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title: ②一般的要因の数値化のロジック：AI査定プロの価格算定ロジックをシンプルに知りたい【鑑定士仲介マン横山が答える・不動産査定一問一答】No.2
description: AI査定プロの開発者の横山は、鑑定士資格を持った元仲介営業マン。彼に素人目線の質問をぶつけることで査定業務の理論やAI査定プロの強みを明らかにします。不動産の価格を形成する3つの要因をどう査定ロジックに落としていくのか解説します。
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[お役立ち情報｜HowMa for Business ](https://bservice.collab-it.net/information)

# [②一般的要因の数値化のロジック：AI査定プロの価格算定ロジックをシンプルに知りたい【鑑定士仲介マン横山が答える・不動産査定一問一答】No.2](https://bservice.collab-it.net/information/shortiv-pro-2)

 作成者: [編集部](https://bservice.collab-it.net/information/author/editor)｜2022/09/08 8:04:35

## 一般的要因の数値化のロジック：1.公示地価を使った「時点修正率」の算出

**S：**[前回](https://bservice.collab-it.net/information/shortiv-pro-1)は不動産の価格を形成する要因として、主に3つの要因を解説しました。今回はその要因をどう査定ロジックに落としていくのかを聞いていきます。

まず、一般的要因はどのような数値に表現されるのでしょうか？

**横山：**まずは、その土地の標準的な時点の変化を考慮するため、時点修正率として、公示地価を基準にした地域の変化率を見ていきます。

**S：**公示地価について、改めて解説していただけますか？

**横山：**公示地価とは、日本全国2万カ所以上の標準地における、1/1の時点の土地の価格を同年3月に公表しているものです。不動産売買にはこの公示地価が基準としてよく使われますね。

**S：**なるほど。公示地価の変化を年ごとにつぶさに観察すると、その地域の全体的な不動産市場のマクロな変化率が推定できる、というロジックですね。

**横山：**そうなりますね。「時間の経過とともに動くその地域のマクロな市場変化」として地域全体の修正をする、という観点です。

例えば、世田谷区三軒茶屋2丁目234番15という標準地の2021年の価格が1,150,000円で、2022年の価格が1,180,000円です。この変化を「地域全体の基礎的な上がり幅」として時点修正率として考慮していく、ということです。

**S：**なるほど、具体的な地名が出てくると一気に理解が上がりますね。

 

参考リンク：[国土交通省地価公示・都道府県地価調査（国土交通省）](https://www.reinfolib.mlit.go.jp/landPrices/)

 

## 一般的要因の数値化のロジック：2.住宅着工統計・再建築価格を使った建物の経年減点率の算出

**横山：**あとは一般的要因として「建物の経年変化」を見ていきます。

建物は「再建築価格=そこにある建物をその場所に再建築するとした場合の建築費」を基準に、そこから査定対象の建物が経年でどう変化しているのか、経年減点で計算をしています。

鑑定評価の世界では建物を躯体・仕上・設備の3つに分割してそれぞれの耐用年数に応じて減価させるのですが、これを査定書で再現しようとしては大変ですし、一般の売主様に説明するのも難しいと思います。

そこで、AI査定プロでは最も簡潔かつ客観的な数値として、国税庁が定める法定耐用年数を利用しています。この法定耐用年数と建築後の経過年数を用いて減価額を求めています。

 

参考リンク：[主な減価償却資産の耐用年数表（国税庁）](https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/pdf/2100_01.pdf)

 

## **マクロな変化の要因をひとつひとつ数値化していく、という作業はAIの方が得意。人とAIの共存。**

**S：**お話を伺っていますと、土地にせよ建物にせよ、あくまで「その地点のマクロな変化の要因」をさまざまな統計資料を使いながら数値化していくわけですね。

これは1つ1つの物件に対して値をつけていくのは非常に手間がかかるので、AI査定プロのような査定書作成システムでデータを持っていると効率的で正確な査定に近づくと感じました。

**横山：**そうですね。現場では木造なら坪60万、鉄骨だったら坪90万みたいな肌感覚の建築単価が使われていたりするので、経験のない営業マンが査定をする際に結構悩みます。

システムが客観的な数値を提示してくれるのは営業マンにとっても助かるし、説明を受けるお客様も納得しやすいのではないでしょうか。

**S：**一般的要因の数値化のロジックがよく分かる回になりました。[次回](https://bservice.collab-it.net/information/shortiv-pro-3)は、論点が多くて複雑そうな「地域要因」の解説をお願いします！

 

[完全な記事を表示](https://bservice.collab-it.net/information/shortiv-pro-2)

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