(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】P2023159588
(43)【公開日】2023-11-01
(54)【発明の名称】情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0203 20230101AFI20231025BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 312
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022069361
(22)【出願日】2022-04-20
(71)【出願人】
【識別番号】319013263
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】西田 浩二
(72)【発明者】
【氏名】兵藤 安昭
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB02
(57)【要約】
【課題】より効果的に施設の価値を評価すること。
【解決手段】情報提供装置１０は、利用者の利用者情報を収集し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて、当該施設の価値を算出する。このとき、情報提供装置１０は、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、当該施設の価値を算出する。
【選択図】図１
【解決手段】情報提供装置１０は、利用者の利用者情報を収集し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて、当該施設の価値を算出する。このとき、情報提供装置１０は、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、当該施設の価値を算出する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者の利用者情報を収集する収集部と、
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定部と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定部と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
【請求項2】
前記利用者情報が示す位置情報に基づいて、前記施設を訪問した前記利用者を特定する特定部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項3】
前記特定部は、
前記利用者情報が示す履歴情報に基づいて、前記施設を訪問した前記利用者の目的を特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
前記利用者情報が示す履歴情報に基づいて、前記施設を訪問した前記利用者の目的を特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項4】
前記算出部は、
前記訪問者属性が示す前記利用者属性の分布に基づいて、前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
前記訪問者属性が示す前記利用者属性の分布に基づいて、前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項5】
前記算出部は、
前記訪問者属性が示す前記利用者属性に基づいて前記利用者が訪問した前記施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
前記訪問者属性が示す前記利用者属性に基づいて前記利用者が訪問した前記施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項6】
前記算出部は、
訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報提供装置。
訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、前記施設の価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項7】
情報提供装置によって実行される情報提供方法であって、
利用者の利用者情報を収集する収集工程と、
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定工程と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする情報提供方法。
利用者の利用者情報を収集する収集工程と、
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定工程と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする情報提供方法。
【請求項8】
利用者の利用者情報を収集する収集手順と、
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定手順と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定手順と、
前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、対象施設の駐車可能なエリアに訪問者の自動車等の車両が駐車されたか否かを判定し、当該対象施設に対する評価をレーティング情報として作成する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１８－１４６２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記の従来技術は、より効果的に施設の価値（適宜、「施設価値」）を評価する上で改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、駐車場がない施設の施設価値を評価することは難しい。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より効果的に施設の価値を評価する情報提供装置、情報提供方法および情報提供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】
【0006】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報提供装置は、利用者の利用者情報を収集する収集部と、前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定部と、前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出部と、を備えることを特徴とする。
【0007】
また、本発明に係る情報提供方法は、情報提供装置によって実行される情報提供方法であって、利用者の利用者情報を収集する収集工程と、前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定工程と、前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出工程と、を含むことを特徴とする。
【0008】
また、本発明に係る情報提供プログラムは、利用者の利用者情報を収集する収集手順と、前記利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した前記利用者の全体の属性を示す訪問者属性を推定する推定手順と、前記訪問者属性に基づいて、前記施設の価値を算出する算出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【0009】
本発明では、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下に、本願に係る情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムを実施するための形態（以下、実施形態）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により、本願に係る情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0012】
〔実施形態〕
以下に、実施形態に係る情報提供システム１００の構成、情報提供装置１０の構成、情報提供処理の流れを順に説明し、最後に実施形態の効果を説明する。
以下に、実施形態に係る情報提供システム１００の構成、情報提供装置１０の構成、情報提供処理の流れを順に説明し、最後に実施形態の効果を説明する。
【0013】
〔１．情報提供システム１００の構成〕
図１を用いて、実施形態に係る情報提供システム１００の処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報提供システム１００の構成例を示す図である。以下では、情報提供システム１００の構成例、情報提供システム１００の処理、情報提供システム１００の効果の順に説明する。
図１を用いて、実施形態に係る情報提供システム１００の処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報提供システム１００の構成例を示す図である。以下では、情報提供システム１００の構成例、情報提供システム１００の処理、情報提供システム１００の効果の順に説明する。
【0014】
（１－１．情報提供システム１００の構成例）
図１に示した情報提供システム１００は、情報提供装置１０と、利用者端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）とを有する。ここで、情報提供装置１０と利用者端末２０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、情報提供システム１００には、複数台の情報提供装置１０または４台以上の利用者端末２０が含まれてもよい。
図１に示した情報提供システム１００は、情報提供装置１０と、利用者端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）とを有する。ここで、情報提供装置１０と利用者端末２０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、情報提供システム１００には、複数台の情報提供装置１０または４台以上の利用者端末２０が含まれてもよい。
【0015】
（１－１－１．情報提供装置１０）
情報提供装置１０は、利用者端末２０との間でデータの送受信を行う装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。図１の例では、情報提供装置１０がサーバ装置により実現される場合を示す。
情報提供装置１０は、利用者端末２０との間でデータの送受信を行う装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。図１の例では、情報提供装置１０がサーバ装置により実現される場合を示す。
【0016】
（１－１－２．利用者端末２０）
利用者端末２０は、施設の訪問者である利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）によって使用されるデバイス（コンピュータ）である。利用者端末２０Ａは、利用者ＵＡによる操作を受け付ける。また、利用者端末２０Ｂは、利用者ＵＢによる操作を受け付ける。また、利用者端末２０Ｃは、利用者ＵＣによる操作を受け付ける。なお、利用者端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１の例では、利用者端末２０がスマートフォンにより実現される場合を示す。
利用者端末２０は、施設の訪問者である利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）によって使用されるデバイス（コンピュータ）である。利用者端末２０Ａは、利用者ＵＡによる操作を受け付ける。また、利用者端末２０Ｂは、利用者ＵＢによる操作を受け付ける。また、利用者端末２０Ｃは、利用者ＵＣによる操作を受け付ける。なお、利用者端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１の例では、利用者端末２０がスマートフォンにより実現される場合を示す。
【0017】
以下では、利用者端末２０を利用者Ｕと表記する場合がある。すなわち、利用者Ｕを利用者端末２０と読み替えることもできる。また、利用者Ｕを複数の訪問者を表わすものとして使用することがある。
【0018】
（１－２．情報提供システム１００の処理）
以下に、情報提供システム１００の処理として、ステップＳ１～Ｓ５の処理について説明する。なお、下記のステップＳ１～Ｓ５は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１～Ｓ５のうち、省略される処理があってもよい。
以下に、情報提供システム１００の処理として、ステップＳ１～Ｓ５の処理について説明する。なお、下記のステップＳ１～Ｓ５は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１～Ｓ５のうち、省略される処理があってもよい。
【0019】
（１－２－１．ステップＳ１の処理）
情報提供システム１００において、第１に、情報提供装置１０は、利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）から、利用者情報を収集する（ステップＳ１）。ここで、利用者情報とは、利用者属性、位置情報、履歴情報等を含む情報である。例えば、利用者属性は、利用者Ｕの性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Ｕの動画像、利用者Ｕが興味関心を有するカテゴリ等を含む情報である。また、位置情報は、利用者Ｕの利用者端末２０から収集された利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を示す情報である。また、履歴情報は、利用者Ｕのウェブサイト上での検索履歴・閲覧履歴、インターネットショッピングでの購買履歴、利用者Ｕの移動履歴等の行動履歴全般を含む情報である。さらに、利用者情報は、利用者端末２０の画面情報、利用者Ｕの生体情報等を含む情報であってもよく、特に限定されない。
情報提供システム１００において、第１に、情報提供装置１０は、利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ）から、利用者情報を収集する（ステップＳ１）。ここで、利用者情報とは、利用者属性、位置情報、履歴情報等を含む情報である。例えば、利用者属性は、利用者Ｕの性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Ｕの動画像、利用者Ｕが興味関心を有するカテゴリ等を含む情報である。また、位置情報は、利用者Ｕの利用者端末２０から収集された利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を示す情報である。また、履歴情報は、利用者Ｕのウェブサイト上での検索履歴・閲覧履歴、インターネットショッピングでの購買履歴、利用者Ｕの移動履歴等の行動履歴全般を含む情報である。さらに、利用者情報は、利用者端末２０の画面情報、利用者Ｕの生体情報等を含む情報であってもよく、特に限定されない。
【0020】
（１－２－２．ステップＳ２の処理）
情報提供システム１００において、第２に、情報提供装置１０は、利用者Ｕの位置情報から利用者Ｕを特定する（ステップＳ２）。ここで、情報提供装置１０は、利用者情報が示す位置情報を利用者Ｕの利用者端末２０から取得し、評価対象となるビル等の施設（適宜、「評価対象施設」）を訪問した利用者Ｕを特定する。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの履歴情報から利用者Ｕの当該施設の利用目的（住居利用、職場利用、立ち寄り利用等）を特定する。
情報提供システム１００において、第２に、情報提供装置１０は、利用者Ｕの位置情報から利用者Ｕを特定する（ステップＳ２）。ここで、情報提供装置１０は、利用者情報が示す位置情報を利用者Ｕの利用者端末２０から取得し、評価対象となるビル等の施設（適宜、「評価対象施設」）を訪問した利用者Ｕを特定する。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの履歴情報から利用者Ｕの当該施設の利用目的（住居利用、職場利用、立ち寄り利用等）を特定する。
【0021】
（１－２－３．ステップＳ３の処理）
情報提供システム１００において、第３に、情報提供装置１０は、利用者Ｕ全体の利用者属性である訪問者属性を推定する（ステップＳ３）。ここで、訪問者属性とは評価対象施設に訪問する利用者Ｕの属性（ペルソナ）を集約した情報であって、利用者Ｕの性別、年代、興味関心、職業、世帯収入、利用用途（住居、職場、立ち寄り等）の割合や訪問者数等の評価対象施設の属性（ペルソナ）を示す情報であるが、特に限定されない。
情報提供システム１００において、第３に、情報提供装置１０は、利用者Ｕ全体の利用者属性である訪問者属性を推定する（ステップＳ３）。ここで、訪問者属性とは評価対象施設に訪問する利用者Ｕの属性（ペルソナ）を集約した情報であって、利用者Ｕの性別、年代、興味関心、職業、世帯収入、利用用途（住居、職場、立ち寄り等）の割合や訪問者数等の評価対象施設の属性（ペルソナ）を示す情報であるが、特に限定されない。
【0022】
（１－２－４．ステップＳ４の処理）
情報提供システム１００において、第４に、情報提供装置１０は、評価対象施設の施設価値を算出する（ステップＳ４）。このとき、情報提供装置１０は、評価対象施設の施設を訪問した利用者Ｕの属性の分布に基づいて、評価対象施設の施設価値を算出する。例えば、情報提供装置１０は、年収が所定の閾値を上回る利用者Ｕが多いか否か、男性と女性との比率等の各種属性の分布の特徴に応じて、価値を示す価格等のスコア値を算出する。また、情報提供装置１０は、評価対象施設に出店しているテナント種別に応じて施設価値を算出してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者属性に基づいてテナント種別を推定し、推定した各テナントの種別に基づいて、施設価値を算出する。具体的には、情報提供装置１０は、同一のテナントに利用者Ｕが訪問する時間帯、利用者属性、ステップＳ２の処理によって特定された利用者Ｕの利用目的等から、施設内に所在するテナント種別を推定する。このとき、情報提供装置１０は、テナント種別として、例えば、高級レストランであるか、通常のレストランであるか等の価格帯、テナントが提供する業務の種別、１人当たりの平均予算等を推定し、当該施設内の各テナント種別に基づいて、施設価値を算出することもできる。
情報提供システム１００において、第４に、情報提供装置１０は、評価対象施設の施設価値を算出する（ステップＳ４）。このとき、情報提供装置１０は、評価対象施設の施設を訪問した利用者Ｕの属性の分布に基づいて、評価対象施設の施設価値を算出する。例えば、情報提供装置１０は、年収が所定の閾値を上回る利用者Ｕが多いか否か、男性と女性との比率等の各種属性の分布の特徴に応じて、価値を示す価格等のスコア値を算出する。また、情報提供装置１０は、評価対象施設に出店しているテナント種別に応じて施設価値を算出してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者属性に基づいてテナント種別を推定し、推定した各テナントの種別に基づいて、施設価値を算出する。具体的には、情報提供装置１０は、同一のテナントに利用者Ｕが訪問する時間帯、利用者属性、ステップＳ２の処理によって特定された利用者Ｕの利用目的等から、施設内に所在するテナント種別を推定する。このとき、情報提供装置１０は、テナント種別として、例えば、高級レストランであるか、通常のレストランであるか等の価格帯、テナントが提供する業務の種別、１人当たりの平均予算等を推定し、当該施設内の各テナント種別に基づいて、施設価値を算出することもできる。
【0023】
ここで、情報提供装置１０は、学習済みの機械学習モデルを用いて施設価値を算出することもできる。例えば、情報提供装置１０は、地価公示価格等の施設の実際の価値と、当該施設の実際の訪問者から生成した訪問者属性との関係性を学習したＤＮＮ（Deep Neural Network）等の機械学習モデルを用いて、評価対象施設の施設価値を算出する。なお、情報提供装置１０は、ルールベースで施設価値を算出してもよい。
【0024】
（１－２－５．ステップＳ５の処理）
情報提供システム１００において、第５に、情報提供装置１０は、算出した施設価値を学習する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、評価対象施設の地価公示価格が上昇した情報が機械学習モデルに入力された場合には、施設価値がより高い価値として出力されるように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。また、情報提供装置１０は、評価対象施設の地価公示価格が下降した情報が機械学習モデルに入力された場合には、施設価値がより低い価値として出力されるように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。
情報提供システム１００において、第５に、情報提供装置１０は、算出した施設価値を学習する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、評価対象施設の地価公示価格が上昇した情報が機械学習モデルに入力された場合には、施設価値がより高い価値として出力されるように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。また、情報提供装置１０は、評価対象施設の地価公示価格が下降した情報が機械学習モデルに入力された場合には、施設価値がより低い価値として出力されるように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。
【0025】
（１－３．情報提供システム１００の効果）
以下では、情報提供システム１００の処理の概要を説明した上で、情報提供システム１００の効果について説明する。
以下では、情報提供システム１００の処理の概要を説明した上で、情報提供システム１００の効果について説明する。
【0026】
（１－３－１．概要）
情報提供システム１００では、情報提供装置１０は、利用者Ｕの利用者情報を収集し、利用者情報が示す位置情報に基づいて施設を訪問した利用者Ｕを特定し、利用者情報が示す履歴情報に基づいて施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて利用者属性の分布等の訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて施設の価値を算出する。このとき、情報提供装置１０は、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、施設の価値を算出する。また、情報提供装置１０は、施設に入っているテナント種別に応じて価値を推定し、推定した各テナントの種別に基づいて施設全体の価値を算出することもできる。
情報提供システム１００では、情報提供装置１０は、利用者Ｕの利用者情報を収集し、利用者情報が示す位置情報に基づいて施設を訪問した利用者Ｕを特定し、利用者情報が示す履歴情報に基づいて施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて利用者属性の分布等の訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて施設の価値を算出する。このとき、情報提供装置１０は、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、施設の価値を算出する。また、情報提供装置１０は、施設に入っているテナント種別に応じて価値を推定し、推定した各テナントの種別に基づいて施設全体の価値を算出することもできる。
【0027】
（１－３－２．効果）
上述してきたように、情報提供システム１００では、ビル等の施設の不動産価値の評価基準だけではなく、当該施設の利用者像を付加することによって、より精緻で柔軟な施設の評価を行うことができる。すなわち、情報提供システム１００では、評価対象施設のビル来訪者のペルソナ（性別、年齢、興味関心、世帯収入等）を集約し、地価公示価格や不動産売買実績データ等と紐づけることで、評価対象施設の価格の妥当性や将来価格を評価することができる。
上述してきたように、情報提供システム１００では、ビル等の施設の不動産価値の評価基準だけではなく、当該施設の利用者像を付加することによって、より精緻で柔軟な施設の評価を行うことができる。すなわち、情報提供システム１００では、評価対象施設のビル来訪者のペルソナ（性別、年齢、興味関心、世帯収入等）を集約し、地価公示価格や不動産売買実績データ等と紐づけることで、評価対象施設の価格の妥当性や将来価格を評価することができる。
【0028】
さらに、情報提供システム１００では、従業員の年収や興味関心によって、会社名からは想像できない業種・業態等といったテナントの実際の種別を推定し、推定した種別に基づいた価値推定が可能となる。なお、情報提供システム１００では、上記のように推定したテナントの実際の種別を合わせて提供することで、テナントへのアプローチをより実際の業種等に即したものとすることができる。
【0029】
〔２．情報提供装置１０の構成〕
図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置１０の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部１１、記憶部１２および制御部１３を有する。なお、情報提供装置１０は、情報提供装置１０の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置１０の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部１１、記憶部１２および制御部１３を有する。なお、情報提供装置１０は、情報提供装置１０の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0030】
（２－１．通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定の通信網（ネットワーク）と有線または無線で接続され、各種装置との間で情報の送受信を行う。
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定の通信網（ネットワーク）と有線または無線で接続され、各種装置との間で情報の送受信を行う。
【0031】
（２－２．記憶部１２）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２は、図２に示すように、利用者情報記憶部１２ａ、訪問者属性記憶部１２ｂおよび施設価値記憶部１２ｃを有する。そして、記憶部１２は、制御部１３が動作する際に参照する各種情報や、制御部１３が動作した際に取得した各種情報を記憶する。
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２は、図２に示すように、利用者情報記憶部１２ａ、訪問者属性記憶部１２ｂおよび施設価値記憶部１２ｃを有する。そして、記憶部１２は、制御部１３が動作する際に参照する各種情報や、制御部１３が動作した際に取得した各種情報を記憶する。
【0032】
（２－２－１．利用者情報記憶部１２ａ）
利用者情報記憶部１２ａは、利用者Ｕに関する各種の情報（利用者情報）を記憶する。ここで、図３を用いて、利用者情報記憶部１２ａが記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る利用者情報記憶部１２ａの一例を示す図である。図３の例において、利用者情報記憶部１２ａは、「利用者ＩＤ」、「利用者属性」、「位置情報」、「履歴情報」といった項目を有する。
利用者情報記憶部１２ａは、利用者Ｕに関する各種の情報（利用者情報）を記憶する。ここで、図３を用いて、利用者情報記憶部１２ａが記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る利用者情報記憶部１２ａの一例を示す図である。図３の例において、利用者情報記憶部１２ａは、「利用者ＩＤ」、「利用者属性」、「位置情報」、「履歴情報」といった項目を有する。
【0033】
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。「利用者属性」は、事前に登録された利用者Ｕの分類に寄与する情報であって、利用者Ｕの性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Ｕの動画像、利用者Ｕが興味関心を有するカテゴリ等を含む情報である。「位置情報」は、利用者Ｕの利用者端末２０から収集された利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を示す情報である。「履歴情報」は、購買履歴、閲覧履歴、検索履歴、移動履歴、通信履歴等を含む情報である。
【0034】
図３では、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」によって識別される利用者Ｕについて、利用者属性が「利用者属性＃１」、位置情報が「位置情報＃１」、履歴情報が「履歴情報＃１」である例を示す。
【0035】
（２－２－２．訪問者属性記憶部１２ｂ）
訪問者属性記憶部１２ｂは、後述する制御部１３の推定部１３ｃによって推定された訪問者属性を記憶する。ここで、図４を用いて、訪問者属性記憶部１２ｂが記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る訪問者属性記憶部１２ｂの一例を示す図である。図４の例において、訪問者属性記憶部１２ｂは、「施設ＩＤ」、「訪問者属性」といった項目を有する。
訪問者属性記憶部１２ｂは、後述する制御部１３の推定部１３ｃによって推定された訪問者属性を記憶する。ここで、図４を用いて、訪問者属性記憶部１２ｂが記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る訪問者属性記憶部１２ｂの一例を示す図である。図４の例において、訪問者属性記憶部１２ｂは、「施設ＩＤ」、「訪問者属性」といった項目を有する。
【0036】
「施設ＩＤ」は、評価対象施設であるビル等の施設を識別するための識別情報を示す。「訪問者属性」は、評価対象施設を訪問した利用者Ｕの全体の属性、すなわち当該評価対象施設の属性を示す情報である。
【0037】
図４では、施設ＩＤ「ＢＩＤ＃１」によって識別される施設について、訪問者属性が「訪問者属性＃１」である例を示す。
【0038】
（２－２－３．施設価値記憶部１２ｃ）
施設価値記憶部１２ｃは、後述する制御部１３の算出部１３ｄによって算出された施設の価値を記憶する。ここで、図５を用いて、施設価値記憶部１２ｃが記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る施設価値記憶部１２ｃの一例を示す図である。図５の例において、施設価値記憶部１２ｃは、「施設ＩＤ」、「施設価値」といった項目を有する。
施設価値記憶部１２ｃは、後述する制御部１３の算出部１３ｄによって算出された施設の価値を記憶する。ここで、図５を用いて、施設価値記憶部１２ｃが記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る施設価値記憶部１２ｃの一例を示す図である。図５の例において、施設価値記憶部１２ｃは、「施設ＩＤ」、「施設価値」といった項目を有する。
【0039】
「施設ＩＤ」は、評価対象施設であるビル等の施設を識別するための識別情報を示す。「施設価値」は、評価対象施設の地価公示価格等の不動産価値に訪問者属性に基づく価値を付加した施設の価値である。
【0040】
図５では、施設ＩＤ「ＢＩＤ＃１」によって識別される施設について、施設価値が「施設価値＃１」、施設ＩＤ「ＢＩＤ＃２」によって識別される施設について、施設価値が「施設価値＃２」である例を示す。
【0041】
（２－３．制御部１３）
制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0042】
図２に示すように、制御部１３は、収集部１３ａ、特定部１３ｂ、推定部１３ｃ、算出部１３ｄおよび学習部１３ｅを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0043】
（２－３－１．収集部１３ａ）
収集部１３ａは、利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者情報を収集する。例えば、収集部１３ａは、利用者情報として、利用者Ｕにおける利用者属性（例：性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Ｕの動画像、利用者Ｕが興味関心を有するカテゴリ）、位置情報（例：現在位置、移動速度、移動手段）、履歴情報（例：購買履歴、閲覧履歴、検索履歴、移動履歴、通信履歴）等を利用者Ｕの利用者端末２０から収集する。なお、収集部１３ａは、収集した利用者情報を利用者情報記憶部１２ａに格納する。
収集部１３ａは、利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者情報を収集する。例えば、収集部１３ａは、利用者情報として、利用者Ｕにおける利用者属性（例：性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Ｕの動画像、利用者Ｕが興味関心を有するカテゴリ）、位置情報（例：現在位置、移動速度、移動手段）、履歴情報（例：購買履歴、閲覧履歴、検索履歴、移動履歴、通信履歴）等を利用者Ｕの利用者端末２０から収集する。なお、収集部１３ａは、収集した利用者情報を利用者情報記憶部１２ａに格納する。
【0044】
（２－３－２．特定部１３ｂ）
特定部１３ｂは、利用者情報が示す位置情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定する。例えば、特定部１３ｂは、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を用いて、ビルＡを訪問した利用者Ｕを特定する。また、特定部１３ｂは、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を用いて、ビルＡのうち利用者Ｕが訪問した階や店舗を特定する。さらに、特定部１３ｂは、利用者情報が示す履歴情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定する。例えば、特定部１３ｂは、購買履歴や移動履歴等の履歴情報を用いて、ビルＡを訪問した利用者の利用目的として、住居利用、職場利用、立ち寄り利用等を特定する。
特定部１３ｂは、利用者情報が示す位置情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定する。例えば、特定部１３ｂは、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を用いて、ビルＡを訪問した利用者Ｕを特定する。また、特定部１３ｂは、利用者Ｕの現在位置、移動速度、移動手段等を用いて、ビルＡのうち利用者Ｕが訪問した階や店舗を特定する。さらに、特定部１３ｂは、利用者情報が示す履歴情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定する。例えば、特定部１３ｂは、購買履歴や移動履歴等の履歴情報を用いて、ビルＡを訪問した利用者の利用目的として、住居利用、職場利用、立ち寄り利用等を特定する。
【0045】
なお、特定部１３ｂは、利用者情報記憶部１２ａから位置情報または履歴情報を取得する。一方、特定部１３ｂは、特定した利用者Ｕの目的を記憶部１２に格納してもよい。
【0046】
（２－３－３．推定部１３ｃ）
推定部１３ｃは、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの全体の属性を示す訪問者属性を推定する。例えば、推定部１３ｃは、利用者Ｕの性別、年齢、年代、職業、年収等から、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布等を推定する。また、推定部１３ｃは、利用者ＵのビルＡの利用目的の割合等を推定する。
推定部１３ｃは、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの全体の属性を示す訪問者属性を推定する。例えば、推定部１３ｃは、利用者Ｕの性別、年齢、年代、職業、年収等から、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布等を推定する。また、推定部１３ｃは、利用者ＵのビルＡの利用目的の割合等を推定する。
【0047】
なお、推定部１３ｃは、利用者情報記憶部１２ａから利用者属性を取得する。一方、推定部１３ｃは、推定した訪問者属性を訪問者属性記憶部１２ｂに格納する。
【0048】
（２－３－４．算出部１３ｄ）
算出部１３ｄは、訪問者属性に基づいて、所定の施設の価値を算出する。例えば、算出部１３ｄは、訪問者属性が示す利用者属性の分布に基づいて、当該施設の価値を算出する。具体的には、算出部１３ｄは、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布を用いて、ビルＡの施設価値を算出する。さらに、算出部１３ｄは、ビルＡの階数ごとに施設価値を算出してもよい。また、算出部１３ｄは、訪問者属性が示す利用者属性に基づいて利用者Ｕが訪問した施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて当該施設の価値を算出する。具体的には、算出部１３ｄは、同一のテナントに利用者Ｕが訪問する時間帯、利用者属性、利用者Ｕの利用目的等から、施設内に所在するテナントの種別（例：高級レストラン、通常のレストラン、業務の種別、１人当たりの平均予算等）を推定し、当該施設の価値を算出することもできる。
算出部１３ｄは、訪問者属性に基づいて、所定の施設の価値を算出する。例えば、算出部１３ｄは、訪問者属性が示す利用者属性の分布に基づいて、当該施設の価値を算出する。具体的には、算出部１３ｄは、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布を用いて、ビルＡの施設価値を算出する。さらに、算出部１３ｄは、ビルＡの階数ごとに施設価値を算出してもよい。また、算出部１３ｄは、訪問者属性が示す利用者属性に基づいて利用者Ｕが訪問した施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて当該施設の価値を算出する。具体的には、算出部１３ｄは、同一のテナントに利用者Ｕが訪問する時間帯、利用者属性、利用者Ｕの利用目的等から、施設内に所在するテナントの種別（例：高級レストラン、通常のレストラン、業務の種別、１人当たりの平均予算等）を推定し、当該施設の価値を算出することもできる。
【0049】
算出する手法について説明すると、算出部１３ｄは、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、施設の価値を算出する。また、算出部１３ｄは、ルールベースで施設の価値を算出してもよい。
【0050】
算出する数値について説明すると、算出部１３ｄは、施設の価値に応じた価格を算出する。また、算出部１３ｄは、実際の不動産価値として算出された価格を１００％としたときの倍率として施設の価値を算出してもよく、算出する数値の範囲や単位は特に限定されない。
【0051】
なお、算出部１３ｄは、訪問者属性記憶部１２ｂから訪問者属性を取得する。一方、算出部１３ｄは、算出した施設の価値を施設価値記憶部１２ｃに格納する。
【0052】
（２－３－５．学習部１３ｅ）
学習部１３ｅは、所定の施設の訪問者である利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者情報が入力された際に、当該施設の価値が出力されるように、機械学習モデルを学習する。このとき、学習部１３ｅは、バックプロパゲーション等により機械学習モデルを学習してもよい。
学習部１３ｅは、所定の施設の訪問者である利用者Ｕ（ＵＡ、ＵＢ、ＵＣ）の利用者情報が入力された際に、当該施設の価値が出力されるように、機械学習モデルを学習する。このとき、学習部１３ｅは、バックプロパゲーション等により機械学習モデルを学習してもよい。
【0053】
例えば、学習部１３ｅは、所定の施設の地価公示価格等の不動産価値が上昇した情報が機械学習モデルに入力された場合には、当該施設の価値が高い数値として出力されるように、機械学習モデルを学習する。
【0054】
例えば、学習部１３ｅは、所定の施設の地価公示価格等の不動産価値が下降した情報が機械学習モデルに入力された場合には、当該施設の価値が低い数値として出力されるように、機械学習モデルを学習する。
【0055】
〔３．情報提供処理の流れ〕
図６を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の情報提供処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、下記のステップＳ１０１～Ｓ１０５は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１０１～Ｓ１０５のうち、省略される処理があってもよい。
図６を用いて、実施形態に係る情報提供装置１０の情報提供処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、下記のステップＳ１０１～Ｓ１０５は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１０１～Ｓ１０５のうち、省略される処理があってもよい。
【0056】
（３－１．利用者情報収集処理）
第１に、情報提供装置１０の収集部１３ａは、利用者情報収集処理を実行する（ステップＳ１０１）。例えば、収集部１３ａは、利用者情報として、ビルＡを訪問した利用者Ｕの利用者属性、位置情報、履歴情報等を収集する。
第１に、情報提供装置１０の収集部１３ａは、利用者情報収集処理を実行する（ステップＳ１０１）。例えば、収集部１３ａは、利用者情報として、ビルＡを訪問した利用者Ｕの利用者属性、位置情報、履歴情報等を収集する。
【0057】
（３－２．利用者特定処理）
第２に、情報提供装置１０の特定部１３ｂは、利用者特定処理を実行する（ステップＳ１０２）。例えば、特定部１３ｂは、利用者Ｕの位置情報に基づいて、ビルＡを訪問した利用者Ｕや利用者Ｕの利用目的を特定する。
第２に、情報提供装置１０の特定部１３ｂは、利用者特定処理を実行する（ステップＳ１０２）。例えば、特定部１３ｂは、利用者Ｕの位置情報に基づいて、ビルＡを訪問した利用者Ｕや利用者Ｕの利用目的を特定する。
【0058】
（３－３．訪問者属性推定処理）
第３に、情報提供装置１０の推定部１３ｃは、訪問者属性推定処理を実行する（ステップＳ１０３）。例えば、推定部１３ｃは、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布や、利用者Ｕの利用目的の割合等を推定する。
第３に、情報提供装置１０の推定部１３ｃは、訪問者属性推定処理を実行する（ステップＳ１０３）。例えば、推定部１３ｃは、ビルＡを訪問する利用者Ｕの性別の割合、年齢・年代の割合、職業や年収の分布や、利用者Ｕの利用目的の割合等を推定する。
【0059】
（３－４．施設価値算出処理）
第４に、情報提供装置１０の算出部１３ｄは、施設価値算出処理を実行する（ステップＳ１０４）。例えば、算出部１３ｄは、推定されたビルＡの訪問者属性に基づいて、ビルＡの施設価値を算出する。
第４に、情報提供装置１０の算出部１３ｄは、施設価値算出処理を実行する（ステップＳ１０４）。例えば、算出部１３ｄは、推定されたビルＡの訪問者属性に基づいて、ビルＡの施設価値を算出する。
【0060】
（３－５．施設価値学習処理）
第５に、情報提供装置１０の学習部１３ｅは、施設価値学習処理を実行する（ステップＳ１０５）。例えば、学習部１３ｅは、ビルＡの不動産売買実績データ等を用いて機械学習モデルの学習を行う。
第５に、情報提供装置１０の学習部１３ｅは、施設価値学習処理を実行する（ステップＳ１０５）。例えば、学習部１３ｅは、ビルＡの不動産売買実績データ等を用いて機械学習モデルの学習を行う。
【0061】
〔４．実施形態の効果〕
最後に、実施形態の効果について説明する。以下では、実施形態に係る処理に対応する効果１～４について説明する。
最後に、実施形態の効果について説明する。以下では、実施形態に係る処理に対応する効果１～４について説明する。
【0062】
（４－１．効果１）
上述した実施形態に係る処理では、利用者の利用者情報を収集し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの全体の属性を示す訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて、当該施設の価値を算出する。このため、本処理では、より効果的に施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、利用者の利用者情報を収集し、利用者情報が示す利用者属性に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの全体の属性を示す訪問者属性を推定し、訪問者属性に基づいて、当該施設の価値を算出する。このため、本処理では、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【0063】
（４－２．効果２）
上述した実施形態に係る処理では、利用者情報が示す位置情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定する。このため、本処理では、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、利用者情報が示す位置情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定する。このため、本処理では、所定の施設を訪問した利用者Ｕを特定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【0064】
（４－３．効果３）
上述した実施形態に係る処理では、利用者情報が示す履歴情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定する。このため、本処理では、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、利用者情報が示す履歴情報に基づいて、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定する。このため、本処理では、所定の施設を訪問した利用者Ｕの目的を特定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【0065】
（４－４．効果４）
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性が示す利用者属性の分布に基づいて、施設の価値を算出する。このため、本処理では、施設の属性を推定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性が示す利用者属性の分布に基づいて、施設の価値を算出する。このため、本処理では、施設の属性を推定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【0066】
（４－５．効果５）
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性が示す利用者属性に基づいて利用者Ｕが訪問した施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて施設の価値を算出する。このため、本処理では、施設内のテナントの種別を推定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性が示す利用者属性に基づいて利用者Ｕが訪問した施設内のテナントの種別を推定し、当該テナントの種別に基づいて施設の価値を算出する。このため、本処理では、施設内のテナントの種別を推定することによって、より効果的に施設の価値を評価することができる。
【0067】
（４－６．効果６）
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、当該施設の価値を算出する。このため、本処理では、より効果的にかつ精度よく施設の価値を評価することができる。
上述した実施形態に係る処理では、訪問者属性と施設の価値との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、当該施設の価値を算出する。このため、本処理では、より効果的にかつ精度よく施設の価値を評価することができる。
【0068】
〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば、図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１０を例に挙げて説明する。図７は、情報提供装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
また、上述してきた実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば、図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１０を例に挙げて説明する。図７は、情報提供装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0069】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0070】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
【0071】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【0072】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0073】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0074】
〔その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換または変更を行うことができる。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換または変更を行うことができる。
【0075】
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0076】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【0077】
例えば、上述した情報提供装置１０は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0078】
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0079】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0080】
１０ 情報提供装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２ａ 利用者情報記憶部
１２ｂ 訪問者属性記憶部
１２ｃ 施設価値記憶部
１３ 制御部
１３ａ 収集部
１３ｂ 特定部
１３ｃ 推定部
１３ｄ 算出部
１３ｅ 学習部
２０、２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ 利用者端末
１００ 情報提供システム
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２ａ 利用者情報記憶部
１２ｂ 訪問者属性記憶部
１２ｃ 施設価値記憶部
１３ 制御部
１３ａ 収集部
１３ｂ 特定部
１３ｃ 推定部
１３ｄ 算出部
１３ｅ 学習部
２０、２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ 利用者端末
１００ 情報提供システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】