候选地点评价系统以及候选地点评价方法技术方案

提供一种能够简单地进行候选地点的评价的候选地点评价系统。候选地点评价系统(1)具备：评价部(20)，根据用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型、以及示出成为候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图，来评价对象区域中的候选地点的适合性，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出任意的区域中的规定的行业的原有设施的位置的位置信息而进行了机器学习的模型；以及输出部(30)，对评价结果进行输出。

【技术实现步骤摘要】
候选地点评价系统以及候选地点评价方法
本申请涉及对设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价系统以及候选地点评价方法。
技术介绍
以往，公开了一种在选择店铺设置位置时，事先从广范围的区域中对设置店铺的候选地点进行评价的技术(例如，专利文献1以及专利文献2)。在专利文献1公开的方法中，根据过去设置的店铺的实际成绩、统计数据等调查数据，构筑候选地点的评价的模型，并对候选地点进行评价。并且，专利文献2公开的装置利用居住地与竞争店的连线、以及顾客数量，来评价候选地点。(现有技术文献)(专利文献)专利文献1日本特开2008-65607号公报专利文献2日本专利第5785973号公报然而，像过去设置的店铺的实际成绩、竞争店的顾客数量这种信息是不容易获得的，因此，在上述的以往的技术中存在很难对设施的创设的候选地点进行评价的问题。
技术实现思路
于是，本申请为了解决上述的问题，目的在于提供一种能够容易地对候选地点进行评价的候选地点评价系统等。本申请的一个形态所涉及的候选地点评价系统具备：评价部，根据用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型、以及示出成为候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图，来评价所述对象区域中的候选地点的适合性，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出所述任意的区域中的所述规定的行业的原有设施的位置的位置信息，而进行了机器学习的模型；以及输出部，输出评价结果。另外，这些概括的或具体的侧面可以由系统、装置、方法、记录介质、或计算机程序实现，也可以由系统、装置、方法、记录介质、以及计算机程序的任意组合来实现。通过本申请所涉及的候选地点评价系统等，能够容易地进行候选地点的评价。附图说明图1是示出实施方式所涉及的候选地点评价系统的一个例子的构成图。图2示出了位置信息的一个例子。图3是示出实施方式所涉及的候选地点评价系统的工作的一个例子的流程图。图4示出了第一地图的一个例子。图5示出了第三地图的一个例子。图6示出了第二地图的一个例子。图7示出了评价结果的一个例子。图8示出了第一地图中包含的信息的一个例子。图9示出了第一地图中包含的信息的其他的一个例子。图10示出了评价结果的其他的一个例子。图11示出了评价结果的其他的一个例子。图12示出了评价结果的其他的一个例子。具体实施方式本申请的候选地点评价系统具备：评价部，根据用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型、以及示出成为候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图，来评价所述对象区域中的候选地点的适合性，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出所述任意的区域中的所述规定的行业的原有设施的位置的位置信息，而进行了机器学习的模型；以及输出部，输出评价结果。示出任意的区域的第一地图例如是对一定的区域的形状等缩小比例尺而描绘到平面的图，像这样的地图一般被广泛普及，因此容易获得。并且，示出规定的行业的原有设施的位置的位置信息，也能够通过在互联网等进行检索来容易地获得。因此，在机器学习中由于采用了这些容易获得的信息，从而能够容易地对设施的创设的候选地点进行评价。并且，也可以是，所述候选地点评价系统进一步具备生成部，该生成部生成所述候选地点评价模型。据此，由于能够廉价地获得第一地图以及位置信息，因此能够以低成本来生成候选地点评价模型，进而，能够以低成本来实现候选地点评价系统。并且，也可以是，所述位置信息是所述任意的区域中的被表示在第三地图上的信息。据此，由于能够根据在任意的区域没有示出原有设施的位置的第一地图、与在该任意的区域示出了原有设施的位置的第三地图的配对图像来进行机器学习，因此，能够通过在地图之间进行比较而高效地进行机器学习。并且，也可以是，在所述第一地图以及所述第二地图中包括从地理信息系统(GIS：GeographicInformationSystem)获得的地理信息。据此，例如从GIS获得的与土地、设施、道路等有关的地理信息也用于机器学习，因此，用于机器学习时的信息增加，机器学习的精确度增高，从而能够提高候选地点的评价的精确度。并且，也可以是，在所述第一地图以及所述第二地图至少包括交通量、拥挤程度、道路划分、高度、设施的行业、设施名、以及土地分类这些信息中的一个信息。据此，由于能够在考虑到妨碍设施吸引顾客的主要因素、或有可能向设施吸引顾客的主要因素等的基础上进行机器学习，因此，能够提高候选地点的评价的精确度。并且，也可以是，所述输出部，输出在所述对象区域中示出适合性为一定以上的候选地点的地图，以作为所述评价结果。据此，优良的候选地点可以在视觉上一目了然。并且，也可以是，所述输出部，输出在所述对象区域中按照位置而示出了适合性的热图，以作为所述评价结果。据此，作为候选地点，能够网罗掌握所有的有希望的地点。并且，也可以是，所述输出部，输出所述对象区域中的一个地点中的适合性，以作为所述评价结果。据此，能够指定某一特定的地点，并能够掌握这一地点中的候选地点的适合性。并且，也可以是，所述原有设施中包括过去存在于所述任意的区域而现在已不存在的设施。据此，由于能够机器学习不适合作为候选地点的场所，因此，能够提高候选地点的评价的精确度。并且，本申请的候选地点评价方法，利用计算机进行如下工作：生成用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出所述任意的区域中的所述规定的行业的原有设施的位置的位置信息，而进行了机器学习的模型，根据示出成为所述候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图、以及所述候选地点评价模型，对所述对象区域中的候选地点的适合性进行评价，并且，输出评价结果。据此，能够提供能够容易地进行候选地点的评价的候选地点评价方法。以下参照附图对实施方式进行具体说明。另外，以下将要说明的实施方式均为概括性的或具体的例子。以下的实施方式所示的数值、形状、构成要素、构成要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等为一个例子，主旨并非是对本专利技术进行限定。并且，对于以下的实施方式的构成要素之中示出最上位概念的独立技术方案中没有记载的构成要素，作为任意的构成要素来说明。(实施方式)以下利用图1至图12对实施方式进行说明。图1是示出实施方式所涉及的候选地点评价系统1的一个例子的构成图。在图1中除了候选地点评价系统1以外，还示出了能够与候选地点评价系统1进行通信的第一服务器100、第二服务器200以及终端300。第一服务器100是包括处理器(微处理器)、存储器、通信接口(通信电路等)等的计算机。在第一服务器100中存储示出规定的行业的原有设施的位置的位置信息，通过互联网等与第一服务器100连接的设备，能够从第一服务器100获得位置信息。规定的行业是指零售业、教育及学习支援业、医疗业、服务业等，但是没有特殊的限定。位置信息例如是原有设施的纬度经度。图2示出了位置信息的一个例子。图2作为规定的行业的原有设施的一个例子，示出了原有的零售店铺的纬度经度。第一服务器100例如能够通过互联网等网络与候选地点评价系统1通信，候选地点评价系统1从第一服务器100获得该位置信息。第二服务器200是包括处理器(微处理器)、存储器、通信接口(通信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种候选地点评价系统，具备：评价部，根据用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型、以及示出成为候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图，来评价所述对象区域中的候选地点的适合性，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出所述任意的区域中的所述规定的行业的原有设施的位置的位置信息，而进行了机器学习的模型；以及输出部，输出评价结果。

【技术特征摘要】
2017.10.31 JP 2017-2109251.一种候选地点评价系统，具备：评价部，根据用于对规定的行业的设施的创设的候选地点进行评价的候选地点评价模型、以及示出成为候选地点的评价的对象的对象区域的第二地图，来评价所述对象区域中的候选地点的适合性，所述候选地点评价模型是利用示出任意的区域的第一地图、以及示出所述任意的区域中的所述规定的行业的原有设施的位置的位置信息，而进行了机器学习的模型；以及输出部，输出评价结果。2.如权利要求1所述的候选地点评价系统，所述候选地点评价系统进一步具备生成部，该生成部生成所述候选地点评价模型。3.如权利要求1所述的候选地点评价系统，所述位置信息是所述任意的区域中的被表示在第三地图上的信息。4.如权利要求1所述的候选地点评价系统，在所述第一地图以及所述第二地图中包括从地理信息系统获得的地理信息。5.如权利要求1所述的候选地点评价系统，在所述第一地图以及所述第二地图至少包括交通量、拥挤程度、道路划分、高度、设施的行业、设施名、以...

【专利技术属性】
技术研发人员：杉本贵大，田岛敬士，江岛将高，
申请(专利权)人：松下知识产权经营株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP