不動産業界のデータ分析の重要性とは？分析でわかることやデータ収集方法を解説

近年、不動産ビジネスではデータ活用が進んでいます。従来は、経験や勘を頼りにした意思決定が行われていましたが、デジタルの普及によりインターネット上のデータを収集・分析し、それをもとにした意思決定が求められています。

しかし、「データ分析といっても何から始めれば良いのだろうか？」「具体的にどのようにデータを活用すれば良いのか？」といった疑問を抱える方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、不動産業界におけるデータ分析の重要性から、実際のデータ分析の進め方まで詳しく解説します。

不動産業界におけるデータ分析の重要性とは

不動産業界におけるデータ分析は、市場内で競争力を保ち、他社との差別化を図るために役立ちます。不動産業界では、物件価格や需要の変動が激しいため、データにもとづいた合理的な意思決定が欠かせません。ここでは、不動産業界でのデータ分析の重要性についてみていきましょう。

透明性の向上

不動産取引では、市場の動向や取引履歴をもとに意思決定が行われます。しかし、従来の取引では透明性が低く、さまざまな問題を引き起こしていました。

そこでデータ分析を活用することで、過去の不動産取引データや市場動向を可視化し、透明性を確保することができます。これにより、不正取引を防ぎ、顧客や投資家からの信頼を獲得することが可能です。

顧客ニーズに応じたサービスの提供

不動産ビジネスでデータ分析を用いれば、顧客の行動や市場トレンドを把握でき、ニーズに合った物件やサービスを提供することが可能です。

例えば、特定エリアでどのような需要があるか、行動データを分析することで、どのような物件が求められているかが分かり、最適なプロモーションを立案できます。また、適切なタイミングで顧客に物件情報を提供することで、商談化や成約率の向上も期待できるでしょう。

将来の市場予測

不動産の価格や地価の動向は、市場状況や人口動態などの外部要因に大きく左右されます。データ分析を行うことで、これらの要因にもとづいた未来予測が可能となり、投資判断の精度を向上させることができます。

例えば、人口推移データや過去の地価推移を分析することで、将来的に需要が見込まれるエリアを特定し、効果的な投資計画を立てることが可能です。

業務の効率化

データ分析を活用したシステムやツールを導入することで、価格査定や物件情報の収集といった従来の手作業が効率化されます。

自動化により業務負担が軽減され、結果として人手不足の解消や経費削減が期待できるでしょう。さらに、データにもとづいた意思決定が可能になり、企業全体の競争力が向上します。

不動産業界が扱うデータの種類

不動産業界では、さまざまな種類のデータが日々扱われています。これらのデータを組み合わせて分析することで、将来の市場動向予測や顧客ニーズの把握、不動産価格の査定など、さまざまな業務の精度を高めることが可能です。下記の表では、具体的なデータの種類をまとめました。

不動産業界が扱うデータの種類

不動産業界におけるデータ収集の課題

不動産業界では、効率的で正確なデータ収集が業務効率化の鍵を握ります。一方、データ収集のプロセスには多くの課題が存在します。ここでは、データ収集の主な課題をみていきましょう。

データの分散管理

不動産取引に必要なデータは、さまざまな機関や団体に分散して管理されています。例えば、物件所在地や価格情報は「REINS（不動産流通標準情報システム）」に集約されていますが、インフラ整備状況やハザードマップなどの情報は市区町村役所や国土交通省が別途保有しています。

このため、必要な情報を収集するだけでも時間と労力がかかり、迅速な意思決定が難しくなることがあります。

データ形式が統一されていない

不動産業界では、機関ごとにデータの提供形式が異なるため（CSV、PDF、画像データなど）、データの統合や分析を行う際に、データの加工が必要になるケースが多いです。

これにより、データの取り扱いが複雑・煩雑になりやすく、分析の効率が低下します。統一されたフォーマットの導入が課題です。

リアルタイム性の欠如

収集したデータが最新のものでない場合、市場動向や需要を正確に反映することが難しくなります。不動産業界では、地価や人口動態の変化が迅速に影響を与えるため、リアルタイムでのデータ取得と更新が求められます。

しかし、リアルタイムで情報を取得できる体制を整備するには、技術的なコストがかかることが課題となっています。

データの信頼性の担保

一部のデータは正確性が欠如していたり、更新が滞っている場合があります。また、過去の取引データが改ざんされていたり、不完全なデータが提供されたりすることもあります。

このようなデータを分析に用いると、結果が信頼できないものとなり、意思決定に悪影響を及ぼすため注意が必要です。

データによってアクセス制限がある

不動産業界で扱うデータには、プライバシー情報や機密情報が含まれていることが多く、アクセス制限が課される場合があります。

これにより、必要な情報が適時に収集できないことがあり、業務の効率化を妨げる要因となっています。

不動産のデータ分析でわかること

不動産業界において、データ分析を活用することで、これまで見えなかった市場の動きや物件の特性を詳細に把握することができます。

これにより、投資判断の精度が向上し、営業や管理の効率化が実現します。ここでは、データ分析によって具体的に何が分かるのかを主な項目ごとに解説します。

不動産マーケットの全体像を把握

地域ごとの空室率や賃料の推移、利回りなどを分析することで、不動産市場全体の動向を把握できます。例えば、特定エリアで賃料が上昇している場合、その地域への投資価値が高まる可能性があります。

さらに、マーケット分析により需要と供給のバランスを明らかにし、適切な価格設定や販売戦略を立てることが可能です。

エリア特性を活かしたマーケティング

スマートデバイスや行動データを活用し、特定エリアの商圏分析が可能になります。例えば、富裕層が多い地域で高級物件のニーズがある場合、それに合わせたプロモーション戦略を展開できます。

また、家族世帯が多いエリアでは、ファミリー向けの物件を重点的に紹介するなど、ターゲットに応じた戦略が実現します。

空室リスクの特定と対策

空室率のデータ分析を行うことで、物件の空室リスクを明確化し、収益性を改善するための具体的な対策を立てることができます。

例えば、空室になりやすい物件の要因を特定し、それに応じたリフォームやターゲティングを実施することで、入居率を向上させることが可能です。

営業活動の効率化

営業データを分析することで、顧客ごとに最適なアプローチを設計できます。例えば、過去の営業履歴をもとに、どのようなタイミングで、どのような提案が成約率を高めるかを予測できます。

このように、データを活用することで営業効率を大幅に向上させることができます。

不動産価格の妥当性を査定

過去の取引データを分析することで、類似物件の価格や賃料相場を把握し、物件価格の妥当性を評価できます。これにより、不動産投資のリスクを軽減し、適切な売買価格を設定することが可能です。

不動産のデータ分析を実施するステップ

不動産業界でデータ分析を効果的に活用するためには、計画的かつ段階的に進めることが重要です。ここでは、データ分析を実施する際の具体的なステップを、必要に応じて分かりやすく解説します。

分析目的の明確化

データ分析を始める際、最初に行うべきは「何を目的とするのか」を明確にすることです。空室率の改善、物件価格の適正性の評価、顧客満足度の向上といったように、「何のためにやるか？」といった目的を明らかにしましょう。

例えば、「空室率が高い物件の要因を特定し、改善策を検討する」といった目的であれば、必要なデータの種類や分析手法が自ずと見えてくるでしょう。目的が曖昧なまま進めると、後の工程で方向性を見失う可能性があるため、しっかりと行いましょう。

必要なデータの収集

目的が明確になったら、それを達成するために必要なデータを収集します。データは、自社で保有する営業データや取引履歴だけでなく、外部の公開データ（例：路線価、人口統計データ）や第三者機関のデータベースなどを活用します。データを収集する際のポイントとしては、欠損や重複がないかを確認し、質を確保することが大切です。

データの加工と仮説の構築

収集したデータを整備し、分析可能な形に加工します。その後、分析の方向性を明確にするための仮説を立てます。

例えば、ある物件の空室率が高い理由を探る際、周辺地域の需要や物件条件、競合物件の情報を比較し、「立地条件が主な原因かもしれない」という仮説を立てることができます。

データの可視化と分析

仮説に基づき、データを分析します。ここでは、結果をグラフや表に加工して視覚化することが重要です。例えば、地域ごとの空室率の変動を可視化し、需要が高いエリアを特定します。視覚化することで、分析結果が一目で理解できるようになり、意思決定に役立ちます。

分析結果の検証とフィードバック

分析結果が得られた後、その妥当性を検証し、必要に応じて仮説やデータ収集の方法を見直します。分析結果をもとに具体的なアクションを提案し、その効果を測定することで、次の分析に活かすことが可能です。例えば、空室率改善の施策を実施し、その効果を再度データで評価します。

Octoparseを使用した不動産データ収集の方法

「Octoparse（オクトパス）」は、初心者から上級者まで使えるノーコードWebスクレイピングツールです。このツールを使えば、あらゆるWebサイトに掲載されている情報を効率よく自動的に収集することが可能です。

ここでは、賃貸不動産サイトの「いい部屋ネット」の掲載データを自動で取得する手順を解説します。

ステップ1. データを収集したいWebサイトのテンプレートを探す

Octoparseでは、よく利用されるWebサイトのスクレイピング用テンプレートがあらかじめ用意されています。Octoparseにログイン後、検索ボックスに「いい部屋ネット」と入力してテンプレートを探します。

ステップ2. スクレイピングしたいデータを抽出する

テンプレートを選択したら、パラメータ入力のタブを開きます。続いて入力ボックス内に、いい部屋ネット上で条件を絞り込んだ検索結果のURLをコピー＆ペーストします。設定が完了したら、スクレイピングを実行します。

実行中は、リアルタイムで収集状況を確認でき、抽出されたデータがプレビュー表示されます。抽出が完了するまで数分ほど待ちましょう。

ステップ3. スクレイピングデータをエクスポートする

データ抽出が完了したら、収集した情報をExcelやCSVなどの形式でエクスポートできます。定期的に情報を更新したい場合は、スケジュール機能を活用して自動収集を設定することも可能です。これにより、常に最新の不動産データを取得し、効率的に活用できます。

まとめ

本記事では、不動産業界におけるデータ分析の重要性や活用のメリットについて解説しました。データ分析を行うことで、従来の経験や勘に頼った意思決定から脱却し、透明性の高い客観的な判断を可能にするほか、業務効率化や収益性向上が期待できます。

ただし、正確なデータ収集や分析体制を構築するには、適切なツールの導入や専門知識が欠かせません。特に、これからデータ活用を進めたいと考えている方は、データ分析の専門家への相談や、ツールの導入を検討することで、より効果的な成果が得られるでしょう。