"物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する推移確率行列算出手段と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する着目物件確率分布ベクトル算出手段と、前記推移確率行列算出手段で算出された前記推移確率行列と、前記着目物件確率分布ベクトル算出手段で算出された前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する将来賃料確率分布ベクトル算出手段と、からなることを特徴とする賃料算出システム。前記抽出手段が、前記立地データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1に記載の賃料算出システム。前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる基準階面積データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1又は請求項2に記載の賃料算出システム。前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる天井高データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の賃料算出システム。前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる竣工後経過データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の賃料算出システム。前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれるOA床データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の賃料算出システム。前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる空調方式データに基づいて対象物件データを抽出する請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の賃料算出システム。物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する工程と、前記抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する工程と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する工程と、前記推移確率行列と前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する工程と、をコンピューターに実行させることを特徴とする賃料算出プログラム。オフィスビルの賃料は、立地場所、最寄り駅からの距離や前面道路幅員などの立地条件と基準階面積、天井高、空調方式などのビルスペックにも依存する傾向がある。このため、賃料の将来予測においてもこれらの特性を考慮することが望ましい。しかしながら、従来技術では、立地依存性とビルスペックを考慮して、賃料の時系列データに基づいて、賃料の予測を確率論的に行うものではないので、予測精度が高くない、という問題があった。この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項1に係る発明は、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する推移確率行列算出手段と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する着目物件確率分布ベクトル算出手段と、前記推移確率行列算出手段で算出された前記推移確率行列と、前記着目物件確率分布ベクトル算出手段で算出された前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する将来賃料確率分布ベクトル算出手段と、からなることを特徴とする賃料算出システムである。また、請求項2に係る発明は、請求項1に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記立地データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項3に係る発明は、請求項1又は請求項2に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる基準階面積データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項4に係る発明は、請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる天井高データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項5に係る発明は、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる竣工後経過データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項6に係る発明は、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれるOA床データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項7に係る発明は、請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の賃料算出システムにおいて、前記抽出手段が、前記スペックデータに含まれる空調方式データに基づいて対象物件データを抽出する。また、請求項8に係る発明は、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データが登録されたデータベースから所定の条件に合致する対象物件データを抽出する工程と、前記抽出された対象物件データから推移確率行列を算出する工程と、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する工程と、前記推移確率行列と前記着目物件確率分布ベクトルとから将来賃料の確率分布ベクトルを算出する工程と、をコンピューターに実行させることを特徴とする賃料算出プログラムである。本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データから抽出されたデータに基づいて、推移確率行列を算出して、この推移確率行列により将来賃料の確率分布を予測するものであるので、将来賃料予測の精度が向上する。また、本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、天井高を上昇させる、或いは、OA床を増設する、或いは、空調方式を改良するなどといったリニューアル工事を施工することで、どの程度の将来賃料の上昇が見込めるかを評価することが精度良くできるようになり、ビルのオーナーがリニューアルを実施するかどうかの意思決定を容易に下すことが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図1は本発明の実施形態に係る賃料算出システムを実行させるために用いられるシステム構成の一例を示す図である。図1において、10はシステムバス、11はCPUCentralProcessingUnit、12はRAMRandomAccessMemory、13はROMReadOnlyMemory、14は外部情報機器との通信を司る通信制御部、15はキーボードコントローラなどの入力制御部、16はディスプレイコントローラなどの出力制御部、17は外部記憶装置制御部、18はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、19はLCDディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、20はHDDHardDiskDrive等の外部記憶装置である。図1において、CPU11は、ROM13内のプログラム用ROM、或いは、大容量の外部記憶装置20に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置20に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。また、CPU11は、システムバス10に接続される各デバイスを統括的に制御する。ROM13内のプログラム用ROMあるいは外部記憶装置20には、CPU11の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム以下OS等が記憶されている。また、ROM13あるいは外部記憶装置20には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。RAM12は、CPU11の主メモリ、ワークエリア等として機能する。入力制御部15は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部18を制御する。また、出力制御部16は、LCDディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力部19の出力制御を行う。外部記憶装置制御部17は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するHDDHardDiskDriveや、或いはフロッピーディスクFD等の外部記憶装置20へのアクセスを制御する。また、通信制御部14は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。外部記憶装置20には、CPU11の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム以下OS以外に、本発明の賃料算出システムをCPU11上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存記憶されている。本発明の賃料算出システムを実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置20に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部14を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。次に、上記のような外部記憶装置20に記憶され、本発明に係る賃料算出システムによって利用される物件データベース21について説明する。図2は本発明の実施形態に係る賃料算出システムで用いられる物件データベース21のデータ構造例を示す図である。図2において、この物件データベース21は、外部記憶装置20に記憶されるようになっており、適宜CPU11によって呼び出され、後述する算出処理などに利用されるようになっている。物件データベース21は、オフィスビルなどの1つの物件データのデータ構造を示すものであり、本実施形態に係る賃料算出システムを実施する上では、このような個別の物件データを複数、物件データベース21に格納しておくことが想定されている。また、本実施形態に係る賃料算出システムで用いられる物件データベース21には、物件の立地に係るデータと、物件のスペックに係るデータとを含むことも1つの特徴としている。物件データベース21におけるデータのうち21aに示すデータは、物件の立地データに係るものであり、latiは物件の緯度データを、また、loniは物件の経度データをそれぞれ示している。なお、オフィスビルの立地に係るデータとしては、オフィスビルの最寄り駅、またその最寄り駅からの徒歩時間、公示地価、当該オフィスビルの前面道路幅などの項目もあるが、lati,loniが決定すれば、以上のような各項目についても概ね決定するので、lati,loniによって、これら項目を代表させるようにしてもよいし、あらためて、別データとして前記各項に係るデータを物件の立地データとして持つようにする構成とすることもできる。物件データベース21におけるデータのうち21bに示すデータは、当該物件の月毎の賃料データYiである。また、物件データベース21におけるデータのうち21cに示すデータyeari,monthiは、月毎の賃料データYiのうち参照する賃料データの年西暦および月をそれぞれ表している。また、物件データベース21におけるデータのうち21dに示すデータAREAiは、物件のスペックを示すスペックデータの1種であり、当該物件の基準階面積あるいは募集面積がどの程度の規模であるかを示すものである。より具体的には、AREAiは、クラスS、クラスA、クラスB、クラスCのうちのいずれかの値をとるものであり、クラスSは当該物件の基準階面積が300坪以上である場合、クラスAは当該物件の基準階面積が100坪以上300坪未満である場合、クラスBは当該物件の基準階面積が50坪以上100坪未満である場合、クラスCは当該物件の基準階面積が50坪未満である場合に付与されるものである。基準階面積あるいは募集面積によってクラス分けを行うのは、賃料水準や賃料の増減幅がビルの基準階面積に大きく依存する傾向があるためである。また、物件データベース21におけるデータのうち21eに示すデータHEIGHTiは、物件のスペックを示すスペックデータの1種であり、当該物件の天井高がどの程度の高さであるかを示すものである。より具体的には、HEIGHTiは、クラス1、クラス2、クラス3、クラス4のうちのいずれかの値をとるものであり、クラス1は当該物件の天井高が2,800mm以上である場合、クラス2は当該物件の天井高が2,600mm以上2,800mm未満である場合、クラス3は当該物件の天井高が2,400mm以上2,600未満である場合、クラス4は当該物件の天井高が2,400mm未満である場合に付与されるものである。また、物件データベース21におけるデータのうち21fに示すデータPASSiは、物件のスペックを示すスペックデータの1種であり、当該物件の竣工後経過年数がどの程度であるかを示すものである。より具体的には、PASSiは、クラス1、クラス2、クラス3、クラス4、クラス5のうちのいずれかの値をとるものであり、クラス1は当該物件の竣工後経過年数が5年未満である場合、クラス2は当該物件の竣工後経過年数が5年以上10年未満である場合、クラス3は当該物件の竣工後経過年数が10年以上15年未満である場合、クラス4は当該物件の竣工後経過年数が15年以上20年未満である場合、クラス5は当該物件の竣工後経過年数が20年以上である場合に付与されるものである。また、物件データベース21におけるデータのうち21gに示すデータOAiは、物件のスペックを示すスペックデータの1種であり、当該物件のOA床の有無を示すものである。OAiは、クラス1、クラス2のいずれかの値をとるものであり、クラス1は当該物件にOA床がある場合、クラス2は当該物件にOA床がない場合に付与されるものである。また、物件データベース21におけるデータのうち21hに示すデータAIRiは、物件のスペックを示すスペックデータの1種であり、当該物件の空調方式がどのようなものであるかを示すものである。AIRiは、クラス1、クラス2、クラス3のいずれかの値をとるものであり、クラス1は当該物件の空調方式として個別空調方式が採用されている場合、クラス2は当該物件の空調方式としてセントラル空調方式が採用されている場合、クラス3は当該物件の空調方式として個別空調方式とセントラル空調方式の併用方式が採用されている場合に付与されるものである。次に、以上のように構成される賃料算出システムにおける処理動作について説明する。図3は本発明の実施形態に係る賃料算出システムの処理フローチャートを示す図である。このフローチャートは、概略として、現状のビルスペックに基づく将来賃料を予測し、リニューアル案のビルスペックに基づく将来賃料を予測し、これらの予測の差異をみる処理をCPU11に実行させるものである。図3において、ステップS100で、賃料算出システムにおける処理が開始されると、続いて、ステップS101に進み、現状のビルスペックに基づいて、将来賃料算出処理サブルーチンを実行し、将来賃料の確率分布を算出表示する。表示処理については、表示装置などの出力部19によって行うことができる。ここで、将来賃料算出処理サブルーチンについて図2を参照して説明する。ステップS200で将来賃料算出処理サブルーチンが開始されると、続く、ステップS201においては、ユーザーに対して、着目する物件の立地データとビルスペックデータの設定を要求する。このような設定要求処理は、表示装置などの出力部19によって出力することで行われる。これに対して、ステップS202においては、ユーザーは着目物件の立地データ及びビルスペックデータを入力する。ここで、立地データとしては、ユーザーは、着目物件の緯度データ、経度データを入力する。また、ビルスペックデータに係る入力作業に関しては、ユーザーは、基準階面積データとしてクラスS、クラスA、クラスB、クラスCのいずれかを、天井高データとしてクラス1、クラス2、クラス3、クラス4のいずれかを、竣工経過年数データとしてクラス1、クラス2、クラス3、クラス4、クラス5のいずれかを、OA床有無データとしてクラス1、クラス2のいずれかを、空調方式データとしてクラス1、クラス2、クラス3のいずれかを入力する。次のステップS203においては、物件データベース21に登録されている物件データから、地理フィルターにより対象物件データの抽出を行う。本実施形態に係る賃料算出システムにおいては、このようなフィルター処理で、着目物件から所定エリア内に存在する物件を抽出する。賃料は立地条件に大きく依存するため、着目物件が存在する評価対象とする地点の周辺における賃料データを抽出するために、物件データベース21に登録されている物件データに対して、地理的フィルターW1を乗じる。このフィルターは、単純にある地点からの距離によって抽出するかどうかを決めるタイプのものとする。地理的フィルターW1は下式1のように定義することができる。ここで、lat0とlon0は、それぞれ評価対象地点の世界測地系における緯度と経度、latiとloniは、物件iの世界測地系における緯度データと経度データ、R0はデータを取り出す範囲を規定する距離km、Rはlat0,lon0とlati,loni間の距離kmである。次のステップS204においては、物件データベース21に登録されている物件データから、時間フィルターにより対象物件データの抽出を行う。時間フィルターによる対象物件データの抽出においては、物件データベース21に登録されている物件データに対して、対象とする期間のデータを取り出すための時間フィルターW2を乗じる。時間フィルターW2は下式2のように定義することができる。ここで、year0とmonth0は、それぞれ評価対象地点の年西暦と月、yeariとmonthiは、物件iの賃料データの年西暦と月、M0はデータを取り出す範囲を規定する月数である。次のステップS205においては、ビルスペックのクラスによる対象物件データの抽出を行う。このステップにおける抽出においては、物件データベース21に登録されている物件データのうちAREAi、HEIGHTi、PASSi、OAi、AIRiの全てが一致する物件データを抽出する。続くステップS206においては、ステップS203乃至ステップS205の抽出処理を経て抽出された物件データから、ビルスペックに依存した賃料の推移確率行列を算出する。ここで、推移確率行列の算出方法について説明する。ステップS206においては、対象とするビルスペックに対応する賃料の時系列データに基づいて、前月の賃料と当月の賃料との関係から将来の賃料を推定する賃料の推移確率の行列を算定する。行列の算定においては、賃料分布をカバーするように、賃料の範囲と離散化する際の分割数を指定し、前月と当月の賃料の関係から行列の各要素における頻度を求め、最終的に、各行の要素の和が1になるように行列の値を補正して、推移確率の行列を算定する。ある物件iの前月の賃料をAiとする。また、賃料を離散化する際の区間の最小値をTmin、最大値をTmax、離散区間数をmとすると、賃料Aiが対応する区間kは以下の式3によって表すことができる。また、物件iの当月の賃料をBiとすると、離散化する際に対応する区間jは、同様に以下の式4のようになる。前月の賃料と今月の賃料の関係の頻度分布を表す行列をDと表記すると、ある物件iに基づくDのj、k要素の頻度が1増えることになる。対象となる全てのデータに対して、式3及び式4により、k、jを決定して、要素を加算していくことで、前月と今月の賃料を関連付ける行列Dを算定する。次に、前月の賃料と今月の賃料を関連付ける行列を頻度から確率に変更し、マルコフ過程の推移確率の推移確率行列Ej、kを得る。このためには下式5を用いる。フローチャートに戻り、ステップS207においては、着目する物件データの賃料から着目物件確率分布ベクトルを算出する。ここで、着目物件確率分布ベクトルの算出方法について説明する。基準となる時点での着目物件の賃料をCiとすると、対応する区間は下式6のようになる。これに基づいて、着目物件確率分布ベクトルUベクトル量は、下式7のように定義する。続く、ステップS208においては、推移確率行列Eと、着目物件確率分布ベクトルUとから、将来賃料の確率分布ベクトルを算出する。将来賃料の確率分布ベクトルは、推移確率行列Eと、着目物件確率分布ベクトルUとを積算することにより得ることができる。例えば、翌月の賃料の確率分布F1ベクトル量は以下の式8のように表される。また、翌々月の賃料の確率分布F2は以下の式9のように表される。以上のような将来賃料算出処理サブルーチンを用いることにより、着目する物件の将来賃料の確率分布を算出することが可能となる。ステップS209では、元のルーチンにリターンする。ここで、着目物件として、現状で下記のようなビルスペックデータSを有するものについて、翌月の将来賃料の確率分布ベクトルを算出したものを図5に例示する。●AREAi→クラスA100坪以上300坪未満●HEIGHTi→クラス22,600mm以上2,800mm未満●PASSi→クラス415年以上20年未満●OAi→クラス2OA床なし●AIRi→クラス2セントラル空調方式図5に示すように、将来賃料の確率分布ベクトルに基づいて、予測された将来の賃料は頻度分布の形で表現される。図5に示す例では、離散区間数mとしては7が用いられている。さて、図3のメインフローチャートに戻り、続く、ステップS102では、リニューアル案のビルスペックに基づいて、図4の将来賃料算出処理ルーチンを実行し、将来賃料の確率分布を算出表示する。ここで、現状でOA床がなく、かつ、セントラル空調方式であった先の着目物件図5で例示の物件に対するリニューアル案として、OA床の増設と、個別空調方式の導入を行った場合の、翌月の将来賃料の確率分布ベクトルを算出したものを図6に例示する。すなわち、図6を求めるにあたり、下記のようなビルスペックデータRを利用した。●AREAi→クラスA100坪以上300坪未満●HEIGHTi→クラス22,600mm以上2,800mm未満●PASSi→クラス415年以上20年未満●OAi→クラス1OA床あり●AIRi→クラス1個別空調方式図6に示すように、将来賃料の確率分布ベクトルに基づいて、予測された将来の賃料は頻度分布の形で表現される。図6に示す例でも、離散区間数mとしては7が用いられている。ステップS103では、ステップS101で求められたリニューアル案のビルスペックに基づく将来賃料と、ステップS102で求められた現状のビルスペックに基づく将来賃料との差分を算出表示し、ステップS104で処理を終了する。このようなステップS103によって、算出結果を図7に示す。この例では、リニューアル案のビルスペックデータRに基づく翌月の賃料と、現状ビルスペックデータSに基づく翌月の賃料との差分表示を行っている。このように、本実施形態に係る賃料算出システムにおいては、リニューアルによりビルスペックを向上させた場合の賃料評価や現状のままでの将来の賃料分布を提示することが可能となる。以上のような本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、物件の立地データと物件のスペックデータとを含む複数の物件データから抽出されたデータに基づいて、推移確率行列を算出して、この推移確率行列により将来賃料の確率分布を予測するものであるので、将来賃料予測の精度が向上する。また、本発明に係る賃料算出システムおよび賃料算出プログラムによれば、天井高を上昇させる、或いは、OA床を増設する、或いは、空調方式を改良するなどといったリニューアル工事を施工することで、どの程度の将来賃料の上昇が見込めるかを評価することが精度良くできるようになり、ビルのオーナーがリニューアルを実施するかどうかの意思決定を容易に下すことが可能となる。"