【AIが予測】資産価値が「落ちにくい駅」「落ちやすい駅」
コメント
選択しているユーザー
本記事にデータ提供をさせていただきましたリーウェイズの巻口です。
弊社はAIによる不動産評価システム「Gate.」を金融機関様や不動産会社様に提供させていただいております。
本記事のランキングは、築年数の増加が「賃料下落に与える影響」と「利回りに与える影響」を深層学習で推計し、その結果から「資産価値」の変化率を算出したものです。
誤解のないようあえてご説明差し上げると、今回分析したのはあくまでも「資産価値」であって、「相場価格ではない」ことにご留意ください。また「資産価値」という言葉は特に人によってその定義がまちまちになりがちです。ここで説明している「資産価値」とは「その不動産がいくらのキャッシュを産むことができるかという『収益還元価値』」となります。ビックデータから「賃料」と「キャップレート」情報をAIによって分析し、「収益還元価値」としての「資産価値」を計算しています。
ですので、10年後に「計算された資産価値＝相場価格」となっているという意味ではありません。
「賃料」は需給バランスによる影響分析がもっとも説明力が高くなる一方、「キャップレート」は景気によって左右されます。景気を予測することは神様の目が必要です。ですので、「キャップレート」は2008年から2019年までの駅毎のキャップレートデータの中立的な経済環境時の物を用いています。
前述した理由から、相場の肌感覚と本データが異なるのはある意味当然の結果です。ここでは「同じ諸条件の不動産が各駅に存在していた場合、いくらのキャッシュをうむ可能性があるのか」という駅別の相対比較を行なっています。
より詳しく追記すると「資産価値」と「相場価格」との関係性で見た場合、
景気の悪いとき「資産価値」＞「相場価格」よって買い時
景気の良いとき「資産価値」＜「相場価格」よって売り時
となります。
ですので、「資産価値」がわかることで売買の意思決定ができるようになります。逆に「相場感覚」だけで売買の判断すると「近隣物件に比べてお買い得」という判断基準になり、それがバブル時やリーマンショック時のような行きすぎた不動産取引の発生となります。正常な判断軸を保つための相対比較の分析です。
分析精度は今後とも引き続き改善させていきますので、ご指導のほどよろしくお願いいたします。
注目のコメント
興味深い予想ランキングです。「人気の街」という付加価値は、薄氷のようなものだと気づかされます。実体験でもなんとなく分かって、以前吉祥寺に長く住んでいましたが、なぜそこまで人気なのか、いま別のところに引っ越してから気づきます。「人気の街が人気の街であり続けること」...これが人気の街に課せられた宿命ですね。
10年後は自動運転タクシーが実用化されているので、タクシーは今の10分の1の料金になり、より配車しやすくもなります。そうなると、駅近に住むメリットが下がり、駅近の価格が下がると予想しています。
モビリティのイノベーションが盛り上がっているので、住居の予想は交通の変化を含めて行う必要があります。
ベースフード創業前の最後の仕事は、伊勢志摩サミットでの、日本国の自動運転タクシーのデモンストレーションの責任者でした。皆さん、自動運転タクシーに期待しすぎ。
今はタクシー料金の７割が人件費ですが、それが無人になってもオペレーションコストもかかるし、車両代金も上がる。よくて半額がいいところでしょう。
それに、１０年後に東京で自動運転タクシーがばんばん走り回るなんてありません。
１０年先程度なら、駅近の価値は不変。
このレポートにある「価値が落ちにくい駅」の徒歩１５分より、「価値が落ちやすい駅」の徒歩３分のほうが絶対に価値が落ちませんよ。
