特開 2022-148617 空間評価支援装置及び空間評価支援プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022148617

(43)【公開日】2022-10-06

(54)【発明の名称】空間評価支援装置及び空間評価支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 13/00 20060101AFI20220929BHJP

   G06Q 50/00 20120101ALI20220929BHJP

   G06F 16/335 20190101ALI20220929BHJP

【ＦＩ】

G06F13/00 560A

G06F13/00 510G

G06Q50/00 300

G06F16/335

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021050366

(22)【出願日】2021-03-24

(71)【出願人】

【識別番号】000003621

【氏名又は名称】株式会社竹中工務店

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】特許業務法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】安藤 邦明

(72)【発明者】

【氏名】国本 陸斗

【テーマコード（参考）】

5B084

5B175

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B084AA02

5B084AA17

5B084AA30

5B084AB11

5B084AB31

5B084AB39

5B084AB40

5B084BB15

5B084CC04

5B084CC06

5B084CC07

5B084CC14

5B084CC16

5B084CC17

5B084CE07

5B084CE12

5B084DB02

5B084DB07

5B084DC02

5B084DC03

5B084DC06

5B084DC27

5B084EA22

5B084EA33

5B175DA01

5B175HA02

5L049CC11

(57)【要約】

【課題】空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる空間評価支援装置及び空間評価支援プログラムを得る。
【解決手段】空間評価支援装置１０は、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得する取得部１１Ａと、取得部１１Ａによって取得された複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、利用者によるカテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定する推定部１１Ｂと、取得部１１Ａによって取得された新規投稿情報が示す利用者による感情的な評価値に対して推定部１１Ｂによって推定された嗜好情報が示す当該利用者の嗜好の程度を反映させる反映部１１Ｃと、反映部１１Ｃによる嗜好の程度の反映後の評価値に関する評価情報を提示する提示部１１Ｄと、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して前記利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、前記利用者による前記カテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定する推定部と、
前記取得部によって取得された前記新規投稿情報が示す前記利用者による感情的な評価値に対して、前記推定部によって推定された前記嗜好情報が示す前記利用者の嗜好の程度を反映させる反映部と、
前記反映部による前記嗜好の程度の反映後の前記評価値に関する評価情報を提示する提示部と、
を備えた空間評価支援装置。

【請求項2】

前記評価値は、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値の少なくとも一方である、
請求項１に記載の空間評価支援装置。

【請求項3】

前記提示部は、前記評価情報を地図画像に合成して提示する、
請求項１又は請求項２に記載の空間評価支援装置。

【請求項4】

前記地図画像は、ソーシャルヒートマップ画像である、
請求項３に記載の空間評価支援装置。

【請求項5】

前記頻度関連情報は、前記カテゴリー毎の頻度の比率を示す情報である、
請求項１～請求項４の何れか１項に記載の空間評価支援装置。

【請求項6】

利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して前記利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得し、
取得した前記複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、前記利用者による前記カテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定し、
取得した前記新規投稿情報が示す前記利用者による感情的な評価値に対して、推定した前記嗜好情報が示す前記利用者の嗜好の程度を反映させ、
前記嗜好の程度の反映後の前記評価値に関する評価情報を提示する、
処理をコンピュータに実行させるための空間評価支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、空間評価支援装置及び空間評価支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＳＮＳ（Social Networking Service）等において投稿される情報を利用する技術として、以下の技術があった。

【0003】

特許文献１には、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な投稿文送信装置が開示されている。この投稿文送信装置は、１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、を有する。また、この投稿文送信装置は、テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、を有する。そして、この投稿文送信装置は、前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段を有する。

【0004】

また、特許文献２には、投稿者毎に、投稿文からプロフィール項目を分析する投稿者分析装置が開示されている。この投稿者分析装置は、複数の学習投稿文にプロフィール項目を対応付けて記憶する学習投稿文記憶手段と、前記学習投稿文から学習述語項構造を抽出する学習述語項構造抽出手段と、を有する。また、この投稿者分析装置は、全ての学習述語項構造を要素ビットの列とした定義ベクトルを設定し、プロフィール項目毎に、各学習投稿文から学習述語項構造の学習ベクトルを生成する学習ベクトル生成手段を有する。また、この投稿者分析装置は、前記投稿者のユーザ投稿文からユーザ述語項構造を抽出するユーザ述語項構造抽出手段と、前記ユーザ投稿文から、前記定義ベクトルに対応するユーザ述語項構造のユーザベクトルを生成するユーザベクトル生成手段と、を有する。そして、この投稿者分析装置は、前記プロフィール項目毎の前記学習ベクトルの群を用いて、前記ユーザベクトルに最も類似する学習ベクトルを判定し、当該学習ベクトルの学習投稿文に対応付けられたプロフィール項目を、当該投稿者に対応付けて登録するプロフィール項目推定手段を有する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１３－０７３５５１号公報

【特許文献2】特開２０１６－１８１０６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、商業地域、観光地、都市部等の各種空間の評価を行う際には、当該空間に対する人の感情がポジティブであるのか、ネガティブであるのか、といった当該感情の傾向を把握することは極めて重要である。そして、上記空間に対する人の感情の傾向を把握するために、ＳＮＳ等において当該空間に関して投稿された情報を評価することが考えられる。従って、上記感情の傾向を高い精度で把握するためには、ＳＮＳ等において上記空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果は信憑性が高いことが要求される。

【0007】

しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示されている技術は、上記空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性については考慮されておらず、当該評価結果の信憑性が必ずしも高いとは言えない、という問題点があった。

【0008】

本発明は、以上の事情に鑑みて成されたものであり、空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる空間評価支援装置及び空間評価支援プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

請求項１に記載の本発明に係る空間評価支援装置は、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して前記利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、前記利用者による前記カテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定する推定部と、前記取得部によって取得された前記新規投稿情報が示す前記利用者による感情的な評価値に対して、前記推定部によって推定された前記嗜好情報が示す前記利用者の嗜好の程度を反映させる反映部と、前記反映部による前記嗜好の程度の反映後の前記評価値に関する評価情報を提示する提示部と、を備える。

【0010】

請求項１に記載の本発明に係る空間評価支援装置によれば、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得し、取得した複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、利用者によるカテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定し、取得した新規投稿情報が示す利用者による感情的な評価値に対して、推定した嗜好情報が示す利用者の嗜好の程度を反映させることで、空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる。

【0011】

請求項２に記載の本発明に係る空間評価支援装置は、請求項１に記載の空間評価支援装置であって、前記評価値が、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値の少なくとも一方であるものである。

【0012】

請求項２に記載の本発明に係る空間評価支援装置によれば、評価値を、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値の少なくとも一方とすることで、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値の少なくとも一方に対する信憑性を高めることができる。

【0013】

請求項３に記載の本発明に係る空間評価支援装置は、請求項１又は請求項２に記載の空間評価支援装置であって、前記提示部が、前記評価情報を地図画像に合成して提示する。

【0014】

請求項３に記載の本発明に係る空間評価支援装置によれば、評価情報を地図画像に合成して提示することで、より効果的に、評価情報を活用することができる。

【0015】

請求項４に記載の本発明に係る空間評価支援装置は、請求項３に記載の空間評価支援装置であって、前記地図画像が、ソーシャルヒートマップ画像であるものである。

【0016】

請求項４に記載の本発明に係る空間評価支援装置によれば、上記地図画像を、ソーシャルヒートマップ画像とすることで、より効果的に、評価情報を活用することができる。

【0017】

請求項５に記載の本発明に係る空間評価支援装置は、請求項１～請求項４の何れか１項に記載の空間評価支援装置であって、前記頻度関連情報が、前記カテゴリー毎の頻度の比率を示す情報であるものである。

【0018】

請求項５に記載の本発明に係る空間評価支援装置によれば、頻度関連情報を、カテゴリー毎の頻度の比率を示す情報とすることで、評価値に対して、対応する利用者のみの嗜好傾向を、より適切に反映させることができる。

【0019】

請求項６に記載の本発明に係る空間評価支援プログラムは、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して前記利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得し、取得した前記複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、前記利用者による前記カテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定し、取得した前記新規投稿情報が示す前記利用者による感情的な評価値に対して、推定した前記嗜好情報が示す前記利用者の嗜好の程度を反映させ、前記嗜好の程度の反映後の前記評価値に関する評価情報を提示する、処理をコンピュータに実行させる。

【0020】

請求項６に記載の本発明に係る空間評価支援プログラムによれば、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得し、取得した複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、利用者によるカテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定し、取得した新規投稿情報が示す利用者による感情的な評価値に対して、推定した嗜好情報が示す利用者の嗜好の程度を反映させることで、空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる。

【発明の効果】

【0021】

以上説明したように、本発明によれば、空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】実施形態に係る空間評価支援システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図2】実施形態に係る空間評価支援システムの機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【図3】実施形態に係る対象領域情報データベースの構成の一例を示す模式図である。

【図4】実施形態に係る頻度関連情報データベースの構成の一例を示す模式図である。

【図5】実施形態に係る嗜好情報データベースの構成の一例を示す模式図である。

【図6】実施形態に係る評価値情報データベースの構成の一例を示す模式図である。

【図7】実施形態に係る嗜好推定処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】実施形態に係る新規投稿対応処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】実施形態に係る評価情報提示処理の一例を示すフローチャートである。

【図10】実施形態に係る評価情報表示処理の一例を示すフローチャートである。

【図11】実施形態に係る初期画面の構成の一例を示す正面図である。

【図12】実施形態に係る評価結果画面の構成の一例を示す正面図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。なお、本実施形態では、本発明を、サーバコンピュータ等により構成された空間評価支援装置と、各々利用者が個別に用いる端末である複数の利用者端末と、を含む空間評価支援システムに適用した場合について説明する。

【0024】

まず、図１及び図２を参照して、本実施形態に係る空間評価支援システム９０の構成を説明する。図１は、本実施形態に係る空間評価支援システム９０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。また、図２は、本実施形態に係る空間評価支援システム９０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【0025】

図１に示すように、本実施形態に係る空間評価支援システム９０は、ネットワーク８０に各々アクセス可能とされた、空間評価支援装置１０と、複数の利用者端末３０と、を含む。なお、空間評価支援装置１０の例としては、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータ等の情報処理装置が挙げられる。また、利用者端末３０の例としては、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant、携帯情報端末）等の携帯型の端末が挙げられる。

【0026】

本実施形態に係る利用者端末３０は、空間評価支援システム９０の利用対象となる複数の利用者（以下、単に「利用者」という。）が各々所持する端末である。利用者端末３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、一時記憶領域としてのメモリ３２、不揮発性の記憶部３３、タッチパネル等の入力部３４、液晶ディスプレイ等の表示部３５及び媒体読み書き装置（Ｒ／Ｗ）３６を備えている。また、利用者端末３０は、カメラ３８、マイク３９、ＧＰＳ（Global Positioning Systems）４０、及び無線通信部４２を備えている。ＣＰＵ３１、メモリ３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、媒体読み書き装置３６、カメラ３８、マイク３９、ＧＰＳ４０、及び無線通信部４２はバスＢ１を介して互いに接続されている。媒体読み書き装置３６は、記録媒体３７に書き込まれている情報の読み出し及び記録媒体３７への情報の書き込みを行う。

【0027】

記憶部３３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部３３には、評価情報表示プログラム３３Ａが記憶されている。評価情報表示プログラム３３Ａは、評価情報表示プログラム３３Ａが書き込まれた記録媒体３７が媒体読み書き装置３６にセットされ、媒体読み書き装置３６が記録媒体３７からの評価情報表示プログラム３３Ａの読み出しを行うことで、記憶部３３へ記憶される。ＣＰＵ３１は、評価情報表示プログラム３３Ａを記憶部３３から読み出してメモリ３２に展開し、評価情報表示プログラム３３Ａが有するプロセスを順次実行する。

【0028】

一方、空間評価支援装置１０は、空間評価支援システム９０において中心的な役割を有する装置であり、空間評価支援システム９０で取り扱う各種情報を統括的に保管して管理する装置である。空間評価支援装置１０は、ＣＰＵ１１、一時記憶領域としてのメモリ１２、不揮発性の記憶部１３、キーボードとマウス等の入力部１４、液晶ディスプレイ等の表示部１５、媒体読み書き装置１６及び通信インタフェース(Ｉ／Ｆ)部１８を備えている。ＣＰＵ１１、メモリ１２、記憶部１３、入力部１４、表示部１５、媒体読み書き装置１６及び通信Ｉ／Ｆ部１８はバスＢ２を介して互いに接続されている。媒体読み書き装置１６は、記録媒体１７に書き込まれている情報の読み出し及び記録媒体１７への情報の書き込みを行う。

【0029】

記憶部１３はＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部１３には、嗜好推定プログラム１３Ａ、新規投稿対応プログラム１３Ｂ、及び評価情報提示プログラム１３Ｃが記憶されている。

【0030】

嗜好推定プログラム１３Ａは、嗜好推定プログラム１３Ａが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの嗜好推定プログラム１３Ａの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。また、新規投稿対応プログラム１３Ｂは、新規投稿対応プログラム１３Ｂが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの新規投稿対応プログラム１３Ｂの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。更に、評価情報提示プログラム１３Ｃは、評価情報提示プログラム１３Ｃが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの評価情報提示プログラム１３Ｃの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。

【0031】

ＣＰＵ１１は、嗜好推定プログラム１３Ａを記憶部１３から読み出してメモリ１２に展開し、嗜好推定プログラム１３Ａが有するプロセスを順次実行する。また、ＣＰＵ１１は、新規投稿対応プログラム１３Ｂを記憶部１３から読み出してメモリ１２に展開し、新規投稿対応プログラム１３Ｂが有するプロセスを順次実行する。更に、ＣＰＵ１１は、評価情報提示プログラム１３Ｃを記憶部１３から読み出してメモリ１２に展開し、評価情報提示プログラム１３Ｃが有するプロセスを順次実行する。

【0032】

また、記憶部１３には、対象領域情報データベース１３Ｄ、頻度関連情報データベース１３Ｅ、嗜好情報データベース１３Ｆ、及び評価値情報データベース１３Ｇが記憶される。対象領域情報データベース１３Ｄ、頻度関連情報データベース１３Ｅ、嗜好情報データベース１３Ｆ、及び評価値情報データベース１３Ｇについては、詳細を後述する。

【0033】

次に、図２を参照して、本実施形態に係る空間評価支援装置１０及び利用者端末３０の機能的な構成について説明する。

【0034】

図２に示すように、空間評価支援装置１０は、取得部１１Ａ、推定部１１Ｂ、反映部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄを含む。空間評価支援装置１０のＣＰＵ１１が嗜好推定プログラム１３Ａ、新規投稿対応プログラム１３Ｂ、及び評価情報提示プログラム１３Ｃを実行することで、取得部１１Ａ、推定部１１Ｂ、反映部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄとして機能する。

【0035】

本実施形態に係る取得部１１Ａは、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して当該利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得する。

【0036】

本実施形態では、既存投稿情報及び新規投稿情報を、利用者が利用者端末３０を介してＳＮＳに投稿した情報を当該利用者端末３０から直接受信することで取得するものとしているが、これに限るものではない。例えば、図示しない複数種類のＳＮＳのサーバからダウンロードすることにより、各利用者による既存投稿情報及び新規投稿情報を取得する形態としてもよい。

【0037】

また、本実施形態に係る推定部１１Ｂは、取得部１１Ａによって取得された複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、利用者による上記カテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定する。

【0038】

なお、本実施形態では、既存投稿情報のカテゴリーの特定を、ＳＮＳにおいて投稿された情報に対して、対応するカテゴリーのタグを付与した教師データを用いて機械学習された人工知能を用いて行っているが、これに限るものではない。例えば、従来既知のテキストマイニング技術を用いて、既存投稿情報のカテゴリーの特定を行う形態としてもよい。

【0039】

また、本実施形態では、上記カテゴリーとして、飲食、ショッピング、及び文化・芸術の３種類のカテゴリーを適用しているが、これに限るものではない。例えば、これらのカテゴリーに加えて、歴史、自然環境等の他のカテゴリーを含めて、何れか１種類、又は複数種類の組み合わせを上記カテゴリーとして適用する形態としてもよい。

【0040】

更に、本実施形態では、上記頻度関連情報として、上記カテゴリー毎の頻度の比率を示す情報を適用しているが、これに限るものではない。例えば、上記カテゴリー毎の頻度そのものを上記頻度関連情報として適用する形態としてもよい。

【0041】

一方、本実施形態に係る反映部１１Ｃは、取得部１１Ａによって取得された新規投稿情報が示す、利用者による感情的な評価値に対して、推定部１１Ｂによって推定された嗜好情報が示す、利用者の嗜好の程度を反映させる。

【0042】

なお、本実施形態では、上記評価値として、ポジティブな感情の高さを示す評価値（以下、「ポジティブ評価値」という。）及びネガティブな感情の高さを示す評価値（以下、「ネガティブ評価値」という。）の双方を適用しているが、これに限るものではない。例えば、ポジティブ評価値及びネガティブ評価値の何れか一方のみを上記評価値として適用する形態としてもよいし、怒り、悲しみ等といった他の感情の高さを示す評価値を上記評価値として適用する形態としてもよい。

【0043】

本実施形態では、新規投稿情報が示す評価値の導出を、ＳＮＳにおいて投稿された情報に対して、ポジティブ評価値及びネガティブ評価値の少なくとも一方を付与した教師データを用いて機械学習された人工知能を用いて行っているが、これに限るものではない。例えば、従来既知のテキストマイニング技術を用いて、新規投稿情報が示す評価値を導出する形態としてもよい。

【0044】

そして、本実施形態に係る提示部１１Ｄは、反映部１１Ｃによる嗜好の程度の反映後の評価値に関する評価情報を提示する。

【0045】

なお、本実施形態では、提示部１１Ｄが、評価情報を地図画像に合成して提示するものとされているが、これに限るものではない。例えば、地図画像と合成することなく、評価情報のみを提示する形態としてもよいし、地図画像以外の画像と合成して評価情報を提示する形態としてもよい。

【0046】

本実施形態では、提示部１１Ｄにより、上記評価情報の提示を、要求された利用者端末３０に当該評価情報に関する情報を送信して、当該利用者端末３０の表示部３５により表示させることで行っているが、これに限るものではない。例えば、空間評価支援装置１０の表示部１５により表示させることにより、上記評価情報の提示を行う形態としてもよい。また、提示部１１Ｄによる評価情報の提示は表示部による表示による提示に限らず、音声による提示や、画像形成装置（所謂プリンタ）による印刷による提示を適用する形態としてもよい。

【0047】

また、本実施形態では、上記地図画像として、ソーシャルヒートマップ画像を適用している。ソーシャルヒートマップ画像は、対応する領域の通常表示される地図画像に重ねて濃度や色が異なる領域を表示することで、利用者の属性に適合した情報が多い場所を強調した地図を示す画像である。即ち、本実施形態では、各利用者に対して予め複数の設問に回答してもらい、回答結果を分析して分類することにより各利用者の属性を事前に決定する。そして、本実施形態に係るソーシャルヒートマップ画像は、利用する利用者の属性に適合した情報（本実施形態では、ＳＮＳにおいて投稿された情報。）が多い場所ほど濃度が高くなるように地図画像に重ねて表示する。但し、この濃度を変える形態に限らず、高い濃度から低い濃度の順に、赤色→黄色→緑色といったように色を変える形態としてもよい。

【0048】

本実施形態では、空間評価支援装置１０がネットワーク８０等を介して、空間評価支援システム９０が取り扱い対象としている領域（以下、「対象領域」という。）の各々のソーシャルヒートマップ画像の最新版を提供するサーバに接続されている。そして、空間評価支援装置１０は、このサーバからソーシャルヒートマップ画像の最新版を取得して、後述する対象領域情報データベース１３Ｄ（図３も参照。）に記憶されているソーシャルヒートマップ画像を逐次更新するものとしている。但し、この形態に限らず、空間評価支援装置１０自身により、各利用者に対応するソーシャルヒートマップ画像を逐次更新する形態としてもよい。

【0049】

一方、本実施形態に係る利用者端末３０は、受信部３１Ａ及び表示制御部３１Ｂを含む。利用者端末３０のＣＰＵ３１が評価情報表示プログラム３３Ａを実行することで、受信部３１Ａ及び表示制御部３１Ｂとして機能する。

【0050】

本実施形態に係る受信部３１Ａは、空間評価支援装置１０の反映部１１Ｃによって利用者の嗜好の程度が反映された評価値に関する評価情報を空間評価支援装置１０から受信する。また、表示制御部３１Ｂは、受信部３１Ａによって受信された評価情報に関する情報を表示部３５に表示する制御を行う。

【0051】

次に、図３を参照して、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｄについて説明する。図３は、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｄの構成の一例を示す模式図である。

【0052】

本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｄは、上述した対象領域に関する情報が登録されたデータベースである。図３に示すように、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｄは、対象領域名、ソーシャルヒートマップ画像、対象地区名、及び対象地区位置の各情報が記憶される。

【0053】

上記対象領域名は、上記対象領域の各々の名称を示す情報であり、上記ソーシャルヒートマップ画像は、対応する対象領域名が示す対象領域における利用者別の上述したソーシャルヒートマップ画像を示す情報である。また、上記対象地区名は、対応する対象領域の内部に存在する地区の名称を示す情報であり、上記対象地区位置は、対応する対象地区が存在する位置を示す情報である。

【0054】

本実施形態では、上記対象地区として、対応する対象領域に存在する各町における丁目で区分される領域を適用している。また、本実施形態では、上記対象地区位置として、対応する対象地区の外接矩形枠の一対の対角の２次元座標系における座標位置として規定している。但し、これらの形態に限らず、例えば、上記対象地区として、対応する対象領域に存在する各町における番地で区分される領域を適用する形態としてもよいし、上記対象地区位置として、上記外接矩形枠の中心点の上記２次元座標系における座標位置を適用する形態としてもよく、更に上記２次元座標系における座標位置に代えて、緯度及び経度を適用する形態としてもよい。

【0055】

次に、図４を参照して、本実施形態に係る頻度関連情報データベース１３Ｅについて説明する。図４は、本実施形態に係る頻度関連情報データベース１３Ｅの構成の一例を示す模式図である。

【0056】

本実施形態に係る頻度関連情報データベース１３Ｅは、上述した頻度関連情報が登録されるものである。図４に示すように、本実施形態に係る頻度関連情報データベース１３Ｅは、対象地区名、利用者ＩＤ（Identification）、及び頻度関連情報の各情報が記憶される。

【0057】

上記対象地区名は、対象領域情報データベース１３Ｄの対象地区名と同一の情報であり、上記利用者ＩＤは、利用者を個別に識別するために利用者毎に異なるものとして予め割り振られた情報であり、上記頻度関連情報は、上述した頻度関連情報である。

【0058】

図４に示す例では、利用者ＩＤとして「Ｕ００１」が割り振られた利用者により、大手町一丁目に関して投稿された情報の頻度関連情報、即ち、当該利用者による既存投稿情報の各カテゴリー（飲食、ショッピング、文化・芸術）毎の頻度の比率が７０：１０：２０であることが記憶されている。

【0059】

次に、図５を参照して、本実施形態に係る嗜好情報データベース１３Ｆについて説明する。図５は、本実施形態に係る嗜好情報データベース１３Ｆの構成の一例を示す模式図である。

【0060】

本実施形態に係る嗜好情報データベース１３Ｆは、上述した嗜好情報が登録されるものである。図５に示すように、本実施形態に係る嗜好情報データベース１３Ｆは、対象地区名、利用者ＩＤ、及び嗜好情報の各情報が記憶される。

【0061】

上記対象地区名及び利用者ＩＤは、頻度関連情報データベース１３Ｅの対象地区名及び利用者ＩＤと同一の情報であり、上記嗜好情報は、上述した嗜好情報である。

【0062】

図５に示す例では、利用者ＩＤとして「Ｕ００１」が割り振られた利用者により、大手町一丁目に関して投稿された情報の嗜好情報、即ち、当該利用者の上記カテゴリーの単位での嗜好の程度として、飲食が１．４であり、ショッピングが０．２であり、文化・芸術が０．４であることが記憶されている。

【0063】

なお、本実施形態では、嗜好情報を次の式（１）によって導出している。式（１）において、Ｐｃは対応するカテゴリーの嗜好情報を表し、Ｆｃは対応するカテゴリーの頻度関連情報を表す。即ち、本実施形態では、頻度関連情報Ｆｃを各カテゴリー別の頻度の百分率の割合（％）としており、当該頻度関連情報Ｆｃを５０で除算することで、当該頻度関連情報Ｆｃにおける５０％を中央値である１として、頻度関連情報Ｆｃを０から２までの範囲の値に換算している。

【0064】

Ｐｃ＝Ｆｃ／５０ （１）

【0065】

次に、図６を参照して、本実施形態に係る評価値情報データベース１３Ｇについて説明する。図６は、本実施形態に係る評価値情報データベース１３Ｇの構成の一例を示す模式図である。

【0066】

本実施形態に係る評価値情報データベース１３Ｇは、上述した評価値（本実施形態では、ネガティブ評価値及びポジティブ評価値）が登録されるものである。図６に示すように、本実施形態に係る評価値情報データベース１３Ｇは、対象地区名、利用者ＩＤ、及び評価値情報の各情報が記憶される。

【0067】

上記対象地区名及び利用者ＩＤは、頻度関連情報データベース１３Ｅの対象地区名及び利用者ＩＤと同一の情報であり、上記評価値情報は、対応する対象地区に関して、対応する利用者により投稿された新規投稿情報が示す感情的な評価値を示す情報である。

【0068】

なお、本実施形態では、当該評価値を、予め定められた段階数のレベル（本実施形態では、１から５までの５段階のレベル）で表すものとしているが、これに限るものではない。例えば、上記段階数は、３段階や１０段階等の５段階以外の段階数としてもよいし、上記レベルの値も正の値に限らず、０（零）を中心とした負の値を含む複数段階の値とする形態としてもよい。

【0069】

図６に示す例では、利用者ＩＤとして「Ｕ００１」が割り振られた利用者により、大手町一丁目に関して投稿された新規投稿情報のうちの１つが、飲食に関するもので、かつ、ポジティブなものであり、評価値（レベル）が５であることが記憶されている。

【0070】

なお、上述したように、本実施形態では、新規投稿情報そのものが示す評価値に対して、嗜好情報が示す、対応する利用者の嗜好の程度を反映させたものを最終的な評価値としている。より具体的には、本実施形態では、最終的な評価値を次の式（２）によって導出している。式（２）において、Ｅｃは対応するカテゴリーの評価値を表し、ｅｃは対応するカテゴリーを示す新規投稿情報そのものが示す評価値を表し、Ｐｃは対応するカテゴリーの嗜好情報を表す。即ち、本実施形態では、新規投稿情報そのものが示す評価値ｅｃに対して、１を中心として０から２までの範囲内とされた嗜好情報Ｐｃを乗算して得られた値を最終的な評価値Ｅｃとしている。これにより、嗜好情報Ｐｃに対応する頻度関連情報が示す比率が５０％を超えている場合は、評価値ｅｃを、より大きな値に変換し、当該比率が５０％未満の場合は、評価値ｅｃを、より小さな値に変換して最終的な評価値Ｅｃとしている。

【0071】

Ｅｃ＝ｅｃ×Ｐｃ （２）

【0072】

なお、本実施形態では、便宜上、式（２）による演算の結果、評価値Ｅｃが上述した段階数（本実施形態では、５）を超える場合は評価値Ｅｃを５とし、当該評価値Ｅｃが１未満となる場合は評価値Ｅｃを１としているが、これに限るものではない。

【0073】

次に、図７～図１２を参照して、本実施形態に係る空間評価支援システム９０の作用を説明する。図７は、本実施形態に係る嗜好推定処理の一例を示すフローチャートである。また、図８は、本実施形態に係る新規投稿対応処理の一例を示すフローチャートである。また、図９は、本実施形態に係る評価情報提示処理の一例を示すフローチャートである。また、図１０は、本実施形態に係る評価情報表示処理の一例を示すフローチャートである。また、図１１は、本実施形態に係る初期画面の構成の一例を示す正面図である。更に、図１２は、本実施形態に係る評価結果画面の構成の一例を示す正面図である。

【0074】

まず、図７を参照して、嗜好推定処理を実行する場合の本実施形態に係る空間評価支援装置１０の作用を説明する。空間評価支援装置１０のユーザ（例えば、空間評価支援システム９０の管理者）により、入力部１４を介して嗜好推定処理の実行を開始する指示入力が行われた場合に、空間評価支援装置１０のＣＰＵ１１が嗜好推定プログラム１３Ａを実行することで、図７に示す嗜好推定処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、対象領域情報データベース１３Ｄが既に構築されている場合について説明する。また、ここでは、利用者が利用者端末３０を介してＳＮＳに投稿した情報で、かつ、当該利用者端末３０から受信した情報が、対応する利用者ＩＤ及び対象地区を示す情報に関連付けられて記憶部１３に逐次記憶（蓄積）されている場合について説明する。

【0075】

図７のステップ１００で、ＣＰＵ１１は、空間評価支援システム９０の利用対象となる複数の利用者のうちの一人の利用者（以下、「対象利用者」という。）によりＳＮＳに投稿された情報を、上述した既存投稿情報として記憶部１３から読み出すことにより取得する。ステップ１０２で、ＣＰＵ１１は、取得した既存投稿情報における１つの対象地区に対応する情報を、上述した人工知能を用いてカテゴリー毎に分類する。

【0076】

ステップ１０４で、ＣＰＵ１１は、カテゴリー毎に分類された既存投稿情報の数をカテゴリー別に導出し、ステップ１０６で、ＣＰＵ１１は、カテゴリー毎の頻度関連情報（本実施形態では、カテゴリー毎の頻度の比率）を導出する。ステップ１０８で、ＣＰＵ１１は、導出した頻度関連情報を頻度関連情報データベース１３Ｅに記憶（更新）する。

【0077】

ステップ１１０で、ＣＰＵ１１は、ステップ１０２～ステップ１０８の処理が全ての対象地区について終了したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ１０２に戻る一方、肯定判定となった場合はステップ１１２に移行する。なお、ステップ１０２～ステップ１１０の処理を繰り返し実行する場合に、ＣＰＵ１１は、それまでに処理対象としなかった対象地区を対象として処理を実行する。

【0078】

ステップ１１２で、ＣＰＵ１１は、ステップ１００～ステップ１１０の処理が全ての利用者について終了したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ１００に戻る一方、肯定判定となった場合はステップ１１４に移行する。なお、ステップ１００～ステップ１１２の処理を繰り返し実行する場合に、ＣＰＵ１１は、それまでに処理対象としなかった利用者を対象利用者として処理を実行する。

【0079】

ステップ１１４で、ＣＰＵ１１は、以上の処理によって得られた対象地区別で、かつ、利用者別の頻度関連情報を用いて、上述したように、対象地区別で、かつ、利用者別の嗜好情報を導出する。ステップ１１６で、ＣＰＵ１１は、導出した嗜好情報を嗜好情報データベース１３Ｆに記憶（更新）し、その後に本嗜好推定処理を終了する。

【0080】

以上の嗜好推定処理により、頻度関連情報データベース１３Ｅ及び嗜好情報データベース１３Ｆが、一例として図４及び図５に湿すように構築（更新）されることになる。

【0081】

次に、図８を参照して、新規投稿対応処理を実行する場合の本実施形態に係る空間評価支援装置１０の作用を説明する。空間評価支援装置１０が何れかの利用者端末３０からＳＮＳに投稿された新規投稿情報が受信された場合に、空間評価支援装置１０のＣＰＵ１１が新規投稿対応プログラム１３Ｂを実行することで、図８に示す新規投稿対応処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、嗜好情報データベース１３Ｆが既に構築されている場合について説明する。

【0082】

図８のステップ１５０で、ＣＰＵ１１は、受信した新規投稿情報の送信元の利用者端末３０を用いる利用者（以下、「新規投稿利用者」という。）、及び当該新規投稿情報に対応する対象地区を特定する。そして、ＣＰＵ１１は、新規投稿利用者に対応し、かつ、特定した対象地区に対応する嗜好情報Ｐｃを嗜好情報データベース１３Ｆから読み出す。なお、本実施形態では、利用者がＳＮＳに情報を投稿する際に、当該情報に加えて、自身を示す情報（本実施形態では、利用者ＩＤ）及び投稿する情報が対象としている対象地区を示す情報も入力するものとしており、これらの情報から新規投稿利用者及び対象地区を特定するものとしているが、これに限るものではないことは言うまでもない。

【0083】

ステップ１５２で、ＣＰＵ１１は、新規投稿情報に対応するカテゴリーの評価値ｅｃを上述した人工知能を用いて導出する。ステップ１５４で、ＣＰＵ１１は、読み出した嗜好情報Ｐｃ及び導出した評価値ｅｃを上述した式（２）に代入することで最終的な評価値Ｅｃを導出する。

【0084】

ステップ１５６で、ＣＰＵ１１は、導出した評価値Ｅｃを評価値情報データベース１３Ｇに記憶し、その後に本新規投稿対応処理を終了する。

【0085】

次に、図９を参照して、評価情報提示処理を実行する場合の本実施形態に係る空間評価支援装置１０の作用を説明する。

【0086】

本実施形態に係る空間評価支援システム９０では、何れかの利用者が、何れかの対象地区の評価情報を参照したい場合、自身が所持する利用者端末３０を用いて、後述する評価情報表示処理が実行される。この評価情報表示処理では、利用者が上記評価情報を参照したい対象地区を示す情報（以下、「指定対象地区情報」という。）を含む参照要求情報を空間評価支援装置１０に送信する。この参照要求情報が受信された場合に、空間評価支援装置１０のＣＰＵ１１が評価情報提示プログラム１３Ｃを実行することで、図９に示す評価情報提示処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、評価値情報データベース１３Ｇが既に構築されている場合について説明する。

【0087】

図９のステップ１８０で、ＣＰＵ１１は、受信した参照要求情報から指定対象地区情報を抽出する。ステップ１８２で、ＣＰＵ１１は、指定対象地区情報が示す対象地区（以下、「処理対象地区」という。）に対応する評価値情報を評価値情報データベース１３Ｇから読み出す。

【0088】

ステップ１８４で、ＣＰＵ１１は、処理対象地区に対応する対象地区位置と、処理対象地区が含まれる対象領域に対応し、かつ、アクセス元の利用者に対応するソーシャルヒートマップ画像とを対象領域情報データベース１３Ｄから読み出す。

【0089】

ステップ１８６で、ＣＰＵ１１は、読み出したソーシャルヒートマップ画像と、処理対象地区に対応する評価値情報と、対象地区位置とを用いて、予め定められた構成とされた評価結果画面を示す情報（以下、「評価結果画面情報」という。）を作成する。ステップ１８８で、ＣＰＵ１１は、作成した評価結果画面情報をアクセス元の利用者端末３０に送信し、その後に本評価情報提示処理を終了する。

【0090】

次に、図１０を参照して、上述した評価情報表示処理を実行する場合の本実施形態に係る利用者端末３０の作用を説明する。何れかの利用者端末３０のＣＰＵ３１が評価情報表示プログラム３３Ａを実行することにより、図１０に示す評価情報表示処理が実行される。図１０に示す評価情報表示処理は、例えば、何れかの利用者（以下、「実施利用者」という。）から自身の利用者端末３０の入力部３４を介して、評価情報表示処理の実行指示が入力された場合に実行される。

【0091】

図１０のステップ２００で、ＣＰＵ３１は、予め定められた構成とされた初期画面を表示するように表示部３５を制御し、ステップ２０２で、ＣＰＵ３１は、所定情報が入力されるまで待機する。

【0092】

一例として図１１に示すように、本実施形態に係る初期画面は、対象地区名の入力を促すメッセージが表示されると共に、評価情報を参照したい対象地区の名称を入力する入力領域３５Ａが表示される。図１１に示す初期画面が表示部３５により表示されると、実施利用者は、入力部３４を用いて、評価情報を参照したい対象地区の名称を入力領域３５Ａに入力した後に、終了ボタン３５Ｃを指定する。これに応じてステップ２０２が肯定判定となってステップ２０４に移行する。なお、本実施形態では、初期画面での対象地区の名称の入力を、当該対象地区の名称を直接入力する形態としているが、これに限るものではなく、上記評価情報を参照可能な全ての対象地区の名称をプルダウン形式に表示する一方、表示された対象地区の名称から所望の対象地区の名称を指定する形態としてもよい。

【0093】

ステップ２０４で、ＣＰＵ３１は、上述した参照要求情報を空間評価支援装置１０に送信する。これに応じて空間評価支援装置１０は、上述したように評価情報提示処理を実行し、評価結果画面情報をアクセス元の利用者端末３０に送信する。

【0094】

そこで、ステップ２０６で、ＣＰＵ３１は、空間評価支援装置１０から評価結果画面情報が受信されるまで待機する。ステップ２０８で、ＣＰＵ３１は、受信した評価結果画面情報が示す評価結果画面を表示するように表示部３５を制御し、ステップ２１０で、ＣＰＵ３１は、所定情報が入力されるまで待機した後、本評価情報表示処理を終了する。

【0095】

一例として図１２に示すように、本実施形態に係る評価結果画面は、対象地区が含まれる対象領域のソーシャルヒートマップ画像に対して、対象地区におけるカテゴリー別で、かつ、ポジティブ評価値及びネガティブ評価値の各評価値の平均値を示す評価情報３５Ｂが対応する位置に表示される。なお、当該対応する位置は、上述した対象地区位置によって示される位置である。

【0096】

従って、実施利用者は、評価結果画面を参照することで、所望の対象地区に対する、感情的な評価値を、ソーシャルヒートマップ画像と共に把握することができる。この場合、表示される評価値は、対応するカテゴリーに対する投稿者の嗜好の程度も反映されたものとされているので、より信憑性の高い評価値となる。

【0097】

なお、図１２に示す例では、評価情報３５Ｂとして、ポジティブ評価値及びネガティブ評価値のうち、値が大きい方の評価値のみを対象として表示した場合について例示しているが、これに限るものではない。例えば、ポジティブ評価値及びネガティブ評価値の双方を対象として表示する形態としてもよい。また、図１２に示した例では、評価値を数値で表示した場合について例示しているが、これに限るものではない。例えば、数値の大きさによって色分けして表示する形態としてもよい。更に、カテゴリー毎に色分けして表示する形態としてもよい。

【0098】

以上説明したように、本実施形態によれば、利用者によって過去に投稿された情報である複数の既存投稿情報、及び評価対象とする空間に関して利用者によって新規に投稿された情報である新規投稿情報を取得する取得部１１Ａと、取得部１１Ａによって取得された複数の既存投稿情報の予め定められたカテゴリー毎の頻度に関する情報である頻度関連情報を用いて、利用者によるカテゴリーの単位での嗜好の程度を示す嗜好情報を推定する推定部１１Ｂと、取得部１１Ａによって取得された新規投稿情報が示す利用者による感情的な評価値に対して、推定部１１Ｂによって推定された嗜好情報が示す利用者の嗜好の程度を反映させる反映部１１Ｃと、反映部１１Ｃによる嗜好の程度の反映後の上記評価値に関する評価情報を提示する提示部１１Ｄと、を備えている。従って、空間に関して投稿された情報に対する感情に関する評価結果の信憑性を高めることができる。

【0099】

また、本実施形態によれば、上記評価値を、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値の少なくとも一方としている。従って、ポジティブな感情の高さを示す評価値及びネガティブな感情の高さを示す評価値に対する信憑性を高めることができる。

【0100】

また、本実施形態によれば、上記評価情報を地図画像に合成して提示する。従って、より効果的に、評価情報を活用することができる。

【0101】

また、本実施形態によれば、上記地図画像を、ソーシャルヒートマップ画像としている。従って、より効果的に、評価情報を活用することができる。

【0102】

更に、本実施形態によれば、上記頻度関連情報を、カテゴリー毎の頻度の比率を示す情報としている。従って、評価値に対して、対応する利用者のみの嗜好傾向を、より適切に反映させることができる。

【0103】

なお、上記実施形態では、参照したい対象地区を利用者自身が指定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、利用者が所持する利用者端末３０に内蔵されたＧＰＳ４０を用いて、当該利用者端末３０が存在する位置を含む地区を参照する対象地区として自動的に適用する形態としてもよい。また、利用者の嗜好の傾向を示す情報を空間評価支援装置１０で予め取得しておき、利用者に対して、当該利用者の嗜好に応じた対象地区の情報を随時提供する形態としてもよい。

【0104】

また、上記実施形態では、空間評価支援装置１０において嗜好推定処理及び新規投稿対応処理を実行する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、各利用者端末３０によって嗜好推定処理及び新規投稿対応処理を実行する形態としてもよい。この形態の場合、本発明の空間評価支援装置１０が利用者端末３０に含まれることになる。

【0105】

また、上記実施形態では、参照したい対象地区の入力を、入力部３４を用いて初期画面上で行う場合について説明したが、これに限定されない。例えば、参照したい対象地区を、マイク３９を用いて音声情報として入力する形態としてもよい。

【0106】

また、上記実施形態では、カテゴリーとして「飲食」、「ショッピング」といったように比較的広い範囲の分類を適用した場合について説明したが、これに限定されない。例えば、「ショッピング」を細分化して、「洋服」、「和服」等に分類した、より狭い範囲の分類をカテゴリーとして適用する形態としてもよい。

【0107】

また、上記実施形態では、対象地区毎に評価値を導出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、時間帯毎に評価値を導出する形態としてもよいし、曜日毎に評価値を導出する形態としてもよい。

【0108】

また、上記実施形態では、推定部１１Ｂによって推定された嗜好情報Ｐｃを新規投稿情報の評価値のみに反映させる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、予め定められたカテゴリーの嗜好情報Ｐｃが示す利用者の嗜好の程度が所定閾値以上である利用者のみを対象として濃度等を変えたソーシャルヒートマップ画像を作成する形態としてもよい。また、例えば、予め定められたカテゴリーの嗜好情報Ｐｃが示す利用者の嗜好の程度が所定閾値以上である利用者のみを対象として、ソーシャルヒートマップ画像を表示する形態としてもよい。

【0109】

その他、式（１）及び式（２）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、適宜変更して適用することができることは言うまでもない。

【0110】

また、上記実施形態において、例えば、取得部１１Ａ、推定部１１Ｂ、反映部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄの各処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

【0111】

処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

【0112】

処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：SoC）等に代表されるように、処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

【0113】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。

【符号の説明】

【0114】

１０ 空間評価支援装置
１１ ＣＰＵ
１１Ａ 取得部
１１Ｂ 推定部
１１Ｃ 反映部
１１Ｄ 提示部
１２ メモリ
１３ 記憶部
１３Ａ 嗜好推定プログラム
１３Ｂ 新規投稿対応プログラム
１３Ｃ 評価情報提示プログラム
１３Ｄ 対象領域情報データベース
１３Ｅ 頻度関連情報データベース
１３Ｆ 嗜好情報データベース
１３Ｇ 評価値情報データベース
１４ 入力部
１５ 表示部
１６ 媒体読み書き装置
１７ 記録媒体
１８ 通信Ｉ／Ｆ部
３０ 利用者端末
３１ ＣＰＵ
３１Ａ 受信部
３１Ｂ 表示制御部
３２ メモリ
３３ 記憶部
３３Ａ 評価情報表示プログラム
３４ 入力部
３５ 表示部
３５Ｂ 評価情報
３６ 媒体読み書き装置
３７ 記録媒体
３８ カメラ
３９ マイク
４０ ＧＰＳ
４２ 無線通信部
８０ ネットワーク
９０ 空間評価支援システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】