JP2001209674A - 商品価値評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 市場動向を考慮して商品の査定時点における
評価額をより正確に予測する。 【解決手段】 中古車データベース８に蓄積された中古
車の販売実績及び残価率補正用データに基づいて中古車
の査定要因に影響されない基準残価率を算出する基本残
価率算出処理部４と、販売が開始されてからの時間経過
に伴い変化する中古車毎の基準残価率の遷移パターンを
求め、また各車両の新車としての及び中古車としての販
売実績に基づき遷移パターンの形状の特徴を抽出してパ
ターン補正規則を生成するパターン形状分析処理部６１
と、予測対象車の販売数の遷移に基づき予測対象車に類
似した中古車を特定し、その中古車の遷移パターンの形
状を当該中古車のパターン補正規則に従い補正すること
によって評価対象商品の遷移パターンを求め、その遷移
パターンに基づき予測対象車の査定時点における残価を
算出する残価予測処理部６２を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は商品価値評価装置、
特に商品の将来における評価額の予測に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、車両の販売計画を立案する際、
新車のみならずいわゆる中古車市場までも考慮に入れた
方がより正確な計画が立案できると考えられる。そのた
めには、中古車の価値を正確に評価し、査定時点におけ
る中古車の残価をより正確に予測できるようにすること
が望まれる。

【０００３】ところで、現行車から新車に乗り換えると
き、現行車をいわゆる下取り車として新車の販売メーカ
に引き取ってもらうことが一般的である。下取り車の査
定価格は、登録年月日、車検満了日、メーカ、タイプ、
グレード、色等の使用状態に依存しない客観的なデータ
に基づいて基準査定価格を特定した後、中古車ボディの
傷や凹み、走行距離等中古車の使用状態によって基準査
定価格を補正して決定することが一般的である。車両の
査定価格は、通常、登録年月日から年月が経つに連れて
ほぼ直線的に減衰していく。査定時点における中古車の
残価の予測も基本的にはこれと同じ方法で行うことがで
きると考えられる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来に
おいては、中古車の残価を予測するようなものはなかっ
た。また、下取り車の評価方法を利用したとしても、そ
の評価方法は客観的なデータと車両の使用状態によって
評価して査定価格を決定しているが、車両の使用状態な
どを予測できることはできない。

【０００５】更に、中古車の残価は、査定時点における
車両の商品価値に依存するところが少なくないと考えら
れるが、その商品価値は査定時点での市場動向によって
大きく変化すると考えられる。例えば、査定時点におい
て評価対象の車両の流通量が極めて少なければ稀少価値
があるとしてその車両の価値は相対的に高くなる。一
方、流通量が膨大であればその車両の価値は相対的に低
くなる。このように、同じ車両であっても査定時点にお
ける商品価値は、市場動向によって変動するものと予想
できるが、下取り車の評価方法には市場動向という要素
は反映されない。

【０００６】本発明は以上のような問題を解決するため
になされたものであり、その目的は、市場動向を考慮し
て商品の査定時点における評価額をより正確に予測する
商品価値評価装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】以上のような目的を達成
するために、本発明に係る商品価値評価装置は、既販商
品の販売実績及び販売実績から査定要因除去する補正用
データに基づいて既販商品の査定要因に影響されない基
準評価率を算出する既販商品評価率算出処理手段と、販
売が開始されてからの時間経過に伴い変化する既販商品
毎の基準評価率の遷移パターンを求めるとともに遷移パ
ターンの形状の特徴を抽出してパターン補正規則を生成
するパターン分析処理手段と、評価対象商品の販売数の
遷移に基づき評価対象商品に類似した既販商品を特定
し、その特定した既販商品の遷移パターンの形状を当該
既販商品のパターン補正規則に従い補正することによっ
て求めた評価対象商品の遷移パターンに基づき査定時点
の評価額を算出する商品評価額算出手段とを有すること
を特徴とする。

【０００８】他の発明に係る商品価値評価装置は、既販
商品の販売実績に基づいて各商品の価格変化の遷移パタ
ーンを推定し、その推定した遷移パターンと予め設定さ
れている複数の遷移パターンとの近似関係に基づいて各
既販商品をグループ分けするグループ分類処理手段と、
前記グループ分類処理手段が分類したグループに属する
既販商品リストを表示するとともに評価対象商品が属す
るグループを指定させる評価対象商品グループ特定処理
手段と、設定された評価対象商品の販価と評価対象商品
が属するグループに設定されている遷移パターンとに基
づいて評価対象商品の査定時点における評価額を算出す
る商品評価額算出手段とを有することを特徴とする。

【０００９】すなわち、上記発明においては、評価対象
商品に類似した既販商品を特定して、その既販商品に対
応する遷移パターンを利用することによって当該既販商
品の価格変化に影響を与えた市場動向を評価対象商品の
評価に加味させるようにした。これにより、将来におけ
る商品の評価額をより高精度に予測することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて、本発明の
好適な実施の形態について説明する。

【００１１】実施の形態１．図１は、本発明に係る商品
価値評価装置を適用した中古車残価予測支援装置の一実
施の形態を示したブロック構成図である。中古車残価予
測支援装置２は、中古車データベース８に蓄積された売
買データに基づき各中古車の残価率を算出してそれを補
正することで基準評価率として得られる基本残価率を基
本残価率データベース１０に格納する基本残価率算出処
理部４と、基本残価率に基づき各中古車の予想残価を得
て予想残価データベース１２に格納する残価パターン予
測処理部６とを有している。また、残価パターン予測処
理部６は、基本残価率パターンを生成し、その中からパ
ターン補正規則を抽出するパターン形状分析処理部６１
と中古車の将来における残価を予測する残価予測処理部
６２とで構成される。

【００１２】図２は、本実施の形態における中古車デー
タベース８のデータ構成例を示した図である。中古車デ
ータベース８には、排気量、グレード等の基本仕様に関
する仕様情報、当該中古車が新車として販売されたとき
の登録年月日、新車価格等の新車時の売買データ、中古
車として販売されたときの中古車価格、走行距離、評価
点等の中古車売買データ、更に次車検年月日、当該車両
が新車として市場に投入されてから登録されるまでに要
した月数（経過月数）及び基本残価率算出処理部４が算
出した残価率が中古車毎に蓄積される。

【００１３】図３及び図４は、本実施の形態における残
価率補正用データベース１４に格納されている査定成分
に関する元情報の例を示した概念図である。本実施の形
態における基本残価率算出処理部４は、査定成分を除去
して基本残価率を算出するが、この除去すべき査定成分
に関する元情報として走行距離に関する走行距離査定テ
ーブルが図３に、車検残月数に関する車検残テーブルが
図４にそれぞれ示されている。走行距離査定テーブルに
は、登録されるまでに要した経過月数に対し走行距離に
よって加減される評価価格が示されている。テーブル内
の数字にはさまれた空白欄からなる帯の上側はプラスの
評価価格、下側はマイナスの評価価格である。空白欄の
ところは、プラスもマイナスもされないところである。
車検残テーブルには、車検の残月数に対してプラスされ
る評価価格が示されている。図４では、乗用車系のテー
ブルのみを示したが、トラック系など車検制度にあわせ
て複数用意することができる。

【００１４】その他にも、本実施の形態では、新車登録
実績台数データベース１６、中古車登録実績台数データ
ベース１８、新車登録予測台数データベース２２、中古
車登録予測台数データベース２４を有しているが、各デ
ータベースは、それぞれ後述する処理において利用され
るときに説明する。

【００１５】次に、本実施の形態における中古車の残価
予測処理を図５に示したフローチャートを用いて説明す
る。

【００１６】まず、基本残価率算出処理部４は、中古車
データベース８及び残価率補正用データベース１４を参
照にして基本残価率を算出する。そのために、基本残価
率算出処理部４は、中古車に関する中古車価格、新車価
格、登録されるまでに要した経過月数、走行距離及び次
車検年月日を中古車データベース８から全て取り出し、
更に図３に示した走行距離査定テーブルに基づいて経過
月数及び走行距離の各データ値から各中古車の評価価格
を取得する。例えば、登録日から２３月経過した中古車
の走行距離が１２０００Ｋｍの場合の評価価格はプラス
１０万円である。また、車検までの月数が７月あるＡク
ラスの評価価格はプラス５千円である。各テーブルから
抽出した評価価格を加算することで査定要因除去値を算
出する（ステップ１０１）。そして、中古車の各データ
につき、 残価率＝１００×（中古車価格−査定要因除去値）／新車価格 ・・・（１） の式により査定要因を除去した残価率を計算する（ステ
ップ１０２）。以上のようにして、本実施の形態では、
車検残月数、走行距離等の要因によって千差万別になっ
ている各中古車の評価すなわち中古車価格に対して当該
要因を除去する補正を行って査定要因に影響されない残
価率の基本モデルを得るようにしている。図６には、中
古車Ａの基本残価率を販売年毎に表示した例が示されて
いる。なお、図６における販売始期からの経過月数とい
うのは、当該車両が新車として市場に投入されてから登
録されるまでに要した月数のことをいう。他の図におい
ても同様である。

【００１７】パターン形状分析処理部６１は、基本残価
率により得るパターンとそのパターンの中古車の販売台
数すなわち中古車の流通量との関係を、新車と中古車の
各登録台数で因果関係付けを行う。まず、パターン形状
分析処理部６１は、基本残価率算出処理部４が得た販売
年毎の基本残価率をまとめる。このまとめて表示した例
を図７に示す。そして、その基本残価率の傾向を表した
線を引く（ステップ１０３）。この線により表される遷
移パターンを基本残価率パターンと称することにする。
基本残価率パターンに現れている各形状に影響を与える
要因（イベント、季節性、新車と中古車の台数構成比）
を明らかにすることによって各形状が現れる条件を規則
化し、この規則によって基本残価率パターンを補正す
る。

【００１８】また、基本残価率パターンは、図７に示さ
れているように実際には微妙に曲がっているが、大まか
にいうと同じ図に示したように下降、平衡、下降、平衡
という直線に近似させて表すことができるので、この下
降と平衡からなる直線のパターンに分解する。

【００１９】続いて、パターン形状分析処理部６１は、
予測対象の車両が新車として及び中古車として販売され
たときの各販売台数（登録台数）及び登録日を各登録実
績台数データベース１６，１８から読み出して販売始期
からの経過月数毎に集計する（ステップ１０４）。パタ
ーン形状分析処理部６１が販売始期からの経過月数毎に
集計した登録台数の結果をグラフ表示したときの表示例
を図８に示す。なお、図８では、楕円によって図７にお
ける下降、平衡それぞれと対応した部分に当てはまる各
登録台数を囲んでいる。そして、パターン形状分析処理
部６１は、各楕円に囲まれた登録台数の構成比を求めて
パターン補正規則を次のようにして抽出する（ステップ
１０５）。中古車普及率は、中古車登録台数を新車登録
台数で除算し１００を乗算して算出でき、新車普及率
は、１００から中古車普及率を減算して求めることがで
きるが、例えば、中古車普及率が５０％を超える場合、
中古車の流通量が多くて十分に中古車台数を確保できる
ということであり、そうでない場合と比較すると稀少価
値が相対的に低い。よって中古車価格も低く抑えられる
ため残価率は低くなる傾向にあることがわかる。パター
ン形状分析処理部６１は、以上のようにして各中古車に
ついてのパターン補正規則を生成すると、パターン補正
規則データベース２０に格納する（ステップ１０６）。

【００２０】残価予測処理部６２は、続いて上記処理で
生成したパターン補正規則に基づいて予測対象の中古車
について予想残価を算出する。予測対象の中古車という
のは、査定時点において中古車として販売されればよい
ので、現時点においてまだ販売されていない車両も中古
車となりうる。ここでは、まだ販売されていない車両を
予測対象の中古車とした場合を例にして説明する。

【００２１】本実施の形態では、当該予測対象車が新車
として販売されたときの将来における登録予測台数と、
中古車として販売されたときの将来における登録予測台
数とを予め予測しておき、各登録予測台数データベース
２２，２４に格納しておく。各予測台数の算出方法につ
いては、本実施の形態の特徴ではないので、ここでは詳
細な説明はしないが、例えば、本特許出願人による特許
出願（特願平１１−２４０１８号）に記載された商品販
売数予測システムを用いて各登録台数を予測することが
できる。

【００２２】残価予測処理部６２は、まず各登録予測台
数データベース２２，２４を参照して経過月数毎の登録
予測台数を集計して、図８に示したグラフで表されるよ
うな経過月数と登録台数とを関係付ける（ステップ１０
７）。そして、図８に示したグラフの推移から予測対象
車と同一分類に属する中古車を特定し、その特定した当
該中古車の基本残価率パターンをその中古車のパターン
補正規則に基づき予測対象車のための基本残価率パター
ンを生成する（ステップ１０８）。つまり、本実施の形
態では、予測対象車に類似した既販の中古車の基本残価
率パターンを利用することによって当該中古車の販売数
の変化に影響を与えた市場動向を予測対象車にも適用
し、当該中古車のパターン補正規則に基づき補正を行う
ことによって予測対象車のパターンを求めるようにし
た。

【００２３】このようにして、予測対象車の基本残価パ
ターンを得ると、査定時点の販売始期からの経過月数を
求めて、その経過月数における予想残価率を基本残価パ
ターンから取得し、 予想残価＝新車価格×予想残価率 によって予測対象車の将来において査定を行う時点の予
想残価を算出し（ステップ１０９）、予想残価データベ
ース１２に格納する。

【００２４】本実施の形態では、中古車の将来における
予想残価を求めているが、これは、次の販売方式に有効
である。

【００２５】近年では、数月先、例えば２４月又は３６
月先に中古車を返却するという前提で（新車価格−残
価）で計算される代金を新車購入価格として顧客に支払
ってもらう販売方式が採用されている。この代金を求め
る際に使用する将来における残価を精度良く予測できれ
ば膨大な損益を未然に防ぐことができる。残価の予測に
下取り車の査定方式をそのまま採用すると、市場の変動
に伴う残価の下落等を残価を計算する際に反映されない
ので膨大な損益を招くおそれがある。このため、本実施
の形態では、過去の販売実績に基づき将来の市場動向を
加味した残価を算出できるようにした。

【００２６】実施の形態２．上記実施の形態１において
商品の例として取り上げた車両の価格は、時間の経過に
伴って下がっていくのが通常である。しかし、商品の種
類によっては、時間の経過に関係なく価格が一定であっ
たり、場合によっては上がる物もある。そこで、本実施
の形態では、商品価値が上昇する場合も考慮に入れた将
来における商品評価額の予測を行うための他の手法を提
供することにする。なお、残価というと、販売開始時点
と比較してどれだけの価値がまだ残っているか、つま
り、販売開始時点より商品価値が下がっていることを前
提とした表現である。従って、商品価値が上昇する場合
を考慮した本実施の形態では評価額という表現を使用す
る。評価額には残価という概念を包含していることはい
うまでもない。

【００２７】図９は、本発明に係る商品価値評価装置を
適用した商品評価額予測支援装置の一実施の形態を示し
たブロック構成図である。この商品評価額予測支援装置
３０は、価値変化推定処理部３２、グループ特定処理部
３４、販価決定処理部３６及び販価出力処理部３８から
構成される各処理部と、販価実績データベース４０を有
している。なお。評価額予測処理の過程において生成さ
れる商品価値変化格納部４２と商品販価格納部４４につ
いては追って説明する。

【００２８】図１０は、本実施の形態における販価実績
データベース４０に格納されたデータ構造を示した概念
図である。販価実績データベース４０には、商品の使用
毎にその発売されてからの経過時間に対する販価ｙ
_nt（実績値）が格納されている。図１０において例えば
モデルｉの商品のｔ時間後の販価はｙ_itであることを示
している。なお、モデルは、商品仕様の相違によって異
なってくるので、異なる販価が設定される。

【００２９】次に、本実施の形態における商品の評価額
予測処理について図１１に示したフローチャートを用い
て説明する。なお、本実施の形態では、評価額予測対象
商品としてまだ販売されていない商品を例にして説明す
る。

【００３０】価値変化推定処理部３２は、販価実績デー
タベース４０から販価を商品毎に読み出して以下の式に
より価格変化を推定する（ステップ２０１）。

【００３１】

【数１】 上記式（１）は、図１０の商品仕様ｉの時間方向の販価
平均の推定式であり、式（２）は推定式により求まる推
定値と実際のサンプル値との誤差の二乗を示す評価関数
である。そして、式（２）を最小にする式（１）の各係
数ａ_jを式（３）により算出する。更に、式（４）によ
って時間ｔにおける傾きを求め、その値の結果によって
図１２に示したように７つの価格遷移グループのうちの
いずれかに分類する。どのグループに属するかは、以下
のようにして決定する。

【００３２】式（４）の結果において微分値ｄが正のも
のは時間が経つに連れて販価が増加していく販価遷移パ
ターンを形成するものであり、その中で増大分が上に凸
となるものを第１グループ、一定のものを第２グルー
プ、下に凸なものを第３グループとする。微分値ｄが正
となる商品として代表的なものは、名画や骨董品などが
あげられる。

【００３３】式（４）の結果において微分値ｄが０のも
のは時間の経過に関わらずその販価が不変のものであ
る。これを第４グループとする。

【００３４】式（４）の結果において微分値ｄが負のも
のは時間が経つに連れて販価が減少していく販価遷移パ
ターンを形成するものであり、その中で増大分が上に凸
なものを第５グループ、一定のものを第６グループ、下
に凸なものを第７グループとする。生鮮食品をはじめ一
般的な商品のほとんどは、微分値ｄが負となる商品に属
すると考えられる。この処理結果は、商品価値変化格納
部４２に格納される（ステップ２０２）。図１３は、本
実施の形態における商品価値変化格納部４２に格納され
た推定結果すなわち販価遷移パターンをグラフで表現し
た場合の概念図であり、販売開始時の販価を１００％と
した場合を示している。つまり、図１３に示されている
遷移パターンは、商品の販売開始時点の販価に対する評
価率と称することができる。各商品の推定された価格変
化の遷移はいずれかの遷移パターンに近似するので、各
商品はその近似した遷移パターンに対応したグループに
振り分けられることによって分類される。

【００３５】まだ販売されていない商品は、過去の販売
実績に基づいていずれのグループに属するのかを特定す
ることはできない。従って、本実施の形態では、商品の
開発者等がどのグループに当該商品を属するようにした
いかを特定する。そのために、グループ特定処理部３４
は、商品価値変化格納部４２に格納されている各商品
を、グループ毎に分類して画面表示する。オペレータ
は、予測対象商品がどのグループに属する商品群に類似
している又は類似すべきものなのかを検討して予測対象
商品のグループを特定して入力指定する（ステップ２０
３）。このように、予測対象商品をいずれかのグループ
に割り当てることによって当該グループの販売実績に影
響を与えた市場動向を予測対象商品の評価に加味するこ
とになる。

【００３６】販価決定処理部３６は、予測対象商品が属
するグループが特定されると販価を決定する（ステップ
２０４）。販価を決定すれば、予測をしたい時の商品評
価額を図１３に示した該当するグループの価格遷移に基
づき得ることができる。従って、本実施の形態では、販
価を入力指定させることによって予測対象商品の販価を
設定する。設定された販価は商品販価格納部４４に格納
される。

【００３７】販価と遷移パターンが特定されると、評価
したい査定時点での評価額は、 評価額＝発売開始時の販価×査定時点の評価率 で算出することができる。

【００３８】販価出力処理部３８は、販価と図１３に示
した遷移パターンをグラフ形式で画面やプリンタ等に所
定のフォーマットで出力することによって販価の遷移を
示すことができ、発売開始時からの時間経過に応じた評
価額を得ることができる。

【００３９】本実施の形態によれば、過去の販売実績に
基づき各商品の価格遷移を求め、その遷移によって商品
をグループ化し、評価額予測対象商品をいずれかのグル
ープに当てはめることによって評価額予測対象商品の評
価額を予測することができる。

【００４０】なお、本実施の形態では、販価から将来に
おける評価額を得るものであるが、販価遷移パターンが
求められているので、逆に所定月後の評価額をある価格
に設定するとしたならば、その評価額を販価遷移パター
ンに当てはめることによって販売開始時点の販価を決定
するということもできる。すなわち、発売開始時の販価
を３００万円としたときの３年後の評価額は１００万円
であると求めることができるし、３年後の評価額を１０
０万円としたいときには発売開始時の販価を３００万円
に設定する必要があると求めることができる。

【００４１】また、本実施の形態では、価格遷移を価格
遷移の傾きの種別によって７グループに分類したが、そ
れ以上に分類してもよい。例えば、傾きが正であり上に
凸という第１グループにおいても凸の程度によって更に
細かく分けてもよい。このようにグループの細分化を行
うことによって予測精度を向上させることができる。

【００４２】また、上記各実施の形態では、商品として
車両を例にして説明したが、他の商品にも適用できるこ
とはいうまでもない。

【００４３】

【発明の効果】本発明によれば、市場動向を加味するこ
とによって将来における商品の評価額をより高精度に予
測することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る商品価値評価装置を適用した中
古車残価予測支援装置の一実施の形態を示したブロック
構成図である。

【図２】 実施の形態１における中古車データベース８
のデータ構成例を示した図である。

【図３】 実施の形態１における残価率補正用データベ
ースに格納されている走行距離査定テーブルの例を示し
た図である。

【図４】 実施の形態１における残価率補正用データベ
ースに格納されている車検残テーブルの例を示した図で
ある。

【図５】 実施の形態１における残価予測処理を示した
フローチャートである。

【図６】 実施の形態１において中古車の基本残価率を
販売年毎に表示したときの例を示した図である。

【図７】 実施の形態１における基本残価率パターンの
表示例を示した図である。

【図８】 実施の形態１において予測対象車の新車及び
中古車としての登録台数を表示したときの例を示した図
である。

【図９】 実施の形態２における商品評価額予測支援装
置を示したブロック構成図である。

【図１０】 実施の形態２における販価実績データベー
スに格納されたデータ構造を示した概念図である。

【図１１】 実施の形態２における商品評価額予測処理
を示したフローチャートである。

【図１２】 実施の形態２における価格遷移グループの
分類方法を説明するために用いる図である。

【図１３】 実施の形態２における商品価値変化格納部
に格納された推定結果をグラフで表現した場合の概念図
である。

【符号の説明】

２ 中古車残価予測支援装置、４ 基本残価率算出処理
部、６ 残価パターン予測処理部、８ 中古車データベ
ース、１０ 基本残価率データベース、１２予想残価デ
ータベース、１４ 残価率補正用データベース、２０
パターン補正規則データベース、２２ 新車登録予測台
数データベース、２４ 中古車登録予測台数データベー
ス、３０ 商品残価予測支援装置、３２ 価値変化推定
処理部、３４ グループ特定処理部、３６ 販価決定処
理部、３８ 販価出力処理部、４０ 販価実績データベ
ース、４２ 商品価値変化格納部、４４ 商品販価格納
部、６１ パターン形状分析処理部、６２ 残価予測処
理部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 既販商品の販売実績及び販売実績から査
   定要因除去する補正用データに基づいて既販商品の査定
   要因に影響されない基準評価率を算出する既販商品評価
   率算出処理手段と、 販売が開始されてからの時間経過に伴い変化する既販商
   品毎の基準評価率の遷移パターンを求めるとともに遷移
   パターンの形状の特徴を抽出してパターン補正規則を生
   成するパターン分析処理手段と、 評価対象商品の販売数の遷移に基づき評価対象商品に類
   似した既販商品を特定し、その特定した既販商品の遷移
   パターンの形状を当該既販商品のパターン補正規則に従
   い補正することによって求めた評価対象商品の遷移パタ
   ーンに基づき査定時点の評価額を算出する商品評価額算
   出手段と、 を有することを特徴とする商品価値評価装置。
2. 【請求項２】 既販商品の販売実績に基づいて各商品の
   価格変化の遷移パターンを推定し、その推定した遷移パ
   ターンと予め設定されている複数の遷移パターンとの近
   似関係に基づいて各既販商品をグループ分けするグルー
   プ分類処理手段と、 前記グループ分類処理手段が分類したグループに属する
   既販商品リストを表示するとともに評価対象商品が属す
   るグループを指定させる評価対象商品グループ特定処理
   手段と、 設定された評価対象商品の販価と評価対象商品が属する
   グループに設定されている遷移パターンとに基づいて評
   価対象商品の査定時点における評価額を算出する商品評
   価額算出手段と、 を有することを特徴とする商品価値評価装置。