JP6359001B2 - 情報処理システム、及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明に係るいくつかの態様は、情報処理システム、及び情報処理方法に関する。

近年、例えば戸建て住宅やマンションといった不動産等の物件情報を、インターネット上で提供するサービスが各種提供されている。例えば特許文献１には、賃貸住宅に設置されたカメラを用いて、入居希望者の端末装置から内覧することを可能とするシステムが開示されている。

この他、例えば住居の間取りや住居内の写真、近隣環境の写真等の、物件に対応付けられた各種画像を用いて、各物件に関する情報をインターネット上で提供するサービスも考えられている。

特再表ＷＯ２００５／０５５１０４号公報

画像を用いて物件情報を提供する場合、画像は、物件の理解を促す素材として使用するだけではなく、物件情報の質を左右する素材や物件情報の提供方法を決める素材として使用することを想定できる。しかしながら、上記特許文献１では、このような点について何ら考慮されていない。

本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、画像の内容に応じて、物件情報を好適に提供することを可能とする情報処理システム、及び情報処理方法を提供することを目的の１つとする。

本発明に係る１の情報処理システムは、物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された第１の評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理する手段と、複数の物件にそれぞれ対応付けられる１以上の前記画像評価情報を用いて算出された、前記複数の物件を表現する各々のエントリに対するエントリ評価値を管理する手段と、前記エントリ評価値に応じて順序が定められた、前記複数の物件に関する前記エントリのリストを出力する手段とを備える。

本発明に係る１の情報処理システムは、物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理する手段と、前記画像評価情報が付与された画像がそれぞれ対応付けられる、複数の物件を表現する複数のエントリを管理する手段と、前記画像評価情報に基づき、指定種別において仕様が異なる対象を示す画像を含む前記複数のエントリのリストを出力する手段と
を備える。

本発明に係る１の情報処理方法は、物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された第１の評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理するステップと、複数の物件にそれぞれ対応付けられる１以上の前記画像評価情報を用いて算出された、前記複数の物件を表現する各々のエントリに対するエントリ評価値を管理するステップと、前記エントリ評価値に応じて順序が定められた、前記複数の物件に関する前記エントリのリストを出力する手段とを情報処理システムが行う。

本発明に係る１の情報処理方法は、物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理するステップと、前記画像評価情報が付与された画像がそれぞれ対応付けられる、複数の物件を表現する複数のエントリを管理するステップと、前記画像評価情報に基づき、指定種別において仕様が異なる対象を示す画像を含む前記複数のエントリのリストを出力するステップとを情報処理システムが行う。

なお、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

実施形態に係る物件情報提供システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る物件エントリのデータベースの構成例を示す図である。 実施形態に係る物件情報提供サーバの構成例を示す図である。 実施形態に係る物件情報提供システムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る物件情報提供システムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る物件情報提供システムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る物件情報提供システムのハードウェア構成の具体例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。即ち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。

図１乃至図７は、実施形態を説明するための図である。以下、これらの図を参照しながら、以下の流れに沿って実施形態を説明する。まず、「１」で実施形態に係る物件情報提供システムの概要を説明する。続いて「２」で当該物件情報提供システムを構成する物件情報提供サーバが管理するデータベース構成の具体例を説明する。「３」では、物件情報提供サーバの機能構成を説明し、「４」では物件情報提供サーバの処理の流れを説明する。「５」では、物件情報提供サーバを実現可能なハードウェア構成の具体例を説明する。最後に、「６」以降で、本実施形態に係る効果等を説明する。

（１． 概要）
まず、図１を参照しながら、実施形態に係る物件情報提供システム１の構成及び処理の概要を説明する。物件情報提供システム１は、物件情報提供サーバ１００、及び情報端末Ｔ１乃至Ｔｎ（以下、総称して情報端末Ｔともいう。）を含む。物件情報提供サーバ１００及び情報端末Ｔは、それぞれネットワークＮに有線又は無線で接続されており、ネットワークＮを介して相互に通信可能となっている。ユーザＵ１乃至Ｕｎ（以下、総称してユーザＵともいう。）は、情報端末Ｔを操作する。

本実施形態において、物件情報提供サーバ１００は、物件情報を管理するデータベース（ＤＢ）１１０を備え、例えばインターネットであるネットワークＮに接続された情報端末Ｔに対し、例えばウェブサイトとして多数の物件情報を提供する。物件情報提供サーバ１００が情報を提供する物件には、例えば新築／中古を含む戸建てやマンションの賃貸／売買用の不動産や、自動車等、各種商品を含むことができる。例えばユーザＵが情報端末Ｔのブラウザにおいて、物件情報提供サーバ１００の提供するウェブサイトへ接続すると、検索条件を入力するためのウェブページ情報が、物件情報提供サーバ１００から情報端末Ｔに送信される。ユーザＵが当該ウェブページ上で物件の条件を入力すると、当該条件が情報端末Ｔから物件情報提供サーバ１００へと送信される。物件情報提供サーバ１００は、当該条件に合致する物件を検索した上で、それらの物件に係る物件情報のリストに係るウェブページを生成し、当該ウェブページの情報を情報端末Ｔへと送信する。これにより、ユーザＵは物件情報を確認できる。以下の説明では、物件情報提供サーバ１００が情報を提供する物件は、戸建てやマンション等の住戸に係る不動産である場合を中心に説明する。

物件情報提供サーバ１００は、情報端末Ｔに提供するための各物件に関する情報を、データベース上で管理する。以下、物件情報提供サーバ１００が管理する各物件に関する情報を、物件エントリと呼ぶ。

この際、各物件エントリに含まれる画像に基づいて物件を評価することで、物件情報提供サーバ１００により好適な順序で物件エントリのリストを生成し、情報端末Ｔを介してユーザＵに提示することができる。

（２． データベース構成の具体例）
物件情報提供サーバ１００は、前述のとおり、情報提供対象の各物件にそれぞれ対応する物件エントリ２００を管理する。図２に、物件情報提供サーバ１００が管理する物件エントリ２００ａ乃至２００ｎ（以下、総称して物件エントリ２００ともいう。）のデータベース構成の具体例を示す。

それぞれの物件エントリ２００は、物件詳細情報２０１（物件詳細情報２０１ａ乃至２０１ｎを総称して物件詳細情報２０１という。）、画像２０３（画像２０３ａ１乃至２０３ａｐ、２０３ｎ１乃至２０３ｎｑを総称して画像２０３という。）、エントリ評価情報２０７（エントリ評価情報２０７ａ乃至２０７ｎを総称してエントリ評価情報２０７という。）、及び問合せ件数情報２０９（問合せ件数情報２０９ａ乃至２０９ｎを総称して問合せ件数情報２０９という。）を含む。また各画像２０３には、対象物情報２０５（対象物情報２０５ａ１乃至２０５ａｐ、及び２０５ｎ１乃至２０５ｎｑを総称して対象物情報２０５という。）が対応付けられる。

物件詳細情報２０１は、物件エントリ２００で示される物件に関する仕様等の情報である。物件が不動産である場合には、例えば、物件詳細情報２０１には、最寄駅、最寄駅からの距離、所在地、築年月、主要採光面、専有面積、バルコニー面積、間取り等の情報を含むことができる。

画像２０３は、物件エントリ２００で示される物件に関するものである。例えば、外観画像、間取り図、リビング、キッチン、浴室、トイレ等の各々の室内写真、エントランスや共用施設などの共有部に関する写真、近隣の公園やスーパー等に関する写真を、画像２０３に含むことができる。

ここで本実施形態において、各々の画像２０３には、対象物情報２０５が対応付けられる。対象物情報２０５は、各画像２０３に写る対象が何であるかを示す情報であり、本実施形態においては、機械学習により生成された評価モデルに画像２０３を入力することにより生成される。生成された対象物情報２０５は、当該画像２０３に対して付与される。当該評価モデルは、例えば正解データとして、画像２０３と、当該画像２０３が何を被写体としているかを示す種別情報（例えば間取り図、キッチン、リビング、浴室、トイレ、外観図、周辺公共施設、周辺商業施設、道路、文字情報、その他等のタグ情報）とが与えられることにより生成される。この結果、生成された評価モデルに画像２０３を入力すると、当該画像２０３の対象物らしさ（間取り図らしさ、キッチンらしさ、リビングらしさ等）をそれぞれパラメータとして示すベクトルが算出される。対象物情報２０５は、各々の対象物の確からしさを示す当該ベクトルとしてもよいし、或いは、ベクトル内の各パラメータとして表現される各々の対象物の確からしさの中で、最も値の大きなものや閾値を超えているものに関するタグ情報としてもよい。後者の場合、例えばベクトル内のパラメータの中でキッチンらしさの値が最も大きく、且つ閾値を超えている場合には、画像２０３はキッチンに関する写真であるものとして、種別「キッチン」のタグ情報が、対象物情報２０５として画像２０３に対して付与される。

エントリ評価情報２０７は、物件エントリ２００を評価する際に使用する評価値の情報である。例えば本実施形態においては、物件エントリ２００に対応付けられている画像２０３に応じて、エントリ評価情報２０７を生成することができる。エントリ評価情報２０７は、例えば画像の種別数を表す。種別は、例えば「１：間取り図」、「２：キッチン」、「３：リビング」、「４：浴室」、「５：トイレ」、「６：外観図」、「７：周辺公共施設」、「８：周辺商業施設」、「９：道路」、「１０：文字情報」、そしていずれにも該当しない「１１：その他」からなる。例えば、物件エントリ２００が、キッチンの画像を２枚、リビングの画像を３枚というようにそれぞれの種別において複数枚の画像を含んでいる場合は、キッチン種別１ポイント、リビング種別１ポイントとなり、種別数２を表す合計２ポイントという値になる。より具体的には、対応付けられている画像２０３の数の多寡ではなく、画像２０３に係る種別の種類が多いものの評価値を高くすることが考えられる。また別の例では、物件の仕様に関する画像、例えば間取り図、キッチン、リビング、浴室、トイレなどの物件内部を表す画像についてのみを評価する若しくは加点評価し、その他の画像、例えば外観図、周辺公共施設、周辺商業施設、道路、文字情報、その他については評価しない若しくは減点評価する等の処理を行い、物件の仕様（例えば内部の仕様）の理解に役立つ情報が多種別含められた物件エントリ２００に対するエントリ評価情報２０７を高評価設定することもできる。内部の仕様としては、物件の建材、設計・工法などの物件固有の情報を含めることもできる。

また、物件エントリ２００で示される物件の内容をよりわかりやすく表現している画像２０３を多く含んでいる場合に、評価値が大きくなるようにしても良い。より具体的には、例えば間取り図や、室内の写真に関する画像２０３が多く対応付けられている物件エントリ２００を、スーパーや公園などの近隣環境に関する画像２０３が多く対応付けられている物件エントリ２００よりも、高く評価することが考えられる。このような、物件エントリ２００に対応付けられた画像２０３の対象物に応じて評価した評価値を示すエントリ評価情報２０７は、対象物情報２０５に基づいて算出することが可能である。

このようなエントリ評価情報２０７を設けることにより、物件エントリ２００のリストを物件情報提供サーバ１００が出力する際に、画像２０３で物件の仕様を確認しやすい物件エントリ２００を上位に表示することができる。

問合せ件数情報２０９は、物件エントリ２００で表現される物件に対する、ユーザＵからの問合せ件数の情報である。例えば資料請求の件数や電話を受けた件数、ユーザＵが物件エントリ２００の詳細ページにアクセスした回数等を、問合せ件数情報２０９に含むことが考えられる。当該問合せ件数情報２０９に基づいて、物件エントリ２００のエントリ評価情報２０７を算出することも考えられる。また、問合せ件数に加えて、若しくは変えて、レビュー評価の高低や数を用いても良い。

（３． 物件情報提供サーバ１００の機能構成）
以下、図３を参照しながら、本実施形態にかる物件情報提供サーバ１００の機能構成を説明する。図３は、物件情報提供サーバ１００の機能構成の具体例を示す機能ブロック図である。物件情報提供サーバ１００は、画像評価部１０１、物件エントリ評価部１０３、物件情報提供部１０５、物件情報登録部１０７、及びデータベース（ＤＢ）１１０を含む。

なお、物件情報提供サーバ１００の各機能は、必ずしも１台のコンピュータにより実現する必要はなく、複数台のコンピュータにより実現することも考えられる。特に、例えば画像評価部１０１及び物件エントリ評価部１０３と、物件情報提供部１０５及び物件情報登録部１０７とを、異なるコンピュータにより実現することも考えられる。

画像評価部１０１は、ＤＢ１１０に登録された各画像の入力を受け、各画像の対象物が何であるかを示す対象物情報２０５を生成する。画像評価部１０１は、例えばディープ・ラーニング等の機械学習により生成される評価モデルを含む。画像評価部１０１を構成する評価モデルの生成に際しては、先述の通り、正解データとして、画像２０３と、当該画像の被写体が何であるかを示す、人手により与えられた情報（例えば、間取り図、キッチン、リビング、浴室、トイレ等の物件内の写真、共用部の写真、近隣のスーパーや学校、公園などの環境を示す写真等）が多数入力される。なお、このような被写体の情報は、例えばクラウドソーシングにより、人手で画像２０３に付与しても良い。

画像評価部１０１はこのようにして生成された評価モデルを用いることにより、ＤＢ１１０に登録された各画像２０３に対して、対象物情報２０５を生成する。より具体的には、画像評価部１０１に画像２０３が入力されると、画像評価部１０１は、各画像２０３の対象物らしさを対象物ごとに示すパラメータにより構成されるベクトルを出力する。画像評価部１０１は、当該対象物らしさを示すベクトル、若しくは当該ベクトルに基づいて定められた、画像２０３の対象物を文字列として示すタグ情報を、対象物情報２０５として画像２０３に付与する。

また、画像評価部１０１は、画像２０３の対象物（物品）の仕様（形態、製造業者、商品名、型番など）を評価（特定）しても良い。例えば、対象物がキッチンである画像２０３に対しては、当該キッチンの仕様がシステムキッチンであるか否か、アイランド型であるか、Ｌ字型であるか、○○社の商品名△△等を、画像評価部１０１が評価することが考えられる。例えばトイレについても、フラッシュバルブのタンク式トイレであるか、ロータンク式トイレであるか、タンクレストイレであるか等を、画像評価部１０１で識別することが考えられる。当該判別においても、例えば予めどのような物品であるかをタグ付けした画像データを正解データとして、ディープ・ラーニング等の機械学習により評価モデルを生成すればよい。このようにして画像評価部１０１により判別された物品の情報は、対象物情報２０５に含むことができる。

物件エントリ評価部１０３は、物件エントリ２００に対応付けられた画像２０３に基づき、各々の物件エントリ２００を評価し、評価結果をエントリ評価情報２０７としてＤＢ１１０に登録する。このとき、物件エントリ評価部１０３が物件エントリ２００を評価する評価モデルは、経験則により生成したものであっても、或いはディープ・ラーニング等による機械学習により生成されたものであっても良い。経験則に応じて生成した評価モデルにおいては、例えば、物件エントリ２００に、室内写真や間取り図等に関する画像２０３が多数含まれていると判断できる場合に評価値が高く、反対に、室内写真等が殆ど含まれず、近隣環境の写真等の画像２０３の割合が高い場合に評価値が低くなるように、設計することが考えられる。このようにすることで、ユーザＵが室内の様子を画像から把握しづらい物件エントリ２００の評価を下げ、室内の様子が写真から判断しやすい物件エントリ２００の評価を上げることが可能となる。

或いは、特定の種類の対象に係る画像２０３に偏らずに、多種類の対象に係る画像２０３を含む物件エントリ２００の評価を上げるようにしてもよい。具体的には、例えば多くの画像２０３を含んでいるが、それらの画像の多くがリビングの内装に関するものである物件エントリよりも、リビング、キッチン、トイレ、浴室など、様々な対象に関する画像２０３を含んでいる物件エントリ２００の方が、物件の様子をユーザＵが判断しやすい。よって物件エントリ評価部１０３は、このような多種類の対象に関する画像２０３が対応付けられた物件エントリ２００を高く評価するように生成されても良い。

若しくは、例えば各々の物件エントリ２００に対応付けられた問合せ件数情報２０９に基づいて、多くの問合せを受けている物件エントリ２００と同様の特徴、例えば画像の種別の構成や画像の対象物の仕様が類似している等の物件エントリ２００が高く評価されるように、機械学習により評価モデルを生成することができる。この場合、例えば、物件エントリ２００に紐づけられた画像２０３の対象物情報２０５や順序と、問合せ件数情報とが対応付けられたものを正解データとして多数用意することにより、評価モデルを生成する。これにより、ユーザＵから多数の問合せを受けることができる画像２０３の組み合わせや順序を評価するための評価モデルが生成される。物件エントリ評価部１０３に当該評価モデルを適用すれば、任意に登録された物件エントリ２００の画像２０３の種類や順序に応じて、当該物件エントリ２００の評価値を算出することが可能となる。物件エントリ評価部１０３は、当該評価値をエントリ評価情報２０７としてＤＢ１１０に登録する。

物件情報提供部１０５は、情報端末Ｔとの間でデータを送受信することにより、ユーザＵに対する物件情報提供のためのユーザインタフェース機能を提供する。この際、例えば物件情報提供部１０５は、ユーザインタフェースとなるウェブページを情報端末Ｔに送信し、情報端末Ｔは例えばブラウザ等により当該ウェブページ画面を表示する。当該画面においてユーザＵにより入力された情報は、情報端末Ｔから物件情報提供サーバ１００の物件情報提供部１０５に対して送信される。また、例えば物件エントリ２００のリストを出力する際には、例えば物件情報提供部１０５は、エントリ評価情報２０７に基づいて物件エントリ２００のリストを生成する。これにより、例えばユーザＵが入力した条件に合致する物件エントリ２００を、エントリ評価情報２０７で表現される評価値が高い順に並べることが可能となる。

また、物件情報提供部１０５は、ユーザＵに選択された物件エントリ２００の詳細画面において、当該物件と類似する物件エントリのリストを表示することもできる。この際、例えば詳細を表示している対象物件の画像の中から閲覧時間が他の画像に比べて長い傾向が見られる画像の種別がキッチンであったらならば、ユーザＵが「キッチンに着目していると判断して、例えば面積や地域等の全体的な仕様が近似しつつも、種別「キッチン」の物品が異なる物件に関する物件エントリ２００のリストを物件情報提供部１０５が出力することができる。なお、ユーザが注目している種別や物品の判定に画像の閲覧時間を利用する説明を行ったが、ユーザによる検索履歴操作ログなどを解析して得られる例えば閲覧頻度等を教師信号として機会学習して判定することや、ユーザに種別や物品の選択肢を表示し、入力手段から入力される選択結果を用いて判定することもできる。
この際の物件情報提供部１０５は、対象物情報２０５に含まれる対象物の仕様に係る情報を参照することにより、当該機能を実現できる。

物件情報登録部１０７は、例えば不動産業者であるユーザが使用する情報端末Ｔとの間でデータを送受信したり、或いは物件情報提供サーバ１００に設けられた入力インタフェースからの入力を受け付けたりすることにより、新規の物件エントリ２００の登録を受け付ける。入力された物件エントリ２００に対しては、例えば画像評価部１０１が画像２０３に対して対象物情報２０５を付与したり、或いは物件エントリ評価部１０３がエントリ評価情報２０７を付与したりする。

またこのとき、物件情報登録部１０７は、不動産業者であるユーザが登録した画像２０３を物件評価部１０１に評価させることにより、画像２０３の対象が何であるかを評価させることができる。このとき、評価結果に応じて、登録対象の画像２０３に「キッチン」「風呂」等のタグ情報の候補を、ユーザに提示し、ユーザに任意のタグ情報を選択させることも考えられる。この場合、ユーザにより選択されたタグ情報は、対象物情報２０５として物件情報登録部１０７がＤＢ１１０に登録する。

データベース１１０は、物件にそれぞれ対応する物件エントリ２００を管理する。ＤＢ１１０内で物件エントリ２００と直接的又は間接的に対応付けられる物件詳細情報２０１、画像２０３、対象物情報２０５、エントリ評価情報２０７、問合せ件数情報２０９については、図２を参照しながら先述したため、説明を省略する。

（４． 物件情報提供サーバ１００の処理の流れ）
以下、図４乃至図６を参照しながら、物件情報提供サーバ１００の処理の流れを説明する。図４乃至図６は、本実施形態に係る物件情報提供サーバ１００の処理の流れを示すフローチャートである。

なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行することができ、また、各処理ステップ間に他のステップを追加しても良い。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行することもでき、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行することもできる。

（４．１． 物件エントリ２００登録時の処理の流れ）
まず、図４を参照しながら、物件エントリ２００を新規に登録する際の処理の流れの具体例を説明する。

例えば不動産業者であるユーザが情報端末Ｔを使用して物件エントリ２００を登録する場合、例えば情報端末Ｔから物件情報提供サーバ１００へとアクセスし、物件情報提供サーバ１００から物件エントリ２００を登録するための登録画面に係るウェブページが物件情報提供サーバ１００から情報端末Ｔへと送信される。当該登録画面へのユーザによる入力に基づき、物件情報提供サーバ１００は、物件詳細情報２０１及び画像２０３の入力を情報端末Ｔから受け付ける（Ｓ４０１及びＳ４０３）。

物件情報提供サーバ１００の画像評価部１０１は、当該入力された画像２０３の入力を受け付けることにより、画像２０３の対象が何であるかを示す対象物情報２０５を生成する（Ｓ４０５）。画像評価部１０１は、当該対象物情報２０５を画像２０３に関連付け、ＤＢ１１０に登録する。

また、物件エントリ評価部１０３は、画像２０３に対応付けられた対象物情報２０５に基づき、物件エントリ２００がユーザＵを惹きつける画像２０３をどの程度含んでいるか等を示すエントリ評価情報２０７を生成し、当該エントリ評価情報２０７を物件エントリ２００に関連付けてＤＢ１１０に登録する（Ｓ４０９）。惹きつけているか、即ち満足度が高いか否かの判定は、例えば対象画像の閲覧時間の長さが予め定められた基準時間を超えた場合、惹きつけているものと判定する。

なお、ユーザにより登録された画像２０３を逐次解析することにより、画像２０３の並び順などを物件情報登録部１０７がユーザに提案することも考えられる。この手法としては、例えば、登録された画像２０３を画像評価部１０１が評価することにより、対象物が何であるかを判別し、当該対象物の情報をユーザに対して提示する。更に物件エントリ評価部１０３が、当該物件エントリ２００に対する評価値が高くなる画像２０３の順序や組合せを学習により判別し、当該順序や組合せを、物件情報登録部１０７が情報端末Ｔに送信するウェブページ上でユーザに提案することにより実現できる。

（４．２． 物件リスト出力時の処理の流れ）
次に、図５を参照しながら、物件エントリ２００のリストを出力する際の処理の流れの具体例を説明する。

例えば物件を探すユーザＵが物件を検索する場合には、情報端末Ｔを使用して物件情報提供サーバ１００へとアクセスし、検索条件の入力画面に係るウェブページが物件情報提供サーバ１００から情報端末Ｔへと送信される。当該検索条件入力画面へのユーザＵによる入力に基づき、物件情報提供サーバ１００の物件情報提供部１０５は、検索条件の入力を受け付ける（Ｓ５０１）。

物件情報提供サーバ１００の物件情報提供部１０５は、情報端末Ｔから受信した検索条件に基づき、ＤＢ１１０に登録された物件エントリ２００のうち、条件に合致するものを抽出する（Ｓ５０３）。また、物件情報提供部１０５は、抽出された物件エントリ２００を、エントリ評価情報２０７に基づいて並べた物件エントリリストを生成する（Ｓ５０５）。これにより、例えばユーザが物件の仕様、即ち内部の様子を確認するための画像２０３の種類が豊富な物件エントリ２００を物件エントリリストの上位に配置することが可能となる。
物件情報提供部１０５は、当該生成した物件エントリリストを、ユーザＵの操作する情報端末Ｔへと送信する（Ｓ５０７）。

（４．３． 一部の仕様が異なる物件リスト出力時の処理の流れ）
図６を参照しながら、一部の対象に係る仕様が異なる物件エントリ２００のリストを出力する際の処理の流れの具体例を説明する。

まず、ユーザＵからある特定の物件エントリ２００が選択されると（Ｓ６０１）、当該物件エントリ２００に関する詳細画面に係るウェブページを、物件情報提供部１０５は情報端末Ｔに対して送信する。またユーザＵによる指定などに応じて、物件情報提供部１０５は、詳細を表示している物件エントリ２００とは異なる仕様を求める対象物の種別（例えばキッチン、トイレ、風呂等）の指定を受け付ける（Ｓ６０３）。なお、この指定に代えて、ユーザの満足度が高いか否かの判定によって指定を自動判別することもできる。

当該指定に応じて、物件情報提供部１０５は、物件詳細情報２０１及び対象物情報２０５を参照することにより、例えば専有面積や最寄駅等の物件全体としての類似度は高いが、指定された対象物の仕様が異なる、もしくは仕様が類似する物件エントリ２００を抽出する（Ｓ６０５）。仕様が異なる・類似する切り分けは、Ｓ６０３の処理において設定することができる。指定受付時に異なる・類似する、の受付も行なう。自動判別の場合は、予め異なる・類似する、の何れかをシステムの仕様として設定しておく。Ｓ６０５においてその結果得られる物件エントリのリストを、物件情報提供部１０５は情報端末Ｔに対して送信する（Ｓ６０７）。

（５． ハードウェア構成）
図７を参照しながら、物件情報提供サーバ１００のハードウェア構成について説明する。図７に示すように、物件情報提供サーバ１００は、制御部７０１と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部７０５と、記憶部７０７と、表示部７１１と、入力部７１３とを含み、各部はバスライン７１５を介して接続される。

制御部７０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ。図示せず）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ。図示せず）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）７０３等を含む。制御部７０１は、記憶部７０７に記憶される制御プログラム７０９を実行することにより、一般的なコンピュータとしての機能に加え、上述した物件情報提供サービスに係る処理を実行可能に構成される。例えば、図３を参照しながら説明した画像評価部１０１、物件エントリ評価部１０３、物件情報提供部１０５、及び物件情報登録部１０７は、ＲＡＭ７０３に一時記憶された上で、ＣＰＵ上で動作する制御プログラム７０９として実現可能である。

また、ＲＡＭ７０３は、制御プログラム７０９に含まれるコードの他、図３に示した物件エントリ２００、物件詳細情報２０１、画像２０３、対象物情報２０５、エントリ評価情報２０７、及び問合せ件数情報２０９を格納するＤＢ１１０の一部又は全部を一時的に保持する。更にＲＡＭ７０３は、ＣＰＵが各種処理を実行する際のワークエリアとしても使用される。

通信Ｉ／Ｆ部７０５は、情報端末Ｔを含む外部装置との間で、有線又は無線によるネットワークＮを介したデータ通信を行うためのデバイスである。図３に示す物件情報提供部１０５や物件情報登録部１０７等の各機能ブロックが情報端末Ｔとの間で行う通信は、全て通信Ｉ／Ｆ部７０５が行う。

記憶部７０７は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶部７０７は、一般的なコンピュータとしての機能を実現するためのオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーション及びデータ（図示せず）を記憶する。また記憶部７０７は、制御プログラム７０９及びＤＢ１１０を記憶する。前述のとおり、図３に示した画像評価部１０１、物件エントリ評価部１０３、物件情報提供部１０５、及び物件情報登録部１０７は、制御プログラム７０９に含まれる。

ＤＢ１１０は、物件情報提供サービスに必要な各種データ、例えば図２及び図３に示した物件エントリ２００、物件詳細情報２０１、画像２０３、対象物情報２０５、エントリ評価情報２０７、及び問合せ件数情報２０９などを含むことができる。ＤＢ１１０に含まれる各種データは、必要に応じてＲＡＭ７０３等にロードされ、制御部７０１に含まれるＣＰＵから参照される。

表示部７１１は、管理者に情報を表示するためのディスプレイ装置である。表示部７１１の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等が挙げられる。入力部７１３は、管理者から入力を受け付けるためのデバイスである。入力部７１３の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル等を挙げることができる。

なお、物件情報提供サーバ１００は、表示部７１１及び入力部７１３を必ずしも備える必要はない。また表示部７１１及び入力部７１３は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やディスプレイポート等の各種インタフェースを介して外部から物件情報提供サーバ１００に接続されても良い。

（６． 本実施形態の効果）
以上説明したように、本実施形態に係る物件情報提供システム１では、物件エントリ２００に対応付けられた画像２０３に基づいて、ユーザが物件の検討に必要とする物件の仕様を表す画像が好適に用意された物件情報を優先的に提供することができる。より具体的には、例えば画像２０３の対象物が何であるかを示す対象物情報２０５を画像２０３に付与した上で、当該対象物情報２０５に基づき、ユーザＵがより物件の詳細を把握しやすい画像２０３が対応付けられた物件エントリ２００を、リストの上位に表示することが可能となる。

また、対象物の仕様が何であるかの情報を対象物情報２０５に付与することで、例えば特定の対象物に係る仕様違いの他の物件に関する物件エントリ２００のリストを生成し、ユーザＵに提示することが可能となる。

（７． 付記）
なお、上述の実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は上述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。

１ ：物件情報提供システム
１００ ：物件情報提供サーバ
１０１ ：画像評価部
１０３ ：物件エントリ評価部
１０５ ：物件情報提供部
１０７ ：物件情報登録部
１１０ ：データベース
２００ ：物件エントリ
２０１ ：物件詳細情報
２０３ ：画像
２０５ ：対象物情報
２０７ ：エントリ評価情報
２０９ ：問合せ件数情報
７０１ ：制御部
７０３ ：ＲＡＭ
７０５ ：通信インタフェース部
７０７ ：記憶部
７０９ ：制御プログラム
７１１ ：表示部
７１３ ：入力部
７１５ ：バスライン
Ｎ ：ネットワーク
Ｔ ：情報端末
Ｕ ：ユーザ

Claims (6)

1. 物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された第１の評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理する手段と、
   複数の物件にそれぞれ対応付けられる１以上の前記画像評価情報を用いて算出された、前記複数の物件を表現する各々のエントリに対するエントリ評価値を管理する手段と、
   前記エントリ評価値に応じて順序が定められた、前記複数の物件に関する前記エントリのリストを出力する手段と
   を備える情報処理システム。
2. 前記第１の評価モデルは、対象を示す情報が付与された画像を用いて機械学習により生成される、
   請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記エントリ評価値は、機械学習により生成された第２の評価モデルを用いて算出される、
   請求項１又は請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記第２の評価モデルは、前記エントリに対応付けられる１以上の画像に対応付けられる前記画像評価情報を用いて生成される、
   請求項３記載の情報処理システム。
5. 前記第２の評価モデルは、物件を表現する前記エントリの情報と、当該物件に対応付けられる１以上の画像に関する情報と、当該物件に対するユーザからの問合せの数とを用いて、機械学習により生成される、
   請求項３記載の情報処理システム。
6. 物件に関する複数の画像を、機械学習により生成された第１の評価モデルを用いて付与された、画像の対象を表現する画像評価情報と共に管理するステップと、
   複数の物件にそれぞれ対応付けられる１以上の前記画像評価情報を用いて算出された、前記複数の物件を表現する各々のエントリに対するエントリ評価値を管理するステップと、
   前記エントリ評価値に応じて順序が定められた、前記複数の物件に関する前記エントリのリストを出力するステップと
   を情報処理システムが行う情報処理方法。

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