巻口 成憲

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。