(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する推移確率行列算出手段と、
着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する着目物件確率分布ベクトル算出手段と、
前記推移確率行列算出手段で算出された前記推移確率行列と、前記着目物件確率分布ベクトル算出手段で算出された前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する将来賃料確率分布ベクトル算出手段と、からなることを特徴とする賃料算出システム。
【請求項２】
前記抽出手段が、前記立地データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１に記載の賃料算出システム。
【請求項３】
前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる基準階面積データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１又は請求項２に記載の賃料算出システム。
【請求項４】
前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる天井高データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の賃料算出システム。
【請求項５】
前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる竣工後経過データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の賃料算出システム。
【請求項６】
前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれるＯＡ床データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の賃料算出システム。
【請求項７】
前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる空調方式データに基づいて対象物件データを抽出する請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の賃料算出システム。
【請求項８】
物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する工程と、
前記抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する工程と、
着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する工程と、
前記推移確率行列と前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する工程と、をコンピューターに実行させることを特徴とする賃料算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の立地・スペックのオフィスビルを考慮して、賃料の時系列データに基づいて賃料の将来予測を確率論的に行う賃料算出システムおよび賃料算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルなどのオーナーにとり、自らの不動産物件の賃料は、どの程度の水準が適正であるのかについては非常に大きな関心事項であるが、不動産物件の賃料を決定するファクターは非常に多岐（例えば、駅からの徒歩時間、竣工年数など）にわたっており、適正な賃料を算出することは複雑で困難な作業となる。
【０００３】
このために、従来、客観的なデータなどからオフィスビル賃料がどの程度であるかを算出するために用いられる賃料算出システムがいくつか提案されている。なお、このようなシステムでは、一般的に、ある時点での賃料データを統計解析することにより、賃料評価や予測を行うものである。
【０００４】
例えば、特許文献１（特開２００２−４９７４８号公報）においては、オフィスビル・マンションの賃料評価システムが提案されている。この特許文献１では、オフィスビルまたはマンションの成約賃料を被説明変数とし、立地属性や建物・取引属性を説明変数として、成約賃料、立地属性および建物・取引属性から構成されるデータベース内のデータを賃貸事例比較法に基づきコンピューターで回帰分析により処理し、特定物件の適正賃料を算出するシステムを提供している。具体的な説明変数としては、成立日、竣工年数、基準階面積、地上総階数、最寄り駅からの徒歩時間などを採用している。
【０００５】
また、特許文献２（特開２００２−１４０４１６号公報）では、不動産の賃料を形成する要因となる複数の評価項目を定め、賃料データを分析して評価項目ごとの評価ポイントを算定して、賃料を評価する方法が提案されている。しかしながら、賃貸オフィスの需給状況や経済状況により、賃料に影響を与える因子に対する依存性が時間と共に変化するため、過去のデータに基づく統計解析結果をそのまま将来予測に用いることには注意が必要となる。
【０００６】
一方、賃料の時系列データを用いて、賃料の将来予測を行う試みもなされている。従来技術として、非特許文献１では、賃料の時系列データを分析して、マルコフ過程における推移確率の行列を算定して、将来における賃料を予測する手法が示されている。ただ、当該手法では、賃料に大きな影響を与えるビルスペックの影響を考慮することは示されていない。
【特許文献１】特開２００２−４９７４８号公報
【特許文献２】特開２００２−１４０４１６号公報
【非特許文献１】吉野伸：不動産の鑑定評価と投資分析のための将来予測の手法−不動産関連データの「確率的予測手法」の具体例−、株式会社プログレス、２０１０年７月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
オフィスビルの賃料は、立地場所、最寄り駅からの距離や前面道路幅員などの立地条件と基準階面積、天井高、空調方式などのビルスペックにも依存する傾向がある。このため、賃料の将来予測においてもこれらの特性を考慮することが望ましい。しかしながら、従来技術では、立地依存性とビルスペックを考慮して、賃料の時系列データに基づいて、賃
料の予測を確率論的に行うものではないので、予測精度が高くない、という問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項１に係る発明は、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する推移確率行列算出手段と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する着目物件確率分布ベクトル算出手段と、前記推移確率行列算出手段で算出された前記推移確率行列と、前記着目物件確率分布ベクトル算出手段で算出された前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する将来賃料確率分布ベクトル算出手段と、からなることを特徴とする賃料算出システムである。
【０００９】
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記立地データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１０】
また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる基準階面積データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１１】
また、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる天井高データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１２】
また、請求項５に係る発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる竣工後経過データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１３】
また、請求項６に係る発明は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれるＯＡ床データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１４】
また、請求項７に係る発明は、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる空調方式データに基づいて対象物件データを抽出する。
【００１５】
また、請求項８に係る発明は、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する工程と、前記抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する工程と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する工程と、前記推移確率行列と前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する工程と、をコンピューターに実行させることを特徴とする賃料算出プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データから抽出されたデータに基づいて、推移確率行列を算出して、この推移確率行列により将来賃料の確率分布を予測するものであるので、将来賃料予測の精度が向上する。
【００１７】
また、本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、天井高を上昇させる、或いは、ＯＡ床を増設する、或いは、空調方式を改良するなどといったリニューアル工事を施工することで、どの程度の将来賃料の上昇が見込めるかを評価することが精度良くできるようになり、ビルのオーナーがリニューアルを実施するかどうかの意思決定を容易に下すことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る賃料算出システムを実行させるために用いられるシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る賃料算出システムで用いられる物件データベース２１のデータ構造例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る賃料算出システムの処理フローチャートを示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る賃料算出システムにおける将来賃料算出処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る賃料算出システムによって出力される算出結果例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る賃料算出システムによって出力される算出結果例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る賃料算出システムによって出力される算出結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る賃料算出システムを実行させるために用いられるシステム構成の一例を示す図である。
【００２０】
図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
【００２１】
図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
【００２２】
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２３】
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの
印刷装置の出力部１９の出力制御を行う。
【００２４】
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、或いはフロッピーディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する。
【００２５】
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
【００２６】
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明の賃料算出システムをＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
【００２７】
本発明の賃料算出システムを実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
【００２８】
次に、上記のような外部記憶装置２０に記憶され、本発明に係る賃料算出システムによって利用される物件データベース２１について説明する。図２は本発明の実施形態に係る賃料算出システムで用いられる物件データベース２１のデータ構造例を示す図である。図２において、この物件データベース２１は、外部記憶装置２０に記憶されるようになっており、適宜ＣＰＵ１１によって呼び出され、後述する算出処理などに利用されるようになっている。
【００２９】
物件データベース２１は、オフィスビルなどの１つの物件データのデータ構造を示すものであり、本実施形態に係る賃料算出システムを実施する上では、このような個別の物件データを複数、物件データベース２１に格納しておくことが想定されている。また、本実施形態に係る賃料算出システムで用いられる物件データベース２１には、物件の立地に係るデータと、物件のスペックに係るデータとを含むことも１つの特徴としている。
【００３０】
物件データベース２１におけるデータのうち２１ａに示すデータは、物件の立地データに係るものであり、ｌａｔiは物件の緯度データを、また、ｌｏｎiは物件の経度データをそれぞれ示している。なお、オフィスビルの立地に係るデータとしては、オフィスビルの「最寄り駅」、またその「最寄り駅からの徒歩時間」、「公示地価」、当該オフィスビルの「前面道路幅」などの項目もあるが、（ｌａｔi，ｌｏｎi）が決定すれば、以上のような各項目についても概ね決定するので、（ｌａｔi，ｌｏｎi）によって、これら項目を代表させるようにしてもよいし、あらためて、別データとして前記各項に係るデータを物件の立地データとして持つようにする構成とすることもできる。
【００３１】
物件データベース２１におけるデータのうち２１ｂに示すデータは、当該物件の月毎の賃料データＹiである。
【００３２】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｃに示すデータ（ｙｅａｒi，
ｍｏｎｔｈi）は、月毎の賃料データＹiのうち参照する賃料データの年（西暦）および月をそれぞれ表している。
【００３３】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｄに示すデータＡＲＥＡiは、
物件のスペックを示すスペックデータの１種であり、当該物件の基準階面積（あるいは募集面積）がどの程度の規模であるかを示すものである。より具体的には、ＡＲＥＡiは、
クラスＳ、クラスＡ、クラスＢ、クラスＣのうちのいずれかの値をとるものであり、クラスＳは当該物件の基準階面積が３００坪以上である場合、クラスＡは当該物件の基準階面積が１００坪以上３００坪未満である場合、クラスＢは当該物件の基準階面積が５０坪以上１００坪未満である場合、クラスＣは当該物件の基準階面積が５０坪未満である場合に付与されるものである。基準階面積（あるいは募集面積）によってクラス分けを行うのは、賃料水準や賃料の増減幅がビルの基準階面積に大きく依存する傾向があるためである。
【００３４】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｅに示すデータＨＥＩＧＨＴi
は、物件のスペックを示すスペックデータの１種であり、当該物件の天井高がどの程度の高さであるかを示すものである。より具体的には、ＨＥＩＧＨＴiは、クラス１、クラス
２、クラス３、クラス４のうちのいずれかの値をとるものであり、クラス１は当該物件の天井高が２，８００ｍｍ以上である場合、クラス２は当該物件の天井高が２，６００ｍｍ以上２，８００ｍｍ未満である場合、クラス３は当該物件の天井高が２，４００ｍｍ以上２，６００未満である場合、クラス４は当該物件の天井高が２，４００ｍｍ未満である場合に付与されるものである。
【００３５】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｆに示すデータＰＡＳＳiは、
物件のスペックを示すスペックデータの１種であり、当該物件の竣工後経過年数がどの程度であるかを示すものである。より具体的には、ＰＡＳＳiは、クラス１、クラス２、ク
ラス３、クラス４、クラス５のうちのいずれかの値をとるものであり、クラス１は当該物件の竣工後経過年数が５年未満である場合、クラス２は当該物件の竣工後経過年数が５年以上１０年未満である場合、クラス３は当該物件の竣工後経過年数が１０年以上１５年未満である場合、クラス４は当該物件の竣工後経過年数が１５年以上２０年未満である場合、クラス５は当該物件の竣工後経過年数が２０年以上である場合に付与されるものである。
【００３６】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｇに示すデータＯＡiは、物件
のスペックを示すスペックデータの１種であり、当該物件のＯＡ床の有無を示すものである。ＯＡiは、クラス１、クラス２のいずれかの値をとるものであり、クラス１は当該物
件にＯＡ床がある場合、クラス２は当該物件にＯＡ床がない場合に付与されるものである。
【００３７】
また、物件データベース２１におけるデータのうち２１ｈに示すデータＡＩＲiは、物
件のスペックを示すスペックデータの１種であり、当該物件の空調方式がどのようなものであるかを示すものである。ＡＩＲiは、クラス１、クラス２、クラス３のいずれかの値
をとるものであり、クラス１は当該物件の空調方式として個別空調方式が採用されている場合、クラス２は当該物件の空調方式としてセントラル空調方式が採用されている場合、クラス３は当該物件の空調方式として個別空調方式とセントラル空調方式の併用方式が採用されている場合に付与されるものである。
【００３８】
次に、以上のように構成される賃料算出システムにおける処理・動作について説明する。図３は本発明の実施形態に係る賃料算出システムの処理フローチャートを示す図である。このフローチャートは、概略として、現状のビルスペックに基づく将来賃料を予測し、リニューアル案のビルスペックに基づく将来賃料を予測し、これらの予測の差異をみる処理をＣＰＵ１１に実行させるものである。
【００３９】
図３において、ステップＳ１００で、賃料算出システムにおける処理が開始されると、続いて、ステップＳ１０１に進み、現状のビルスペックに基づいて、将来賃料算出処理サブルーチンを実行し、将来賃料の確率分布を算出・表示する。表示処理については、表示装置などの出力部１９によって行うことができる。
【００４０】
ここで、将来賃料算出処理サブルーチンについて図２を参照して説明する。ステップＳ２００で将来賃料算出処理サブルーチンが開始されると、続く、ステップＳ２０１においては、ユーザーに対して、着目する物件の立地データとビルスペックデータの設定を要求する。このような設定要求処理は、表示装置などの出力部１９によって出力することで行われる。
【００４１】
これに対して、ステップＳ２０２においては、ユーザーは着目物件の立地データ及びビルスペックデータを入力する。ここで、立地データとしては、ユーザーは、着目物件の緯度データ、経度データを入力する。また、ビルスペックデータに係る入力作業に関しては、ユーザーは、基準階面積データとしてクラスＳ、クラスＡ、クラスＢ、クラスＣのいずれかを、天井高データとしてクラス１、クラス２、クラス３、クラス４のいずれかを、竣工経過年数データとしてクラス１、クラス２、クラス３、クラス４、クラス５のいずれかを、ＯＡ床有無データとしてクラス１、クラス２のいずれかを、空調方式データとしてクラス１、クラス２、クラス３のいずれかを入力する。
【００４２】
次のステップＳ２０３においては、物件データベース２１に登録されている物件データから、地理フィルターにより対象物件データの抽出を行う。本実施形態に係る賃料算出システムにおいては、このようなフィルター処理で、着目物件から所定エリア内に存在する物件を抽出する。
【００４３】
賃料は立地条件に大きく依存するため、着目物件が存在する評価対象とする地点の周辺における賃料データを抽出するために、物件データベース２１に登録されている物件データに対して、地理的フィルターＷ1を乗じる。このフィルターは、単純にある地点からの
距離によって抽出するかどうかを決めるタイプのものとする。地理的フィルターＷ1は下
式（１）のように定義することができる。
【００４４】
【数１】
0005541526.tif 000002
ここで、ｌａｔ0とｌｏｎ0は、それぞれ評価対象地点の世界測地系における緯度と経度、ｌａｔiとｌｏｎiは、物件ｉの世界測地系における緯度データと経度データ、Ｒ0はデー
タを取り出す範囲を規定する距離（ｋｍ）、Ｒは（ｌａｔ0，ｌｏｎ0）と（ｌａｔi，ｌ
ｏｎi）間の距離（ｋｍ）である。
【００４５】
次のステップＳ２０４においては、物件データベース２１に登録されている物件データから、時間フィルターにより対象物件データの抽出を行う。
【００４６】
時間フィルターによる対象物件データの抽出においては、物件データベース２１に登録されている物件データに対して、対象とする期間のデータを取り出すための時間フィルターＷ2を乗じる。時間フィルターＷ2は下式（２）のように定義することができる。
【００４７】
【数２】
0005541526.tif 000003
ここで、ｙｅａｒ0とｍｏｎｔｈ0は、それぞれ評価対象地点の年（西暦）と月、ｙｅａｒiとｍｏｎｔｈiは、物件ｉの賃料データの年（西暦）と月、Ｍ0はデータを取り出す範囲
を規定する月数である。
【００４８】
次のステップＳ２０５においては、ビルスペックのクラスによる対象物件データの抽出を行う。このステップにおける抽出においては、物件データベース２１に登録されている物件データのうち「ＡＲＥＡi」、「ＨＥＩＧＨＴi」、「ＰＡＳＳi」、「ＯＡi」、「ＡＩＲi」の全てが一致する物件データを抽出する。
【００４９】
続くステップＳ２０６においては、ステップＳ２０３乃至ステップＳ２０５の抽出処理を経て抽出された物件データから、ビルスペックに依存した賃料の推移確率行列を算出する。ここで、推移確率行列の算出方法について説明する。
【００５０】
ステップＳ２０６においては、対象とするビルスペックに対応する賃料の時系列データに基づいて、前月の賃料と当月の賃料との関係から将来の賃料を推定する賃料の推移確率の行列を算定する。行列の算定においては、賃料分布をカバーするように、賃料の範囲と離散化する際の分割数を指定し、前月と当月の賃料の関係から行列の各要素における頻度を求め、最終的に、各行の要素の和が１になるように行列の値を補正して、推移確率の行列を算定する。
【００５１】
ある物件ｉの前月の賃料をＡiとする。また、賃料を離散化する際の区間の最小値をＴmin、最大値をＴmax、離散区間数をｍとすると、賃料Ａiが対応する区間ｋは以下の式（３）によって表すことができる。
【００５２】
【数３】
0005541526.tif 000004
また、物件ｉの当月の賃料をＢiとすると、離散化する際に対応する区間ｊは、同様に
以下の式（４）のようになる。
【００５３】
【数４】
0005541526.tif 000005
前月の賃料と今月の賃料の関係の頻度分布を表す行列をＤと表記すると、ある物件ｉに基づくＤの（ｊ、ｋ）要素の頻度が１増えることになる。
【００５４】
対象となる全てのデータに対して、式（３）及び式（４）により、ｋ、ｊを決定して、要素を加算していくことで、前月と今月の賃料を関連付ける行列Ｄを算定する。
【００５５】
次に、前月の賃料と今月の賃料を関連付ける行列を頻度から確率に変更し、マルコフ過程の推移確率の推移確率行列Ｅ（ｊ、ｋ）を得る。このためには下式（５）を用いる。
【００５６】
【数５】
0005541526.tif 000006
フローチャートに戻り、ステップＳ２０７においては、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する。ここで、着目物件確率分布ベクトルの算出方法について説明する。
【００５７】
基準となる時点での着目物件の賃料をＣiとすると、対応する区間は下式（６）のよう
になる。
【００５８】
【数６】
0005541526.tif 000007
これに基づいて、着目物件確率分布ベクトルＵ（ベクトル量）は、下式（７）のように定義する。
【００５９】
【数７】
0005541526.tif 000008
続く、ステップＳ２０８においては、推移確率行列Ｅと、着目物件確率分布ベクトルＵとから、将来賃料の確率分布ベクトルを算出する。将来賃料の確率分布ベクトルは、推移確率行列Ｅと、着目物件確率分布ベクトルＵとを積算することにより得ることができる。例えば、翌月の賃料の確率分布Ｆ1（ベクトル量）は以下の式（８）のように表される。
【００６０】
【数８】
0005541526.tif 000009
また、翌々月の賃料の確率分布Ｆ2は以下の式（９）のように表される。
【００６１】
【数９】
0005541526.tif 000010
以上のような将来賃料算出処理サブルーチンを用いることにより、着目する物件の将来賃料の確率分布を算出することが可能となる。ステップＳ２０９では、元のルーチンにリターンする。
【００６２】
ここで、着目物件として、現状で下記のようなビルスペックデータ（Ｓ）を有するものについて、翌月の将来賃料の確率分布ベクトルを算出したものを図５に例示する。
●ＡＲＥＡi→クラスＡ（１００坪以上３００坪未満）
●ＨＥＩＧＨＴi→クラス２（２，６００ｍｍ以上２，８００ｍｍ未満）
●ＰＡＳＳi→クラス４（１５年以上２０年未満）
●ＯＡi→クラス２（ＯＡ床なし）
●ＡＩＲi→クラス２（セントラル空調方式）
図５に示すように、将来賃料の確率分布ベクトルに基づいて、予測された将来の賃料は頻度分布の形で表現される。図５に示す例では、離散区間数ｍとしては７が用いられている。
【００６３】
さて、図３のメインフローチャートに戻り、続く、ステップＳ１０２では、リニューア
ル案のビルスペックに基づいて、図４の将来賃料算出処理ルーチンを実行し、将来賃料の確率分布を算出・表示する。
【００６４】
ここで、現状でＯＡ床がなく、かつ、セントラル空調方式であった先の着目物件（図５で例示の物件）に対するリニューアル案として、ＯＡ床の増設と、個別空調方式の導入を行った場合の、翌月の将来賃料の確率分布ベクトルを算出したものを図６に例示する。すなわち、図６を求めるにあたり、下記のようなビルスペックデータ（Ｒ）を利用した。
●ＡＲＥＡi→クラスＡ（１００坪以上３００坪未満）
●ＨＥＩＧＨＴi→クラス２（２，６００ｍｍ以上２，８００ｍｍ未満）
●ＰＡＳＳi→クラス４（１５年以上２０年未満）
●ＯＡi→クラス１（ＯＡ床あり）
●ＡＩＲi→クラス１（個別空調方式）
図６に示すように、将来賃料の確率分布ベクトルに基づいて、予測された将来の賃料は頻度分布の形で表現される。図６に示す例でも、離散区間数ｍとしては７が用いられている。
【００６５】
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０１で求められたリニューアル案のビルスペックに基づく将来賃料と、ステップＳ１０２で求められた現状のビルスペックに基づく将来賃料との差分を算出・表示し、ステップＳ１０４で処理を終了する。
【００６６】
このようなステップＳ１０３によって、算出結果を図７に示す。この例では、リニューアル案のビルスペックデータ（Ｒ）に基づく翌月の賃料と、現状ビルスペックデータ（Ｓ）に基づく翌月の賃料との差分表示を行っている。このように、本実施形態に係る賃料算出システムにおいては、リニューアルによりビルスペックを向上させた場合の賃料評価や現状のままでの将来の賃料分布を提示することが可能となる。
【００６７】
以上のような本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データから抽出されたデータに基づいて、推移確率行列を算出して、この推移確率行列により将来賃料の確率分布を予測するものであるので、将来賃料予測の精度が向上する。
【００６８】
また、本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、天井高を上昇させる、或いは、ＯＡ床を増設する、或いは、空調方式を改良するなどといったリニューアル工事を施工することで、どの程度の将来賃料の上昇が見込めるかを評価することが精度良くできるようになり、ビルのオーナーがリニューアルを実施するかどうかの意思決定を容易に下すことが可能となる。
【符号の説明】
【００６９】
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置、２１・・・物件データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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