不動産経済分析研究会

不動産市場の透明性向上に向けた
不動産価格指数の整備に関する動向について

2015年11月4日
株式会社野村総合研究所
コンサルティング事業本部
上級研究員／上級データサイエンティスト
博士（経済学）

谷山 智彦〒100-0005
東京都千代田区丸の内1-6-5 丸の内北口ビル

目次

これまでの政府内での不動産価格指数の整備の動向
不動産価格指数の分析手法
最近の研究動向
今後の政府による取り組みへの期待

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1

国土交通省「不動産価格指数」

国土交通省は、年間約30万件の不動産取引価格情報に基づいた指数を作成・公表
 年間約30万件の住宅・マンション等の取引価格情報をもとに、全国・ブロック別・都市圏別に、毎月の不動産価格を指数化した「不動産価格指数（住宅）」の本格運用を2015年3月に開始。
国土交通省「不動産価格指数」の開発経緯

経緯
我が国経済における不動産の資産額は約2,500兆円（ＧＤＰの約5倍）
迅速な金融・マクロ経済政策発動のためには、不動産市場の動向を測るバロメータ－（不動産価格指数）が不可
欠。不動産投資市場の活性化にも寄与。

金融・経済危機からの反省と、不動産価格指数の迅速な公表要請
2007年からの欧米発金融危機からの反省点：不動産価格の変動とマクロ経済への影響を的確に把握できず、長期経済停滞を招いた。
→国際通貨基金（IMF）等がG20諸国に対し、共通の国際指針に基づく不動産価格指数の迅速な作成・公表を要請（多数の国際機関が協力して指針を作成し、2011年5月公表）。

 日本銀行、金融庁、内閣府、総務省、法務省等と緊密に連携し、国際指針に沿った不動産価格
指数（住宅）を開発
 平成24年8月より、不動産価格指数（住宅）の試
験運用を開始※商業用不動産の指数についても平成24年度から検討を開始。

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運用により期待される効果○全国・地域毎の不動産価格の動向を毎月把握○不動産市場の過熱や冷え込みの適時・的確な把握により財政・金融政策に寄与○不動産市場における透明性向上により、国内外の投資家や個人による不動産取引の活性化
出所）国土交通省

2

国土交通省「不動産価格指数」

2010年から約5年の開発期間を経て、試験運用から本格運用へと移行
国土交通省「不動産価格指数」の沿革
時期
2010年3月

沿革• 国土交通省「不動産価格情報の整備に関する研究会（仮称）準備会合」の開催

・・・
2011年5月• IMFやEurostatが、Residential Property Price Indices Handbookを策定

・・・

2012年8月• 不動産価格指数（住宅）の速報版指数の試験運用の開始

2013年1月• 不動産価格指数（住宅）の確報版指数の試験運用の開始

・・・• アンケート調査における電子回答の導入• 速報版指数の公表の迅速化 （約5ヶ月から約3ヶ月へ短縮）
2014年1月• アンケート調査票の修正 （区分所有建物における建物総階数、改装の有無、方角等の新規項目の追加）• マンション指数の説明変数追加 （速報版指数と確報版指数の説明変数が同じに）・・・• 東京都の過去系列（更地・建物付土地のみ）の追加（1998年4月から2008年3月分の10年間を追加）
2014年4月• アンケート調査票の修正 （今後の利用目的等の新規項目の追加）

・・・
2015年3月• 不動産価格指数（住宅）の本格運用の開始

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出所）国土交通省

3

国土交通省「不動産価格指数」

住宅と商業用不動産を分離させ、取引から約3ヶ月で指数を推計・公表
国土交通省「不動産価格指数（住宅）」の概要
試験運用
速報

本格運用

確報

対象取引

商業地・工業地等も含む
全ての宅地・区分所有建物の取引

公表系列名• 住宅総合• 更地・建物付土地• マンション

対象地域• 全国• ブロック別• 都市圏別• 東京都• 全国• ブロック別• 都市圏別算出期間•2008年4月より•2008年4月より

３ヶ月

１２ヶ月

３ヶ月

毎月
•国際ハンドブックに準拠したヘドニックア
プローチ
2008年度の算術平均を100として基準化
パルグレイブ式

毎四半期

毎月

同左

同左

同左
同左

2010年の算術平均を100として基準化
フィッシャー式（2010年度固定基準※）取引月から公表までの期間
公表頻度
推計方法
基準時点
ウェイト算式住宅地における
全ての宅地・区分所有建物の取引• 住宅総合• 更地• 建物付土地• マンション

商業用不動産を除く、全ての住宅取引（公共主体による取引データを除く）• 住宅総合• 住宅地• 戸建住宅• マンション
• 全国• ブロック別• 都市圏別• 東京都（島嶼部を除く）、大阪府、愛知県• 2008年4月より• 東京都の住宅総合・マンションは2007年4月、住宅地・戸建住宅は1984年4月より• 大阪府及び愛知県の住宅総合・マンションは2007年4月、住宅地・戸建住宅は2000年4月より※ウェイト算式は住宅総合指数及び都市圏別指数のみで用いる。また2008年度から2009年度までの接続指数は今回は作成しない。
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出所）国土交通省

4国土交通省「不動産価格指数」

国際ハンドブックに準拠した推計方法とするため、ヘドニック・アプローチを採用
 IMFやEurostat等が策定した「Residential Property Price Indices Handbook」に記載されている手法に準拠し、ヘドニック・アプローチを採用している。
国土交通省「不動産価格指数（住宅）」の推計方法
𝑡
まず、時点𝑡における不動産𝑛の取引価格を𝑝𝑛𝑡 とする。また、個々の不動産𝑛は、𝐾個の属性𝑧𝑛𝑘を有していると仮定する。いま、全体として、

1,2, ⋯ , 𝑇期にわたるデータがあるとして、そのうちの𝑟期から始まる𝜏期間を 𝑟, 𝑟 + 𝜏 − 1 と表す。ここで𝜏期間を「Window 期間」と呼び、𝜏はWindow の長さを示す。たとえば、𝜏を 12 ヶ月として、第 1 期を 2008 年 4 月とすれば、まずは[1, 12]期間として 2008 年 4 月から 2009 年
3 月まで推計を行い、次は[2, 13]期間として 2008 年 5 月から 2009 年 4 月までの期間で推計を行う。
そこで、 1, 𝜏 , 2, 𝜏 + 1 , ⋯ , 𝑟, 𝑟 + 𝜏 − 1 , ⋯ , [𝑇 − 𝜏 + 1, 𝑇]期間に対し、以下のモデルを逐次的に適用する。
𝜏ln 𝑝𝑛𝑡 = 𝛽0 +𝐾𝑡𝛽𝑘 𝑧𝑛𝑘+ 𝜖𝑛𝑡

𝛿 𝑡 𝐷𝑡 +𝑡=1

𝑘=1

ここで、それぞれの変数は以下の通りである。
𝑝𝑛𝑡：時点𝑡における不動産𝑛の取引価格

𝛽0

：定数項

𝛿

𝑡

：𝑡期における時間ダミーのパラメータ𝐷 𝑡 ：時間ダミー変数（取引時点は 1、それ以外では 0 となる（ただし基準時点は 0））𝛽𝑘：住宅の属性𝑘のパラメータ（ただし、𝜏期間内では変化しないものとする）𝑡
𝑧𝑛𝑘：時点𝑡における不動産𝑛の属性𝑘の属性値

𝜖𝑛𝑡

：誤差項

ただし、lnは自然対数を示し、𝑡 = 1,2, ⋯ , 𝜏（全体が1,2, ⋯ , 𝑇期からなるデータのうち、ある一部の𝜏期間を取り上げて、その𝜏期間の先頭期から順に番号を付したもの）である。
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出所）国土交通省

5国土交通省「不動産価格指数」

ヘドニック・アプローチの課題と言われていた「市場の構造変化」を捉えつつ、過去に公表した指数値の改訂を避けるため、Rolling Windowによる推計を実施
国土交通省「不動産価格指数（住宅）」の推計方法
次に、全期間1,2, ⋯ , 𝑇期のうち𝑟期から始まる𝜏期間[𝑟, 𝑟 + 𝜏 − 1]に上記モデルを適用して得られた時間ダミーのパラメータ𝛿 𝑡 を、𝑟期を明示
𝑟+1
𝑟+𝜏−1
𝑟
的に記し、𝛿(𝑟), 𝛿(𝑟), ⋯ , 𝛿(𝑟)と表す。

図表 Window 毎の時間ダミーのパラメータ
t

r
1

1

2

3

⋯

𝜏

1
𝛿(1)

2
𝛿(1)

3
𝛿(1)

⋯

𝜏
𝛿(1)

2
𝛿(2)

3
𝛿(2)

⋯

𝜏
𝛿(2)

𝜏+1
𝛿(2)

3
𝛿(3)

⋯

𝜏
𝛿(3)

𝜏+1
𝛿(3)

𝜏+2
𝛿(3)

⋯

⋯

⋯

⋯

2
3
⋯

𝜏+1

𝜏+2

𝑇−𝜏+1

⋯

⋯

𝑇−𝜏+1

⋯

⋯

⋯

𝑇−𝜏+1
𝛿(𝑇−𝜏+1)⋯

T𝑇
𝛿(𝑇−𝜏+1)

𝜏2
ここで、全期間のうちの最初の 1, 𝜏 期間の対数価格指数 𝑞𝑟 𝑟 = 1,2, ⋯ , 𝜏 を、𝑞1 = 0, 𝑞2 = 𝛿(1), ⋯ , 𝑞𝜏 = 𝛿(1)と定義すると、次の𝑞𝜏+1 は、
𝜏+1𝜏
𝑞𝜏+1 = 𝑞𝜏 + (𝛿(2)− 𝛿(2))と書ける。

具体的には、対数から真数に戻した品質調整済みの価格指数 𝑃𝜏+1 は、次のようになる。
𝜏+1
exp 𝛿(2)
𝑃𝜏+1
𝜏
=
exp
𝛿
×
(1)
𝜏
𝑃1
exp 𝛿(2)

したがって、第 1 期を基準点とした場合、第 1 期と第𝜏 + 1期の価格比は、最初の Window 期間の最終時点（第𝜏時点）の時間ダミーパラメ
ータの推定値と、次の Window 期間の最終時点から数えて 2 時点目（第𝜏時点、第𝜏 + 1時点）の時間ダミーパラメータの推定値によって計算することが可能である。
上記の作業を全ての Window 期間に逐次的に適用することで、基準時点を 1 とした、全期間についての品質調整済価格指数を得ることができる．
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出所）国土交通省

6国土交通省「不動産価格指数」

不動産取引価格情報から、不動産価格指数の算出までの一連の流れ
国土交通省「不動産価格指数」の推計フロー
データクリーニング処理
範囲定義データ

登記異動情報

不動産取引価格情報
GIS情報の付与

更地と建物付土地の分離
住宅と商業用の分離

ジオコーディングによって駅からの距離等の変数を追加
更地、建物付土地、区分所有建物の３用途を抽出
住宅地、戸建住宅、マンションの３用途を抽出

説明変数の追加

築年数、面積、階数、対数価格等の各種数値変数を追加
法人ダミー、月次ダミー等の各種ダミー変数を追加

データクリーニング

欠損値を有する取引の除去
データクリーニング処理範囲に基づいた取引の除去

推計用データセット

基本統計量の計算

Rolling Window型時間ダミー変数法（ヘドニック法）による推計処理

品質調整済住宅価格指数の推計（片側対数形）

基本統計量

ウェイトデータ

用途別指数

用途別指数

（サンプル数）（固定、変動）（ブロック別）（都道府県別）

加重平均処理住宅総合指数

全国指数

用途別指数

（ブロック別）（用途別）（都市圏別）

住宅総合指数

住宅総合指数（全国）（都市圏別）

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フィッシャー式による上位指数の作成

出所）国土交通省

7

国土交通省「不動産価格指数」

本格運用移行時のデータ生成プロセスの改善に伴い、説明変数も一部修正
不動産価格指数（住宅）の本格運用で採用されている説明変数

不動産
の特性

広さ

近さ
新しさ

説明変数
面積
部屋の地上階数
建物延床面積
建物総階数
最寄り駅からの距離
都道府県内主要駅
からの直線距離
築年数
改修済み
所在する地域
区域区分・地域区分

地域性

取引条件

速報（3ヶ月）
更地・
建物付 マンション
土地○○○

本格運用（3ヶ月）

更地

建物付
土地

○

○

○

○
○

○

○
○
○

○
○

○

○

○
○

直線距離

直線距離

道路距離

道路距離

道路距離

直線距離

直線距離

直線距離

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

○

○
○
○

○

○

○
○
○

○

○

○
○
○

都道府県

都道府県

都道府県

都道府県

都道府県

市区町村

市区町村

市区町村

マンション

住宅地

戸建住宅

マンション

○
○

○

○

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

市街化区域

市街化区域

市街化区域

市街化区域

市街化区域

用途地域

用途地域

用途地域

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

法人のみ

法人のみ

法人のみ

道路（道路法上の道
路及び区画街路）に接しているか否か
南向きか否か
取引主体の属性

確報（1年）○

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出所）国土交通省

8国土交通省「不動産価格指数」

全国・ブロック別・都市圏別・一部の都道府県別に、
住宅総合・住宅地・戸建住宅・マンションの取引価格指数の系列を公表
 日本全国を対象に、不動産の取引価格に基づいて、月次で公表されている指数は日本初となる。
 それぞれのウェイトは、フィッシャー式によって計算されている。
不動産価格指数（住宅）の上位指数への加重平均方法
地域に関する上位集約
全国指数

用途に関する上位集約
都市圏別価格指数

全国

南関東圏

住宅総合指数

名古屋圏

京阪神圏

住宅総合

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

北
海
道

東
北

関
東

北
陸

中
部

近
畿

中
国

四
国

九
州
・
沖
縄

埼
玉
県

千
葉
県

東
京
都

神
奈
川
県

岐
阜
県

愛
知
県

三
重
県

京
都
府

大
阪
府

兵
庫
県

住
宅
地

戸
建
住
宅

マ
ン
シ
ョ
ン

公表指数

非公表指数

注）全国の住宅総合指数は、用途別の全国指数を加重平均することで算出している。
出所）国土交通省

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国土交通省「不動産価格指数」

1980年代からの時系列データも提供され、バブル期を含む月次指数は世界でも珍しいデータの更なる過去遡及期間

試験運用

本格運用

更なる追加公表（予定）1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

試験運用
（速報）

住宅総合
全国
ブロック別 更地・建物付土地
都市圏別 マンション
住宅総合
東京都

更地・建物付土地
マンション

住宅総合
全国
更地
試験運用
ブロック別
（確報）
都市圏別 建物付土地
マンション
住宅総合
全国
住宅地
ブロック別
都市圏別 戸建住宅
マンション
住宅総合

東京都

住宅地
戸建住宅
マンション

本格運用

住宅総合
大阪府

住宅地
戸建住宅
マンション
住宅総合

愛知県

住宅地
戸建住宅
マンション

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出所）国土交通省

10

国土交通省「不動産価格指数」

実際の取引データに基づくと、より高頻度に、迅速に、不動産市場の動向が把握可能に
不動産価格指数（住宅、東京都）と地価公示（東京都、住宅地）の推移
400

350

300

250

200

150

100

50

0
1984年1月

1986年8月

1989年3月 1991年10月 1994年5月 1996年12月 1999年7月

2002年2月

住宅地価格

住宅総合価格

戸建住宅価格Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.

マンション価格

2004年9月

2007年4月 2009年11月 2012年6月
地価公示（東京都、住宅地）

出所）国土交通省、（公社）東京都不動産鑑定士協会

11

目次

これまでの政府内での不動産価格指数の整備の動向
不動産価格指数の分析手法
最近の研究動向
今後の政府による取り組みへの期待

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12不動産価格指数の分析手法

そもそも、なぜ不動産の価格指数を作るのは難しいのか？
 不動産の価格指数は、株式に見られる日経平均株価や東証株価指数（TOPIX）、通常の消費財に見られる物価指数等と異なり、その作成方法には留意が必要となる。
日経平均株価の推移

鶏卵価格の推移

25,000140
120

20,000100
15,00080
60

10,000

40
5,000
20
0
00/01 01/03 02/05 03/07 04/09 05/11 07/01 08/03 09/05 10/07 11/09 12/11 14/01
出所）Bloomberg

000/01 01/03 02/05 03/07 04/09 05/11 07/01 08/03 09/05 10/07 11/09 12/11 14/01
注）2010年=100出所）総務省統計局「消費者物価指数」

同一の資産もしくは財・サービスが、高頻度で取引されている為、その価格変化を捉えやすい
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13不動産価格指数の分析手法

不動産は、個々の資産の個別性が強く、市場の流動性も低いため、価格変化を捉え難い
 不動産は、他に同一の資産が存在せず、高頻度で取引されていない。そのため、不動産価格指数を作成するためには、個々の不動産の品質を調整する必要がある。
不動産市場の特徴
時点1

時点2

全
く
同
じ
不
動
産
は
絶
対
に
存
在
し
な
い

・・・

時点t

時点t+1

時点t+2

価格変化が一定の時間間隔で観測できない

平均値
中央値等

平均値
中央値等

平均値
中央値等

平均値
中央値等

平均値
中央値等

平均値
中央値等

単純な平均値・中央値は、適切に不動産市場の動向を示しているのか？
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14不動産価格指数の分析手法

不動産価格指数を作る主な方法
平均値・中央値（mean or median price indexes）
 不動産の取引価格の平均値ないしは中央値を指数とする方法。
 不動産をエリア・タイプ毎に層化し、層毎に作成した指数を集約する「Stratification」もある。

ヘドニック法（Hedonic regression methods）
 取引価格を被説明変数、属性情報を説明変数とする回帰モデルを構築し、品質調整済の価格指数を作成する方法。
 エリア・タイプ毎に異なる指数を作成し、Stratificationと組み合わせることで集約する「Stratified Hedonic index」もある。

リピート・セールス法（Repeat sales regression methods）
 同一物件の複数回にわたる取引情報から、不動産価格の経年変化を把握する方法。

SPAR法（Sales price appraisal ratio method）
 鑑定価格を基準時点価格、基準時点以降の取引価格を比較時点価格とし、両者の比率を計算することで基準時点から比較時点への価格変化を把握する方法。
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15不動産価格指数の分析手法

品質調整の為には、多数のメリット・デメリットを踏まえて手法を検討する必要がある
不動産価格指数を作る主な手法のメリット・デメリット
作成手法

主なメリット

主なデメリット

平均値・中央値

異なるタイプの住宅、地域毎に価格指数を作成することができる。
個別物件毎の質的変化を調整していない（減耗、修繕）。
ユーザーに対する説明が容易な手法である。
売買取引を正しく層化するために個別物件の属性情報を必要とする。
層（Stratification）の設定に応じて物件構成を調整できる。
仮に層化の粒度が粗い場合、物件構成の変化による指数への影響が大きくなる。
層（Stratification）の設定に合意が確立されている限り、安定的な手法である。

ヘドニック法個別物件の属性情報を詳細に利用可能な場合、ヘドニック法による 大量の属性データを必要とするため、実装には多大な費用を要する。
指数はサンプル変更や質的変化の双方を調整することが可能。減耗 不動産価格の水準、トレンドが地域によって異なる場合、十分に地域問題、修繕問題に対応するために、大規模修繕の実施の有無、実施 性をコントロールすることが困難である。
時期についての詳細な情報が必要となる。
方法論自体は安定性が高いが、属性データや関数形等の選択において選択肢が多数あり、その選択によって指数の動き自体が大きく
ヘドニック法による指数は、物件タイプ、地域毎に適用することが可能である。Stratificationは追加的な利点を有する。
変わってしまう可能性がある。したがって、大量のメタ・データが必要ヘドニック法は土地・建物に分割した指数を作成する際も適用可能で となる。
ある。
ヘドニック法の基本的考え方は理解されやすいが、技術的側面の詳細についてはユーザーへの説明が困難である。
リピート・セールス法は、住所以外の属性情報を必要としない。
推計作業の実施、指標作成は低コストで実行可能。

リピート・セールス法

SPAR法

利用可能な価格情報を全て利用しているわけではないという点において非効率である。
質的変化に対応できない。（修繕問題、減耗問題）
再販データにはサンプルセレクションバイアスが伴う。
用途や地域などを細かく設定した場合、サンプル数が少ないために指標を作成できない事態も発生しうる（特に月次インデックスの場合）
新規データを追加する度に過去の指標もリバイスされるため、永遠に確定しない。（never ending revision問題）

SPAR法は標準的な手法であり、伝統的な指数理論とも整合的であ 質的変化に対応できない。（修繕問題、減耗問題）
る。
SPAR法による指標の品質は、鑑定価格の品質に依存するが、鑑定
個別物件の属性情報は必要としない。必要データは鑑定価格と取引 評価のプロセス等の透明性は必ずしも高くない。
価格のみである。これらの価格情報は多くの国で国土政策担当省庁 属性データを全く使用しないため、SPAR法は全国一律の指数作成
で作成・保管されており、たいていの場合全ての取引を網羅している。 にしか適用できない。
リピート・セールス法よりも多くの価格データを使用するため、サンプ
ルセレクションバイアス問題を軽減できる。

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出所）Eurostat(2013) “Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs)”

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目次

これまでの政府内での不動産価格指数の整備の動向
不動産価格指数の分析手法
最近の研究動向
今後の政府による取り組みへの期待

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最近の研究動向

近年では、さらに新しい不動産価格指数の推計方法も多数提案されている
 不動産価格指数を推計する主な手法は、ヘドニック・アプローチとリピートセールス法の２つ。
 それぞれの手法には幾つかの課題が存在するが、それらに対する解決策も研究されている。

ヘドニック・アプローチ：除外変数バイアスや、市場の構造変化を捉えられない等という課題
 市場の構造変化に対してはShimizu, et. Al(1999,2002,2007)が、Rolling Windowによる推計方法を提案。
 Machado and Mata(2005)は、Quantile regressionによって不動産価格の分布に注目する方法を提案。

リピートセールス法：サンプル・セレクション・バイアスや、経年劣化や改修の効果を捉えられない等という課題
 McMillen(2012), Deng, McMillen and Sing(2012,2014)が、Matching Methodを提案。

 また、不動産価格指数そのものの推計方法だけではなく、いわゆる「ビッグデータ」を用いた不動産市場の経済分析も数多く研究が行われている。

次頁以降で、それらについて簡単にご紹介。

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最近の研究動向

無数の不動産インデックスが官民で提供されているが、情報の「偏在」と「遅延」により、利用者にとって必ずしも利便性の高い指数となっていない
 不動産情報の保有主体は、各所に幅広く分散しており、その収集に係る物理的・時間的なコストが大きい。
 また、十分な情報が適時・適切に提供されておらず、瞬時の意思決定に活用できない。
不動産関連情報のレイヤー（イメージ）

主な不動産関連インデックスの頻度とタイムラグ
行政が保有

国土情報

土地利用情報

地価情報

不動産取引情報

不動産
投資情報

民間が保有

対象

調査名称

調査主体

頻度 タイムラグ

土地

地価公示

国土交通省

年1回

約3ヶ月

土地

都道府県地価調査

都道府県

年1回

約3ヶ月

土地

相続税路線価

国税庁

年1回

約6ヶ月

土地

市街地価格指数

日本不動産研究所

年2回

約2ヶ月

住宅

マンション・建売市場動向

不動産経済研究所

毎月

約2週間

住宅

IPD/リクルート住宅価格指数

MSCI

毎月

約3週間

住宅

不動研住宅価格指数

日本不動産研究所

毎月

約2ヶ月

住宅

不動産価格指数（住宅）

国土交通省

毎月

約3ヶ月

オフィス 最新オフィスビル市況

三鬼商事

毎月

約1週間

オフィス オフィスマーケットレポート

三幸エステート

毎月

約2週間

利回り

不動産投資家調査

日本不動産研究所

年2回

約2ヶ月

利回り

ARES Japan Property Index

不動産証券化協会

毎月

約3ヶ月

利回り

IPDジャパン月次インデックス

MSCI

毎月

約4ヶ月

注）速報値と確定値がある場合、タイムラグは速報値までの期間を示している
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最近の研究動向

実際に、政府が公表するインデックスには、大きなタイムラグがある 公的統計として公表される各種指標には、公表までのタイムラグがあり、足元の状況が分からない。
消費者物価指数（CPI）、国内総生産（GDP）、地価の対前年同期比(%)の推移
4
3
2

CPI

1
0
-1
-2

-3
152000/1

2001/1

2002/1

2003/1

2004/1

2005/1

2006/1

2007/1

2008/1

2009/1

2010/1

2011/1

2012/1

2013/1

2014/1

2015/1

2001/1

2002/1

2003/1

2004/1

2005/1

2006/1

2007/1

2008/1

2009/1

2010/1

2011/1

2012/1

2013/1

2014/1

2015/1

10

5

GDP

0

-5
-10
-15

-20
42000/1
2

0

地価

-2

-4

NOW

-6

-8
2000/1

2001/1

2002/1

2003/1

2004/1

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2005/1

2006/1

2007/1

2008/1

2009/1

2010/1

2011/1

2012/1

2013/1

2014/1

2015/1

Source: CAO, MLIT

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最近の研究動向

日本におけるリアルタイム性のあるビッグデータを用いた主な経済分析例
日本におけるリアルタイム性のあるビッグデータの経済分析への応用例

検索データ（Google等）

 マンションの注目度の可視化（Google）
 東日本大震災後の旅行取扱額の推計（日本銀行）
 Yahoo! JAPAN景気指数の作成（Yahoo!） 商業施設の人気度、アイドルのコンサートの移動需要（NAVITIME）
 不動産アテンション指数（野村総合研究所）

テキストデータ（NEWS, SNS等）

 SNSによる評判解析（ホットリンク）
 経済センチメント指標（エコノミックインデックス） Twitterセンチメント指標（NTTデータ）
 ニュース記事データに基づく投資ファンド運用（三菱UFJ信託等）
 不動産センチメント指数（野村総合研究所、日経BP）

スキャナーデータ（POSデータ等）

 東大渡辺研究室・日経日次物価指数（ナウキャスト）
 T-Point指数（CCC、東京大学）
 SRI一橋大学消費者購買指数（一橋大学）
 KOMTRAX（コマツ建機）

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最近の研究動向「日経不動産マーケット情報」に基づいた日本の不動産市場の「センチメント指数」
 ニュース記事に含まれる市場の雰囲気はリアルタイムに把握でき、市場の先行指標となる可能性がある。
不動産センチメント指数の推移
8

6

30%

不動産センチメント指数

東京オフィス賃料の変化率
20%

4
10%

2

0

0%

-2
-10%
-4
-20%
-6

-8
2004年1月-30%
2005年1月

2006年1月

2007年1月

2008年1月

Property Market Sentiment Index (left-hand scale)2009年1月

2010年1月

2011年1月

2012年1月

2013年1月

Average Rents of Newly-built Buildings in Tokyo CBDs (yoy, right-hand scale)

出所）谷山智彦・本間純・川口有一郎「不動産市場における情報伝播：価格先行指標としてのニュース記事とインターネット検索量」ジャレフ・ジャーナル、2014年12月.
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最近の研究動向

検索エンジンでの「ある特定の商業施設」に関する検索回数は、
まさに人々の関心度の推移をリアルタイムに示す
Weekly Google Search Volumes for Commercial Properties in Japan
100
Omotesando Hills
Tokyo Midtown
80

Shin-Marubiru
akasaka Sacas

Hikarie
60

Sky Tree

40

20

0
0

24

48

72

96

120 144 168 192 216 240 264
Elapsed Week after the Peak Seach Interest

出所）谷山智彦「不動産市場の現在予測：ビッグデータから読み解く不動産市場」知的資産創造、2013年9月号.
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288

312

336

360

384

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目次

これまでの政府内での不動産価格指数の整備の動向
不動産価格指数の分析手法
最近の研究動向
今後の政府による取り組みへの期待

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今後の政府による取り組みへの期待

不動産市場の透明性の向上のため、不動産に係る「オープンデータ」を整備すべき
 不動産市場に係る情報整備は、不動産取引価格情報の整備等に伴い、近年は飛躍的に向上している。
 しかし、改善すべき点は数多く残されている。
 特に、Volume、Velocity、Veracityについては、抜本的な改善が必要。
 また、不動産価格指数の推計時には、最終的な価格指数「以外」の貴重な情報も生産されているはずであり、不動産
市場の透明性を向上させるValueやVisibility、Varietyのある情報の提供が必要。
不動産に係る情報整備が持つべき項目、時点、特性（イメージ）

過去の情報
価格情報
品質情報
環境情報

取引情報

現在の情報

未来の情報

不動産に係る情報が持つべき特性

Volume（量）Variety（多様性）
Velocity（速度）Veracity（正確性）
Value（価値）Visibility（可読性）・・・・・・
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今後の政府による取り組みへの期待

不動産に係る情報産業（Real Estate Tech産業）を育成すべき
 金融業界における「FinTechの衝撃」と同じく、不動産業界においてもReal Estate Tech産業が生じつつある。
 海外においては、急速に発展する「テクノロジー」と「ビッグデータ／オープンデータ」を用いて、不動産の取引・評価・業務に数々のイノベーションを起こすベンチャー企業や新サービスが次々と誕生。
 日本においても、新しい産業として「Real Estate Tech」を育成し、不動産の情報生産機能を向上させるべき。
Real Estate Tech産業の３つの方向性
不動産の取引を支援する
Transaction

Real EstateTech

不動産の評価を支援する

Valuation

Operation

不動産業務の効率性を向上させる
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今後の政府による取り組みへの期待

不動産情報の整備が進めば、日本においても「Real Estate Tech産業」が誕生するはず 海外においては、不動産テクノロジー企業（Real Estate Tech）に対するベンチャー投資が過熱している。
世界における不動産テクノロジー（Real Estate Tech）に対するベンチャー投資の推移
800

80
Raised ($mn)# of Rounds (RHS)

700

70

600

60

500

50

400

40

300

30

200

20

100

10

0

0
Q1

Q2

Q3
2010

Q4

Q1

Q2

Q3
2011

出所）TechCrunch（2014年10月28日）より作成
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Q4

Q1

Q2

Q3
2012

Q4

Q1

Q2

Q3
2013

Q4

Q1

Q2

Q3

Q4

2014

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