(57)【要約】【課題】  不動産等、転売時に適正価格が不明な資産の転売リスクを低減する保険のモデルを作成するシステムの提案。【解決手段】  端末機１５ａ等により住宅所有者の所有する住宅の購入時期、価格、所在地等当該住宅特有のデータ３を個別リスクとして入力する。システム１側ではこの個別リスクの外、不動産全体データ４、金融市場データ５、マクロデータ６等の市場リスクに関するデータを常時更新蓄積し、前記個別リスクと市場リスク、保険料と保険金支払いの収支、リクス管理データ９等から、演算手段１２において当該住宅に対する保険モデルを１以上作成し、前記端末機１５ａ・・に表示し、住宅所有者は妥当なモデルがある場合には保険契約を行う。【選択図】        図１
2005182587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不動産等、公開市場が存在しないか或いは極めて不十分な市場しか存在しないことにより転売時の客観的価格が不明な資産を転売するときの価格変動リスクを減少させる保険に類似した機能を有するモデルを設定するシステムであって、リスク管理情報として蓄積されたデータと、保険システムとしてのリスク管理の実施データと、少なくとも保険料収入データと保険金等の支出データとからなる保険システムの収支データと、保険契約内容を収納した契約内容データベースと、これら各データから所定の保険モデルを演算作成する演算手段とを有し、演算手段は保険対象となる個々の資産のリスクに基づき、前記各データから取得されたデータを演算することにより当該特定の資産に対応する保険モデルを１以上作成提示するよう構成したことを特徴とする保険モデル作成システム。
【請求項２】
前記リスク管理情報としてのデータは特定の資産に固有の個別データと、当該特定の資産を含む資産全体の評価に影響を与える市場のデータとを有することを特徴とする請求項１記載の保険モデル作成システム。
【請求項３】
前記資産は不動産であって、個別のデータは購入額、所在地、当該不動産に対する行政規制、建物の構造や規模、或いは忌避要因等当該不動産特有のデータであって、市場データは不動産の全体的な価格動向等を示す不動産全体データ、金融市場データ、及び景気動向等のマクロデータであることを特徴とする請求項２記載の保険モデル作成システム。
【請求項４】
前記リスク管理のデータのうち、個別のリスクについては複数の資産により構成されたポートフォリオによるリスク管理のデータであることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の保険モデル作成システム。
【請求項５】
前記リスク管理のデータのうち、市場リスクについてはデリバティブ、資産の証券化によるリスク管理のデータであることを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の保険モデル作成システム。
【請求項６】
契約内容データベースには少なくとも契約の満期、保険金としての対象資産の買取価格、買取可能な資産の評価額のデータが蓄積され、演算手段は前記各リスクおよびリスク管理の実績及び保険システム実施の収支データから、特定の資産に対応する保険料を含む保険モデルを１以上作成提示するよう構成したことを特徴とする請求項１乃至５記載の何れかに記載の保険モデル作成システム。
【請求項７】
前記システムはインターネット等の通信手段を介して、多数の端末機と接続し、保険モデル作成に於ける特定資産の固有のデータの入力、及び保険モデルの表示はこの端末機を介して行われるよう構成したことを特徴とする請求項１記載の保険モデル作成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は不動産、或いは知的財産権等、公開市場が事実上存在しない財産について、転売時の価格変動リスクを、これら個々の財産に対応して補償する保険商品を作成するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
不動産や知的財産権等の特定の財産については公開市場が事実上存在しないため、転売時にこれらの財産の客観的な価格が不明である。また転売に当たっては価格の下落等大きな価格リスクが発生する可能性もある。
【０００３】
以下、上記の点について不動産を例に説明する。
不動産は高額な物件であり、大方の個人にとっては一生のうちで最も大きな買物である。反面、家族構成の変化、勤務地の変更、退職など不動産を所有する個人の生活環境の変化等により、不動産の買換えを行いたい事情が少なからず発生する。
【０００４】
不動産は経済情勢の変化など社会全般の変化、或いは日当たりの悪化、近隣の騒音、買物等の利便性の変化等、個々の不動産が有する固有の特性の変化により価格変動が激しく、しかも前述のように公開市場がないため客観的な時価価格が不明な財産である。従って不動産の所有者は、当該不動産に投資しているという意識は殆ど無いにも関わらず、実際には非常にリスクの高い資産へ投資していることになる。しかも、通常は比較的少額の頭金で購入することが多いため、レバレッジ（梃子）が強く作用する更に危険な投機となってしまう。また売り買いが簡単でないため、一度購入すると市場の変化に対応したくてもリスク・コントロールをすることができないという問題もある。
【０００５】
結果的に、不動産の購入によって一般個人が意識することなく多大なリスクを負ってしまい、不動産価格の変動により個々人の生活基盤が左右されるという事態を招来することになる。
つまり、不動産という非常に高いリスクを有する財産を保有することにより、例えばバブル期に購入した不動産の大幅な価格下落に起因する不動産の差押え、個人破産等不動産所有者に対して過酷な状況が多く発生していることは我々の良く知るところである。
【０００６】
一方において社会的観点からは、ローンの滞納、差押え物件の競売手続等社会的負担が増大する。結果的に個人の不動産購入は、不動産売買において全くの素人が、リスクの非常に高い投資を、何のリスクヘッジもすることなく投資行為をしていることを意味し、例えれば、無免許でヘルメットも被らず町中をバイクで飛ばすようなものであり、投資としての不動産所有の観点から社会を考えると、不動産所有者の殆どがこのような無免許運転者であるという極めて危険かつ異常な社会であり、前記個人破産等の事故は言わば起こるべくして起きたものと言わざるを得ない。
【０００７】
実際には不動産に関するリスクをヘッジするためには、不動産価格が高額であることもあって莫大な費用や組織を必要とし、素人である個人が例えば多数の不動産を所有してこれらをポートフォリオとしてリスクヘッジする等は事実上全く不可能である。このような環境下において、個人にその全てのリスクを負わせるのは過酷であると共に、事故発生時には個人のみでなく社会的にも損失を生じることになる。従ってこのリスクの少なくとも一部を個人から切り離し、リスクヘッジが可能な専門のシステムに負わせるようなシステムを構築する必要がある。これにより初めて、個人はリスクと切り離された安心できる生活を送ることができるし、社会的に見た場合、このような安定した生活を送る個人が増えることは消費の増大、社会不安の減少等多くのプラス要因含むことになる。
【０００８】
上記の要請に対応するような視点から構築されたシステムに関する先行技術は見当たらないが、システムを構成する要素の一部に対して参考となる技術として以下のものが挙げられる。
【特許文献１】特開２００３−０２２３１４号
【特許文献２】特開２００２−３６６６２８号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記各技術は何れも不動産の価格変動を推測するプログラム或いはシステムであって、価格変動に由来する不動産リスクのヘッジに関しては何も示されていない。
なお、この不動産リスクヘッジについて従来から「住宅資産保険」という保険制度が机上で考えられているが、以下に示すような難点があり商品化には至っていない。
【００１０】
住宅資産保険は二つに大別される。
まず一つは、実際に不動産を売却した際の売却価格と、かつて当該不動産を購入した際の購入価格との差（減額分）を、当該不動産売却時に補填するために支払われる保険である。この保険は、買主と売主が通牒すれば差額分を大きくしてより多額の保険金を取得（詐取）できる等の問題がある。
【００１１】
二つ目は、標準的な不動産価格を示す不動産インデックスやプライシング・モデルを作成し、これらを不動産評価額の基準とし、定期的に或いは不動産売却時に保険金が支払われる保険である。しかし、個性が強い不動産ではこのようなインデックス等で人工的に決められた価格自体の誤差が大きく、結果的に保険加入者から高い信頼を得ることが困難であり、保険会社が提示した保険金額、保険料等について保険加入者である不動産所有者が納得しない場合も考えられる。
【００１２】
不動産価格は、生命保険の保険対象である死亡や損害保険おける保険対象である事故のような発生が離散的で、過去の確率によってある程度推定可能なリスクではなく、個々の不動産の価格変動リスクをヘッジする保険であって、個別の案件毎にきめ細かい評価を行い、対象資産のリスクと契約条件（保険額等）に応じた保険料等の保険条件を設定する必要がある。また全国的な不動産価格の変動という除去できない市場リスクを抱えることもあり、しかも個々の不動産は同質的でないため生命保険のように保険内容を簡単に決めることができない。このため連続的なリスク管理を行いかつデータの修正を必要とするため、処理量も膨大となりコンピュータによる管理を必要とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は上記の要請に鑑み構成されたものであって、個々の不動産等、保険対象たる個々の資産に対してそれぞれに保険条件を設定するシステムであって、保険対象のリスクを管理するデータと、これらのリスクデータから特定保険対象についてのリスクを演算する手段と、この特定の保険対象についてのリスクに基づいて当該特定の保険対象について個々に保険条件を設定する手段とを有することを特徴とする保険システムである。
【発明の効果】
【００１４】
例えば、土地及び家屋からなる特定の不動産物件について、特定不動産固有のリスクと、不動産市場全体の価格動向、金融市場データ等のデータを常時更新することにより最新のデータによって特定の不動産について従来よりも精度の高いリスク管理が可能となる。この特定不動産のリスクに基づいて、特定不動産毎に保険契約内容を設定することにより不動産所有者は不動産の価格変動のリスクをヘッジする事が可能となり、かつ保険システムとしては全体のリスクを管理することが可能となる。
【００１５】
不動産所有者は予め設定した期限の到来時に、契約内容として予め設定されている不動産買取金額と、当該不動産所有者が推測（鑑定）する不動産の時価とを比較して、保険内容を行使した方が有利であると判断すれば権利行使し、不利と考えれば権利行使せず不動産物件の所有を継続すればよく、保険加入者にとって安心できる保険内容を設定することが可能となる。
【００１６】
時々刻々変化する各種リスク情報データがほぼリアルタイム入力され、データの更新が行われるため、特定の不動産に対する保険設定の際に、その不動産に特定した複数の保険契約モデルを瞬時に提案することが可能となり、不動産購入契約時に当該不動産に特定した保険契約を結ぶことが可能となる。
【００１７】
従来個人等の住宅保有者が受容せざるを得なかった不動産売買時の価格変動リスクの多くを、保険会社等保険を実施する専門の組織体に委ねることができるため、個人は将来に対する漠然たる不安が減少し、従来考えられてきた住宅資産保険の場合のように不動産の売手及び買手の通牒や保険金に介する疑義は生じない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
銀行等、ローンを取り扱う場所にはコンピュータ端末が設置され、これら端末機は保険システムを設定運用している保険会社等（以下実施例も含めて「保険実施者」とする）の演算システムとインターネット等の通信手段を介して接続している。
【００１９】
個人の所有している、或いは購入を決めた不動産については不動産の所在地、広さ、家屋の築年度等、当該不動産物件固有のデータが専門家により所定の端末に予め入力されている。
これら特定不動産のデータは保険実施者の演算システムに入力され、この不動産に対応して保険実施者は保険期間（満期）、保険額（行使価格）、保険料等の保険条件が１以上設定されかつ前記端末に提示される。これら提示された保険条件の中から住宅所有者は自己にあった保険条件を選択し保険契約を行う。以下、実施例も含めて保険実施者が提示する個々の保険に類似した契約条件を「保険モデル」と称する。
【実施例１】
【００２０】
図１は本発明の一実施例を示し、宅地及び当該宅地に設けられた家屋（以下これら土地及び家屋を含めて「住宅」とする）に関する保険設定システムを示している。
符号１は保険実施者における保険モデル作成システムであり、このシステム１に対してはインターネット等の通信手段１６を介して、パーソナルコンピュータ等の各端末１５ａ、１５ｂ、１５ｃ・・・が接続している。この端末は例えば銀行のローン窓口や不動産を営業対象としている業者に配置されるものの外、住宅を所有する住宅所有者の端末機であってもよい。
【００２１】
次に保険モデル作成システム１の構成について詳細に説明する。
符号２はリスク管理情報として常時蓄積、更新される各種データであって、符号３はこのうち保険モデルを作成する特定の住宅に関するデータ（以下「対象不動産データ」とする）であり、このデータは不動産の売買時に予め入力されているデータである。なおより詳細なデータが必要である場合には、当該保険の加入が検討される際に前記端末機１５ａ等を利用して当該システム１に入力される。
【００２２】
銀行の行員等の業者を介して間接に入力するデータとしては住宅の購入額（査定額）３ａ、当該住宅の所在地３ｂ、建ぺい率、高さ規制等の行政規制の有無３ｃ、鉄筋コンクリート、木造等の建築物構造及び構造物の規模等３ｄ等である。また符号３ｅは当該住宅に関する忌避要因、例えば騒音問題、日当たり不良等当該住宅に対するマイナス要因である。この忌避要因３ｄについては、ローン設定時の住宅価格の査定に含まれ、対象不動産データ３として入力されているため、新たに入力する必要はない。またこの忌避要因３ｄは住宅所有者に対しては開示しないのを原則とする。この対象不動産データ３はこの住宅に関する保険モデルを作成する際の当該住宅に関する個別リスクとしてして用いられる。
【００２３】
符号４は不動産市場データ、５は金融市場データ、６はマクロデータであって、これらは何れも前記個別の住宅に特有の個別リスクに対して、当該住宅を含む大きな経済的流れとしての市場リスクに関するものである。つまり個別の住宅の評価はその住宅のもつ固有のリスクと、この個別の住宅を包含する市場リスクの二つにより評価される。
【００２４】
上記市場リスクのうち、先ず不動産市場全体の動向を示す不動産市場データ４について説明する。なおここで不動産市場とは、従来例の項で説明した個々の不動産を直接取引する場所としての市場という意味ではなく、個々の不動産の取引から見られる不動産取引の全体的傾向という程度のものである。
【００２５】
先ず全体的な価格動向４ａとは例えば日本国内全体の不動産価格の変動状況、即ち価格は上げ基調にあるのか下げ基調にあるのかという大まかな価格動向のデータである。このデータは各種経済報告等の情報を常時リアルタイムに蓄積或いは変更することにより最新のデータが入力されるよう構成されている。
【００２６】
次に地域的な価格動向４ｂとは、例えば都市部、郊外等のやや漠然とした区域における価格動向の外、東京都区部、長野市等のようにより明瞭な区域における価格動向であってもよい。また、この場合課税対象としての評価である路線価４ｃ等もデータ化しておいてもよい。これらのデータも可能な限りリアルタイムでデータの更新を行うよう構成されている。
【００２７】
金融市場データ５は例えば国債、ＴＯＰＩＸ等の変動５ａ、不動産投資信託（リート等）５ｂ、或いは不動産会社株の変動５ｃ等の市場価格が入力される。これらのデータは正確な数字として時々刻々公表されるので、オンラインシステム等を用いてこれらのデータを自動的にこの金融市場データ５を形成するデータベースに落と込むようにしておくとよい。この金融市場データ５は例えば個々の住宅の評価をする場合の市場リスクとして用いる外、保険実施者が多数の保険加入者との間に構築される保険システム内でのリスクへッジ手段としてのデリバティブ等のデータとしても当然利用可能である。
【００２８】
マクロデータ６は、リスク管理情報としては最もマクロな情報であって、住宅価格等を左右するリスクの一つである市場リスクに対して影響を与えると考えられるデータである。符号６ａは各種シンクタンク或いは日本銀行等が発表する景気動向予測などのデータ、現在及び将来に向かっての性別、年齢別等の人口構成の予測等のデータ６ｂ、政治的安定状況等経済に影響を与えると言われる政治状況の変化、地域の産業人口の変化、政府の政策の変化等のデータ６ｃ、更には図示しないが、税制の変更、住宅着工動向、設備投資指数、ＧＤＰ等市場リスクに影響を与えると思われるデータをより多く入力することが望ましい。またこれらのデータも自動的にデータベースに落とし込まれるようにしてデータの更新を行うよう構成されているのが望ましい。
【００２９】
符号７は保険料収入データであって、後述する保険契約に基づく保険料収入および買取住宅の転売等収入料等の合計額のデータであり、保険システムを構成する上での重要な原資の一つとなるものである。また符号８は、保険契約に基づいて対象住宅を買い取る場合に支出された金額（保険金）の合計であって、保険原資から差し引かれる額である。
【００３０】
一方、上記原資は適正に運用されることによりそのリスクを管理する必要がある。符号９は保険システム運用におけるリスクを最小とし、このシステムを健全に運用するためのバランスと予測、危険準備金等のデータ（以下リスク管理データとする）を確率統計的に蓄積するデータベースである。通常、買取した不動産は直ちに売却するので管理の必要はない。しかし、売却相手との交渉不成立、或いは売却相手が現れない場合には購入した不動産を一定期間管理する必要が生じる（符号９ａ）。また大数の法則に基づくポートフォリオでは除去できない市場リスクは再保険をかける等してリスクをヘッジする（符号９ｂ）。
【００３１】
また、例えばバブル経済の崩壊に伴う不動産価格全体の大幅な下落等、不動産全体の価格動向等の市場リスクは分散投資で除去することはできない。この場合には再保険の外、各種金融商品を組み合わせてヘッジを行ったり、保険収入を証券化してリスクを移転する等の方法が実施される（符号９ｂ）。
【００３２】
上記の点をより詳細に説明すると以下のとおりである。
通常の火災、事故或いは個々人の死亡等と相違して、不動産の価格変動がある程度一斉に同一方向に動く性質がある。従って、価格が大幅な下落局面となった場合、保険料やその運用益では保険システムを維持できない事態が予想される（同様の性質に対処する保険とてして、地震保険がある）。
このような市場リスクの一部をヘッジさせておくには、例えば同じ方向に動く金融商品のショート（売り）、不動産市場と逆に動く金融商品へのロング（買い）、再保険、共同保険、危険準備金等が考えられる。
【００３３】
また、金融技術（証券化）と市場化の進展により、このような市場リスクを資本市場で賄ってもらうことが可能となった。つまり、上記の保険システムのようにプーリングの安定化効果が小さく、従って「大数の法則」が効きにくく、リスクのヘッジに対して保険市場のキャパシティーが不足する場合でも、この保険市場と相関性の低い資本市場で賄ってもらうことが可能となる。例えば、リスクプールを特別目的会社（ＳＰＣ）に移し、このＳＰＣが債券を発行し、投資家に買ってもらうことにより保険金支払いリスクを投資家に転嫁させるようなシステムを構築する。
【００３４】
図２はこの債券発行のシステムを投資家側からみた入金、出金を基準に示している。
例えば、ＳＰＣは一口Ａ円（例えば１００万円）の債券を発行する。Ａ円（１口の場合）を投資家が購入することにより、ＳＰＣには一時に巨額の金額が入り、これにより市場の大きな変動に備える。
【００３５】
満期までに、市場リスクによる損害が発生しなかった時には、満期において債券購入額であるＡ円が償還される。一方損害が生じた場合にはその損害額に比例して減額分Ｎ円が差し引かれた（Ａ−Ｎ）円が投資家に償還される。また契約内容によっては全く償還されない場合も発生する。
【００３６】
この減額の査定は、実際の保険金支払い額ではなく、地価公示価格等第三者機関による数値を元に予め決められた数式を用いてコンピュータにより算定することにより行われる。こうした工夫は、資産の正確な価格がわからないことに由来しており、保険システムの客観化、明確化、迅速化のために行われる。
【００３７】
このようにＳＰＣの発行する債券は投資家にとっては比較的高いリスクがあるため、その見返りとして保険料（オプション料）の一部を加算し、満期まで各年度でＳＰＣから投資家に支払われるクーポン（Ｃ１、Ｃ２・・・・）は通常の投資の利息よりも高く設定し、所謂ハイリスク・ハイリターン商品として設定される。このようにして市場リスクは投資家へと移転されたことになる。因みに、本件保険システムとＳＰＣは法律的に分離されている。
【００３８】
次に、符号１０は、保険実施者が住宅所有者と保険契約を締結する際に住宅所有者に提示する契約内容である保険モデルを構成するためのデータを収めたデータベースである。符号１０ａは保険の行使時期、即ち保険の対象となっている住宅について個人が保険実施者に対して当該住宅の買取を請求するか否かを決める時期のデータであって、例えば契約成立後、１０年、２０年或いは３０年、若しくは何時でも行使可能等の年限や期間としてデータ化されている。
【００３９】
符号１０ｂで示す買取価格は、前記保険の行使時期１０ａに於ける保険実施者による当該住宅の買取価格であって、後で詳述するが住宅所有者はその時点における当該住宅の価格に対応して、住宅の買取請求を行う（オプションの行使）か、或いは請求を行わず住宅の所有を継続するかを決めることかできるものである。
【００４０】
符号１０ｃで示す部分補償とは、オプション行使時に、住宅価格が住宅購入時よりも著しく低下しかつその額が予め定められた一定額（最低補償額）以下となった場合には、逆に保険実施者側が買取を拒否するオプションの内容、或いは買取額を減額する契約を設定するための価格データである。
【００４１】
演算手段１１は特定の住宅に対して、上記各データを確率統計的な手法によりリスク評価を演算することにより、当該特定の住宅に対する保険モデルを１以上作成し、保険契約を考えている個人に対して端末機１５ａ・・等を介して提示する。
【００４２】
先ず、保険会社等の保険実施者は調査の上、住宅所有者の所有する、或いは購入しようとする住宅に関する固有のデータを入力する。この固有のデータとは保険モデル作成システム１におけるリスク管理情報２の対象不動産データ３に記録されるべきデータ、即ち住宅の購入価格（査定額）３ａ、当該住宅の所在地３ｂ、各種行政規制３ｃ、当該住宅の構造、規模等３ｄ、および当該住宅に対する忌避要因３ｅの有無等である。
【００４３】
保険モデル作成システム１において、演算手段１１に対しては保険料収入データ７、買取費用支出データ８及びリクス管理データ９が入力され、保険システム全体の財務状況等が算出される。
また対象不動産データ３である個別データ、及び不動産市場データ４、金融市場データ５、マクロデータ６等の市場リスクから成る最新のリスク管理情報２が演算手段１１に入力される。
【００４４】
成約しかつ現在契約されている保険内容を基に、現時点及び将来予想される保険システム全体の収支状況及び収支予測を基礎データとし、かつ上記リスク管理情報２から出力される特定の個人の有する住宅に対するリスク管理情報２に基づいて契約内容データベース１０のデータから所定のデータを引出し、保険料１２の設定、その他の契約内容１３を設定し、サーバー１４を介して当該住宅を所有する個人が操作している端末機に対して設定された保険モデルを提示する。
【００４５】
図３は提示される保険内容の基本的システムを示す図（ペイオフ図）である。
この保険は住宅を所有する個人が、将来の特定の時点で保険対象住宅を予め定められた価格で保険実施者に買い取るよう請求できる特約保険、つまりファイナンスでいうところの「プット・オプション」という売る権利の「買い」であり、この「買い」の権利を住宅所有者が保険契約時に一括で購入する特約を有する保険である。
【００４６】
以下具体例をもって説明する。
前記住宅所有者が、図１に示す保険モデル作成システム１が提示した下記保険を契約したとして説明する。
即ち保険加入者である住宅所有者が４０００万円で購入した住宅に対して満期３０年で当該住宅を３０００万円（行使価格）で保険実施者に対して買取請求できる特約を、保険料（オプション料）２０万円を支払って契約したとする。
【００４７】
図３のペイオフ図は、縦軸がペイオフ（損得金額、つまり保険加入者と保険実施者の金銭の得失）を示し、横軸が満期（上記保険では保険契約後３０年）における住宅価格を示す。満期時に住宅価格は０円から３０００万円まで、或いは実線部分の３０００万円以上の価格のうち何れかの価格となっている。
【００４８】
契約後３０年の満期において、保険対象となっている住宅の価格が例えば２５００万円に下がっている判断すれば、住宅所有者は権利行使をすればこの住宅は保険会社等の保険実施者が保険契約に基づいて３０００万円で購入することになる。これによって住宅所有者は当該住宅の現行価格に対して５００万円の利得を得ることができる。
【００４９】
逆に例えば４５００万円まで値上がりしている判断すると、住宅所有者は前記オプションを放棄すれば、この価格の住宅をそのまま所有することができる。住宅所有者は保険契約の満期時に自己の住宅の価格を評価（鑑定）する。なおこの評価は住宅所有者個人が行う。何れにしても本保険においては保険実施者による価格の判定作業はなく、保険加入者である住宅所有者が価格判定を行い、オプション行使の要否を決定する点に特徴がある。      
【００５０】
住宅所有者は上記の評価額に応じてオプションの行使が自己にとって有利であるかどうかを考慮し、オプションの行使の要否を決定することができるという所謂「良いとこ取りの権利」行使が可能となる。このため、満期に至る前に当該住宅を売却する必要が生じた場合でも、この保険を付けて売却すれば売却価格を高くすることが期待できる。またこの保険がついていれば住宅の担保価値が上がるのでローン金利や保証人設定の価格を安くできることが期待される。
【００５１】
一方、保険実施者にとっては住宅所有者がオプションを行使しない場合には、契約時の保険料（オプション料）がそのまま収入となる。
即ち保険実施者の保険金は住宅価格０円に対する３０００万円から住宅価格３０００万円以上に対する０円まで変化し（細い実線）、一方住宅所有者（契約者）は図の太線の如く３０００万円までは住宅の譲渡により３０００万円が補償され（太線水平部分）、３０００万円以上と評価した場合にはオプションを行使せず値上がりした住宅の所有を継続することができる（太線の斜めの部分）。つまり、どの様な状況となっても保険加入者は３０００万円の価値が補償されることになる。
【００５２】
図３は保険システムの言わば基本的な構成を示したものであり、実際には社会・経済情勢の変動に伴うリスクと、保険システムの収支決算からして住宅価格０円までの補償は困難であり、満期の時期、補償価格の範囲の設定、これに対応する保険料の設定等いろいろな保険モデルが設定され、住宅所有者は提示された各種保険モデルから自己が有利と考える保険モデルに対応する保険契約を行うことになる。以下保険モデルの例を何例か示す。      
【００５３】
図４は図３に続く第２の保険モデルである。
この図に示すモデルは以下のようなものである。即ち、このモデルは前記第１の保険モデルと同様、保険加入者の行使価格３０００万円は同じであるが、保険実施者においては一定価格以下となったときには、買取を拒否することが可能とした契約モデルである。
即ち図２の保険モデルの対象である購入価格４０００万円の住宅に対して、満期３０年で、第１のモデルと同様買取価格（Ｋ1 ）３０００万円の行使が可能に設定されている。次に保険実施者においては、買取拒否価格（第２オプション価格）（Ｋ2 ）として１５００万円が設定され、保険実施者は対象の住宅が１５００万円以下と評価した場合には保険実施者側のオプション（第２オプション）として買取拒否を行い、１５００万円の金額を支払う。
【００５４】
因みにこの場合、保険加入者が対象の住宅を３０００万円未満と評価して買取価格（Ｋ1 ）３０００万円の行使（第１のオプション行使）した場合で、保険実施者は対象の住宅が１５００万円以下と評価した場合（第２のオプション行使）には第２オプションが実行され、上述のとおり買取拒否により１５００万円が保険加入者に支払われることにななる。ここで、保険実施者は自己が１５００万円以下と査定したのであるから、３０００万円支払って１５００万円以下と評価した住宅を所有した場合の損失（損失額１５００万円以上と評価することになる）に対して１５００万円の支払いによってその差分の利得が得られると評価することになる。
【００５５】
一方、住宅所有者は３０００万円での買取は拒否されたものの、１５００万円の保険金を得ることができ、かつ住宅の所有権はそのまま手元にあるため、通常以上の満足感が得られるものと期待される。
【００５６】
また、３０００万円以上と住宅所有者が評価すれば図２の場合と同様オプションを行使せずその住宅の所有を継続すればよい。なお、図中太線の楕円部分は住宅所有者が住宅を所有している場合を、点線の楕円部分は買取により保険実施者が住宅を所有する場合を示している。この場合、保険料を図２に示す場合の２０万円から例えば１５万円に引き下げる等して保険の魅力が低下しないように対応する等、図１の演算手段１１において適切な保険料１２を設定する。
【００５７】
図５は上記の流れを示すフロー図である。
即ち保険契約が満期となると住宅所有者である保険加入者は自己の住宅の評価を行い、当該住宅の評価額が３０００万円未満か、或いは３０００万円以上であるかを判断する（Ｓ１）。３０００万円以上と評価すれば、住宅の所有を継続し、保険契約は終了する（Ｓ２）。
【００５８】
一方３０００万円未満と判断したときはオプション（第１オプション）を行使し、保険実施者に対して買取を請求する（Ｓ３）。この保険加入者による第１のオプションに対して、保険実施者は当該住宅の評価を行い（Ｓ４）、その評価額が１５００万円以上あれば３０００万円で買取を行う（Ｓ５）。
【００５９】
反対にその評価額が１５００万円未満であれば保険実施者がオプション（第２のオプション）を行使（Ｓ６）して、当該住宅の買取を拒否し、１５００万円を保険加入者に支払う（Ｓ７）。
【００６０】
なお、上記の保険契約の場合であっても、個別のリスクそのものは除去されるため保険加入者に有利である上、市場リスクにより不動産価格が全体的に一定方向に変化（例えば低下）する場合、保険加入者である住宅所有者が他の住宅に買い換えるときに、他の不動産物件価格も低下しているので買換えリスクはヘッジすることができる。
【００６１】
図６は第３の保険モデルを示す。
このモデルではプット・オプションの第２オプション価格Ｋ2 を５００万円とし、Ｋ1 −Ｋ2 を２５００万円として住宅価格の変動に対する補償を第２のモデルよりも広く（補償を厚く）設定する。この場合、その補償に対応して契約時の保険金を第２のモデルよりも高額とする。或いは満期を例えば１０年とする等してペイオフのバランスをとるように保険モデルを設定する。なお図３の場合と同様太線の楕円部分は住宅所有者が住宅を所有している場合を、点線の楕円部分は買取により保険実施者が住宅を所有する場合を示している。
【００６２】
図７は第４の保険モデルを示す。
このモデルではプット・オプションの第２オプション価格Ｋ2 を２５００万円とし、Ｋ1 −Ｋ2 を５００万円に圧縮する。このモデルは上記のモデルも含めて最も補償の幅が狭いものであるため、これに対応して保険金を例えば１０万円と低額にする。或いは長期向け契約とししてバランスをとるよう内容を設定する。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
上記実施例においては保険対象が住宅という不動産を例に説明したが、債権をはじめとする各種権利、知的財産権、所謂ブランド物品等、公開市場が存在しないために転売時に客観的な価格が不明である資産について保険モデルを設定する。保険モデルに対応する適正かつ公平な保険類似契約により、価格変動のリスクを抑える。
【００６４】
保険実施者と保険加入を考える者との間の情報交換をインターネットで可能とするようシステムの構築を行う。即ち保険実施者はインターネットに自己のウエッブサイトを設け、保険加入を考える住宅所有者は自己の端末機において、いろいろなパターンの条件を入力することにより保険実施者はその住宅に対する保険モデルを１以上提示する。住宅所有者は提示された保険モデルの中に自己に合ったモデルがある場合にはウエッブサイトの所定のファイルにその旨記入し、後日正式な保険契約を行う。
【００６５】
また多数の不動産売買仲介業者と保険実施者との間にネットワークを形成し、個人が、不動産取得契約時に、不動産売買仲介業者に配置された端末を用いて当該不動産に関する保険モデルを確認し、保険契約を行うよう構成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の実施例を示す保険モデル作成システムのブロック図である。
【図２】債券の発行・購入における投資家側からみた出金・入金状態を示す線図である。
【図３】保険モデルの基本的構成である第１のモデルを示す線図（ペイオフ図）である。
【図４】保険モデルの第２のモデルを示す線図である。
【図５】図４の第２のモデルの実施状態を示すフロー図である。
【図６】保険モデルの第３のモデルを示す線図である。
【図７】保険モデルの第４のモデルを示す線図である。
【符号の説明】
【００６７】
１  保険モデル作成システム
２  リスク管理情報
３  対象不動産データ（個別リスク）
４  不動産全体データ（市場リスク）
５  金融市場データ（市場リスク）
６  マクロデータ（市場リスク）
７  保険料収入データ
８  買取費用支出（保険金支出）データ                                    ９  リスク管理データ
１０  契約内容データベース
１１  演算手段
１２  保険料
１３  契約内容
１４  サーバー
１５ａ〜１５ｃ  端末機（パーソナルコンピュータ）
１６  通信手段
【図１】
2005182587.tif 000003
【図２】
2005182587.tif 000004
【図３】
2005182587.tif 000005
【図４】
2005182587.tif 000006
【図５】
2005182587.tif 000007
【図６】
2005182587.tif 000008
【図７】
2005182587.tif 000009