ビッグデータが不動産を転換する仕組み

私たちが不動産業界でビッグデータを収集・利用する方法は、市場や消費者の行動を理解する上で、専門家を助けたり、一方では害したりする可能性があります。
1 min read
Real Estate data collection blog post

伝統的に、不動産会社は、専門的な経験と歴史的なトレンドに基づいて意思決定を行ってきました。今日、ビッグデータアナリティクスによって、リアルタイムに正確なデータを得ることができます。その結果、不動産会社、投資家、デベロッパーは、適切なリスク評価だけでなく、素晴らしい機会を明確に把握することができるようになります。

ビッグデータが不動産業界に与える主な影響の一つは、小さいながらも重要な地域間格差を取り戻すことができることです。従来、不動産会社は、近隣地域全体を均一にプロファイル化することに行っていました。ビッグデータは、例えば、都市ブロック間の主要な差別化要因を明らかにします。これは、犯罪率から価格上昇、ゾーニングコード、将来のインフラプロジェクトまでを網羅します。マイクロレベルでの投資機会を評価するこの能力は、REIT(不動産投資信託)が、例えば、株主のためにリターンと配当を増加させるのに役立っています。

もう1つの変化は、代替データによって、ソーシャルメディア、検索エンジン、その他の「非伝統的」情報源からのデータポイントに基づいて企業が予測できるようになったことです。多くの企業は、この種のデータを活用して、将来の購買、生活、投資の傾向を示す予測分析やアルゴリズムモデルを構築しています。

その他の代替データソースには、以下のものが含まれます。

  • オンライン調査
  • Yelpレビュー
  • 地元企業のオンライン検索レビュー

これは、近隣レベルではなく、都市ブロックレベルでの傾向を特定するのに役立ちます。家計所得、空室率、建設年度などの従来の変数を用いると、不動産価格を40%の予測力で予測することができます。マッキンゼーの報告によれば、代替データとしてよく知られている非伝統的な価値は、例えば不動産の評価を予測するための強力な情報源となり得ます。

ビッグデータを不動産に活用する6つの方法

1:分析範囲の拡大

不動産開発のための予測アルゴリズムや駆動解析の精度向上に加えて、不動産のビッグデータへの応用が増えています。例えば、ビッグデータ分析は、住宅ローン業界の状況、保険のリスク評価、保険数理計算、地理的変数やその他の変数に基づく家計所得の中央値の購買力の評価に役立ちます。

2:物件評価

一般的に、専門家は、自宅を評価するために、自身の経験と専門知識に頼ることでしょう。また、近隣、店舗、学校への近さなどを考慮に入れて、比較市場分析を行うことも多くなります。

しかし、不動産鑑定評価は、AIモデルや予測アルゴリズムに組み込むことができるデータセットや、現在のトレンドに基づいて価格を算出することができる予測アルゴリズムから、大きな恩恵を受けることができます。関連するデータポイントには、現在の需給、販売数量、不動産特性、追加する建設コストの変動が含まれます。

3:物件の開拓、マーケティング、販売

ビッグデータはまた、不動産の販売方法を改善することもできます。例えば、不動産業者のために構築されたアナリティクスツールは、検索エンジンやデジタル広告データを使って、顧客を洗練し、関連する買い手をターゲットにするのを手助けすることができます。

不動産業者に焦点を当てた分析ツールの中には、大手企業のビジネスや意思決定の仕方を変えつつあるものもあります。例えば、Anglo SaxonやRe/maxのような企業は、販売プロセスのデジタル化とともに、より多くのデータ駆動型の意思決定を行うようになっています。このモデルには、競合他社のウェブサイトでのビジターのインタラクションを追跡するほか、関連業界広告でのユーザーインタラクションやメッセージングを追跡することが含まれます。

また、買い手の選好、予算、さらには潜在的に取引を成立させるためのコミットメントの度合いを分析するために、代替的なデータセットを利用している企業もあります。そうするために、彼らはウェブ上で、住宅ローン事前承認、クレジットスコア、過去の消費者行動を示す公的記録などの指標をスキャンします。

4:不動産開発の強化

デベロッパーは、利益率を高めるという観点から、価値データが保持していることを確認しています。彼らは、高利回りの投資のために熟成した土地区画を特定するなど、さまざまな用途に高度なAIを供給し、訓練するために、クリーンなデータセットを調達しています。システムは、以下のような関連データセットを相互参照することによってのみ、そのような機会を特定することができます。

インフラに関する地方自治体の記録(例えば、新しいライトレールが近接して建設されている)。

ソーシャルメディアグループの動向は、特定の地域に住んでいる特定の人々(医師や学生など)の関心の高まりを示しています。

これはもちろん、ビッグデータをレジデンシャル開発に応用することで、住民のニーズにきめ細かく応えていきます。データは、デベロッパーが建物のどこに建てるべきかだけでなく、潜在的な居住者が建物に望む快適性を見つけることを可能にします。顧客の期待する快適性・機能に合わせた住宅を開発することで、価格の上昇につながります。

5:データドリブンのリスク軽減と家屋保険

正確で清潔なデータセットを入手することは、特定の建物やプロジェクトへの投資の財務リスクに関する予測分析を作成する上でも重要です。さらに、ビッグデータアナリティクスは、保険会社が将来の購入者や住宅所有者に適切な保険を提供するのを助け、保険計理人がより良い評価を行うのを助けることができます。

6:管理プロセスのデジタル化

不動産会社、特に非商事の投資信託は、ビッグデータの妥当性を理解し、デジタル化を受け入れています。企業は、構築の機会を評価し予測するために、ビッグデータアナリティクスに依存しています。さらに、ビッグデータアルゴリズムを用いて、各資産のパフォーマンスを分析し、その戦略を改良することができます。

不動産アナリティクスの課題

多くのデベロッパーや投資家は、ビッグデータを活用する機会に飛びついています。しかし、データの可用性、品質、正確性と、データセットをタイムリーに抽出する能力との間には、しばしば切り離された関係があります。この最後の時点で、デベロッパーと投資家は、他者より先に潜在的な機会を特定し、先手を打つのに役立つリアルタイムデータの流入を必要とします。

逆に、質が低いか、または完全に正確でない可能性のある予測アルゴリズムデータを提供することは、分析、提案された行動、そして最終的にはこのデータに基づいて行われた投資から導かれたROIに悲劇的な影響を与える可能性があります。

不動産におけるビッグデータのメリット

かつては実店舗での試みであった不動産市場は、近年、膨大な量のウェブデータを生み出し始めています。主な「データ作成者」には、以下が含まれます。

  • 投資家
  • 小売バイヤー/小売業者
  • 代理店・デジタルマーケットプレイスなどの仲介業者
  • 政府/ビル/ゾーニングのウェブサイト/アーカイブ/データベース

この「ビッグデータの地図」の文脈におけるウェブデータ収集の最大の利点は、誰かがこれらの異なる「ユーザー」からのデータポイントを相互参照し、それらの利点に利用できる相関を見つけることです。各集団がこれを達成する方法は次のとおりです。

投資家におけるビッグデータのメリット

投資家は、消費者の欲求や欲求を理解するために、オープンソースデータを利用しています。これは、不動産市場の評価が人気の変化に大きく依存することが多いためです。例えば、マンハッタンの「ミートパッキングディストリクト」をめぐる誇大宣伝を指摘するソーシャルメディアからデータを集めた投資家は、高級化する前に、その地域の土地を早期に獲得し、予想以上の収益を上げることができました。

小売バイヤー/小売業者におけるビッグデータのメリット

ウェブデータによって、これらのプレーヤーは、自社の市場の現状をより明確に把握することができます。売り手は、自分の地域の最近の売り上げデータに基づいて、自分の不動産を価格付けするためにビッグデータを利用することができます。彼らは、例えば「ダラスで販売されるマンション」のような検索クエリデータを見ることによって、消費者の関心/需要をよりよく理解することができます。これらはすべて、現在が戦略的に適切な売却時期であるかどうかを判断するのに役立ちます。

同じことは、上述のデータポイントを使って、今が購入すべき「正しい時期」かどうかを見極めることができるバイヤー(買い手)についても言えます。また、都市や関心の都市、あるいは全国の歴史的な住宅価格に関する情報を収集することもできます。これは、以前は考えていなかったような新しい購入場所を検討するだけでなく、より良い「時期」の購入をするのに役立ちます。

仲介業者におけるビッグデータのメリット

不動産業者であろうと、マーケットプレイスであろうと、大規模なオープンソースデータは、彼らのビジネスモデルにとって重要です。不動産業者は、自社のマーケティングキャンペーンを知らせるために、検索クエリ、価格設定、競合他社キャンペーンを利用することができます。一方、マーケットプレイスでは、検索/販売/労働統計を利用することで、ターゲットオーディエンスのサービスを向上させ、ツールの能力を調整することができます。

建築業者におけるビッグデータのメリット

建築業者は、不動産市場にとって極めて重要であり、トレンドに対して極めて脆弱です。彼らは、マーケットの動向を先取りし、収益性を維持するために、ビッグデータを利用しています。その一例として、木材やセメントなどの原材料の価格や入手可能性の変動を明らかにする情報を収集することが挙げられます。例えば、マイナスの変動を10と特定できれば、材料の貯蓄を増やしたり、自社生産能力を向上させたりするために仕事に取り組むことができます。

不動産におけるビッグデータの未来

ビッグデータは、不動産業界全体の経営判断に引き続き情報を提供することでしょう。

  • 投資家 – 未来の投資家は、社会的感情、検索トレンド、リアルタイム販売データに基づいて、プロジェクトを選択するでしょう。
  • 建築家 – ウェブフォーラムで明らかになった共同/個人のニーズに基づいて、アパート、住宅、建築プロジェクトを建築します。例えば、共同で行う学習、社会活動、食事が大きなプライベートスペースより重要であると信じる学生は、デザイナーに影響を与え、学生宅内にこれらの空間を作り出すことになるでしょう。
  • シェルターを求める人たち– 貸借人やバイヤー、あるいはあらかじめ指定された期間、シェルターのような簡易建物に居住先を求める人が含まれます。これらの人々は、地理的にも、時間的制約の観点からも、彼らのダイナミックなニーズに合った、より費用対効果の高いソリューションを創出するために、共有経済から出てくるデータを活用し続けるでしょう。これらのアイデアを現実のものにすることを支援するのに、データが草の根運動に活用されます。

キーポイント

不動産ポートフォリオにビッグデータアナリティクスを適用するのは容易ではありません。訓練アルゴリズムは、機械学習[ML]モデルが適切に動作するために、大量のリアルタイムで高品質なデータを収集することを必要とします。さらに、データのクリーニングとアナリティクス用のデータの準備には時間がかかり、費用的な問題となる可能性があります。最後に、必要なデータセットを希望のモデルと統合すると、データ収集操作のスケーリングが複雑になります。だからこそ、投資会社、REIT、建設会社、デベロッパー、アナリティクス・ソフトウェア企業など、不動産業界の多くの企業は、データ収集を完全にアウトソーシングしているのです。彼らは、すぐに業界標準になりつつある完全なデータ収集の自動化を選択しています。

あなたは下記にもご興味がおありかもしれません

各種ご利用方法

Node.js でプロキシサーバーを使用する方法

データ収集の手法である Web スクレイピングは、IP の禁止、ジオブロッキング、プライバシーの問題など、さまざまな障害によって妨げられることがよくあります。幸い、これらの課題を乗り越えるのにプロキシサーバーが有効です。プロキシサーバーはユーザーのコンピューターとインターネットの間の仲介役となり、独自の IP アドレスで要求を処理します。この機能は、IP 関連の制限や禁止を回避するだけでなく、地理的に制限されたコンテンツへのアクセスも容易になります。さらに、プロキシサーバーは Web スクレイピング中に匿名性を維持し、プライバシーの保護にも役立ちます。 また、プロキシサーバーを利用することで、Web スクレイピングのパフォーマンスと信頼性を向上させることもできます。要求を複数のサーバーに分散させることで、1 台のサーバーに過剰な負荷がかからないようにし、プロセスを最適化します。 このチュートリアルでは、Web スクレイピングプロジェクト向けに Node.js でプロキシサーバーを使用する方法を解説します。 前提条件 このチュートリアルを始める前に、JavaScript と Node.js についてある程度理解しておくことをお勧めします。Node.js がコンピューターにまだインストールされていない場合は、 今すぐインストールする必要があります。 適切なテキストエディターも必要です。Sublime Text など、いくつかの選択肢があります。このチュートリアルでは、Visual Studio Code (VS Code) を使用します。このエディターは使いやすく、コーディングを容易にする機能が満載です。 はじめに、web-scraping-proxy という名前の新しいディレクトリを作成し、Node.js プロジェクトを初期化します。ターミナルまたはシェルを開き、次のコマンドを使用して新しいディレクトリに移動します。 次に、HTTP 要求を処理して HTML を解析するために、Node.js パッケージをいくつかインストールする必要があります。 プロジェクトディレクトリにいることを確認し、次のコマンドを実行します。 HTTP 要求で Web コンテンツを取得するには、axios を使用します。Playwright と Puppeteer は、動的な Web サイトのスクレイピングに不可欠なブラウザの操作を自動化します。Playwright はさまざまなブラウザをサポートしており、Puppeteer は Chrome または Chromium […]
4 min read
How to Set Proxy in AIOHTTP
各種ご利用方法

AIOHTTPのプロキシ設定方法

このガイドではAIOHTTPのプロキシ設定方法を段階的に説明
3 min read
Invoke-Webrequest With a Proxy
各種ご利用方法

プロキシで PowerShell Invoke-WebRequest を使用する方法

PowerShell の Invoke-WebRequest コマンドレットは、ウェブサイトに HTTP 要求を行うのに便利なツールです。Bright Data のプロキシサービスを使用している場合は、-Proxy パラメーターの後にプロキシの詳細を指定することで、このコマンドレットをプロキシで使用できます。
3 min read