これまでの不動産屋が行う不動産の価格査定は、
土地価格 ＝ 周辺相場価格 × 地積
建物価格 ＝ 新築価格 － 築年数に応じた償却価格
で基本的に行っていました。
よく言われるように木造は築20年で価値がなくなる計算式です。
まぁ、実際は上記の式に不動産屋の勘と売主の顔色を加味して査定している訳ですが。
不動産屋の勘とは
同じ築年数の建物でも使用状況によって価値は異なりますし、外観・間取で売れやすいもの売れにくいものもあります。
居住中よりも空家の方が売れやすいですが、賃貸に出して収益物件にした方がいいものもあります。
リフォームや造成工事を行い積極的に値上がり益を狙うこともあれば、そのまま手を掛けないで売る方が合理的なこともあります。
前面道路の幅員によって物件の価値は変わりますが、狭くてさらに道路と宅地に高低差があり圧迫感があるのと、フラットなのとでは感じ方は大きく違います。
しかし、こういった要素を不動産査定の計算式にどれくらい加算・減算するのか基準はありません。
例えば、すごく実用的な間取の家だとしても、そこが全く市場性がないようなド田舎であれば、普通の間取と売れやすさはさほど変わらなかったりします。逆に、市場によっては劇的に成約価格・成約期間が早まることもあります。
なので、その辺は現状、不動産屋の勘（と売主の顔色見てのさじ加減）で調整しているのです。
ビッグデータが活用されるとどうなる？
ビッグデータの活用となれば、莫大な取引を分析し、様々な要素につき類似サンプルをこちらも莫大に抽出して、それらをあてはめて価格を算出することになるでしょう。
様々な要素を適切に分類し、それを莫大な数を集めて解析することができればという前提ですが、不動産屋の勘に頼るより正確ですし、価格の客観性が担保されやすいので、個人的には是非進めるべきだと思います。不動産の資産価値がより透明になり、多くの人が取引に参加しやすくなり、市場の活性化も期待できます。
それを不動産屋や不動産鑑定士の仕事がなくなると悲観的に捉える人もいますが、その時は不動産屋・不動産鑑定士に対し今と違ったニーズがあるでしょう。
ただし、現状は実用化にはまだ遠いと言えます。取引データのクローラーは結構あるものの、道路と宅地の高低差といった細部のデータまではないので、当然拾えません。いずれは画像データをもとに自動判定させることができるかもしれませんが、壁がいくつもありそうです。
ちなみに今でも様々なサイトが瞬時に価格査定ができると謳っています。どのようなやり方をしているかは詳細に把握はしていませんが、実際に使ってみるとどこぞの不動産会社の新人並の精度さで使い物になりません。
shiro-shita
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