(57)【要約】【課題】  不動産価格算定に有用で効果的な路線価を選定する。【解決手段】  オペレータは、評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）をキーボード１８またはマウス２０により入力する。ＣＰＵ１２は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとしてＨＤＤ２４に格納する。ＣＰＵ１２は、抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補リスト４６に格納する。ＣＰＵ１２は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする周方向の所定角度単位で、選択候補リスト４６から物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する。【選択図】  図１
2019204412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を入力する手段（Ｓ１）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段（Ｓ２）と、
当該抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補（４６）として決定する決定手段（Ｓ５，Ｓ６，Ｓ２１〜Ｓ２６）と、
当該選択候補（４６）から、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択手段（Ｓ９）
とを有することを特徴とする路線価選定装置。
【請求項２】
当該決定手段は、当該抽出路線価データを構成するライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載の路線価選定装置。
【請求項３】
当該決定手段は、当該抽出路線価データのそれぞれについて、
当該抽出路線価データを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成する射出ベクトル生成手段（Ｓ５）と、
各射出ベクトルについて、他の抽出路線価データとの交差を検出する交差検出手段（Ｓ２２）と、
当該他の抽出路線価データとの交差がない場合に、当該射出ベクトルの当該抽出路線価データを選択候補（４６）と決定する手段（Ｓ２６）
とを有することを特徴とする請求項１に記載の路線価選定装置。
【請求項４】
当該射出ベクトル生成手段は、当該抽出路線価データを構成する当該ライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項３に記載の路線価選定装置。
【請求項５】
当該交差検出手段は、当該射出ベクトルと当該他の抽出路線価データとの離隔距離が所定値未満の場合に、当該他の抽出路線価データとの交差ありと判定することを特徴とする請求項３または４に記載の路線価選定装置。
【請求項６】
当該選択候補は、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを特定する情報と、関連する当該射出ベクトルのベクトル長及び角度情報を保持することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の路線価選定装置。
【請求項７】
当該角度情報が、当該選択手段における周方向の所定角度単位のエリアを特定する情報であることを特徴とする請求項６に記載の路線価選定装置。
【請求項８】
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）をコンピュータに入力するステップ（Ｓ１）と、
当該コンピュータが、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出する抽出ステップ（Ｓ２）と、
当該コンピュータが、当該抽出ステップで抽出された抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補（４６）として決定する決定ステップ（Ｓ５，Ｓ６，Ｓ２１〜Ｓ２６）と、
当該コンピュータが、当該選択候補（４６）から、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択ステップ（Ｓ９）
とを有することを特徴とする路線価選定方法。
【請求項９】
当該決定ステップは、当該抽出路線価データを構成するライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項８に記載の路線価選定方法。
【請求項１０】
当該決定ステップは、当該抽出路線価データのそれぞれについて、
当該抽出路線価データを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成する射出ベクトル生成ステップ（Ｓ５）と、
各射出ベクトルについて、他の抽出路線価データとの交差を検出する交差検出ステップ（Ｓ２２）と、
当該他の抽出路線価データとの交差がない場合に、当該射出ベクトルの当該抽出路線価データを選択候補（４６）と決定するステップ（Ｓ２６）
とを有することを特徴とする請求項８に記載の路線価選定方法。
【請求項１１】
当該射出ベクトル生成ステップは、当該抽出路線価データを構成する当該ライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項１０に記載の路線価選定方法。
【請求項１２】
当該交差検出ステップは、当該射出ベクトルと当該他の抽出路線価データとの離隔距離が所定値未満の場合に、当該他の抽出路線価データとの交差ありと判定することを特徴とする請求項１０または１１に記載の路線価選定方法。
【請求項１３】
当該選択候補は、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを特定する情報と、関連する当該射出ベクトルのベクトル長及び角度情報を保持することを特徴とする請求項８から１２のいずれか１項に記載の路線価選定方法。
【請求項１４】
当該角度情報が、当該選択手段における周方向の所定角度単位のエリアを特定する情報であることを特徴とする請求項１３に記載の路線価選定方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を受け付ける手段（Ｓ１）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段（Ｓ２）と、
当該抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補（４６）として決定する決定手段（Ｓ５，Ｓ６，Ｓ２１〜Ｓ２６）と、
当該選択候補（４６）から、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択手段（Ｓ９）
として機能させるための路線価選定プログラム。
【請求項１６】
当該決定手段は、当該抽出路線価データを構成するライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項１５に記載の路線価選定プログラム。
【請求項１７】
当該決定手段は、当該抽出路線価データのそれぞれについて、
当該抽出路線価データを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成する射出ベクトル生成手段（Ｓ５）と、
各射出ベクトルについて、他の抽出路線価データとの交差を検出する交差検出手段（Ｓ２２）と、
当該他の抽出路線価データとの交差がない場合に、当該射出ベクトルの当該抽出路線価データを選択候補（４６）と決定する手段（Ｓ２６）
とを有することを特徴とする請求項１５に記載の路線価選定プログラム。
【請求項１８】
当該射出ベクトル生成手段は、当該抽出路線価データを構成する当該ライン上の所定距離ごと及び所定数の距離間隔のいずれかで、当該射出ベクトルを生成することを特徴とする請求項１７に記載の路線価選定プログラム。
【請求項１９】
当該交差検出手段は、当該射出ベクトルと当該他の抽出路線価データとの離隔距離が所定値未満の場合に、当該他の抽出路線価データとの交差ありと判定することを特徴とする請求項１７または１８に記載の路線価選定プログラム。
【請求項２０】
当該選択候補は、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に距離的に最も近い抽出路線価データを特定する情報と、関連する当該射出ベクトルのベクトル長及び角度情報を保持することを特徴とする請求項１５から１９のいずれか１項に記載の路線価選定プログラム。
【請求項２１】
当該角度情報が、当該選択手段における周方向の所定角度単位のエリアを特定する情報であることを特徴とする請求項２０に記載の路線価選定プログラム。
【請求項２２】
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を入力する手段（Ｓ４１）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段（Ｓ４２）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする当該所定距離Ｒの円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択する選択手段（Ｓ４５〜Ｓ４７）
とを有することを特徴とする路線価選定装置。
【請求項２３】
更に、当該選択手段により選択された、当該抽出路線価データの部分を、同じ抽出路線価データに属するもの同士で統合する統合手段（Ｓ５０）を有することを特徴とする請求項２２に記載の路線価選定装置。
【請求項２４】
当該選択手段は、
当該複数の円弧エリアのそれぞれについて、当該円弧エリアの当該地図上でのポリゴン面を生成するポリゴン面生成手段（Ｓ４５）と、
当該複数の円弧エリアのそれぞれの当該ポリゴン面に地理的に含まれる、当該抽出路線価データの部分を抽出する抽出手段（Ｓ４６）と、
当該複数の円弧エリアのそれぞれについて、当該抽出手段により抽出された部分のうち、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択する手段（Ｓ４７）
とを有することを特徴とする請求項２２または２３に記載の路線価選定装置。
【請求項２５】
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）をコンピュータに入力するステップ（Ｓ４１）と、
当該コンピュータが、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出ステップ（Ｓ４２）と、
当該コンピュータが、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする当該所定距離Ｒの円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択する選択ステップ（Ｓ４５〜Ｓ４７）
とを有することを特徴とする路線価選定方法。
【請求項２６】
更に、当該コンピュータが、当該選択ステップにより選択された、当該抽出路線価データの部分を、同じ抽出路線価データに属するもの同士で統合する統合ステップ（Ｓ５０）を有することを特徴とする請求項２５に記載の路線価選定方法。
【請求項２７】
当該選択ステップは、
当該円弧エリアの当該地図上でのポリゴン面を生成するポリゴン面生成ステップ（Ｓ４５）と、
当該ポリゴン面に地理的に含まれる、当該抽出路線価データの部分を抽出する抽出ステップ（Ｓ４６）と、
当該抽出ステップにより抽出された部分のうち、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択するステップ（Ｓ４７）
とを有することを特徴とする請求項２５または２６に記載の路線価選定方法。
【請求項２８】
コンピュータを、
評価対象の地図上の位置を示す物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を受け付ける手段（Ｓ４１）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段（Ｓ４２）と、
当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする当該所定距離Ｒの円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択する選択手段（Ｓ４５〜Ｓ４７）
として機能させるための路線価選定プログラム。
【請求項２９】
更に、当該コンピュータを、当該選択手段により選択された、当該抽出路線価データの部分を、同じ抽出路線価データに属するもの同士で統合する統合手段（Ｓ５０）として機能させることを特徴とする請求項２８に記載の路線価選定プログラム。
【請求項３０】
当該選択手段は、
当該複数の円弧エリアのそれぞれについて、当該円弧エリアの当該地図上でのポリゴン面を生成するポリゴン面生成手段（Ｓ４５）と、
当該複数の円弧エリアのそれぞれの当該ポリゴン面に地理的に含まれる、当該抽出路線価データの部分を抽出する抽出手段（Ｓ４６）と、
当該複数の円弧エリアのそれぞれについて、当該抽出手段により抽出された部分のうち、当該物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い部分を選択する手段（Ｓ４７）
とを有することを特徴とする請求項２８または２９に記載の路線価選定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路線価選定装置、方法及びプログラムに関し、より具体的には、所望地の不動産価格を算定する際に参照する路線価を選定する路線価選定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
不動産価格を評価する場合、公開された不動産価格を参照することになる。第三者が利用可能な公開された不動産価格としては、相続税路線価及び固定資産税路線価がある。他には、過去の売買価格、公共用地買収価格、土地鑑定価格、土地の競売価格、金融機関による土地評価価格および公示価格、並びに、県基準価格及び路線価等の公官庁発表の土地価格がある。路線価データは、２個以上の座標点（両側の端点と中間点）を連続線で繋いだラインデータとして路線価格が表現される。通常、路線価は、特定の道路に面した不動産に対して算定されている。ある路線価データは例えば、年度、市区町村コード、都道府県名、市区町村名、地区、借地権割合、路線価格及び地物情報の各要素からなる。
【０００３】
不動産価格を評価する場合、一般的には、評価対象の不動産を囲む４本の道路の路線価を参照することになる。例えば、対象地点に近い順に４つの路線価を絞り込んだ上で、対象地点に対して主たる道路となる路線の路線価を採用する。
【０００４】
特許文献１には、オペレータが、地図上で評価対象路線の周辺に存する比較可能な他の比較対照路線を複数選択することが記載されている。
【０００５】
特許文献２には、利用者が指定した土地に接している道路の路線価、最も近隣の基準地価格（国による地価公示価格及び都道府県発表の基準地価格）を参照して、指定土地の価格を評価することが記載されている。
【０００６】
特許文献３には、地図上に、過去の売買価格、公共用地買収価格、土地鑑定価格、土地の競売価格、金融機関による土地評価価格および公示価格、並びに、県基準価格及び路線価等の公官庁発表の土地価格等を所定マークで表示した上で、土地価格評価に近隣の値を使用することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−２１０５６４号公報
【特許文献２】特開２００２−３５１９６１号公報
【特許文献３】特開２０００−０７６３４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
不動産価格の算定には、地理的に近い価格データを適切に抽出することが、処理負担の軽減と、算定価格の正確さの両面で重要となる。
【０００９】
対象地点の周囲にあって距離的に近い４つの路線価データを絞り込み、その中で主たる道路の路線価を決定する従来方法では、絞り込んだ４本の路線価データのどれもが主たる道路の路線価と言えない場合がありうる。
【００１０】
角地のように複数の道路に面しており、それらの道路に路線価が設定されている場合には、それらの路線価を採用すればよい。しかし、このような状況は少なく、評価対象地点を囲む４周で路線価その他の公開価格を得られる可能性は低い。
【００１１】
そこで、一般的には、近隣に散在する複数の公開価格を参照することになる。公開価格が点座標で与えられる場合、遠近の評価は容易であるが、路線価データのようなラインデータを多数、利用可能な場合、実際に参照すべき路線価データを絞り込む必要がある。無闇に多くの路線価データを参照すると、処理時間が増大するだけでなく、算定結果に対する信頼度が低下する。
【００１２】
本発明は、不動産価格算定に有用な路線価を選定する路線価選定装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る路線価選定装置は、評価対象の地図上の位置を示す物件座標を入力する手段と、当該物件座標を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段と、当該抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補として決定する決定手段と、当該選択候補から、当該物件座標を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る路線価選定方法は、評価対象の地図上の位置を示す物件座標をコンピュータに入力するステップと、当該コンピュータが、当該物件座標を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出する抽出ステップと、当該コンピュータが、当該抽出ステップで抽出された抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補として決定する決定ステップと、当該コンピュータが、当該選択候補から、当該物件座標を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択ステップとを有することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る路線価選定プログラムは、コンピュータを、評価対象の地図上の位置を示す物件座標を受け付ける手段と、当該物件座標を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段と、当該抽出路線価データのそれぞれを構成するラインに対し当該物件座標から１以上の射出ベクトルを生成し、各射出ベクトルの単位で当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択候補として決定する決定手段と、当該選択候補から、当該物件座標を中心とする周方向の所定角度単位で、当該物件座標に距離的に最も近い抽出路線価データを選択する選択手段として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００１６】
本発明に係る路線価選定装置は、評価対象の地図上の位置を示す物件座標を入力する手段と、当該物件座標を中心として所定距離Ｒ以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段と、当該物件座標を中心とする当該所定距離の円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標に最も近い部分を選択する選択手段とを有することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る路線価選定方法は、評価対象の地図上の位置を示す物件座標をコンピュータに入力するステップと、当該コンピュータが、当該物件座標を中心として所定距離以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出ステップと、当該コンピュータが、当該物件座標を中心とする当該所定距離の円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標に最も近い部分を選択する選択ステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る路線価選定プログラムは、コンピュータを、評価対象の地図上の位置を示す物件座標を受け付ける手段と、当該物件座標を中心として所定距離以内の路線価データを抽出し、抽出路線価データとして記憶手段に格納する抽出手段と、当該物件座標を中心とする当該所定距離の円を周方向に等分割して得られる複数の円弧エリアのそれぞれにおいて、当該抽出路線価データの、当該円弧エリアに地理的に含まれる部分であって、当該物件座標に最も近い部分を選択する選択手段として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、評価対象物件の周囲にある路線価データから適切な少数の路線価データを選定でき、これにより、評価対象物件価格を適切に評価できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】本実施例の路線価選択のメインフローのフローチャートである。
【図３】図２の射出ベクトル交差判定処理の詳細なフローチャートである。
【図４】図３の交差検出処理の詳細なフローチャートである。
【図５】物件座標から距離Ｒの円を等分割する円弧エリアの説明図である。
【図６】路線価データの配置例である。
【図７】射出ベクトルの説明図である。
【図８】実施例２の動作フローチャートである。
【図９】実施例２の路線価データ配置例である。
【図１０】円弧エリア内の路線価データを選択する処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２２】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。図２、図３及び図４は本実施例を実現するコンピュータプログラムのフローチャートを示す。本実施例に係る路線価選定装置１０は、コンピュータまたはタブレット端末上で動作する路線価選定プログラムにより実現されるが、もちろん、専用装置により実現することもできる。コンピュータはスタンドアローンで使用されるスタンドアローン構成でも、複数のコンピュータが連携して所望の動作する構成でもよい。
【００２３】
路線価選定装置１０は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、キーボード１８、マウス２０、モニタ２２、補助記憶としてのハードディスク（ＨＤＤ）２４及び通信回路２６からなり、これらのデバイス１０〜２６はバス２８を介して相互にデータをやり取りする。通信回路２６はネットワーク３０を介してインターネット上の種々のサーバ３２に接続可能である。キーボード１８及びマウス２０の代わりに、または、これらに加えてタッチパネルを使っても良い。
【００２４】
ＲＯＭ１４には、固定データ及びファームウエアプログラムが格納され、ＨＤＤ２４には、装置１０の基本ソフトウエア（オペレーティングシステム）が格納されている。ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４及びＨＤＤ２４に格納されるプログラム及びデータをＲＡＭ１６に読み込み、プログラムを実行することで、バス２８に接続する各部を制御する。
【００２５】
ＨＤＤ２４には、路線価選定プログラム４０、地図データ４２及び路線価データベース４４が格納されている。ＨＤＤ２４には更に、ある程度の絞り込みを終えた路線価データを追記した選択候補リスト４６が格納される。
【００２６】
ＣＰＵ１２は例えば、サーバ３２に保存される路線価データのうちの不動産価格算定に必要となり得る路線価データを、通信回路２６を介して取得し、路線価データベース（ＤＢ）４４に格納する。路線価データは、基本的な構成要素として、年度、市区町村コード、都道府県名、市区町村名、地区名、借地権割合、路線価格及び地物情報の各データを含む。路線価データは、両側の端点と０個以上の中間点を連続的に線分で繋いだ構造のラインデータとして構成されている。路線価ＤＢ４４の路線価は代表的には相続税路線価及び／または固定資産税路線価からなるが、その他の公開された不動産価格をラインデータ形式に構成し直したものを含んでも良い。
【００２７】
図２、図３及び図４を参照して、本実施例における路線価選定動作を説明する。図２は、路線価選定プログラム４０のメインのフローチャートを示し、図２及び図３はサブルーチンまたは関数のフローチャートを示す。不動産価格評価の前提となる路線価選定のために、ＣＰＵ１２は、路線価選定プログラム４０をＨＤＤ２４から読み込み、実行する。
【００２８】
ＣＰＵ１２は、地図データ４２を参照して地図をモニタ２２に表示し、評価対象不動産の位置情報の入力をオペレータに促す（Ｓ１）。これに応じて、オペレータは、キーボード１８及びマウス２０を使って、評価対象不動産の位置座標Ｐ（ｘ，ｙ）と抽出距離ＲをＣＰＵ１２に入力する。
【００２９】
ＣＰＵ１２は、入力された物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする抽出距離Ｒの円内にある路線価データを路線価ＤＢ４４から抽出するとともに、抽出した路線価の数をＲＡＭ１６の変数Ｎに格納する（Ｓ２）。ここでの抽出結果は一次結果であり、この抽出結果を抽出路線価Ｖｒまたは抽出路線価データと呼ぶ。端点か中間点のいずれかが抽出距離Ｒの円内にある場合、抽出路線価Ｖｒに含める。この時点では、抽出路線価Ｖｒは、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て、距離的に近いものから遠いものまで混在することになり、特定の方向では遠近で重複することもある。ＣＰＵ１２は、抽出路線価Ｖｒを、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て距離的に近い順及び特定方位（例えば、北）からの時計回り方向にソートして、ＨＤＤ２４に格納する。
【００３０】
ＣＰＵ１２は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする抽出距離Ｒの円内を周方向にＱ個に等分割する（Ｓ３）。すなわち、ＣＰＵ１２は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする抽出距離Ｒの円を、図５に示すように、３６０度／Ｑの中心角をなすＱ個の円弧エリアに等分割する。図５に示す例では、Ｑ＝２０であり、各円弧エリアに０〜１９のエリア番号を付与する。詳細は後述するが、円弧エリアの角度３６０／Ｑは、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から各方向に見える路線価を決定する際の分解能と言える。図５に例示するように、Ｑが２０のとき、参照すべき路線価を１８度単位で決定することになる。
【００３１】
図６は、図５に示す地図で、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒの円の内外に位置する路線価データＬ１〜Ｌ１２の例を示す。図６では、路線価データＬ１〜Ｌ１２の各線分を太実線で図示してある。図６に示す例では、路線価データＬ１，Ｌ２が半径Ｒの円の外に位置し、その他の路線価Ｌ３〜Ｌ１２が円内に位置する。
【００３２】
ステップＳ４〜Ｓ８は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て参照に使えそうな路線価を抽出路線価Ｖｒから選択し、選択候補として決定する処理である。ステップＳ９，Ｓ１０は、ステップＳ４〜Ｓ８で決定した選択候補の重複などを整理する処理である。
【００３３】
まず、ＣＰＵ１２は、抽出路線価Ｖｒの１つを指定する変数ｎを０で初期化し（Ｓ４）、ｎ番目の抽出路線価Ｖｒ、すなわちＶｒ（ｎ）をＲＡＭ１６に読み込む。ＣＰＵ１２は、読み込んだ抽出路線価Ｖｒ（ｎ）を構成する線分（ライン）上に設定される所定数の複数の点に対して物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から射出ベクトルＶｅｃｔｏｒを生成する（Ｓ５）。図７は、路線価データＬ１２に対して６本の射出ベクトルが生成された例を示す。図７では、参考のため、路線価データＬ１２の内側に位置する路線価データＬ４も図示してある。
【００３４】
各射出ベクトルＶｅｃｔｏｒの端点となる抽出路線価Ｖｒ（ｎ）の線分上の点は、ラインに沿って所定距離間隔で置かれたものでも、所定数になるように等距離間隔で置かれたものでもよい。抽出路線価Ｖｒ（ｎ）が１以上の中間点を有する折れ線で表現される場合、その折れ線を構成する線分ごとに所定数の射出ベクトルを設定してもよいし、折れ線全体に対して所定数の射出ベクトルを設定しても良い。前者の方が精度が良くなるが、計算処理負担が増加する。
【００３５】
ＣＰＵ１２は、Ｓ５で生成した各射出ベクトルＶｅｃｔｏｒが他の抽出路線価Ｖｒと交差するかどうかを判定する（Ｓ６）。交差判定処理Ｓ６では、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に近い側に他の抽出路線価が位置しないような抽出路線価Ｖｒ（ｎ）を探索し、選択候補リストに追加していく。換言すると、射出ベクトル単位でなぞるように、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い抽出路線価を探索し、選択候補リストに追加する。
【００３６】
図３は、射出ベクトル交差判定処理Ｓ６の詳細なフローチャートを示す。ここでは抽出路線価Ｖｒ（ｎ）に対する射出ベクトルＶｅｃｔｏｒの個数をＭとしている。
【００３７】
ＣＰＵ１２は、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒを順に指定する変数ｍを０で初期化し（Ｓ２１）、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）が他の抽出路線価Ｖｒの線分と交差するかどうかを検出する（Ｓ２２）。ただし、本実施例では、数値誤差を考慮し、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）のごく近く（例えば、地図上の距離にして４０〜５０ｃｍ未満）に他の抽出路線価Ｖｒの線分（の端点）が位置する場合には、実質的には交差と評価する。交差検出処理Ｓ２２は、交差を検出した場合に、交差フラグＸＦ＝１を返し、いずれにも該当しない場合、交差フラグＸＦ＝０を返す。
【００３８】
図４は交差検出処理Ｓ２２の詳細なフローチャートを示す。ＣＰＵ１２は、他の抽出路線価Ｖｒ（）を指し示す変数ｉを０で初期化し、交差フラグＸＦも０（偽値）で初期化する（Ｓ３１）。変数ｉが図２における変数ｎに等しい場合、同じ路線価データを示すことになる。そこで、ＣＰＵ１２は、ｉ＝ｎの場合（Ｓ３２）、Ｓ３３〜Ｓ３６の処理を迂回し、Ｓ３７に進む。
【００３９】
ｉがｎと等しくない場合（Ｓ３２）、ＣＰＵ１２は、抽出路線価Ｖｒ（ｉ）をＲＡＭ１６に読み込み、注目する射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）が抽出路線価Ｖｒ（ｉ）と貫通するように交差するか否かを計算する（Ｓ３３）。Ｓ３３の計算結果として交差がある場合（Ｓ３４）、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）により近い抽出路線価が存在することになる。交差がある場合（Ｓ３４）、ＣＰＵ１２は、交差フラグＸＦに１（真値）を代入して（Ｓ３６）、図４に示す処理の呼出し元（Ｓ２２）に戻る。
【００４０】
交差が無い場合（Ｓ３４）、ＣＰＵ１２は、交差と見做し得る程に他の抽出路線価Ｖｒ（ｉ）が射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）に距離的に近い（例えば、４０〜５０ｃｍ未満）かどうかを判定する（Ｓ３５）。例えば、ＣＰＵ１２は、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の線幅を所定距離Ｄｔｈに拡張し、その線幅内に他の抽出路線価Ｖｒ（ｉ）が入るかどうかを判定する。所定距離Ｄｔｈは、交差はないものの交差があると見なしてもいいほどに抽出路線価Ｖｒ（ｉ）が射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の近くに位置することを判定する距離閾値であり、例えば、８０〜１００ｃｍである。他の抽出路線価Ｖｒ（ｉ）が射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の所定距離Ｄｔｈ以内にある場合（Ｓ３５）、ＣＰＵ１２は、実質的な交差あり（または準交差状態）と見なして交差フラグＸＦに１を代入し（Ｓ３６）、図４に示す処理の呼出し元（Ｓ２２）に戻る。図７に示す例では、抽出路線価Ｌ１２のどの射出ベクトルについても、内側に抽出路線価Ｌ４が存在するので、どの射出ベクトルについてもＸＦ＝１となる。
【００４１】
抽出路線価Ｖｒ（ｉ）が射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の所定距離Ｄｔｈ以内にもない場合（Ｓ３５）、ＣＰＵ１２は、次の路線価データＶｒ（ｉ）について交差を検出するために、変数ｉをインクリメントする（Ｓ３７）。ＣＰＵ１２は、変数ｉがＮに等しいかどうかを調べる（Ｓ３８）。変数ｉがＮに等しくない場合（Ｓ３８）、ＣＰＵ１２は、Ｓ３２に戻ってＳ３２以降を繰り返す。変数ｉがＮに等しい場合（Ｓ３８）、抽出路線価Ｖｒの全てに対して射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）との交差を調べたことになるので、ＣＰＵ１２は、図４に示す処理の呼出し元（Ｓ２２）に処理結果ＸＦを戻す。
【００４２】
図４に示す処理により、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）に対して、抽出路線価Ｖｒ（ｎ）より内側に、すなわち物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）により近い位置に、他の抽出路線価Ｖｒがあるかどうかを判定出来る。
【００４３】
図３に戻り、ＣＰＵ１２は、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）に対する図４に示す処理の戻り値ＸＦを調べる（Ｓ２３）。ＸＦ＝１の場合（Ｓ２３）、内側に他の抽出路線価が存在するので、抽出路線価Ｖｒ（ｎ）を選択候補にしない。すなわち、ＣＰＵ１２は、Ｓ２４〜Ｓ２６を迂回して、Ｓ２７に進む。
【００４４】
ＸＦ＝０の場合（Ｓ２３）、内側に他の抽出路線価が存在しないので、抽出路線価Ｖｒ（ｎ）が、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の方向において最も物件座標Ｐ（ｘ、ｙ）に近いことになる。ＣＰＵ１２は、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の射出角度θｄとベクトル長Ｌｄを算出する（Ｓ２４）。ベクトル長Ｌｄは、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から抽出路線価Ｖｒ（ｎ）までの射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）の長さである。ＣＰＵ１２は、Ｓ２４で算出した射出角度θｄから射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）がどの円弧エリア（図５）に属するかを調べ、所属する円弧エリアのエリア番号を決定する（Ｓ２５）。
【００４５】
ＣＰＵ１２は、射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）を生成した抽出路線価Ｖｒ（ｎ）を特定する情報（例えば、個々の路線価データに付与される識別番号）、Ｓ２４で計算した射出ベクトル長Ｌｄ、及びＳ２５で決定したエリア番号を、参照すべき路線価データの選択候補リスト４６に追加し（Ｓ２６）、Ｓ２７に進む。
【００４６】
ＣＰＵ１２は、次の射出ベクトルＶｅｃｔｏｒ（ｍ）に対して交差検出（Ｓ２２）を実行するために変数ｍをインクリメントし（Ｓ２７）、変数ｍが射出ベクトル数Ｍに等しいかどうかを調べる（Ｓ２８）。ｍがＭに等しくない場合（Ｓ２８）、ＣＰＵ１２は、Ｓ２２に戻って、Ｓ２２以降を繰り返す。ｍ＝Ｍの場合（Ｓ２８）、抽出路線価Ｖｒ（ｎ）に対して生成した全射出ベクトルについて、交差検出処理（Ｓ２２）を実行し終えたことになるので、ＣＰＵ１２は、図３に示す処理を終了して、呼出し元（Ｓ６）に戻る。
【００４７】
図３から戻り、ＣＰＵ１２は、次の抽出路線価Ｖｒについて射出ベクトル交差判定（Ｓ６）を実行するために、抽出路線価Ｖｒ（ｎ）を特定する変数ｎをインクリメントし（Ｓ７）、変数ｎが抽出路線価数Ｎに等しいかどうかを調べる（Ｓ８）。ｎがＮに等しくない場合（Ｓ８）、ＣＰＵ１２は、Ｓ５に戻って、Ｓ５〜Ｓ７を繰り返す。ｎ＝Ｎの場合（Ｓ８）、全部の抽出路線価Ｖｒについて、射出ベクトル交差判定処理（Ｓ６）を実行したことになり、ＣＰＵ１２はＳ９に進む。
【００４８】
ステップＳ５〜Ｓ８の処理により、Ｎ個の抽出路線価Ｖｒの全部について、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て近い抽出路線価Ｖｒと、その方向（エリア番号）及び距離（ベクトル長Ｌｄ）が判明する。すなわち、ステップＳ５〜Ｓ８の処理は、物件座標Ｐ（ｘ、ｙ）に最も近い抽出路線価Ｖｒを、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする円の周方向で選定する処理になっている。ただし、この段階では、設定された射出ベクトル単位になっているので、細かすぎる選択になっている。
【００４９】
ＣＰＵ１２は、同じエリア番号を持つ選択候補内で射出ベクトル長Ｌｄが最も短い抽出路線価を選択候補リスト４６から選択する（Ｓ９）。これにより、円弧エリアの角度範囲の精度で、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て最も近い抽出路線価Ｖｒが決定する。ＣＰＵ１２は、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）の全周において、Ｓ９で選択した抽出路線価の重複を除去し（Ｓ１０）、残った抽出路線価を物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に近い順にソートする（Ｓ１１）。
【００５０】
図６に示す例では、各円弧エリアで最終的に決定される路線価データは、以下の通りとなる。すなわち、円弧エリア０〜４に対して路線価データＬ４、円弧エリア６に対して路線価データＬ３、円弧エリア７〜１０に対して路線価データＬ５、円弧エリア１１〜１２に対して路線価データＬ７、円弧エリア１３〜１８に対して路線価データＬ８、円弧エリア１９に対して路線価データＬ１が、それぞれ選定される。
【００５１】
オペレータが視覚的に確認出来るように、ＣＰＵ１２は、オペレータの指示に従いまたは自動処理で、Ｓ１０で確定した抽出路線価の位置をモニタ２２の画面上の地図に重ねて表示する。
【００５２】
ＣＰＵ１２上で動作する不動産価格査定プログラムは、このようにして選定された抽出路線価を所定の計算式に適用して、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）の資産価値を算出する。
【００５３】
本実施例では、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から各抽出路線価データの線分を見た場合に、物件座標を中心とする周方向で、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い抽出路線価を、評価対象物件価格の算定用に選択することになる。各抽出路線価データの線分に複数の射出ベクトルを設定し、その複数の射出ベクトルのそれぞれで、内側に位置する抽出路線価の有無を判定しているので、抽出路線価データが存在する角度方向で物件座標に近い抽出路線価を選定していることになる。
【００５４】
本実施例では、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）から見て抽出路線価が存在しない角度方向では、抽出路線価を探索する処理が発生しないので、抽出路線価が偏って位置する場合に特に効果的である。
【実施例２】
【００５５】
本発明の実施例２の動作を説明する。実施例２では、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒの円をＱ個の円弧エリアに等分割し、各円弧エリアの単位で物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近い路線価データを選択する。
【００５６】
図８は、実施例２の動作フローチャートを示す。ＣＰＵ１２は、図８に示す処理に対応する機能を実現する手段として機能する。
【００５７】
ＣＰＵ１２は、評価対象不動産の位置情報の入力をオペレータに促し（Ｓ４１）、入力された物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする抽出距離Ｒの円内にある路線価データを路線価ＤＢ４４から抽出し（Ｓ４２）、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする抽出距離Ｒの円内を周方向にＱ個の円弧エリアに等分割する（Ｓ４３）。ステップＳ４１〜Ｓ４３の処理は、ステップＳ１〜Ｓ３の処理と同じである。円弧エリアの弧状曲線を直線で近似しても良い。換言すると、各円弧エリアを三角形で近似した形状も、円弧エリアと見做し得る。
【００５８】
ステップＳ４４〜Ｓ４９は、円弧エリア単位で、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）にもっとも近い、抽出路線価Ｖｒの線分部分（部分路線価Ｖｒｐ）を選択し、選択候補として決定する処理である。
【００５９】
ＣＰＵ１２は、円弧エリアの１つを指定する変数ｍを０で初期化し（Ｓ４４）、その円弧エリア（ｍ）の、地図上でのポリゴン面（ｍ）を生成する（Ｓ４５）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ４２で抽出した各抽出路線価Ｖｒから、ポリゴン面（ｍ）に地理的に包含される線分部分（部分路線価Ｖｒｐ）を抽出する（Ｓ４６）。図９は、Ｓ４２で抽出された路線価Ｖｒ（路線価データＬ２１〜Ｌ３１）の配置例を示す。図１０は、図９に示す例に対して、ＣＰＵ１２がＳ４６で円弧エリア（４）に対して抽出する線分部分の例を示す。ＣＰＵ１２はＳ４６で、図１０に太実線で示す線分部分Ｌ２１ｐ，Ｌ２２ｐ，Ｌ２３ｐを抽出する。線分部分Ｌ２１ｐ，Ｌ２２ｐ，Ｌ２３ｐはそれぞれ、ラインデータＬ２１，Ｌ２２，Ｌ２３の、円弧エリア（４）のポリゴン面（４）に地理的に含まれる線分部分である。すなわち、線分部分Ｌ２１ｐ，Ｌ２２ｐ，Ｌ２３ｐはそれぞれ、ラインデータＬ２１，Ｌ２２，Ｌ２３で表現される路線価データの、円弧エリア（４）に地理的に含まれる部分路線価Ｖｒｐを模式的に示す。
【００６０】
ＣＰＵ１２は、Ｓ４６で抽出した部分路線価Ｖｒｐのうち、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に最も近いものを選択する（Ｓ４７）。図１０に示す例では、ＣＰＵ１２は、円弧エリア（４）において、線分部分Ｌ２１ｐの部分路線価データを選択する。
【００６１】
ＣＰＵ１２は、次の円弧エリア（ｍ）に対して部分路線価の抽出（Ｓ４６）と選択（Ｓ４７）を実行するために変数ｍをインクリメントし（Ｓ４８）、変数ｍが円弧エリア数Ｑに等しいかどうかを調べる（Ｓ４９）。ｍがＱに等しくない場合（Ｓ４９）、ＣＰＵ１２は、Ｓ４５に戻って、ＳＳ４５以降を繰り返す。ｍ＝Ｑの場合（Ｓ４９）、全円弧エリアについて部分路線価の抽出（Ｓ４６）と選択（Ｓ４７）を実行し終えたことになるので、ＣＰＵ１２は、Ｓ５０に進む。
【００６２】
ＣＰＵ１２は、Ｓ４７で選択された部分路線価Ｖｒｐを、同じ路線価データの識別番号を持つもの同士で統合し（Ｓ５０）、部分路線価または統合された路線価を、物件座標Ｐ（ｘ，ｙ）に近い順にソートする（Ｓ５１）。対象物件の資産評価の際に部分路線価の状態でよい場合、統合処理Ｓ５０は省略可能である。
【００６３】
円弧エリアのポリゴン面に含まれる部分路線価を抽出する代わりに、円弧エリアの代表線（例えば、円弧エリアの中心線または端部の線）に交差する路線価の交差点の路線価格又は円弧エリア内の部分路線価を選択するようにしてもよい。前者はＱが小さい場合に、適切な路線価データの抽出を失敗する可能性を低減出来るが、Ｑが大きくなると、前者と後者の処理上の相違及び結果の相違は、小さくなる。
【００６４】
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６５】
１０：路線価選定装置
１２：ＣＰＵ
１４：ＲＯＭ
１６：ＲＡＭ
１８：キーボード
２０：マウス
２２：モニタ
２４：ハードディスク（ＨＤＤ）
２６：通信回路
２８：バス
３０：ネットワーク
３２：サーバ
４０：路線価選定プログラム
４２：地図データ
４４：路線価データベース
４６：選択候補リスト
【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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【図１０】
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