JP6008738B2 - 情報処理プログラム，情報処理方法，及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、不動産物件の価値指標の値を算出する技術に関する。

従来、不動産物件の取引では、物件の購入を予定している取引当時者に対して開示される情報，すなわち、不動産物件の価格の決定に影響を及ぼす価格形成要因は、築年数，立地，グレード等の限定的な情報であった。また、不動産物件の価格は、３−５個程度の過去の取引事例の個々の取引事情を基に形成される場合が多く、不動産物件の価格が適正であるという保証はなかった。また、その過去の取引事例の選択は専門家の判断に依るところが大きく、恣意性の介入の可能性もあった。

そのため、情報の開示が限定的であって、価格が適正である保証がない、ということから、従来の方法によって算出された不動産物件の価格は、取引当事者にとっては、信頼性、客観性が乏しいものであった。

特開２００５−０７１２６８号公報 特開２００７−０２６０２９号公報 特開２００３−２３３７３１号公報 特開２００２−２０３１３３号公報 特開２００２−１８３２７１号公報 特開平９−１６１１１１号公報 特公表２００２−５２５７６０号公報

本発明は、上記した問題に鑑み、不動産物件について、より客観性の高い適正な価値指標の値を算出可能な情報処理プログラム，情報処理方法，及び情報処理装置を提供することを課題とする。

本発明の態様の一つは、コンピュータを、物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、複数の物件の価値指標値を算出する指標値幅算出手段と、複数の評価項目について評価された各物件の評価点を取得し、評価点の幅を算出する評価手段と、評価点の幅と価値指標値の幅とを対応付け、対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出する指標値算出手段と、として機能させるための情報処理プログラムである。

本発明の態様の一つの情報処理プログラムでは、過去の事例を価値指標値の幅の決定に用い、別途独立して各物件の複数の評価項目について評価された評価点を取得し、評価点の幅を求め、価値指標値の幅と評価点の幅とを対応付けて、対象物件の価値指標値を算出する。価値指標値は、例えば、価格，賃料，利回り等の値である。評価項目の数は、例えば、数百単位である。したがって、本発明の態様の一つによれば、各物件はより多くの評価項目について評価され、事例は価値指標値の幅を決めること以外には用いられないので、対象物件について、各物件の事情に左右されない、客観性の高い適正な価値指標値を算出することができる。

本発明の態様の一つの情報処理プログラムでは、指標値算出手段は、評価点の幅に対する価値指標値の幅の比率を単位評価点当たりの価値指標値として算出し、対象物件の評価点と基準評価点との差分に単位評価点当たりの価値指標値を乗算し、基準指標値に加算した値を対象物件の価値指標値として算出してもよい。これによって、価値指標値の幅と評価点の幅との関係及び複数の物件と対象物件との相対的な関係から、合理的に対象物件の価値指標値を算出することができる。基準評価点及び基準指標値は、例えば、複数の物件の事例のうちの最低評価点及び最低価値指標値、最高評価点及び最高価値指標値、または、平均評価点及び平均価値指標値等である。

本発明の態様の一つの情報処理プログラムでは、指標値幅算出手段は、複数の物件について過去の所定期間の事例の価値指標値を取得し、基準物件の価値指標値に換算し、基準物件の価値指標値に換算された価値指標値を基準時点の価値指標値に換算して、価値指標値の幅を算出するようにしてもよい。これによって、それぞれ事情の異なる事例の価値指標値を、基準物件の基準時点での価値指標値に換算し、より適正に価値指標値の幅を算出することができる。また、事例の価値指標値として、過去の所定期間の事例の価値指標値が用いられるので、より多くの事例を用いることができ、恣意性の介入をより少なくすることができる。

本発明の態様の一つの情報処理プログラムは、コンピュータを、物件の情報を格納する格納手段から所定の条件を満たす物件として、複数の物件を抽出する抽出手段としてさらに機能させるようにしてもよい。所定の条件は、例えば、複数の価値指標値の形成要因が対象物件と類似の範囲にあることである。これによって、複数の物件として、対象物件に類似する物件を抽出することができ、対象物件の価値指標値をより精度よく適正に求めることができる。

更に、本発明は、他の態様の一つとして、方法、又は装置としても把握することが可能である。また、本発明の他の態様の一つは、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。

例えば、本発明の他の態様の一つは、コンピュータが、物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、複数の物件の価値指標値の幅を算出するステップと、複数の評価項目について評価された各物件の評価点を取得し、評価点の幅を算出するステップと、評価点の幅と価値指標値の幅とを対応付け、対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出するステップと、を実行する情報処理方法である。

また、本発明の他の態様の一つは、物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、複数の物件の価値指標値の幅を算出する指標値幅算出手段と、複数の評価項目について評価された各物件の評価点を取得し、評価点の幅を算出する評価手段と、評価点の幅と価値指標値の幅とを対応付け、対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出する指標値算出手段と、を備える情報処理装置である。

本発明によれば、不動産物件について、より客観性の高い適正な価値指標の値を算出することができる。

価格算出システムの構成例を示す図である。 価格算出システムにおいて行われる価格算出処理の流れを示す図である。 価格算出装置のハードウェア構成の例を示す図である。 価格算出装置の機能ブロックの例を示す図である。 価格算出の対象マンションの入力画面の例を示す図である。 グループ生成処理のフローチャートの一例である。 価格幅算出処理のフローチャートの一例である。 売買価格の時点修正の処理を説明するための図である。 時点修正に用いられる変動指数のグラフの一例である。 ポイント幅算出処理のフローチャートの一例である。 マンショングループ内のマンションＡ−Ｊのポイントによるランキングの結果の一例を示す図である。 マンショングループ内のマンションＡ−Ｊのランキング結果の出力画面の一例を示す図である。 価格幅とポイント幅とのマッピング処理を説明するための図である。 価格幅とポイント幅とのマッチング処理のフローチャートの一例を示す図である。

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。

図１は、価格算出システムの構成例を示す図である。価格算出システム１００は、例えば、マンション１棟の価格を算出するシステムである。価格システム１００は、価格算出装置１，事例データベース（ＤＢ）２，係数データベース（ＤＢ）３を含み、これらはネットワーク経由で接続されている。

価格算出装置１は、事例データベース２及び係数データベース３に格納される情報を用いて、マンション１棟の価格を算出する装置である。

事例データベース２は、マンションの情報を格納するデータベースである。事例データベース２に格納されるマンションの情報には、例えば、マンションを識別するための識別番号，マンション名，複数の価格形成要因，各戸の過去の売出又は取引価格の事例が格納されている。価格形成要因は、マンションの価格決定に影響を与える要因である。事例データベース２には、例えば、マンションの位置情報（座標情報，都道府県，市区町村，町名等），マンションの等級，竣工年，分譲年，総戸数，構造，敷地の権利，各戸の間取図，敷地面積，人口等の行政情報をはじめ、２００以上の価格形成要因が、それぞれのマンションについて格納されている。これらの価格形成要因は、予め調査されて格納されている。

係数データベース３は、マンションの価格算出処理に用いられる係数情報を格納するデータベースである。係数データベース３に格納される係数情報には、マンションの各価格形成要因の情報を基に統計解析した結果の係数情報や、時間経過による取引価格の変動を示す価格変動指数等が格納される。

図２は、価格算出システム１００において行われる価格算出処理の流れを示す図である。価格算出処理は、グループ生成処理（ＯＰ１），価格幅算出処理（ＯＰ２），ポイント幅算出処理（ＯＰ３），価格幅とポイント幅とのマッピング処理（ＯＰ４）を含む。

ＯＰ１のグループ生成処理では、対象マンションと所定の条件が類似する所定数のマンションが事例データベースから選択され、マンショングループが生成される。

ＯＰ２の価格幅算出処理では、ＯＰ１のグループ生成処理によって生成されたマンショングループに含まれるマンションそれぞれの過去の所定期間の各戸の売出又は取引価格を事例データベース２から取得され、最低価格と最高価格とから価格幅が算出される。

ＯＰ３のポイント幅算出処理では、ＯＰ１のグループ生成処理によって生成されたマンショングループに含まれるマンションが、２００以上の評価項目（価格形成要因）について所定の方法で評価されてポイントが付与され、ポイントの大きさで序列がつけられる。また、最高ポイントと最低ポイントとからポイント幅が算出される。

ＯＰ４の価格幅とポイント幅とのマッピング処理では、ＯＰ２で算出された価格幅とＯＰ３で算出されたポイント幅とが対応付けられる。具体的には、価格幅とポイント幅との対応付けとして、ポイント幅における１ポイント当たりの価格が算出される。ポイント幅における１ポイント当たりの価格を用いて、ＯＰ３で付与された対象マンションのポイントに応じた価格が算出される。

価格算出処理では、過去の事例から価格幅が算出され、それとは別にマンショングループに含まれるマンションが独立して評価されたポイントに基づいて序列付けられ、ポイント幅が算出され、価格幅とポイント幅とが対応付けられる。この対応付けと、マンショングループ内の序列に基づいて、対象マンションの価格が算出される。したがって、価格算出処理によれば、対象マンションの価格は、過去の事例の価格幅と、独立して評価されたポイントに基づくマンショングループ内の相対的な序列に基づいて決定されるので、恣意性の介入を少なくし、より信頼性、客観性の高い価格を求めることができる。

図３は、価格算出装置１のハードウェア構成の例を示す図である。価格算出装置１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、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータ，タブレット端末，スマートフォン端末，専用のコンピュータである。

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。

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。

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。

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），価格算出プログラム，その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。

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），Ｂｌｕ−ｒａｙディスク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。

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。プロセッサ１０１は、補助記憶装置１０５に保持された価格算出プログラムを実行することによって、上述の価格算出処理を実行し、対象マンションの価格を算出する。プロセッサ１０１は、１つであってもよいし、複数あってもよい。

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。

図４は、価格算出装置１の機能ブロックの例を示す図である。価格算出装置１のプロセッサ１０１は、補助記憶装置１０５に保持される価格算出プログラムの実行を通じて、グループ生成部１１，価格幅算出部１２，ポイント幅算出部１３，マッピング処理部１４として動作する。

グループ生成部１１は、グループ生成処理を実行する。価格幅算出部１２は、価格幅算出処理を実行する。ポイント幅算出部１３は、ポイント幅算出処理を実行する。マッピング処理部１４は、価格幅とポイント幅とのマッピング処理を実行する。各機能ブロックの処理の詳細については、それぞれ、図６，図７，図１０，図１４において後述される。

＜グループ生成処理＞
価格算出処理は、対象マンションがユーザによって入力されることによって開始される。すなわち、価格算出処理において最初に実行されるグループ生成処理は、ユーザによる対象マンションの入力によって開始される。

図５は、価格算出の対象マンションの入力画面の例を示す図である。図５に示される対象マンションの入力画面は、例えば、価格算出装置１の出力装置１０４の一つであるディスプレイに表示される。

対象マンションの入力画面には、例えば、都道府県，市区町村，町名，丁目，マンション名，識別番号の入力項目がある。これらの入力項目は、全て入力されなくともよい。例えば、マンションが一意に特定されるので、識別番号の入力項目のみが入力されるのであってもよい。一方、識別番号が入力されずに、その他の入力項目には入力がある場合には、例えば、候補のマンションを次の画面（図示せず）で表示し、ユーザに選択させることによって対象マンションが特定されてもよい。なお、対象マンションは、１つに設定されてもよいし、複数設定されてもよい。本実施形態では、価格算出システム１００は、対象
マンションを１つとする場合について説明する。

なお、対象マンションの入力項目は、図５に示される例のものに限られない。例えば、入力項目には、価格帯，間取り，総戸数等の項目があってもよい。また、対象マンションの入力は、価格算出装置１以外の他の装置によってネットワーク経由で遠隔から行われてもよい。この場合には、価格算出装置１は、ネットワークインタフェース１０７を通じて対象マンションの入力を受ける。

図６は、グループ生成処理のフローチャートの一例である。図６に示されるフローチャートは、対象マンションの入力を契機に開始される。

ＯＰ１１では、グループ生成部１１は、事例データベース２から、ユーザ指定の対象マンションに応じたグループを抽出する。例えば、事例データベース２に格納されるマンションの情報は、都道府県，市区町村，町名や、最寄駅等でグループ分けされており、グループ生成部１１は、対象マンションの立地と都道府県，市区町村，町名が同じグループ，最寄駅が同じグループ，等を抽出する。また、例えば、グループ生成部１１は、ユーザ指定の対象マンションが含まれるグループを抽出してもよい。また、ＯＰ１１で抽出されるグループは、対象マンションの立地と共通点があるグループに限られず、例えば、地域の特性に共通点があるグループであってもよい。地域の特性は、例えば、坪単価，世帯収入平均額等である。

ＯＰ１２では、グループ生成部１２は、ＯＰ１で抽出したグループに含まれるマンションから、標準価格が基準値から所定範囲内にあるマンションを抽出する。標準価格とは、例えば、マンションの過去の各事例の価格を標準戸の価格に換算した価格の平均値であり、マンションの情報の一つとして事例データベース２に格納されている値である。また、標準価格の基準値は、ＯＰ１で抽出されたグループに含まれるマンションの標準価格の中央値，平均値のいずれであってもよい。

ＯＰ１３では、グループ生成部１２は、ＯＰ１２で抽出したマンションから、さらにその他の所定条件を満たすマンションを抽出する。その他の所定条件は、例えば、築年数，等級，最寄駅からの距離等の複数の条件が対象マンションの所定の範囲内にあることである。所定の条件は、価格算出システム１００の管理者によって、設定される。

ＯＰ１１において抽出されるグループに含まれるマンションの数は、数十棟単位であり、多いため、ＯＰ１２，ＯＰ１３の処理によって、ＯＰ１１において抽出されたグループから、所定の条件を満たさないマンションを排除し、マンショングループに含まれるメンバマンションの候補の数をある程度の数に（例えば、１０−２０棟程度）絞り込む。

ＯＰ１４からＯＰ１７の処理は、マンショングループのメンバマンションを決定する処理であって、マンショングループのメンバマンション数が所定数Ｎ−１になるまで繰り返される。Ｎは、正の整数であって、マンショングループに含まれるマンション棟数を示す。マンショングループに含まれるマンション棟数は、例えば、１０棟である。マンショングループに含まれるマンション棟数は、価格算出システム１００の管理者が任意に設定可能にしてもよい。なお、マンショングループに含まれるマンション棟数Ｎは、対象マンションを含む数であり、第１実施形態では、対象マンション数を１としているため、ＯＰ１４−ＯＰ１７の処理は、メンバマンション数がＮ−１となるまで繰り返される。対象マンション数がｋ（正の整数）の場合には、ＯＰ１４−ＯＰ１７の処理は、対象マンション数がＮ−ｋになるまで繰り返される。

ＯＰ１４では、グループ生成部１１は、対象マンションから距離の近い順にマンション
を取得する。

ＯＰ１５では、グループ生成部１１は、ＯＰ１４で取得したマンションの標準価格が基準値から所定の範囲内にあるか否かを判定する。ＯＰ１６では、グループ生成部１１は、ＯＰ１４で取得したマンションがその他条件を満たすか否かを判定する。ＯＰ１５，ＯＰ１４で判定される条件は、例えば、ＯＰ１２，ＯＰ１３における条件よりも厳しく設定される。ＯＰ１４で取得したマンションの標準価格が基準値から所定の範囲内にあり（ＯＰ１５：ＹＥＳ）、ＯＰ１４で取得したマンションが所定の条件を満たす場合には（ＯＰ１６：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１７に進む。ＯＰ１４で取得したマンションの標準価格が基準値から所定の範囲内にない（ＯＰ１５：ＮＯ）、又は、ＯＰ１４で取得したマンションが所定の条件を満たさない場合には（ＯＰ１６：ＮＯ）、処理がＯＰ１４に戻る。

ＯＰ１７では、グループ生成部１１は、ＯＰ１４で取得したマンションをメンバマンションに決定し、メンバマンション棟数に１を加算する。メンバマンション棟数がＮ−１に達していない場合には、ＯＰ１４に処理が戻り、メンバマンション棟数がＮ−１に達している場合には、図６に示される処理が終了する。

図６に示されるグループ生成処理が実行されることによって、対象マンションと条件の近い、すなわち、類似するマンションをメンバとするマンショングループが生成される。なお、例えば、ＯＰ１１において抽出されるグループに含まれるマンションの数が、１０−２０棟ほどである場合には、ＯＰ１２，ＯＰ１３の処理は実行されずに、ＯＰ１４−１７の処理が実行されてもよい。すなわち、グループ生成処理は、ＯＰ１１，ＯＰ１４−ＯＰ１７の処理のみを含んでもよい。

＜価格幅算出処理＞
図７は、価格幅算出処理のフローチャートの一例である。図７に示されるフローチャートは、グループ生成処理の終了、すなわち、マンショングループの生成を契機に開始される。

ＯＰ２１では、価格幅算出部１２は、各メンバマンションの所定期間の売出又は取引事例を取得する。所定期間は、例えば、過去５年，１０年，２０年といった年単位の期間である。なお、ここでの事例とは、マンションの各戸の売出又は取引事例を示す。

ＯＰ２２では、価格幅算出部１２は、各事例の売買価格を標準戸の価格に換算する。ＯＰ２３では、標準戸の価格に換算された各事例の売買価格を調査時点の価格に換算する。ＯＰ２３の処理を、時点修正と称する。

ＯＰ２４では、価格幅算出部１２は、時点修正された各事例の売買価格の分布の中心から所定範囲外の事例を排除する。時点修正された売買価格が所定の範囲外にある事例は、特殊な事情を有する特殊事例とみなされ、排除される。特殊事例が排除されることによって、より適正に価格幅、ひいては、対象マンションの価格を求めることができる。

ＯＰ２５では、価格幅算出部１２は、各事例の時点修正された売買価格の中で、最大の売買価格と最小の売買価格との差分を求め、価格幅を算出する。算出された価格幅は、例えば、主記憶装置１０２のキャッシュに格納される。

図８は、図７のＯＰ２３の売買価格の時点修正の処理を説明するための図である。グラフ２００は、標準戸に価格に換算された各事例の売買価格がプロットされたグラフである。各事例は、それぞれ、売り出された時期又は取引された時期が異なり、各時期によって市場の相場価格も変動する。そのため、価格幅算出処理では、各事例の売買価格は、所定
の方法で調査時点の価格に換算され、調査時点での価格で価格幅が算出される。グラフ３００は、時点修正された各事例の価格をプロットしたグラフである。グラフ３００では、時点修正されているため、各事例の価格は、調査時点の座標に一列にプロットされる。

図９は、時点修正に用いられる変動指数のグラフの一例である。変動指数は、過去の事例の売買価格を調査時点の価格に修正するための係数であり、係数データベース３に格納されている。変動指数は、例えば、定点観測したマンションの基準時点の価格を「１００」として指数化し、この指数を地域ごとに月集計したものである。図９では、２００１年１月を基準時点とし、２００１年１月の値が「１００」である。

時点修正は、事例の価格（標準戸に換算済）に、事例の時点の変動指数に対する調査時点の変動指数の比率を乗じることによって、行われる。例えば、調査時点が２０１２年１月（変動指数１１０）であり、事例の価格が２００１年１月（変動指数１０５）である場合には、事例の価格の時点修正後の価格は、事例の価格（標準戸に換算済）×１０５／１１０で求められる。

＜ポイント幅算出処理＞
図１０は、ポイント幅算出処理のフローチャートの一例である。図１０に示されるフローチャートは、グループ生成処理が終了、すなわち、マンショングループの生成を契機に開始される。

ＯＰ３１では、ポイント幅算出部１３は、メンバマンションのポイントを取得する。メンバマンションのポイントは、例えば、２００以上の価格形成要因を評価項目として統計解析によって算出される。

評価項目は、例えば、それぞれの特性に応じて、複数の区分に分類されている。例えば、マンションの評価は、各区分又は所定数の区分をまとめた単位での回帰分析によって行われ、数値化される。この回帰分析では、各評価項目の値を数値化したものが説明変数として扱われる。また、回帰分析で用いられる目的変数と、説明変数のそれぞれの係数とは、係数データベース３に格納されている。

例えば、評価項目は、区分１−４に分けられる。区分１は、交通接近条件についての評価項目、すなわち、マンションを取り巻く交通の利便性についての評価項目を含む区分である。区分２は、立地環境条件についての評価項目、すなわち、マンションをとりまく環境条件の状態についての評価項目を含む区分である。区分３は、敷地条件についての評価項目、すなわち、マンション敷地の個別的な状態を示す区分である。区分４は、建物条件についての評価項目、すなわち、マンション一棟に係る建物の状態についての評価項目である。各区分に分類される評価項目の例は以下の通りである。

（区分１：交通接近条件）（一部）
・最寄駅までの距離・最寄駅の乗降客数・最寄駅の複数路線利用の可否・最寄駅昼間人口・最寄駅が高架（地上）か地下か・最寄駅バリアフリーの状態・最寄バス停までの徒歩分・駅毎平均分譲戸数・駅毎中古マンション収益力

（区分２：立地環境条件）（一部）
・世帯数・男女別人口・小学校までの距離・総合病院までの距離・避難場所までの距離・コンビニまでの距離・公園数・交通事故発生件数・出生率・マンション普及率・外国人登録人口・昼間人口・待機児童数・可住地面積１ｋｍ²当たり人口密度・街灯総数

（区分３：敷地条件）（一部）
・接面道路の状態・接面道路の交通量・道路の種別・歩道の有無・隣接建物の位置（東西南北）・隣接建物の高さ・敷地の規模・隣接マンション建設等の可能性・騒音の程度・対象地の標高・地盤の強度・液状化予測図

（区分４：建物条件）（一部）
・建物等級・総戸数・耐震構造・階段・築年・エレベータの台数・施工会社・分譲会社・有害な物質の使用の有無・セキュリティ・天井の構造

マンションの評価及びランキングは、区分毎に行われ、区分毎の結果も総合結果とあわせて出力されてもよい。なお、メンバマンションのポイントは、予め算出されて、マンション情報の一つとして事例データベース２に格納されているものをＯＰ３１においてポイント幅算出部１３が取得してもよいし、リアルタイム処理でポインと幅算出部１３が算出しても取得してもよい。

ＯＰ３２では、ポイント幅算出部１３は、メンバマンションをＯＰ３１で取得したポイントの大きい順でランキングを付ける。ＯＰ３３では、ポイント幅算出部１３は、マンショングループ内の最大ポイントと最小ポイントとの差分を算出し、ポイント幅を取得する。ポイント幅は、例えば、主記憶装置１０２のキャッシュに格納される。その後、図１０に示されるポイント幅算出処理が終了する。

図１１は、マンショングループ内のマンションＡ−Ｊのポイントによるランキングの結果の一例を示す図である。図１０のＯＰ３２の処理によって、図１１に示されるようなランキングが作成される。図１１に示されるランキングの結果は、総合評価のものである。マンションＡが最高点の２４２ポイントであり、マンションＪが最低点の１４４ポイントである。したがって、図１１に示される例では、ポイント幅は、２４２−１４４＝９８ポイントと算出される。

図１２は、マンショングループ内のマンションＡ−Ｊのランキング結果の出力画面の一例を示す図である。図１２に示されるランキングの結果は、総合評価のものである。マンショングループ内のマンションＡ−Ｊのランキングは、例えば、図１２に示されるように、ポイントの降順で出力装置１０４の一つであるディスプレイに表示されてもよい。このように、ランキングの結果を表示することによって、取引当事者に対象マンションのマンショングループ内における相対的位置を示すことができる。なお、ランキングの結果は、ディスプレイに表示されることに限られず、プリンタで紙に印刷されてもよい。また、ランキングの結果は、区分毎に出力されてもよい。

＜価格幅とポイント幅とのマッピング処理＞
図１３は、価格幅とポイント幅とのマッピング処理を説明するための図である。価格幅とポイント幅とのマッピング処理では、過去の事例から導かれた価格幅と、２００以上の評価項目による評価によって導かれたポイント幅とがマッピングされる。マッピングは、例えば、最高価格と最高ポイント、最低価格と最低ポイントをそれぞれ対応付けて、１ポイント当たりの価格を算出することである。１ポイント当たりの価格は、ポイント幅に対する価格幅の比率（価格幅／ポイント幅）として算出される。

ポイント幅における１ポイント当たりの価格が算出されると、各マンションのポイントから各マンションの価格を算出することができる。マンションの価格は、例えば、マンションＸの価格＝（マンションＸのポイント−基準ポイント）×ポイント幅における１ポイント当たりの価格＋基準価格、の計算式で求めることができる。基準ポイント及び基準価格は、例えば、最低ポイント及び最低価格，最高ポイント及び最高価格，又は，平均ポイント及び平均価格等である。

例えば、図１３に示される例において、価格幅は１０２万／坪であり、ポイント幅は９８ポイントであるため、ポイント幅における１ポイント当たりの価格は、１０２／９８＝１．０４・・・（万／坪／ポイント）となる。マンションＤのポイントは、１９８である（図１２参照）。基準ポイント及び基準価格を最低ポイント及び最低価格とする場合、マンションＤの価格は、（マンションＤのポイント−最低ポイント）×ポイント幅における１ポイント当たりの価格＋最低価格＝（１９８−１４４）×１．０４＋１４８＝２０４（万／坪）として算出される。算出された値は、マンションＤの標準戸の価格となる。なお、図１３では、価格として１坪あたりの価格が示されるが、価格はこれに限られず、例えば、標準戸の価格でもよいし、１平方メートル当たりの価格でもよい。

図１４は、価格幅とポイント幅とのマッチング処理のフローチャートの一例を示す図である。図１４に示されるフローチャートは、価格幅算出処理とポイント幅算出処理との終了、すなわち、価格幅とポイント幅との算出を契機に開始される。

ＯＰ４１では、マッピング処理部１４は、マンショングループの価格幅を取得する。ＯＰ４２では、マッピング処理部１４は、マンショングループのポイント幅を取得する。価格幅、ポイント幅は、例えば、キャッシュから読み出される。

ＯＰ４３では、マッピング処理部１４は、価格幅とポイント幅とを対応付けて、ポイント幅における１ポイント当たりの価格を算出する。

ＯＰ４４では、マッピング処理部１４は、各メンバマンションの標準戸の価格を算出する。マッピング処理部１４は、例えば、上述の計算式を用いて、各メンバマンションの標準戸の価格を算出する。その後図１４に示される処理が終了する。算出された各メンバマンションの標準戸の価格は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置１０４に出力される。

＜実施形態の作用効果＞
価格算出処理では、２００以上の評価項目について、調査結果に基づいて、マンショングループの各マンションの評価が行われる。従来は、評価項目が２００に比べて少なく、取引当事者に開示される情報も少なかった。価格算出処理によれば、評価項目が２００以上と多いため、取引当事者は対象マンションについてより多くの情報を得ることができ、購入の判断を合理的に行うことができる。また、評価項目が多いことによって、１つの評価項目が価格に与える影響を小さくすることができ、恣意性の介入を抑えることができる。

また、価格算出処理では、マンショングループ内で、評価点に基づいてランキング付けが行われる。このランキングによって、取引当事者にマンショングループ内の対象マンションの相対的位置を示すことができ、取引当事者は対象マンションについて他のメンバマンションとの相対的な関係に基づいて、購入の判断を行うことができる。

また、価格算出処理では、評価点の幅と価格の幅とが対応付けられ、評価点に応じた価格が算出される。価格の幅は、過去の所定期間に発生した事例から算出される。この所定期間は、例えば、１０年２０年といった長い期間であり、事例の数も数十から数百になる。したがって、価格の幅は、恣意性の少ない、すなわち、客観性の高いものである。以上より、価格の幅も各マンションの評価点も上述の通り客観性の高いものであるため、上述の価格算出処理によって算出された価格は、各メンバマンションの取引事情に左右されない客観性，信頼性の高い適正な価格になる。

また、価格算出処理では、グループ生成処理において、マンショングループのメンバと
して、対象マンションと所定の条件が類似するマンションが選択される。これによって、算出される対象マンションの価格の精度を向上させることができる。

＜その他＞
１つの対象マンションについて、複数のマンショングループが生成され、各マンショングループについて、上述の価格算出処理が実行され、複数の価格が算出されてもよい。この場合には、例えば、図６に示されるグループ生成処理のフローチャートにおいて、ＯＰ１４の「対象マンションから距離の近い順にマンションを取得する」処理を、「対象マンションと価格が近い順にマンションを取得する」や「対象マンションの最寄駅から距離が近い順にマンションを取得する」処理に変更することによって、マンショングループのメンバとして選択されるマンションも変わるので、複数のマンショングループを作成することができる。このようにして作成された複数のマンショングループは、それぞれ作成基準が異なるので、取引当事者に対して異なる観点で作成されたマンショングループそれぞれにおける対象マンションの価格を提示することができ、より多くの購入判断材料を与えることができる。

また、上述の価格算出処理は、マンションに限られず、例えば、アパート等の集合住宅全般について実行することができる。また、集合住宅に限られず、一軒家，ビル等の不動産物件全般について実行することができる。

また、上述の価格算出処理は、価格に限られず、賃料や利回り等の算出にも適用できる。例えば、事例データベース２には、マンションの過去の賃料や利回りの事例等が格納され、価格幅生成処理部１２は、マンショングループの各メンバマンションの過去の事例の賃料や利回りを標準戸の賃料や利回りに換算した後、調査時点の賃料や利回りに換算し、最大の賃料や利回りと最小の賃料や利回りとの差分を求め、賃料や利回りの幅を求める。マッピング処理部１４は、賃料や利回りの幅と、ポイント幅算出部１３によって算出されたポイント幅とを、実施形態中で説明したようにマッピングして、対象マンションの賃料や利回りを算出する。マンションの価格，賃料，利回りは、それぞれ、マンションの価値を示す価値指標の一つであり、それぞれの値は、価値指標値の一つである。

また、実施形態では、１台の装置によって価格算出処理が実行される例について説明されたが、価格算出処理は、複数の装置による分散コンピューティングによって実行されてもよい。また、例えば、グループ生成処理，価格幅生成処理，ポイント幅生成処理，価格幅とポイント幅とのマッピング処理をそれぞれ異なる装置が実行してもよい。また、例えば、各マンションの評価の処理のみを異なる装置が予め実行するように構成されてもよい。

また、実施形態では、事例データベース２，係数データベース３は、価格算出装置１とは独立した装置であったが、これに限られない。事例データベース２，係数データベース３を価格算出装置１に備えられる記憶媒体（例えば、補助記憶装置１０５）上に形成し、価格算出システム１００を１台の装置で実現してもよい。

１ 価格算出処理
２ 事例データベース
３ 係数データベース
１１ グループ生成部
１２ 価格幅算出部
１３ ポイント幅算出部
１４ マッチング処理部

Claims (7)

1. コンピュータを、
   物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、前記複数の物件の価値指標値の幅を算出する指標値幅算出手段と、
   前記複数の物件のそれぞれの、複数の評価項目について評価された評価点を取得し、前記評価点の幅を算出する評価手段と、
   前記評価点の幅と前記価値指標値の幅とを対応付け、前記対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出する指標値算出手段と、
   として機能させるための情報処理プログラム。
2. 前記指標値算出手段は、前記評価点の幅に対する前記価値指標値の幅の比率を単位評価点当たりの価値指標値として算出し、前記対象物件の評価点と基準評価点との差分に前記単位評価点当たりの価値指標値を乗算し、基準指標値に加算した値を前記対象物件の価値指標値として算出する、
   請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記指標値幅算出手段は、前記複数の物件について過去の所定期間の価値指標値を取得し、基準物件の価値指標値に換算し、基準物件の価値指標値に換算された価値指標値を基準時点の価値指標値に換算して、前記価値指標値の幅を算出する、
   請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記コンピュータを、
   前記格納手段から所定の条件を満たす物件として、前記複数の物件を抽出する抽出手段としてさらに機能させる、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
5. コンピュータを、
   対象集合住宅を含む複数の集合住宅のそれぞれの、所定の評価項目について評価された評価点を取得し、前記評価点の幅を算出する評価手段と、
   集合住宅の情報を格納する格納手段から前記複数の集合住宅それぞれに含まれる物件の価値を示す価値指標値を取得し、前記物件の価値指標値の幅を算出する指標値幅算出手段と、
   前記評価点の幅と前記価値指標値の幅とを対応付け、前記対象集合住宅の評価点に応じた価値指標値を算出する指標値算出手段と、
   として機能させるための情報処理プログラム。
6. コンピュータが、
   物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、前記複数の物件の価値指標値の幅を算出するステップと、
   前記複数の物件のそれぞれの、複数の評価項目について評価された評価点を取得し、前記評価点の幅を算出するステップと、
   前記評価点の幅と前記価値指標値の幅とを対応付け、前記対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出するステップと、
   を実行する情報処理方法。
7. 物件の情報を格納する格納手段から対象物件を含む複数の物件の価値を示す価値指標値を取得し、前記複数の物件の価値指標値の幅を算出する指標値幅算出手段と、
   前記複数の物件のそれぞれの、複数の評価項目について評価された評価点を取得し、前記評価点の幅を算出する評価手段と、
   前記評価点の幅と前記価値指標値の幅とを対応付け、前記対象物件の評価点に応じた価値指標値を算出する指標値算出手段と、
   を備える情報処理装置。

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