JP4810627B1

JP4810627B1 - Evaluation amount calculation program, evaluation amount calculation method, and evaluation amount calculation device

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Publication number: JP4810627B1
Application number: JP2011080809A
Authority: JP
Inventors: 嘉道伊藤; 勝石川; 康弘吉成; 功庄司; 宏和 ▲柳▼原
Original assignee: 株式会社東京カンテイ
Priority date: 2011-03-31
Filing date: 2011-03-31
Publication date: 2011-11-09
Anticipated expiration: 2031-03-31
Also published as: JP2012216068A

Abstract

【課題】評価対象物の評価値を機械的に算出する。
【解決手段】コンピュータは、評価対象物が有する複数の要素と共通する要素を有する事例を選択し、評価対象物の予測値を算出するための第１の係数群と、事例の予測値を算出するための第２の係数群とを選択する。さらに、第１の係数群に含まれる各係数に対応する要素の値を乗じた和を評価対象物の予測値として算出し、複数の要素のそれぞれについて、評価対象物の要素に対応する第１の係数群に含まれる係数に該要素の値を乗じた値と、事例の該要素に対応する第２の係数群に含まれる係数を該要素の値に乗じた値と、の差分を算出し、評価対象物の予測値に対する差分の比率を算出する。さらに、各要素の評価対象物の予測値に対する該差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出し、この比率と事例の実際の値とに基づいて、評価対象物の評価値を算出する。
【選択図】図１An evaluation value of an evaluation object is mechanically calculated.
A computer selects a case having an element common to a plurality of elements of an evaluation object, calculates a first coefficient group for calculating a predicted value of the evaluation object, and calculates a predicted value of the case And a second coefficient group to be selected. Further, the sum of the values of the elements corresponding to the respective coefficients included in the first coefficient group is calculated as a predicted value of the evaluation object, and the first corresponding to the element of the evaluation object is calculated for each of the plurality of elements. The difference between the value obtained by multiplying the coefficient included in the coefficient group by the value of the element and the value obtained by multiplying the value included in the second coefficient group corresponding to the element in the case by the value of the element is calculated. The ratio of the difference with respect to the predicted value of the evaluation object is calculated. Further, a ratio between the predicted value of the evaluation object and the predicted value of the case is calculated based on the value of the sum of the ratios of the differences to the predicted value of the evaluation object of each element, and this ratio and the actual value of the case Based on the above, the evaluation value of the evaluation object is calculated.
[Selection] Figure 1

Description

本発明は、評価対象物の評価値を算出する技術に関する。 The present invention relates to a technique for calculating an evaluation value of an evaluation object.

不動産の価格や賃料などの評価額を求める方法として、取引事例比較法，収益還元法，及び原価法等がある。その中でも取引事例比較法は、良く用いられる方法であって、市場において現実に発生した取引を価格判定の基礎とする。取引事例比較法は、まず、多数の取引事例を収集し、収集した中から適切な事例の選択を行い、各事例の取引価格に必要に応じて時点修正を行い、かつ、地域要因の比較及び個別的要因の比較を行って求められた価格を比較考量し、対象不動産の試算価格を求める。地域要因とは、不動産の存在する土地や該土地の周辺地域等に関する要因であり、例えば、最寄駅までの距離，対象地の前面の道路の幅員等がある。個別的要因とは、不動産特有の要因であり、例えば、築年数，専有面積，間取り等である。 There are a transaction case comparison method, a profit return method, a cost method, and the like as a method for obtaining an evaluation value of the price of real estate or rent. Among them, the transaction case comparison method is a frequently used method, and a transaction that actually occurs in the market is used as a basis for price determination. The transaction case comparison method first collects a large number of transaction cases, selects an appropriate case from the collected cases, adjusts the transaction price of each case as necessary, and compares regional factors and Compare the individual factors to determine the price obtained, and calculate the estimated price of the target property. The regional factors are factors relating to the land where the real estate exists, the surrounding area of the land, and the like, for example, the distance to the nearest station, the width of the road in front of the target site, and the like. An individual factor is a factor peculiar to real estate, for example, age, exclusive area, floor plan, and the like.

取引事例比較法によって求められた価格は、比準価格と呼ばれる。取引事例比較法の実施は、すなわち、比準価格を求める作業は、地域要因の比較及び個別的要因の比較が主な作業となる。地域要因の比較及び個別的要因の比較の作業は、比準作業と呼ばれる。 The price obtained by the transaction case comparison method is called a comparable price. The implementation of the transaction case comparison method, that is, the task of obtaining a comparable price, is mainly performed by comparing regional factors and individual factors. The task of comparing regional factors and comparing individual factors is called comparison work.

図１２は、比準表の一例を示す図である。比準表は比準作業で用いられる表である。図１２に示される例では、対象地の土地単価の比準価格を求める際に、地域要因について比準作業が行われる場合の比準表が示される。図１２に示される例では、各項目は地域要因であり、地域要因として、前面道路の幅員（図１２中「街路条件」と表示），最寄駅までの距離（図１２中「交通接近条件」と表示），立地の周辺環境（図１２中「環境条件」と表示），及び都市計画法上の土地の地域地区（図１２中「行政的条件」と表示）が採用されている。また、図１２中の「行政的条件」の「一低専」は、都市計画法の「第１種低層住居専用地域」を示し、括弧内は、順に建ペイ率と容積率とを示す。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the comparison table. The comparison table is a table used in the comparison operation. In the example shown in FIG. 12, a comparison table is shown in the case where the comparison work is performed for regional factors when determining the comparison price of the land unit price of the target site. In the example shown in FIG. 12, each item is a regional factor, and as the regional factor, the width of the front road (indicated as “street condition” in FIG. 12), the distance to the nearest station (in FIG. 12, “traffic access condition” ”, The surrounding environment of the location (indicated as“ environmental conditions ”in FIG. 12), and the local district of the land under the City Planning Act (indicated as“ administrative conditions ”in FIG. 12). In addition, “One College of Technology” in “Administrative Conditions” in FIG. 12 indicates “First Type Low-rise Residential Region” of the City Planning Law, and the parenthesized pay rate and floor space rate are shown in parentheses in order.

図１２に示される比準表では、評価対象地として、前面道路の幅員が５ｍ、最寄り駅Ａ駅までの距離が５００ｍ、普通住宅地域、第１種低層住居専用地域である土地が設定されている。この評価対象地と事例１−３とを比較して、比準価格を求める作業について、以下、説明する。 In the comparison table shown in FIG. 12, the land that is the width of the front road is 5 m, the distance to the nearest station A station is 500 m, the normal residential area, and the first type low-rise residential area is set as the evaluation target area. Yes. The operation for comparing the evaluation target site with Cases 1-3 and obtaining a comparative price will be described below.

（１）対象地と各事例を比較し、各事例の各項目の格差率を求める。
格差率は、各項目について、評価対象地と各事例との差異を数値化したものである。図１２では、格差率は、例えば、評価対象地を±０％として、以下のように百分率で数値化されている。街路条件の格差率は、対象地の前面道路の幅員（５ｍ）から１ｍ広くなる毎に＋１％、１ｍ狭くなる毎に−１％（「▲１％」と表記）の値とする。交通接近条件の格差率は、評価対象地の最寄り駅（Ａ駅）までの距離（５００ｍ）から１００ｍ近づく毎に＋１％、１００ｍ遠のく毎に−１％となる値とする。 (1) Compare the target area with each case and find the disparity rate for each item in each case.
The disparity rate is obtained by quantifying the difference between the evaluation target site and each case for each item. In FIG. 12, the disparity rate is quantified as a percentage as follows, for example, with the evaluation target place being ± 0%. The disparity rate of the street condition is a value of + 1% every 1 m wide from the width (5 m) of the front road of the target site, and a value of -1% (indicated as “▲ 1%”) every 1 m narrower. The disparity rate of the traffic approach condition is a value that becomes + 1% every 100 m from the distance (500 m) to the nearest station (A station) of the evaluation target site, and -1% every 100 m away.

環境条件の格差率は、例えば、空き地が残っている場合には−１０％の値とする。行政的条件の格差率は、地域地区が同じ場合には、対象地の容積率（１００％）から１０％増加する毎に＋１％、１０％減少するごとに−１％となる値とする。 The disparity rate of the environmental conditions is, for example, a value of −10% when a vacant land remains. When the regional districts are the same, the disparity rate of administrative conditions is a value that becomes + 1% for every 10% increase from the floor area ratio (100%) of the target site, and -1% for every 10% decrease.

（２）各事例の地域格差を求める。
地域格差は、評価対象地に対する各事例の評価を比率で示したものである。地域格差は、各項目の格差率を合計した値に基づいて求められる。各項目の格差率を合計する方法と
しては、総和又は相乗積のいずれを用いてもよい。項目が個別的要因のみである場合には、各項目の格差率の合計値は、個別格差と称されることもある。 (2) Find the regional disparity between cases.
The regional disparity shows the evaluation of each case with respect to the evaluation target area as a ratio. Regional disparity is determined based on the sum of disparity rates for each item. As a method of summing the disparity rates of the items, either summation or synergistic product may be used. When an item is only an individual factor, the total value of the disparity rate of each item may be referred to as an individual disparity.

図１２では、地域格差は、評価対象地の評価を基準として１とした場合の各事例の評価の比率として示されている。具体的には、図１２では、地域格差は、各事例の各項目の格差率（百分率）の総和に１００を加算した値を分子、１００を分母としている。分母の１００は、評価対象地の評価１を百分率で表示した値である。 In FIG. 12, the regional disparity is shown as a ratio of evaluation of each case when the evaluation of the evaluation target site is set to 1. Specifically, in FIG. 12, the regional disparity has a value obtained by adding 100 to the sum of disparity rates (percentage) of each item in each case as a numerator and 100 as a denominator. The denominator 100 is a value indicating the evaluation 1 of the evaluation target site as a percentage.

例えば、事例１の場合には、街路条件の格差率−１％、交通接近条件の格差率＋２％、環境条件の格差率±０％、行政的条件の格差率±０％、その他の格差率±０％であるので、地域格差は、（１００＋１）／１００＝１０１／１００となる。 For example, in case 1, disparity rate of street conditions-1%, disparity rate of traffic access conditions + 2%, disparity rate of environmental conditions ± 0%, disparity rate of administrative conditions ± 0%, other disparity rates Since it is ± 0%, the regional disparity is (100 + 1) / 100 = 101/100.

（３）各事例について試算値を算出する。
各事例について、各事例の実際の土地単価と地域格差との比率計算を行って、評価対象地の土地単価の試算値を算出する。すなわち、各事例の実際の土地単価に地域格差の逆数を乗じて評価対象地の土地単価の試算値を算出する。図１２に示される例では、事例１−３のそれぞれについて、評価対象地の土地単価の試算値が算出される。 (3) Calculate the estimated value for each case.
For each case, the ratio between the actual land unit price of each case and the regional disparity is calculated to calculate a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target land. That is, the actual land unit price of each case is multiplied by the reciprocal of the regional disparity to calculate a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target land. In the example illustrated in FIG. 12, a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target site is calculated for each of the cases 1-3.

（４）比準価格を算出する。
各事例について求められた試算値から比準価格（評価額）を算出する。例えば、比準価格（評価額）は、各事例について求められた試算値の平均値や中央値等によって求められる。図１２では、対象地の土地単価の比準価格（評価額）は、各事例について求められた試算値の平均値として求められている。 (4) Calculate the comparative price.
A comparative price (evaluation amount) is calculated from the estimated value obtained for each case. For example, the reference price (evaluation amount) is obtained from the average value or median value of the trial calculation values obtained for each case. In FIG. 12, the relative price (evaluation value) of the land unit price of the target land is obtained as an average value of the trial calculation values obtained for each case.

上述（１）−（４）のように、取引事例比較法では、比準価格が求められるまでの計算過程が分かりやすい。 As described in (1)-(4) above, in the transaction case comparison method, the calculation process until the comparable price is obtained is easy to understand.

また、不動産の評価額を求める他の方法として、重回帰分析を用いる方法がある。例えば、下記の特許文献１では、物件を所定規則で分類し、分類毎に重回帰分析により価格評価モデルを構築し、価格評価モデルの中から最適な価格評価モデルを用いて評価を依頼された物件の評価額が算出される。 In addition, as another method for obtaining the property evaluation value, there is a method using multiple regression analysis. For example, in Patent Document 1 below, a property is classified according to a predetermined rule, a price evaluation model is constructed by multiple regression analysis for each classification, and an evaluation is requested using an optimal price evaluation model from among the price evaluation models. The value of the property is calculated.

図１３は、特許文献１の図１９において示される、重回帰分析を用いて求められた依頼物件の評価価格帯の出力例を示す図である。図１３に示される例では、依頼物件の評価価格帯Ｐ２と、依頼物件の売り出し事例Ｐ１とが出力されている。 FIG. 13 is a diagram illustrating an output example of the evaluation price range of the requested property obtained using the multiple regression analysis shown in FIG. 19 of Patent Document 1. In the example shown in FIG. 13, the evaluation price range P2 of the requested property and the sale example P1 of the requested property are output.

特開２００１−１１７９７３号公報JP 2001-117773 A 特開２００５−３１６７９７号公報JP 2005-316797 A

図１２に示されるような、取引事例比較法を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、各項目の格差率は、価格形成要因に関する各種資料や多数の取引事例等から不動産鑑定士の長年の分析と経験に基づいた評価対象地との比較によって決定されるので、機械的ではない、コストがかかる、客観性に欠ける、等の問題点があった。 When calculating the appraisal value of an evaluation target site using the transaction case comparison method as shown in FIG. 12, the disparity rate of each item is based on real estate appraisal based on various materials related to price formation factors and numerous transaction cases. Since it is determined by the analysis of many years of analysis and comparison with the evaluation target site based on experience, there are problems such as non-mechanical, costly and lack of objectivity.

一方、図１３に示されるような、重回帰分析を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、依頼物件の売り出し事例Ｐ１からどのようにして依頼物件の評価価格帯Ｐ２が算
出されたのか明確ではない。すなわち、統計学を理解していなければ計算過程や意味が理解できず、結果（表示価格帯）だけが提示されることになる。また、重回帰分析を用いて算出された予測値は正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性がある。 On the other hand, when calculating the evaluation amount of the evaluation target site using multiple regression analysis as shown in FIG. 13, the evaluation price range P2 of the requested property is calculated from the sales example P1 of the requested property. It is not clear whether it was. In other words, unless the statistics are understood, the calculation process and meaning cannot be understood, and only the result (display price range) is presented. In addition, since the forecast value calculated using multiple regression analysis is normally distributed, there is a possibility that the forecast value will deviate from the actual price level.

本発明は、上記した問題に鑑み、評価対象物の評価額を機械的に算出可能な評価額算出装置を提供することを課題とする。 In view of the problems described above, and an object thereof is to provide a mechanically calculable evaluation amount calculation device valuation of evaluation target.

本発明の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出プログラムである。この評価額算出プログラムは、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第１の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第２の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータを、第１の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第１の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第２の係数群とを選択する係数群選択部と、評価対象の不動産物件の各価格形成要因の値と各価格形成要因に対応する第１の係数群の係数とを乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、事例の不動産物件の各価格形成要因の値と前記各価格形成要因に対応する第２の係数群の係数とを乗じた和を事例の不動産物件の取引額の予測値として算出し、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、第１の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、として機能させる。本発明の態様の一つによれば、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を用いて自動で評価対象の不動産物件の取引額の評価額を算出することができる。係数群は、例えば、重回帰分析の回帰係数群である。この場合、ユーザは評価対象の不動産物件の情報を入力するのみで、評価対象の不動産物件の評価額を取得することができる。 One aspect of the present invention is an evaluation value calculation program for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a case of a real estate property including a transaction amount. The evaluation value calculation program includes an input / output unit to / from a first storage unit that holds information on price formation factors of a plurality of real estate properties and a transaction amount of each real estate property, and each of a plurality of price formation factors of the real estate property A selection unit that selects a real estate property as an example from the first storage means, and a real estate to be evaluated A coefficient group selection unit that selects a first coefficient group for calculating a predicted value of the transaction value of the property and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction value of the real estate property of the case, and evaluation The sum of the value of each price formation factor of the target real estate property and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor is calculated as the predicted value of the transaction value of the target real estate property, and the example real estate Value of each price formation factor of the property and the above Calculate the sum of the coefficients of the second coefficient group corresponding to the price formation factor as the forecast value of the transaction amount of the real estate property of the case, and calculate the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the real estate property of the case A ratio calculation unit that calculates a ratio with the predicted value of the transaction amount, and a value obtained by multiplying the transaction amount of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio is calculated as the evaluation amount of the real estate property to be evaluated It functions as an evaluation amount calculation unit. According to one aspect of the present invention, the transaction amount of the real estate property to be evaluated is automatically calculated using the ratio between the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property in the example. An evaluation amount can be calculated. The coefficient group is, for example, a regression coefficient group for multiple regression analysis. In this case, the user can acquire the evaluation value of the real estate property to be evaluated only by inputting information on the real estate property to be evaluated.

本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第１の記憶手段から、事例の不動産物件として、評価対象の不動産物件が有する複数の価格形成要因と共通する複数の価格形成要因を有し、少なくとも一つの価格形成要因の値が評価対象の不動産物件の該価格形成要因の値から所定の範囲内にある不動産物件を選択するようにしてもよい。これによって、より精度良く評価対象の不動産物件の評価額を算出することができる。 In the evaluation amount calculation program which is one aspect of the present invention, the selection unit, as the real estate property of the case, from the first storage unit, a plurality of prices common to a plurality of price forming factors of the real estate property to be evaluated A real estate property that has a formation factor and whose value of at least one price formation factor is within a predetermined range from the value of the price formation factor of the property to be evaluated may be selected. As a result, it is possible to calculate the evaluation amount of the real estate property to be evaluated with higher accuracy.

本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第１の記憶手段から、事例として複数の不動産物件を選択し、比率算出部は、事例としての各不動産物件について、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の平均値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。これによって、複数の事例から評価対象の不動産物件の評価額を算出することができるので、評価額の精度が高まる。 In the evaluation amount calculation program that is one aspect of the present invention, the selection unit selects a plurality of real estate properties as examples from the first storage means, and the ratio calculation unit evaluates each real estate property as an example. Calculate the ratio between the forecast value of the transaction value of the target real estate property and the forecast value of the transaction value of the example real estate property, and the appraisal value calculation unit A value obtained by multiplying the transaction amount by the ratio may be calculated, and an average value of the calculated values for each of the plurality of real estate properties as examples may be calculated as the evaluation value of the real estate property to be evaluated. As a result, it is possible to calculate the evaluation value of the property to be evaluated from a plurality of cases, so that the accuracy of the evaluation value is increased.

本発明の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第１の記憶手段から、事例として複数の不動産物件を選択し、比率算出部は、事例としての各不動産物件について、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の中央値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。これによって、複数の事例から評価対象の不動産物件の評価額を算出することができるので、評価額の精度が高まる。 In the evaluation value calculation program that is one of the present invention, the selection unit selects a plurality of real estate properties as examples from the first storage means, and the ratio calculation unit determines the evaluation target for each real estate property as an example. Calculate the ratio between the forecast value of the transaction value of the real estate property and the forecast value of the transaction value of the real estate property of the example, and the evaluation value calculation unit will calculate the transaction value of the real estate property as an example for each of the multiple real estate properties as examples A value obtained by multiplying the ratio by the ratio may be calculated, and the median of the calculated values for each of the plurality of real estate properties as examples may be calculated as the evaluation value of the real estate property to be evaluated. As a result, it is possible to calculate the evaluation value of the property to be evaluated from a plurality of cases, so that the accuracy of the evaluation value is increased.

更に、本発明は、態様の一つとして、方法、又は装置としても把握することが可能である。また、本発明の態様の一つは、上述のプログラムをコンピュータその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。 Furthermore, the present invention can be grasped as a method or apparatus as one aspect. In addition, one aspect of the present invention may be a program in which the above-described program is recorded on a recording medium that can be read by a computer, other devices, machines, or the like. Here, a computer-readable recording medium is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer or the like. Say.

例えば、本発明の他の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出方法である。この評価額算出方法は、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第１の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第２の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータが、第１の記憶手段から事例となる不動産物件を選択するステップと、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第１の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第２の係数群とを選択するステップと、評価対象の不動産物件の各価
格形成要因の値と各価格形成要因に対応する第１の係数群の係数とを乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、事例の不動産物件の各価格形成要因の値と各価格形成要因に対応する第２の係数群の係数とを乗じた和を事例の不動産物件の取引額の予測値として算出し、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出するステップと、第１の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するステップと、を実行する評価額算出方法である。 For example, one of the other aspects of the present invention is an evaluation value calculation method for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a case of a real estate property including a transaction amount. The evaluation value calculation method includes an input / output unit to / from a first storage unit that holds information on price formation factors of a plurality of real estate properties and a transaction amount of each real estate property, and each of a plurality of price formation factors of the real estate property A computer comprising: an input / output unit to and from a second storage unit that holds a coefficient group including a coefficient corresponding to a step of selecting a real estate property as an example from the first storage unit; and a real estate property to be evaluated A step of selecting a first coefficient group for calculating a predicted value of the transaction amount and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction value of the example real estate property, and the real estate property to be evaluated Each price
Calculate the sum of the value of the case formation factor and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor as the forecast value of the transaction value of the real estate property to be evaluated, Calculated as the forecast value of the transaction value of the real estate property in the example, and the sum of the value of the value and the coefficient of the second coefficient group corresponding to each price formation factor. Calculating the ratio of the transaction value of the real estate property with the predicted value of the real estate property and the value obtained by multiplying the transaction value of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio as the evaluation value of the real estate property to be evaluated And a step of calculating.

また、本発明の他の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出装置である。この評価額算出装置は、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第１の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第２の記憶手段への入出力手段と、第１の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第１の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第２の係数群とを選択する係数群選択部と、評価対象の不動産物件の各価格形成要因の値と各価格形成要因に対応する第１の係数群の係数とを乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、事例の不動産物件の各価格形成要因の値と各価格形成要因に対応する第２の係数群の係数とを乗じた和を事例の不動産物件の取引額の予測値として算出し、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、第１の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、を備える。 Another aspect of the present invention is an evaluation value calculation device that calculates an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a real estate property example including a transaction value. The evaluation value calculation device includes: an input / output unit to / from a first storage unit that holds information on price formation factors of a plurality of real estate properties and a transaction amount of each real estate property; and a plurality of price formation factors of the real estate property The input / output means to the second storage means holding the coefficient group including the coefficient corresponding to, the selection unit for selecting the real estate property as an example from the first storage means, and the transaction amount of the real estate property to be evaluated A coefficient group selection unit for selecting a first coefficient group for calculating a predicted value and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction amount of the real estate in the case; Calculate the sum of the value of each price formation factor and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor as the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated, Factor value and second factor corresponding to each price formation factor Calculate the ratio of the estimated value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the estimated value of the transaction value of the real estate property of the example as the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example. A ratio calculation unit, and an evaluation value calculation unit that calculates a value obtained by multiplying the transaction value of the real estate property of the case held in the first storage unit by the ratio as an evaluation value of the real estate property to be evaluated.

本発明によれば、評価対象物の評価額を機械的に算出することができる。 According to the present invention, the evaluation amount of the evaluation object can be mechanically calculated.

不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the rent evaluation amount calculation system of a real estate property. 賃料算出サーバ及びクライアント端末のハードウェア構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the hardware constitutions of a rent calculation server and a client terminal. 賃料データベースが保持する情報の例である。It is an example of the information which a rent database holds. モデルデータベースが保持する情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the information which a model database hold | maintains. モデルを特定する項目が複数ある場合のモデルデータベースに保持される賃料モデルの例である。It is an example of a rent model held in a model database when there are a plurality of items for specifying a model. 賃料算出サーバにおける賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。It is an example of the flowchart of the rent evaluation amount calculation process in a rent calculation server. クライアント端末における評価対象物件の情報の入力画面の例である。It is an example of the input screen of the information of the evaluation object property in a client terminal. 賃料算出サーバに保持されている事例の選択の優先順位の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the priority of selection of the example currently hold | maintained at the rent calculation server. 評価対象物件の賃料の試算値の算出例を示す図である。It is a figure which shows the calculation example of the trial calculation value of the rent of an evaluation object property. 評価対象物件の賃料の評価額の算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of the evaluation value of the rent of an evaluation object property. 評価対象物件の賃料の評価額の出力画面例である。It is an example of an output screen of the evaluation amount of the rent of the property for evaluation. 比準表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a comparison table. 特許文献１において示される、重回帰分析を用いて求められた依頼物件の評価価格帯の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the evaluation price range of the request | requirement property calculated | required using the multiple regression analysis shown in patent document 1. FIG.

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration of the following embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to the configuration of the embodiment.

＜第１実施形態＞
図１は、不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。第１実施形態における賃料評価額算出システム１００は、評価対象物件と価格形成要因が類似する複数の事例の実際の賃料から評価対象物件の賃料の評価額を算出するためのシステムである。価格形成要因は評価対象物件の評価額に影響を及ぼす要因であって、例えば、地域要因と個別的要因とがある。 <First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a rent evaluation amount calculation system for real estate properties. The rent evaluation value calculation system 100 according to the first embodiment is a system for calculating the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the actual rents of a plurality of cases whose price formation factors are similar to the evaluation target property. The price formation factor is a factor that affects the evaluation value of the property to be evaluated. For example, there are regional factors and individual factors.

賃料評価額算出システム１００は、サーバシステム１と、ネットワーク５を介してサーバシステム１と接続されるクライアント端末２とを含む。サーバシステム１は、賃料算出サーバ１０と、賃料算出サーバ１０に接続する賃料データベース３とモデルデータベース４とを含む。ネットワーク５は、例えば、インターネットや携帯電話網等の公衆のネットワークであってもよいし、企業等の組織によって管理されているプライベートなネットワークであってもよい。 The rent evaluation amount calculation system 100 includes a server system 1 and a client terminal 2 connected to the server system 1 via a network 5. The server system 1 includes a rent calculation server 10, a rent database 3 and a model database 4 connected to the rent calculation server 10. For example, the network 5 may be a public network such as the Internet or a mobile phone network, or may be a private network managed by an organization such as a company.

（サーバシステム）
図２は、賃料算出サーバ１０のハードウェア構成の例を示す図である。賃料算出サーバ１０は、プロセッサ１０１，主記憶装置１０２，入力装置１０３，出力装置１０４，補助記憶装置１０５，可搬記録媒体駆動装置１０６，及びネットワークインタフェース１０７を備え、これらがバス１０９により互いに接続されている情報処理装置である。情報処理装置は、例えば、賃料算出の為の専用のコンピュータである。 (Server system)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the rent calculation server 10. The rent calculation server 10 includes a processor 101, a main storage device 102, an input device 103, an output device 104, an auxiliary storage device 105, a portable recording medium drive device 106, and a network interface 107, which are connected to each other via a bus 109. Information processing apparatus. The information processing apparatus is, for example, a dedicated computer for rent calculation.

入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス等である。また、入力装置１０３には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置１０３から入力されたデータは、プロセッサ１０１に出力される。 The input device 103 is, for example, a pointing device such as a keyboard and a mouse. The input device 103 can include an image input device such as a camera and a scanner, and an audio input device such as a microphone. Data input from the input device 103 is output to the processor 101.

ネットワークインタフェース１０７は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１０７は、有線のネットワーク、および、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース１０７は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card），無線ＬＡＮ（Local Area Network）カード，携帯電話網に接続するための無線回路等である。ネットワークインタフェース１０７で受信されたデータ等は、プロセッサ１０１に出力される。 The network interface 107 is an interface for inputting / outputting information to / from the network. The network interface 107 is connected to a wired network and a wireless network. The network interface 107 is, for example, a NIC (Network Interface Card), a wireless LAN (Local Area Network) card, a wireless circuit for connecting to a mobile phone network, or the like. Data received by the network interface 107 is output to the processor 101.

主記憶装置１０２は、プロセッサ１０１に、補助記憶装置１０５に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような半導体メモリである。 The main storage device 102 is a storage device that provides the processor 101 with a storage area and a work area for loading a program stored in the auxiliary storage device 105, and is used as a buffer. The main storage device 102 is a semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory), for example.

補助記憶装置１０５は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ１０１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１０５は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスク（Hard Drive Disc）である。補助記憶装置１０５は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ），賃料評価額算出プログラム，その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。 The auxiliary storage device 105 stores various programs and data used by the processor 101 when executing each program. The auxiliary storage device 105 is, for example, an EPROM (Erasable Programmable ROM) or a hard disk (Hard Drive Disc). The auxiliary storage device 105 holds, for example, an operating system (OS), a rent evaluation amount calculation program, and other various application programs.

可搬記録媒体駆動装置１０６は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す。読み出されたデータはプロセッサ１０１に出力される。可搬記録媒体は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）のようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。 The portable recording medium driving device 106 drives the portable recording medium and reads data recorded on the portable recording medium. The read data is output to the processor 101. The portable recording medium is, for example, a USB (Universal Serial Bus) memory, a CD (Compact Disc), a disc recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), or a recording medium such as a flash memory card.

プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。プロセッサ１０１は、補助記憶装置１０５に保持された
ＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１０２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。 The processor 101 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) or a DSP (Digital Signal Processor). The processor 101 executes various processes by loading the OS and various application programs held in the auxiliary storage device 105 into the main storage device 102 and executing them.

出力装置１０４は、プロセッサ１０１の処理の結果を出力する。出力装置１０４は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置１０４は、スピーカのような音声出力装置
を含むことができる。 The output device 104 outputs the processing result of the processor 101. The output device 104 is a display or a printer. The output device 104 can include an audio output device such as a speaker.

図１では、賃料算出サーバ１０の機能構成の例が示される。賃料算出サーバ１０のプロセッサ１０１は、補助記憶装置１０５に保持される賃料評価額算出プログラムの実行を通じて、事例選択部１１，モデル選択部１２，格差算出部１３，試算値算出部１４，及び、評価額算出部１５として動作する。 In FIG. 1, the example of a function structure of the rent calculation server 10 is shown. The processor 101 of the rent calculation server 10 executes the rent evaluation amount calculation program held in the auxiliary storage device 105 to execute the case selection unit 11, the model selection unit 12, the inequality calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation. It operates as the amount calculation unit 15.

事例選択部１１は、賃料データベース３に保持される賃貸事例から、評価対象物件と比較するための複数の賃貸事例を選択する。モデル選択部１２は、事例選択部１１によって選択された各賃貸事例と評価対象物件とのそれぞれに適する重回帰分析によって構築された賃料モデルをモデルデータベース４から選択する。格差算出部１３は、モデル選択部１２によって選択された賃料モデルを用いて、各賃貸事例と評価対象物件との賃料の予測値を求め、これらの予測値から、各賃貸事例について、各価格形成要因の格差率及び地域格差を算出する。試算値算出部１４は、各賃貸事例の実際の賃料に、格差算出部１３によって
算出された各賃貸事例の地域格差の逆数を乗じて、各賃貸事例に対する評価対象物件の賃料の試算値を算出する。評価額算出部１５は、試算値算出部１４によって算出された各賃貸事例に対する試算値から、評価対象物件の賃料の評価値を算出する。なお、事例選択部１１，モデル選択部１２，格差算出部１３，試算値算出部１４，及び評価額算出部１５についての詳細は後述する。 The case selection unit 11 selects a plurality of rental cases for comparison with the evaluation target property from the rental cases held in the rent database 3. The model selection unit 12 selects from the model database 4 a rent model constructed by multiple regression analysis suitable for each rental case selected by the case selection unit 11 and each property to be evaluated. The disparity calculating unit 13 obtains a predicted value of rent between each rental case and the property to be evaluated using the rent model selected by the model selecting unit 12, and forms each price for each rental case from these predicted values. Calculate the disparity rate of factors and regional disparities. The trial calculation value calculation unit 14 multiplies the actual rent of each rental case by the reciprocal of the regional difference of each rental case calculated by the disparity calculation unit 13 to calculate a trial calculation value of the rent of the property to be evaluated for each rental case. To do. The evaluation amount calculation unit 15 calculates the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the estimated value for each rental case calculated by the estimated value calculation unit 14. Details of the case selection unit 11, the model selection unit 12, the disparity calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation amount calculation unit 15 will be described later.

すなわち、賃料算出サーバ１０は、地域格差として、重回帰分析を用いた評価対象物件の賃料の予測値に対する、重回帰分析を用いた事例の賃料の予測値の比率を用いて、取引事例比較法の計算方法で、評価対象物件の評価額を算出する。 That is, the rent calculation server 10 uses the ratio of the predicted value of the rent of the case using the multiple regression analysis to the predicted value of the rent of the property to be evaluated using the multiple regression analysis as the regional disparity, and the transaction example comparison method. Calculate the appraisal value of the property to be evaluated using this method.

賃料データベース３及びモデルデータベース４は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などの大容量の記憶装置であってもよいし、それぞれが例えば図２で示されるようなハードウェア構成を持ったデータベースサーバであってもよい。また、賃料データベース３及びモデルデータベース４は、賃料算出サーバ１０の補助記憶装置１０５内に形成されてもよい。 The rent database 3 and the model database 4 may be large-capacity storage devices such as HDDs (hard disk drives), for example, and each is a database server having a hardware configuration as shown in FIG. May be. In addition, the rent database 3 and the model database 4 may be formed in the auxiliary storage device 105 of the rent calculation server 10.

図３は、賃料データベース３が保持する情報の例である。賃料データベース３は、賃料の評価額を算出する際に評価対象物件と比較するための賃貸事例を保持するデータベースである。 FIG. 3 is an example of information held in the rent database 3. The rent database 3 is a database that holds rental cases for comparison with the evaluation target property when calculating the evaluation value of the rent.

賃料データベース３には、各賃貸事例について、複数の価格形成要因の情報が登録される。価格形成要因には、例えば、住所，ＸＹ座標（緯度経度），沿線名，最寄駅，最寄駅からの距離，バス停からの距離，無料駐車場の有無等の地域要因や、構造，専有面積，経過年数，所在階等の個別的要因が含まれる。また、各賃貸事例には、価格形成要因に加えて、賃貸事例の月額賃料，共益費，一時金等の料金に関する情報や、賃貸事例の取引年月等が登録されている。なお、第１実施形態では、価格形成要因の情報を、数値でないものも含めて「値」と称することもある。 In the rent database 3, information on a plurality of price formation factors is registered for each rental case. Price formation factors include, for example, local factors such as address, XY coordinates (latitude and longitude), station name, nearest station, distance from the nearest station, distance from the bus stop, free parking, etc., structure, proprietary Individual factors such as area, age, and floor are included. In addition, in each rental case, in addition to price formation factors, information on the monthly rent, common service fee, lump sum, etc. of the rental case, the transaction date of the rental case, and the like are registered. In the first embodiment, the information on the price forming factor may be referred to as “value” including those that are not numerical values.

賃料データベース３には、各賃貸事例の価格形成要因を予め重回帰モデルにあてはめ、当該賃貸事例の賃料の予測値や、実際の賃料との開差率，使用した重回帰モデルの回帰係数を登録することもできる。 In the rent database 3, the price formation factors of each rental case are preliminarily applied to the multiple regression model, and the predicted value of the rent of the rental case, the opening ratio with the actual rent, and the regression coefficient of the used multiple regression model are registered. You can also

図４は、モデルデータベース４が保持する情報の例を示す図である。モデルデータベース４には、モデル構築条件ごとに構築された賃料モデルが登録される。モデル構築条件は、例えば、最寄駅，沿線，市区町村などであり、図４では、モデル構築条件として最寄駅が設定された賃料モデル、すなわち、最寄駅毎に構築された賃料モデルが示される。賃料
モデルは、重回帰分析によって求められ、定数項及び説明変数Ｘ_jに対応する回帰係数

が登録されている（ｊは０を含む正の整数）。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information held in the model database 4. In the model database 4, rent models constructed for each model construction condition are registered. The model construction condition is, for example, the nearest station, the railway line, the municipality, etc. In FIG. 4, the rent model in which the nearest station is set as the model construction condition, that is, the rent model constructed for each nearest station. Is shown. The rent model is obtained by multiple regression analysis, and the regression coefficient corresponding to the constant term and the explanatory variable X _j

Are registered (j is a positive integer including 0).

定数項及び説明変数Ｘ_jには、各価格形成要因が対応付けられる。例えば、定数項、説
明変数と価格形成要因とは、以下のように対応付けられて設定される。
Ｘ₀：最寄駅
Ｘ₁：専有面積
Ｘ₂：経過年数
Ｘ₃：構造が堅固
Ｘ₄：最寄駅からの距離
Ｘ₅：バス便
Ｘ₆：所在階
Ｘ₇：無料駐車場有
定数項は、説明変数には含まれない要因である。ただし、第１実施形態では、便宜的にＸ₀として扱う。このように設定した場合、定数項は

で示される。したがって、図４に示される例の場合、最寄駅毎にモデルを構築するため、定数項は最寄駅に対応し、最寄駅はモデル構築条件に対応する。なお、Ｘ₀は便宜的に設
定したものであるため、Ｘ₀には常に１が代入される（Ｘ₀＝１）。説明変数に設定される価格形成要因には、例えば、構造のように数値ではないものが含まれる。数値ではない価格形成要因については、予め、各値について数値が割り当てられており、対応する数値が説明変数に代入される。例えば、価格形成要因の構造では、鉄骨造、鉄筋造、鉄骨鉄筋コンクリート造等の堅固な構造の場合は１、それ以外の構造の場合は０が説明変数Ｘ₃に代
入される。例えば、価格形成要因のバス便では、バス便の場合には１、バス便ではない場合には０が説明変数Ｘ₅に代入される。例えば、価格形成要因の無料駐車場有では、無料
駐車場がある場合には１、無料駐車場がない場合には０が説明変数Ｘ₇に代入される。ま
た、数値である価格形成要素についても、そのままの値を説明変数に代入するようにしてもよいし、値を別の値に変換して説明変数に代入してもよい。例えば、価格形成要因の最寄駅からの距離では、１００ｍを、Ｌｏｇ１００≒４.６０５の様に対数をとって説明変
数Ｘ₄に代入してもよい。 Each price formation factor is associated with the constant term and the explanatory variable X _j . For example, constant terms, explanatory variables, and price formation factors are set in association with each other as follows.
X ₀ : Nearest station X ₁ : Exclusive area X ₂ : Elapsed years X ₃ : Solid structure X ₄ : Distance from the nearest station X ₅ : Bus service X ₆ : Location floor X ₇ : Free parking lot Constant term Is a factor not included in the explanatory variable. However, in the first embodiment, conveniently handled as X _0. With this setting, the constant term is

Indicated by Therefore, in the example shown in FIG. 4, since a model is constructed for each nearest station, the constant term corresponds to the nearest station, and the nearest station corresponds to the model construction condition. Since X ₀ is obtained by set for convenience, always 1 is substituted into X ₀ (X ₀ = 1). Price formation factors set as explanatory variables include, for example, those that are not numerical values, such as a structure. Regarding price formation factors that are not numerical values, numerical values are assigned in advance to the respective values, and the corresponding numerical values are substituted into the explanatory variables. For example, in the structure of the price formation factor, 1 is assigned to the explanatory variable X ₃ for a solid structure such as a steel structure, a reinforced structure, a steel reinforced concrete structure, and 0 for other structures. For example, in the case of a bus service that is a price formation factor, 1 is assigned to the explanatory variable X ₅ for a bus service, and 0 is not used for a bus service. For example, if there is a free parking lot as a price formation factor, 1 is substituted into the explanatory variable X ₇ when there is a free parking lot and 0 when there is no free parking lot. As for price forming elements that are numerical values, the value as it is may be substituted for the explanatory variable, or the value may be converted into another value and substituted for the explanatory variable. For example, in the distance from the nearest station of the price formation factor, 100 m may be logarithmically assigned to the explanatory variable X ₄ as Log 100≈4.605.

図４に示される例は、モデル構築条件として最寄駅ごとに賃料モデルを構築した場合の例であるが、これに限られず、例えば、沿線毎に賃料モデルを構築してもよい。又は、モデル構築条件は、例えば、最寄駅と面積帯との組み合わせや最寄駅と経過年数との組み合わせであってもよいし、最寄駅と面積帯と経過年数との組み合わせであってもよい。 The example shown in FIG. 4 is an example in which a rent model is constructed for each nearest station as a model construction condition, but is not limited thereto, and for example, a rent model may be constructed for each railway line. Alternatively, the model construction condition may be, for example, a combination of the nearest station and area zone, a combination of the nearest station and age, or a combination of the nearest station, area zone and age. Also good.

図５は、賃料モデルを特定する項目が複数ある場合のモデルデータベース４に保持される賃料モデルの例である。賃料モデルを特定する項目とは、モデル構築条件のことである。図５に示される例では、モデル構築条件は、最寄駅，経過年数帯，面積帯，の３つであり、Ｘ₀, Ｘ₁, Ｘ₂, の３つの組み合わせとして取り扱われる。また、この場合にもＸ₀＝１として取り扱われる。第１実施形態では、モデルデータベース４に図４で示される最寄駅毎の賃料モデルが格納されているものとする。 FIG. 5 is an example of a rent model held in the model database 4 when there are a plurality of items for specifying a rent model. The item specifying the rent model is the model construction condition. In the example shown in FIG. 5, there are three model construction conditions, the nearest station, the elapsed years zone, and the area zone, and they are handled as three combinations of X ₀ , X ₁ , X ₂ , and so on. Also in this case, X ₀ = 1 is handled. In the first embodiment, it is assumed that the model database 4 stores the rent model for each nearest station shown in FIG.

格差算出部１３は、賃料データベース３（図３）及びモデルデータベース４（図４又は図５）に保持される情報を用いて、評価対象物件の賃料の予測値及び事例の予測値を算出する。評価対象物件の賃料の予測値及び事例ｉの予測値は、例えば、以下の式１によって示される。

The disparity calculation unit 13 calculates the predicted value of the rent and the predicted value of the case of the property to be evaluated using information held in the rent database 3 (FIG. 3) and the model database 4 (FIG. 4 or FIG. 5). The predicted value of the rent of the property to be evaluated and the predicted value of case i are expressed by the following formula 1, for example.

（クライアント端末）
図２は、クライアント端末２のハードウェア構成の例を示す図である。クライアント端末２は、プロセッサ２０１，主記憶装置２０２，入力装置２０３，出力装置２０４，補助記憶装置２０５，可搬記録媒体駆動装置２０６，及びネットワークインタフェース２０７を備え、これらがバス２０９により互いに接続されている情報処理装置である。クライアント端末２の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ），ＰＤＡ（Personal Digital Assistant），携帯電話端末，スマートフォン，電子書籍端末等の汎用のコンピュータである。第１実施形態では、不動産業者の店舗に設置されるＰＣを想定する。クライアント端末２のハードウェア構成は、図２に示されるように、賃料算出サーバ１０とほぼ同様であるため、説明を省略する。 (Client terminal)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the client terminal 2. The client terminal 2 includes a processor 201, a main storage device 202, an input device 203, an output device 204, an auxiliary storage device 205, a portable recording medium drive device 206, and a network interface 207, which are connected to each other via a bus 209. Information processing apparatus. The information processing apparatus of the client terminal 2 is a general-purpose computer such as a personal computer (PC), a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile phone terminal, a smartphone, or an electronic book terminal. In 1st Embodiment, PC installed in the store of a real estate agent is assumed. The hardware configuration of the client terminal 2 is substantially the same as that of the rent calculation server 10 as shown in FIG.

図１では、クライアント端末２の機能ブロック図の例が示される。クライアント端末２では、例えば、ウェブブラウザを使用して、賃料評価額算出システム１００によって提供されるウェブページにアクセスすることによって、入力部２１及び表示部２２として動作する。 In FIG. 1, an example of a functional block diagram of the client terminal 2 is shown. The client terminal 2 operates as the input unit 21 and the display unit 22 by accessing a web page provided by the rent evaluation amount calculation system 100 using, for example, a web browser.

入力部２１は、クライアント端末２のユーザからの評価対象物件の情報の入力を受け付け賃料算出サーバ１０に送信する。表示部２２は、賃料算出サーバ１０によって算出されて送信された評価対象物件の賃料の評価額を、クライアント端末２の出力装置２０４（ディスプレイ等）に出力する。 The input unit 21 receives an input of property information to be evaluated from the user of the client terminal 2 and transmits it to the rent calculation server 10. The display unit 22 outputs the rent evaluation amount of the evaluation target property calculated and transmitted by the rent calculation server 10 to the output device 204 (display or the like) of the client terminal 2.

（動作例）
図６は、賃料算出サーバ１０における賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。図６に示される処理は、クライアント端末２から評価対象物件の情報を受信すると開始される。 (Operation example)
FIG. 6 is an example of a flowchart of a rent evaluation amount calculation process in the rent calculation server 10. The process shown in FIG. 6 is started when information on the property to be evaluated is received from the client terminal 2.

ＯＰ１では、事例選択部１１は、クライアント端末２から送信された評価対象物件の情報を受け付け、解析する。 In OP <b> 1, the case selection unit 11 receives and analyzes information on the evaluation target property transmitted from the client terminal 2.

図７は、クライアント端末２における評価対象物件の情報の入力画面の例である。評価対象物件の情報の入力画面には、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目や、評価額を予測するために必要な項目の入力欄が設けられる。類似する事例や賃料モデ
ルを特定するために必要な項目は、例えば、住所，最寄駅，専有面積，経過年数，構造等である。予測値や評価額を予測するために必要な項目は、例えば、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目に加え、最寄駅からの距離，バス停からの距離，階数，無料駐車場の有無等である。図７に示される例では、評価対象物件の住所，最寄駅，最寄駅からの徒歩分数，竣工年月，構造，及び専有面積を入力する欄が設けられている。 FIG. 7 is an example of an input screen for information on the property to be evaluated in the client terminal 2. On the input screen for information on the property to be evaluated, there are provided input fields for items necessary for specifying similar cases and rent models and items necessary for predicting the evaluation amount. Items necessary for specifying similar cases and rent models are, for example, address, nearest station, exclusive area, elapsed years, structure, and the like. The items necessary for predicting the predicted value and the evaluation value are, for example, items necessary for identifying similar cases and rent models, distance from the nearest station, distance from the bus stop, number of floors, free parking The presence or absence of a parking lot. In the example shown in FIG. 7, columns for inputting the address of the property to be evaluated, the nearest station, the number of minutes from the nearest station, the completion date, the structure, and the exclusive area are provided.

事例選択部１１は、例えば、図７に示される入力画面を通じて入力された評価対象物件の情報を解析し、評価対象物件の価格形成要因（比準表の項目）を得る。クライアント端末２に不足する情報を入力するようにユーザに促すメッセージを表示させて、ユーザに不足した情報を追加で入力させてもよい。 For example, the case selection unit 11 analyzes the information of the evaluation target property input through the input screen illustrated in FIG. 7 and obtains the price formation factor (item of the comparison table) of the evaluation target property. A message that prompts the user to input missing information on the client terminal 2 may be displayed, and the user may additionally input the missing information.

ＯＰ２では、事例選択部１１は、評価対象物件と類似する事例を所定数選択する。事例選択部１１は、入力された評価対象物件の情報と選択条件とに基づいて、賃料データベース３に登録されている事例の優先順位を決定する。事例選択部１１は、決定した優先順位の上位から所定数の事例を選択する。 In OP2, the case selection unit 11 selects a predetermined number of cases similar to the evaluation target property. The case selection unit 11 determines the priority order of the cases registered in the rent database 3 based on the input information on the evaluation target property and the selection conditions. The case selection unit 11 selects a predetermined number of cases from the top of the determined priority order.

図８は、賃料算出サーバ１０に保持されている事例の選択の優先順位の例を示す図である。図８に示される表は、例えば、賃料算出サーバ１０の補助記憶装置１０５に保持されている。図８に示される例では、優先順位を決定する選択条件に、それぞれ、３つの条件１−３が設定されている。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of priority of selection of cases held in the rent calculation server 10. The table shown in FIG. 8 is held in the auxiliary storage device 105 of the rent calculation server 10, for example. In the example shown in FIG. 8, three conditions 1-3 are set as selection conditions for determining the priority order.

例えば、優先順位が１位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり（条件１）、経過年数が評価対象物件の経過年数の±１年以内であり（条件２）、事例年月が１年以内である（条件３）という、条件１−３を全て満たす事例である。また、優先順位が２位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり（条件１）、経過年数が評価対象物件の経過年数の±５年以内であり（条件２）、事例年月が１年以内である（条件３）という、条件１−３を全て満たす事例である。このように、優先順位が１位となる条件が最も厳しく設定され、優先順位が低くなるほど条件が緩く（条件で指定される範囲が広く）なる。 For example, in the case where the priority is 1st, the property to be evaluated and the nearest station are the same (Condition 1), and the elapsed years are within ± 1 year of the elapsed years of the property to be evaluated (Condition 2). This is an example that satisfies all the conditions 1-3 that the date is within one year (condition 3). In the case where the priority is second, the property to be evaluated and the nearest station are the same (Condition 1), and the elapsed years are within ± 5 years of the elapsed years of the property to be evaluated (Condition 2). This is an example that satisfies all the conditions 1-3, in which the date is within one year (condition 3). In this way, the condition that the priority order is the first is set most severely, and the lower the priority order, the milder the condition (the range specified by the condition becomes wider).

事例選択部１１は、例えば、図８に示されるような優先順位にしたがって事例を所定数（例えば３個）選択する。例えば、優先順位が１位となる条件１−３を満たす事例が存在しない場合には、事例選択部１１は、優先順位が２位となる条件１−３を満たす事例から所定数の事例を選択する。また、このとき、優先順位が２位となる条件１−３を満たす事例が所定数より多い場合には、事例選択部１１は、更に条件を追加して、該条件１−３に加えて追加された条件も満たす事例を選択する。優先順位が１位となる条件１−３を満たす事例が所定数より多い場合も同様である。 For example, the case selection unit 11 selects a predetermined number (for example, three) of cases according to the priority order as shown in FIG. For example, when there is no case satisfying the condition 1-3 with the first priority, the case selection unit 11 selects a predetermined number of cases from the cases satisfying the condition 1-3 with the second priority. To do. At this time, if there are more cases than the predetermined number satisfying the condition 1-3 with the second priority, the case selection unit 11 adds a condition and adds it to the condition 1-3. The case that satisfies the specified condition is selected. The same applies when there are more cases than the predetermined number satisfying the condition 1-3 in which the priority order is 1st.

なお、事例の選択条件は、図８に示される例に限定されず、面積や構造や最寄駅からの距離等を条件に組み込んでもよい。また、図８に示されるような、事例の選択条件及び事例の選択条件の優先順位は、賃料評価額算出システム１００の管理者等によって自由に設定可能である。 The example selection conditions are not limited to the example shown in FIG. 8, and the area, structure, distance from the nearest station, and the like may be incorporated into the conditions. Further, the case selection conditions and the priority order of the case selection conditions as shown in FIG. 8 can be freely set by an administrator of the rent evaluation amount calculation system 100 or the like.

ＯＰ３では、モデル選択部１２は、評価対象物件及び事例選択部１１によって選択された事例のそれぞれについてモデル構築条件が合致する賃料モデルを選択する。例えば、図４で示される例のように、モデル構築条件として最寄駅毎に賃料モデルが構築されている場合には、モデル選択部１２は、最寄駅が合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれに適する賃料モデルとして選択する。例えば、図５で示される例のようにモデル構築条件が複数の組み合わせである場合には、モデル選択部１２は、モデル構築条件の組み合わせが合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれ
に適する賃料モデルとして選択する。 In OP3, the model selection unit 12 selects a rent model that matches the model construction condition for each of the evaluation target property and the case selected by the case selection unit 11. For example, when a rent model is constructed for each nearest station as a model construction condition as in the example shown in FIG. 4, the model selection unit 12 selects a rent model that matches the nearest station as an evaluation target property. And a rent model suitable for each of the selected cases. For example, when the model construction conditions are a plurality of combinations as in the example shown in FIG. 5, the model selection unit 12 selects the rent model that matches the combination of the model construction conditions as the evaluation target property and the selected example. Select a suitable rent model for each.

ＯＰ４では、格差算出部１３は、評価対象物件の賃料の予測値に対する各事例の賃料の予測値の比率を各事例と評価対象物件との地域格差として算出する。
評価対象物件の予測値と事例ｉの予測値とから地域格差は、以下の式２で定義される。

In OP4, the disparity calculating unit 13 calculates the ratio of the predicted rent value of each case to the predicted rent value of the evaluation target property as the regional difference between each case and the evaluation target property.
The regional disparity is defined by the following formula 2 from the predicted value of the property to be evaluated and the predicted value of case i.

（地域格差の算出方法その１）
地域格差の算出方法その１は、地域格差を算出するとともに、各価格形成要因の格差率も併せて算出する方法である。まず、式２を以下のように変形する。

(Regional disparity calculation method 1)
The first method for calculating the regional disparity is to calculate the regional disparity and also the disparity rate of each price formation factor. First, Equation 2 is modified as follows.

評価対象物件及び事例ｉの、説明変数Ｘ_ijの値（図３），回帰係数

の値（図４、図５）は既知であり、式１から評価対象物件の賃料の予測値も算出可能である。したがって、上記の式２の変形式から評価対象物件と事例ｉとを比較した地域格差が算出される。また、評価対象物件と事例ｉとを比較した際のｊ番目の価格形成要因の格差率は、式２のように地域格差を定義した場合、以下の式３で示すことができる。

Value of explanatory variable X _ij for the property to be evaluated and case i (Fig. 3), regression coefficient

(FIGS. 4 and 5) are known, and the predicted value of the rent of the property to be evaluated can be calculated from Equation 1. Therefore, the regional disparity in which the evaluation target property and the case i are compared is calculated from the modified expression of Expression 2 above. In addition, the disparity rate of the j-th price formation factor when comparing the property to be evaluated with case i can be expressed by the following equation 3 when the regional disparity is defined as in equation 2.

式３は、上記式２の変形式のΣの各項である。評価対象物件の賃料モデルと事例ｉの賃料モデルが同じ場合には、ｊ番目の価格形成要因の格差率は以下の式４で示される。

Formula 3 is each term of Σ of the modified formula of Formula 2 above. When the rent model of the property to be evaluated and the rent model of case i are the same, the disparity rate of the j-th price forming factor is expressed by the following formula 4.

（地域格差の算出方法その２）
地域格差のみを求めればよい場合には、評価対象物件の予測値と各事例ｉの予測値とか
ら地域格差を算出する。地域格差の算出方法その２では、式２に式１を代入した以下の式５によって地域格差が算出される。

(Calculation method 2 for regional disparity)
When only the regional disparity needs to be obtained, the regional disparity is calculated from the predicted value of the property to be evaluated and the predicted value of each case i. In the method 2 for calculating the regional disparity, the regional disparity is calculated by the following equation 5 in which equation 1 is substituted into equation 2.

格差算出部１３は、上記の地域格差の算出方法のいずれかを用いて各事例と比較した地域格差を算出する。格差算出部１３が、地域格差の算出方法その１を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差に加えて、図１２に示される取引事例比較法の比準表の各格差率に相当する、各価格形成要因の格差率も求めることができる。格差算出部１３が、地域格差の算出方法その２を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差のみを算出することができる。また、各価格形成要因の格差率は、地域的要因ではなく、個別的要因を適用しても良いし、地域的要因と個別的要因を混在させても良い。 The disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using any one of the above-described regional disparity calculating methods. When the disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using the regional disparity calculating method 1, in addition to the regional disparity compared with each case, the transaction case comparison method shown in FIG. It is also possible to obtain the inequality rate of each price formation factor corresponding to each inequality rate in the comparison table. When the disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using the regional disparity calculating method 2, only the regional disparity compared with each case can be calculated. Moreover, the disparity rate of each price formation factor may be an individual factor instead of a regional factor, or a regional factor and an individual factor may be mixed.

ＯＰ５では、試算値算出部１４は、格差算出部１３によって算出された地域格差を用いて、各事例ｉと比較対象物件との比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値を算出する。 In OP5, the trial calculation value calculation unit 14 calculates the trial calculation value of the rent of the evaluation target property when each case i is compared with the comparison target property, using the regional difference calculated by the disparity calculation unit 13.

図９は、評価対象物件の賃料の試算値の算出例を示す図である。事例ｉと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値は、事例ｉの賃料（単価）に格差算出部１３によって算出された地域格差の逆数を乗じて求められる。 FIG. 9 is a diagram illustrating a calculation example of the trial calculation value of the rent of the property to be evaluated. The estimated value of the rent of the property to be evaluated when compared with Case i is obtained by multiplying the rent (unit price) of Case i by the reciprocal of the regional disparity calculated by the disparity calculating unit 13.

ＯＰ６では、評価額算出部１５は、試算値算出部１４によって算出された各事例ｉと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値から、評価対象物件の賃料の評価額を算出する。 In OP6, the evaluation amount calculation unit 15 calculates the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the estimated calculation value of the rent of the evaluation target property when compared with each case i calculated by the trial calculation value calculation unit.

図１０は、評価対象物件の賃料の評価額の算出例を示す図である。図１０には、事例１−３から算出された各試算値が示されている。これらの試算値は、試算値算出部１４によって算出されたものである。図１０においては、評価額算出部１５は、各事例ｉから算出された試算値の平均値を評価対象物件の賃料の評価額として算出する。なお、評価対象物件の賃料の評価額として、試算値の中央値が求められてもよい。 FIG. 10 is a diagram illustrating a calculation example of the rent evaluation amount of the evaluation target property. FIG. 10 shows each estimated value calculated from Case 1-3. These trial calculation values are calculated by the trial calculation value calculation unit 14. In FIG. 10, the evaluation amount calculation unit 15 calculates the average value of the trial calculation values calculated from each case i as the evaluation value of the rent of the evaluation target property. Note that the median of the estimated values may be obtained as the rent evaluation value of the property to be evaluated.

評価額算出部１５は、算出した評価対象物件の賃料の評価額をクライアント端末２に送信する。クライアント端末２では、表示部２２によって、評価対象物件の評価額がディスプレイなどの出力装置２０４に出力される。 The evaluation value calculation unit 15 transmits the calculated evaluation value of the rent of the evaluation target property to the client terminal 2. In the client terminal 2, the display unit 22 outputs the evaluation amount of the evaluation target property to the output device 204 such as a display.

図１１は、評価対象物件の賃料の評価額の出力画面例である。なお、格差算出部１３において、地域格差の算出方法その１で求められる地域格差の値と、算出方法その２で求められる地域格差の値とは、必ずしも一致しない。しかしながら、両者の誤差はわずかであり、算出される評価対象物件の賃料の評価額は、例えば、千円、百円、十円、といった単位で求められ、一円単位は切り捨て、切り上げ、または四捨五入される。そのため、いずれの方法で地域格差が算出された場合でも、高い確率で評価対象物件の賃料の評価額は同じ額となる。 FIG. 11 is an example of an output screen for the evaluation value of the rent of the property to be evaluated. Note that in the disparity calculating unit 13, the regional disparity value obtained by the regional disparity calculating method 1 and the regional disparity value obtained by the calculating method 2 are not necessarily the same. However, there is little error between the two, and the valuation value of the calculated property rent is calculated in units of, for example, thousand yen, one hundred yen, ten yen, and is rounded down, rounded up, or rounded off. Is done. Therefore, even if the regional disparity is calculated by any method, the evaluation value of the rent of the evaluation target property is the same amount with a high probability.

上述の説明では、ＯＰ２において、事例選択部１１が事例を３つほど選択し、モデル選択部１２，格差算出部１３，試算値算出部１４，及び評価額算出部１５によって、この３
つの事例について比較を行い評価対象物件の賃料の評価額を算出したが、これに代えて、ＯＰ２において事例選択部１１が１０〜３０程の事例を選択し、例えば、特許文献２や特開２００６−１４６６０９に開示される技術を用いて最適な３事例の組み合わせを選択して、評価対象物件の評価額が決定されてもよい。 In the above description, in OP2, the case selection unit 11 selects about three cases, and the model selection unit 12, the disparity calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation amount calculation unit 15
The two cases were compared and the evaluation value of the rent of the property to be evaluated was calculated. Instead, in OP2, the case selection unit 11 selects about 10 to 30 cases. For example, Patent Document 2 and Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2006 The evaluation amount of the property to be evaluated may be determined by selecting an optimal combination of three cases using the technology disclosed in -146609.

（第１実施形態の作用効果）
第１実施形態では、地域格差に、評価対象物件の賃料の予測値に対する事例の賃料の予測値の比率を用いる。評価対象物件及び事例の予測値を求める際には、重回帰分析によって予め求められた賃料モデルを用いる。そのため、従来の取引事例比較法とは異なり、評価対象物件の各価格形成要因の項目に情報を入力するだけで自動的に評価額を得ることができる。また、各価格形成要因の格差率は、不動産鑑定士によって決定されるのではなく、上記式３で賃料モデルと評価対象物件及び事例の各価格形成要因の値とから決定されるため、評価対象物件の賃料の評価値は客観的な値となる。 (Operational effects of the first embodiment)
In 1st Embodiment, the ratio of the predicted value of the rent of the example with respect to the predicted value of the rent of an evaluation object property is used for regional disparity. When obtaining the predicted value of the property to be evaluated and the case, a rent model obtained in advance by multiple regression analysis is used. Therefore, unlike the conventional transaction case comparison method, it is possible to automatically obtain an evaluation amount simply by inputting information into each price formation factor item of the property to be evaluated. In addition, the disparity rate of each price formation factor is not determined by the real estate appraiser, but is determined from the rent model and the value of each price formation factor of the property to be evaluated and the case in Formula 3 above. The evaluation value of the rent of the property is an objective value.

第１実施形態では、例えば、駅ごと、築年数ごと等のように、モデル構築条件を様々に設定し、様々なモデル構築条件に応じて賃料モデルを用意しておくことによって、路線価を地域格差に用いるような評価方法に比べて、多様な物件を評価することができる。また、路線価を用いる評価方法では、路線価は毎年更新されるため、路線価データと売買事例とのひも付けを毎年更新しなければならないが、第１実施形態では、路線価のような毎年更新されるデータを用いていないので、システム維持にかかるコストを抑えることができる。 In the first embodiment, for example, by setting various model construction conditions, such as every station, every building age, etc., and preparing a rent model according to various model construction conditions, the route price is set to the region. Compared to the evaluation method used for disparity, various properties can be evaluated. Moreover, in the evaluation method using the route price, the route price is updated every year, so the link between the route price data and the sales example must be updated every year. In the first embodiment, however, every year such as the route price. Since the data to be updated is not used, the cost for maintaining the system can be reduced.

また、重回帰分析のみを用いて評価を行う場合に比べて、専門の知識がなくとも、取引事例比較法のように、計算過程がわかりやすい。また、重回帰分析のみを用いる場合には、予測値が正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性があるが、第１実施形態では、例えば、図８に示される事例の選択条件に従って類似した事例が選択され、これらの事例は価格水準も近似するため、比準価格（評価額）の精度を高く保つことができる。 In addition, the calculation process is easier to understand as in the case of the transaction case comparison method, even when there is no specialized knowledge, compared to the case where the evaluation is performed using only multiple regression analysis. Further, when only the multiple regression analysis is used, since the predicted value is normally distributed, there is a possibility that it becomes a value deviating from the actual price level. In the first embodiment, for example, in the case shown in FIG. Similar cases are selected according to the selection conditions, and these cases also approximate the price level, so that the accuracy of the comparative price (evaluation amount) can be kept high.

（その他）
第１実施形態では、不動産の賃料の評価額について説明されたが、本発明は、賃料に限らず、土地価格，物件価格等の評価額の算出についても適用可能である。また、不動産物件に限らず、価格形成要因やモデルを変更することによって、例えば、アンティークの物等の評価にも適用可能である。格差算出部１３は、地域格差のみならず、個別的要因についての個別格差についても算出可能である。 (Other)
In the first embodiment, the evaluation value of the rent of the real estate has been described. However, the present invention is not limited to the rent, but can be applied to the calculation of the evaluation value of the land price, the property price, and the like. Moreover, it is applicable not only to real estate properties but also to evaluation of antiques, for example, by changing price formation factors and models. The disparity calculating unit 13 can calculate not only regional disparities but also individual disparities regarding individual factors.

また、第１実施形態では、サーバクライアント方式のシステムについて説明されたが、例えば、汎用のＰＣやＰＤＡなどの１台のコンピュータで、評価対象物件の情報を入力し、評価額を算出し、出力するという第１実施形態で説明された同じ処理を実現することもできる。 In the first embodiment, the server-client system has been described. For example, a single computer such as a general-purpose PC or PDA is used to input information about the property to be evaluated, calculate the evaluation amount, and output the information. It is also possible to realize the same processing described in the first embodiment.

１サーバシステム
２クライアント端末
３賃料データベース
４モデルデータベース
５ネットワーク
１０賃料算出サーバ
１１事例選択部
１２モデル選択部
１３格差算出部
１４試算値算出部
１５評価額算出部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Server system 2 Client terminal 3 Rent database 4 Model database 5 Network 10 Rent calculation server 11 Case selection part 12 Model selection part 13 Disparity calculation part 14 Trial calculation part 15 Evaluation amount calculation part

Claims

  An evaluation value calculation program for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a real estate property example including a transaction amount,
  Input / output means to / from the first storage means for holding information on the price forming factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property, and a coefficient including a coefficient corresponding to each of the plurality of price forming factors of the real estate property A computer comprising: input / output means for second storage means for holding groups;
  A selection unit for selecting a real estate property as an example from the first storage means;
  A coefficient for selecting the first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example A group selector;
  The sum of the value of each price formation factor of the property object to be evaluated and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated Then, the sum of the value of each price formation factor of the real estate property of the case and the coefficient of the second coefficient group corresponding to the price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the real estate property of the case A ratio calculating unit that calculates a ratio between the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case;
  An evaluation value calculation unit that calculates a value obtained by multiplying the transaction amount of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio as an evaluation value of the real estate property to be evaluated;
Evaluation value calculation program to function as

Before SL selecting section, from said first storage means, as a real estate of the case, having a plurality of pricing factors in common with the plurality of pricing factors real estate has the evaluation, at least one price evaluation calculation program according to claim 1 in which the value of the formation factors to select the real estate within the pricing range from the value of the predetermined factors real estate of the evaluation object.

The selection unit selects a plurality of real estate properties as the case from the first storage means,
The ratio calculation unit calculates a ratio between a predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and a predicted value of the transaction value of the real estate property of the example for each real estate property as the example,
The valuation calculating unit, a plurality of real estate each as the case, to calculate the value of the multiplied by the ratio transaction value real estate as the case, a plurality of non as the case
The evaluation value calculation program according to claim 1 or 2 , wherein an average value of the calculated values for each of moving products is calculated as an evaluation value of the real estate property to be evaluated .

The selection unit selects a plurality of real estate properties as the case from the first storage means,
The ratio calculation unit calculates a ratio between a predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and a predicted value of the transaction value of the real estate property of the example for each real estate property as the example,
The valuation calculating unit, a plurality of real estate each as the case, the ratio to calculate a value obtained by multiplying the amount of transactions real estate as the case, the against the plurality of real estate each as the case evaluation calculation program according to claim 1 or 2 for calculating the median value of the calculated value as the evaluation value of the evaluation object of the real estate.

  An evaluation value calculation method for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a case of a real estate property including a transaction amount,
  Input / output means to / from the first storage means for holding information on the price forming factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property, and a coefficient including a coefficient corresponding to each of the plurality of price forming factors of the real estate property A computer comprising: input / output means for second storage means for holding groups;
  Selecting a real estate property as an example from the first storage means;
  A step of selecting a first coefficient group for calculating a predicted value of a transaction amount of the real estate property to be evaluated and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction amount of the real estate property of the example When,
  The sum of the value of each price formation factor of the property object to be evaluated and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated Then, the sum of the value of each price formation factor of the real estate property of the case and the coefficient of the second coefficient group corresponding to the price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the real estate property of the case Calculating a ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case;
  Calculating a value obtained by multiplying the transaction amount of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio as an evaluation value of the real estate property to be evaluated;
A method for calculating the valuation amount.

  An evaluation value calculation device for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a case of a real estate property including a transaction amount,
  Input / output means to / from a first storage means for holding information on price formation factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property;
  Input / output means to / from a second storage means for holding a coefficient group including coefficients corresponding to each of a plurality of price forming factors of the real estate property;
  A selection unit for selecting a real estate property as an example from the first storage means;
  A coefficient for selecting the first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example A group selector;
  The sum of the value of each price formation factor of the property object to be evaluated and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated Then, the sum of the value of each price formation factor of the real estate property of the case and the coefficient of the second coefficient group corresponding to the price formation factor is calculated as a predicted value of the transaction amount of the real estate property of the case A ratio calculating unit that calculates a ratio between the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case;
  An evaluation value calculation unit that calculates a value obtained by multiplying the transaction amount of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio as an evaluation value of the real estate property to be evaluated;
An evaluation amount calculation device comprising: