新着Pick
748Picks
シェアする
Pick に失敗しました

選択しているユーザー
記事のサムネイルを見るとベストが門前仲町になっていますが、実は同率1位が11箇所あり、10年後の下落率は0%となっています。

門前仲町、西大島・東大島・大島、方南町・笹塚、落合・中井、練馬・桜台、落合南長崎、田端、矢口渡、練馬高野台、武蔵新田、森下のエリアが下がらない駅とのことです。
人気 Picker
タイトルが誤解を招きやすいですが、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」を調べたものです。
物件を借りる人よりも、オーナーにとって参考になる情報かと思います。
ぱっとランキングを見て思うのは、下落率が大きいところは元の家賃が高く、下落率が小さいところは元の家賃が低いところが多い。
下落率が大きいところは、オシャレなところが多く、そこに住みたいと意思を持って家計を配分するケースが多そう。それゆえに物件としての魅力度が影響しやすい街で、築年数が経つほど安くなりやすい。逆に、下落率が小さいところは、元々価格感応度で勝負をしているところが多く、築浅だからと強気な値付けができない分、年数が経ってもそこまで変わらないという印象。

また、結果を前提としたときには、デフレだなぁと感じる。人気の町は、家賃の高さや意思を持って家計を家賃に充てられるという観点で、高所得者が多めだと思う。そういった人たちを集める町であっても、経年で値下がりが結構発生してしまう。

ちなみに、個人的には実際には10年後は案外違った結果になっているのではないかと思う。
たとえば、田園調布に関しては、今は武蔵小杉が人気でも、高層なのか低層なのかと街の雰囲気が違う。そこで暮らして、改めて低層の魅力で再起するようなことが定性的には起こりうると思う。また、アルゴリズムは実績の家賃データと関数をフィッティングしているような説明が最後に書かれているが、過去データに関しては武蔵小杉の需要がタイトになって、田園調布から「吸っていった」実績を含む。そのトレンドが持続するなら正しいが、既に顕在化したものが過去と同じペースで持続していくかというとそうでもない。

あと、不動産投資のリアリティとしては、家賃だけでなく稼働率も重要で、家賃が下がっても稼働率が維持できるのか、家賃が下がらなくても稼働率が低めなのかは重要。その意味では、値下がり率が高い地域のほうが、コンスタントな収入は期待できそう(その収入が投資として見合うかは、仕入れ値による)。
「AIが算出」

せめてどんな技術を使って、学習データは何をつかってどれくらいの規模で、何を予測をしたのかを明記しませんか。

また、今回の予測は東京五輪とは無関係な予測をしています。ライフルの清田さんがすでに指摘されていますが(昨日一緒に飲んでました。また、GAさんには関係者が昨日訪問させていただきまして、ありがとうございました)、ただ単に地域ごとの物件築年数の家賃に与える影響度を算出しているように見えます。

【追記】
学習の詳細は最後に書いてあったとのこと。失礼しました。薄い文字だったので読んでいませんでした。反省します。
トレーニングデータの量と、予測精度(相関やMSE)が明記されていれば説得力が増すと思いました。
また、機械学習は過去のデータに基づく予測なので、新駅や新しいモールの誕生による影響は予測できません。
全体の傾向として、いま家賃が高い街が下がり、いま家賃が低い街が上がるため、家賃の平準化が進むという予測にみえます。直感的には、人口減少が進む場合は逆の結果になるような気がするのですが、AIが見る目は違うのですね。
自然災害リスクを加味すると、また別のランキングが出てきそうですね。
ベストとワーストを素人目で見ると、すぐ近くの場所がベストとワーストで別れていたりして…よくわかりません(汗)

不動産の立地というものの奥深さを実感しました。
東京の街、全くわからん。
関西版もしくは全国版もお願いします!
家賃が下がりやすい街の28位に文京区本郷が・・
大学の都心回帰→都心の新築マンションや賃貸に人が流れる→郊外の家賃が下がるという流れは何となくわかる。
ふむふむふむふむ、面白く拝見しました!
個人的に注目の池袋(豊島区)は、両ランキングに入っていて、なぜなのだろう??と気になります。

東京をよくわかっていない、かつ、右脳人間なので、ランキングの場所を地図上にプロットしていただけると、もっと楽しかった。。。。脳内プロットして楽しみます!
この連載について
不動産【家】の購入は、「人生最大の買い物」と言われる。しかし、国内の大都市では、投資マネーも入り、マンション・住宅価格は高騰している。この不動産市場の好況は、一体どこまで続くのか。