(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、
予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格を予測する予測部と、
を備え、
前記予測モデルは、
前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、
前記共同住宅を示す共同住宅情報と、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格とを参照して、前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記予測モデルは、前記共同住宅に含まれる１または複数の住戸の新築時から前記予測対象時までに成約した中古販売の成約価格を参照して、前記第１の住戸の前記予測価格と、前記第２の住戸の前記予測価格とを予測するよう学習されている、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測モデルは、前記１または複数の住戸の前記成約価格のうち、前記予測対象時に最も近い成約時の成約価格と、当該成約価格が決定された住戸の新築価格とを比較した比較情報を参照して、前記第１の住戸の前記予測価格と、前記第２の住戸の前記予測価格とを予測するよう学習されている、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記入力情報が示す住戸の所定の特徴量を示す情報を前記予測モデルに入力することにより当該住戸の前記予測価格を出力し、出力した価格を、当該住戸の前記所定の特徴量以外の特徴量を示す情報を用いて補正する、
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測モデルを学習させる学習部、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
共同住宅に含まれる第１の住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、
前記共同住宅を示す共同住宅情報と、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格とを参照して、前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測するよう、予測モデルを学習させる学習部を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、
共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得ステップと、
予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格を予測する予測ステップと、を実行する情報処理方法であって、
前記予測モデルは、
前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、
前記共同住宅を示す共同住宅情報と、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格とを参照して、前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項１から６の何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不動産の価格を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、利用者が所有する所有物件を売却した場合の売却価格を、予測モデルを用いて予測する技術が記載されている。当該予測モデルは、物件の立地、間取り、広さ、築年数、リフォームの有無等といった各種の物件情報と、売却時の価格との間の関係性を学習したモデルである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６３５１７７９号明細書（２０１８年６月１５日登録）
【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、特許文献１に記載された技術を用いて、共同住宅に含まれる住戸の価格を予測する場合、以下の課題がある。
【０００５】
共同住宅では、条件が類似する複数の住戸間では、他の条件に応じた順に新築価格が定められており、売却価格もその順になることが予想される。例えば、上下に配列された間取りが類似する複数の住戸間では、一般に高層階であるほど新築価格が高い。この場合、これらの複数の住戸の売却価格は、高層階であるほど高くなると予想される。しかしながら、特許文献１に記載された技術では、共同住宅において条件が類似する複数の住戸について予測される価格は、必ずしも新築価格の順であるとは限らず、精度の観点で改善の余地がある。
【０００６】
本発明の一態様は、上述した課題を解決するためになされたものであり、共同住宅に含まれる住戸の価格を、より精度よく予測する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の第１の時点における価格を予測する予測部と、を備える。前記予測モデルは、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記第１の時点における価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記第１の時点における価格とを、前記第１の住戸の、前記第１の時点より前の第２の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第２の時点における価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、共同住宅に含まれる住戸の価格を、より精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態における住戸情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１が実行する学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】平均成約価格および対新築価格比を算出する処理の詳細な例を説明する図である。
【図５】予測モデルを学習させる処理の詳細な例を説明する図である。
【図６】予測モデルを学習させる際に与えられる単調性制約の具体例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１が実行する予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】予測モデルを用いて予測価格を出力する処理の詳細な例を説明する図である。
【図９】サーバ１０およびユーザ端末２０として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔実施形態〕
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について詳細に説明する。
【００１１】
＜情報処理システム１の概要＞
情報処理システム１は、共同住宅に含まれる住戸の第１の時点における価格を、予測モデルＭ１を用いて予測する。以降、価格を予測する対象となる住戸を、対象住戸とも記載する。第１の時点とは、予測の対象となる時点である。例えば、第１の時点は、当該対象住戸の中古販売の成約が想定される仮の日付であるが、これに限られない。以降、第１の時点を、予測対象時とも記載する。また、第１の時点における価格を、予測価格とも記載する。
【００１２】
＜予測モデルＭ１の概要＞
上述した予測モデルＭ１は、第１の住戸の第１の時点における価格と、第２の住戸の第１の時点における価格とを、第１の住戸の第２の時点における価格と、第２の住戸の第２の時点における価格との大小関係を維持して予測するよう機械学習された学習済みモデルである。
【００１３】
ここで、第１の住戸とは、対象住戸と同じ共同住宅に含まれる任意の住戸である。第２の住戸とは、第１の住戸が含まれる共同住宅において第１の住戸に類似する住戸である。「住戸が類似する」とは、共同住宅に含まれる住戸が有する属性の少なくとも何れかが類似することを言う。そのような属性としては、例えば、面積、向き（住戸が向く方角）、間取り等があるが、これらに限られない。面積が類似するとは、例えば、面積の差が閾値以下であることであってもよい。また、向きが類似するとは、例えば、当該共同住宅に含まれる住戸を向きで分類した際の分類が同一であることであってもよい。また、間取りが類似するとは、例えば、当該共同住宅に含まれる住戸を間取りで分類した際の分類が同一であることであってもよい。
【００１４】
例えば、共同住宅において、第１の住戸の上方向または下方向に配置されている住戸は、第１の住戸に類似する第２の住戸である可能性が高い。これは、共同住宅において上下方向に配列される複数の住戸は、面積、向き、間取り等が類似することが多いからである。したがって、上下方向に配列された複数の住戸のうち何れかを第１の住戸とすれば、他の１以上の住戸はそれぞれ第２の住戸である可能性が高い。
【００１５】
第２の時点とは、第１の時点より前の時点である。第２の時点は、第１の住戸および第２の住戸ともに当該第２の時点における価格が定まる時点であれば、どのような時点であってもよい。例えば、新築時であれば、第１の住戸および第２の住戸ともに当該第２の時点における価格が定まる。本実施形態では、第２の時点は、新築時であるものとする。以降、第２の時点を、新築時とも記載する。また、第２の時点における価格を、新築価格とも記載する。本実施形態では、新築価格とは、新築時の売り出し価格であるが、新築時の成約価格を用いても構わない。
【００１６】
また、予測モデルＭ１は、第２の時点（新築時）より後かつ第１の時点（予測対象時）より前の１または複数の第３の時点において、共同住宅に含まれる１または複数の住戸にそれぞれ決定された価格を参照して、第１の住戸の第１の時点（予測対象時）における価格（予測価格）および第２の住戸の第１の時点（予測対象時）における価格（予測価格）を予測するよう学習される。
【００１７】
ここで、「新築時より後かつ予測対象時より前の１または複数の第３の時点」とは、例えば、中古販売の成約時である。また、そのような第３の時点において決定された価格とは、中古販売の成約価格である。以降、第３の時点を、成約時とも記載する。また、第３の時点において決定された価格を、成約価格とも記載する。
【００１８】
例えば、予測モデルＭ１は、共同住宅における１または複数の成約価格から算出した特徴量を入力とすることにより、１または複数の成約価格を参照する。本実施形態では、共同住宅における１または複数の成約価格から算出した特徴量として、１または複数の成約価格の平均値を適用し、以降、当該特徴量を、平均成約価格とも記載する。
【００１９】
また、予測モデルＭ１は、共同住宅における比較情報を参照して、第１の住戸の第１の時点（予測対象時）における価格（予測価格）および第２の住戸の第１の時点（予測対象時）における価格（予測価格）を予測するよう学習される。共同住宅における比較情報とは、共同住宅における１または複数の第３の時点（成約時）のうち、第１の時点（予測対象時）に最も近い第３の時点（成約時）に決定された価格と、当該価格が決定された住戸の第２の時点(新築時）における価格とを比較した情報である。
【００２０】
本実施形態では、比較情報として、共同住宅において直近に成約した住戸についての新築価格に対する成約価格の比率を適用し、以降、比較情報を対新築価格比とも記載する。
【００２１】
具体的には、予測モデルＭ１は、第１の住戸の所定の特徴量を示す情報を入力として、当該第１の住戸の予測対象時における第１の予測価格を出力する。また、予測モデルＭ１は、第２の住戸の所定の特徴量を示す情報を入力として、当該第２の住戸の予測対象時における第２の予測価格を出力する。このとき、第１の予測価格および第２の予測価格の大小関係が、第１の住戸および第２の住戸の新築価格の大小関係と同一になるよう、予測モデルＭ１は機械学習されている。予測モデルＭ１の入力となる所定の特徴量としては、住戸に関連付けられた後述の住戸情報、上述した平均成約価格、対新築価格比等が挙げられる。所定の特徴量の詳細については後述する。
【００２２】
＜情報処理システム１の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の機能的な構成を示すブロック図である。図１において、情報処理システム１は、サーバ１０と、ユーザ端末２０とを含む。サーバ１０は、本発明における情報処理装置の一例である。サーバ１０およびユーザ端末２０は、ネットワークＮ１を介して通信可能に接続される。サーバ１０およびユーザ端末２０を接続するネットワークＮ１は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、またはこれらの組み合わせである。
【００２３】
（サーバ１０の構成）
サーバ１０は、学習フェーズ実行部１１と、記憶部１２と、予測フェーズ実行部１３とを含む。学習フェーズ実行部１１は、住戸情報取得部１１１と、学習部１１２とを含む。記憶部１２は、予測モデルＭ１および住戸情報Ｔ１を記憶する。予測フェーズ実行部１３は、入力情報取得部１３１と、予測部１３２とを含む。
【００２４】
住戸情報取得部１１１は、複数の共同住宅に含まれる複数の住戸各々の住戸情報Ｔ１を取得する。各住戸情報Ｔ１は、当該住戸の第２の時点における価格（新築価格）と、当該住戸について１または複数の第３の時点（成約時）に決定された価格（成約価格）とを含む。複数の住戸情報Ｔ１は、外部から取得されてもよいし、記憶部１２から取得されてもよい。外部から取得された場合、取得された複数の住戸情報Ｔ１は、記憶部１２に記憶される。住戸情報Ｔ１の詳細については後述する。
【００２５】
学習部１１２は、複数の住戸情報Ｔ１を教師データとして予測モデルＭ１を学習させる。学習させた予測モデルＭ１は、記憶部１２に記憶される。予測モデルＭ１を学習させる学習アルゴリズムとしては、公知の学習アルゴリズムを適用可能である。本実施形態では、決定木アルゴリズムに基づく勾配ブースティングを用いた機械学習（例えば、ＬｉｇｈｔＧＢＭ）を用いる。予測モデルＭ１の概要については前述した通りである。学習部１１２の詳細については後述する。
【００２６】
入力情報取得部１３１は、共同住宅に含まれる対象住戸を特定する入力情報を取得する。入力情報は、例えば、共同住宅を特定する情報と、当該共同住宅において住戸を特定する情報とを含む。
【００２７】
予測部１３２は、予測モデルＭ１を用いて、入力情報が示す対象住戸の第１の時点における価格（予測価格）を予測する。具体的には、予測部１３２は、入力情報が示す対象住戸の所定の特徴量を示す情報を予測モデルＭ１に入力することにより、当該対象住戸の第１の時点における予測価格を出力する。予測モデルＭ１を用いた予測処理の詳細については後述する。
【００２８】
また、予測部１３２は、予測モデルＭ１から出力される予測価格を、対象住戸の所定の特徴量（すなわち、予測モデルＭ１に入力される所定の特徴量）以外の特徴量を示す情報を用いて補正してもよい。予測価格の補正の詳細については後述する。
【００２９】
（住戸情報Ｔ１の詳細）
図２は、サーバ１０の記憶部１２に記憶される住戸情報Ｔ１の一例を示す図である。図２に示すテーブルの各行は、住戸情報Ｔ１を示す。住戸情報Ｔ１は、部屋情報、共同住宅情報、および成約情報１〜Ｎ（Ｎは１以上の整数）を含む。
【００３０】
部屋情報は、住戸を識別する住戸ＩＤ、部屋番号、面積、向き、フロア、および新築価格を含む。部屋情報に含まれる情報のうち、住戸の識別に用いられる情報（住戸ＩＤおよび部屋番号）以外の情報は、予測モデルＭ１に入力される所定の特徴量として用いられ得る。部屋情報に含まれる情報のうち新築価格は、本発明における「第２の時点における価格」の一例である。また、部屋情報に含まれる情報のうち、面積および向きは、住戸間の類似度を判定するための属性としても用いられる。なお、「向き」は、住戸が向く方角を厳密に示す情報でなくてもよく、当該共同住宅に含まれる住戸を向きで分類した場合の分類（例えば、南向き、東向き）を示す情報であってもよい。以降、住戸ＩＤがＲｘｘｘの住戸を、住戸Ｒｘｘｘとも記載する。
【００３１】
共同住宅情報は、共同住宅を識別する共同住宅ＩＤ、名称、位置、築年数、構造を含む。共同住宅情報に含まれる情報のうち、共同住宅の識別に用いられる情報（共同住宅ＩＤおよび名称）以外の情報は、予測モデルＭ１に入力される所定の特徴量として用いられ得る。位置は、共同住宅の物理的な位置を特定する情報であり、例えば、緯度および経度によって表される。築年数は、新築時からの経過期間を示す情報である。築年数は、図示のような年単位に限らず、月単位、日単位等、その他の単位で表されていてもよい。築年数は、所定のタイミング（例えば、毎日定められた時刻、毎月定められた日時、入力により指示された時点など）で更新される。築年数の代わりに新築時の日付が用いられてもよい。構造は、共同住宅を構成する建物の構造（木造、鉄骨、鉄筋コンクリート（ＲＣ）など）を示す情報である。以降、共同住宅ＩＤがＭｘｘｘの共同住宅を、共同住宅Ｍｘｘｘとも記載する。
【００３２】
成約情報ｉ（ｉは１以上Ｎ以下の整数）の各々は、成約価格ｉおよび成約日ｉの組で表される。成約情報１〜Ｎは、新築時に成約した情報を含まない。換言すると、住戸情報Ｔ１が示す住戸は、新築時より後に中古販売によってＮ回の成約実績を有する。なお、成約実績の回数は住戸に応じて異なり得るため、Ｎは、住戸に応じた値となる。成約実績がない場合（Ｎ＝０）、成約情報は空値となる。
【００３３】
成約情報ｉに含まれる成約日ｉは、当該住戸の中古販売が成約した成約時を示す。換言すると、成約日ｉは、本発明における第３の時点の一例である。成約価格ｉは、成約日ｉにおける成約価格を示す。成約情報１〜Ｎの一部または全部は、予測モデルＭ１への入力となる平均成約価格および対新築価格比を算出されるために用いられる。また、成約情報１〜Ｎの一部または全部は、予測モデルＭ１からの出力の正解としても用いられる。
【００３４】
なお、住戸情報Ｔ１は、必ずしも図２に示す構造のテーブルとして記憶部１２に記憶されていなくてもよい。例えば、住戸情報Ｔ１は、住戸ＩＤを主キーとし共同住宅ＩＤを外部キーとする部屋情報テーブルと、共同住宅ＩＤを主キーとする共同住宅テーブルと、住戸ＩＤを外部キーとする成約情報テーブルとによって構成されていてもよい。また、これに限らず、住戸情報Ｔ１は、住戸ＩＤを基に、当該住戸について上述の部屋情報、共同住宅情報および成約情報を特定可能なデータ構造であれば、その他のデータ構造で記憶されていてもよい。
【００３５】
（ユーザ端末２０の構成）
図１に示すように、ユーザ端末２０は、制御部２１と、記憶部２２とを含む。制御部２１は、ユーザによって入力される対象住戸を特定する入力情報を、サーバ１０に対して送信する。また、制御部２１は、サーバ１０から送信される対象住戸の予測価格を出力する。記憶部２２には、サーバ１０との間で送受信する情報が記憶される。
【００３６】
＜情報処理システム１の学習処理＞
次に、情報処理システム１の学習処理の流れについて説明する。
【００３７】
図３は、サーバ１０が実行する学習処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
ステップＳ１０１において、住戸情報取得部１１１は、複数の共同住宅に含まれる複数の住戸各々について住戸情報Ｔ１を取得する。住戸情報取得部１１１は、記憶部１２に記憶されたこれらの住戸情報Ｔ１を取得してもよいし、外部からこれらの住戸情報Ｔ１を取得してもよい。外部から取得した場合、取得したこれらの住戸情報Ｔ１は、記憶部１２に記憶される。
【００３９】
ステップＳ１０２において、学習部１１２は、取得した複数の住戸情報Ｔ１を参照して、平均成約価格および対新築価格比を算出する。当該ステップの詳細については後述する。
【００４０】
ステップＳ１０３において、学習部１１２は、ステップＳ１０１で取得した住戸情報Ｔ１と、ステップＳ１０２で算出した平均成約価格および対新築価格比とによって構成される教師データを用いて、予測モデルＭ１を学習させる。当該ステップの詳細については後述する。また、学習部１１２は、学習済みの予測モデルＭ１を、記憶部１２に記憶させる。
【００４１】
以上で、サーバ１０は、学習処理を終了する。
【００４２】
（平均成約価格および対新築価格比の算出処理の詳細）
図４は、ステップＳ１０２において平均成約価格および対新築価格比を算出する処理の詳細な例を説明する図である。平均成約価格および対新築価格比は、いずれも、共同住宅Ｍごとに、着目時点ｔに応じて算出される。着目時点ｔとは、新築時より後の任意の時点である。換言すると、平均成約価格および対新築価格比は、共同住宅ＩＤおよび着目時点ｔに応じて定まるパラメータである。
【００４３】
平均成約価格は、共同住宅Ｍにおいて新築時より後かつ着目時点ｔより前に決定された成約価格の平均である。図４に示す例では、共同住宅Ｍ００１の着目時点２０１１年１１月における平均成約価格は５１００万であり、図２の例に基づいて算出された値である。図２の例では、共同住宅Ｍ００１において、着目時点２０１９年１１月より前に、住戸Ｒ００１について２回、住戸Ｒ００２について１回、合計３回の中古販売が成約している。これら３回の成約時の成約価格は、５０００万、４８００万、および５５００万である。そこで、平均成約価格として、これらの平均５１００万が算出される。
【００４４】
また、図４に示す例では、共同住宅Ｍ００１の着目時点２０１９年１０月における平均成約価格は５２５０万であり、図２の例に基づいて算出された値である。図２の例では、共同住宅Ｍ００１において、着目時点２０１９年１０月より前では、住戸Ｒ００１について１回、住戸Ｒ００２について１回、合計２回の中古販売が成約している。これら２回の成約時の成約価格は、５０００万、および５５００万である。そこで、平均成約価格として、これらの平均５２５０万が算出される。
【００４５】
対新築価格比は、共同住宅Ｍにおいて着目時点ｔより前の最新の成約価格の、当該成約価格が決定された住戸の新築価格に対する比率である。図４に示す例では、共同住宅Ｍ００１の着目時点２０１１年１１月における対新築価格比は０．８０であり、図２の例に基づいて算出された値である。図２の例では、共同住宅Ｍ００１において、着目時点２０１９年１１月より前の最新の成約価格は、２０１９年１０月に住戸Ｒ００１について決定された４８００万である。そこで、対新築価格比として、住戸Ｒ００１の新築価格６０００万に対する２０１９年１０月における成約価格４８００万の比率として、上述した０．８０が算出される。
【００４６】
また、図４に示す例では、共同住宅Ｍ００１の着目時点２０１１年１０月における対新築価格比は０．８３であり、図２の例に基づいて算出された値である。図２の例では、共同住宅Ｍ００１において、着目時点２０１９年１０月より前の最新の成約価格は、２０１５年１月に住戸Ｒ００１について決定された５０００万である。そこで、対新築価格比として、住戸Ｒ００１の新築価格６０００万に対する２０１５年１月における成約価格５０００万の比率として、上述した０．８３が算出される。
【００４７】
（学習処理の詳細）
図５は、ステップＳ１０３において予測モデルＭ１を学習させる処理の詳細な例を説明する図である。図５に示すように、学習部１１２は、ある住戸の住戸情報Ｔ１のうち成約価格ｎおよび成約情報（ｎ＋１）〜Ｎを除いた情報（１）〜（４）と、当該住戸を含む共同住宅について成約日ｎを着目時点として算出した情報（５）〜（６）とを入力として、（７）成約価格ｎを出力するよう、予測モデルＭ１を学習させる。ｎは、１以上Ｎ以下の整数である。詳細には、学習部１１２は、住戸情報Ｔ１のうち、（１）部屋情報（住戸ＩＤ、部屋番号以外）、（２）共同住宅情報（共同住戸ＩＤ、名称以外）、（３）成約情報１〜（ｎ−１）、（４）成約日ｎ、（５）平均成約価格、および（６）対新築価格比を入力として、（７）成約価格ｎを出力するよう、予測モデルＭ１を学習させる。なお、（５）平均成約価格、および（６）対新築価格比は、当該住戸を含む共同住宅について成約日ｎを着目時点として算出された情報である。
【００４８】
換言すると、住戸情報Ｔ１は、予測モデルＭ１への入力となる「（１）部屋情報（住戸ＩＤ、部屋番号以外）、（２）共同住宅情報（共同住戸ＩＤ、名称以外）、（３）成約情報１〜（ｎ−１）、（４）成約日ｎ、（５）平均成約価格、および（６）対新築価格比」と、予測モデルＭ１からの出力の正解となる「（７）成約価格ｎ」とが関連付けられた教師データとして利用される。
【００４９】
また、住戸情報Ｔ１には、Ｎ個の成約情報が含まれる。上述したｎとして１以上Ｎ以下の整数をそれぞれ適用することにより、住戸情報Ｔ１は、最大Ｎ組の入力および出力（正解）の組を含む教師データとして利用可能である。例えば、学習部１１２は、正解となる成約価格ｎとして成約日が閾値より後の各成約価格を適用することにより、住戸情報Ｔ１を教師データとして利用してもよい。また、学習部１１２は、正解となる成約価格ｎとして成約日が新しい順に所定数の各成約価格を適用することにより、住戸情報Ｔ１を教師データとして利用してもよい。
【００５０】
また、学習部１１２は、単調性制約を与えて予測モデルＭ１を学習させる。単調性制約とは、機械学習において、入力される特徴量の増加に対して出力が単調増加（または単調減少）するよう学習させる制約である。ここでは、出力を単調増加させる単調性制約を与える特徴量として、部屋情報に含まれる新築価格を適用する。また、単調性制約を実現する範囲として、同一の共同住宅において類似する住戸の範囲を適用する。
【００５１】
（単調性制約の具体例）
図６は、単調性制約の具体例を示す図である。この例の共同住宅は、１階から５階までの各階に５つの住戸を有している。各住戸に割り当てられた３桁の部屋番号は、百の位がフロアを表し、上下に配列された複数の住戸間で一の位が同一になるよう定められている。また、上下に配列された複数の住戸は、面積および向きが類似しており、これらの住戸間では、高層階ほど新築価格が高く定められていたとする。具体的には、部屋番号１０ｘ、２０ｘ、３０ｘ、４０ｘ、５０ｘ（ｘ＝１、２、３、４、５）の新築価格は、この順に大きくなる。この場合、学習部１１２は、予測モデルＭ１の学習において、類似する住戸間で新築価格の増加に対して出力を単調増加させるとの単調性制約を適用する。これにより、予測モデルＭ１から出力される予測価格は、新築価格が高いほど高くなる。
【００５２】
なお、住戸間の類似性は、前述したように、面積および向きの類似性に基づいて判断してもよいし、部屋番号に基づいて判断してもよい。
【００５３】
＜情報処理システム１の予測処理＞
次に、情報処理システム１の予測処理の流れについて説明する。
【００５４】
図７は、サーバ１０およびユーザ端末２０が実行する予測処理の流れを示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ２０１において、ユーザ端末２０の制御部２１は、対象住戸を特定する入力情報を、入力装置を介して取得する。また、制御部２１は、取得した入力情報をサーバ１０に送信する。例えば、入力情報は、対象住戸が含まれる共同住宅の所在地および名称と、対象住戸の部屋番号とを含んでいてもよい。所在地とは、住所の一部または全部であってもよい。また、入力情報は、予測対象時を示す情報を含んでいてもよい。もし、入力情報に予測対象時を示す情報が含まれない場合、所定条件を満たす時点（例えば、当該ステップの実行時点）が予測対象時として設定される。
【００５６】
ステップＳ２０２において、サーバ１０の入力情報取得部１３１は、上述した入力情報を、ユーザ端末２０から受信することにより取得する。
【００５７】
ステップＳ２０３において、予測部１３２は、記憶部１２に記憶された住戸情報Ｔ１のうち、入力情報が示す対象住戸の住戸情報Ｔ１を特定する。例えば、予測部１３２は、記憶部１２に記憶された住戸情報Ｔ１のうち、共同住宅の位置が、入力情報に含まれる所在地から算出した領域内にある住戸情報Ｔ１を抽出する。また、予測部１３２は、抽出した住戸情報Ｔ１のうち、共同住宅の名称が、入力情報に含まれる名称と一致する住戸情報Ｔ１をさらに抽出する。また、予測部１３２は、さらに抽出した住戸情報Ｔ１のうち、部屋番号が、入力情報に含まれる部屋番号と一致する住戸情報Ｔ１を特定する。なお、入力情報の構成および入力情報から住戸情報Ｔ１を特定する処理は、上述したものに限定されない。
【００５８】
ステップＳ２０４において、予測部１３２は、特定した対象住戸の住戸情報Ｔ１を参照して、対象住戸を含む共同住宅について予測対象時における平均成約価格および対新築価格比を算出する。当該ステップの詳細については、図４を参照して説明した算出処理において、着目時点ｔとして予測対象時を適用することにより同様に説明される。
【００５９】
ステップＳ２０５において、予測部１３２は、記憶部１２に記憶された予測モデルＭ１を用いて、対象住戸の予測対象時における予測価格を出力する。予測価格は、ユーザ端末２０に対して送信される。当該ステップの詳細については後述する。
【００６０】
ステップＳ２０６において、ユーザ端末２０の制御部２１は、受信した予測価格を表示装置等に表示させる。
【００６１】
以上で、サーバ１０は、予測処理を終了する。
【００６２】
（予測処理の詳細）
図８は、ステップＳ２０５において予測モデルＭ１を用いて対象住戸の予測価格を出力する処理の詳細な例を説明する図である。図８に示すように、予測部１３２は、ステップＳ２０３で特定した住戸情報Ｔ１に含まれる（１）部屋情報（住戸ＩＤ、部屋番号以外）、（２）共同住宅情報（共同住戸ＩＤ、名称以外）、および（３）成約情報１〜Ｎと、ステップＳ２０４で算出した（５）平均成約価格および（６）対新築価格比と、入力情報に含まれる（８）予測対象時とを、予測モデルＭ１に入力する。予測モデルＭ１に入力されるこれらの情報は、本発明における所定の特徴量を示す情報の一例である。これにより、予測モデルＭ１から、対象住戸の予測対象時における（９）予測価格が出力される。
【００６３】
また、ステップＳ２０５において、予測部１３２は、対象住戸の所定の特徴量を示す情報を予測モデルＭ１に入力することにより得られた予測価格を、当該対象住戸の所定の特徴量以外の特徴量を示す情報を用いて補正してもよい。所定の特徴量の一例については、上述した通りであるため、詳細な説明を繰り返さない。この場合、所定の特徴量以外の特徴量の一例としては、例えば、事故物件であることを示す情報、設備の追加を示す情報等がある。一例として、予測部１３２は、対象住戸が事故物件である場合は、予測モデルＭ１から出力された予測価格をより低い値に補正してもよい。また、予測部１３２は、対象住戸が、新築時に有していない設備（エアコン、床暖房等）を有する場合は、予測モデルＭ１から出力された予測価格をより高い値に補正してもよい。
【００６４】
＜本実施形態の効果＞
本実施形態において、同一の共同住宅に含まれる類似する第１の住戸および第２の住戸のうち、第１の住戸に関する情報をステップＳ２０１において入力することにより、ステップＳ２０６において第１の予測価格が出力される。また、第２の住戸に関する情報を、ステップＳ２０１において入力することにより、ステップＳ２０６において第２の予測価格が出力される。本実施形態は、予測モデルＭ１を用いることにより、予測対象時が同一であれば、第１の予測価格および第２の予測価格間の大小関係と、第１の住戸および第２の住戸の新築価格間の大小関係とを同一とする。その結果、本実施形態は、対象住戸の予測対象時における予測価格を、当該共同住宅において対象住戸に類似する住戸との間での新築価格の大小関係を反映させて、より精度よく予測することができる。
【００６５】
〔変形例〕
＜構成のバリエーション＞
なお、上述した実施形態では、サーバ１０は、学習フェーズ実行部１１、および予測フェーズ実行部１３を含むものとして説明した。ただし、これらの各部は、それぞれ別体の装置として構成されてもよい。
【００６６】
また、サーバ１０は、予測モデルＭ１を含んでいなくてもよい。この場合、サーバ１０は、予測モデルＭ１を記憶する外部装置に接続することにより、上述した実施形態と同様に動作して同様の効果を奏する。
【００６７】
また、サーバ１０は、予測フェーズ実行部１３を含み、学習フェーズ実行部１１を含まない構成であってもよい。この場合、サーバ１０は、予測モデルＭ１を用いて、共同住宅に含まれる対象住戸の第１の時点における価格をより精度よく予測することができる。
【００６８】
また、サーバ１０は、学習フェーズ実行部１１を備え、予測フェーズ実行部１３を備えない構成であってもよい。この場合、サーバ１０は、共同住宅に含まれる対象住戸の第１の時点における価格をより精度よく予測するための予測モデルＭ１を生成することができる。
【００６９】
＜学習処理のバリエーション＞
また、上述した実施形態では、予測モデルＭ１を、ＬｉｇｈｔＧＢＭを用いて学習させるものとして説明した。ただし、予測モデルＭ１を学習させる学習アルゴリズムはこれに限られず、他の公知の学習アルゴリズムを適用可能である。例えば、予測モデルＭ１は、その他の機械学習（サポートベクタマシン等）、ディープラーニング（ＣＮＮ：Convolutional Neural Networks、ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）、ＧＡＮ：Generative Adversarial Network等）によって学習されたモデルであってもよい。
【００７０】
＜その他のバリエーション＞
また、上述した実施形態では、類似する複数の住戸の一例として、上下方向に配列された住戸を挙げたが、これに限られない。例えば、類似する複数の住戸は、同一棟に含まれる住戸であってもよいし、同一階に含まれる住戸であってもよいし、その他の類似性を有する複数の住戸であってもよい。
【００７１】
〔ソフトウェアによる実現例〕
サーバ１０の制御ブロック（特に、住戸情報取得部１１１、学習部１１２、入力情報取得部１３１、および予測部１３２）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、サーバ１０、およびユーザ端末２０の各々は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成される。
【００７２】
（サーバ１０の物理的構成）
図９は、サーバ１０およびユーザ端末２０として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。サーバ１０は、図９に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、および通信インタフェース１０４は、バス１１０を介して互いに接続されている。
【００７３】
プロセッサ１０１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【００７４】
主メモリ１０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【００７５】
補助メモリ１０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ１０３には、上述したサーバ１０の動作をプロセッサ１０１に実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ１０１は、補助メモリ１０３に格納されたプログラムを主メモリ１０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【００７６】
通信インタフェース１０４は、ネットワークＮ１に接続するインタフェースである。
【００７７】
この例で、プロセッサ１０１および通信インタフェース１０４は、住戸情報取得部１１１、学習部１１２、入力情報取得部１３１、および予測部１３２を実現するハードウェア要素の一例である。また、主メモリ１０２および補助メモリ１０３は、記憶部１２を実現するハードウェア要素の一例である。
【００７８】
（ユーザ端末２０の物理的構成）
ユーザ端末２０は、図９に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、入出力インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および入出力インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力装置２０６および出力装置２０７が接続されている。
【００７９】
プロセッサ２０１としては、例えば、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【００８０】
主メモリ２０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ等が用いられる。
【００８１】
補助メモリ２０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ２０３には、当該コンピュータをユーザ端末２０として動作させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ２０１は、補助メモリ２０３に格納されたプログラムを主メモリ２０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。また、補助メモリ２０３には、当該コンピュータをユーザ端末２０として動作させるためにプロセッサ２０１が参照する各種データが格納されている。
【００８２】
通信インタフェース２０４は、ネットワークＮ１に接続するインタフェースである。
【００８３】
入出力インタフェース２０５としては、例えば、ＵＳＢインタフェース、赤外線やBluetooth（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【００８４】
入力装置２０６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置２０７としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【００８５】
この例で、プロセッサ２０１および通信インタフェース２０４は、制御部２１を実現するハードウェア要素の一例である。また、主メモリ２０２および補助メモリ２０３は、記憶部２２を実現するハードウェア要素の一例である。
【００８６】
なお、上述した各プログラムは、補助メモリ１０３、および２０３にそれぞれ記憶される代わりに、外部記録媒体に記録され、外部記録媒体から読み込まれることにより該当するコンピュータに供給されてもよい。外部記録媒体としては、コンピュータ読み取り可能な「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路等を用いることができる。また、上述した各プログラムは、伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介してコンピュータに供給されてもよい。また、本発明の一態様は、各プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００８７】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８８】
〔まとめ〕
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の第１の時点における価格を予測する予測部と、を備え、前記予測モデルは、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記第１の時点における価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記第１の時点における価格とを、前記第１の住戸の、前記第１の時点より前の第２の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第２の時点における価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている。
【００８９】
上記の構成によれば、共同住宅に含まれる住戸について予測される価格は、当該共同住宅において類似する住戸間の第２の時点における価格の大小関係が反映されたものとなる。これにより、共同住宅に含まれる住戸の価格を、より精度よく予測することができる。
【００９０】
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記予測モデルは、前記第２の時点より後かつ前記第１の時点より前の１または複数の第３の時点において、前記共同住宅に含まれる１または複数の住戸にそれぞれ決定された価格を参照して、前記第１の住戸の前記第１の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第１の時点における価格とを予測するよう学習されている、ことが好ましい。
【００９１】
上記の構成によれば、共同住宅に含まれる住戸について予測される価格は、当該共同住宅において第２の時点より後かつ第１の時点より前の１または複数の第３の時点に決定された価格が反映されたものとなる。これにより、共同住宅に含まれる住戸の価格を、さらに精度よく予測することができる。
【００９２】
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記予測モデルは、前記１または複数の第３の時点のうち、前記第１の時点に最も近い第３の時点に決定された価格と、当該価格が決定された住戸の前記第２の時点における価格とを比較した比較情報を参照して、前記第１の住戸の前記第１の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第１の時点における価格とを予測するよう学習されている、ことが好ましい。
【００９３】
上記の構成によれば、共同住宅に含まれる住戸について予測される価格は、当該共同住宅において第１の時点に最も近い第３の時点に決定された価格と、当該住戸の第２の時点における価格との比較情報が反映されたものとなる。これにより、共同住宅に含まれる住戸の価格を、さらに精度よく予測することができる。
【００９４】
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記予測部は、前記入力情報が示す住戸の所定の特徴量を示す情報を前記予測モデルに入力することにより当該住戸の前記第１の時点における価格を出力し、出力した価格を、当該住戸の前記所定の特徴量以外の特徴量を示す情報を用いて補正する、ことが好ましい。
【００９５】
上記の構成によれば、共同住宅に含まれる住戸の価格に、予測モデルへの入力に含まれない特徴量が与える影響を考慮するので、当該住戸の第１の時点における価格をさらに精度よく予測することができる。
【００９６】
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記予測モデルを学習させる学習部、をさらに備える、ことが好ましい。
【００９７】
上記の構成によれば、上述した情報処理装置が上述した効果を奏するための予測モデルを学習させることができる。
【００９８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、共同住宅に含まれる第１の住戸の第１の時点における価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記第１の時点における価格とを、前記第１の住戸の、前記第１の時点より前の第２の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第２の時点における価格との大小関係を維持して予測するよう、予測モデルを学習させる学習部を備える。
【００９９】
上記の構成によれば、共同住宅に含まれる住戸の価格を、より精度よく予測するための予測モデルを学習させることができる。
【０１００】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が、共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得ステップと、予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の第１の時点における価格を予測する予測ステップと、を実行する情報処理方法であって、前記予測モデルは、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記第１の時点における価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記第１の時点における価格とを、前記第１の住戸の、前記第１の時点より前の第２の時点における価格と、前記第２の住戸の前記第２の時点における価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている。
【０１０１】
上記の構成によれば、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１０２】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るプログラムは、上述した情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記各部としてコンピュータを機能させる。
【０１０３】
上記の構成によれば、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【符号の説明】
【０１０４】
１  情報処理システム
１０  サーバ
２０  ユーザ端末
１１  学習フェーズ実行部
１２、２２  記憶部
１３  予測フェーズ実行部
２１  制御部
１１１  住戸情報取得部
１１２  学習部
１３１  入力情報取得部
１３２  予測部
１０１、２０１  プロセッサ
１０２、２０２  主メモリ
１０３、２０３  補助メモリ
１０４、２０４  通信インタフェース
１１０、２１０  バス
２０５  入出力インタフェース
２０６  入力装置
２０７  出力装置
【図１】
0006948041.tif 000002
【図２】
0006948041.tif 000003
【図３】
0006948041.tif 000004
【図４】
0006948041.tif 000005
【図５】
0006948041.tif 000006
【図６】
0006948041.tif 000007
【図７】
0006948041.tif 000008
【図８】
0006948041.tif 000009
【図９】
0006948041.tif 000010