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「不動産とITの融合」時代、データサイエンスの力で不動産の適正価格を予測する!


 

オープンデータを活用した不動産データサイエンス[基礎講座]


不動産×ITの先進的サービス事例からデータ分析力を習得!

 ご案内
 不動産ビジネスにおいてテクノロジーを活用したサービスが急速に広まってきています。特に人工知能(AI)によって不動産価格を推計するサービスは、とかく不透明になりがちであった不動産取引価格において、売り手と買い手の情報格差をなくす、これまでの不動産ビジネスの根幹を揺るがすものといっても過言ではないでしょう。

 2020年に向けた国土交通省の取組みにより、地価公示データをはじめとする数値情報や統計情報のオープンデータ化が進み、いかにデータを活用しビジネスに取り込んでいくかの機運が高まっています。その一方で、クローリングによるデータ収集についての問題が顕在化してきました。

 本来、不動産事業は価格や賃料、位置や収益性に関するデータ分析が重要なビジネスであり、「データサイエンス力」は「事業力」を左右する重要な要素ともいえます。今後は高度なデータサイエンスに基づく的確な事業判断が、競争力の源泉となっていくことが予想されるため、不動産業界に携わる方にとって、データサイエンスの考え方を理解しておくことは必須といえます。

 本セミナーでは、不動産×ITの先進的サービス「GEEO」を運営する(株)おたにの小谷祐一朗を講師にお招きし、「オープンデータとデータ分析」を不動産のマーケティングで活用する方法を解説していただく、基礎講座として開催します。

印刷用PDF(260KB)

セミナープログラム&タイムスケジュール 

13:00〜17:00 ※15時前後に15分間の休憩を挟みます

T. オープンデータと自動評価モデル(AVM)

 1. オープンデータについて
  (1)オープンデータの定義
  (2)オープンデータの評価指標
  (3)オープンデータの例
   ●e-Stat
   ●土地情報総合システム
   ●国土地理院地図

 2. 自動評価モデル(AVM)について
  (1)AVM(Automated Valuation Model)とは
  (2)クローリングとオープンデータ
  (3)プログラムの自動実行
  (4)自動化と高度化の関係
  (5)自動化する部分としない部分

U. 不動産のデータ分析手法 〜オープンデータを利用したAVMのための分析例

 1. 不動産データの統計分析
  (1)概要
  (2)使用するデータと前処理
   ●2019年の地価公示
   ●分析用データの処理
  (3)統計分析の基本
   ●散布図
   ●相関関係
   ●単回帰分析
  (4)ヘドニック・アプローチ
   ●重回帰分析
   ●地価と属性
   ●回帰式による予測
  (5)シミュレーション
   ●モンテカルロ・シミュレーション
   ●感度分析
  (6)ダイナミックDCF法

 2. 不動産データの空間分析
  (1)概要
   ●空間分析とは
   ●目的と得られる効果
   ●空間分析の仮定
  (2)使用するデータと空間データの前処理
   ●地図の用意
   ●地価データとオープンデータ
   ●ジオコーディング
   ●逆ジオコーディング
  (3)ポイント・ライン・ポリゴン
   ●地図から得られる情報とは
   ●地図上で計算する
   ●地理空間情報を集計する
  (4)地域について
   ●地域設定による集計結果
   ●可変単位地区問題(MAUP)とは
  (5)集積性を考える
   ●建物集積
   ●商業集積
  (6)空間分析の基本
   ●空間的自己相関
   ●クリギング

 
 
 

開催日時 2019年7月24日(水) 13:00〜17:00

会場 アイビーホール
東京都渋谷区渋谷4-4-25 TEL 03-3409-8181
※詳しい会場案内図は参加証にてお知らせいたします。

参加費 45,360円(1名様につき/消費税および地方消費税 3,360円含む)
●同一申込書にて2名以上参加の場合は
 41,040円(1名様につき/消費税および地方消費税 3,040円含む)
※テキスト・コーヒー代を含む
▼内容に関するお問合せは
綜合ユニコム株式会社 企画事業部
TEL.03-3563-0099

講師プロフィール
  小谷 祐一朗(おたに ゆういちろう)
株式会社おたに 代表取締役

米国西海岸の大学院を修了。オープンデータを活用して全国各地の不動産物件の販売価格を予測するサービス「GEEO(ジーオ)」を開発。GEEOは2014年11月、Mashup Awards実行委員会が主催し、総務省や経済産業省、内閣官房情報通信技術(IT)総合戦略室が運営パートナーを務める「Mashup Awardsオープンデータ部門賞」で最優秀賞を受賞。15年6月には総務大臣奨励賞を受賞。また、15年9月にグッドデザイン賞も受賞。
主な著書に『仕事に使える「指標」設計入門』(日経BP社)、『RESASの教科書 リーサス・ガイドブック』(共著、日経BP社)、『不動産テックの課題』(共著、東洋経済新報社)がある。
■GEEO(https://geeo.otani.co/

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