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特開2023-166082中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023166082
(43)【公開日】2023-11-21
(54)【発明の名称】中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0601 20230101AFI20231114BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/06 312
G06Q30/06 322
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022076847
(22)【出願日】2022-05-09
(71)【出願人】
【識別番号】000006208
【氏名又は名称】三菱重工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100162868
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 英輔
(74)【代理人】
【識別番号】100161702
【弁理士】
【氏名又は名称】橋本 宏之
(74)【代理人】
【識別番号】100189348
【弁理士】
【氏名又は名称】古都 智
(74)【代理人】
【識別番号】100196689
【弁理士】
【氏名又は名称】鎌田 康一郎
(72)【発明者】
【氏名】鎌田 政智
(72)【発明者】
【氏名】藤▲崎▼ 朋子
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB53
5L049BB55
(57)【要約】
【課題】中古車両の劣化状態を適切に把握することができる中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】中古車両情報処理装置は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する取得部と、中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部と、推定された劣化度を中古車両の買い手側へ提示する提示部と、を備える。
【選択図】図２３
【解決手段】中古車両情報処理装置は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する取得部と、中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部と、推定された劣化度を中古車両の買い手側へ提示する提示部と、を備える。
【選択図】図２３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する取得部と、
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部と、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示する提示部と、
を備える中古車両情報処理装置。
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部と、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示する提示部と、
を備える中古車両情報処理装置。
【請求項2】
前記劣化度に基づき、当該中古車両に適したメンテナンスの候補とそのメンテナンスに要するコストとを推定するメンテナンス推定部をさらに備え、
前記提示部は、推定された前記劣化度と前記候補と前記コストとを前記買い手側へ提示する
請求項１に記載の中古車両情報処理装置。
前記提示部は、推定された前記劣化度と前記候補と前記コストとを前記買い手側へ提示する
請求項１に記載の中古車両情報処理装置。
【請求項3】
前記提示部は、推定された前記劣化度を前記中古車両の売り手側へも提示する
請求項２に記載の中古車両情報処理装置。
請求項２に記載の中古車両情報処理装置。
【請求項4】
前記使用情報の内容に欠落がある場合、前記使用情報の欠落していない他の内容を説明変数として当該欠落した内容を推定する中古車両情報推定部を、
さらに備える請求項１～３のいずれか１項に記載の中古車両情報処理装置。
さらに備える請求項１～３のいずれか１項に記載の中古車両情報処理装置。
【請求項5】
前記中古車両は原動機と走行装置と作業装置とを備えていて、
前記劣化度推定部は、前記原動機の所定の構成要素毎、前記走行装置の所定の構成要素毎、および、前記作業装置の所定の構成要素毎に、前記劣化度を推定する
請求項４に記載の中古車両情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記原動機の所定の構成要素毎、前記走行装置の所定の構成要素毎、および、前記作業装置の所定の構成要素毎に、前記劣化度を推定する
請求項４に記載の中古車両情報処理装置。
【請求項6】
前記劣化度推定部は、前記原動機と前記走行装置と前記作業装置に対して異なる重み付けを設定して、前記劣化度を推定する
請求項５に記載の中古車両情報処理装置。
請求項５に記載の中古車両情報処理装置。
【請求項7】
中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得するステップと、
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、
を含む中古車両情報処理方法。
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、
を含む中古車両情報処理方法。
【請求項8】
中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得するステップと、
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、
推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には次のような車両自動査定システムが記載されている。特許文献１に記載されている車両自動査定システムでは、まず、査定対象車両の車両情報のうち車種等の車両基本情報が一致するオークション成約結果情報が複数、選択される。次にオークション成約結果情報に含まれる成約価格からその平均値が算出される。次に、各成約価格と平均値とが比較され、平均値から一番外れた成約価格が許容値の範囲外である場合にその成約価格が外される。次に、新たなオークション成約結果情報が補充され、平均値が再演算され、各成約価格と平均値との差が許容値の範囲内になった場合に、その平均値が査定対象車両の査定値とされる。
【0003】
なお、特許文献１では、車両情報として、車種名、グレード、エンジン形式名、年式、シフト（形式）、ドア（形式）、走行距離、カラー、車検（日）、評価（点）、エアコン、サンルーフ、レザー、マルチ等のオプション等が挙げられている。ここで、評価点は、その車両の外観および内装の汚れの程度などを総合的な評価として示す数値である。特許文献１において、評価点は、例えば１～１０までの値で０．５刻みで付けられる。また、特許文献１において、評価点は、通常は車両の外観や内装の状態の程度に応じて相対的に評価されるものであるが、１～１０の段階評価で０.５刻みにして、通常の評価点は４.５が最も多いとされている。そのため、デフォルトでは４.５に設定されており、素人ユーザによる判断が困難である場合は、デフォルトのままにされる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特許第３７３８１６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
一般に、自家用乗用車の中古車は、車種、形式、製造年、累積走行距離を確認できればメンテナンスすべき部位がおおよそ予想可能である場合が多い。一方、例えば業務用の車両は使われ方が千差万別で、それぞれの劣化状態が異なるため、例えばメンテナンスすべき部位を特定することが難しい。
【0006】
しかしながら、特許文献１に記載の車両自動査定システムでは、使われ方を表す情報が専ら走行距離であるため、例えば買い手側で車両の劣化状態を適切に把握することが難しい場合があるという課題があった。
【0007】
本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法および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】
【0008】
上記課題を解決するために、本開示に係る中古車両情報処理装置は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する取得部と、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部と、推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示する提示部と、を備える。
【0009】
本開示に係る中古車両情報処理方法は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得するステップと、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、を含む。
【0010】
本開示に係るプログラムは、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得するステップと、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定するステップと、推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示するステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0011】
本開示の中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムによれば、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図2】本開示の実施形態に係る中古車両ラベル情報の例を示す模式図である。
【図3】本開示の実施形態に係る中古車両情報ＤＢの構成例を示す模式図である。
【図4】本開示の実施形態に係る購入・販売実績ＤＢの構成例を示す模式図である。
【図5】本開示の実施形態に係るメンテナンス実績ＤＢの構成例を示す模式図である。
【図6】本開示の実施形態に係るメンテナンスコスト実績ＤＢの構成例を示す模式図である。
【図7】本開示の実施形態に係る中古度の例を示す模式図である。
【図8】本開示の実施形態に係る中古度の例を示す模式図である。
【図9】本開示の実施形態に係るメンテナンスメニューの表示例を示す模式図である。
【図10】本開示の実施形態に係るメンテナンスメニューの表示例を示す模式図である。
【図11】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図12】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図13】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図14】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図15】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図16】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図17】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図18】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。
【図19】本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の他の動作例を示すフローチャートである。
【図20】本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図21】本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図22】本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を説明するための模式図である。
【図23】本開示の実施形態に係る中古車両情報処理装置の基本的構成例を示すブロック図である。
【図24】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、本開示の実施形態に係る中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムについて図面を参照して説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を用いて説明を適宜省略する。
【0014】
＜第１実施形態＞
以下、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムついて、図１～図１９を参照して説明する。図１は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図２は、本開示の実施形態に係る中古車両ラベル情報の例を示す模式図である。図３は、本開示の実施形態に係る中古車両情報ＤＢ（データベース）の構成例を示す模式図である。図４は、本開示の実施形態に係る購入・販売実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図５は、本開示の実施形態に係るメンテナンス実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図６は、本開示の実施形態に係るメンテナンスコスト実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図７および図８は、本開示の実施形態に係る中古度の例を示す模式図である。図９および図１０は、本開示の実施形態に係るメンテナンスメニューの表示例を示す模式図である。図１１は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。図１２～図１８は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。図１９は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の他の動作例を示すフローチャートである。
以下、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムついて、図１～図１９を参照して説明する。図１は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図２は、本開示の実施形態に係る中古車両ラベル情報の例を示す模式図である。図３は、本開示の実施形態に係る中古車両情報ＤＢ（データベース）の構成例を示す模式図である。図４は、本開示の実施形態に係る購入・販売実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図５は、本開示の実施形態に係るメンテナンス実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図６は、本開示の実施形態に係るメンテナンスコスト実績ＤＢの構成例を示す模式図である。図７および図８は、本開示の実施形態に係る中古度の例を示す模式図である。図９および図１０は、本開示の実施形態に係るメンテナンスメニューの表示例を示す模式図である。図１１は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。図１２～図１８は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示す図である。図１９は、本開示の第１実施形態に係る中古車両情報処理装置の他の動作例を示すフローチャートである。
【0015】
なお、第１実施形態および後述する第２実施形態の説明では、例えば運営者等の仲介者が、売り手から買い取った中古車両を買い手に対して売却するという形態で、中古車両の売買を仲介するシステムに実施形態に係る中古車両情報処理装置を適用する例を挙げている。また、中古車両の例としてフォークリフトを挙げている。ただし、この例に限らず、本開示の実施形態に係る中古車両情報処理装置は、例えば、トラックやトレーラー等の貨物運搬用車両、ミキサー車、タンクローリー、ダンプカー、ブルドーザー、パワーショベル等の建機等の中古車両や新古車両を適用対象とすることができる。あるいは、本開示の実施形態に係る中古車両情報処理装置は、例えば、杭打ち車等の工事用車両、トラクター等の農業用車両、バス等の乗客移動用車両等、あらゆる種類の業務用あるいは自家用の中古車両、新古車両を適用対象とすることができる。また、売買の形態も上記の例に限定されない。例えば、売り手から買い手への売買を仲介することで仲介手数料等を一方または双方から受ける形態の売買に適用してもよい。
【0016】
（中古車両情報処理装置の構成）
図１に示す中古車両情報処理装置１は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ等の１または複数のコンピュータを用いて構成することができる。また、１または複数のコンピュータの一部または全部は例えばクラウド上に構成されていてもよい。中古車両情報処理装置１は、１または複数のコンピュータ等のハードウェアと、１または複数のコンピュータが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせ等から構成される機能的構成として、次の各部を備える。すなわち、図１に示す中古車両情報処理装置１は、中古車両情報処理部１０、中古車両購入システム１１、中古車両販売システム１２、中古車両情報ＤＢ１３、購入・販売実績ＤＢ１４、メンテナンス作業実績ＤＢ１５、およびメンテナンスコスト実績ＤＢ１６を備える。また、中古車両情報処理部１０は、価格推定モジュール１０１、中古度推定モジュール１０２およびメンテナンスモジュール１０３を備える。
図１に示す中古車両情報処理装置１は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ等の１または複数のコンピュータを用いて構成することができる。また、１または複数のコンピュータの一部または全部は例えばクラウド上に構成されていてもよい。中古車両情報処理装置１は、１または複数のコンピュータ等のハードウェアと、１または複数のコンピュータが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせ等から構成される機能的構成として、次の各部を備える。すなわち、図１に示す中古車両情報処理装置１は、中古車両情報処理部１０、中古車両購入システム１１、中古車両販売システム１２、中古車両情報ＤＢ１３、購入・販売実績ＤＢ１４、メンテナンス作業実績ＤＢ１５、およびメンテナンスコスト実績ＤＢ１６を備える。また、中古車両情報処理部１０は、価格推定モジュール１０１、中古度推定モジュール１０２およびメンテナンスモジュール１０３を備える。
【0017】
中古車両購入システム１１は、例えばＷｅｂ（ウェブ）サーバであり、中古車両の売り手が操作するユーザ端末２との間で通信回線を介して所定の情報を送受信する。ユーザ端末２は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等のコンピュータであり、売り手が操作する端末である。中古車両購入システム１１は、例えば、ユーザ端末２で入力された売り手からの買い取り対象の中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両ラベル情報を取得する。なお、以下では「売り手」を「売手」、「買い手」を「買手」とも表記する。
【0018】
図２は、中古車両ラベル情報２０１の例を示す。図２に示す中古車両ラベル情報２０１は、仕様情報２０２と使用情報２０３を含む。仕様情報２０２は中古車両の仕様に関する情報である。使用情報２０３は中古車両の使用に関する情報である。また、図２に示す仕様情報２０２は、メーカ、燃料、エンジン形式、排気量、トランスミッション、最大荷重、製造年、保証、アタッチメント、および特別仕様を表す情報を含む。なお、メーカはメーカ名、燃料は燃料の種類、トランスミッションはトランスミッションの形式、保証は残存の保証期間と保証内容、アタッチメントはアタッチメントの種類（フォークの種類等）、特別仕様は特別仕様の有無と内容等を表す情報である。また、図２に示す使用情報２０３は、アワーメータ（使用時間）、使用業種、主な荷物、故障・修理履歴、整備履歴、汚れおよびきず、ならびに使用国を表す情報を含む。なお、中古車両ラベル情報２０１の構成は、図２に示す構成例に限定されない。
【0019】
各情報の確認方法は、いずれも売り手の申告に基づく。ただし、番号１～６の各情報は、型式情報であり、型式番号等を入力することで確認することができる。これらの情報は比較的確実な情報である。また、番号７の情報は車体プレート等にて確認することができる。この情報も比較的確実な情報である。一方、番号８～１８の情報については、比較的誤差を含みやすい情報である。ただし、番号８～１８の情報については、追加の情報等の入力（送信）を求めることで情報の信頼性の向上を図ることができる。例えば、番号８の情報は、保証書を確認することで信頼性の向上を図ることができる。番号９および１０の情報は、中古車両の販売元から販売記録を入手したり、写真による確認で信頼性の向上を図ることができる。番号１１の情報は、写真確認や車両によってはテレマティクス情報を入手することで信頼性の向上を図ることができる。番号１２の情報は、販売店等の営業情報を確認したり、テレマティクス情報を入手したりすることで信頼性の向上を図ることができる。番号１３の情報は、販売店等の営業情報を確認することで信頼性の向上を図ることができる。番号１４の情報は、販売店等の営業情報を確認したり、テレマティクス情報を入手したりすることで信頼性の向上を図ることができる。番号１５および１６の情報は、点検、修理、整備等の記録を入手できる場合にはそれらの記録を入手したり、購入後に点検した情報に基づいて追加、修正等したりすることで信頼性の向上を図ることができる。番号１７の情報は、写真確認や、購入後に点検した情報に基づいて追加、修正等したりすることで信頼性の向上を図ることができる。番号１８の情報は、販売店等の営業情報を確認することで信頼性の向上を図ることができる。
【0020】
なお、例えば、番号１２および１４の情報は、原動機、荷役系および駆動係の劣化に影響を与える情報である。また、例えば、番号１３および１８の情報は、原動機、荷役系および駆動係の劣化や錆に影響を与える情報である。
【0021】
中古車両購入システム１１は、ユーザ端末２から中古車両ラベル情報２０１を取得したり、後述する中古度をユーザ端末２へ提示したり、中古車両の買い取り価格（以下、買取価格とも表記する）をユーザ端末２へ提示したり、買い取りに関する応否のやりとりを行ったりする。
【0022】
ここで、図３～図６を参照して、中古車両情報ＤＢ１３、購入・販売実績ＤＢ１４、メンテナンス作業実績ＤＢ１５、およびメンテナンスコスト実績ＤＢ１６が管理する情報の例について説明する。なお、本実施形態においてデータベース（ＤＢ）は、データを含むファイルまたはその集合とそれらを処理するソフトウェアを含むシステムであるとする。図３～図６は、各ＤＢが管理するテーブルを構成する各レコードの構成例を示す。
【0023】
中古車両情報ＤＢ１３の各レコードには、例えば図３に示すように、車両識別情報に紐付けて、売手識別情報、買手識別情報、中古車両ラベル情報（仕様情報）、中古車両ラベル情報（使用情報）、中古度情報、売買成立日時（買取）、および売買成立日時（売却）の各情報が格納される。なお、同一の車両が複数回、売買された場合には、例えば、車両識別情報以外の各項目が同一のレコードに追加される。
【0024】
購入・販売実績ＤＢ１４の各レコードには、例えば図４に示すように、車両識別情報に紐付けて、売手識別情報、買手識別情報、中古車両ラベル情報（仕様情報）、中古車両ラベル情報（使用情報）、中古度情報、売買成立日時（買取）、買取価格、売買成立日時（売却）、および売却価格の各情報が格納される。なお、同一の車両が複数回、売買された場合には、例えば、車両識別情報以外の各項目が同一のレコードに追加される。
【0025】
メンテナンス作業実績ＤＢ１５の各レコードには、例えば図５に示すように、車両識別情報に紐付けて、故障・修理履歴情報、整備履歴情報、およびメンテナンスメニュー選択情報の各情報が格納される。故障・修理履歴情報は、０回以上の故障や修理の内容や日付を表す情報である。整備履歴情報は、０回以上の整備の内容や日付を表す情報である。メンテナンスメニュー選択情報は、後述するようにして買い手が選択したメンテナンスの内容と推定コストを表す情報である。メンテナンス作業実績ＤＢ１５が管理する情報は、例えば、売り手の申告に基づいて登録されたり、例えば他のシステム等から取得した故障、修理、整備の記録を表す情報に基づいて登録されたりする。
【0026】
メンテナンスコスト実績ＤＢ１６の各レコードには、例えば図６に示すように、車両識別情報に紐付けて、０個以上の修理コスト情報と、０個以上の整備コスト情報と、メンテナンスメニュー選択情報の各情報が格納される。修理コスト情報は、修理のコストを表す情報である。整備コスト情報は、整備のコストを表す情報である。メンテナンスメニュー選択情報は、メンテナンス作業実績ＤＢ１５と同一である。メンテナンスコスト実績ＤＢ１が管理する情報は、例えば、売り手の申告に基づいて登録されたり、例えば他のシステム等から取得した故障、修理、整備の記録を表す情報に基づいて登録されたりする。
【0027】
次に図１に示す価格推定モジュール１０１は、対象車両について、売り手からの適正な買い取り価格を推定するとともに、買い手に対する適正な売却価格を推定する。ここで、適正な買取価格または適正な売却価格とは、例えば、中古車両ラベル情報２０１が対象中古車両に類似する他の中古車両の買取価格または売却価格の実績値に近い（所定の範囲内である）という意味である。価格推定モジュール１０１は、例えば、過去に実施した中古車両の購入・販売実績と、その際の中古車両ラベル情報２０１を含むデータセットを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて適正な買い取り価格や売却価格を推定する。この場合、学習済み機械学習モデルへは、説明変数として推定対象の中古車両の中古車両ラベル情報２０１の各項目を数値化した各値を入力する。そして、学習済み機械学習モデルから、適正な買取価格や売却価格を出力する。
【0028】
あるいは、価格推定モジュール１０１は、例えば、過去に実施した中古車両の販売実績（売却価格と中古車両ラベル情報２０１を含むものとする）と、後述する中古度のデータセットを教師データとして機械学習された機械学習モデルを用いて適正な売却価格を推定する。この場合、学習済み機械学習モデルへは説明変数として推定対象の中古車両の中古車両ラベル情報２０１（の各項目を数値化した各値）と中古度を入力する。そして、学習済み機械学習モデルから、適正な売却価格を出力する。また、価格推定モジュール１０１は、推定した売却価格に基づき経験則等に基づいて買取価格を算出する。
【0029】
中古度推定モジュール１０２は、対象車両について、中古車ラベル情報２０１を説明変数として劣化度を表す値である中古度を推定する。本実施形態では、中古車両全体の中古度の評価点を０～１００として、１００が最も劣化が小さい状態、０が最も劣化が大きい状態を表す。図７と図８は、中古度の推定例を示す。図７は、車両の構成要素（あるいは構成部位）等についての大分類と小分類と主な確認項目とを対応付けて示す。図８は、図７に示すものと同一の大分類と小分類とに対応付けて、重み付け点と項目評価点の範囲と項目評価点の推定例と大分類評価点の推定例と総合評価点の例を示す。本実施形態において、中古度（劣化度）は、項目評価点と大分類評価点と総合評価点とを含む。
【0030】
図７および図８に示す例では、中古度が大分類毎と小分類毎に分類して評価される。大分類は、原動機、走行装置、荷役装置および運転席他である。原動機についての小分類は、全般（番号：１）、エンジン本体（番号：２）、潤滑系（番号：３）およびファンベルト（番号：４）である。走行装置についての小分類は、全般（番号：５）、ホイール（番号：６）、サスペンション（番号：７）、ステアリング系（番号：８）、クラッチ（番号：９）、パワステ（番号：１０）、タイヤ（番号：１１）およびブレーキ（番号：１２）である。荷役装置についての小分類は、全般（番号：１３）、フォーク（番号：１４）、マスト（番号：１５）、リフトシリンダ（番号：１６）、リフトチェーン（番号：１７）、リフトブラケット（番号：１８）、バックレスト（番号：１９）およびチルトシリンダ（番号：２０）である。運転席他についての小分類は、全般（番号：２１）、運転装置（番号：２２）、ヘッドガード（番号：２３）、座席（番号：２４）、照明（番号：２５）、ミラー（番号：２６）、および警報装置（番号：２７）である。
【0031】
本実施形態において、中古度推定モジュール１０２は、例えば、作業者（点検者）が実際に中古車両を確認して中古度を評価した結果と、当該中古車両の売り手によって入力された中古車ラベル情報２０１とを含むデータセットを教師データとして、機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、中古度を推定する。この場合、中古度推定モジュール１０２は、学習済み機械学習モデルに説明変数として対象車両の中古車ラベル情報２０１を入力し、機械学習モデルの出力として小分類毎の各項目評価点を算出する。そして、中古度推定モジュール１０２は、大分類毎の重み付け点を用いて大分類毎の評価点を算出するとともに、総合評価点を算出する。
【0032】
なお、各小分類について作業者による主な確認項目は、例えば図７に示すように以下のようにすることができる。番号１の小分類については、アワーメータである。番号２の小分類については、異音および排気色である。番号３の小分類については、オイル量である。
番号４の小分類については、ベルトの張りである。番号５の小分類については、アワーメータである。番号６の小分類については、ベアリングのガタである。番号７の小分類については、き裂の有無である。番号８の小分類については、チェーンの張りである。番号９の小分類については、切替時のガタである。番号１０の小分類については、油漏れである。番号１１の小分類については、シューの摩耗およびオイル量である。番号１２の小分類については、減耗および割れである。番号１３の小分類については、アワーメータである。番号１４の小分類については、曲がり、き裂および摩耗である。番号１５の小分類については、傾きおよびき裂である。番号１６の小分類については、油漏れである。番号１７の小分類については、チェーンの張りである。番号１８の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号１９の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号２０の小分類については、油漏れである。番号２１の小分類については、アワーメータである。番号２２の小分類については、操作不良である。番号２３の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号２４の小分類については、傷および破れである。番号２５の小分類については、点灯である。番号２６の小分類については、割れである。番号２７の小分類については、音である。
番号４の小分類については、ベルトの張りである。番号５の小分類については、アワーメータである。番号６の小分類については、ベアリングのガタである。番号７の小分類については、き裂の有無である。番号８の小分類については、チェーンの張りである。番号９の小分類については、切替時のガタである。番号１０の小分類については、油漏れである。番号１１の小分類については、シューの摩耗およびオイル量である。番号１２の小分類については、減耗および割れである。番号１３の小分類については、アワーメータである。番号１４の小分類については、曲がり、き裂および摩耗である。番号１５の小分類については、傾きおよびき裂である。番号１６の小分類については、油漏れである。番号１７の小分類については、チェーンの張りである。番号１８の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号１９の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号２０の小分類については、油漏れである。番号２１の小分類については、アワーメータである。番号２２の小分類については、操作不良である。番号２３の小分類については、曲がりおよびき裂である。番号２４の小分類については、傷および破れである。番号２５の小分類については、点灯である。番号２６の小分類については、割れである。番号２７の小分類については、音である。
【0033】
また、図８に示す重み付け点は、合計１００点とした場合の大分類毎の配点を示す。図８に示す例では、重み付け点として、原動機に対して２０点、走行装置に対して２５点、荷役装置に対して３５点、および運転席他に対して２０点が設定されている。この場合、原動機についての大分類評価点は最大２０となる。また、走行装置についての大分類評価点は最大２５となる。また、荷役装置についての大分類評価点は最大３５となる。また、運転席他についての大分類評価点は最大２０となる。重み付け点は、例えば各大分類に対するメンテナンスの優先度や、車両全体からみた大分類毎の性能の重要度等に基づいて設定することができる。
【0034】
項目評価点は、小分類毎の評価点である。項目評価点は、評価点範囲内の値となる。例えば、番号２の小分類のエンジン本体については、０～５の範囲の項目評価点で劣化度が評価される。作業者が点検する場合には、例えば、項目評価点０は、確認された結果が、明瞭な異音、排気色が灰色から黒の場合である。項目評価点１は、確認された結果が、異音あり、排気色がやや白色の場合である。項目評価点２は、確認された結果が、異音あり、排気色透明の場合である。項目評価点３は、確認された結果が、軽微な異音、排気色がやや白色の場合である。項目評価点４は、確認された結果が、軽微な異音、排気色透明の場合である。項目評価点５は、確認された結果が、異音なし、排気色透明の場合である。例えば、項目評価点０は使用前にメンテナンスを行うことが推奨される状態に対応する。例えば、項目評価点５は使用前にメンテナンスを行わなくてもよい状態に対応する。
【0035】
大分類評価点は、大分類毎の重み付け点を各項目評価点についての各評価点範囲の最大値の合計値で除した値を係数として、大分類毎の各項目評価点を合計値にその係数を乗じた値である。例えば、原動機については各評価点範囲の最大値の合計値は２０であり、重み付け点が２０なので、係数は１となり、各項目評価点の合計値がそのまま大分類評価点となる。また、走行装置については各評価点範囲の最大値の合計値は３６であり、重み付け点が２５なので、係数は２５／３６（＝約０．６９）となり、各項目評価点の合計値２０に係数２５／３６を乗じた約１３．９が大分類評価点となる。
【0036】
また、総合評価点は、各大分類評価点の合計値である。図８に示す例では１００点満点中の３４．２点である。
【0037】
図１に示すメンテナンスモジュール１０３は、中古度に基づき、当該中古車両に適したメンテナンスの候補とそのメンテナンスに要するコストとを推定する。本実施形態では、メンテナンスモジュール１０３が推定した複数のメンテナンスの候補の一覧を、メンテナンスメニューという。図９は、メンテナンスメニューのユーザ端末３における表示例を示す。ユーザ端末３は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等のコンピュータであり、買い手が操作する端末である。図９に示す例では、メンテナンスの候補である３つのメンテナンスのコース（Ａコース、ＢコースおよびＣコース）が表示されている。この例では、Ａコースは、図８に示す各項目評価点を、各最大値の７割～８割程度に上昇させるメンテナンスの候補である。図９に示す例では、Ａコースの場合に中古度の総合評価点が３４．２から７９．２に上昇するという推定結果と、予想されるコストが表示されている。Ｂコースは、図８に示す大分類が荷役装置の各項目評価点を、各最大値の７割～８割程度に上昇させるとともに、荷役装置以外で項目評価点が０である各項目評価点を１まで上昇させるメンテナンスの候補である。図９に示す例では、Ｂコースの場合に中古度の総合評価点が３４．２から５６．７に上昇するという推定結果と、予想されるコストが表示されている。図１０は、図９に示す表示画面で、Ｂコースを選択した場合の表示例を示す。図１０に示す表示例では、Ｂコースの場合の、メンテナンス前の各評価点とメンテナンス後の各評価点の推定結果が比較して示されている。また、Ｃコースは、０である各項目評価点を１まで上昇させるメンテナンスの候補である。図９に示す例では、Ｃコースの場合に中古度の総合評価点が３４．２から４１．７に上昇するという推定結果と、予想されるコストが表示されている。
【0038】
メンテナンスモジュール１０３は、例えば、メンテナンスの項目と内容の組み合わせを表す情報（数値）と、メンテナンス前の中古度の各項目評価点を説明変数として入力し、メンテナンス後の各項目評価点を出力する学習済み機械学習モデルを用いてメンテナンスの項目と内容の組み合わせを決定する。メンテナンスモジュール１０３は、その学習済み機械学習モデルを用いて、メンテナンス前の中古度の各項目評価点を入力するとともに、メンテナンスの項目と内容の組み合わせの入力を複数組試行し、メンテナンスの候補毎に設定したメンテナンス後の各項目評価点の目標値にできるだけ近い（所定の閾値内の）出力を得られるメンテナンスの項目と内容の組み合わせを決定する。この場合、機械学習モデルは、過去に実績があるメンテナンスの項目と内容の組み合わせと、メンテナンス前後の中古度の各項目評価点とを含むデータセットを教師データとして機械学習する。
【0039】
メンテナンスモジュール１０３は、決定したメンテナンスの項目と内容の組み合わせを行った場合に予測されるコストを推定する。メンテナンスモジュール１０３は、例えばメンテナンス作業実績ＤＢ１５とメンテナンスコスト実績ＤＢ１６を参照して、メンテナンスの項目と内容の組み合わせに類似するコストを抽出し、抽出したコストに基づいて、決定したメンテナンスの項目と内容の組み合わせに応じたコストを推定する。
【0040】
また、中古車両販売システム１２は、例えばＷｅｂサーバであり、中古車両の買い手が操作するユーザ端末３との間で通信回線を介して所定の情報を送受信する。例えば、中古車両販売システム１２は、ユーザ端末３に対して、売り手側が特定した中古車両について、価格推定モジュール１０１が推定した売却価格を提示する。また、中古車両販売システム１２は、ユーザ端末３に対して、中古度推定モジュール１０２が推定した売却価格を提示する。また、中古車両販売システム１２は、ユーザ端末３に対して、中古度推定モジュール１０２が推定した中古度を提示する。また、中古車両販売システム１２は、ユーザ端末３に対して、メンテナンスモジュール１０３が推定したメンテナンスメニューと推定コストを提示する。また、中古車両販売システム１２は、ユーザ端末３との間で、売却に関する応否のやりとりを行う。
【0041】
（中古車両情報処理装置の動作例）
図１１を参照して、図１に示す中古車両情報処理装置１の動作例について説明する。図１１に示す処理において、ステップＳ１０１～Ｓ１１０までの処理が売り手側のユーザ端末２と中古車両情報処理装置１との間の処理であり、ステップＳ１１１～Ｓ１１８までの処理が買い手側のユーザ端末３と中古車両情報処理装置１との間の処理である。
図１１を参照して、図１に示す中古車両情報処理装置１の動作例について説明する。図１１に示す処理において、ステップＳ１０１～Ｓ１１０までの処理が売り手側のユーザ端末２と中古車両情報処理装置１との間の処理であり、ステップＳ１１１～Ｓ１１８までの処理が買い手側のユーザ端末３と中古車両情報処理装置１との間の処理である。
【0042】
図１１に示す処理では、中古車両購入システム１１が、所定の認証処理等を行った後、ユーザ端末３から中古車両ラベル情報２０１等の車両関連情報を入力する（ステップＳ１０１）。車両関連情報は、例えば、中古車両ラベル情報２０１とその信頼性を向上させるための情報等を含む。
【0043】
次に、中古車両購入システム１１が、当該車両に所定の識別番号を割り当てる（ステップＳ１０２）。次に、中古度推定モジュール１０２が、車両の中古度を推定する(ステップＳ１０３）。次に、中古車両購入システム１１が、ユーザ端末２に対して、推定した車両の中古度を提示する（ステップＳ１０４）。次に、価格推定モジュール１０１が、買い取り価格を推定する（ステップＳ１０５）。次に、中古車両購入システム１１が、ユーザ端末２に対して、推定した買い取り価格を提示する（ステップＳ１０６）。次に、中古車両購入システム１１が、ユーザ端末２において提示した買い取り価格での買い取りが合意されたか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【0044】
合意されなかった場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、中古車両購入システム１１が、不合意の回数が所定回数以上となったか否かを判定する（ステップＳ１０８）。不合意の回数が所定回数以上でなかった場合（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、価格推定モジュール１０１が、例えば推定の仕方を変更した後、買い取り価格を再度、推定する（ステップＳ１０５）。次に、中古車両購入システム１１が、ユーザ端末２に対して、推定した買い取り価格を提示する（ステップＳ１０６）。不合意の回数が所定回数以上であった場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、中古車両購入システム１１は、図１１に示す処理を終了する。
【0045】
一方、合意された場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、中古車両情報ＤＢ１３および購入・販売実績ＤＢ１４が、売買契約が成立したことを記録し、買い取り情報を保管する（ステップＳ１０９）。買い取り情報は、例えば、図３および図４に示す車両識別情報、買手識別情報、中古車両ラベル情報（仕様情報）、中古車両ラベル情報（使用情報）、中古度情報、売買成立日時（買取）、買取価格の情報を含む。
【0046】
その後、中古車両販売システム１２において、買い手側のユーザ端末３から所定の認証処理等を実行した後、当該車両についての問い合わせがあると、メンテナンスモジュール１０３が、メンテナンスメニューとコストおよびメンテナンス後の中古度を算出する（ステップＳ１１１）。次に、中古車両販売システム１２が、ユーザ端末３に対して、メンテナンスメニューとコストおよびメンテナンス後の中古度を提示する（ステップＳ１１２）。次に、価格推定モジュール１０１が、売却価格を推定する（ステップＳ１１３）。次に、中古車両販売システム１２が、ユーザ端末３に対して、車両のメンテナンス前の中古度と売却価格を提示する（ステップＳ１１４）。
【0047】
次に、中古車両販売システム１２が、ユーザ端末３において提示した売却価格での売却が合意されたか否かを判定する（ステップＳ１１５）。
【0048】
合意されなかった場合（ステップＳ１１５：Ｎｏ）、中古車両販売システム１２が、不合意の回数が所定回数以上となったか否かを判定する（ステップＳ１１６）。不合意の回数が所定回数以上でなかった場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、価格推定モジュール１０１が、例えば推定の仕方を変更した後、売却価格を再度、推定する（ステップＳ１１３）。次に、中古車両販売システム１２が、ユーザ端末３に対して、推定した売却価格を提示する（ステップＳ１１４）。不合意の回数が所定回数以上であった場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）中古車両販売システム１２は、図１１に示す処理を終了する。
【0049】
一方、合意された場合（ステップＳ１１５：Ｙｅｓ）、中古車両情報ＤＢ１３および購入・販売実績ＤＢ１４が、売買契約が成立したことを記録し、売却情報を保管する（ステップＳ１１７）。売却情報は、例えば、図３および図４に示す売手識別情報、売買成立日時（売却）、売却価格の情報を含む。ここで、図１１に示す処理が終了する。
【0050】
次に、図１２～図１８を参照して、中古車両情報処理装置１とユーザ端末２とユーザ端末３における各情報の流れの例について説明する。図１２は、図１１に示すステップＳ１０１～Ｓ１０５に対応する各情報の流れを示す。図１３は、図１１に示すステップＳ１０６、ステップＳ１０７：Ｙｅｓ～ステップＳ１１０に対応する各情報の流れを示す。
図１４は、図１１に示すステップＳ１０６、ステップＳ１０７：Ｎｏ～ステップＳ１０８：Ｙｅｓに対応する各情報の流れを示す。図１５は、図１１に示すステップＳ１１１～Ｓ１１２に対応する各情報の流れを示す。図１６は、図１１に示すステップＳ１１３～Ｓ１１４に対応する各情報の流れを示す。図１７は、図１１に示すステップＳ１１４、ステップＳ１１５：Ｙｅｓ～ステップＳ１１８に対応する各情報の流れを示す。図１８は、図１１に示すステップＳ１１４、ステップＳ１１５：Ｎｏ～ステップＳ１１５：Ｙｅｓに対応する各情報の流れを示す。
図１４は、図１１に示すステップＳ１０６、ステップＳ１０７：Ｎｏ～ステップＳ１０８：Ｙｅｓに対応する各情報の流れを示す。図１５は、図１１に示すステップＳ１１１～Ｓ１１２に対応する各情報の流れを示す。図１６は、図１１に示すステップＳ１１３～Ｓ１１４に対応する各情報の流れを示す。図１７は、図１１に示すステップＳ１１４、ステップＳ１１５：Ｙｅｓ～ステップＳ１１８に対応する各情報の流れを示す。図１８は、図１１に示すステップＳ１１４、ステップＳ１１５：Ｎｏ～ステップＳ１１５：Ｙｅｓに対応する各情報の流れを示す。
【0051】
図１２に示す例では、ユーザ端末２で中古車両ラベル情報２０１が入力されると（Ｓ２０１）、中古車両ラベル情報２０１がユーザ端末２から中古車両購入システム１１へ送られる（Ｓ２０２）。中古車両購入システム１１が附番し（Ｓ２０３）、中古車両ラベル情報２０１が中古車両情報ＤＢ１３へ送られて登録される（Ｓ２０４）。中古度推定モジュール１０２は、例えば中古車両購入システム１１による附番（Ｓ２０３）に応じて、中古車両情報ＤＢ１３から中古車両ラベル情報２０１を取得する（Ｓ２０５）。また、価格推定モジュール１０１が、例えば中古車両購入システム１１による附番（Ｓ２０３）に応じて、中古車両情報ＤＢ１３から中古車両ラベル情報２０１を取得するとともに（Ｓ２０６）、購入・販売実績情報ＤＢ１４から販売実績情報を取得する（Ｓ２０７）。
【0052】
中古度推定モジュール１０２が中古度を推定すると（Ｓ２０８）、推定した中古度を示す中古度情報が、中古車両購入システム１１へ送られるとともに（Ｓ２０９）、中古車両情報ＤＢ１３に登録される（Ｓ２１０）。中古車両購入システム１１は、中古度情報をユーザ端末２へ送り（Ｓ２１１）、ユーザ端末２で中古度が提示される（Ｓ２１２）。
【0053】
一方、価格推定モジュール１０１は、買取価格を推定し（Ｓ２１３（図１２および図１３））、推定した買取価格を示す買取価格情報が中古車両購入システム１１に送られる（Ｓ２１４）。中古車両購入システム１１は、買取価格情報をユーザ端末２へ送り（Ｓ２１５）、ユーザ端末２で買取価格が提示される（Ｓ２１６）。ここで、ユーザ端末２で合意の旨の入力がなされると（Ｓ２１７）、売り渡し了解情報がユーザ端末２から中古車両購入システム１１へ送られる（Ｓ２１８）。
【0054】
売り渡し了解情報は、中古車両購入システム１１から中古車両情報ＤＢ１３へ送られ（Ｓ２１９）、さらに、中古車両情報ＤＢ１３から購入・販売実績情報ＤＢ１４へ送られる（Ｓ２２０）。次に、購入・販売実績情報ＤＢ１４は売買成立情報を中古車両情報ＤＢ１３へ送り（Ｓ２２１）、中古車両情報ＤＢ１３が売買成立情報を中古車両購入システム１１へ送る（Ｓ２２２）。中古車両購入システム１１は、売買成立情報をユーザ端末２へ送り（Ｓ２２３）、ユーザ端末２で売買成立情報が提示される（Ｓ２２４）。
【0055】
一方、図１４に示すように、買取価格の提示（Ｓ２１６）に対して、ユーザ端末２で不合意の旨の入力がなされると（Ｓ２２５）、売り渡し拒否情報がユーザ端末２から中古車両購入システム１１へ送られる（Ｓ２２６）。
【0056】
売り渡し拒否情報は、中古車両購入システム１１から中古車両情報ＤＢ１３へ送られ（Ｓ２２７）、さらに、中古車両情報ＤＢ１３から購入・販売実績情報ＤＢ１４へ送られる（Ｓ２２８）。次に、購入・販売実績情報ＤＢ１４は、当該附番に係る情報を削除した後、売買不成立情報を中古車両情報ＤＢ１３へ送り（Ｓ２２９）、中古車両情報ＤＢ１３が当該附番に係る情報を削除した後、売買不成立情報を中古車両購入システム１１へ送る（Ｓ２３０）。中古車両購入システム１１は、売買不成立情報をユーザ端末２へ送り（Ｓ２３１）、ユーザ端末２で売買不成立情報が提示される（Ｓ２３２）。
【0057】
また、図１５に示す例では、ユーザ端末３で車両を特定する情報（車両特定情報）が入力されると（Ｓ３０１）、車両特定情報がユーザ端末３から中古車両販売システム１２へ送られる（Ｓ３０２）。ここで、中古車両販売システム１２は、対象となる車両を特定する（Ｓ３０３）。次に、車両特定（Ｓ３０３）に応じて、メンテナンスモジュール１０３が中古車両情報ＤＢ１３から中古度情報を取得するとともに（Ｓ３０４）、価格推定モジュール１０１が中古車両情報ＤＢ１３から中古度情報を取得する（Ｓ３０５）。
【0058】
メンテナンスモジュール１０３は、さらに、メンテナンス作業実績ＤＢ１６からメンテナンス作業実績情報を取得するとともに（Ｓ３０６）、メンテナンスコスト実績ＤＢ１５からメンテナンスコスト実績情報を取得する（Ｓ３０７）。次に、メンテナンスモジュール１０３は、メンテナンスメニューを生成し（Ｓ３０８）、メンテナンスメニューを示すメンテナンスメニュー情報が中古車両販売システム１２へ送られる（Ｓ３０９）。中古車両販売システム１２は、メンテナンスメニュー情報をユーザ端末３へ送り（Ｓ３１０）、ユーザ端末３でメンテナンスメニューが提示される（Ｓ３１１）。
【0059】
また、図１６に示すように、価格推定モジュール１０１は、購入・販売実績ＤＢ１４から販売実績情報を取得し（Ｓ３１２）、売却価格を推定する（Ｓ３１３）。推定した売却価格を示す売却価格情報は、中古車両販売システム１２へと送られる（Ｓ３１４）。中古車両販売システム１２は、売却価格情報をユーザ端末３へ送り（Ｓ３１５）、ユーザ端末３で売却価格が提示される（Ｓ３１６）。
【0060】
また、図１７に示すように、ユーザ端末３で、売却価格の提示（Ｓ３１６）に対して合意の旨の入力がなされるとともに（Ｓ３１７）、メンテナンスメニューの提示（Ｓ３１１）に対して候補を選択する入力がなされると（Ｓ３１８）、買取了解情報が中古車両販売システム１２へと送られるとともに（Ｓ３１９）、メンテナンスメニュー選択情報が中古車両販売システム１２へと送られる（Ｓ３２０）。中古車両販売システム１２は、メンテナンスメニュー選択情報を、メンテナンス作業実績ＤＢ１６へ登録するとともに（Ｓ３２１）、メンテナンスコスト実績ＤＢ１５へ登録する（Ｓ３２２）。また、中古車両販売システム１２は、買取了解情報を購入・販売実績ＤＢ１４へ送る（Ｓ３２３）。
【0061】
次に購入・販売実績ＤＢ１４は売買成立情報を中古車両販売システム１２へ送り（Ｓ３２４）、中古車両販売システム１２が売買成立情報をユーザ端末３へ送り（Ｓ３２５）、ユーザ端末３で売買成立情報が提示される（Ｓ３２６）。購入・販売実績ＤＢ１４は売買成立情報を中古車両情報ＤＢ１３へ送る（Ｓ３２７）。
【0062】
また、図１８に示すように、ユーザ端末３で、売却価格の提示（Ｓ３１６）に対して不合意の旨の入力がなされると（Ｓ３２８）、買取拒否情報が中古車両販売システム１２へと送られる（Ｓ３２９）。中古車両販売システム１２は、買取拒否情報を、購入・販売実績ＤＢ１４へ送る（Ｓ３３０）。購入・販売実績ＤＢ１４は売買不成立情報を中古車両販売システム１２へ送り（Ｓ３３１）、中古車両販売システム１２が売買不成立情報をユーザ端末３へ送り（Ｓ３３２）、ユーザ端末３で売買不成立情報が提示される（Ｓ３３３）。
【0063】
次に、図１９を参照して、図１１を参照して説明した中古車両情報処理装置１の動作例の変形例について説明する。図１１に示す処理では、買取契約の成立と売却契約の成立のタイミングが異なっている。これに対し、図１９に示す処理では、買取契約の成立と売却契約の成立のタイミングが同時である。図１９に示す処理では、図１１に示すステップＳ１０９の処理が削除されるとともに、ステップＳ１１７の処理とステップＳ１１８の処理が変更されている（ステップＳ１１７ａおよびステップＳ１１８ａとして示す）。他の処理は、図１１と図１９で同一である。ステップＳ１１７ａでは買取と売却契約の成立にともなう処理が行われ、ステップＳ１１８ａでは買取と売却情報が保管される。
【0064】
（第１実施形態の作用・効果および変形例）
以上のように、本実施形態によれば、中古車両の劣化状態を買い手側と売り手側の双方で適切に把握することができる。
以上のように、本実施形態によれば、中古車両の劣化状態を買い手側と売り手側の双方で適切に把握することができる。
【0065】
本実施形態によれば、売り手、仲介者、買い手の間で売買契約が成立した場合、当該中古車両の情報と購入・販売情報および車両の中古度情報を紐づけてデータベースに追加したので、次回以降の価格推定や中古度推定のデータとして活用することができる。
【0066】
なお、各データベースに保有のデータに対しては、例えば、任意の時期を設定可能とすることができる。例えば、任意の時期以前のデータについては価格推定用や中古度推定用、メンテナンスメニューの選定とその費用の推定用のデータとして使わないようにしてもよい。
【0067】
また、各データベースに保有のデータのうち、特殊事情で極端に安く売ったケースや極端に高く売れたケース、通常実施しないメンテナンスを行ったケース、特殊事情で極端に安くメンテナンスを行ったケースや極端に高くメンテナンス費用を受け取ったケース等の特異なデータにフラグを立てる機能を追加してもよい。例えば、これらデータを除外して価格推定や中古度推定、メンテナンスメニューの選定とその費用の推定を行うようにすることができる。
【0068】
価格推定や劣化度推定、メンテナンスメニューの選定とその費用の推定アルゴリズムの初期設定に当たっては、該当者両種（例えばフォークリフト）に関する全データの例えば８割を用いて、統計学的手法（重回帰解析等）や各種ＡＩ（人工知能）により価格推定アルゴリズムを構築し、残りの２割で試計算を行い正解率が高いアルゴリズムを選択するようにしてもよい。
【0069】
なお、図１１に示す処理は、価格推定アルゴリズムにより計算された推定結果に一定の利益を乗せた買取価格および中古度推定アルゴリズムにより計算された中古度を売主に提示し、合意が取れれば買主が未定のまま購入契約に至るケースである。また、買取希望者に対しては、当該車両の現在の中古度に加え、各種メンテナンスメニューとその価格、メンテナンスを実施した場合の中古度の変化を提示することが可能である。
【0070】
また、図１９に示す処理は、まず、価格推定アルゴリズムにより計算された推定結果に一定の利益を乗せた買取価格および中古度推定アルゴリズムにより計算された中古度を売主に提示し、合意がとられれば購入を仮押さえする。次に販売価格、中古度、選定されたメンテナンスメニューその推定に一定の利益を乗せたメンテナンス費を買い手に提示し合意が得られた時点で、売り主と購入契約および買い主と売却契約を結ぶケースである。買取希望者に対しては、当該車両の現在の中古度に加え、各種メンテナンスメニューとその価格、メンテナンスを実施した場合の中古度の変化を提示することが可能である。
【0071】
業務用車両は、自家用車両データ数が少なく、かつ価格推定に影響を及ぼす因子が多いため、適切な価格推定が難しい。また、売り手にとっては、売り出す中古車両がどの程度の劣化度合いなのか客観的なデータが無く、売買価格の妥当性が判断しづらい。さらには、買い手はどのようなメンテナンスを行えば車両のパフォーマンスがどの程度向上するか、その際費用はどの程度かかるかという定量的なデータが分からない。本実施形態によれば価格推定の精度が向上するとともに、中古度合い（劣化度合い）、色々なメンテナンスを行った場合の中古度合いの回復度とその費用を提示することができる。その結果、適正な中古車売買取引が可能となりその量も増加することが期待される。
【0072】
また、売り手、仲介者、買い手の間で売買契約が成立した場合、当該中古車両の情報と購入・販売情報、車両の中古度情報および実施されたメンテナンスメニューとそのコストを紐づけてデータベースに追加し、次回の価格推定（価格査定）、中古度推定およびメンテナンスメニューの選定とその費用推定のデータとして活用することが容易であるため、契約が増えるほど価格推定、中古度推定、メンテナンスメニューの選定とその費用の推定精度が向上する。
【0073】
また、古く実情に合わなくなったデータを排除する事で価格推定、中古度推定およびメンテナンスメニューの選定とその費用推定の精度が向上する。
【0074】
また、特異点データを排除する事で価格推定、中古度推定、メンテナンスメニューの選定とその費用推定の精度が向上する。
【0075】
また、新たなデータが一定量蓄積されたのちに、これらのデータも活用して同様の方法でアルゴリズムを更新する事で、更に推定精度を向上させることができる。
【0076】
また、図１１に示す処理によれば、売り手からの買い取りが比較的短時間に可能となり、かつ、売り手は売りに出す車両の客観的な中古度を参照しながら売買の判断を行うため安心感が増し、取引仲介者の中古車両の確保が安定する。一方、買い手がつかない場合在庫品となり利益悪化のリスクとなるが、買い手に対して中古度合いの提示がなされるとともに、メンテナンスメニューとその価格が提示されるため買い手側の安心感や選択の自由度が増し、売れ残りのリスクが低減する。価格推定精度が高まるほど、中古度推定の精度が上がるほど、またメンテナンスメニューの選定とその費用推定の精度リスク面は小さくなるため、各データベースに蓄積される情報量が充実し価格推定や中古度推定精度が高まった場合に使う事が望ましい。
【0077】
また、図１９に示す処理によれば、買い手が確保できた後に売り手から買い取るため、在庫となるリスクがない。ただし、買い手が付くまで売り手が仮契約を継続する保証はないため、中古車両を確保しにくくなるリスクがある。仲介者から売り手、買い手の両方に対して車両の中古度を提示し、中古度という共通指標で売り手と買い手が売買価格を判断する事が可能となること、買い手に対して、メンテナンスメニューとその価格が提示されるため買い手側の安心感や選択の自由度が増すことから、契約の成功率が高まる。データベースに蓄積される情報量が少なく価格推定精度や中高度推定が低い場合に使う事が望ましい。
【0078】
＜第２実施形態＞
次に、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムついて、図２０～図２２を参照して説明する。図２０は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図２１は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。図２２は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を説明するための模式図である。
次に、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムついて、図２０～図２２を参照して説明する。図２０は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図２１は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。図２２は、本開示の第２実施形態に係る中古車両情報処理装置の動作例を説明するための模式図である。
【0079】
図２０に示す第２実施形態に係る中古車両情報処理装置１ａは、図１に示す第１実施形態に係る中古車両情報処理装置１と比較して、図１に示す中古車両情報処理部１０に対応する中古車両情報処理部１０ａが新たに中古車両情報変換モジュール１０４を備えている点が異なる。他の構成は、第１実施形態と第２実施形態において同一である。中古車両情報変換モジュール１０４は、図２を参照して説明した中古車両ラベル情報２０１が含む使用情報２０３の一部に欠落があった場合に、欠落した情報を推定する機能的構成である。
【0080】
なお、第２実施形態の中古車両情報処理装置１ａでは、例えば図１１および図１９に示すステップＳ１０３の処理において、図２１に示すように、使用情報２０３に欠落がある場合（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、中古車両情報変換モジュール１０４が欠落した情報を推定することで補充し（ステップＳ４０２）、中古度推定モジュール１０２が中古度を推定する（ステップＳ４０３）。
【0081】
例えば、運営者が修理記録や整備記録を取得することができない中古車両の場合、使用情報２０３は、中古車両の売り手からの情報に依存するため、数値データとして示されるアワーメータ（使用時間）を除く情報は、誤差や欠落を含む可能性がある。また、整備記録等のデータが入手できた場合でも、点検項目が一般的な整備項目と異なっているケースが想定される。そのため、そのまま中古度推定モジュール１０２にデータ入力しづらい状況が発生するおそれがある。また、データが欠損（欠落）したまま中古度推定を行うと、精度の低下も懸念される。そこで、中古車両情報変換モジュール１０４は、使用情報２０３に欠落が生じた場合、他の使用情報２０３から欠落した情報を学習済み機械学習モデルを用いて推定する。中古車両情報変換モジュール１０４による動作例について説明する。
【0082】
（１）欠落データ推定ロジックの形成プロセス
（１－１）売買対象中古車両の分類
まず、使用情報２０３を、原動機の種類および車両のサイズやタイプで分類する。例えばフォークリフトでは、エンジンフォーク（小型、中型、大型）の３種、バッテリーフォーク（カウンタバランス、リーチ、ピッキング、ラックフォーク、ウォーキー、防爆型、冷凍・冷蔵型）の７種の合計１０カテゴリーに分類する。類似車両の使用情報２０３を用いることで推定の精度を高めることを狙う。
（１－１）売買対象中古車両の分類
まず、使用情報２０３を、原動機の種類および車両のサイズやタイプで分類する。例えばフォークリフトでは、エンジンフォーク（小型、中型、大型）の３種、バッテリーフォーク（カウンタバランス、リーチ、ピッキング、ラックフォーク、ウォーキー、防爆型、冷凍・冷蔵型）の７種の合計１０カテゴリーに分類する。類似車両の使用情報２０３を用いることで推定の精度を高めることを狙う。
【0083】
（１－２）カテゴリー毎の使用情報２０３の収集
中古車両情報ＤＢ１３に納められている中古車両ラベル情報（使用情報）を（１－１）のカテゴリー毎に集約して機械学習用データの元データとする。また、個々の車両に紐付く、使用情報２０３を１組のデータセットとする。なお、アワーメータ情報は必ず存在することを前提とする。
中古車両情報ＤＢ１３に納められている中古車両ラベル情報（使用情報）を（１－１）のカテゴリー毎に集約して機械学習用データの元データとする。また、個々の車両に紐付く、使用情報２０３を１組のデータセットとする。なお、アワーメータ情報は必ず存在することを前提とする。
【0084】
（１－３）教師データの作成
（１－２）で集約されたデータセットから任意の組数を選定し教師データ作成候補とする（組数が多いほど、正解率が高まるが、ロジックを作り上げるまでの労力は増える）。また、選定されたカテゴリー毎のデータセットから、意図的に１つの使用情報２０３（ラベル情報Ａとする）を消去したデータセットを作成し、教師データとする。また、ラベル情報Ａに加え、ラベル情報Ａ以外の使用情報２０３（１つ以上）をランダムに消去したデータセットも作成し、教師データとする。正解データとしてはレベル情報Ａを消去する前のデータセットを用いる。
（１－２）で集約されたデータセットから任意の組数を選定し教師データ作成候補とする（組数が多いほど、正解率が高まるが、ロジックを作り上げるまでの労力は増える）。また、選定されたカテゴリー毎のデータセットから、意図的に１つの使用情報２０３（ラベル情報Ａとする）を消去したデータセットを作成し、教師データとする。また、ラベル情報Ａに加え、ラベル情報Ａ以外の使用情報２０３（１つ以上）をランダムに消去したデータセットも作成し、教師データとする。正解データとしてはレベル情報Ａを消去する前のデータセットを用いる。
【0085】
（１－４）教師データによる機械学習・推定ロジックの構築
上記（１－３）で準備したデータセットを用いて学習を行い、ラベル情報Ａが欠落した場合、その値を他のデータから推定するロジックを機械学習モデル内に形成する。
上記（１－３）で準備したデータセットを用いて学習を行い、ラベル情報Ａが欠落した場合、その値を他のデータから推定するロジックを機械学習モデル内に形成する。
【0086】
（１－５）欠落データ推定ロジックのラインナップ整備
アワーメータ情報以外の、全ての使用情報２０３について（１－３）および（１－４）を実施し、どのデータが欠損しても推定が可能となるようにラインナップ化する。なお、データセット数が少ない等の理由で、学習済み機械学習モデルによる推定の正解率が所定の値（例えば９０％）に満たない使用情報２０３の項目が出た場合には、データが蓄積されるまでの暫定措置として、以下の簡易推定で評価を行う。各係数情報が不明な場合は１．０として計算する。
アワーメータ情報以外の、全ての使用情報２０３について（１－３）および（１－４）を実施し、どのデータが欠損しても推定が可能となるようにラインナップ化する。なお、データセット数が少ない等の理由で、学習済み機械学習モデルによる推定の正解率が所定の値（例えば９０％）に満たない使用情報２０３の項目が出た場合には、データが蓄積されるまでの暫定措置として、以下の簡易推定で評価を行う。各係数情報が不明な場合は１．０として計算する。
【0087】
簡易推定評価点＝評価点範囲の最大値×（アワーメータ評価点／１０）×業種係数×環境係数×荷物係数×故障履歴係数×使用国係数
【0088】
係数の例を図２２に示す。
【0089】
（２）欠損データの推定プロセス
（２－１）対象中古車両の分類
中古車両の売り手が中古車購入システム１１を介して中古車両ラベル情報２０１を入手し、対象車両が（１－１）のどのカテゴリーに入るか確定する。
（２－１）対象中古車両の分類
中古車両の売り手が中古車購入システム１１を介して中古車両ラベル情報２０１を入手し、対象車両が（１－１）のどのカテゴリーに入るか確定する。
【0090】
（２－２）該当するカテゴリーの使用情報２０２の表示
ユーザ端末２では、該当するカテゴリーの使用情報２０３のシートが表示される。
ユーザ端末２では、該当するカテゴリーの使用情報２０３のシートが表示される。
【0091】
（２－３）使用情報２０３の取り込み
中古車購入システム１１より使用情報２０３がシートに取り込まれる。なお、該当データが無い部分は空欄となる。
中古車購入システム１１より使用情報２０３がシートに取り込まれる。なお、該当データが無い部分は空欄となる。
【0092】
（２－４）欠落データの人的作業による補完
欠落データ（空欄部分）に関して、中古車両の売り手へのヒアリングや、中古車両を入手済みの場合は簡易点検等を行い、得られたデータを補完入力する。
欠落データ（空欄部分）に関して、中古車両の売り手へのヒアリングや、中古車両を入手済みの場合は簡易点検等を行い、得られたデータを補完入力する。
【0093】
（２－５）欠落データの学習済み機械学習モデルによる推定
上記（２－４）でデータを補完した使用情報２０３のシートを中古車情報変換モジュール１０４の学習済み機械学習モデルにインプットすると、（１－５）で整備した欠落データ推定ロジックにより推定が行われる。推定結果は、使用情報２０３のシートの空欄部に記入され、アウトプットとして排出される。
上記（２－４）でデータを補完した使用情報２０３のシートを中古車情報変換モジュール１０４の学習済み機械学習モデルにインプットすると、（１－５）で整備した欠落データ推定ロジックにより推定が行われる。推定結果は、使用情報２０３のシートの空欄部に記入され、アウトプットとして排出される。
【0094】
本実施形態によれば、使用情報２０３に欠落した項目がある場合でも、欠落した盲目の内容を推定して、補完することができる。
【0095】
＜実施形態の基本的構成例＞
図２３は、第１実施形態に係る中古車両情報処理装置１および第２実施形態に係る中古車両情報処理装置１ａの基本的構成例を示すブロック図である。図２３に示す中古車両情報処理装置３００は、第１実施形態に係る中古車両情報処理装置１および第２実施形態に係る中古車両情報処理装置１ａに対応する構成である。図２３に示す中古車両情報処理装置３００は、取得部３０１と、劣化度推定部３０２と、提示部３０３と、メンテナンス推定部３０４と、中古車両情報推定部３０５とを備える。
図２３は、第１実施形態に係る中古車両情報処理装置１および第２実施形態に係る中古車両情報処理装置１ａの基本的構成例を示すブロック図である。図２３に示す中古車両情報処理装置３００は、第１実施形態に係る中古車両情報処理装置１および第２実施形態に係る中古車両情報処理装置１ａに対応する構成である。図２３に示す中古車両情報処理装置３００は、取得部３０１と、劣化度推定部３０２と、提示部３０３と、メンテナンス推定部３０４と、中古車両情報推定部３０５とを備える。
【0096】
取得部３０１は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する。取得部３０１は、中古車両購入システム１１に対応する。中古車両情報は、中古車両ラベル情報２０１に対応する。
【0097】
劣化度推定部３０２は、中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する。劣化度推定部３０２は、中古度推定モジュール１０２に対応する。
【0098】
提示部３０３は、推定された劣化度を中古車両の買い手側へ提示する。提示部３０３は、中古車両販売システム１２に対応する。
【0099】
メンテナンス推定部３０４は、劣化度に基づき、当該中古車両に適したメンテナンスの候補とそのメンテナンスに要するコストとを推定する。また、提示部３０３は、推定された劣化度と候補とコストとを買い手側へ提示する。メンテナンス推定部３０４は、メンテナンスモジュール１０３に対応する。
【0100】
なお、提示部３０３は、推定された劣化度を中古車両の売り手側にも提示してもよい。この場合、提示部３０３は、中古車両購入システム１１にも対応する。
【0101】
また、中古車両情報推定部３０５は、使用情報２０３の内容に欠落がある場合、使用情報２０３の欠落していない他の内容を説明変数として当該欠落した内容を推定する。中古車両情報推定部３０５は、中古車両情報変換モジュール１０４に対応する。
【0102】
なお、中古車両は原動機と走行装置と作業装置とを備えていて、劣化度推定部３０２は、原動機の所定の構成要素毎、走行装置の所定の構成要素毎、および、作業装置の所定の構成要素毎に、劣化度を推定するようにしてもよい。ここで、作業装置は、荷役装置に対応する。
【0103】
また、劣化度推定部３０２は、原動機と走行装置と作業装置に対して異なる重み付けを設定して、劣化度を推定することができる。
【0104】
中古車両情報処理装置３００によれば、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる。
【0105】
＜作用効果＞
上記構成の中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムでは、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報２０２と、中古車両の使用に関する情報である使用情報２０３とを含む中古車両情報（中古車両ラベル情報２０１）を取得する取得部３０１と、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部３０２とを備える。したがって、実施形態の中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムによれば、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる。
上記構成の中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムでは、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報２０２と、中古車両の使用に関する情報である使用情報２０３とを含む中古車両情報（中古車両ラベル情報２０１）を取得する取得部３０１と、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部３０２とを備える。したがって、実施形態の中古車両情報処理装置、中古車両情報処理方法およびプログラムによれば、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる。
【0106】
＜その他の実施形態＞
以上、本開示の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
以上、本開示の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【0107】
＜コンピュータ構成＞
図２４は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、および、インタフェース９４を備える。
上述の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
図２４は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、および、インタフェース９４を備える。
上述の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
【0108】
プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
【0109】
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
【0110】
＜付記＞
各実施形態に記載の中古車両情報処理装置は、例えば以下のように把握される。
各実施形態に記載の中古車両情報処理装置は、例えば以下のように把握される。
【0111】
（１）第１の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、中古車両の仕様に関する情報である仕様情報と、前記中古車両の使用に関する情報である使用情報とを含む中古車両情報を取得する取得部３０１と、前記中古車両情報を説明変数として当該中古車両の劣化度を推定する劣化度推定部３０２と、推定された前記劣化度を前記中古車両の買い手側へ提示する提示部３０３とを備える。本態様および以下各態様によれば、中古車両の劣化状態を適切に把握することができる。
【0112】
（２）第２の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、（１）の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００であって、前記劣化度に基づき、当該中古車両に適したメンテナンスの候補とそのメンテナンスに要するコストとを推定するメンテナンス推定部３０４をさらに備え、前記提示部３０３は、推定された前記劣化度と前記候補と前記コストとを前記買い手側へ提示する。
【0113】
（３）第３の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、（１）または（２）の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００であって、前記提示部３０３は、推定された前記劣化度を前記中古車両の売り手側へも提示する。
【0114】
（４）第４の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、（１）～（３）の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００であって、前記使用情報の内容に欠落がある場合、前記使用情報の欠落していない他の内容を説明変数として当該欠落した内容を推定する中古車両情報推定部３０５を、さらに備える。
【0115】
（５）第５の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、（１）～（４）の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００であって、前記中古車両は原動機と走行装置と作業装置とを備えていて、前記劣化度推定部は、前記原動機の所定の構成要素毎、前記走行装置の所定の構成要素毎、および、前記作業装置の所定の構成要素毎に、前記劣化度を推定する。
【0116】
（６）第６の態様に係る中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００は、（１）～（４）の中古車両情報処理装置１、１ａおよび３００であって、前記劣化度推定部３０２は、前記原動機と前記走行装置と前記作業装置に対して異なる重み付けを設定して、前記劣化度を推定する。
【符号の説明】
【0117】
１、１ａ、３００…中古車両情報処理装置
１０、１０ａ…中古車両情報処理部
１１…中古車両購入システム
１２…中古車両販売システム
１０１…価格推定モジュール
１０２…中古度推定モジュール
１０３…メンテナンスモジュール
１０４…中古車両情報変換モジュール
３０１…取得部
３０２…劣化度推定部
３０３…劣化度提示部
３０４…メンテナンス推定部
３０５…中古車両情報推定部
１０、１０ａ…中古車両情報処理部
１１…中古車両購入システム
１２…中古車両販売システム
１０１…価格推定モジュール
１０２…中古度推定モジュール
１０３…メンテナンスモジュール
１０４…中古車両情報変換モジュール
３０１…取得部
３０２…劣化度推定部
３０３…劣化度提示部
３０４…メンテナンス推定部
３０５…中古車両情報推定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】