当社独自の査定について｜独自の特許で首都圏の中古マンションの購入をサポート│アプレイズファクトリー

中古マンション価格の
「見える化」プロジェクト始動！
購入時にも査定を届けます

中古マンション選びにおいて「築年数が浅い物件は高い」「駅から近い物件は高い」といった観点は、多くの人が共有している価値観だと思います。
一方、「築年数が1年経過すると価格はいくら下がるのか」「駅からの距離が1分遠くなるといくら安くなるのか」ということを明示するツールは、今まで存在しませんでした。
しかし、このたび当社独自の査定法により「どの要因がどれくらい価格に影響を与えているか」が「見える」ようになりました。

こちらのページでは、その仕組みについてご説明します。

USUAL METHOD 従来の査定法

POINT 01 取引事例比較法

不動産の鑑定には、「原価法」「取引事例比較法」「収益還元法」の3種類があります。この中で居住目的の中古マンションの査定に使われるのは「取引事例比較法」です（投資用の場合には収益還元法も使われます）。これは文字通り、取引（成約）された類似事例と「比較」する方法です。
中古マンションの場合には、価格の総額ではなく坪単価や㎡単価（価格総額÷専有面積）で表すのが一般的です。

POINT 02 従来の査定法のウィークポイント

「類似」も「比較」も非常に抽象的で根拠が曖昧です。「どこまでが類似しているのか」「どのように比較するのか」というルールは示されていません。また、類似しているとして抽出された事例以外のものは表示しないため、査定者の意図が反映されやすくなります。
例えば売却検討者に査定を行う際には、あえて高額な事例を抽出すれば査定結果も高くなります。高い査定結果を提出することにより、売主からの依頼が受けやすくなります。

OUR TECHNOLOGY 当社独自の査定法「重回帰分析」について

「重回帰分析」とは: 統計学ではポピュラーな手法です。日常的にもさまざまなシーンで使われています。身近なところでは「選挙の結果予想」、企業においては広告費に対する売上予測などさまざまなマーケティングに利用されています。また、重回帰分析はAIを支える主要な技術の一つでもあります。

不動産査定における活用: 築浅（建物ができてからまだ日が浅いこと）、駅近、上層階などは一般的に良い条件とされています。購入者はこれらの要因と価格とのバランスを見て物件を検討します。この決断の結果である成約データを数多く集めることができれば、重回帰分析を用いて、過去の購入者たちがどの要因をどの程度評価したのか、その傾向を知ることができます。

当社の査定法: 従来の査定法が条件の似た成約事例を2～3件集めて比較するのに対し、当社は同じエリアの成約事例をすべて集めます。また、統計の精度を上げるために過去10年分まで遡って集めます。ここで問題となるのが、10年前と現在では経済情勢が異なることです。そこで時点修正をかけるために、成約年月日の時点の住宅ローン金利と日経平均株価を説明変数として採用しました。この時点修正の方法こそ、特許取得の大きなポイントとなったのです。

特徴① そのエリアで、何が価格に影響を与えているかがわかる

統計を用いて、物件ごとに価格決定要因を特定します。例えば千代田区などでは駅が近いと繁華街も近いためか、駅から離れるほど価格が上がるという結果が出ることもあります。
特徴② マンション価格が「見える」

それぞれの価格決定要因について、どれだけ変化があればどれだけ価格が増減するのかを数値で表します。例えば築年数が1年古ければ、価格がいくら下がるのかを1円単位まで算出します。
特徴③ 査定結果のスコアを明示

統計処理の過程で、結果の妥当性を判定するためのスコアが算出されます。このスコアまで含めて開示いたします。100点満点で60点以下の場合には、前後の駅を含めるなど近傍エリアの範囲を広げて再査定を行い、よりスコアの高い結果を提供します。