こんばんは、オカリロ人です。

プロフィールが、ぼんやりしている感じだったので更新してみました。

年齢も職業も物件も明かしていないので、大変恐縮ですが、

少しでも役に立てば!と、自分のペースでやっていこうと思っています。

え、月10本・・・?無理ですよ、そんなの。

 

先週のコラムで、

国土交通省の土地総合情報システムを紹介しました。

 

データ分析が得意な方ばかりではないと思いますので、

今日は土地総合情報システムからダウンロードしたデータの見方を解説します。

 

まずダウンロード

 

今回は前回「西千葉駅(黒)」を取り上げましたので、

同じ地図エリアの「天台駅」近く

 「轟町、作草部町(赤)」の値段を調べてみます。

 

From:3年前くらいでも十分です。

 取引事例の少ないエリアは長めに設定しましょう。

 今回はダウンロードできる最大で設定してみます。

To:通常は最新の日付を指定しましょう。

都道府県:希望の都道府県を設定します。

市町村:市町村を指定します。

 今回は・・・千葉市稲毛区(なのかな、冷汗)

 

Zipファイルが表示されますので、保存します。

 

Zipファイルには、csvファイルが格納されています。

今後も使うエリアなら、わかりやすい名前に変更しておきましょう。

 

CSV ファイルを見てみよう

CSVファイルになじみのない方は、エクセルのファイルだと考えてください。

いろいろなソフトでファイルを開けますが、

今回はエクセル(microsoft社)を使っていきます。

有料ソフトなので、買っていない方は、

OpenOfficeなどフリーソフトでやってみてくださいね。

ソフトやエクセルのバージョンによっては多少見た目や操作方法が異なるかもしれません。なお今回使用したのはMicrosoft Office 365です。

 

まず開けるとこのような画面が開きます。

 

1行目を選んで(すべて選択して)

ホームタブから

フィルターを選びます。

 

項目のところに▽マークがつきますので、「種類」を選んでリストを表示し

 宅地(土地)

を選びます。

 

同じように「地区名」の項目で

「轟町」「作草部町」を選びます。

 

今回は取引時期がかなり古いものも含まれているので、

3年くらいに絞って平成27年以降を選びます。

項目名 取引時期

項目 平成〇年第〇四半期(平成27以降すべて)

 を選びましょう。

 

駅距離の項目で

昇順

を選ぶと、駅からの距離順に並びます。

(モノレールの天台駅は最寄駅としての設定がありませんでした。

 すべて西千葉駅からの距離でした)

 

 

これで目的とする

平成27年以降

轟町、作草部町 

の土地取引事例の データ一覧ができました。

 

 

データを眺めてみよう

 轟町では徒歩15分前後で

 坪単価 51万~69万で取引されていることが分かります。

 坪単価50万で買えれば、上々ですね。

 作草部町は20分以上でしか事例がありませんでした。

 

赤矢印が突出して、坪単価が安いのはなぜでしょう。

別の項目をよく見るとその答えがわかります。

 

黄色が相場より坪単価の安い取引です。

安い理由がわかりましたか?

 

データを読み解く力が問われますので、ぜひ考えてみてください。

 

 

・・・考え中

 

・・・考え中

 

・・・考え中

 

・・・考え中

 

・・・わかったかな?

 

上の坪単価33万

上は、土地面積1500m2と、取引面積が大きいんですね。

大規模な土地ほど坪単価で計算すると割安になりますから、

アパートの土地相場とは乖離した取引事例です。

この取引では3割ほど安く購入されたようですね。

 

下の坪単価17万

下は、200m2もあって、ほぼ台形の土地、間口も15mです。

サイズ感も悪くない、居宅にも十分。

間口も広くて、建売戸建て用に二区画に割ることもできます。

なぜ・・・?

******2019/3/02 コメントでの指摘をいただき修正しております******

こたえは

再建築不可物件だからです。

 

前面道路:私道 1.8m と情報が載っており、

前面道路が、建築基準法上の”道路”でないと推測されます。

すなわち建築基準法の接道要件を満たしていない土地です。

だから相場の3割程度の値段だったわけですね。

**********修正範囲終了*************

 

まとめ

エクセルでの土地取引事例のcsvファイルの取り扱いを説明しました。

 

フィルター機能を使ってぜひ価格を見てみて下さい。

 

事例が少ない場合は、土地+建物(築古)のデータを加えることで、

土地価格の情報を探すこともできます。

次回解説します。

 

 

それではまた次回のコラムでお会いしましょう。

それでは、よき不動産ライフを。