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データ重視の不動産運用

定量的なデータやAIを用いた賢い不動産取引を

2000年以降、これまであいまいであった日本の不動産にも証券化の波が顕在化し、色々な側面から数字で評価されることが増えてきました。

更に、近年は瞬時に大量のデータを分析する人口知能(AI)を使い、不動産価格の不均衡を狙った不動産投資も増えています。AIはインターネットと同じような普及をたどるとも言われており、我々、リビングインでもよりスムーズで安心できる不動産取引に向け、これまでのアナログ的な部分を残しながら、データを使い、不動産をより適正に評価するため、ビッグデータやAIの活用をすすめています。

1.不動産売買おけるAI活用

現在リビングインでは、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予測はできないと思っており、我々の軸となっている再開発エリアへの投資については、そのほとんどが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。

当社代表は、不動産鑑定事務所出身の為、データを使った不動産の評価には興味がありました。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、お客様の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。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。

買主であり、お客様であった方には購入時の収益性が低かったため、その実現性を不安視されていましたが、ちょうど一年後には当初予測した通りの家賃上昇。そいて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。

2.賃貸物件紹介におけるAI活用

2018年に当社が行ったアンケートにおいて、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4,000件を超える引っ越しの実例を集め、分析し、機械学習によるAI利用を行い、「ミスマッチによる、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、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。

3.「知識×経験×AI」による高い成果を

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。そして、不動産投資だけでなく、不動産管理・紹介においても、お客様のお力になれると思っております。

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。

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