JP2020057026A - Living space proposal system and living space proposal method - Google Patents

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JP2020057026A JP2017014688A JP2017014688A JP2020057026A JP 2020057026 A JP2020057026 A JP 2020057026A JP 2017014688 A JP2017014688 A JP 2017014688A JP 2017014688 A JP2017014688 A JP 2017014688A JP 2020057026 A JP2020057026 A JP 2020057026A
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Tomohiko Fujita
智彦 藤田
伸裕 見市
Nobuhiro Miichi
伸裕 見市
真梨奈 大野
Marina ONO
真梨奈 大野
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q50/08—Construction

Abstract

To provide a living space proposal system capable of supporting a proposal of an appropriate living space.SOLUTION: A living space proposal system 100 is provided with a first acquisition unit 101 for acquiring preference-related information relating to a preference of a living space, a determination unit 102 for determining the living space of a proposal target by deriving the living space of the proposal target according to a living space determination rule from the acquired preference-related information, or randomly determining the living space of the proposal target, an output unit 103 for outputting the living space information indicating the determined living space, a second acquisition unit 104 for acquiring a favorite degree for the determined living space, and an update unit 105 for updating the living space determination rule according to the determined living space and the acquired favorite degree. The determination unit 102 randomly selects the living space of the proposal target with a probability ε.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、住空間の提案を支援する住空間提案システム等に関する。   The present invention relates to a living space proposal system that supports proposal of a living space.

特許文献１には、顧客の嗜好を反映した住宅リフォームのシミュレーションを簡単な操作で行うための住宅リフォーム支援システムが提案されている。   Patent Literature 1 proposes a home remodeling support system for performing a home remodeling simulation reflecting a customer's preference with a simple operation.

この住宅リフォーム支援システムは、住宅の画像情報と住宅の寸法情報とを合成して、合成画像情報を生成する。また、この住宅リフォーム支援システムは、商品の意匠を選択する際、色調、メーカ名および価格等をキーワードにして検索して、所望の意匠を選択し絞り込むことができる。例えば、この住宅リフォーム支援システムは、壁紙の選定において、「白系」という色調で検索が行われると、単色だけでなく、柄物を含んだ白系の壁紙を表示することができる。   This home remodeling support system generates synthesized image information by synthesizing image information of a house and dimension information of the house. In addition, when selecting a design of a product, the home remodeling support system can perform a search using a color tone, a maker name, a price, and the like as keywords to select and narrow down a desired design. For example, this home remodeling support system can display not only a single color but also a white wallpaper including a pattern when a search is performed in a color tone of “white” in selecting a wallpaper.

特開２００５−１０８６１号公報JP 2005-10861 A

しかしながら、ユーザが、ユーザ自身にとって適切な住空間を把握していない場合がある。一方で、住空間における建物、内装および外装には、多数のバリエーションがある。そのため、ユーザが、多数のバリエーションから、ユーザ自身にとって適切な住空間を見つけ出すことが困難な場合がある。   However, there are cases where the user does not know the appropriate living space for himself. On the other hand, there are many variations in buildings, interiors and exteriors in living spaces. Therefore, it may be difficult for the user to find a suitable living space for the user himself from many variations.

そこで、本発明は、適切な住空間の提案を支援することができる住空間提案システム等を提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a living space proposal system or the like that can support proposal of an appropriate living space.

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る住空間提案システムは、住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得部と、取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定部と、決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力部と、決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得部と、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新部とを備え、前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する。   In order to achieve the above object, a living space proposal system according to one aspect of the present invention is a living space proposal system for supporting a proposal of a living space, and a first system for acquiring preference-related information on a preference of the living space. The acquisition unit of, and determines the living space of the proposal target by deriving the living space of the proposal target according to the living space determination rule from the acquired preference related information, or randomly determines the living space of the proposal target A determining unit that determines a living space, an output unit that outputs living space information indicating the determined living space, and a second obtaining unit that obtains a degree of favorite for the determined living space. The living space, and, according to the obtained favorite degree, comprising an updating unit that updates the living space determination rule, wherein the determining unit randomly determines the living space to be proposed. Selected by probability ε To.

また、本発明の一態様に係る住空間提案方法は、住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得ステップと、取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定ステップと、決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力ステップと、決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得ステップと、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新ステップとを含み、前記決定ステップでは、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する。   Further, the living space proposal method according to one aspect of the present invention is a living space proposal method for supporting the proposal of a living space, wherein a first acquisition step of acquiring preference-related information on the preference of the living space, Determining the living space to be proposed by deriving the living space to be proposed according to the living space determination rule from the acquired preference related information, or randomly determining the living space to be proposed A determining step, an output step of outputting living space information indicating the determined living space, a second obtaining step of obtaining a favorite degree for the determined living space, and the determined living space And an updating step of updating the living space determination rule according to the obtained degree of favorite. In the determining step, the living space to be proposed is determined at random. It is selected in the probability ε.

本発明の一態様に係る住空間提案システム等は、適切な住空間の提案を支援することができる。   The living space proposal system and the like according to one embodiment of the present invention can support proposal of an appropriate living space.

実施の形態における住空間提案システムの構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a living space proposal system according to an embodiment. 実施の形態における住空間決定ルールを示す模式図Schematic diagram showing a living space decision rule in the embodiment. 実施の形態における住空間提案システムの動作を示すシーケンス図Sequence diagram showing the operation of the living space proposal system in the embodiment 実施の形態における住空間提案システムの動作を示すフローチャートFlow chart showing the operation of the living space proposal system in the embodiment 実施の形態における住空間決定処理を示すフローチャートFlow chart showing a living space determination process in the embodiment 実施の形態における嗜好関連情報の入力画面を示す概念図Conceptual diagram showing an input screen for preference-related information according to an embodiment 実施の形態におけるお気に入り度の入力画面を示す概念図A conceptual diagram showing an input screen of a degree of favorite in the embodiment. 変形例１におけるお気に入りパーツ情報を示すデータテーブル図Data table showing favorite part information in Modification 1 変形例２における効果情報を示すデータテーブル図Data table diagram showing effect information in Modification Example 2

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that each of the embodiments described below shows a comprehensive or specific example. Numerical values, shapes, materials, constituent elements, arrangement positions and connection forms of constituent elements, the order of operations, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and do not limit the present invention. Further, among the components in the following embodiments, components not described in the independent claims indicating the highest concept are described as arbitrary components.

また、以下の説明において、表現上、第１、第２および第３などの序数が構成要素などに対して付与されている場合がある。これらの序数は、適宜、付け替えられてもよいし、取り除かれてもよい。また、新たな序数が構成要素などに対して付け加えられてもよい。   In the following description, ordinal numbers such as first, second, and third are sometimes given to components in terms of expression. These ordinal numbers may be replaced or removed as appropriate. Further, a new ordinal number may be added to a component or the like.

また、以下の説明における住空間提案システムおよび住空間提案方法は、住空間提案支援システムおよび住空間提案支援方法とも表現され得る。また、住空間は、居住のための空間である。住空間には、居住のための建物、内容および外装等が含まれていてもよい。住空間の提案は、新築の提案でもよいし、リフォームの提案でもよい。   In addition, the living space proposal system and the living space proposal method in the following description can also be expressed as a living space proposal support system and a living space proposal support method. The living space is a space for living. The living space may include a building for living, contents, exterior, and the like. The proposal for the living space may be a proposal for a new building or a proposal for a renovation.

（実施の形態）
図１は、本実施の形態における住空間提案システムの構成を示すブロック図である。図１のように、住空間提案システム１００は、第１の取得部１０１、決定部１０２、出力部１０３、第２の取得部１０４および更新部１０５を備える。 (Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a living space proposal system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the living space proposal system 100 includes a first acquisition unit 101, a determination unit 102, an output unit 103, a second acquisition unit 104, and an update unit 105.

住空間提案システム１００は、１つの装置で構成されてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。住空間提案システム１００は、例えば、住空間の提案を支援するコンピュータシステムである。住空間提案システム１００が備える複数の構成要素は、専用の複数の電気回路、または、汎用の単一の電気回路によって実装されてもよい。また、第１の取得部１０１、出力部１０３および第２の取得部１０４の一部または全部が、共通の入出力装置であってもよい。   The living space proposal system 100 may be configured by one device, or may be configured by a plurality of devices. The living space proposal system 100 is, for example, a computer system that supports proposal of a living space. The plurality of components included in the living space proposal system 100 may be implemented by a plurality of dedicated electric circuits or a single general-purpose electric circuit. Further, a part or all of the first acquisition unit 101, the output unit 103, and the second acquisition unit 104 may be a common input / output device.

第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する取得器である。嗜好関連情報は、住空間に対するユーザの嗜好に関する。嗜好関連情報は、ユーザが戸建住宅を望むか集合住宅を望むか、および、ユーザが分譲住宅を望むか賃貸住宅を望むか等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、ユーザが望む間取り、延床面積および居住地域等の情報を含んでいてもよい。   The first obtaining unit 101 is an obtaining unit that obtains preference-related information on preferences of a living space. The preference-related information relates to the user's preference for the living space. The preference-related information may include information such as whether the user wants a detached house or an apartment house, and whether the user wants a condominium house or a rental house. Further, the preference-related information may include information such as a floor plan desired by the user, a total floor area, and a residence area.

また、嗜好関連情報は、ユーザの現在の状況を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの現在の住宅が戸建住宅であるか集合住宅であるか、および、ユーザの現在の住宅が分譲住宅であるか賃貸住宅であるか等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、ユーザの現在の住宅の間取り、延床面積および居住地域等の情報を含んでいてもよい。   Further, the preference-related information may include a current situation of the user. For example, the preference-related information includes information such as whether the current house of the user is a detached house or an apartment house, and whether the current house of the user is a condominium house or a rental house. Is also good. Further, the preference-related information may include information such as the current floor plan, total floor area, and residence area of the user.

また、嗜好関連情報は、ユーザの属性情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの家族構成およびユーザの年齢等の情報を含んでいてもよい。さらに、嗜好関連情報は、ユーザの好みのインテリア、ユーザの好みの服装、および、ユーザの好みの色等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、住空間に対するユーザの要望を含んでいてもよい。   Further, the preference-related information may include user attribute information. For example, the preference-related information may include information such as the user's family structure and the user's age. Further, the preference-related information may include information such as the user's favorite interior, the user's favorite clothes, and the user's favorite color. The preference-related information may include a user's request for a living space.

また、嗜好関連情報は、さらに、ユーザの態度情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの感情等により現れる表情、姿勢、発話内容およびため息等の情報を含んでいてもよい。また、嗜好関連情報は、さらに、ユーザの生体情報を含んでいてもよい。例えば、嗜好関連情報は、ユーザの血圧、心拍、発汗および体動等の情報を含んでいてもよい。   Further, the preference-related information may further include user attitude information. For example, the preference-related information may include information such as a facial expression, posture, utterance content, and sigh that appear due to the user's emotions. Further, the preference-related information may further include biological information of the user. For example, the preference-related information may include information such as a user's blood pressure, heart rate, sweating, and body movement.

言い換えれば、嗜好関連情報に、ユーザの態度情報および生体情報等が付加されていてもよい。第１の取得部１０１は、このような嗜好関連情報を取得することにより、ユーザの態度情報および生体情報等を取得してもよい。   In other words, the attitude information and the biological information of the user may be added to the preference-related information. The first acquisition unit 101 may acquire the user's attitude information, biological information, and the like by acquiring such preference-related information.

第１の取得部１０１は、ユーザから入力装置へ入力された嗜好関連情報を入力装置から有線または無線の通信によって取得してもよい。また、第１の取得部１０１は、嗜好関連情報が入力される入力装置を含んでいてもよい。あるいは、第１の取得部１０１は、嗜好関連情報が入力される入力装置に含まれていてもよい。嗜好関連情報が入力される入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等である。   The first acquisition unit 101 may acquire the preference-related information input from the user to the input device by wired or wireless communication from the input device. Further, the first obtaining unit 101 may include an input device into which the preference-related information is input. Alternatively, the first acquisition unit 101 may be included in an input device into which preference-related information is input. The input device into which the preference-related information is input is, for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, a smartphone, a personal computer, or the like.

決定部１０２は、提案対象の住空間を決定する決定器である。例えば、決定部１０２は、第１の取得部１０１で取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する。   The determination unit 102 is a determiner that determines a living space to be proposed. For example, the determination unit 102 determines a proposal target living space by deriving a proposal target living space from the preference-related information acquired by the first acquisition unit 101 according to a living space determination rule.

住空間決定ルールは、嗜好関連情報から提案対象の住空間を導出するためのニューラルネットワークによって表されてもよい。ニューラルネットワークは、生物の神経が模擬された数学モデルであって、機械学習によって構築される。例えば、深層学習によって多層構造（具体的には４層以上）のニューラルネットワークが構築されてもよい。   The living space determination rule may be represented by a neural network for deriving a proposed living space from preference-related information. A neural network is a mathematical model that simulates the nerves of an organism, and is constructed by machine learning. For example, a neural network having a multilayer structure (specifically, four or more layers) may be constructed by deep learning.

また、決定部１０２は、確率εでランダムに提案対象の住空間を決定する。例えば、εは０＜ε＜１を満たす。そして、決定部１０２は、（ｉ）１−εの確率で、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定し、（ｉｉ）εの確率で、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、基本的に、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する。したがって、εは、０．５よりも小さい方がよい。   The determining unit 102 randomly determines a living space to be proposed with a probability ε. For example, satisfies 0 <ε <1. Then, the determination unit 102 determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the preference related information in accordance with the living space determination rule with the probability of (i) 1−ε, and determines (ii) ε The living space to be proposed is determined randomly by probability. The determination unit 102 basically determines the living space to be proposed by deriving the living space to be proposed from the preference-related information according to the living space determination rule. Therefore, ε is preferably smaller than 0.5.

出力部１０３は、住空間を示す住空間情報を出力する出力器である。具体的には、出力部１０３により出力される住空間情報は、決定部１０２により決定された住空間を示す。   The output unit 103 is an output device that outputs living space information indicating a living space. Specifically, the living space information output by the output unit 103 indicates the living space determined by the determining unit 102.

具体的には、出力部１０３は、表示器（ディスプレイ）に住空間情報を出力してもよいし、有線または無線の通信によって住空間情報を通信装置へ送信することにより住空間情報を出力してもよい。すなわち、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための装置へ住空間情報を出力する。   Specifically, the output unit 103 may output the living space information to a display (display), or may output the living space information by transmitting the living space information to a communication device by wired or wireless communication. You may. That is, the output unit 103 outputs the living space information to a device for presenting the living space information to the user.

また、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための表示器または通信装置を含んでいてもよい。そして、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示することにより、住空間情報を出力してもよい。例えば、出力部１０３は、住空間情報を画像として出力してもよい。また、出力部１０３は、住空間情報をユーザに提示するための表示器または通信装置に含まれていてもよい。   Further, the output unit 103 may include a display or a communication device for presenting the living space information to the user. The output unit 103 may output the living space information by presenting the living space information to the user. For example, the output unit 103 may output the living space information as an image. The output unit 103 may be included in a display or a communication device for presenting living space information to a user.

また、嗜好関連情報が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置（表示器または通信装置）とは、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と出力部１０３とは、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。   Further, an input device for inputting preference-related information and a device (display or communication device) for presenting living space information may be integrated, or may be a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, or a smartphone. Alternatively, it may be included in a personal computer or the like. Similarly, the first acquisition unit 101 and the output unit 103 may be integrated, or may be included in a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, a smartphone, a personal computer, or the like.

第２の取得部１０４は、お気に入り度を取得する取得器である。具体的には、お気に入り度は、提案された住空間に対するユーザのお気に入りの度合いである。お気に入り度は、例えば、２段階以上の多段階で表現される。第２の取得部１０４は、ユーザから入力装置へ入力されたお気に入り度を入力装置から有線または無線の通信によって取得してもよい。また、第２の取得部１０４は、入力装置を含んでいてもよい。   The second acquisition unit 104 is an acquisition unit that acquires a degree of favorite. Specifically, the favorite degree is a degree of the user's favorite for the proposed living space. The favorite level is expressed in, for example, two or more stages. The second obtaining unit 104 may obtain the favorite level input from the user to the input device by wired or wireless communication from the input device. Further, the second obtaining unit 104 may include an input device.

お気に入り度が入力される入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等である。嗜好関連情報が入力される入力装置と、お気に入り度が入力される入力装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と第２の取得部１０４とが、一体化されていてもよい。   The input device into which the degree of favorite is input is, for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, a smartphone, a personal computer, or the like. The input device for inputting the preference-related information and the input device for inputting the degree of favorite may be integrated. Similarly, the first acquisition unit 101 and the second acquisition unit 104 may be integrated.

また、お気に入り度が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第２の取得部１０４と出力部１０３とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。   In addition, an input device for inputting the degree of favorite and a device for presenting living space information may be integrated, or may be included in a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, a smartphone, a personal computer, or the like. You may. Similarly, the second acquisition unit 104 and the output unit 103 may be integrated, or may be included in a touch panel, a tablet computer, a mobile phone, a smartphone, a personal computer, or the like.

さらに、嗜好関連情報が入力される入力装置と、お気に入り度が入力される入力装置と、住空間情報を提示するための装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と第２の取得部１０４と出力部１０３とが、一体化されていてもよい。   Furthermore, an input device for inputting preference-related information, an input device for inputting a degree of favorite, and a device for presenting living space information may be integrated. Similarly, the first acquisition unit 101, the second acquisition unit 104, and the output unit 103 may be integrated.

また、お気に入り度は、マイクを備える入力装置へ、音声によってユーザから入力されてもよい。そして、第２の取得部１０４は、ユーザから入力された音声を取得し、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより、お気に入り度を取得してもよい。   Further, the degree of favorite may be input from the user by voice to an input device including a microphone. Then, the second obtaining unit 104 may obtain the degree of favorite by obtaining the voice input from the user and detecting the utterance of the predetermined keyword by voice recognition.

所定のキーワードは、「住みたい」、「いいね」、「まあまあ」、「もう少し」、「いまいち」または「全然だめ」等である。例えば、お気に入り度が最も高いキーワードは「住みたい」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「いいね」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「まあまあ」でもよい。そして、お気に入り度が次に高いキーワードは「もう少し」または「いまいち」でもよい。そして、お気に入り度が最も低いキーワードは「全然だめ」でもよい。   The predetermined keyword is “I want to live”, “Like”, “Fair”, “A little more”, “Ichiichi”, or “None”. For example, the keyword with the highest favorite rate may be “I want to live”. Then, the keyword having the next highest favorite rate may be “like”. Then, the keyword having the next highest favorite level may be “OK”. Then, the keyword with the next highest favorite rate may be “a little more” or “nicely”. The keyword with the lowest favorite rate may be "nothing at all".

あるいは、所定のキーワードは、「気に入った」または「気に入らない」という直接的な表現でもよい。あるいは、所定のキーワードは、お気に入り度を示す数値であってもよい。例えば、発言として検出された数値が高いほど、お気に入り度がより高くてもよい。   Alternatively, the predetermined keyword may be a direct expression such as “I like it” or “I don't like it”. Alternatively, the predetermined keyword may be a numerical value indicating the degree of favorite. For example, the higher the numerical value detected as a comment, the higher the degree of favorite may be.

また、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間を最終的に採用したかどうかで表現されてもよい。例えば、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間を購入した場合に高く、購入しなかった場合に低くてもよい。また、お気に入り度は、ユーザが提案された住空間にリフォームした場合に一番高く、ユーザが提案された住空間の一部を採用してリフォームした場合に二番目に高く、ユーザが提案された住空間へのリフォームをしなかった場合に最も低くてもよい。   Further, the degree of favorite may be expressed by whether or not the user has finally adopted the proposed living space. For example, the favorite degree may be high when the user has purchased the proposed living space, and may be low when the user has not purchased it. In addition, the favorite degree is highest when the user remodels to the proposed living space, and second highest when the user adopts a part of the proposed living space and reforms, and the user is suggested. It may be the lowest if the living space has not been renovated.

また、ユーザが提案された住空間を最終的に採用したかどうかで表現したお気に入り度の寄与率が、ユーザが提案された住空間を気に入ったかどうかで表現したお気に入り度の寄与率よりも高くてもよい。   Also, the contribution rate of the favorite degree expressed by whether the user has finally adopted the proposed living space is higher than the contribution rate of the favorite degree expressed by whether the user likes the proposed living space. Is also good.

更新部１０５は、住空間決定ルールを更新する更新器である。具体的には、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間、および、その住空間に対して第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度に従って、決定部１０２における住空間決定ルールを更新する。   The updating unit 105 is an updating unit that updates the living space determination rule. Specifically, the updating unit 105 determines the living space determining rule in the determining unit 102 according to the living space determined by the determining unit 102 and the degree of favorite acquired by the second obtaining unit 104 for the living space. To update.

この更新は、さらに、提案対象の住空間が決定された際の嗜好関連情報に従って行われてもよい。つまり、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度、および、第１の取得部１０１によって取得された嗜好関連情報に従って、決定部１０２における住空間決定ルールを更新してもよい。   This update may be further performed according to the preference-related information when the living space to be proposed is determined. That is, the update unit 105 determines the determination unit 102 according to the living space determined by the determination unit 102, the degree of favorite acquired by the second acquisition unit 104, and the preference-related information acquired by the first acquisition unit 101. May be updated.

図２は、図１に示された決定部１０２における住空間決定ルールを示す模式図である。住空間決定ルールは、例えば、図２のようなニューラルネットワークで表される。ニューラルネットワークのノードは、ニューロンとも呼ばれる。ノード間には、重み（結合強度）が設定されている。また、このニューラルネットワークは、具体的には、深層強化学習によって構築される。そして、嗜好関連情報が深層強化学習の環境ｓとして利用され、各住空間の価値が深層強化学習の行動ａｉ（ｉ＝１〜ｎ）の価値Ｑａｉとして利用される。   FIG. 2 is a schematic diagram showing a living space determination rule in the determination unit 102 shown in FIG. The living space determination rule is represented by, for example, a neural network as shown in FIG. The nodes of the neural network are also called neurons. Weights (coupling strengths) are set between nodes. Further, this neural network is specifically constructed by deep reinforcement learning. Then, the preference-related information is used as the deep reinforcement learning environment s, and the value of each living space is used as the value Qai of the action ai (i = 1 to n) of the deep reinforcement learning.

例えば、決定部１０２は、入力に対応する環境ｓとして嗜好関連情報をニューラルネットワークに与える。そして、決定部１０２は、ノード間の重みに従って、複数の住空間に対応する複数の出力ノードのそれぞれの価値Ｑａｉを推定する。例えば、価値は、期待されるお気に入り度に対応する。そして、決定部１０２は、複数の出力ノードのうち最も高い価値を有する出力ノードに対応する住空間を提案対象の住空間として決定する。   For example, the determination unit 102 gives preference-related information to the neural network as the environment s corresponding to the input. Then, the determining unit 102 estimates the value Qai of each of the plurality of output nodes corresponding to the plurality of living spaces according to the weight between the nodes. For example, the value corresponds to the expected degree of favorite. Then, the determination unit 102 determines the living space corresponding to the output node having the highest value among the plurality of output nodes as the living space to be proposed.

例えば、更新部１０５は、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）を用いて、ニューラルネットワークで表される住空間決定ルールを更新してもよい。また、例えば、更新部１０５は、お気に入り度に基づく値を深層強化学習の報酬として用いて、住空間の価値を更新してもよい。そして、更新部１０５は、更新された価値に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。更新されるパラメータは、ノード間の重みであってもよい。   For example, the updating unit 105 may update a living space determination rule represented by a neural network using a back propagation method (back propagation). Further, for example, the updating unit 105 may update the value of the living space using a value based on the degree of favorite as a reward for deep reinforcement learning. Then, the updating unit 105 may update the parameters of the neural network based on the updated value. The updated parameter may be a weight between nodes.

具体的には、更新部１０５は、決定部１０２によって決定された住空間に対して期待されるお気に入り度と、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度との誤差が小さくなるように、住空間決定ルールを更新してもよい。より具体的には、更新部１０５は、住空間に対して嗜好関連情報および住空間決定ルールに基づき期待されるお気に入り度と、第２の取得部１０４によって取得されたお気に入り度との誤差が小さくなるように、住空間決定ルールを更新してもよい。   Specifically, the updating unit 105 reduces the difference between the degree of favorite expected for the living space determined by the determining unit 102 and the degree of favorite acquired by the second acquiring unit 104, The living space determination rule may be updated. More specifically, the updating unit 105 generates a small error between the favorite degree expected for the living space based on the preference-related information and the living space determination rule and the favorite degree acquired by the second acquisition unit 104. As such, the living space determination rule may be updated.

これにより、更新部１０５は、提案された住空間に対するお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。ただし、提案されていない住空間に対するお気に入り度は取得されない。一方、仮に、提案されていない住空間が提案されれば、より高いお気に入り度が取得される可能性もある。   Thereby, the updating unit 105 can update the living space determination rule according to the proposed favorite degree for the living space. However, a favorite degree for a living space that has not been proposed is not acquired. On the other hand, if a living space that has not been proposed is proposed, a higher degree of favorite may be obtained.

そのため、決定部１０２は、確率εで、嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出せずに、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関して幅広くお気に入り度を取得することができ、より適切な住空間の提案を支援することができる。   Therefore, the determining unit 102 randomly determines the proposal target living space with the probability ε without deriving the proposal target living space from the preference-related information according to the living space determination rule. Thereby, the living space proposal system 100 can acquire a wide range of favorite degrees for various living spaces, and can support proposal of a more appropriate living space.

図３は、図１に示された住空間提案システム１００の動作を示すシーケンス図である。図３には、特に、ユーザと住空間提案システム１００とに関連する動作が示されている。   FIG. 3 is a sequence diagram showing an operation of the living space proposal system 100 shown in FIG. FIG. 3 particularly shows operations related to the user and the living space proposal system 100.

住空間提案システム１００（第１の取得部１０１）は、ユーザによって入力された嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０１）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１０２）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１０３）。   The living space proposal system 100 (first acquisition unit 101) acquires preference-related information input by a user (S101). Then, the living space proposal system 100 (the determination unit 102) determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the acquired preference-related information according to the living space determination rule (S102). Then, the living space proposal system 100 (output unit 103) outputs living space information indicating the determined living space so that the determined living space is proposed to the user (S103).

次に、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１および第２の取得部１０４）は、ユーザによって入力されたお気に入り度および嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０４）。お気に入り度は、提案された住空間に対するお気に入り度である。   Next, the living space proposal system 100 (the first acquisition unit 101 and the second acquisition unit 104) acquires the favorite degree and preference related information input by the user (S104). The favorite degree is a favorite degree for the proposed living space.

また、住空間の提案の結果、ユーザが前回の嗜好関連情報とは異なる嗜好関連情報を入力する場合がある。あるいは、住空間の提案の結果、ユーザが前回の嗜好関連情報よりも細かい嗜好関連情報を入力する場合がある。そのため、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１）は、前回の嗜好関連情報とは異なる嗜好関連情報を取得してもよいし、前回の嗜好関連情報よりも細かい嗜好関連情報を取得してもよい。   Further, as a result of the proposal of the living space, the user may input preference-related information different from the previous preference-related information. Alternatively, as a result of the proposal of the living space, the user may input more detailed preference related information than the previous preference related information. Therefore, the living space proposal system 100 (first acquisition unit 101) may acquire preference related information different from the previous preference related information, or may acquire more detailed preference related information than the previous preference related information. You may.

住空間提案システム１００（更新部１０５）は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ１０５）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１０６）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１０７）。   The living space proposal system 100 (updating unit 105) updates the living space determination rule according to the determined living space and the acquired favorite degree (S105). Then, the living space proposal system 100 (the determination unit 102) determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the acquired preference-related information in accordance with the living space determination rule (S106). Then, the living space proposal system 100 (output unit 103) outputs living space information indicating the determined living space so that the determined living space is proposed to the user (S107).

そして、住空間提案システム１００は、上記の動作を繰り返す。つまり、住空間提案システム１００（第１の取得部１０１および第２の取得部１０４）は、ユーザによって入力されたお気に入り度および嗜好関連情報を取得する（Ｓ１０８）。   Then, the living space proposal system 100 repeats the above operation. That is, the living space proposal system 100 (the first acquisition unit 101 and the second acquisition unit 104) acquires the favorite degree and preference related information input by the user (S108).

そして、住空間提案システム１００（更新部１０５）は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ１０９）。そして、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する（Ｓ１１０）。そして、住空間提案システム１００（出力部１０３）は、決定された住空間がユーザに提案されるように、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ１１１）。   Then, the living space proposal system 100 (updating unit 105) updates the living space determination rule according to the determined living space and the acquired favorite degree (S109). Then, the living space proposal system 100 (the determination unit 102) determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the acquired preference-related information according to the living space determination rule (S110). Then, the living space proposal system 100 (output unit 103) outputs living space information indicating the determined living space so that the determined living space is proposed to the user (S111).

さらに、住空間提案システム１００（決定部１０２）は、住空間の決定（Ｓ１０２、Ｓ１０６、Ｓ１１０）において、確率εで、住空間決定ルールによらず、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、より幅広くお気に入り度を取得することができ、より適切な住空間の提案を支援することができる。   Further, the living space proposal system 100 (the determination unit 102) randomly determines the living space to be proposed with the probability ε in the determination of the living space (S102, S106, S110) regardless of the living space determination rule. Thereby, the living space proposal system 100 can acquire the degree of favorite more widely, and can support the proposal of a more appropriate living space.

なお、住空間の提案後、住空間提案システム１００は、お気に入り度および嗜好関連情報の両方を取得することに限らず、お気に入り度および嗜好関連情報のうち一方を取得してもよい。また、住空間提案システム１００は、２以上の住空間に対する総合的なお気に入り度を取得し、２以上の住空間に対する総合的なお気に入り度に従って住空間決定ルールを更新してもよい。   After the proposal of the living space, the living space proposal system 100 is not limited to acquiring both the favorite degree and the preference related information, and may acquire one of the favorite degree and the preference related information. In addition, the living space proposal system 100 may acquire the overall favorite degree for two or more living spaces, and may update the living space determination rule according to the total favorite degree for two or more living spaces.

図４は、図１に示された住空間提案システム１００の動作を示すフローチャートである。まず、第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する（Ｓ２０１）。次に、決定部１０２は、提案対象の住空間を決定する（Ｓ２０２）。その際、１−εの確率で、決定部１０２は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより、提案対象の住空間を決定する。また、εの確率で、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する。   FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the living space proposal system 100 shown in FIG. First, the first obtaining unit 101 obtains preference-related information on preferences of a living space (S201). Next, the determination unit 102 determines a living space to be proposed (S202). At that time, with a probability of 1−ε, the determination unit 102 determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the acquired preference-related information according to the living space determination rule. In addition, with the probability of ε, the determination unit 102 randomly determines a living space to be proposed.

出力部１０３は、決定された住空間を示す住空間情報を出力する（Ｓ２０３）。第２の取得部１０４は、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する（Ｓ２０４）。更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する（Ｓ２０５）。   The output unit 103 outputs living space information indicating the determined living space (S203). The second acquisition unit 104 acquires the favorite degree for the determined living space (S204). The updating unit 105 updates the living space determination rule according to the determined living space and the acquired favorite degree (S205).

図５は、図４に示された住空間決定処理（Ｓ２０２）をより具体的に示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart more specifically showing the living space determination processing (S202) shown in FIG.

決定部１０２は、確率εを用いて分岐処理を行う（Ｓ３０１）。すなわち、決定部１０２は、εの確率で第１の決定を選択し、１−εの確率で第２の決定を選択する。   The determining unit 102 performs a branching process using the probability ε (S301). That is, the decision unit 102 selects the first decision with the probability of ε, and selects the second decision with the probability of 1−ε.

ここで、第１の決定が選択された場合（Ｓ３０１でε）、決定部１０２は、提案対象の住空間をランダムに決定する（Ｓ３０２）。例えば、決定部１０２は、ニューラルネットワークによって推定される価値によらず、複数の住空間の中から、ランダムに提案対象の住空間を選択する。   Here, when the first determination is selected (ε in S301), the determination unit 102 randomly determines a living space to be proposed (S302). For example, the determination unit 102 randomly selects a proposal target living space from a plurality of living spaces regardless of the value estimated by the neural network.

一方、第２の決定が選択された場合（Ｓ３０１で１−ε）、決定部１０２は、ニューラルネットワークに基づいて、嗜好関連情報から各住空間の価値を推定する（Ｓ３０３）。そして、決定部１０２は、推定された価値に基づいて、提案対象の住空間を決定する（Ｓ３０４）。   On the other hand, when the second determination is selected (1−ε in S301), the determination unit 102 estimates the value of each living space from the preference related information based on the neural network (S303). Then, the determining unit 102 determines a living space to be proposed based on the estimated value (S304).

なお、決定部１０２は、第１の決定および第２の決定に限らず、第３の決定を選択してもよい。例えば、決定部１０２は、確率εで第１の決定を選択し、確率αで第２の決定を選択し、確率βで第３の決定を選択する。ここで、αは、０＜α＜１−εを満たし、βは、０＜β＜１−εを満たし、α＋β＝１−εを満たす。第３の決定は、所定の住空間を提案対象の住空間として決定することであってもよい。要するに、決定部１０２は、確率１−ε以下で第２の決定を選択してもよい。   Note that the determination unit 102 may select not only the first determination and the second determination but also a third determination. For example, the decision unit 102 selects the first decision with the probability ε, selects the second decision with the probability α, and selects the third decision with the probability β. Here, α satisfies 0 <α <1-ε, β satisfies 0 <β <1-ε, and satisfies α + β = 1−ε. The third determination may be to determine a predetermined living space as a living space to be proposed. In short, the determination unit 102 may select the second determination with a probability of 1−ε or less.

図６は、図１に示された住空間提案システム１００に嗜好関連情報を入力するための入力画面を示す概念図である。図６には、特に、嗜好関連情報を初期入力するための入力画面が示されている。図６に示された入力画面では、「家族構成」、「年齢」、「地域」、「戸建／集合」、「分譲／賃貸」、「間取り」、「延床面積」、「好みのインテリア」、「好みの服装」、「好みの色」、および、「要望」が、入力可能である。   FIG. 6 is a conceptual diagram showing an input screen for inputting preference-related information to the living space proposal system 100 shown in FIG. FIG. 6 particularly shows an input screen for initially inputting preference-related information. In the input screen shown in FIG. 6, “family composition”, “age”, “region”, “detached house / collection”, “condominium / rental”, “floor plan”, “total floor area”, “favorite interior , "Favorite clothes", "favorite colors", and "requests" can be input.

ここで、「家族構成」は、ユーザの家族構成である。また、「年齢」は、ユーザの年齢である。また、「地域」は、ユーザが望む居住地域である。また、「戸建／集合」は、ユーザが望む住宅が戸建住宅であるか集合住宅であるかである。また、「分譲／賃貸」は、ユーザが望む住宅が分譲住宅であるか賃貸住宅であるかである。また、「間取り」は、ユーザが望む住宅の間取りである。また、「延床面積」は、ユーザが望む住宅の延床面積である。   Here, “family composition” is the family composition of the user. “Age” is the age of the user. “Region” is a residential area desired by the user. Further, “detached house / assembly” indicates whether the house desired by the user is a detached house or an apartment house. “Sale / rent” indicates whether the house desired by the user is a sale house or a rental house. “Layout” is the layout of the house desired by the user. The “total floor area” is the total floor area of the house desired by the user.

また、「好みのインテリア」は、ユーザの好みのインテリアである。また、「好みの服装」は、ユーザの好みの服装である。また、「好みの色」は、ユーザの好みの色である。また、「要望」は、住空間に対するユーザの要望である。   “Favorite interior” is the interior of the user's preference. “Preferred clothing” is the user's favorite clothing. The “favorite color” is a color that the user likes. The “request” is a request of the user for the living space.

ユーザは、このような嗜好関連情報を入力し、ＧＵＩとして表示される「検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、ユーザによって入力された嗜好関連情報を取得し、提案対象の住空間を出力する。これにより、提案対象の住空間が表示される。   The user inputs such preference-related information, and presses a “search” button displayed as a GUI. The living space proposal system 100 acquires the preference-related information input by the user, and outputs the living space to be proposed. Thereby, the living space to be proposed is displayed.

図７は、図１に示された住空間提案システム１００にお気に入り度を入力するための入力画面を示す概念図である。例えば、図６に示された入力画面で、嗜好関連情報が入力され、「検索」ボタンが押下された後、図７のように、入力された嗜好関連情報、提案対象の住空間を示す住空間情報、および、お気に入り度の入力領域が表示される。   FIG. 7 is a conceptual diagram showing an input screen for inputting a degree of favorite into the living space proposal system 100 shown in FIG. For example, on the input screen shown in FIG. 6, after the preference-related information is input and the "search" button is pressed, as shown in FIG. The input area of the space information and the degree of favorite is displayed.

住空間情報は、提案対象の住空間を示す画像、および、提案対象の住空間の価格を含む。提案対象の住空間を示す画像は、２Ｄ（平面画像）で表示されてもよいし、３Ｄ（立体画像）で表示されてもよい。お気に入り度は、提案対象の住空間に対するユーザのお気に入り度である。   The living space information includes an image indicating the proposed living space and a price of the proposed living space. The image indicating the proposed living space may be displayed in 2D (flat image) or 3D (stereoscopic image). The favorite level is the user's favorite level for the proposed living space.

例えば、ユーザは、提案対象の住空間に対するお気に入り度を入力し、ＧＵＩとして表示される「再検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、ユーザによって入力されたお気に入り度を取得し、住空間決定ルールを更新し、提案対象の住空間を出力する。提案対象の住空間は、住空間決定ルールの更新、または、提案対象の住空間のランダムな決定（確率εで発生する第１の決定）によって、変更される場合がある。   For example, the user inputs the degree of favorite for the living space to be proposed, and presses a “re-search” button displayed as a GUI. The living space proposal system 100 acquires the degree of favorite input by the user, updates the living space determination rule, and outputs the proposed living space. The living space to be proposed may be changed by updating the rule for determining the living space or by randomly determining the living space to be proposed (the first decision occurring with the probability ε).

また、例えば、ユーザが提案対象の住空間を確認した際、住空間に対するユーザの嗜好が変化する場合がある。例えば、ユーザが、「間取り」として２ＬＤＫを希望していたが、提案対象の住空間を確認した結果、「間取り」として３ＬＤＫを希望するかもしれない。   Further, for example, when the user confirms the living space to be proposed, the user's preference for the living space may change. For example, the user may have requested a 2LDK as the “layout”, but as a result of checking the proposed living space, may have requested a 3LDK as the “layout”.

このような場合、ユーザは、提案対象の住空間に対するお気に入り度を入力すると共に、嗜好関連情報を変更したうえで、ＧＵＩとして表示される「再検索」ボタンを押下する。住空間提案システム１００は、入力されたお気に入り度、および、変更された嗜好関連情報を取得し、住空間決定ルールを更新し、提案対象の住空間を出力する。住空間決定ルールの更新、提案対象の住空間のランダムな決定（確率εで発生する第１の決定）、または、嗜好関連情報の変更によって、提案対象の住空間が変更される場合がある。   In such a case, the user inputs the degree of favorite for the living space to be proposed, changes the preference-related information, and then presses a “re-search” button displayed as a GUI. The living space proposal system 100 acquires the input favorite degree and the changed preference-related information, updates the living space determination rule, and outputs the living space to be proposed. The living space to be proposed may be changed by updating the rule for determining the living space, randomly determining the living space to be proposed (a first decision generated with the probability ε), or changing the preference-related information.

図６および図７に示された入力画面は、一例である。その他の様々な情報が嗜好関連情報として入力されてもよいし、その他の様々な情報が住空間情報として表示されてもよい。あるいは、図６または図７に示された嗜好関連情報の一部のみが嗜好関連情報として入力されてもよいし、図７に示された住空間情報の一部のみが住空間情報として表示されてもよい。   The input screens shown in FIGS. 6 and 7 are examples. Various other information may be input as preference related information, and various other information may be displayed as living space information. Alternatively, only part of the preference related information shown in FIG. 6 or 7 may be input as the preference related information, or only part of the living space information shown in FIG. 7 may be displayed as the living space information. You may.

また、図７において提案対象の住空間を示す画像へ、ユーザの要望が入力可能であってもよい。具体的には、画像における壁または家具等のオブジェクトが選択可能であって、選択されたオブジェクトに対して色またはサイズ等に関するユーザの要望が入力可能であってもよい。そして、住空間提案システム１００は、画像へ入力された要望を嗜好関連情報の一部として取得してもよい。   In addition, a user's request may be input to an image indicating a living space to be proposed in FIG. Specifically, an object such as a wall or furniture in the image may be selectable, and a user's request regarding a color or size of the selected object may be input. Then, the living space proposal system 100 may acquire the request input to the image as a part of the preference-related information.

また、お気に入り度の入力領域には、嗜好関連情報から住空間決定ルール（ニューラルネットワーク）に従って期待されるお気に入り度が初期値として表示されていてもよい。また、お気に入り度の入力領域には、お気に入り度を入力するためのスライダーがＧＵＩ部品として表示されてもよい。また、お気に入り度は、音声によって入力されてもよい。この場合、入力画面には、お気に入り度の入力領域が含まれていなくてもよい。さらに、嗜好関連情報が、音声によって入力されてもよい。   In the favorite degree input area, the degree of favorite expected from the preference-related information according to the living space determination rule (neural network) may be displayed as an initial value. In the favorite degree input area, a slider for inputting the favorite degree may be displayed as a GUI component. Further, the degree of favorite may be input by voice. In this case, the input screen does not need to include the input area of the favorite degree. Further, preference-related information may be input by voice.

また、ユーザが、嗜好関連情報およびお気に入り度を変更せずに、再検索を行った場合、提案された住空間のお気に入り度をニューラルネットワークに基づいて推定されるお気に入り度よりも低くしてもよい。つまり、住空間提案システム１００は、ニューラルネットワークに基づいて推定されるお気に入り度よりも低いお気に入り度を提案された住空間のお気に入り度として取得し、ニューラルネットワークを更新してもよい。これにより、次の提案対象の住空間が変更される場合がある。   When the user performs a re-search without changing the preference related information and the favorite degree, the favorite degree of the proposed living space may be lower than the favorite degree estimated based on the neural network. . That is, the living space proposal system 100 may obtain a favorite degree lower than the favorite degree estimated based on the neural network as the favorite degree of the proposed living space, and may update the neural network. As a result, the next proposed living space may be changed.

上記の通り、本実施の形態における住空間提案システム１００は、確率εの頻度で、ランダムに提案対象の住空間を決定する。これにより、住空間提案システム１００は、提案対象の住空間を様々に決定することができる。したがって、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得し、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案システム１００は、更新された住空間決定ルールに従って、適切な住空間の提案を支援することができる。   As described above, the living space proposal system 100 in the present embodiment randomly determines a living space to be proposed with a frequency of the probability ε. Thereby, the living space proposal system 100 can variously determine the living space to be proposed. Therefore, the living space proposal system 100 can acquire the degree of favorite for various living spaces and update the living space determination rules. Then, the living space proposal system 100 can support proposal of an appropriate living space in accordance with the updated living space determination rules.

そして、これにより、住空間提案システム１００は、適切な住空間を検索するための時間およびエネルギーを削減することができる。また、住空間提案システム１００は、適切な住空間の提供を支援することができる。   Thereby, the living space proposal system 100 can reduce time and energy for searching for an appropriate living space. Further, the living space proposal system 100 can support provision of an appropriate living space.

（変形例１）
本変形例では、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、パーツお気に入り情報を参照し、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。ここで、お気に入りパーツ情報は、複数の住空間パーツのそれぞれに対してパーツお気に入り度が対応付けられた情報である。パーツお気に入り度は、住空間パーツのお気に入り度である。住空間パーツは、住空間の部分（住空間の部品またはオブジェクト等）である。 (Modification 1)
In this modified example, the living space proposal system 100 refers to the part favorite information when randomly determining the living space to be proposed, and determines a plurality of living space parts whose part favorite degree satisfies a predetermined condition. From the living space of, the living space to be proposed is determined at random. Here, the favorite part information is information in which a part favorite degree is associated with each of a plurality of living space parts. The part favorite rate is the favorite degree of the living space parts. The living space parts are portions of the living space (parts or objects of the living space).

図８は、本変形例におけるお気に入りパーツ情報を示すデータテーブル図である。例えば、複数の住空間パーツは、複数の種別に分類される。そして、複数の住空間パーツのそれぞれに対して、パーツお気に入り度が対応付けられている。   FIG. 8 is a data table diagram showing favorite part information in the present modification. For example, a plurality of living space parts are classified into a plurality of types. The part favorite level is associated with each of the plurality of living space parts.

図８の例では、「床」の種別に対して、「絨毯」および「フローリング」等の住空間パーツが定められている。また、「ドア」の種別に対して、「開き戸」および「引き戸」等の住空間パーツが定められている。住空間パーツは、「白色の絨毯」および「黒色のフローリング」等のように、より細かく定められていてもよい。そして、住空間パーツ毎にパーツお気に入り度が定められている。ここでは、例として、パーツお気に入り度が、最低「１」から最高「５」までの５段階で表現される。   In the example of FIG. 8, living space parts such as “carpet” and “flooring” are defined for the type of “floor”. In addition, living space parts such as “opening door” and “sliding door” are defined for the type of “door”. The living space parts may be more finely defined, such as “white carpet” and “black flooring”. A part favorite level is determined for each living space part. Here, as an example, the part favorite degree is expressed in five levels from the lowest “1” to the highest “5”.

提案対象の住空間のランダムな決定において、住空間提案システム１００の決定部１０２は、図８のようなパーツお気に入り情報を参照する。そして、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。   In the random determination of the living space to be proposed, the determining unit 102 of the living space proposal system 100 refers to the part favorite information as shown in FIG. Then, the determination unit 102 randomly determines a living space to be proposed from a plurality of living spaces composed of a plurality of living space parts whose part favorite degrees satisfy a predetermined condition.

例えば、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の閾値（例えば、「３」）以上である複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、パーツお気に入り度の合計値または平均値が所定の閾値以上である複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。   For example, the determination unit 102 randomly determines a living space to be proposed from a plurality of living spaces composed of a plurality of living space parts whose parts favorite degree is equal to or greater than a predetermined threshold (for example, “3”). The determination unit 102 may randomly determine a proposal target living space from a plurality of living spaces composed of a plurality of living space parts in which the total value or the average value of the part favorite degrees is equal to or greater than a predetermined threshold.

住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定部１０２で決定された住空間、および、第２の取得部１０４で取得されたお気に入り度に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、嗜好関連情報に基づいて提案対象の住空間を決定するための住空間決定ルールを更新すると共に、ランダムに提案対象の住空間を決定するためのパーツお気に入り情報を更新してもよい。   The updating unit 105 of the living space proposal system 100 may update the part favorite information based on the living space determined by the determining unit 102 and the degree of favorite acquired by the second acquiring unit 104. That is, the updating unit 105 updates the living space determination rule for determining the proposal target living space based on the preference-related information, and updates the parts favorite information for randomly determining the proposal target living space based on the preference related information. You may.

例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に基づいて、提案対象の住空間を構成する複数の住空間パーツに対応付けられた複数のパーツお気に入り度を更新する。更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間を構成する複数の住空間パーツに対応付けられた複数のパーツお気に入り度を近づけてもよいし一致させてもよい。   For example, the updating unit 105 updates a plurality of part favorite degrees associated with a plurality of living space parts constituting the proposed target living space based on the favorite degree for the proposed target living space. The updating unit 105 may make the plurality of parts favorite degrees associated with the plurality of living space parts constituting the proposed target living space approach or match the favorite degree for the proposed target living space.

あるいは、住空間パーツに対するパーツお気に入り度がユーザによって入力装置へ入力されてもよい。そして、住空間提案システム１００は、住空間パーツに対して入力されたパーツお気に入り度を取得する取得部を備えていてもよい。そして、更新部１０５は、住空間パーツに対して入力されたパーツお気に入り度に従って、住空間パーツに対応付けられたパーツお気に入り度を更新してもよい。   Alternatively, the part favorite degree for the living space parts may be input to the input device by the user. Then, the living space proposal system 100 may include an acquisition unit that acquires the part favorite level input for the living space parts. Then, the updating unit 105 may update the part favorite degree associated with the living space part according to the part favorite degree input for the living space part.

また、更新部１０５は、提案対象の住空間がランダムに決定された場合にのみ、決定された住空間に対するお気に入り度等に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。   Also, the updating unit 105 may update the part favorite information based on the degree of favorite for the determined living space or the like only when the living space to be proposed is randomly determined.

また、一度、住空間パーツに対応付けられたパーツお気に入り度が低く更新されると、その住空間パーツが提案対象の住空間に二度と用いられなくなる可能性がある。更新部１０５は、このような現象を抑制するため、低く更新されたパーツお気に入り度を所定の期間経過後に上昇させてもよいし初期状態に更新してもよい。   Further, once the part favorite level associated with the living space part is updated to be low, the living space part may not be used again in the proposed living space. In order to suppress such a phenomenon, the update unit 105 may increase the low updated part favorite level after a predetermined period elapses, or may update the initial favorite state.

また、更新部１０５は、さらに、嗜好関連情報に基づいて、パーツお気に入り情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、パーツお気に入り情報において複数の住空間パーツのそれぞれに対応付けられたパーツお気に入り度を住空間パーツに対して嗜好関連情報から推定されるパーツお気に入り度に更新してもよい。   Further, the updating unit 105 may further update the part favorite information based on the preference related information. That is, the update unit 105 may update the part favorite level associated with each of the plurality of living space parts in the part favorite information to the part favorite degree estimated from the preference-related information for the living space part.

また、住空間提案システム１００は、お気に入りパーツ情報を記憶するための記憶部を備えていていもよい。決定部１０２は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を参照し、提案対象の住空間をランダムに決定してもよい。また、更新部１０５は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を更新してもよい。   In addition, the living space proposal system 100 may include a storage unit for storing favorite part information. The determination unit 102 may randomly determine a living space to be proposed with reference to the favorite parts information stored in the storage unit included in the living space proposal system 100. Further, the updating unit 105 may update the favorite part information stored in the storage unit included in the living space proposal system 100.

また、上記の記憶部は、住空間提案システム１００に含まれていなくてもよく、決定部１０２は、外部の記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を参照してもよいし、更新部１０５は、外部の記憶部に記憶されたお気に入りパーツ情報を更新してもよい。   In addition, the storage unit may not be included in the living space proposal system 100, the determination unit 102 may refer to favorite part information stored in an external storage unit, and the update unit 105 Alternatively, the favorite part information stored in the external storage unit may be updated.

また、複数の住空間パーツのそれぞれに対してパーツお気に入り度が対応付けられていれば、複数の住空間パーツが複数の種別に分類されていなくてもよい。   Further, as long as the part favorite level is associated with each of the plurality of living space parts, the plurality of living space parts may not be classified into a plurality of types.

本変形例における住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、ユーザが望む住空間から著しく乖離した住空間を提案対象の住空間として決定することを抑制することができる。   The living space proposal system 100 according to the present modification, when randomly determining a proposal target living space, suppresses the determination of a residence space that is significantly different from the user's desired living space as the proposal target living space. it can.

（変形例２）
本変形例では、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、効果情報を参照し、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。ここで、効果情報は、複数の住空間のそれぞれに対して効果度が対応付けられた情報である。効果度は、住空間が気に入られる効果（可能性）の高さを示す。 (Modification 2)
In this modification, the living space proposal system 100 refers to the effect information when randomly determining the living space to be proposed, and randomly selects the living space to be proposed from a plurality of living spaces whose degree of effectiveness satisfies a predetermined condition. Determine the space. Here, the effect information is information in which the degree of effect is associated with each of the plurality of living spaces. The degree of effect indicates the degree of the effect (possibility) of liking the living space.

例えば、住空間を示す画像のサイズが大きいほど、その住空間が気に入られる効果がより高いと想定される。したがって、住空間を示す画像のサイズが大きいほど、より高い効果度がその住空間に対して予め対応付けられていてもよい。なお、住空間を示す画像のサイズは、基本的に、住空間のサイズに比例する。リフォームの場合、住空間を示す画像のサイズは、リフォームが行われる住空間のサイズ、すなわち、全体の住空間のうちリフォームが行われる部分のサイズに比例してもよい。   For example, it is assumed that the larger the size of the image showing the living space, the higher the effect of liking the living space. Therefore, the higher the size of the image indicating the living space, the higher the degree of effect may be associated with the living space in advance. Note that the size of the image showing the living space is basically proportional to the size of the living space. In the case of renovation, the size of the image showing the living space may be proportional to the size of the living space where the renovation is performed, that is, the size of the part of the entire living space where the renovation is performed.

また、住空間を構築するための価格が低いほど、その住空間が気に入られる効果がより高いと想定される。したがって、住空間を構築するための価格が低いほど、より高い効果度がその住空間に対して予め対応付けられていてもよい。   Also, it is assumed that the lower the price for constructing a living space, the higher the effect that the living space is liked. Therefore, as the price for constructing a living space is lower, a higher degree of effect may be associated with the living space in advance.

図９は、本変形例における効果情報を示すデータテーブル図である。図９の例では、複数の住空間のそれぞれに対して、住空間を示す画像のサイズと、住空間を構築するための価格との組み合わせに基づいて、効果度が予め対応付けられている。ここでは、例として、効果度が、最低「１」から最高「５」までの５段階で表現される。   FIG. 9 is a data table diagram showing effect information in the present modification. In the example of FIG. 9, the degree of effect is associated in advance with each of the plurality of living spaces based on a combination of a size of an image indicating the living space and a price for constructing the living space. Here, as an example, the degree of effect is expressed in five stages from the lowest “1” to the highest “5”.

提案対象の住空間のランダムな決定において、住空間提案システム１００の決定部１０２は、図９のような効果情報を参照する。そして、決定部１０２は、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。例えば、決定部１０２は、効果度が所定の閾値（例えば、「３」）以上である複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定する。決定部１０２は、効果度の合計値または平均値が所定の閾値以上である複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。   In the random determination of the proposal target living space, the determination unit 102 of the living space proposal system 100 refers to the effect information as shown in FIG. Then, the determination unit 102 randomly determines a proposal target living space from a plurality of living spaces whose degree of effectiveness satisfies a predetermined condition. For example, the determination unit 102 randomly determines a proposal target living space from a plurality of living spaces whose effectiveness is equal to or greater than a predetermined threshold (for example, “3”). The determination unit 102 may randomly determine a proposal target living space from a plurality of living spaces in which the total value or the average value of the effect degrees is equal to or greater than a predetermined threshold.

住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定部１０２で決定された住空間、および、第２の取得部１０４で取得されたお気に入り度に基づいて、効果情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、嗜好関連情報に基づいて提案対象の住空間を決定するための住空間決定ルールを更新すると共に、ランダムに提案対象の住空間を決定するための効果情報を更新してもよい。   The updating unit 105 of the living space proposal system 100 may update the effect information based on the living space determined by the determining unit 102 and the degree of favorite acquired by the second acquiring unit 104. That is, the updating unit 105 updates the living space determination rule for determining the proposed target living space based on the preference-related information, and updates the effect information for randomly determining the proposed target living space based on the preference related information. Is also good.

例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に基づいて、提案対象の住空間に対応付けられた効果度を更新する。更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間に対応付けられた効果度を近づけてもよいし一致させてもよい。   For example, the updating unit 105 updates the degree of effectiveness associated with the proposed target living space based on the degree of favorite for the proposed target living space. The update unit 105 may make the effect degree associated with the living space of the proposal target closer to or the same as the favorite degree of the living space of the proposal target.

また、更新部１０５は、提案対象の住空間がランダムに決定された場合にのみ、決定された住空間に対するお気に入り度に基づいて、効果情報を更新してもよい。   Also, the updating unit 105 may update the effect information based on the degree of favorite for the determined living space only when the living space to be proposed is randomly determined.

また、一度、住空間に対応付けられた効果度が低く更新されると、その住空間が提案対象の住空間として二度と用いられなくなる可能性がある。更新部１０５は、このような現象を抑制するため、低く更新された効果度を所定の期間経過後に上昇させてもよいし初期状態に更新してもよい。   In addition, once the effect degree associated with the living space is updated to be low, the living space may not be used again as the proposed living space. In order to suppress such a phenomenon, the updating unit 105 may increase the effectiveness updated low after a predetermined period elapses, or may update the effectiveness to the initial state.

また、図９の例では、住空間の画像サイズと価格との組み合わせに基づいて、住空間に効果度が対応付けられているが、住空間のその他の要素に基づいて、住空間に効果度が対応付けられていてもよい。また、複数の住空間のそれぞれに対して効果度が対応付けられていれば、画像サイズ、価格またはその他の要素が対応付けられていなくてもよい。   In the example of FIG. 9, the effectiveness is associated with the living space based on the combination of the image size and the price of the living space. However, the effectiveness is determined based on the other elements of the living space. May be associated. Further, as long as the degree of effect is associated with each of the plurality of living spaces, the image size, the price, or other factors may not be associated.

また、効果情報および効果度は、テーブルではなく、関数によって定められてもよい。例えば、住空間の１以上の要素から関数によって効果度が導出されてもよい。そして、住空間提案システム１００の更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、関数に含まれる係数を更新してもよい。例えば、更新部１０５は、提案対象の住空間に対するお気に入り度に、提案対象の住空間の１以上の要素から関数によって導出される効果度が近づくように、関数に含まれる係数を更新してもよい。   Further, the effect information and the degree of effect may be determined not by a table but by a function. For example, the effectiveness may be derived by a function from one or more elements of the living space. Then, the updating unit 105 of the living space proposal system 100 may update the coefficient included in the function according to the determined living space and the acquired favorite degree. For example, the updating unit 105 also updates the coefficient included in the function such that the degree of effect derived from the function from one or more elements of the proposed target living space approaches the favorite degree for the proposed target living space. Good.

また、更新部１０５は、さらに、嗜好関連情報に基づいて、効果情報を更新してもよい。つまり、更新部１０５は、効果情報において複数の住空間のそれぞれに対応付けられた効果度を住空間に対して嗜好関連情報から推定される効果度に更新してもよい。   The updating unit 105 may further update the effect information based on the preference-related information. That is, the update unit 105 may update the effect degree associated with each of the plurality of living spaces in the effect information to the effect degree estimated from the preference-related information for the living space.

また、住空間提案システム１００は、効果情報を記憶するための記憶部を備えていていもよい。決定部１０２は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶された効果情報を参照し、提案対象の住空間をランダムに決定してもよい。また、更新部１０５は、住空間提案システム１００が備える記憶部に記憶された効果情報を更新してもよい。   Further, the living space proposal system 100 may include a storage unit for storing effect information. The determination unit 102 may randomly determine a proposal target living space with reference to the effect information stored in the storage unit included in the living space proposal system 100. The updating unit 105 may update the effect information stored in the storage unit included in the living space proposal system 100.

また、上記の記憶部は、住空間提案システム１００に含まれていなくてもよく、決定部１０２は、外部の記憶部に記憶された効果情報を参照してもよいし、更新部１０５は、外部の記憶部に記憶された効果情報を更新してもよい。   In addition, the storage unit may not be included in the living space proposal system 100, the determination unit 102 may refer to effect information stored in an external storage unit, and the update unit 105 The effect information stored in the external storage unit may be updated.

本変形例における住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、より高いお気に入り度が取得されると想定される住空間を提案対象の住空間として決定することができる。   The living space proposal system 100 according to the present modification can determine, as a proposal target living space, a living space that is assumed to have a higher favorite rate when randomly determining a proposal target living space. .

なお、変形例１と変形例２とは組み合わせ可能である。例えば、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、パーツお気に入り情報および効果情報の両方を参照してもよい。そして、住空間提案システム１００は、パーツお気に入り度が所定の第１の条件を満たす複数の住空間パーツで構成され、かつ、効果度が所定の第２の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。   Note that Modification 1 and Modification 2 can be combined. For example, the living space proposal system 100 may refer to both the part favorite information and the effect information when randomly determining the living space to be proposed. The living space proposal system 100 is composed of a plurality of living space parts whose parts favorite degree satisfies the predetermined first condition, and has a random effect from a plurality of living spaces satisfying the predetermined second condition. Alternatively, the living space to be proposed may be determined.

以上、本発明に係る住空間提案システム１００について、実施の形態等に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態等に限定されない。上記の実施の形態等に対して当業者が思いつく変形を施して得られる形態、および、上記の実施の形態等における複数の構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も本発明に含まれる。   As described above, the living space proposal system 100 according to the present invention has been described based on the embodiments and the like, but the present invention is not limited to the above embodiments and the like. The present invention includes a form obtained by applying modifications that can be conceived by those skilled in the art to the above-described embodiments, and another form realized by arbitrarily combining a plurality of components in the above-described embodiments and the like. It is.

例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。   For example, a process performed by a specific component may be performed by another component. The order in which the processes are performed may be changed, or a plurality of processes may be performed in parallel.

また、本発明は、住空間提案システム１００として実現できるだけでなく、住空間提案システム１００を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。   In addition, the present invention can be realized not only as the living space proposal system 100 but also as a method including steps (processes) performed by each component of the living space proposal system 100.

例えば、それらのステップは、コンピュータシステムによって実行されてもよい。このコンピュータシステムは、住空間提案システム１００に相当するシステムでもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。   For example, those steps may be performed by a computer system. This computer system may be a system corresponding to the living space proposal system 100. The present invention can be realized as a program for causing a computer system to execute the steps included in those methods. Further, the present invention can be realized as a non-transitory computer-readable recording medium such as a CD-ROM in which the program is recorded.

例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータシステムのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。   For example, when the present invention is implemented by a program (software), each step is executed by executing the program using hardware resources such as a CPU, a memory, and an input / output circuit of a computer system. You. That is, each step is executed when the CPU acquires data from a memory or an input / output circuit or the like and performs an operation, or outputs an operation result to the memory or an input / output circuit or the like.

また、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。   Further, each of the plurality of components included in the living space proposal system 100 and the like may be realized as a dedicated or general-purpose circuit. These components may be realized as one circuit or as a plurality of circuits.

また、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。   In addition, the plurality of components included in the living space proposal system 100 and the like may be realized as an LSI (Large Scale Integration) that is an integrated circuit (IC). These components may be individually integrated into one chip, or may be integrated into one chip so as to include a part or all of them. The LSI may be called a system LSI, a super LSI, or an ultra LSI depending on the degree of integration.

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。   Further, the integrated circuit is not limited to the LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. A programmable FPGA (Field Programmable Gate Array) or a reconfigurable processor in which connection and setting of circuit cells inside the LSI can be reconfigured may be used.

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、住空間提案システム１００等に含まれる複数の構成要素の集積回路化が行われてもよい。   Furthermore, if an integrated circuit technology that replaces the LSI appears due to the advancement of the semiconductor technology or another technology derived therefrom, naturally, using this technology, the integration of a plurality of components included in the living space proposal system 100 and the like can be realized. May be performed.

最後に、住空間提案システム１００等の複数の態様を例として示す。これらの態様は、適宜、組み合わされてもよい。また、上記の実施の形態等に示された任意の構成等が追加されてもよい。   Finally, a plurality of aspects of the living space proposal system 100 and the like will be described as examples. These embodiments may be appropriately combined. In addition, any configuration or the like described in the above embodiment and the like may be added.

（第１の態様）
本発明の一態様に係る住空間提案システム１００は、住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、第１の取得部１０１と、決定部１０２と、出力部１０３と、第２の取得部１０４と、更新部１０５とを備える。 (First aspect)
A living space proposal system 100 according to one embodiment of the present invention is a living space proposal system that supports proposal of a living space, and includes a first acquisition unit 101, a determination unit 102, an output unit 103, and a second An acquisition unit 104 and an update unit 105 are provided.

第１の取得部１０１は、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する。決定部１０２は、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の住空間を決定する。その際、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定することを確率εで選択する。そして、出力部１０３は、決定された住空間を示す住空間情報を出力する。   The first obtaining unit 101 obtains preference-related information on preferences of a living space. The determination unit 102 determines the proposal target living space by deriving the proposal target living space from the acquired preference-related information according to the living space determination rule, or randomly determines the proposal target living space. At this time, the determination unit 102 selects to randomly determine the living space to be proposed with the probability ε. Then, the output unit 103 outputs living space information indicating the determined living space.

第２の取得部１０４は、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する。更新部１０５は、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する。   The second acquisition unit 104 acquires the degree of favorite for the determined living space. The updating unit 105 updates the living space determination rule according to the determined living space and the acquired favorite degree.

これにより、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得することができる。そして、住空間提案システム１００は、様々な住空間に関して取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案システム１００は、更新された住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間として適切な住空間を決定することができる。すなわち、住空間提案システム１００は、適切な住空間の提案を支援することができる。   Thereby, the living space proposal system 100 can acquire the degree of favorite for various living spaces. Then, the living space proposal system 100 can update the living space determination rules according to the favorite degrees acquired for various living spaces. Then, the living space proposal system 100 can determine a suitable living space as the living space to be proposed according to the updated living space determination rule. That is, the living space proposal system 100 can support proposal of an appropriate living space.

（第２の態様）
例えば、お気に入り度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得されてもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ユーザによって複雑な操作が行われなくても、お気に入り度を取得することができる。 (Second aspect)
For example, the favorite level may be acquired by detecting a speech of a predetermined keyword by voice recognition. Thus, the living space proposal system 100 can acquire the degree of favorite without performing a complicated operation by the user.

（第３の態様）
例えば、住空間決定ルールは、取得された嗜好関連情報から複数の住空間のそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表されてもよい。そして、更新部１０５は、取得されたお気に入り度に基づく値を報酬として用いて、提案対象の住空間に対して推定される価値を更新し、更新された価値に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。 (Third aspect)
For example, the living space determination rule may be represented by a neural network for estimating a value for each of a plurality of living spaces from the acquired preference-related information. Then, the updating unit 105 updates the value estimated for the proposed living space using the value based on the acquired favorite degree as a reward, and updates the parameter of the neural network based on the updated value. May be updated.

これにより、住空間提案システム１００は、ニューラルネットワークで表される住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間を決定することができる。また、住空間提案システム１００は、お気に入り度に従って、ニューラルネットワークのパラメータを更新することができる。   Thereby, the living space proposal system 100 can determine the living space to be proposed according to the living space determination rule represented by the neural network. Further, the living space proposal system 100 can update the parameters of the neural network according to the degree of favorite.

（第４の態様）
例えば、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、複数の住空間パーツのそれぞれに対して当該住空間パーツのお気に入り度であるパーツお気に入り度が対応付けられたお気に入りパーツ情報を参照してもよい。そして、決定部１０２は、パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。 (Fourth aspect)
For example, when the determining unit 102 randomly determines a living space to be proposed, the determining unit 102 assigns, to each of the plurality of living space parts, favorite part information in which a part favorite degree, which is a favorite degree of the living space part, is associated. You may refer to it. Then, the determination unit 102 may randomly determine a proposal target living space from a plurality of living spaces composed of a plurality of living space parts having a part favorite degree satisfying a predetermined condition.

これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、適切な住空間パーツで構成される複数の住空間から提案対象の住空間を決定することができる。   Accordingly, when the living space proposal system 100 randomly determines the living space to be proposed, the living space proposal system 100 can determine the living space to be proposed from a plurality of living spaces composed of appropriate living space parts.

（第５の態様）
例えば、更新部１０５は、さらに、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、お気に入りパーツ情報を更新してもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定するためのお気に入りパーツ情報を更新することができる。 (Fifth aspect)
For example, the update unit 105 may further update the favorite part information according to the determined living space and the acquired favorite degree. Thus, the living space proposal system 100 can randomly update the favorite part information for determining the living space to be proposed.

（第６の態様）
例えば、決定部１０２は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際、複数の住空間のそれぞれに対して当該住空間が気に入られる効果の高さを示す効果度が対応付けられた効果情報を参照してもよい。そして、決定部１０２は、効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の住空間を決定してもよい。 (Sixth aspect)
For example, when the determining unit 102 randomly determines the living space to be proposed, the determining unit 102 determines the effect information in which the degree of effect indicating the degree of the effect that the living space is liked is associated with each of the plurality of living spaces. You may refer to it. Then, the determining unit 102 may randomly determine a proposal target living space from a plurality of living spaces whose degree of effect satisfies a predetermined condition.

これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定する際に、提案対象の住空間として適切な複数の住空間から提案対象の住空間を決定することができる。   Accordingly, when the living space proposal system 100 randomly determines the living space to be proposed, the living space proposal system 100 can determine the living space to be proposed from a plurality of living spaces suitable as the living space to be proposed.

（第７の態様）
例えば、更新部１０５は、さらに、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、効果情報を更新してもよい。これにより、住空間提案システム１００は、ランダムに提案対象の住空間を決定するための効果情報を更新することができる。 (Seventh aspect)
For example, the update unit 105 may further update the effect information according to the determined living space and the acquired favorite degree. Thereby, the living space proposal system 100 can randomly update the effect information for determining the proposal target living space.

（第８の態様）
本発明の一態様に係る住空間提案方法は、住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、第１の取得ステップ（Ｓ２０１）と、決定ステップ（Ｓ２０２）と、出力ステップ（Ｓ２０３）と、第２の取得ステップ（Ｓ２０４）と、更新ステップ（Ｓ２０５）とを含む。 (Eighth aspect)
A living space proposal method according to an aspect of the present invention is a living space proposal method for supporting a proposal of a living space, and includes a first acquisition step (S201), a determination step (S202), and an output step (S203). And a second acquisition step (S204) and an update step (S205).

第１の取得ステップ（Ｓ２０１）では、住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する。決定ステップ（Ｓ２０２）では、取得された嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の住空間を導出することにより提案対象の住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の住空間を決定する。その際、決定ステップ（Ｓ２０２）では、ランダムに提案対象の住空間を決定することを確率εで選択する。そして、出力ステップ（Ｓ２０３）では、決定された住空間を示す住空間情報を出力する。   In a first acquisition step (S201), preference-related information on the preference of the living space is acquired. In the determination step (S202), the living space to be proposed is determined by deriving the living space to be proposed from the acquired preference-related information in accordance with the living space determination rule, or the living space to be proposed is randomly determined. . At this time, in the decision step (S202), the decision to randomly determine the living space to be proposed is selected with the probability ε. Then, in the output step (S203), living space information indicating the determined living space is output.

第２の取得ステップ（Ｓ２０４）では、決定された住空間に対するお気に入り度を取得する。更新ステップ（Ｓ２０５）では、決定された住空間、および、取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新する。   In the second acquisition step (S204), the degree of favorite for the determined living space is acquired. In the updating step (S205), the living space determination rule is updated according to the determined living space and the acquired favorite degree.

これにより、住空間提案方法を用いるシステム等は、様々な住空間に関してお気に入り度を取得することができる。そして、住空間提案方法を用いるシステム等は、様々な住空間に関して取得されたお気に入り度に従って、住空間決定ルールを更新することができる。そして、住空間提案方法を用いるシステム等は、更新された住空間決定ルールに従って、提案対象の住空間として適切な住空間を決定することができる。すなわち、住空間提案方法を用いるシステム等は、適切な住空間の提案を支援することができる。   Thus, a system or the like using the living space proposal method can acquire the degree of favorite for various living spaces. Then, a system or the like using the living space proposal method can update the living space determination rules according to the favorite degrees acquired for various living spaces. Then, a system or the like that uses the living space proposal method can determine an appropriate living space as the proposed living space according to the updated living space determination rule. That is, a system or the like using the living space proposal method can support proposal of an appropriate living space.

（第９の態様）
本発明の一態様に係るプログラムは、住空間提案方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、住空間提案方法がプログラムとして実現される。 (Ninth aspect)
A program according to one embodiment of the present invention is a program for causing a computer to execute a living space proposal method. Thereby, the living space proposal method is realized as a program.

１００ 住空間提案システム
１０１ 第１の取得部
１０２ 決定部
１０３ 出力部
１０４ 第２の取得部
１０５ 更新部 Reference Signs List 100 living space proposal system 101 first acquisition unit 102 determination unit 103 output unit 104 second acquisition unit 105 update unit

Claims (9)

住空間の提案を支援する住空間提案システムであって、
前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得部と、
取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定部と、
決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力部と、
決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得部と、
決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新部とを備え、
前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する
住空間提案システム。 A living space proposal system that supports the proposal of a living space,
A first acquisition unit that acquires preference-related information about the preference of the living space;
Determining the living space to be proposed by deriving the living space to be proposed according to the living space determination rule from the acquired preference related information, or randomly determining the living space to be proposed A decision unit,
An output unit that outputs living space information indicating the determined living space,
A second acquisition unit that acquires the determined favorite degree for the living space;
The determined living space, and, according to the obtained favorite degree, comprising an updating unit that updates the living space determination rule,
The living space proposal system, wherein the determining unit selects, with a probability ε, to randomly determine the living space to be proposed. 前記お気に入り度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得される
請求項１に記載の住空間提案システム。 The living space proposal system according to claim 1, wherein the favorite degree is obtained by detecting a speech of a predetermined keyword by voice recognition. 前記住空間決定ルールは、取得された前記嗜好関連情報から複数の住空間のそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表され、
前記更新部は、取得された前記お気に入り度に基づく値を報酬として用いて、提案対象の前記住空間に対して推定される価値を更新し、更新された前記価値に基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する
請求項１または２に記載の住空間提案システム。 The living space determination rule is represented by a neural network for estimating a value for each of a plurality of living spaces from the acquired preference related information,
The updating unit updates a value estimated for the proposed living space using a value based on the acquired degree of favorite as a reward, and based on the updated value, the neural network. The living space proposal system according to claim 1 or 2. 前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する際、複数の住空間パーツのそれぞれに対して当該住空間パーツのお気に入り度であるパーツお気に入り度が対応付けられたお気に入りパーツ情報を参照し、前記パーツお気に入り度が所定の条件を満たす複数の住空間パーツで構成される複数の住空間から、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の住空間提案システム。 The determining unit, when randomly determining the living space to be proposed, assigns a favorite part information in which a part favorite degree, which is a favorite degree of the living space part, is associated with each of the plurality of living space parts. The living space to be proposed is randomly determined from a plurality of living spaces composed of a plurality of living space parts having a part favorite degree satisfying a predetermined condition with reference to the part favorite degree. Living space proposal system described in 1. 前記更新部は、さらに、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記お気に入りパーツ情報を更新する
請求項４に記載の住空間提案システム。 The living space proposal system according to claim 4, wherein the updating unit further updates the favorite part information according to the determined living space and the acquired favorite degree. 前記決定部は、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する際、複数の住空間のそれぞれに対して当該住空間が気に入られる効果の高さを示す効果度が対応付けられた効果情報を参照し、前記効果度が所定の条件を満たす複数の住空間から、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の住空間提案システム。 The determining unit, when randomly determining the living space of the proposal target, for each of the plurality of living spaces, the effect information indicating the degree of the effect that the living space is liked is associated with the effect information The living space proposal system according to any one of claims 1 to 3, wherein the living space to be proposed is randomly determined from a plurality of living spaces in which the degree of effectiveness satisfies a predetermined condition. 前記更新部は、さらに、決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記効果情報を更新する
請求項６に記載の住空間提案システム。 The living space proposal system according to claim 6, wherein the updating unit further updates the effect information according to the determined living space and the acquired favorite degree. 住空間の提案を支援する住空間提案方法であって、
前記住空間の嗜好に関する嗜好関連情報を取得する第１の取得ステップと、
取得された前記嗜好関連情報から住空間決定ルールに従って提案対象の前記住空間を導出することにより提案対象の前記住空間を決定する、または、ランダムに提案対象の前記住空間を決定する決定ステップと、
決定された前記住空間を示す住空間情報を出力する出力ステップと、
決定された前記住空間に対するお気に入り度を取得する第２の取得ステップと、
決定された前記住空間、および、取得された前記お気に入り度に従って、前記住空間決定ルールを更新する更新ステップとを含み、
前記決定ステップでは、ランダムに提案対象の前記住空間を決定することを確率εで選択する
住空間提案方法。 A living space proposal method for supporting the proposal of a living space,
A first acquisition step of acquiring preference-related information on preferences of the living space;
Determining the living space to be proposed by deriving the living space to be proposed according to the living space determination rule from the acquired preference related information, or randomly determining the living space to be proposed A decision step;
An output step of outputting living space information indicating the determined living space,
A second acquisition step of acquiring the determined degree of favorite for the living space;
Updating the living space determination rule according to the determined living space, and the acquired favorite degree,
In the determining step, a living space proposal method of randomly selecting the living space to be proposed with a probability ε. 請求項８に記載の住空間提案方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。 A program for causing a computer to execute the living space proposal method according to claim 8.
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