"コンピュータを、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、として機能させるための評価値算出プログラム。前記評価対象と比較するための前記事例を選択する選択部、として前記コンピュータを機能させる請求項1に記載の評価値算出プログラム。前記比率算出部は、前記評価対象物の予測値と、前記事例の予測値とを算出し、算出した前記評価対象物の前記予測値と前記事例の前記予測値とから前記比率を算出する請求項1又は2に記載の評価値算出プログラム。前記コンピュータを、前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有し、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、前記比率算出部は、前記評価対象物の各要素の値と前記各要素に対応する前記第1の係数群の係数とを乗じた和を前記評価対象物の前記予測値として算出し、前記事例の各要素の値と前記各要素に対応する前記第2の係数群の係数とを乗じた和を前記事例の前記予測値として算出する請求項3に記載の評価値算出プログラム。前記コンピュータを、前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有する事例であって、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、前記比率算出部は、前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する要素の値を乗じた和を前記評価対象物の予測値として算出し、前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の要素に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該要素の値を乗じた値と、前記事例の該要素に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該要素の値に乗じた値と、の差分を算出し、前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率を算出する請求項2に記載の評価値算出プログラム。前記比率算出部は、前記複数の要素のそれぞれについての前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象物の予測値と前記事例の予測値との比率を算出する請求項5に記載の評価値算出プログラム。前記評価値算出部は、複数の事例それぞれについて前記評価対象物の試算値を算出し、算出した前記複数の事例それぞれに対する前記評価対象物の試算値の平均値を前記評価対象物の評価値として算出する請求項1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。前記評価値算出部は、各事例について前記評価対象物の試算値を算出し、算出した各事例に対する前記評価対象物の試算値の中央値を前記評価対象物の評価値として算出する請求項1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。コンピュータが、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出ステップと、前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出ステップと、を実行する評価値算出方法。評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、を含む評価値算出装置。図12に示されるような、取引事例比較法を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、各項目の格差率は、価格形成要因に関する各種資料や多数の取引事例等から不動産鑑定士の長年の分析と経験に基づいた評価対象地との比較によって決定されるので、機械的ではない、コストがかかる、客観性に欠ける、等の問題点があった。一方、図13に示されるような、重回帰分析を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、依頼物件の売り出し事例P1からどのようにして依頼物件の評価価格帯P2が算出されたのか明確ではない。すなわち、統計学を理解していなければ計算過程や意味が理解できず、結果表示価格帯だけが提示されることになる。また、重回帰分析を用いて算出された予測値は正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性がある。本発明は、上記した問題に鑑み、評価対象物の評価値を機械的に算出可能な評価値算出装置を提供することを課題とする。本発明の態様の一つは評価値算出プログラムである。この評価値算出プログラムは、コンピュータを、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、事例の実際の値と上記比率とに基づいて算出する試算値を評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、として機能させる。また、評価値算出プログラムは、このコンピュータを評価対象と比較するための事例を選択する選択部として機能させてもよい。本発明の態様の一つによれば、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を用いて自動で評価値を算出することができる。本発明の態様の一つの評価値算出プログラムでは、比率算出部が、評価対象物の予測値と、事例の予測値とを算出して上記比率を算出するようにしてもよい。また、本発明の態様の一つの評価算出プログラムは、コンピュータを、評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有する事例であって、評価対象物と少なくとも一つの要素の値が所定の範囲内である事例を選択する選択部と、複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、としてさらに機能させ、比率算出部は、評価対象物の各要素の値と各要素に対応する第1の係数群の係数とを乗じた和を評価対象物の予測値として算出し、事例の各要素の値と各要素に対応する第2の係数群の係数とを乗じた和を事例の予測値として算出するようにしてもよい。係数群は、例えば、重回帰分析の回帰係数群である。この場合、ユーザは評価対象物の情報を入力するのみで、評価値を取得することができる。本発明の態様の一つの評価値算出プログラムは、コンピュータを、評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有する事例であって、評価対象物と少なくとも一つの要素の値が所定の範囲内にある事例を選択する選択部と、複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、としてさらに機能させ、比率算出部は、第1の係数群に含まれる各係数に対応する要素の値を乗じた和を評価対象物の予測値として算出し、複数の要素のそれぞれについて、評価対象物の要素に対応する第1の係数群に含まれる係数に該要素の値を乗じた値と、事例の該要素に対応する第2の係数群に含まれる係数を該要素の値に乗じた値と、の差分を算出し、評価対象物の予測値に対する上記差分の比率を算出するようにしてもよい。これによれば、評価対象物の予測値に対する上記差分の比率は、取引事例比較法における格差率に相当し、ユーザは、評価対象物の各価格形成要因の項目を入力するのみで各価格形成要因の格差率を客観的な値として機械的に取得することができる。本発明の態様の一つである評価値算出プログラムでは、評価値算出部は、複数の事例それぞれについて評価対象物の試算値を算出し、算出した複数の事例のそれぞれに対する評価対象物の試算値の平均値を評価対象物の評価値として算出するようにしてもよい。また、本発明の態様の一つである評価値算出プログラムでは、評価値算出部は、複数の事例それぞれについて評価対象物の試算値を算出し、算出した複数の事例それぞれに対する評価対象物の試算値の中央値を評価対象物の評価値として算出するようにしてもよい。これによって、複数の事例から評価値を算出することができるので、評価値の精度が高まる。更に、本発明は、態様の一つとして、方法、又は装置としても把握することが可能である。また、本発明の態様の一つは、上述のプログラムをコンピュータその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。例えば、本発明の他の態様の一つは、コンピュータが、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出ステップと、事例の実際の値と上記比率とに基づいて算出する試算値を評価対象物の評価値として算出する評価値算出ステップと、を実行する評価値算出方法である。また、本発明の他の態様の一つは、評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、事例の実際の値と上記比率とに基づいて算出する試算値を評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、を備える評価値算出装置である。本発明によれば、評価対象物の評価値を機械的に算出することができる。以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。<第1実施形態>図1は、不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。第1実施形態における賃料評価額算出システム100は、評価対象物件と価格形成要因が類似する複数の事例の実際の賃料から評価対象物件の賃料の評価額を算出するためのシステムである。価格形成要因は評価対象物件の評価額に影響を及ぼす要因であって、例えば、地域要因と個別的要因とがある。賃料評価額算出システム100は、サーバシステム1と、ネットワーク5を介してサーバシステム1と接続されるクライアント端末2とを含む。サーバシステム1は、賃料算出サーバ10と、賃料算出サーバ10に接続する賃料データベース3とモデルデータベース4とを含む。ネットワーク5は、例えば、インターネットや携帯電話網等の公衆のネットワークであってもよいし、企業等の組織によって管理されているプライベートなネットワークであってもよい。サーバシステム図2は、賃料算出サーバ10のハードウェア構成の例を示す図である。賃料算出サーバ10は、プロセッサ101,主記憶装置102,入力装置103,出力装置104,補助記憶装置105,可搬記録媒体駆動装置106,及びネットワークインタフェース107を備え、これらがバス109により互いに接続されている情報処理装置である。情報処理装置は、例えば、賃料算出の為の専用のコンピュータである。入力装置103は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス等である。また、入力装置103には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置103から入力されたデータは、プロセッサ101に出力される。ネットワークインタフェース107は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース107は、有線のネットワーク、および、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース107は、例えば、NICNetworkInterfaceCard,無線LANLocalAreaNetworkカード,携帯電話網に接続するための無線回路等である。ネットワークインタフェース107で受信されたデータ等は、プロセッサ101に出力される。主記憶装置102は、プロセッサ101に、補助記憶装置105に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置102は、例えば、RAMRandomAccessMemoryのような半導体メモリである。補助記憶装置105は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ101が使用するデータを格納する。補助記憶装置105は、例えば、EPROMErasableProgrammableROM、ハードディスクHardDriveDiscである。補助記憶装置105は、例えば、オペレーティングシステムOS,賃料評価額算出プログラム,その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。可搬記録媒体駆動装置106は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す。読み出されたデータはプロセッサ101に出力される。可搬記録媒体は、例えば、USBUniversalSerialBusメモリ、CDCompactDiscやDVDDigitalVersatileDiscのようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。プロセッサ101は、例えば、CPUCentralProcessingUnitや、DSPDigitalSignalProcessorである。プロセッサ101は、補助記憶装置105に保持されたOSや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置102にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。出力装置104は、プロセッサ101の処理の結果を出力する。出力装置104は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置104は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。図1では、賃料算出サーバ10の機能構成の例が示される。賃料算出サーバ10のプロセッサ101は、補助記憶装置105に保持される賃料評価額算出プログラムの実行を通じて、事例選択部11,モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び、評価額算出部15として動作する。事例選択部11は、賃料データベース3に保持される賃貸事例から、評価対象物件と比較するための複数の賃貸事例を選択する。モデル選択部12は、事例選択部11によって選択された各賃貸事例と評価対象物件とのそれぞれに適する重回帰分析によって構築された賃料モデルをモデルデータベース4から選択する。格差算出部13は、モデル選択部12によって選択された賃料モデルを用いて、各賃貸事例と評価対象物件との賃料の予測値を求め、これらの予測値から、各賃貸事例について、各価格構成要因の格差率及び地域格差を算出する。試算値算出部14は、各賃貸事例の実際の賃料に、格差算出部13によって算出された各賃貸事例の地域格差の逆数を乗じて、各賃貸事例に対する評価対象物件の賃料の試算値を算出する。評価額算出部15は、試算値算出部14によって算出された各賃貸事例に対する試算値から、評価対象物件の賃料の評価値を算出する。なお、事例選択部11,モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び評価額算出部15についての詳細は後述する。すなわち、賃料算出サーバ10は、地域格差として、重回帰分析を用いた評価対象物件の賃料の予測値に対する、重回帰分析を用いた事例の賃料の予測値の比率を用いて、取引事例比較法の計算方法で、評価対象物件の評価額を算出する。賃料データベース3及びモデルデータベース4は、例えば、HDDハードディスクドライブなどの大容量の記憶装置であってもよいし、それぞれが例えば図2で示されるようなハードウェア構成を持ったデータベースサーバであってもよい。また、賃料データベース3及びモデルデータベース4は、賃料算出サーバ10の補助記憶装置105内に形成されてもよい。図3は、賃料データベース3が保持する情報の例である。賃料データベース3は、賃料の評価額を算出する際に評価対象物件と比較するための賃貸事例を保持するデータベースである。賃料データベース3には、各賃貸事例について、複数の価格形成要因の情報が登録される。価格形成要因には、例えば、住所,XY座標緯度経度,沿線名,最寄駅,最寄駅からの距離,バス停からの距離,無料駐車場の有無等の地域要因や、構造,専有面積,経過年数,所在階等の個別的要因が含まれる。また、各賃貸事例には、価格形成要因に加えて、賃貸事例の月額賃料,共益費,一時金等の料金に関する情報や、賃貸事例の取引年月等が登録されている。なお、第1実施形態では、価格形成要因の情報を、数値でないものも含めて値と称することもある。賃料データベース3には、各賃貸事例の価格形成要因を予め重回帰モデルにあてはめ、当該賃貸事例の賃料の予測値や、実際の賃料との開差率,使用した重回帰モデルの回帰係数を登録することもできる。図4は、モデルデータベース4が保持する情報の例を示す図である。モデルデータベース4には、モデル構築条件ごとに構築された賃料モデルが登録される。モデル構築条件は、例えば、最寄駅,沿線,市区町村などであり、図4では、モデル構築条件として最寄駅が設定された賃料モデル、すなわち、最寄駅毎に構築された賃料モデルが示される。賃料モデルは、重回帰分析によって求められ、定数項及び説明変数Xjに対応する回帰係数が登録されているjは0を含む正の整数。定数項及び説明変数Xjには、各価格形成要因が対応付けられる。例えば、定数項、説明変数と価格形成要因とは、以下のように対応付けられて設定される。X0:最寄駅X1:専有面積X2:経過年数X3:構造が堅固X4:最寄駅からの距離X5:バス便X6:所在階X7:無料駐車場有定数項は、説明変数には含まれない要因である。ただし、第1実施形態では、便宜的にX0として扱う。このように設定した場合、定数項はで示される。したがって、図4に示される例の場合、最寄駅毎にモデルを構築するため、定数項は最寄駅に対応し、最寄駅はモデル構築条件に対応する。なお、X0は便宜的に設定したものであるため、X0には常に1が代入されるX0=1。説明変数に設定される価格形成要因には、例えば、構造のように数値ではないものが含まれる。数値ではない価格形成要因については、予め、各値について数値が割り当てられており、対応する数値が説明変数に代入される。例えば、価格形成要因の構造では、鉄骨造、鉄筋造、鉄骨鉄筋コンクリート造等の堅固な構造の場合は1、それ以外の構造の場合は0が説明変数X3に代入される。例えば、価格形成要因のバス便では、バス便の場合には1、バス便ではない場合には0が説明変数X5に代入される。例えば、価格形成要因の無料駐車場有では、無料駐車場がある場合には1、無料駐車場がない場合には0が説明変数X7に代入される。また、数値である価格形成要素についても、そのままの値を説明変数に代入するようにしてもよいし、値を別の値に変換して説明変数に代入してもよい。例えば、価格形成要因の最寄駅からの距離では、100mを、Log100≒4605の様に対数をとって説明変数X4に代入してもよい。図4に示される例は、モデル構築条件として最寄駅ごとに賃料モデルを構築した場合の例であるが、これに限られず、例えば、沿線毎に賃料モデルを構築してもよい。又は、モデル構築条件は、例えば、最寄駅と面積帯との組み合わせや最寄駅と経過年数との組み合わせであってもよいし、最寄駅と面積帯と経過年数との組み合わせであってもよい。図5は、賃料モデルを特定する項目が複数ある場合のモデルデータベース4に保持される賃料モデルの例である。賃料モデルを特定する項目とは、モデル構築条件のことである。図5に示される例では、モデル構築条件は、最寄駅,経過年数帯,面積帯,の3つであり、X0X1X2の3つの組み合わせとして取り扱われる。また、この場合にもX0=1として取り扱われる。第1実施形態では、モデルデータベース4に図4で示される最寄駅毎の賃料モデルが格納されているものとする。格差算出部13は、賃料データベース3図3及びモデルデータベース4図4又は図5に保持される情報を用いて、評価対象物件の賃料の予測値及び事例の予測値を算出する。評価対象物件の賃料の予測値及び事例iの予測値は、例えば、以下の式1によって示される。クライアント端末図2は、クライアント端末2のハードウェア構成の例を示す図である。クライアント端末2は、プロセッサ201,主記憶装置202,入力装置203,出力装置204,補助記憶装置205,可搬記録媒体駆動装置206,及びネットワークインタフェース207を備え、これらがバス209により互いに接続されている情報処理装置である。クライアント端末2の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータPC,PDAPersonalDigitalAssistant,携帯電話端末,スマートフォン,電子書籍端末等の汎用のコンピュータである。第1実施形態では、不動産業者の店舗に設置されるPCを想定する。クライアント端末2のハードウェア構成は、図2に示されるように、賃料算出サーバ10とほぼ同様であるため、説明を省略する。図1では、クライアント端末2の機能ブロック図の例が示される。クライアント端末2では、例えば、ウェブブラウザを使用して、賃料評価額算出システム100によって提供されるウェブページにアクセスすることによって、入力部21及び表示部22として動作する。入力部21は、クライアント端末2のユーザからの評価対象物件の情報の入力を受け付け賃料算出サーバ10に送信する。表示部22は、賃料算出サーバ10によって算出されて送信された評価対象物件の賃料の評価額を、クライアント端末2の出力装置204ディスプレイ等に出力する。動作例図6は、賃料算出サーバ10における賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。図6に示される処理は、クライアント端末2から評価対象物件の情報を受信すると開始される。OP1では、事例選択部11は、クライアント端末2から送信された評価対象物件の情報を受け付け、解析する。図7は、クライアント端末2における評価対象物件の情報の入力画面の例である。評価対象物件の情報の入力画面には、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目や、評価額を予測するために必要な項目の入力欄が設けられる。類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目は、例えば、住所,最寄駅,専有面積,経過年数,構造等である。予測値や評価額を予測するために必要な項目は、例えば、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目に加え、最寄駅からの距離,バス停からの距離,階数,無料駐車場の有無等である。図7に示される例では、評価対象物件の住所,最寄駅,最寄駅からの徒歩分数,竣工年月,構造,及び専有面積を入力する欄が設けられている。事例選択部11は、例えば、図7に示される入力画面を通じて入力された評価対象物件の情報を解析し、評価対象物件の価格形成要因比準表の項目を得る。クライアント端末2に不足する情報を入力するようにユーザに促すメッセージを表示させて、ユーザに不足した情報を追加で入力させてもよい。OP2では、事例選択部11は、評価対象物件と類似する事例を所定数選択する。事例選択部11は、入力された評価対象物件の情報と選択条件とに基づいて、賃料データベース3に登録されている事例の優先順位を決定する。事例選択部11は、決定した優先順位の上位から所定数の事例を選択する。図8は、賃料算出サーバ10に保持されている事例の選択の優先順位の例を示す図である。図8に示される表は、例えば、賃料算出サーバ10の補助記憶装置105に保持されている。図8に示される例では、優先順位を決定する選択条件に、それぞれ、3つの条件1-3が設定されている。例えば、優先順位が1位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり条件1、経過年数が評価対象物件の経過年数の±1年以内であり条件2、事例年月が1年以内である条件3という、条件1-3を全て満たす事例である。また、優先順位が2位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり条件1、経過年数が評価対象物件の経過年数の±5年以内であり条件2、事例年月が1年以内である条件3という、条件1-3を全て満たす事例である。このように、優先順位が1位となる条件が最も厳しく設定され、優先順位が低くなるほど条件が緩く条件で指定される範囲が広くなる。事例選択部11は、例えば、図8に示されるような優先順位にしたがって事例を所定数例えば3個選択する。例えば、優先順位が1位となる条件1-3を満たす事例が存在しない場合には、事例選択部11は、優先順位が2位となる条件1-3を満たす事例から所定数の事例を選択する。また、このとき、優先順位が2位となる条件1-3を満たす事例が所定数より多い場合には、事例選択部11は、更に条件を追加して、該条件1-3に加えて追加された条件も満たす事例を選択する。優先順位が1位となる条件1-3を満たす事例が所定数より多い場合も同様である。なお、事例の選択条件は、図8に示される例に限定されず、面積や構造や最寄駅からの距離等を条件に組み込んでもよい。また、図8に示されるような、事例の選択条件及び事例の選択条件の優先順位は、賃料評価額算出システム100の管理者等によって自由に設定可能である。OP3では、モデル選択部12は、評価対象物件及び事例選択部11によって選択された事例のそれぞれについてモデル構築条件が合致する賃料モデルを選択する。例えば、図4で示される例のように、モデル構築条件として最寄駅毎に賃料モデルが構築されている場合には、モデル選択部12は、最寄駅が合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれに適する賃料モデルとして選択する。例えば、図5で示される例のようにモデル構築条件が複数の組み合わせである場合には、モデル選択部12は、モデル構築条件の組み合わせが合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれに適する賃料モデルとして選択する。OP4では、格差算出部13は、評価対象物件の賃料の予測値に対する各事例の賃料の予測値の比率を各事例と評価対象物件との地域格差として算出する。評価対象物件の予測値と事例iの予測値とから地域格差は、以下の式2で定義される。地域格差の算出方法その1地域格差の算出方法その1は、地域格差を算出するとともに、各価格形成要因の格差率も併せて算出する方法である。まず、式2を以下のように変形する。評価対象物件及び事例iの、説明変数Xijの値図3,回帰係数の値図4、図5は既知であり、式1から評価対象物件の賃料の予測値も算出可能である。したがって、上記の式2の変形式から評価対象物件と事例iとを比較した地域格差が算出される。また、評価対象物件と事例iとを比較した際のj番目の価格形成要因の格差率は、式2のように地域格差を定義した場合、以下の式3で示すことができる。式3は、上記式2の変形式のΣの各項である。評価対象物件の賃料モデルと事例iの賃料モデルが同じ場合には、j番目の価格形成要因の格差率は以下の式4で示される。地域格差の算出方法その2地域格差のみを求めればよい場合には、評価対象物件の予測値と各事例iの予測値とから地域格差を算出する。地域格差の算出方法その2では、式2に式1を代入した以下の式5によって地域格差が算出される。格差算出部13は、上記の地域格差の算出方法のいずれかを用いて各事例と比較した地域格差を算出する。格差算出部13が、地域格差の算出方法その1を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差に加えて、図12に示される取引事例比較法の比準表の各格差率に相当する、各価格形成要因の格差率も求めることができる。格差算出部13が、地域格差の算出方法その2を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差のみを算出することができる。また、各価格形成要因の格差率は、地域的要因ではなく、個別的要因を適用しても良いし、地域的要因と個別的要因を混在させても良い。OP5では、試算値算出部14は、格差算出部13によって算出された地域格差を用いて、各事例iと比較対象物件との比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値を算出する。図9は、評価対象物件の賃料の試算値の算出例を示す図である。事例iと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値は、事例iの賃料単価に格差算出部13によって算出された地域格差の逆数を乗じて求められる。OP6では、評価額算出部15は、試算値算出部14によって算出された各事例iと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値から、評価対象物件の賃料の評価額を算出する。図10は、評価対象物件の賃料の評価額の算出例を示す図である。図10には、事例1-3から算出された各試算値が示されている。これらの試算値は、試算値算出部14によって算出されたものである。図10においては、評価額算出部15は、各事例iから算出された試算値の平均値を評価対象物件の賃料の評価額として算出する。なお、評価対象物件の賃料の評価額として、試算値の中央値が求められてもよい。評価額算出部15は、算出した評価対象物件の賃料の評価額をクライアント端末2に送信する。クライアント端末2では、表示部22によって、評価対象物件の評価額がディスプレイなどの出力装置204に出力される。図11は、評価対象物件の賃料の評価額の出力画面例である。なお、格差算出部13において、地域格差の算出方法その1で求められる地域格差の値と、算出方法その2で求められる地域格差の値とは、必ずしも一致しない。しかしながら、両者の誤差はわずかであり、算出される評価対象物件の賃料の評価額は、例えば、千円、百円、十円、といった単位で求められ、一円単位は切り捨て、切り上げ、または四捨五入される。そのため、いずれの方法で地域格差が算出された場合でも、高い確率で評価対象物件の賃料の評価額は同じ額となる。上述の説明では、OP2において、事例選択部11が事例を3つほど選択し、モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び評価額算出部15によって、この3つの事例について比較を行い評価対象物件の賃料の評価額を算出したが、これに代えて、OP2において事例選択部11が10~30程の事例を選択し、例えば、特許文献2や特開2006-146609に開示される技術を用いて最適な3事例の組み合わせを選択して、評価対象物件の評価額が決定されてもよい。第1実施形態の作用効果第1実施形態では、地域格差に、評価対象物件の賃料の予測値に対する事例の賃料の予測値の比率を用いる。評価対象物件及び事例の予測値を求める際には、重回帰分析によって予め求められた賃料モデルを用いる。そのため、従来の取引事例比較法とは異なり、評価対象物件の各価格形成要因の項目に情報を入力するだけで自動的に評価額を得ることができる。また、各価格形成要因の格差率は、不動産鑑定士によって決定されるのではなく、上記式3で賃料モデルと評価対象物件及び事例の各価格形成要因の値とから決定されるため、評価対象物件の賃料の評価値は客観的な値となる。第1実施形態では、例えば、駅ごと、築年数ごと等のように、モデル構築条件を様々に設定し、様々なモデル構築条件に応じて賃料モデルを用意しておくことによって、路線価を地域格差に用いるような評価方法に比べて、多様な物件を評価することができる。また、路線価を用いる評価方法では、路線価は毎年更新されるため、路線価データと売買事例とのひも付けを毎年更新しなければならないが、第1実施形態では、路線価のような毎年更新されるデータを用いていないので、システム維持にかかるコストを抑えることができる。また、重回帰分析のみを用いて評価を行う場合に比べて、専門の知識がなくとも、取引事例比較法のように、計算過程がわかりやすい。また、重回帰分析のみを用いる場合には、予測値が正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性があるが、第1実施形態では、例えば、図8に示される事例の選択条件に従って類似した事例が選択され、これらの事例は価格水準も近似するため、比準価格評価額の精度を高く保つことができる。その他第1実施形態では、不動産の賃料の評価額について説明されたが、本発明は、賃料に限らず、土地価格,物件価格等の評価額の算出についても適用可能である。また、不動産物件に限らず、価格形成要因やモデルを変更することによって、例えば、アンティークの物等の評価にも適用可能である。格差算出部13は、地域格差のみならず、個別的要因についての個別格差についても算出可能である。また、第1実施形態では、サーバクライアント方式のシステムについて説明されたが、例えば、汎用のPCやPDAなどの1台のコンピュータで、評価対象物件の情報を入力し、評価額を算出し、出力するという第1実施形態で説明された同じ処理を実現することもできる。"