JP4241882B1 - 物品残価予測装置、物品残価予測システム、車両残価予測装置及び車両残価予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】中古物品又は中古車両の物品残価又は車両残価を精度よく予測するシステムを提供する。
【解決手段】物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶する第１データ記憶装置と、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２データ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、物品残価率実績値を目的変数、物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。
【選択図】図３

Description

本発明は、物品又は車両の将来における残価を予測する技術に関し、特に、物品残価又は車両残価に影響を与える要素が数値化できない分類型データの場合に有効な物品残価予測装置、物品残価予測システム、車両残価予測装置及び車両残価予測システムに関する。

経時的に価値が減少していく物品又は車両において将来における残価を予測する技術のひとつとして、会計的手法である減価償却方式を挙げることができる。ところが、この減価償却方式においては、定率法も定額法も物品又は車両の属性情報等にかかわらず一律に経過年数による物品残価率又は車両残価率が設定されるものであり、市場の物品又は車両の実勢残価と乖離する場合が多い。

物品の一例である車両に考察すると、リース車両を取り扱う業種において必要とされる予測車両残価は、中古車両として取引した場合の市場の実勢車両残価である。リース開始時にリース期間経過後における車両の残価を予測し、この予測車両残価に基づいてリース料を設定するスキームを採用することもある。このため、合理的で精度の高い車両残価予測技術が求められている。

従来関発されている車両残価予測技術は、数値型データのみを前提とする重回帰分析等の理論式による予測であったが、車両残価の予測に大きな影響がある要素が車名をはじめ、数値化できない分類型データであることから、要素の属性値ごとに基礎レコードを細分化した上で重回帰分析等の理論式にあてはめるため、大数の法則が十分機能せず、異常値に左右されやすい欠点を持っていた。

その欠点を補おうとして、一旦基礎レコードの要素の属性値を代表の属性値と擬制した上で、理論式による標準的な車両残価予測を行い、その標準車両残価予測に実際の属性値による修正を施すよう工夫された車両残価予測技術もある。

このような従来の車両残価予測技術の一例として、過去に発売された同種財物の現時点における中古市場の流通価格を用いて、当該財物の将来における中古価格（残価）を予測することにより、中古車両として処分した場合の将来の交換価値を把握して、従来の減価償却法よりも高い精度で残価を予測する手法が提案されている（特許文献１）。

特許第３５８１０９４号公報

特許文献１に開示されている車両残価予測技術では、代表属性値の選択や実際の属性値に戻す非標準化修正に人為が介するため、統計解析による最適化がされず、予測精度がその分劣化する欠点を持っていた。

また、従来開発されている車両残価予測技術において、車両残価に影響を与える要素である分類型データを一括して同時に扱うことができず、そこに車両残価の予測精度向上に根本的な限界があった。

従って本発明の目的は、リース物品又はリース車両を取り扱う業種において必要とされる予測物品残価又は予測車両残価は、中古物品又は中古車両の市場における交換価値であるという観点から、将来における中古物品又は中古車両の市場における交換価値である物品残価又は車両残価を精度よく予測することができる物品残価予測装置、物品残価予測システム、車両残価予測装置及び車両残価予測システムを提供することにある。

本発明の物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコア（アイテムカテゴリ毎のスコア）を記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測装置は、また、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測装置は、さらに、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測装置は、さらにまた、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

過去に販売された物品の現時点における中古物品市場の流通価格を用いて、同一物品名の物品の所定将来の物品残価を予測することによって、中古物品として処分した場合の将来の交換価値を把握することができる。特に本発明では、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類に基づく回帰分析の理論式により、物品残価に影響を与える要素が数値化できない分類型データについても一括して同時に扱うことができる。また、このような統計解析的に最適解として導出された理論式から予測するので、従来の人為を介する同種手法よりも精度の高い物品残価の予測が可能となる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が物品残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

また、本発明では、単に、アイテムカテゴリスコアを求め、これを用いて単に物品価格を求めるものではなく、新物品販売数に基づく重み係数を求めて、又は新物品販売数に基づく重み係数及び流通色に基づく重み係数の両方を求めて重み付けするものであり、しかも、第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させてこの重み付けをしている。本発明のごとく、第１のデータ記憶装置に記憶されている種々の基礎レコードを読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した各項目を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出するように構成されている場合、このように数量化理論１類に基づく回帰分析を行う前に、基礎レコードのレコード数を重み係数に対応する数に増大させる重み付け処理を行い、この重み付け処理をされた該当の全レコードを数量化理論１類に基づく回帰分析の標本として扱えば、重み付けが極めて容易に行える。これは、ソフトウエアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。

さらに、本発明では、第１のデータ記憶装置に記憶されている基礎レコードを読み出して数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するように構成されている。また、本発明では、指定されたアイテムカテゴリについて、この第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数又は物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出し、物品残価を算出するように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行ってこのような特定の演算処理を行うことは、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。第１のデータ記憶装置にはスコアを算出するための基礎レコードが記憶保存されており、この基礎レコードは重み付け処理のために複写によりレコード数が増大される。従って、第１のデータ記憶装置には、複写によりレコード数が増大されるレコードが記憶され、一方、第２のデータ記憶装置にはそのような複写によってレコード数が増大されたレコードに基づいて算出したスコアが記憶されるように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置と第２のデータ記憶装置とは、単に区別して記憶保存するものではなく、明確なアーキテクチャを実現するためにそれぞれ用いられており、この点においても、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。従って、本発明では、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行って、重み係数を求める特定の演算処理を行っているから、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。

物品残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、判断手段で補正必要と判断した場合に、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることも好ましい。この場合、経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの物品残価率予測値と、当経過年数における物品残価率予測値とを直線補間する補正手段であることがより好ましい。

カテゴリスコア算出手段は、物品の中古物品価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、算出した経過年数に合致する全てのレコードを第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることも好ましい。

第１のデータ記憶装置は、１つの流通色及び流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格を記憶保存するか、又は複数の互いに異なる流通色及び複数の流通色に係る流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格と第３流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するように構成されていることが好ましい。

本発明の物品残価予測システムは、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えている。この物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測システムは、また、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えている。この物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測システムは、さらに、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えている。この物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の物品残価予測システムは、さらにまた、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えている。この物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、新物品価格に対する中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。物品残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、算出した新物品販売数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新物品販売数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新物品販売数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

過去に販売された物品の現時点における中古物品市場の流通価格を用いて、同一物品名の物品の所定将来の物品残価を予測することによって、中古物品として処分した場合の将来の交換価値を把握することができる。特に本発明では、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類に基づく回帰分析の理論式により、物品残価に影響を与える要素が数値化できない分類型データについても一括して同時に扱うことができる。また、このような統計解析的に最適解として導出された理論式から予測するので、従来の人為を介する同種手法よりも精度の高い物品残価の予測が可能となる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が物品残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

また、本発明では、単に、アイテムカテゴリスコアを求め、これを用いて単に物品価格を求めるものではなく、新物品販売数に基づく重み係数を求めて、又は新物品販売数に基づく重み係数及び流通色に基づく重み係数の両方を求めて重み付けするものであり、しかも、第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させてこの重み付けをしている。本発明のごとく、第１のデータ記憶装置に記憶されている種々の基礎レコードを読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した各項目を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出するように構成されている場合、このように数量化理論１類に基づく回帰分析を行う前に、基礎レコードのレコード数を重み係数に対応する数に増大させる重み付け処理を行い、この重み付け処理をされた該当の全レコードを数量化理論１類に基づく回帰分析の標本として扱えば、重み付けが極めて容易に行える。これは、ソフトウエアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。

さらに、本発明では、第１のデータ記憶装置に記憶されている基礎レコードを読み出して数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するように構成されている。また、本発明では、指定されたアイテムカテゴリについて、この第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数又は物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出し、物品残価を算出するように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行ってこのような特定の演算処理を行うことは、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。第１のデータ記憶装置にはスコアを算出するための基礎レコードが記憶保存されており、この基礎レコードは重み付け処理のために複写によりレコード数が増大される。従って、第１のデータ記憶装置には、複写によりレコード数が増大されるレコードが記憶され、一方、第２のデータ記憶装置にはそのような複写によってレコード数が増大されたレコードに基づいて算出したスコアが記憶されるように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置と第２のデータ記憶装置とは、単に区別して記憶保存するものではなく、明確なアーキテクチャを実現するためにそれぞれ用いられており、この点においても、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。従って、本発明では、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行って、重み係数を求める特定の演算処理を行っているから、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。

物品残価予測装置における物品残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、判断手段で補正必要と判断した場合に、物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることも好ましい。この場合、経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの物品残価率予測値と、当経過年数における物品残価率予測値とを直線補間する補正手段であることがより好ましい。

物品残価予測装置におけるカテゴリスコア算出手段は、物品の中古物品価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、算出した経過年数に合致する全てのレコードを第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることも好ましい。

物品残価予測装置における第１のデータ記憶装置は、１つの流通色及び流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格を記憶保存するか、又は複数の互いに異なる流通色及び複数の流通色に係る流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格と第３流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するように構成されていることが好ましい。

本発明の車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。なお、本明細書において、「車名」とはその車両にメーカーが付した名前であり、「車種」とは車名毎に年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、及び流通色によって細分化した単位を示している。

本発明の車両残価予測装置は、さらに、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の車両残価予測装置は、さらにまた、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の車両残価予測装置は、また、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述した回帰分析を行うように構成されている。

過去に販売された車両の現時点における中古車市場の流通価格を用いて、同一車名の車両の所定将来の車両残価を予測することによって、中古車両として処分した場合の将来の交換価値を把握することができる。特に本発明では、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類に基づく回帰分析の理論式により、車両残価に影響を与える要素が数値化できない分類型データについても一括して同時に扱うことができる。また、このような統計解析的に最適解として導出された理論式から予測するので、従来の人為を介する同種手法よりも精度の高い車両残価の予測が可能となる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が車両残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

また、本発明では、単に、アイテムカテゴリスコアを求め、これを用いて単に車両価格を求めるものではなく、新車販売台数に基づく重み係数を求めて、又は新車販売台数に基づく重み係数及び流通色に基づく重み係数の両方を求めて重み付けするものであり、しかも、第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させてこの重み付けをしている。本発明のごとく、第１のデータ記憶装置に記憶されている種々の基礎レコードを読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した各項目を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出するように構成されている場合、このように数量化理論１類に基づく回帰分析を行う前に、基礎レコードのレコード数を重み係数に対応する数に増大させる重み付け処理を行い、この重み付け処理をされた該当の全レコードを数量化理論１類に基づく回帰分析の標本として扱えば、重み付けが極めて容易に行える。これは、ソフトウエアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。

さらに、本発明では、第１のデータ記憶装置に記憶されている基礎レコードを読み出して数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するように構成されている。また、本発明では、指定されたアイテムカテゴリについて、この第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数又は車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出し、車両残価を算出するように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行ってこのような特定の演算処理を行うことは、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。第１のデータ記憶装置にはスコアを算出するための基礎レコードが記憶保存されており、この基礎レコードは重み付け処理のために複写によりレコード数が増大される。従って、第１のデータ記憶装置には、複写によりレコード数が増大されるレコードが記憶され、一方、第２のデータ記憶装置にはそのような複写によってレコード数が増大されたレコードに基づいて算出したスコアが記憶されるように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置と第２のデータ記憶装置とは、単に区別して記憶保存するものではなく、明確なアーキテクチャを実現するためにそれぞれ用いられており、この点においても、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。従って、本発明では、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行って、重み係数を求める特定の演算処理を行っているから、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。

車両残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、判断手段で補正必要と判断した場合に、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることも好ましい。この場合、経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの車両残価率予測値と、当経過年数における車両残価率予測値とを直線補間する補正手段であることがより好ましい。

車種が、車名毎の年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、及び流通色から規定されることが好ましい。

カテゴリスコア算出手段は、車両の中古車価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、算出した経過年数に合致する全てのレコードを第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることも好ましい。

第１のデータ記憶装置は、１つの流通色及びその流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格を記憶保存するか、又は複数の互いに異なる流通色及び複数の流通色に係る流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格と第３流通の色及び中古車価格とを記憶保存するように構成されていることが好ましい。

本発明の車両残価予測システムは、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えている。この車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年及び月を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の車両残価予測システムは、さらに、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えている。この車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の車両残価予測システムは、またさらに、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えている。この車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述の回帰分析を行うように構成されている。

本発明の車両残価予測システムは、また、クライアント側端末と、通信ネットワークを介してクライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えている。この車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えている。車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、新車価格に対する中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えている。第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されている。さらに、車両残価予測用コンピュータは、第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、算出した新車販売台数に基づく重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、算出した流通色別重み係数を第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、第１のデータ記憶装置から新車販売台数に基づく重み係数及び流通色別重み係数を読み出し、読み出した新車販売台数に基づく重み係数と読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、算出したトータル重み係数に応じた数だけ第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とを備えている。カテゴリスコア算出手段は、重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前述した回帰分析を行うように構成されている。

過去に販売された車両の現時点における中古車市場の流通価格を用いて、同一車名の車両の所定将来の車両残価を予測することによって、中古車両として処分した場合の将来の交換価値を把握することができる。特に本発明では、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類に基づく回帰分析の理論式により、車両残価に影響を与える要素が数値化できない分類型データについても一括して同時に扱うことができる。また、このような統計解析的に最適解として導出された理論式から予測するので、従来の人為を介する同種手法よりも精度の高い車両残価の予測が可能となる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が車両残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

また、本発明では、単に、アイテムカテゴリスコアを求め、これを用いて単に車両価格を求めるものではなく、新車販売台数に基づく重み係数を求めて、又は新車販売台数に基づく重み係数及び流通色に基づく重み係数の両方を求めて重み付けするものであり、しかも、第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させてこの重み付けをしている。本発明のごとく、第１のデータ記憶装置に記憶されている種々の基礎レコードを読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した各項目を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出するように構成されている場合、このように数量化理論１類に基づく回帰分析を行う前に、基礎レコードのレコード数を重み係数に対応する数に増大させる重み付け処理を行い、この重み付け処理をされた該当の全レコードを数量化理論１類に基づく回帰分析の標本として扱えば、重み付けが極めて容易に行える。これは、ソフトウエアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。

さらに、本発明では、第１のデータ記憶装置に記憶されている基礎レコードを読み出して数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、算出したスコアを第２のデータ記憶装置に記憶保存するように構成されている。また、本発明では、指定されたアイテムカテゴリについて、この第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数又は車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出し、車両残価を算出するように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行ってこのような特定の演算処理を行うことは、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現したことに他ならない。第１のデータ記憶装置にはスコアを算出するための基礎レコードが記憶保存されており、この基礎レコードは重み付け処理のために複写によりレコード数が増大される。従って、第１のデータ記憶装置には、複写によりレコード数が増大されるレコードが記憶され、一方、第２のデータ記憶装置にはそのような複写によってレコード数が増大されたレコードに基づいて算出したスコアが記憶されるように構成されている。このように、第１のデータ記憶装置と第２のデータ記憶装置とは、単に区別して記憶保存するものではなく、明確なアーキテクチャを実現するためにそれぞれ用いられており、この点においても、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。従って、本発明では、第１のデータ記憶装置及び第２のデータ記憶装置とコンピュータとの間でデータの読み出し及び書込みを行って、重み係数を求める特定の演算処理を行っているから、ソフトウェアにより、コンピュータのハードウェア資源を用いて技術的手段を具体的に実現している。

車両残価予測装置における車両残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、判断手段で補正必要と判断した場合に、車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることが好ましい。この場合、経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの車両残価率予測値と、当経過年数における車両残価率予測値とを直線補間する補正手段であることがより好ましい。

車種が、車名毎の年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、及び流通色から規定されることが好ましい。

車両残価予測装置におけるカテゴリスコア算出手段は、車両の中古車価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、算出した経過年数に合致する全てのレコードを第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることが好ましい。

車両残価予測装置における第１のデータ記憶装置は、１つの流通色及びその流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格を記憶保存するか、又は複数の互いに異なる流通色及び複数の流通色に係る流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格と第３流通の色及び中古車価格とを記憶保存するように構成されていることも好ましい。

本発明によれば、過去に販売された物品又は車両の現時点における中古物品市場又は中古車市場の流通価格を用いて、同一物品名又は同一車名の物品又は車両の所定将来の物品残価又は車両残価を予測することによって、中古物品又は中古車両として処分した場合の将来の交換価値を把握することができるとともに、統計解析的に最適解として導出された理論式から予測する。また、このような統計解析的に最適解として導出された理論式から予測するので、従来の人為を介する同種手法よりも精度の高い物品残価又は車両残価の予測が可能となる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が物品残価又は車両残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

また、本発明によれば、レコードの複写でレコード数を増大させ、その結果として、回帰分析の対象となる標本の数を増大させて重み付けしているので、重み付けが極めて容易に行える。

以下、添付図面を参照して、本発明の車両残価予測システムに係る実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態では車両残価予測システムについて説明するが、車両に代えて例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の電化製品や住宅等の物品を扱った物品残価予測システムについても、同様に実施可能であることは言うまでもない。

図１は本発明の一実施形態における車両残価予測システムの全体構成を概略的に示すブロック図である。ただし、この実施形態は車両のリース業界で利用される場合に好適な車両残価予測システムに関する。

同図に示すように、サーバ側の車両残価予測装置１０はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット又は専用ネットワーク回線等の通信ネットワーク１１を介して複数のクライアント側端末１２に接続されている。例えば、サーバをメインのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）としクライアントをこれにＬＡＮを介して接続された端末としても良いし、サーバを本部のサーバコンピュータとしクライアントを各支店の端末としても良い。また、車両残価予測装置１０をネットワーク１１に接続することなしに独立して動作させても良いことはもちろんである。

クライアント側端末１２は、コンピュータ、ユーザが操作するためのキーボードやマウス、ディスプレイ等の他に、通信ネットワーク１１に接続可能な通信機能をも備えている。なお、クライアント側端末１２が、サーバとの通信時に、ＷＥＢブラウザ等のプログラムによりユーザインタフェースを実現するものであっても良い。

サーバ側の車両残価予測装置１０には、ネットワークを介する通信を制御する通信制御装置１０ａと、車両残価予測用コンピュータ１０ｂと、第１のデータ記憶装置１０ｃと、第２のデータ記憶装置１０ｄとが少なくとも設けられている。

車両残価予測用コンピュータ１０ｂは、図示されていないが、オペレーティングシステム（ＯＳ）を格納するＲＯＭ、各種プログラムを実行するためのＣＰＵ及び各種処理のワークエリアとして機能するＲＡＭ等を備えており、通信制御装置１０ａとの間で送受信データを処理したり、データベースである第１のデータ記憶装置１０ｃ及び第２のデータ記憶装置１０ｄに記憶保存されているデータの読み書きを行ったり、ＲＯＭに格納されているプログラムを実行する。

図２は図１の実施形態における車両残価予測用コンピュータの機能構成を概略的に示すブロック図である。

同図から分かるように、本実施形態の車両残価予測用コンピュータ１０ｂは、（経過年数）＝（車両の中古車価格が適用される年）−（年式）を演算し、経過年数に合致するレコードを第１のデータ記憶装置１０ｃから読み出す経過年数別レコード取得手段１０ｂ_１と、互いに異なる流通色の数に応じて、第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されているレコード数を増大させるレコード数増大手段１０ｂ_２と、（車両残価率実績値）＝（中古車価格）／（車両の新車価格）の演算を行う車両残価率実績値算出手段１０ｂ_３と、（新車販売台数に基づく重み係数）＝（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）の演算を行う第１の重み係数算出手段１０ｂ_４と、基礎レコードに含まれる異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出する第２の重み係数算出手段１０ｂ_５と、（トータル重み係数）＝（新車販売台数に基づく重み係数）×（流通色別重み係数）の演算を行って第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されているレコードを複写してレコード数を増大させる重み付け処理手段１０ｂ_６と、車両残価率実績値を目的変数、車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月の各項目を説明変数のカテゴリとして数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコア（アイテムカテゴリ毎のスコア）を算出するカテゴリスコア算出手段１０ｂ_７と、指定されたアイテムカテゴリについてのスコアから（車両残価率予測値）＝（車名別スコア）＋（年別スコア）＋（月別スコア）＋（定数）の演算を行う車両残価率予測値算出手段１０ｂ_８と、（車両残価）＝（車両残価率予測値）×（新車価格）の演算を行う車両残価算出手段１０ｂ_９と、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要な場合は車両残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段１０ｂ_１０とを備えている。

図３及び図４は車両残価予測用コンピュータ１０ｂのプログラムの一部を概略的に示すフローチャートであり、以下、これらの図を用いて車両残価予測用コンピュータ１０ｂの処理内容を説明する。

図３に示すように、まず、今月の基礎レコードを収録するか否かを判別し(ステップＳ１)、収録する場合（ＹＥＳの場合）は前月末までの基礎レコードに今月の基礎レコードを第１のデータ記憶装置１０ｃに追加して記憶保存する(ステップＳ２)。これにより、第１のデータ記憶装置１０ｃには、中古車価格が適用される年、中古車価格が適用される月、メーカー、車名、年式、認定型式、グレード、シフト、車両タイプ、排気量、新車価格、並びに、流通色及び流通色に係る中古車価格の各項目を少なくとも含む基礎レコードが記憶保存される。

ここで基礎レコードは、図６に示すように、車名の項目が同一であっても、年式、認定型式、グレード、シフト、車両タイプ及び排気量によって、別レコードとなっている。基礎レコードには、流通色が、１つ、２つ、又は３つ含まれるが、流通色別のレコードの複写処理によってレコード数が増大した上で車種別レコードとなっている。数量化理論１類に基づく回帰分析では車名の項目は説明変数としては用いるが、車種別レコードは同一車名の項目を持つ標本レコードとして取り扱う。この標本レコードに、新車販売台数に基づく重み係数に流通色別重み係数を乗じたトータルの重み係数による重み付け処理を行ってレコード数が増大される。重みがない場合とは、レコード１件当り一律１．０の重みがあることと同意である。

なお、基礎レコードは、一般に公表され、中古取引に使用されている中古車価格ガイド（例えばプロト社の提供しているブルーブックデータ）に載っているレコードである。ブルーブックデータは、実績オークションデータを基に一定のクレンジング処理を経て、車両のメーカー、車名、年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、並びに、流通色及び流通色の各項目毎に中古車価格を示すものであり、ＷＥＢ上又はその他の方法でユーザに提供されている。中古車価格ガイドに基づく基礎レコードの更新は、サーバ管理者によりマニュアルで行われてもよく、あるいは、ネットワークを通じてリモートで自動更新されるようにしてもよい。また、それ以外の方法で更新してもよい。なお、「レコード」は複数の項目の集合体であり、ブルーブックデータ上の「行」に相当する。従って、「１レコード」はブルーブックデータでは「１行」である。

ブルーブックデータで実際に提供される基礎レコードの各項目は、図５にその一部が示されているように、国産車について、対象ブルーブックデータの適用年（中古車価格を算出した年）、対象ブルーブックデータの適用月（中古車価格を算出した月）、メーカー(中古車価格を算出した車両のメーカー)、車名(中古車価格を算出した車両の車名)、年式(中古車価格を算出した車両の年式)、認定型式(中古車価格を算出した車両の認定型式)、グレード(中古車価格を算出した車両のグレード名)、シフト(中古車価格を算出した車両のトランスミッション形式)、車両タイプ(中古車価格を算出した車両のドア数又はボディ形状)、排気量(中古車価格を算出した車両の排気量、単位１０００ｃｃ)、新車価格(中古車価格を算出した車両のメーカー新車希望小売価格、単位１０００円)、最多流通色（該当車種中、最も流通量が多い車両のボディカラー）、最多流通色中古車価格（最多流通色の中古車価格、単位１０００円）、第２流通色（該当車種中、２番目に流通量が多い車両のボディカラー）、第２流通色中古車価格（第２流通色の中古車価格、単位１０００円）、第３流通色（該当車種中、３番目に流通量が多い車両のボディカラー）、第３流通色中古車価格（第３流通色の中古車価格、単位１０００円）である。

図４に示すように、別のルーチンにおいて、メーカー別新車販売台数を第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶保存する(ステップＳ２０)。次いで、車名別新車販売台数が存在するか否かを判別し(ステップＳ２１)、存在する場合（ＹＥＳの場合）はその車名別新車販売台数を第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶保存する(ステップＳ２２)。これにより、第１のデータ記憶装置１０ｃには、各年毎のメーカー別新車販売台数、又は各年毎のメーカー別新車販売台数及び車名別新車販売台数の両方が記憶保存される。これらメーカー別新車販売台数及び車名別新車販売台数は、新聞報道等により一般に毎年公表されている。

一方、図３に示すように、経過年数別レコード取得手段１０ｂ_１によって、次式の演算処理
経過年数＝車両の中古車価格が適用される年−年式
・・・ （１）
を行って経過年数を算出し、この経過年数に合致する全てのアイテムカテゴリのレコードを第１のデータ記憶装置１０ｃから読み出すことができるようにする(ステップＳ３)。

次いで、レコード数増大手段１０ｂ_２により、基礎レコードに含まれる異なる流通色の数に応じて、第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶保存されているレコード数を増大させる(ステップＳ４)。即ち、第１のデータ記憶装置１０ｃには、本実施形態では、図７（Ａ）に示すように、３つの流通色に係る色及び車両残価率実績値の対、即ち最多流通の色及び車両残価率実績値、第２流通の色及び車両残価率実績値、並びに第３流通の色及び車両残価率実績値がそれぞれ対となって１レコードとして記憶されているが、これが、図７（Ｂ）、（Ｃ）及び（Ｄ）のように３つのレコードにレコード数が増大され、元のレコードは削除される。流通色の数が２つである場合、即ち、１レコードが最多流通の色及び車両残価率実績値並びに第２流通の色及び車両残価率実績値の対である場合、図７（Ｂ）及び（Ｃ）のように２つのレコードにレコード数が増大され、元のレコードは削除される。参照する中古車価格ガイドによっては４つ以上の流通色に係る色及び車両残価率実績値の対が用いられることもあり得る。ただし、流通色の数が１つの場合、即ち最多流通のみの色及び車両残価率実績値である場合は、図７（Ｂ）のレコードが生成され、元のレコードは削除される。

次いで、第２の重み係数算出手段１０ｂ_５により、基礎レコードに含まれる異なる流通色の数に応じて、即ち各車種について、異なる流通色がいくつあるか及びその流通色の台数が多いか少ないかに応じて、流通色別重み係数を算出する（ステップＳ５）。即ち、第１のデータ記憶装置１０ｃが参照され、流通色の数に応じてかつ流通台数が多い色を優先して重み係数が各流通色である最多流通色、第２流通色及び第３流通色別に割り当てられる。この場合、各流通色の流通台数の実態に最も近い数値を採用すべきであるが、信頼すべき流通台数の実態数値が存在しない場合は、例えば図８に示すような配分を設定してもよい。

図８の例では、流通色の数が３である場合、最多流通色が５０％、第２流通色が３０％、第３流通色が２０％となり、その合計が１００％となる。この場合、算出される流通色別重み係数は、図７（Ｂ）、（Ｃ）及び（Ｄ）に示すように、流通色全体を１としたときに、最多流通色が０．５、第２流通色が０．３、第３流通色が０．２となり、この値が第１のデータ記憶装置１０ｃに追加で記憶保存されることとなる。また、流通色の数が最多流通色と第２流通色の２である場合、最多流通色が７０％、第２流通色が３０％となり、その合計が１００％となる。さらに、流通色の数が最多流通色の１である場合、最多流通色が１００％となる。図８に示した流通色別重み係数は単なる一例であってこれら値に限定されるものではないが、最多流通色、第２流通色、第３流通色の順で流通量の多いほうから大きな値が設定される。流通色別重み係数の合計自体は１００％に変わりはない。

次いで、車両残価率実績値算出手段１０ｂ_３によって、第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されている車種毎の中古車価格とその車種の新車価格とが読み出され、車両残価率実績値が（車両残価率実績値）＝（車両の中古車価格）／（その車両の新車価格）の演算によって算出される（ステップＳ６）。この算出された車両残価率実績値は、車種毎に目的変数として第１のデータ記憶装置１０ｃに項目追加される。即ち、以下の式（２）の演算処理が実行され、式（３）のように車両残価率実績値が目的変数に設定される。

車両残価率実績値＝中古車価格／新車価格
・・・ （２）
目的変数＝車両残価率実績値
・・・ （３）
ここでは、最終目的である車両残価の価格そのものを直接的に予測するのではなく、車両残価率をまずは予測するのである。

即ち、第１のデータ記憶装置１０ｃには、図６にその一部が示されているように、適用される年及び月(ブルーブックデータの発行年及び月に対応)毎に、メーカー、車名、年式、認定形式、グレード、シフト（トランスミッション形式）、車両タイプ、排気量、新車価格、最多流通色の中古車価格、第２流通色の中古車価格、及び第３流通色の中古車価格の各項目が互いに対応して記憶されており、さらに、最多流通色の車両残価率実績値、第２流通色の車両残価率実績値、及び第３流通色の車両残価率実績値が項目追加されて記憶される。

次いで、第１の重み係数算出手段１０ｂ_４により、経過年数前のメーカー別新車販売台数を読み出して、次式（４）の演算処理
新車販売台数に基づく重み係数＝経過年数前のメーカー別新車販売台数／メーカー別の レコード数
・・・ （４）
を行って新車販売台数に基づく重み係数を算出する(ステップＳ７)。即ち、第１のデータ記憶装置１０ｃには、経過年数前のメーカー別新車販売台数が図４のステップＳ２０において記憶されており、これを読み出して第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されており経過年数別レコード取得手段１０ｂ_１によって求められた経過年数に合致しているメーカー別のレコード数で割り、その結果、得られるメーカー別レコード１件当りの販売台数による重み係数を求める。例えば、Ａメーカーのメーカー別新車販売台数が３，０００台、メーカー別レコード数が３０レコードであった場合、Ａメーカーの新車販売台数に基づく重み係数は１００となる。ただし、これは流通色数によるレコード数の増大前のレコード数である。

このように通常の場合には、経過年数前のメーカー別新車販売台数をメーカー別レコード数で割って新車販売台数に基づく重み係数を求めるが、経過年数前の車名別新車販売台数が公表されている一部の国産車の場合（図４のステップＳ２２において車名別新車販売台数が記憶されている場合）には、第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されており経過年数別レコード取得手段１０ｂ_１によって求められた経過年数に合致している車名別のレコード数を用いて、次式（５）により新車販売台数に基づく重み係数が算出される。即ち、
新車販売台数に基づく重み係数＝経過年数前の車名別新車販売台数／車名別レコード数 ・・・ （５）
なる演算処理を行う。ただし、新車販売台数に基づく重み係数を式（４）で求める場合も式（５）で求める場合も、新車販売台数に基づく重み係数は１以上に設定されるものとする。例えば、車名ＡＡＡの車名別新車販売台数が６００台、車名別レコード数が１０レコードであった場合、この車名ＡＡＡに係る新車販売台数に基づく重み係数は６０となる。

次いで、重み付け処理手段１０ｂ_６により、新車販売台数に基づく重み係数と流通色別重み係数とから、次式（６）の演算処理
トータル重み係数＝新車販売台数に基づく重み係数×流通色別重み係数
・・・ （６）
を行ってトータル重み係数を算出し、このトータル重み係数に従って第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されているレコードのレコード数を増大させる(ステップＳ８)。

以下、このレコード数の増大による重み付け処理について説明する。一例として、重み係数が、図８に示した流通色の数が３の場合の流通色別重み係数であるとして説明する。この場合、前述したように、流通色別重み係数は、図７（Ｂ）、（Ｃ）及び（Ｄ）に示すようになる。この重み係数に従って第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されているそのレコードの内容を複写することによって、レコード数を重み係数に対応する数に増大させた全体を実績レコードとして後述する数量化理論１類に基づく回帰分析の対象とする。具体的には、図９に示すように、最多流通色のレコードについては複写によりレコード数を５に増やし、第２流通色のレコードについては複写によりレコード数を３に増やし、第３流通色のレコードについては複写によりレコード数を２に増やして、全体を実績レコードとして、後述する数量化理論１類に基づく回帰分析の対象とする。このように、第１のデータ記憶装置１０ｃに記憶されているレコード数を変化させ標本数を変えた後、数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリ毎の重み付けを行ったスコアを求めている。後述するように、この回帰分析における回帰式は最小２乗法で求めることから、より多く増大されたレコードの方がより少なくしか増大されないレコードよりも、回帰式に与える影響が大きくなる。

なお、本実施形態においては、新車販売台数に基づく重み係数と流通色別重み係数とからトータル重み係数を求めて重み付けを行っているが、新車販売台数に基づく重み係数のみの重み付けを行うようにしても良い。その場合、新車販売台数に基づく重み係数に応じてレコードの複写を行ってレコード数を増大させるようにしても良いし、トータル重み係数を算出している場合には、流通色別重み係数を全流通色で同一の値を用いるようにしても良い。

次いで、カテゴリスコア算出手段１０ｂ_７により、アイテムカテゴリスコアを数量化理論１類に基づく回帰分析を行って算出する（ステップＳ９）。即ち、第１のデータ記憶装置１０ｃから読み出された車名、適用年及び適用月の各項目（各アイテムカテゴリ）を説明変数、車両残価率実績値を目的変数として数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、第２のデータ記憶装置１０ｄに記憶保存する。なお、車名のアイテムカテゴリ数は本実施形態では１２４であり、適用年のアイテムカテゴリ数は本実施形態では７であり、適用月のアイテムカテゴリ数は１２である。

数量化理論１類は重回帰分析の変形であり、分類型データの説明変数を、０又は１のみの値をとる数値型データの説明変数に変換し、これを全ての分類型データの説明変数に行って重回帰分析を行うものである。例えば、カテゴリが４区分である分類型データの説明変数の例として血液型について説明する。この場合、Ａ型、Ｂ型、ＡＢ型及びＯ型に対して、各々が０と１しかとらない３つの数量型の説明変数の組み合わせで定義を行う。即ち、Ａ型、Ｂ型、ＡＢ型及びＯ型を（１，０，０）、（０，１，０）、（０，０，１）及び（０，０，０）と定義することにより、説明変数は１から３に増えるが、数量型の説明変数に変換することができる。この変換は、「０−１変換」と呼ばれている。このような変換を全カテゴリ型の説明変数に行って重回帰分析を行う。本実施形態では、説明変数が膨大な数となり、これについてカテゴリスコア即ち回帰式の係数の求め方を説明することは不可能に近いため、以下では、説明変数が２個の場合の重回帰分析における回帰式の係数ａ、ｂ及びｃの求め方を説明する。

説明変数の多い本実施形態における数量化理論１類に基づく回帰分析は、代表的な統計ソフトであるＳ−ＰＬＵＳの数量化理論１類の機能を用いて、カテゴリスコアを求めている。

図１０は本実施形態において数量化理論１類に基づく回帰分析を行って算出され、第２のデータ記憶装置１０ｄに記憶保存されているアイテムカテゴリスコアの一例を示しており、図１１〜１３はこのスコアを棒グラフ及び折れ線グラフで示している。なお、車名に関するスコアは、同時に算出される切片のスコア(定数)である０．３０１８を加えて、表示している。

その後、このようにして得られた理論式に基づいて車両残価率予測値を算出するか否かを判別し（ステップＳ１０）、算出しない場合（ＮＯの場合）はこれで全ての処理を終了するか否かの判別を行って（ステップＳ１１）、実際に処理を終えるか又は予測値算出の判別を繰り返す。

車両残価率予測値を算出する場合（ＹＥＳの場合）は、予測すべき車両に関して車名、適用年及び適用月についてのアイテムカテゴリを受け取る（ステップＳ１２）。例えば、その車両の車名がＡＡＡであり、適用年が２００７年、適用月が１０月というアイテムカテゴリを受け取る。

次いで、車両残価率予測値算出手段１０ｂ_８により、この受け取ったアイテムカテゴリに対応するスコアを第２のデータ記憶装置１０ｄから読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコア、例えば直近年の年別スコア、を採用し、車両残価率予測値を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、次式（７）の演算処理
車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数
・・・ （７）
を行う。なお、年別スコアとしては、予測すべき将来時点における年に対する予測値である年別スコア、即ち本実施形態では、その上昇傾向を見て直近年の年別スコアを採用している。年別スコアとして、そのトレンドや平均値で求めたものを用いても良い。

次いで、経過月数補正手段１０ｂ_１０により、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要か否かを判断する(ステップＳ１４)。車両リース業界においては、３年リースの場合、３６ヶ月経過ちょうどとするために、適用月による平均経過月数の異なりに対して補正が必要となる。

補正が必要な場合（ＹＥＳの場合）は、経過月数補正手段１０ｂ_１０は、まず、適用月毎の平均経過月数に応じた補正係数を算出し、この補正係数をステップＳ１２で算出した車両残価率予測値に乗算して補正を行う(ステップＳ１５)。前述したように、経過年数を、（経過年数）＝（車両の中古車価格が適用される年）−（年式）として求めた場合、同一年式でも１月〜１２月の幅があることとなり、一方、ブルーブックデータにおける適用年においても発行月(適用月)は１月〜１２月の幅がある。車両残価率予測値は中古車価格が適用される月によって、新車販売からの平均経過月数が図１４に示すように（経過年数３年の場合を一例として挙げている）のように異なることが分かる。ただし、この図１４には、中古車価格の適用月（１月から１２月）のそれぞれに対して平均経過月数（ヶ月）が対応づけて示されている。図１４に示すように、現在の適用月が１月のときの経過年数３年は、３６ヶ月〜２５ヶ月の幅の中にあり、平均すれば３０．５ヶ月経過となる。ここで、３年ちょうど経過したときの車両残価を予測したい場合、経過年数４年（３年＋１年）においては同様に４２．５ヶ月経過となるので、経過年数３年の予測値と経過年数４年の予測値とを直線補完してちょうど３６ヶ月経過の予測値を算出するようにしている。具体的には、補正係数をＷとすると、３６＝３０．５×Ｗ＋４２．５×（１−Ｗ）を解いて、Ｗ＝（４２．５−３６）/１２＝０．５４２を得る。この補正係数Ｗ及び（１−Ｗ）を、経過年数３年の車両残価率予測値及び経過年数４年の車両残価率予測値にそれぞれ乗算の上、加重平均して補正された車両残価率予測値が得られる。

ステップＳ１４において、補正が不要と判断した場合（ＮＯの場合）は、そのまま次のステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１６においては、ステップＳ１３で算出した車両残価率予測値又はステップＳ１５で補正された車両残価率予測値にその車種の新車価格を乗算して、車両残価を得、これを予測者に出力する。即ち、次式（８）の演算処理
車両残価＝新車価格×車両残価率予測値
・・・ （８）
を行う。なお、予測者がサーバ側の車両残価率予測用コンピュータ１０ｂから予測処理を求めている場合は、車両残価率予測値はこのコンピュータに出力される。一方、予測者がクライアント側端末１２から予測処理を求めている場合は、車両残価率予測値は通信ネットワーク１１を介してクライアント側端末１２に出力される。さらに、このようにして求めた車両残価率予測値を第２のデータ記憶装置１０ｄに記憶保存しておいても良い。

以上説明したように、本実施形態によれば、数値化できない分類型データを一括して同時に扱える、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類を用いて、統計解析的な最適解としての理論式を導出することによって、従来手法にあった車両残価予測の限界を根本的に解決することができる。これにより、基礎レコードを細分化する必要がなくなることから大数の法則を十分機能させ得るものであり、又、基礎レコードの属性値を代表の属性値と擬制する等の人為を介した工夫をする必要がなくなることから、予測精度を劣化させることが無くなる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が車両残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

図１５は本発明の他の実施形態における車両残価予測用コンピュータのプログラムの一部を概略的に示すフローチャートである。ただし、この実施形態は車両の保険業界で利用される場合に好適な車両残価予測システムに関する。

本実施形態は、図３の車両残価予測用コンピュータプログラムのステップＳ１４及びＳ１５が存在せず、ステップＳ９、Ｓ１２、Ｓ１３及びＳ１６の処理が多少変更されていることを除いて先の図１〜１４に係る実施形態の場合と同じ構成、動作及び作用効果を奏するものである。従って、以下の説明は先の実施形態とは異なるステップ処理についてのみ説明する。

保険会社は、１年を通じて包括的に車両残価補償保険を提供することから、月別スコアをとらない理論式を用いると共に上述の月別補正を行わない。即ち、図１５のステップＳ９′では、カテゴリスコア算出手段１０ｂ_７により、第１のデータ記憶装置１０ｃから読み出された車名及び適用年を説明変数、車両残価率実績値を目的変数としてアイテムカテゴリスコアを数量化理論１類に基づく回帰分析を行って算出し、第２のデータ記憶装置１０ｄに記憶保存する。図１５のステップＳ１２′では、予測すべき車両に関して車名及び適用年についてのアイテムカテゴリを受け取る。例えば、その車両の車名がＡＡＡであり、適用年が２００７年というアイテムカテゴリを受け取る。次のステップＳ１３′では、車両残価率予測値算出手段１０ｂ_８により、この受け取ったアイテムカテゴリに対応するスコアを第２のデータ記憶装置１０ｄから読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコア、例えば直近年の年別スコア、を採用し、車両残価率予測値を算出する。具体的には、次式（９）の演算処理
車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数
・・・ （９）
を行う。なお、年別スコアとしては、予測すべき将来時点における年に対する予測値である年別スコア、即ち本実施形態では、その上昇傾向を見て直近年の年別スコアを採用している。年別スコアとして、そのトレンドや平均値で求めたものを用いても良い。経過月数に基づく補正を行うことなく、次のステップＳ１６′では、ステップＳ１３′で算出した車両残価率予測値にその車種の新車価格を乗算して、車両残価を得、これを予測者に出力する。即ち、次式（１０）の演算処理
車両残価＝新車価格×車両残価率予測値
・・・ （１０）
を行う。

以上説明したように、本実施形態によれば、数値化できない分類型データを一括して同時に扱える、通常の重回帰分析の上位概念である数量化理論１類を用いて、統計解析的な最適解としての理論式を導出することによって、従来手法にあった車両残価予測の限界を根本的に解決することができる。即ち、数値型データのみを前提とする重回帰分析等の理論式による予測のように基礎レコードを細分化する必要がなくなることから大数の法則を十分機能させることができ、また、基礎レコードの属性値を代表の属性値と擬制する等の人為を介した工夫をする必要もなくなることから、予測精度を劣化させることが無くなる。さらに、分類型データを扱えることから、数量型データの変化が車両残価に必ずしも単調な線形的変化を及ぼさない場合、数量型データを適当な区分により分類型データにすれば不規則的変化にも対応可能となり、一層予測精度の向上が可能である。

以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。

本発明は、物品残価又は車両残価を精度よく予測することができるので、リース物品又はリース車両等を取り扱う業種において、新物品価格又は新車価格からリースアップ時の物品残価又は車両残価をあらかじめ差し引いた予測減価に基づいたリース料金を設定すれば、常識とは逆に、中古物品市場又は中古車市場において人気の高い物品種類又は車種程、リース料金を安くできるという、リース産業上の料金体系の変革をもたらすことが可能となる。このようにリース物品又はリース車両等を取り扱う業種において有用であると共に、同様に、将来の下取りを前提として、新物品価格又は新車価格から将来の予測残価を事前に差し引いた額で新物品又は新車を販売することで人気物品種類又は人気車種程、安く販売可能となる。さらに、物品として、住宅市場やＰＣ等の電化製品の市場においても有効に利用することができる。

本発明の一実施形態における車両残価予測システムの全体構成を概略的に示すブロック図である。 図１の実施形態における車両残価予測用コンピュータの機能構成を概略的に示すブロック図である。 図１の実施形態における車両残価予測用コンピュータのプログラムの一部を概略的に示すフローチャートである。 図１の実施形態における車両残価予測用コンピュータのプログラムの一部を概略的に示すフローチャートである。 ブルーブックデータとして実際に提供される基礎レコードの一部を示す図である。 図１の実施形態において第１のデータ記憶装置に対応して記憶されているレコード例を説明する図である。 図１の実施形態において流通色の数に応じたレコード増大例を説明する図である。 図１の実施形態において流通色の数に流通色別重み係数を例示する図である。 図８に示した流通色別重み係数を用いた場合の重み付け処理を説明する図である。 図１の実施形態においてアイテム、アイテムカテゴリ及び算出されたスコアを説明する図である。 図１の実施形態において算出された車名の各アイテムカテゴリにおけるスコアを説明するグラフである。 図１の実施形態において算出された適用年の各アイテムカテゴリにおけるスコアを説明するグラフである。 図１の実施形態において算出された適用月の各アイテムカテゴリにおけるスコアを説明するグラフである。 図１の実施形態において経過年数３年の場合の中古車価格が適用される月によって異なる新車販売からの平均経過月数を説明する図である。 本発明の他の実施形態における車両残価予測用コンピュータのプログラムの一部を概略的に示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 車両残価予測装置
１０ａ 通信制御装置
１０ｂ 車両残価予測用コンピュータ
１０ｂ_１ 経過年数別レコード取得手段
１０ｂ_２ レコード数増大手段
１０ｂ_３ 車両残価率実績値算出手段
１０ｂ_４ 第１の重み係数算出手段
１０ｂ_５ 第２の重み係数算出手段
１０ｂ_６ 重み付け処理手段
１０ｂ_７ カテゴリスコア算出手段
１０ｂ_８ 車両残価率予測値算出手段
１０ｂ_９ 車両残価算出手段
１０ｂ_１０ 経過月数補正手段
１０ｃ 第１のデータ記憶装置
１０ｄ 第２のデータ記憶装置
１１ 通信ネットワーク
１２ クライアント側端末

Claims (34)

1. 物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
   前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測装置。
2. 物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
   前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測装置。
3. 物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
   前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測装置。
4. 物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
   前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測装置。
5. 前記物品残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、該判断手段で補正必要と判断した場合に、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項１又は２に記載の物品残価予測装置。
6. 前記経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの物品残価率予測値と、該当経過年数における物品残価率予測値とを直線補間する補正手段であることを特徴とする請求項５に記載の物品残価予測装置。
7. 前記カテゴリスコア算出手段は、当該物品の中古物品価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、該算出した経過年数に合致する全てのレコードを前記第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の物品残価予測装置。
8. 前記第１のデータ記憶装置は、前記１つの流通色及び流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格を記憶保存するか、又は前記複数の互いに異なる流通色及び該複数の流通色に係る流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格と第３流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するように構成されていることを特徴とする請求項２又は４に記載の物品残価予測装置。
9. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えており、
   該物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
   前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されており、
   前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測システム。
10. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えており、
    該物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、中古物品価格が適用される年、及び中古物品価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測システム。
11. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えており、
    該物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存するように構成されており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測システム。
12. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の物品残価予測装置とを備えており、
    該物品残価予測装置は、物品残価予測用コンピュータと、該物品残価予測用コンピュータに接続されており、複数の物品名、物品種類毎の中古物品価格、物品種類毎の新物品価格、並びに前記中古物品価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記物品残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品種類毎の中古物品価格及び新物品価格を読み出し、該新物品価格に対する該中古物品価格の比率から物品残価率実績値を算出し、算出した結果を物品種類毎の物品残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する物品残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている物品名、物品残価率実績値、及び中古物品価格が適用される年を読み出し、読み出した物品残価率実績値を目的変数、読み出した物品名、及び中古物品価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、物品残価率予測値を物品残価率予測値＝物品名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する物品残価率予測値算出手段と、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値に新物品価格を乗じて物品残価を算出する物品残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を記憶保存すると共に、物品種類毎の中古物品価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古物品価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記物品残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新物品販売数又は物品名別新物品販売数を読み出して、新物品販売数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新物品販売数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の物品名別新物品販売数）／（物品名別のレコード数）から算出し、該算出した新物品販売数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新物品販売数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新物品販売数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする物品残価予測システム。
13. 前記物品残価予測装置における前記物品残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、該判断手段で補正必要と判断した場合に、前記物品残価率予測値算出手段により算出された物品残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項９又は１０に記載の物品残価予測システム。
14. 前記経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの物品残価率予測値と、該当経過年数における物品残価率予測値とを直線補間する補正手段であることを特徴とする請求項１３に記載の物品残価予測システム。
15. 前記物品残価予測装置における前記カテゴリスコア算出手段は、当該物品の中古物品価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、該算出した経過年数に合致する全てのレコードを前記第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることを特徴とする請求項９から１４のいずれか１項に記載の物品残価予測システム。
16. 前記物品残価予測装置における前記第１のデータ記憶装置は、前記１つの流通色及び流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格を記憶保存するか、又は前記複数の互いに異なる流通色及び該複数の流通色に係る流通色中古物品価格として、最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古物品価格と第２流通の色及び中古物品価格と第３流通の色及び中古物品価格とを記憶保存するように構成されていることを特徴とする請求項１０又は１２に記載の物品残価予測システム。
17. 車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測装置。
18. 車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測装置。
19. 車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測装置。
20. 車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測装置。
21. 前記車両残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、該判断手段で補正必要と判断した場合に、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項１７又は１８に記載の車両残価予測装置。
22. 前記経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの車両残価率予測値と、該当経過年数における車両残価率予測値とを直線補間する補正手段であることを特徴とする請求項２１に記載の車両残価予測装置。
23. 前記車種が、車名毎の年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、及び流通色から規定されることを特徴とする請求項１７から２２のいずれか１項に記載の車両残価予測装置。
24. 前記カテゴリスコア算出手段は、当該車両の中古車価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、該算出した経過年数に合致する全てのレコードを前記第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることを特徴とする請求項１７から２３のいずれか１項に記載の車両残価予測装置。
25. 前記第１のデータ記憶装置は、前記１つの流通色及び流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格を記憶保存するか、又は前記複数の互いに異なる流通色及び該複数の流通色に係る流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格と第３流通の色及び中古車価格とを記憶保存するように構成されていることを特徴とする請求項１８又は２０に記載の車両残価予測装置。
26. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えており、
    該車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測システム。
27. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えており、
    該車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年及び月の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、中古車価格が適用される年、及び中古車価格が適用される月を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋月別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測システム。
28. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えており、
    該車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、該第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測システム。
29. クライアント側端末と、通信ネットワークを介して該クライアント側端末に接続されたサーバ側の車両残価予測装置とを備えており、
    該車両残価予測装置は、車両残価予測用コンピュータと、該車両残価予測用コンピュータに接続されており、複数の車名、車種毎の中古車価格、車種毎の新車価格、並びに前記中古車価格が適用される年の各項目を基礎レコードとして記憶保存するように構成された第１のデータ記憶装置と、前記車両残価予測用コンピュータに接続されており、アイテムカテゴリスコアを記憶保存する第２のデータ記憶装置とを備えており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車種毎の中古車価格及び新車価格を読み出し、該新車価格に対する該中古車価格の比率から車両残価率実績値を算出し、算出した結果を車種毎の車両残価率実績値として前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する車両残価率実績値算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている車名、車両残価率実績値、及び中古車価格が適用される年を読み出し、読み出した車両残価率実績値を目的変数、読み出した車名、及び中古車価格が適用される年を説明変数とした数量化理論１類に基づく回帰分析を行ってアイテムカテゴリスコアを算出し、該算出したスコアを前記第２のデータ記憶装置に記憶保存するカテゴリスコア算出手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、該第２のデータ記憶装置に記憶されているスコアを読み出すと共に年別スコアとして予測すべき将来時点における年に対する年別スコアを採用し、車両残価率予測値を車両残価率予測値＝車名別スコア＋年別スコア＋定数から算出する車両残価率予測値算出手段と、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値に新車価格を乗じて車両残価を算出する車両残価算出手段とを備えており、
    前記第１のデータ記憶装置は、経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を記憶保存すると共に、車種毎の中古車価格として、１つの又は複数の互いに異なる流通色及び該流通色に係る流通色中古車価格をそれぞれ記憶保存するように構成されており、
    前記車両残価予測用コンピュータは、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている経過年数前のメーカー別新車販売台数又は車名別新車販売台数を読み出して、新車販売台数に基づく重み係数を（経過年数前のメーカー別新車販売台数）／（メーカー別のレコード数）又は（経過年数前の車名別新車販売台数）／（車名別のレコード数）から算出し、該算出した新車販売台数に基づく重み係数を該第１のデータ記憶装置に記憶保存する第１の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置に記憶されている互いに異なる流通色の数に応じて各流通色に対して流通色別重み係数を算出し、該算出した流通色別重み係数を前記第１のデータ記憶装置に記憶保存する第２の重み係数算出手段と、前記第１のデータ記憶装置から前記新車販売台数に基づく重み係数及び前記流通色別重み係数を読み出し、該読み出した新車販売台数に基づく重み係数と該読み出した流通色別重み係数とを乗算することによりトータル重み係数を算出し、該算出したトータル重み係数に応じた数だけ前記第１のデータ記憶装置に記憶されている該当レコードを複写することによりレコード数を増大させて該第１のデータ記憶装置に記憶保存する重み付け処理手段とをさらに備えており、前記カテゴリスコア算出手段は、該重み付け処理手段によって重み付け処理された該当の全レコードを一括して同時に用いて前記回帰分析を行うように構成されていることを特徴とする車両残価予測システム。
30. 前記車両残価予測装置における前記車両残価予測用コンピュータは、適用月による平均経過月数が異なることによる補正が必要かどうかを判断する判断手段と、該判断手段で補正必要と判断した場合に、前記車両残価率予測値算出手段により算出された車両残価率予測値を適用月毎の平均経過月数に応じて補正する経過月数補正手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項２６又は２７に記載の車両残価予測システム。
31. 前記経過月数補正手段は、経過年数を１年増加又は減少したときの車両残価率予測値と、該当経過年数における車両残価率予測値とを直線補間する補正手段であることを特徴とする請求項３０に記載の車両残価予測システム。
32. 前記車種が、車名毎の年式、認定型式、グレード、トランスミッション形式を表すシフト、ドア数若しくはボディ形状を表す車両タイプ、排気量、及び流通色から規定されることを特徴とする請求項２６から３１のいずれか１項に記載の車両残価予測システム。
33. 前記車両残価予測装置における前記カテゴリスコア算出手段は、当該車両の中古車価格が適用される年と年式との差から経過年数を算出し、該算出した経過年数に合致する全てのレコードを前記第１のデータ記憶装置から読み出す経過年数別レコード取得手段を備えていることを特徴とする請求項２６から３２のいずれか１項に記載の車両残価予測システム。
34. 前記車両残価予測装置における前記第１のデータ記憶装置は、前記１つの流通色及び流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格を記憶保存するか、又は前記複数の互いに異なる流通色及び該複数の流通色に係る流通色中古車価格として、最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格とを記憶保存するか、又は最多流通の色及び中古車価格と第２流通の色及び中古車価格と第３流通の色及び中古車価格とを記憶保存するように構成されていることを特徴とする請求項２７又は２９に記載の車両残価予測システム。