出する。具体的には、処理部２６は地物の数に比例して、周辺影響度２の値を算出する。例えば、上記の図９の建物Ｅの場合、建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４とがあるので処理部２６は周辺影響度２を３と算出する。上記の図１０の建物Ｅの場合、建物Ｃ、Ｄ、Ｆ、ＧとリンクＬ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７とがあるので、処理部２６は周辺影響度２を１０と算出する。
また、処理部２６は地物を建物、道路等に区別して抽出し、それぞれに関する周辺影響度２を算出してもよい。例えば、上記の図９の建物Ｅの場合、建物Ｃと建物Ｇと、リンクＬ４とがあるので、処理部２６は建物に関する周辺影響度２を２、道路に関する周辺影響度２を１と算出しても良い。上記の図１０の建物Ｅの場合、建物Ｃ、Ｄ、Ｆ、ＧとリンクＬ２、Ｌ３、Ｌ４，Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７とがあるので、処理部２６は建物に関する周辺影響度２を４、道路に関する周辺影響度２を６と算出しても良い。さらに例えば、処理部２６は建物を住居用建物、事業所用建物、マンション、目標物建物等に区別して抽出し、それぞれに重み付けを付して周辺影響度２を算出してもよい。具体的には、処理部２６は、事業所用建物よりも子供や女性が昼夜生活する住居用建物を事業所用建物よりも重み付けを付して周辺影響度２を算出してもよい。また、処理部２６はマンションの世帯数や事業所用建物の従業員数に応じた重み付けを付して周辺影響度２を算出してもよい。また、処理部２６は学校などの特定の地物周辺の地物については、重み付けをして周辺影響度２を算出してもよい。また、処理部２６は地物が道路の場合、交通量に応じた重み付けを付して周辺影響度２を算出してもよい。
【００５１】
このように、本実施形態において所定距離範囲に含まれる地物を抽出して周辺影響度２の対象として算出するので、各建物が周辺の地物に及ぼす影響を算出することができる。
【００５２】
第４実施形態：
次に、本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態の空家情報生成システムのシステム構成は、第１実施形態の空家情報生成システムと同一である。
第４実施形態は、地図データに加えて周辺状況データ（図５）を用いる点、及び周辺影響度３算出処理（図１２、図１３、図１４）が、第１実施形態（図４）と異なっている。
【００５３】
＜周辺影響度３算出処理＞
周辺影響度３算出は、複数の空家の各々について空家が周辺に影響を及ぼす可能性のある状況を指標化した情報を含むデータである周辺状況データに基づいて、前記複数の空家の各々の周辺に及ぼす影響を表す情報を算出する算出処理を含む。周辺状況は、空家を囲む地物の状況及び／または空家に接する通路の通行量を含む。図１２は、上記の算出処理の一例である周辺影響度３算出処理を示すフローチャートである。周辺影響度３とは、各建物の防犯や景観に影響度を示すものである。周辺影響度３算出処理は、空家ポリゴンを取得する処理（ステップＳ２１０）、地物状況及び／または通行量を取得する処理（ステップＳ２８０）、防犯係数及び景観係数を取得する処理（ステップＳ２８５）、地物状況の有無を判定する処理（ステップＳ２９０）、防犯係数を加算する処理（ステップＳ３００）、景観係数を加算する処理（ステップＳ３０５）、通行量が所定値以上か判定する処理（ステップＳ３１０）、防犯係数を加算する処理（ステップＳ３２０）、景観係数を加算する処理（ステップＳ３２５）、防犯影響度と景観影響度を算出する処理を行う（ステップ３３０）の処理を経て算出される。ここで、ステップＳ２８０の地物状況及び／または通行量は上記の周辺状況データの一例を示すものである。ステップＳ２８５からステップＳ３３０まで至る処理は上記の算出処理の一例を示す処理である。なお、空家ポリゴンを取得する処理（ステップＳ２１０）は第２実施形態と同じである。以下、図５、図１２及び図１３及び図１４を用いて説明する。
【００５４】
周辺影響度２算出処理について具体的に説明する。
空家ポリゴンを取得する処理が完了すると（ステップＳ２１０）、処理部２６はサーバ３０に図５の周辺状況データを要求する。ＣＰＵ３１は図５の周辺状況データから地物状況及び／または通行量を取得する処理を行い処理部２６に送信する（ステップＳ２８０）。ここで、地物状況及び／または通行量は、上記の周辺状況の一例を示す情報である。
本実施形態において、地物状況の地物は塀や樹木、壁、擁壁等の各建物を囲む地物であり、地物状況とは当該地物の有無及び地物の高さを示す情報である。次に、通行量とは建物に隣接するリンク毎の歩行者の通行量や車両等の交通量を示す情報であり、通行量に応じて、大、小をとしている。
図５で示すとおり、地物状況のある建物はＡ、Ｃ、Ｅ、Ｆである。すなわち、Ａの地物状況の高さは５ｍ、Ｃの地物状況の高さは２ｍ、Ｅの地物状況の高さは３ｍ、Ｆは地物状況の１．５ｍである。また、リンクＬ１からＬ６の通行量は、それぞれＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４が小、Ｌ５が大、Ｌ６が大、Ｌ７が小である。そこで、処理部２６はＡ、Ｃ、Ｅ、Ｆの地物状況及びＬ１からＬ７までの通行量を抽出する。処理部２６はＡ、Ｃ、Ｅ、Ｆの地物状況及びＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７までの通行量をＲＡＭ２３に記憶する。
【００５５】
地物状況及び／または通行量を取得する処理が完了すると（ステップＳ２８５）、処理部２６は記憶部２４に記憶された防犯係数及び景観係数を取得する処理を行う（ステップＳ２８５）。
図１３は防犯係数と景観係数の一例を示す説明図である。本実施形態において、防犯係数とは空家に不審者が潜む可能性を示すものであり、空家に不審者が潜む可能性が高くなるにつれ防犯係数の値が高くなる。景観係数とは空家が人目に触れる機会が高まることにより景観を悪化させる可能性を高いことを示すものであり、空家が人目に触れる機会が高まるにつれて景観係数の値が高くなる。防犯係数と景観係数とは記憶部２４に記憶されており、地物状況の有無と通行量の大小とに応じて防犯係数と景観係数とが対応付けられている。すなわち、地物状況がある場合、防犯係数は１００、景観係数は０となる。地物状況がない場合、防犯係数は０、景観係数は１００となる。また通行量が大の場合、防犯係数は１００、景観係数は０となる。通行量が小の場合、防犯係数は０、景観係数は１００となる。なお、防犯係数と景観係数とは、ユーザによって入力部２５に入力された値を設定するものとしても良い。
【００５６】
地物状況及び／または通行量を取得する処理が完了すると、処理部２６が地物状況の有無を判定する処理を行う（ステップＳ２９０）。
処理部２６は、地物状況のある建物Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｆについて地物状況があると判定する（ステップＳ２９０：Ｙｅｓ）、一方で、処理部２６は地物状況のない建物Ｂ、Ｄ、Ｇについて地物状況がないと判定する（ステップＳ２９０：Ｎｏ）。
【００５７】
地物状況の有無の判定処理が完了すると、処理部２６は防犯係数の加算処理（ステップＳ３００）と景観係数の加算処理を行う（ステップＳ３０５）。地物状況のあると判定された建物Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｆについて（ステップＳ２９０：Ｙｅｓ）、処理部２６は防犯係数を加算する（ステップＳ３００）。具体的には、建物Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｆは地物状況があり防犯係数は１００となるので、処理部２６は建物Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｆについて防犯係数を１００加算する。一方で、地物状況なしと判定された建物Ｂ、Ｄ、Ｇについて（ステップＳ２９０：Ｎｏ）、処理部２６は景観係数を加算する（ステップＳ３０５）。具体的には、処理部２６は、建物Ｂ、Ｄ、Ｇは地物状況がなく景観係数が１００となるので、処理部２６は建物Ｂ、Ｄ、Ｇについて景観係数を１００加算する。
【００５８】
防犯係数と景観係数を加算処理が完了すると、処理部２６は通行量が所定値以上か判定する処理を行う（ステップＳ３１０）。具体的には、処理部２６は各リンクの通行量が大のリンクと、小のリンクとを判定する。そのため、処理部２６は通行量大のリンクとしてＬ５、Ｌ６を判定する。また、処理部２６は通行量小のリンクとしてＬ１、Ｌ２，Ｌ３、Ｌ４、Ｌ７を判定する。
【００５９】
通行量が所定値以上か判定する処理が完了すると、処理部２６は防犯係数の加算処理（ステップＳ３２０）、景観係数の加算処理を行う（ステップＳ３２５）。通行量大と判定されたリンクＬ５、Ｌ６について（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、処理部２６は防犯係数を加算する（ステップＳ３２０）。具体的には、リンクＬ５及びＬ６は通行量が大であり防犯係数は１００となるので、処理部２６はＬ５に接する建物Ｂ及びＣと、Ｌ６に接する建物Ｄ及びＥの防犯係数を１００加算する。
一方で、通行量小のリンクとしてＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ７について（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、処理部２６は景観係数を加算する（ステップＳ３２５）。具体的には、リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ７は通行量が小であり景観係数が１００となるので、処理部２６はリンクＬ１に接する建物Ｂと、リンクＬ２に接する建物Ｇと、リンクＬ３に接する建物Ｆと、リンクＬ４に接する建物Ｃ及びＤ及びＦの景観係数を１００加算する。
【００６０】
防犯係数と景観係数を加算処理が完了すると、処理部２６は防犯影響度と景観影響度を算出する処理を行う（ステップＳ３３０）。図１４は、各建物について防犯影響度と景観影響度との一例を示す説明図である。本実施形態において、防犯影響度は処理部２６が上述の処理により算出した防犯係数の合計値、景観影響度は処理部２６が上述の処理により算出した景観係数の合計値としている。まず、防犯影響度の具体例を挙げると、建物Ａについて、処理部２６が加算した防犯係数の合計値は１００であるので（ステップＳ３００参照）、建物Ａの防犯影響度は１００となる。建物Ｃについて、処理部２６が加算した防犯係数の合計値は２００であるので（ステップＳ３００、ステップＳ３２０参照）、建物Ｃの防犯影響度は２００となる。
次に、景観影響度の具体例を挙げると、建物Ｂについて処理部２６が加算した景観係数の合計値は２００であるので（ステップＳ３０５、ステップＳ３２５参照）、建物Ｂの景観影響度は２００となる。建物Ｃについて、処理部２６が加算した景観係数の合計値は１００であるので（ステップＳ３２５参照）、建物Ｃの景観影響度は１００となる。
【００６１】
また、防犯係数は空家に不審者が潜む可能性を示すものであり、空家に不審者が潜む可能性が高くなるにつれ防犯係数の値が高くなることから、防犯係数の合計値である防犯影響度が２００である建物Ｃ及び建物Ｅ（図１４参照）は他の建物と比べて空家に不審者が潜む可能性が高いことを示す。
そして、景観係数は空家が人目に触れる機会が高まることにより景観を悪化させる可能性を高いことを示すものであり、空家が人目に触れる機会が高まるにつれて景観係数の値が高くなることから、景観係数の合計値である景観影響度が２００である建物Ｂ、建物Ｄ、建物Ｆ，建物Ｇ（図１４参照）は他の建物と比べて景観を悪化させる可能性が高いことを示す。このように、処理部２６は各建物の防犯影響度係数と景観影響度を算出する処理が完了すると一連の処理を終了する。
【００６２】
このように、本実施形態において各建物の防犯影響度と景観影響度を算出処理することができるので、各建物が周辺に及ぼす影響を算出することができる。
【００６３】
第５実施形態：
次に、本発明の第５実施形態について説明する。第５実施形態では、第１実施形態で算出された空家評価値を有する装置２０の利用用途について説明する。
【００６４】
最初に、ユーザは入力部２５を用いて入力したユーザの地理的情報をＲＡＭ２３に記憶する。処理部２６はＲＡＭ２３に記憶された地理的情報に対応する空家データの抽出を行い、各空家データに対応する空家評価値の抽出処理を行う。そして、処理部２６は表示部２７に抽出された空家評価値を表示する。
【００６５】
図１５は、空家評価値の表示の一例を示す説明図である。図１５に示すように、処理部２６は表示部２７に各ＩＤの空家評価値を地図の建物上に対応付けて表示する。
なお、表示部２７の表示の方法はこの方法だけでなく、各ＩＤの空家評価値を数値の高い順や数値の低い順に一覧形式で表示するものとしても良い。また、入力部２５がユーザによる空家評価値の入力を受け付け、処理部２６は入力部２５に入力された空家評価値を満たす建物を表示部２７に表示するものとしても良い。例えばユーザが入力部２５に空家評価値１０００を入力した場合、表示部２７には空家評価値１０００を満たす建物Ｂと建物Ｅを表示することとしても良い。なお、処理部２６は各空家の調査データ及び／又は経年変化の情報を地図の建物上に対応づけて表示しても良い。
【００６６】
このように、本実施形態において各建物を空家評価値とともに表示するので、ユーザは各建物の空家評価値を知ることができる。
【００６７】
第６実施形態：
次に、本発明の第６実施形態について説明する。第６実施形態では、第２実施形態で算出された周辺影響度１と第３実施形態で算出された周辺影響度２を有する装置２０の利用用途について説明する。
【００６８】
最初に、ユーザは入力部２５を用いて入力されたユーザの地理的情報をＲＡＭ２３に記憶する。処理部２６はＲＡＭ２３に記憶された地理的情報に対応する周辺影響度１の所定距離範囲の抽出処理を行い、処理部２６は表示部２７に抽出された所定距離範囲を地図上に表示する。図９を用いて説明すると、処理部２６は所定距離範囲を抽出し表示部２７に抽出された所定距離範囲を円形で地図上に表示する。
【００６９】
次に、処理部２６は、各空家ポリゴンの所定距離範囲に含まれる地物があるか判定し（ステップＳ２６０参照）、周辺地物を取得する（ステップＳ２７０参照）。図９の建物Ｅの場合、処理部２６は建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４とを取得する。そして、処理部２６は周辺影響度１の範囲に含まれる地物の数から周辺影響度２を算出する。そして、処理部２６は各建物に算出された周辺影響度２を対応付けて表示する。図１６は周辺影響度２を設定した表示例を示す説明図である。この図１６の建物Ｅの場合、建物Ｃと建物ＧとリンクＬ４の３の地物があるので、処理部２６は表示部２７に周辺影響度２の３を建物Ｅ上に表示する。
【００７０】
なお、本実施形態において、上記のように周辺影響度１及び／または周辺影響度２を表示することにより種々の用途に利用することができる。例えば、周辺影響度１及び／又は周辺影響度２は店舗開発業務におけるエリアマーケティングに利用することができる。具体的には、飲食業者が新規出店候補地を選定する際に、候補地周辺の空家の存在有無とともに周辺影響度１及び／又は周辺影響度２を参照することで、飲食業を出店すべきか否かの判断が行いやすくなる。また例えば、業種ごとに周辺影響度１及び／又は周辺影響度２に関する許容範囲値を設定し、許容範囲値未満の出店候補地のみを表示させても良い。また、地図上に周辺影響度１を表示させる際に、周辺影響度１が重複する領域を、その重複数に応じた色で表示しても良い。
また、空家評価値、周辺影響度１及び周辺影響度２は例えば行政機関における空家対策にも利用できる。すなわち、空家対策として行政が関与すべき空家の選定や、空家に対する措置を講じる優先順位を決定する際に、これらの情報を利用しても良い。例えば、空家評価値から空家の劣化状況が所定値以上の空家を抽出し、周辺影響度２から周囲の住民等に悪影響を与えていると考えられる空家を優先順位の高い空家として選定することができる。なお、例えば行政機関によっては、調査データの各項目や周辺影響度を算出する要素について、地域性等に応じた重み付けを付しても良い。
また、空家評価値、周辺影響度１及び周辺影響度２は例えば不動産会社によるリノベーション提案を行うターゲット先を説得する際に利用できる。具体的には、不動産会社は空家の所有者に対して、空家評価値、周辺影響度１及び周辺影響度２を示すことでリノベーションの必要性を客観的な数値情報として提示できる。
【００７１】
また、処理部２６は各建物の周辺影響度１と周辺影響度２と周辺影響度３との少なくとも１つが及ぶリンクについて経路探索に用いられる重要度を規定するコストを付与するものとしても良い。例えば、図９において、建物Ｅの周辺影響度１が及ぶものとされたリンクＬ４のコストを増加させても良い。そして、リンクのコストを付与した後に経路探索に用いることにより、コストの高いリンクの経路を回避するものとしても良い。
具体的には、例えば地震発生時において、空家が倒壊することで危険になる通行危険道路を周辺影響度１から特定し、リンクコストを増大させることでこの通行危険道路を回避した経路探索をすることができる。また、地震発生時において、この通行危険道路は優先的に復旧作業又は救助作業が発生していると考えられるので、消防や警察ではこの通行危険道路を目的地として経路探索しても良い。
また、周辺影響度３は安全な経路を探索する際に用いることができる。具体的には、防犯影響度を用いて、例えば夜間は防犯影響度の高い空家の前のリンクのコストを増加させることで、防犯影響度の高い空家の前を回避した経路探索をすることができる。また、景観影響度と用いて、例えば観光ルートの作成において景観影響度の高い空家の前のリンクのコストを増加させることで、観光影響度の高い空家の前を回避した経路探索をすることができる。
また、周辺影響度３は危険な場所を重点的にパトロールすることに利用できる。具体的には、警察や警備会社は、防犯影響度の高い空家を目的地又は経由地とする経路探索をすることで、防犯上危険な地点を重点的にパトロールすることができる。
【００７２】
このように、本実施形態において処理部２６は表示部２７に抽出された周辺影響度１と周辺影響度２とを地図上の建物に対応付けて表示するので、ユーザは各建物の周辺影響度１と周辺影響度２を知ることができる。
【００７３】
第７実施形態：
次に、本発明の第７実施形態について説明する。第７実施形態では、第４実施形態で算出された周辺影響度３を有する装置２０の利用用途について説明する。
【００７４】
図１７は、周辺影響度３を設定した表示例を示す説明図である。図１７に示すように、処理部２６は表示部２７に各建物の周辺影響度と景観影響度とを地図の建物上に対応付けて表示する。
最初に、ユーザは入力手段２５を用いて入力したユーザの地理的情報をＲＡＭ２３に記憶する。処理部２６はＲＡＭ２３に記憶された地理的情報に対応する周辺影響度３の抽出処理を行う。そして、図１７で示すように、処理部２６は表示部２７に抽出された周辺影響度３を地図上の建物に対応付けて表示する。例えば、行政機関における観光や防犯に対する方針に基づく適切な空家対策を講じることができる。具体的には、観光客等への対策として景観を重視するのであれば景観影響度の高い値を示す空家を地図上で強調表示させたり、犯罪等への対策として防犯を重視するのであれば防犯影響度の高い値を示す空家を地図上で強調表示させたりしても良い。
【００７５】
このように、本実施形態において各建物を周辺影響度３とともに表示するので、ユーザは各建物の周辺影響度３を知ることができる。
【００７６】
なお、周辺影響度３の地図上の表示方法は種々の態様を採用することができる。具体的には、処理部２６は表示部２７に防犯影響度の高い建物や防犯影響度の低い建物を強調表示しても良い。同様に処理部２６は表示部２７に景観影響度の高い建物や景観影響度の低い建物を強調表示しても良い。
【００７７】
また、入力部２５がユーザによる防犯影響度の値や景観影響度の値を受けつけ、処理部２６は入力部２５に入力された防犯影響度の値や景観影響度の値を満たす建物を表示部２７に表示するものとしても良い。例えば、ユーザが入力部２５に景観影響度２００を入力した場合、処理部２６は表示部２７に景観影響度２００を満たす建物Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｇのみ表示することとしても良い。
さらに、入力部２５がユーザの身長や職業等の個人情報の入力を受け付けて、処理部２６は入力部に入力された個人情報に基づき、表示部２７に防犯影響度や景観影響度を満たす建物の表示の制御をしても良い。例えば、ユーザが入力部２５に個人情報として自己の身長を１７０ｃｍで入力した場合、建物Ｆは地物状況が１．５ｍであり１７０ｃｍよりも低いため、処理部２６は表示部２７に建物Ｆの防犯影響度を表示しないものとしても良い。また、ユーザが入力部２５に個人情報として自己の職業を警察官と入力した場合、処理部２６は表示部２７に防犯影響度が２００である建物Ｃと建物Ｅを表示するものとしても良い。
【００７８】
変形例：
なお、この発明は上記の実施形態や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱
しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変
形も可能である。
・変形例１：
上記実施例において、建物属性の調査データとして項番１から項番６を用いるものとしたが、調査データはこれに限定されず個々の建物に関する種々の情報を取得するものとしても良い。例えば、図１８で示すように、空家であるか否かに関わらず建屋そのものの調査データとして、家屋の屋根及び外壁及び建物構造の状態や形状、素材や種類の情報を含めるものとしても良い。これらの調査データを地図上に表示することで、例えばリフォーム業者は屋根が外壁の状態から、屋根や外壁の買い替えの提案営業の対象となる顧客の分布を把握できる。また、例えば行政機関は、特定の素材を使った建屋や状態が悪い建屋に対して行政指導をすべき対象建屋の分布を把握できる。また、例えば防虫駆除業者は建物構造が木造である建屋を顧客の分布を把握できる。
また、図１９で示すように、建屋周辺の調査データとして、家屋周辺に存在する門及び塀及び駐車場及び庭の状態や種類等の情報を含めるものとしても良い。これらの調査データを地図上に表示することで、例えばリフォーム業者は門や塀の状態から、門や塀の買い替えの提案営業の対象となる顧客の分布を把握できる。また、例えば、行政機関等は、塀の状態や種別から、倒壊危険性が高い塀の分布を把握することで、所定の行政指導等に利用できる。また、例えば車販売会社等は、駐車場の駐車可能台数、車種、カーポートの情報から顧客の分布を把握できる。また、例えば、リフォーム業者や造園会社は庭の状態や広さ等の情報から、提案営業ができる顧客の分布を把握できる。また、例えば、ガス会社はガスボンベの数やガスボンベ業者の情報から、顧客の分布を把握できる。また、例えば、倉庫販売や貸与を行う会社は倉庫の状態や倉庫についての情報から、顧客の分布を把握できる。
さらに、図２０で示すように、建物用途の調査データとして、建物の用途の種別を含めるものとしても良い。これらの調査データは、例えば店舗開発のエリアマーケティングで利用できる。具体的には、住居、共同住居、事務所、店舗、ビル、別荘、工場・作業場の用途毎に地図上に表示することで、出店候補地の周辺の環境が把握できる。また、例えばビルメンテナンス業者はビル竣工年月日の情報から顧客の分布を把握できる。
また、図１８乃至図２０の調査データは過去の調査データと比較することで、各調査項目の変化点を把握できる。この変化点を地図上に表示することで、例えば調査項目を取り扱う業者は、顧客の変化分布を把握できる。
【符号の説明】
【００７９】
２０…端末、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＯＭ、２３…ＲＡＭ、２４…記憶部、２５…入力部、２６…処理部、２７…表示部、３０…サーバ、３１…ＣＰＵ、３２…ＲＯＭ、
３３…ＲＡＭ、３４１…地図データ、３４２…周辺状況データ、Ａ…建物Ａ、Ｂ…建物Ｂ、Ｃ…建物Ｃ、Ｄ…建物Ｄ、Ｅ…建物Ｅ、Ｆ…建物Ｆ、Ｇ…建物Ｇ、Ｌ１…リンクＬ１、
Ｌ２…リンクＬ２、Ｌ３…リンクＬ３、Ｌ４…リンクＬ４、Ｌ５…リンクＬ５、
Ｌ６…リンクＬ６、Ｌ７…リンクＬ７、ＩＮＴ…インターネット
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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