3年後も、価値の上がる街へ。
いまの家賃で、もっといい街に住めるかも。地価上昇トレンドと人口流入で、先回りする。
東京23区 · 764地区 · ML分析
764地区を機械学習で評価。
割高/割安、安全度、将来性まで——一画面で。
見えていなかったもの
聞いても、たぶん答えられない。 でも、決めるときに本当に必要なのは、この3つだ。
ML推定の適正価格との乖離(±%)を、764地区ぜんぶに。
洪水・地震・液状化・犯罪を、100点満点に。
公示地価変動と、2050年までの人口見通し。
では市場は、どれくらい間違えているのか?
データが見つけた数字
764地区を再評価したら、実勢価格はML推定の適正価格より中央で約8%下。「人気だから正しい価格」とは、限らない。
気になるエリアを、数値で比べる
価格ギャップ・安全性・地価変動・人口増減・コスパの5レイヤーをワンタップで切替。投資候補エリアを視覚的に絞り込み。
洪水・津波・地震・犯罪の統合スコアに加え、学区・医療・福祉施設の個別データでエリアの実力を深掘り。
散布図で任意の2軸(価格差・安全性・地価変動・人口増減・高齢化率・施設充実度等)を選んで区同士を可視化。
23区、すべて。
仕組み
国土交通省の公開データを30種類。取引価格、公示地価、ハザードまで。
国交省 公的データ5万件以上の実取引で学習したMLが、地区ごとの適正価格を計算。
実取引 5万件以上ML乖離・安全・コスパ・地価変動・人口、5つで比較する。
5つの視点プロダクトプレビュー
ML予測価格と実勢価格の差をヒートマップで表示。緑のエリアほど割安で、投資妙味のある地区を一目で発見。
Evidence
「高い区=安全」とは、限らない。764地区のML分析でわかった3つの事例。
世田谷区。価格と安全性の両方が揃う、データで初めて見える妙味。
中央区。ハザードリスクが価格に十分反映されていない可能性——慎重に。
18特徴量の重要度分析。「築浅プレミアム」を初めて定量化。
そして、ランキング全体で見ると——
犯罪・洪水・地震を統合した100点満点スコア
価格・通勤・安全性を加味した総合評価
Use case
いまの家賃で、もっといい街に住めるかも。地価上昇トレンドと人口流入で、先回りする。
「この物件、本当に妥当?」ML適正価格との乖離 × 安全スコアで、見えていなかった答え合わせ。
データで根拠を持ちたい。23区の乖離 × 安全 × コスパで、自分の判断軸をつくる。
まずは無料で
年額プランで2ヶ月分無料。いつでも解約可能。
よくある質問