FUDOSAN RYUTSU KEIEI KYOKAI

2018 年7月（通巻5号）

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2018年7月（通巻5号）

対 談

不動産テックの 光と影テクノロジーは生産性とサービスを向上させる手段、目的は消費者メリット
CONTENTS
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対談

FUDOSAN RYUTSU KEIEI KYOKAI

2018 年7月（通巻5号）

不動産テックの“光と影”

谷山智彦・㈱ビットリアルティ取締役／㈱野村総合研究所上級研究員
竹内士郎・Movoto LLC Chairman ／㈱ LIQUIDITY 代表取締役〈モデレーター〉清水千弘・日本大学教授／マサチューセッツ工科大学研究員

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論点１

50㎡未満の持家の居住満足度は低くなく、住宅購入は婚姻・出産への実現意欲を後押しする可能性がある

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column16「第 12 回 FRK 住まいと暮らしのセミナー」から

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過去と現在のコンパクトマンションの相違点
建築ライター・馬場未織氏

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谷山智彦

ビットリアルティ㈱取締役／㈱野村総合研究所 上級研究員㈱東京カンテイ 市場調査部上席主任研究員 井出武

２０１８年上期の首都圏中古マンション市場の総括と今後の展望
マーケット最前線

主要エリアの店舗に聞く

神奈川県港北ニュータウン／千葉県市川・船橋・津田沼／
北海道札幌
日本の不動産流通業史⑤

明海大学不動産学部教授 周藤利一

中成長期の不動産流通業
論点２㈱野村総合研究所

荒木康行、広瀬圭太郎

米国における不動産テック企業の事例分析

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パネリスト

築120年の農家を居抜きで買い、週末は山暮らし＆海暮らし

NRI America Sherry Kitajima

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表紙イラスト 向井勝明

FRK 研究助成東京大学大学院准教授 山㟢俊彦

IoT センシングによる不動産物件価値の定量化・可視化
編集後記

モデレーター

清水千弘

日本大学スポーツ科学部教授／
マサチューセッツ工科大学研究員

パネリスト

竹内士郎

Movoto LLC Chairman ／㈱LIQUIDITY代表取締役（ 2 0 1 8 年 6月1 5日収 録 ）不動産と最新のテクノロジーが融合した「不動産テック」は不動産流通業界と消費者にどのような変化をもたらすのか。この分野を専門とする日本大学教授の清水氏を指南役として、日本における不動産テックの第一人者である谷山氏とアメリカの事情に精通している竹内氏に、現状と課題、将来展望を語ってもらいました。

消費者のITリテラシーの変化に対応したサービスが必要

けではありませんし、テクノロジーの進

テックと言っても、不動産は非常に裾野化によって、まず業界がどう変わるのか、の広い産業であり、流通、開発、投資、また不動産マーケットがどう変わってい管理、評価など、本当にいろいろなビジ

今日は「不動産テックの 光

くのか、不動産市場にある課題がテクノネスや関連するサービスがあります。そと影 」というテーマで、不動産テックでロジーによって解消されるのか、についれら個々のビジネスやサービスに対しは日本の第一人者である谷山さんと、アて議論したいと思います。

て、いま話題になっているような新しいテ

清水氏

メリカでずっと事業をやってこられた竹内さんから、お話を伺いたいと思います。
第四次産業革命というようなことが言

まず谷山さんから、不動産テックの定クノロジーを活用し、より効率的に、もし義と現状についてお話しください。

くはより生産性や付加価値を高めてい谷山氏

く取り組みとなります。

現在、不動産に限らず、IoTやわれテクノロジーに大変注目が集まってビッグデータ、人工知能、もしくはセン

清水氏います。不動産業界もそのテクノロジー

サーやロボット等の新しいテクノロジー

性を上げていくというテクノロジーと消の恩恵を受けるのではないか、または不が、さまざまな産業にいろいろな影響を費者のメリットになるテクノロジーと両サ

動産業界そのものが新しい業態へ進化

及ぼしています。当然、不動産も例外でイドあると思いますが、特にわかりにくい

できるのか、できないのかというような議はなく、不動産とテクノロジーを組み合のは消費者メリットだと思います。生産論が行われています。ただ不動産テック

わせた造語として「不動産テック」という性を上げていくというイメージはありまと一言で言っても、明確な定義があるわ

概念が登場してきています。ただ不動産

すが、消費者がテクノロジーの恩恵を受その中で注目すべきは、生産

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対 談

不動産テックの 光と影清水千弘（しみず・ちひろ）氏
日本大学スポーツ科学部教授（統計学担当）、マサ
チューセッツ工科大学不動産研究センター研究員。
東京工業大学大学院理工学研究科博士後期課程中退、東京大学大学院新領域創成科学研究科博士（環境学）。
（一財）日本不動産研究所研究員、㈱リクルート住宅総合研究所主任研究員、麗澤大学経済学部教授、シンガポール国立大学不動産研究セン
ター教授等を経て現職。専門はビッグデータ解析、不動産経済学。主な著者に『市場分析のための統計学
入門』『不動産市場の計量経済分析』『不動産市場分析』など。社会資本整備審議会、内閣府統計委員
会専門委員、金融庁金融研究センター特別研究員を務める。

があると思います。

提供する側の生産性の向上も当然ある

この行動はそのあとの不動産会社にと思いますが、やはりユーザーに合わせも影響を及ぼしていて、実際に家を売りたサービスをきちんと提供することが、ましょうといったときに、日本では本当は日本の不動産テックの場合は一番求め

5,000万円位でしか売れなくても5,500万られてくると思います。

円で売れますよと言って媒介契約を取る

清水氏

オペレーションの工夫により生産性を高めてコストを削減
注目すべきテクノロジーも含

米国では価格査定のアルゴリズ
ムが消費者行動を大きく変えたみたいな人もいれば、あとで苦労するのめて、米国で光の部分と影の部分を併が嫌なので、4,500万円位で売れますよとせて考えていきたいのですが、不動産言う人もいます。ただ、今のアメリカでは、テックが今いろいろな意味で注目され

清水氏

不動産テック企業を竹内さん

ユーザーがZestimateの価格を基準にていて、一つは生産性が上がるというこ

はいまアメリカを拠点として、会社を経話すので、5,500万円と言った瞬間に、そとがあります。生産性が上がるというの営されています。生産性改善の部分と消んな高く売れないでしょうとユーザー側

は、今まで1人の人にできていた仲介の費者のメリットの二つに分けたときに、テから言えるということです。日本ではその量が1カ月に2件だったとすると、それがクノロジーの活用の光の部分というとこ知見がないので、どちらかというと不動

竹内士郎（たけうち・しろう）氏

ろにフォーカスしたいのですが、どういう産会社から言われた価格が正しいと思ものが出てきているのかを教えてくださいがちですが、いまアメリカではそこの知い。

識レベルの差がなくなってきています。

Movoto Chairman of Board、㈱ LIQUIDITY 代
表取締役
2004 年㈱日立製作所入社、流通システム営業部に所属。2006 年㈱リクルート入社。住宅情報ディビジョン
戸建営業部、住宅情報ディビジョン事業推進・事業
開 発 部、中国 JV Taofang CFO、アジア販 促 推
進室 事業開発 GM、米国 Movoto CEO、住まいカンパニー 経営企画室室長（執行役員）などを経て2017 年より現職。

竹内氏

3件、4件に増えるようなことです。そうい

谷山智彦（たにやま・ともひこ）氏

う中で通常のオンライン系といわれていビットリアルティ㈱取締役、㈱野村総合研究所上級研
究員
慶應義塾大学総合政策学部、同大学大学院政策・
メディア研究科、大阪大学大学院経済学研究科修了。博士（経済学）。㈱野村総合研究所に入社後、主に不 動 産・インフラ等のオルタナティブ資 産に関する調査研究業務及びデータサイエンス業務に従事。
2017 年 11月より野村総合研究所とケネディクスとの合弁会社であるビットリアルティ㈱の取締役に就任し、不動産テック事業を推進。国土審議会企画部会専門委員、内閣府「都市再生の推進に係る有識者ボード」
委員等のほか、早稲田大学ビジネススクール等で非常勤講師を務める。

るような最近出てきている企業と、または従来型のリアルターの人たちという二AIやセンサー技術を使ったアルゴリズムの精度が上がったというり、
新しいテクノロジーで消費者にメリッのも一つあると思いますが、実際にエートが出てきているのは、実際にはここ数

ジェントもプライシング・ストラテジーを年のことです。急激に出てきて、一番イ

考えて、5,000万円に落とし込むためにはくるという効果は出ているのですか。

り、どのような解決の方向に向かっていンパクトがあるのはZillowが行っている

5,300万円位から始めて、最後は5,000

竹内氏

全米では500万〜550万件位

るのか、それとも対立軸が大きくなってけるようなものが具体的にあるのでしょ

Zestimateなどの価格査定のアルゴリズ

万円になるというような、そういうプライの取引件数で推移していて、それはずっいるのか。実際にアメリカではどうなのあるMultiple Listing Service
（MLS）
に

うか。

ムです。これが消費者行動を最も変えてシング・ストラテジー自体もZestimateと変わっていません。確かに「いま売ろう」

ですか。

Redﬁnはリアルターとしてつないでいる

ここで留意すべきなのは、消います。価格査定の技術自体は古くからの出す価格に乗ってきているので、どんと思う人もいるのですが、逆に未来は上

竹内氏

生産性を上げましょうというオのですが、仲介手数料を下げているとい

費者自体の属性が変わってきているこありましたが、その精度が非常に上がっ

どん精度が高まっていきます。

がっていくという情報も出しているので、

ンライン系の会社はたくさん出ています

うモデルだったため、そこをシャットアウ

とです。デジタルネイティブやミレニアルてきて、今は3％前後の差分で査定がでZestimateは彼らが自ら不動産業を「いま売らないほうがいい」という人もいが、不動産会社をサポートする立場なのトしたかったので、NAR側はもう使うなといわれる世代は1980年前後に生まれきるようになってきているので、ユーザーやっているわけではなく消費者に情報とて、あまり変わらないという構造です。

で、そこに関しては何の軋轢も起こり得と訴えました。
MLSへのアクセス権限をて、学生時代からインターネットやパソ側の行動がかなり変わってきている気がして与えているだけですが、この価格査

清水氏ません。軋轢が生まれるのは、メディア

なくすという訴えを出したのですが、裁コンのある生活環境の中で育ってきまします。

定のアルゴリズムを使って、OpenDoorということですか。

と仲介会社の二つに分けたときに、仲介判所が出した判決は、ビジネスモデル

谷山氏

つのグループがあるとするならば、そこに何かの摩擦やトラブルがあるのかどうか。あるのであれば、どんなことが起こ

不動産業者の役割が変わる

したが、その世代が今40歳位に差し掛

彼らのユニークユーザー数は月間でという会社はオンライン買取再販を

谷山氏

ベンチマークができるというこ

会社の立場からすると、メディア側があまやテクノロジーと、MLSにアクセスする、

かってきています。日本では40歳前後

1億5,000万位です。アメリカの人口は約行っています。消費者がネット上で査とだと思います。
今までは自宅を買ってしりにもユーザー側を独占してしまう。
ここ

しないは関係のない話であるということ

が住宅の一次取得者のボリュームゾー

3億人で、世帯数はたぶん半分ぐらいな定してもらい、その価格で買い取ってもまったら、資産としてあまり認識しなかっに対して危機感を持つというのはどこので、Redﬁnが勝ちました。

ンになりますから、これからはテクノロ

ので、ほぼ全世帯が見ていることになり、らえるんだったら、Yesボタンを押すとたけれど、きちんと価格が時価評価され国でも必ず起きる問題ですが、オンライ

この瞬間にいろいろな会社が MLS

ジーで育ってきた人たちが消費者サイド

そういう不動産サイトはたぶん世界で1次の日に現調にきてそのときにそのオるようになると、自分の資産としての価値

ンブローカーのRedﬁnという会社が一を使い出した。結局は一般的な仲介会になってきます。

つだけだと思います。日本のポータルサ

ファーを受けて、そのまま買い取る。たを意識するようになります。今までは自番顕著な例です。ユーザーを集める方社だけではなく、新しい不動産会社やス

日本の場合はこれまで、不動産サー

イトには住宅購入検討者や売ることをだOpenDoorのサイトを見ると、在庫量宅を売ろうと思って、仲介会社に査定依法がテクノロジーという文脈ではなくて、

タートアップの会社も、自分たちが不動

ビスの提供者も消費者もアナログ的で検討している人しか集まってきませんが、が非常に増えてきているので、買ったも頼をして、そこで初めて価格を知ること

仲介手数料を安くして、パブリシティな産の免許さえ持っていれば MLSに接問題がなかったのですが、今後は消費

Zillowは全員見ています。自分の持ってのを売り捌いていないのが実態です。早ができたのですが、株価が動くように自ど口コミで広げて、それでユーザーが集続する。シャットアウトされないことがわ

者のITリテラシーの変化というものにいる物件の不動産価値を毎月チェック

く売りたい人にはメリットは十分あると宅の時価を自分で認識できるとなると、まってくるようなサービスを立ち上げたとかったので、どんどん新しい会社が生ま対して、適切なサービスを提供していくするというのが当たり前の行動になって思います。

自宅に対する意識自体が変わって、行動

きに、最も軋轢が起きたと思います。

れてきたというのが背景にあります。

ことが必要になってきます。サービスをきているからです。

清水氏も変わるというところに大きなインパクト

4

流通量そのものが多くなって

全米リアルター協会（NAR）傘下に

当時、ディスカウントブローカーが一5

対 談

不動産テックの 光と影

番やっかまれていた存在でしたが、次にを上げていくモデルも必ずあるはずなの

竹内氏

Redﬁnは2013年位まではそん

用可能性、もう1つはブロックチェーンで清水氏

メディアとブローカーの心地ノロジーを提供して、オペレーションはやっかまれていたのがペーパーブロー

ですが、リアルvsネットのような対立軸

なにテクノロジーの会社ではありません

す。特に今後の可能性という面で考える

いい関係がきっとあるはずです。これはブローカーに頼むという共存共栄の道

カーで、自分たちで取引は行わないけれ

はどの産業でも基本はあるのではないでした。そこから彼らがようやく集客側と、ブロックチェーンが秘めるインパクト

長年の課題でもあって、情報は誰のもを行っています。

ども、メディアの立ち位置でMLSの物

かと思います。

でZillowと戦う土俵に立ったときに、
ファは非常に大きいと思っています。これがのという論点もありますが、もともとそう

清水氏

件情報を使っています。ブローカーのラ

清水氏

そのときにディスカウントブ

ンディングを多く入れて、エンジニアをもうまくいくかどうかは現時点ではなかないう情報は不動産会社が生成してきて分を乗り越えた状態がいま起きているイセンスを持ってMLSに接続して、そローカーという意味では、ディスカウントのすごくたくさん入れたのです。データエ

か判断できませんが、ビットコインではメディアに載せる。メディアは消費者とのですね。

こから物件情報を引っ張ってきて集客ができるだけの根拠があるわけですよンジニアを大量に雇って、MLSのデータ

なく、スマートコントラクトとしてのブロッの接点が強いという前提があるので、メ竹内氏するというのがペーパーブローカーのモね。つまりテクノロジーの恩恵を受けて、の精度をすごく上げました。
MLSは全米

クチェーン技術は、不動産流通という文

ディアはなくてはならない存在で、物件リーが確立されてきているので、それぞ

デルで、これも結構ニュースで叩かれま

すごく高コスト体質だったものを改善しに800個ありますが、一つひとつ更新頻脈でいくと、大きな可能性を秘めているの売却活動をしてくれるという立ち位置

れの役割が明確になってきていてお互したが、Redﬁnの問題があって、結局リて低コスト体質の産業に変えて、そのこ

度が違います。
これをきちんとマネジメンと見ています。

がある。どっちが偉いというわけではな

いに手を組むところは組む。ただ、逆にスクがなくなったので、NAR側も何も言とによってディスカウントができるようにトすることを彼らのデータチームがやりそして、ブロックチェーンもそうです

いですが、力関係がずいぶんアメリカのエージェントにとってより魅力的な条件

わなくなった。NAR側がしたのは、単純なっているのか、そんなことは関係なく始めた。ユーザーからすると当時、Zillow

し、不動産の現物の仲介だけではなく中で変わってきたという話ですね。いわで働けるクラウドブローカーのような新に言えば、そういう会社を買い始めた。

単なる価格競争だけをやっているのか、

はMLSを使っていなかったため、どちて、投資用不動産や不動産金融商品のゆるリアルターの世界とメディアの世界

しい形の不動産会社が現れて、従来のZipRealtyやEstatelyなどが Realogyとどっちですか。

らかというと情報の鮮度が非常に悪く、取引など、不動産に関連する取引全般があって、その中でテクノロジーの進化

不動産会社のマーケットをリプレースしいう会社に買われたり、ブローカー側が竹内氏

真ん中ですね。テクノロジー

虚偽物件が多かったので、まずRedﬁnにかかわるようなプラットフォームは、おは実はメディアのところに力がどんどんている。だからあまり横軸で競い合うよ

今度はテクノロジーの会社を買うというは使っていませんが、オペレーションでを見る。どのユーザーに聞いても、だいそらくアメリカに限らず、ヨーロッパでも、行くのかと思っていたら、アメリカは不り、まず自分たちのテリトリーのシェアをような動きがそこから始まりました。

工夫をしながらコストを下げています。

たいRedﬁnを先に見ています。なぜなら

そしてアジアでも、いろいろなテクノロ

動産会社がメディアの力を持ってきたた

ちゃんと伸ばそうとか、そこをしっかり考清水氏

そういう意味では既存のブ反響から成約までのプロセスを、今まで本当の物件だからとみんな言いますが、ジーやサービスがこれから登場してくる

め、その力関係がずいぶん変わってくる

えていかないと足元をすくわれるケース

ローカーがややテクノロジーを持ったブは1人のエージェントが全部やっていま

ただしRedﬁnのエージェントを使うかはと見ています。

ということが起こってきているということもアメリカでは出てきています。

ローカーに変質していると考えていいわ

した。それを4分割して各パートのスペ

別の話と必ず言います。MLSのデータ

清水氏

竹内さんから見ていて特に注

ですね。

清水氏

けですね。ディスカウントブローカーとシャリストを置くという誰でもできる形に

マネジメントについてはテクノロジーの目すべき企業やテクノロジーはありまし竹内氏

そうです。例えば 不動産会

がきて、旧来型のブローカーがやっていペーパーブローカーは日本のケースでもしたのが Redﬁnです。だからRedﬁnに投資が成功したと言えます。

たか。

社がテクノロジーの会社を買収するとる仕事のやり方が変わってきましたか。

そうなるのですか。

はexperienced agentがいない。どちら

今 は集 客 でいくと、Zillowの 次 はさっきの文脈と近いのです

きは、小さなスタートアップ企業を買っ

谷山氏

谷山氏

既存のプレーヤーと新興プ

かというと、ホテルのベルボーイとか、未Redﬁnになっていますが、これは非常にが、私自身が去年まで注目していたのがて、今は様子を見ていますという状態で階だと思います。

レーヤーが戦うというのは、世界中どこ

経験者を採用してどこかのチームに入おもしろい構造で、日本では絶対にあり

HouseCanaryという会社です。これはアす。Redﬁnをはじめとするオンラインブ

清水氏

でも、どの産業でも起こり得ると思いまれ、そこの範囲だけを磨き続ける。そう得ないと思います。日本は結局、メディア

メリカの会社ですが、先ほどの価格査定

ローカーの存在は、メディアと旧来型のの浸透度というか、オンライン経由でのす。新興プレーヤーは、既存のプレー

すると総体的なコストが下がる。そういが上位を争ってその次に不動産会社といという意味ではZillowもRedﬁnも、だいブローカーにとってはお互いに敵なのでマッチングのシェアとかが大きく変わりま

ヤーが取っていたフィーを下げる方向にうモデルです。

う構図です。情報の量がそもそもメディア

たいMLSのデータとか、PublicRecord

す。ブローカーにとって一番厄介なのはしたか。

行くディスカウントモデルだけではなく、清水氏の方が多い構造ということですが、アメリのデータを使って査定していますが、そオンラインみたいなもので自分たちのビ

竹内氏

何らかの新しい技術を使って付加価値

たテクノロジーは何だったのですか。

カの場合は情報の量はMLSを使えばの会社はもっと深度の深いデータを使っ

ジネスモデルが破壊されることです。メ

実に変わってきていますが、エージェント

一緒なので、仲介会社もメディアに対峙ています。アメリカはすごいペーパー文化

ディアはお金を払えば反響をくれるパーとのマッチングの部分では9割がオフラできるような構造が生まれてきています。

で、不動産鑑定士が分厚い書類を持っトナーなので、そこはうまく成り立ちます

インという状況は変わっていません。イて個人のお宅へ行って、どこが壊れてが、オンラインブローカーはそこを二つとンターネットができてから、これだけ経いるとか紙に書いていたのですが、それも破壊していくモデルなので、お互いにつのに、オンラインでエージェントと出を全部iPad 上でできるように不動産鑑とって敵になります。したがって、「敵の会ったという契約がまだ10％というのは谷山さんはアメリカのそうい

定士にツールを配りました。目的はその敵は味方」の論理によって、メディアと根本的には構造に原因があると思ってう注目すべき流通系のテクノロジーをど

データを全部引っ張ってきてMLSと照NAR、大手不動産会社は、実はだいぶいます。アメリカは個人が勝手に免許をう見ていますか。

らし合わせることです。そうするとより個距離が近くなっています。

取って、自宅でも兼業でもできるので、自谷山氏

流通系の中で、個人的にどう別の情報をため込めるので、査定の精Redﬁnもそうですし、
ZillowもNARの分の家族や友人、親戚にエージェントがしても気になって注目しているのは、
デー

度はZestimateよりも良くて、2％ぐらい

幹部を会社に入れています。それによっいたらそこに頼みます。あとは人種によっタサイエンスの技術革新と実務への応の差分まできていると言われています。

てだいぶ距離感が近くなりました。テクて住むエリアが違っていて、その中にいその中でRedﬁnが唯一入れ

不動産取引全般にかかわる
プラットフォームが今後登場
清水氏

6

竹内氏

アメリカではテックの影の部

アメリカは自分たちのテリト

日本ではテクノロジーの流れ

日本はまだまだこれからの段アメリカはどうですか。実際

オペレーションの部分では確

7

対 談

不動産テックの 光と影る主みたいな人に頼むという構造は、どうするとブローカーの取り分はエージェ

ろなデータも買えるということが重要で確ではないので、その恩恵を受けること

ラが不足しているため、エンジニアにとっんなオンラインプレーヤーがきても変えントが手にする仲介手数料の平均3〜

す。PublicRecordというようなデータをができていない部分があると思います。

てあまり魅力がない分野なのかもしれま

ることは難しいので、この9：1の構造は4割が今まで普通でしたが、そんなにコ整えている会社があり、そこからデータ

谷山氏

業界としてFinTechが上手

せん。優秀なエンジニアが金融などの他

なかなか変わらないと思います。

ストがかからないので、もっと抑えてエーを購入してMLSのデータと組み合わせだったと思うのは、早い段階で金融庁がの産業に行ってしまっている中で、そのよ

ジェント側に儲けが出るようなブローることにより価格のアルゴリズムもスキサポートデスクをつくったことです。何かうな人材が入りやすい業界に変えていく

カーがどんどん出てくると思います。

ルがあればつくれてしまう。エンジニア

やろうと思い立ったら、まずはこのサポーべきですし、同時に不動産は非常に特テクノロジーによって業務がすごく効からすると、今のマーケットを変えたいとトデスクに相談できる。そこに電話をす

殊だと思うので、不動産市場の構造や実際にテクノロジーがどんど

率化してきているので、低コストを実現

か、熱意を持って不動産業界でスタート

ると、ここはちょっとルールに反するよと

関連する商習慣などを理解しつつ､エン

ん入ってきてもマーケットのシェアも変することで新しいブローカーが出てくる。

アップを始めるような会社がどんどん出

か、すぐに教えてくれます。不動産業界

ジニアリングやテクノロジーもわかるといわっていないし、これからもその構造はそういうクラウドブローカーがいくつかてきています。

では、ベンチャー企業にこんなことをやうハイブリッドな人材を育成していくこ

リカですらそういう状態なので、そんな変わらないだろうというのがお二方の見出てきていて、この前eXpという会社が日本の場合はそもそもそういう各種

りたいというアイデアがあっても、相談でとも、業界や既存のプレーヤーに求めらに焦らずに、テクノロジーは一つの手段方ですね。

上場しましたが、ものすごい金額の時価データが整備されていないので簡単にきる相手がいないから、みんな打ち上げれることです。

で、目的は業界をどう良くしていくか、消谷山氏

総額で上場しました。

は手に入らない。手に入れようとすると、花火を上げてしまう。同じようなものが清水氏

今はものすごくテクノロジーと費者にとって本当にメリットがあるサー

清水氏

考えなければいけないのは、物件情報であれば、情報を持っている人

か、AIのハードルが下がってきていま

ビスができるかどうかです。そう考える

いい人材がちゃんと入ってくれるようなに頼んで貰わなければいけないため、結す。昔はいろいろな専門言語やコード、と、別に日本独自の進化があってもいい

クールな産業に不動産業界全体をシフ

局そのサービスをつくったときに、情報統計学を覚えなければならなくて、テクと思うし、環境によって進化の仕方は違トさせていくことです。泥臭い仕事や人間を提供してくれた人に配慮しなければな

ノロジーが使えるのは一部の人間に限うので、みんなで一緒に考えていけばい

がやらなくてもいいような仕事はどんどんらないので、ユーザーのことだけを考え定されていました。でも今はそのハードいのかなと思っています。

AIに任せて、本当に人間がやらなけれられない。アメリカのいいところは、ユー

ルがどんどん下がっています。例えば昔

清水氏

ばいけない仕事、やりがいのある仕事にザーのことだけを考えてサービスがつく

はExcelを使える人はわずかだったと思に対するサービスを向上していく、目的特化していけば、いい人材がこの業界にれるということで、そこは日本と環境が全いますが、現在はサラリーマンの大半がはそちらで、その一つの手段としてテク入ってくる。そういう世界観をつくってい然違っていてスタートアップやエンジニ

Excelを使っているわけです。そのうち、ノロジーがあるだけです。目的を達成す

く変わります。不動産仲介会社の業務

く機会を与えてもらっているということが、アが集まりやすい構造になっています。

不動産業界でもあればいいと思います。

今の技術もExcelのようにインフラ化しるために、テクノロジーを使ってもいい

は、人間自身が要らなくなるのではなく、テックの本当の意味かもしれません。

清水氏

清水氏

ていきます。

し、人間を使ってもいいし、何を使ってテクノロジーを使って効率化して、その竹内氏報が必要ですか。

導くための行政か業界団体が不動産業

仕事の生産性を上げましょうという構造

す。
消費者サイドをどう変えるのかという谷山氏

界にも必要ですね。

変化は間違いなく起こります。

段階ではないと思います。

他のオルタナティブデータとを統合する

竹内氏

清水氏

テクノロジーの恩恵を受けや部分ではないでしょうか。データの中で変わるということと、あとアメリカではブ

すい産業にしていくためのインフラを整例えば地盤情報や学区などのオープン

ローカーの役割が変わってくると思いま

えていかなければいけないということがデータを一元的に扱える状況にすること

清水氏

す。

あります。日本だとREINSというデータ

スタートアップ企業を導くためのルールとサポートが必要
清水氏

業務のオペレーションは大き

物件情報以外にどのような情

そういうスタートアップ企業を

生産性を上げていく、消費者

そうすると長年不動産業界で働いてもいいけれども、目的を置き換えるのはいて、不動産業界やその会社の課題が駄目です。まず考えていかなければいけ

ものすごくよくわかっていて、さらに各会

ないのは、データは誰のものか、そして、社でそのデータがどこにあって、データ

データをつくってきている人たちへの敬がどうつくられているかもわかっている意が重要です。不動産業界の一社一社

今はエンジニアの採用が全人間が、テクノロジーの技量を少し身にの方々がつくってこられたデータがあっも非常に重要だと思います。個別データ然できないとか、すごく高額になっていつけた方が絶対にいいシステムがつくれて、それを束ねているポータルサイトがベースがあったり、それ以外にも各社のというよりは、データ間の連携がより自る、または不動産会社の社長さんが何ると思います。

ある。例えば REINSも先人達の多大な供していくべきですか。

ポータルサイトにデータがあるわけです

由になるインフラはあってしかるべきでかをやろうと思っても、何から手を着け竹内氏

アメリカはすごく先進国でテク努力を重ねた上にできてきたわけです。

竹内氏

アメリカではコンプライアンス

が、データがあって初めてそういう恩恵

す。オルタナティブデータは不動産に限ていいのかわからないという状況が起

ノロジーがすさまじく成長していると思

テクノロジーもしかりです。そういうもの

や契約書のチェックなどはオンライン化を受けることができます。そのようなデー

らずたくさんあり、それらをきちんと接続

こっています。今どんな人材が足りなくわれているのですが、さっきもお話ししに対してきちんと敬意を払う。それを使してきているので、トランザクション・マ

タドリブンな業態に変化していこうとできれば、それをベースにした新しいスて、不動産テックの恩恵を受けたいとたように、ハイテクではなくてハイタッチ、

いたいのであれば、まず使うルールとか、

ネジメントはクラウドベースの中でトラ思ったときに、日本の課題はどういうとこ

タートアップや不動産流通業界のエコシ

思ったら、何をしたらいいですか。

所詮は人と人との関係性で成り立っていマナーを決めれば良い。タダのりするのンザクション・コーディネーター
（TC）がろにありますか。

ステムみたいなものが生まれてくると思谷山氏

確かに優秀なエンジニアの採ます。これは忘れてはいけないと思ってではなく、努力した人に敬意を払ってい全部チェックできるようになっています。

竹内氏

データはすごく大事だと思っいます。

用は、不動産に限らず、どの業界でも最いて、不動産みたいな一世一代の買いかなければいけないと思います。産業全

今まではペーパーベースだったので、そています。アメリカはMLSがあるという

清水氏

日本で産業を育成しようと近は難しい課題です。その中でも特に不物をするときに、すべてをテクノロジーで体が進化するためにはそのような仕組み

この業務効率がすごく上がっている。そのも一つありますが、それ以外のいろい

思っても、データを使うルールなどが明

動産業界は、いろいろなデータやインフ解決するのは無理だなと思います。アメづくりをやらなければいけません。（了）

清水氏

8

エージェントの実務の内容がブローカーはどんな役割を提その方が現実的な気がしま

価格や取引データと、その不動産市場とテクノロジーの双方を理解している人材の育成を

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論点 1

FRK
「50㎡未満住宅の居住満足度とライフスタイル影響に関する調査（平成30年7月）」から

50㎡未満の持家の居住満足度は低くなく、住宅購入は婚姻・出産への実現意欲を後押しする可能性がある調査の目的と背景・概要

によって傾向が異なり、女性の場合は自分が持家の場合とき」に17.7％、「一人目の子どもが小学校に入学するまで」よりも相手（男性）が持家の場合のほうが「そう思う」といに18.3％の世帯が住宅を購入している。この3つのタイミ

う回答率が高くなっている。男性の場合は逆の傾向となングの合計は58.0％にもなる。

る。
）、「持家なら安心して子どもを作れると思う」という設り変わらないのか、といった居住者の実感に基づく定量

25歳から35歳の持家でない若年層の今後の住宅購入

一般社団法人不動産流通経営協会（FRK）は、既存分析を行い、あわせて住宅購入が婚姻や出産への実現の希望タイミングも、「結婚と同時かその前後」が42.7％

同様の設問では、「家を買っておいたほうが結婚しやす

住宅流通量推計・消費者動向調査・住宅市場ポテンシャ

意欲にどのような影響を与えているのか、について調査を（上記の通り実際は23.3％で▲19.4pt）、「一人目の子ども

いと思う」という設問に対して14.0％（男性：17.9％、女性：

ル調査・ひとり住まいの持家ニーズ調査など様々な調査・行った。

が生まれたとき」が34.8％（実際は17.7％で▲17.1pt）、「一10.0％）が、「家を買っておいたほうが子どもを持ちやすい

人目の子どもが小学校に入学するまで」が26.2％（実際はと思う」に対して30.0％（男性：29.3％、女性：30.7％）が18.3％で▲7.9pt）となっている。

そう思うと回答している。

提言を行ってきたが、今回、全国主要都市を対象とした調査は、FRK 内に調査プロジェクトチームを設置し、50㎡未満住宅の居住満足度とライフスタイル影響に関す

リクルート住まい研究所・株式会社シタシオンジャパン

る調査を行った。

の協力を得て企画・設計・分析を行い、アンケート回収

この調査を実施した背景には、「ひとり住まいの持家

は株式会社マクロミルに委託した。

問に対しては42.0％が「そう思う」と回答している。

希望したタイミングでは住宅が実際には購入されない

さらに、「持家なら安心して老後が送れると思う」といこの傾向（差異）の原因は明確ではないが、①子どもが生う設問に対して49.4％がそう思うと回答しており、金銭的ニーズ調査」の結果から得られた「住宅ローンの減税対調査は2018年4月28日（土）から同年5月9日（水）の間

まれるのか、何人なのかといった家族状況が不確実であ

負担の大きな子育てを終えたあとの老後に対して持家

象となる下限面積を40㎡に」という政策提言について更に行い21,279名（首都圏：10,630名・関西圏：5,538名・るため、それにある程度の目処がつくまで住宅購入を控

は安心感をもたらす可能性を強く示唆する結果となってなる実証的な根拠を得たい、という側面がある。

愛知県：1,873名・北海道：1,355名・宮城県：574名・えているという可能性（将来の不確実性）、②実際に家族いる。

福岡県：1,065名・沖縄県：244名）から回答を得た。

状況の変動が確実となり、住宅購入しようとしても、購買

そもそも住宅ローンの減税対象となる下限面積が1993

若年層の大半が結婚・出産を望んでいる

年に50㎡に引き上げられたのは、主としてファミリー世

なお、調査対象が偏らないように男女年齢別に回答者帯を念頭に先進国のなかでも狭いと指摘されることの多数を調整し、国勢調査人口構成の各エリア・性別・年代

かった住居水準を先進国平均並に押し上げていきたい、における対象者の出現率に合わせてウェイトバックをかなお、
若年層の49.8％が「家は一生に一度しか買わない

現状では、晩婚化が進み未婚率も上昇している。そのという意図があったと考えられる。当時はバブルが崩壊けた上で分析を行った。次節以降の数値はすべてウェイと思う（買い換えはしないと思う）」と考えているが、「持家ため婚姻夫婦1組あたりの子どもの数は2人弱で大きくしたとはいえ都市部への人口流入も多く持家ニーズも堅トバック後のものである。首都圏は東京都・神奈川県・でも家族状況や経済状況によって買い換えていくと思う」

減少しているわけではないが、全体の出生率は低下して調で、バブル崩壊による価格下落によって、より広い住宅

埼玉県・千葉県を、関西圏は大阪府・京都府・兵庫県・という回答も28.4％に達しており、「結婚しても最初は狭いる。

を購入することができるような環境にあった。また、若年

奈良県・和歌山県を調査対象エリアとしている。

い家を買っておいて子どもが生まれてから広い家に買いしかし25歳から35歳の若年層のうち58.9％は結婚力の不足等のハードルに直面して購入を見合わせざるを得ない（ハードルの顕在化）等が考えられよう。

層人口の多さから婚姻率の低下傾向は見られていたもの

本稿では多岐にわたる調査項目から、50㎡未満住宅の換えれば良いと思う」も18.3％ある。この結果が今後どのを経験しており、38.1％は子どもをもうけている。さらにの、婚姻の絶対数は2016年の62万523組よりも大幅に

居住満足度と住宅購入が婚姻・出産への実現意欲にどように推移していくのかこれからの経年変化に注目する

31.1％は今後結婚の予定がある、または結婚したいと回多い79万1,888組（1995年）であった。同様に出生数につのような影響を与えているのかについての分析結果を報必要がある。

答しており、子どもを持つ予定である、または持ちたいといても、2016年の97万6,978人に対して1995年は118万告する。

7,064人と多かった。
これに対し現在では未婚率も上昇し出生率も低下するなど1993年当時とは社会的・経済的環境が大きく異なっ
ている。

10

ことには社会厚生の面でも合理性がある）、それともあま同時かその前後」に23.3％、「一人目の子どもが生まれた

結婚・出産というライフイベントは住宅取得意欲と密接に関連している
結婚や出産をきっかけとして住宅が購入されることは前後関係（因果関係）でいえば、住宅を購入したから結いう回答は45.4％にものぼっている。

婚したわけではなく、住宅を購入したから子どもを出産しこれを持家と持家以外に区分して見てみると、持家たわけでもない可能性のほうが高いが、住宅購入は結婚

世帯の結婚を経験している率は87.2％、子ども有り率はや出産に対して肯定的な意識を生む可能性を示す結果

66.5％と高く、持家以外世帯では結婚を経験している率も得られている。

は47.4%、子ども有り率は26.6％と低くなっている。持家

このような状況変化を踏まえ今日的な視点から、50㎡

広く知られているが、今回の調査でもそれを裏付ける結果

25歳から35歳の若年層は、「自分または相手のどちら以外世帯のうち未婚者の73.7％が結婚したい、子どもな未満住宅の居住満足度が50㎡以上のものよりも大幅にが得られている。現在、持家に居住し中学生以上の子どかが持家なら安心して結婚できると思う」という設問にし世帯の72.3％は子どもを持ちたいと回答している。若年低いのか（その場合には50㎡以上の住宅購入を支援するもがいる世帯の場合、住宅購入のタイミングは、「結婚と対して38.5％が「そう思う」と回答しており（ただし、性別層の大半が結婚、出産を望んでいるのである。
11

論点 1
図1：各種属性等統制後の居住面積が居住満足度に与える影響（baseline20㎡未満）
0.600

0.466

0.500
0.400

0.306

0.300
0.200

0.447

20
0㎡
以
上

80
以
上
～
10
0㎡
未
満
10
0以
上
～
12
0㎡
未
満
12
0以
上
～
15
0㎡
未
満
15
0以
上
～
20
0㎡
未
満

60
以
上
～
80
㎡
未
満

住宅に対しても根強いニーズがある。

係はどのようになっているのだろうか。今回の調査では居「多少部屋が狭くても2人暮らしであればあまり気にな

住満足度について「あなたは現在のお住まいに対しどの面積別の居住満足度に与える影響を図示したものである。

出産に対して直接の強力な要因になるわけではないが、らない」に対して46.6％が、「多少部屋が狭くても利便性程度満足していますか」という設問を設け、1：非常に不持家の場合、性別や未既婚・世帯年収等の属性や建住宅取得が結婚や出産の実現意欲（多くの若年層がこうの高い場所が良い」に対して32.0％がそう思うと回答して満から10：非常に満足の10 段階で回答を得ている。

物の築年数等が同一条件のとき、最も居住満足度が高した意欲を持っている）に対して、一定程度後押しする効全体の平均値では、居住満足度は6.47であり、持家のいのは、120㎡以上150㎡未満の場合であり20㎡未満の果はあると考えられる。

具体的には、若年層の持家以外居住者で、今後住宅場合は7.05と高くなり、賃貸の場合は6.03と低くなる。面場合と比べて居住満足度が0.530上昇する。全体の居住住宅取得は、一次取得時には情報の不足や、経験した購入希望がある人のうち47.6％が50㎡未満の住宅を検積別では40㎡以上50㎡未満の場合の平均は5.93、50㎡

満足度平均が6.47であるので、影響はかなり大きいと言ことのない大きな金銭的負担を伴う行動であり、そのハー討対象としており（ただし、最も希望するのは50㎡以上が以上60㎡未満の場合の平均は6.11である。持家の場合える。

ドルは高いと考えられる。

60.4％を占める）、その理由として「資金が少なくても購入には同様に、6.74と6.97と若干の差がある。

いる。

一方、面積が40㎡以上50㎡未満の場合に着目すると、経済力に限界がある若年層の住宅取得を後押しするたすることができる」が53.5％、「1人ないし2人程度で住む

ただし、この居住満足度を単純に居住面積別にクロス

面積が20㎡未満の場合に比べて、居住満足度が0.340

めには、一定のニーズが存在する50㎡未満の住宅に対しにはちょうど良いから」が47.3％、「暮らし方を考えると、集計しただけの平均値では、居住面積と居住満足度の上昇するのに対し、面積が50㎡以上60㎡未満の場合にて税制上の措置を拡大することにより、一次取得時のハー

自分にちょうど良いから」が40.0％となっている。

関係は明らかにはならない。それは、性別や未既婚、子どは0.338の上昇に留まっており、50㎡を境に面積による満ドルを低くすることが有効であり、そのことは持家率の上

このように単身者も含めて若年層の住宅ニーズは多様

もの有無、年齢、世帯年収といった属性や、持家か賃貸

足度の差はほぼない（注 2）。

昇をもたらし、結婚や出産の意欲を高める効果が拡大す化しており、50㎡未満住宅に対しても一定以上のニーズ

か、建物の築年数といった建物属性が、そもそも面積毎

すなわち、このように条件を統制した場合には、50㎡が存在するのである。

に異なる可能性があるからである。例えば、同じ45㎡の住を境とした持家の居住満足度に統計的に大きな差はみこれらの結果をまとめたものが表1である。

宅に居住していたとしても、それが持家か賃貸かによってられないことが明らかになった。これは、少なくとも居住

居住満足度は異なり、単身か、子満足度という観点では、税制上の措置を50㎡で区分するどもありかによっても居住満足度

根拠が明確ではない、ということを意味している。

表1：若年層（25 ～ 35歳）の住宅購入時期・希望時期・意識の調査結果
区分

設問

結婚と同時かその前後
一人目の子どもが生まれたとき一人目の子どもが小学校に入学するまで
結婚と同時かその前後
購入希望時期
一人目の子どもが生まれたとき（複数選択回答）
一人目の子どもが小学校に入学するまで家は一生に一度しか買わないと思う（買い換えはしないと思う）
持家でも家族状況や経済状況によって買い換えていくと思う
自分または相手のどちらかが持家なら安心して結婚できると思う
持家なら安心して子どもを作れると思う
意識
家を買っておいたほうが結婚しやすいと思う
家を買っておいたほうが子どもを持ちやすいと思う
持家なら安心して老後が送れると思う
多少部屋が狭くても2人暮らしであればあまり気にならない
多少部屋が狭くても利便性の高い場所が良い
住宅購入検討50㎡未満の住宅を検討対象にしている
資金が少なくても購入することができる
50㎡未満検討理由 1人ないし2人程度で住むにはちょうど良いから暮らし方を考えると、自分にちょうど良いから
未婚者25-35歳のうち：結婚の予定がある、結婚したい
結婚と子ども子供のいない25-35歳のうち：子供を持つ予定である、子供を持ちたい
住宅購入時期（単一回答）※住宅購入時期については、「持家」かつ「社会人・既婚・中学生以上の子供がいる人」のもの

12

50
以
上
～
60
㎡
未
満

それでは、現に居住する住宅の広さと居住満足度の関

40
以
上
～
50
㎡
未
満

若年層の住宅取得意向には特徴があり、50㎡未満の

0.426

0.000
30
以
上
～
40
㎡
未
満

50㎡未満住宅の居住満足度は、
50㎡以上と比べて低くはない

0.338

0.373

0.071

20
以
上
～
30
㎡
未
満

若年層が住宅を取得する場合、住まいの広さはあまり気にならない

0.100

0.340

0.376

0.530

肯定的回答
23.0%
17.7%
18.5%
40.7%
33.0%
22.6%
48.4%
28.4%
38.8%
41.2%
14.7%
29.9%
48.2%
45.3%
31.6%
48.2%
52.6%
45.8%
37.3%
75.3%
72.3%

が異なるといったケースである。
そうした属性や建物の違いを統計的に処理するために、10 段
階の居住満足度を目的変数に、若年層の住宅購入を支援することは、
結婚・出産への意欲を後押しできる可能性がある

居住面積・性別・未既婚・子ど

本調査の結果からは、結婚・出産というライフイベント

もの有無・持 家かどうか・5歳と住宅取得意欲が密接に関係していることが示され、若年齢階級・世帯年収・地域に対年層の大半が結婚・出産を望んでいることも示されていする満足度・建物の築年数を説る。そして一定の条件があるとはいえ、50㎡未満の持家に明変数として順序プロビット分析

対して根強いニーズがあることも示されている。また、現（注1）を行った。

に50㎡未満の持家に居住する若年層の居住満足度も決

図1は、持家について順序プロ
ビット分析の結果から得られたして低いわけではない。
住宅取得は、時期的な前後関係から考えても、結婚やるとも考えられる。そして、それは居住満足度、社会厚生という観点からも、十分合理性のある施策と言えよう。
（注1）順序プロビット分析とは、統計分析で用いられる回帰分析の一手法である。今回の調査では満足度を10段階で回答しているがその点数は必ずしも連続的なものではない（たとえば満足度5と6の差が、6と7の差と必ずしも同じというわけではない）。このような場合に回答された点数の背後に連続的な潜在変数が正規分布していると仮定して点数毎の閾値を算出する手法である。
（注 2）面積以外では、既婚者の場合、子供有りの場合には、他の条件（面積や築年など）が同一の場合、満足度が下がる傾向がある（既婚：-0.059、子供有り：-0.195、いずれも1％水準有意）。これは既婚者や子供有りの場合には、家財が増えたりすることで求める居住満足度水準が上昇することが要因として考えられる。
同様に年齢が上昇すると満足度が下がる傾向がある。また築年が古くなると満足度が下がる傾向が明確であり（築1年未満に対して、築3-5年：-0.232、築10-15年：-0.301、築20-25年：-0.437、築35年以上：-0.701、いずれも1％水準有意）、住宅の品質そのもの（新しいほうが品質が高い）も居住満足度に大きな影響を及ぼしている。世帯年収では、年収の上昇に従って居住満足度も上昇していく（年収 200万円未満に対して、600-800万
円：0.166、1000-1200万：0.248、いずれも1％水準有意など）。
これは世帯年収が上昇することでより良い場所に住むことが出来たり、生活に余裕を感じることなどが居住満足度に影響していることが考えられる。実際、地域に対する満足度が1段階上がると、居住満足度は0.308上昇する効果がある。

13

column

過去と現在のコンパクトマンションの相違点

1. コンパクトマンション※の位置付けの変化⑴世帯構成の変化という背景

ＬＤ（0.6％）や3ＬＤＫ（0.4％）と僅かなが供給側も多く供給できていない状況でション全体のスペックの向上とともに、ある。購入者が税制面を重視してより広コンパクトタイプのマンションのスペッら存在しており、同種の居室は5畳に満い住戸を選択するか、より郊外の物件をクも大きく向上した。

たないものを無理矢理詰め込んだようコンパクトマンションの免震・制震マンションの分譲比率推移

選択することは可能ではあるが、価格が２０００年代初頭には15％弱であったな間取りとなっているものもある。このよ

単身世帯が夫婦と子（ファミリー）世

高止まっている現在では、購入希望者は免震装置や制震装置を備えたマンショ

うな部屋は当然使い勝手の面で劣る。現

帯を数で上回ってから10年以上経過し、広くて税の優遇を受けられるが高額となンの比 率は、２０１４年以 降には40％

在では同面積帯の82.5％は1ＬＤＫであ

年々単身世帯の数が増加している。生涯る物件の購入を断念して賃貸アパートなを超える水準になっている。スラブ厚もり、12年以降、3ＤＫや3ＬＤＫのような間未婚率の比率も男女とも高くなっている

ど耐震性で不利な物件に住み続けるか、00年代の初頭には２００㎜程度が平均取りの物件は供給されていない。リビン

ことから、高齢単身世帯だけでなく都市通勤時間を長くするしか方法がなく、こであったが、14年以降は２５０～２７０

グダイニングルームは概ね10畳程度確部では若年単身世帯の数も急激に増加

れは政府が推し進めている「働き方改革」㎜程度となっていて、生活に直接関わる

保されている例がほとんどである。

していると考えられる。

の基本方針と相容れない結果となる。

スペックは飛躍的に向上している。この⑵年々向上が著しい

ンションは、従来の「投資専用で買って現在のコンパクトタイプに導入されているユニットバスは「１３１７」タイプ

ンが実需として存在しているが、税制面コンパクトマンションのスペック

貸す目的優先で作られた物件」というイなど購入するメリットが小さく、そのため90年代初頭のバブル崩壊以降はマン

メージは大きく変容しており、実需ニー

単身世帯の増加傾向

夫婦のみ

19.2％

夫婦と子

21.9％

一人親と子

10.3％

単身

37.4％

その他

11.2％

2018年現在 （人/世帯）

（%）
50

8.0

45
40

43.4％

単身
37.4％

7.0

6.0

タワーマンション（20階以上）におけるコンパクトマンションの分譲比率推移

30

4.47

25

5.0

夫婦と子
21.9％

20

4.0

3.0

2.27

15

2.0
10
1.0

5
0

4.7％
1960年 1965年 1970年 1975年 1980年 1985年 1990年 1995年 2000年 2005年 2010年 2015年 2020年 2025年 2030年

コンパクトマンションのスラブ厚の推移

0.0か「１４１６」が多い。中には通常のファミズにも訴求できる十分な質が担保されリータイプに多く導入される「１４１８」タたマンションとなっていると言える。近イプのものも見られる。90年代から02年の間取りを見ても60～70㎡台のファ

年頃までは「１１１６」が多く見られる。こミリータイプのマンションと比べ遜色なの点からも無理に居室数を増やす傾向

く、むしろ同様のスペックを持ったサイから脱却し、生活に必要なスペースをよズの異なる物件程度の差異しか認めらり拡充する方向に進んでいる。

れない。
⑸アルコーブの存在（共用部分）

35

世帯当たり平均人数⑶同一物件で様々な間取りを

近年導入が進んでいる設備は共用部取り入れた物件の存在分のアルコーブである。以前には設置例

00年以降、タワーマンションの供給はほとんどなかったが、16年以降の間取が盛んになった。これらのマンションのりには多く設置されている。コンパクトマ

多くで多様な面積帯や間取りタイプのンションは外廊下タイプのものが多いが、住戸を積極的に取り入れる動きが見られ現在供給されているマンションは外廊下る。この背景には60年代～70年代の団

戸のコンパクトマンションが供給されて地開発で見られた、同じ年代や家族構成いる計算になる。

の対応策という側面もある。
タワーマンションでは、最 上階には

⑵トイレと洗面所
90年台半ば以降は、いわゆる「3点セット」と呼ばれる「バス・トイレ・の入居者に住人が偏ってしまう弊害へ

１００㎡を優に超え２００㎡以上のペン14⑷ユニットバス

ようなことから考えると、コンパクトマ

このような社会背景の変化もあって、社会的にはコンパクトタイプのマンショ

2. 大きなスペックの向上⑴リビングダイニングの充実からアルコーブを経て玄関へと繋がるプライバシー重視の観点から性能の改善が見られるものが多くなっている。

洗面所一体型」のホテルで見られるユ
ニットバスの導入例は減少したが、トこのように、ファミリーマンションとコ

イレと洗面所が一体となったものはンパクトマンションの垣根がなくなり、同トハウスが設置されているのと同時に、現在は40㎡台のユニットにもカウ

02年の間取り例でも見られる。現在でじマンション内に併設される状況にあっ主として下層階に50㎡未満の住戸が組ンターキッチンが導入されている例がは、借り手がつかないという市場原理ては、むしろ同一マンション内で税制優

み込まれている場合が多く見られるよう多い。90年代や00年代前半期の物件によって、ほとんどこのようなスタイ遇措置の適用の有無が生じることは、結になった。タワーマンションにおけるコ

では、キッチンの使い勝手は悪く、中ルは姿を消している。

果として購入者属性に歪みを生じかね

ンパクトマンションの設置比率は年々高にはリビングダイニングルームがなまる傾向が見られる。特に11年以降は概く、居室をダイニング代わりに使用すね8％前後のシェアとなっており、タワー

ることを前提にした間取りも見られ90年代では30～50㎡未満の面積帯

マンションのみを見ても、かなりのコンる。現在ではリビングダイニングルーの中で様々な間取りタイプが設計されてパクトマンションが供給されていること

ムは広く、居室を利用してより広く使おり、現在は主流の間取りである1ＬＤＫがわかる。例えば総戸数１，０００戸のマ用することが可能な作りとなっているの割合は28.7％と低かった。最も多い間ンション供給が行われれば、平均して80

例がほとんどである。

取りは2ＤＫ（32.7％）であった。中には3ず、販売面や管理面（合意形成の困難さ⑶居室や所有意識の濃淡など）で様々な影響が出る可能性があり、好ましい状況とは言えない。
※専有面積が30㎡以上50㎡未満の住戸を指す

15

「第12回FRK住まいと暮らしのセミナー」 第1部 「二地域居住のすすめ〜２つの地域で同時に暮らすと見えてくるもの〜」から講師

馬場 未織 氏ＮＰＯ法人南房総リパブリック理事長

司会

建築ライター

宗健氏

リクルート住まい研究所所長（当時）

築１２０年の農家を居抜きで買い、週末は山暮らし＆海暮らし

馬場氏

これを刈らないと生活が立ち行かない

馬場氏という、現地の皆さんが共有しているこます。実は畑をやることに関して最初はす。月曜日から金曜日は子どもの学校とをようやく知りました。実際には草刈あまり積極的ではありませんでした。特があるし、私も東京で仕事をしていまり機を使って全部刈っていくのですけに家庭菜園がやりたいから始めた暮らす。ただし、最近は少し仕事も向こうにど、大変でした。

しでもなかったので。おいしいものはプ

でてきちゃったので、一週間のうち４日

宗氏

いきなりこの草刈りが二地域居

ロの農家さんが作ったいいものを、ちゃが東京、３日が南房総という割合になっ住の前提になると、ちょっと引いてしまんとお金を払って買えばいいと思っていています。

う雰囲気がありますね。

ました。でも、自分のその広大な敷地を

宗氏

馬場氏

私たちは、とてもいい土地だ

持て余していたので、もったいないからで、大体どういうことをしているのです

５月になるとソラマメができ

基本は週末だけ行っていま

金曜日の夜から月曜日の夜ま不動産流通経営協会が３月４日に開催した「第12回FRK住の価格がなかなか下がらないんです。

と思った場所が、たまたまそういう中山

ジャガイモでも植えてみてと言われて、か。

まいと暮らしのセミナー」の第１部では、東京と南房総の二地域

住宅地もかなり続いていましたし。そこ

間地の広い土地だったので草刈りに奮植えてもらったものを収穫したのが面

馬場氏

居住を実践しているＮＰＯ法人南房総リパブリック理事長で建で今まで全く縁のなかった房総半島の闘していますけど、一般的にはそんなに白くて始めました。分かりやすいのはソ濯や月曜日の子どもの支度とかをでき

築ライターの馬場未織氏に、二つの場所で暮らすことについて南端の方に目を向けてみると、すごい生えるところじゃない場所もあります。
こラマメなんですけど、お湯を沸かしておるだけつめてやってしまって、９時半位田舎になるっていうことに衝撃を受けまぢんまりした家にすれば、それだけメン

いて、収穫してすぐ茹でて食べると、まに家を出ます。もうみんなシャワーを浴した。こんな所に私たちが欲しかった

テナンスも楽です。

だ糖分がとても濃い状態で食べるのびて、そのまま向こうの家で寝られる状

で、今まで私が食べていたソラマメとは態にして、着くとそのまま布団を敷いて全く違う味でした。それに驚きました。

寝ます。土日はやりたいこととか、草刈食べ物を作った所から食べる所まで運りなどのやらなければいけないことなど

ぶ距離をフードマイルというのですが、で過ごします。冬場は結構のんびりしてそれが短ければ短いほどものがおいし

いて、お友達と遊んだり、近所の人たちお子さんたちはどういう反応ですか。

いということが分かりました。また、毎年といろいろ面白いことやったりしていま語っていただきました。

土地は８７００坪、草刈りから始まった
宗氏

馬場さんは『週末は田舎暮ら方創生絡みや空き家問題とか、いろい

暮らしがあるんだということに初めて気ろな問題とリンクして興味を呼んでいるが付きました。それが三芳村という場所という現状があります。

で、平成の大合併で南房総市になって

宗氏

います。

実際にこの本の中では、どう

今まで食べていた
ソラマメとは全く違う味に驚く
宗氏

金曜日の夜は、バタバタと洗し』という本を書かれています。どういやって場所を探そうかと苦労をされた

宗氏

うきっかけでこういう本を執筆して、そ様子があって、結果的には南房総に決馬場氏の本を書かれた後、どんな反応が周りめたという経緯が紹介されています。

ぐらいで出られます。山暮らしだけど海馬場氏

子供が３人いて今は高２、中１年間かけて熟成させる醤油づくりをす。夏は繁忙期なので、それぞれ忙しくの方からあったのでしょうか。

馬場氏

子供がまだ小さかった頃、暮らしという感じです。家は築１２０年

１、小３ですが、それぞれ個性によって行うようになりました。本来は非常に怠していますが、日中は海にいることが多馬 場 氏 『週 末 は 田 舎 暮らし』は「図鑑に載っているような生き物を自分の農家です。家自体は50 坪位で、ほと反応というか持っている印象が違いまけ者でそういうことが大嫌いなんですけいです。

２０１４年に発行しました。出版元のダの目で見たい」と言いだしたのがきっんど居抜きで買いました。中にまだ炬す。上の子は中学に入った時に、それま

ど、誘われて嫌だと言えなくて始めましイヤモンド社から、週末の田舎暮らし

かけでした。当時は東京の何もない所

燵やテレビ、冷蔵庫、洗濯機もあって、で大好きだった虫から興味が女の子にた。１年に１回大樽で作った醤油を搾や二地域居住という暮らし方はこれかに住んでいたので、田舎に家に持つな

今でも使っています。土地は８７００坪

変わり、あまり来たがらなくなりました。

るのですが、そうすると出てきて搾ったらの潮流となるはずだから書きません

んて無理だろうと思いながら、インターで、
東京ドームの半分ぐらいの広さにな

それは普通の現象だなと思いました。

醤油の最初の味と最後の方で豆のうまか、と言われましたのがきっかけです。

ネットで探し始めました。そうしたら意ります。買ったのは１月でした。草が生

でも高校に入ったら今度はロードバイ

みがつぶれて出てくる味が全然違いまでもそういう暮らしはニッチ過ぎるから外とあって、しかも田舎暮らし物件といえない季節に買ったので、こういうのど

クやサーフィンを始めたので、その趣味す。塩分濃度は変わらないのですけど、宗氏

売れないだろうなと思っていました。書うカテゴリーまでありました。面白い物

かな状態を享受するだけだろうと思っのためと、私たちの手伝いということで、うまみ成分は最後の方が出てきます。

き合いをしているのですか。

いた当初はそこそこの反響で、それから件があるから行ってみたら、意外と住て、のん気に暮らしてたら、４月頃から時間があれば来るようになりました。

宗氏

馬場氏

２年位経って、反応が加速しました。韓

めるかもしれないという実感を持ちまし

来るたびに様相が変わっていきました。

宗氏

都会ではなかなか味わえないいうよりもずっと向こうに行きっぱなしじゃ

よく分からないまま、挨拶をする程度

国と中国と台湾から翻訳版を出させてた。最初は神奈川の丹沢のほうで探し

足元の草が生えてきて、次の週に行く

食べ物の話もしていただこうと思いま

ないかという印象がありますが、実際はどだったのですが、だんだん助けてもらう

くださいという話がでました。あとは地ていました。ただ、そちらの方面は土地と、もう膝丈ぐらいの高さになっていて、す。

のくらい南房総に行っているのですか。

機会が増えてきました。こちらが何か

16

海がすぐ近くですよね。
内房にも外房にも車で20 分

実際にそういう生活をされて、ここまで聞いていると、二拠点と自然に何か一緒にやっていくうちに、時間をかけて理解してもらった地域の人たちとはどういうお付
最初は地域との付き合いが17

「第12回FRK住まいと暮らしのセミナー」 第1部 「二地域居住のすすめ〜２つの地域で同時に暮らすと見えてくるもの〜」
からするより、困ったことを電話で相談したがあることと、子どものます。この間、学 校のぱり二つの場所で暮らすのは、ハードルり、いろいろ解決してくださる地域の方学校があることです。
そ副校長先生と話してたが高そうな気がします。複数の場所でとの縁が深まっていくというようなかたこが大半です。あとはら、今の子どもたちは暮らすためには何から始めるといいと思ちで自然に溶け込んでいます。道普請と個人的には親がいる

いじめが成立しないっいますか。

いう公共の草刈りとか水路掃除があっこと。その三つが今後ていうんです。ここでい馬場氏て、自分の家とは違う道端の草を一緒10年でたぶん変わってじめられても、本人は索して始めました。ワークショップなどに、日を合わせて年に５回ぐらいみんな

くるでしょう。親と子ど「いや、俺はべつにいい

何らかのイベントから参加してみるのもでマイ草刈り機を持って刈ったりするもが、何らかのかたちもん」と言って、ここはいいと思います。どこかの何とかの移住のですが、これが私は好きです。一緒にで手離れしていった時

たまたまそういう状況

ツアーとか、何かの体験イベントとか、作業をして、間にお茶を飲みながら話に、自分は本当にどこであるけど「俺はサッ

たくさんあります。興味が同じ人たちがすときにコアな情報をいろいろ教えてもに住みたいかというのカーをしに行ったら楽集まると、その中でまず一歩踏み出すこらったりしています。終わったらビールが問われてくると思いしいもん」となる。だかとで、今まで無理だろうと思っていたこで乾杯したら解散なんですけど、一緒ます。その時に一番自らいじめにならないそとができるかもしれないっていう前提に働くと妙な信頼感ができるのを実感

由に自分らしく生きらうです。

ができます。それで友達が２〜３人ぐらしています。

れる場所を今つくって馬場氏

分かります。

いできたあかつきには、住めるかもしれ宗氏

そういうふうに仲良くなってしまいるような状 態です。

逃げ場というか、風穴ないっていう確信に変わっていきます。

うとすごくいい感じがしますが、最初に愛着のある場所が複が 空 いてるんですよ

１度何かをしてみることで、それまでとどうやってその地域の人たちとの接点数あるのはいいものでね。

全然違う人生になるかもしれません。予を持つのか、何かコツとかきっかけとかす。基本的に地域でもあったのでしょうか。

家でもそうですが、こ馬場氏

若い農家の方から、あまり最こでしか生きられないとなるとその関係のところにだけに固執するウェイトが少初にプレゼンテーションしないほうがに執着していきます。例えば嫁姑問題もなくなって、自分の暮らしも相対的に見いいと教えてもらいました。例えば、東そうです。私はお姑さんと住んでいます

るとこができて、すごく楽になります。私

京で仕事をしていると「わたくしはこういが、以前はお姑さんの親とも一緒でしも働いていて、義理の母も働いている

う者で、こんなことに興味があって、こたから、４世代で住んでいたのでわりとので、お互いが外の世界を持って家に二地域居住の仲間たちは
みんな底抜けに明るい

ういうふうに関わっていきたいと思いま

きつかったんです。一番上のおばあちゃいるので、なんかいい塩梅で、どろどろ

宗氏

すのでよろしくお願いします」となりまんは、その家の中にだけ興味があるん

しないんです。地域を二つ持つのも同じすが、そういう雰囲気とは違います。自です。嫁はどういうふうに住んでいるか

然に何か一緒にやっていくうちに、時間

宗氏

私たちの場合はネットで検逃げ場があり想ができないぐらい違う人生に変わっます。
だから歳を取ってていくというのは、年齢でもないし、タになり、全体的に軽やかになっていくん

きて、例えば僕も会社員ですけど、会社

イミングも人それぞれだなと思います。

ですね。

のコミュニティしかないとつらそうです。

宗氏

いろいろな状況によってコミュニティがる種のプロセスの途中であって、それを重層的にあって、その時にたまたま二つ目指す必要もないし、肩肘張ってどこに目に住んで、暮らしている場所があると住もうかなって思う必要もないわけです

いうのもなんかすごくいいような感じがよね。

いうのは、まさに馬場さんがおっしゃる

します。

馬場氏

ことで、ママ友とここだけの関係だとこような所で、小学校というコミュニティ

馬場氏

とか、自分の娘はいつ帰ってくるのかとの中で生き残れなかったら私は討ち死しかないので、そこで何かあったら大変

住の仲間たちがみんな底抜けに明るいだと思います。

をかけて理解してもらったという感じでか、孫はどんな状況かというところに興にになるとかと思います。この中でだけなんですね。ところが、今の小学生は学のは、何らかの共通点があるなと思っ宗氏す。

味が集中すると、そこでものすごく軋轢

老後を過ごさなければいけなかったら、校が終わったら塾に行って塾の仲間がてずっと見ていましたが、最近はそうい

でもいいし、遊びに行った場所でもいこれから20年後、30年後に、こが生まれやすくなります。お互いがお互溶け込むために必死の形相になっていいる。あるいは、サッカーを一緒にやる

うことじゃないかなと思っています。

いし、ここから何かが始まるかなというの二つの場所のバランスについては、
どいの行動を監視する状態ができますか

きますが、いくつかある場所で自分らし仲間がいたり、公文の仲間がいる。また宗氏

二つの場所で暮らすことは、家きっかけを少しずつ、一歩でもいいからうなっていると想像していますか。

ら。でも複数拠点があると、興味がいろくやっていくと、こっちはちょっと駄目だ

は、幼稚園時代の友達がいて、というを買わなくてもたぶんできるし、借りな踏み出してみて、私もどこかの場所を探

馬場氏

いろなところにあるから相対的に一つ

けど、あっちがあるからいいかということ

ふうに重層的にコミュニティを持っていくてもできるかもしれません。でもやっしてみたいと思います。

宗氏

18

今、都市にいる根拠は仕事

馬場氏（左）「愛着のある場所が複数あるのはいいものです」

例えば僕らの時代の小学校と私だけじゃなくて、二地域居二拠点で暮らすというのは、あそうですね。来るべきタイミングがあった時に、ふっと開けていくはず
何かそういうきっかけで出身地

192018年上期の首都圏中古マンション市場の総括と今後の展望中で概ね横ばいに推移している。
にもか要因で発生したの85加していることを示していると考えてよいだ

規登録単価ほどの上昇を示さなかった

かわらず2018年4月以降新規登録単価だろうか。REINS

80

ろう。

依然として新規登録単価は強気に設定

ため、在庫単価も上昇し、強気な値付けされているため乖離が広がっていると考えが下落したため、成約単価と新規登録

データでは築年帯

75の物件ほど流通市場に高額のまま滞留られる。

単価の単価差がほとんどない状態で、そや価格帯別に分析のため在庫単価も同月以降下落していできないので、東京65る。2018年上期には新規登録単価がカンテイの保 有す

60

連続して成約単価を下回る 逆転現象

る流 通データ（売が生じている。

事例のみ・REINS

5月

4月

3月

2月

1月

12月

9月

11月

8月

10月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

9月

11月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

10月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

8月

2018年

で考察してみよう。

区、江戸川区、墨田区、葛飾区、足立

都心3区は新規登区、荒川区：グラフ-6）
である。
差がないこ

録単価と在庫単価とは共通しているが単価の動きは全く異が上 昇している一なっている。成約単価は直近の5月を除方で、成約単価はけば上昇を続けており、新規登録単価と伸び 悩んでいた。

在庫単価は横ばい推移している。
また3

グラフ-7では、同つの単価水準も2018年上期はほぼ変わ

エリアでは築5年未らない状況である。2017年以降に着目

満の流通シェアがすると、新規登録単価と在庫単価はほぼ年々拡大しており2018年上期には28.7％

化しておらず、大きな変化は7,000万円以

▲

万円
80

A. 成約単価◆

B 新規登録単価■

C. 在庫単価

70

60

50

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

40
9月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

7月

6月

8月

2018年

2017年

8月

グラフ-3
REINS エリア別流通単価

2017年

C. 在庫単価

んどないのが城東エリア（台東区、江東

7月

2016年

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

2015年

■

城東

6月

新 規 登 録 単 価は上9月

価が伸び悩む中でも8月

在庫単価の動き40
7月

上期において成約単

6月

エリア別成約単価、新規登録単価、5月

ラフ-3）では2018年

45

B 新規登録単価

（台東区、
江東区、
江戸川区、
墨田区、
葛飾区、
足立区、
荒川区）

5月

区、中央区、港区：グ

グラフ-6
REINS エリア別流通単価

4月50

データは含まない）3月

都 心3区（千 代田

4月

ある。

ア別に見てみよう。

55

3月

点に関しては、さらに詳細に見る必要が■C. 在庫単価

城南エリアと同様に単価の差がほと2月によって異なる動きが発生している。
この■B 新規登録単価

代表に取り上げ、エリ

1月

しかし、流通単価の動きを見るとエリア■A. 成約単価

60

◆

2016年

2月

けではない。東京都を

2015年

1月

な状況になってきていると見られる。

首都圏

12月

アでそうなっていたわ

A. 成約単価

11月

通事例数に関しては2018年以降、良好

グラフ- ２REINS エリア別流通単価

10月

しかしすべてのエリ

2018年

70

1月

が見られることから、中古マンションの流

一方、城西エリア（新宿区、渋谷区、

▲

万円
90

2017年

城南

（品川区、
大田区、
目黒区、
世田谷区）

おいて再び広がる方向に向かっている。

する動きとなった。

12月の違いはどのような

グラフ-5
REINS エリア別流通単価

2月

下落は起こっておらず、一定の振れ幅の

2016年

1月

南、城東の各エリア

2015年

12月

ても先の城西エリアのような成約価格の9月

都心3区、城西、城11月

る動きとなっている。2018年上期におい8月の 動きを見 たが、10月

フ-5）は都心3区や城西エリアと全く異なが上昇を続けたものの、成約単価が新

ど地域を細かく見ても、概ね同様の傾向

C. 在庫単価60

11月

ア別に流 通 単 価

10月

川区、大田区、目黒区、世田谷区：グラ

7月

基に東京都のエリ

6月

人気住宅地を要する城南エリア（品登録物件の増加に伴って成約件数も増

これらの動きは東京23区や都心3区な

■

70

5月

REINSデータを

9月

5月

4月

2018年

成約率(右軸)る動きが過剰に発生していると見られる。

9月

2017年

新規登録件数(左軸）

3月

2月

1月

12月

11月

9月

10月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

9月

10月

8月

7月

2016年

成約件数(左軸）

B 新規登録単価

80

8月

2015年

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

9月

11月

8月

10月

7月

6月

0

◆

めに新規登録単価を抑え気味に設定す

7月

0

帯別事例

8月

を維持している。成約率の安定は新規

0.01

5月

きいものの概ね5％台と昨年並みの水準

5000

4月

＋前月までの在庫件数）】は振れ幅が大

0.02

3月

る。
成約率【成約件数÷
（新規登録物件10000

2月

年上期では再び増加に転じたことがわか

0.03

1月

と徐々に弱含みに変化してきたが、2018

0.04
15000

価の乖離は起きておらず、早期成約のた

A. 成約単価

90

7月

2016年は横ばい、2017年は減少傾向

築年帯別、価格

4月

20000

都心3区と比べ成約単価と新規登録単

3月

0.05

エリア別にみた

6月

数は、2015年の夏以降は増加傾向、25000のため在庫単価も下がっていない。
ただ

100

5月

認してみよう。REINSの新 規 登 録 件

0.06

▲

万円

6月

月）の市場動向をREINSのデータで確

0.07

30000

それ以上に成約単価も下落している。
そ

城西

（新宿区、
渋谷区、
杉並区、
中野区）

5月

中古マンションの2018年上期（1 〜 5

0.08

推察される。

2月

35000

上期に新規登録単価が下落傾向となり、

グラフ-4
REINS エリア別流通単価

4月

REINS

成約率(右軸)い環 境 下にあると

4月

グラフ-1

■成約件数(左軸）■新規登録件数(左軸）
首都圏
成約件数と新規登録物件、成約率推移

杉並区、中野区：グラフ-4）では2018年

1月

成約件数と新規登録物件、成約率推移

3月

中古マンション市場は改善

グラフ-1
REINS 首都圏

2月

2018年上期の

武

3月

上席主任研究員 井出

2月

市場調査部

1月

株式会社東京カンテイ

REINSが公開している3つの流通単昇を続けており、それに価、すなわち成約単価、新規登録単価、

よって在 庫 単 価も上

在庫単価の動向を見ると、首都圏全体昇しているものの、上では、新規登録単価は2018年上期には昇傾向にブレーキが130同水準で推移したが、一定の乖離を有まで拡大している。2015年上期と比較で上1億円以下の価格帯が顕著で、大きく掛かる傾向は見えな120していた成約単価のみが上昇する傾向

も10ポイント近く拡大している。築浅物件

拡大しているのがわかる。
つまり、築年が110となり、2018年4月には成約単価と新規が多くなれば当然高額価格帯の物件が浅く7,000万円以上1億円未満の価格帯

登録単価がほぼ同値まで近接した。城増加する。流通価格帯別のシェアを示しが増加することで新規登録単価と在庫

東エリアの成約事例数が増加している

たグラフ-8を見ると、1億円以上の物件

単価は押し上げっているものの、これらの状況ではないが、同エリアは取引しやすの流通シェアは2016年以降ほとんど変事例とニーズとの間にミスマッチが起こっ

20

2015年

2016年

■

2017年

C. 在庫単価

2018年

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

12月

11月

10月

9月

乖離は2018年上期に8月もに価格が上昇したため新規登録単価

B 新規登録単価80
7月価と新規登録単価の6月

2016年上期までは新築・中古マンションと

◆

90

5月

期に見られた成約単4月を示しそれ以降高止まる形となっている。

A. 成約単価

100

3月

い。
そのため2017年上2月

価と在 庫 単 価は2017年の12月に上 昇

▲

万円

140

1月

ほぼ横ばいとなっている一方で成約単（千代田区、
中央区、
港区）

都心3区

2015年

2016年

2017年

2018年

21

ているため、成約単価が追いついていかえにこのエリアでもニーズとのミスマッチがると一定の高額シフトは見られるものの、

帯別のシェアをグラフ-14で見ても2018となったり、事例が市場に滞留する状況

市場は良好な状況でバランスすると考えない状況となっていると考えられる。

起こりやすい状況であるとみられる。

シェアの変動は城西より緩やかである。
こ

年上期には他のエリアとは全く逆に「低となりやすい。現在の状況では都心3区られる。
※「築年帯別流通事例数分布」および「価格帯別流通事例数分布」
は東京カンテイ調べ。
30㎡未満の住戸と事務所・店舗用途の物
件を除いて集計。
集計期間は2015年1月〜 2018年5月。
エリア区分はREINSデータの区分に準じている。

城西エリアでは2018年上期に成約単

城南エリアでは成約価格はほぼ横ばのように築年も価格も他のエリアと比べ極額シフト」が見られる。城 東エリアでもでは成約単価と新規登録単価および在価と新規登録単価に明確な下落傾向

い推移、2018年4月以降は新規登録

端な動きの小さい城南エリアはそもそもの2017年上期までは高額シフトが発生して庫単価の差が依然大きく今後も成約単が見られた。築年帯の動きをグラフ-9単価と在庫単価のみ下落し、新規登録

住環境の良さと価格とがうまくバランスし、いるのがこのグラフでも明らかで、それは価の改善が進みにくいと考えられる。城西で見ると、都心3区とは異なり城西エリア

単価が成約単価を下回る 逆転現象

かつ需要が供給を上回っているため 逆

売事例の価格の動きと連動すると考えらエリアではいったん改善した成約単価とには築年帯の若返りは見られず、築5年が生じているエリアである。
この逆転現象転現象 が生じているのではないかと考えれるREINSの新規登録単価と在庫単

新規登録単価の差が再び広がる動きと未満のシェア拡大は2017年上期でほぼはある程度高額でも買い手が納得の上

る。

価の動き
（グラフ-6）とも符合する。2016

なっており、都心3区と同様に調整が必終わり、徐々に低下している状況である。

成約に至るケースが増えているためであ

城東エリアは、成約単価は上昇を続

年には成約単価と新規登録単価に一要であろう。
一方で、城南エリアや城東エ

一方価格帯の動きをグラフ-10で見るとると思われるが、城西エリアと比べ単価

け、新規登録単価と在庫単価は横ばい

定の乖離が見れることからもこの時期にリアでは中古マンション市場は悪い状況

5,000万円未満の価格帯のみが急速に水準が低くなっていることで割安感が生推移している。グラフ-13で築年帯別の発生した高額シフトによって成約しにくいにはなっていない。「データの上では」とシェアを縮小させ特に7,000万円以上1じている可能性がある。グラフ11ではシェアを見ると、築年帯の変化が他のエ

中古市場となっていたことがわかる。

言うことではあるが、取引が成立しやすい

億年未満と1億円以上の価格帯シェア

築5年未満のシェア拡大が見られる一リアと比べほとんどない。

が拡大している。築年の浅い新しい物件

方で、築10年以上15年未満と築15年以が減っているのに価格帯が高額スライドしているのがこの城西エリアの特徴でゆこのように動きを見ると流通価格が急環境にあると言っても良いだろう。今回は経年の変化が生じるため築10年を超激に高振れる状況下では、価格相場が割愛したが城北エリアもほぼ城東エリア

上20年未満のシェアはあまり変動していえる築年帯のシェアは拡大するが、5年崩れることにより、成約単価と新規登録単と同様の傾向であり、都心3区と城西エリない。価格帯別の動きをグラフ-12で見未満の築浅物件は増えていない。価格価の乖離が生じやすく、価格調整が必要

アが改善すれば、中古マンションの流通

28.0

30.0

16.1

1～6月

24.7

31.3

29.5

14.5

7～12月

23.2

36.0

18.8
0%

10%

39.8
20%

30%

40%

50%

60%

27.6

13.2

26.9

14.5

70%

80%

90%

28.8

7～12月

19.1

26.1

26.8

28.0

1～6月

20.8

25.5

25.8

27.9

7～12月

20.8

24.4

27.4

27.4

1～6月

17.1

23.3

22

29.9

7～12月

14.9

26.4

32.0

26.7

1～6月

14.4

28.9

31.3

25.4

50%

60%

2018年

28.7

2017年

24.1

40%

7～12月

21.0

28.7

24.3

26.0

1～6月

22.4

28.2

23.3

26.1

7～12月

23.5

27.7

23.3

25.5

1～6月

26.2
10%

20%

30%

40%

23.3

22.8

27.7
50%

60%

70%

80%

90%

29.7

70%

80%

90%

100%

27.4

31.7

23.9

1～6月

16.1

29.2

31.4

23.3

7～12月

15.1

29.3

30.3

25.3

1～6月

14.5

30.1

31.3

24.1

7～12月

15.1

31.7

30.3

22.9

1～6月

12.8

31.6

24.0

100%

0%

1～5月

36.3

7～12月

38.5

1～6月

7～12月

30.9

20.2

12.6

31.0

18.8

11.7

39.2

30.2

18.2

12.4

40.3

29.2

19.3

11.2

44.8

1～6月
7～12月
1～6月

0%

10%

20%

29.1

15.6

10.5

50.4

26.4

13.0

10.2

53.7

23.5

13.3

9.5

30%

40%

10%

31.6
20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

27.7

23.6

33.6

25.0

23.3

17.4

35.4

25.1

22.1

7～12月

17.4

36.4

24.1

22.1

1～6月

17.2

37.5

23.0

22.3

7～12月

17.4

37.9

22.8

21.9

16.9

7～12月

18.1

1～6月

31.8

0%

10%

20%

30%

22.8

25.8

38.5

12.9

1～6月

40%

50%

60%

21.0

5.7

7～12月

39.1

35.0

19.7

6.2

1～6月

38.0

37.1

18.9

6.0

7～12月

39.4

36.6

17.8

6.2

1～6月

41.0

35.0

18.2

5.8

7～12月

43.2

16.5

5.6

15.9

4.7

34.7
31.3

48.1

1～6月

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

グラフ-14
城東価格帯別流通事例数分布■5年未満 ■5年以上10年未満 ■10年以上15年未満 ■15年以上20年未満
1～5月

37.7

35.6

1～5月

100%

グラフ-13
城東築年別流通事例数分布（築20年未満のみ）■5000万円未満 ■5000万円以上7000万円未満 ■7000万円以上1億円未満 ■1億円以上

2016年

18.4

30%

25.1

0%

2015年

2018年
2017年
2016年
2015年

1～5月

20%

26.3

グラフ-10
城西価格帯別流通事例数分布■5年未満 ■5年以上10年未満 ■10年以上15年未満 ■15年以上20年未満

10%

27.1

100%

グラフ- ９
城西築年別流通事例数分布（築20年未満のみ）

0%

21.5

17.0

2018年

25.9

1～6月

7～12月

2017年

7～12月

24.3

25.0

2016年

16.2

25.9

31.7

70%

80%

90%

■5000万円未満 ■5000万円以上7000万円未満 ■7000万円以上1億円未満 ■1億円以上
2018年

31.1

27.1

25.4

2017年

26.0

22.7

17.9

2016年

26.7

7～12月

1～5月

■5000万円未満 ■5000万円以上7000万円未満 ■7000万円以上1億円未満 ■1億円以上

2015年

1～6月

2018年

17.4

2017年

31.4

2016年

23.9

2015年

27.3

20.3

2018年

7～12月

26.6

27.7

25.4

1～5月

2017年

18.3

グラフ-12
城南価格帯別流通事例数分布■5年未満 ■5年以上10年未満 ■10年以上15年未満 ■15年以上20年未満

2016年

31.7

2018年

21.3

2017年

28.7

2016年

1～5月

■5000万円未満 ■5000万円以上7000万円未満 ■7000万円以上1億円未満 ■1億円以上

2015年

2015年

2016年

2017年

2018年

■5年未満 ■5年以上10年未満 ■10年以上15年未満 ■15年以上20年未満

グラフ-11
城南築年別流通事例数分布（築20年未満のみ）

2015年

グラフ- ８
都心3区価格帯別流通事例数分布

2015年

グラフ- ７
都心3区築年別流通事例数分布（築20年未満のみ）

1～6月

井出武（いでたけし）
中央 大 学 法 学 部 卒、89
年マンションの業界団体に入社、以降不動産市場の調査・分析、
団体活動に従事、01年株式会社東京カンテイ入社、現在市場調査部上席主任研究員、不動産マーケットの調査・研究、講演業務等を行う。

100%

1～5月

72.8

20.6

5.3 1.3

7～12月

70.9

22.6

5.4 1.1

1～6月

71.1

21.4

6.4 1.1

7～12月

73.2

19.1

6.7

1.0

1～6月

73.0

18.9

7.0

1.1

7～12月

77.0

1～6月

15.7

80.9
0%

10%

20%

30%

40%

6.2 1.1

14.3
50%

60%

70%

80%

90%

3.9 0.9100%

23

マーケット最前線

主要エリアの店舗に聞く

仲介の営業現場は今どんな状況にあるのか。主要エリアに注目し、実購入層の年齢は、30代前半から40

べて成熟された部分ももちろんある

新築マンションはこれまでの80㎡件が好まれるのが主流であることに際に取引されている物件や購入者の動向、マーケット全体のトレン後半と幅がある。居住エリアとしてだろう。100㎡を超えるような専有

台中心よりも少し小ぶりになってい変わりはなく、これから分譲するデベドなどを営業の最前線に聞いた。今回は神奈川県の港北ニュータウ

は地元の都筑区内からが約6割、残面 積 が 広 い 間 取りの 物 件 だとグロる、街全体の成熟に伴い相場が上昇

ロッパーは苦慮しているのではない

ンエリアと千葉県の市川・船橋・津田沼エリア、北海道の札幌エリア

りは 横 浜 市 内と川 崎 市 内 からが 多スで7,000万円を超えて取引されてしており総額が上がりすぎてしまうのかと思う。
マンションの買取り再販もを取り上げる。

い。売りに 出る物 件 の 築 年 数 は10いる。4,000万円台の物件は駅からで、70㎡台が主流になっている。一

活発で売れ行きが良いため、市場性～ 20年が中心で、 平成12 ～ 20年

方でこの地域は子どもが3人いる家を 理 解して い る 業 者 は 再 販 価 格

神奈川県
港北ニュータウンエリア

徒歩10分前後、築10年位が中心。

位 の 竣 工 物 件 が 比 較 的 多 い。平 成6,000万円台の中古戸建ては数と族も少なくないため、面積が広い物

6,000万円台でも積極的である。

12 ～ 13年の物件は4,000万円に近しては 多く出ない ので、7,000万 ～い3,000万 円 後 半。平 成20年より新8,000万円台が出てきてなかなか動しい物件も売りに出るが、4,000万

かず一定期間販売して価格を下げ

円台半ば以降で売買されている。

ながら売っていくケースも散見され（横浜市都筑区）

千葉県
市川・船橋・津田沼エリア

港北ニュータウンと呼ばれるエリる。基本的には低層地域はほぼ土地

筑区のほぼ全域と田園都市線の市

アはセンター北、センター南、仲町

面 積 が165 ㎡ に 規 制され ているたが尾駅の一部を扱っている。

台、中川、北山田、東山田の一部、都め、165㎡（50坪）
でうまく区画が割

エリア全 体の取引は活発だ。
アッ

筑ふれあいの丘、 川和町の一部でれていればいいが、65坪や70坪にパーミドルの中堅サラリーマンから

主に「街づくり協議区域」に指定さなると単価と総額を下げないと動か富裕層まで幅広い需要がある。
取引れているエリアを指す。ニュータウ

ない。良 い 場 所 だと坪120万 ～ 130

件数は一定数確保されており、価格

ン内の中古マンションは価格のバリ

万円くらいなので50坪でも土地だけも一部上昇している。
新築マンション

エーションがかなり広い。坪単価はで6,000万 円 以 上、7,000万 円 近 いの価格が上昇している影響で中古の駅 に 近く一 番 高 額 物 件 で250万 ～物件もある。
センター北・センター南

価 格が上がるということはあまりな

260万円程度。6,000万円台の中古の徒歩圏内にはハウスメーカーがまい。
新築物件が高過ぎて買えないた

マンションも立地が良ければ動く。

とめて分譲した優良な現場がいくつ

め中古物件に流れるケースはある。

例えば、センター北駅徒歩３分の大かあり、そこでは9,000万～ 1億円位

土地・戸建てとマンションの扱い

規模マンション「港北センタープレ

で売りに出ても動きが活発だ。

比率は概ね３対７。
ともに取引は活イス」は平成18年の竣工で、分譲時

戸建ては面積規制もあって新規までの総武線沿線。特徴は中古マン影響で平成10年以降の物件もある

発だが、戸建ては土地面積の165㎡

より平均で2,000万円前後上昇しての 建 売 現 場 は 少 な い。中 川 の 駅 にションの流通が少ないことで、メイ

ため4,000万円前後の物件が動いて規 制 が か かるのでグロスが 高くないる。市 況 感 だ けで は なく、 港 北

近 い 良 い 土 地 が 出ると坪 単 価120

ンは土地と中古戸建て。このエリア

いる。バス 便 の 物 件 は 坪20万 円 程る。金額的に上がってしまうため良

ニュータウンという街が12年前に比万円位で 富 裕 層 が 買うケースもあは、都心と比べて中古マンションの度でグロスは2,000万円前 後。都 内

質 過ぎて動きが 鈍くなるる。グロス7,000万 円以上 の 土 地 が絶対数が少ない。また、道路付けがと違い、駅から少し離れるとかなりことがある。動きがいい価

意 外と早く売 れることもある。セン弱く区画が整然としたエリアが少な

値段が下がる。

当センターが取り扱っている重点

格帯は中古戸建てがター北とセンター南 は 駅 に近 い 土い。大規模再開発が行われた津田沼

古くから続く街並みであるため築エリアは、横浜市営地下鉄ブルーラ

6,000万 円 台、 中 古 マ ン

地は出にくいが、中川であれば徒歩「奏の杜」は、道も広く区画も整備さ

年数は昭和後半から直近まで多種インの中川から仲町台、グリーンラ

ション だと4,000万 円 台。

5 ～ 6分から探せる。
グリーンラインれているために特別に人気がある。

多様であり値段にもバラツキがある

インの川和町から東山田の駅周辺。

このエリアは 家 族 の 世 帯

は10年ほど前に開通して、駅数など

取引はこの2 ～ 3年非常に良い。

が、駅に近い物件の売り物は少なく

港 北 ニュータウンは 市 街 化 調 整 区

数が多く平均年齢も若いはあまり多くな い が 東 横 線 に つ な

価格は駅周辺とバス便では全く異なプレミア感がある。駅から5分以内で域の一部を省き、センター北駅とセので、マンションでは80㎡

がっており、北山田駅周辺は比較的り二極化している。売れ筋は駅から

あれ ば 中 古 マンションの 坪 単 価 は

ンター南駅を中心として主たる駅を台以上の希望が多い。

高額で受給量も多い。6,000万円前

徒 歩10分 強 の3,000万 円 前 後 の 中200万円後 半。そうした 物 件 の 購 入後の土地が売れることもある。

古戸建て。津田沼周辺では再開発の層 は30 ～ 40代 が 中 心で、2,000万

東急リバブル

港北ニュータウンセンター
センター長

清水宏樹 氏街 が 成 熟し、アッパ ーミド
ルから富裕層まで幅広い需
要で取引活発クローズアップしながら、横浜市都24

中 古 マンションの 主 な

（市川市、
船橋市、
習志野市）
三菱UFJ不動産販売
船橋センター

所長

吉田将城 氏メインは土地と中古戸建ての流通、 中古マンションは絶対数が少ない
当センターが取り扱っているエリ
アは船橋から市川、本八幡、津田沼

25

マーケット最前線

主要エリアの店舗に聞く

万～ 1,200万円位だ。

船橋駅から徒歩3分の「プ発展したため80 ～ 90坪レベルでグラウドタワー 船 橋 」は2005

ロスが か なりの 値 段 に なり一 般 の一方、市内の中古の戸建てはや

価格が上昇して需要過多になっ年の竣工だが現在の取引価人には買えない。船橋駅周辺の宮本や 苦 戦している。売 れるの は1,500

た背景には実需の増加がある。北海格 は 分 譲 時 の 約1.5倍 程 度や海神も人気がある。特に船橋から

万 ～ 2,000万 円以内 の 平 成 以降 の道内ではまず札幌で就職しようとすになっており、非常に人気が徒歩圏は傾斜がきつくなく道路付け物 件。購 入 層 は 新 築 に 手 が 出 せ なる。子供たちが札幌にくると、帯広やある。船 橋 の 駅 周 辺で は 数がよければ坪100万円強位。

い人で、郊外物件が多いので戸建て

北見、函館などにいる親世代は利便

年より増加している。

少 な い 徒 歩 圏 物 件 だ。ほと去年の今頃と比べて成約価格はの 方 が 利 便 性 の 良 い 場 所 の マン

性が高く医療も充実している札幌にんど売りに出ないのだが、そ5％程度上がっている。
それでもお客ションより安い。中央区の戸建ては移り住 み た いという希 望 が 出 てく

れでも何度か扱った際には様はついてくる。ここ数 年は取引件

中古でも2,000万～ 3,000万円台はる。郊外にいる親を心配だから呼び円前後の物件はもう少し若い年代が高額であるにもかかわらずすぐ売れ数が最多を更新し続けており頭打ちが上昇して買えなくなっており、売りほとんどな い。3,000万 ～ 4,000万

寄せたいというパターンもある。そ中心。人気のある駅周辺のマンショた。売りに出るのを待っている人も感はないが、価格上昇は都心と比べ物件数も少なくなっている。駅から円が出るとすぐ売れる。4,000万円

うした都市集中という現象が起こっ

ンは分譲時より高値で取引される。

いる。分譲当時は坪200万円を切る

ると緩やかだ。消費増税の影響がこ離れた郊外の北区や東区、白石区、を超えると足が鈍ってくる。

ているため、札幌の人口は2015年

希 望 購 入 価 格 は3,000万円以下で、程度だったと思うが、現在は270万

れから加速しそうなので来年の3月

清田区でも値 段が若干上がってき

新築戸建ての土地面積は郊外で

位 に ピ ークアウトすると言 わ れ た

市川と本八幡では4,000万円前後。

円くらいでグロスは7,000万円前後。

までは活 発な動きが 続くと思う。おている。ハウスメーカーは消費税がは50 ～ 60坪。札幌の郊外の容積率が、まだ少しずつ増えている。購入

一 方で ハウスメーカーが つ いて

新船橋駅周辺のマンションも近年、客様が消費増税はかなり意識してい

上 がる来 年10月まで が 勝負だとみは一種低層が多く、建蔽率40×容積

層は積雪の問題から高齢者によるおり、ある程度プランが決まってい人 気 が 出 て い る。市 川 の 駅 直 結

るのがすでに伝わってきている。

て動きが非常に活発である。

率80。60×200の 地 域 で あ れ ば35

戸建てからマンションへの住替えがて、それに合う土地を探している人「I-linkタウンいちかわ

ザ・タワー

駅前に仕込む土地があまりない

中 古 の マンションも売 れ 行きが～ 40坪の土地で十分だ。
利便性の良多い。マンションに住んでいて戸建が多い。ここ最近は消費増税の駆けズ・ウエスト」も人気があり、坪300万ので再開発絡みでないと大型マンいい。新築マンションがかなり高く

い中央区や地下鉄沿線（南北線、東てに住替えたいのは30 ～ 40代のミ込みの走りが始まっていて、建てよ

円以上つくが売り物は出ない。

ションの供給は難しい。今後も街並なっているためだ。新築マンション

西線、東豊線の3線）で、35 ～ 40坪

ドル世代で、50代以降で子供が独うという人は以前より明らかに増え八幡も特別な人気なので出ものみは変わらず、景気に左右されないの坪単価は札幌の中心部（中央区）

で間口が６ｍ以上であれば、ハウス

立した世代はマンションに住替えるている。郊外だとパワービルダーのがない。道路付けは弱いが、昔から実需主体エリアであり、投資案件はで200万～ 230万円程度。郊外ではメーカーが自分たちで買う。
庭は不要

ケースも多い。

取 引 も 多 い が 最 近 は ハ ウス メ ー

中 小 企 業オーナーが 住 む 町としてほとんどない。

150万～ 170万円位。200万～ 230

で車が２台止められればよい。
札幌

一昨年から昨年までは新築マン万円になるとグロスが5,000万円程

は除雪の問題があるので雪の捨て場

ション供給の半分近くが中央区だっ

度 になるので 札 幌 の サラリーマンが必要なため、35 ～ 40坪は必要だ。

た が、 さす が に 買える人 が 少 なくには簡単に買えないため、売るのに

郊 外 の 中 古 マンションも中 心 部

なってきた。坪200万 ～ 230万円のかなり時間がかかる。当センターのの価格上昇に引っ張られて上昇気

物件は首都圏からの購入者もいる。

エリアにおいて、人気がある中古マ味だ。地下鉄沿線に加え、地下鉄に

中 央 区で 買えなくなった 人 が 郊 外ンション は3,000万 ～ 4,000万 円 の

全く縁のないエリアでも20％ほど上の 新 築 に 流 れ て 坪150万 ～ 170万

市内全体でみると、大きな特徴は物件。築10年以内で3 ～ 4LDKのファがっているところもある。
グロスは地

円を頑張って買っている。

岡田浩明 氏

土地が大変良く売れていること。戸

ミリー タイプ。2,000万 ～ 3,000万

下 鉄 沿 線 で は3LDKクラス

建ての一番の売れ筋価格は2,500万円の物件は築20年前後でややラン

で 1 , 5 0 0 万～2 , 0 0 0 万 円 、ハウスメーカーの土地購入が活発、新築の価格上昇で中古マンション好調～ 3,300万円で、そのうち土地は800

クは下がるが、これもエンドのニー

4LDKクラスでは築年数にも万～ 1,200万円位になる。この価格

ズは非常に高い。そうした物件は再よるが、2,000万～ 3,000万帯の土地は売りに出された瞬間に販業者が購入して3,000万～ 4,000円の物件がよく売れている。

ハウスメーカーから問い合わせがあ万円で再販するケースも多い。中古

地下鉄が関係ない郊外はカーが土地を買いにくる。メーカー
が土地を押さえて半分は自前のお客様、半分は自社で売り出すケース
がここ半 年くらい 多 い。ハウスメー

北海道札幌エリア（札幌市中心部）

カーが望むのは、優良エリアである
ためグロスは7,000万円くらいだが、それでもお客様はいる。ハウスメー
カーが希望するのは徒歩圏。低層が多 い ので 小さくても30坪 後 半 から40坪前後。
購入層は土地柄を知っている地
元 の 人 が 多 い。頻 繁で は な い が 土

三井不動産リアルティ札幌
札幌センター

所長

地は出る。市川の徒歩圏であれば坪

戸建て１割の取引割合である。

130万 円 位。津 田 沼 は 異 常 な 人 気

当センターの取り扱いエリアは札り、場合によってはハウスメーカー

マンションの売り物件は新築の価格

平成以降であれば、以前はで、奏の杜周辺では市川と同じ130

幌市内中心部、中央区が主戦場であが時価で買っていく。今までは便利が上昇してきた平成28年頃から伸800万 ～ 900万 円 位 だった

万円程度。

り、概ねマンション７割、土地２割、な場所のニーズが高かったが、価格

びており、直近１年の取引件数も前が、今は少し上がって1,100

26

27

日本の不動産流通業史❺

中 成長期の不動産流通業

明海大学不動産学部教授

周藤 利一（すとう としかず）

周藤 利一

1956年島根県生まれ。1979年東京大学法学部卒業。
同年
建設省入省。
土地情報課長、不動産適正取引推進機構研究
理事、
日本大学経済学部教授、
国土交通政策研究所所長などを経て2015年より明海大学不動産学部教授。
博士（工学）

は、相対的に住宅取得能力の低い層も買えるという意味では、土地所有者がプレハブメーカーに発注して建築する需要の増大をもたらし、市場の厚みを増すという意義があ

アパートが増大した。商品化住宅の中心と言うべき分譲

1974（ 昭和48）年の第一次石油危機により、戦後初める。
なお、住宅取得能力とは、資金調達額／住宅価格によ住宅が新設住宅着工戸数に占める比率は、1969（昭和

この時期には、仲介制度が現在の仕組みとして完成して経済成長率がマイナスを記録し、それまで高騰してきたり表され、この数値が1.0より大きければ持家を買えることを

44）
年度に10.0％と初めて二桁台に乗り、中成長期の1976

たことも忘れてはならない。仲介は、法律学用語では仲立と地価も下落に転じた。我が国の実質経済成長率を長期意味する。
そして、資金調達額＝自己資金（両親からの贈（昭和51）年度に20.8％と2割を超え、その後も着実に増加

言い、商人間の取引を仲立するのが商事仲立、当事者の的に見ると、1956 〜 73年間は年平均9.1％だったのに対与を含む）＋住宅ローン借入限度額であり、住宅ローン借した。
こうした動きを支えたのは住宅金融公庫融資である。

少なくとも一方が一般人の場合は民事仲立と呼ぶ。
ドイツ

し、1974 〜 90年間は4.2％、1991 〜 2015年間は0.9％

入限度額は、年収、金利、公庫や銀行の貸付限度額によとなっており、まさに高度成長、中成長、低成長という時代り規定される。

中古住宅流通市場の発達

不動産仲介制度の確立

法には商事仲立、民事仲立に関する規定があるが、日本

マンションブーム

では商法に商事仲立に関する規定があるのみである。

変化を示している。
そこで、筆者の造語であるが、昭和の中そして、不動産業の立場からは、中古住宅が売れることに

第一次石油危機後の経済社会の混乱がある程度終制定当時の宅建業法は、取締法規としての性格が色成長時代という意味でオイルショックとバブルの間の時期

より新築住宅も売れるという関係に着目すると、住宅市場の息した1975（昭和50）年秋頃から大都市圏のマンション

濃く、報酬に関する取締規定はあっても、仲介契約そのものを昭和中成長期と呼んでいる。
この時期は、住宅流通市拡大を図るためには、新築住宅だけでなく中古住宅の流通を中心に住宅需要が徐々に回復した。住宅金融公庫にに対する規制は存しなかったため、ほとんどの仲介行為は場に様々な構造変化が起きた時期でもあった。

を進展させなければならないという認識に至る。
そこで、大手よる各種制度の創設もあり、1977（昭和52）年には、成口頭で行われ、極めて曖昧な契約関係であり、数多くの紛（表−１）から分かるように、終戦直後420万戸の住宅不不動産業者、
信託銀行、鉄道会社、
大手プレハブメーカー

長した団塊の世代を主たる需要者として第四次マンショ争が発生した。

足からスタートした日本の住宅市場は、住宅建設五箇年

が流通部門の整備・強化を図る動きが見られた。
これらの企

ンブームが起こった。
そして、マンション市場に続いて建売

そこで、米 国の不 動 産 流 通 業におけるopen listing、

計画により住宅・宅地の大量供給政策が展開されたおか

業は、仲介・売買を担当する系列の販売会社や流通会社

住宅市場も回復した。
その背景には、中成長期を通じて

exclusive agency listing、exclusive right to sell

げで1968（昭和43）年に初めて全国平均で住宅ストックを設立して、中古住宅市場に積極的に参入したのである。

持続的な地価の安定傾向もあった。

listingを参考にしつつ、1980（昭和55）年の宅建業法第8数が総世帯数を上回り、1973（昭和48）年には各都道府県でそれぞれ住宅ストック数が総世帯数を上回り、1住宅の商品化

また、マンションブームによるストックの増大は、マンショ

次改正により媒介契約・代理契約の規制を行い、契約の書ンの分譲だけでなく、その後の管理のあり方（特に共用面化を義務付け、一般媒介契約と専任媒介契約の2タイプ

世帯1住宅という政策目標を達成して、質的にはともかく、中成長期の特徴は、「住宅の商品化」「商品化住宅」

部分）という問題をもたらした。
そこで、マンション・デベロッを導入した。当時は、専属専任媒介契約は消費者に不利

住宅不足問題は一応解消された。
そして、住宅市場に余の定着である。
すなわち、持家系では、個人が工務店や建パーは、管理業務のノウハウ開発や人材の育成を通じてな特約として認められなかったが、その後の専任媒介契約の剰の住宅が存在するようになることは、その住宅の流通が設会社に注文して建築する方式以外に、住宅メーカーか管理部門の強化を図ったが、管理業務の独自性から、普及を踏まえ、1988（昭和63）年の宅建業法第10次改正に活性化する、すなわち、中古住宅市場が発達することにつら供給されるプレハブ住宅、ツーバイフォー住宅等や住宅管理部門を独立させて系列会社化し、専門的に取り組

より専属専任媒介契約が導入されたことにより、昭和期の最ながる。

販売会社から供給される規格住宅が増大し、貸家系でむ企業が増加していった。

後になってようやく米国並みの3方式が整備されたのである。

この中古 住 宅 流 通の増 加には様々な意義が含まれている。
まず買い手の立場から見ると、単に住宅の売り物件が増えるから買いやすいという意味ではなく、新築 住 宅より価 格の低い中古 住

年次

総住宅数
（千戸）

総世帯数
（千世帯）

住宅充足率
(％ )

17,934

18,647

96.2

1963年

21,09021,821

96.7

1968年

25,591

25,320101.1

実現されることをフィルタリング効

1973年

31,05929,651104.7果というが、中古住宅流通の増1978年

35,451

32,235

110.0

1983年

38,60135,197

109.7

1988年

42,03637,851

111.1

1993年

45,942

41,222111.5

向上を図る機会が増大するという質的側面がある。住宅の住み替えを通じて居住水準の向上が加はこのフィルタリング効果を促進する。
また、売り手の立場でも、自宅を売却した資金でより良質の住宅を取得できる効果がある。
さらに、中古住宅が市場で増えること（資料）総理府（のち総務庁）「住宅統計調査」各年版

第一次

第二次

第三次

第四次

第五次

第六次

期

間

1963 ～ 641968 ～ 69

1972 ～ 73

1977 ～ 80

1986 ～ 881993 ～ 95時

代

オリンピック

いざなぎ景気

列島改造

技術革新

内需拡大

生活大国

1964年
9,672戸

1969年
45,758戸

1973年
154,806戸

1980年
140,960戸

1988年
167,876戸

1995年
206,804戸

供給戸数

－

－

36,329戸

48,471戸

32,080戸

84,885戸

平均価格

718万円

688万円

1,171万円

2,477万円

4,753万円

4,148万円

年収倍率

11.5倍

5.7倍

4.9倍

5.0倍

7.0倍

4.9倍

立地

都心

都心

郊外

都心

準都心・郊外

準郊外

購入主体

会社役員

会社管理職

会社職員

団塊の世代

買換え・資産運用

ニューサーティ・
共働き

全国マンション
着工戸数

首都圏

1958年

宅を買うことを通じて居住水準の

28

（表－２）
マンションブーム（表－１）
総住宅数・総世帯数の推移（資料）「日本の土地百年」大成出版社 2003年 222頁の図表に基づき作成

29

論点 2

米国における不動産テック企業の事例分析

不動産テック企業の代表的なビジネスモデル

マッチングプラットフォーム運営モデル
広告収入型

ビッグデータ活用モデル

仲介手数料型

広告料

荒木 康行
広瀬圭太郎

野村総合研究所
NRI America

図2

Sherry Kitajima

検索
検索

買い手

掲載

不動産テック企業

仲介手数料

エージェント

買い手
売り手

仲介手数料

不動産テック企業（エージェント）

情報収集

売り手

パートナー会社

情報提供

不動産テック企業

不動産事業者

依頼

依頼

はじめに
技術などに代表されるデータ処理技術の飛躍的な進歩に商業用不動産投資家向けに提供することで収益を得

DB

交渉

関連する情報を集約・加工することで付加価値をつけ、主近年のスマートフォンの普及やAI/ディープラーニング

交渉

エージェントエージェント

仲介手数料

仲介手数料

るモデルである。

により、様々な産業分野においてIT技術を活用した新た本 稿では、 全 米 最 大の不 動 産マッチングプラット

なサービスが拡大している。不動産業界でも、近年ではフォームを運営し、エージェントからの広告収入を主な収売実績や徴税のための価格査定結果（日本の固定資

ント自身の広告を載せることができる。
そのほか、買い手向

IT技術を駆使した不動産サービスが不動産テック企業

入源とするZillow、エージェントと契約し業務効率化ツー

産税評価額のようなもの）、当該物件の過去の販売履歴

けの住宅ローン紹介サービスからの収益（Mortgages）

として注目を集めている。中でも米国では、世界最大規模

ル等を提供する一方、ブローカーとして仲介手数料の一などから推計を行っている。価格は売買中の物件に限らが8%、Zillowサイト上に表示する企業広告からの収益の不動産市場が存在すること、またシリコンバレーをはじめ部を受け取るCompass、独自のデータベースを提供しずほぼ全ての物件で算出されており、時系列での推移を（Display revenue）が6%となっている。

とするITベンチャーを輩出する環境が充実していることか

利用料収入を得るReonomyとCompstakの4社の事例確認することもできる。推定精度は、比較対象が十分に存ら、不動産テック企業の資金調達の半分以上が行われを紹介する。

在するボリュームゾーンの物件であれば実際の取引価格

ている。
（図1）

米国の
不動産テック企業事例

不動産テック企業の代表的なビジネスモデルとして、「マッチングプラットフォーム運営モデル」と「ビッグデー
タ活用モデル」が挙げられる（図２）。前者は不動産に（1）Zillow

関連するプレイヤーをプラットフォーム上でマッチングさせ

Zillowは2005年にシアトルで起 業された不 動 産 物るモデルで、収益源は広告収入のほか、自らが仲介会社

件情報プラットフォームであり、買い手に物件に関する

図1

国別の資金調達割合（2013-2017年第1四半期までの累計）売上高の内訳（千ドル）

Display revenue,$69,618（6%）

米国，58％

同様にエージェントと独立業務請負契約を締結し、エーMortgages,$80,591（8%）

ジェントが獲得した手数料を主な収入源としている。創
現在は事業の多様化を掲げてボリュームゾーンへ拡大

Other real estate,$164,991（15%）

を目指しており、シカゴやダラスなどの7地域に展開していPremier Agent,$761,594（71％）

出所：CB Insights

は約400名おり、そのうち約60名はソフトウェアエンジニアである。
同社は自社のエージェントと買い手を結ぶデザイン性

他の公開情報を組み合わせ、買い手と物件・エージェントにこだわったマッチングプラットフォームを運営しており、出所：Zillow公開資料より作成

特徴のひとつが、 Zestimate と呼ばれる価格査定シス

イギリス，8％る。専属契約しているエージェントは約2,400名、スタッフ

Zillowは、エージェントからのリスティング情報やそのを結びつけるプラットフォームを提供している。Zillowの

インド，7％

コミュニケーションスキル・知名度などの独自の採用基準を満たしたエージェントを集めている。一般のブローカーと大のプラットフォーム運営企業である。

カナダ，3％のITサービスに強みを持つブローカーであり、経験年数・なぐ役 割を果たすことを目指している。同 社はtruliaやる物件数1.1億件、年間アクセス数63億回を誇る全米最

中国，4％

図3

Compassは2012年に創業された、エージェント向け

業当初はニューヨークの富裕層市場に注力していたが、めており、グループ全体ではデータベースに掲載されていその他，19％の±5%程度の精度で推定できると言われている。

（2）Compass

データを提供することで、買い手と不動産事業者とをつStreetEasyなどのプラットフォームもグループ傘下におさ

30

利用料

となりコミッションを得るなど多様である。後者は不動産に

MLSのデータをベースとした物件情報のリスティング・
サービスを提供している。情報収集の方法は地域によっテムである。
このシステムは、大量の不動産データを独自

同 社の主な収 益 源は図３に示す通り、 Premierて異なり、例えばMLS以外のローカルデータベースからのアルゴリズムで分析することで、物件の現在の推定価

Agent と呼ばれるエージェントの会員制度である。エー

情報を取得しているニューヨークや、ボストンのように複数格を割り出すことができるものである。根拠としているデータ

ジェントがZipcode（郵便番号）ごとに権利を購入するこのMLSから取得している地域などがある。
そのため、デー

はエリアや物件によって異なるが、例えば周辺の住宅販とで、そのZipcode内に所在する物件の画面にエージェ

タの集約や重複データの削除が必須である。
そのような

31

論点 2

データのクレンジング（精査）や正確性の向上を、テクノ集。加えて、民間調査会社等の調査報告書に掲載されこの仕組みにより、エージェント自らの取り扱い物件のなお、同社の従業員の約半数がデータ関連職であり、ロジーを用いることで可能としている。

ている証券化資産情報などから取得した情報も利用し、価格の正確性の確認や、顧客へのアドバイスの品質向

ユーザーエクスペリエンス（顧客体験）向上、バグ防止

加えて、エージェントの業務効率化ツールも提供してい

全米の商業用不動産の99％をカバーしている。データは上に役立てることができ、エージェントに情報公開のインセなどに取り組む技術チームや生データの入手・解析を主る。一般的にエージェントは様々な企業が提供するサー

継続的に更新されており、現在800万件のモーゲージ情ンティブを与えている。

に担当するデータサイエンティストチームがある。

ビスを組み合わせて使用するが、Compassは統合され報と2,000万件の売買情報を保有している。

米国の事例からみる
不動産テック業界が拡大・成功する要因

た自社ソリューションをエージェントに提供している点が同社の強みのひとつは、投資家の意思決定に活用できた情報を主に商業用不動産投資家向けに有償で提供特徴である。例えば、顧客とコンタクトをとるためのアプリ

るデータの正確性と更新速度である。掲載される情報はしている。新規投資検討の際、一般的にはエージェント

ケーションや、マーケット情報を提供するアプリケーション

全て自動で集計・処理されており、人の手が入っていない

経由で賃料水準を手に入れるが、必ずしも客観的なデーなどを自社開発しており、エージェントからのフィードバッ

ため迅速に更新できる。処理エンジンには異常値を識別タとは限らず、また新たなエリアに投資する際にはエー

これまで紹介したように、米国では様々なビジネスモデ

クを受けて常にアップデートを行っている。
またサポート専する機能が組み込まれており、これにより正確性も担保さ

ジェントとの接点が少ない。
このようなケースにおいて、同ルを持つ不動産テック企業が活躍している。事業規模も門部署が設置されており、ツールのサポートや営業支援・れている。加えて、類似物件（Comparative, Comps）
を社の客観的なリアルタイムデータが活用されている。
ま

従業員数が50人に満たないReonomyから、3,000人をアドバイス等を個別に受けることができる。
このようなツール

自動的に抽出する機能も特徴的である。

た、アセットマネジメントの観点では、保有資産の適切な超えるまでに成長したZillowまで幅広い。
このように不動

賃料水準の把握のために利用されている。

産テック業界が多様に拡大する要因として、以下のようなを利用して時間を有効活用することで、不動産購入希望者に対するコミュニケーションに集中できるようサポートして（4）Compstak

このようなサービスを提供している同社の強みは、エー

ものが考えられる。

Compstakはクローズドな商業用不動産の賃料に関ジェント等から提供された多様な形式のデータをAIをする情報を収集・提供している企業で、2011年にニュー使って24 〜 36時間以内に定形フォーマットに整理でき

ヨークで創業された。
その後、市場規模が大きく投資家

ることである。一方、情報提供時には加工や分析、マスキ

不動産テック企業がビジネスを拡大していくためには、
安

Reonomyは株式の分析ツールなどの開発経験があの数も多いサンフランシスコ、シカゴ、ワシントンDCなど

ングなどはせずに、生データそのものを提供している。
これ

定的な顧客の確保が不可欠である。
そのためには、不動産

るエンジニアを中心に2012年に創業されたスタートアッに拡大し、現在約27万件の物件について約150万件のは、ユーザー自身が分析できる形式での情報提供が付の市場規模が大きく取引が活発である都市で事業を拡大プ企業で、商業用不動産に関わる情報を集約・一元化

データを保有している。同社の特徴はエージェントおよび加価値であると考えているためである。

することが必須要件である。

したダッシュボードを運営している。事業機会の洗い出

アプレイザーがデータを提供し、見返りとして提供した情

しから意思決定までのプロセスを従来よりも迅速に実行

報の量と質に応じてデータを参照できる点であり、このよう可能にすることでアナリストの分析作業の効率化に貢献な仕組みは情報のクラウドソース・モデルと呼ばれる。

いる。
（3）Reonomy

32

Compstak Enterpriseは、エージェント等から収集しすることを目指し、土地（面積、ゾーニング等）、建物（建図４のように、同 社 は Compstak Exchangeによ

設年、リノベーションされた年、階数、建ぺい率等）、所有

り主にエージェントやアプレイザーなど仲 介 業 務に携者、売買履歴、抵当権、税金（固定資産税評価額等）なわるプレイヤーから商 業 用 不 動 産に関する情 報を収

どの情報を集約している。

集。収 集した情 報を有 償で機 関 投 資 家に提 供する起業の背景として、ホワイトハウスが推進した Open

Compstak Enterpriseにより収益を得ている。エージェ

Government Initiative の取り組みのもと、地方自治

ントはCompstakに自らの持つ情報（賃料、NOI〈Net

体が各種のデータ公開を始めたため、信頼性の高いOperating Income: 営業純利益〉、フリーレント期間な情報を入手可能となったことが挙げられる。同社はこれら

ど）を無料かつ匿名で、手入力、Excel, PDFなど自由のデータを集約する仕組みを開発し、現在は税務関連な形式でアップロードすることで、自分が提供した情報のデータや登記関連のデータなどそれぞれフォーマット等の量と質に応じたクレジットを取得し、クレジットを使って必

異なるデータを全米3,000以上のカウンティ（郡）から収要なときに情報を取得できる。

図4①大きな不動産市場

Compstakのサービス概要

CompstakExchandeCompstakEnterprise
情報

利用料

Compstak
主にエージェント

情報

情報

主に機関投資家33

論点 2
FR K 研究助成
不動産流通経営協会では、不動産分野における調査研究活動の一層の振興を図り、不動産業の発展に寄与することを目的として、不動産流通に関する調査研究を行う方々に助成を行っています。今回は平成28年度助成実績の中から、「IoTセンシングによる不動産物件価値の定量化・可視化」の概要を紹介します。

②オープンデータソース

おわりに

特にビッグデータ活用モデルの企業は、継続的に取得可能なデータソースが存在することが重要な要素にな

本稿では、不動産テック企業のうち「マッチングプラッ

る。特に公的データは無料かつ網羅的に利用可能なもトフォーム運営モデル」と「ビッグデータ活用モデル」にのであることから重要度が高く、複数の企業が公的デー焦点を当て、それぞれの事例について紹介・分析を行っタの有無を進出都市の判断基準として挙げている。例えた。

東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻・准教授

１．
はじめに

情報工学を取り巻く状況から山㟢 俊彦

業界成長率が他の業界と比べても有マッキンゼーが2015年12月に発表し望であるにも関わらず、あまりIT化が進た各業界のIT 化の状況＊1を見ると、んでいないとされている。
日本でも、他業

ばReonomyは、ニューヨーク市のオープンデータを活用

マッチングプラットフォーム運営の各社は、エンドユー

不動産の購入、賃貸の契約には常現在話題のフィンテック(FinTech)、す界が規制緩和によりどんどんIT化が進するところから事業を開始し、その後も事業エリアの拡大

ザから見ると一様に物件検索サイトであるが、ビジネスに不 安 感 がつきまとう。不 動 産は大きなわち金 融 分 野においてはほぼIT化

んでいる状況（例えば、保険業法の改に際して自治体のデータの公開状況を一つの判断材料

モデルや収益源、サービス提供のアプローチは異なる。

な買い物であるし、仮に賃貸であってもが完了している（図1）。

正にともなって可能になった保険のネッとしている。

Zillowは独自の価格推定といったコンテンツを元にユー引っ越しには大きな労力を必要とするたザーを集めることで、広告による収益化を可能としている。
③既存プレイヤーのテクノロジーへの理解

Compassは、エージェントの仲介手数料を収益源としつ

既存プレイヤーのテクノロジーへの理解度も重要な要

つ、エージェント向けソフトウェアを通じて業務効率化や素である。特に不動産業界においては、情報を持ってい営業支援を行うことで顧客とのコミュニケーションに充てる

るエージェント及び資金を持つ不動産投資家の理解と時間を増やすなどのメリットを提供している。

アナログな取引のイメージがあり、先端の情報技術が導入されているとは言い難い。
そのため業界で真面目に働く方には大変失礼な言い方になってしまうことをお許し頂きたいが、いち消費者の立がエージェントとの友好的な関係構築に腐心しており、ることでデータの加工や整理を効率的に行っている。様々場から言わせていただくと、安心感や納対話の機会を多く設けている。例えばCompstakは、エーな形式で提供されるデータを自動的に定型フォーマット

得感が得られにくいという問題がある。

ジェント等から情報を収集し、そのデータを投資家に販に落とし込む等の技術に優れており、それによってデータ

そこで筆者の研究室では、これまで下売するビジネスモデルが収益源であり、エージェントからの集約化や正確性・精度向上を可能としている。
そして、記のような不動産情報処理に関する研の情報収集が同社の付加価値を高めるための最も重要収集した情報を価格推定などの付加価値情報に変換す究を行ってきた。

な要素である。
そのため、エージェントへのセミナー等を頻ることで、収益源としている。
たが、米国でも不動産テックのサービスや企業は立ち上④ベンチャーサポート体制

がってきたばかりであり、確固たる事業やビジネスが確立さト販売）と比較すると、まだまだIT化に理が働く。
しかし、不動産というと旧来の

また、ビッグデータ活用の各社は、テクノロジーを用い

本稿では米国の不動産テック企業を例に取り上げてき

一方、不動産業界はGDPシェアやめ物件選びには失敗したくないという心

協力が不可欠である。
そのため多くの不動産テック企業

繁に実施し、情報公開のメリットを伝えている。

34

IoTセンシングによる不動産物件価値の定量化・可視化

Ⅰ IoTセンサーによる物件の住み心地定量化・可視化
Ⅱ 直感的な間取り検索
Ⅲ ユーザの好みを考慮したAIによる物件推薦

ベンチャー企業が成長するためには、出資者やアクれているわけではない。
そのため、今後もその動向は見極め

セラレーターなど成長を支援する企業の存在が不可欠ていく必要がある。
また、日米で不動産に関する制度や商による物件の住み心地定量化・可視化である。多くのベンチャー企業を輩出している西海岸や習慣、情報に対する意識や考え方の違い等は少なからずに関する取り組みを紹介する。
なぜ実業

北東部では様々なベンチャーキャピタルやアクセラレー

存在することも事実である。
そのため、米国で起きていることのを持たない大学の研究室で不動産のターが活躍している。

全てがそのまま日本に当てはまるものではない。
しかし一方で、研究を行っているのかと不思議に思わ

ニューヨークで不動産テック領域に特化しているアク

そのような違いはありつつも、米国では不動産テックのサーれる方もいるかもしれないが、次のようなセラレーターであるMetapropは、アクセラレーション・ベ

ビスによって、従来とは異なるサービス形態が登場している

背景に基づいている。

ンチャー投資・コンサルティングの3つの機能を持ち、不ことは確かであり、その影響や及ぼし得る可能性については

動産テック企業の成長を様々な側面から支援している。

冷静に客観的に把握することが重要である。

本稿では特にこのうち、IoTセンサー

図1 マッキンゼーが発表した各業界のIT 化状況。元記事から画像が消えているため、
http://www.lightninglab.co.nz/b2b-startups-this-is-your-roadmap/ より転載。

35

F RK研 究 助 成
よる業界改革の余地がありそうである。

である。不動産のデータの性質上仕方に温かいと思われるだろうか。
また、線路

SIMカードを用いてリアルタイムに長時⑤夜間や土日の人通りや騒音の程度た。図3（b）より、東向きの物件なのでまた、建築業界や医療分野ほどIT化のないことであるが、ポータルサイトではや幹線道路沿いの物件はどれくらい振間インターネット上にあるクラウド・サー⑥上下左右の生活音の程度

午前中日が入って明るくなるものの、午が進んでいないわけでもないので、ちょう表層的な条件しか提供されないし、短動があったりうるさかったりすると思われバに蓄積する。
クラウド・サーバに蓄積⑦ (国道・鉄道に面している物件など)

後からは500lx 程度まで明るさが落ちる

ど取り組みがし易い分野の一つと言えよ

時間の内見だけでは物件のすべてをるであろうか。同じ物件でも最上階は直することで利用者はセンサの情報を回う。

知ることはできない。大抵の場合、間取り

射日光の影響を受けて他の階の物件よ収しに回ることなくいつでもセンサの情報

欧米では、不動産テックはフィンテッが気に入ったとしても日当たりや騒音なり暑くなると言われているが、どれくらい暑にアクセスできる。
それだけでなく、パソ

計測例を幾つかご紹介する。図3に設置するときに我々も感じたことではある

クの次にくる有望な分野とされ、投資

ど住み心 地については未 知な部 分がいだろうか。安普請のアパートは2つ隣

コンやスマートフォンを用いて計測デー

示したのは東京都品川区高輪の閑静が、それが感覚値としてでなく、客観値と額 が 伸びている。例えば 米 国の例で多い。不動産で騒音に関するトラブルはの部屋の人のくしゃみの音が聞こえるな

タをグラフにしたり他の物件との比較をな住宅街に位置する中古マンション物

して示される意義は大きい。
また、10F

あるが、米 投 資データサービス会 社

大変多い。住み心地は一般的には営どという笑い話もあるが、それはどれくらいしたりするなどの分析・可視化を実現す件で、1971年に建設され、つい最近リの部屋は日の出とともに日が入り始める

CB Insightによると＊2、2012年には業担当の方に聞くしか方法がなく、客観

本当だろうか。

る。不 動 産 物 件での利 用を想 定した

ノベーションされた物件である。東向きが、3Fの部屋は、向かいにある建物のUSD$221Mに 過ぎなかった 不 動 産的・定量的な指標が存在しないのが現不動産物件は未知な部分が多いの

IoTセンサー、不動産の計測に利用での3Fと10Fの間取りが全く同じ物件の影響を受け、
日が入り始める時間は日のテック関連投資額（公開されたものの状である。一方、2章でご紹介するが、で我々は様々な不安や思い込みを持っきる汎用IoTセンサーは市場に多数存

各 部 屋にセンサーを設 置して測 定し出からかなり遅れる。
これは我々のセン

み）は2015年には$1,902M、2016年

我々消費者も様々な思い込みをしがちたり、噂を信じたりしがちである。客観在する[2][3] が、我々のIoTセンサーのには$2,665Mと爆発的な伸びで成長しで、それを打破するためにも客観的・定的・定量的なデータがあれば、そのデー

特徴は、①クラウドにリアルタイムに計ている。
このように、不動産テックはいま

量的な指標が求められる。
そこで、住みタがポジティブなものであってもネガティ

測データをアップロードするのでデータ投資の観点からも最も熱い分野の一つ

心地の定量化ができれば消費者の安ブなものであっても納得して物件を買っ

収集・集約のコストが極小である、②自である。

心感・納得感につながると考えている。

たり借りたりすることができる。
また、客観

由にセンサーの種類を増減することがで的・定量的なデータは不動産業者側にきるため設置場所や用途に応じてカスもメリットが有ると考えており、消費者のタマイズが容易である、③プログラムの思い込みで不当に敬遠されている物件

変更によって計測頻度を柔軟に変更すの価値を見直すことが可能であるし、価ることができる、④プログラムによって例

格差を説明する根拠となり得る。

えばセンサーデータのしきい値を超えた筆者の実体験から
筆者は地方出身であるため、大学進学以来何度も引っ越しを経験してきた。

２. IoTセンサーによる物件の住み心地定量化

日本では直接街の不動産屋を訪ねたり知り合いから紹介してもらったりする以皆さんは1つの物件内の窓付きの部

以上のような背景に基づき、安価な外は基本的にポータルサイトでの検索

屋と窓無しの部屋ではどちらが平均的

IoTデバイスを開発し、それを不動産物

温湿度センサーCo2濃度センサー

紫外線センサー照度・赤外線センサー
Homeasure 試作機（内部写真）

加速度センサー（Co2センサーの下）

図2 不動産物件の住み心地計測のための研究開発したIoT センサー。
フューチャースタンダードとの共同開発。

36⑧ 地震が起きたときの揺れ具合

ことがわかる。
また、明るさのピーク値は10Fのほうが高い。
これは、センサーを(a)

ときにアラートのメール等を出すことができる、という点にある。

件に設置して空間的・時間的に密なセ本研究開発によって下記の様な物

ンシングを行い、かつそれをリアルタイ

件の価値の定量化が可能になると期

ム・長期的にクラウド上に蓄積した上で待している。不動産物件の内見は、ほ分析・可視化することのできる技術を研んの数十分行われるのみであるため、そ究している[1]。
これにより、
これまで計測すの物件の諸条件を詳細に知ることは困ることのできなかった不動産物件価値・難である。
そのため、内見者は営業担

魅力を定量化・可視化することを可能に当の方に質問して様々な情報を得ようとすることを目指している。

する。例えば、下記の様な質問が想定

具体的には、
カメラ、
マイク、温湿度、振動などの問題の有無

(b)

される。

9軸加速度、照度、赤外線、紫外線の①日当たりはどの程度か

各種センサを有したデバイスを作成し②部屋の明るさはどうかた（図2参照）。
これを、空室中の不動③最上階や西側の部屋、断熱材の有産物件内に複数設置して例えば数日

無、築年数等の条件による、他の間以上にわたり24 時間の計測を行うこ

物件との温度差とを想定している。
そのデータを安価な④湿度や換気の状態(c)
図3 IoTセンサーによる計測結果。(a)計測実験を行った品川区高輪の中
古マンション物件、(b) 3Fと10F の日照時間・照度計測、(c)10F の物件の窓付き部屋と窓なし部屋における温度計測。

37

F R K研 究 助 成
サーを置いてみて初めて明らかになった合はそんなに多くないのに対し、首都高の品 質 評 価に有 用だと考えている。
まことで、部屋を昼間に内見するだけでは

速沿いの物件では騒音のピーク値はた、学校など人が多く集まる場所の環

なかなか気づくことができない。

低いものの騒音の時間割合は大きい。

境センシングにも展開中である[4]。

物件の価格差について検討する場

一方、線路沿い・幹線道路沿いの建合は、階数の違い以外にもこのような事物であってもそれらに面していない物件

実を考慮することができるようになる。図3

ではほとんど騒音がなく、品川の閑静な（c）に示したのは窓付きと窓無しの部

住宅街とほぼおなじ騒音レベルである。

屋の室 温の変 化の様 子である。断 熱「線路沿い・幹線道路沿いの物件はう対策度合いにもよるが、本物件では窓るさい」というのはこの物件に関しては一付きの部屋は外気温の影響を強く受け部思い込みであることがわかる。

るので冬場は窓無しの部屋よりも寒く、また日中と夜間の寒暖差が激しいことがわかる。
また、グラフには示せてないがindustries/high-tech/our-insights/digitalamerica-a-tale-of-the-haves-and-havemores

3.まとめ＊2 https://www.cbinsights.com/blog/
real-estate-tech-startup-funding/

ＦＲＫコミュニケーション第5号では、不動産テックにスポットを当
当協会でも小生を含む2名が米国に出張して、ニューヨークとシア
トルで不動産テック企業のインタビューに臨みました。テックの素養はあるのか？そもそも英語が話せるのか？という疑問へのお答えは控

Kiyoharu Aizwa, Satoshi Toriumi,

えますが、現地の空気を肌で感じる大変貴重な機会をいただきまし

Mikihara Hayashi,“Measurement

た。
テックの人材と不動産の人材が自分たちのアイディアをすり合わ

and Evaluation of Comfort Levels of

せてベンチャービジネスを立ち上げていく、流動性の高さやスピード

Apartments Using IoT Sensors,”IEEE

本稿では、我々が行っているIoTセン

編・集・後・記てた記事をいくつか掲載しました。

[1]Yuki Obuchi, Toshihiko Yamasaki,

3Fと10Fでは日中・夜間とも平均で1度ほど温かいこともわかった。

＊1 h t t p : / / w w w . m c k i n s e y . c o m /International Conference on Consumer
Electronics (ICCE2018), pp. 864-869,

感を実感しました。
このような話になると、米国に比べて日本は遅れている、不動産業

線路沿い・幹線道路沿いの物件でもサーによる物件の住み心地定量化・可計測を行った。線路沿い・幹線道路沿視化について研究例をご紹介した。
ビッいの物件であっても一般的にはほとんど

グデータ、IoT、機械学習・AI など要

揺れないことがわかった。
また、図4に示

素技術やデータ集めの仕組みが成熟

閲覧)

すとおり、実際に線路側・道路側に直接してきたお陰で、不動産に関する様々[3]オ ム ロ ン 環 境 セ ン サ：http://www.

しょうか。米 国のエージェントも顧 客とのコミュニケーションの時 間を面している部屋は、一般に信じられていな研究が可能となりつつある。国内ではomron.co.jp/ecb/products/sensor/増やすために、不動産テックによる生産性アップを指向しているとのる通りそれなりの騒 音がある。60dBを

各種勉強会や学会における企画セッ

special/environmentsensor/(2017 年3 月
5 日閲覧)

こと。仕事の本来の目的を見失わず、不動産テックは「道具」に過超えると一般的に「騒音」と言われ、65

ションなどで不動産業界、学術界の連[4]大渕友暉, 山崎俊彦, 鳥海哲史, 林幹久,

〜 70dBで1m先にある掃 除 機と同じ携も深まりつつある。

野 澤 祥 子, 高 橋 翠, 遠 藤 利 彦, 秋 田 喜 代 美,

騒音であるとされている。鉄道沿いの物開発したIoTセンサーは住宅のセン

件では鉄道が通るとき、瞬間的にうるさくシングにとどまらず、例えばオフィスビル

なるので1日のうち騒音を感じる時間割の環境管理、ホテル・病院などの客室

Las Vegas, USA, Jan.12-14, 2018.

はＩＴ化が進んでいない…などと、漠然とした不安を覚えたり、肩身の[2]NETATMO パーソナルウェザーステーショ

狭い思いをしたり、何とも居心地の悪さを感じます。確かに技術の発ン：https://www.netatmo.com/product/
weather/weatherstation(2017 年2 月1 日

展に目を見張りますが、一方でお客さまと直接対面してビジネスを進めるという不動産流通業の本質はこれからも変わらないのではないでぎないと割り切って（開き直って？）、もやもやとした不安を吹き払いたいものです。

"IoTカメラによる保育施設での環境計測と行動

このほかに二地域居住や若者のコンパクトマンションニーズなども分析," 2017年度映像メディア処理シンポジウ

取り上げました。住まい方や生き方の多様性にもぜひご注目ください。

ム (IMPS 2017), P5-8, 2017.

（Ｆ）

FRKコミュニケーション
2018年夏季号＜通巻5号＞
発行日
発行人

2018年7月25日

一般社団法人 不動産流通経営協会〒105-0001 東京都港区虎ノ門3-25-2 虎ノ門ＥＳビル5階
Tel．03-5733-2271
Fax．03-5733-2270
https://www.frk.or.jp

図4 IoTセンサーによる騒音計測結果。品川区高輪の閑静な住宅地、品川区北品川の線路沿い、港区南青山にある首都高速沿い。窓を締め切った状態で測定。

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企画・編集協力

株式会社不動産経済研究所

レイアウト・デザイン

株式会社タクトデザイン事務所

印刷

株式会社東伸社

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Fudosan Ryutsu Keiei Kyokai

不動産物件の情報交換、不動産流通に関する調査研究、諸制度の改善に取り組んでいます。