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公開番号2025035208
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-13
出願番号2023142112
出願日2023-09-01
発明の名称住環境評価システム及び住環境評価方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06Q 50/16 20240101AFI20250306BHJP(計算;計数)
要約【課題】個人の嗜好を反映した住環境の評価を高い解像度で実現し、視覚的に提供する。
【解決手段】住環境評価システムは、マップ作成部(が生成した客観マップを入力データとし、総合幸福度及び個別環境因子満足度を正解データとし、重視因子を特徴量としてモデルを機械学習し、重視因子の偏りのない総合幸福度の推定モデル及び個別環境因子満足度の推定モデルを生成する推定モデル生成部と、総合幸福度の推定モデルを使用して第2の地域における住民の総合幸福度に関する総合幸福度マップを推定するとともに、個別環境因子満足度の推定モデルを使用して第2の地域における住民の個別環境因子に関する個別環境因子満足度マップを推定し、総合幸福度マップ及び個別環境因子満足度マップを使用して第2の地域における住民に特化した個人化幸福度マップを生成するマップ生成部と、個人化幸福度マップを可視化する可視化部と、を備える。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
第１の地域における住環境に関する、総合幸福度と、個別環境因子の満足度を表す個別環境因子満足度と、重視因子とを含む調査データを取得する調査情報取得部と、
前記第１の地域における住環境に関して取得しうるリモートセンシングデータを用いて、前記個別環境因子満足度を表す客観マップを生成するとともに、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を表す主観マップを生成するマップ作成部と、
前記客観マップを入力データとし、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を正解データとし、前記重視因子を特徴量として、モデルを機械学習し、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデル及び前記個別環境因子満足度の推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
前記総合幸福度の推定モデルを使用して第２の地域における住民の前記総合幸福度に関する総合幸福度マップを推定するとともに、前記個別環境因子満足度の推定モデルを使用して前記第２の地域における住民の前記個別環境因子に関する個別環境因子満足度マップを推定し、前記総合幸福度マップ及び前記個別環境因子満足度マップを使用して、前記第２の地域における住民に特化した個人化幸福度マップを生成するマップ生成部と、
前記個人化幸福度マップを可視化する可視化部と、
を備えることを特徴とする住環境評価システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記調査情報取得部は、
前記総合幸福度を評価する際に重視した前記個別環境因子を含む前記調査データを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の住環境評価システム。
【請求項３】
前記マップ作成部は、前記リモートセンシングデータを用いて、前記個別環境因子を定量的に評価しうる前記客観マップを生成する
ことを特徴する請求項２に記載の住環境評価システム。
【請求項４】
前記マップ作成部は、
前記総合幸福度と前記個別環境因子をマッピングする
ことを特徴する請求項１に記載の住環境評価システム。
【請求項５】
前記推定モデル生成部は、
前記個別環境因子を定量的に評価しうる前記客観マップを入力データとし、前記総合幸福度マップを正解データとし、前記重視因子を特徴量とし、機械学習を行って、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデルを生成する、
ことを特徴する請求項１に記載の住環境評価システム。
【請求項６】
前記マップ生成部は、
前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデルを使用し、
前記第２の地域において取得される前記リモートセンシングデータから前記個別環境因子を評価する前記客観マップを使用し、
前記第２の地域に関する前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度マップを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の住環境評価システム。
【請求項７】
前記推定モデル生成部は、
前記第２の地域に関する前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度マップと、
前記個別環境因子満足度の推定モデルを用いて推定した前記個別環境因子満足度マップを使用し、前記個人化幸福度マップを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の住環境評価システム。
【請求項８】
前記推定モデル生成部は、
前記総合幸福度マップを正解データとし、前記リモートセンシングデータから生成した前記客観マップを入力データとし、前記重視因子を特徴量とし、モデルを機械学習し、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデルを生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の住環境評価システム。
【請求項９】
前記第２の地域で推定した前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度マップと、前記個別環境因子満足度マップと、前記個人化幸福度マップと、を可視化して利用者に提示し、
利用者のフィードバックを用いて、前記調査情報取得部による前記調査データの取得方法を改善し、前記総合幸福度の推定モデル及び前記個別環境因子満足度の推定モデルを改善する提案を行う利用者向け分析部を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の住環境評価システム。
【請求項１０】
住環境を定量的に評価する住環境評価システムにおける寿環境評価方法において、
調査情報取得部が、第１の地域における住環境に関する、総合幸福度と、個別環境因子の満足度を表す個別環境因子満足度と、重視因子とを含む調査データ１０１ｄを取得するステップと、
マップ作成部が、前記第１の地域における住環境に関して取得しうるリモートセンシングデータを用いて、前記個別環境因子満足度を表す客観マップを生成するとともに、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を表す主観マップを生成するステップと、
推定モデル生成部が、前記客観マップを入力データとし、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を正解データとし、前記重視因子を特徴量として、モデルを機械学習し、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデル及び前記個別環境因子満足度の推定モデルを生成するステップと、
マップ生成部が、前記総合幸福度の推定モデルを使用して第２の地域における住民の前記総合幸福度に関する総合幸福度マップを推定するとともに、前記個別環境因子満足度の推定モデルを使用して前記第２の地域における住民の前記個別環境因子に関する個別環境因子満足度マップを推定し、前記総合幸福度マップ及び前記個別環境因子満足度マップを使用して、前記第２の地域における住民に特化した個人化幸福度マップを生成するステップと、
可視化部が、前記個人化幸福度マップを可視化するステップと、
を有することを特徴とする住環境評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は住環境評価システム及び住環境評価方法に関し、例えば、住環境を定量的に評価する住環境評価システムに適用して好適なものである。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、住環境を定量的に評価する技術への需要があり、住環境の評価方法の研究開発が進められている。従来の住環境の評価方法としては、例えば、個人の価値観に基づく住環境の定量評価を参照していた。これにより、不動産業者は、賃貸契約または売買契約の成約までに要する時間を短縮することができるとともに、家探しを行う客（以下「不動産利用者」ともいう）は、希望する住環境に適合する地域を絞り込みやすくなる。一方、自治体は、所定の観点に基づく住環境の定量的な評価から地域の現状を把握し、施設等の立案計画に役立てることができる。
【０００３】
特許文献１には、個人の価値観の重み付きに基づいて不動産情報を出力する住環境評価手段が開示されている。また、特許文献２には、個人の価値観に基づいて住環境評価を行う住環境評価装置が開示されている。特許文献２に開示された住環境評価装置は、オープンデータを分析して住環境に関する指標を算出するモデルが中心となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１７－３７５４８号公報
特開２０１７－９１４２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示された住環境評価手法では、基本的に、住民の主観的な感想に基づく幸福度が反映されておらず、地域レベルの情報に基づいて住環境を評価している。地域レベルの情報としては、平均年収や教育レベル等の評価基準を用いるが、このような評価基準は、住民の主観的な幸福度に対して実際にどの程度影響するかについて評価されていない。一方、住民の主観的な幸福度を反映して住環境の評価を行う場合には、通常、住民に対して直接住まいの幸福度に関する調査が実施される。ただし、調査中に評価された幸福度は、重視する個別環境因子が異なるため、常に地域住民に応じて偏りがあることに留意する必要がある。また、住環境の評価は、地域レベルではなく、より細かい粒度の評価が必要である。これは、地域レベルに応じた住環境の評価の解像度が低いと、例えば不動産利用者にとって、実際に住みたい場所を特定するのに時間が掛かってしまうおそれがあるためである。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、個人の嗜好をより反映した住環境の評価を、従来よりも高い解像度で実現し、視覚的に提供することが可能な住環境評価システム及び住環境評価方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明においては、第１の地域における住環境に関する、総合幸福度と、個別環境因子の満足度を表す個別環境因子満足度と、重視因子とを含む調査データを取得する調査情報取得部と、前記第１の地域における住環境に関して取得しうるリモートセンシングデータを用いて、前記個別環境因子満足度を表す客観マップを生成するとともに、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を表す主観マップを生成するマップ作成部と、前記客観マップを入力データとし、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を正解データとし、前記重視因子を特徴量として、モデルを機械学習し、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデル及び前記個別環境因子満足度の推定モデルを生成する推定モデル生成部と、前記総合幸福度の推定モデルを使用して第２の地域における住民の前記総合幸福度に関する総合幸福度マップを推定するとともに、前記個別環境因子満足度の推定モデルを使用して前記第２の地域における住民の前記個別環境因子に関する個別環境因子満足度マップを推定し、前記総合幸福度マップ及び前記個別環境因子満足度マップを使用して、前記第２の地域における住民に特化した個人化幸福度マップを生成するマップ生成部と、前記個人化幸福度マップを可視化する可視化部と、を備えるようにした。
【０００８】
また本発明においては、住環境を定量的に評価する住環境評価システムにおける住環境評価方法において、調査情報取得部が、第１の地域における住環境に関する、総合幸福度と、個別環境因子の満足度を表す個別環境因子満足度と、重視因子とを含む調査データを取得するステップと、マップ作成部が、前記第１の地域における住環境に関して取得しうるリモートセンシングデータを用いて、前記個別環境因子満足度を表す客観マップを生成するとともに、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を表す主観マップを生成するステップと、推定モデル生成部が、前記客観マップを入力データとし、前記総合幸福度及び前記個別環境因子満足度を正解データとし、前記重視因子を特徴量として、モデルを機械学習し、前記重視因子の偏りのない前記総合幸福度の推定モデル及び前記個別環境因子満足度の推定モデルを生成するステップと、マップ生成部が、前記総合幸福度の推定モデルを使用して第２の地域における住民の前記総合幸福度に関する総合幸福度マップを推定するとともに、前記個別環境因子満足度の推定モデルを使用して前記第２の地域における住民の前記個別環境因子に関する個別環境因子満足度マップを推定し、前記総合幸福度マップ及び前記個別環境因子満足度マップを使用して、前記第２の地域における住民に特化した個人化幸福度マップを生成するステップと、可視化部が、前記個人化幸福度マップを可視化するステップと、を有するようにした。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、個人の嗜好をより反映した住環境の評価を、従来よりも高い解像度で実現し、視覚的に提供することが可能な住環境評価システム及び住環境評価方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本実施形態における住環境評価システムの構成例を表す模式図である。
本実施形態における住環境評価システムのハードウェア構成を表す構成図である。
本実施形態におけるアンケート方式の調査の内容を表す模式図である。
本実施形態におけるデータベースを表す模式図である。
本実施形態におけるシステム全体の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における総合幸福度マップ及び個別環境要因満足度マップを表す模式図である。
本実施形態における個人化幸福度マップを表す模式図である。
本実施形態における調査情報取得部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態におけるリモートセンシングデータ分析部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における調査情報分析部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における主観データ生成部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における客観データ生成部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における学習データ生成部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における総合幸福度推定モデル生成部の処理を説明するフローチャートである。
本実施形態における個別環境要因満足度推定モデル生成部の処理を表す模式図である。
本実施形態における個人化幸福度推定部の処理を表す模式図である。
本実施形態における利用者向け分析部の処理を表す模式図である。
本実施形態における総合幸福度学習フェーズのデータ構造を表す模式図である。
本実施形態における個別満足度学習フェーズのデータ構造を表す模式図である。
本実施形態における総合幸福度推論フェーズのデータ構造を表す模式図である。
本実施形態における個別満足度推論フェーズのデータ構造を表す模式図である。
本実施形態における利用者操作を表す模式図の例である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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