特許 6886183 顧客属性推定システム及び顧客属性推定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6886183

(24)【登録日】2021年5月18日

(45)【発行日】2021年6月16日

(54)【発明の名称】顧客属性推定システム及び顧客属性推定方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20210603BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 300

   G06Q30/02 398

【請求項の数】8

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2018-18866(P2018-18866)

(22)【出願日】2018年2月6日

(65)【公開番号】特開2019-139272(P2019-139272A)

(43)【公開日】2019年8月22日

【審査請求日】2020年3月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】513233768

【氏名又は名称】染谷 豊浩

(74)【代理人】

【識別番号】100125645

【弁理士】

【氏名又は名称】是枝 洋介

(72)【発明者】

【氏名】染谷 豊浩

【審査官】 渡邉 加寿磨

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００１−３２５４３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−２４５２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２５７５４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／０２１８９３７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１３／０３２５６０６（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

Ｇ１６Ｈ １０／００−８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

各不動産物件の住所及びその他の属性を含む不動産属性情報の中から、顧客の住所に係る不動産属性情報を取得する第１取得部と、
不動産物件の属性と当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報の中から、前記第１取得部によって取得された不動産属性情報に係る属性対応情報を取得する第２取得部と、
前記第２取得部によって取得された属性対応情報に基づいて、前記顧客の属性を推定する顧客属性推定部と
を備える、顧客属性推定システム。

【請求項2】

前記不動産属性情報は、各不動産物件の賃貸又は売買に係る不動産広告情報に基づいて生成されている、
請求項１に記載の顧客属性推定システム。

【請求項3】

前記属性対応情報では、不動産物件の売買価格、賃料、間取り、及び平米数の少なくとも１つと、当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられている、
請求項１又は２に記載の顧客属性推定システム。

【請求項4】

前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者の富裕度及び家族構成の少なくとも１つとが対応付けられている、
請求項１乃至３の何れかに記載の顧客属性推定システム。

【請求項5】

前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者への連絡に適した連絡手段とが対応付けられている、
請求項１乃至４の何れかに記載の顧客属性推定システム。

【請求項6】

前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者の信用リスク及び不正リスクの少なくとも１つを含むリスク情報とが対応付けられている、
請求項１乃至５の何れかに記載の顧客属性推定システム。

【請求項7】

前記顧客属性推定部によって推定された顧客の属性に応じた広告情報を提供する提供部をさらに備える、
請求項１乃至６の何れかに記載の顧客属性推定システム。

【請求項8】

コンピュータが、各不動産物件の住所及びその他の属性を含む不動産属性情報の中から、顧客の住所に係る不動産属性情報を取得するステップと、
前記コンピュータが、不動産物件の属性と当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報の中から、取得した不動産属性情報に係る属性対応情報を取得するステップと、
前記コンピュータが、取得した属性対応情報に基づいて、前記顧客の属性を推定するステップと
を有する、顧客属性推定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、顧客の属性を推定するための顧客属性推定システム及び顧客属性推定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、企業等は顧客から氏名及び連絡先等の顧客情報の提供を受け、これを管理している。しかし、このようにして顧客から提供される顧客情報は限定された内容であるため、マーケティング等の目的で利用するには十分ではないことが多い。そのため、顧客の各種属性を推定するための情報システムが、従来種々提案されている。

【0003】

例えば、特許文献１には、金融機関における顧客の属性を推定するために、各顧客が複数の窓口のそれぞれを利用した事実を示す第１情報と、各窓口と顧客属性との結びつきの強弱を示す第２情報とに基づいて、顧客の属性を推定する分析装置が開示されている。この分析装置の場合、顧客が特定の窓口を利用した回数が多いほど、その窓口との結びつきが強い顧客属性を当該顧客の属性に強く反映させることにより、各顧客の属性を推定する。これにより、金融機関は、直接顧客から提供を受けることができない属性を把握することが可能になる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１５−２２５３６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上述した従来の分析装置の場合、金融機関の顧客の行動に基づいて顧客の属性を推定している。そのため、その適用対象は金融機関の顧客に限定され、他業界の顧客の属性を得ることはできない。

【0006】

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、種々の業界における顧客の属性を推定することができる顧客属性推定システム及び顧客属性推定方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の顧客属性推定システムは、各不動産物件の住所及びその他の属性を含む不動産属性情報の中から、顧客の住所に係る不動産属性情報を取得する第１取得部と、不動産物件の属性と当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報の中から、前記第１取得部によって取得された不動産属性情報に係る属性対応情報を取得する第２取得部と、前記第２取得部によって取得された属性対応情報に基づいて、前記顧客の属性を推定する顧客属性推定部とを備える。

【0008】

上記態様において、前記不動産属性情報は、各不動産物件の賃貸又は売買に係る不動産広告情報に基づいて生成されていてもよい。

【0009】

また、上記態様において、前記属性対応情報では、不動産物件の売買価格、賃料、間取り、及び平米数の少なくとも１つと、当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられていてもよい。

【0010】

また、上記態様において、前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者の富裕度及び家族構成の少なくとも１つとが対応付けられていてもよい。

【0011】

また、上記態様において、前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者への連絡に適した連絡手段とが対応付けられていてもよい。

【0012】

また、上記態様において、前記属性対応情報では、不動産物件の属性と、当該不動産物件の居住者の信用リスク及び不正リスクの少なくとも１つを含むリスク情報とが対応付けられていてもよい。

【0013】

また、上記態様において、前記顧客属性推定部によって推定された顧客の属性に応じた広告情報を提供する提供部をさらに備えていてもよい。

【0014】

本発明の一の態様の顧客属性推定方法は、コンピュータが、各不動産物件の住所及びその他の属性を含む不動産属性情報の中から、顧客の住所に係る不動産属性情報を取得するステップと、前記コンピュータが、不動産物件の属性と当該不動産物件の居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報の中から、取得した不動産属性情報に係る属性対応情報を取得するステップと、前記コンピュータが、取得した属性対応情報に基づいて、前記顧客の属性を推定するステップとを有する。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、不動産管理情報を利用することによって顧客の属性を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定システム及びその通信先の構成を示すブロック図。

【図2】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置の構成を示すブロック図。

【図3】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている顧客情報データベースのレイアウトの一例を示す図。

【図4】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている広告掲載情報データベースのレイアウトの一例を示す図。

【図5A】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている賃料・収入レベルテーブルの一例を示す図。

【図5B】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている間取り・家族構成テーブルの一例を示す図。

【図5C】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている間取り・連絡手段テーブルの一例を示す図。

【図5D】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている平米数・信用リスクテーブルの一例を示す図。

【図5E】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置に設けられている売買価格・不正リスクテーブルの一例を示す図。

【図6】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置によって実行される顧客属性推定処理の手順を示すフローチャート。

【図7】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置のディスプレイに表示される顧客属性表示画面の一例を示す図。

【図8】本発明の実施の形態に係る顧客属性推定装置によって実行される広告情報提供処理の手順を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。

【0018】

［顧客属性推定システムの構成］
図１は、本発明の実施の形態に係る顧客属性推定システム及びその通信先の構成を示すブロック図である。本実施の形態の顧客属性推定システムは、図１における顧客属性推定装置（以下、単に「推定装置」という）１により構成されている。推定装置１は、複数の顧客に対して各種のサービス・商品を提供する事業者側に設けられる装置であり、図１に示すとおり、その顧客側で用いられる複数の顧客端末２，２，…と通信可能に接続されている。その他にも、推定装置１は、不動産物件の賃貸・売買に係る広告情報を蓄積する不動産広告データベース（ＤＢ）３と通信可能に接続されている。

【0019】

顧客端末２，２，…は、例えばパーソナルコンピュータ、携帯電話機、タブレット端末及びＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の通信機能を有する装置等で構成される。推定装置１は、これらの顧客端末２，２，…とインターネット等の通信ネットワーク１００を介して通信を行う。

【0020】

なお、不動産広告ＤＢ３としては、現在普及している「レインズ」（登録商標）等の不動産流通情報システムを利用することが可能である。

【0021】

本実施の形態では、上記のとおり推定装置１と不動産広告ＤＢ３とが別装置となっているが、推定装置１が不動産広告ＤＢ３を有していてもよい。

【0022】

［顧客属性推定装置の構成］
以下、上述した推定装置１の詳細な構成について説明する。
図２は、実施の形態の推定装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すとおり、コンピュータ（推定装置）１は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ハードディスク１３、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４、及びディスプレイ１５を備えており、これらのＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ハードディスク１３、通信Ｉ／Ｆ１４、及びディスプレイ１５は、バス１６によって接続されている。

【0023】

ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１２にロードされた各種のコンピュータプログラムを実行する。これにより、コンピュータ１が本実施の形態の推定装置１として機能することになる。

【0024】

ＲＯＭ１１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable PROM）等によって構成されており、ＣＰＵ１０にて実行されるコンピュータプログラム及びその実行の際に用いられるデータ等が記憶されている。

【0025】

ＲＡＭ１２は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどによって構成されている。このＲＡＭ１２は、ハードディスク１３に記憶されている各種のコンピュータプログラムの読み出し等に用いられる。また、ＣＰＵ１０が各種のコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１０の作業領域としても利用される。

【0026】

ハードディスク１３には、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムなど、ＣＰＵ１０に実行させるための各種のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータ等が予めインストールされている。また、このハードディスク１３には、顧客に関する顧客情報が格納される顧客情報データベース（ＤＢ）１３Ａと、不動産広告ＤＢ３から取得した不動産物件の広告情報に基づいて生成される広告掲載情報が格納される広告掲載情報データベース（ＤＢ）１３Ｂと、不動産物件の属性と居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報が格納される属性対応情報データベース（ＤＢ）１３Ｃとが設けられている。これらの各データベースの詳細については後述する。

【0027】

さらに、ハードディスク１３には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するWindows（登録商標）などのマルチタスクオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、各種のコンピュータプログラムが当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。

【0028】

通信Ｉ／Ｆ１４は、通信ネットワーク１００を介して推定装置１が外部の装置と通信するためのインタフェース装置である。推定装置１は、この通信Ｉ／Ｆ１４を介して、顧客端末２，２，…及び不動産広告ＤＢ３との間で各種のデータの送受信を行う。

【0029】

ディスプレイ１５は、ＬＣＤ等で構成される出力装置であり、ＣＰＵ１０から与えられた画像データに応じた映像信号にしたがって画像（画面）を表示する。

【0030】

以下、ハードディスク１３に設けられている各データベースの詳細について説明する。
（Ａ）顧客情報ＤＢ１３Ａ
図３は、本発明の実施の形態に係る推定装置１に設けられている顧客情報ＤＢ１３Ａのレイアウトの一例を示す図である。図３に示すように、顧客情報ＤＢ１３Ａは、顧客を識別するための顧客ＩＤが格納される顧客ＩＤフィールド１０１、顧客の氏名又は名称が格納される氏名フィールド１０２、顧客の住所の郵便番号が格納される郵便番号フィールド１０３、顧客の住所が格納される住所フィールド１０４、及び顧客の住所以外の連絡先が格納される連絡先フィールド１０５を少なくとも有している。

【0031】

上記の連絡先フィールド１０５には、例えば、固定電話・携帯電話の番号、電子メールアドレス、及びＳＮＳ（Social Network Service）のアカウントＩＤ等が、連絡先として格納されている。

【0032】

上記の顧客情報ＤＢ１３Ａに格納される顧客情報は、顧客から提供された情報に基づいて生成される。また、顧客からの指示に基づいて適宜更新される。

【0033】

（Ｂ）広告掲載情報ＤＢ１３Ｂ
図４は、本発明の実施の形態に係る推定装置１に設けられている広告掲載情報ＤＢ１３Ｂのレイアウトの一例を示す図である。図４に示すように、広告掲載情報ＤＢ１３Ｂは、各不動産物件の広告を識別するための広告ＩＤが格納される広告ＩＤフィールド２０１、当該物件が賃貸及び売買の何れに係るものであるのかを示す物件種類が格納される物件種類フィールド２０２、当該物件の郵便番号が格納される郵便番号フィールド２０３、当該物件の住所が格納される住所フィールド２０４、当該広告の掲載が開始された時期（以下「掲載開始時期」という）が格納される掲載開始フィールド２０５、同じく終了した時期（以下「掲載終了時期」という）が格納される掲載終了フィールド２０６、当該広告の広告主が格納される広告主フィールド２０７、その広告主の連絡先が格納される連絡先フィールド２０８、当該物件の価値を示す情報が格納される価値フィールド２０９、当該物件の間取りを示す情報が格納される間取りフィールド２１０、当該物件の平米数が格納される平米数フィールド２１１、及び当該物件の構造の種別（木造、ＲＣ等）が格納される構造フィールド２１２を少なくとも有している。

【0034】

上記の広告掲載情報は、推定装置１が不動産広告ＤＢ３にアクセスして取得した情報により生成される。そのアクセスが適宜のタイミングで繰り返し行われることにより、広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの内容は最新の状態に保たれている。なお、広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに格納されている各種情報の一部が不動産広告ＤＢ３以外から取得された情報であってもよい。

【0035】

本実施の形態において、価値フィールド２０９には、不動産物件の賃料又は売買価格が格納されている。但し、これら以外にも、価値フィールド２０９に格納される不動産物件の価値を示す情報として、管理費、築年数、及び駅からの距離等を用いてもよい。また、これらの各情報を組み合わせることによって、不動産物件の価値を規定するようにしてもよい。

【0036】

また、本実施の形態において、間取りフィールド２１０には、不動産物件の間取りを直接示す情報が格納されているが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、間取りフィールド２１０には床面積が格納されており、推定装置１がその床面積に基づいて間取りを推定するようにしてもよい（例えば、床面積が１００平法メートルの場合は３ＬＤＫと推定する等）。

【0037】

なお、掲載終了フィールド２０６に掲載終了時期が格納されているものは、過去の広告に関する広告掲載情報である。このように、本実施の形態では、現在有効な広告のみではなく、過去の広告に関する広告掲載情報も使用する。これによって、より多くの不動産物件を処理対象とすることが可能になる。

【0038】

（Ｃ）属性対応情報ＤＢ１３Ｃ
上述したように、属性対応情報ＤＢ１３Ｃには、不動産物件の属性と居住者の属性とが対応付けられた属性対応情報が格納される。この属性対応情報ＤＢ１３Ｃは、複数のテーブルで構成されている。以下、各テーブルの例について図を参照しながら説明する。

【0039】

図５Ａは、賃料・収入レベルテーブルの一例を示す図である。この賃料・収入レベルテーブルは、賃料が０万円以上３万円未満の場合は収入レベルが１００万円等のように、不動産物件の賃料と居住者の収入レベルとの対応を示している。この賃料・収入レベルテーブルの他にも、属性対応情報ＤＢ１３Ｃには、不動産物件の売買価格と居住者の収入レベルとの対応を示す売買価格・収入レベルテーブル等が設けられている。

【0040】

広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの価値フィールド２０９に格納されている情報と、上記の賃料・収入レベルテーブル及び売買価格・収入レベルテーブル等とを照合することにより、各顧客の富裕度を得ることができる。ここで、富裕度とは、顧客の富裕性の度合いを示す値であり、収入レベルはその一指標である。

【0041】

図５Ｂは、間取り・家族構成テーブルの一例を示す図である。この間取り・家族構成テーブルは、間取りが１Ｋ又は１ＤＫの場合は家族構成が独身等のように、不動産物件の間取りと居住者の家族構成との対応を示している。

【0042】

広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの間取りフィールド２１０に格納されている情報と、上記の間取り・家族構成テーブルとを照合することにより、各顧客の家族構成を推定することができる。

【0043】

図５Ｃは、間取り・連絡手段テーブルの一例を示す図である。この間取り・連絡手段テーブルは、間取りが１Ｋ又は１ＤＫの場合は連絡手段が電子メール，ＳＮＳ等のように、不動産物件の間取りと居住者に連絡する場合に適した連絡手段（以下、「好適な連絡手段」という）との対応を示している。この連絡手段は、居住者の数が多いと考えられる間取りに居住する顧客に対しては郵送又は固定電話等が、居住者の数が少ないと考えられる間取りに居住する顧客に対しては電子メール又は携帯電話等がそれぞれ適している等の推測に基づいて、規定されている。

【0044】

広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの間取りフィールド２１０に格納されている情報と、上記の間取り・連絡手段テーブルとを照合することにより、各顧客について好適な連絡手段を推定することができる。

【0045】

図５Ｄは、平米数・信用リスクテーブルの一例を示す図である。この平米数・信用リスクテーブルは、平米数が２０平米未満の場合は信用リスクが１（値が低いほどリスクが高いことを示している）等のように、不動産物件の平米数と居住者の信用リスク（債務不履行リスク）との対応を示している。この信用リスクは、平米数が大きい住居の顧客はローン等が債務不履行になるリスクが低く、平米数が小さい住居の顧客はそのリスクが高い等の推測に基づいて、規定されている。

【0046】

広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの平米数フィールド２１１に格納されている情報と、上記の平米数・信用リスクテーブルとを照合することにより、各顧客の信用リスクを推定することができる。

【0047】

図５Ｅは、売買価格・不正リスクテーブルの一例を示す図である。この売買価格・不正リスクテーブルは、売買価格が１０００万円未満の場合は不正リスクが１（値が低いほどリスクが高いことを示している）等のように、不動産物件の売買価格と居住者の不正リスクとの対応を示している。この不正リスクは、売買価格が高い住居の顧客は商品購入等の際に不正な行為をとりにくく、売買価格が低い住居の顧客はそのような不正な行為をとりやすい等の推測に基づいて、規定されている。また、売買価格が相場から離れている場合には不正リスクを高くすること等も想定される。

【0048】

広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの価値フィールド２０９に格納されている情報と、上記の売買価格・不正リスクテーブルとを照合することにより、各顧客の不正リスクを推定することができる。

【0049】

上述したように、属性対応情報ＤＢ１３Ｃにおいて、不動産物件の各種属性と居住者の各種属性とが対応付けられている。不動産物件の属性としては、上記の賃料、売買価格、間取り、及び平米数の他にも、構造、管理費、築年数、駅からの距離等を挙げることができる。また、居住者の属性としては、上記の収入レベル（富裕度の一指標）、家族構成、連絡手段、信用リスク、及び不正リスクの他にも、年齢、性別、就業状況、保有資産レベル（富裕度の一指標）等を挙げることができる。例えば、管理費が高い住居の顧客は仕事を有している等のように、不動産物件の管理費と居住者の就業状況との対応を示すテーブルが属性対応情報ＤＢ１３Ｃに設けられていてもよい。なお、このように不動産物件の属性として管理費等を用いる場合、その管理費等の情報が広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに格納されている必要がある。

【0050】

［顧客属性推定システムの動作］
次に、上述したように構成された本実施の形態の顧客属性推定システムの動作について、フローチャート等を参照しながら説明する。本実施の形態の顧客属性推定システムにおいて実行される主な処理には、（１）顧客の属性を推定するための顧客属性推定処理、及び（２）顧客に対して各種の情報を提供するための情報提供処理がある。以下では、これらの各処理の詳細について説明する。

【0051】

（１）顧客属性推定処理
図６は、本発明の実施の形態の推定装置１によって実行される顧客属性推定処理の手順を示すフローチャートである。図６に示すとおり、推定装置１はまず、顧客情報ＤＢ１３Ａを参照して処理対象となる顧客情報を特定する（Ｓ１０１）。次に、推定装置１は、特定した顧客情報から顧客の郵便番号及び住所を取得し（Ｓ１０２）、その郵便番号及び住所をキーとして広告掲載情報ＤＢから広告掲載情報を検索する（Ｓ１０３）。なお、ここでは、郵便番号及び住所の両情報で検索を行っているが、住所のみを用いて検索を行うようにしてもよい。

【0052】

上記のステップＳ１０３による検索の結果、広告掲載情報が検索されなかった場合、すなわち、顧客の住所と同一の住所の不動産物件に係る広告掲載情報が広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに存在しなかった場合（Ｓ１０４でＮＯ）、推定装置１は、後述するステップＳ１１０へ進む。

【0053】

他方、上記のステップＳ１０３による検索で広告掲載情報が検索された場合、すなわち、顧客の住所と同一の住所の不動産物件に係る広告掲載情報が広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに存在している場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、推定装置１は、その広告掲載情報に含まれている当該不動産物件の属性を特定する（Ｓ１０５）。本実施の形態の場合、広告掲載情報ＤＢ１３Ｂの価値フィールド２０９、間取りフィールド２１０、平米数フィールド２１１、及び構造フィールド２１２に格納されている各属性が特定されることになる。

【0054】

次に、推定装置１は、特定した不動産物件の属性に基づいて、属性対応情報ＤＢ１３Ｃから属性対応情報を検索する（Ｓ１０６）。より具体的に説明すると、推定装置１は、属性対応情報ＤＢ１３Ｃに設けられている各テーブルを参照し、ステップＳ１０５にて特定した不動産物件の属性を含む属性対応情報を抽出する。そして、推定装置１は、その抽出した属性対応情報に示されている居住者の属性を、顧客の属性として特定する（Ｓ１０７）。例えば、ステップＳ１０５において不動産物件の属性として間取りが特定された場合、推定装置１は、属性対応情報ＤＢ１３Ｃにおける間取り・家族構成テーブル及び間取り・連絡手段テーブルにて当該間取りと対応付けられている家族構成及び連絡手段を、顧客の属性として特定する。このステップＳ１０７により、顧客の属性の推定がなされる。

【0055】

次に、推定装置１は、ステップＳ１０７において特定した顧客の属性を含む顧客属性推定情報を生成し（Ｓ１０８）、その顧客属性推定情報を含む顧客属性表示画面をディスプレイ１５に出力する（Ｓ１０９）。

【0056】

その後、推定装置１は、すべての顧客情報について処理を行ったか否かを判定し（Ｓ１１０）、まだ処理していない顧客情報が存在すると判定した場合（Ｓ１１０でＮＯ）、ステップＳ１０１に戻ってそれ以降の処理を実行する。他方、すべての顧客情報について処理を行ったと判定した場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、推定装置１は顧客属性推定処理を終了させる。

【0057】

図７は、推定装置１のディスプレイ１５に表示される顧客属性表示画面の一例を示す図である。図７に示すとおり、顧客属性表示画面１００１には、顧客を特定するための顧客ＩＤ及び氏名、並びにその顧客について顧客情報にて規定されている属性（住所、電話番号、及び電子メール等）の他、ステップＳ１０７において特定された顧客の属性、すなわち推定装置１によって推定された顧客の属性が表示されている。この図７に示す例では、そのような推定属性として、収入レベル、家族構成、好適な連絡手段、及び信用リスクが表示されており、不正リスクについては特定できなかったために「不明」と表示されている。

【0058】

事業者は、顧客属性表示画面１００１を参照することにより、推定された顧客の属性を把握することができる。これらの属性は、事業者において実施されるマーケティング及びリスク管理等に活用することができる。

【0059】

なお、本実施の形態では属性対応情報ＤＢ１３Ｃを用いて顧客の属性を推定しているが、属性対応情報ＤＢ１３Ｃを用いることなく顧客の属性を推定することも可能である。例えば、広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに格納されている掲載開始時期及び掲載終了時期を用いることにより、居住年数及び転居予定の有無等の顧客の属性を推定することができる。より具体的に説明すると、推定装置１は、掲載終了時期から所定期間後（例えば１ヵ月後等）に顧客は現住所に居住を開始したものと判断して、顧客の居住年数を推定することができる。また、推定装置１は、広告掲載情報に掲載開始時期のみしか格納されておらず掲載終了時期が格納されていない場合、顧客は転居予定であると推定することができる。

【0060】

（２）情報提供処理
推定装置１は、上述した顧客属性推定処理により推定された顧客の属性を用いて、次の情報提供処理を実行する。
図８は、推定装置１によって実行される情報提供処理の手順を示すフローチャートである。図８に示すとおり、推定装置１はまず、顧客情報ＤＢ１３Ａを参照して処理対象となる顧客情報を特定する（Ｓ２０１）。

【0061】

次に、推定装置１は、上記の顧客属性推定処理によって推定された顧客の収入レベル及び家族構成に応じて定められているサービス・商品に関する広告情報を、顧客に対して提供する情報として特定する（Ｓ２０２）。より具体的には、推定装置１は、収入レベルに応じて定められているサービス・商品（例えば、収入レベルが高い場合は高額なサービス・商品、低い場合は低額なサービス・商品等）に関する広告情報、及び家族構成に応じて定められているサービス・商品（例えば、家族構成が独身である場合は独身向けのサービス・商品、子供がいる場合は子供向けのサービス・商品等）に関する広告情報をハードディスク１３に記憶しており、その広告情報の中から、推定された収入レベル及び家族構成に対応したものを特定する。

【0062】

上記のとおり、本実施の形態では、顧客の収入レベル及び家族構成の両方に基づいて広告情報が特定されているが、本発明はこれに限定されるわけではなく、いずれか一方のみに基づいて広告情報が生成されてもよい。

【0063】

次に、推定装置１は、上記の顧客属性推定処理によって推定された好適な連絡手段を特定し（Ｓ２０３）、その連絡手段を用いて、ステップＳ２０２にて特定した広告情報を顧客に対して提供する（Ｓ２０４）。例えば、好適な連絡手段として電子メールが特定された場合、推定装置１は、広告情報を参照するためのＵＲＬを、顧客情報に含まれている電子メールアドレス宛に電子メールにて送信する。同じくＳＮＳが特定された場合であれば、推定装置１は、顧客情報に含まれているＳＮＳのアカウント宛に当該ＵＲＬを送信する。各顧客は、このようにして送信されたＵＲＬに対して顧客端末２を用いてアクセスすることにより、自身に適した広告情報を得ることができる。

【0064】

また、好適な連絡手段として固定電話又は携帯電話が特定された場合、推定装置１は、顧客情報に含まれている電話番号宛に連絡する旨の情報をディスプレイ１５上に出力する。この情報にしたがって、オペレータが顧客に対して広告情報を電話にて伝えることにより、広告情報の提供が完了する。その他にも、好適な連絡手段として郵送が特定された場合であれば、想定装置１は顧客情報に含まれている住所宛に連絡する旨の情報をディスプレイ１５上に出力する。この情報にしたがって、オペレータが顧客に対して広告情報が掲載された資料を郵送することにより、広告情報の提供が完了する。

【0065】

上述したように、本実施の形態の場合、顧客情報及び不動産広告情報を利用することによって、各顧客の属性を推定することができる。この顧客情報は、顧客の住所を含んでいるものであれば、どの業界の顧客についての顧客情報であってもよい。そのため、本実施の形態によれば、種々の業界における顧客の属性を取得することができる。

【0066】

（その他の実施の形態）
上記の実施の形態において、推定装置１は、不動産物件の広告情報を用いて各物件の属性を取得しているが、本発明はこれに限定されるわけではなく、不動産の各種管理を行うためのそれ以外の情報を用いて各物件の属性を取得するようにしてもよい。例えば、各不動産物件が空室であるか否かを示す不動産空室情報を用いて、その間取り及び平米数等の属性を取得するようにしてもよい。

【0067】

また、上記の実施の形態では、推定装置１が適宜のタイミングで繰り返し不動産広告ＤＢ３にアクセスして広告に関する情報を取得しているが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、推定装置１は、顧客属性推定処理を実行する都度、不動産広告ＤＢ３にアクセスして広告に関する情報を取得するようにしてもよい。その場合、処理対象となっている顧客に係る不動産物件の広告に関する情報のみを取得してもよく、不特定多数の不動産物件の広告に関する情報を取得しても構わない。

【0068】

また、上記の実施の形態では、顧客の住所と同一の住所の不動産物件に係る広告掲載情報が広告掲載情報ＤＢ１３Ｂに存在しなかった場合、当該顧客の属性の推定を行っていないが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、顧客の住所と同一の住所については広告掲載情報が登録されていなくても、その住所から所定距離の範囲内にある近隣地域の不動産物件に係る広告掲載情報が登録されていれば、その広告掲載情報に基づいて当該顧客の属性の推定を行うようにしてもよい。さらに、所定の領域毎に取引価格（売買価格又は賃料）の相場の情報を推定装置１が有しており、顧客の住所が属する領域の相場を参照することにより、当該顧客の属性の推定を行うことも可能である。ここでの相場は、当該領域内の不動産物件の取引価格の平均値等が想定される。その他にも、各領域の取引価格が平均的な相場とどの程度乖離しているのか等を示す情報を推定装置１が有しており、その情報を用いることによって当該顧客の属性の推定を行うようにしてもよい。

【0069】

また、上記の実施の形態では、推定装置１が特定の事業者側に設けられているが、この推定装置１の機能をＡＳＰ（Application Service Provider）により提供するような形態であってもよい。これにより、複数の事業者が容易に当該機能を利用することが可能になる。

【0070】

上述した実施の形態では、単一のコンピュータ１によって推定装置１の機能が実現されているが、例えば複数のコンピュータによる分散システムによって推定装置１の機能が実現されていてもよく、様々な態様が想定される。

【産業上の利用可能性】

【0071】

本発明の顧客属性推定システム及び顧客属性推定方法はそれぞれ、各種事業における顧客の属性を推定するためのシステム及び方法等として有用である。

【符号の説明】

【0072】

１ 推定装置
２ 顧客端末
３ 不動産広告データベース
１０ ＣＰＵ
１１ ＲＯＭ
１２ ＲＡＭ
１３ ハードディスク
１３Ａ 顧客情報データベース
１３Ｂ 広告掲載情報データベース
１３Ｃ 属性対応情報データベース
１４ 通信インタフェース
１５ ディスプレイ
１６ バス
１００ 通信ネットワーク
１００１ 顧客属性情報画面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図6】

【図7】

【図8】