(57)【要約】【課題】従来の価格推定法では考慮されていない物件の要素とその影響度を定量化する。【解決手段】物件価格分析装置１は、物件ごとに、所定の価格推定法に用いられる第１変数の各値と、所定の価格推定法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する物件情報記憶部３０と、第１変数のそれぞれに予め設定される係数と、物件ごとの第１変数の各値に基づいて、物件ごとの所定の価格推定法による理論価格を算出する理論価格算出部３３と、物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する差分価格算出部３４と、物件ごとの第２変数の各値と差分価格に基づく重回帰分析により、第２変数のそれぞれに設定する係数を算出する係数算出部３５と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物件ごとに、所定の価格推定法に用いられる第１変数の各値と、前記所定の価格推定法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する物件情報記憶部と、
前記第１変数のそれぞれに予め設定される係数と、前記物件ごとの前記第１変数の各値に基づいて、前記物件ごとの前記所定の価格推定法による理論価格を算出する理論価格算出部と、
前記物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する差分価格算出部と、
前記物件ごとの前記第２変数の各値と前記差分価格に基づく重回帰分析により、前記第２変数のそれぞれに設定する係数を算出する係数算出部と、
を備えることを特徴とする物件価格分析システム。
【請求項２】
前記第１変数は、前記物件の属性項目であり、
前記第２変数は、前記物件の周辺環境の属性項目である、ことを特徴とする請求項１に記載の物件価格分析システム。
【請求項３】
対象物件の周辺環境による価格寄与分を、前記対象物件の前記第２変数の各値と、前記第２変数に設定される係数に基づいて算出する価格寄与分算出部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の物件価格分析システム。
【請求項４】
前記対象物件について、前記理論価格算出部により算出される理論価格と、前記価格寄与分算出部により算出される価格寄与分と、に基づいて前記対象物件の推定価格を算出する推定価格算出部をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の物件価格分析システム。
【請求項５】
物件ごとに、所定の価格推定法に用いられる第１変数の各値と、前記所定の価格推定法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する物件情報記憶部を備えるコンピュータを、
前記第１変数のそれぞれに予め設定される係数と、前記物件ごとの前記第１変数の各値に基づいて、前記物件ごとの前記所定の価格推定法による理論価格を算出する理論価格算出部と、
前記物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する差分価格算出部と、
前記物件ごとの前記第２変数の各値と前記差分価格に基づく重回帰分析により、前記第２変数のそれぞれに設定する係数を算出する係数算出部として機能させるための物件価格分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物件価格分析システム及び物件価格分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
土地、住宅等の不動産物件の価格を評価する方法として、例えば下記の特許文献１に記載されているような、ヘドニック分析を用いた価格推定法が知られている。
ヘドニック分析を用いた価格推定法は、不動産物件の床面積、築年数、最寄り駅までの所要時間等の説明変数と、各説明変数に設定した係数に基づいて、不動産価格を算出するものである。なお、各説明変数に設定する係数は、重回帰分析の結果に基づいて設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１６１２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、不動産物件の価値は、物件の立地条件だけではなく、物件の周囲の街並みによっても変動するものである。
しかしながら、従来技術では、不動産物件の周囲の街並みの要素が物件の価格にどの程度影響するかを定量化して評価できていなかった。
そのため、不動産物件の周囲の街並みの要素等の価値を適正に評価できていないという課題があった。
【０００５】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、従来の価格推定法では考慮されていない物件の要素とその影響度を定量化できる物件価格分析システム及び物件価格分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題は、本発明に係る物件価格分析システムによれば、物件ごとに、所定の価格推定法に用いられる第１変数の各値と、前記所定の価格推定法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する物件情報記憶部と、前記第１変数のそれぞれに予め設定される係数と、前記物件ごとの前記第１変数の各値に基づいて、前記物件ごとの前記所定の価格推定法による理論価格を算出する理論価格算出部と、前記物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する差分価格算出部と、前記物件ごとの前記第２変数の各値と前記差分価格に基づく重回帰分析により、前記第２変数のそれぞれに設定する係数を算出する係数算出部と、を備えることにより解決される。
【０００７】
また、上記の課題は、本発明に係る物件価格分析プログラムによれば、物件ごとに、所定の価格推定法に用いられる第１変数の各値と、前記所定の価格推定法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する物件情報記憶部を備えるコンピュータを、前記第１変数のそれぞれに予め設定される係数と、前記物件ごとの前記第１変数の各値に基づいて、前記物件ごとの前記所定の価格推定法による理論価格を算出する理論価格算出部と、前記物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する差分価格算出部と、前記物件ごとの前記第２変数の各値と前記差分価格に基づく重回帰分析により、前記第２変数のそれぞれに設定する係数を算出する係数算出部として機能させることにより解決される。
【０００８】
上記の物件価格分析システム及び物件分析プログラムによれば、従来の価格推定法では考慮されていない物件の要素とその影響度を定量化できる。これにより、従来の価格推定法では考慮していなかった物件の要素がどの程度物件の価格に影響を与えているかを定量的に把握できる。
【０００９】
また、上記の物件価格分析システムにおいて、前記第１変数は、前記物件の属性項目であり、前記第２変数は、前記物件の周辺環境の属性項目であると好適である。
こうすることで、物件の周辺環境の各要素が、どの程度物件の価格に影響を与えているかを定量的に把握できる。
【００１０】
また、上記の物件価格分析システムにおいて、対象物件の周辺環境による価格寄与分を、前記対象物件の前記第２変数の各値と、前記第２変数に設定される係数に基づいて算出する価格寄与分算出部をさらに備えると好適である。
こうすることで、対象物件の周辺環境の価値を定量的に把握できる。
【００１１】
また、上記の物件価格分析システムにおいて、前記対象物件について、前記理論価格算出部により算出される理論価格と、前記価格寄与分算出部により算出される価格寄与分と、に基づいて前記対象物件の推定価格を算出する推定価格算出部をさらに備えると好適である。
こうすることで、対象物件の周辺環境も含めた価値を定量的に把握できる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る物件価格分析システム及び物件分析プログラムによれば、従来の価格推定法では考慮されていない物件の要素とその影響度を定量化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】物件価格分析装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】物件価格分析装置の機能ブロック図である。
【図３】販売物件テーブルの一例を示す図である。
【図４】物件属性項目の一覧を示す図である。
【図５】街並み属性項目の一覧を示す図である。
【図６】対象物件テーブルの一例を示す図である。
【図７】街並み属性項目（説明変数）の係数を算出する処理のフロー図である。
【図８】対象物件の価格を推定する処理のフロー図である。
【図９】結果出力画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図１乃至図９に基づき、本発明の一実施形態（以下、本実施形態）に係る物件価格分析装置１（物件価格分析システムの一例）ついて説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。
【００１５】
［物件価格分析装置１の概要］
まず、本実施形態に係る物件価格分析装置１の概要について説明する。物件価格分析装置１は、土地、住宅等の不動産物件の街並みの要素を定量的に評価するものである。以下に、本実施形態に係る物件価格分析装置１による処理の概要を説明する。
【００１６】
物件価格分析装置１は、ヘドニック分析に基づく価格推定法（以下、ヘドニック法）により、市場価格が判明している複数物件のそれぞれの理論価格を算出する。なお、物件価格分析装置１は、ヘドニック法においては、物件自体の特徴を表す要素を説明変数（第１変数）とし、第１変数の値とその係数（第１係数）に基づいて、それぞれの物件の理論価格を算出する。
そして、物件価格分析装置１は、複数物件のそれぞれについて、理論価格と市場価格との差である差分価格を算出する。
【００１７】
次に、物件価格分析装置１は、複数物件のそれぞれについて算出された差分価格を目的変数とし、複数物件のそれぞれの街並みの特徴を表す要素を説明変数（第２変数）とした重回帰分析を行い、第２変数の係数（第２係数）を算出する。
なお、第２変数は、理論価格を算出する際に用いた第１変数とは異なる変数である。
【００１８】
そして、物件価格分析装置１は、上記の分析結果に基づいて、市場価格が判明していない対象物件について、対象物件の街並みによる価格寄与分を算出する。すなわち、物件価格分析装置１は、対象物件の街並みの特徴を表す説明変数の値と、上記算出した第２係数とに基づいて、価格寄与分を算出する。
また、物件価格分析装置１は、対象物件の物件自体の特徴を表す要素と、第１係数とに基づいて、理論価格を算出し、理論価格と、街並みによる価格寄与分を合計して、対象物件の推定価格を算出する。
【００１９】
以下、上記の処理を実現するために物件価格分析装置１に備えられる構成について詳細に説明する。
【００２０】
［物件価格分析装置１のハードウェア構成］
図１には、物件価格分析装置１のハードウェア構成を示した。図１に示されるように、物件価格分析装置１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ１０、記憶装置１１、入力コントローラ１２及び表示コントローラ１３を備えるコンピュータである。
【００２１】
ＣＰＵ１０は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェア（プロセッサ）である。そして、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶されるプログラムやデータに基づいて各種の演算処理を実行するとともに、物件価格分析装置１の各部を制御する。
【００２２】
記憶装置１１は、例えばメモリ、磁気ディスク装置を含み構成され、各種のプログラムやデータを記憶するほか、ＣＰＵ１０のワークメモリとしても機能する。なお、記憶装置１１には、フラッシュメモリ、光学ディスク等の情報記憶媒体が含まれていてもよい。
【００２３】
入力コントローラ１２は、例えばタッチパネル、キーボード、マウス等の入力装置２０と接続し、入力装置２０からの入力を受け付ける。
【００２４】
表示コントローラ１３は、例えば液晶ディスプレイ装置、有機ＥＬディスプレイ装置等の表示装置２１と接続し、表示装置２１にグラフィックデータを出力する。表示装置２１は、表示コントローラ１３から入力されたグラフィックデータに基づく画面を表示する。
【００２５】
［物件価格分析装置１に備えられる機能］
図２には、物件価格分析装置１に備えられる機能を示す機能ブロック図を示した。
図２に示されるように、物件価格分析装置１は機能として、物件情報記憶部３０、理論価格算出部３３、差分価格算出部３４、係数算出部３５、価格寄与分算出部３６、推定価格算出部３７を有する。
【００２６】
物件価格分析装置１に備えられる上記の機能は、物件価格分析装置１のＣＰＵ１０が、記憶装置１１に記憶されるプログラム（物件価格分析プログラム）及びデータに基づいて演算するとともに、物件価格分析装置１の各部を制御することにより実現されるものである。なお、物件価格分析装置１は、上記の物件価格分析プログラムを、情報記憶媒体から読み込むこととしてもよいし、インターネットやイントラネット等の通信網を介して受信してもよい。
以下、物件価格分析装置１に備えられる各機能の詳細について説明する。
【００２７】
物件情報記憶部３０は、物件ごとに、ヘドニック法（所定の価格推定法の一例）に用いられる第１変数の各値と、ヘドニック法に用いていない第２変数の各値と、市場価格とを記憶する機能である。
【００２８】
第１変数とは、主に物件自体の特徴を示す属性項目（物件属性項目）である。
図３には、物件属性項目の一覧を示した。図３に示す例は、物件が土地である場合に、ヘドニック法に利用される物件の要素の一覧を示したものである。もちろん、物件属性項目は図３に示す例に限られるものではなく、他の項目を用いてもよい。
【００２９】
第２変数とは、主に物件の街並み等の周辺環境の特徴を示す属性項目（街並み属性項目）である。
図４には、街並み属性項目の一覧を示した。図４に示す例は、街並み属性項目として街並みの設計要素を用いている。すなわち、街並み属性項目としては、街並みを構成する道路、宅地、電柱、建物、外構の各要素についての設計情報を用いている。
【００３０】
なお、第１変数に含まれる「環境プラス評価ダミー」変数（真偽値）により、物件が閑静な住宅地にあるか否かという程度では、物件の周辺環境を考慮可能ではある。しかしながら、「環境プラス評価ダミー」変数では、物件の街並みの各構成要素の物件価格への寄与を定量的に評価することはできない。
これに対し、本実施形態に係る物件価格分析装置１は、物件の街並みの各構成要素の物件価格への寄与を定量的に評価することが可能となる。
【００３１】
市場価格とは、市場において決定される物件の価格である。本実施形態では、市場価格としては単位平方メートル当たりの価格を用いる。例えば、市場価格としては、物件の実際の取引価格、物件の売り出し価格等を採用してよい。
なお、物件情報記憶部３０に記憶される情報は、入力装置２０から入力されることとしてもよいし、物件情報を記憶したデータベースからダウンロードしてもよい。
【００３２】
物件情報記憶部３０は、主に物件価格分析装置１の記憶装置１１により実現される。以下、物件情報記憶部３０に記憶されるデータの具体例について説明する。
【００３３】
図２に示されるように、物件情報記憶部３０には、販売物件テーブル３１と対象物件テーブル３２が記憶される。
【００３４】
販売物件テーブル３１は、市場価格が判明している物件についての物件属性項目、街並み属性項目、市場価格の情報を格納する。
図５には、販売物件テーブル３１の一例を示した。図５に示されるように、販売物件テーブル３１には、物件を識別する物件ＩＤ、物件属性項目の各要素の値、街並み属性項目の各要素の値、及び市場価格（単位平方メートル当たりの単価）の情報が格納される。
【００３５】
対象物件テーブル３２は、価格分析対象の物件（対象物件）についての物件属性項目、街並み属性項目の情報を格納する。
図６には、対象物件テーブル３２の一例を示した。図６に示されるように、対象物件テーブル３２には、対象物件を識別する物件ＩＤ、物件属性項目の各要素の値、街並み属性項目の各要素の値、及び市場価格（単位平方メートル当たりの単価）の情報が格納される。
なお、図６に示される対象物件Ｔ１〜Ｔ３は、同一物件に対し、街並みの構成を変えたものである。このように、物件価格分析装置１は、街並みの構成の差異が対象物件の価格にどのように影響を与えるかを分析する用途に利用可能である。
【００３６】
理論価格算出部３３は、第１変数のそれぞれに予め設定される係数（第１係数）と、物件ごとの第１変数の各値に基づいて、物件ごとのヘドニック法による理論価格を算出する機能である。
第１係数は、例えば対象地域における物件の市場価格を目的変数、物件の物件属性項目を説明変数とした重回帰分析の結果として設定されるものである。ここで、第１係数は、販売物件テーブル３１の情報に基づいて設定されてもよいし、他のデータベースの情報に基づいて設定されてもよい。
なお、本実施形態では、第１係数の値は記憶装置１１に記憶される。
【００３７】
理論価格算出部３３は、主に物件価格分析装置１のＣＰＵ１０と記憶装置１１により実現される。
すなわち、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶される販売物件テーブル３１の物件ＩＤのそれぞれについて、第１係数と、物件属性項目の値に基づいて理論価格を算出する。具体的には、ｎを２以上の整数、物件属性項目の各変数を（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）、第１係数を（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ）とした場合に、ＣＰＵ１０は、物件の理論価格（ＴＰ）を以下の式（１）により算出する。
【数１】
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【００３８】
ＣＰＵ１０は、上記算出した物件の理論価格を、物件ＩＤに関連付けて記憶装置１１に記憶する。
【００３９】
差分価格算出部３４は、物件ごとの理論価格と市場価格との差分価格を算出する機能である。
【００４０】
差分価格算出部３４は、主に物件価格分析装置１のＣＰＵ１０と記憶装置１１により実現される。
具体的には、ＣＰＵ１０は、販売物件テーブル３１に格納されるそれぞれの物件ＩＤについて、物件ＩＤについて理論価格算出部３３で算出された理論価格（ＴＰ）と、市場価格（ＭＰ）とに基づいて差分価格（ＤＰ）を以下の式（２）により算出する。
ＤＰ＝ＭＰ−ＴＰ      ・・・（２）
【００４１】
ＣＰＵ１０は、上記算出した物件の差分価格を、物件ＩＤに関連付けて記憶装置１１に記憶する。
【００４２】
係数算出部３５は、物件ごとの第２変数の各値と差分価格に基づく重回帰分析により、第２変数のそれぞれに設定する係数（第２係数）を算出する機能である。
【００４３】
係数算出部３５は、主に物件価格分析装置１のＣＰＵ１０と記憶装置１１により実現される機能である。
具体的には、ＣＰＵ１０は、販売物件テーブル３１に格納されるそれぞれの物件ＩＤについて、物件ＩＤに関連付けられた差分価格を目的変数、物件の街並み属性項目を説明変数とした重回帰分析により、上記の第２係数を算出する。
なお、以下において、ｍを２以上の整数とし、街並み属性項目の各変数を（ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍ）、第２係数を（ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｍ）と表す。
そして、ＣＰＵ１０は、上記算出した第２係数を記憶装置１１に記憶する。
【００４４】
価格寄与分算出部３６は、対象物件の周辺環境による価格寄与分を、対象物件の第２変数の各値と、第２変数に設定される係数（第２係数）に基づいて算出する機能である。
【００４５】
価格寄与分算出部３６は、主に物件価格分析装置１のＣＰＵ１０と記憶装置１１により実現される。
すなわち、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶される対象物件テーブル３２の対象物件ＩＤのそれぞれについて、第２係数と、街並み属性項目の値に基づいて理論価格を算出する。具体的には、上述したように、街並み属性項目の各変数を（ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍ）、第２係数を（ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｍ）とした場合に、ＣＰＵ１０は、対象物件の街並みによる価格寄与分（ＡＰ）を以下の式（３）により算出する。
【数２】
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【００４６】
推定価格算出部３７は、対象物件について、理論価格算出部３３により算出される理論価格と、価格寄与分算出部３６により算出される価格寄与分と、に基づいて対象物件の推定価格を算出する機能である。
【００４７】
推定価格算出部３７は、主に物件価格分析装置１のＣＰＵ１０と記憶装置１１により実現される。
まず、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶される対象物件テーブル３２の対象物件ＩＤのそれぞれについて、第１係数と、物件属性項目の値に基づいて、対象物件の理論価格（ＴＰ）を上述した式（１）により算出する。
次に、ＣＰＵ１０は、対象物件の理論価格（ＴＰ）と、上記算出した価格寄与分（ＡＰ）により、対象物件の推定価格（ＳＰ）を以下の式（４）により算出する。
ＳＰ＝ＴＰ＋ＡＰ      ・・・（４）
【００４８】
なお、対象物件の理論価格を算出するにあたり、物件属性項目に含まれる周辺環境の因子を用いないこととしてもよい。具体的には、物件属性項目に含まれる「環境プラス評価ダミー」変数の係数を０として対象物件の理論価格を算出してもよい。
【００４９】
［物件価格分析装置１により実行される処理例］
次に、図７乃至図９を参照しながら、物件価格分析装置１により実行される処理の流れについて説明する。
【００５０】
図７は、街並み属性項目（説明変数）の係数（第２係数）を算出する処理のフロー図である。図７の処理は、物件価格分析装置１のＣＰＵ１０が、記憶装置１１に記憶されるプログラムに基づいて処理を実行することにより実現されるものである。
なお、以下において、Ｎを２以上の整数とし、記憶装置１１に記憶される販売物件テーブル３１の物件をＰ１〜ＰＮと表す。
また、物件の物件属性項目を第１変数、第１変数の係数を第１係数とする。そして、物件の街並み属性項目を第２変数、第２変数の係数を第２係数とする。
【００５１】
図７に示されるように、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶された第１係数を読み込む（Ｓ１０１）。そして、ＣＰＵ１０は、変数ｉを１に初期化した上で（Ｓ１０２）、以下の処理を実行する。
【００５２】
まず、ＣＰＵ１０は、販売物件テーブル３１から物件（Ｐｉ）の第１変数の値を読み込んで（Ｓ１０３）、物件（Ｐｉ）の理論価格（ＴＰｉ）を算出する（Ｓ１０４）。具体的には、ＣＰＵ１０は、理論価格（ＴＰｉ）を、上述した式（１）により算出する。
【００５３】
次に、ＣＰＵ１０は、理論価格（ＴＰｉ）と、販売物件テーブル３１に記憶される物件（Ｐｉ）の市場価格（ＭＰｉ）との差分価格（ＤＰｉ）を算出する（Ｓ１０５）。具体的には、ＣＰＵ１０は、差分価格（ＤＰｉ）を、上述した式（２）により算出する。
【００５４】
次に、変数ｉがＮに達していない場合には（Ｓ１０６：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、変数ｉに１を加算して（Ｓ１０７）、Ｓ１０３に戻る。
一方で、変数ｉがＮに達している場合には（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、物件（Ｐ１〜ＰＮ）の第２変数を説明変数、差分価格（Ｐ１〜ＰＮ）を目的変数とした重回帰分析を実行する（Ｓ１０８）。
そして、ＣＰＵ１０は、上記の重回帰分析の結果として算出された第２変数の係数（第２係数）を、記憶装置１１に記憶して（Ｓ１０９）、処理を終了する。
【００５５】
次に、図８のフロー図に基づいて、対象物件の街並み要素を考慮した価格の推定処理について説明する。図８の処理は、物件価格分析装置１のＣＰＵ１０が、記憶装置１１に記憶されるプログラムに基づいて処理を実行することにより実現されるものである。
なお、以下において、Ｍを２以上の整数とし、記憶装置１１に記憶される対象物件テーブル３２の対象物件をＣ１〜ＣＭと表す。なお、Ｃ１〜ＣＭは、物件属性項目については共通であり、街並み属性項目の値に相違点があることとする。
【００５６】
図８に示されるように、ＣＰＵ１０は、入力コントローラ１２を介して、入力装置２０からの対象物件（Ｃ１〜ＣＭ）の情報入力を受け付ける（Ｓ１１１）。そして、ＣＰＵ１０は、Ｓ１１１で受け付けた対象物件の第１変数、第２変数の値を、記憶装置１１の対象物件テーブル３２に記憶する（Ｓ１１２）。
【００５７】
次に、ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶される第１係数と、対象物件の第１変数の値とに基づいて、対象物件の理論価格（ＴＰ）を算出する（Ｓ１１３）。具体的には、ＣＰＵ１０は、理論価格（ＴＰ）を、上述した式（１）により算出する。
次に、ＣＰＵ１０は、変数ｉを１に初期化した上で（Ｓ１１４）、以下の処理を実行する。
【００５８】
ＣＰＵ１０は、記憶装置１１に記憶される第２係数と、対象物件（Ｃｉ）の第２変数の値とに基づいて、対象物件の街並みの価格寄与分（ＡＰｉ）を算出する（Ｓ１１５）。具体的には、ＣＰＵ１０は、価格寄与分（ＡＰｉ）を、上述した式（３）により算出する。
【００５９】
次に、ＣＰＵ１０は、対象物件（Ｃｉ）の推定価格（ＳＰｉ）を、対象物件の理論価格（ＴＰ）と、街並みによる価格寄与分（ＡＰｉ）とに基づいて算出する（Ｓ１１６）。具体的には、ＣＰＵ１０は、対象物件（Ｃｉ）の推定価格（ＳＰｉ）を、上述した式（４）により算出する。
【００６０】
次に、変数ｉがＭに達していない場合には（Ｓ１１７：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、変数ｉに１を加算して（Ｓ１１８）、Ｓ１１５に戻る。
一方で、変数ｉがＭに達している場合には（Ｓ１１７：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、対象物件（Ｃ１〜ＣＭ）について推定された価格を表示する結果出力画面４０を、表示コントローラ１３を介して表示装置２１に表示させて（Ｓ１１９）、処理を終了する。
【００６１】
ここで、図９には、結果出力画面４０の一例を示した。図９に示されるように、結果出力画面４０には、対象物件の物件属性項目についてヘドニック法による理論価格を表示する理論価格表示領域４１が含まれる。
また、結果出力画面４０には、ケースＣ１〜Ｃ３のそれぞれについての街並み構成による価格寄与分と、推定価格を表示する第１ケース表示領域４２Ａ、第２ケース表示領域４２Ｂ、第３ケース表示領域４２Ｃが含まれる。
結果出力画面４０によれば、街並みの構成の差異による価格寄与分を比較することができる。
【００６２】
以上説明した物件価格分析装置１によれば、従来のヘドニック法で考慮していなかった物件の街並み要素とその影響度を定量化できる。
また、物件価格分析装置１では、物件の街並みによる価値を定量的に把握できる。
また、物件価格分析装置１では、物件自体の価値と街並みの価値を合わせた総合的な価値を定量的に把握できる。
【００６３】
［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上記の実施形態では、物件価格分析装置１をスタンドアロンのシステムで構成したが、物件価格分析装置１をサーバとして構成してもよい。この場合に、物件価格分析装置１は、クライアント装置から物件データを受信して、受信した物件データに基づいて処理を行うこととしてもよい。
【００６４】
また、上記の実施形態では、物件価格分析装置１が、物件情報記憶部３０、理論価格算出部３３、差分価格算出部３４、係数算出部３５、価格寄与分算出部３６、推定価格算出部３７を備えることとしたが、これらの機能を複数のコンピュータに分散させてもよい。
【００６５】
また、物件価格分析装置１は、処理結果を表示装置２１に出力するようにしたが、出力結果を他の装置に送信したり、記憶媒体に書き込んだり、印刷出力したりしてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１  物件価格分析装置
１０  ＣＰＵ
１１  記憶装置
１２  入力コントローラ
１３  表示コントローラ
２０  入力装置
２１  表示装置
３０  物件情報記憶部
３１  販売物件テーブル
３２  対象物件テーブル
３３  理論価格算出部
３４  差分価格算出部
３５  係数算出部
３６  価格寄与分算出部
３７  推定価格算出部
４０  結果出力画面
４１  理論価格表示領域
４２Ａ  第１ケース表示領域
４２Ｂ  第２ケース表示領域
４２Ｃ  第３ケース表示領域
【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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【図８】
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【図９】
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