【手続補正書】
【提出日】平成20年4月30日(2008.4.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】      明細書
【発明の名称】    残価算出プログラム
【特許請求の範囲】
【請求項１】  型式指定番号、類別区分番号、又は車種名等の特定車種を絞り込むための車種特定情報と、リース期間、使用期間、車両登録日、リース契約日、使用開始日、走行距離、又は格付け等の変動条件情報とをユーザアプリケーションにおいて入力することで、残価データを利用したユーザアプリケーション独自の出力情報を得るために利用される残価算出プログラムであって、
コンピュータに、
前記型式指定番号、前記類別区分番号、又は前記車種名等の車種データと車両売却データとを有するデータベースを検索して該当する検索結果情報を抽出する車両データベース検索機能と、
前記ユーザアプリケーションにおいて入力された前記変動条件情報、及び検索によって抽出された前記検索結果情報から残価を算出する残価算出機能と
を実現させ、
前記車両データベース検索機能として、
メーカー付番の通称型式又は車検証記載の型式指定番号若しくは認定型式番号と類別区分番号から車両を特定して該当する検索結果情報を抽出する１次検索機能と、
前記１次検索機能で該当する車両を特定できない場合、又は前記１次検索機能で必要とする検索結果情報を抽出できない場合に、車体番号、車種名、形状、燃料、ミッション、排気量、車両価格、車両重量、又は最大積載量等の検索サブ項目の中から与えられた情報に対して検索を行い該当する検索結果情報を抽出する２次検索機能とを有し、
前記残価算出機能として、重回帰分析を利用した残価算出計算式を用いて、特定された前記車種と前記変動条件とを前記残価算出計算式に当てはめて残価を算出させることを特徴とする残価算出プログラム。
【請求項２】  請求項１に記載の残価算出プログラムの更新方法であって、所定期間蓄積された前記車両売却データをもとに前記残価算出プログラムの更新データを算出するサーバと、前記残価算出プログラムを利用した前記ユーザアプリケーションを有するクライアントとがインターネット等の通信回線を介して接続され、所定期間蓄積された前記車両売却データをもとに算出され、前記サーバから配信ファイルとして配信された前記更新データを、前記クライアントにおいて受信して前記残価算出機能を更新することを特徴とする残価算出プログラムの更新方法。
【請求項３】  前記配信ファイルには前記車種データと前記車両売却データとを含み、前記車種データ及び前記車両売却データを、前記クライアントにおいて既に受信しているデータを除いた差分データとしたことを特徴とする請求項２に記載の残価算出プログラムの更新方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、型式指定番号、類別区分番号、又は車種名等の特定車種を絞り込むための車種特定情報と、リース期間、使用期間、車両登録日、リース契約日、使用開始日、走行距離、又は格付け等の変動条件情報とをユーザアプリケーションにおいて入力することで、残価データを利用したユーザアプリケーション独自の出力情報を得るために利用される残価算出プログラム、この残価算出プログラムの更新方法、この残価算出プログラムを用いたユーザアプリケーションシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的には、使用契約満了後の車両の再販価格は、車両の初年度登録年や走行距離等から経験的に判断され、この判断に基づいて使用契約満了後の車両は、中古販売業者に販売され、又は入札会やオークション会へ出品され、又は廃棄処分されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、人的経験による再販予想価格は、必ずしも明確な根拠があるわけではなく、判断者による予想価格のばらつきも小さくない。そして正確な再販予想ができないために、無駄な搬送や、入札会やオークションでの損失を生じている。
一方、リース契約、レンタル契約、又は残価付ローン契約等による車両は、再販時の売却利益をあらかじめ残価として設定しているが、この設定残価による損益は売却時でしか判断できないのが現状である。
他方、従来の企業は、経常利益の実態とはかけ離れた、売り上げが重視され、子会社や関連会社が多いほど、又売り上げが大きいほどよいとの見方が大勢を占めていた。しかし、現在は、株主にどれだけ配当できるかが重要な要因となっており、会社の経営情報が公開されていることが大きなポイントになっている。情報公開の重要性は、企業の「格付け」にも当てはまる。ところで、リース事業にあっては、新規なサービスを提供することが重要で、再販をコントロールして低コストで確実な収益を得るしくみを作ることによって収益が固定する。すなわち、競争力ある残価設定を行うことが極めて重要な要因となる。また残価設定が合理的に算出でき、その情報を公開することができれば、契約期間中の車両を資産担保証券にして金融化できることも考えられる。このように、残価設定のシステムを構築することは非常に重要な意味を持つ。
【０００４】
そこで本発明は、残価データを利用したユーザアプリケーション独自の出力情報を得るために利用することができる残価算出プログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の本発明の残価算出プログラムは、型式指定番号、類別区分番号、又は車種名等の特定車種を絞り込むための車種特定情報と、リース期間、使用期間、車両登録日、リース契約日、使用開始日、走行距離、又は格付け等の変動条件情報とをユーザアプリケーションにおいて入力することで、残価データを利用したユーザアプリケーション独自の出力情報を得るために利用される残価算出プログラムであって、コンピュータに、前記型式指定番号、前記類別区分番号、又は前記車種名等の車種データと車両売却データとを有するデータベースを検索して該当する検索結果情報を抽出する車両データベース検索機能と、前記ユーザアプリケーションにおいて入力された前記変動条件情報、及び検索によって抽出された前記検索結果情報から残価を算出する残価算出機能とを実現させ、前記車両データベース検索機能として、メーカー付番の通称型式又は車検証記載の型式指定番号若しくは認定型式番号と類別区分番号から車両を特定して該当する検索結果情報を抽出する１次検索機能と、前記１次検索機能で該当する車両を特定できない場合、又は前記１次検索機能で必要とする検索結果情報を抽出できない場合に、車体番号、車種名、形状、燃料、ミッション、排気量、車両価格、車両重量、又は最大積載量等の検索サブ項目の中から与えられた情報に対して検索を行い該当する検索結果情報を抽出する２次検索機能とを有し、前記残価算出機能として、重回帰分析を利用した残価算出計算式を用い、特定された前記車種と前記変動条件とを前記残価算出計算式に当てはめて残価を算出させることを特徴とする。
請求項２記載の本発明の残価算出プログラムの更新方法は、請求項１に記載の残価算出プログラムの更新方法であって、所定期間蓄積された前記車両売却データをもとに前記残価算出プログラムの更新データを算出するサーバと、前記残価算出プログラムを利用した前記ユーザアプリケーションを有するクライアントとがインターネット等の通信回線を介して接続され、所定期間蓄積された前記車両売却データをもとに算出され、前記サーバから配信ファイルとして配信された前記更新データを、前記クライアントにおいて受信して前記残価算出機能を更新することを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項２に記載の残価算出プログラムの更新方法において、前記配信ファイルには前記車種データと前記車両売却データとを含み、前記車種データ及び前記車両売却データを、前記クライアントにおいて既に受信しているデータを除いた差分データとしたことを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の実施の形態による残価算出プログラムは、型式指定番号、類別区分番号、又は車種名等の車種データと車両売却データとを有するデータベースを検索して該当する検索結果情報を抽出する車両データベース検索機能と、ユーザアプリケーションにおいて入力された変動条件情報、及び検索によって抽出された検索結果情報から残価を算出する残価算出機能とを実現させ、車両データベース検索機能として、メーカー付番の通称型式又は車検証記載の型式指定番号若しくは認定型式番号と類別区分番号から車両を特定して該当する検索結果情報を抽出する１次検索機能と、１次検索機能で該当する車両を特定できない場合、又は１次検索機能で必要とする検索結果情報を抽出できない場合に、車体番号、車種名、形状、燃料、ミッション、排気量、車両価格、車両重量、又は最大積載量等の検索サブ項目の中から与えられた情報に対して検索を行い該当する検索結果情報を抽出する２次検索機能とを有し、残価算出機能として、重回帰分析を利用した残価算出計算式を用い、特定された車種と変動条件とを残価算出計算式に当てはめて残価を算出させるものである。このように本実施の形態による残価算出プログラムは、車両データベース検索機能と残価算出機能とを有することで、車種特定情報と変動条件情報とをユーザアプリケーションにおいて入力することで、残価データを利用したユーザアプリケーション独自の出力情報を得るために利用することができる。また、１次検索機能の他に２次検索機能を備えることで、それぞれのユーザアプリケーションで用いる車種特定情報を有効に利用することができる。従って、本実施の形態による残価算出プログラムのために、別途入力データを追加する必要が少なくなり汎用的な利用を実現することができる。また、重回帰分析を利用した残価算出計算式を用いることで、過去の実績データに基づく出力情報を得ることができる。
【０００７】
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態である残価算出プログラムの更新方法であって、所定期間蓄積された車両売却データをもとに残価算出プログラムの更新データを算出するサーバと、残価算出プログラムを利用したユーザアプリケーションを有するクライアントとがインターネット等の通信回線を介して接続され、所定期間蓄積された車両売却データをもとに算出され、サーバから配信ファイルとして配信された更新データを、クライアントにおいて受信して残価算出機能を更新するものである。このように本実施の形態は、ユーザアプリケーションに影響を与えることなく、残価算出プログラムだけを更新することができる。
【０００８】
本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態である残価算出プログラムの更新方法において、配信ファイルには車種データと車両売却データとを含み、車種データ及び車両売却データを、クライアントにおいて既に受信しているデータを除いた差分データとしたものである。このように本実施の形態は、車種データと車両売却データとをクライアント側に蓄積して利用する場合に、追加データだけを配信することで配信を容易に行うことができる。
【０００９】
【実施例】
以下本発明の一実施例による残価算出プログラムを利用したシステムについて、図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施例による残価算出プログラムを利用したシステムの概略構成を説明するための概念図である。
サーバ側システム１０とクライアント側システム２０とはインターネット等の通信回線１を介して接続されている。
【００１０】
まず、サーバ側システム１０について説明する。サーバ側システム１０は、残価算出プログラム及びこの残価算出プログラムに用いるデータを定期的に更新し、各ユーザに配信する機能を備え、残価計算式算出条件定義ステップ、残価計算式算出ステップ、および配信データ作成ステップで構成される。
残価計算式算出条件定義ステップは、残価計算の条件定義を行うために、データ抽出条件入力処理１１、カテゴリ項目指定処理１２、計算変数項目指定処理１３、およびデータ抽出／変換処理１４をする。
データ抽出条件入力処理１１では、残価算出の基になる車両売却実績データを絞り込むデータ抽出条件を指定する。ここでは、抽出するデータとして、現在から２年前までの車両売却実績データを対象とする。データを抽出する所定期間は、景気、マーケットの動向、商品サイクル、データ母数等を考慮して決定する。すなわち、景気やマーケットの動向については、変動が大きければ期間を短く設定することが好ましい。また商品サイクルについては、サイクル期間が長ければ期間を長く設定してもよい。データ母数については、統計処理ができるに十分な数が存在することが重要である。データ抽出条件に登録できる項目は、車両売却データとして登録されている項目であり、例えば、経過月数、月間走行距離、新車価格、排気量、軽自動区分（６６０ＣＣ以下かそうでないか）、自動車税区分（高級車＝３０００ＣＣ以上かそうでないか）、車両用途区分（乗用かそうでないか）、新古区分（経過月数が３０ヶ月以下かそうでないか）、燃料（ガソリンか否か）、ＡＢＳ装備か否かなどである。
【００１１】
ここで、車両売却データとしては、メーカー名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード（車種名、グレード名）、認定型式、通称型式（型式指定番号、類別区分番号）、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、定員、積載量、エンジン型式（原動機型式）、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、ボディーカラー、自動車税区分、重量税、保険クラス、人気指数、車両用途、車両形状、発売始期、発売終期等の項目をデータとして有している。ここで人気指数とは、車種別に区分した分類中で残価率によってランク分けした指数である。例えばカローラとシビックとの残価率が同等で、サニーの残価率がカローラより２ランク低い場合には、カローラの人気指数が２５、シビックの人気指数が２５、サニーの人気指数が２２と設定される。車両用途とは、用途による車両の分類であり、乗用車、バン、バス、トラック等に分類される。また、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを有している。
【００１２】
カテゴリ項目指定処理１２では、残価算出の重回帰分析用カテゴリ項目と人気指数用の２パターンのカテゴリ項目、および実測値（Ｙ値）を指定する。ここでは、重回帰分析用カテゴリとして、重回帰計算用計算変数項目に対し変動傾向が異なると推定した項目を区分１から区分５項目で定義し、定義された項目の組み合わせでグループ化する。例えば、車両形状グループはＳＤ／ＨＴ／ＨＢ／ＣＰ／ＣＯ、ＣＷ／ＰＷ、ＣＶ／ＢＶの３グループ、およびそれ以外のグループに分ける。ここで、車両形状グループとは、ドア数や外形形状による分類であり、例えば、４ドア＋トランクであればセダン（ＳＤ）、２ドア＋テールゲイト（４ドア仕様なし）であればハッチバック（ＨＢ）、２ドア＋トランクであればクーペ又はスポーツ（ＣＰ）、２〜４ドア＋テールゲイト又は４ドアベースのフルボンネットであればボンネットワゴン（ＢＷ）、３〜４ドア＋テールゲイト又はセミキャブオーバであればキャブワゴン（ＣＷ）となる。燃料区分は、ガソリン車であるか否かで区分する。高級車区分は同一車種名の平均車両本体価格が所定金額、例えば２５０万円を超えているか否かで区分する。一方、人気指数用カテゴリとしては、重回帰計算用計算変数項目に対し、変動傾向は類似するが求める従属変数が異なると推定した項目をカテゴリ１からカテゴリ５項目で定義する。例えば、車種名／メーカー名、形状、ミッション区分（ＡＴ車であるか否か）を定義する。実測値（Ｙ値）としては、従属変数を求めたい対象項目とし、売却額または売却率のいずれか一方を指定する。ここでの売却率とは落札額／新車価格とする。なお、区分１から区分５およびカテゴリ１からカテゴリ５の値は、サーバ側システムで任意に設定ができるので、市場環境の変化に伴って、あらゆる角度からの計算が可能である。
【００１３】
計算変数項目指定処理１３では、重回帰計算で使用する従属変数項目（計算変数項目）を指定する。また、独立変数、ダミー変数およびダミー変数の変数条件を指定する。ここでは、独立変数として、車両本体価格（スコア値）、排気量（スコア値）、経過月数（ＬＯＧのスコア値）、月間走行距離（スコア値）を用いる。一方、ダミー変数として軽区分（軽車両であるか否か）、年式落ち区分（登録月が１１月から１２月であるか否か）とする。その他ダミー変数として、自動車税区分、車両形状区分、新古区分、燃料区分、特定車種区分を用いることができる。
定義できる計算変数項目は、数値または小数点で表せる項目で最大２０項目であり、独立変数かダミー変数のいずれの変数であるかを指定する。独立変数とは、車両売却実績データの項目値をそのまま計算で使用する項目であり、また、重回帰計算時は、そのままの値を使用するのではなく、スコア値に変換して従属変数として計算される。独立変数項目に対しては、従属変数を定義項目としてそのまま使用（スコア値）するか、またＬＯＧ変換（ＬＯＧスコア値）して使用するかを指定する。ダミー変数とは、変換方法（ここでは、走行距離が２万より大きい）を指定して、論理値として定義する従属変数であり、独立変数と違って、スコア値にはしない。
【００１４】
データ抽出／変換処理１４では、残価算出の基になる車両売却実績データをデータ抽出条件に従って抽出する。また、カテゴリ項目設定処理および計算変数項目指定処理における変換変数（ダミー変数）を、変換条件に従ってデータ変換する。
残価計算式算出ステップは、残価計算式算出条件定義ステップで条件定義した車両売却抽出データ、計算変数項目データ、計算カテゴリデータに従い、経過月数が１７ヶ月より大きいデータを対象とする場合と、経過月数が４３ヶ月未満のデータを対象とする場合の２パターンで重回帰分析処理（残価計算式算出）を行う。処理手順は、残価算出１（重回帰分析計算）処理１５、人気指数算出処理１６、残価算出２（重回帰分析計算）処理１７の順で行われる。
【００１５】
残価算出１処理１５では、重回帰分析カテゴリ別（以下、カテゴリ別と略記）の車両売却抽出データと、ダミー変数実績データを基に、平均値、標準偏差、およびスコア値を算出する。平均値は、カテゴリ別に計算変数項目の平均値を算出する。カテゴリ別ＳＵＭ（計算変数項目の値）÷カテゴリ別のデータ件数で求める。標準偏差は、カテゴリ別に計算変数項目の標準偏差を算出する。Ｘ＝ＳＵＭ（｛カテゴリ別の計算変数項目の値−上記算出のカテゴリ別の平均値｝２）を使用し、ここで、標準偏差は、√（Ｘ÷カテゴリ別データ件数）で求める。スコア値（独立変数項目のみ）は、実績データごと（カテゴリ別／計算変数項目別）にスコア値またはＬＯＧスコア値を算出する。スコア値またはＬＯＧスコア値の指定は、前述した計算変数項目指定処理１３で行う。スコア値＝（変数項目の実績値−カテゴリ別平均）÷カテゴリ別標準偏差で求める。ただし、（変数項目の実績値−カテゴリ別平均）は絶対値ではない。ＬＯＧスコア値＝（ＬＯＧ変数項目の実績値−（カテゴリ別ＬＯＧ値平均）÷カテゴリ別ＬＯＧ標準偏差値とする。ただし、ＬＯＧ変数項目の実績値−カテゴリ別ＬＯＧ値平均は絶対値ではない。また、スコア値またはＬＯＧスコア値は、独立変数項目間の係数単位を揃えるために重回帰分析計算の変数項目として使用する。重回帰分析用計数は、対象実測データを車両売却抽出データとし、重回帰用分析従属変数を計算変数項目（独立変数はスコア値またはＬＯＧスコア値を使用）とし、実測値（Ｙ値）は車両売却抽出データ（売却率または売却額）とした条件で算出する。
【００１６】
人気指数算出処理１６では、車両売却抽出データに残価算出１処理１５で算出した重回帰分析係数データを使用して、重回帰分析カテゴリ別の人気指数カテゴリ別（以下、カテゴリ別と略記）に人気指数を算出する。算出手順は残差ステップ、平均値ステップ、カテゴリ別残差標準偏差ステップ、人気指数ステップの順で行う。残差ステップでは、実績売却率（または落札額）−理論売却率（または落札額）で残差を求める。平均値ステップでは、カテゴリ別に残差の平均値を算出する。カテゴリ別のＳＵＭ（残差）÷カテゴリ別のデータ件数で求める。カテゴリ別残差標準偏差ステップでは、カテゴリ別に残差の標準偏差を算出する。算出標準偏差は残価算出（ユーザ側機能）の条件の格付で使用する。Ｘ＝ＳＵＭ（｛カテゴリ別残差値−上記算出のカテゴリ別の平均値｝２）を使用し、ここで、標準偏差は、√（Ｘ÷カテゴリ別データ件数）で求める。人気指数ステップでは、人気指数カテゴリ別に残差の平均値を算出する。人気指数は人気指数カテゴリ別のＳＵＭ（上記算出の残差）÷人気指数カテゴリ別のデータ件数とする。上記算出値を人気指数値として実績データごとに付加し、残価算出２（重回帰分析）の変数項目として使用する。ただし、人気指数カテゴリ別のデータ件数によって残価算出（ユーザ側機能）で使用する人気指数の値は異なる。
【００１７】
残価算出２処理１７では残価算出１処理１５で算出したスコア化計算変数項目に人気指数項目を加えた変数を計算項目変数とする。実測値（Ｙ値）は残価算出１処理１５で算出した値を使用する。人気指数用カテゴリ別のデータの内、５より小さいデータは対象外にする。上記のデータを対象に重回帰用データを算出する。
【００１８】
配信データ作成ステップは、ユーザにデータ配信を行うために、データをＣＳＶ形式ファイルで作成する。ここで、配信ファイルの内、車両売却抽出データと新型車種データは差分データ（新規に発生したデータ）のみ対象とし、残価算出関連データはデータ内容全体を対象とする。なお、ユーザ配信データはインターネット回線を利用したＷＥＢから受信することができる。ここで、車種データベースは、新たに生産される新型車種が発表又は生産される毎に、新型車種に関する車種データを追加更新する。ここで新型車種には、型式認定番号が変更になった場合を含む。
【００１９】
次に、ユーザ側システム２０について説明する。ユーザ側システム２０は、配信データ受信／更新機能２１と、配信データ受信／更新機能２１からデータを抽出する残価算出プログラム（残価算出ＤＬＬ）２２と、この残価算出プログラム２２を用いた各種アプリケーションから構成される。
各種アプリケーションとしては、指定条件車種残価照会機能２３、契約データ一括残価算出機能２４、残価シュミレーション算出機能２５、残価シュミレーション照会機能２６およびその他アプリケーション機能２７がある。
【００２０】
配信データ受信／更新機能２１は、サーバ側システム１０で準備したＣＳＶ形式ファイルの新型車種データ、車両売却抽出データ、および残価算出関連データを、インターネット回線を利用したＷＥＢで受信でき、その受信データを基に該当データを更新する。ここで配信されるファイルの内、車両売却抽出データと新型車種データとは差分データのみが対象となり、残価算出関連データはデータ内容全体が対象となり、それぞれ更新される。新型車種データは車種データとしてデータベースに登録される。
【００２１】
残価算出プログラム２２は、残価算出機能と車両データベース検索機能とを備えている。
残価算出プログラム２２では、ユーザアプリケーションからの残価（予想売却額）算出要求に対し、車種データベースのセレクト結果から残価算出結果を戻り値として返却する、残価算出結果を利用した固有のアプリケーションに利用することができる。
この残価算出プログラム２２は、モジュール化され、ＤＬＬファイルやＣＯＭファイル形式等の形式にて供給され、車両データベース検索機能と残価算出機能とを有する。車両データベース検索機能は、一次検索プログラムと二次検索プログラムがあり、一次検索プログラムは、メーカー付番の通称型式もしくは車検証記載の型式指定番号（もしくは認定型式）と類別区分番号から車両を特定する機能で、二次検索プログラムは一次検索プログラムで特定できなかった場合、または一次検索プログラムにて必要な情報が与えられなかった場合に、検査サブ項目の中から車台ＮＯ、認定型式（一次検索機能に利用した場合対象外）、車種名、形状、燃料、ミッション、排気量、車両本体価格、車両重量、および最大積載量などの検査サブ項目の中から与えられた情報に対して検索する機能である。一方、残価算出機能は、与えられたデータと車種データベース検索結果から得られる情報から重回帰式を利用し残価を算出する。
【００２２】
ここで残価算出機能は、例えば指定条件車種残価照会機能２５などの各種アプリケーションからの指定車種条件情報を、該当する重回帰カテゴリ／人気指数カテゴリの重回帰分析を利用した残価算出計算式を選択し、選択残価算出式に計算項目を当てはめて、残価（予想売却額）を算出する。指定する車種条件情報の項目は、市場動向に応じて任意に設定可能であるが、例えば以下のような車種条件情報を設定することができる。
車種特定情報としては、型式指定番号、類別区分番号、又はメーカー車種名や仕様等を指定し、特定なグレード車種情報を選択する。さらに、選択グレード車種情報からの検索項目としては、メーカー名、車種名、形状、燃料区分（ガソリン車であるか否か）、ミッション区分（ＡＴ車であるか否か）、新車価格、排気量、および初年度登録年を用いることができる。一方、変動条件情報としては、距離、リース期間（売却予定日）、および格付（１から５）を設定することができる。
使用する残価算出計算式は、経過月数が２４ヶ月以上のデータを対象とする場合とそれ未満のデータを対象とする場合の２パターンで行う。重回帰カテゴリ・人気カテゴリとしては、サーバ側システムと同様である。人気指数は人気指数カテゴリ別の台数によって調整係数で乗算する。指定格付によって人気指数の標準偏差を基に調整計算される。
【００２３】
指定条件車種残価照会機能２３では、指定車種条件の内容の検索を行い、格付指定で景気変動係数を加えて算出し、画面表示およびリスト出力する。そして、特定車種および経過月数などの変動情報の変更による残価（予想売却額）を参照する。ここで、検索のための入力情報としては、車種特定情報と変動条件情報とがある。車種特定情報では、型式指定番号／類別区分番号またはメーカー／車種名／仕様のいずれかを指定することによって特定車両を絞り込む。なお、この条件で該当車種データが複数存在する場合は、ウィンドウ一覧表示することによって特定車種を絞り込む。変動条件情報では、リース期間（経過月数）、登録予定日（年式落ち区分）、走行距離、および格付を指定する。一方、出力情報としては、予想売却額（残価算出）、標準売却額、平均売却額、予想残価率、標準売却率、平均売却率、標準距離、平均距離および人気レベルを表示する。また、車両売却データより所定条件を満たす車両売却実績データの一覧を表示することもできる。
【００２４】
契約データ一括残価算出機能２４では、ユーザ契約データ（ＣＳＶ形式）を入力し、予想残価結果を指定ファイルに出力して、多数データの一括残価算出を行う場合に使用する。
【００２５】
残価シュミレーション算出機能２５では、ユーザ所有データ（ＣＳＶ形式）を入力し、車種／形状別に所定期間（今年度から７年間に契約満了年となる車種）の契約売価、予想残価、残価損益（予想残価−契約売価）、および時価残価（今売った場合の残価）を算出する。
【００２６】
残価シュミレーション照会機能２６では、指定車種／形状別の残価シュミレーション結果を画面表示及びリスト出力する。また、車種／形状または形状単位ごとに所定期間（今年度から７年間に契約満了する車種）の契約売価、予想残価、残価損益、時価残価を表示／リスト出力する。なお、景気変動対応として、年ごとにパーセント率指定ができ、予想残価、時価残価を再計算することが好ましい。
【００２７】
次に図２から図６を用いて、上記実施例で説明した残価算出プログラムを利用した各種アプリケーションについて説明する。図２から図９は、いずれも同システムの画面イメージ図である。
図２は、例えば契約期間中の特定の車両、又は新規契約時の特定車両について、予想売却額や予想残価率を得る画面イメージ図である。
同図では、車種名「カローラ」、仕様「ディーゼル  ＤＸ  ４ＦＡＴ  ２ＷＤ」、リース期間「６０」ヶ月、登録予定日「００／０５／１５」、予想走行距離「１００」千ｋｍ、格付け「３」、及び新車金額「１，２７２」千円を入力することで、予想売却額「１９１」千円、標準売却額「１９７」千円、平均売却額「１８６」千円、予想残価率「１５．０％」、標準売却率「１５．６％」、平均売却率「１４．７％」、標準売却額及び標準売却率の対象となった既再販車両台数「１２台」、この既再販車両台数「１２台」の標準距離「１０２」千ｋｍ、平均売却額及び平均売却率の対象となった既再販車両台数「１８台」、この既再販車両台数「１８台」の平均距離「１０１」千ｋｍ、及び過去の売却車両（落札額、売却率、メーカー、車種、車両用途、排気量、グレード、月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動、開催年月）を出力表示するものである。
【００２８】
車種名「カローラ」及び仕様「ディーゼル  ＤＸ  ４ＦＡＴ  ２ＷＤ」については、プルダウン方式で選択して入力することもできる。また、同図では「カローラ」及び仕様「ディーゼル  ＤＸ  ４ＦＡＴ  ２ＷＤ」を入力することで、メーカー名「トヨタ」、認定型式「ＫＡ−ＣＥ１０６Ｖ」、車両形状「ＢＶ」、排気量「２０００」を表示しているが、「カローラ」及び仕様「ディーゼル  ＤＸ  ４ＦＡＴ  ２ＷＤ」の入力に代えて、メーカー名「トヨタ」、認定型式「ＫＡ−ＣＥ１０６Ｖ」、車両形状「ＢＶ」、排気量「２０００」を入力するものであってもよい。また、「カローラ」及び仕様「ディーゼル  ＤＸ  ４ＦＡＴ  ２ＷＤ」の入力に代えて、型式指定番号や類別区分番号を入力するものであってもよい。
また、予想走行距離「１００」千ｋｍについては、入力することなくリース期間「６０」ヶ月とリンクさせて出力するようにしてもよい。新車金額「１，２７２」千円についても、車種や仕様によって決定可能な項目であり、あらかじめ車種名などと対応づけたデータベースから出力表示させることもできる。格付け「３」とは、査定評価であるが、例えばリース者等の使用者や、使用地、又は使用目的（商用か自家用か等）による区分である。
「予想売却額」と「予想残価率」については、上記実施例によってあらかじめ取得した方程式データや重回帰式を用いて演算して出力したものである。一方、「平均売却額」と「平均売却率」と「平均距離」は、「車種名」によって特定された車両と一致する既再販車両の実データから演算して出力したものである。同図の場合には、該当する車両が１８台あることを示している。これに対し、「標準売却額」と「標準売却率」と「標準距離」は、（実データ−平均値）／標準偏差として、データの偏りを修正したものである。同図の場合には、修正後の該当する車両が１２台あることを示している。
【００２９】
なお出力は、予想売却額又は予想残価率を示すことで充分であるが、予想売却額と予想残価率との双方を示すことで、残価等を把握しやすいという効果を奏する。また、標準売却額、平均売却額、標準売却率、平均売却率等を示すことで、予想売却額や予想残価率の正確性を把握しやすいとともに、車種による特異性の有無などを把握することができる。
また、過去の売却車両（落札額、売却率、メーカー、車種、車両形状、排気量、グレード、月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動、開催年月）を一覧表示することで、平均値より高くなる要因や低くなる要因を確認することができる。
【００３０】
図３は、例えば契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図である。
本実施例は、現行市場を基準に契約満了の時点での市場を予測し、相対評価による相対値を設定する。そして、未売却の契約データからその時点での予想標準売却額を求め、契約満了の時点の相対値をかけ契約満了の時点での予想標準売却額を求める。そして、契約残価額と予想標準売却額によって残価損益を得るものである。
具体的には、未売却の契約データの新車価格、想定走行距離、車種名、（返却時予定査定評点）からその時点での予想標準売却額を求め、契約満了時点の相対値をかけ契約満了の時点での予想標準売却額を求める。そして、契約残価額−予想標準売却額によって、会計単位を基準に適切な管理単位および商品の特性／マーケット別、車種別にまとめ管理単位ごとの残価損益を求める。
【００３１】
同図では、現在契約中の車種名「カローラ」について、車両形状別、年度別の「契約残価」、「予想残価」及び「残価損益」を表示している。
ここで、「契約残価」とは契約時に設定した残価であり、「予想残価」とは上記実施例によってあらかじめ取得した方程式データや重回帰式を用いて演算して出力した残価である。「残価損益」は、「契約残価」と「予想残価」との差であり、ゼロに近ければ、契約時に設定した残価通りで売却見込みがあり、損益を生じていないことを意味する。
例えば、「カローラＢＶ」は、２０００年に契約が満了する車両については、「９６８」の利益を生じる予測になるが、２００３年に契約が満了する車両については、「９０３９」の損出を生じる予測になることを示している。
なお、同図では、車種別表示としているが、契約車両全てを対象としたり、特定のメーカー名による表示とすることもできる。また、販売店区分や販売員区分をデータベースに登録しておくことで販売店別や販売員別の残価損益を出力することもできる。また同図では省略しているが、対象車両数を表示することで、車両当たりの損益を知ることもできる。
【００３２】
図４は、契約期間中の車両について、車種別の残価損益を予想する画面イメージ図である。同図に示すように、車種及び車両形状別に、残価損益を表示している。このように、車種及び車両形状別に残価損益を表示することで、それぞれの損益状況を比較することができる。
【００３３】
図５、図６は、例えば契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図であり、図３とほぼ同様なものである。
図５及び図６においては、景気変動対応が可能なシステムである点で特徴を有している。「２０００年」〜「２００６年」の年度表示欄の上部欄に「１００％」表示があるが、全て「１００％」表示の場合には、景気変動を加味していないことを示している。
この景気変動については、他の経済状況分析データ等を元にした変動率を表示させ、またそれぞれの予想残価にも適用することも可能である。
その他、未来市場の変動、販売量の変動等の残価に未来変動要素を与えることにより、残価グループ（管理単位、機種）ごとに予想標準売却額が変動するようにし残価損益がどのようになるかについてシュミレーションすることもできる。
このようなシュミレーションにおいては、予定販売量（予算）を与えることによって未来を含めシュミレーションすることが好ましい。
上記のシュミレーションによって、適正化方向の決定を行うことができる。
すなわち、残価損益を指定金額にするか、残価損益を指定率確保するか、契約新車価格に定率回収するか、契約ごとに定率回収か、契約ごとに定額回収かを決定することができる。
また、新車価格ごとの販売見込台数を与える範囲で残価グループ又は機種（車種）を指定した場合には、指定した残価グループ又は機種（車種）ごとに新車金額、販売見込台数を与える。残価グループ又は機種（車種）ごとに新車金額、販売見込台数を与えることができればより精度が増す。販売見込を与えない場合には販売実績を代用することができる。
上記条件を設定後計算することにより管理単位、残価テーブル、残価グループ又は機種（車種）ごとに予想標準売却額＋調整額が残価として設定される。管理単位期間ごと再計算するリスク、利益、間接費等についても考慮することが好ましい。
【００３４】
なお、上記実施例において説明した走行距離については、総走行距離の他、例えば月間や年間等の所定期間内の平均走行距離とすることによって更に実使用状況を的確に表すことができる。
また、上記実施例では、サーバ側システム１０からクライアント側システム２０に対して、新型車種データ、車両売却抽出データ、および残価算出関連データを定期的に配信する場合で説明したが、残価算出関連データだけをクライアント側システム２０に対して配信してもよい。この場合には、車種データ、車両売却抽出データについては、クライアント側システム２０で独自に保有するデータを利用することもできる。また、車種データ、車両売却抽出データについては、サーバ側システム１０に保有しておき、利用の都度データを参照して利用することもできる。また、これらの配信データについては、必ずしも通信網を利用した配信に限らず、記録媒体を利用して配信してもよい。
また、サーバ側システム１０からクライアント側システム２０に対して、残価算出プログラムを配信する方法であってもよい。この場合には残価算出関連データの配信に代えることもできる。
また、上記実施例では、車両を例にして説明したが、車両以外の、船舶や工作機械、設備機器、パソコン等の物品についても適用することができる。また本発明における物品とは、プログラムなどのソフトであってもよく、必ずしも動産でなくても、家屋やビル等の不動産や、設備を含む概念である。
【００３５】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、人的経験に頼ることなく、既に再販された車両等の物品の売却データから再販前の物品の売却額等を客観的に予測することができる各種システムに利用することができる残価算出プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の一実施例による残価算出システムの概略構成を説明するための概念図
【図２】
本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両、又は新規契約時の特定車両について、予想売却額や予想残価率を得る画面イメージ図
【図３】
本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図
【図４】
本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の車両について、車種別の残価損益を予想する画面イメージ図
【図５】
本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図
【図６】
本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図
【符号の説明】
１０    サーバ側システム
１１    データ抽出条件入力処理
１２    カテゴリ項目指定処理
１３    計算変数項目指定処理
１４    データ抽出／変換処理
１５    残価算出１（重回帰分析計算）処理
１６    人気指数算出処理
１７    残価算出２（重回帰分析計算）処理
２０    ユーザ側システム
２１    配信データ受信／更新機能
２２    残価算出プログラム
２３    指定条件車種残価照会機能
２４    契約データ一括残価算出機能
２５    残価シュミレーション算出機能
２６    残価シュミレーション照会機能
２７    その他アプリケーション機能