(57)【要約】【課題】住宅購入予定者の詳細な個別状況に応じたライフサイクルコストを予測して提示できる住宅販売関連事業支援システムを提供する。【解決手段】住宅販売関連事業予測システム１０は、住宅関連データ格納手段１４と、契約種別データ格納手段１５と、光熱費予測演算手段１３と、を備え、この光熱費予測演算手段１３は、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段１４から読み出して、この読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段１５から抽出し、この読み出した住宅関連データ及び抽出した契約種別データから入力内容に応じた予測光熱費を算出する。【選択図】　図１
2004110429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種々の住宅条件における生活様式に応じた光熱費を予測して該予測結果を住宅販売関連事業に活用するための住宅販売関連事業支援システムであって、
地域条件に対応する環境データと、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件及び設備仕様条件に対応する標準エネルギー収支データと、を含んで構成される住宅関連データを格納する住宅関連データ格納手段と、
各エネルギー供給会社の契約種別に対応する単位料金データを含んで構成される契約種別データを格納する契約種別データ格納手段と、
前記住宅関連データ及び前記契約種別データを基に光熱費の予測演算を行う光熱費予測演算手段と、を備え、
前記光熱費予測演算手段は、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを前記住宅関連データ格納手段から読み出して、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを前記契約種別データ格納手段から抽出し、前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測光熱費を算出することを特徴とする住宅販売関連事業支援システム。
【請求項２】
前記光熱費予測演算手段は、前記契約種別データ格納手段に契約種別データに付随して格納されたエネルギー種別毎の単位あたりの二酸化炭素排出量データを読み出して、前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測二酸化炭素排出量を算出することを特徴とする請求項１に記載の住宅販売関連事業支援システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の住宅販売関連事業支援システムの前記各手段をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された住宅の地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出すステップ、
契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出するステップ、
予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量に適用して予測光熱費を算出するステップ、
出力手段が、前記算出した予測光熱費を出力するステップから構成される住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法。
【請求項６】
住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に対応する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出すステップ、
契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出するステップ、
予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量をエネルギー種別毎に適用して予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を算出するステップ、
出力手段が、前記算出した予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を出力するステップから構成される住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、種々の条件に応じた住宅の予測光熱費を算出するためのシステム、該システムに用いられるプログラム、該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び前記システムを用いた住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、住宅販売、リフォーム等の住宅関連事業においては、建設費用、リフォーム費用等のイニシャルコストの提示と併せて、住宅購入予定者やリフォーム予定者等の判断に資すべく、住宅や設備の仕様の相違に基づく省エネルギー化によるランニングコストのメリットを提示することもあった。
【０００３】
しかし、住宅や設備の仕様が多様化している今日では、イニシャルコストとランニングコストとを単に比較して希望通りの住宅プランを抽出することは困難であった。
【０００４】
そこで、住宅毎に、「建物総合評価点」、「エネルギー消費量評価点」及び「ライフサイクルコスト評価点」を評価し、更に、社会・地球環境への影響やユーザーの使い勝手等を含めて「総合評価点」を評価する住宅の省エネルギー性能評価システムのようなものも提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平６−２７４０９３号公報（第２−３頁）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に記載のものは、住宅や設備にある程度は着目しているが、その住宅の建設地域の気象条件や家族構成、生活スタイル（生活様式）等の条件の反映がされておらず、住宅販売者は、住宅購入予定者の個別の状況に合わせた最適な提案をすることはできなかった。
【０００７】
さらに、近年では、各エネルギー供給会社が提供している契約種別も多様化・複雑化しており、住宅購入予定者が自己の状況に合わせた最適な選択をすることは極めて困難なものとなっているという課題があった。
【０００８】
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、建設地域環境の条件、家族構成条件、生活様式条件、契約種別等に応じて個別具体的に光熱費を予測できる住宅販売関連事業支援システム、該システムに用いられるプログラム、該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法を提供するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するため、請求項１に係る発明は、種々の住宅条件における生活様式に応じた光熱費を予測して該予測結果を住宅販売関連事業に活用するための住宅販売関連事業支援システムであって、
地域条件に対応する環境データと、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件及び設備仕様条件に対応する標準エネルギー収支データと、を含んで構成される住宅関連データを格納する住宅関連データ格納手段と、
各エネルギー供給会社の契約種別に対応する単位料金データを含んで構成される契約種別データを格納する契約種別データ格納手段と、
前記住宅関連データ及び前記契約種別データを基に光熱費の予測演算を行う光熱費予測演算手段と、を備え、
前記光熱費予測演算手段は、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを前記住宅関連データ格納手段から読み出して、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを前記契約種別データ格納手段から抽出し、前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測光熱費を算出することを特徴とする住宅販売関連事業支援システムである。
【００１０】
このように構成された請求項１記載のものでは、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に適用可能な契約種別データを抽出して前記入力内容に応じた予測光熱費を算出することができるため、ユーザは、詳細な個別的条件に基づく予測光熱費を把握することができ、個々の状況にあわせた的確なプランの提案が可能となり、住宅販売関連事業の促進を図ることができる。
【００１１】
また、請求項２記載のものは、前記光熱費予測演算手段は、前記契約種別データ格納手段に契約種別データに付随して格納されたエネルギー種別毎の単位あたりの二酸化炭素排出量データを読み出して、前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測二酸化炭素排出量を算出することを特徴とする請求項１に記載の住宅販売関連事業支援システムである。
【００１２】
このように構成された請求項２記載のものでは、ユーザは、前記予測光熱費と併せて予測二酸化炭素排出量を把握することができるため、環境に対する影響の客観的な判断材料を住宅購入予定者等に提示することが可能となり、住宅販売関連事業の促進を図ることができる。
【００１３】
また、請求項３記載のものは、請求項１又は２に記載の住宅販売関連事業支援システムの前記各手段をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムである。
【００１４】
このように構成された請求項３記載のものでは、請求項１又は２に記載の住宅販売関連事業支援システムの前記各手段をコンピュータで実現することができ、前記住宅販売関連事業支援システムを構築することができる。
【００１５】
また、請求項４に記載のものは、請求項３に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１６】
このように構成された請求項４記載のものでは、格納したコンピュータプログラムをコンピュータに読みとらせることができ、該コンピュータプログラムにより、請求項１又は２に記載の住宅販売関連事業支援システムの各手段をコンピュータで実現することができる。
【００１７】
また、請求項５に記載のものは、住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された住宅の地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出すステップ、
契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出するステップ、
予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量に適用して予測光熱費を算出するステップ、
出力手段が、前記算出した予測光熱費を出力するステップから構成される住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法である。
【００１８】
このように構成された請求項５記載のものでは、住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された住宅の地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出し、契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出し、予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量に適用して予測光熱費を算出し、出力手段が、前記算出した予測光熱費を出力する。
【００１９】
したがって、この予測光熱費提示方法であれば、ユーザは、詳細な個別的条件に基づく予測光熱費を把握することができ、個々の状況にあわせた的確なプランの提案が可能となり、住宅販売関連事業の促進を図ることができる。
【００２０】
また、請求項６記載のものは、住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に対応する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出すステップ、
契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出するステップ、
予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量をエネルギー種別毎に適用して予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を算出するステップ、
出力手段が、前記算出した予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を出力するステップから構成される住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法である。
【００２１】
このように構成された請求項６記載のものでは、住宅関連データ読み出し手段が、ユーザにより入力された住宅の地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段から読み出し、契約種別データ抽出手段が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出し、予測値算出手段が、前記読み出した住宅関連データからエネルギー種別毎に予測消費量を算出し、前記抽出した契約種別データを前記算出した予測消費量に適用して予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を算出し、出力手段が、前記算出した予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を出力する。
【００２２】
したがって、この予測光熱費提示方法であれば、ユーザは、詳細な個別的条件に基づく予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を把握することができ、個々の状況にあわせた的確なプランの提案が可能となり、住宅販売関連事業の促進を図ることができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００２４】
図１は、本実施の形態の住宅販売関連事業予測システム１０の主な機能構成を示すブロック図である。
【００２５】
本実施形態において、住宅販売関連事業予測システム１０は、入力手段としての入力部１１と、出力手段としての出力部１２と、光熱費予測演算手段としての演算部１３ａを有する中央処理部１３と、住宅関連データ格納手段としての住宅関連データベース１４と、契約種別データ格納手段としての契約種別データベース１５と、を含んで構成されている。
【００２６】
入力部１１は、ユーザが住宅購入予定者の地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件及び設備仕様条件を入力するためのものである。
【００２７】
この入力部１１としては、キーボードやマウス等のポインティングデバイスが用いられる。
【００２８】
また、出力部１２は、入力部１１で入力されたデータや算出結果等を表示するコンピュータディスプレイや、またこれらを印刷するプリンタ等の出力機器が用いられる。
【００２９】
そして、中央処理部１３は、ＣＰＵであり、図示しないメモリ上で動作するコンピュータプログラムや各構成部の制御を行うものである。
【００３０】
この中央処理部１３が有する演算部１３ａは、住宅関連データ読み出し手段としての読み出し部１３ａ１、契約種別データ抽出手段としての抽出部１３ａ２、及び予測値算出手段としての算出部１３ａ３を含んで構成されている。
【００３１】
そして、住宅関連データベース１４は、住宅関連データを格納しておくもので、この住宅関連データは環境データ及び標準エネルギー収支データを含んで構成されている。
【００３２】
ここで、環境データとは、自然環境に由来するデータであり、本実施形態の住宅関連データベース１４には、環境データとして、例えば気象庁が公表する地域毎の月別・時間帯別の平均気温・日照時間等のデータが格納される。
【００３３】
また、標準エネルギー収支データとは、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件及び採用設備条件に対応する標準的なエネルギーの収支をデータ化したものである。
【００３４】
より具体的には、標準エネルギー収支データは、「人数、性別、年齢」等の家族構成、「在室時間、冷暖房使用時間、平日・休日の行動パターン」等の生活様式、「間取り、各部位の断熱性能」等の住宅仕様、「給湯設備の種類、空調設備の種類、太陽光発電設備の有無と能力」等の設備仕様、の各々の組み合わせに対応する必要給湯エネルギー負荷、冷暖房エネルギー負荷、放熱エネルギー、太陽光発電設備や燃料電池等による発電量等のエネルギー収支の標準的なデータである。
【００３５】
更に、本実施形態においては、各住宅仕様（主要材料）及び設備仕様に対応した標準的なメンテナンス費用データも住宅関連データに付加されている。
【００３６】
一方、契約種別データベース１５は、電気、ガス等の各エネルギー供給会社が設定している契約種別毎の時間、使用量、使用設備等の条件に応じた単位料金や割引料金（料金体系）を格納しておくものである。
【００３７】
更に、本実施形態の契約種別データベース１５には、契約種別データに付随して、エネルギー種別毎の単位あたりの二酸化炭素排出量のデータが格納されている。
【００３８】
次に、図２のフローチャートを参照して、住宅販売関連事業予測システム１０の動作について説明する。
【００３９】
まず、ユーザが住宅販売関連事業支援システム１０を用いて光熱費の予測を行いたい場合、入力部１１により、地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、設備仕様条件を入力する（ステップ１）。
【００４０】
ここで、ステップ１での入力画面表示の一例を図３、図４に示す。
【００４１】
図３では、地域条件として「都道府県」、「気象データ都市」が入力できるようになっている。
【００４２】
また、家族構成条件として「大人」、「中人」、「子供」の人数が入力できるようになっている。
【００４３】
なお、家族構成条件として、男性大人、女性中高生、乳幼児など、更に詳細にパターン化して入力できるようにしても良い。
【００４４】
更に、生活様式条件として平日、休日それぞれの生活パターンが入力できるようになっている。
【００４５】
この生活様式条件としては、各室の在室時間、冷暖房使用時間を具体的に入力できるようにしても良く、また、２４時間空調、間欠空調とパターン化して入力できるようにしても良い。更に、給湯使用量、照明等電気の使用頻度（多め、少なめ等）を入力できるようにすることもできる。
【００４６】
また、設備仕様条件としては、給湯設備の種類、冷房機の台数や暖房機の種類・台数、太陽光発電設備の有無・種類・発電容量等が入力できるようになっている。
【００４７】
具体的には、給湯設備としてガス給湯器、灯油給湯器、電気温水器、ＣＯ２ＨＰ（二酸化炭素ヒートポンプ）が入力できるようになっている。
【００４８】
更に、冷暖房設備として、電気式床暖房、ガス灯油温水式床暖房、パネルヒータ等から選択して入力できるようにしても良い。
【００４９】
また、太陽光発電設備だけでなく、自然エネルギー利用設備として給湯用ソーラー集熱器等を選択して入力できるようにしても良い。
【００５０】
そして、これらの入力条件は、今後新たに普及する設備（例えば、ガスエンジンコージェネシステム、燃料電池コージェネシステム等）に合わせて入力できるようにすることができる。
【００５１】
更に、住宅仕様条件としては、図４に示すように、住宅の間取りに基づく面積や断熱性能等が入力できるようになっている。
【００５２】
本実施例では、指数算出手段（図示せず）が、入力した住宅仕様条件に応じて特定の規則に従いＱ値（熱損失係数）等に指数化して算出するようになっている。
【００５３】
また、入力項目として契約種別を入力することもできるようになっているが、図３にしめすようにこの契約種別を指定せずにブランクにしておけば、後述のステップ３において、抽出部１３ａ２が読み出し部１３ａ１に読み出された住宅関連データに応じた契約種別を抽出するようになっている。
【００５４】
更に、入力項目としてガスの種類、ガス会社、電力会社を入力できるようになっている。
【００５５】
次に、演算部１３ａの読み出し部１３ａ１は、ステップ１で各条件が入力されると、その入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に合致する住宅関連データを住宅関連データベース１４から読み出す（ステップ２）。
【００５６】
このとき、各入力条件に合致する住宅関連データが住宅関連データベース１４に格納されていない場合には、入力条件演算部１３ａは、各入力条件に近似する住宅関連データを読み出すようになっている。
【００５７】
次に、抽出部１３ａ２は、読み出し部１３ａ１が読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別を契約種別データベース１５から抽出する（ステップ３）。
【００５８】
すなわち、抽出部１３ａ２は、建設地域や設備仕様より供給可能なエネルギー供給会社の契約種別を選定し、その契約種別データを読み出すようになっている。
【００５９】
ここで、ステップ１において、建設地域や設備仕様より契約が不可能な契約種別が入力されている場合には、その旨のエラー出力表示を行ってもよい。
【００６０】
次に、算出部１３ａ３は、前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を算出する（ステップ４）。
【００６１】
この算出部１３ａ３での予測光熱費の算出のための演算そのもののアルゴリズムは特に限定されるものではないが、本実施形態では以下に示すように演算が行われる。
【００６２】
まず、算出部１３ａ３は、ステップ２で読み出した住宅関連データ、すなわちステップ１で入力された地域条件に合致した環境データと、ステップ１で入力された家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件及び設備仕様条件に合致した標準エネルギー収支データと、から月毎、年毎で必要となるエネルギー負荷（電力量、ガス量）を算出する。
【００６３】
具体的には、建設地域の気候条件、住宅仕様条件及び設備仕様条件から冷暖房負荷、給湯負荷、その他の電力負荷を時間帯別にシミュレーションし、更に、家族構成条件、生活様式条件に基づきこの算出した負荷値の補正を行う。
【００６４】
更に、算出部１３ａ３は、このエネルギー負荷をステップ３で抽出した契約種別に当てはめて、月毎、年毎等の電気料金、ガス料金を算出する。
【００６５】
このとき、例えば、太陽光発電設備がある設備仕様条件であれば、算出部１３ａ３は、ステップ２で読み出した住宅関連データに基づき発電量を算出し、更に、ステップ３で抽出した契約種別データから売電料金も算出する。
【００６６】
更に、算出部１３ａ３は、住宅関連データに付加されたメンテナンス費用データから、設備仕様条件及び住宅仕様条件に応じたメンテナンス費用を選定する。
【００６７】
そして、算出部１３ａ３は、契約種別データベース１５に格納されているエネルギー種別毎の単位あたりの二酸化炭素排出量のデータに基づいて、前記算出したエネルギー負荷（電力量、ガス量）に応じた予測二酸化炭素排出量を算出する。
【００６８】
次に、出力部１２は、ステップ４で演算部１３ａが算出した予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を所定の出力要件に従い出力する（ステップ５）。
【００６９】
この出力要件は所望の形式にユーザが予め設定しておけばよいが、出力表示の一例を図５、図６に示す。
【００７０】
図５は、算出した予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量の一年間分を各月毎に出力表示したものである。
【００７１】
ここでは、施工前後の予測光熱費を月毎に表及びグラフに加工して出力し、ランニングコストの相違を明確化して提示できるようにすることにより住宅販売関連事業への活用を図っている。
【００７２】
また、予測二酸化炭素排出量を出力することにより、住宅購入予定者は、コストだけでなく各条件による地球環境への影響の相違も把握することができる。
【００７３】
また、図６は、住宅の主要材料、設置設備のメンテナンス費用も含めた予測ランニングコスト（ライフサイクルコスト）の６０年目までの累計を出力表示したものである。
【００７４】
この図６は施工後の住宅におけるの予測ランニングコストを表示しているが、施工前後の予測ランニングコストを表示してもよいし、更には、施工費用（イニシャルコスト）のデータを加えることもできる。
【００７５】
また、複数の異なる入力条件の演算結果を同時に出力しても良い。例えば、住宅仕様条件のうち断熱性能だけが相違する条件を入力し、その演算結果を同時に出力して、住宅購入予定者が容易に比較できるように表示することもできる。
【００７６】
この際、ライフサイクルコストや予測二酸化炭素排出量が低いものから順に表示することもできる。
【００７７】
このように、住宅販売関連事業予測システム１０を用いれば、ユーザは、住宅関連データベース１４、契約種別データベース１５に格納された各データに基づき、予測光熱費や予測二酸化炭素排出量を住宅購入予定者に提示することができる。
【００７８】
すなわち、住宅販売関連事業予測システム１０の各手段が実行するステップから構成される予測光熱費提示方法を使用すれば、住宅購入予定者の個別の条件に応じて予測光熱費や予測二酸化炭素排出量を算出でき、リフォームの程度や設備の選択等の決定に役立ち得る信用度の高い情報を住宅購入予定者に提示することが可能となる。
【００７９】
なお、本発明による住宅販売関連事業予測システム１０は、上記の各手段を備えていれば足り、物理的には光熱費予測演算用に専用化したシステム、あるいは汎用の情報処理装置のいずれでもよい。
【００８０】
例えば、処理装置と入力手段と記憶手段と出力手段とを備えた一般的な構成の情報処理装置において、本発明の住宅販売関連事業における予測光熱費提示方法の各ステップを規定したソフトウェアプログラムを起動することにより、住宅販売関連事業予測システム１０を実現することができる。
【００８１】
また、前記専用化したシステム又は情報処理装置は、単一のコンピュータにより構成されるものであってもよいし、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであってもよい。
【００８２】
例えば、ノート型パソコン等の単一のコンピュータで住宅販売関連事業予測システム１０を実現すれば、住宅販売関連事業において、住宅購入予定者に対し、ユーザは折衝現場で個別の条件に応じて算出された予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を提示することができ、最適設計提案をすることが可能となる。
【００８３】
また、例えば、図７に示すように、住宅関連データ格納手段１４０及び契約種別データ格納手段１５０を有するサーバ１６をインターネット回線Ｌを介してユーザ端末１７に接続し、住宅販売関連事業支援システム１０を構築しても良い。
【００８４】
このようにすれば、住宅関連データ格納手段１４０及び契約種別データ格納手段１５０に格納するデータの更新が容易となる。
【００８５】
更に、このユーザ端末１７で入力した内容をサーバ１６に保存できるようにしておけば、折衝した住宅購入予定者（顧客）情報として活用することができる。
【００８６】
以上、この発明の実施の形態を図により説明してきたが、具体的な構成はこの実施例に限らず、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更があってもこの発明に含まれる。
【００８７】
例えば、一又は複数の条件が未入力の場合にも、読み出し部１３ａ１が少なくとも入力条件に合致する住宅関連データを住宅関連データベース１４から全て読み出し（ステップ２）、次に、抽出部１３ａ２が、前記読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別を契約種別データベース１５から抽出して（ステップ３）、更に、算出部１３ａ３が前記読み出した住宅関連データ及び前記抽出した契約種別データから前記入力内容に応じた予測光熱費及び予測二酸化炭素排出量を算出して（ステップ４）、出力部１２が予測光熱費が最も安価となる条件順に出力する（ステップ５）ようにすることもできる。
【００８８】
このようにすれば、入力された条件に合致する住宅仕様、設備仕様が出力部１２から出力されるため、ユーザは、間取り等の条件に適用可能な複数の住宅仕様・設備仕様プランを住宅購入予定者に提示できる。
【００８９】
また、住宅販売関連事業支援システム１０において、各条件の入力はパターン化されているが、詳細に入力できるようにしてもよい。
【００９０】
例えば、家族構成条件において年齢を入力できるようにしてもよいし、生活様式条件において生活時間や空調時間等をタイムスケジュールとして入力できるようにしてもよい。
【００９１】
このようにすれば、各詳細条件に対応する住宅関連データを住宅関連データベースに格納しておくことにより、ユーザは、住宅購入予定者のライフスタイルに応じた予測光熱費、予測二酸化炭素排出量でより信頼性の高いものを提示することができる。
【００９２】
また、住宅販売関連事業支援システム１０を住宅購入予定者の住宅ローンの返済金額等と併せて出力可能な構成としておけば、ユーザは、住宅購入予定者の資金計画に有用な情報を提示することができるようになる。
【００９３】
なお、本実施形態では、住宅の販売において住宅販売関連事業支援システム１０を用いているが、住宅販売関連事業は住宅の販売事業に限定されず、住宅のリフォーム事業も含み、更には、独立した住宅のコンサル事業等も含まれる。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の住宅販売関連事業支援システムによれば、ユーザにより入力された地域条件、家族構成条件、生活様式条件、住宅仕様条件、及び設備仕様条件に適用可能な契約種別データを抽出して前記入力内容に応じた予測光熱費を算出することができる。
【００９５】
このため、ユーザは、詳細な個別的条件に基づく予測光熱費を把握することができ、個々の状況にあわせた的確なプランの提案が可能となり、住宅販売関連事業の促進を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの構成を示したのブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの入力画面表示を示した図である。
【図４】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの住宅仕様条件の入力画面表示を示した図である。
【図５】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの出力画面表示の一例を示した図である。
【図６】本発明の一実施形態の住宅販売関連事業支援システムの出力画面表示の他の一例を示した図である。
【図７】本発明の住宅販売関連事業支援システムの変形例の構成を示したのブロック図である。
【符号の説明】
１０　住宅販売関連事業支援システム
１１　入力手段
１２　出力手段
１３　中央処理部
１３ａ　演算部（光熱費予測演算手段）
１３ａ１　読み出し部（住宅関連データ読み出し手段）
１３ａ２　抽出部（契約種別データ抽出手段）
１３ａ３　算出部（予測値算出手段）
１４、１４０　住宅関連データベース（住宅関連データ格納手段）
１５、１５０　契約種別データベース（契約種別データ格納手段）
【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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