(57)【要約】【課題】  熟練者でなくても賃貸不動産の収益を精度良く見積もれるようにする。【解決手段】  分布分析機能（３０）が、評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データ（２０）から賃料分布データ、空室率分布データ及び賃貸契約の回転率を示す回転率分布データを生成する。賃料・空室率算定機能（３６）が、賃料分布データ及び空室率分布データから評価対象物件の物件情報及びアクセス情報に相当するデータを抽出し、評価対象物件の賃料及び空室率を算定する。運営収入算出機能（３８）が、評価対象物件の算定された賃料及び空室率に従い運営収入を算出する。運営支出算出機能（４０）は、回転率分布データから物件情報に相当するデータを抽出し、評価対象物件の運営支出を算出する。収益算出機能（４４）が、運営収入、運営支出及び利回りから評価対象物件の収益を算出する。【選択図】  図１
2015191648.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
賃貸不動産の収益を評価する収益評価装置であって、
評価対象物件の所在地を指定する指定手段と、
当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、
当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定手段と、
当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析手段と、
当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定手段と、
当該賃料・空室率算定手段により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出手段と、
当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出手段と、
当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定手段と、
当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出手段
とを具備することを特徴とする収益評価装置。
【請求項２】
当該運営支出算出手段が、当該評価対象物件の所在地を含む地域における経費情報及び利回り情報を含む調査データから当該物件情報に相当する経費情報を抽出すると共に当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出し、
当該利回り設定手段が、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する利回り算出手段である
ことを特徴とする請求項１に記載の収益評価装置。
【請求項３】
当該分布分析手段は、
当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割手段と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、
当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化手段
とを具備し、所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の収益評価装置。
【請求項４】
当該分布分析手段は、１回の契約期間を越える時期から２回の契約期間の満了までの間の再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を契約更新確率とし、１回の契約期間の中間から１回の契約期間の満了前までの再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を中途解約確率とし、１００（％）から当該契約更新確率と当該中途解約確率の半分とを減算した結果を当該回転率とすることを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の収益評価装置。
【請求項５】
コンピュータを使って賃貸不動産の収益を評価する収益評価方法であって、
当該コンピュータに評価対象物件の所在地を入力するステップと、
当該コンピュータに当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、
当該コンピュータが、当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定ステップと、
当該コンピュータが、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析ステップと、
当該コンピュータが、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定ステップと、
当該コンピュータが、当該賃料・空室率算定ステップにより算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出ステップと、
当該コンピュータが、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出ステップと、
当該コンピュータ及びユーザの何れかが当該コンピュータに当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定ステップと、
当該コンピュータが当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出ステップ
とを具備することを特徴とする収益評価方法。
【請求項６】
当該運営支出算出ステップが、当該評価対象物件の所在地を含む地域における経費情報及び利回り情報を含む調査データから当該物件情報に相当する経費情報を抽出すると共に当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出し、
当該利回り設定手ステップが、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の収益評価方法。
【請求項７】
当該分布分析ステップは、
当該コンピュータが当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、
当該コンピュータが当該除算ステップの乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化ステップ
とを具備し、所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする請求項５又は６に記載の収益評価方法。
【請求項８】
当該分布分析ステップは、１回の契約期間を越える時期から２回の契約期間の満了までの間の再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を契約更新確率とし、１回の契約期間の中間から１回の契約期間の満了前までの再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を中途解約確率とし、１００（％）から当該契約更新確率と当該中途解約確率の半分とを減算した結果を当該回転率とすることを特徴とする請求項５ないし７の何れか１項に記載の収益評価方法。
【請求項９】
賃貸不動産の収益を評価する収益評価プログラムであって、
評価対象物件の所在地を、及び当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を取り込む機能と、
当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定機能と、
当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析機能と、
当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定機能と、
当該賃料・空室率算定機能により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出機能と、
当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出機能と、
当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定機能と、
当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出機能
とをコンピュータに実現させるための収益評価プログラム。
【請求項１０】
当該運営支出算出機能が、当該評価対象物件の所在地を含む地域における経費情報及び利回り情報を含む調査データから当該物件情報に相当する経費情報を抽出すると共に当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出し、
当該利回り設定機能が、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する
ことを特徴とする請求項９に記載の収益評価プログラム。
【請求項１１】
当該分布分析機能は、
当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割機能と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、
当該除算機能の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化機能
とを具備し、所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする請求項９又は１０に記載の収益評価プログラム。
【請求項１２】
当該分布分析機能は、１回の契約期間を越える時期から２回の契約期間の満了までの間の再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を契約更新確率とし、１回の契約期間の中間から１回の契約期間の満了前までの再募集戸数を、２回分の契約期間内の期間における総再募集戸数で除算した結果を中途解約確率とし、１００（％）から当該契約更新確率と当該中途解約確率の半分とを減算した結果を当該回転率とすることを特徴とする請求項９ないし１１の何れか１項に記載の収益評価プログラム。
【請求項１３】
賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定装置であって、
算定対象不動産の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、
当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定手段と、
当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集データを抽出する抽出手段と、
当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割手段と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、
当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化手段
とを具備することを特徴とする空室率算定装置。
【請求項１４】
当該最寄り駅指定手段が、
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定手段と、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定手段
とを具備することを特徴とする請求項１３に記載の空室率算定装置。
【請求項１５】
当該最寄り駅指定手段が、ユーザが当該コンピュータに当該最寄り駅を特定する情報を入力する手段であることを特徴とする請求項１３に記載の空室率算定装置。
【請求項１６】
コンピュータを使って賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定方法であって、
当該コンピュータに算定対象不動産の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、
当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定ステップと、
当該コンピュータが当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集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により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、
当該コンピュータが当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化ステップ
とを具備することを特徴とする空室率算定方法。
【請求項１７】
当該最寄り駅指定ステップが、
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定ステップと、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定手段
とを具備することを特徴とする請求項１６に記載の空室率算定方法。
【請求項１８】
当該最寄り駅指定ステップが、ユーザが当該コンピュータに当該最寄り駅を特定する情報を入力するステップであることを特徴とする請求項１６に記載の空室率算定方法。
【請求項１９】
賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定プログラムであって、
算定対象不動産の、構造を含む物件情報を取り込む物件情報取り込み機能と、
当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定機能と、
当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集データを抽出する抽出機能と、
当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割機能と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、
当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化機能
としてコンピュータを実現させるための空室率算定プログラム。
【請求項２０】
当該最寄り駅指定機能が、
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定機能と、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定機能
とを具備することを特徴とする請求項１９に記載の空室率算定プログラム。
【請求項２１】
当該最寄り駅指定機能が、ユーザが当該コンピュータに当該最寄り駅を特定する情報を入力する機能であることを特徴とする請求項１９に記載の空室率算定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、賃貸不動産の収益を評価する収益評価装置、方法及びプログラム並びに空室率算定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
不動産賃貸物件の収益は（収入−経費）÷利回りで計算されるものの、個々の物件について、収入、経費及び利回りを個別に算定するのは容易ではない（特許文献１〜５）。収入には大きく家賃収入と駐車場収入があり、これらに空室損失（いわば非稼働損失）を考慮する必要がある。経費には、維持管理費、水道光熱費、修繕費及びＰＭ費用等がある。
【０００３】
一般的に、収入は、賃貸物件の構造（木造、鉄骨又は鉄筋等）、築年数、駅距離及び間取り等に依存し、費用は、賃貸物件の構造、築年及び間取り等に依存するものの、いずれも、定量的に見積もるのは容易ではない。
【０００４】
不動産鑑定士による調査／鑑定により定量的な評価値は得られるものの、個別的な対応であり、例えば、融資額の決定等といった定型的な処理には向いていない。
【０００５】
特許文献５には、不動産融資額決定の支援システムとして、収入及び支出から耐用年数到来までのキャッシュフローを算出し、現在価値に割り引くことで将来価格を予測する将来価格予測装置及び方法が記載されている。収入を構成する賃料は、賃料モデルにその構成要素の係数を適用することで決定される（段落００５８〜００６１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−０７０５３５号公報
【特許文献２】特開２００４−１７１２１１号公報
【特許文献３】特開２００５−２５１０３１号公報
【特許文献４】特開２０１１−０４８５９７号公報
【特許文献５】特開２０１３−１２０５０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
収益評価は、主として融資額決定のためであり、従来の収益評価システムでは、賃料、空室率及び経費等について現実的な値を参照するものではなく、個々の賃貸物件の収益を見積もるには不十分であった。
【０００８】
すなわち、収益評価を行うためには、対象となる周辺の賃貸住宅募集事例を収集し、空室率、経費及び収益還元利回りを可能な限り精度良く査定する必要があり、情報の収集に時間がかかるだけでなく、査定自体に高いノウハウを必要とする。特に、空室率、経費及び収益還元利回りに関する現実的な値を見積もることが困難であり、これが、コンピュータ化若しくはコンピュータによる自動収益評価を困難なものにしていた。
【０００９】
賃貸物件の収益を定量的に評価するには、空室率（又は稼働率）を定量的により高い精度で算定する必要がある。しかし、日本の賃貸住宅市場では、月次募集の賃貸住宅の総戸数（ストック）と総空室数に関するタイムリーなデータが存在しないので、空室率をタイムリーに算出することができない。総務省による５年に１度の住宅土地統計調査を参照することで、５年に１度の頻度で広域でのマクロ的な空室率を算定できるにすぎない。
【００１０】
従って、従来の収益評価システムは、空室率を仮想的又は概算的に想定して収益を算定するものであり、結果として得られる収益は精度の点で満足できるものではなかった。
【００１１】
本発明は、このような課題を解決する収益評価装置、方法及びプログラム並びに空室率算定装置、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】
【００１２】
本発明に係る収益評価装置は、賃貸不動産の収益を評価する収益評価装置であって、評価対象物件の所在地を指定する指定手段と、当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定手段と、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析手段と、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定手段と、当該賃料・空室率算定手段により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出手段と、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出手段と、当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定手段と、当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る収益評価方法は、コンピュータを使って賃貸不動産の収益を評価する収益評価方法であって、当該コンピュータに評価対象物件の所在地を入力するステップと、当該コンピュータに当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、当該コンピュータが、当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定ステップと、当該コンピュータが、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析ステップと、当該コンピュータが、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定ステップと、当該コンピュータが、当該賃料・空室率算定ステップにより算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出ステップと、当該コンピュータが、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出ステップと、当該コンピュータ及びユーザの何れかが当該コンピュータに当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定ステップと、当該コンピュータが当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出ステップとを具備することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る収益評価プログラムは、賃貸不動産の収益を評価する収益評価プログラムであって、評価対象物件の所在地を、及び当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を取り込む機能と、当該所在地への最寄り地点からのアクセスを決定するアクセス決定機能と、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析機能と、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定機能と、当該賃料・空室率算定機能により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出機能と、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出機能と、当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定機能と、当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【００１５】
本発明に係る空室率算定装置は、算定対象不動産の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定手段と、当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集データを抽出する抽出手段と、当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割手段と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化手段とを具備することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る空室率算定方法は、コンピュータを使って賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定方法であって、当該コンピュータに算定対象不動産の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定ステップと、当該コンピュータが当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集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により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、当該コンピュータが当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化ステップとを具備することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る空室率算定プログラムは、賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定プログラムであって、算定対象不動産の、構造を含む物件情報を取り込む物件情報取り込み機能と、当該算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定機能と、当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸不動産募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸不動産であって当該物件情報に相当する構造を有する賃貸不動産の募集データを抽出する抽出機能と、当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割機能と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、当該除算手段の乗算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化機能としてコンピュータを実現させるための空室率算定プログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、募集実績に基づいて賃料及び空室率を決定するので、熟練者でなくても収益を精度良く見積もることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【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】本実施例の収益評価の動作フローチャートである。
【図３】分布分析機能による地域ごとの空室率算定の動作フローチャートである。
【図４】指定地域の空室率算定のために図３に示す処理の前処理として実行される処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
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】
【００２１】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図２は、本実施例の収益評価プログラムの動作フローチャートを示す。
【００２２】
本実施例は、コンピュータ上で動作する収益評価プログラムにより実現される。すなわち、ＣＰＵ１０上で収益評価プログラムが動作し、ユーザは、キーボード１２により評価対象となる賃貸物件（以下、「評価対象物件」という。）の所在地と物件情報をＣＰＵ１０に入力する。入力される所在地は、例えば、評価対象物件が存在する地点の都道府県、市区町村及び町丁目からなるが、地上座標系の緯度経度でも、地図データ上で所在地を指定する方法であってもよい。評価対象物件の所在地を含む広域の地図データ１４、駅データ１６、都市計画データ１８、公開されている賃貸住宅募集データ２０、並びに、経費単価及び還元利回りの調査データ２２が、ＣＰＵ１０が参照できる形でハードディスク又はサーバに格納される。
【００２３】
地図データ１４は、地図のみならず、地理情報システム（GIS：Geographic Information System）を構成する種々の地理空間情報を含む。
【００２４】
駅データ１６は、複数の路線と各路線の駅に関して、名称、所在地（緯度経度）及び始点となる駅からの到達時間等の情報を含むデータベースを構成する。
【００２５】
賃貸住宅募集データ２０は、アパート及びマンション等の賃貸住宅の募集について、例えば、Ｗｅｂで公開されているデータを集約したものであり、１０年程度の期間を追跡して蓄積されたものである。募集データ２０には、種々の建物についての賃料が含まれていることから賃料の算定に利用できる。また、同じ物件についての募集とその終了（掲載中止）から空室率及び募集回転率を予測することが可能である。
【００２６】
調査データ２２は、評価対象物件の所在地を含む地域で収集された、維持・修理費用に関する経費単価等の経費データと、還元利回りデータからなり、例えば、不動産鑑定士にアンケート調査することで、別途、事前に収集される。
【００２７】
経費単価については、都道府県ごとに、単身用住居が中心の物件の維持管理費、水道光熱費、修繕費、ＰＭ費、テナント募集費用、損害保険料、その他費用の単価を、アパート、マンション（エレベータなし）及びマンション（エレベータ有）の３つの区分で収集される。また、築１０年以下、築２０年以下及び築２１年以上の割増率、物件が郊外に所在する場合の割増率、物件が家族向け住居である場合の割増率も収集されうる。物件の諸条件（構造や築年、エレベータの有り無しなど）に従い、単価を算出し、各経費項目の値を算出する。
【００２８】
還元利回りに関する利回りデータは、例えば、標準物件に対する基本利回りと、この基本利回りに対する調整項目からなり、具体的な数値として収集される。
【００２９】
基本利回りは、東京都の場合で、山手線内の区、山手線外の２３区及び２３区外に区分され、東京都以外では、政令指定都市内かそれ以外かで区分される。標準物件は、例えば、
・構造：ＲＣ造（マンション）
・築年：５年
・総階数：７階、エレベータ有
・駅距離：徒歩５分
・部屋数：３５部屋
・部屋タイプ：単身用（ワンルーム・１Ｋ）
・ロケーション：県庁所在地もしくは政令指定都市の賃貸住宅密集エリア
とする。空室率としては、その都道府県の地域別のマンション系空室率を想定し、回転率としてはその都道府県又は政令指定都市の回転率を想定する。
【００３０】
調整項目は以下の通りである。すなわち、
・築年：築年が１年変化することによる利回りの変化
・総階数：階数が増減するごとによる利回りの変化
・駅距離：駅距離が増減することによる利回りの変化
・バス：バスありの場合の利回りの変化
・部屋タイプ：家族向けの場合の利回りの変化
・借地：土地が借地の場合の利回りの変化
等である。
【００３１】
ＣＰＵ１０上で動作する収益評価プログラムにより実現される機能（又は手段）には、分布分析機能３０、位置座標特定機能３２、アクセス・法規制決定機能３４、賃料・空室率算定機能３６、運営収入算出機能３８、運営支出算出機能４０、利回り算出機能４２、収益算出機能４４、ＣＦ（キャッシュフロー）算出機能４６及び出力機能４８がある。
【００３２】
本実施例の収益評価動作を説明する。評価対象物件の賃料と空室率の算定の準備として、分布分析機能３０が、公開された賃貸住宅募集データ２０の統計分析により、所定の地域（行政区画単位、最寄り駅から一定距離の範囲等）、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成し、内部に記憶する。賃料、空室率及び回転率で空間及び構造の要素は一般的には異なり、それぞれの目的に応じて適宜に選択されうる。空間に関する分布は例えば最寄り駅からの歩行距離に関する分布であり、構造に関する分布は例えば、木造か鉄骨か、築年及び階数等による分布である。
【００３３】
具体的には、分布分析機能３０は、賃貸住宅募集データ２０から、賃料分布データとして、都道府県ごとに単身用及び家族用住居のヘドニック式を作成する。このヘドニック式に評価対象物件の諸条件（駅距離、築年及び構造等）を代入することにより、賃料を算出可能である。
【００３４】
空室率分布に関して、分布分析機能３０は、賃貸住宅募集データ２０の過去一定期間（例えば、１年間）の募集状況を参照し、収益評価する可能性のある複数のエリアでの空室率分布を算出する。賃貸住宅募集データで募集されている賃貸物件についてはその募集期間中は空室であったと推定できる。そこで、募集中の賃貸物件を空室及びその期間のサンプル値として、評価対象物件の存在するエリアでの賃貸物件の総戸数に対する割合により、空室率を算定する。詳細は後述するが、分布分析機能３０は、例えば、都道府県を政令指定都市とそれ以外の地域に分け、政令指定都市は区毎に、それ以外の地域は、データ量から複数地域に分割し、アパート系（木造、軽量鉄骨造）及びマンション系（鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造）に分けて空室率を算出する。分布分析機能３０の分析で得られた空室率分布データに評価対象物件の所在地と構造を当てはめることで、評価対象物件の空室率を算定できる。
【００３５】
分布分析機能３０はまた、賃貸住宅募集データ２０の過去一定期間（例えば、１年間）の募集状況を参照し、契約更新確率及び中途解約確率を都道府県／政令指定都市単位で算出し、これらの確率から回転率（募集頻度）を算出する。データ数が多い場合、構造別でも算出する。賃貸契約は通常２年単位であり、契約更新確率は契約期間（２年）の満了によっても解約されずに更新される確率を示し、中途解約確率は契約期間の満了前に解約（退出）される確率を示し、満期解約確率は契約を更新せずに退出する確率を示す。
【００３６】
具体的には、分布分析機能３０は、賃貸住宅募集データ２０上で、成約した物件が再び市場に現れる（募集開始される）までの月数（再募集月数）をカウントする。再募集が６ヶ月未満のものは入力ミスの可能性があることから、これを考慮対象から削除する。また、再募集が４９ヶ月以上のものは、全体の１０％未満であること、そして、６ヶ月未満のものを考慮対象としていないことのバランスとして、分布分析機能３０は、再募集期間が７ヶ月乃至４８ヶ月のものを、更新確率及び中途解約確率を評価する。すなわち、
契約更新確率＝（２７ヶ月乃至４８ヶ月の再募集戸数）／（７ヶ月乃至４８ヶ月の総再募集戸数）
中途解約確率＝（７ヶ月乃至２２ヶ月の再募集戸数）／（７ヶ月乃至４８ヶ月の総再募集戸数）
とし、
満期解約確率＝１００（％）−（契約更新確率＋中途解約確率）
とする。回転率は、
回転率＝満期解約確率＋中途解約確率／２
で算出される。
【００３７】
特定の物件（評価対象物件）の収益を評価する動作を説明する。ユーザは、評価対象物件が存在する地点の都道府県、市区町村及び町丁目等の所在地データを、キーボード１２を使ってＣＰＵ１０に入力する（Ｓ１）。位置座標特定機能３２が、地図データ１４を参照し、入力された所在地の測地座標系での位置座標（緯度経度）を決定する（Ｓ２）。
【００３８】
アクセス・法規制決定機能３４が、駅データ１６を参照して、評価対象物件に対するアクセス条件（最寄り駅、最寄り駅からの直線距離及び所要時間（徒歩分又はバス分））を特定し、都市計画データ１８を参照して、評価対象物件に対する法規制（用途地域、建ぺい率及び容積率）を特定する（Ｓ３）。ユーザは、都市計画データ１８に規定される法規制内容を修正可能である。法規制内容は変更される可能性があるからである。
【００３９】
ＣＰＵ１０はユーザにキーボード１２を使って物件情報を入力させる（Ｓ４）。入力できる物件情報は例えば、積算評価額、敷地面積、権利（所有権／借地権／地上権等）、構造（木造／鉄骨／鉄筋等）、エレベータ有無、延べ床面積、階数、専有面積、築年月及び駐車場台数等である。
【００４０】
賃料・空室率算定機能３６は、ステップＳ３で決定されたアクセス条件及び法規制、並びに、ステップＳ４で入力された物件情報を、分布分析機能３０により予め分析された結果と照合し、評価対象物件の賃料（年額）と空室率を算定する（Ｓ５、Ｓ６）。賃料・空室率算定機能３６は、評価対象物件の物件情報がアクセス・法規制決定機能３４で決定される法規制に該当するかどうかを調べ、該当しない場合、必要により、自動で修正し又はユーザに修正を促す。
【００４１】
賃料に関しては、賃料・空室率算定機能３６は、評価対象物件の所在地をカバーするヘドニック式と、評価対象物件の諸条件（駅距離、築年及び構造等）から、評価対象物件の賃料を算出する（Ｓ５）。具体的には、賃料・空室率算定機能３６は、分布分析機能３０により生成されたヘドニック式から評価対象物件の所在地をカバーするヘドニック式を抽出し、評価対象物件の諸条件（駅距離、築年及び構造等）を代入して、賃料単価を算出する。そして、賃料・空室率算定機能３６は、得られた賃料単価に評価対象物件の専有面積を乗算することで賃料を算出する。
【００４２】
空室率に関して、賃料・空室率算定機能３６は、分布分析機能３０により分析された空室率分布データの内で、評価対象物件の所在地をカバーする空室率分布データを抽出し、評価対象物件に近い位置にあり且つ評価対象物件の構造に該当する又は近似する物件の空室率を選択する（Ｓ６）。評価対象物件に近い位置で同じ又は近似する構造の複数の物件の空室率が判明する場合、それらの物件の空室率を空間的に演算して、評価対象物件の位置での空室率を算出又は決定しても良い。
【００４３】
運営収入算出機能３８は、Ｓ５で算定された賃料とＳ６で算出された空室率から、評価対象物件の運営収入を算出する（Ｓ７）。賃料から算出される年間収入から空室率に相当する期間の賃料を減算したものが運営収入となる。駐車場収入がある場合、評価対象物件が所在する地点を中心とし、半径４００ｍ（又は徒歩５分圏内）の過去一定期間（例えば、１年間）の駐車場事例を収集し、その最瀕値を駐車場賃料とする。運営収入算出機能３８は、算出された収入の総和を運営収入として、収益算出機能４４に出力する。なお、運営収入算出機能３８の算出結果をユーザが修正できるようにしてもよい。
【００４４】
運営支出算出機能４０は、入力された物件情報、分布分析機能３０からの回転率情報及び調査データ２２の経費単価に従い、評価対象物件の運営支出を算出し、収益算出機能４４に出力する（Ｓ８）。運営支出は不動産鑑定評価基準に従い、維持管理費用、水道光熱費、修理費用、ＰＭ費用、テナント募集費用、公租公課、損害保険料及びその他費用を含む。
【００４５】
維持管理費用、水道光熱費、修理費用、ＰＭ費用、テナント募集費用、損害保険料及びその他費用について、運営支出算出機能４０は、評価対象物件を含むエリアの修理費用調査結果を調査データ２２から抽出し、物件情報に換算して各費目の修理費用を算出する。
【００４６】
テナント募集費用については、運営支出算出機能４０は、分布分析機能３０により算出された都道府県／政令指定都市単位の回転率から、所在地の回転率を抽出し、テナント募集費用の一般的な単価を乗算して、テナント募集費用を算出する。構造ごとに分類又は区別された回転率が得られる場合、運営支出算出機能４０は、評価対象物件の物件情報を参照し、該当する構造の回転率からテナント募集費用を算出する。
【００４７】
公租公課については、運営支出算出機能４０は、積算評価額の７割を固定資産評価額とし、固定資産税率と都市計画税率及び小規模宅地の軽減措置に基づいて公租公課の金額を算出する。なお、運営支出算出機能４０で算出された結果をユーザが修正できるようにしてもよい。
【００４８】
利回り算出機能４２は、調査データ２２の利回りデータ（基本利回り及び調整項目）を参照して、評価対象物件の還元利回りを算出する（Ｓ９）。具体的には、利回り算出機能４２は、調査データ２２の利回りデータ（基本利回り及び調整項目）から、評価対象物件の所在値の基本利回りを選択すると共に、評価対象物件の物件情報に応じた調整値を計算する。そして、利回り算出機能４２は、選択した基本利回りに各調整値を加算した結果を評価対象物件の還元利回りとし、収益算出機能４４に出力する。なお、利回り算出機能４２で算出した結果をユーザが調整できるようにしてもよい。
【００４９】
収益算出機能４４は、運営収入算出機能３８により算出された運営収入から、運営支出算出機能４０により算出された運営支出を減算し、この減算結果を利回り算出機能３８により算出された還元利回りで除算する。この除算結果が収益価格であり、収益算出機能４４は、算出した収益価格を出力機能４８に出力する。
【００５０】
ＣＦ（キャッシュフロー）算出機能４６は、評価対象の物件情報の条件下で、賃料及びその下落率、空室率及びその築年推移率、並びに調査データ２２からの経費単価および築年による変化率を用いて、３５年間のキャッシュフローを算出する（Ｓ１１）。賃料の下落率は、評価対象物件が所在する都道府県のものを採用している。これは、分布分析機能３０により算出される賃料査定のヘドニック式から算出可能であり、評価対象物件が主に単身者用の場合は単身者用賃料の下落率を、主に家族向けの場合は家族向け賃料の下落率を採用する。空室率の築年推移率は、都道府県／政令指定都市単位で、例えば築５年を１００％とした変動率で表現される。ＣＦ算出機能４６は、この変動率を用いて、賃料・空室率算定機能３６で算定された空室率から各年の空室率を算出する。
【００５１】
出力機能４８は、収益算出機能４４により算出された収益、及びＣＦ算出機能４６により算出されたキャッシュフローを所定ファイル形式のレポートとしてファイル出力し、印刷用にプリンタに出力し、又は、表示用に表示装置に出力する（Ｓ１２）。
【００５２】
分布分析機能３０が、収益評価の可能性のある多くの地域について評価対象物件の賃料と空室率の算出に必要な、賃料と空室率の基礎データを予め分析して取得しているので、本実施例では、個別の評価対象物件の収益評価を迅速に行えるようになる。
【００５３】
評価対象物件の所在地の周辺（例えば、半径４００ｍ以内又は徒歩５分圏内等）において物件情報（築年、構造、階数及び単身者用／家族用）に合致又は近似する多数の賃貸物件が存在する場合、賃料及び空室率の算出に次のような方法を採用してもよい。すなわち、評価対象物件の所在地の周辺において物件情報に合致又は近似する賃貸物件の募集データを賃貸住宅募集データから抽出する。そして、抽出された賃貸物件の賃料（複数の場合、その平均）を評価対象物件の賃料とし、空室期間（複数の場合、その平均）の割合を評価対象物件の空室率とする。
【００５４】
図３は、分布分析機能３０における、地域単位の空室率を定量評価する処理のフローチャートを示す。分布分析機能３０は、都道府県単位、政令指定都市単位、更にはより狭い地域（例えば、駅単位、町丁目単位等）の指定された地域単位について図３に示すフローに従い空室率を算定する。なお、ある時点での募集戸数は、当該地域での空室のサンプル数であり、同じ時点の、募集を行っている棟の総戸数は、当該地域における総戸数のサンプル数と考えられるので、前者を後者で除算した結果を本実施例では空室率としている。
【００５５】
分布分析機能３０は、任意の指定された地域単位の一定期間の募集データを公開された賃貸住宅募集データ２０から読み込み（Ｓ２１）、読み込んだデータから異常値と重複を削除する（Ｓ２２）。
【００５６】
分布分析機能３０は、読み込んだデータを月次募集データに分割し（Ｓ２３）、月次募集データから月次募集戸数を抽出する（Ｓ２４）。この月次募集戸数が、空室戸数のサンプル数になる。
【００５７】
総戸数のサンプル数を得るために、分布分析機能３０は、月次募集データから月次募集棟を抽出し（Ｓ２５）、各月次募集棟を階層別に分類する（Ｓ２６）。階層毎の総戸数を定量評価するために、分布分析機能３０は、別途、国勢調査及び住宅土地統計調査の公的調整情報を参照し、都道府県別に賃貸住宅の階層別１棟当たりの平均戸数を算出する（Ｓ２７）。分布分析機能３０は、Ｓ２７で算出した棟当たりの平均戸数を、Ｓ２６で算出した対応する階層の棟数に乗算することで、階層ごとの総戸数を算出する（Ｓ２８）。分布分析機能３０は、Ｓ２８で得られた階層ごとの総戸数の総和を計算する（Ｓ２９）。この総和が注目する地域の総戸数のサンプル数に相当する。
【００５８】
分布分析機能３０は、Ｓ２４で抽出した月次募集戸数をＳ２９で算出した総戸数で除算する（Ｓ３０）。別の月次についても、Ｓ２４〜Ｓ２９を実行することで（Ｓ３１）、複数の月次についての空室率を得ることができる。
【００５９】
１２ヶ月以上の連続する月次の空室率を算出し終えたら（Ｓ３１）、分布分析機能３０は、月次空室率の１２ヶ月の移動平均を算出することで季節変動を除去する（Ｓ３２）。この移動平均値をもって、注目する地域の空室率とする。
【００６０】
分布分析機能３０は、収益評価を行う可能性のある広い地域範囲について、より狭い地域単位で空室率の分布を算定しているが、収益評価に必要な地域範囲（例えば、町丁目程度の広さ又は指定駅の周辺等）について、空室率を算定しても良い。この場合、位置座標特定機能３２で得られる位置情報及び／又はアクセス・法規制決定機能３４により決定されるアクセス情報を分布分析機能３０に入力する。
【００６１】
図４は、図３に示す処理に先行して地域を指定する処理のフローチャートを示す。
【００６２】
ユーザ又はオペレータは、空室率を算定したい地域をその地域名（例えば、都道府県市町村町丁目等）又は駅名でキーボード１２により指定する（Ｓ４１）。ＣＰＵ１０は、指定された地点・駅を地図データ１４及び／又は駅データ１６を参照して、緯度経度を特定する（Ｓ４２）。
【００６３】
ＣＰＵ１０は、特定された緯度経度を中心として一定距離内の一定期間の募集データを賃貸住宅募集データ２０から読み込む（Ｓ４３）。異常値及び重複を排除した上で所定数の募集データを読み込めない場合、当該所定数の募集データを読み込めるまで、抽出地域を拡張する。例えば、半径４００ｍ以内を半径８００ｍ以内に拡張し、更に市区町村に拡張し、更に都道府県に拡張する。
【００６４】
ユーザ又はオペレータは、キーボード１２により、空室率を算定したい物件の構造、間取り、築年及び面積等の分析条件をＣＰＵ１０に入力（又は選択肢から選択）する（Ｓ４４）。ＣＰＵ１０は、Ｓ４３で読み込んだ募集データから、Ｓ４４で入力／選択された分析条件に合致する募集データを抽出する（Ｓ４５）。
【００６５】
以後、ＣＰＵ１０は、図３に示すＳ２３以降の処理を実行する。
【００６６】
このような処理により、ユーザ又はオペレータは、直近の募集データに基づいた空室率を任意の希望の地域ついて知ることができる。すなわち、収益評価の評価対象物件の所在地の周辺（例えば、半径４００ｍ以内又は徒歩５分圏内等）において物件情報（築年、構造、階数及び単身者用／家族用）に合致又は近似する多数の賃貸物件が存在する場合、次のような方法を採用してもよい。すなわち、評価対象物件の所在地の周辺において物件情報に合致又は近似する賃貸物件の募集データを賃貸住宅募集データから抽出する。そして、抽出された賃貸物件の賃料（複数の場合、その平均）を評価対象物件の賃料とし、空室期間（複数の場合、その平均）の割合を評価対象物件の空室率とする。
【００６７】
賃料と空室率（又はこれらを算出する前提となる中間値）は、賃貸住宅データから事前にそれぞれを算出しておくことができる。このように事前に賃料又は空室率（若しくはこれらの中間値）が算出されている場合、ステップＳ５，Ｓ６は、実際には、種々の地域及び物件情報に対して事前にされた賃料又は空室率から、評価対象物件の所在地及び物件情報に対する賃料又は空室率を選択する処理となる。中間値が計算されている場合には、ＣＰＵは、ステップＳ５，Ｓ６において、当該中間値に評価対象物件に依存するパラメータの処理を適用することになる。
【００６８】
理解を容易にするために、地図データ１４、駅データ１６、都市計画データ１８、賃貸住宅募集データ２０、調査データ２２が、コンピュータの補助記憶であるハードディスクに記憶されているかのごとく説明したが、これらのデータ１４〜２２の１以上は、ネットワークを介して接続するサーバ上にあってもよいことは勿論であり、特定の事業者から提供されるものであってもよい。
【００６９】
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】
【００７０】
１０：ＣＰＵ
１２：キーボード
１４：地図データ
１６：駅データ
１８：都市計画データ
２０：賃貸住宅募集データ
２２：調査データ（経費単価、利回りデータ）
２４：公的統計情報
３０：分布分析機能
３２：位置座標特定機能
３４：アクセス・法規制決定機能
３６：賃料・空室率算定機能
３８：運営収入算出機能
４０：運営支出算出機能
４２：利回り算出機能
４４：収益算出機能
４６：ＣＦ（キャッシュフロー）算出機能
４８：出力機能
【図１】
2015191648.tif 000003
【図２】
2015191648.tif 000004
【図３】
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【図４】
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