(57)【要約】不動産の売却希望者及び不動産仕入仲介業者がデータ通信可能に接続されたネットワークにおいて、不動産売却希望者及び不動産仕入仲介業者等から提供される売却希望不動産物件情報のデータベース化された物件に対して、本発明の不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者により記述された購入希望条件と購入希望者属性情報とを分析し、それに概略該当する購入希望者を検索する条件を設定する検索条件設定手段を備え、この検索条件設定手段が設定した検索条件にはそれぞれの項目に対してその条件の優先重要度合いの数量化がなされ、また、そのそれぞれの項目の数値に関するある程度の幅を持った検索条件設定により、前記ネットワークに接続された不動産購入希望者情報を登録しているデータベースから、不動産購入希望者概略抽出手段により登録されている不動産購入希望者の複数の候補購入希望者を抽出することが可能となる。
2004027668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不動産の売却希望者及び不動産仕入仲介業者がデータ通信可能に接続されたネットワークにおいて、不動産売却希望者及び不動産仕入仲介業者等から提供される売却希望不動産物件情報をデータベース化する不働産物件データ記憶手段と、
不動産購入希望者及び不動産仕入仲介業者がデータ通信可能に接続されたネットワークにおいて、複数の端末装置から入力された不動産購入希望者の購入希望条件情報及び不動産購入希望者に関する属性情報をデータベース化する不動産購入希望者データ入力手段と、
前記不働産物件データ記憶手段における売却希望不動産物件情報データベースのそれぞれの物件に対して、不動産購入希望者の購入希望条件と購入希望者属性情報を分析し、前記不動産購入希望者データ入力手段によって形成された前記不動産購入希望者情報データベースからそれぞれに対応する検索条件を設定する検索条件設定手段と、
前記検索条件設定手段によって設定された検索条件にもとづいて複数の不動産購入希望侯補者の概略を検索して複数の不動産購入概略候補者を抽出する不動産購入希望者概略抽出手段と、
前記売却希望不動産物件情報データベースのそれぞれの物件に対応した、前記不動産購入希望者概略抽出手段が抽出した複数の不動産購入概略候補者の購入希望条件を解析し、その組み合わせを設定する希望条件解析手段と、
前記不動産物件を加工し複数の不動産購入概略侯補者の希望と合致することを可能にする不動産物件加工手段と、
を有することを特徴とする不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項２】
前記不動産物件データ記憶手段によりデータベース化された売却希望不動産物件情報には、少なくとも、物件の用途、種別、所在地情報、所有者情報、エリア坪単価情報、環境情報などの属性データが格納されているデータベースと、物件が存在する地図データを登録している地図データベースとが含まれていることを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項３】
前記不動産購入希望者データ入力手段によりデータベース化された不動産購入希望者の購入希望条件情報には、少なくとも、希望不動産物件が土地であるか土地つき住宅かの情報、希望沿線情報、希望駅情報、希望不動産物件価格、希望者の個人属性情報が含まれるとともに、不動産購入希望者に関する属性情報には、少なくとも氏名、年齢、現住所、電話番号、メールアドレス、家族構成、職業及び勤務先とその勤続年数、年収、頭金の有無、購入希望の動機、現在の住居の持ち家か否か等が含まれていることを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項４】
前記検索条件設定手段は、売却希望不動産物件情報データベースのそれぞれの物件に対して、前記不動産購入希望者情報データベースから、不動産購入希望者の購入希望条件と購入希望者属性情報とを分析し、前記属性情報による制約の数値化と前記希望条件の優位性の数値化とによって検索条件を抽出することを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項５】
前記不動産購入希望者概略抽出手段は、前記検索条件設定手段により複数の不動産購入希望者の概略を抽出し、可能性のある組み合わせのパターンをシミュレーションできることを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項６】
前記売却希望不動産物件情報データベースのそれぞれの物件に対して、前記不動産購入希望者概略抽出手段により抽出した複数の不動産購入概略候補者のそれぞれの条件を詳細に解析し組み合わせを絞り込む希望条件解析手段を有することを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購マッチングシステム。
【請求項７】
前記不動産物件加工手段は、前記売却希望不動産物件情報データベースのそれぞれの物件において、ある指定した売却候補物件に対して前記希望条件解析手段により選別された複数の不動産購入候補者のニーズに出来るだけ適合した割り付けを行なうように不動産物件に加工することを特徴とする請求項６に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項８】
前記不動産物件加工手段は、希望場所及び希望価格を含む顧客情報を格納する顧客情報格納手段と、提供物件の場所が前記希望場所である顧客を抽出する顧客抽出手段と、抽出された顧客の希望価格の分布に基づいてパターン選択基準情報を得るパターン選択基準情報獲得手段と、前記パターン選択基準情報及び前記顧客情報に基づいて前記提供物件の区割りパターンを選択する区割りパターン選択手段と、前記区割りパターン、前記パターン選択基準情報及び前記顧客情報に基づいて区割り・価格情報を前記抽出された顧客に提供する手段と、を具備することを特徴とする請求項１に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項９】
前記パターン選択基準情報は、抽出された顧客の希望価格が特定の価格に集中しているか否かの情報を含むことを特徴とする請求項８に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１０】
抽出された顧客の希望価格が特定の価格に集中している場合、前記区割りパターン選択手段は、均等に区割りされた区割りパターンを選択することを特徴とする請求項９に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１１】
抽出された顧客の希望価格が特定の価格に集中していない場合、前記パターン選択基準情報獲得手段は、抽出された顧客の希望価格に応じてグレード分けを行い、前記区割りパターン選択手段は、前記グレードを考慮して区割りパターンを選択することを特徴とする請求項９に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１２】
前記提供物件は、矩形状にトリミングされることを特徴とする請求項８ないし請求項１１のいずれか１項に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１３】
前記提供物件の区割り内に建物の立体画像が表示されることを特徴とする請求項８ないし請求項１１のいずれか１項に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１４】
前記パターン選択基準情報及び前記顧客情報に基づいて前記提供物件の区割りの境界線が変動されることを特徴とする請求項８ないし請求項１１のいずれか１項に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【請求項１５】
前記提供物件の区割り内に建物の立体画像が表示され、前記パターン選択基準情報及び前記顧客情報に基づいて前記提供物件の区割りの境界線が変動されるとともに、この境界線の変動に伴って前記立体画像の表示が変動することを特徴とする請求項８ないし請求項１１のいずれか１項に記載の不動産共同購入マッチングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、不動産購入希望者がその希望する条件情報をデータ通信ネットワークを利用して登録し、希望に合った不動産物件を短期間に購入出来る不動産共同購入マッチングシステムに関する。
【背景技術】  図１３は従来の不動産の分譲の流れを示す図であり、不動産売却希望者１は、所有している不動産物件を、不動産仕入仲介業者２ａに売却の仲介を依頼する。不動産仕入仲介業者２ａは、その所属するグループに流通物件として情報提供する。
不動産仕入仲介業者２ａは、その不動産物件について購入を希望する分譲事業主３と交渉する。成約の後、分譲事業主３は、設計企画し、分譲住宅として不動産販売仲介業者２ｂの仲介等で販売をする。
不動産販売仲介業者２ｂは、所属している物件データベース５への登録等で購入希望者４を募集する。
不動産購入希望者４は、不動産販売仲介業者２ｂを通じて、不動産販売仲介業者２ｂが所属している物件データベース５に登録されている不動産物件の中から所望の物件を検索する。不動産購入希望者４の購入条件に合致する物件があった場合には、不動産販売仲介業者２ｂが売買価格等を交渉し、不動産分譲事業主３及び不動産購入希望者４が販売契約を行う。
また、物件データベース５は売主と買主との成約をなす一般的インターネットである。
従来の不動産分譲物件の流通は以上のように構成されているので、不動産購入希望者にとっては、希望の条件に合致した物件を効率良く見つけ出すということが難しく、希望の条件に合致した物件を見つけ出すまでには、物件データベースを設置している多くの不動産販売仲介業者から情報を得なければならないという課題があった。
また、不動産仕入仲介業者にとっては、売却希望の不動産物件を物件データベースに登録しておいても、限られた範囲の流通機構に設置されている物件データベースでは、不動産購入希望者からアクセスされる頻度が少なく、早期に販売することが困難である。また、不動産仕入仲介業者にとっては、不動産購入希望者当たりの成約率が悪く、契約成立まで多くの手間と時間がかかるという課題があった。
同様に分譲事業者にとっては、不動産物件の購入、分譲販売というプロダクトアウト型流通においては、物件の販売期間が不確定である、また、物件が売れ残る可能性の問題がある等のリスクが常に存在する。また、不動産販売仲介業者の物件データベースに登録しても、限られた範囲の流通機構に設置されている物件データベースでは、不動産購入希望者からアクセスされる頻度が少なく、早期に販売することが困難であり、分譲事業者にとっても、不動産購入希望者当たりの成約率の悪さ、契約成立まで多くの手間と時間がかかるという課題があった。
成約率の高い不動産購入においては、不動産販売仲介業者及び不動産購入希望者からインプットされる豊富な情報データベースと不動産仕入仲介業者からインプットされる豊富な物件データベースをもとに短期間に効率的に不動産購入希望者の所望の不動産を探すことができるシステムが求められていた。
【発明の開示】
この発明は、不動産購入希望者にとっては検索の試行錯誤をせずに、種々の購入希望条件に合致した物件を効率良く見つけ出すことができると共に、不動産売却希望者にとっては販売希望の不動産物件を短期間に販売することが可能であり、不動産仕入仲介業者及び不動産販売伸介業者にとっては顧客当たりの成約率が良く、契約成立までの多くの手間と時間が節約できる不動産共同購入マッチングシステムを得ることを目的とする。
不動産の売却希望者及び不動産仕入仲介業者がデータ通信可能に接続されたネットワークにおいて、不動産売却希望者及び不動産仕入仲介業者等から提供される売却希望不動産物件情報のデータベース化された物件に対して、本発明の不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者により記述された購入希望条件と購入希望者属性情報とを分析し、それに概略該当する購入希望者を検索する条件を設定する検索条件設定手段を備え、その検索条件設定手段が設定した検索条件にはそれぞれの項目に対してその条件の優先重要度合いの数量化がなされ、また、そのそれぞれの項目の数値に関するある程度の幅を持った検索条件設定により、前記ネットワークに接続された不動産購入希望者情報を登録しているデータベースから、不動産購入希望者概略抽出手段により登録されている不動産購入希望者の複数の候補購入希望者を抽出することが可能となる。
この不動産購入希望者概略抽出手段により抽出された複数の不動産購入希望概略候補者のそれぞれについて、希望条件解析手段により各条件項目の解析を行い、任意に設定した物件に対応する不動産購入概略侯補者の組み合わせによるグループ化が可能となる。希望条件解析手段が絞り込んだ不動産購入概略候補者の組み合わせグループから、改めてその対応する候補物件にマッチングする、共同購入概略候補者を想定し、その不動産物件をそのそれぞれの候補者の希望に合うように土地を加工する不動産物件加工手段を備えたものである。
この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者の購入希望者情報が購入希望者により自然言語で記述された不動産購入希望条件と不動産購入希望者属性情報を解析するものである。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者記憶手段が、自然言語で記述された不動産購入希望者情報について、その各項目にそれぞれ重要度順位の数値が記述されているものである。
また、記述されていなければ、自然言語の記述内容を分析し、重要度を示す内容を分析し、購入希望者の希望条件の優先重要度順位を判断するものである。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者記憶手段が、購入希望条件に優先重要度合い数値がつけられている場合には、その優先重要度合い数値を使用し、優先重要度合い数値がつけられていない場合には、不動産購入希望者概略抽出手段が購入希望者条件の解析により判断した優先重要度合い数値を使用し、購入希望条件の優先重要度合い数値を決定するものである。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムは、不動産購入希望者概略抽出手段により整理された購入希望者情報データベースにおいて、任意に設定した不動産物件のそれぞれに対応する検索条件設定手段によって不動産購入希望者概略抽出手段が抽出した検索条件を満たす複数の不動産購入希望侯補者において、不動産購入希望者概略抽出手段が抽出した複数の不動産購入希望侯補者の中から、不動産購入希望者データベースに記憶されている購入希望条件情報と購入希望者属性情報の詳細を解析し、検索条件設定手段により設定した条件に対応する不動産購入概略候補者を絞り込みグループ化する希望条件解析手段を備えたものである。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムの不動産購入希望者概略抽出手段には、希望不動産物件が土地であるか土地つき住宅がの情報、希望沿線情報、希望駅情報、希望不動産物件価格情報に対しての優先重要度合いの数値化をするシステムが設けられている。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムの不動産購入希望者概略抽出手段は、氏名、年齢、現住所、電話番号、メールアドレス、家族構成、職業及び勤務先とその勤続年数、年収、頭金の有無、購入希望の動機、現在の住居の持ち家か否か等を含み、属性条件度合いとしての数値化を成すシステムを有している。
また、この発明に係る不動産共同購入マッチングシステムは、不動産物件データベースの情報を分析しその優先度を数値化し、それに対応する不動産購入希望者の検索条件の設定をする検索条件設定手段を有するものである。
【図面の簡単な説明】  図１は、本発明の一実施形態に係る不動産共同購入マッチングシステムの構成を示すブロック図；
図２は、本発明の一実施形態に係る不動産共同購入マッチングシステムの処理の流れを示すフローチャート；
図３は、本発明の一実施形態に係る不動産共同購入マッチングシステムに係る不動産購入希望者のデータベースの流れを説明する図；
図４は、本発明の一実施形態の不動産共同購入マッチングシステムに係る不動産売却希望者のデータベースの流れを説明する図；
図５は、不動産物件加工手段の好ましい具体例を含む不動産売買システムの概略構成図；
図６は、図５の不動産売買システムにおいて使用される入力画面の例を示す図；
図７は、図５の不動産売買システムにおいて使用される区割りパターンの例を示す図；
図８（ａ）〜（ｃ）は、図５の不動産売買システムにおける区割りを説明するための図；
図９は、図５の不動産売買システムの手順を説明するためのフローチャート；
図１０は、図５の不動産売買システムにおいて使用する売却物件に対する希望者数の分布の一例を示すグラフ；
図１１は、図５の不動産売買システムにおいて使用する売却物件に対する希望者数の分布の他の例を示すグラフ；
図１２は、区割りの境界線の変動に伴って建物の３Ｄ画像が変動する様子を示す図；
図１３は、従来の不動産売買手順を説明するための図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、図面を参照しながら、この発明の一実施形態について説明する。
図１はこの発明の一実施形態による不動産共同購入マッチングシステムの構成を示すブロック図である。図において、１は所有している不動産等の物件売却希望者、２は売主１が売却希望の物件を取り扱う不動産仕入仲介業者、３は購入希望者の物件を取り扱う不動産販売仲介業者、４は不動産物件の購入希望者、７は不動産物件売却希望者１が売却を希望している物件を登録している物件データベース、６は情報のネットワークである。ネットワーク６には、不動産物件売却希望者１、不動産仕入仲介業者２、不動産販売仲介業者３、不動産物件購入希望者４が、それぞれ複数接続されているものとする。
また、図１において、５は当該システムを示すものであり、このシステム５は、ネットワーク６を介して、不動産販売仲介業者３および不動産物件購入希望者４が直接希望する物件を検索し不動産物件売却希望者１および不動産仕入仲介業者２の情報とマッチングできる物件検索装置である。当該システム５において、９はネットワーク６を介して送信され、不動産購入希望者データベース記憶手段によって整えられた、また、不動産販売伸介業者３および不動産物件購入希望者４が自然言語で記述した購入希望条件と購入希望者属性情報データベースである。
７はネットワーク６を介して送信され、不動産物件データベース記憶手段によって整えられた、不動産物件売却希望者１および不動産仕入仲介業者２がそれぞれ自然言語で記述した売却希望不動産物件データベースである。
１０は物件の優位性を数値的に検索しその条件を設定する検索条件設定手段である。その検索条件設定手段により任意に設定された不動産物件７ｎに対して、それぞれの項目の条件の優先度合いの数量化により設定した検索条件設定手段であり、条件の定数化、変数化によりある程度の幅を持った検索条件の設定手段である。１１は検索条件設定手段１０の設定した検索条件にある程度の幅を持たせた拡張された検索条件により複数の不動産購入希望者を概略抽出する不動産購入希望者概略抽出手段である。１２は不動産購入希望者概略抽出手段を解析することにより、より絞り込んだ複数の不動産購入希望者を設定し組み合わせする希望条件解析手段である。１３は任意の７ｎに対応する、１２によりグループ化された複数の購入候補者である。ネットワーク６を介して、複数の物件データベース７にアクセスし、検索条件設定手段１０によりそれぞれの物件に対応し設定された物件に対して、登録されている不動産購入希望者の中から複数の不動産共同購入希望者１３を抽出し希望条件解析手段１２によりそれぞれの希望に合うように組み合わせしマッチングさせる装置である。
また、共同購入マッチング装置５において、１４は希望条件解析手段１２が解析した、複数の不動産購入希望者３のそれぞれの条件を再度解析しその共同購入不動産購入概略候補者の希望に合うように、その不動産物件を加工する不動産物件加工手段である。
次にその流れについて説明する。図２はこの発明の実施の形態１による不動産共同購入マッチングシステムの処理の流れを示すフローチャートである。９ａの購入希望者の希望条件と属性情報の送信により受信した側は９ｂにおいてその内容をそれぞれ分析し整理し９の不動産購入希望者情報データベースとする。１０の検索条件設定手段により７の不動産売却希望者情報データベースより任意に選んだ不動産物件７ｎに対応した検索条件を選択し、その検索条件に従って１１の不動産購入希望者概略抽出手段がより絞り込んだ解析により複数の不動産購入希望侯補者を選定する。
一方、売却不動産物件情報７ａは不動産の売却希望者からの物件情報の送信により受信し、７ｂにおいて整理し分析し不動産売却希望者情報データベース７とする。
不動産売却希望者情報データベース７より任意に選んだ不動産物件７ｎを不動産購入希望者概略抽出手段１１が選定した複数の不動産購入希望侯補者の中から希望条件解析手段１２によって複数の不動産７ｎの購入概略候補者としてグループ化する。
希望条件解析手段１２によって複数の不動産７ｎの購入概略候補者の希望条件にマッチングするように不動産物件加工手段１４が不動産７ｎの加工により不動産を共同で騨入する形態を成さしめ短期間に不動産物件７ｎの売買の成約に至らしめる。以上が不動産共同購入マッチングシステムの基本的な流れである。
図１においては、不動産購入希望者は、ネットワーク６を介して当該システム装置５に、購入希望の物件についての購入希望条件と顧客情報を送信する。この場合、不動産購入希望者３は、購入希望条件と顧客情報を特定のフォーマットで記述するのではなく、電子メールのように自然言語によるテキストで記述する。
図３は前記不動産購入希望者３が記述する内容の流れを示したものである。記述する購入希望条件として、ステップＳＴ１では土地を求めているのか、土地付き住宅を求めているのかを記述する、その重要度を重要な方から１、順次２、３、４までの数字で補記する。
ステップＳＴ２は希望する沿線に関する希望を記述する。通勤時間や家族との関連の中でその重要度を１から４までの数字で補記する。ステップＳＴ１からステップＳＴ６までのすべてのステップにおいてその重要度を１から４までの数字で補記する記述は行われる。
ステップＳＴ３では希望する駅を、またその理由も含めて記述する。
ステップＳＴ４は物件の販売価格を記述する。
ステップＳＴ５では住居面積、間取りを記述する。
それ以外にステップＳＴ６で記述する購入希望条件としては、物件の立地状況、病院、保育園、幼稚園等の施設情報、スーパーマーケット・学校・銀行等の生活上での利便性をもたらすものの有無情報、ゴミ消却場等の付近に存在して欲しくない施設の有無情報、等である。
また、不動産購入希望者属性情報を記述するステップＳＴ７には不動産購入希望者の氏名と年齢、家族構成と年齢を記述する。
ステップＳＴ８には現住所、電話、メールアドレスを記述する。
ステップＳＴ９には職業、勤務先、勤続年数を記述する。
ステップＳＴ１０には年収、物件購入時の頭金、取り引き金融機関等の情報を記述する。
ステップＳＴ１１においては不動産物件の購入の動機、ステップＳＴ１２においては現在の家が持ち家か否かを記述する。
ステップＳＴ１３はその他の属性情報の記述の必要に応じて処理する。
図４は前記不動産売却希望者１が記述する内容の流れを示したものである。不動産売却物件情報についても前記のようにまずステップＳＴ１４において売却希望物件の用途、種別情報を記述する。
次にステップＳＴ１５においてはその物件の所在地を記述する。ステップＳＴ１６ではその物件の所有者情報を記述する。
ＳＴ１７では現在のその土地の坪単価情報、及び売却希望価格を記述する。
ＳＴ１８ではその物件の所在地に関連する環境等を記述する。
その他情報として必要な内容に関して記述する。
不動産購入希望者３から送信された、自然言語で記述された購入希望条件と顧客情報とを分析、整理し、解析するためにニード所定のフォーマットに変換し登録する。またそのフォーマットは平行して購入希望条件と顧客情報とを不動産物件データベースとリンクできるフォーマットにも活用する。
図１において不動産購入希望者入力手段１６は、自然言語で記述された購入希望条件について、重要度の高い１から４までの順位が記述されている自然言語の記述内容を解析し、重要度を示す内容を改めて特定のフォーマットに記述し変え重要度順位を判断しグルーピング検索条件を設定する。そのため、顧客は不動産購入希望条件について気を使うことなく、安心して所定の欄に記述し、通常の文章で表現することができる。
図２において不動産購入希望者概略設定手段１１は、検索条件設定手段１０により設定された物件７ｎに対応するグルーピング検索条件に基づき不動産購入希望者データベースの購入希望条件から分析しグルーピングしたものを所定のフォーマットに変換した不動産購入希望者情報として、図２の１７の不動産購入希望侯補者グループ情報データベースに記憶する。
図２において、グループ別不動産購入希望侯補者情報に記憶された複数の不動産購入希望侯補者は、希望条件解析手段１２により詳細の解析がなされ、検索条件設定手段１０により売却不動産物件情報から任意に設定された７ｎに対応する不動産購入の候補者の設定に連動しながら共同購入する複数の候補者のデータと比較できるフォーマットに変換され設定する。このとき、希望条件解析手段１２は、不動産購入希望者概略抽出手段１１が判断した重要度順位を使用し、さらに、重要度順位がつけられておらず、不動産騨入希望者概略抽出手段１１が重要度順位を判断できない場合には、記述されている購入希望条件の記述順序により優先順位を決定する。
また、希望条件解析手段１２は、例えば、顧客の購入希望条件により、別途の希望についても検討する。
図２において、希望条件解析手段１２によって選ばれた複数の不動産購入概略候補者情報１３は、希望条件解析手段１２が設定した解析条件に、ある程度の幅を持たせた拡張された解析条件により、不動産購入希望者概略抽出手段１１によりグルーピングされた不動産購入希望侯補者情報に登録されている希望者の中から複数の概略侯補者を組み合わせ抽出する。
図２において、不動産購入希望者概略抽出手段１１は、検索条件設定手段１０が設定した検索条件に、ある程度の幅を持たせた拡張された検索条件により、登録されている購入希望者の希望条件の解析により複数の候補者を抽出する。
図２において、不動産物件加工手段１４は、検索条件設定手段１０、不動産購入希望者概略抽出手段１１、そして希望者概略抽出手段が設定した複数の購入希望者の希望条件を解析し任意に設定された物件７ｎに対応する不動産物件を、それぞれの購入希望者の希望条件にできるだけマッチングするように加工することができる手段であり、これによりそれぞれの購入希望者が共同購入することを可能とする新しい手段である。
図２において、不動産物件加工手段１４は、ネットワーク５を介して確定した複数の概略候補者に通知する。
図１において不動産購入希望者４は成約時には不動産業者３に対して仲介手数料を支払う。これは不動産購入希望者３が希望に合致した物件を購入できたことへの対価である。また、不動産業者２及び不動産業者３は不動産共同購入マッチングシステ管理者５に対して、成功報酬料を支払う。これは、不動産業者２及び不動産業者３として、成立する可能性が高い不動産購入希望者１を扱うことで、仲介業務の効率が上がったことへの対価である。
以上のように、本実施形態によれば、不動産購入希望者４とっては物件の検索の試行錯誤をせずに、種々の購入希望条件に合致した物件を効率良く見つけ出すことができると共に、不動産売却希望者１にとっては販売希望の物件を早期に販売することが可能であり、不動産業者２不動産業者３にとっては不動産購入希望者４当たりの成約率が良く、契約成立まで多くの手間と時間を節約できるという効果が得られる。
以上のように、本システム検索装置は、不動産購入希望者により記述された購入希望条件と顧客属性情報を分析、設定されたフォーマットに整理し、検索条件設定手段により不動産売却希望者情報データベースより任意に選んだ不動産物件ｎに対応した検索条件を選択し、その検索条件により、不動産購入希望者データベースから複数の不動産購入希望者をアクセスし、登録されている不動産購入希望者の中から不動産購入希望者の希望要件の重要性の数値により不動産購入希望者概略抽出手段がその概略の購入希望者のグルーピングをする。その不動産購入希望侯補者について、その購入希望条件と顧客属性情報を詳細に検索して候補購入希望者を絞り込む希望条件解析手段により購入希望候補をグループ化する。そのグループ化された複数の候補者は不動産物件加工手段と連動し希望条件に概ねマッチした物件の購入を、短期間に果たすことが可能になるという効果がある。
また、購入希望者がそれぞれ希望する候補物件を確定し、不動産購入希望者に通知する不動産物件加工手段とを備えたことにより、不動産購入希望者にとっては物件の検索の試行錯誤をせずに、種々の購入希望条件に合致した物件を効率良く見つけ出すことができると共に、不動産売却希望者にとっては販売希望の物件を早期抽出に販売することが可能であり、不動産業者にとっては不動産購入希望者当たりの成約率が良く、契約成立まで多くの手間と時間を節約できるという効果がある。
不動産購入希望者にとっては物件の検索の試行錯誤をせずに、種々の購入希望条件に合致した物件を効率良く見つけ出すことができ、不動産売却希望者にとっては販売希望の物件を早期に販売することが可能であり、不動産業者にとっては不動産購入希望者当たりの成約率が良く、契約成立まで多くの手間と時間を節約できると共に、不動産購入希望者が迅速に情報を取ることができ、不動産流通処理を効率化に行うことができるという効果がある。
また、顧客条件解析手段が顧客により自然言語で記述された購入希望条件と顧客情報を解析することにより、顧客は購入希望条件を特定のフォーマットを意識することなく、通常の文章で表現することができるという効果がある。
また、不動産購入希望者の検索条件設定手段が、自然言語で記述された購入希望条件について、重要度順位が記述されていなければ、自然言語の記述内容を解析し、重要度を示す内容により購入希望条件の重要度順位を判断することにより、顧客は購入希望条件を特定のフォーマットを意識することなく、通常の文章で表現することができるという効果がある。
また、検索条件設定手段が購入希望条件に重要度順位がつけられている場合には、その順位を使用し、重要度順位がつけられていない場合には、検索条件設定手段が判断した重要度順位を使用し、不動産購入希望者概略抽出手段が重要度順位を判断できない場合には、記述されている購入希望条件の記述順序により、購入希望条件の優先順位を決定することにより、顧客は購入希望条件を特定のフォーマットを意識することなく、通常の文章で表現することができるという効果がある。
また、分譲事業主は分譲のリスクを軽減でき、資本の有効活用により利益の増が見込めるという効果がある。
また、売主の売却希望の不動産物件の成約率が高まり不動産仲介仕入業者は客付手数料収入の増加を見込めるという効果がある。
また、買主の購入希望の物件の成約率が高まり不動産販売仲介業者は、手数料収入の増加を見込めるという効果がある。
図５〜図１２には、前記不動産物件加工手段を含む好ましい具体例が示されている。
図５は、不動産売買システムの概略構成を示す図である。図５に示す不動産売買システムは、不動産売買管理センタ４０を含む。この不動産売買管理センタ４０は、インターネットのようなネットワーク４１を介して顧客（不動産購入希望者）４３と、不動産売却物件を持つ不動産仲介業者４２と接続されている。したがって、顧客４３は、ネットワーク４１を介して顧客情報を不動産売買管理センタ４０に登録し、不動産売買管理センタ４０は、顧客が希望する物件の情報（区画パターンや価格等）をネットワーク４１を介して顧客４３に提供する。また、不動産仲介業者４２は、ネットワーク４１を介して売却物件の情報を不動産売買管理センタ４０に提供する。
不動産売買管理センタ４０は、顧客データ更新部１０１と、顧客データベース（顧客ＤＢ）１０２と、物件データ更新部１０３と、物件データベース（物件ＤＢ）１０４と、希望者抽出部１０５と、区割りパターンデータベース（パターンＤＢ）１０６と、区割りパターン選択部１０７と、価格帯チェック部１０８と、区割りパターン・価格決定部１０９と、データ送受信部１１０と、から主に構成されている。
データ送受信部１１０は、不動産仲介業者４２からの売却物件などの物件データや顧客４３からの顧客データなどをネットワーク４１を介して受信すると共に、不動産売買管理センタ４０で決定された区割りパターンや価格などの情報を顧客４３にネットワーク４１を介して送信する。
顧客データ更新部１０１は、顧客４３がサイト上で入力したデータを受け取り、顧客ＤＢ１０２に書き込む。これにより、顧客データ更新部１０１では、本システムに登録した顧客４３の顧客データを管理する。具体的には、例えば、図６に示すようなサイト上の入力画面で、物件の種別、希望沿線・駅、予算（希望価格）、間取り、担当者、個人情報（住所、氏名、年齢、職業、電話番号など）などを入力する。顧客ＤＢ１０２においては、前記入力データに基づいて、顧客毎にサイト上で入力されたデータが格納される。
物件データ更新部１０３は、不動産仲介業者４２がサイト上で入力した売却物件などの物件データを受け取り、物件ＤＢ１０４に書き込む。これにより、物件データ更新部１０３では、不動産仲介業者が本システムに提供する物件データを管理する。
なお、物件データとしては、物件を区割りし易い状態（矩形状にする）にあらかじめトリミング（整形）した状態のものを用いる（図８参照）。したがって、矩形状にトリミングした状態の間口、奥行きなどのデータを物件データとする。このトリミング処理は、図示しない入力手段により手作業で行っても良く、物件データ更新部１０３で自動的に行っても良い。あるいは、あらかじめ不動産仲介業者４２がトリミングした状態の物件データを送信するようにしても良い。
希望者抽出部１０５は、不動産仲介業者４２からの物件データに基づいて顧客ＤＢ１０２から物件を希望する顧客を抽出する。すなわち、希望者抽出部１０５は、不動産仲介業者４２が提供した物件の沿線や駅を希望沿線・駅に挙げている顧客を顧客ＤＢ１０２から抽出する。この場合、提供物件の沿線や駅を希望沿線・駅に挙げているすべての顧客を抽出しても良く、最大抽出数をあらかじめ設定しておき、所定数の顧客のみを抽出するようにしても良い。なお、顧客を所定数に制限する場合には、本システムへの登録が早い顧客から順に抽出しても良く、価格などの他の情報に基づいて抽出しても良い。
価格帯チェック部１０８は、希望者抽出部１０５で抽出された顧客のうち所定数以上の顧客が希望する価格帯を抽出する。すなわち、価格帯チェック部１０８は、顧客データベース１０２から希望価格の分布を求め、その中で顧客数の多い価格帯を抽出する。そして、この価格帯の分布の傾向をチェックする。具体的には、特定の希望価格の顧客が多いのか、複数の希望価格にわたってある程度の数の顧客がいるのかをチェックする。そして、価格帯チェック部１０８は、パターン選択のための情報としてそのチェック結果を区割りパターン選択部１０７に送る。すなわち、価格帯チェック部１０８では、提供物件の区割りパターンを選択するためのパターン選択基準情報（チェック結果）を得る。
ここでは、所定数以上の顧客が希望する価格帯を抽出し、抽出された価格帯情報の分布をパターン選択基準情報としているが、後述する区割りパターン選択部１０７で区割りパターンを選択できるのであれば、パターン選択基準情報はこれに限定されない。例えば、方角や日当たりなどの周囲環境などを考慮してパターン選択基準情報を得るようにしても良い。
区割りパターン選択部１０７は、抽出した希望者数及び希望者の価格帯の情報に基づいて区割りパターンデータベース１０６から区割りパターンを選択する。この区割りパターンは、例えば、図７に示すようなものが考えられ、あらかじめ区割りパターンデータベース１０６に格納されている。各区画が道路に面しているという要件を満たすとすると、図７に示すようなパターンが考えられる。図７においては、４区画までのパターンしか挙げていないが、５区画以上のパターンも区画パターンデータベース１０６に格納される。例えば、５区画のパターンの場合は、２区画パターンと３区画パターンとを組み合わせることによりパターンを構成することが可能である。このように、５区画以上のパターンは、複数の区割りパターンを組み合わせて構成する。
区割りパターン・価格決定部１０９は、区割りパターン選択部１０７で選択されたパターン情報、希望者抽出部１０５で抽出された希望者、及び価格帯チェック部１０８で抽出された価格帯情報に基づいて顧客と区画との間のマッチングを行う。そして、区割りパターン・価格決定部１０９は、マッチングされたときに、決定した情報（区画、価格など）をデータ送受信部１１０からネットワーク４１を介して顧客４３に送る。
上記構成を有する本発明に係る不動産売買システムにおいては、提供物件の場所が希望する場所である顧客を抽出し、抽出された顧客の希望価格の分布に基づいてパターン選択基準情報を得て、パターン選択基準情報及び顧客情報に基づいて提供物件の区割りパターンを選択し、区割りパターン、パターン選択基準情報及び顧客情報に基づいて区割り・価格情報を抽出された顧客に提供する。
これにより、提供物件と希望条件とを照合して、マッチングを図るので、希望条件に合致した物件を迅速に見つけることができ、早期に不動産売買契約を進めることが可能となる。その結果、不動産売却物件と不動産購入希望者のマッチングを迅速にかつ効率良く行うことができる。
次に、前記構成の不動産売買システムの具体例について図８〜図１１を用いて説明する。図８（ａ）〜（ｃ）は、本発明の一実施の形態に係る不動産売買システムにおける区割りを説明するための図である。図９は、本発明の一実施の形態に係る不動産売買システムの手順を説明するためのフローチャートである。図１０及び図１１は、本発明の一実施の形態に係る不動産売買システムにおいて使用する売却物件に対する希望者数の分布を示すグラフである。
図９のフローチャートに沿って説明する。まず、ステップＳ１００において、不動産仲介業者４２が物件（売り出し対象の土地）を提供する。この物件情報は、不動産仲介業者４２から不動産売買管理センタ４０のデータ送受信部１１０に送られる。データ送受信部１１０は、物件情報を物件データ更新部１０３に送る。物件データ更新部１０３は、この物件情報を物件データベース１０４に格納する。このとき、物件データ更新部１０３で、物件のトリミングを行う。すなわち、物件データ更新部１０３は、図８（ａ）に示す物件が提供された場合に、図８（ｂ），（ｃ）に示すように、区割りが容易になるように矩形状（白い部分）にトリミングを行う。また、物件データ更新部１０３は、物件情報を希望者抽出部１０５に送る。
ステップＳ１０５では、希望者抽出部１０５において、提供物件を希望する顧客を抽出する。すなわち、希望者抽出部１０５は、顧客データベース１０２から提供物件の沿線や駅を希望沿線・駅とする顧客（対象顧客）を抽出する。具体的には、物件情報に含まれる沿線・駅と顧客データベース１０２に格納された顧客情報に含まれる沿線・駅とを照合し、一致する顧客をすべて抽出する。この抽出された顧客（希望者）の情報は、価格帯チェック部１０８、区割りパターン選択部１０７及び区割りパターン・価格決定部１０９に送られる。
ステップＳ１１０では、価格帯チェック部１０８において、所定数以上の顧客を有する価格帯をチェックする。例えば、価格帯チェック部１０８では、提供物件を希望する顧客の希望価格の分布を調べる。具体的には、価格帯チェック部１０８は、顧客情報に含まれる希望価格に基づいて分布を調べる。その結果は、例えば図１０及び図１１に示すようになる。図１０においては、３５００万円を希望価格とする顧客のみが突出して多く、図１１においては、３０００万円、３５００万円、４０００万円を希望価格とする顧客が多い。
ステップＳ１１５では、価格帯チェック部１０８において、希望価格の分布の傾向について判断する。具体的には、希望価格が特定の価格に集中しているのか集中していないのかについて判断する。
希望価格が特定の価格に集中している場合には、すなわち図１０に示すような分布の場合には、ステップＳ１２０で、顧客の抽出人数、最低区分面積（５０平米）から区割り数を決定する。例えば、図１０では、３５００万円を希望価格とする顧客が９人いるので、均等に３人ずつ３グループに分ける。そして、価格帯チェック部１０８は、特定の価格に集中している分布の傾向（図１０）、集中している価格及び３人ずつの３グループの抽出入数の情報をパターン選択基準情報として、区割りパターン選択部１０７及び区割りパターン・価格決定部１０９に送る。
区割りパターン選択部１０７において、パターン選択基準情報に基づいて、区割りパターンを選択する。すなわち、区割りパターン選択部１０７では、パターン選択基準情報が、分布：図１０、価格：３５００万円、グループ：３人３グループであるので、それに基づき、かつ区割りパターンデータベース１０６を参照して均等な区割りパターンを選択する。具体的には、図８（ｂ）に示すような区割りパターンを選択する。そして、区割りパターンの情報は、区割りパターン・価格決定部１０９に送られる。
ステップＳ１３０では、区割りパターン・価格決定部１０９において、区割りパターン情報、顧客情報及びパターン選択基準情報に基づいて区割りパターン及び価格を決定する。なお、この時、区割りパターン・価格決定部１０９は、前記不動産物件加工手段として機能し、複数の顧客（不動産購入概略侯補者）の希望と合致するよう不動産物件を加工しても良い。具体的には、区割りパターン・価格決定部１０９は、前記パターン選択基準情報及び前記顧客情報に基づいて、例えば図１２（ａ）に示されるように区割りＡ，Ｂ内に建物の立体画像２００Ａ，２００Ｂを形成しても良く、また、図１２（ｂ）に示されるように区割りＡ，Ｂの境界線Ｌを変動しても良い。また、区割りＡ，Ｂの境界線Ｌの変動に伴って、図１２（ｂ）に示されるように建物の立体画像２００Ａ，２００Ｂの大きさが変動しても良い。
また、前記区割り及び価格の情報は、データ送受信部１１０からネットワーク４１を介して顧客４３に送られる。また、区割り・価格情報の提供は、上述のようにネットワーク上で行っても良く、郵送などにより行っても良い。
一方、希望価格が特定の価格に集中していない場合には、すなわち図１１に示すような分布の場合には、ステップＳ１２５で、顧客の抽出人数から区割り数を決定する。例えば、図１１では、３０００万円を希望価格とする顧客が３人、３５００万円を希望価格とする顧客が５人、４０００万円を希望価格とする顧客が４人いる。この場合、区画を低価格区画、中価格区画、高価格区画にグレード分けする。このグレード分けは、方角や日当たりなどの周囲環境などを考慮して適宜決定する。そして、低価格区画（３０００万円）３人、中価格区画（３５００万円）３人、高価格区画（４０００万円）３人のグループ分けを行う。
価格帯チェック部１０８は、特定の価格に集中していない分布の傾向（図１１）、複数の価格（３０００万円、３５００万円、４０００万円）及び３人ずつの３グループの抽出入数の情報をパターン選択基準情報として、区割りパターン選択部１０７及び区割りパターン・価格決定部１０９に送る。
区割りパターン選択部１０７において、パターン選択基準情報に基づいて、区割りパターンを選択する。すなわち、区割りパターン選択部１０７では、パターン選択基準情報が、分布：図１１、価格：３０００万円、３５００万円、４０００万円、グループ：低価格区画３人、中価格区画３人、高価格区画３人のグループであるので、それに基づき、かつ区割りパターンデータベース１０６を参照して区割りパターンを選択する。具体的には、図８（ｃ）に示すような区割りパターンを選択する。そして、区割りパターンの情報は、区割りパターン・価格決定部１０９に送られる。
ステップＳ１３０では、区割りパターン・価格決定部１０９において、区割りパターン情報、顧客情報及びパターン選択基準情報に基づいて区割りパターン及び価格を決定する。そして、この区割りパターン及び価格の情報は、データ送受信部１１０からネットワーク４１を介して顧客４３に送られる。なお、区割り・価格情報の提供は、上述のようにネットワーク上で行っても良く、郵送などにより行っても良い。
区割りパターン及び価格の情報を受け取った顧客４３は、購入するかどうかの回答を不動産売買管理センタ４０を介して不動産仲介業者４２に送る。その後、不動産仲介業者４２と顧客４３との間で契約についての交渉が開始される。こののようにして、迅速にしかも効率良く不動産売買契約を進めることが可能となる。なお、購入するかどうかの回答は、区割りパターン及び価格の情報が添付された電子メールを返信する形で行っても良く、本システムのサイト上で行っても良い。
本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、サイト上の入力画面の入力項目やレイアウト、区割りパターンなどについては上記実施の形態に限定されず種々変更することができる。
上記実施の形態においては、売却物件に対して複数の希望者が抽出されたときに、価格帯を考慮して区割りパターンを決定する場合について説明しているが、本発明においては、売却物件に対して複数の希望者が抽出されたときに、他の条件、例えば、方角や日当たりなどの周囲環境などを考慮して区割りパターンを決定しても良い。
また、上記実施の形態においては、希望者抽出から区割りパターン選択までの処理をハードウェアで処理する場合について説明しているが、本発明においては、希望者抽出から区割りパターンまでの処理をソフトウェアで構成しても良い。例えば、希望者抽出から区割りパターンまでの処理をプログラム化し、そのプログラムをＲＯＭに格納し、そのプログラムにしたがってＣＰＵの指示により動作させるように構成しても良い。また、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、この記憶媒体のプログラムをコンピュータのＲＡＭに記録して、そのプログラムにしたがって動作させるようにしても良い。このような場合においても、上記実施の形態と同様の作用、効果を呈する。
【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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【国際調査報告】
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