JP2019211829A - 不動産評価プログラム、不動産評価方法及び不動産評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の走行実績が反映された不動産評価を実現すること。【解決手段】不動産評価装置１０は、位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、不動産から所定範囲の道路を抽出し、抽出した道路の劣化度と、道路の走行台数に応じて指標値を算出し、不動産と指標値とを対応づけて出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、不動産評価プログラム、不動産評価方法及び不動産評価装置に関する。

不動産を評価する技術の一例として、任意地点の地価評価を客観的に把握するために、基準地及び標準地と比較してバランスを見る地価の評価方式が挙げられる。この地価の評価方式に関する説明として、「・・・調査地点（基準地、標準地、認知調査地点）ごとに地価を形成する要因を調査し、その情報は内容によりランク分けして点数を付点していく。この情報には大別して５種類存在する。第一は道路情報であり、近辺道路の種類（国道、県道等）、その幅員、舗装の有無、歩道、側溝等の有無及び連続性等によりポイントが加点されていく。第二は交通情報であり、駅、バス停等の有無、距離、本数等により加点される・・・」といった記載がある。

特開平４−５２１９８号公報

しかしながら、上記の不動産の評価は、車両の走行実績が反映された評価ではないので、現実の道路事情に即した評価とは限らず、実用性が低い不動産が高評価となってしまう場合がある。

すなわち、上記の地価の評価方式では、道路情報として、国道や県道などの道路の種類の他、幅員、舗装の有無などが評価に用いられるが、これらの道路情報は、車両が実際に走行せずとも地図を見ればわかる情報に過ぎす、現実の道路事情を表すとは限らない。

例えば、不動産周辺にある道路が国道であるからと言って大型車や超大型車が通行できる程に十分な道幅がある道路とは限らない。さらに、たとえ大型車や超大型車が通行できる程に幅員が十分である道路であるからといって高さ制限があれば、大型車や超大型車が通行できるとは限らない。加えて、大型車や超大型車が通行できる道幅や高さを有する道路であるからといって轍ぼれ等の凹凸がないとは限らない。この他、上記の交通情報も、不動産から交通機関へのアクセス等の利便性を表すものに過ぎず、車両の走行実績が反映された評価を下しうる情報とはなり得ない。

このように、大型車や超大型車が通行できない道路や凹凸がある道路の割合が高い不動産に高評価が与えられた場合、誤った不動産の評価が提示されることになる。例えば、物流センタの建設予定地の選定を目的として不動産の評価が参照される場合、大型車や超大型車などの運送トラックがアクセスできない不動産、あるいは運送トラックがアクセスできても走行時の揺れが大きいことが一因となって精密機械や割れ物等の運送に向かない不動産が高評価として提示されることになる。また、観光スポットの建設予定地の選定を目的として不動産の評価が参照される場合、大型車や超大型車などの観光バスがアクセスできない不動産、あるいは観光バスがアクセスできても走行時の揺れが大きいことが一因となって観光バスの乗り心地が悪い不動産が高評価として提示されることになる。この他、大型施設の建設予定地の選定を目的として不動産の評価が参照される場合、大型施設の建設資材や建設機械を現地に運搬するのに不向きな不動産が高評価として提示されることになる。

１つの側面では、本発明は、車両の走行実績が反映された不動産評価を実現できる不動産評価プログラム、不動産評価方法及び不動産評価装置を提供することを目的とする。

一態様では、不動産評価プログラムは、位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出し、抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出し、前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する処理をコンピュータに実行させる。

車両の走行実績が反映された不動産評価を実現できる。

図１は、実施例１に係る不動産評価装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、正規化関数ｆの定義例を示す図である。 図３は、正規化関数ｇの定義例を示す図である。 図４は、走行性ＩＲＩおよび車両走行量の抽出例を示す模式図である。 図５は、実施例１に係る不動産評価処理の手順を示すフローチャートである。 図６は、不動産および近隣走行性Ｎの表示例を示す図である。 図７は、不動産および近隣走行性Ｎの表示例を示す図である。 図８は、走行性ＩＲＩ及び車両走行量の表示例を示す図である。 図９は、過去の複数期のピリオドと走行性ＩＲＩ及び車両走行量との関係を示す図である。 図１０は、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の経時変化を示す図である。 図１１は、経時指標Ｍの一例を示す図である。 図１２は、ルートの一例を示す模式図である。 図１３は、ルートの一例を示す模式図である。 図１４は、テーブル表示の一例を示す図である。 図１５は、テーブル表示の一例を示す図である。 図１６は、ルートの一例を示す模式図である。 図１７は、テーブル表示の一例を示す図である。 図１８は、ルートの一例を示す模式図である。 図１９は、テーブル表示の一例を示す図である。 図２０は、ルートの一例を示す模式図である。 図２１は、テーブル表示の一例を示す図である。 図２２は、ルートの一例を示す模式図である。 図２３は、テーブル表示の一例を示す図である。 図２４は、ルートの一例を示す模式図である。 図２５は、テーブル表示の一例を示す図である。 図２６は、実施例１及び実施例２に係る不動産評価プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る不動産評価プログラム、不動産評価方法及び不動産評価装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、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。

［システム構成］
図１は、実施例１に係る不動産評価装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示す不動産評価装置１０は、車両の走行実績が反映された不動産評価を実現する不動産評価サービスをユーザ端末３０に提供するものである。

ここで、本実施例では、あくまで不動産評価のユースケースの一例として、物流センタ等の物流拠点が評価される場合を例に挙げるが、不動産全般、例えば観光スポットや大型施設などが評価されるユースケースにも上記の不動産評価サービスを同様に適用できることをその詳細を後述する前にここであらかじめ付言しておく。

不動産評価装置１０は、上記の不動産評価サービスを提供するコンピュータである。

一実施形態として、不動産評価装置１０は、パッケージソフトウェア又はオンラインソフトウェアとして、上記の不動産評価サービスに対応する機能を実現する不動産評価プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、不動産評価装置１０は、上記の不動産評価サービスを提供するサーバとしてオンプレミスに実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の不動産評価サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

ユーザ端末３０は、上記の不動産評価サービスの提供を受けるクライアントの一例に対応するコンピュータである。例えば、ユーザ端末３０には、パーソナルコンピュータなどのデスクトップ型のコンピュータなどが対応する。これはあくまで一例であり、ユーザ端末３０は、ラップトップ型のコンピュータや携帯端末装置、ウェアラブル端末などの任意のコンピュータであってかまわない。

これら不動産評価装置１０およびユーザ端末３０の間は、所定のネットワークＮＷを介して相互に通信可能に接続される。このようなネットワークＮＷは、有線または無線を問わず、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網であってかまわない。

［不動産評価装置１０の構成］
図１に示すように、不動産評価装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）部１１と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。図１には、データの授受の関係を表す実線が示されているが、説明の便宜上、最小限の部分について示されているに過ぎない。すなわち、各処理部に関するデータの入出力は、図示の例に限定されず、図示以外のデータの入出力、例えば処理部及び処理部の間、処理部及びデータの間、並びに、処理部及び外部装置の間のデータの入出力が行われることとしてもかまわない。

通信Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置、例えばユーザ端末３０などとの間で通信制御を行うインタフェースである。

一実施形態として、通信Ｉ／Ｆ部１１には、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードなどが対応する。例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１は、ユーザ端末３０から不動産評価のリクエストを受け付けたり、不動産の評価結果をユーザ端末３０へ出力したりする。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）を始め、上記の不動産評価プログラム、例えばアプリケーションプログラムやミドルウェアなどの各種プログラムに用いられるデータを記憶する記憶デバイスである。なお、記憶部１３は、第一の記憶部および第二の記憶部の一例に対応する。

一実施形態として、記憶部１３は、不動産評価装置１０における補助記憶装置として実装することができる。例えば、記憶部１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）などを採用できる。なお、記憶部１３は、必ずしも補助記憶装置として実装されずともよく、不動産評価装置１０における主記憶装置として実装することもできる。この場合、記憶部１３には、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリを採用できる。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、パトロールデータ１３ａと、プローブデータ１３ｂとを記憶する。これらのデータ以外にも、記憶部１３には、他の電子データが記憶されることとしてもかまわない。例えば、記憶部１３は、上記の不動産評価サービスが加入者のみに提供される場合、上記の不動産評価サービスの加入者であるユーザに付与されたアカウント情報なども併せて記憶することもできる。この他、記憶部１３は、不動産および道路に関する地図のデジタルデータなども併せて記憶することができる。

これらパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂは、上記の不動産評価プログラムが実行される基盤として機能するプラットフォームにより、車両走行時のセンサデータの収集およびその解析が実行されたデータである。なお、上記のプラットフォームの実行主体は、不動産評価装置１０以外の外部コンピュータであってかまわない。

このうち、パトロールデータ１３ａは、パトロール車両の走行時のセンサデータの収集およびその解析が実行されることにより得られる。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機や加速度センサなどを標準装備するスマートフォン等の携帯端末装置が搭載された状態でパトロール車両を走行させる。ここで言う「パトロール車両」とは、路面状態を測定する専用の機材が組み込まれた測定車両でなくともよく、任意の車両、すなわち自動車全般であってかまわない。これによって、パトロールを識別するパトロール番号ごとに、ＧＰＳ受信機等により測定された位置と、加速度センサにより検出された加速度と、位置及び加速度がセンシングされた時刻が対応付けられたセンサデータがモバイルネットワーク等を介してプラットフォームへ収集される。その上で、パトロール番号ごとに収集されたセンサデータのうち加速度は、路面状態を表す指標、例えば路面の劣化度合いと乗り心地と関連付けられた指標である走行性ＩＲＩ（International Roughness Index）にプラットフォームにより変換される。走行性ＩＲＩはその値が高いほど路面の凹凸が大きいことを示す。このようにパトロールごとに収集されたセンサデータの間で、道路が所定の単位、例えば５０ｍで区切られた道路区間、及び、時間が所定の単位、例えば時、分または秒ごとに区切られた時間区間ごとに、当該道路区間および当該時間区間を代表する走行性ＩＲＩの代表値、例えば平均値や中央値などを算出する統計処理がプラットフォームにより実行される。これによって、道路区間および時間区間ごとに走行性ＩＲＩが対応付けられたパトロールデータ１３ａが得られる。

なお、ここでは、一例として、スマートフォン等が搭載されたパトロール車両のパトロールで得られたセンサデータから解析されたパトロールデータを例示したが、路面状態を測定する専用の機材が組み込まれた測定車両により測定された走行性ＩＲＩ等を用いることもできる。

また、プローブデータ１３ｂは、デジタルタコグラフ、いわゆる運行記録計を搭載する商用車、例えばトラック等の走行時の走行データの収集およびその解析が実行されることにより得られる。ここでは、デジタルタコグラフの装着義務が課される貨物商用車を例に挙げたが、デジタコに類する運行監視装置を搭載する任意の車両、すなわち自動車全般から収集される走行データを用いることができる。例えば、デジタルタコグラフの個体を識別する個体番号ごとに、時刻、位置、速度および距離などが対応付けられた走行データがモバイルネットワーク等を介してプラットフォームへ収集される。このようにデジタルタコグラフごとに収集された走行データの間で、道路が所定の単位、例えば５０ｍで区切られた道路区間、及び、時間が所定の単位、例えば時、分または秒ごとに区切られた時間区間ごとに、当該道路区間を当該時間区間に走行する車両の交通量を集計する統計処理がプラットフォームにより実行される。このとき、プラットフォームは、デジタルタコグラフの個体番号等から車種、例えば超大型や大型、一般などを識別し、車種ごとに車両の交通量を集計することもできる。この他、プラットフォームは、進行方向ごとに車両の交通量を集計することもできる。これによって、道路区間および時間区間ごとに車種別および進行方向別の車両走行量が対応付けられたプローブデータ１３ｂが得られる。

制御部１５は、不動産評価装置１０の全体制御を行う処理部である。

一実施形態として、制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのハードウェアプロセッサにより実装することができる。ここでは、プロセッサの一例として、ＣＰＵやＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサ、例えばＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）の他、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）により実装することができる。この他、制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもかまわない。

制御部１５は、図示しない主記憶装置として実装されるＲＡＭ（Random Access Memory）のワークエリア上に、上記の不動産評価プログラムを展開することにより、下記の処理部を仮想的に実現する。

図１に示すように、制御部１５は、受付部１５ａと、抽出部１５ｂと、算出部１５ｃと、出力部１５ｄとを有する。

受付部１５ａは、不動産の選択を受け付ける処理部である。

一実施形態として、受付部１５ａは、地方、都道府県および市町村を選択するＧＵＩ（Graphical User Interface）コンポーネントを含む不動産選択画面をユーザ端末３０に表示させる。このようなＧＵＩコンポーネントとして、地方、都道府県、市町村の順に選択を受け付けるプルダウンメニューを表示させる他、地方の地図、選択された地方に存在する都道府県の地図、選択された都道府県に存在する市町村の地図の順に各地図を表示させることもできる。これにより、不動産の所在位置が市町村レベルにまで絞り込まれる。その上で、受付部１５ａは、不動産選択画面で絞り込まれた市町村に存在する不動産の中から評価をリクエストする不動産の選択を受け付ける。このとき、物流センタのデベロッパーに上記の不動産評価サービスを提供する場合、受付部１５ａは、不動産選択画面で絞り込まれた市町村において物流センタの立地条件、例えば用地面積などを満たす建設候補地を選択肢として表示させることができる。また、物流センタのテナントへの加入を検討する荷主に上記の不動産評価サービスを提供する場合、受付部１５ａは、不動産選択画面で絞り込まれた市町村で物流センタを有するデベロッパーを選択肢として表示させることができる。

抽出部１５ｂは、パトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂのうち、不動産から所定の範囲に存在する道路の劣化度および走行台数を抽出する処理部である。

一実施形態として、抽出部１５ｂは、記憶部１３に記憶されたパトロールデータ１３ａのうち、受付部１５ａにより不動産の選択が受け付けられた時点から遡って過去の所定期間、例えば過去６ヶ月以内に時間区間が含まれる直近パトロールデータを取得する。このように取得された直近パトロールデータにおいて、抽出部１５ｂは、道路区間ごとに、過去の所定期間にわたる時間区間の走行性ＩＲＩの代表値、例えば平均値を算出する。

その上で、抽出部１５ｂは、各道路区間における走行性ＩＲＩ Ｄ_ｎのうち、受付部１５ａで選択を受け付けた不動産から所定範囲の道路の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎを抽出する。例えば、抽出部１５ｂは、受付部１５ａで選択を受け付けた不動産の所在位置から所定の期間、例えば３０分間で走行可能な範囲に含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎを抽出する。以下、受付部１５ａで選択を受け付けた不動産から所定の期間で走行可能な範囲のことを「走行可能圏」と記載する場合がある。

この走行可能圏は、一例として、上記の走行データから算出することができる。例えば、抽出部１５ｂは、デジタルタコグラフから収集された走行データのうち、不動産の所在位置を出発点または通過点に含む走行データを抽出する。続いて、抽出部１５ｂは、不動産の所在位置を出発点または通過点に含む走行データごとに、不動産の所在位置を出発または通過してから上記の所定の期間、すなわち３０分後の商用車の所在位置を地図上にプロットする。その上で、抽出部１５ｂは、地図上にプロットされた商用車の所在位置を含む領域、例えば凸包を所定の期間における走行可能圏として算出する。

このように所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが抽出された後、抽出部１５ｂは、各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎを所定のレンジ、例えば１から１０までの値に正規化する。これによって、道路区間ごとに正規化後の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）が得られる。

図２は、正規化関数ｆの定義例を示す図である。図２には、一例として、０以上の数値として得られる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎを１から１０までの数値範囲に正規化する関数ｆが示されている。図２に示すように、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが１．０未満である場合、「１」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが１．０以上２．０未満である場合、「２」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが２．０以上３．０未満である場合、「３」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが３．０以上４．０未満である場合、「４」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが４．０以上５．０未満である場合、「５」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが５．０以上６．０未満である場合、「６」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが６．０以上７．０未満である場合、「７」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが７．０以上８．０未満である場合、「８」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが８．０以上９．０未満である場合、「９」に正規化される。また、走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが９．０以上である場合、「１０」に正規化される。なお、ここでは、正規化関数ｆが線形である場合を例示したが、正規化関数ｆは非線形であってもかまわない。

なお、ここでは、所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが抽出された後に走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎを正規化する例を説明したが、所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが抽出される前の段階で走行性ＩＲＩ Ｄ_ｎを正規化することとしてもかまわない。

これと同時または前後して、抽出部１５ｂは、記憶部１３に記憶されたプローブデータ１３ｂのうち、受付部１５ａにより不動産の選択が受け付けられた時点から遡って過去の所定期間、例えば過去１ヶ月以内に時間区間が含まれる直近プローブデータを取得する。このように取得された直近プローブデータにおいて、抽出部１５ｂは、道路区間ごとに、過去の所定期間にわたる時間区間の車両走行量の代表値、例えば合計値を算出する。

その上で、抽出部１５ｂは、各道路区間における車両走行量 Ｖ_ｎのうち、受付部１５ａで選択を受け付けた不動産の所在位置から所定範囲の道路の車両走行量 Ｖ_ｌｎを抽出する。例えば、抽出部１５ｂは、所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の車両走行量 Ｖ_ｌｎを抽出する。

このように所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の車両走行量 Ｖ_ｌｎが抽出された後、抽出部１５ｂは、各道路区間の車両走行量 Ｖ_ｌｎを上記の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎが正規化されたレンジと同じレンジに正規化する。これによって、道路区間ごとに正規化後の車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）が得られる。

図３は、正規化関数ｇの定義例を示す図である。図３には、一例として、０以上の数値として得られる車両走行量 Ｖ_ｌｎを１から１０までの数値範囲に正規化する関数ｇが示されている。図３に示すように、車両走行量 Ｖ_ｌｎが１０００未満である場合、「１」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが１０００以上２０００未満である場合、「２」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが２０００以上３０００未満である場合、「３」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが３０００以上５０００未満である場合、「４」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが５０００以上８０００未満である場合、「５」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが８０００以上１００００未満である場合、「６」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが１００００以上３００００未満である場合、「７」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが３００００以上５００００未満である場合、「８」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが５００００以上１０００００未満である場合、「９」に正規化される。また、車両走行量 Ｖ_ｌｎが１０００００以上である場合、「１０」に正規化される。なお、ここでは、正規化関数ｇが線形である場合を例示したが、正規化関数ｇは非線形であってもかまわない。

なお、ここでは、所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の車両走行量 Ｖ_ｌｎが抽出された後に車両走行量 Ｖ_ｌｎを正規化する例を説明したが、所定の期間における走行可能圏に含まれる各道路区間の車両走行量 Ｖ_ｌｎが抽出される前の段階で車両走行量 Ｖ_ｎを正規化することとしてもかまわない。

図４は、走行性ＩＲＩおよび車両走行量の抽出例を示す模式図である。図４に示す地図データ４１には、不動産の所在位置αの周辺道路が示されている。この地図データ４１に示された範囲には、上り線および下り線の進行方向別に５０ｍピッチで区切られた４０００個の道路区間が含まれており、４０００個の道路区間における走行性ＩＲＩ Ｄ_１〜Ｄ_４０００が取得される。同様に、図４に示す地図データ４２にも、不動産の所在位置αの周辺道路が示されている。この地図データ４２に示された範囲においても、上り線および下り線の進行方向別に５０ｍピッチで区切られた４０００個の道路区間が含まれており、４０００個の道路区間における車両走行量 Ｖ_１〜Ｖ_４０００が取得される。

ここで、図４に示す地図データ４３には、不動産の所在位置αから３０分間で走行可能な範囲Ｚに含まれる道路区間の個数Ｌが８００個である場合が示されている。この場合、４０００個の道路区間における走行性ＩＲＩ Ｄ_１〜Ｄ_４０００および車両走行量 Ｖ_１〜Ｖ_４０００のうち、３０分間の走行可能範囲Ｚに含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌ１〜Ｄ_ｌ８００および車両走行量 Ｖ_ｌ１〜Ｖ_ｌ８００が抽出される。これら３０分間の走行可能圏Ｚに含まれる各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌ１〜Ｄ_ｌ８００および車両走行量 Ｖ_ｌ１〜Ｖ_ｌ８００が正規化されることにより、各道路区間の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌ１）〜ｆ（Ｄ_ｌ８００）および車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌ１）〜ｇ（Ｖ_ｌ８００）が得られる。

算出部１５ｃは、劣化度および走行台数が融合された指標値を算出する処理部である。以下では、劣化度の一例に対応する走行性ＩＲＩおよび走行台数の一例に対応する車両走行量が融合された指標値のことを「近隣走行性」と記載する場合がある。

ここで、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）は、その値が高いほど路面の劣化度が高い指標であるので、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）の値が低いほどプラスの評価とする一方で、車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）は、その値が高いほど走行実績が高い指標であるので、車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）の値が高いほどプラスの評価とする。すなわち、算出部１５ｃは、走行性ＩＲＩが低くなるに連れて高い近隣走行性を算出すると共に、車両走行量が高くなるに連れて高い近隣走行性を算出する。

より詳細には、算出部１５ｃは、抽出部１５ｂにより抽出された各道路区間の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）および車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）に応じて近隣走行性Ｎを算出する。例えば、算出部１５ｃは、下記の近隣走行性Ｎの算出式（１）に各道路区間の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）および車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）を代入することにより、近隣走行性Ｎを算出する。

Ｎ＝（Σｎ：１〜Ｌ ｇ（Ｖｌｎ）／ｆ（Ｄｌｎ））＊（１／１０Ｌ）・・・（１）

上記の式（１）により、近隣走行性Ｎは、０．０１≦Ｎ≦１．００の数値範囲に正規化して算出される。例えば、１〜Ｌの全ての道路区間でｆ（Ｄ）およびｇ（Ｖ）が最高評価である場合、近隣走行性Ｎは最高評価となる。この場合、１〜Ｌの全ての道路区間でｆ（Ｄ）＝１となり、ｇ（Ｖ）＝１０となる。このため、「Σｎ：１〜Ｌ ｇ（Ｖｌｎ）／ｆ（Ｄｌｎ）」の項は、Σによって１０（＝１０／１）がＬ回足し合わされる結果、１０Ｌとなり、この「１０Ｌ」が「（１／１０Ｌ）」の項と乗算されることにより、Ｎ＝１と算出される。一方、１〜Ｌの全ての道路区間でｆ（Ｄ）およびｇ（Ｖ）が最低評価である場合、近隣走行性Ｎは最低評価となる。この場合、１〜Ｌの全ての道路区間でｆ（Ｄ）＝１０となり、ｇ（Ｖ）＝１となる。このため、「Σｎ：１〜Ｌ ｇ（Ｖｌｎ）／ｆ（Ｄｌｎ）」の項は、Σによって（１／１０）がＬ回足し合わされる結果、「Ｌ／１０」となり、この「Ｌ／１０」が「（１／１０Ｌ）」の項と乗算されることにより、Ｎ＝０．０１と算出される。

出力部１５ｄは、不動産と指標値とを対応づけて出力する処理部である。

一実施形態として、出力部１５ｄは、受付部１５ａにより選択が受け付けられた不動産の識別情報、例えば名称などに対応づけて、算出部１５ｃにより算出された近隣走行性Ｎをユーザ端末３０に表示させることができる。

［処理の流れ］
図５は、実施例１に係る不動産評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、上記の不動産選択画面で絞り込まれた市町村に存在する不動産の中から評価をリクエストする不動産の選択を受け付けた場合に開始される。

図５に示すように、不動産の選択が受け付けられると（ステップＳ１０１）、抽出部１５ｂは、記憶部１３に記憶されたパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂのうち、ステップＳ１０１で不動産の選択が受け付けられた時点から遡って過去の所定期間以内に時間区間が含まれる全道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｎおよび車両走行量 Ｖ_ｎを取得する（ステップＳ１０２）。

そして、抽出部１５ｂは、ステップＳ１０１で選択を受け付けた不動産の所在位置から所定の期間、例えば３０分間で走行可能な範囲に含まれる道路区間を算出する（ステップＳ１０３）。続いて、抽出部１５ｂは、ステップＳ１０２で取得された全道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｎおよび車両走行量 Ｖ_ｎのうち、ステップＳ１０３で算出された走行可能圏内に含まれる道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎおよび車両走行量 Ｖ_ｌｎを抽出する（ステップＳ１０４）。

その後、抽出部１５ｂは、ステップＳ１０４で抽出された各道路区間の走行性ＩＲＩ Ｄ_ｌｎおよび車両走行量 Ｖ_ｌｎを正規化する（ステップＳ１０５）。これによって、道路区間ごとに正規化後の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）および正規化後の車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）が得られる。

その上で、算出部１５ｃは、ステップＳ１０５の正規化で得られた各道路区間の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）および車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）に応じて近隣走行性Ｎを算出する（ステップＳ１０６）。そして、出力部１５ｄは、ステップＳ１０１で選択を受け付けた不動産の識別情報、例えば名称などに対応づけて、ステップＳ１０６で算出された近隣走行性Ｎをユーザ端末３０に表示させ（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係る不動産評価装置１０は、道路が区切られた道路区間毎の劣化度および走行台数のうち、選択を受け付けた不動産から所定範囲に含まれる道路区間の劣化度および走行台数を融合した指標値を不動産に対応づけて出力する。したがって、本実施例に係る不動産評価装置１０によれば、車両の走行実績が反映された不動産評価を実現できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［複数の不動産の選択］
上記の実施例１では、１つの不動産の選択を受け付ける例を説明したが、複数の不動産の選択を受け付けることもできる。例えば、不動産選択画面で市町村レベルに絞り込まれた段階で複数の物流センタが市町村に存在する場合、当該市町村が選択されたことをもって複数の物流センタの選択を受け付けたとみなすことができる。この場合、不動産評価装置１０は、複数の物流センタごとに近隣走行性Ｎを算出する。図６は、不動産および近隣走行性Ｎの表示例を示す図である。図６には、１つの市町村に３つの物流センタが含まれる例が示されている。図６に示すように、不動産評価装置１０は、３つの物流センタの所在位置α、所在位置βおよび所在位置γごとに算出された近隣走行性Ｎ_α、Ｎ_βおよびＮ_γが所在位置α、所在位置βおよび所在位置γに対応付けられた地図データ６０を表示することができる。これによって、例えば、荷主は、近隣走行性Ｎ_α、Ｎ_βおよびＮ_γを比較して複数の物流センタの中からテナントへ加入する物流センタを検討することができる。

なお、ここでは、地図データ６０上に不動産および指標値を表示させる例を説明したが、不動産ごとの指標値のリストを表示する場合、指標値が高い順にソートして表示させることもできる。

［近隣走行性Ｎを用いたフィルタリング］
さらに、不動産評価装置１０は、複数の不動産ごとに算出された近隣走行性Ｎのうち近隣走行性Ｎが所定の閾値Ｔｈ、例えば０．７以上である不動産を表示させることもできる。図７は、不動産および近隣走行性Ｎの表示例を示す図である。図７には、図６に示す場合と同様、３つの物流センタの所在位置α、所在位置βおよび所在位置γごとに近隣走行性Ｎ_α、Ｎ_βおよびＮ_γが算出された場合の表示例が示されている。図７に示すように、不動産評価装置１０は、３つの物流センタの所在位置α、所在位置βおよび所在位置γごとに算出された近隣走行性Ｎ_α、Ｎ_βおよびＮ_γのうち、近隣走行性Ｎが閾値Ｔｈ、例えば０．７以上である不動産の所在位置αおよびその近隣走行性Ｎ_αを表示する。その一方で、不動産評価装置１０は、近隣走行性Ｎが閾値Ｔｈ未満である不動産の所在位置βおよびその近隣走行性Ｎ_βと、近隣走行性Ｎが閾値Ｔｈ未満である不動産の所在位置γおよびその近隣走行性Ｎ_γとを非表示とする。

［走行性ＩＲＩ及び車両走行量の表示］
上記の実施例１では、不動産に対応づけて近隣走行性Ｎを表示する例を説明したが、近隣走行性Ｎの代わりに、走行可能圏内に含まれる各道路区間における走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）及び車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）を表示させることもできる。図８は、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）及び車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）の表示例を示す図である。図８では、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）を５段階評価とし、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）が高い道路区間ほど濃いグラデーションで示される。さらに、図８では、車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）を３段階評価とし、車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）が多い順に菱形模様のハッチング、斜線のハッチング、破線状の斜線のハッチングで道路区間が示される。

図８に示すように、ユーザ端末３０には、物流センタ８０の周辺、すなわち走行可能圏内に含まれる道路区間ごとに走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ_ｌｎ）及び車両走行量 ｇ（Ｖ_ｌｎ）がプロットされた地図データ８１が表示される。この地図データ８１が表示されることにより、物流センタ８０を取り囲む市道に含まれる２４個の道路区間のうち、路面の劣化度が３以上である道路区間が約半数の１１個にわたる一方で、市道の外側を取り囲む県道や国道、高速道路の交通量は多い。このため、市道の補修が行われなければ、物流センタ８０はあまり良好な物流拠点ではないが、市道の補修が行われれば、物流センタ８０が良好な物流拠点に生まれ変わる可能性を秘めていることを把握させることができる。

［近隣走行性Ｎの経時性を加味した強化］
上記の実施例１では、過去の１期のピリオドにパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄおよび車両走行量 Ｖを用いて近隣走行性Ｎを算出する例を説明したが、過去の複数期のピリオドｔｎごとに当該ピリオドにパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔｎおよび車両走行量 Ｖ_ｔｎを用いて複数の近隣走行性Ｎ_ｔｎを算出し、過去の複数期のピリオドｔｎを代表する近隣走行性Ｎ_ｔｎの代表値を経時指標Ｍとして算出することもできる。

図９は、過去の複数期のピリオドｔｎと走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔｎ及び車両走行量 Ｖ_ｔｎとの関係を示す図である。図９には、半年間を１つのピリオドとし、過去の４期分のピリオドｔ１〜ｔ４ごとに近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４が算出される例が示されている。

例えば、２０１８年の４月時点で不動産の選択を受け付けたとしたとき、図９に示すように、２０１６年の４月から９月までの期間が第１ピリオドｔ１に設定される。この第１ピリオドｔ１の近隣走行性Ｎ_ｔ１の算出には、２０１６年の４月から９月までの期間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔ１と、２０１６年の４月の１ヶ月間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる車両走行量 Ｖ_ｔ１とが用いられる。なお、近隣走行性Ｎ_ｔ１の算出方法は、上記の実施例１との間で走行性ＩＲＩや車両走行量が取得される期間が異なる以外に違いはないので、上記の実施例１と同様のロジックで近隣走行性Ｎ_ｔ１を算出できる。

また、２０１６年の１０月から２０１７年の３月までの期間が第２ピリオドｔ２に設定される。この第２ピリオドｔ２の近隣走行性Ｎ_ｔ２の算出には、２０１６年の１０月から２０１７年の３月までの期間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔ２と、２０１６年の１０月の１ヶ月間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる車両走行量 Ｖ_ｔ２とが用いられる。

さらに、２０１７年の４月から９月までの期間が第３ピリオドｔ３に設定される。この第３ピリオドｔ３の近隣走行性Ｎ_ｔ３の算出には、２０１７年の４月から９月までの期間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔ３と、２０１７年の４月の１ヶ月間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる車両走行量 Ｖ_ｔ３とが用いられる。

また、２０１７年の１０月から２０１８年の３月までの期間が第４ピリオドｔ４に設定される。この第３ピリオドｔ３の近隣走行性Ｎ_ｔ３の算出には、２０１７年の４月から９月までの期間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる走行性ＩＲＩ Ｄ_ｔ３と、２０１７年の４月の１ヶ月間にパトロールデータ１３ａ及びプローブデータ１３ｂの時間区間が含まれる車両走行量 Ｖ_ｔ３とが用いられる。

このように過去の４期分のピリオドｔ１〜ｔ４における近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４が算出された後、不動産評価装置１０は、一例として、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の年平均成長率、いわゆるＣＡＧＲ（Compound Annual Growth Rate）を算出する。このとき、近隣走行性Ｎの数値範囲は、０．０１以上１未満であることから、過去の４期分のＣＡＧＲの最小値が−０．７８４６となり、最大値が３．６４１６となる。このため、不動産評価装置１０は、正の値を持ち、かつ数値範囲が０から１までに収まるように過去の４期分のＣＡＧＲを正規化する側面から、下記の式（２）にしたがって経時指標Ｍを算出する。すなわち、下記の式（２）では、ＣＡＧＲに「１」を加算することにより、０．００２２以上４．６４１６以下の正の値をとるように正規化されると共に、（ＣＡＧＲ＋１）を最大値の４．６４１６で除算することにより、０．０００５以上１以下の値をとるようにさらに正規化される。

Ｍ＝Ｎ_ｔ４×（ＣＡＧＲ＋１）／４．６４１６・・・（２）

このような経時指標Ｍは、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の推移が上昇傾向にあるほど高い値として算出することができる。

図１０は、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の経時変化を示す図である。図１０には、所在位置α１、所在位置α２及び所在位置α３の３つの不動産ごとに、過去の４期分のピリオドｔ１〜ｔ４における近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４がグラフで示されている。図１０にグラフで示すように、所在位置α１にある不動産の近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４は、第１ピリオドｔ１〜第４ピリオドｔ４の順に、「０．９→０．８→０．６→０．４」と変化している。また、所在位置α２にある不動産の近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４は、第１ピリオドｔ１〜第４ピリオドｔ４の順に、「０．５→０．７→０．６→０．７」と変化している。また、所在位置α３にある不動産の近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４は、第１ピリオドｔ１〜第４ピリオドｔ４の順に、「０．０４→０．０８→０．２→０．６」と変化している。このように、第４ピリオドｔ４において近隣走行性Ｎ_ｔ４が最も高いのは、所在位置α２の不動産であるが、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の推移が最も上昇傾向にあるは、所在位置α３の不動産である。

図１１は、経時指標Ｍの一例を示す図である。図１１には、図１０に示した所在位置α１、所在位置α２及び所在位置α３の３つの不動産ごとに、過去の４期分のピリオドｔ１〜ｔ４における近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４のＣＡＧＲ、ＣＡＧＲ＋１、Ｎ_ｔ４＊（ＣＡＧＲ＋１）および経時指標Ｍが示されている。図１１に示すように、第４ピリオドｔ４において近隣走行性Ｎ_ｔ４が最も高い所在位置α２の不動産の経時指標Ｍ（＝０．１６８７）よりも、近隣走行性Ｎ_ｔ１〜Ｎ_ｔ４の推移が最も上昇傾向にある所在位置α３の不動産の経時指標Ｍ（＝０．３１８８）を高く算出することができる。このような経時指標Ｍの算出により、近隣走行性Ｎの経時変化を加味した強化指標の算出を実現することができる。

［指標活用の高度化］
不動産評価装置１０は、上記の近隣走行性Ｎや経時指標Ｍを算出した上で、評価対象とする不動産の地点αから所定の目標、例えば近隣のインターチェンジとなる地点δに到達する複数のルートの中から、最適なルートを決定する機能をさらに提供することができる。

例えば、不動産評価装置１０は、最短の所要時間で目標とする地点δに到達可能なルート、最も走行性ＩＲＩ Ｄの評価が良いルートおよび最も車両走行量 Ｖの評価が良いルートの３つのルートの中から最適なルートを曜日および時間帯Ｔごとに決定する。

より詳細には、不動産評価装置１０は、デジタルタコグラフから収集された走行データのうち、評価対象とする不動産の地点αを出発点または通過点に含み、かつ目標とする地点δを到着点または通過点に含む走行データを抽出する。このように抽出された走行データのうち、不動産評価装置１０は、地点αから地点δまでの所要時間が短い順に上位の所定数のルートを抽出する。ここで抽出された複数のルートを以下、Ｒ：｛Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・｝と表記する。

その上で、不動産評価装置１０は、ユーザ端末３０による指定またはデフォルト設定による指定を受け付けた出発時刻が属する曜日および時間帯Ｔにおいて、複数のルートＲのうち所要時間が最短であるルートを最短時間ルートＲ_ＴＳとして選択する。また、不動産評価装置１０は、複数のルートＲのうち、ルートに含まれる道路区間の走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ）の統計値、例えば合計値などが最小であるルートを最小揺れルートＲ_ＴＤとして選択する。さらに、不動産評価装置１０は、複数のルートＲのうち、ルートに含まれる道路区間の車両走行量ｇ（Ｖ）の統計値、例えば合計値が最大であるルートを最多交通量ルートＲ_ＴＶとして選択する。また、不動産評価装置１０は、所要時間、走行性ＩＲＩおよび車両走行量の優先度を受け付ける。その上で、不動産評価装置１０は、所要時間が短くなるほどプラスの評価を行い、走行性ＩＲＩが小さくなるほどプラスの評価を行い、さらに、車両走行量が大きくなるほどプラスの評価を行う評価式を用いて、最短時間ルートＲ_ＴＳ、最小揺れルートＲ_ＴＤ及び最多交通量ルートＲ_ＴＶごとに当該ルートの所要時間、走行性ＩＲＩの合計値および車両走行量の合計量に上記で受け付けた優先度の順に大きい重みを付与して評価値を算出する。そして、不動産評価装置１０は、最短時間ルートＲ_ＴＳ、最小揺れルートＲ_ＴＤ及び最多交通量ルートＲ_ＴＶごとに算出された評価値のうち評価値が最良であるルートを最適ルートＲ_ＴＣとして選択する。

以下では、ユーザ端末３０により指定された曜日および時間帯Ｔ毎の最短時間ルートＲ_ＴＳ、最小揺れルートＲ_ＴＤ、最多交通量ルートＲ_ＴＶおよび最適ルートＲ_ＴＣを２つの地点αおよび地点δに関連づけて、下記の各指標の拡張関数として定義する。

１）単純指標（近隣走行性）Ｎに対して、Ｎ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃ
２）経時指標Ｍに対して、Ｍ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃ
３）車種指標Ｋに対して、Ｋ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃ
４）領域指標Ａに対して、Ａ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃ
５）時間帯指標Ｏに対して、Ｏ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃ

ここで、車種指標Ｋは、ユーザ端末３０による指定またはデフォルト設定による指定を受け付けた車種、例えば超大型、大型、中型、一般を識別して、個別の車種、或いは複数の車種を組合せたものとする。また、領域指標Ａは、走行可能圏の設定に用いる時間、例えば３０分、６０分、９０分などを識別して、個別の時間、或いは複数の時間を組合せたものとする。また、時間帯指標Ｏは、最適ルートの選択の際に指定した曜日および時間帯、すなわち日曜０時台、日曜１時台、〜、土曜２３時台の１６８個を識別して、個別の曜日の時間帯、或いは複数の曜日の時間帯を組合せたものとする。なお、Ｏ・Ｒ_Ｔｘ（α、δ）に関しては、ＴはＯに吸収されるものとする。

さらに、複数地点で指標を比較して活用する観点から、以下を定義するものとする。ここで、地点間の移動方向は、地点αから地点δへの移動、あるいは地点βから地点εへ移動であるものとする。

すなわち、近隣走行性Ｎを複数地点で比較する複数地点比較をＨＮ・Ｒ_Ｔｘ（（α、δ）、（β、ε）） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃと定義し、経時指標Ｍを複数地点で比較する複数地点比較をＨＭ・Ｒ_Ｔｘ（（α、δ）、（β、ε）） Ｘ＝Ｓ，Ｄ，Ｖ，Ｃと定義する。

（１）単純指標（複数地点比較）ＨＮ
例えば、不動産評価装置１０は、物流センタのデベロッパーが荷主企業へ提供するサジェスチョンの一例として、物流センタの地点αから走行可能圏Ｚ１の高速道路のインターチェンジの地点δに向かう複数のルートと、物流センタの地点βから走行可能圏Ｚ２の高速道路のインターチェンジの地点εに向かう複数のルートとの間で所要時間Ｓ、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ）および車両走行量 ｇ（Ｄ）を対比するテーブル表示を行う。

図１２及び図１３は、ルートの一例を示す模式図である。図１２には、物流センタの地点αから走行可能圏Ｚ１の高速道路のインターチェンジの地点δに向かうルートのうち上記の最短時間ルートＲ_ＴＳに対応するルートＲ１、最小揺れルートＲ_ＴＤに対応するルートＲ２及び最多交通量ルートＲ_ＴＶに対応するルートＲ３が示されている。さらに、図１３には、物流センタの地点βから走行可能圏Ｚ２の高速道路のインターチェンジの地点εに向かうルートのうち上記の最短時間ルートＲ_ＴＳに対応するルートＲ４、最小揺れルートＲ_ＴＤに対応するルートＲ５及び最多交通量ルートＲ_ＴＶに対応するルートＲ６が示されている。

これらルートＲ１〜Ｒ３とルートＲ４〜Ｒ６とを対比するテーブル表示がユーザ端末３０に行われる。図１４は、テーブル表示の一例を示す図である。図１４に示すように、Ｎ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２７分であるのに対し、Ｎ・Ｒ_ＴＳ（β、ε）に対応するルートＲ４の所要時間は、２１分３０秒である。このため、ルートＲ１およびルートＲ４の比較ＨＮ・Ｒ_ＴＳ（（α、δ），（β、ε））は、１．２６（≒２７÷２１．５）となる。さらに、Ｎ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、３．８であるのに対し、Ｎ・Ｒ_ＴＤ（β、ε）に対応するルートＲ５の走行性ＩＲＩは、３である。このため、ルートＲ２およびルートＲ５の比較ＨＮ・Ｒ_ＴＤ（（α、δ），（β、ε））は、１．２７（≒３．８÷３）となる。さらに、Ｎ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ３の車両走行量の合計値は、４．５であるのに対し、Ｎ・Ｒ_ＴＶ（β、ε）に対応するルートＲ６の車両走行量は、６である。このため、ルートＲ３およびルートＲ６の比較ＨＮ・Ｒ_ＴＶ（（α、δ），（β、ε））は、１．３３（≒６÷４．５）となる。このようなテーブル表示により、地点αにある物流センタよりも地点βにある物流センタの方が最小揺れルートＲ_ＴＤに対応するルートＲ２及び最多交通量ルートＲ_ＴＶの全ての面において優れていることを荷主企業にアピールできる。

（２）経時指標（複数地点比較）ＨＭ
図１２及び図１３に示す地点αおよび地点βの２地点において、不動産評価装置１０は、自治体が物流センタのデベロッパーへ提供するサジェスチョンの一例として、物流センタの地点αから走行可能圏Ｚ１の高速道路のインターチェンジの地点δに向かう複数のルートと、物流センタの地点βから走行可能圏Ｚ２の高速道路のインターチェンジの地点εに向かう複数のルートとの間で所要時間Ｓ、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ）および車両走行量 ｇ（Ｄ）を経時的に対比するテーブル表示を行うこともできる。

図１５は、テーブル表示の一例を示す図である。図１５の各指標には、前３期の推移が加味されている。図１５に示すように、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２７分であるのに対し、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（β、ε）に対応するルートＲ４の所要時間は、２１分３０秒である。このため、期間ｔ１におけるルートＲ１およびルートＲ４の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＳ（（α、δ），（β、ε））は、１．２６（≒２７÷２１．５）となる。また、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２７分のままであるのに対し、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（β、ε）に対応するルートＲ４の所要時間は、１５秒延びて２１分４５秒である。このため、期間ｔ２におけるルートＲ１およびルートＲ４の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＳ（（α、δ），（β、ε））は、１．２４（≒２７÷２１．７５）となる。さらに、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、３０秒縮んで２６分３０秒であるのに対し、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（β、ε）に対応するルートがルートＲ４からルートＲ５へ変わり、ルートＲ５の所要時間は、２１分である。このため、期間ｔ３におけるルートＲ１およびルートＲ５の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＳ（（α、δ），（β、ε））は、１．２６（≒２６．５÷２１）となる。このようなテーブル表示により、地点αにある物流センタよりも地点βにある物流センタの方が一貫してインターチェンジまでの所要時間が短いことが把握できる。

また、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、３．８であるのに対し、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（β、ε）に対応するルートＲ５の走行性ＩＲＩは、３である。このため、期間ｔ１におけるルートＲ２およびルートＲ５の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＤ（（α、δ），（β、ε））は、１．２７（≒３．８÷３）となる。さらに、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、３であるのに対し、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（β、ε）に対応するルートＲ５の走行性ＩＲＩは、３．８である。このため、期間ｔ２におけるルートＲ２およびルートＲ５の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＤ（（α、δ），（β、ε））は、０．７９（≒３÷３．８）となる。さらに、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートはルートＲ２からルートＲ３に変わり、ルートＲ３の走行性ＩＲＩの合計値は、２．５であるのに対し、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（β、ε）に対応するルートＲ５の走行性ＩＲＩは、４．２である。このため、期間ｔ３におけるルートＲ２およびルートＲ５の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＤ（（α、δ），（β、ε））は、０．６０（≒２．５÷４．２）となる。このようなテーブル表示により、期間Ｔ２を境界に、地点βにある物流センタよりも地点αにある物流センタの方がインターチェンジまでの走行で揺れが小さくなっていることが把握できる。

また、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ３の車両走行量の合計値は、４．５であるのに対し、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（β、ε）に対応するルートＲ６の走行性ＩＲＩは、６である。このため、期間ｔ１におけるルートＲ３およびルートＲ６の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＶ（（α、δ），（β、ε））は、０．７５（≒４．５÷６）となる。さらに、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ３の車両走行量の合計値は、５であるのに対し、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（β、ε）に対応するルートＲ６の走行性ＩＲＩは、５．５である。このため、期間ｔ２におけるルートＲ３およびルートＲ６の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＶ（（α、δ），（β、ε））は、０．９１（≒５÷５．５）となる。また、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートはルートＲ３からルートＲ２に変わっている。このルートＲ２の車両走行量の合計値は、４．８である。これに対し、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（β、ε）に対応するルートもルートＲ６からルートＲ５に変わっている。このルートＲ５の車両走行量は、７である。このため、期間ｔ３におけるルートＲ２およびルートＲ５の相対値ＨＭ・Ｒ_ＴＶ（（α、δ），（β、ε））は、０．６９（≒４．８÷７）となる。このようなテーブル表示により、地点αにある物流センタよりも地点βにある物流センタの方が一貫してインターチェンジまでの交通量が多いことが把握できる。

（３）時間帯指標Ｏ
図１６は、ルートの一例を示す模式図である。図１６に示すように、不動産評価装置１０は、荷主企業が運送会社へ提供するサジェスチョンの一例として、物流センタの地点αから走行可能圏Ｚ３の高速道路のインターチェンジの地点δに向かうルートのうち最短時間ルートＲ_ＴＳに対応するルート、最小揺れルートＲ_ＴＤに対応するルート及び最多交通量ルートＲ_ＴＶに対応するルートを各曜日の各時間帯Ｔの間で対比するテーブル表示を行うことができる。

図１７は、テーブル表示の一例を示す図である。図１７に示すように、日曜０時台、日曜１時台、〜、土曜２３時台の１６８個の枠ごとに所要時間が最短であるＯ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、走行性ＩＲＩが最小であるＯ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及び車両走行量が最大であるＯ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）が表示される。これにより、荷主企業は、日曜０時台、日曜１時台、〜、土曜２３時台の１６８個の枠ごとに最短時間ルート、最小揺れルートまたは最大交通量ルートを運送会社に指定できる。

［大型施設の評価］
上記の実施例１では、物流センタ等の物流拠点が評価される場合を例に挙げたが、大型施設が評価されるユースケースにも上記の不動産評価サービスを同様に適用できる。

（１）単純指標Ｎ
図１８は、ルートの一例を示す模式図である。図１８に示すように、不動産評価装置１０は、大型施設の建設を担当する建設会社が自治体へ提供するサジェスチョンの一例として、大型施設の地点αから走行可能圏Ｚ４の高速道路のインターチェンジの地点δに向かうルートのうち最短時間ルートＲ_ＴＳに対応するルート、最小揺れルートＲ_ＴＤに対応するルート及び最多交通量ルートＲ_ＴＶに対応するルートを対比するテーブル表示を行うことができる。

図１９は、テーブル表示の一例を示す図である。図１９に示すように、Ｎ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２７分である。さらに、Ｎ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、３．８である。さらに、Ｎ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ３の車両走行量の合計値は、４．５である。このようなテーブル表示により、大型施設が建設される前に立案された計画の所要時間、走行性ＩＲＩおよび車両走行量との間で予実比較を実行することができる。

（２）領域指標Ａ
図２０は、ルートの一例を示す模式図である。図２０に示すように、不動産評価装置１０は、大型施設の建設を担当する建設会社が大型施設の建設資材等を運送する運送会社へ提供するサジェスチョンの一例として、大型施設の建設予定地点αから異なる３つのインターチェンジの地点δ^１、δ^２、δ^３に向かう場合、３０分圏Ｚ５内で到達可能なルートおよび６０分圏Ｚ６内で到達可能なルートを併せて表示するテーブル表示を行うことができる。

図２１は、テーブル表示の一例を示す図である。図２１に示すように、３つのインターチェンジの地点δ^１、δ^２及びδ^３のうち、インターチェンジの地点δ^２は、大型施設の建設予定地点αから３０分圏Ｚ５内で到達可能なルートもなければ、６０分圏Ｚ６内で到達可能なルートもない。このため、インターチェンジの地点δ^２に関するＡ・Ｒ_ＴＳ（α，δ^２）、Ａ・Ｒ_ＴＤ（α，δ^２）及びＡ・Ｒ_ＴＶ（α，δ^２）は、３０分圏および６０分圏のいずれにおいてもブランクとなっている。これに対し、インターチェンジの地点δ^３は、大型施設の建設予定地点αから３０分圏Ｚ５内で到達可能なルートはないが、６０分圏Ｚ６内で到達可能なルートは存在する。このため、インターチェンジの地点δ^３に関するＡ・Ｒ_ＴＳ（α，δ^３）、Ａ・Ｒ_ＴＤ（α，δ^３）及びＡ・Ｒ_ＴＶ（α，δ^３）は、３０分圏の欄はブランクとされる一方で、６０分圏の欄にはルートＲ４、ルートＲ５およびルートＲ６が示されている。また、インターチェンジの地点δ^１は、大型施設の建設予定地点αから３０分圏Ｚ５内で到達可能なルートが存在する。このため、３０分圏の欄および６０分圏の欄の中身は共通し、Ａ・Ｒ_ＴＳ（α，δ^１）、Ａ・Ｒ_ＴＤ（α，δ^１）、Ａ・Ｒ_ＴＶ（α，δ^１）の順に、ルートＲ２、ルートＲ１、ルートＲ３が示されている。このようなテーブル表示により、建設会社は、建設資材や建設機械等を運搬する場合にインターチェンジの地点δ^１を経由するルートを指定することができる。

［観光スポットの評価］
上記の実施例１では、物流センタ等の物流拠点が評価される場合を例に挙げたが、観光スポットが評価されるユースケースにも上記の不動産評価サービスを同様に適用できる。

（１）経時指標Ｍ
図２２は、ルートの一例を示す模式図である。図２２に示すように、不動産評価装置１０は、観光スポットの候補地の所有者が自治体へ提供するサジェスチョンの一例として、観光スポットの地点αから走行可能圏Ｚ７の高速道路のインターチェンジの地点δに向かう複数のルートの間で所要時間Ｓ、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ）および車両走行量 ｇ（Ｄ）を経時的に対比するテーブル表示を行うこともできる。

図２３は、テーブル表示の一例を示す図である。図２３の各指標には、前３期の推移が加味されている。すなわち、図２３に示すテーブル表示において、期間ｔ１のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）には、期間ｔ−２、期間ｔ−１及び期間ｔ０の前３期のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）と期間ｔ１の１期分とを含む４期分のＣＡＧＲとして算出された経時指標が示されている。また、図２３に示すテーブル表示において、期間ｔ２のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）には、期間ｔ−１、期間ｔ０及び期間ｔ１の前３期のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）と期間ｔ２の１期分とを含む４期分のＣＡＧＲとして算出された経時指標が示されている。さらに、図２３に示すテーブル表示において、期間ｔ３のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）には、期間ｔ０、期間ｔ１及び期間ｔ２の前３期のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）と期間ｔ３の１期分とを含む４期分のＣＡＧＲとして算出された経時指標が示されている。なお、テーブル表示上で前３期分の表示がない期間ｔ−２、期間ｔ−１及び期間ｔ０のＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、Ｍ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及びＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）の表示はブランクとしている。

図２３に示すように、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２７分であり、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ１の所要時間は、２８分であり、そして、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）に対応するルートＲ２の所要時間は、２４分である。また、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、３．８であり、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ２の走行性ＩＲＩの合計値は、４．２であり、そして、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）に対応するルートＲ４の走行性ＩＲＩの合計値は、３．５である。また、期間ｔ１におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ３の車両走行量の合計値は、３．５であり、期間ｔ２におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ１の車両走行量の合計値は、４．７であり、そして、期間ｔ３におけるＭ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）に対応するルートＲ１の車両走行量の合計値は、４．９である。このようなテーブル表示により、地点αから地点δへの４つのルートの中でも所要時間、走行性ＩＲＩまたは車両走行量が上昇トレンドにあるルートを把握できる。

（２）車種指標Ｋ
図２４は、ルートの一例を示す模式図である。図２４には、超大型車が通行できる道路が実線で示される一方で、大型車までが通行できる道路が破線で示されている。図２４に示すように、不動産評価装置１０は、観光スポットの候補地の所有者が旅行会社へ提供するサジェスチョンの一例として、観光スポットの地点αから走行可能圏Ｚ８の高速道路のインターチェンジの地点δに向かう複数のルートのうち、超大型が通行できるルートＲ１、大型車までが通行できるルートＲ２およびルートＲ３の間で所要時間Ｓ、走行性ＩＲＩ ｆ（Ｄ）および車両走行量 ｇ（Ｄ）を対比するテーブル表示を行うこともできる。

図２５は、テーブル表示の一例を示す図である。図２５に示すように、超大型車の枠および大型車の枠ごとに所要時間が最短であるルートのＫ・Ｒ_ＴＳ（α、δ）、走行性ＩＲＩが最小であるルートのＫ・Ｒ_ＴＤ（α、δ）及び車両走行量が最大であるルートのＫ・Ｒ_ＴＶ（α、δ）が表示される。これにより、観光スポットの候補地の所有者は、観光スポットの候補地からインターチェンジまで大型車や超大型車がアクセスできること、さらには、アクセスが短時間であり、静粛性を有し、あるいは走行実績があるかを旅行会社にアピールすることができる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１５ａ、抽出部１５ｂ、算出部１５ｃまたは出力部１５ｄを不動産評価装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、受付部１５ａ、抽出部１５ｂ、算出部１５ｃまたは出力部１５ｄを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の不動産評価装置１０の機能を実現するようにしてもよい。

［不動産評価プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する不動産評価プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図２６は、実施例１及び実施例２に係る不動産評価プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図２６に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図２６に示すように、上記の実施例１で示した受付部１５ａ、抽出部１５ｂ、算出部１５ｃ及び出力部１５ｄと同様の機能を発揮する不動産評価プログラム１７０ａが記憶される。この不動産評価プログラム１７０ａは、図１に示した受付部１５ａ、抽出部１５ｂ、算出部１５ｃ及び出力部１５ｄの各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。

このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から不動産評価プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、不動産評価プログラム１７０ａは、図２６に示すように、不動産評価プロセス１８０ａとして機能する。この不動産評価プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち不動産評価プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、不動産評価プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図５に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。

なお、上記の不動産評価プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に不動産評価プログラム１７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から不動産評価プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに不動産評価プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから不動産評価プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、
車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出し、
抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出し、
前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする不動産評価プログラム。

（付記２）前記不動産から所定範囲の道路の抽出は、第一の記憶部を基に、前記所定の不動産から所定の時間内に到達可能な道路とすることを特徴とする付記１に記載の不動産評価プログラム。

（付記３）前記受け付ける処理は、複数の不動産の選択を受け付け、
前記出力する処理は、不動産毎の指標値の高さに応じて優先して表示する不動産を決定することを特徴とする付記１に記載の不動産評価プログラム。

（付記４）前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、
前記出力する処理は、前記劣化度、前記走行台数、及び、前記指標値を時間単位の前後で並べて出力することを特徴とする付記１に記載の不動産評価プログラム。

（付記５）前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、該算出した指標値の平均を算出することを特徴とする付記１に記載の不動産評価プログラム。

（付記６）位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、
車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出し、
抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出し、
前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする不動産評価方法。

（付記７）前記不動産から所定範囲の道路の抽出は、第一の記憶部を基に、前記所定の不動産から所定の時間内に到達可能な道路とすることを特徴とする付記６に記載の不動産評価方法。

（付記８）前記受け付ける処理は、複数の不動産の選択を受け付け、
前記出力する処理は、不動産毎の指標値の高さに応じて優先して表示する不動産を決定することを特徴とする付記６に記載の不動産評価方法。

（付記９）前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、
前記出力する処理は、前記劣化度、前記走行台数、及び、前記指標値を時間単位の前後で並べて出力することを特徴とする付記６に記載の不動産評価方法。

（付記１０）前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、該算出した指標値の平均を算出することを特徴とする付記６に記載の不動産評価方法。

（付記１１）位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付ける受付部と、
車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出する抽出部と、
抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出する算出部と、
前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する出力部と、
を有することを特徴とする不動産評価装置。

（付記１２）前記抽出部は、前記不動産から所定範囲の道路の抽出として、第一の記憶部を基に、前記所定の不動産から所定の時間内に到達可能な道路とすることを特徴とする付記１１に記載の不動産評価装置。

（付記１３）前記受付部は、複数の不動産の選択を受け付け、
前記出力部は、不動産毎の指標値の高さに応じて優先して表示する不動産を決定することを特徴とする付記１１に記載の不動産評価装置。

（付記１４）前記算出部は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、
前記出力部は、前記劣化度、前記走行台数、及び、前記指標値を時間単位の前後で並べて出力することを特徴とする付記１１に記載の不動産評価装置。

（付記１５）前記算出部は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、該算出した指標値の平均を算出することを特徴とする付記１１に記載の不動産評価装置。

１０ 不動産評価装置
１１ 通信Ｉ／Ｆ部
１３ 記憶部
１３ａ パトロールデータ
１３ｂ プローブデータ
１５ 制御部
１５ａ 受付部
１５ｂ 抽出部
１５ｃ 算出部
１５ｄ 出力部
３０ ユーザ端末

Claims (7)

1. 位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、
   車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出し、
   抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出し、
   前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする不動産評価プログラム。
2. 前記不動産から所定範囲の道路の抽出は、第一の記憶部を基に、前記所定の不動産から所定の時間内に到達可能な道路とすることを特徴とする請求項１に記載の不動産評価プログラム。
3. 前記受け付ける処理は、複数の不動産の選択を受け付け、
   前記出力する処理は、不動産毎の指標値の高さに応じて優先して表示する不動産を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の不動産評価プログラム。
4. 前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、
   前記出力する処理は、前記劣化度、前記走行台数、及び、前記指標値を時間単位の前後で並べて出力することを特徴とする請求項１、２または３に記載の不動産評価プログラム。
5. 前記算出する処理は、同じ区間について、複数の異なる時間単位で劣化度と走行台数の組み合わせから同じ区間についての異なる時間単位での指標値を算出し、該算出した指標値の平均を算出することを特徴とする請求項１、２または３に記載の不動産評価プログラム。
6. 位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付け、
   車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出し、
   抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出し、
   前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする不動産評価方法。
7. 位置情報が対応づけられた不動産の選択を受け付ける受付部と、
   車両毎の所定の時間単位毎の単位区間毎の走行実績を記憶する第一記憶部と、所定の時間単位毎の単位区間毎の道路の劣化度を記憶する第二記憶部とを参照して、前記不動産から所定範囲の道路を抽出する抽出部と、
   抽出した前記道路の劣化度と、前記道路の走行台数に応じて指標値を算出する算出部と、
   前記不動産と前記指標値とを対応づけて出力する出力部と、
   を有することを特徴とする不動産評価装置。

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