私たちは２０１２年以降、気の合う仲間と投資地域を調べ、活用する不動産会社の為、規模より信用、選択と集中を重視してきました。事業だけでなく、投資にも線引きが必要になっています。

特に、２０２０年から始まったコロナ禍により、人やお金の流れを見る限り、残念ながら、これまで以上に全国一律の地方創生を止める時が早まったと思っています。その為、我々、個人投資家は国家の政策や大手不動産の動きに合わせ、投資先を選別する事がとても大切なことになってくると思います。

そのため、私たちは不動産評価は定量的なデータをメインに評価しています。しかし、これだけでは完ぺきな将来予測はできないと思っています。

我々の軸となっている市街地再開発エリアへの投資については、そのほとんどが東京都のホームページを見ても整理されておらず、数字だけでは評価できないため、これまでの実績と定性的なデータを基に判断しています。

相樂は不動産鑑定事務所出身でデータを使った不動産の評価には当初より、興味を持っていました。周辺の相場や現在の金利水準と比較して、伸びしろがどれだけあるのか？また、その実現性はどうなのかを考え、お客様に説明し、取引を行っております。

【実例：２０１７年に東京都渋谷区で行った事務所ビルへの投資案件】

投資物件は渋谷駅周辺の大規模な再開発に沸く渋谷区に当たりを付け、探していきました。購入後は相続税路線価を用いた土地と積算評価を用いた建物の評価でフィルタリングし、売買価格との乖離を基に売主に交渉していきました。

周辺の家賃相場と現行の契約賃料との乖離と経験から、将来的な値上がりを予測し、各テナントとの交渉を行い、収入の上昇を実現しました。買主の方は購入時の収益性５％以下と低かったため、その実現性を不安視されていました。

しかし、取得からちょうど一年後には当初予測した通りの家賃上昇を確保し、８％を超えるレベルまで作り込むことが出来ました。お客様には出来上がりの収益性を見て、予測の精度に非常に喜んで頂きました。

大手ポータルサイトのスーモが２０１７年に発表したアンケート結果では、３００人の内、７０％近い人が引っ越しや部屋探しで後悔していました。同様に、２０１８年に当社が行ったアンケートにおいても、８００人の内、７０％近い人が部屋探しに満足していないという結果がでました。

その事実を受け、２０００年以降の引っ越し４，６００件超の実例を集め、分析し、機械学習によるAI利用を行い、「ミスマッチや短期間での引っ越しの繰り返し」等の「引越しによる損」をしないための賃貸物件紹介をしております。

例えば、引っ越し経験が２回以下の方は隣人や騒音などのトラブルに関しては不安視される方が多いですが、日当たりや風通しなどは入居時に見落としがちで引っ越した後に後悔されることが多い項目として挙げられます。当社では、そういった「先人の失敗」から学ぶ、お客様に「損のない賃貸物件選び」を提供しています。

【実例：２０１８年に奈良から東京に転勤された３０代男性】

「そもそも、どのような部屋を選んでいいかもわからない」という男性には、まずは失敗診断を行ってもらい、実際に同じグループの人が過去に陥った失敗やトラブルを統計的に理解していただきました。そこから現在の貯金や収入から、お部屋を効率的に選んでいただきました。

これにより、何も引っ越しの知識がないまま部屋探しを行って、後悔することを減らし、お客様の将来の大きな損失を減らしたと自負しております。

既述の通り、当社では経験や知識だけでなく、定量的及び定性的なデータを用い、人口知能AIに機械学習させ、傾向を判断させることでこれまで以上に精緻な判断ができるようになり、成果も高まると考えています。

２０１２年以降、３００人以上の方の相談を受けてきましたが、失敗やトラブルにはパターンがあります。それぞれに対策があり、分かっていればスムーズに進みますが、そうでないと時間もお金が掛かります。

なるべく、苦労せず、前に進める様、担当とよく話、契約を進めるようにして下さい。私たちはデータの収集と整理で不動産投資だけでなく、不動産管理・紹介においてもお力になれると思っています。もし、不動産に関するお悩みやトラブルをお持ちなら、下記より、お気軽にご相談ください。