こんにちは！
先日、賃貸オフィスマッチングサービスのestie、オフィス賃貸向けデータプラットフォームのestie proともに賃料の将来予測をリリースしました！
オフィス探しを検討しているエリアの賃料相場(estie)
estieでは、オフィス探しを検討しているエリアと、その近隣エリアの賃料相場が表示されるようになりました。
これによって周辺のエリアとの比較、前後1年との比較が一目でわかるようになりました。
調査対象物件の賃料推移(estie pro)
estie proでは、調査対象物件の実際の平均募集賃料・推定成約賃料の推移を可視化できるようになり、コロナ後の賃料推移の将来予測もわかるようになりました。調査対象を1物件にすれば、その物件のみの推移及び将来予測も取得することができます。
そもそもなぜ賃料を推定する必要があるのか
以前からestieはオフィスビル賃料の推定を行っていました。
これは適正な成約賃料を推定するものであり、「今現在成約するとしたらこの賃料だ」という値を高精度で算出できます。
なぜこの推定が必要になるかというと、主に次の2つの理由です。
- 募集賃料が公開されていることが少なく、オフィスをネットで探すときに賃料検索ができず手間がかかる
- 長年募集に出てない物件もあり、現状で募集に出ている物件だけでは意思決定に足る情報が十分に得られない
なぜ将来予測が必要か？
冒頭の2枚目に載せた渋谷区賃料推移のグラフをみていてもわかるかと思いますが、2020年4月までの賃料はずっと上昇傾向でした。
しかし、今回のコロナによって賃料がどこへ向かうのかが以前にも増してよりわからなくなりました。
そのため次のニーズが強く出てきました。
- オフィスを探す会社にとって、いつオフィス移転すべきか・どこに移転すべきかの見通しを立てたい
- そもそもどんな賃料推移になるのか知りたい
- デベロッパーや投資ファンドが新たにビルを建てたり取得する場合に、将来どれだけ賃貸収入が得られるのか知りたい
実際に
- 2020年4月以降、都心エリア(渋谷区など)の賃料は減少していくが、千代田区は減少幅が小さい
- 2020年4月以降、都心以外のエリアの賃料は、都心エリアに比べゆるやかに減少していく
などがインサイトとして得られています。
どうやって予測しているか？
estieでは毎日新たな最新賃料データを取得してDBに流し込むデータパイプラインを構築していて、賃料履歴情報は延べ25万件以上保有しています。
過去の運用・賃料履歴情報から独自に学習データを作成しています。
学習は、マクロ × ミクロ、時系列変化あり × なしの4象限に整理された50種類以上のオリジナル特徴量からなる学習モデルを生成しています。
たとえば「東京都千代田区丸の内1-1-1」といった住所情報からだけでも、10種類以上の特徴量を抽出し、ビルの立地を評価しています。
毎日新たな情報が入ってくることで、最新の市場の動向を反映できるモデルを構築できることがestieが賃料の将来予測をする上での大きな強みです。
具体的な学習モデルや、学習データ作成ロジックなどについて興味ある方はぜひオフィスに来ていただいてお話しましょう！
おわりに
estieでは現在積極的に採用中で、第2創業期を牽引する仲間を求めています！
学習のデータパイプライン構築したいエンジニア、データを用いてプロダクトをリードしたいエンジニアを募集しています！
また今回の将来予測のような新たな挑戦は課題を引き出す営業の存在も不可欠です！エンタープライズ営業のマネージャーの募集も始めたのでぜひお気軽にご連絡ください！
