物件条件から周辺相場をベースに最適な賃料を推定
物件の所在地・間取・築年数・面積・設備などの条件を入力すると、周辺相場データをベースに最適な賃料幅と信頼度を瞬時に推定します。オーナーが「この物件の適正家賃は?」という質問に、データドリブンで回答する強力なツールです。
| 項目 | 必須/任意 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| 都道府県 | 必須 | 物件所在地の都道府県 | 東京都 |
| 市区町村 | 必須 | 物件所在地の市区町村 | 渋谷区 |
| 駅名・距離（徒歩分） | 任意（推奨） | 最寄り駅からの徒歩分数。精度向上に有効 | 渋谷駅 徒歩 5 分 |
| 間取り | 必須 | 1R, 1K, 1LDK, 2K, 2DK, 2LDK など | 1LDK |
| 専有面積（㎡） | 必須 | 居住スペースの総面積 | 55.0 |
| 築年数（年） | 必須 | 竣工年から現在までの年数 | 10 |
| 建物構造 | 任意（推奨） | 木造 / 軽量鉄骨 / RC 鉄筋コンクリート / SRC | RC |
| 設備（複数選択） | 任意 | エアコン / オートロック / 宅配ボックス / 南向き / 角部屋 | オートロック, 南向き |
| リノベーション有無 | 任意 | 過去 5 年以内の大規模改装がある場合チェック | チェック/未チェック |
| 項目 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 推奨家賃（下限） | 相場の下位 25 パーセンタイル | ¥120,000 |
| 推奨家賃（中央値） | 相場の中央値（最も可能性が高い） | ¥135,000 |
| 推奨家賃（上限） | 相場の上位 25 パーセンタイル | ¥150,000 |
| 信頼度（スコア） | 0～100 の スコア。高いほど周辺事例が豊富で信頼できる | 85 / 100 |
| 参考事例数 | 推定に使用された周辺の過去成約事例 | 47 件 |
推奨家賃は「幅」で捉えることが重要です。単一の数字ではなく、下限～上限の間に設定することが現実的な賃付けです。
| スコア | 信頼度 | 背景 | 推奨対応 |
|---|---|---|---|
| 80～100 | 非常に高い | 参考事例 50 件以上。都心・人気駅周辺 | 査定結果をそのまま採用 OK |
| 60～79 | 中程度 | 参考事例 20～50 件。一般的な地域 | 結果を参考としつつ、現地調査も並行 |
| 40～59 | 低め | 参考事例 5～20 件。郊外・特殊地域 | 結果は参考値。地元不動産業者への確認推奨 |
| ~39 | かなり低い | 参考事例 5 件未満。過疎地・新開発地 | AI 提示値は参考値程度。相場調査が必須 |
家賃査定 AI の推定ロジックは以下のデータソースを統合:
| データ種別 | 更新周期 | ラグ |
|---|---|---|
| ULSAPO 内部成約 | リアルタイム（登録直後） | なし |
| ポータルサイト成約 | 日次（夜間バッチ） | 1 日 |
| 不動産経済研究所統計 | 月次 | 1～2 ヶ月 |
| 統計局オープンデータ | 年次 | 1 年 |
各査定の結果は以下の方法で記録・活用できます:
| 要因 | 影響 | 対策 |
|---|---|---|
| 周辺事例不足 | 郊外・特殊地形では精度が落ちる | 信頼度スコア確認；地元業者にヒアリング |
| 定性的価値の不反映 | 「大通り沿い = 騒音」「学校近い = 子育て向け」など主観値 | 現地調査と組み合わせ |
| 急速な相場変動 | 新駅開業・商業施設 OPEN など急激な街の変化 | 定期的に再査定 |
| 個別物件特性 | 「角部屋」「階高」「日当たり」など細部 | 不動産仲介業者の目視確認 |
| 契約情報の非表示 | 実際の成約時期・条件交渉がデータに反映されない | 仲介業者への打診 |
家賃査定 AI の提示値は 「参考値」「指標」 として位置付けてください。
ポータルの募集家賃は「オーナーの希望値」であり、実際の成約家賃ではない可能性が高いです。AI は過去の成約事例をベースに計算するため、ポータル募集値との乖離は珍しくありません。
参考値として活用する程度に留めることを推奨します。郊外物件や特殊構造の場合、地元の不動産業者に「このエリアの相場観」をヒアリングし、AI 値とブレンドして判定してください。
可能です。竣工予定日を入力すれば、その時点での相場推定値が出ます。ただし、「新築プレミアム」（新築は既築より高く賃貸できる傾向）は AI モデルに組み込まれているため、精度は中程度と考えてください。
「参考値です」と明記した上であれば、問題ありません。根拠のない家賃説定よりも、データに基づく提案はオーナーの信頼を得やすいです。
相場データが日々更新されるため、数日の違いでも結果が変わることがあります。一度の査定で決定するのではなく、複数回査定の平均値か、トレンド（上昇傾向 / 下降傾向）を判定して活用するのが賢明です。
任意項目なので空欄でも査定は実行されます。ただし、駅からの距離は相場に大きく影響するため、Google Maps で概算でも構わないので入力することを推奨します。