(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部と、
２以上の分類用パラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付部と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせであるメタクラスごとに、各メタクラスに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得部と、
前記メタクラスごとに、前記学習情報取得部が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算出式生成部と、
前記メタクラスごとに、対応する２以上の分類用パラメータの集合である分類用パラメータ集合と、前記算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報とを有する算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報出力部とを具備し、
前記学習情報取得部は、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うクラス分類手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、前記クラス分類手段が分類した前記２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得手段とを具備し、
前記算出式生成部は、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記学習情報取得手段が取得したクラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを変数として有する算出式を生成する算出式生成手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記算出式生成手段が生成した各クラスの算出式に、当該各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する価格算定手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、前記学習情報が有する価格情報と、当該価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する誤差情報取得手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記誤差情報取得手段が取得した１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定するクラス分類決定手段とを具備し、
前記学習情報取得手段は、
前記２以上の各分類用パラメータごとに、前記クラス分類決定手段が決定したクラスの分類に含まれるクラスのうちから選択された一のクラスの組み合わせからなるメタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得し、
前記算出式生成手段は、
前記メタクラスごとに、前記学習情報取得手段が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算定方法情報生成装置。
【請求項２】
前記２以上の各分類用パラメータに対するクラス数（ｎ）を受け付けるクラス数受付部をさらに具備し、
前記学習情報取得部は、
前記パラメータ識別子で識別されるパラメータを、前記クラス数受付部が受け付けたクラス数（ｎ）のクラスに分類し、クラスごとに、１以上の学習情報を取得する請求項１記載の算定方法情報生成装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の算定方法情報生成装置と、
前記算定方法情報生成装置が出力した２以上の算定方法情報であり、不動産のクラス分けに使用される１または２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合を構成する各分類用パラメータの範囲を示す範囲情報と、１または２以上の各分類用パラメータの範囲情報により特定される各クラスに対応する査定額の算定方法を特定する算定方法特定情報との組である２以上の算定方法情報を格納し得る算定方法情報格納部と、
一の不動産の１または２以上のパラメータの集合である入力パラメータ集合を受け付ける入力パラメータ集合受付部と、
前記入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定するクラス決定部と、
前記クラス決定部が決定した算定方法特定情報と、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を取得する査定額取得部と、
前記査定額を出力する出力部とを具備する不動産情報処理装置。
【請求項４】
前記算定方法特定情報は、
１以上のパラメータを代入し得る算出式であり、
前記査定額取得部は、
前記入力パラメータ集合のうちの分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報である算出式に、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを代入し、査定額を取得する請求項３記載の不動産情報処理装置。
【請求項５】
２以上の各クラスの２以上の算定方法特定情報のうち、少なくとも２つの算定方法特定情報は、使用するパラメータの種類が異なる請求項３または請求項４記載の不動産情報処理装置。
【請求項６】
２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報であり、２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられた２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部をさらに具備し、
前記査定額取得部は、
前記クラス決定部が決定した算定方法特定情報に対応する１以上の学習情報に対して、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを適用し、査定額を取得する請求項３記載の不動産情報処理装置。
【請求項７】
前記分類用パラメータ集合は、
存在する地区を識別する地区識別子、用途地域を識別する用途地域識別子、築年数を示す築年数情報、最大の階数を示す階数情報、駅からの徒歩時間を示す徒歩時間情報のうちの１または２以上のパラメータの集合である請求項３から請求項６いずれか一項に記載の不動産情報処理装置。
【請求項８】
前記査定額取得部は、
一の不動産の購入価格と賃貸価格の両方を算出し、
前記購入価格の算出方法と、前記賃貸価格の算出方法とが異なることを特徴とする請求項３から請求項７いずれか一項に記載の不動産情報処理装置。
【請求項９】
２以上のパラメータと賃貸価格を示す賃貸価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部を具備し、
前記査定額取得部は、
前記入力パラメータ集合と予め決められた関係を満たすほど近似した学習情報を決定する近似学習情報決定手段と、
前記入力パラメータ集合と前記近似した学習情報が有する２以上のパラメータとの差異に応じて、前記近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する賃貸価格情報修正手段とを具備する請求項８記載の不動産情報処理装置。
【請求項１０】
前記学習情報は、
２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられており、
前記査定額取得部は、
前記近似した学習情報に対応する算定方法特定情報に応じて、前記近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する請求項９記載の不動産情報処理装置。
【請求項１１】
前記出力部は、
販売価格と賃貸価格の両方を出力する請求項３から請求項１０いずれか一項に記載の不動産情報処理装置。
【請求項１２】
２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部と、パラメータ識別子受付部、学習情報取得部、算出式生成部、および算定方法情報出力部により実現され得る算定方法情報生成方法であって、
前記パラメータ識別子受付部が、２以上の分類用パラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付ステップと、
前記学習情報取得部が、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせであるメタクラスごとに、各メタクラス対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得ステップと、
前記算出式生成部が、前記メタクラスごとに、前記学習情報取得ステップで取得された１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算出式生成ステップと、
前記算定方法情報出力部が、前記メタクラスごとに、対応する２以上の分類用パラメータの集合である分類用パラメータ集合と、前記算出式生成ステップで生成された算出式である算定方法特定情報とを有する算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報出力ステップとを具備し、
前記学習情報取得ステップは、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うクラス分類サブステップと、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、前記クラス分類サブステップで分類された前記２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得サブステップとを具備し、
前記算出式生成ステップは、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記学習情報取得サブステップで取得されたクラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを変数として有する算出式を生成する算出式生成サブステップと、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記算出式生成サブステップで生成された各クラスの算出式に、当該各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する価格算定サブステップと、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、前記学習情報が有する価格情報と、当該価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する誤差情報取得サブステップと、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記誤差情報取得サブステップで取得された１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定するクラス分類決定サブステップとを具備し、
前記学習情報取得サブステップにおいて、
前記２以上の各分類用パラメータごとに、前記クラス分類決定サブステップで決定されたクラスの分類に含まれるクラスのうちから選択された一のクラスの組み合わせからなるメタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得し、
前記算出式生成サブステップにおいて、
前記メタクラスごとに、前記学習情報取得サブステップで取得された１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算定方法情報生成方法。
【請求項１３】
２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
２以上の分類用パラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付部と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせであるメタクラスごとに、各メタクラスに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得部と、
前記メタクラスごとに、前記学習情報取得部が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算出式生成部と、
前記メタクラスごとに、対応する２以上の分類用パラメータの集合である分類用パラメータ集合と、前記算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報とを有する算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記学習情報取得部は、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うクラス分類手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、前記クラス分類手段が分類した前記２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得手段とを具備し、
前記算出式生成部は、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記学習情報取得手段が取得したクラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを変数として有する算出式を生成する算出式生成手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記算出式生成手段が生成した各クラスの算出式に、当該各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する価格算定手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、前記学習情報が有する価格情報と、当該価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する誤差情報取得手段と、
前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記誤差情報取得手段が取得した１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定するクラス分類決定手段とを具備し、
前記学習情報取得手段は、
前記２以上の各分類用パラメータごとに、前記クラス分類決定手段が決定したクラスの分類に含まれるクラスのうちから選択された一のクラスの組み合わせからなるメタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得し、
前記算出式生成手段は、
前記メタクラスごとに、前記学習情報取得手段が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する、ものとして前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不動産の査定額を算出する等の処理を行う不動産情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、不動産の比較検討に際して、多くの費用や手間をかけることなく、査定価格を算出することのできるシステムがあった。かかるシステムは、査定物件に類似した事例物件の評価項目情報と評価価格とが記録された事例物件情報記録手段と、査定物件の評価項目情報が記録された査定物件情報記録手段と、事例物件情報記録手段に記録された事例物件の評価項目情報と、査定物件情報記録手段に記録された査定物件の評価項目情報との類似の度合いに基づいて補正係数群を算出する補正係数群算出手段と、予め設定された補正演算式に前記補正係数群を当てはめて事例物件の評価価格から査定物件の評価価格を算出する評価価格算出手段とを備える（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１１４９２４号公報（第１頁、第１図等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術においては、不動産を適切に分類し、分類に応じた算出方法を採用していなかったので、適切に不動産の査定価格を算出できなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の不動産情報処理装置は、不動産のクラス分けに使用される１または２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合を構成する各分類用パラメータの範囲を示す範囲情報と、１または２以上の各分類用パラメータの範囲情報により特定される各クラスに対応する査定額の算定方法を特定する算定方法特定情報との組である２以上の算定方法情報を格納し得る算定方法情報格納部と、一の不動産の１または２以上のパラメータの集合である入力パラメータ集合を受け付ける入力パラメータ集合受付部と、入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定するクラス決定部と、クラス決定部が決定した算定方法特定情報と、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を取得する査定額取得部と、査定額を出力する出力部とを具備する不動産情報処理装置である。
【０００６】
かかる構成により、不動産を適切に分類し、分類に応じた算出方法を採用しているので、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【０００７】
また、本第二の発明の不動産情報処理装置は、第一の発明に対して、算定方法特定情報は、１以上のパラメータを代入し得る算出式であり、査定額取得部は、入力パラメータ集合のうちの分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報である算出式に、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを代入し、査定額を取得する不動産情報処理装置である。
【０００８】
かかる構成により、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【０００９】
また、本第三の発明の不動産情報処理装置は、第一または第二の発明に対して、２以上の各クラスの２以上の算定方法特定情報のうち、少なくとも２つの算定方法特定情報は、使用するパラメータの種類が異なる不動産情報処理装置である。
【００１０】
かかる構成により、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【００１１】
また、本第四の発明の不動産情報処理装置は、第一の発明に対して、２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報であり、２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられた２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部をさらに具備し、査定額取得部は、クラス決定部が決定した算定方法特定情報に対応する１以上の学習情報に対して、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを適用し、査定額を取得する不動産情報処理装置である。
【００１２】
かかる構成により、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【００１３】
また、本第五の発明の不動産情報処理装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、分類用パラメータ集合は、存在する地区を識別する地区識別子、用途地域を識別する用途地域識別子、築年数を示す築年数情報、最大の階数を示す階数情報、駅からの徒歩時間を示す徒歩時間情報のうちの１または２以上のパラメータの集合である不動産情報処理装置である。
【００１４】
かかる構成により、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【００１５】
また、本第六の発明の不動産情報処理装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、査定額取得部は、一の不動産の購入価格と賃貸価格の両方を算出し、購入価格の算出方法と、賃貸価格の算出方法とが異なることを特徴とする不動産情報処理装置である。
【００１６】
かかる構成により、適切に不動産の購入価格と賃貸価格の査定が可能になる。
【００１７】
また、本第七の発明の不動産情報処理装置は、第六の発明に対して、２以上のパラメータと賃貸価格を示す賃貸価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部を具備し、査定額取得部は、入力パラメータ集合と予め決められた関係を満たすほど近似した学習情報を決定する近似学習情報決定手段と、入力パラメータ集合と近似した学習情報が有する２以上のパラメータとの差異に応じて、近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する賃貸価格情報修正手段とを具備する不動産情報処理装置である。
【００１８】
かかる構成により、適切に不動産の購入価格と賃貸価格の査定が可能になる。
【００１９】
また、本第八の発明の不動産情報処理装置は、第七の発明に対して、学習情報は、２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられており、査定額取得部は、近似した学習情報に対応する算定方法特定情報に応じて、近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する不動産情報処理装置である。
【００２０】
かかる構成により、適切に不動産の購入価格と賃貸価格の査定が可能になる。
【００２１】
また、本第九の発明の不動産情報処理装置は、第一から第八いずれか１つの発明に対して、出力部は、販売価格と賃貸価格の両方を出力する不動産情報処理装置である。
【００２２】
かかる構成により、一の不動産について、購入価格と賃貸価格の両方を見ることができる。
【００２３】
また、本第十の発明の算定方法情報生成装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、２以上の算定方法情報を生成する算定方法情報生成装置であって、２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部と、一の分類用パラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付部と、ｎ（ｎは２以上）のクラスに分類されている分類用パラメータであり、パラメータ識別子で識別される分類用パラメータのクラスごとに、各クラスに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部から取得する学習情報取得部と、学習情報取得部が取得した、クラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算出式生成部と、クラスごとに、算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報を有する２以上の算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報出力部とを具備する算定方法情報生成装置である。
【００２４】
かかる構成により、不動産の査定価格を算出するために利用される算定方法情報が自動生成できる。
【００２５】
また、本第十一の発明の算定方法情報生成装置は、第十の発明に対して、パラメータ識別子受付部は、２以上の分類用パラメータ識別子を受け付け、学習情報取得部は、２以上の各分類用パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせであるメタクラスごとに、各メタクラスに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部から取得し、算出式生成部は、メタクラスごとに、学習情報取得部が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成し、算定方法情報出力部は、メタクラスごとに、対応する２以上の分類用パラメータの集合である分類用パラメータ集合と、算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報生成装置である。
【００２６】
かかる構成により、不動産の査定価格を算出するために利用される算定方法情報が自動生成できる。
【００２７】
また、本第十二の発明の算定方法情報生成装置は、第十一の発明に対して、学習情報取得部は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うクラス分類手段と、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、クラス分類手段が分類した２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を学習情報格納部から取得する学習情報取得手段と、算出式生成部は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報取得手段が取得したクラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを変数として有する算出式を生成する算出式生成手段と、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、算出式生成手段が生成した各クラスの算出式に、各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する価格算定手段と、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、学習情報が有する価格情報と、価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する誤差情報取得手段と、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、誤差情報取得手段が取得した１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定するクラス分類決定手段とを具備し、学習情報取得手段は、２以上の各分類用パラメータから選択された一のクラスの組み合わせからなるメタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部から取得し、算出式生成手段は、メタクラスごとに、学習情報取得手段が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成し、算定方法情報出力部は、メタクラスごとに、対応する２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合と、算出式生成手段が生成した算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報生成装置である。
【００２８】
かかる構成により、不動産の査定価格を算出するために利用される算定方法情報が適切に自動生成できる。
【００２９】
また、本第十三の発明の算定方法情報生成装置は、第十から第十二いずれか１つの発明に対して、一のパラメータに対するクラス数（ｎ）を受け付けるクラス数受付部をさらに具備し、学習情報取得部は、パラメータ識別子で識別されるパラメータを、クラス数受付部が受け付けたクラス数（ｎ）のクラスに分類し、クラスごとに、１以上の学習情報を取得する算定方法情報生成装置である。
【００３０】
かかる構成により、不動産の査定価格を算出するために利用される算定方法情報が適切に自動生成できる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明による不動産情報処理装置によれば、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】実施の形態１における不動産情報処理システムの概念図を示す図
【図２】同不動産情報処理システムのブロック図
【図３】同不動産情報処理装置のブロック図
【図４】同不動産情報処理装置１の動作について説明するフローチャート
【図５】同不動産情報収集処理について説明するフローチャート
【図６】同集約処理について説明するフローチャート
【図７】同集合住宅図情報生成処理について説明するフローチャート
【図８】同査定額蓄積処理について説明するフローチャート
【図９】同査定額算出処理について説明するフローチャート
【図１０】同不動産情報収集ルール管理表を示す図
【図１１】同住所正規化ルール管理表を示す図
【図１２】同名寄せルール管理表を示す図
【図１３】同不動産情報管理表を示す図
【図１４】同出力例を示す図
【図１５】同出力例を示す図
【図１６】同広さ情報分類管理表を示す図
【図１７】同総階数情報分類管理表を示す図
【図１８】同徒歩分数情報分類管理表を示す図
【図１９】同築年数情報分類管理表を示す図
【図２０】同所属階数相対位置情報分類管理表を示す図
【図２１】同所属階数情報分類管理表を示す図
【図２２】同間取り情報分類管理表を示す図
【図２３】同方角情報分類管理表を示す図
【図２４】同地区識別子分類管理表を示す図
【図２５】同算定方法情報管理表を示す図
【図２６】同出力例を示す図
【図２７】実施の形態２における算定方法情報生成装置４のブロック図
【図２８】同分類用パラメータのクラス分類を決定する処理について説明するフローチャート
【図２９】同算定方法情報を蓄積する動作について説明するフローチャート
【図３０】同算定方法情報生成装置の他のブロック図
【図３１】上記実施の形態における同コンピュータシステムの概観図
【図３２】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、不動産情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３４】
（実施の形態１）
本実施の形態において、不動産の査定額を自動算出できる不動産情報処理装置を含む不動産情報処理システムについて説明する。
【００３５】
また、本実施の形態において、集合住宅の中の２以上の各住居の価格を含む不動産情報を、集合住宅内の住居に対応付けて出力できる不動産情報処理システムについて説明する。
【００３６】
また、本実施の形態において、販売中でない住居の価格情報も出力できる不動産情報処理システムについて説明する。なお、本不動産情報処理システムは、販売中と非販売中の住居とを視覚的に区別可能にして、査定価格等を出力できる不動産情報処理システムである。
【００３７】
また、本実施の形態において、集合住宅図情報を生成できる不動産情報処理システムについて説明する。
【００３８】
また、本実施の形態において、後述する住所正規化処理を行える不動産情報処理システムについて説明する。
【００３９】
さらに、本実施の形態において、後述する建物名の名寄せ処理を行える不動産情報処理システムについて説明する。
【００４０】
図１は、本実施の形態における不動産情報処理システムの概念図である。不動産情報処理システムは、不動産情報処理装置１、１または２以上のサーバ装置２、および１または２以上の端末装置３を備える。不動産情報処理装置１は、不動産情報を処理する装置であり、いわゆるクラウドサーバ、サーバ装置など、装置の種類は問わない。サーバ装置２は、ウェブ上のサーバであり、装置の種類は問わない。端末装置３は、不動産情報を閲覧等するユーザが使用する端末であり、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等、装置の種類は問わない。
【００４１】
図２は、本実施の形態における不動産情報処理システムのブロック図である。図３は、不動産情報処理システムを構成する不動産情報処理装置１のブロック図である。
【００４２】
不動産情報処理システムを構成する不動産情報処理装置１は、格納部１１、受信部１２、受付部１３、処理部１４、および出力部１５を備える。
【００４３】
格納部１１は、集合住宅図情報格納部１１１、不動産情報格納部１１２、学習情報格納部１１３、および算定方法情報格納部１１４を備える。
【００４４】
受付部１３は、不動産情報受付部１３１、および入力パラメータ集合受付部１３２を備える。
【００４５】
処理部１４は、集合住宅図情報生成部１４１、不動産情報収集部１４２、住所正規化処理部１４３、建物名寄処理部１４４、クラス決定部１４５、および査定額取得部１４６を備える。
【００４６】
査定額取得部１４６は、近似学習情報決定手段１４６１、および賃貸価格情報修正手段１４６２を備える。
【００４７】
サーバ装置２は、サーバ格納部２１、サーバ受信部２２、およびサーバ送信部２３を備える。
【００４８】
端末装置３は、端末格納部３１、端末受付部３２、端末処理部３３、端末送信部３４、端末受信部３５、および端末出力部３６を備える。
【００４９】
不動産情報処理装置１を構成する格納部１１は、各種の情報を格納し得る。各種の情報とは、例えば、後述する集合住宅図情報、不動産情報、学習情報、算定方法情報などである。
【００５０】
集合住宅図情報格納部１１１は、１または２以上の集合住宅図情報を格納し得る。集合住宅図情報は、２以上の住居を有する集合住宅の図を構成するための情報である。集合住宅図情報は、２以上の各住居の相対的な位置を示す情報を含む。集合住宅図情報は、集合住宅の図を構成するための情報である。集合住宅図情報は、２以上の後述する不動産情報の一部または全部を含んでも良い。なお、不動産情報を含む集合住宅図情報を、不動産情報込み集合住宅図情報と言っても良い。また、集合住宅とは、マンション、アパートなど、その形式は問わない。また、集合住宅図情報とは、ビットマップでも良いし、ベクターデータでも良いし、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等で記載されている情報でも良いし、これらの組み合わせからなる情報等でも良い。つまり、集合住宅図情報のデータ構造やデータ形式は問わない。
【００５１】
不動産情報格納部１１２は、２以上の不動産情報を格納し得る。不動産情報は、例えば、集合住宅内の住居の情報、一戸建ての情報、土地の情報である。不動産情報は、１以上のパラメータを有する。パラメータは、例えば、住居の価格に関する情報である価格情報である。価格情報は、通常、査定価格を示す情報であるが、販売結果の価格を示す情報等でも良い。また、パラメータは、例えば、住所を示す住所情報、広さを示す広さ情報（例えば、８０ｍ２）、間取りに関する情報である間取り情報（例えば、３ＬＤＫ、２Ｋ等）、住居の向きに関する情報である方角情報（例えば、南向き、南西向き等）、バルコニーの方角に関する情報であるバルコニー方角情報、である。また、パラメータは、例えば、建物（通常、集合住宅）の総階数を示す総階数情報、最寄り駅からの徒歩分数を示す徒歩分数情報、築年数を示す築年数情報、不動産の所属階数の相対的な位置を示す所属階数相対位置情報、所属階数を示す所属階数情報、存在する地区を識別する地区識別子、用途地域を識別する用途地域識別子、予め決められた管理会社であることを示す管理会社フラグ、予め決められた施工会社であることを示す施工会社フラグ、事業会社(売り主)と管理会社が同じまたは関連会社であることを示す事業・管理フラグ、建物の構造を示す構造情報（例えば、ＳＲＣ、ＲＣ等）、予め決められたブランドマンションの建物名を示す建物名称情報等である。不動産情報は、その他、販売時の価格を示す販売時価格情報などを有しても良い。また、住所情報は、集合住宅の建物の名称を示す建物名称情報（マンション名など）、号室情報などを有することは好適である。なお、号室情報とは、５０１号、１０３号などの、住居の号数を示す情報である。また、不動産情報は、販売中であるか否かの販売状態を示す状態フラグを有することは好適である。なお、パラメータは、パラメータを識別するパラメータ識別子と対応付いていることは好適である。
【００５２】
学習情報格納部１１３は、２以上の学習情報を格納し得る。学習情報は、２以上のパラメータと価格情報とを有する。学習情報格納部１１３は、２以上のパラメータと賃貸価格を示す賃貸価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る。学習情報は、通常、実際の不動産の情報である。学習情報は、通常、実際に取り引きされた不動産の情報である。
【００５３】
ここでのパラメータは、不動産の属性値と言っても良い。パラメータは、例えば、広さ情報、総階数情報、徒歩分数情報、築年数情報、所属階数相対位置情報、所属階数情報等のうち、１以上の値である。その他、パラメータは、例えば、地区識別子、用途地域識別子等でも良い。
【００５４】
また、学習情報に含まれる価格情報は、通常、取引された価格を示す情報である。ただし、学習情報に含まれる価格情報は、査定額を示す情報でも良い。また、価格情報が示す価格は、販売価格でも良いし、賃貸価格でも良い。
【００５５】
ここで、２以上の学習情報は、２以上の算定方法特定情報のうちのいずれかの算定方法特定情報に対応付けられていても良い。つまり、学習情報格納部１１３の２以上の学習情報は、２以上のクラスに分類されていても良い。
【００５６】
算定方法特定情報とは、査定額の算定方法を特定する情報である。算定方法特定情報は、例えば、１以上のパラメータを代入し得る算出式である。また、算定方法特定情報は、例えば、学習情報が属するクラスを識別するクラス識別子でも良い。算定方法特定情報は、例えば、１以上の学習情報などでも良い。
【００５７】
算定方法情報格納部１１４は、２以上の算定方法情報を格納し得る。算定方法情報は、１または２以上の各分類用パラメータの範囲を示す範囲情報と、算定方法特定情報との組である。分類用パラメータとは、不動産のクラス分けに使用されるパラメータである。なお、１または２以上の分類用パラメータを分類用パラメータ集合という。なお、クラスとは、分類であり、後述するメタクラスも含む。
【００５８】
分類用パラメータは、例えば、広さ情報、総階数情報、徒歩分数情報、築年数情報、所属階数相対位置情報、所属階数情報、不動産の顧客対象を示す顧客識別子を含む。また、広さ情報に対応する範囲情報は、例えば、６つであり、例えば、「１〜１９」「２０〜２９」「３０〜４９」「５０〜６９」「７０〜８９」「９０〜」（すべて単位は、平米）である。また、総階数情報に対応する範囲情報は、例えば、７つであり、例えば、「３〜４」「５〜９」「１０〜１４」「１５〜１９」「２０〜２７」「２８〜３９」「４０〜」（すべて単位は、階）である。また、徒歩分数情報に対応する範囲情報は、例えば、６つであり、例えば、「１〜２分」「３?５分」「６?７分」「８?１０分」「１１?１５分」「１５分以上」である。また、築年数情報に対応する範囲情報は、例えば、３つであり、例えば、「１?１２年」「１３?２３年」「２４年以上」である。また、所属階数相対位置情報に対応する範囲情報は、例えば、５つであり、例えば、「１／３未満」「１／３以上、１／２以下」「１／２より大、２／３より小」「２／３以上、０．９未満」「０．９以上」である。なお、所属階数相対位置情報は、例えば、「不動産の所属階数／建物の総階数」により、算出される。また、所属階数情報に対応する範囲情報は、例えば、５つであり、例えば、「１階」「２階」「３階」「略最上階」「それ以外」である。「略最上階」とは、例えば、所属階数相対位置情報が０．９以上である。また、「それ以外」は、「１階」「２階」「３階」「略最上階」以外である。さらに、顧客識別子に対応する範囲情報は、例えば、３つであり、例えば、「１人向け」「２人向け」「ファミリー向け」である。
なお、分類用パラメータとして、顧客識別子に対応する範囲情報を採用する場合、例えば、「１人暮らし専用（１人向け）」であれば、とくにかく駅に近いことが重要で設備はそれほど重視されないが、「ファミリー向け」では設備が重要となる。つまり、顧客識別子に対応する範囲情報（マーケット）により、重要視されるパラメータが異なるため、マーケット別に算定方法特定情報が異なることは好適である。
【００５９】
受信部１２は、サーバ装置２、または端末装置３から指示や情報等を受信する。指示や情報等とは、例えば、サーバ装置２から受信する不動産情報の全部または一部である。また、指示や情報等とは、例えば、端末装置３から受信する集合住宅図情報の出力指示である。集合住宅図情報の出力指示とは、集合住宅図情報の出力の指示である。集合住宅図情報の出力指示は、通常、集合住宅を識別する集合住宅識別子を有する。集合住宅識別子は、例えば、ＩＤ、集合住宅名（例えば、マンション名、アパート名など）である。また、指示や情報等とは、例えば、端末装置３から受信する不動産情報の出力指示である。不動産情報の出力指示は、一の不動産情報の出力の指示である。
【００６０】
受付部１３は、指示や情報等を受け付ける。受け付ける指示や情報等とは、例えば、不動産情報の全部または一部、後述する入力パラメータ集合である。
【００６１】
不動産情報受付部１３１は、１または２以上の不動産情報の全部または一部を受け付ける。
【００６２】
入力パラメータ集合受付部１３２は、一の不動産の１または２以上のパラメータの集合である入力パラメータ集合を受け付ける。
【００６３】
入力パラメータ集合受付部１３２は、不動産を識別する不動産識別子を受け付け、当該不動産識別子をキーとして、記録媒体中の入力パラメータ集合を検索しても良い。
【００６４】
入力パラメータ集合とは、分類用パラメータ集合に加えて、例えば、以下のパラメータを含む。入力パラメータ集合は、例えば、管理会社を識別する管理会社識別子、管理人が常駐か否かを示す情報、管理形態を示す情報（管理会社に全部委託しているか否か）、建物の構造（例えば、ＲＣ、ＳＲＣなど）を識別する構造識別子、最寄り路線数の情報、集合住宅の部屋数情報、分譲会社を識別する分譲会社識別子、向き情報などを含む。
【００６５】
指示や情報等の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１３等は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００６６】
また、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
【００６７】
処理部１４は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、集合住宅図情報生成部１４１、不動産情報収集部１４２、住所正規化処理部１４３、建物名寄処理部１４４、クラス決定部１４５、査定額取得部１４６、近似学習情報決定手段１４６１、賃貸価格情報修正手段１４６２等が行う処理である。
【００６８】
集合住宅図情報生成部１４１は、一の集合住宅内の２以上の住居の２以上の各不動産情報の１以上の属性値を用いて、集合住宅図情報を生成する。ここで、生成とは、集合住宅図情報の一部の生成でも良いし、全部の生成でも良い。
【００６９】
集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報が有する階数情報を用いて、住居の階数が視覚的に判断可能な態様の集合住宅図情報を生成する。ここで、住居の階数が視覚的に判断可能な態様とは、例えば、階数が表示されていることである。また、住居の階数が視覚的に判断可能な態様とは、例えば、複数階の住居を表示している場合に、階数を示す位置に住居図情報を配置することなどである。住居図情報とは、各住居の領域の情報である。住居図情報は、通常、他の住居との境を示す線に関する情報を有する。線に関する情報とは、線でも良いし、住居の領域を示す点（通常、矩形を構成する４点）の情報でも良い。
【００７０】
集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報が有する広さ情報に応じた住居の広さを視覚的に示す態様の集合住宅図情報を生成する。ここで、住居の広さを視覚的に示す態様とは、例えば、住居の広さに応じた住居の領域の広さで、各住居の不動産情報を表示することである。また、住居の広さを視覚的に示す態様の集合住宅図情報とは、不動産情報が有する広さ情報に応じて、異なる面積の住居の領域となるように、各住居の領域を示している集合住宅図情報である。
【００７１】
集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報が有する号室情報を用いて、各住居の領域を配置し、集合住宅図情報を生成する。集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報が有する号室情報が示す号数の順に各住居図情報（住居の領域）を配置する。
【００７２】
集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報が有する方角情報を用いて、各住居の領域を配置し、集合住宅図情報を生成する。集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、同一の方角情報を有する不動産情報に対応する各住居の領域をまとめた態様となるように、各住居図情報を配置し、集合住宅図情報を生成する。また、集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、各不動産情報の方角情報が示す方角に対応する位置に、各住居図情報を配置し、集合住宅図情報を生成する。
【００７３】
不動産情報収集部１４２は、ウェブ上の１または２以上のサーバ装置２から、１または２以上の住居の不動産情報の全部または一部を取得する。不動産情報収集部１４２は、通常、予め決められた１または２以上のウェブページから、予め決められたパターンに合致する情報や予め決められた文字列を含む不動産情報の全部または一部を取得する。不動産情報収集部１４２は、通常、ウェブ上をクローリングすることにより、１または２以上の住居の不動産情報の全部または一部を取得する。
【００７４】
不動産情報収集部１４２は、１または２以上のサーバ装置２から、１または２以上の住居の不動産情報の全部または一部を受信しても良い。また、不動産情報収集部１４２は、１または２以上のサーバ装置２から、１以上のウェブページを受信し、当該受信した１以上のウェブページから、予め決められたパターンに合致する情報や予め決められた文字列を含む不動産情報の全部または一部を抽出しても良い。
【００７５】
なお、予め決められたパターンとは、例えば、タグパターン情報が示すタグのパターン、または文字列パターン情報が示す文字列のパターンである。
【００７６】
住所正規化処理部１４３は、２以上の住所情報に対して、住所正規化処理を行う。住所正規化処理とは、不動産情報格納部１１２に格納されている２以上の不動産情報が有する２以上の住所情報が予め決められた条件を満たす場合に、２以上の住所情報を同一の住所を示す情報とする処理である。同一の住所を示す情報とする処理とは、同一の住所となるように、例えば、同一と判断され得る２以上の住所を示す文字列を統一するように、文字列を置き換える処理、同一と判断され得る２以上の住所の間にリンクを張る処理、同一と判断され得る２以上の住所の表記のゆらぎのデータベース（情報群）を構成する処理などである。
【００７７】
ここで、予め決められた条件とは、例えば、アラビア数字と対応する漢数字とは同じと見なした上で同一の文字列となることである。また、決められた条件とは、例えば、半角数字と、当該半角数字と同一の全角数字とは同じと見なした上で同一の文字列となることである。また、決められた条件とは、例えば、「丁目」と「番地」と「号」とを示す数字の間の文字（例えば、「−」「の」「丁目」など）を同じと見なした上で同一の文字列となることである。つまり、「丁・番地・号」の「１−２−３」「１丁目２−３」「１丁目２番３号」「１丁目２番３」「１の２の３」は、それぞれ同じとみなす。
【００７８】
また、予め決められた条件とは、１以上の文字の置き換えルールを適用した後に、同一の文字列となることでも良い。文字の置き換えルールとは、例えば、漢数字はアラビア数字に置き換えるというルール、半角文字は全角文字に置き換えるというルール、「丁目」と「番地」と「号」とは「−」に置き換えるというルールなどである。
【００７９】
建物名寄処理部１４４は、２以上の建物名称情報に対して、建物名寄処理を行う。建物名称情報とは、マンションやアパート等の集合住宅の建物の名称を示す情報である。建物名寄処理とは、不動産情報格納部１１２に格納されている２以上の不動産情報が有する２以上の建物名称情報が予め決められた条件を満たす場合に、２以上の建物名称情報を同一の建物名称を示す情報とする処理である。同一の建物名称を示す情報とする処理とは、同一の建物名称となるように、例えば、同一と判断され得る２以上の建物名称情報を統一するように、文字列を置き換える処理、同一と判断され得る２以上の建物名称情報の間にリンクを張る処理、同一と判断され得る２以上の建物名称情報の表記のゆらぎのデータベース（情報群）を構成する処理などである。
【００８０】
また、ここでの予め決められた条件とは、例えば、「ェ」と「エ」、または「ブ」と「ヴ」、または「ゥ」と「ウ」等を同じ文字であるとした場合に、同一の文字列となることである。また、予め決められた条件とは、例えば、文字列の最後の「ー」を除いた場合に、同一の文字列となることである。
【００８１】
クラス決定部１４５は、算定方法情報格納部１１４の中の一の算定方法特定情報を決定する。クラス決定部１４５は、入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定する。
【００８２】
クラス決定部１４５は、例えば、入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合を構成する各分類用パラメータを、対応する範囲情報に適用し、合致する１以上の範囲情報に対応する算定方法特定情報を、査定額を算定するために使用する算定方法特定情報に決定する。
【００８３】
査定額取得部１４６は、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報と、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を取得する。なお、査定額とは、販売価格を示す販売価格情報、または／および賃貸価格を示す賃貸価格情報である。また、査定額を取得することは、価格を示す価格情報を取得することである。
【００８４】
査定額取得部１４６は、例えば、入力パラメータ集合のうちの分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報である算出式に、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを代入し、査定額を取得する。入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとは、算出式の変数に代入し得るパラメータである。
【００８５】
査定額取得部１４６は、例えば、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報に対応する１以上の学習情報に対して、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを適用し、査定額を取得する。査定額取得部１４６は、例えば、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報に対応する１以上の学習情報を教師データとして用いて、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを入力として、機械学習のアルゴリズムにより、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータに対応する価格情報を取得する。なお、機械学習のアルゴリズムは、例えば、ＳＶＲであるが、決定木等の他のアルゴリズムでも良い。また、他のアルゴリズムは、ＡＲＯＷ（Adaptive Regularization of Weight Vectors）でも良い。ＡＲＯＷは、例えば、「ＵＲＬ：http://webee.technion.ac.il/people/koby/publications/arow_nips09.pdf#search='Adaptive+Regularization+of+Weight+Vectors'」を参照のこと。
【００８６】
査定額取得部１４６は、一の不動産の購入価格と賃貸価格の両方を算出することは好適である。
【００８７】
査定額取得部１４６は、賃貸価格を算出する場合、例えば、賃貸価格を算出する不動産情報に近似した学習情報に対応する算定方法特定情報に応じて、近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する。つまり、査定額取得部１４６は、近似した学習情報に対応するクラスに応じて、異なる方法で、近似した学習情報が有する価格情報を修正する。なお、異なる方法とは、異なる式を用いること、異なる情報を用いること等である。
【００８８】
査定額取得部１４６は、不動産情報に対応する算定方法情報である算出式に、不動産情報が有する１以上のパラメータを代入し、当該不動産情報に対応する不動産の賃貸価格を算出しても良い。
【００８９】
また、査定額取得部１４６は、１以上の学習情報を教師データとして、不動産の不動産情報のうちの１以上のパラメータを入力として、機械学習のアルゴリズムにより、不動産情報のうちの１以上のパラメータに対応する賃貸価格情報を取得しても良い。なお、機械学習のアルゴリズムは、例えば、ＳＶＲであるが、決定木等の他のアルゴリズムでも良い。また、他のアルゴリズムは、上述したＡＲＯＷでも良い。
【００９０】
さらに、査定額取得部１４６は、賃貸価格を算出する不動産情報に近似した１以上の学習情報を教師データとして、不動産の不動産情報のうちの１以上のパラメータを入力として、機械学習のアルゴリズムにより、不動産情報のうちの１以上のパラメータに対応する賃貸価格情報を取得しても良い。
【００９１】
近似学習情報決定手段１４６１は、入力パラメータ集合と予め決められた関係を満たすほど近似した学習情報を決定する。近似学習情報決定手段１４６１は、例えば、入力パラメータ集合である第一のベクトルデータと、学習情報格納部１１３の各学習情報が有する２以上のパラメータからなる２以上の各第二のベクトルデータの類似度を算出し、第一のベクトルデータと最も類似度の近い第二のベクトルデータに対応する学習情報を取得する。なお、近似学習情報決定手段１４６１が、入力パラメータ集合と予め決められた関係を満たすほど近似した学習情報を決定するアルゴリズムは、ｋ近傍法による方法（ベクトル間のコサイン値を算出する方法、ユークリッド距離を用いる方法）等、問わない。
【００９２】
賃貸価格情報修正手段１４６２は、入力パラメータ集合と近似した学習情報が有する２以上のパラメータとの差異に応じて、近似した学習情報が有する価格情報（ここでは、通常、賃貸価格情報）を修正する。
【００９３】
賃貸価格情報修正手段１４６２は、入力パラメータ集合または近似した学習情報が有する２以上のパラメータに対応する算定方法特定情報が異なれば、異なる方法で、価格情報を修正することは好適である。
【００９４】
なお、査定額取得部１４６は、中古物件の販売価格を算出する場合は、価格算定対象の不動産の不動産情報のクラスを決定し、当該クラスに対応する算出式を用いて、販売価格情報を取得する第一の方法を採り、不動産の賃貸価格を算出する場合は、近似した学習情報を選択し、当該学習情報が有する賃貸価格情報を補正し、当該不動産の賃貸価格情報を取得する第二の方法を採ることは好適である。
【００９５】
出力部１５は、集合住宅図情報が示す集合住宅の図の中に、不動産情報格納部１１２の２以上の各不動産情報が有する価格情報を、各不動産情報に対応する各住居に対応付けて出力する。つまり、出力部１５は、２以上の各住居の領域の中に価格情報等の情報を有するように、集合住宅図情報を出力する。出力部１５が出力する集合住宅図情報の中の各住居の領域に、階数情報が示す階数、号室情報が有する号数、方角情報が示す方角、広さ情報が示す広さのうち、１以上の情報が視覚的に分かる態様で含まれていることは好適である。
【００９６】
出力部１５は、集合住宅図情報が示す集合住宅の図の中に、当該集合住宅図情報に対応する２以上の各不動産情報が有する価格情報を、各不動産情報に対応する各住居に対応付けて出力する。
【００９７】
出力部１５は、状態フラグを用いて、２以上の各不動産情報に対応する住居の販売状態が視覚的に分かるように、集合住宅図情報を出力する。販売状態が視覚的に分かるとは、状態フラグに応じて、例えば、不動産情報を表示する領域の背景を変えること、不動産情報の文字色を変えること等である。
【００９８】
出力部１５は、査定額を出力する。出力部１５は、販売価格情報と賃貸価格情報の両方を出力することは好適である。なお、販売価格情報と賃貸価格情報は、通常、査定額を示す情報であるが、実際の成約額を示す情報等でも良い。
【００９９】
ここで、出力とは、通常、端末装置３への送信である。ただし、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１００】
サーバ装置２を構成するサーバ格納部２１は、１または２以上のウェブページを格納し得る。ウェブページは、通常、１以上の不動産情報の全部または一部を含む。なお、ウェブページにおける不動産情報の定義形式等は問わない。
【０１０１】
サーバ受信部２２は、不動産情報処理装置１から不動産情報の全部または一部の送信指示を受信する。また、サーバ受信部２２は、不動産情報処理装置１からウェブページの送信指示を受信しても良い。
【０１０２】
サーバ送信部２３は、サーバ格納部２１に格納されている１以上の不動産情報の全部または一部を不動産情報処理装置１に送信する。サーバ受信部２２は、サーバ格納部２１に格納されている１または２以上のウェブページを不動産情報処理装置１に送信しても良い。サーバ受信部２２がウェブページを不動産情報処理装置１に送信する場合、不動産情報処理装置１の処理部１４が、当該ウェブページから１以上の不動産情報の全部または一部を抽出する。
【０１０３】
端末装置３を構成する端末格納部３１は、各種の情報を格納し得る。各種の情報とは、例えば、端末識別子である。端末識別子とは、端末装置３を識別する情報、または端末装置３のユーザを識別する情報である。
【０１０４】
端末受付部３２は、指示や情報等を受け付ける。指示や情報等とは、不動産情報の全部または一部の送信指示、集合住宅図情報の送信指示、ウェブページの送信指示などである。
【０１０５】
指示や情報等の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末受付部３２は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１０６】
端末処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、端末受付部３２が受け付けた指示や情報等を、送信するデータ構造にすることである。
【０１０７】
端末送信部３４は、各種の指示や情報等を不動産情報処理装置１に送信する。各種の指示や情報等は、例えば、集合住宅図情報の送信指示である。
【０１０８】
端末受信部３５は、不動産情報処理装置１から、２以上の不動産情報と集合住宅図情報とを受信する。なお、２以上の不動産情報と集合住宅図情報とを、適宜、不動産情報込み集合住宅図情報という。
【０１０９】
端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した不動産情報込み集合住宅図情報を出力する。端末出力部３６は、通常、集合住宅図情報が示す集合住宅の図の中に、２以上の各不動産情報が有する価格情報を、各不動産情報に対応する各住居に対応付ける態様で出力する。ここでの出力とは、通常、ディスプレイへの表示であるが、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１１０】
格納部１１、集合住宅図情報格納部１１１、不動産情報格納部１１２、学習情報格納部１１３、算定方法情報格納部１１４、サーバ格納部２１、および端末格納部３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１１１】
格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
【０１１２】
処理部１４、集合住宅図情報生成部１４１、不動産情報収集部１４２、住所正規化処理部１４３、建物名寄処理部１４４、クラス決定部１４５、査定額取得部１４６、近似学習情報決定手段１４６１、賃貸価格情報修正手段１４６２、および端末処理部３３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１４等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１３】
出力部１５、サーバ送信部２３、および端末送信部３４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【０１１４】
受信部１２、サーバ受信部２２、および端末受信部３５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【０１１５】
端末出力部３６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部３６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１１６】
次に、不動産情報処理システムを構成する不動産情報処理装置１の動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【０１１７】
（ステップＳ４０１）不動産情報受付部１３１は、不動産情報の全部または一部を、受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合はステップＳ４０２に行き、受け付けない場合はステップＳ４０３に行く。
【０１１８】
（ステップＳ４０２）処理部１４は、ステップＳ４０１で受け付けられた不動産情報の全部または一部を、不動産情報格納部１１２に蓄積する。ステップＳ４０１に戻る。なお、不動産情報は集合住宅を識別する集合住宅識別子に対応付けて蓄積されることは好適である。
【０１１９】
（ステップＳ４０３）不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集するためのクローリングのタイミングであるか否かを判断する。クローリングのタイミングであればステップＳ４０４に行き、クローリングのタイミングでなければステップＳ４０５に行く。
【０１２０】
（ステップＳ４０４）不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集する。ステップＳ４０１に戻る。不動産情報収集処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１２１】
（ステップＳ４０５）受信部１２は、端末装置３から集合住宅図情報の出力指示を受信したか否かを判断する。集合住宅図情報の出力指示を受信した場合はステップＳ４０６に行き、集合住宅図情報の出力指示を受信しない場合はステップＳ４０８に行く。
【０１２２】
（ステップＳ４０６）集合住宅図情報生成部１４１は、集合住宅図情報の出力指示に対応する集合住宅の集合住宅図情報を生成する。集合住宅図情報生成処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１２３】
（ステップＳ４０７）出力部１５は、ステップＳ４０６で生成された集合住宅図情報を、集合住宅図情報の出力指示を送信してきた端末装置３に送信する。ステップＳ４０１に戻る。
【０１２４】
（ステップＳ４０８）処理部１４は、不動産の査定額の算定のタイミングであるか否かを判断する。査定額の算定のタイミングである場合はステップＳ４０９に行き、査定額の算定のタイミングでない場合はステップＳ４０１に戻る。なお、不動産の査定額の算定のタイミングは、予め決められた時刻になった場合等、問わない。
【０１２５】
（ステップＳ４０９）査定額取得部１４６は、１以上の不動産の査定額を算出し、蓄積する。かかる査定額蓄積処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１２６】
なお、図４のフローチャートにおいて、受信された集合住宅図情報の出力指示に応じて、集合住宅図情報生成部１４１は集合住宅図情報を生成した。しかし、集合住宅図情報生成部１４１は、１以上の集合住宅図情報を予め生成して、集合住宅図情報格納部１１１に蓄積していても良い。かかる場合、集合住宅図情報は、集合住宅識別子に対応づいていることは好適である。
【０１２７】
また、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１２８】
次に、ステップＳ４０４の不動産情報収集処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１２９】
（ステップＳ５０１）不動産情報収集部１４２は、カウンタｉに１を代入する。
【０１３０】
（ステップＳ５０２）不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集すべきｉ番目のウェブページが存在するか否かを判断する。ｉ番目のウェブページが存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目のウェブページが存在しなければステップＳ５１０に行く。なお、ｉ番目のウェブページが存在すか否かは、例えば、格納部１１に、ｉ番目のＵＲＬが存在するか否かにより判断される。また、不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集すべきｉ番目のウェブサイトが存在するか否かを判断しても良い。
【０１３１】
（ステップＳ５０３）不動産情報収集部１４２は、ｉ番目のウェブページを取得する。
【０１３２】
（ステップＳ５０４）不動産情報収集部１４２は、カウンタｊに１を代入する。
【０１３３】
（ステップＳ５０５）不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集するためのｊ番目のルールが存在するか否かを判断する。ｊ番目のルールが存在すればステップＳ５０６に行き、ｊ番目のルールが存在しなければステップＳ５０９に行く。
【０１３４】
なお、不動産情報を収集するための１以上のルールは、通常、格納部１１に格納されている。なお、格納部１１に格納されている１以上のルールは、プログラムに埋め込まれていても良いことは言うまでもない。また、１以上の各ルールは、不動産情報を収集すべきウェブページのＵＲＬに対応付けて、管理されていることは好適である。さらに、ルールは、例えば、ＨＴＭＬまたはＸＭＬ等の記述言語のタグの出現パターン、不動産情報が有する住所情報の文字列のパターン（例えば、「．＊'都｜道｜府｜県'．＊'町'［１−９］'丁目｜−｜の｜ノ' ［１−９］［０−９］＊'番｜−｜の｜ノ' ［１−９］［０−９］＊'号｜−｜の｜ノ'」）などである。
【０１３５】
（ステップＳ５０６）不動産情報収集部１４２は、ｉ番目のウェブページから、ｊ番目のルールに合致する情報をすべて取得する。なお、この取得された情報は、通常、不動産情報の全部または一部の情報である。
【０１３６】
（ステップＳ５０７）不動産情報収集部１４２は、ステップＳ５０６で取得できた情報を、不動産情報格納部１１２に蓄積する。なお、不動産情報収集部１４２は、集合住宅識別子に対応付けて、ステップＳ５０６で取得できた情報を、不動産情報格納部１１２に蓄積することは好適である。
【０１３７】
（ステップＳ５０８）不動産情報収集部１４２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に戻る。
【０１３８】
（ステップＳ５０９）不動産情報収集部１４２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【０１３９】
（ステップＳ５１０）不動産情報収集部１４２は、不動産情報の集約処理を行う。なお、集約処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。また、集約処理とは、同じ住居の複数の不動産情報を一つ不動産情報として取り扱えるようにする処理である。
【０１４０】
次に、ステップＳ５１０の集約処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１４１】
（ステップＳ６０１）住所正規化処理部１４３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１４２】
（ステップＳ６０２）住所正規化処理部１４３は、新たに収集した不動産情報または不動産情報格納部１１２に、ｉ番目の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の不動産情報が存在する場合はステップＳ６０３に行き、ｉ番目の不動産情報が存在しない場合はステップＳ６０５に行く。
【０１４３】
（ステップＳ６０３）住所正規化処理部１４３は、１以上の文字の置き換えルールに従って、ｉ番目の不動産情報の住所情報の中の置き換えるべき文字を、置き換える。
【０１４４】
（ステップＳ６０４）住所正規化処理部１４３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
【０１４５】
（ステップＳ６０５）住所正規化処理部１４３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１４６】
（ステップＳ６０６）住所正規化処理部１４３は、新たに収集した不動産情報または不動産情報格納部１１２に、ｉ番目の未処理の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の未処理の不動産情報が存在する場合はステップＳ６０７に行き、ｉ番目の未処理の不動産情報が存在しない場合は上位処理にリターンする。
【０１４７】
（ステップＳ６０７）住所正規化処理部１４３は、ｉ番目の未処理の不動産情報と、予め決められた条件を満たすほど近似する住所情報を有する他の不動産情報を検索する。
【０１４８】
（ステップＳ６０８）住所正規化処理部１４３は、カウンタｊに１を代入する。
【０１４９】
（ステップＳ６０９）住所正規化処理部１４３は、ステップＳ６０７で取得した他の不動産情報の中で、ｊ番目の他の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の他の不動産情報が存在する場合はステップＳ６１０に行き、存在しない場合はステップＳ６１０に行く。
【０１５０】
（ステップＳ６１０）建物名寄処理部１４４は、ｊ番目の他の不動産情報とｉ番目の未処理の不動産情報とが建物名を有する場合、ｊ番目の他の不動産情報、またはｉ番目の未処理の不動産情報、または両方の不動産情報の建物名寄処理を行う。建物名寄処理は、ここでは、例えば、文字の置き換えルールに従って、建物名を構成する文字を置き換える処理である。
【０１５１】
（ステップＳ６１１）住所正規化処理部１４３は、ｉ番目の未処理の不動産情報が有する住所情報とｊ番目の他の不動産情報が有する住所情報とが同一の住所の情報であるか否かを判断する。同一の住所の情報であればステップＳ６１２に行き、同一の住所の情報でなければステップＳ６１３に行く。
【０１５２】
（ステップＳ６１２）住所正規化処理部１４３は、ｉ番目の未処理の不動産情報とｊ番目の他の不動産情報とを集約する処理を行う。
【０１５３】
（ステップＳ６１３）住所正規化処理部１４３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０９に戻る。
【０１５４】
（ステップＳ６１４）住所正規化処理部１４３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０６に戻る。
【０１５５】
次に、ステップＳ４０６の集合住宅図情報生成処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１５６】
（ステップＳ７０１）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｉに１を代入する。
【０１５７】
（ステップＳ７０２）集合住宅図情報生成部１４１は、ｉ番目の集合住宅が存在するか否かを判断する。ｉ番目の集合住宅が存在すればステップＳ７０３に行き、ｉ番目の集合住宅が存在しなければ上位処理にリターンする。集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、不動産情報格納部１１２に、ｉ番目の集合住宅識別子が存在するか否かにより、ｉ番目の集合住宅が存在するか否かを判断する。
【０１５８】
（ステップＳ７０３）集合住宅図情報生成部１４１は、ｉ番目の集合住宅のすべての不動産情報を不動産情報格納部１１２から取得する。なお、集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、ｉ番目の集合住宅識別子に対応するすべての不動産情報を不動産情報格納部１１２から取得する。
【０１５９】
（ステップＳ７０４）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｊに１を代入する。
【０１６０】
（ステップＳ７０５）集合住宅図情報生成部１４１は、ｉ番目の集合住宅にｊ階が存在するか否かを判断する。ｊ階が存在すればステップＳ７０６に行き、ｊ階が存在しなければステップＳ７１４に行く。
【０１６１】
（ステップＳ７０６）集合住宅図情報生成部１４１は、ｉ番目の集合住宅に対応する各住所情報の中の階数に対応する情報を検査し、ｊ階の１以上の住所情報を取得する。そして、集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階の１以上の住所情報をソートする。なお、ソートは、住居の号室に対応する数字列を用いて、昇順または降順に不動産情報をソートする。
【０１６２】
（ステップＳ７０７）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｋに１を代入する。
【０１６３】
（ステップＳ７０８）集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階のｋ番目の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｊ階のｋ番目の不動産情報が存在する場合はステップＳ７０９に行き、ｊ階のｋ番目の不動産情報が存在しない場合はステップＳ７１１に行く。
【０１６４】
（ステップＳ７０９）集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階のｋ番目の不動産情報が有する広さ情報に応じた広さの領域を有する住居図情報を生成する。集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階のｋ番目の不動産情報が有する価格情報を住居図情報に付加する。また、集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階のｋ番目の不動産情報が有する状態フラグを視覚的に示せるような住居図情報を生成する。ステップＳ７１２に行く。
【０１６５】
（ステップＳ７１０）集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階の未処理の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｊ階の未処理の不動産情報が存在する場合はステップＳ７１２に行き、存在しない場合はステップＳ７１５に行く。
【０１６６】
（ステップＳ７１１）集合住宅図情報生成部１４１は、ダミーの住居図情報を取得する。ステップＳ７１０に行く。ダミーの住居図情報は、情報が存在しないことを示す不動産情報である。ダミーの住居図情報は、格納部１１に予め格納されていても良い。また、集合住宅図情報生成部１４１は、ｊ階のｋ番目に対応する数字列であり、号数を示す数字列を生成し、ダミーの住居図情報に付加しても良い。
【０１６７】
（ステップＳ７１２）集合住宅図情報生成部１４１は、ステップＳ７０９で生成した住居図情報を、集合住宅図情報の中の位置であり、ｊ階のｋ番目に応じた位置に配置する。ｊ階のｋ番目に応じた位置への配置とは、例えば、住居図情報に対応する領域が配置されている位置が、ｊ階のｋ番目（ｋ番目の号数）を示す位置になっていることである。
【０１６８】
（ステップＳ７１３）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０８に戻る。
【０１６９】
（ステップＳ７１４）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。
【０１７０】
（ステップＳ７１５）集合住宅図情報生成部１４１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ７０５に戻る。
【０１７１】
なお、図７のフローチャートにおいて、集合住宅図情報生成部１４１は、不動産情報が有する階数情報、間取り情報、方角情報等をも用いて、集合住宅図情報を生成しても良い。
【０１７２】
次に、ステップＳ４０９の査定額蓄積処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１７３】
（ステップＳ８０１）査定額取得部１４６は、カウンタｉに１を代入する。
【０１７４】
（ステップＳ８０２）査定額取得部１４６は、査定対象のｉ番目の不動産情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の不動産情報が存在する場合はステップＳ８０３に行き、ｉ番目の不動産情報が存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、ここでは、例えば、査定対象の不動産情報は、不動産情報格納部１１２の中の不動産情報であり、価格情報を有しない不動産情報である、とする。
【０１７５】
（ステップＳ８０３）入力パラメータ集合受付部１３２は、ｉ番目の不動産情報が有する１以上のパラメータである入力パラメータ集合を取得する。
【０１７６】
（ステップＳ８０４）査定額取得部１４６は、ステップＳ８０３で取得された入力パラメータ集合から、予め決められた１以上の分類用パラメータである分類用パラメータ集合を取得する。
【０１７７】
（ステップＳ８０５）クラス決定部１４５は、入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定する。クラス決定部１４５は、通常、１以上の各分類用パラメータが合致する範囲情報に対応する算定方法特定情報を選択する。
【０１７８】
（ステップＳ８０６）査定額取得部１４６は、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報と、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を取得する。かかる査定額算出処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。なお、ここで、査定額取得部１４６は、販売価格の査定額と賃貸価格の査定額のうち、１以上の査定額を算出する。
【０１７９】
（ステップＳ８０７）査定額取得部１４６は、ステップＳ８０６で算出した査定額を示す価格情報を、ｉ番目の不動産情報の中に蓄積する。査定額取得部１４６は、価格情報に対応付けて、販売価格か賃貸価格かを示す識別子をも蓄積することは好適である。
【０１８０】
（ステップＳ８０８）査定額取得部１４６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０２に戻る。
【０１８１】
次に、ステップＳ８０６の査定額算出処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１８２】
（ステップＳ９０１）査定額取得部１４６は、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報と、入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を算出する。査定額取得部１４６は、例えば、クラス決定部１４５が決定した算定方法特定情報である算出式を算定方法情報格納部１１４から取得し、当該算出式に、入力パラメータ集合のうちの、算出式を構成する１以上の各変数に、対応するパラメータを代入し、算出式を実行する。そして、査定額取得部１４６は、価格情報を得る。なお、ここでの価格情報は、例えば、販売価格の査定額である、とする。
【０１８３】
（ステップＳ９０２）査定額取得部１４６は、賃貸価格を算出するか否かを判断する。賃貸価格を算出する場合はステップＳ９０３に行き、賃貸価格を算出しない場合は上位処理にリターンする。なお、賃貸価格を算出するか否かの判断基準は問わない。不動産情報が賃貸価格を有さない場合に賃貸価格を算出しても良いし、常に賃貸価格を算出しても良い。
【０１８４】
（ステップＳ９０３）査定額取得部１４６は、入力パラメータ集合により構成されるベクトルデータに最も近似するパラメータ群のベクトルデータを有する学習情報を決定する。なお、決定される学習情報は、学習情報格納部１１３の中の学習情報である。
【０１８５】
（ステップＳ９０４）査定額取得部１４６は、ステップＳ９０３で決定した学習情報が有する賃貸価格情報を取得する。
【０１８６】
（ステップＳ９０５）査定額取得部１４６は、入力パラメータ集合により構成されるベクトルデータと、パラメータ群のベクトルデータとの差異の情報の集合である差異情報群を取得する。
【０１８７】
（ステップＳ９０６）査定額取得部１４６は、カウンタｉに１を代入する。
【０１８８】
（ステップＳ９０７）査定額取得部１４６は、ステップＳ９０５で取得した差異情報群の中に、ｉ番目の差異情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の差異情報が存在する場合は、ｉ番目の差異情報が存在しない場合は上位処理にリターンする。
【０１８９】
（ステップＳ９０８）査定額取得部１４６は、クラスに対応する修正方法で、ｉ番目の差異情報を用いて、賃貸価格情報を補正（修正）する。なお、クラスに対応する修正方法とは、算定方法特定情報に対応する修正方法と言っても良い。修正方法が異なることは、補正する式が異なること、補正度合いが異なること等である。
【０１９０】
（ステップＳ９０９）査定額取得部１４６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ９０７に戻る。
【０１９１】
なお、図９のフローチャートにおいて、賃貸価格情報のみを算出しても良い。また、賃貸価格情報の算出方法は、図９に示した方法（近似する不動産情報を決定してから、価格情報を補正する方法）ではなく、販売価格を算出する方法と同様の方法でも良い。
【０１９２】
また、図９のフローチャートにおいて販売価格を算出する方法は、近似する不動産情報を決定してから、価格情報を補正する方法（図９の賃貸価格の算出方法）でも良い。また、価格を算出する方法は、予め決められた条件を満たすほど近似した不動産情報であり、価格情報を有する不動産情報が存在する場合は、近似する不動産情報を決定してから、価格情報を補正する方法を用いて、前記不動産情報が存在しない場合は、図９の販売価格を算出する方法を用いる等しても良い。
【０１９３】
次に、サーバ装置２の動作について説明する。サーバ装置２のサーバ受信部２２は、不動産情報処理装置１からウェブページの送信指示を受信する。そして、サーバ送信部２３は、サーバ格納部２１に格納されているウェブページを不動産情報処理装置１に送信する
【０１９４】
次に、端末装置３の動作について説明する。端末装置３の端末受付部３２は、指示や情報等を受け付ける。次に、端末処理部３３は、端末受付部３２が受け付けた指示や情報等を、送信するデータ構造にする。端末送信部３４は、各種の指示や情報等を不動産情報処理装置１に送信する。
【０１９５】
端末受信部３５は、不動産情報処理装置１から、１または２以上の不動産情報を受信する。または、端末受信部３５は、不動産情報処理装置１から、２以上の不動産情報と集合住宅図情報とを受信する。そして、端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した１以上の不動産情報、または不動産情報込み集合住宅図情報を出力する。なお、不動産情報込み集合住宅図情報は、２以上の不動産情報を有する集合住宅図情報である。
【０１９６】
以下、本実施の形態における不動産情報処理システムの具体的な動作について説明する。不動産情報処理システムの概念図は図１である。
【０１９７】
今、不動産情報処理装置１の格納部１１は、図１０に示す不動産情報収集ルール管理表を保持している。不動産情報収集ルール管理表は、ウェブサイトまたはウェブページごとの不動産情報の収集ルールを管理している。不動産情報収集ルール管理表は、「ＩＤ」「ＵＲＬ」「項目」「収集ルール情報」を有するレコードを１以上、格納している。「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。「ＵＲＬ」は、クローリングするウェブページを示す。「項目」は、不動産情報を構成する情報である。「収集ルール情報」は、不動産情報を構成する情報（項目）を収集するためのルールを示す情報である。
【０１９８】
「収集ルール情報」は、タグパターン情報、または文字列パターン情報、またはタグパターン情報と文字列パターン情報である。タグパターン情報は、ＨＴＭＬまたはＸＭＬ等の記述言語のタグのパターンを示す。なお、タグパターン情報の中の「＄」は変数を示し、取得する文字列を示す。つまり、「ＩＤ＝１」の項目「住所」は、ウェブページの中の「＜ＤＬ＞＜ＤＴ＞所在地＜／ＤＴ＞＜ＤＤ＞＄＜／ＤＤ＞＜／ＤＬ＞」にマッチする箇所の中の＜ＤＤ＞と＜／ＤＤ＞とに囲まれた文字列を取得することを示す。
【０１９９】
文字列パターン情報は、文字列のパターンを示す。「ＩＤ＝２」の項目「住所」の文字列パターン情報「．＊［都｜道｜府｜県］．＊」は、'都'または'道' または'府' または'県'を含む文字列であることを示す。つまり、「ＩＤ＝２」の項目「住所」は、ウェブページの中の「＜ＤＤ＞＄＜／ＤＤ＞」にマッチする箇所の中の＜ＤＤ＞と＜／ＤＤ＞とに囲まれた文字列であり、'都'または'道' または'府' または'県'を含む文字列を取得することを示す。また、「ＩＤ＝２」の項目「専有面積」の文字列パターン情報「[1-9][0-9]*'m2'」は、「1」から「9」の間の数字に続き、「0」から「9」の間の１以上の数字が続き、その後に文字列「m2」が続く場合にマッチすることを示す。
【０２００】
また、格納部１１は、図１１に示す住所正規化ルール管理表を格納している。住所正規化ルール管理表は、１以上の住所正規化ルールを管理する。住所正規化ルール管理表は、「ＩＤ」「住所正規化ルール情報」を有するレコードを、１以上管理している。「住所正規化ルール情報」は、「入力」「出力」を有する。「住所正規化ルール情報」は、「入力」で示されるパターンを、「出力」で示されるパターンに変換する、というルールを示す情報である。図１１の「ＩＤ＝１」のレコードは、例えば、文字列「3丁目」は文字列「3-」に変更することを示す。また、「ＩＤ＝６」のレコードは、建物名は削除することを示す。なお、建物名は、例えば、住所（例えば、「3-1-26」）の後の文字列である、とする。また、「ＩＤ＝９」のレコードは、特定の文字列である「大字」は削除することを示す。また、「ＩＤ＝１０」のレコードは、重複文字列は削除することを示し、当該住所正規化ルールを適用すれば、例えば、文字列「埼玉県鶴ヶ島市鶴ケ丘鶴ケ島市大字鶴ケ丘74-1」は文字列「埼玉県鶴ヶ島市鶴ヶ丘74-1」になる。さらに、「ＩＤ＝１１」のレコードは、京都市の住所であり、「〜町」と「数字」との間に、数字以外の文字列が存在する場合、当該文字列を消去することを示す。この住所正規化ルールを適用すれば、例えば、「京都府京都市東山区林下町新橋通大和大路東入3-433」は「京都府京都市東山区林下町3-433」になる。
【０２０１】
また、格納部１１は、図１２に示す名寄せルール管理表を格納している。名寄せルール管理表は、建物名の名寄せのためのルールを示す情報である１以上の名寄せルールを管理する。名寄せルール管理表は、「ＩＤ」「名寄せルール情報」を有するレコードを１以上格納している。「名寄せルール情報」は、「入力」で示されるパターンまたは文字列を、「出力」で示されるパターンまたは文字列に変換する、というルールを示す情報である。
【０２０２】
以上の状況において、以下に２つの具体例について説明する。具体例１は、集合住宅図情報を出力する例である。具体例２は、販売価格、賃貸価格の査定額を算出する例である。
【０２０３】
（具体例１）
まず、ユーザは、不動産情報処理装置１に対して、不動産情報の収集の指示を入力した、とする。
【０２０４】
次に、不動産情報処理装置１は、かかる指示を受け付け、不動産情報収集部１４２は、不動産情報を収集するためのクローリングのタイミングであると判断する。
【０２０５】
次に、不動産情報収集部１４２は、以下のように不動産情報を収集する。つまり、不動産情報収集部１４２は、図１０のＵＲＬ「ＵＲＬ１」を用いて、１番目のウェブページを取得する。そして、図１０の「ＩＤ＝１」のタグパターン情報を用いて、不動産情報を構成する「住所」「専有面積」などを取得する。なお、不動産情報収集部１４２は、項目「住所」「専有面積」などに対応するタグパターン情報を１番目のウェブページに適用し、隣接する「住所」「専有面積」などを、一の不動産情報を構成する「住所」「専有面積」等であるとして、一つの不動産情報を取得する。次に、不動産情報収集部１４２は、図１０のＵＲＬ「ＵＲＬ２」を用いて、２番目のウェブページを取得する。そして、図１０の「ＩＤ＝２」の収集ルール情報を用いて、不動産情報を構成する「住所」「専有面積」などを取得する。以後、不動産情報収集部１４２は、図１０の３番目以降のレコードを同様に用いて、ウェブ上から多数の不動産情報を収集する。
【０２０６】
次に、住所正規化処理部１４３は、不動産情報の集約処理を行う。具体的には、住所正規化処理部１４３は、図１１の住所正規化ルール管理表を用いて、不動産情報の住所情報を構成する文字列の正規化を行う。正規化とは、文字のゆらぎを統一する処理である。そして、例えば、住所正規化処理部１４３は、図１１の住所正規化ルール情報を用いて、住所情報「東京都豊島区池袋二丁目39-12」を「東京都豊島区池袋2-39-12」に変換する。また、例えば、住所正規化処理部１４３は、図１１の住所正規化ルール情報を用いて、住所情報「東京都西東京市保谷町4丁目2ー33 テラスエルフ」を住所情報「東京都西東京市保谷町4-2-33」に変換する。また、例えば、住所正規化処理部１４３は、住所情報「京都府京都市中京区観音町二条通柳馬場西入85-1」を住所情報「京都府京都市中京区観音町85-1」に変換する。また、例えば、住所正規化処理部１４３は、住所情報「埼玉県川口市芝大字芝6856-1」を「埼玉県川口市芝6856-1」に変換する。さらに、例えば、「埼玉県東松山市高坂304-1高坂304−1」を「埼玉県東松山市高坂304-1」に変換する。
【０２０７】
次に、建物名寄処理部１４４は、図１２の名寄せルール管理表を用いて、同一の建物名の表記を統一する。建物名寄処理部１４４は、例えば、不動産情報収集部１４２が収集した情報から一つの建物名を取得し、当該建物名に、図１２の名寄せルール管理表のすべての値寄せルールを適用し、当該建物名から考えられる建物名を全て生成し、当該生成した建物名に合致する建物名を。最初に取得した一の建物名に置き換える。その結果、建物名寄処理部１４４は、「グローリア初穂相模原」と「グロリア初穂相模原」「グローリアハツホ相模原」「グロリアハツホ相模原」「グローリア初穂サガミハラ」「グロリア初穂サガミハラ」「グローリアハツホサガミハラ」「グロリアハツホサガミハラ」は同一の建物名であるとして、すべて「グローリア初穂相模原」に統一される。
【０２０８】
以上の結果、不動産情報収集部１４２は、図１３に示す多数の不動産情報を、不動産情報格納部１１２に蓄積した、とする。なお、不動産情報格納部１１２の不動産情報は、ユーザの手入力により、蓄積されても良いことは言うまでもない。
【０２０９】
次に、不動産情報処理装置１は、集合住宅図情報の生成タイミングである、と判断した、とする。
【０２１０】
そして、集合住宅図情報生成部１４１は、以下のように、図１３に示す多数の不動産情報を用いて、集合住宅図情報を生成する。なお、ここでは、建物名称情報「ＡＢＣマンション」に対応する集合住宅図情報を生成する場合について説明する。また、生成される集合住宅図情報は、不動産情報込み集合住宅図情報である。
【０２１１】
まず、集合住宅図情報生成部１４１は、建物名称情報「ＡＢＣマンション」に対応するすべての不動産情報を、図１３の不動産情報管理表から取得する。
【０２１２】
次に、集合住宅図情報生成部１４１は、号数「１０１」から「１０５」を含む不動産情報から１階の集合住宅図情報を生成する。なお、号数は、上述した号室情報である。また、ここで、集合住宅図情報生成部１４１は、号数の順に不動産情報をソートする。また、集合住宅図情報生成部１４１は、不動産情報が有する広さ情報に応じた広さの領域を有する住居図情報を生成する。ここで、住居図情報は矩形を有する。また、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の各不動産情報が有する「号数」「価格情報」「広さ情報」を住居図情報の予め決められた領域に付加する。なお、「価格情報」が存在しない場合、「価格情報」は住居図情報に付加されないことは言うまでもない。また、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の不動産情報が有する状態フラグを視覚的に示せるような住居図情報を生成する。ここで、状態フラグ「０」が示す「未販売」の住居に対しては、背景をグレーとする。そして、状態フラグ「１」が示す「販売中」の住居に対しては、背景を白とする。さらに、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の不動産情報が有する方角情報を用いて、同一の方角情報の住居の住居図情報は一まとめにし、異なる方角情報の住居の住居図情報は分離して配置するように、集合住宅図情報を生成する。
【０２１３】
また、集合住宅図情報生成部１４１は、２階以上の不動産情報も、各階ごとに、１階と同様の処理し、集合住宅図情報を生成する。
【０２１４】
以上の処理により、集合住宅図情報生成部１４１は、最終的な集合住宅図情報（不動産情報込み集合住宅図情報）を、集合住宅識別子「ＡＢＣマンション」に対応付けて、集合住宅図情報格納部１１１に蓄積する。
【０２１５】
以上の状況において、ユーザは、端末装置３に対して、「ＡＢＣマンション」を含む、集合住宅図情報の出力指示を入力した、とする。すると、端末装置３の端末受付部３２は、当該集合住宅図情報の出力指示を受け付ける。
【０２１６】
次に、端末送信部３４は、当該集合住宅図情報の出力指示を不動産情報処理装置１に送信する。
【０２１７】
次に、不動産情報処理装置１の受信部１２は、「ＡＢＣマンション」を含む集合住宅図情報の出力指示を受信する。
【０２１８】
次に、出力部１５は、「ＡＢＣマンション」に対応する集合住宅図情報を集合住宅図情報格納部１１１から取得し、当該集合住宅図情報を、集合住宅図情報の出力指示を送信してきた端末装置３に送信する。
【０２１９】
次に、端末装置３の端末受信部３５は、不動産情報込み集合住宅図情報を受信する。そして、端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した不動産情報込み集合住宅図情報を出力する。かかる出力例は、図１４である。図１４において、集合住宅図情報が有する各住居の領域は、各不動産情報の広さ情報、方角情報、状態フラグ等を反映した態様である。
【０２２０】
なお、集合住宅図情報生成部１４１は、各階ごとに、集合住宅図情報を生成しても良い。かかる場合、集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、「ＡＢＣマンション」の１階の集合住宅図情報を、図１５のように生成する。そして、集合住宅図情報生成部１４１は、「ＡＢＣマンション」および「１階」という情報に対応付けて、生成した集合住宅図情報を、集合住宅図情報格納部１１１に蓄積する。
【０２２１】
なお、ここでは、集合住宅図情報生成部１４１は、例えば、号数の順に不動産情報をソートする。また、不動産情報が有する広さ情報に応じた広さの領域を有する住居図情報を生成する。また、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の各不動産情報が有する「号数」「価格情報」「広さ情報」を住居図情報の予め決められた領域に付加する。なお、「価格情報」が存在しない場合、「価格情報」は住居図情報に付加されないことは言うまでもない。また、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の不動産情報が有する状態フラグを視覚的に示せるような住居図情報を生成する。ここで、状態フラグ「０」が示す「未販売」の住居に対しては、背景をグレーとする。そして、状態フラグ「１」が示す「販売中」の住居に対しては、背景を白とする。さらに、集合住宅図情報生成部１４１は、１階の不動産情報が有する方角情報を用いて、同一の方角情報の住居の住居図情報は一まとめにし、異なる方角情報の住居の住居図情報は分離して配置するように、集合住宅図情報を生成する。ここでは、集合住宅図情報生成部１４１は、各住居図情報を、方角情報が示す方角に従って配置する。
【０２２２】
そして、ユーザが、例えば、「ＡＢＣマンション」の「１階」の不動産情報群の出力指示を端末装置３に入力した、とする。すると、端末装置３の端末受付部３２は、当該出力指示を受け付ける。次に、端末送信部３４は、当該出力指示を不動産情報処理装置１に送信する。
【０２２３】
次に、不動産情報処理装置１の受信部１２は、「ＡＢＣマンション」の「１階」を含む集合住宅図情報の出力指示を受信する。
【０２２４】
そして、出力部１５は、「ＡＢＣマンション」および「１階」に対応する集合住宅図情報を集合住宅図情報格納部１１１から取得し、当該集合住宅図情報を、集合住宅図情報の出力指示を送信してきた端末装置３に送信する。
【０２２５】
次に、端末装置３の端末受信部３５は、不動産情報込み集合住宅図情報を受信する。そして、端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した不動産情報込み集合住宅図情報を出力する。かかる出力例は、図１５である。
【０２２６】
（具体例２）
次に、具体例２は、販売価格、賃貸価格の査定額を算出する場合について説明する。
【０２２７】
今、格納部１１は、図１６に示す広さ情報分類管理表を格納している。広さ情報分類管理表は、広さ情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。広さ情報分類管理表は、「ＩＤ」「広さ情報（平米）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「広さ情報（平米）」は広さ情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。
【０２２８】
また、格納部１１は、図１７に示す総階数情報分類管理表を格納している。総階数情報分類管理表は、総階数情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。総階数情報分類管理表は、「ＩＤ」「総階数情報（階）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「総階数情報（階）」は総階数情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。なお、図１７において、総階数情報が「１」「２」に対応する値情報を有しても良いことは言うまでもない。また、かかる場合、例えば、総階数情報「１」に対応する値情報は「ｖ２８」、総階数情報「２」に対応する値情報は「ｖ２９」である。また、「ｖ２１」「ｖ２２」等の値情報は、通常、定数である。
【０２２９】
また、格納部１１は、図１８に示す徒歩分数情報分類管理表を格納している。徒歩分数情報分類管理表は、徒歩分数情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。徒歩分数情報分類管理表は、「ＩＤ」「徒歩分数情報（分）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「徒歩分数情報（分）」は徒歩分数情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。なお、徒歩分数情報が「１５分以上」について、かかる地域は徒歩圏の地域ではなく車を使用する地域であるので、１５分でも１６分でも２０分でも同じ値情報を対応付けている。
【０２３０】
また、格納部１１は、図１９に示す築年数情報分類管理表を格納している。築年数情報分類管理表は、築年数情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。築年数情報分類管理表は、「ＩＤ」「築年数情報（年）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「築年数情報（年）」は築年数情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。
【０２３１】
また、格納部１１は、図２０に示す所属階数相対位置情報分類管理表を格納している。所属階数相対位置情報分類管理表は、所属階数相対位置情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。所属階数相対位置情報分類管理表は、「ＩＤ」「所属階数相対位置情報（ｐ＝所属階数／総階数）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「所属階数相対位置情報（ｐ＝所属階数／総階数）」は所属階数相対位置情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。なお、ここでは、所属階数相対位置情報（ｐ）は、「ｐ＝所属階数／総階数」により算出されるが、他の演算式により、所属階数の相対的な位置を示す情報を算出しても良い。
【０２３２】
また、格納部１１は、図２１に示す所属階数情報分類管理表を格納している。所属階数情報分類管理表は、所属階数情報を用いた不動産のクラス分けを行うための情報、および査定額を算出するための情報を管理する表である。所属階数情報分類管理表は、「ＩＤ」「所属階数情報（階）」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「所属階数情報（階）」は所属階数情報の範囲を示す範囲情報である。「値情報」は算出式に代入される値を示す。
【０２３３】
また、格納部１１は、図２２に示す間取り情報分類管理表を格納している。間取り情報分類管理表は、間取り情報を用いた、査定額を算出するための情報を管理する表である。間取り情報分類管理表は、「ＩＤ」「間取り情報」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「間取り情報」は間取り情報を示す情報であり、これも範囲情報と言っても良い。「値情報」は算出式に代入される値を示す。
【０２３４】
また、格納部１１は、図２３に示す方角情報分類管理表を格納している。方角情報分類管理表は、方角情報を用いた、査定額を算出するための情報を管理する表である。方角情報分類管理表は、「ＩＤ」「方角情報」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「方角情報」は方角を示す情報であり、これも範囲情報と言っても良い。「値情報」は演算式で代入される値（パラメータ）を示す。
【０２３５】
また、格納部１１は、図２４に示す地区識別子分類管理表を格納している。地区識別子分類管理表は、地区識別子を用いた、査定額を算出するための情報を管理する表である。地区識別子分類管理表は、「ＩＤ」「地区識別子」「値情報」を有する。「ＩＤ」はレコードを識別する情報であり、分類のための識別情報である。「地区識別子」は地区を識別する情報であり、これも範囲情報と言っても良い。「値情報」は演算式で代入される値（パラメータ）を示す。
【０２３６】
なお、格納部１１は、間取り情報分類管理表、方角情報分類管理表、地区識別子分類管理表以外にも、パラメータの各値または範囲情報に対応する値情報であり、演算式に代入され得る値情報を保持しているものとする。
【０２３７】
さらに、算定方法情報格納部１１４は、図２５に示す算定方法情報管理表を格納している、とする。算定方法情報管理表は、算定方法情報を管理する表であり、「クラス識別子」「算定方法特定情報」「範囲情報群」「差異係数」を有するレコードを１以上格納している。「クラス識別子」は、１または２以上の分類パラメータの値により決定される不動産のクラスを識別する情報である。「クラス識別子」は、ここでは、上述したメタクラスを識別する情報である。また、「算定方法特定情報」は、ここでは、不動産の査定額を算定する演算式である。「算定方法特定情報」は、ここでは、１次関数の算出式であるが、他の種類の算出式でも良い。また、「範囲情報群」は、１または２以上の分類パラメータの値の範囲を示す情報である。なお、ここでの「範囲情報群」は、図１６〜図２４の各種の分類管理表の「ＩＤ」であるが、「範囲情報」であっても良いことは言うまでもない。また、「差異係数」は、パラメータごと、クラスごとに存在する。「差異係数」は、差異があった場合に、算出式に適用する係数である。
【０２３８】
以上の状況により、入力パラメータ集合受付部１３２は、以下の不動産情報Ｒ１が有する入力パラメータ集合（不動産情報を構成する複数のパラメータ）を不動産情報格納部１１２から読み出した、とする。なお、入力パラメータ集合は、タグ＜入力パラメータ集合＞とタグ＜／入力パラメータ集合＞の間の情報である。また、この時点で、不動産情報Ｒ１は、価格情報を有さない不動産情報の一つである、とする。
＜入力パラメータ集合＞
＜住所情報＞東京都渋谷区・・・・
＜広さ情報＞８０ｍ２
＜間取り情報＞３ＬＤＫ
＜方角情報＞南向き
＜総階数情報＞１０
＜徒歩分数情報＞６
＜築年数情報＞９
＜所属階数相対位置情報＞０．８
＜所属階数情報＞８
＜地区識別子＞渋谷区
＜用途地域識別子＞第１種中高層住居専用地域
＜／入力パラメータ集合＞
【０２３９】
次に、査定額取得部１４６は、受け付けられた上記の入力パラメータ集合から、予め決められた１以上の分類用パラメータ「＜広さ情報＞８０ｍ２、＜総階数情報＞１０、＜徒歩分数情報＞６、＜築年数情報＞９、＜所属階数相対位置情報＞０．８、＜所属階数情報＞８」を取得する。
【０２４０】
次に、査定額取得部１４６は、「＜広さ情報＞８０ｍ２」に対応するＩＤ「５」、「＜総階数情報＞１０」に対応するＩＤ「３」、＜徒歩分数情報＞６」に対応するＩＤ「３」、＜築年数情報＞９」に対応するＩＤ「１」、＜所属階数相対位置情報＞０．８」に対応するＩＤ「４」、＜所属階数情報＞８」に対応するＩＤ「５」を、各分類管理表（図１６〜図２１）から取得する。
【０２４１】
また、査定額取得部１４６は、「＜広さ情報＞８０ｍ２」に対応する値情報「ｖ１５」、「＜総階数情報＞１０」に対応する値情報「ｖ２３」、＜徒歩分数情報＞６」に対応する値情報「ｖ３３」、＜築年数情報＞９」に対応する値情報「ｖ４１」、＜所属階数相対位置情報＞０．８」に対応する値情報「ｖ５４」、＜所属階数情報＞８」に対応する値情報「ｖ６５」も、各分類管理表から取得する。
【０２４２】
次に、クラス決定部１４５は、分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定する。つまり、クラス決定部１４５は、「＜広さ情報＞８０ｍ２」に対応するＩＤ「５」、「＜総階数情報＞１０」に対応するＩＤ「３」、＜徒歩分数情報＞６」に対応するＩＤ「３」、＜築年数情報＞９」に対応するＩＤ「１」、＜所属階数相対位置情報＞０．８」に対応するＩＤ「４」、＜所属階数情報＞８」に対応するＩＤ「５」のすべてに合致する範囲情報群と対になる算定方法特定情報「ｙ＝ａ９８＋ｂ９８ｘ９８１＋ｃ９８ｘ９８２＋・・・」を、図２５の算定方法情報管理表から取得する。なお、本算定方法特定情報である演算式において、「ｙ」は査定額である。また、「ａ９８」「ｂ９８」「ｃ９８」等は定数、「ｘ９８１」「ｘ９８２」等は変数であり、各々、対応するパラメータが代入される。
【０２４３】
また、査定額取得部１４６は、入力パラメータ集合であり、分類用パラメータでない各パラメータに対応する値情報も取得する。つまり、例えば、査定額取得部１４６は、「＜間取り情報＞３ＬＤＫ」に対応する値情報「ｖ７５」を図２２の間取り情報分類管理表から取得する。また、例えば、査定額取得部１４６は、「＜方角情報＞南向き」に対応する値情報「ｖ８１」を図２３の間取り情報分類管理表から取得する。さらに、例えば、査定額取得部１４６は、「＜地区識別子＞渋谷区」に対応する値情報「ｖ９０２」を図２４の地区識別子分類管理表から取得する。
【０２４４】
そして、査定額取得部１４６は、クラス決定部１４５が取得した算出式「ｙ＝ａ９８＋ｂ９８ｘ９８１＋ｃ９８ｘ９８２＋・・・」に、入力パラメータ集合のうちの１以上の各パラメータに対応する値情報を、各パラメータに対応する変数（「ｘ９８１」「ｘ９８２」等）に代入し、演算する。そして、査定額取得部１４６は、査定額「３８００万円」を得た、とする。
【０２４５】
次に、査定額取得部１４６は、算出した査定額（販売価格）を示す価格情報「３８００万円」を、不動産情報格納部１１２の不動産情報Ｒ１の中に蓄積する。
【０２４６】
また、査定額取得部１４６は、不動産情報Ｒ１の賃貸価格の査定額を以下のように算出する、とする。
【０２４７】
まず、査定額取得部１４６は、不動産情報Ｒ１の入力パラメータ集合から取得されるベクトルデータ（ｖ１５，ｖ２３，ｖ３３，ｖ４１，ｖ５４，ｖ６５，ｖ７５，ｖ８１，ｖ９０２，・・・）を取得する。
【０２４８】
なお、不動産情報のベクトルデータは（＜広さ情報＞に対応する値情報，＜間取り情報＞に対応する値情報，＜方角情報＞に対応する値情報，＜総階数情報＞に対応する値情報，＜徒歩分数情報＞に対応する値情報，＜築年数情報＞に対応する値情報，＜所属階数相対位置情報＞に対応する値情報，＜所属階数情報＞に対応する値情報，＜地区識別子＞に対応する値情報，＜用途地域識別子＞に対応する値情報）である。
【０２４９】
次に、査定額取得部１４６は、学習情報格納部１１３の中の学習情報から、入力パラメータ集合から取得されるベクトルデータ（ｖ１５，ｖ２３，ｖ３３，ｖ４１，ｖ５４，ｖ６５，ｖ７５，ｖ８１，ｖ９０２，・・・）に最も近似するパラメータ群のベクトルデータを有する学習情報を決定する。
【０２５０】
そして、査定額取得部１４６は、以下の不動産情報Ｒ２を有する学習情報を、最も近似する学習情報として決定した、とする。
＜不動産情報＞Ｒ２
＜住所情報＞東京都渋谷区・・・・
＜広さ情報＞７０ｍ２
＜間取り情報＞３ＬＤＫ
＜方角情報＞南向き
＜総階数情報＞１０
＜徒歩分数情報＞６
＜築年数情報＞９
＜所属階数相対位置情報＞０．８
＜所属階数情報＞８
＜地区識別子＞渋谷区
＜用途地域識別子＞第１種中高層住居専用地域
＜価格情報  種類＝賃貸価格＞１５万円／月
＜／不動産情報＞
【０２５１】
次に、査定額取得部１４６は、決定した学習情報が有する賃貸価格情報「１５万円／月」を取得する。
【０２５２】
次に、査定額取得部１４６は、不動産情報Ｒ１と不動産情報Ｒ２との差異情報「１０（平米）」（「＜広さ情報＞８０ｍ２」と「＜広さ情報＞７０ｍ２」との差異）を取得する。
【０２５３】
次に、査定額取得部１４６は、不動産情報Ｒ１の各パラメータを用いて、図２５の表を参照し、不動産情報Ｒ１のクラスを示すクラス識別子「９８」を取得する。
【０２５４】
次に、査定額取得部１４６は、クラス識別子「９８」と対になる差異係数「２．５」を取得する。また、査定額取得部１４６は、１平米あたりの賃貸料の差異の基本額「１０００円」を保持している、とする。
【０２５５】
次に、査定額取得部１４６は、「１０（平米）」と賃貸料の差異の基本額「１０００円」と差異係数「２．５」とを用いて、不動産情報Ｒ２の不動産の賃貸価格と、不動産情報Ｒ１の不動産の賃貸価格との差異を「１０×１０００×２．５＝２５０００円」と算出する。
【０２５６】
次に、査定額取得部１４６は、不動産情報Ｒ２の不動産の賃貸価格情報「１５万円／月」に「２５０００円」を加算し、不動産情報Ｒ１の不動産の賃貸価格「１７５０００円／月」を得る。
【０２５７】
次に、査定額取得部１４６は、算出した賃貸価格を示す賃貸価格情報「１７５０００円／月」を、不動産情報格納部１１２の不動産情報Ｒ１の中に蓄積する。
【０２５８】
以上より、不動産情報Ｒ１には、「＜価格情報  種類＝販売価格＞３８００万円／，＜価格情報  種類＝賃貸価格＞１７５０００円／月」が追記された。
【０２５９】
また、次に、ユーザは、端末装置３に対して、不動産情報Ｒ１を含むマンションのうちの８階の集合住宅図情報の出力指示を入力した、とする。すると、端末装置３の端末受付部３２は、当該集合住宅図情報の出力指示を受け付ける。
【０２６０】
次に、端末送信部３４は、当該集合住宅図情報の出力指示を不動産情報処理装置１に送信する。
【０２６１】
次に、不動産情報処理装置１の受信部１２は、不動産情報Ｒ１を含むマンションのうちの８階の集合住宅図情報の出力指示を受信する。
【０２６２】
次に、出力部１５は、不動産情報Ｒ１を含むマンションのうちの８階の集合住宅図情報を集合住宅図情報格納部１１１から取得し、当該集合住宅図情報を、集合住宅図情報の出力指示を送信してきた端末装置３に送信する。なお、集合住宅図情報の生成処理等については、上記で説明済みであるので、再度の説明は省略する。
【０２６３】
次に、端末装置３の端末受信部３５は、不動産情報込み集合住宅図情報を受信する。そして、端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した不動産情報込み集合住宅図情報を出力する。かかる出力例は、図２６である。なお、図２６のＲ１は不動産情報Ｒ１に対応する不動産の不動産情報の表示例であり、販売価格と賃貸価格の両方の表示を含む。また、図２６のＲ２は不動産情報Ｒ２に対応する不動産の不動産情報の表示例である。
【０２６４】
以上、本実施の形態によれば、不動産を適切にクラス分けし、クラスに応じた算出方法を採用しているので、適切に不動産の査定価格を算出できる。
【０２６５】
また、本実施の形態によれば、適切に不動産の購入価格と賃貸価格の両方の査定が可能になる。そして、本実施の形態によれば、一の不動産の購入価格と賃貸価格の両方が表示できる。
【０２６６】
また、本実施の形態によれば、集合住宅の中の２以上の各住居の価格を含む住居情報を、集合住宅内の住居に対応付けて出力できる。
【０２６７】
また、本実施の形態によれば、集合住宅の中の２以上の各住居の住居情報を、販売中か非販売中かを視覚的に区別可能なように出力できる。
【０２６８】
また、本実施の形態によれば、一の集合住宅の２以上の各住居の住居情報から、集合住宅図情報の少なくとも一部を生成できる。なお、本実施の形態によれば、２以上の各住居の住居情報から、２以上の住居の配置関係を示す態様で、集合住宅図情報を生成できる。
【０２６９】
また、本実施の形態によれば、一の集合住宅の２以上の各住居の住居情報が有する広さ情報が示す広さに対応する住居の領域を含む集合住宅図情報の少なくとも一部を生成できる。
【０２７０】
また、本実施の形態によれば、ウェブ上の１以上のサーバ装置から、住居情報を自動的に収集できる。
【０２７１】
また、本実施の形態によれば、実質的に同一の住所情報を集約できる。さらに、本実施の形態によれば、実質的に同一の建物の名称を集約できる。
【０２７２】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における不動産情報処理装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータアクセス可能な記録媒体は、不動産のクラス分けに使用される１または２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合を構成する各分類用パラメータの範囲を示す範囲情報と、１または２以上の各分類用パラメータの範囲情報により特定される各クラスに対応する査定額の算定方法を特定する算定方法特定情報との組である２以上の算定方法情報を格納し得る算定方法情報格納部を具備し、コンピュータを、一の不動産の１または２以上のパラメータの集合である入力パラメータ集合を受け付ける入力パラメータ集合受付部と、前記入力パラメータ集合に含まれる分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報を決定するクラス決定部と、前記クラス決定部が決定した算定方法特定情報と、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータとを用いて査定額を取得する査定額取得部と、前記査定額を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２７３】
上記プログラムにおいて、前記算定方法特定情報は、１以上のパラメータを代入し得る算出式であり、前記査定額取得部は、前記入力パラメータ集合のうちの分類用パラメータ集合に対応する算定方法特定情報である算出式に、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを代入し、査定額を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７４】
上記プログラムにおいて、２以上の各クラスの２以上の算定方法特定情報のうち、少なくとも２つの算定方法特定情報は、使用するパラメータの種類が異なるものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７５】
上記プログラムにおいて、前記記録媒体は、２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報であり、２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられた２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部をさらに具備し、前記査定額取得部は、前記分類部が決定した算定方法特定情報に対応する１以上の学習情報に対して、前記入力パラメータ集合のうちの１以上のパラメータを適用し、査定額を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７６】
上記プログラムにおいて、前記分類用パラメータ集合は、存在する地区を識別する地区識別子、用途地域を識別する用途地域識別子、築年数を示す築年数情報、最大の階数を示す階数情報、駅からの徒歩時間を示す徒歩時間情報のうちの１または２以上のパラメータの集合であるものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７７】
上記プログラムにおいて、前記査定額取得部は、一の不動産の購入価格と賃貸価格の両方を算出し、前記購入価格の算出方法と、賃貸価格の算出方法とが異なることを特徴とするものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７８】
上記プログラムにおいて、記録媒体は、２以上のパラメータと賃貸価格を示す賃貸価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部を具備し、前記査定額取得部は、前記入力パラメータ集合と予め決められた関係を満たすほど近似した学習情報を決定する近似学習情報決定手段と、前記入力パラメータ集合と前記近似した学習情報が有する２以上のパラメータとの差異に応じて、前記近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正する賃貸価格情報修正手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２７９】
上記プログラムにおいて、前記学習情報は、２以上のいずれかの算定方法特定情報に対応付けられており、前記査定額取得部は、前記近似した学習情報に対応する算定方法特定情報に応じて、前記近似した学習情報が有する賃貸価格情報を修正するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０２８０】
（実施の形態２）
本実施の形態において、学習情報を用いて、不動産情報のパラメータごとに、適切な分類を決定する算定方法情報生成装置について説明する。
【０２８１】
また、本実施の形態において、不動産情報のパラメータごとに、試行錯誤的にパラメータの分類を与え、最も良い分類を決定する算定方法情報生成装置について説明する。
【０２８２】
さらに、本実施の形態において、分類を行うクラス数は固定的に与えられたり、動的に変動したりする方法を用いて、不動産情報のパラメータごとに、適切な分類を決定する算定方法情報生成装置について説明する。
【０２８３】
図２７は、本実施の形態における算定方法情報生成装置４のブロック図である。算定方法情報生成装置４は、通常、実施の形態１で説明した不動産情報処理装置１の算定方法情報格納部１１４の中の算定方法情報を生成する装置である。
【０２８４】
算定方法情報生成装置４は、格納部４１、受付部４２、および処理部４３を備える。
【０２８５】
格納部４１は、学習情報格納部４１１、および算定方法情報格納部１１４を備える。
【０２８６】
受付部４２は、パラメータ識別子受付部４２１、およびクラス数受付部４２２を備える。
【０２８７】
処理部４３は、学習情報取得部４３１、算出式生成部４３２および、算定方法情報出力部４３３を備える。
【０２８８】
学習情報取得部４３１は、クラス分類手段４３１１、および学習情報取得手段４３１２を備える。
【０２８９】
算出式生成部４３２は、算出式生成手段４３２１、価格算定手段４３２２、誤差情報取得手段４３２３、およびクラス分類決定手段４３２４を備える。
【０２９０】
格納部４１は、各種の情報を格納し得る。各種の情報とは、例えば、学習情報、算定方法情報である。
【０２９１】
学習情報格納部４１１は、２以上の学習情報を格納し得る。学習情報は、ここでは、２以上のパラメータと価格情報とを有する。２以上のパラメータは、クラス分けに使用される１以上のパラメータである分類用パラメータ集合を含む。パラメータは、不動産情報を構成するパラメータである。また、パラメータは、パラメータを識別するパラメータ識別子に対応付いていることは好適である。
【０２９２】
受付部４２は、各種の情報や指示を受け付ける。各種の情報や指示とは、後述するパラメータ識別子、クラス数等である。
【０２９３】
各種の情報や指示の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部４２は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０２９４】
パラメータ識別子受付部４２１は、一の分類用パラメータを識別する分類用パラメータ識別子（単に、パラメータ識別子と言っても良い）を受け付ける。また、パラメータ識別子受付部４２１は、２以上の分類用パラメータ識別子を受け付けても良い。
【０２９５】
パラメータ識別子受付部４２１は、１または２以上の分類用パラメータ識別子を、格納部４１から読み出す処理でも良い。なお、１以上の分類用パラメータは、通常、予め決められている。
【０２９６】
クラス数受付部４２２は、一のパラメータに対するクラス数（ｎ）を受け付ける。クラス数のｎは２以上の自然数である。クラス数受付部４２２は、１以上の各パラメータに対するクラス数（ｎ）を受け付ける。また、クラス数受付部４２２は、クラス数を、自動的に取得しても良い。クラス数受付部４２２は、例えば、クラス数ｎを、２から順にインクリメントしながら取得し、終了条件を満たした場合に終了しても良い。終了条件は、例えば、上限の閾値で、固定的でも良いし、動的に変更されても良い。動的に変更される場合は、パラメータに応じて動的に変更されても良い。
【０２９７】
処理部４３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、学習情報取得部４３１、算出式生成部４３２、算定方法情報出力部４３３等が行う処理である。
【０２９８】
学習情報取得部４３１は、ｎ（ｎは２以上）のクラスに分類されている分類用パラメータであり、パラメータ識別子で識別される分類用パラメータのクラスごとに、各クラスに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得する。学習情報取得部４３１は、通常、分類用パラメータのクラスに対応する範囲情報に合致する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から検索する。
【０２９９】
学習情報取得部４３１は、メタクラスごとに、各メタクラスに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得することは好適である。なお、メタクラスとは、２以上の各分類用パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせである。
【０３００】
例えば、分類用パラメータ「広さ情報」のクラスが６つであり、例えば、「１〜１９」「２０〜２９」「３０〜４９」「５０〜６９」「７０〜８９」「９０〜」（すべて単位は、平米）であり、分類用パラメータ「総階数情報」のクラスが、例えば、７つであり、例えば、「３〜４」「５〜９」「１０〜１４」「１５〜１９」「２０〜２７」「２８〜３９」「４０〜」である、とする。そして、分類用パラメータ集合が、「広さ情報」および「総階数情報」の２つである場合のメタクラスは、分類用パラメータ「広さ情報」のクラスのうちの一つ、および分類用パラメータ「総階数情報」のクラスのうちの一つの組み合わせである。つまり、かかる場合、メタクラスは、６×７の４２通りである。
【０３０１】
学習情報取得部４３１は、パラメータ識別子で識別されるパラメータを、クラス数受付部４２２が受け付けたクラス数（ｎ）のクラスに分類し、クラスごとに、１以上の学習情報を取得しても良い。
【０３０２】
学習情報取得部４３１は、パラメータ識別子で識別されるパラメータをｎ（ｎは２以上）のクラスに分類し、クラスごとに、各クラスに対応する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得しても良い。パラメータをｎのクラスに分類することは、パラメータの値をクラスに分類することである。例えば、パラメータ「広さ情報」を６のクラスに分類した結果の例は、図１６の属性「広さ情報」である。
【０３０３】
学習情報取得部４３１は、パラメータ識別子で識別されるパラメータを、クラス数受付部４２２が受け付けたクラス数（ｎ）のクラスに分類し、クラスごとに、１以上の学習情報を取得する。なお、ｎは、予め決められていても良いし、２以上ｍ（ｍは３以上の自然数）以下で、順次、変更されていっても良い。
【０３０４】
クラス分類手段４３１１は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うことは好適である。クラス分類手段４３１１が行うクラスの分類方法については問わない。例えば、パラメータが「１」から「９」の９の自然数の値を採り得る場合であり、当該パラメータを３つのクラスに分類する場合、クラス分類手段４３１１は、「１〜３」「４〜６」「７〜９」と、クラスごとに均等な数のパラメータが含まれるように３つのクラスを構成しても良いし、「１」「２」「３〜９」、「１〜７」「８」「９」等のように、均等でないパラメータが含まれるようなクラスを構成しても良い。クラス分類手段４３１１は、通常、分類用パラメータが採り得る値を、クラス数に応じて、分割する。
【０３０５】
ここで、クラスの分類を行うとは、例えば、クラスごとに、クラスの分類の情報であるクラス分類情報を取得することである。クラス分類情報は、例えば、分類パラメータ識別子と、範囲情報の組を２組以上有する。
【０３０６】
学習情報取得手段４３１２は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、クラス分類手段４３１１が分類した２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得する。
【０３０７】
学習情報取得手段４３１２は、メタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータの範囲情報に対応する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得しても良い。なお、メタクラスは、２以上の各分類用パラメータから選択された一のクラスの組み合わせからなる。
【０３０８】
算出式生成部４３２は、クラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する。クラスごとの１以上の学習情報は、学習情報取得部４３１が取得した学習情報である。
【０３０９】
算出式生成部４３２は、メタクラスごとに、１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する。２以上のパラメータを代入する変数は、通常、価格情報以外のパラメータを代入する変数である。なお、１以上の学習情報は、学習情報取得部４３１が取得した学習情報である。
【０３１０】
算出式生成部４３２は、例えば、１以上の学習情報を用いて、重回帰分析により線形の演算式を生成することは好適である。
算出式生成手段４３２１は、メタクラスごとに、１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する。算出式生成手段４３２１は、メタクラスごとに、１以上の学習情報を用いて、１以上のパラメータを用いて、価格情報を算出する場合に、誤差が最小になるような算出式を生成する。算出式生成手段４３２１が算出式を生成するアルゴリズムは種々あり得、問わない。
【０３１１】
価格算定手段４３２２は、各クラスの算出式に、各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する。
【０３１２】
価格算定手段４３２２は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、算出式生成手段４３２１が生成した各クラスの算出式に、各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する。
【０３１３】
誤差情報取得手段４３２３は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、学習情報が有する価格情報（実価格情報と言っても良い）と、価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する。なお、誤差情報は、例えば、２つの価格の差の絶対値である。
【０３１４】
クラス分類決定手段４３２４は、２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、２通り以上の各クラスの分類に対して、誤差情報取得手段４３２３が取得した１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定する。
【０３１５】
なお、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類は、通常、１以上の誤差情報の代表値が最小のクラスの分類である。誤差の代表値とは、例えば、１以上の誤差情報の代表値は、１以上の誤差情報が示す誤差の平均値、中央値などである。
【０３１６】
算定方法情報出力部４３３は、クラスごとに、算出式生成部４３２が生成した算出式である算定方法特定情報を有する２以上の算定方法情報を取得し、出力する。
【０３１７】
算定方法情報出力部４３３は、メタクラスごとに、対応する２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合と、算出式生成手段４３２１が生成した算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を取得し、出力する。
【０３１８】
算定方法情報出力部４３３は、通常、２以上の算定方法情報を取得し、記録媒体に蓄積する。記録媒体は、通常、算定方法情報格納部１１４である。ただし、算定方法情報出力部４３３は、外部の装置に、取得した２以上の算定方法情報を送信する等しても良い。
【０３１９】
格納部４１、学習情報格納部４１１、算定方法情報格納部１１４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０３２０】
格納部４１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部４１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部４１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部４１で記憶されるようになってもよい。
【０３２１】
処理部４３、学習情報取得部４３１、算出式生成部４３２、算定方法情報出力部４３３、クラス分類手段４３１１、学習情報取得手段４３１２、算出式生成手段４３２１、価格算定手段４３２２、誤差情報取得手段４３２３、クラス分類決定手段４３２４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部４３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３２２】
算定方法情報出力部４３３は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現される、と考えても良い。
【０３２３】
次に、算定方法情報生成装置４の動作について、説明する。まず、算定方法情報生成装置４が一の分類用パラメータのクラス分類を決定する処理について、図２８のフローチャートを用いて説明する。
【０３２４】
（ステップＳ２８０１）パラメータ識別子受付部４２１は、一のパラメータ識別子を受け付けたか否かを判断する。一のパラメータ識別子を受け付けた場合はステップＳ２８０２に行き、一のパラメータ識別子を受け付けない場合はステップＳ２８０１に戻る。なお、一のパラメータ識別子は、分類用パラメータの識別子である。また、分類用パラメータの識別子は、通常、予め決められている、とする。
【０３２５】
（ステップＳ２８０２）クラス分類手段４３１１は、カウンタｉに２を代入する。
【０３２６】
（ステップＳ２８０３）クラス分類手段４３１１は、ｉのクラス数は、第一の終了条件を満たすか否かを判断する。第一の終了条件を満たす場合はステップＳ２８１９に行き、第一の終了条件を満たさない場合はステップＳ２８０４に行く。なお、第一の終了条件は、例えば、クラスに分割する場合の最大値になったことであり、例えば、共通またはパラメータごとに固定的に決められている。ただし、クラスに分割する場合の最大値は動的に決定されても良いし、分割可能な最大数をクラスに分割する場合の最大値である、としても良い。
【０３２７】
（ステップＳ２８０４）クラス分類手段４３１１は、カウンタｊに１を代入する。
【０３２８】
（ステップＳ２８０５）クラス分類手段４３１１は、一のパラメータのｊ番目のクラス分類方法は、第二の終了条件を満たすか否かを判断する。第二の終了条件を満たす場合はステップＳ２８１８に行き、第二の終了条件を満たさない場合はステップＳ２８０６に行く。なお、第二の終了条件は、ｉのクラス数に分ける際の、すべての場合の処理が完了したことでも良いし、ｊが予め決められた上限の数になったこと等でも良い。
【０３２９】
（ステップＳ２８０６）クラス分類手段４３１１は、カウンタｋに１を代入する。
【０３３０】
（ステップＳ２８０７）クラス分類手段４３１１は、ｊ番目のクラス分類方法におけるｋ番目のクラスが存在するか否かを判断する。ｋ番目のクラスが存在する場合はステップＳ２８０８に行き、ｋ番目のクラスが存在しない場合はステップＳ２８１７に行く。
【０３３１】
（ステップＳ２８０８）学習情報取得手段４３１２は、一のパラメータのｋ番目のクラスに属する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得する。ｋ番目のクラスに属する学習情報とは、ｋ番目のクラスに対応する範囲情報に合致するパラメータを有する学習情報である。なお、範囲情報に合致するパラメータとは、範囲情報に合致する値情報に対応するパラメータでも良い。
【０３３２】
（ステップＳ２８０９）算出式生成手段４３２１は、ステップＳ２８０８で取得された１以上の学習情報を用いて、ｋ番目のクラスの算出式を取得する。算出式生成手段４３２１は、例えば、ステップＳ２８０８で取得された１以上の学習情報が有する１以上のパラメータであり、価格情報を除く１以上のパラメータを変数とする算出式であり、１以上の学習情報が有する価格情報を算出するための誤差が最小となる算出式を、重回帰分析により取得する。
【０３３３】
（ステップＳ２８１０）価格算定手段４３２２は、カウンタｍに１を代入する。
【０３３４】
（ステップＳ２８１１）価格算定手段４３２２は、ｋ番目のクラスに属するｍ番目の学習情報が存在するか否かを判断する。ｍ番目の学習情報が存在する場合はステップＳ２８１２に行き、ｍ番目の学習情報が存在しない場合はステップＳ２８１５に行く。
【０３３５】
（ステップＳ２８１２）価格算定手段４３２２は、ステップＳ２８０９で取得された算出式に、ｍ番目の学習情報のパラメータを代入し、算定価格情報を算出する。
【０３３６】
（ステップＳ２８１３）誤差情報取得手段４３２３は、ｍ番目の学習情報が有する価格情報（実価格情報）とステップＳ２８１２で算出された算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。
【０３３７】
（ステップＳ２８１４）価格算定手段４３２２は、カウンタｍを１、インクリメントする。ステップＳ２８１１に戻る。
【０３３８】
（ステップＳ２８１５）誤差情報取得手段４３２３は、ｋ番目のクラスに属する１以上の学習情報を用いて取得した１以上の誤差情報を用いて、ｋ番目のクラスの誤差情報の代表値を算出する。なお、誤差情報の代表値は、例えば、１以上の誤差情報の平均値、１以上の誤差情報の中央値等である。但し、代表値の取得方法は問わない。かかることは、他の代表値も同様である。
【０３３９】
（ステップＳ２８１６）クラス分類手段４３１１は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ２８０７に戻る。
【０３４０】
（ステップＳ２８１７）誤差情報取得手段４３２３は、ｊ番目のクラス分類方法における、各クラスの誤差情報の代表値を用いて、ｊ番目のクラス分類方法の誤差情報の代表値を算出する。ステップＳ２８０５に戻る。
【０３４１】
（ステップＳ２８１８）クラス分類手段４３１１は、ｉのクラス数における各クラス分類方法の誤差情報の代表値を用いて、ｉのクラス数の誤差情報の代表値を算出する。ステップＳ２８０３に戻る。
【０３４２】
（ステップＳ２８１９）クラス分類決定手段４３２４は、すべてのクラス数における誤差情報の代表値から、誤差情報が最小のクラス数を決定する。そして、クラス分類決定手段４３２４は、当該決定したクラス数の誤差情報が最も小さいクラス分類方法を決定する。そして、クラス分類決定手段４３２４は、当該クラス分類方法の各クラスの範囲情報を取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。処理を終了する。
【０３４３】
なお、例えば、一のパラメータが「広さ情報」である場合、例えば、誤差情報が最小のクラス数は「６」であり、そのクラス分類方法の各クラスの範囲情報は、図１６の属性値「広さ情報」に示されている。
【０３４４】
なお、図２８のフローチャートにおいて、一の分類用パラメータ識別子を受け付けたが、２以上の分類用パラメータ識別子を受け付けて、各分類用パラメータ識別子に対して、上記の処理を実行することは好適である。
【０３４５】
次に、算定方法情報生成装置４が算定方法情報を蓄積する動作について、図２９のフローチャートを用いて説明する。なお、図２８のフローチャートにおいて説明した動作が、すべての分類用パラメータに対して実施され、すべての分類用パラメータの適切なクラス分けが完了している、とする。また、かかるクラス分けの例を示す図が、図１６〜図２１の属性「値情報」を除く表である。つまり、ここでの分類用パラメータは、例えば、広さ情報、総階数情報、徒歩分数情報、築年数情報、所属階数相対位置情報、所属階数情報の６つである。
【０３４６】
（ステップＳ２９０１）算出式生成手段４３２１は、カウンタｉに１を代入する。
【０３４７】
（ステップＳ２９０２）算出式生成手段４３２１は、ｉ番目のクラス（ここでは、メタクラスである）が存在するか否かを判断する。ｉ番目のクラスが存在する場合はステップＳ２９０３に行き、ｉ番目のクラスが存在しない場合は処理を終了する。なお、ここでのクラスの総数は、すべての分類用パラメータの各範囲情報の組み合わせの数である。つまり、クラス分けの結果が図１６〜図２１の「値情報」を除く表である場合、広さ情報の分類数「６」、総階数情報の分類数「７」、徒歩分数情報の分類数「６」、築年数情報の分類数「３」、所属階数相対位置情報の分類数「５」、および所属階数情報の分類「５」の乗算となり、クラスの総数は「６×７×６×３×５×５＝１８９００」である。
【０３４８】
（ステップＳ２９０３）学習情報取得手段４３１２は、ｉ番目のクラスに属する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得する。学習情報取得手段４３１２は、ｉ番目のクラスに対応する各分類用パラメータの範囲情報のすべてに合致する１以上の学習情報を学習情報格納部４１１から取得する。
【０３４９】
（ステップＳ２９０４）算出式生成手段４３２１は、ステップＳ２９０３で取得された１以上の学習情報を用いて、１以上のパラメータを用いて、価格情報を算出する場合に、誤差が最小になるような算出式を生成する。なお、１以上のパラメータは、通常、予め決められている。また、算出式生成手段４３２１が算出式を生成する場合に、１以上の各パラメータの値はそのまま使用されても良いし、何らかの算出式や対応表等を用いて、パラメータの値が変換された値（値情報）に置き換わって使用されても良い。算出式生成手段４３２１は、例えば、重回帰分析を用いて、算出式を生成しても良い。算出式生成手段４３２１は、例えば、予め決まれた範囲をはずれたデータを除いたデータ集合を用いて、重回帰分析により、算出式を生成することは好適である。
【０３５０】
（ステップＳ２９０５）算定方法情報出力部４３３は、ｉ番目のクラスに対応する１以上の各分類用パラメータの範囲情報と、ステップＳ２９０４で生成された算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を構成する。
【０３５１】
（ステップＳ２９０６）算定方法情報出力部４３３は、ステップＳ２９０５で構成した算定方法情報を算定方法情報格納部１１４に蓄積する。
【０３５２】
（ステップＳ２９０７）算出式生成手段４３２１は、カウンタｉを１、インクリメントする。
【０３５３】
なお、図２９のフローチャートにおいて、蓄積された算定方法情報の集合は、例えば、図２５の算定方法情報管理表（差異係数は除く）である。
【０３５４】
以上、本実施の形態によれば、不動産の査定価格を算出するために利用される算定方法情報が自動生成できる。
【０３５５】
なお、本実施の形態において、各分類用パラメータのクラス分類は人手により与えても良い。かかる場合、算定方法情報生成装置は、図３０に示す構成となる。そして、かかる算定方法情報生成装置は、２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部と、一のパラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付部と、前記パラメータ識別子で識別されるパラメータをｎ（ｎは２以上）のクラスに分類し、クラスごとに、各クラスに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得部と、前記学習情報取得部が取得した、クラスごとの１以上の学習情報を用いて、２以上のパラメータを有する価格情報を算出する算出式を生成する算出式生成部と、クラスごとに、対応する分類用パラメータ集合と、前記算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報との組である２以上の算定方法情報を取得し、記録媒体に蓄積する算定方法情報出力部とを具備する算定方法情報生成装置である。
さらに、本実施の形態における算定方法情報生成装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータアクセス可能な記録媒体は、２以上のパラメータと価格情報とを有する２以上の学習情報を格納し得る学習情報格納部を具備し、コンピュータを、一の分類用パラメータを識別するパラメータ識別子を受け付けるパラメータ識別子受付部と、ｎ（ｎは２以上）のクラスに分類されている分類用パラメータであり、前記パラメータ識別子で識別される分類用パラメータのクラスごとに、各クラスに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得部と、前記学習情報取得部が取得した、クラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成する算出式生成部と、クラスごとに、前記算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報を有する２以上の算定方法情報を取得し、出力する算定方法情報出力部として機能させるためのプログラムである。
【０３５６】
また、上記プログラムにおいて、前記パラメータ識別子受付部は、２以上の分類用パラメータ識別子を受け付け、前記学習情報取得部は、前記２以上の各分類用パラメータ識別子で識別される分類用パラメータの２以上のクラスの組み合わせであるメタクラスごとに、各メタクラスに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得し、前記算出式生成部は、前記メタクラスごとに、前記学習情報取得部が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成し、前記算定方法情報出力部は、前記メタクラスごとに、対応する２以上の分類用パラメータの集合である分類用パラメータ集合と、前記算出式生成部が生成した算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を取得し、出力するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０３５７】
また、上記プログラムにおいて、前記学習情報取得部は、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、２通り以上、クラスの分類を行うクラス分類手段と、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータに対して、前記クラス分類手段が分類した前記２通り以上の各クラスの分類に対して、クラスごとの１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得する学習情報取得手段と、前記算出式生成部は、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記学習情報取得手段が取得したクラスごとの１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを変数として有する算出式を生成する算出式生成手段と、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記算出式生成手段が生成した各クラスの算出式に、当該各クラスに属する１以上の各学習情報が有する１以上のパラメータを代入し、価格を算定し、算定した価格を示す算定価格情報を取得する価格算定手段と、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、学習情報ごとに、前記学習情報が有する価格情報と、当該価格情報に対応する算定価格情報との差異を示す誤差情報を取得する誤差情報取得手段と、前記２以上の各パラメータ識別子で識別される２以上の各分類用パラメータごとに、前記２通り以上の各クラスの分類に対して、前記誤差情報取得手段が取得した１以上の誤差情報を用いて、予め決められた条件を満たすほど誤差が少ないクラスの分類を決定するクラス分類決定手段とを具備し、前記学習情報取得手段は、前記２以上の各分類用パラメータから選択された一のクラスの組み合わせからなるメタクラスごとに、各メタクラスを構成する２以上のクラスに属する分類用パラメータに対応する１以上の学習情報を前記学習情報格納部から取得し、前記算出式生成手段は、前記メタクラスごとに、前記学習情報取得手段が取得した１以上の学習情報を用いて、価格情報を算出する算出式であり、２以上のパラメータを代入する変数を有する算出式を生成し、前記算定方法情報出力部は、前記メタクラスごとに、対応する２以上のパラメータの集合である分類用パラメータ集合と、前記算出式生成手段が生成した算出式である算定方法特定情報との組である算定方法情報を取得し、出力するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０３５８】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記一のパラメータに対するクラス数（ｎ）を受け付けるクラス数受付部としてさらに機能させ、前記学習情報取得部は、前記パラメータ識別子で識別されるパラメータを、前記クラス数受付部が受け付けたクラス数（ｎ）のクラスに分類し、クラスごとに、１以上の学習情報を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０３５９】
また、図３１は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の不動産情報処理装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図３１は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図３２は、システム３００のブロック図である。
【０３６０】
図３１において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【０３６１】
図３２において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＭＰＵ３０１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０３６２】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の不動産情報処理装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０３６３】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の不動産情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０３６４】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０３６５】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０３６６】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０３６７】
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０３６８】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０３６９】
以上のように、本発明にかかる不動産情報処理装置は、適切に不動産の査定価格を算出できるという効果を有し、不動産情報を提示するサービスを実現するウェブサーバ装置等として有用である。
【符号の説明】
【０３７０】
１  不動産情報処理装置
２  サーバ装置
３  端末装置
４  算定方法情報生成装置
１１、４１  格納部
１２  受信部
１３、４２  受付部
１４、４３  処理部
１５  出力部
２１  サーバ格納部
２２  サーバ受信部
２３  サーバ送信部
３１  端末格納部
３２  端末受付部
３３  端末処理部
３４  端末送信部
３５  端末受信部
３６  端末出力部
１１１  集合住宅図情報格納部
１１２  不動産情報格納部
１１３、４１１  学習情報格納部
１１４  算定方法情報格納部
１３１  不動産情報受付部
１３２  入力パラメータ集合受付部
１４１  集合住宅図情報生成部
１４２  不動産情報収集部
１４３  住所正規化処理部
１４４  建物名寄処理部
１４５  クラス決定部
１４６  査定額取得部
４２１  パラメータ識別子受付部
４２２  クラス数受付部
４３１  学習情報取得部
４３２  算出式生成部
４３３  算定方法情報出力部
１４６１  近似学習情報決定手段
１４６２  賃貸価格情報修正手段
４３１１  クラス分類手段
４３１２  学習情報取得手段
４３２１  算出式生成手段
４３２２  価格算定手段
４３２３  誤差情報取得手段
４３２４  クラス分類決定手段 
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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