JP2017084202A - 空家情報生成プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
Claims (5)
- コンピュータを、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第1のデータに基づいて、前記複数の空家の各々の周辺に及ぼす影響を表す情報の算出処理を行う処理部として機能させるための空家情報生成プログラム。
- 前記第1のデータは、前記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請求項1記載の空家情報生成プログラム。
- 前記処理部は、前記空家の所定距離範囲内にある地物の多さに基づいて前記周辺に及ぼす影響を表す情報の算出処理を行う請求項1または請求項2記載の空家情報生成プログラム。
- 前記第1のデータは、前記空家を囲む地物の状況及び/または前記空家に接する通路の通行量を含む請求項1から請求項3いずれか1項記載の空家情報生成プログラム。
- コンピュータを、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第2のデータに基づいて、前記複数の空家の経年劣化を表す情報の算出処理を行う処理部として機能させるための空家情報生成プログラム。
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