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(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】P2023183931
(43)【公開日】2023-12-28
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20231221BHJP
G06Q 50/16 20120101ALI20231221BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G06Q50/16 300
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022097747
(22)【出願日】2022-06-17
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ
(71)【出願人】
【識別番号】302064762
【氏名又は名称】株式会社日本総合研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100115749
【弁理士】
【氏名又は名称】谷川 英和
(72)【発明者】
【氏名】荒居 祐紀
(72)【発明者】
【氏名】長尾 一輝
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
5L049CC28
(57)【要約】
【課題】従来技術においては、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できなかった。
【解決手段】ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部１１１と、ユーザ情報を用いて、ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部１３１と、時期情報を出力する出力部１４とを具備する情報処理装置１により、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【選択図】図３
【解決手段】ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部１１１と、ユーザ情報を用いて、ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部１３１と、時期情報を出力する出力部１４とを具備する情報処理装置１により、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部と、
前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
【請求項2】
２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、当該シニア支援住宅の将来の空きに関する空情報が格納される空情報格納部と、
前記時期情報が、前記空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部とをさらに具備し、
前記出力部は、
前記時期情報に代えて、または前記時期情報に加えて、前記１以上の住宅識別子を出力する、請求項１記載の情報処理装置。
前記時期情報が、前記空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部とをさらに具備し、
前記出力部は、
前記時期情報に代えて、または前記時期情報に加えて、前記１以上の住宅識別子を出力する、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記ユーザ格納部には、２以上のユーザ情報が格納され、
前記時期取得部は、前記２以上の各ユーザ情報を用いて、２以上のユーザに対する時期情報を取得し、
２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、当該シニア支援住宅の将来の空きに関し、時期ごとの空室数を有する空情報が格納される空情報格納部と、
前記時期取得部が取得した２以上のユーザに対する時期情報を用いて、時期ごとの入居の予測数である需要数を取得する需要取得部と、
前記２以上の各シニア支援住宅の空情報を用いて、時期ごとの入居可能数である供給数を取得する供給取得部と、
前記出力部は、
前記時期情報に代えて、または前記時期情報に加えて、前記時期ごとの需要数と前記時期ごとの供給数とを出力する、請求項１記載の情報処理装置。
前記時期取得部は、前記２以上の各ユーザ情報を用いて、２以上のユーザに対する時期情報を取得し、
２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、当該シニア支援住宅の将来の空きに関し、時期ごとの空室数を有する空情報が格納される空情報格納部と、
前記時期取得部が取得した２以上のユーザに対する時期情報を用いて、時期ごとの入居の予測数である需要数を取得する需要取得部と、
前記２以上の各シニア支援住宅の空情報を用いて、時期ごとの入居可能数である供給数を取得する供給取得部と、
前記出力部は、
前記時期情報に代えて、または前記時期情報に加えて、前記時期ごとの需要数と前記時期ごとの供給数とを出力する、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記ユーザ情報は、２以上の各時点の健康情報集合である時系列の健康情報集合を含み、
前記時期取得部は、
前記時系列の健康情報集合を用いて、前記時期情報を取得する、請求項１から請求項３記載の情報処理装置。
前記時期取得部は、
前記時系列の健康情報集合を用いて、前記時期情報を取得する、請求項１から請求項３記載の情報処理装置。
【請求項5】
新しい健康情報集合を受け付ける健康情報受付部をさらに具備し、
前記時期取得部は、
前記新しい健康情報集合の受け付けに応じて、当該健康情報集合を用いて、前記時期情報を取得する請求項４記載の情報処理装置。
前記時期取得部は、
前記新しい健康情報集合の受け付けに応じて、当該健康情報集合を用いて、前記時期情報を取得する請求項４記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記ユーザに対応付けて、当該ユーザの介護者の１以上の介護者属性値を有する介護者情報が格納される介護者格納部をさらに具備し、
前記時期取得部は、
前記介護者情報をも用いて、前記時期情報を取得する、請求項１から請求項５記載の情報処理装置。
前記時期取得部は、
前記介護者情報をも用いて、前記時期情報を取得する、請求項１から請求項５記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記シニア支援住宅は、サービス付き高齢者住宅である、請求項１から請求項６記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記時期取得部は、
前記２以上の健康情報を用いた説明変数集合とシニア支援住宅への入居までの期間である入居期間を特定する目的変数とを有する２以上の教師データに対して、機械学習の学習処理を行った結果である学習モデルと、前記ユーザ情報が有する前記２以上の健康情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、入居期間を取得し、当該入居期間を用いて前記時期情報を取得する、請求項１から請求項７記載の情報処理装置。
前記２以上の健康情報を用いた説明変数集合とシニア支援住宅への入居までの期間である入居期間を特定する目的変数とを有する２以上の教師データに対して、機械学習の学習処理を行った結果である学習モデルと、前記ユーザ情報が有する前記２以上の健康情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、入居期間を取得し、当該入居期間を用いて前記時期情報を取得する、請求項１から請求項７記載の情報処理装置。
【請求項9】
２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、当該シニア支援住宅の将来の空きに関する空情報が格納される空情報格納部と、
ユーザが入居したい時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報が、前記空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部と、
前記１以上の住宅識別子を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
ユーザが入居したい時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報が、前記空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部と、
前記１以上の住宅識別子を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
【請求項10】
ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部と、時期取得部と、出力部とにより実現される情報処理方法であって、
前記時期取得部が、前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得ステップと、
前記出力部が、前記時期情報を出力する出力ステップとを具備する情報処理方法。
前記時期取得部が、前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得ステップと、
前記出力部が、前記時期情報を出力する出力ステップとを具備する情報処理方法。
【請求項11】
ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部にアクセス可能なコンピュータを、
前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、
前記時期情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ユーザの２以上の健康情報を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測する情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来、生活習慣の問診データおよび健康指標データを含む、複数人の健康診断データを収集するデータ収集部と、 前記データ収集部により収集された健康診断データにおける前記問診データを説明変数とし前記健康指標データを目的変数とする、生活習慣から健康指標を予測するための予測モデルを学習する学習部と、生活習慣の改善プランを網羅的に生成する改善プラン生成部と、前記改善プラン生成部により生成された改善プランそれぞれを、前記学習部による学習で得られた前記予測モデルに適用することで、各改善プランの健康指標を予測するとともに、前記データ収集部により収集された対象ユーザの現在の健康診断データを前記予測モデルに適用することで、前記対象ユーザが現在の生活習慣を続けた場合の健康指標を基準指標として予測する健康指標予測部と、前記健康指標予測部による予測で得られた各改善プランの健康指標と前記基準指標との差分に基づき、前記対象ユーザ向けの各改善プランのスコアを算出するスコア算出部と、を備えるスコア算出装置があった（特許文献１参照）。つまり、従来、健康指標データ等に対する改善プランのスコアを算出する技術があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－１７９８４７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、従来技術においては、ユーザの健康情報を用いて、当該ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できなかった。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本第一の発明の情報処理装置は、ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部と、ユーザ情報を用いて、ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、時期情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置である。
【0006】
かかる構成により、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【0007】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、シニア支援住宅の将来の空きに関する空情報が格納される空情報格納部と、時期情報が、空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部とをさらに具備し、出力部は、時期情報に代えて、または時期情報に加えて、１以上の住宅識別子を出力する、情報処理装置である。
【0008】
かかる構成により、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングができる。
【0009】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、ユーザ格納部には、２以上のユーザ情報が格納され、時期取得部は、２以上の各ユーザ情報を用いて、２以上のユーザに対する時期情報を取得し、２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、シニア支援住宅の将来の空きに関し、時期ごとの空室数を有する空情報が格納される空情報格納部と、時期取得部が取得した２以上のユーザに対する時期情報を用いて、時期ごとの入居の予測数である需要数を取得する需要取得部と、２以上の各シニア支援住宅の空情報を用いて、時期ごとの入居可能数である供給数を取得する供給取得部と、出力部は、時期情報に代えて、または時期情報に加えて、時期ごとの需要数と時期ごとの供給数とを出力する、情報処理装置である。
【0010】
かかる構成により、シニア支援住宅の需要と供給の状況を把握できる。
【0011】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から第三の発明に対して、ユーザ情報は、２以上の各時点の健康情報集合である時系列の健康情報集合を含み、時期取得部は、時系列の健康情報集合を用いて、時期情報を取得する、情報処理装置である。
【0012】
かかる構成により、ユーザのシニア支援住宅へのより適切な入居時期を予測できる。
【0013】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第四の発明に対して、新しい健康情報集合を受け付ける健康情報受付部をさらに具備し、時期取得部は、新しい健康情報集合の受け付けに応じて、健康情報集合を用いて、時期情報を取得する情報処理装置である。
【0014】
かかる構成により、ユーザのシニア支援住宅へのより適切な入居時期を予測できる。
【0015】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第一から第五の発明に対して、ユーザに対応付けて、ユーザの介護者の１以上の介護者属性値を有する介護者情報が格納される介護者格納部をさらに具備し、時期取得部は、介護者情報をも用いて、時期情報を取得する、情報処理装置である。
【0016】
かかる構成により、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期をより正確に予測できる。
【0017】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第一から第六の発明に対して、シニア支援住宅は、サービス付き高齢者住宅である、情報処理装置である。
【0018】
かかる構成により、ユーザのサービス付き高齢者住宅への適切な入居時期を予測できる。
【0019】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第一から第七の発明に対して、時期取得部は、２以上の健康情報を用いた説明変数集合とシニア支援住宅への入居までの期間である入居期間を特定する目的変数とを有する２以上の教師データに対して、機械学習の学習処理を行った結果である学習モデルと、ユーザ情報が有する２以上の健康情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、入居期間を取得し、入居期間を用いて時期情報を取得する、情報処理装置である。
【0020】
かかる構成により、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【0021】
また、本第九の発明の情報処理装置は、＜従属関係 なし＞の発明に対して、２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、シニア支援住宅の将来の空きに関する空情報が格納される空情報格納部と、ユーザが入居したい時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、時期情報が、空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得するマッチング部と、１以上の住宅識別子を出力する出力部とを具備する情報処理装置である。
【0022】
かかる構成により、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングができる。
【発明の効果】
【0023】
本発明による情報処理装置によれば、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】実施の形態１における情報システムＡの概念図
【図2】同情報システムＡのブロック図
【図3】同情報処理装置１のブロック図
【図4】同情報処理装置１の動作例について説明するフローチャート
【図5】同時期取得処理の例について説明するフローチャート
【図6】同シミュレーション処理の例について説明するフローチャート
【図7】同ユーザ情報管理表を示す図
【図8】同住宅情報管理表を示す図
【図9】同グラフの例を示す図
【図10】同コンピュータシステムの概観図
【図11】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【0026】
（実施の形態１）
本実施の形態において、一のユーザの２以上の健康情報を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する情報処理装置について説明する。また、本実施の形態において、ユーザの時系列の健康情報を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する情報処理装置について説明する。なお、シニア支援住宅とは、シニア向けの住宅である。シニア支援住宅は、例えば、サービス付き高齢者住宅（以下、適宜、「サ高住」と言う）、シニア向け住宅、老人ホーム、シルバーハウジングである。
本実施の形態において、一のユーザの２以上の健康情報を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する情報処理装置について説明する。また、本実施の形態において、ユーザの時系列の健康情報を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する情報処理装置について説明する。なお、シニア支援住宅とは、シニア向けの住宅である。シニア支援住宅は、例えば、サービス付き高齢者住宅（以下、適宜、「サ高住」と言う）、シニア向け住宅、老人ホーム、シルバーハウジングである。
【0027】
また、本実施の形態において、ユーザの予測入居時期の情報を用いて、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングを行う情報処理装置について説明する。
【0028】
また、本実施の形態において、シニア支援住宅の需要と供給に関するシミュレーションを行える情報処理装置について説明する。
【0029】
また、本実施の形態において、ユーザの健康情報が更新された場合に、シニア支援住宅への入居時期を予測し、当該入居時期を更新する情報処理装置について説明する。
【0030】
また、本実施の形態において、介護者の１以上の属性値（例えば、年齢）をも用いて、ユーザのシニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する情報処理装置について説明する。
【0031】
また、本実施の形態において、機械学習を用いて、シニア支援住宅への入居時期を予測する情報処理装置について説明する。
【0032】
さらに、本実施の形態において、入居希望者の入居希望時期の情報と退去可能者の退去可能時期の情報とを用いて、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングを行う情報処理装置について説明する。
【0033】
なお、本実施の形態において、情報Ｘが情報Ｙに対応付いていることは、情報Ｘから情報Ｙを取得できること、または情報Ｙから情報Ｘを取得できることであり、その対応付けの方法は問わない。情報Ｘと情報Ｙとがリンク付いていても良いし、同じバッファに存在していても良いし、情報Ｘが情報Ｙに含まれていても良いし、情報Ｙが情報Ｘに含まれている等でも良い。
【0034】
図１は、本実施の形態における情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、情報処理装置１、および１または２以上の端末装置２を備える。
【0035】
情報処理装置１は、例えば、ユーザのシニア支援住宅への入居時期を予測し、出力する装置である。また、情報処理装置１は、例えば、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングを行う装置である。情報処理装置１は、例えば、いわゆるサーバであり、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバ等である。なお、情報処理装置１は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等でも良い。
【0036】
端末装置２は、ユーザが使用する端末である。ユーザは、例えば、シニア支援住宅への将来の入居を希望する者、シニア支援住宅への将来の入居を希望する者に対してアドバイスする者、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングサービスを提供する者である。端末装置２は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であり、その種類は問わない。
【0037】
情報処理装置１と１以上の各端末装置２とは、通常、インターネット等のネットワークにより通信可能である。
【0038】
【0039】
情報処理装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、および出力部１４を備える。格納部１１は、ユーザ格納部１１１、空情報格納部１１２、および学習モデル格納部１１３を備える。受付部１２は、健康情報受付部１２１を備える。処理部１３は、学習部１３０、時期取得部１３１、マッチング部１３２、需要取得部１３３、および供給取得部１３４を備える。出力部１４は、時期情報出力部１４１、マッチング結果出力部１４２、およびシミュレーション結果出力部１４３を備える。
【0040】
端末装置２は、端末格納部２１、端末受付部２２、端末処理部２３、端末送信部２４、端末受信部２５、および端末出力部２６を備える。
【0041】
情報処理装置１を構成する格納部１１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述するユーザ情報、後述する空情報、後述する学習モデル、後述する対応表、後述する演算式、２以上の教師データである。
【0042】
教師データとは、学習部１３０が使用するデータである。教師データは、説明変数集合と目的変数とを有する。説明変数集合とは、１または２以上の説明変数の集合である。ここでの説明変数は、例えば、２以上の健康情報、１または２以上の健康情報から取得される情報である。また、ここでの目的変数は、入居期間を特定する情報である。入居期間とは、ユーザがシニア支援住宅へ入居するまでの予測期間である。入居期間は、例えば、ユーザが高齢となり、他者のサポートが必要となるまでの現在からの期間である。
【0043】
ユーザ格納部１１１は、１または２以上のユーザ情報が格納される。ユーザ情報とは、ユーザに関する情報である。ユーザ情報は、健康情報集合を含む。健康情報集合とは、ユーザの２以上の健康情報である。ユーザ情報は、２以上の各時点の健康情報集合である時系列の健康情報集合を含むことは好適である。なお、健康情報集合は、例えば、時情報に対応付いている。時情報とは、時を特定する情報であり、例えば、年月日、年と月、日時である。なお、ユーザ情報は、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。ユーザ識別子とは、ユーザを識別する情報である。ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤ、電話番号、メールアドレス、端末装置２の識別子である。
【0044】
ユーザ情報に対応付けて、当該ユーザの介護者の情報である介護者情報が格納されていることは好適である。介護者情報は、１または２以上の介護者属性値を有する。介護者属性値は、例えば、介護者の年齢、性別、ユーザとの続柄（例えば、子、娘、息子の嫁）である。なお、介護者情報は、介護者識別子に対応付いていることは好適である。
【0045】
健康情報とは、ユーザの健康に関する情報である。健康情報は、健康診断情報、または環境情報である。健康診断情報とは、ユーザの身体の健康診断から取得された情報である。健康診断情報は、例えば、身長、体重、ＭＢＩ、血糖値、血圧、コレステロール値、尿酸値である。健康診断情報は、問診により得られた情報でも良い。環境情報とは、ユーザの生活環境に関する情報である。環境情報は、例えば、居住住居の情報、居住地域の情報である。居住住居の情報は、例えば、居住階、住居内の湿度、住居内の温度である。居住住居の情報は、例えば、他の１以上の居住住居の情報を用いて取得される住宅のスコアである。居住地域の情報は、例えば、居住地域、居住地域のスコア、居住地域の気温、居住地域の気候（例えば、単位期間の雨の日の数、単位期間の雨量、平均湿度、夏単位期間の日の数）である。
なお、環境情報は、住居に設置されたセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ）、地域の環境情報を格納している図示しないサーバから送信された情報でも良い。
なお、環境情報は、住居に設置されたセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ）、地域の環境情報を格納している図示しないサーバから送信された情報でも良い。
【0046】
空情報格納部１１２には、２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、空情報が格納される。空情報格納部１１２には、２以上の各シニア支援住宅を識別する住宅識別子に対応付けて、時期ごとの空室数を有する空情報が格納されていることは好適である。なお、時期は、例えば、年、月、週、または日である。
【0047】
空情報とは、シニア支援住宅の将来の空きに関する情報である。空情報は、例えば、時期ごとの空室数である。空情報は、例えば、時情報と空室数を有する。また、空情報は、シニア支援住宅からの退去可能時期の情報でも良い。空情報は、シニア支援住宅が特定の時期の空き部屋数（入居可能者数）が分かる情報であれば良い。時情報とは、時を特定する情報である。時情報は、例えば、月、週、または日である。
シニア支援住宅の利用者が、そのシニア支援住宅からの退去可能時期（例えば、２０３５年、あるいは１０年後など）を事前に登録できるようにしても良い。つまり、受付部１２は、端末装置２から退去可能時期を示す情報を受信し、処理部１３は、当該情報を、当該利用者（ユーザ）に対応付けて、蓄積しても良い。また、需要取得部１３３が取得する需要数が、供給取得部１３４が取得する供給数に比して不足することを、処理部１３が検知した場合は、出力部１４がシニア支援住宅の利用者に対して、退去可能時期の登録や修正（前倒しなど）を促す通知を送信するようにしても良い。なお、処理部１３が需要数が供給数に比して不足することを検知するタイミングは問わない。また、出力部１４がシニア支援住宅の利用者に対して、退去可能時期の登録や修正を促す通知を送信するタイミングも問わない。
シニア支援住宅の利用者が、そのシニア支援住宅からの退去可能時期（例えば、２０３５年、あるいは１０年後など）を事前に登録できるようにしても良い。つまり、受付部１２は、端末装置２から退去可能時期を示す情報を受信し、処理部１３は、当該情報を、当該利用者（ユーザ）に対応付けて、蓄積しても良い。また、需要取得部１３３が取得する需要数が、供給取得部１３４が取得する供給数に比して不足することを、処理部１３が検知した場合は、出力部１４がシニア支援住宅の利用者に対して、退去可能時期の登録や修正（前倒しなど）を促す通知を送信するようにしても良い。なお、処理部１３が需要数が供給数に比して不足することを検知するタイミングは問わない。また、出力部１４がシニア支援住宅の利用者に対して、退去可能時期の登録や修正を促す通知を送信するタイミングも問わない。
【0048】
学習モデル格納部１１３には、学習モデルが格納される。学習モデルとは、機械学習の学習処理により構成された情報であり、機械学習の予測処理に使用される情報である。ここでの学習モデルは、２以上の健康情報を用いた説明変数集合とシニア支援住宅への入居までの期間である入居期間を特定する目的変数とを有する２以上の教師データに対して、機械学習の学習処理を行った結果である。学習モデルは、例えば、後述する学習部１３０が取得した情報である。例えば、学習モデルとユーザの健康情報集合とを用いて、入居期間が推定される。なお、学習モデルは、学習器、分類器、分類モデル等と言っても良い。
【0049】
なお、機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＭ、ＳＶＲ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのライブラリ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔのモジュール、ＴｉｎｙＳＶＭ等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。
【0050】
受付部１２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、健康情報集合、ユーザ情報、時期情報である。ここでの時期情報は、ユーザがシニア支援住宅に入居したい時期を特定する情報である。時期情報は、通常、特定の時を特定する情報であるが、現在等の特定の時からの期間を特定する情報でも良い。
【0051】
こでは、受け付けとは、通常、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念であっても良い。
【0052】
受け付けが入力デバイスから入力された情報の受け付けである場合、その入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。かかる場合、受付部１２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【0053】
健康情報受付部１２１は、健康情報集合を受け付ける。健康情報受付部１２１は、新規に取得された健康情報集合を受け付けることは好適である。この健康情報集合は、例えば、ユーザ識別子に対応付いている。
【0054】
処理部１３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、学習部１３０、時期取得部１３１、マッチング部１３２、需要取得部１３３、供給取得部１３４が行う処理である。
【0055】
学習部１３０は、格納部１１の２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い、学習モデルを取得し、当該学習モデルを蓄積する。なお、学習部１３０は、例えば、学習モデルを格納部１１に蓄積する。なお、上述した通り、機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＲ等、問わない。
【0056】
時期取得部１３１は、ユーザ情報を用いて、当該ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する。時期取得部１３１は、２以上の各ユーザ情報を用いて、２以上の各ユーザに対する時期情報を取得することは好適である。
【0057】
時期取得部１３１は、ユーザの時系列の健康情報集合を用いて、当該ユーザの時期情報を取得することは好適である。なお、時系列の健康情報集合とは、２以上の異なる時点の健康情報集合である。
【0058】
時期取得部１３１は、介護者情報をも用いて、時期情報を取得することは好適である。つまり、時期取得部１３１は、ユーザの健康情報集に加えて、当該ユーザの介護者の１以上の属性値（例えば、年齢）をも用いて、当該ユーザの時期情報を取得することは好適である。
【0059】
時期取得部１３１は、健康情報受付部１２１が新しい健康情報集合を受け付けたことに応じて、当該健康情報集合を用いて、時期情報を取得することは好適である。
【0060】
時期取得部１３１は、例えば、以下の（１）から（３）のうちのいずれかの方法により、時期情報を取得することは好適である。ただし、時期取得部１３１は、ユーザが入居したい時期を特定する時期情報を取得しても良い。かかる時期情報は、受付部１２が受け付けた時期情報である。
機械学習による方法
機械学習による方法
【0061】
時期取得部１３１は、学習モデルと、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）とを用いて、機械学習の予測処理を行い、当該一のユーザの入居期間を取得し、入居期間を用いて時期情報を取得する。時期取得部１３１は、例えば、学習モデルと、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）と１以上の介護者属性値とを用いて、機械学習の予測処理を行い、当該一のユーザの入居期間を取得し、入居期間を用いて時期情報を取得する。
【0062】
なお、入居期間を用いて時期情報を取得する処理は、例えば、現在日に、入居期間を加えた日を取得する処理、予測処理のための用いた２以上の健康情報と対になる日（例えば、健康診断の日）に、入居期間を加えた日を取得する処理である。
【0063】
また、機械学習の予測処理は、学習処理と同様、そのアルゴリズムは問わず、例えば、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＲ等である。また、機械学習の予測処理にも、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのライブラリ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔのモジュール、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ＴｉｎｙＳＶＭ等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。
（２）対応表による方法
（２－１）最近似のベクトルを用いる方法
（２）対応表による方法
（２－１）最近似のベクトルを用いる方法
【0064】
時期取得部１３１は、例えば、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）を用いて、２以上の要素を有するベクトルを構成する。次に、時期取得部１３１は、例えば、当該ベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定する。次に、時期取得部１３１は、決定したベクトルと対になる入居期間を対応表から取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した入居期間を用いて時期情報を取得する。
【0065】
なお、かかる場合、対応表は、例えば、２以上の各健康情報を要素として有するベクトルと、入居期間とを有する２以上の対応情報を有する。なお、ベクトルの要素は、１以上の健康情報から取得される情報でも良い。また、ベクトルを構成する要素は、時系列の健康情報集合から取得される情報（例えば、血糖値の上昇数、血糖値の上昇率、血圧の上昇数）を含んでも良い。
【0066】
時期取得部１３１は、例えば、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）と１以上の介護者属性値とを用いて、３以上の要素を有するベクトルを構成する。次に、時期取得部１３１は、例えば、当該ベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定する。次に、時期取得部１３１は、決定したベクトルと対になる入居期間を対応表から取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した入居期間を用いて時期情報を取得する。なお、上述した通り、ベクトルは、時系列の健康情報集合を用いて取得されても良い。
（２－２）類似条件を満たす１以上のベクトルを用いる方法
（２－２）類似条件を満たす１以上のベクトルを用いる方法
【0067】
時期取得部１３１は、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）を用いて、２以上の要素を有するベクトルを構成する。次に、時期取得部１３１は、当該ベクトルと類似条件を満たす１または２以上のベクトルを対応表から決定する。次に、時期取得部１３１は、決定した１以上の各クトルと対になる入居期間を対応表から取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した１以上の入居期間の代表値（例えば、平均値、中央値、最小値、最大値）を取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した入居期間の代表値を用いて時期情報を取得する。なお、類似条件は、例えば、２つのベクトルの類似度が閾値以上、または２つのベクトルの類似度が閾値より大きいことである。
【0068】
時期取得部１３１は、例えば、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）と１以上の介護者属性値とを用いて、３以上の要素を有するベクトルを構成する。次に、時期取得部１３１は、当該ベクトルと類似条件を満たす１または２以上のベクトルを対応表から決定する。次に、時期取得部１３１は、決定した１以上の各クトルと対になる入居期間を対応表から取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した１以上の入居期間の代表値（例えば、平均値、中央値、最小値、最大値）を取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した入居期間の代表値を用いて時期情報を取得する。
（３）演算式による方法
（３）演算式による方法
【0069】
時期取得部１３１は、一のユーザのユーザ情報が有する２以上の健康情報（時系列の健康情報集合でも良い）を用いて、１以上のパラメータを取得する。パラメータは、健康情報や介護者属性値でも良いし、健康情報または介護者属性値から取得される情報でも良い。
【0070】
時期取得部１３１は、１以上のパラメータを演算式に代入し、ユーザのスコアを取得する。時期取得部１３１は、当該スコアに対応付く入居期間を取得する。次に、時期取得部１３１は、取得した入居期間を用いて時期情報を取得する。なお、かかる場合、スコアの条件（例えば、スコアの幅）と入居期間とを有する２以上の第二対応情報を有する第二対応表を用いる。第二対応表は、例えば、格納部１１に格納されている。
【0071】
マッチング部１３２は、時期取得部１３１が取得した時期情報が、空情報格納部１１２の空情報に対して入居条件を満たす１以上の住宅識別子を取得する。入居条件とは、時期情報が特定する時期に、空情報が「空室あり」を示す情報であることである。なお、時期取得部１３１が取得した時期情報は、時期取得部１３１が予測した入居期間を用いて取得された時期情報でも良いし、ユーザが指定した希望の時期情報でも良い。
マッチング部１３２が入居条件を満たす２以上のシニア支援住宅が存在することを検知した場合、街全体の年齢バランスがいい方の住宅識別子を優先的に取得することは好適である。街全体とは、当該住宅識別子によって特定される住所と同一の町名のエリアでもいいし、当該住宅識別子によって特定される住所を中心に所定距離（例えば、５００ｍ）の範囲内のエリアでも良い。年齢バランスがいいとは、シニア支援住宅の希望者の年齢と同じ年齢層の割合ができるだけ少ない街に立地するシニア支援住宅とマッチングしたほうがいいという意味である。具体的には、希望者が男性８０才で、街Ａ、街Ｂ、街Ｃがマッチング候補に選ばれているとき、街Ａ、街Ｂ、街Ｃの中で、男性８０才の層（例えば、８０才代）の比率が最も少ない街に立地するシニア支援住宅とマッチングしても良い（当該シニア支援住宅の住宅識別子を取得しても良い）。希望者が女性９０才であれば、街Ａ、街Ｂ、街Ｃの中で、女性９０才の層の比率が最も少ない街に立地する住宅とマッチングしてもよい。このように、街全体の年齢バランスがよくなるようにマッチングさせることで、街全体の活性状態を継続できるという効果がある。
さらに詳細には、例えば、マッチング部１３２は、入居条件を満たす２以上のシニア支援住宅が存在することを検知した場合、当該２以上の各シニア支援住宅の住宅識別子と対になる住所等の位置を特定する情報を取得し、当該位置を特定する情報と近所条件を満たす他のシニア支援住宅に住む各ユーザの年齢を取得する。そして、マッチング部１３２は、近所条件を満たすエリアに存在する１または２以上のシニア支援住宅別に、各年齢層の数を取得する。次に、マッチング部１３２は、希望者の年齢を含む同一の年齢層の人数が最小のエリアの中のシニア支援住宅の住宅識別子を取得する。なお、近所条件とは、近所であることを特定する条件であり、例えば、着目する一の住宅識別子（当該住宅識別子）によって特定される住所と同一の地域名（例えば、町名、市の名称、区の名称、都道府県の名称等）のエリアに存在すること、当該住宅識別子によって特定される住所を中心に所定距離（例えば、５００ｍ）の範囲内のエリアに存在することである。
マッチング部１３２が入居条件を満たす２以上のシニア支援住宅が存在することを検知した場合、街全体の年齢バランスがいい方の住宅識別子を優先的に取得することは好適である。街全体とは、当該住宅識別子によって特定される住所と同一の町名のエリアでもいいし、当該住宅識別子によって特定される住所を中心に所定距離（例えば、５００ｍ）の範囲内のエリアでも良い。年齢バランスがいいとは、シニア支援住宅の希望者の年齢と同じ年齢層の割合ができるだけ少ない街に立地するシニア支援住宅とマッチングしたほうがいいという意味である。具体的には、希望者が男性８０才で、街Ａ、街Ｂ、街Ｃがマッチング候補に選ばれているとき、街Ａ、街Ｂ、街Ｃの中で、男性８０才の層（例えば、８０才代）の比率が最も少ない街に立地するシニア支援住宅とマッチングしても良い（当該シニア支援住宅の住宅識別子を取得しても良い）。希望者が女性９０才であれば、街Ａ、街Ｂ、街Ｃの中で、女性９０才の層の比率が最も少ない街に立地する住宅とマッチングしてもよい。このように、街全体の年齢バランスがよくなるようにマッチングさせることで、街全体の活性状態を継続できるという効果がある。
さらに詳細には、例えば、マッチング部１３２は、入居条件を満たす２以上のシニア支援住宅が存在することを検知した場合、当該２以上の各シニア支援住宅の住宅識別子と対になる住所等の位置を特定する情報を取得し、当該位置を特定する情報と近所条件を満たす他のシニア支援住宅に住む各ユーザの年齢を取得する。そして、マッチング部１３２は、近所条件を満たすエリアに存在する１または２以上のシニア支援住宅別に、各年齢層の数を取得する。次に、マッチング部１３２は、希望者の年齢を含む同一の年齢層の人数が最小のエリアの中のシニア支援住宅の住宅識別子を取得する。なお、近所条件とは、近所であることを特定する条件であり、例えば、着目する一の住宅識別子（当該住宅識別子）によって特定される住所と同一の地域名（例えば、町名、市の名称、区の名称、都道府県の名称等）のエリアに存在すること、当該住宅識別子によって特定される住所を中心に所定距離（例えば、５００ｍ）の範囲内のエリアに存在することである。
【0072】
需要取得部１３３は、時期取得部１３１が取得した２以上の各ユーザに対する時期情報を用いて、時期ごと（例えば、月ごと、年ごと）の入居の予測数である需要数を取得する。さらに具体的には、需要取得部１３３は、例えば、一定期間ごとに、各期間に対応する時期情報と対になるユーザ識別子の数（ユーザ数）を取得し、時期ごとの入居の予測数である需要数を取得する。
【0073】
供給取得部１３４は、２以上の各シニア支援住宅の空情報を用いて、時期ごと（例えば、月ごと、年ごと）の入居可能数である供給数を取得する。供給取得部１３４は、例えば、一定期間ごとに、各期間に対応する時期情報と対になる空情報が示す空室数を加算し、一定期間ごとの空室総数である供給数を算出する。
【0074】
出力部１４は、各種の情報を出力する。出力部１４は、例えば、時期情報を出力する。出力部１４は、例えば、時期情報に代えて、または時期情報に加えて、１以上の住宅識別子を出力する。
【0075】
出力部１４は、例えば、時期情報に代えて、または時期情報に加えて、時期ごとの需要数と時期ごとの供給数とを出力する。
【0076】
ここで、出力とは、通常、端末装置２への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、図示しない外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念であっても良い。
【0077】
時期情報出力部１４１は、時期取得部１３１が取得した時期情報を出力する。時期情報出力部１４１は、時期情報をユーザ識別子（例えば、ユーザの氏名）と対にして出力することは好適である。
【0078】
マッチング結果出力部１４２は、マッチング部１３２が取得した１以上の住宅識別子（例えば、住宅の名称）を出力する。
【0079】
シミュレーション結果出力部１４３は、時期ごとの需要数と時期ごとの供給数とを出力する。シミュレーション結果出力部１４３は、例えば、時期ごとの需要数と時期ごとの供給数とを、時系列のグラフにより出力する。
【0080】
端末装置２を構成する端末格納部２１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、ユーザ識別子、ユーザ情報である。
【0081】
端末受付部２２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、入居したい時期を特定する時期情報、ユーザ情報、健康情報集合である。
【0082】
各種の情報や指示等の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。
【0083】
端末処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、受け付けられた情報や指示等を、送信する構造の情報や指示等にする処理である。各種の処理は、例えば、受信された情報を出力する構造の情報にする処理である。
【0084】
端末送信部２４は、各種の情報や指示等を情報処理装置１に送信する。各種の情報や指示等は、例えば、入居したい時期を特定する時期情報、ユーザ情報、健康情報集合である。
【0085】
端末受信部２５は、各種の情報を情報処理装置１から受信する。各種の情報は、例えば、時期情報、マッチング結果（例えば、１以上の住宅識別子）、シミュレーション結果（例えば、時系列の需要数と供給数）である。
【0086】
端末出力部２６は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、時期情報、マッチング結果、シミュレーション結果である。
【0087】
格納部１１、ユーザ格納部１１１、空情報格納部１１２、学習モデル格納部１１３、および端末格納部２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【0088】
格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
【0089】
受付部１２、および健康情報受付部１２１は、無線または有線の通信手段で実現されることが好適であるが、放送を受信する手段、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されても良い。
【0090】
処理部１３、学習部１３０、時期取得部１３１、マッチング部１３２、需要取得部１３３、供給取得部１３４、および端末処理部２３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。
【0091】
出力部１４、時期情報出力部１４１、マッチング結果出力部１４２、およびシミュレーション結果出力部１４３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現されても良い。
【0092】
端末受付部２２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【0093】
端末送信部２４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【0094】
端末受信部２５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【0095】
端末出力部２６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部２６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【0096】
次に、情報システムＡの動作例について説明する。まず、情報処理装置１の動作例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【0097】
（ステップＳ４０１）受付部１２は、時期出力指示を受け付けたか否かを判断する。時期出力指示を受け付けた場合はステップＳ４０２に行き、受け付けなかった場合はステップＳ４０５に行く。
【0098】
なお、ここでの時期出力指示の受け付けは、例えば、端末装置２からの時期出力指示の受信である。
【0099】
（ステップＳ４０２）受付部１２は、時期出力指示に対応するユーザ情報をユーザ格納部１１１から取得する。なお、時期出力指示に対応するユーザ情報は、例えば、時期出力指示が有するユーザ識別子で識別されるユーザ情報である。
【0100】
（ステップＳ４０３）時期取得部１３１は、ステップＳ４０２で取得されたユーザ情報を用いて、当該ユーザ情報に対応するユーザの時期情報を取得する。かかる時期取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【0101】
（ステップＳ４０４）時期情報出力部１４１は、ステップＳ４０３で取得された時期情報を出力する。ステップＳ４０１に戻る。
【0102】
なお、ここでの時期情報の出力は、例えば、端末装置２への時期情報の送信である。
【0103】
（ステップＳ４０５）受付部１２は、マッチング指示を受け付けたか否かを判断する。マッチング指示を受け付けた場合はステップＳ４０６に行き、受け付けなかった場合はステップＳ４１６に行く。
【0104】
なお、ここでのマッチング指示の受け付けは、例えば、端末装置２からのマッチング指示の受信である。
【0105】
（ステップＳ４０６）時期取得部１３１は、ステップＳ４０５で受け付けられたマッチング指示が入居の希望時期を含むか否かを判断する。希望時期を含む場合はステップＳ４０８に行き、希望時期を含まない場合はステップＳ４０７に行く。
【0106】
（ステップＳ４０７）時期取得部１３１は、マッチング指示に対応するユーザ識別子と対になるユーザ情報を用いて、時期取得処理を行う。ステップＳ４０９に行く。かかる時期取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【0107】
なお、時期取得部１３１は、マッチング指示に対応するユーザ識別子と対になるユーザ情報を保持していない場合、当該ユーザ情報をユーザ格納部１１１から取得した後、時期取得処理を行う。
【0108】
（ステップＳ４０８）時期取得部１３１は、マッチング指示が有する希望時期を特定する時期情報を取得する。
【0109】
（ステップＳ４０９）マッチング部１３２は、取得された時期情報を含む検索条件を構成する。なお、検索条件は、マッチング指示に含まれる条件（例えば、住宅の地域、部屋の広さ）を含んでも良い。
【0110】
（ステップＳ４１０）マッチング部１３２は、カウンタｉに１を代入する。
【0111】
（ステップＳ４１１）マッチング部１３２は、ｉ番目の住宅情報が空情報格納部１１２に存在するか否かを判断する。ｉ番目の住宅情報が存在する場合はステップＳ４１２に行き、存在しない場合はステップＳ４１５に行く。
【0112】
（ステップＳ４１２）マッチング部１３２は、ｉ番目の住宅情報が、ステップＳ４０９で構成した検索条件に合致するか否かを判断する。検索条件に合致する場合はステップＳ４１３に行き、合致しない場合はステップＳ４１４に行く。
【0113】
（ステップＳ４１３）マッチング部１３２は、ｉ番目の住宅情報を識別する住宅識別子を取得し、当該住宅識別子を図示しないバッファに一時蓄積する。
【0114】
（ステップＳ４１４）マッチング部１３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４１１に戻る。
【0115】
（ステップＳ４１５）マッチング結果出力部１４２は、図示しないバッファに一時蓄積された１以上の住宅識別子を出力する。ステップＳ４０１に戻る。
【0116】
なお、ここでの出力は、例えば、端末装置２への送信である。
【0117】
（ステップＳ４１６）受付部１２は、シミュレーション指示を受け付けたか否かを判断する。シミュレーション指示を受け付けた場合はステップＳ４１７に行き、受け付けなかった場合はステップＳ４１９に行く。
【0118】
なお、ここでのシミュレーション指示の受け付けは、例えば、端末装置２からのシミュレーション指示の受信である。
【0119】
（ステップＳ４１７）需要取得部１３３等は、シミュレーション処理を行う。シミュレーション処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【0120】
（ステップＳ４１８）シミュレーション結果出力部１４３は、ステップＳ４１７で取得されたシミュレーション結果を出力する。ステップＳ４０１に戻る。
【0121】
なお、ここでの出力は、例えば、端末装置２への送信である。
【0122】
（ステップＳ４１９）受付部１２は、学習指示を受け付けたか否かを判断する。学習指示を受け付けた場合はステップＳ４２０に行き、受け付けなかった場合はステップＳ４２３に行く。
【0123】
なお、ここでの学習指示の受け付けは、例えば、端末装置２からの学習指示の受信である。
【0124】
（ステップＳ４２０）学習部１３０は、格納部１１から２以上の教師データを取得する。
【0125】
（ステップＳ４２１）学習部１３０は、ステップＳ４２０で取得した２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い、学習モデルを取得する。
【0126】
（ステップＳ４２２）学習部１３０は、ステップＳ４２１で取得した学習モデルを学習モデル格納部１１３に蓄積する。ステップＳ４０１に戻る。
【0127】
（ステップＳ４２３）受付部１２は、健康情報集合を有するユーザ情報を受け付けたか否かを判断する。ユーザ情報を受け付けた場合はステップＳ４２４に行き、受け付けなかった場合はステップＳ４０１に戻る。
【0128】
なお、ここでのユーザ情報の受け付けは、例えば、端末装置２からのユーザ情報の受信である。
【0129】
（ステップＳ４２４）処理部１３は、ステップＳ４２３で受け付けられたユーザ情報を、当該ユーザ情報と対になるユーザ識別子に対応付けて、ユーザ格納部１１１に蓄積する。ステップＳ４０１に戻る。
【0130】
なお、図４のフローチャートにおいて、受付部１２がユーザ情報や健康情報や空情報や教師データ等の情報を受け付けた場合、当該情報を格納部１１に蓄積する。
【0131】
また、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【0132】
次に、ステップＳ４０３、Ｓ４０７の時期取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【0133】
（ステップＳ５０１）時期取得部１３１は、カウンタｉに１を代入する。
【0134】
（ステップＳ５０２）時期取得部１３１は、ｉ番目の加工要素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の加工要素が存在する場合はステップＳ５０３に行き、存在しない場合はステップＳ５０６に行く。
【0135】
なお、ベクトルに含める要素がどのような要素であるかは、予め決まっている。つまり、どのような加工要素が存在するかは予め決まっている。加工要素とは、１または２以上の健康情報または１または２以上の介護者属性値を用いて取得される情報であり、ベクトルの要素となる情報である。加工要素は、例えば、健康診断値（例えば、血糖値、血圧、コレステロール値）の２つの時点の変化量または変化率、２以上の健康情報から取得されるユーザの健康に関するスコア、１以上の居住住居の情報（例えば、温度、湿度）を用いて取得される住宅のスコア、居住地域のスコアである。
【0136】
（ステップＳ５０３）時期取得部１３１は、取得されているユーザ情報の中の情報であり、ｉ番目の加工要素を取得する元になる１以上の元情報を取得する。なお、加工要素が決まれば、元情報も決まる。
【0137】
（ステップＳ５０４）時期取得部１３１は、ステップＳ５０３で取得した１以上の元情報を用いて、ｉ番目の加工要素を取得する。
【0138】
（ステップＳ５０５）時期取得部１３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【0139】
（ステップＳ５０６）時期取得部１３１は、取得されているユーザ情報の中からベクトルの要素となる１以上の情報を取得する。なお、ここで、情報を取得しなくても良い。
【0140】
（ステップＳ５０７）時期取得部１３１は、ステップＳ５０４で取得した加工要素、ステップＳ５０６で取得した要素からなるベクトルを構成する。
【0141】
（ステップＳ５０８）時期取得部１３１は、学習モデル格納部１１３から学習モデルを取得する。時期取得部１３１は、当該学習モデルとステップＳ５０７で構成したベクトルとを、機械学習の予測モジュールに与え、当該予測モジュールを実行し、予測される入居期間を取得する。
【0142】
（ステップＳ５０９）時期取得部１３１は、ステップＳ５０８で取得した入居期間を用いて、予測された入居の時期情報を取得する。上位処理にリターンする。
【0143】
次に、ステップＳ４１７のシミュレーション処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【0144】
（ステップＳ６０１）時期取得部１３１は、カウンタｉに１を代入する。
【0145】
（ステップＳ６０２）時期取得部１３１は、ｉ番目のユーザ情報がユーザ格納部１１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザ情報が存在する場合はステップＳ６０３に行き、存在しない場合はステップＳ６０７に行く。
【0146】
（ステップＳ６０３）時期取得部１３１は、ｉ番目のユーザ情報をユーザ格納部１１１から取得する。
【0147】
（ステップＳ６０４）時期取得部１３１は、ステップＳ６０３で取得したユーザ情報を用いて、時期取得処理を行う。時期取得処理の例は、図４のフローチャートで説明した。
【0148】
（ステップＳ６０５）時期取得部１３１は、ステップＳ６０４で取得した時期情報を、ｉ番目のユーザ情報に対応付けて蓄積する。
【0149】
（ステップＳ６０６）時期取得部１３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
【0150】
（ステップＳ６０７）需要取得部１３３は、カウンタｊに１を代入する。
【0151】
（ステップＳ６０８）需要取得部１３３は、シミュレーション対象のｊ番目の時期（例えば、月）が存在するか否かを判断する。ｊ番目の時期が存在する場合はステップＳ６０９に行き、存在しない場合はステップＳ６１９に行く。なお、シミュレーション対象の期間は、与えられている、とする。
【0152】
（ステップＳ６０９）需要取得部１３３は、初期化処理を行う。初期化処理は、例えば、変数「需要数」「供給数」を「０」にする処理である。
【0153】
（ステップＳ６１０）需要取得部１３３は、ｊ番目の時期に対応する時期情報と対になるユーザ識別子を取得する。次に、需要取得部１３３は、当該ユーザ識別子の数である需要数を取得する。なお、かかる需要数は、変数「需要数」に記憶される。
【0154】
（ステップＳ６１１）需要取得部１３３は、ステップＳ６１０で取得した需要数を、ｊ番目の時期に対応付ける。
【0155】
（ステップＳ６１２）供給取得部１３４は、カウンタｋに１を代入する。
【0156】
（ステップＳ６１３）供給取得部１３４は、ｋ番目の住宅情報が格納部１１に存在するか否かを判断する。ｋ番目の住宅情報が存在する場合はステップＳ６１４に行き、存在しない場合はステップＳ６１７に行く。
【0157】
（ステップＳ６１４）供給取得部１３４は、ｋ番目の住宅情報のｊ番目の時期に対応する空室数を空情報格納部１１２から取得する。
【0158】
（ステップＳ６１５）供給取得部１３４は、ステップＳ６１４で取得した空室数を総空室数（変数「供給数」）に加算する。
【0159】
（ステップＳ６１６）供給取得部１３４は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ６１３に戻る。
【0160】
（ステップＳ６１７）供給取得部１３４は、変数「供給数」の値を、ｊ番目の時期に対応付ける。
【0161】
（ステップＳ６１８）需要取得部１３３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０８に戻る。
【0162】
（ステップＳ６１９）処理部１３は、各時期の需要数と供給数とを用いて、シミュレーション結果を取得する。上位処理にリターンする。
【0163】
なお、シミュレーション結果は、例えば、時間を横軸として、需要数または／および供給数を縦軸とするグラフ（例えば、折れ線グラフ、棒グラフ）である。
【0164】
次に、端末装置２の動作例について説明する。端末装置２の端末受付部２２は、各種の指示または情報を受け付ける。次に、端末処理部２３は、受け付けられた情報や指示等を、送信する構造の情報や指示等にする。次に、端末送信部２４は、端末処理部２３が構成した情報や指示等を情報処理装置１に送信する。次に、情報や指示等の送信に応じて、端末受信部２５は、情報処理装置１から情報を受信する。次に、端末処理部２３は、受信された情報を出力する構造の情報にする。次に、端末出力部２６は、当該情報を出力する。
【0165】
以下、本実施の形態における情報システムＡの具体的な動作例について説明する。以下、４つの具体例について説明する。具体例１は、時期情報を推定するための学習モデルを構築する処理の例である。具体例２は、ユーザのシニア支援住宅の入居時期を推定する処理の例である。具体例３は、ユーザとシニア支援住宅とをマッチングする処理の例である。具体例４は、シニア支援住宅の需要と供給のシミュレーションの処理例である。
【0166】
（具体例１）
情報処理装置１のユーザ格納部１１１には、図７に示すユーザ情報管理表が格納されている、とする。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「時情報」「健康情報」「時期情報」を有する。「健康情報」は、「健康診断情報」「環境情報」を有する。「健康診断情報」は、「身長」「体重」「血糖値」「血圧（Ｈ）」「血圧（Ｌ）」を有する。「環境情報」は、「居住地域」「屋根裏湿度平均値」「リビング温度平均値」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報である。「ユーザ識別子」は、ユーザを識別する情報であり、ここではユーザＩＤであるが、ユーザの氏名等でも良い。「血圧（Ｈ）」は最高血圧である。「血圧（Ｌ）」は最低血圧である。「居住地域」は、現在、ユーザが住んでいる地域である。「屋根裏湿度平均値」は、ユーザの現在の住居の屋根裏の平均湿度であり、屋根裏に設置され、湿度を検知し、定期的に送信してくる通信モジュール付きの湿度センサから受信された複数の湿度の平均値である。「リビング温度平均値」は、ユーザの現在の住居のリビングの平均温度であり、ユーザの現在の住居のリビングに設置され、温度を検知し、定期的に送信してくる通信モジュール付きの温度センサから受信された複数の温度の平均値である。なお、図７において、「Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ２，・・・」は、健康情報が取得された時（例えば、年月日、年月であり、例えば、健康診断の日）を示す情報である。また、「Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ２，・・・」「Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ２，・・・」「Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２，・・・」「ＰＨ１１，ＰＨ１２，ＰＨ２，・・・」「ＰＬ１１，ＰＬ１２，ＰＬ２，・・・」「ＡＨ１１，ＡＨ１２，ＡＨ２，・・・」「ＡＴ１１，ＡＴ１２，ＡＴ２，・・・」は、数値である。さらに、「ＭＴ１１，ＭＴ１２，ＭＴ２，・・・」は、ここでは、ユーザがシニア支援住宅に、実際に入居した時（例えば、年月日、年月）を示す情報である。
情報処理装置１のユーザ格納部１１１には、図７に示すユーザ情報管理表が格納されている、とする。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「時情報」「健康情報」「時期情報」を有する。「健康情報」は、「健康診断情報」「環境情報」を有する。「健康診断情報」は、「身長」「体重」「血糖値」「血圧（Ｈ）」「血圧（Ｌ）」を有する。「環境情報」は、「居住地域」「屋根裏湿度平均値」「リビング温度平均値」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報である。「ユーザ識別子」は、ユーザを識別する情報であり、ここではユーザＩＤであるが、ユーザの氏名等でも良い。「血圧（Ｈ）」は最高血圧である。「血圧（Ｌ）」は最低血圧である。「居住地域」は、現在、ユーザが住んでいる地域である。「屋根裏湿度平均値」は、ユーザの現在の住居の屋根裏の平均湿度であり、屋根裏に設置され、湿度を検知し、定期的に送信してくる通信モジュール付きの湿度センサから受信された複数の湿度の平均値である。「リビング温度平均値」は、ユーザの現在の住居のリビングの平均温度であり、ユーザの現在の住居のリビングに設置され、温度を検知し、定期的に送信してくる通信モジュール付きの温度センサから受信された複数の温度の平均値である。なお、図７において、「Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ２，・・・」は、健康情報が取得された時（例えば、年月日、年月であり、例えば、健康診断の日）を示す情報である。また、「Ｈ１１，Ｈ１２，Ｈ２，・・・」「Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ２，・・・」「Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２，・・・」「ＰＨ１１，ＰＨ１２，ＰＨ２，・・・」「ＰＬ１１，ＰＬ１２，ＰＬ２，・・・」「ＡＨ１１，ＡＨ１２，ＡＨ２，・・・」「ＡＴ１１，ＡＴ１２，ＡＴ２，・・・」は、数値である。さらに、「ＭＴ１１，ＭＴ１２，ＭＴ２，・・・」は、ここでは、ユーザがシニア支援住宅に、実際に入居した時（例えば、年月日、年月）を示す情報である。
【0167】
かかる状況において、ユーザは、端末装置２に学習指示を入力した、とする。端末受付部２２は、学習指示を受け付ける。次に、端末処理部２３は、受け付けられた学習指示を、送信する構造の学習指示にする。次に、端末送信部２４は、端末処理部２３が構成した学習指示を情報処理装置１に送信する。
【0168】
次に、情報処理装置１の受付部１２は、学習指示を受信する。次に、学習部１３０は、図７のユーザ情報管理表から多数の教師データを取得する。
【0169】
なお、教師データは、図７のユーザ情報管理表の健康情報を構成する各情報を用いて、「身長」、「体重」、「血糖値」、「血圧（Ｈ）」、「血圧（Ｌ）」、「居住地域」に対応するスコア、「屋根裏湿度平均値」、「リビング温度平均値」等を説明変数とし、図７の「入居期間＝時期情報－時情報」を目的変数とする。なお、入居期間とは、時情報が示す時から、ユーザのシニア支援住宅に入居するまでの期間である。なお、「居住地域」に対応するスコアは、居住地域とスコアとの第三対応表（格納部１１に格納されている）から取得する。スコアは、例えば、居住地域の健康寿命の平均値である。なお、第三対応表は、居住地域とスコアとを有する２以上の第三対応情報を有し、格納部１１に格納されている。
【0170】
つまり、教師データは、例えば、「Ｈ１１，Ｗ１１，Ｇ１１，ＰＨ１１，ＰＬ１１，・・・，スコア（Ｓ１），ＡＨ１１，ＡＴ１１，・・・，ＭＴ１－Ｔ１１」「Ｈ１２，Ｗ１２，Ｇ１２，ＰＨ１２，ＰＬ１２，・・・，スコア（Ｓ１），ＡＨ１２，ＡＴ１２，・・・，ＭＴ１－Ｔ１２」「Ｈ２，Ｗ２，Ｇ２，ＰＨ２，ＰＬ２，・・・，スコア（Ｓ２），ＡＨ２，ＡＴ２，・・・，ＭＴ２－Ｔ２」等である。
【0171】
次に、学習部１３０は、取得した多数の教師データを機械学習の学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行し、学習モデルを取得し、学習モデル格納部１１３に蓄積する。
【0172】
以上、本具体例によれば、予測入居時期を特定する時期情報を予測するための学習モデルが構築できた。
【0173】
なお、本具体例において、時系列の健康情報集合を用いて、学習モデルを取得しても良い。また、本具体例において、１以上の介護者属性値を用いて、学習モデルを取得しても良い。
【0174】
（具体例２）
ユーザ識別子「Ｕ００８」で識別されるユーザは、本日（２０２２年４月１５日）に健康診断を行い、その健康診断結果である健康診断情報「＜身長＞Ｈ８ ＜体重＞Ｗ８ ＜血糖値＞Ｇ８ ＜血圧（高）＞ＰＨ８ ＜血圧（低）＞ＰＬ８・・・」、および当該ユーザの自宅内の各センサから得られた情報である環境情報「＜居住地域＞東京都北区 ＜屋根裏湿度平均値＞Ａ８ ＜リビング温度平均値＞ＡＴ８・・・」を含む時期出力指示を、当該ユーザの端末装置２に入力した、とする。
ユーザ識別子「Ｕ００８」で識別されるユーザは、本日（２０２２年４月１５日）に健康診断を行い、その健康診断結果である健康診断情報「＜身長＞Ｈ８ ＜体重＞Ｗ８ ＜血糖値＞Ｇ８ ＜血圧（高）＞ＰＨ８ ＜血圧（低）＞ＰＬ８・・・」、および当該ユーザの自宅内の各センサから得られた情報である環境情報「＜居住地域＞東京都北区 ＜屋根裏湿度平均値＞Ａ８ ＜リビング温度平均値＞ＡＴ８・・・」を含む時期出力指示を、当該ユーザの端末装置２に入力した、とする。
【0175】
次に、端末装置２の端末受付部２２は、当該健康診断情報と環境情報とを含む時期出力指示を受け付ける。次に、端末処理部２３は、送信する時期出力指示「＜ユーザ識別子＞Ｕ００８ ＜身長＞Ｈ８ ＜体重＞Ｗ８ ＜血糖値＞Ｇ８ ＜血圧（高）＞ＰＨ８ ＜血圧（低）＞ＰＬ８・・・ ＜居住地域＞東京都北区 ＜屋根裏湿度平均値＞Ａ８ ＜リビング温度平均値＞ＡＴ８・・・」を構成する。次に、端末送信部２４は、当該時期出力指示を情報処理装置１に送信する。
【0176】
次に、情報処理装置１の受付部１２は、当該時期出力指示を受信する。次に、時期取得部１３１は、学習モデル格納部１１３の学習モデルを取得する。また、時期取得部１３１は、時期出力指示が有する健康情報「＜身長＞Ｈ８ ＜体重＞Ｗ８ ＜血糖値＞Ｇ８ ＜血圧（高）＞ＰＨ８ ＜血圧（低）＞ＰＬ８・・・ ＜居住地域＞東京都北区 ＜屋根裏湿度平均値＞Ａ８ ＜リビング温度平均値＞ＡＴ８・・・」を取得する。次に、時期取得部１３１は、「＜居住地域＞東京都北区」に対応するスコア「Ｓ８」を格納部１１の第三対応表から取得する。次に、時期取得部１３１は、機械学習の予測処理を行う予測モジュールに与える情報「＜身長＞Ｈ８ ＜体重＞Ｗ８ ＜血糖値＞Ｇ８ ＜血圧（高）＞ＰＨ８ ＜血圧（低）＞ＰＬ８・・・ ＜スコア＞Ｓ８ ＜屋根裏湿度平均値＞Ａ８ ＜リビング温度平均値＞ＡＴ８・・・」を構成する。次に、時期取得部１３１は、予測モジュールに、当該情報と学習モデル格納部１１３の学習モデルとを与え、当該予測モジュールを実行し、本日からの入居までの予測時期を特定する期間（ここでは、２年）を取得した、とする。次に、時期取得部１３１は、本日（２０２２年４月１５日）の月日「２０２２年４月」に期間「２年」を加算し、時期情報「２０２４年４月」を取得する。
【0177】
次に、時期情報出力部１４１は、取得された時期情報「２０２４年４月」を当該ユーザの端末装置２に送信する。
【0178】
なお、ここで、処理部１３は、当該ユーザの健康情報と時期情報「２０２４年４月」とを対応付けて、図７に示すユーザ情報管理表または格納部１１に蓄積することは好適である。また、処理部１３が、かかる情報を図７に示すユーザ情報管理表に蓄積する場合、時期情報「２０２４年４月」は、実績ではなく、予測の時期情報であることを示すフラグも蓄積することは好適である。
【0179】
次に、端末装置２は、当該時期情報「２０２４年４月」を受信し、出力する。なお、端末装置２における時期情報の出力態様は問わない。
【0180】
以上、本具体例によれば、ユーザの健康情報を用いて、予測入居時期を予測できた。
【0181】
（具体例３）
今、空情報格納部１１２には、図８に示す住宅情報管理表が格納されている。住宅情報管理表には、「ＩＤ」「住宅識別子」「空情報」「住宅属性値」を有する複数のレコードが管理されている。「空情報」は、各月の予測される空室数を含む。なお、各月の予測される空室数は、例えば、現在の空き室数、各月の入居の予約数、および入居者の年齢と平均余命とを用いて算出された各月の新規空き室数を用いて、「着目する月の予測空き室数＝前月の予測空き室数（または、前月の空き室数）－着目する月の入居の予約数＋着目する月の新規空き室数」により算出された数値である。また、各月の予測される空室数は、例えば、端末装置２から受信された情報である。各月の予測される空室数は、例えば、端末装置２から受信された退去可能者の退去可能時期の情報を用いて、取得された情報である。
今、空情報格納部１１２には、図８に示す住宅情報管理表が格納されている。住宅情報管理表には、「ＩＤ」「住宅識別子」「空情報」「住宅属性値」を有する複数のレコードが管理されている。「空情報」は、各月の予測される空室数を含む。なお、各月の予測される空室数は、例えば、現在の空き室数、各月の入居の予約数、および入居者の年齢と平均余命とを用いて算出された各月の新規空き室数を用いて、「着目する月の予測空き室数＝前月の予測空き室数（または、前月の空き室数）－着目する月の入居の予約数＋着目する月の新規空き室数」により算出された数値である。また、各月の予測される空室数は、例えば、端末装置２から受信された情報である。各月の予測される空室数は、例えば、端末装置２から受信された退去可能者の退去可能時期の情報を用いて、取得された情報である。
【0182】
また、「住宅属性値」は、ここでは「地域」を有する。なお、「住宅属性値」は、例えば、「広さ」「駅までの徒歩時間」等を有しても良い。
【0183】
そして、ユーザ識別子「Ｕ００８」で識別されるユーザは、本具体例において、予測の時期情報を取得した後、条件「地域＝東京２３区」を有するマッチング指示を、当該ユーザの端末装置２に入力した、とする。
【0184】
次に、端末装置２の端末受付部２２は、当該マッチング指示を受け付ける。次に、端末処理部２３は、送信するマッチング指示「＜ユーザ識別子＞Ｕ００８ ＜条件＞地域＝東京２３区」を構成する。次に、端末送信部２４は、当該マッチング指示を情報処理装置１に送信する。なお、「＜ユーザ識別子＞Ｕ００８」は、端末格納部２１に格納されている、とする。
【0185】
次に、情報処理装置１の受付部１２は、当該マッチング指示を受信する。次に、時期取得部１３１は、当該マッチング指示が入居の希望時期を含まない、と判断する。次に、時期取得部１３１は、マッチング指示に対応するユーザ識別子「Ｕ００８」と対になる時期情報「２０２４年４月」（具体例２の処理で取得）を、図７に示すユーザ情報管理表から取得する。
【0186】
次に、マッチング部１３２は、取得された時期情報を含む検索条件「＜時期情報＞２０２４年４月 ＜地域＞東京２３区 ＜２０２４年４月＞空情報＞＝１」を構成する。次に、マッチング部１３２は、当該検索条件に合致する住宅識別子「Ｈ００１，Ｈ００２」を取得する。なお、「Ｈ０８９」「Ｈ１２１」の住宅は、検索条件に合致せず、その住宅識別子は取得されない。次に、マッチング部１３２は、２つの各住宅識別子に対応する住宅名「住宅００１」「住宅００２」（図示しない）を、図８の住宅情報管理表から取得した、とする。
【0187】
次に、マッチング結果出力部１４２は、当該２つの住宅名「住宅００１」「住宅００２」を端末装置２に送信する。なお、かかる住宅名は、住宅識別子である、と考えても良い。つまり、マッチング部１３２が取得する住宅識別子と、マッチング結果出力部１４２が出力する住宅識別子とは、同じ住宅を示していれば良く、ＩＤと名称等、異なる情報でも良い。
【0188】
次に、端末装置２は、当該住宅名「住宅００１」「住宅００２」を受信し、出力する。なお、端末装置２における住宅識別子の出力態様は問わない。
【0189】
また、以後、ユーザは、住宅名「住宅００１」「住宅００２」から一の住宅を選択し、「２０２４年４月」における入居の予約ができることは好適である。
【0190】
以上、本具体例によれば、予測入居時期を用いて、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングができた。
【0191】
（具体例４）
今、ユーザ格納部１１１には、図７のユーザ情報管理表が格納されている。また、図７のユーザ情報管理表の時期情報は、時期取得部１３１により取得された予測入居時期を特定する時期情報である、とする。また、空情報格納部１１２には、図８に示す住宅情報管理表が格納されている、とする。
今、ユーザ格納部１１１には、図７のユーザ情報管理表が格納されている。また、図７のユーザ情報管理表の時期情報は、時期取得部１３１により取得された予測入居時期を特定する時期情報である、とする。また、空情報格納部１１２には、図８に示す住宅情報管理表が格納されている、とする。
【0192】
かかる状況において、情報処理装置１の管理者であるユーザは、端末装置２にシミュレーション指示を入力した、とする。端末受付部２２は、シミュレーション指示を受け付ける。次に、端末処理部２３は、受け付けられたシミュレーション指示を、送信する構造の学習指示にする。次に、端末送信部２４は、端末処理部２３が構成したシミュレーション指示を情報処理装置１に送信する。
【0193】
次に、情報処理装置１の受付部１２は、シミュレーション指示を受信する。次に、需要取得部１３３は、図８の住宅情報管理表の各月の空情報を取得し、空情報を各月と対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積する。また、供給取得部１３４は、図７のユーザ情報管理表のすべてのレコードの時期情報を取得し、各月の時期情報の数をカウントし、各月と対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積する。
【0194】
次に、需要取得部１３３は、横軸に時期（月）、縦軸に空情報を有する折れ線グラフを構成する。また、供給取得部１３４は、需要取得部１３３が構成したグラフ上に、縦軸を時期情報の数（供給予測数）としたる折れ線グラフを構成する。以上により、シミュレーション結果である需要と供給のグラフが構成された。
【0195】
次に、シミュレーション結果出力部１４３は、当該需要と供給のグラフを、端末装置２に送信する。
【0196】
次に、端末装置２は、当該需要と供給のグラフを受信し、出力する。かかるグラフの例は、図９である。
【0197】
以上、本具体例によれば、シニア支援住宅に対する将来の予測需要数と予測供給数とのシミュレーションができる。
【0198】
以上、本実施の形態によれば、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できる。
【0199】
また、本実施の形態によれば、ユーザとシニア支援住宅とのマッチングができる。
【0200】
さらに、本実施の形態によれば、シニア支援住宅の需要と供給の状況を把握できる。
【0201】
なお、本実施の形態において、情報処理装置１はスタンドアロンの装置でも良い。
【0202】
また、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、ユーザの２以上の健康情報である健康情報集合を含むユーザ情報が格納されるユーザ格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記ユーザ情報を用いて、前記ユーザのシニア支援住宅への予測入居時期を特定する時期情報を取得する時期取得部と、前記時期情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【0203】
また、図１０は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１０は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１１は、システム３００のブロック図である。
【0204】
図１０において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【0205】
図１１において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【0206】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の情報処理装置１等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【0207】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の情報処理装置１等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【0208】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【0209】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【0210】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【0211】
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【0212】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【0213】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、ユーザのシニア支援住宅への適切な入居時期を予測できるという効果を有し、情報処理装置等として有用である。
【符号の説明】
【0214】
１ 情報処理装置
２ 端末装置
１１ 格納部
１２ 受付部
１３ 処理部
１４ 出力部
２１ 端末格納部
２２ 端末受付部
２３ 端末処理部
２４ 端末送信部
２５ 端末受信部
２６ 端末出力部
１１１ ユーザ格納部
１１２ 空情報格納部
１１３ 学習モデル格納部
１２１ 健康情報受付部
１３０ 学習部
１３１ 時期取得部
１３２ マッチング部
１３３ 需要取得部
１３４ 供給取得部
１４１ 時期情報出力部
１４２ マッチング結果出力部
１４３ シミュレーション結果出力部
２ 端末装置
１１ 格納部
１２ 受付部
１３ 処理部
１４ 出力部
２１ 端末格納部
２２ 端末受付部
２３ 端末処理部
２４ 端末送信部
２５ 端末受信部
２６ 端末出力部
１１１ ユーザ格納部
１１２ 空情報格納部
１１３ 学習モデル格納部
１２１ 健康情報受付部
１３０ 学習部
１３１ 時期取得部
１３２ マッチング部
１３３ 需要取得部
１３４ 供給取得部
１４１ 時期情報出力部
１４２ マッチング結果出力部
１４３ シミュレーション結果出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】