はじめに

黒木です。こんにちは!

前回のコラムからの続きです。

 

  ↓前回のコラムはコチラからどうぞ!↓

   https://www.rakumachi.jp/news/practical/85316

 

 

前回のコラムでは「紙情報」から「紙情報のデジタル化」までの

不動産情報の正常進化についてお話しました。

 

いよいよ今回はデジタルデータの強みとインターネットを加えた

進化についてお話します。

 

 データベースとマッチングへ進化

マッチングといえば、古くはオンラインゲームの世界でプレイヤーのスキルや好みに会わせたマッチングシステムが存在していました。

 

「楽待」は、買手の希望を登録して、物件の紹介を待つ「マッチングシステム」を不動産業界で構築し、サービスを提供しました。

 

今では、あたり前のようなオンラインによるマッチングシステムですが、

アナログ時期が長かった不動産業界では、

各営業マンの頭の中でこの作業が行われてきたようです。

 

つまり、営業マンの頭の中にあなたの顧客データが残っていて、

はじめて物件紹介を受ける事ができたというワケです。

 

楽待の場合、営業マン個人の記憶に頼るのでなく、

買手ニーズのデータと売手(仲介)のマッチングを

インターネットというオープンな世界で展開できるように構築したことが、最大の特徴でしょう。

 

ここで、紙をデジタル化しただけの環境から、

オープンな環境で、広くオンライン化された情報サービスへと進化したのです。

 

データ1

 

 さらなる進化とは?

他の業界から比べれば不動産業界は、

まだまだアナログ体質が残っている古い業界です。

 

この不動産業界の今後の進化として、

一部では既にはじまっているデータベース活用があげられると私は考えています。

 

広く、エンドまでフォローした不動産情報サイトが

このまま正常進化していけば、

そこには関連記事や売買情報、個人情報、会社情報等、

多くの情報が日々備蓄されていきます。

 

法定制限や業界的制限がなければ、

この情報はビックデータ化し、

その情報に関連するメタデータを付け加えていけば、

一例として以下のようなことが可能になります。

 

・現在人気の投資物件のトレンド解析

・特定層の購入志向解析

・成約率の高い販売法の解析

・次の流行やトレンドの予測

 

そして、その時の政府政策や金融政策、景気動向などの曲線と合わせて分析することも可能です。

 

きちんと整理された膨大なデータの中から、

プログラムで自動抽出&解析し、

必要な回答を得る事ができるでしょう。

 

これらの整理された膨大なデータを利用すると

現在の売却査定一つとっても、営業マンの経験にたよっていた価格付もデータベースから引き出して分析した販売価格や販売時期、販売条件等、数値的根拠を元に導き出す事が可能になります。

 

また、不動産売買の弱点である

商品が「一点物」しか存在しない状況ですが、

「一点物」が既に売却済だった場合、

現在のようにシンプルに類似別物件紹介ではなく、

 

別物件を提案する時期や条件、エリア等を考慮し、

成約率の高い方程式を見つける事ができるかもしれません。

 

例えば、

同じエリアの物件で、構造、利回り、価格帯、の関連情報だけでおすすめするのではなく、

その投資家の投資方針に沿ったデータや購入タームを元にオートで物件をマッチングをさせることも可能でしょう。

 

さらに、スレッショルドの設定によって、マッチングの正確さを変更することも可能です。

 

最終的に、埼玉の物件を買い損ねた人が、静岡や名古屋で十分満足できる物件を購入することができるかもしれません。

 

そして、ある特定層の購買意欲や購買行動等も外部要因を加味し、

分析できると考えています。

 

同様のことが、売手の売却行動の分析にもつながります。

そして、ある程度のデータを解析して、

仕入れのトレンドを読み取る事も可能になります。

 

このデータこそ企業やプロが欲しがるデータではないかと考えています。

企業が方針を決定する時は、必ず数値的根拠を求められるからです。

 

将来的に、自分でも気がつかなかったお宝物件との出会いが数値的根拠を伴って、多方面から提案されてくるかもしれません。

 

不動産業界にも、

さらなるコミュニケーション・ネットワークが広がっていきそうな予感がします。

 

私も投資家として、もっと先の未来をいつも見ていこうと考えています。

 

黒木 陽斗