164 土地総合研究 2017年夏号

研究ノート

インターネット利用、不動産テックが住宅取引に与える影響

白川 慧一
大越 利之

1. 背景と目的
本格的な人口減少時代を迎えた日本においては、住宅の権利移転に必要な人員は最低 16 名から 4～
5 名に、＄125,000 の住宅の売買のモデルケースで既存の住宅ストックの活用、そのための既存住宅

仲介手数料は＄7,500（6％）から＄4,375（3.5％）

流通市場の活性化が求められている。住宅取引をに、総取引費用は＄11,000 から＄4,900 になると活性化するためには、売主、買主、仲介業者との推計している。

間に存在する情報ギャップを克服し、マッチングを促進することが重要である。

住宅取引におけるインターネット利用の定量的な影響評価を行う最初期の実証研究の一つである

住宅取引におけるインターネット利用がますまZumpano, Johnson and Anderson(2003) は 、 NAR

す拡大する中で、近年、IT を用いて不動産業の新(National Association of Realtors：全米不動産

たなサービスを提供する「不動産テック（Real協会)が 1999 年に行った売主・買主へのアンケー

Estate Tech、ReTech）」が広がりつつある。不動ト調査をもとに、インターネット利用が、買主に産テックによる物件情報・取引の透明化や、物件よる物件探索時間を短縮しない代わりに、物件ご査定・業者選定・契約等の自動化、売主と買主のとの探索時間を短縮することで、買主がより多くマッチングの促進は、住宅取引の活性化、とりわの物件を探索可能とすることを明らかにしている。

け既存住宅流通の活性化に貢献することが期待さ

Ford, Rutherford and Yavas(2005)は、テキサれるものの、
その効果は十分に検証されていない。

ス州ダラス、フォートワース周辺 MLS(Multiple

本研究では、アンケート調査をもとに、インタ

Listing Service)の48,280 件の住宅売買データをーネット利用が住宅取引にもたらす影響を明らかもとに、インターネット上の物件は売れるまでににするとともに、今後不動産テックの普及がもた

6 日程度余計に時間がかかること、また平均でらす影響を推測することを目的とする。

＄2,900 ほど高値となることを明らかにしている。
Richardson and Zumpano(2012)は、上述の NAR

2. 住宅取引におけるインターネット利用の 1999 年調査に加えて、2006 年調査、2009 年調2-1. 米国における先行研究

査の 3 時点で、インターネット利用が買主探索の米国では 1990 年代後半から、インターネットが効率性に与える影響の有意性の変遷を比較検証し住宅取引における情報コスト、取引コストを下げ、ている。その結果、(1)物件探索の時間は、売り手

迅速な取引と仲介サービス需要低減による低い手市場の時に比べて買い手市場の時により長くなる

数料率を実現すると論じられていた。例えば Baen

こと、(2)高齢者や初取引の買主は、市況に関わら

and Guttery(1997)は、テクノロジーの導入によりずインターネットを使わない傾向にあること、(3)

土地総合研究 2017年夏号 165

高額物件の買主、転勤時の買主、遠距離の買主がプ企業の誕生が相次いでいる。日本における不動よりインターネットを使う傾向にあることを明ら

産テックの類型化の試みとしては、サービスの便

かにしている。

益で分類する谷山(2016a, 2016b)や中川(2017)、
1

いずれの実証研究 も、住宅取引におけるインタ

川戸(2017)、佐久間(2017)、取引段階ごとに分類

ーネット利用が、単に探索時間の短縮をもたらすする西尾(2017)、収益確保の方法で分類する河本のではなく、探索する物件の増加、探索する範囲(2016)などがある。しかしながら、これら整理にの拡大など、探索の質の向上をもたらすことを示

おいては、不動産テックという言葉自体に厳密なしている。しかしながら、日本の住宅市場におい定義がされている訳ではなく5、既存のインターネてこれを検証した研究は見られない。

ットを利用した住宅取引サービスとの違いは明らかではない。

2-2. インターネット利用と不動産テックの違い

そこで、既存のレポートや新聞雑誌記事、スタ

住宅取引におけるインターネット利用は、日本ートアップ企業の検索サイト6をもとに、日本におにおいても 1990 年代後半から既に進んでいた。
例

いて不動産テックと呼ばれる事例を、平成 28 年 8

えば不動産流通経営協会(FRK)が立ち上げた不動

月から 9 月にかけて 26 事例収集し、従来からのサ

2

産の検索サイト Homenavi（1997 年～）以外にも 、ービスと比較した（表 1）。その結果、不動産テッ

週刊賃貸(CHINTAI)（1996 年～）、
HOME ADPARK（1996

クの新しさは次の 3 点に整理できる。

年～）、SUUMO（1996 年～；当時は住宅情報、ISIZE）、

表 1 日本における不動産テックの事例

HOME'S（1997 年～）、at home（1999 年～）などの「Amazon リフォームストア」（アマゾンジャパン株式会社）「IESHIL（イエシル）」（株式会社リブセンス）「ietty」（株式会社 ietty）「ウチコミ！」（株式会社アルティメット総研）「ウチノカチ」（おうち研究所）「おうちダイレクト」（ヤフー＆ソニー不動産）「ノマド」（イタンジ株式会社）「VALUE」（イタンジ株式会社）「カウル」（株式会社ハウスマート）「Gate.」（リーウェイズ株式会社）「コムるくん」（ハウスコム株式会社）「GEEO」（株式会社おたに）「スマート内覧」（株式会社ライナフ）「Smoola（スモーラ）」（マンションリサーチ株式会社）「TATERU（タテル）」（株式会社インベスターズクラウド）「Do！BANK（ドゥ！ バンク）」（株式会社ハウスドゥ）「houzz（ハウズ）」「ハウスログ」（株式会社 houselog）「HowMa（ハウマ）」（株式会社コラビット）「Bing 不動産」（マイクロソフト株式会社＆株式会社リクルート
住まいカンパニー）「ふじたろう」（プロパティエージェント株式会社）「HOME’S プライスマップ」（株式会社ネクスト）「マンションマーケット」
住まいサーフィン「マンションマップ」（スタイルアクト株式会社）「リノベる。」（リノベる株式会社）「LIMIA（リミア）」※順不同。社名、サービス名は調査時点のもの。

民間の物件検索サービスや、マザーズオークショ
ン（2000 年～）などの物件をオンラインで直接取引する不動産オークションサイトが存在していた
3。不動産流通研究所(2001)によると、2001 年時

点で、
不動産情報サイトは 3000 以上立ち上がっており、人工知能（A.I.）を使った不十分な・疑わしい物件情報をチェックするシステムや、ユーザ
ーの希望条件に応じた自動マッチングシステムを導入している企業も存在した4。
不動産テックは、2000 年代後半から米国を中心に拡大し、国内においても 2015 年頃から、IT 企
業を中心とした異業種からの参入、スタートアッ1

この他にも、インターネットの普及が仲介業者の利益、取引費用などに与える影響に関する研究もいくつか存在する。Zietz et al.(2011)参照。
2
浅見(1997)、八木(2001)もあわせて参照。なお、全国
宅地建物取引業協会連合会（全宅連）会員の一部の宅建協会支部では、インターネットによる物件情報の公開の取り組みを行っていた。東京での取り組みは不動産流通研究所(2001)を、関西での取り組みは不動産流通近代化
センター(1998)を参照。
3
いずれも各運営会社ホームページの会社情報の沿革に基づく。
4
営業支援向けの不動産価格査定サービスも当時から提供されていた。不動産流通研究所(2002b)参照。

5

同様に谷山(2016a)は、不動産テックには厳密な定義は未だ確立されておらず、IT を用いて不動産関連サー
ビスを進化させようとするスタートアップ企業や新規サービスを指す幅広い概念となっていると指摘する。
6
Wantedly（https://www.wantedly.com/）、Creww（https://creww.me/ja）にて、「不動産」と「IT」をキーワードに検索した。

166 土地総合研究 2017年夏号

第一に、深層学習の発達により、地域に関わるの際、第 2 段階の説明変数にはインターネット利

莫大な情報、明文化されにくい経験と土地勘を用を追加すると同時に、バイアスの有無を検証す

A.I.が学習することで、それまで人間が行っているために逆ミルズ比を追加している8。

た物件査定・見積、マッチング、専門業者選定な

そこで本研究も、アンケート調査をもとに、第どを代替できるようになった。第二に、電子署名

1 段階では物件探索時のインターネット利用の有による契約のオンライン化や、スマートコントラ

無を被説明変数としたプロビット分析を行い、第クトが可能になった。第三に、自動価格推定、レ2 段階では物件の探索範囲または取引にかけた時

コメンデーション、VR などの遠隔サービス、スマ間を被説明変数とした OLS 推定を行うという 2 段

ートロック等の IoT を活用したセルフ内覧などに

階推定により、日本においてインターネット利用

より、買主が物件の情報により迅速、安価かつ公が住宅取引に及ぼす影響を明らかにする。その上正にアクセスしやすくなった。

で、不動産テックがもたらす影響を分析する。

以上のように、不動産テックは、住宅取引におけるインターネット利用の応用の一つではあるも

3. 日本の物件探索におけるインターネット利用のの、従来からのサービスと異なり、利用者が仲アンケート調査は、2017 年 1 月に(株)インテー

介業者に頼まずとも不動産に関わる情報やサービジのオンライン調査モニターを対象に、インタースを直接受けられるようになることで、情報コスネットを通じて行った。
全国の 20 歳以上の不動産

トや取引コストの低下に加えて、売主が自ら物件

取引経験者（住宅用の不動産に限定し、事業用不を査定し売却の判断ができるようになるほか、買動産（倉庫、店舗、工場等）を除外）を対象とす

主が取引においてより有利となる情報を得られるるため、事前調査（スクリーニング）を実施した。

7

ようになると考えられる 。しかしながら、こうし

1583 名に調査依頼し、有効回答数は 1082 名（回た影響を検証した実証研究はほとんど見られない。

収率 68.4％）であった。そのうち、家を売買したのは 535 名、家を借りたのは 547 名であった。

2-3. 本研究のアプローチ

表 2 回答者の属性

Zumpano, Johnson and Anderson(2003)が指摘す＜性別＞るように、物件を探索する際にインターネットを

男性
女性
計

利用した群の回答においては、インターネット利

度数
597
485
1082

％
55.2
44.8
100.0

用以外の潜在的な物件探索スピードへの影響要因＜年齢＞

によるバイアスが生じている可能性がある。そこ

20-29 歳
30-39 歳40-49 歳50-59 歳
60-69 歳
70 歳以上計

で彼らは、サンプル選択や内生性のバイアスを検証するため、
Heckman の 2 段階推定を用いている。
具体的には、第 1 段階でインターネット利用を被説明変数としたプロビット分析を行い、第 2 段階
で買主による物件探索時間、または平均物件訪問

度数
48
241
359
267
138
29
1082

％
4.4
22.3
33.2
24.7
12.8
2.7
100.0

数を被説明変数とした OLS 推定を行っている。そ7

不動産テック登場以前においても、インターネットの普及が消費者をより有利な立場にする側面があるとの指摘が見られる。北村(2002)は、例えばバイヤーズエー
ジェントなど、インターネットによりユーザーが自由に物件を探すことが出来るようになることで、
「売り手＞
買い手」
、
「貸し手＞借り手」と偏っていた力関係が、顧客側に傾く動きが加速していると指摘する。

8

Ford, Rutherford and Yavas(2005)は、第 1 段階で物件の Web 掲載の有無を、第 2 段階で掲載期間または売却価格を被説明変数として、同様の分析を行う。
Richardson and Zumpano(2012)は、Zumpano, Johnson andAnderson(2003)と同一の被説明変数を用いて分析している。

土地総合研究 2017年夏号 167

表 3 物件の探索方法（複数回答）

不動産業者の店舗に直接出向く
インターネットで探す
新聞等の折り込み広告を見る
住宅情報誌・雑誌で探す
家族・友人・知人の紹介で以前からつきあいのある業者からの紹介で現地を通りかかって
その他

合計(N=1082)584 (54.0%)
489 (45.2%)
233 (21.5%)
216 (20.0%)216 (20.0%)92(8.5%)
158 (14.6%)
29(2.7%)

家を売買した(N=535)228 (42.6%)
161 (30.1%)
185 (34.6%)
123 (23.0%)
123 (23.0%)55 (10.3%)
103 (19.3%)
18(3.4%)

家を借りた(N=547)356 (65.1%)
328 (60.0%)
48(8.8%)
93 (17.0%)
93 (17.0%)
37(6.8%)
55 (10.1%)
11(2.0%)

不動産業者の店舗に直接出向く
新聞等の折り込み広告を見る
住宅情報誌・雑誌で探す
家族・友人・知人の紹介で以前からつきあいのある業者からの紹介で現地を通りかかって(Fisher's Exact Test) ***: p<0.01, **: p<0.5, *: p<0.1

なお、家を売買した人よ
り家を借りた人の方が、イ
ンターネットを利用した割合が高い。
表 4 は、インターネット
利用と他の物件探索の方法との併用関係を見たもので

表 4 他の物件探索の方法との併用関係
インターネットで探した(N=489)
324(55.5%)
113(48.5%)
136(63.0%)
51(23.6%)
29(31.5%)
62(39.2%)と大きな差がある。

インターネットで探さなかった(N=593)
260(44.5%)
120(51.5%)
80(37.0%)
165(76.4%)
63(68.5%)
96(60.8%)

ある。インターネットで物***件を探した人は、同時に「店舗に直接出向く」
「雑誌で探

***
***
***

す」可能性が有意に高い。
反対に、同時に「家族・友人・知人の紹介で」「つきあいのある業者の紹介で」物

調査の結果を表 3 に示す。不動産を探すとき、件を探している可能性は有意に低い。インターネ

インターネットで探すと回答したのは 45.2％でット利用は、店舗や雑誌などの既存のサービスを9あった 。もっとも、本調査はインターネットを通代替するものではなく、補完する関係にある可能

じて行われているため、普段インターネットを用性が示唆される。

いない人の物件探索の方法までは明らかに出来な

2-2.で収集した日本の不動産テック 26 事例のい。インターネットで物件を探すという回答の割

うち、いずれかを知っている人は 194 名（17.9％）、

合にはバイアスが含まれる可能性に注意が必要でう ち 実 際 に 利 用 し た こ と が あ る 人 は 22 名ある。

（11.3％）、全体に対する比率は 2.0％であった。
10

米国での調査結果 と比較すると、新聞や雑誌と回答がわずかであるため、不動産テックの利用のいった従来型のメディアについては、新聞が米国有無を被説明変数とした直接推定は困難である。

20％に対し日本 22％、雑誌が米国 13％に対し日本

そこで本研究では、今後不動産テックによって変20％と、日米でほとんど違いがない一方で、イン化が予想される項目を通じて、不動産テックがイ

ターネットの利用率は米国 92％に対し日本 45％

ンターネット利用、住宅取引に与える影響を間接

9

不動産流通経営協会(FRK)の 2016 年度不動産流通業
に関する消費者動向調査では、インターネットの利用率
は住宅購入者の 81.1％となっている。この調査は、1
都 3 県の住宅を購入した世帯を対象に、郵送にて行われており、調査対象、調査方法の違いが本調査とのインターネット利用率の違いをもたらしていると考えられる。
当該調査結果は、https://www.frk.or.jp/suggestion/
2016shouhisha_doukou.pdf を参照。
10
Real Estate Tech Trends - Annual Report 2016
http://propertiesonline.com/Reports/annual-real-estate-trends-report.pdf
米国での調査結果における、家を探す際に利用した情報源（複数回答）は、インターネット 92％、仲介業者
87％、道路脇の広告 51％、オープンハウス 48％、モバ
イルアプリ 57％、
モバイル検索 54％、
動画サイト 29％、新聞 20％、雑誌 13％。

的に推測する。
前出の議論に従えば、不動産テックは、今まで仲介業者頼みであった不動産に関わる情報やサービスを直接受けられる点が異なると考えられる。
それゆえ、住宅取引において、(1)買主・借主が、売主・貸主の方がより有利だと思っているほど、(2)営業マンから入手した物件情報を信用していないほど、あるいは(3)公開情報を信用しているほど、不動産テックを利用する傾向が強まるという仮定のもと、これら変数の物件の探索範囲、取引にかけた時間への影響を検証する。

168 土地総合研究 2017年夏号

表 5 変数の概要
変数名
データの形式
ネット利用
不動産探索時にインターネットを利用＝1、利用せず＝0。
＜直近の不動産取引経験＞
Ln 売買価格家を売った価格、または買った価格（売買両方を行った場合はその平均価格）の対数（単位：円）。
Ln 賃貸価格
家を借りた価格の対数（単位：円）。
取引時間
取引にかけた時間。1～5 の順に長い時間をかけている。
探索範囲
物件の探索範囲。1～5 の順に遠くまで探索。その他＝0 扱い。
時期
取引の時期が昔になればなるほど 1～6 まで増加。
戸建てダミー
取引した物件の種類が一戸建て＝1、共同住宅・その他＝0。
物件の規模取引した物件の規模。各回答を中間値の 25 ㎡、63 ㎡、88 ㎡、113 ㎡、138 ㎡、151 ㎡と変換。
自宅目的ダミー
取引の目的が自宅目的＝1、自宅以外＝0。
資金調達の方法が、ローン利用＝1、全額自己資金・その他＝0。
ローンダミーａ）
直接取引ダミー
直接取引＝1、仲介業者を利用・その他＝0。
＜不動産テックによる影響の推計のために追加した変数＞
売り手有利(情報)ａ） 売買では、その物件を元々よく知っている売り手の方が買い手より有利（そう思う＝5～思わない＝1）。
売り手不利(処分)ａ） 売買では、その物件を最終的には処分しなければならない売り手の方が買い手より不利（そう思う＝5～
思わない＝1）。
貸し手有利(情報)ｂ） 賃貸では、その物件を元々よく知っている貸し手の方が借り手より有利（そう思う＝5～思わない＝1）
貸し手不利(収益)ｂ） 賃貸では、その物件を最終的には誰かに貸さないと収益が得られない貸し手の方が借り手より不利（そう思う＝5～思わない＝1）。
不動産業者は、売り依頼、買い依頼のどちらに熱心に対応するか（売り熱心＝2～買い熱心＝－2）。
売り依頼有利ａ）
友人ダミー(価格)
友人ダミー(設備)
特に 1 番参考にした意見（いずれも、参考にした＝1、それ以外＝0）。
友人ダミー(場所)
・情報 3 分類
営業ダミー(価格)[価格について／住宅の機能・設備について／物件の建っている場所について]
営業ダミー(設備)・主体 3 分類（家族を基準とする）
営業ダミー(場所)[友人・知人ダミー、営業マンダミー、公開情報ダミー（書籍、新聞雑誌、不動産業者のホームペー
公開ダミー(価格)
ジの情報、国・自治体ホームページの情報、インターネット上の匿名の情報、その他）]
公開ダミー(設備)
公開ダミー(場所)＜FS 項目＞
大都市圏ダミー
居住地域が三大都市圏（埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、愛知県、京都府、大阪府、兵庫県）＝1、それ以外＝0。
年齢
回答者の年齢の実数（単位：歳）。
世帯年収
回答者の世帯年収。各回答を中間値の 50 万円、150 万円、250 万円、350 万円、450 万円、550 万円、650
万円、750 万円、850 万円、950 万円、1250 万円、1750 万円、2000 万円と変換。わからない、答えたくないという回答は、一番回答の多かった「500 万円未満」と同じ 450 万円に変換。
a)売買でのみ説明変数に加える。b)賃貸でのみ説明変数に加える。

4. インターネット利用が住宅取引に与える影響

ーンを利用する場合ほど、インターネットを利用

4-1. 作業仮説

すると考えられる。また、世帯年収が高いほど、変数の概要は表 5 の通りである。直近の住宅取

自宅用ではない場合ほど、機会費用を削減するた引において、家の売買を行ったサンプルと、家をめにインターネットを利用すると考えられる。

借りたサンプルを分け、売買価格・賃貸価格の回インターネットへの慣れ親しみも要因の一つで答のあったサンプル（売買 521 件、賃貸 524 件）ある。若年層ほど、また物件を最近取引した場合

11を抽出して分析を行う 。

ほど、インターネットを利用すると考えられる。

住宅取引におけるインターネット利用を高める

一方で、仲介業者を用いない直接取引であれば、理由の第一は、情報コスト、取引コストの削減でインターネットを利用しなくなると考えられる。

ある。
第 1 段階では、引っ越しの距離が遠いほど、

第 2 段階では、先行研究に倣えば、インターネ

より沢山の物件に直面する大都市圏や小規模な物

ット利用は物件探索の範囲、取引にかけた時間に件、共同住宅の場合ほど、より沢山の物件を探索

対し正に作用すると考えられる。

する高額物件の買主ほど、あるいは同時に住宅ロ

逆ミルズ比が有意であれば、モデルに含まれない探索範囲・取引時間に影響を与える要因が存在

11

分析には R 3.4.0 を用いた。

することを意味する。

土地総合研究 2017年夏号 169示す。なお、第 2 段階で

表 6 分析結果（売買データ）

切片
Ln売買価格時期
戸建てダミー
物件の規模
自宅目的ダミー
ローンダミー
直接取引ダミー大都市圏ダミー
年齢
世帯年収
ネット利用
逆ミルズ比
N
log likelihood
R2
修正R2
F値

（第1段階）プロビット
被説明変数：ネット利用
係数 標準誤差1.159 0.546 **0.012 0.054-0.297 0.051 ***-0.359 0.144 **0.003 0.002
0.141 0.137
0.138 0.191-0.133 0.180
0.236 0.134 *-0.019 0.008 **0.187 0.322

521-274.12（第2段階）OLS推定
被説明変数：取引時間 被説明変数：探索範囲
係数 標準誤差
係数 標準誤差2.732 0.441 ***1.717 0.454 ***0.093 0.044 **0.007 0.044

1.031

0.379
0.007
0.002
0.020
-0.005-0.019

VIF

説明変数から外した。

0.138 ***
0.002 ***
0.127
0.153
0.170
0.131

0.018
0.001
0.239
0.397
-0.145
0.217

0.142
0.002
0.130 *
0.173 **
0.161
0.128 *

1.277
1.167
1.046
1.048
1.044
1.136

-0.498 0.224 **0.302 0.134 **-0.015 0.159
521-0.160
0.408
0.265
521

0.301
0.145 ***
0.164

1.017
1.202
1.381

0.083
0.065
4.601

0.047
0.028
2.488

***

は、
「時期」と「年齢」をネット利用には、いずれも仮説通り、時期が負に、戸建てダミーが負に、大都市圏ダミーが正に、年齢が負に、それぞれ10％有意で作用した。
取引時間を被説明変数とした OLS 推定では、売買価格が正に、戸建てダミーが正に、物件の規模***係数と標準誤差は、Huber-White の頑健標準誤差による。***: p<0.01, **: p<0.5, *: p<0.1

が正に、世帯年収が負に、

表 7 分析結果（賃貸データ）

ネット利用が正に、それ切片
Ln賃貸価格時期
戸建てダミー
物件の規模
自宅目的ダミー
直接取引ダミー大都市圏ダミー
年齢
世帯年収
ネット利用
逆ミルズ比
N
log likelihood
R2
修正R2
F値

（第1段階）プロビット
被説明変数：ネット利用
係数 標準誤差0.221 0.509
0.099 0.090-0.194 0.039 ***-0.461 0.154 ***0.001 0.002
0.353 0.162 **-0.358 0.193 *-0.041 0.120
0.000 0.006
0.579 0.381

524-318.60（第2段階）OLS推定
被説明変数：取引時間 被説明変数：探索範囲
標準誤差
係数 標準誤差係数
1.355 0.474 ***2.642 0.665 ***0.216 0.073 ***-0.043 0.113

VIF

1.056

ぞれ 10％有意で作用した。
価格の高い物件ほど、物件の規模が大きいほど、また戸建ての方が、取引

0.006-0.171-0.112-0.0550.005-0.283
0.223
0.139
524
0.064
0.048
3.907

0.002 ***
0.161
0.178
0.105
0.005
0.260
0.103 **
0.254

***

0.000
0.130
-0.0360.093-0.005-0.261
0.126
0.649
524

0.002
0.189
0.228
0.121
0.006
0.414
0.132
0.312 **

1.235
1.305
1.185
1.037
1.297
1.158
1.130
1.892

0.015
-0.0030.847

係数と標準誤差は、Huber-White の頑健標準誤差による。***: p<0.01, **: p<0.5, *: p<0.1に時間がかかっている。
また、世帯年収が高いほど時間をかけない傾向にある。逆に、ネット利用
は取引時間を有意に増やしている。なお、逆ミルズ比は有意ではなかった。
探索範囲を被説明変数とした OLS 推定では、自なお、Zumpano, Johnson and Anderson(2003)

宅目的ダミーが正に、ローンダミーが正に、大都は、Wooldridge の方法に従い、第 1 段階と第 2 段

市圏ダミーが正に、ネット利用が正に、それぞれ階で説明変数は同一とはせず、少なくとも第 2 段

10％有意で作用した。自宅目的で物件やローンを

階では変数を 1 つ以上外さなければならないと指探す場合の方が、また、大都市圏の居住者の方が、摘しており、本研究もこれに倣い、第 2 段階では、より広範囲を探索している。ネット利用は、探索

第 1 段階では有意で第 2 段階では有意にならなか範囲を広げる結果となった。なお、逆ミルズ比はった説明変数を外していく。加えて、第 2 段階で有意であった。

の逆ミルズ比による不均一分散を考慮するため、以下では頑健標準誤差を用いている。

4-3. 分析結果（賃貸データ）
家を借りたサンプルの分析結果を表 7 に示す。

4-2. 分析結果（売買データ）
家の売買を行ったサンプルの分析結果を表 6 に

なお、第 2 段階では、「時期」と「戸建てダミー」
を説明変数から外した。

170 土地総合研究 2017年夏号

ネット利用には、時期が負に、戸建てダミーが業ダミー(場所)が正に 10％有意で作用した。場所

負に、自宅目的ダミーが正に、直接取引ダミーがについて営業マンの意見に頼る人ほど、取引に時

負に、それぞれ 10％有意で作用した。戸建て賃貸

間がかかっている。なお、他の変数の有意性は不の場合はインターネットがあまり使われない傾向変であった。

にある一方で、自宅目的の賃貸の場合にはインターネットをより使う傾向にある。

探索範囲を被説明変数とした OLS 推定では、切片と大都市圏ダミーの有意性が消滅し、売り手有取引時間を被説明変数とした OLS 推定では、賃利(情報)が正に、営業ダミー(場所)が正に、公開貸価格が正に、物件の規模が正に、ネット利用がダミー(設備)が負に、それぞれ 10％有意で作用し正に、それぞれ 10％有意で作用した。価格の高いた。売り手有利と考える人ほど、場所について営物件ほど、また物件の規模が大きいほど、取引に業マンの意見に頼る人ほど、探索範囲が広がる一

時間がかかる。ネット利用は、賃貸においても取方で、住宅設備について公開情報を参考にする人

引時間を有意に増やしている。なお、逆ミルズ比

ほど探索範囲が狭まる。

は有意ではなかった。
探索範囲を被説明変数とした OLS 推定では、逆ミルズ比のみ有意となったが、F 値が有意とはならなかった。

5-3. 分析結果（賃貸データ）
家を借りたサンプルの分析結果を表 9 に示す。
なお、第 2 段階では、時期、戸建てダミーに加えて、自宅目的ダミー、友人ダミー(価格)、営業ダ

5. 不動産テックによる住宅取引への影響の推計

ミー(設備)、
公開ダミー(価格)、
公開ダミー(場所)

5-1. モデルの修正を説明変数から外した。

追加した変数の概要は表 5 の通り。4.と同様、ネット利用には、貸し手不利(収益)が負に、友直近の住宅取引において家を売買したサンプルと人ダミー(価格)が負に、
公開ダミー(場所)が正に、家を借りたサンプルは別々に分析する。

それぞれ 10％有意で作用した。貸し手の方が有利

3-3.での議論より、住宅取引において、売り手と思う人ほど、価格について友人の意見に頼らな有利・貸し手有利と思っているほど、営業マンのい人ほど、場所について公開情報を参考にする人

情報を信用していないほど、あるいは公開情報をほど、インターネットをより使う傾向にある。な

信用しているほど、不動産テックの利用を通じてお、他の変数の有意性は不変であった。

インターネット利用が高まると考えられる。

取引時間を被説明変数とした OLS 推定では、公開ダミー(設備)が正に 10％有意で作用した。住宅

5-2. 分析結果（売買データ）
家の売買を行ったサンプルの分析結果を表 8 に設備について公開情報を参考にする人ほど探索時間がかかっている。

示す。なお、第 2 段階では、時期、戸建てダミー

探索範囲を被説明変数とした OLS 推定では、公に加えて、売り依頼有利を説明変数から外した。

開ダミー(設備)が正に有意となったが、F 値が有

ネット利用では、変数追加前と比べて切片、大都市圏ダミーの有意性が消滅した。一方で、売り手有利(情報)が正に、売り依頼有利が正に、公開
ダミー(価格)が正に、それぞれ 10％有意で作用した。売り手有利と思う人ほど、また価格について
公開情報を参考にする人ほど、インターネットをより使う傾向にある。
取引時間を被説明変数とした OLS 推定では、営意にはならなかった。

土地総合研究 2017年夏号 171

表 8 分析結果（売買データ）

切片
Ln売買価格時期
戸建てダミー
物件の規模
自宅目的ダミー
ローンダミー
直接取引ダミー大都市圏ダミー
年齢
世帯年収
売り手有利(情報)売り手不利(処分)売り依頼有利
友人ダミー(価格)
友人ダミー(設備)
友人ダミー(場所)
営業ダミー(価格)
営業ダミー(設備)
営業ダミー(場所)
公開ダミー(価格)
公開ダミー(設備)
公開ダミー(場所)
ネット利用
逆ミルズ比
N
log likelihood
R2
修正R2
F値

（第1段階）プロビット
被説明変数：ネット利用
係数 標準誤差0.366 0.754-0.007 0.059-0.286 0.055 ***-0.339 0.153 **0.003 0.002
0.138 0.139
0.222 0.196-0.218 0.186
0.186 0.142-0.021 0.008 ***0.196 0.358
0.267 0.082 ***-0.060 0.077
0.134 0.059 **-0.434 0.322
0.251 0.289
0.266 0.250
0.035 0.179-0.180 0.204
0.124 0.195
0.576 0.217 ***-0.090 0.274-0.018 0.256521-258.98（第2段階）OLS推定
被説明変数：取引時間 被説明変数：探索範囲
係数 標準誤差
係数 標準誤差2.089 0.597 ***0.507 0.610
0.089 0.043 **0.008 0.044

1.056

0.409
0.008
0.009
0.100
0.012
-0.0430.134 ***
0.002 ***
0.126
0.154
0.171
0.128

0.067
0.001
0.226
0.441
-0.118
0.202

0.140
0.002
0.126 *
0.169 ***
0.160
0.125

1.288
1.190
1.050
1.104
1.098
1.145

-0.4900.110
0.002

0.234 **
0.085
0.076

-0.128
0.239
0.053

0.291
0.086 ***
0.077

1.027
1.272
1.061

-0.085-0.0360.167
0.154-0.1770.503
0.251-0.188
0.296
0.242
0.003
521

0.275
0.269
0.270
0.163
0.166
0.178 ***
0.221
0.261
0.231
0.135 *
0.149

-0.2060.151-0.1400.091-0.171
0.447
0.292-0.530
0.020
0.367
0.295
521

0.269
0.209
0.273
0.167
0.176
0.174
0.223
0.244
0.239
0.144
0.157

1.410
1.419
1.280
1.669
1.868
1.731
1.953
1.886
1.919
1.274
1.909

0.111
0.074
2.965

***

0.089
0.051
2.328

**
**
**
*

VIF

***

係数と標準誤差は、Huber-White の頑健標準誤差による。***: p<0.01, **: p<0.5, *: p<0.1

表 9 分析結果（賃貸データ）

切片
Ln賃貸価格時期
戸建てダミー
物件の規模
自宅目的ダミー
直接取引ダミー大都市圏ダミー年齢
世帯年収
貸し手有利(情報)貸し手不利(収益)
友人ダミー(価格)
友人ダミー(設備)
友人ダミー(場所)
営業ダミー(価格)
営業ダミー(設備)
営業ダミー(場所)
公開ダミー(価格)
公開ダミー(設備)
公開ダミー(場所)
ネット利用
逆ミルズ比
N
log likelihood
R2
修正R2
F値

（第1段階）プロビット
被説明変数：ネット利用
係数 標準誤差0.621 0.614
0.086 0.088-0.196 0.041 ***-0.478 0.160 ***0.001 0.002
0.336 0.164 **-0.395 0.191 **-0.038 0.126
0.000 0.006
0.540 0.377
0.055 0.077-0.181 0.083 **-0.621 0.260 **-0.182 0.268
0.417 0.258
0.028 0.210-0.279 0.213
0.224 0.211
0.301 0.263-0.055 0.297
0.568 0.265 **524-300.39（第2段階）OLS推定
被説明変数：取引時間 被説明変数：探索範囲
係数 標準誤差
係数 標準誤差
1.431 0.521 ***2.627 0.734 ***0.205 0.069 ***-0.054 0.112

VIF

1.047

0.006

0.002 ***

0.001

0.002

1.275

-0.183-0.0480.002-0.1620.031-0.071

0.176
0.104
0.005
0.232
0.066
0.075

0.026
0.085
-0.006-0.3260.116-0.070

0.216
0.120
0.006
0.390
0.085
0.103

1.111
1.050
1.311
1.064
1.097
1.128

-0.0770.036-0.028

0.253
0.238
0.123

0.135
0.117
-0.025

0.246
0.250
0.171

1.625
1.584
1.330

-0.191

0.121

0.097

0.163

1.398

0.397

0.147 ***

0.349

0.186 *

1.236

0.177
0.204
524

0.105 *
0.222

0.116
0.451
524

0.130
0.237 *

1.219
1.971

0.084
0.057
3.100

***

0.022
-0.0070.770

係数と標準誤差は、Huber-White の頑健標準誤差による。***: p<0.01, **: p<0.5, *: p<0.1

172 土地総合研究 2017年夏号

6. 結論と今後の課題
住宅の売買においてインターネット利用は、取引時間を有意に増やすと同時に、探索範囲を有意に広げる。賃貸においては、取引時間を有意に増やす一方で、探索範囲には有意な影響を与えていない。米国同様、日本においても、住宅取引にお[謝辞] 本研究の内容は、平成 28 年度国土政策関係研究支援事業の成果の一部に基づくものである。
＜参考文献＞
Baen, J.S. and Guttery, R.S. (1997) “The Coming
Downsizing of Real Estate: Implications of

けるインターネット利用が、探索時間（探索するTechnology”, Journal of Real Estate Portfolio

物件）の増加、探索する範囲の拡大（ただし売買Management, 3(1), pp.1-18.

のみ）など、探索の質の向上をもたらすことが確認できた。
売り手有利、貸し手有利と思う人ほど、住宅取Ford, J.S., Rutherford, R.C. and Yavas, A. (2005)“The Effects of the Internet on Marketing
Residential Real Estate”, Journal of Housing
Economics, 14, pp.92-108.

引において有意にインターネット利用が増える。

Richardson, H. and Zumpano, L. (2012) “Further

買主・借主を有利にする不動産テックは、インタ

Assessment of the Efficiency Effects of Internetーネット利用を通じて探索の質の向上をもたらす

Use in Home Search”, Journal of Real Estateと考えられる。また、売買取引では、探索範囲を

Research 34 (4), pp.515-548.

拡大させる直接効果も期待できる。
公開情報を参考にする人ほど、住宅取引においZietz, E.N. and Sirmans, G.S. (2011) “Real estate
brokerage research in the new millennium”, Journalof Real Estate Literature, 19(1), pp.5-40.

て有意にインターネット利用が増える。公開情報

Zumpano, L.V., Johnson, K.H. and Anderson, R.I.

を得やすくする不動産テックもまた、探索の質の(2003) “Internet use and real estate brokerage

向上をもたらすと考えられる。ただし、売買取引

market

では、住宅設備に関する公開情報については、価格や場所と異なり、参考にするほど探索範囲が狭まる直接効果が見られた。

intermediation”,

Journalof

Housing

Economics, 12(2), pp.134-150.
浅見貞男(1997)「住宅・不動産業のインターネット対応
戦略」土地総合研究 5(2), pp.39-55.
川戸温志(2017)「“不動産テック”（ReTech：Real Estate

営業マンの意見に頼る人ほど、住宅取引においTech）カオスマップ 2017 年版 考察レポート」NTTてインターネットを利用する有意な傾向は確認出

データ経営研レポート、http://www.keieiken.co.jp/

来なかった。他方、売買取引では探索時間の増加と探索範囲の拡大の有意な効果が見られた。インターネット利用が仲介業者の店舗利用を削ぐもの

monthly/2017/0601/
河本敏夫(2016)「Real Estate Tech は既存不動産業界にとって脅威となるか」NTT データ経営研レポート、
http://www.keieiken.co.jp/monthly/2016/0401/

ではないという表 4 の考察と併せると、探索の質

北村勝利(2002)「ネットはすでに一般ツール。BB の普の向上のため、インターネットと実店舗の両方が及で第二の大変革が」月刊不動産流通 21(1)『特集 不活用されている可能性が示唆される。

動産業最新インターネット戦略(1)』, pp.48-50.

今回の調査では、(1)インターネット調査への回

佐久間誠(2017)「不動産業へのブロックチェーンの応用

答スキルがもたらすバイアスの検証（インターネ

可能性～不動産テックの動向とブロックチェーンのットでの物件探索によるバイアスは検証済）、(2)
築年数など、住宅性能に関わる情報の不確かさの応用例～」ニッセイ基礎研究所『研究員の眼』
2017-06-08、http://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=55924?site=nli

違いがもたらす影響の検証、(3)内覧回数、店舗訪

谷山智彦(2016a)「人工知能とビッグデータが変える不問件数など、買主が直面する取引費用の違いによ

動産投資市場」金融 IT フォーカス 2016 年 6 月号、野る影響の検証、(4)インターネット利用、不動産テ

村 総 合 研 究 所 、 http://fis.nri.co.jp/~/media/

ックによる売主、仲介業者への影響の検証が出来ていない。これらはいずれも今後の課題となる。

Files/publication/kinyu-itf/2016/06/itf_201606_
4.pdf

土地総合研究 2017年夏号 173

谷山智彦(2016b)「不動産と情報技術の融合：不動産テック」人と国土 21, 42(3), pp.24-25.
中川雅之(2017)「不動産業者の役割とテクノロジー」土
地総合研究 25(1), pp.18-29.
西生建(2017)「実務的観点からの既存住宅流通市場活性化提言」土地総合研究 25(1), pp.30-47.
不動産流通近代化センター(1998)「特集 不動産流通業の現状と展望」住まいとまち 97, pp.5-41.
不動産流通研究所(2001)「特集 インターネット時代の不動産情報オープン化」月刊不動産流通 19(7),pp.10-26.
不動産流通研究所(2002a)「特集 不動産業最新インターネット戦略(1)」月刊不動産流通 21(1), pp.47-71.
不動産流通研究所(2002b)「特集 不動産業最新インターネット戦略(2)」月刊不動産流通 21(2), pp.11-41.
八木秀隆(2001)「インターネットによる不動産情報サー
ビスはこれからが正念場」住生総研レポート 13(7),pp.17-22.

[しらかわ けいいち][(一財)土地総合研究所 研究員]
[おおこし としゆき][麗澤大学経済学部准教授・(一財)土地総合研究
所 客員主任研究員]