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本研究の目的は、不動産鑑定士の行う画地の鑑定評価の中で形状評価の部分をニューラルネットワークなどを用いて予測式を構築し,形状評価構造を求め,また画地評価の部分的なシステムの構築を行うというものである。
最終年度である本年度では、前年度に得られた画地評価システムのプロットタイプをもとに、東京都世田谷区の詳細な地価データによって評価関数の精緻化作業を行ない、精度の高いシステムのあり方を求めた。具体的には、2つの重要な成果を出した。
一つは、世田谷区の画地形状、立地条件、周辺環境などの詳細データをもとに、それらの評価値を適切に組み合わせた精度の高いヘドニック地価評価関数を推定した。これにより、今までは困難であった敷地細分化の外部経済効果や公園の設置効果などミクロな住環境の費用・便益を貨幣単位で評価できるようになった。特に、緑地の効果と土地利用混合の効果は、評価画地の規模に応じて異なり、面積の大きな画地については、(敷地外)緑地効果は小さく、周辺土地利用混合効果は大きくプラスにきくことか判明した。本モデルは、地区計画レベルでの都市計画・権利調整支援システムとして用いることができ、今後適切な街区の適切な画地割問題にも応用できる。
もう一つの成果としては、鑑定評価における特に類似地選定の適切なあり方を明らかにした。適切に類似地を選択することによって、単純なヘドニック回帰式よりも精度の高い地価推定が可能となることを示し、鑑定評価で行われてきた取引事例比較法の妥当性を実証するとともに、類似地選定に際して、どのような要素に着目して選択をしぽるぺきかを定量的に求めた。分析の結果、最寄駅距離、都心乗車時間、角地や袋地などの画地形状の条件を特に合わせるよう配慮すぺきことが示された。