(57)【要約】【課題】評価時に近い取引情報を用いて物件価格を算出することができるため、評価時の価格変動に応じた物件価格を把握することができる。【解決手段】評価物件抽出部１０２は、評価対象の物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、成約日が評価時に近い物件が所定の物件数以上となるまで地域または期間を拡張し、拡張した地域または期間に含まれる評価物件群を物件情報記憶部１１０から抽出する。評価乖離率算出部１０３は、抽出された評価物件群の物件情報から、評価乖離率を算出する。比較物件抽出部１０４は、評価物件群に対する比較対象となる比較物件群を抽出し、比較乖離率算出部１０５は、比較物件群の物件情報から、比較乖離率を算出する。物件価格算出部１０６は、評価乖離率と比較乖離率との差異に対応する補正情報を補正情報記憶部１２０から取得し、取得した補正情報で物件価格を補正し、評価時の物件価格を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物件の所在地と、売出価格と、成約価格と、成約日とを対応付けた物件情報を記憶する物件情報記憶手段と、
評価対象の物件を含む物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す評価乖離率および比較対象の物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す比較乖離率の差異と、評価対象の物件価格を補正する補正情報と、を対応付けて記憶する補正情報記憶手段と、
前記評価対象の物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、前記成約日が評価時に近い物件が所定の物件数以上となるまで地域または期間を拡張し、拡張した前記地域または前記期間に含まれる物件群を前記物件情報記憶手段から抽出する評価物件抽出手段と、
前記評価物件抽出手段によって抽出された物件群の物件情報から、前記評価乖離率を算出する評価乖離率算出手段と、
前記評価物件抽出手段によって抽出された物件群に対する比較対象となる物件群を抽出する比較物件抽出手段と、
前記比較物件抽出手段によって抽出された物件群の物件情報から、前記比較乖離率を算出する比較乖離率算出手段と、
前記評価乖離率算出手段によって算出された前記評価乖離率と前記比較乖離率算出手段によって算出された前記比較乖離率との差異に対応する補正情報を前記補正情報記憶手段から取得し、取得した前記補正情報で前記評価対象の物件価格を補正し、評価時の物件価格を算出する物件価格算出手段と、
を備えることを特徴とする物件価格算出装置。
【請求項２】
会員識別情報と、物件の所在地と、売却希望時期と、購入希望物件の所在地とを対応付けて記憶する会員情報記憶手段と、
前記売却希望時期と、売却ポイントとを対応付けて記憶する売却ポイント変換情報記憶手段と、
購入希望の有無と、購入ポイントとを対応付けて記憶する購入ポイント変換情報記憶手段と、
前記評価対象の物件を含む地域での前記売却ポイントの総和における前記購入ポイントの総和の割合である潜在ニーズと、補正情報とを対応付けて記憶する補正情報記憶手段と、
前記物件の所在地に評価対象の物件の所在地を含む地域を記憶し、かつ、前記売却希望時期を記憶している物件情報を前記会員情報記憶手段から検索し、検索された物件情報それぞれにつき、前記売却希望時期に対応付けられた前記売却ポイントを前記売却ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した前記売却ポイントの総和を算出する売却ニーズ算出手段と、
前記会員情報記憶手段に記憶された前記購入希望物件の所在地が、前記評価対象の物件を含む地域に存在する前記会員情報につき、前記購入希望の有無に対応付けられた前記購入ポイントを前記購入ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した前記購入ポイントの総和を算出する購入ニーズ算出手段と、
前記売却ニーズ算出手段によって算出された前記売却ポイントの総和および前記購入ニーズ算出手段によって算出された前記購入ポイントの総和から潜在ニーズを算出する潜在ニーズ算出手段と、
前記潜在ニーズ算出手段によって算出された前記潜在ニーズに対応付けされた補正情報を前記補正情報記憶手段から取得し、取得した前記補正情報で補正した物件価格を算出する物件価格算出手段と、
を備えることを特徴とする物件価格算出装置。
【請求項３】
物件の所在地と、売出価格と、成約価格と、成約日とを対応付けた物件情報を記憶する物件情報記憶手段と、評価対象の物件を含む物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す評価乖離率および比較対象の物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す比較乖離率の差異と、評価対象の物件価格を補正する補正情報と、を対応付けて記憶する補正情報記憶手段と、を備えるコンピュータに、
前記評価対象の物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、前記成約日が評価時に近い物件が所定の物件数以上となるまで地域または期間を拡張し、拡張した前記地域または前記期間に含まれる物件群を前記物件情報記憶手段から抽出する評価物件抽出ステップと、
前記評価物件抽出ステップによって抽出された物件群の物件情報から、前記評価乖離率を算出する評価乖離率算出ステップと、
前記評価物件抽出ステップによって抽出された物件群に対する比較対象となる物件群を抽出する比較物件抽出ステップと、
前記比較物件抽出ステップによって抽出された物件群の物件情報から、前記比較乖離率を算出する比較乖離率算出ステップと、
前記評価乖離率算出ステップによって算出された前記評価乖離率と前記比較乖離率算出ステップによって算出された前記比較乖離率との差異に対応する補正情報を前記補正情報記憶手段から取得し、取得した前記補正情報で前記評価対象の物件価格を補正し、評価時の物件価格を算出する物件価格算出ステップと、
を実行させることを特徴とする物件価格算出プログラム。
【請求項４】
会員識別情報と、物件の所在地と、売却希望時期と、購入希望物件の所在地とを対応付けて記憶する会員情報記憶手段と、前記売却希望時期と、売却ポイントとを対応付けて記憶する売却ポイント変換情報記憶手段と、購入希望の有無と、購入ポイントとを対応付けて記憶する購入ポイント変換情報記憶手段と、前記評価対象の物件を含む地域での前記売却ポイントの総和における前記購入ポイントの総和の割合である潜在ニーズと、補正情報とを対応付けて記憶する補正情報記憶手段と、を備えるコンピュータに、
前記物件の所在地に評価対象の物件の所在地を含む地域を記憶し、かつ、前記売却希望時期を記憶している物件情報を前記会員情報記憶手段から検索し、検索された物件情報それぞれにつき、前記売却希望時期に対応付けられた前記売却ポイントを前記売却ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した前記売却ポイントの総和を算出する売却ニーズ算出ステップと、
前記会員情報記憶手段に記憶された前記購入希望物件の所在地が、前記評価対象の物件を含む地域に存在する前記会員情報につき、前記購入希望の有無に対応付けられた前記購入ポイントを前記購入ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した前記購入ポイントの総和を算出する購入ニーズ算出ステップと、
前記売却ニーズ算出ステップによって算出された前記売却ポイントの総和および前記購入ニーズ算出ステップによって算出された前記購入ポイントの総和から潜在ニーズを算出する潜在ニーズ算出ステップと、
前記潜在ニーズ算出ステップによって算出された前記潜在ニーズに対応付けされた補正情報を前記補正情報記憶手段から取得し、取得した前記補正情報で補正した物件価格を算出する物件価格算出ステップと、
を実行させることを特徴とする物件価格算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物件価格算出装置および物件価格算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マンションや戸建て住宅等の不動産を売り出す際、売出価格を決定するために、不動産会社が物件を査定して査定価格を算出する。不動産会社によって算出される査定価格は、不動産会社等によって登録された不動産情報のなかから選択された過去の取引事例と、評価対象の物件を対比して価格を導き出す、いわゆる取引比較事例法で算出されることが一般的である。このような方法で導き出された不動産の査定価格は、査定時点での妥当な価格と考えられるが、時間が経過すれば土地価格の変動やその他の要因によって物件価格が上下することから、そのような価格変動を考慮した価格に補正するために、評価対象の価格を再評価する様々な方法が考案されている。その１つとして、年１回ずつ公表される公示地価および基準地価から公示地価または基準地価を含む領域での過去との変動率の平均を算出し、算出された平均変動率を用いて不動産価格を再評価する技術が開示されている（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2003-331031号公報
【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、特許文献１に記載された技術で使用する公示地価は、毎年１月１日時点の価格が３月中旬に公表され、基準地価は７月１日時点の価格が９月中旬に公表されるため、情報が更新される間隔が長く、不動産価格の短期間での変動に応じて価格を補正することができないという問題があった。また、公示地価および基準地価はいずれも地価であるため、実際に取引されるマンションや戸建て住宅といった不動産の価格とは多少乖離してしまうという問題もあった。
【０００５】
また、不動産取引で用いられるデータベースには、現時点までに取引対象となったデータしか登録されていないため、取引者が将来購入または売却したいと考えている潜在的なニーズを考慮した物件価格を算出することは難しかった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、短期間で価格が変動する場合にあっても不動産物件の価格を的確に算出することができる物件価格算出装置および物件価格算出プログラムを提供することを目的とする。また、不動産価格が将来どのように変動するかを考慮した価格を算出することができる物件価格算出装置および物件価格算出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明では、評価対象の物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、成約日が評価時に近い物件が所定の物件数以上となるまで地域または期間を拡張し、拡張した地域または期間に含まれる物件群を物件情報記憶手段から抽出し、抽出された物件群の物件情報から評価乖離率を算出し、抽出された物件群に対する比較対象となる物件群の物件情報から比較乖離率を算出し、評価乖離率と比較乖離率との差異に対応する補正情報を補正情報記憶手段から取得し、取得した補正情報で評価対象の物件価格を補正し、評価時の物件価格を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の他の態様では、物件の所在地に評価対象の物件の所在地を含む地域を記憶し、かつ、売却希望時期を記憶している物件情報を会員情報記憶手段から検索し、検索された物件情報それぞれにつき、売却希望時期に対応付けられた売却ポイントを売却ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した売却ポイントの総和を算出し、会員情報記憶手段に記憶された購入希望物件の所在地が、評価対象の物件を含む地域に存在する会員情報につき、購入希望の有無に対応付けられた購入ポイントを購入ポイント変換情報記憶手段から取得し、取得した購入ポイントの総和を算出し、算出された売却ポイントの総和および購入ポイントの総和から潜在ニーズを算出し、潜在ニーズに対応付けされた補正情報を補正情報記憶手段から取得し、取得した補正情報で補正した物件価格を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
上記のように構成した本発明によれば、評価時に近い取引情報を用いて物件価格を算出することができるため、評価時の価格変動に応じた物件価格を把握することができるという効果を奏する。また、将来の売却ニーズと購入ニーズから潜在ニーズを求めることによって、不動産価格が将来どのように変動するかを考慮した物件価格を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１の物件価格算出システム１０の構成を示すブロック図である。
【図２】補正情報記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図３】物件価格算出装置１００が実行する物件価格算出処理手順を示すフローチャートである。
【図４】実施例２の物件価格算出システム２０の構成を示すブロック図である。
【図５】補正情報記憶部４２０のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図６】変換情報記憶部４３０のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図７】物件価格算出装置４００が実行する物件価格算出処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照し、本発明の実施例１、２を説明する。なお、以下の説明は、本発明の実施の形態の一例であり、本発明は、これらの実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１２】
図１は、実施例１の物件価格算出システム１０の構成を示すブロック図である。図１に示すように、物件価格算出システム１０は、物件価格算出装置１００と、情報端末装置２００を、通信ネットワーク１を介して接続している。通信ネットワーク１は、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、その他のネットワークである。図１では、説明を簡便にするために、情報端末装置２００を１つ記載しているが、１つに限る必要はなく、複数の情報端末装置２００が物件価格算出装置１００と通信ネットワーク１を介して接続している。
【００１３】
物件価格算出装置１００は、情報端末装置２００から送信された物件価格算出リクエストに応じ、評価時の対象不動産の物件価格を算出するサーバ装置である。なお、物件価格算出装置１００は、１つの装置に限る必要はなく、複数のサーバ装置で構成してもよい。
【００１４】
情報端末装置２００は、不動産会社に設置されたパーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータや不動産営業担当者が携帯するスマートフォンや携帯電話、その他ウェブブラウザを備え、通信ネットワーク１を介して物件価格算出装置１００と通信可能な端末装置であればどのような装置であってもよい。
【００１５】
次に、物件価格算出システム１０が備える物件価格算出装置１００の機能、構成について、さらに詳しく説明する。
【００１６】
物件価格算出装置１００は、物件情報記憶部１１０、補正情報記憶部１２０、送受信部１０１、評価物件抽出部１０２、評価乖離率算出部１０３、比較物件抽出部１０４、比較乖離率算出部１０５、物件価格算出部１０６を備えている。
【００１７】
物件情報記憶部１１０は、不動産会社によって登録された物件情報を記憶する。物件情報記憶部１１０は、物件ごとに、不動産の面積（専有・土地・のべ床等）、売出日、成約日、売出価格、成約価格、階数、使われ方（空き・オーナー居住中・貸出し中）、向き（南・東・西・北）、所在地、マンション名等の不動産取引で必要となる情報を記憶する。なお、物件情報記憶部１１０は、図１に示すサーバ装置３００に格納しておき、物件価格算出装置１００からの検索または物件情報送信リクエストに応じてデータを送受信してもよい。
【００１８】
図２は、補正情報記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。補正情報記憶部１２０は、評価対象の物件（以下、評価物件という）の価格に評価時の価格変動を反映させるための補正情報を記憶する。補正情報記憶部１２０は、評価物件を含む物件群（以下、評価物件群という）の売出価格と成約価格との乖離率と比較対象となる物件群（以下、比較物件群という）の売出価格と成約価格との乖離率の差異と、物件価格への反映率とを対応付けて記憶する。
【００１９】
送受信部１０１は、情報端末装置２００にデータを送受信する。より具体的には、送受信部１０１は、査定または前回の価格算出によって算出された評価物件の物件価格と、評価物件に関する物件情報を情報端末装置２００から受信し、評価時の評価物件の物件価格を情報端末装置３００に送信する。
【００２０】
評価物件抽出部１０２は、評価物件群を抽出する。より具体的には、評価物件抽出部１０２は、評価物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、成約日が評価時に近い物件が所定の物件数以上となるまで地域または期間を拡張し、拡張した地域または期間に含まれる物件群の物件情報を物件情報記憶部１１０から抽出する。
【００２１】
評価乖離率算出部１０３は、評価物件抽出部１０２によって抽出された物件情報のうち、成約日を記憶している物件群から成約価格平均を算出し、抽出された物件すべてから売出価格平均を算出する。評価乖離率算出部１０３は、算出された成約価格平均と売出価格平均から評価物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す評価乖離率を算出する。
【００２２】
比較物件抽出部１０４は、評価物件抽出部１０２によって評価物件群を抽出した期間と同一の期間で、かつ、評価物件群を抽出した地域の比較対象となる地域に存在する物件を物件情報記憶部１１０から検索し、検索された物件群の物件情報を物件情報記憶部１１０から抽出する。
【００２３】
比較乖離率算出部１０５は、比較物件抽出部１０４によって抽出された物件情報のうち、成約日を記憶している物件群から成約価格平均を算出するとともに、抽出された物件すべてから売出価格平均を算出する。比較乖離率算出部１０５は、算出された成約価格平均と売出価格平均から比較物件群における売出価格と成約価格との乖離を示す比較乖離率を算出する。
【００２４】
物件価格算出部１０６は、評価乖離率算出部１０３によって算出された評価乖離率と、比較乖離率算出部１０５によって比較乖離率の差異を求め、評価乖離率と比較乖離率との差異に対応する補正情報を補正情報記憶部１２０から取得し、取得した補正情報に応じて物件価格を補正し、評価時の物件価格を算出する。
【００２５】
上述のように構成された物件価格算出システム１０で実行する物件価格算出処理について説明する。図３は、物件価格算出装置１００が実行する物件価格算出処理手順を示すフローチャートである。
【００２６】
送受信部１０１は、評価物件の物件価格と評価物件に関する物件情報を情報端末装置２００から受信する（ステップＳ３０１）。評価物件に関する物件情報には、少なくとも評価物件の所在地を含む。評価物件抽出部１０２は、評価物件の所在地の近傍に存在する物件で、かつ、成約日が評価時に近い物件を検索する（ステップＳ３０２）。例えば、評価物件の所在地が‘東京都千代田区九段北１丁目’である場合、所在地が‘東京都千代田区九段北１丁目’で、かつ、評価時である現在時から１ヶ月以内に成約した物件を検索する。
【００２７】
評価物件抽出部１０２は、検索された成約物件数が所定数以上か否かを判断する（ステップＳ３０３）。検索された成約物件数が所定数以上でないと判断した場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、評価物件抽出部１０２は、検索する対象地域または／および期間を拡張する（ステップＳ３０４）。例えば、期間を評価時から２ヶ月以内に拡張する。または、地域を‘東京都千代田区九段北’に拡張する。期間と地域は、いずれか一方を拡張しても、両方を拡張してもよい。期間と地域は、成約物件数が所定数以上になるまでステップＳ３０２〜ステップＳ３０４の処理を繰り返し、拡張する。
【００２８】
検索された成約物件数が所定数以上であると判断した場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、評価物件群の乖離率を算出する（ステップＳ３０５）。より具体的には、評価乖離率算出部１０３は、評価物件抽出部１０２で抽出した、成約物件の物件情報から成約価格を取得し、成約価格平均を算出する。評価乖離率算出部１０３は、評価物件抽出部１０２で抽出した、売出物件（成約物件も含む）の物件情報から売出価格を取得し、売出価格平均を算出する。評価乖離率算出部１０３は、成約価格平均と売出価格平均から評価物件群の成約価格と売出価格の評価乖離率を算出する。例えば、成約物件が１３件で、売出物件が５５件、売出価格平均が３，０００万円、成約価格平均が２，８００万円の場合、乖離率の計算式は、（３０，０００，０００−２８，０００，０００）／３０，０００，０００となり、乖離率は６．７％である。
【００２９】
比較物件抽出部１０４は、比較対象物件を検索する（ステップＳ３０６）。より具体的には、比較物件抽出部１０４は、評価物件の所在地を含み、評価対象と比較される地域に存在する物件で、かつ、評価物件を抽出した期間と同一の期間に売り出されている売出物件を検索する。例えば、評価物件群と比較される地域を、評価物件の所在地を含む都道府県とする場合、‘東京都千代田区九段北１丁目’の比較対象地域は‘東京都’となる。
【００３０】
比較乖離率算出部１０５は、比較物件群の乖離率を算出する（ステップＳ３０７）。より具体的には、比較乖離率算出部１０５は、比較物件抽出部１０４で抽出した売出物件のうちの成約物件の物件情報から成約価格を取得し、成約価格平均を算出する。比較乖離率算出部１０５は、比較物件抽出部１０４で抽出した、売出物件の物件情報から売出価格を取得し、売出価格平均を算出する。比較乖離率算出部１０５は、成約価格平均と売出価格平均から比較物件群の成約価格と売出価格の比較乖離率を算出する。例えば、売出価格平均が２，７００万円、成約価格平均が２，４００万円の場合、乖離率の計算式は、（２７，０００，０００−２４，０００，０００）／２７，０００，０００となり、乖離率は１１．１％である。
【００３１】
物件価格算出部１０６は、評価乖離率と比較乖離率との差異に対応する補正情報を補正情報記憶部１２０から取得する（ステップＳ３０８）。例えば、評価乖離率が‘６．７％’と比較乖離率‘１１．１％’の場合、その差異は‘−４．４’で、対応する補正情報である物件価格への反映率は、‘−５％’となる。単に、対象物件を含む地域の売出価格と成約価格の乖離率を物件価格に反映させるのではなく、評価物件群と比較物件群の乖離率の差異に対応する補正情報を物件価格に反映することによって、評価時での比較物件群と対比した変動を価格に反映させることができる。これにより、比較物件群を基準にした評価物件群の需要の大小を反映した物件価格を算出することができる。
【００３２】
物件価格算出部１０６は、補正情報に基づき、情報端末装置２００から受信した評価物件の物件価格を補正し、評価時での物件価格を算出する（ステップＳ３０９）。例えば、評価物件の物件価格が‘２，５００万円’の場合、物件価格は、２，５００万円×（１−０．０５＝２，３７５万円と補正される。送受信部１０１は、算出された評価時の物件価格を情報端末装置２００に送信する（ステップＳ３１０）。
【００３３】
このように、評価物件を含む地域および評価時からの期間を徐々に拡張し、評価物件群を収集することによって、物件の成約件数に地域的または時期的な偏りがあったとしても、評価時の評価物件の価格の変動を把握するために十分な件数を収集することができる。これにより、評価時の物件価格の変動を的確に物件価格に反映することができる。
【００３４】
また、評価物件を収集するための基準時は評価時となるため、公示価格や標準価格を基準として価格を補正していた従来技術と異なり、評価時の価格変動を物件価格に反映することができる。評価時に収集できる客観的な情報に基づき、物件価格を補正することができるため、不動産業界に精通していない物件の購入希望者や売却希望者であっても現在の適正な物件価格を知ることができる。これにより、不動産価格の透明性を確保できる。
【００３５】
上述した実施例では、評価物件を収集するための地域は、物件所在地の住所情報に基づいて拡張していったが、このような拡張のしかたに限る必要はなく、例えば、所在地は地図上の座標値を記憶しておくとともに、地図情報や道路情報を利用することによって、評価物件から直線距離または道路に沿った距離が所定の距離内という条件で評価物件群を拡張してもよい。
【００３６】
また、評価物件群および比較物件群は、物件の種別（例えば、マンション、戸建て、土地等）、面積帯（例えば、マンションの場合４０m2未満・４０m２〜７０m2・７０m2超）、その他の種別で細分化した物件ごとに物件を収集し、物件価格に算出してもよい。これにより、物件価格の変動をより詳細な単位で捉え、物件価格に反映することができる。
【００３７】
また、ステップＳ３０２およびステップＳ３０６の物件の検索では、検索された物件から重複物件を排除する処理を加えてもよい。重複物件を排除する際には、町名番地、売出価格、面積(下２桁)が同一である場合は、同一物件と判断し、一方を対象物件から除く。
【００３８】
また、情報端末装置２００から送信される物件価格は、不動産会社がいわゆる取引比較事例法で算出した査定価格のほか、本実施例で算出した物件価格でもよい。査定価格を算出した後、本実施例によって定期的に物件価格を算出することによって、物件価格の変動の推移を把握することもできる。
【実施例２】
【００３９】
図４は、実施例２の物件価格算出システム２０の構成を示すブロック図である。物件価格算出システム２０は、物件価格算出装置４００と、情報端末装置２００とを通信ネットワーク１を介して通信可能に接続している。本実施例では、実施例１と同一の符号を付した各部は、実施例１と同様の機能、構成であるため、上述した説明を参照し、以下実施例１と異なる点を中心に説明する。
【００４０】
物件価格算出装置４００は、物件情報記憶部１１０、補正情報記憶部４２０、変換情報記憶部４３０、会員情報記憶部４４０、送受信部１０１、売却ニーズ算出部４０２、購入ニーズ算出部４０３、潜在ニーズ算出部４０４、物件価格算出部４０５を備えている。
【００４１】
図５は、補正情報記憶部４２０のデータ構成の一例を示す説明図である。補正情報記憶部４２０は、評価物件の物件価格に将来の価格変動を反映させるための補正情報を記憶する。補正情報記憶部４２０は、売却ニーズにおける購入ニーズの割合を示す潜在ニーズと、物件価格への反映率とを対応付けて記憶する。
【００４２】
図６は、変換情報記憶部４３０のデータ構成の一例を示す説明図である。変換情報記憶部４３０は、売却ニーズ変換テーブルと、購入ニーズ変換テーブルを記憶する。売却ニーズ変換テーブルは、売り主が想定している売却希望時期と、ポイントとを対応付けて記憶する。購入ニーズ変換テーブルは、購入希望の有無と、ポイントとを対応付けて記憶する。
【００４３】
会員情報記憶部４３０は、物件の売却または購入に関する情報を提供するウェブサイトに会員登録した会員に関する情報を記憶する。会員情報記憶部４３０は、少なくとも、会員識別情報と、会員の所有する物件の所在地と、売却希望時期と、購入希望物件の所在地とを対応付けた会員情報とを記憶する。なお、会員の所有する物件の所在地、売却希望時期、購入希望物件の所在地は、会員による入力がなければ、データがない旨を記憶する。
【００４４】
売却ニーズ算出部４０２は、会員情報記憶部４４０に記憶された会員の所有する物件の所在地と売却希望時期から、売却ニーズ変換テーブルに記憶された売却希望時期に対応するポイントを取得し、地域ごとの売却ポイントの総和である売却ニーズを算出する。
【００４５】
購入ニーズ算出部４０３は、会員情報記憶部４４０に記憶された購入希望物件の所在地から、購入ニーズ変換テーブルに記憶された購入希望の有無に対応するポイントを取得し、地域ごとの購入ポイントの総和である購入ニーズを算出する。
【００４６】
潜在ニーズ算出部４０４は、評価物件の所在地を含む地域ごとの潜在ニーズを算出する。潜在ニーズ算出部４０４は、売却ニーズ算出部４０２によって算出された売却ポイントにおける購入ニーズ算出部４０３によって算出された購入ポイントの割合を潜在ニーズとして算出する。
【００４７】
物件価格算出部４０５は、潜在ニーズ算出部４０４によって算出された潜在ニーズに対応する補正情報を補正情報記憶部４２０から取得し、取得した補正情報に応じて物件価格を補正し、将来の物件価格を算出する。
【００４８】
上述のように構成された物件価格算出システム２０で実行する物件価格算出処理について説明する。図７は、物件価格算出装置４００が実行する物件価格算出処理手順を示すフローチャートである。
【００４９】
送受信部１０１は、評価物件の物件価格と物件情報を情報端末装置２００から受信する（ステップＳ７０１）。売却ニーズ算出部４０２は、評価物件の所在地を含む地域の売却ニーズを算出する（ステップＳ７０２）。より具体的には、売却ニーズ算出部４０２は、評価物件の所在地を含む地域に存在する物件を所有する会員情報を会員情報記憶部４４０から検索し、検索された会員情報の売却希望時期を取得する。取得された売却希望時期に対応するポイントを変換情報記憶部４３０の売却ニーズ変換テーブルから取得する。取得されたポイントの総和を売却ニーズとして算出する。なお、売却希望時期の‘今売りに出ている’は、会員情報記憶部４４０に記憶された売却希望時期を参照することに代えて、物件情報記憶部１１０に記憶されている物件情報を検索してもよい。会員の所有する物件の物件情報が物件情報記憶部１１０に記憶されている場合に、‘今売りに出ている’と判断してポイントを加算する。
【００５０】
購入ニーズ算出部４０３は、評価物件の所在地を含む地域の購入ニーズを算出する（ステップＳ７０３）。より具体的には、購入ニーズ算出部４０３は、評価対象地域を購入希望物件の所在地に登録している会員情報を会員情報記憶部４４０から検索する。検索された会員情報に対応するポイントを変換情報記憶部４３０の購入ニーズ変換テーブルから取得する。取得されたポイントの総和を購入ニーズとして算出する。
【００５１】
潜在ニーズ算出部４０４は、売却ニーズと購入ニーズから潜在ニーズを算出する（ステップＳ７０４）。より具体的には、潜在ニーズ算出部４０４は、売却ポイントにおける購入ポイントの割合を潜在ニーズとして算出する。例えば、対象地域を‘東京都千代田区九段北１丁目’とし、売却ニーズが１００ポイント、購入ニーズが２０ポイントの場合、‘東京都千代田区九段北１丁目’の潜在ニーズは２０／１００＝２０％となる。
【００５２】
物件価格算出部４０５は、潜在ニーズに対応する補正情報を補正情報記憶部４２０から取得する（ステップＳ７０５）。例えば、潜在ニーズが‘２０％以上４０％未満’に対応する物件価格への反映率は‘−８％’となる。
【００５３】
物件価格算出部４０５は、補正情報に基づき、情報端末装置２００から受信した評価物件の物件価格を補正し、新たな物件価格を算出する（ステップＳ７０６）。例えば、評価物件の物件価格が‘３，０００万円’の場合、物件価格は、３，０００万円×（１−０．０８＝２，７６０万円と補正される。送受信部１０１は、算出された物件価格を情報端末装置２００に送信する（ステップＳ７０７）。
【００５４】
このように、現在の物件価格の変動を価格に反映させるだけでなく、将来の物件購入ニーズまたは売却ニーズから物件の売買に対する潜在ニーズを算出し、算出した潜在ニーズを物件価格に反映させることによって、評価対象の地域に存在する物件に対する需要と供給に基づいた価格を算出することができる。これにより、評価物件の将来の物件価格を想定することができる。従って、業界関係者だけが保有していた物件に対する価格変動の見通しを誰でも容易に得ることができる。
【００５５】
上述した実施例では、地域ごとに売却ニーズおよび購入ニーズを算出したが、地域に加えて、物件の種別（例えば、マンション、戸建て、土地等）、面積帯（例えば、マンションの場合４０m2未満・４０m２〜７０m2・７０m2超）、その他、さらに細分化して売却ニーズおよび購入ニーズを算出し、潜在ニーズを算出したうえで、評価物件の物件価格を算出してもよい。
【００５６】
また、売却ニーズおよび購入ニーズを算出する地域は、評価物件を含む地域であるが、当初想定した地域に十分な会員情報が記憶されていない場合は、実施例１と同様に、地域を徐々に拡張し、物件情報を収集してもよい。これにより、物件価格を補正するために十分な件数を収集することができる。また、地域の拡張方法も、物件所在地の住所情報から拡張するほか、評価物件から直線距離または道路に沿った距離が所定の距離内である物件に拡張してもよい。
【００５７】
上述した実施例１および実施例２の機能は、ハードウェア、ソフトウェアのいずれによっても実現することができる。
【００５８】
物件価格算出装置１００、４００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えた通常のコンピュータであり、ＲＯＭやＲＡＭに記憶されたプログラムを動作させることによって、上述した構成や機能を実現する。
【００５９】
物件価格算出装置１００、４００で動作するプログラムは、インターネット等の通信ネットワークに接続されたコンピュータに格納しておき、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、ＳａａＳ（Software as a Service）、クラウドコンピューティングサービス、ＡＰＩ（Application Programming Interface）で提供してもよい。また、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等のコンピュータで読取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００６０】
なお、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施例に開示されている複数の構成要素は適宜組み合わせてもよく、上述した実施例に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１…通信ネットワーク、１０、２０…物件価格算出システム、１００、４００…物件価格算出装置、１０１…送受信部、１０２…評価物件抽出部、１０３…評価乖離率算出部、１０４…比較物件抽出部、１０５…比較乖離率算出部、１０６…物件価格算出部、１１０…物件情報記憶部、１２０、４２０…補正情報記憶部、２００…情報端末装置、３００…サーバ装置、３１０…物件情報記憶部、４０２…売却ニーズ算出部、４０３…購入ニーズ算出部、４０４…潜在ニーズ算出部、４０５…物件価格算出部、４３０…変換情報記憶部、４４０…会員情報記憶部
【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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