No image 推定 価格

各種データの算出方法

IESHIL(イエシル)の各種データは、環境の価値計測に用いられる従来の「ヘドニック法」をベースに、
独自の説明変数や数値化した地域特性を加えて改良した、機械学習によって算出されています(特許出願済)。

これにより、数百ものマーケット毎に最適化されたダイナミックかつ最先端の価格査定エンジンを、WEBサービス上に導入することができました。

また、価格査定エンジンの開発においては学習性と更新性に重点を置いており、計算や情報蓄積を繰り返すほどに査定精度が向上してゆく点に特徴があります。
現在は、およそ9,000万件のビッグデータを活用し、高精度な市場価値算出を実現しています。

Webクローリングによる収集

Web Crawling

Webクローリングによる収集

IESHIL(イエシル)の自社開発されたWebクローラーはあらゆるインターネット上のデータファイルを収集しています。柔軟性と更新性が高いクロール技術によって不動産に関連する詳細なデータをリアルタイムに幅広く収集しています。

独自調査の実施

Offline Research

独自調査の実施

オンライン上では限界がある不動産データの収集はオフラインデータを収集することで補っています。
現地の取材活動やユーザーからの提供データ、紙データの収集などで蓄積されたデータを全てデジタル加工することで、高い品質を維持しています。

オープンデータの利用

Open Data

安心の不動産サービス

昨今は政府、総務省、自治体が取組むオープンデータ戦略の推進によって、幅広い統計データが公開されるようになりました。
IESHIL(イエシル)では機械判読に適したデータ形式で、二次利用が可能な利用ルールで公開されたオープンデータを収集し、独自の不動産評価指標として利用しています。
また、紙媒体から収集できる統計データや随時発表される都市計画なども収集しデータ化を進めています。

不動産の専門家とサービス開発

清水千弘研究室の研究成果を参考にさせていただきました。多くの不動産や地勢情報の評価を専門とする方々の協力のもとで、サービスの開発を行っています。

清水千弘研究室
日本大学教授・マサチューセッツ工科大学不動産研究センター研究員
研究論文に「商業不動産価格はどのように測定すればいいのか?」「住宅価格指数の集計バイアス:ヘドニック価格法vs. リピートセールス価格法」など多数
清水千弘研究室

IESHIL(イエシル)における、市場価格算出テストの一例

建物階ごとの所在階別平米単価係数(最上階の平米単価を1.0とした時の相対価値)区ごとの価格変動指数(1995年〜2015年)

皆様に、より適正な市場価格査定をご提供できるよう、日々、算出理論・方法の研究と改善を続けていますが、次のような条件に該当するマンションの一部においては、評価の精度が低くなる場合がありますので、予めご了承ください。

  • 不明な部屋情報が著しく多いマンション

  • 周辺マンションとの比較では想定し難い、顕著な価格決定要因があるマンション

  • 築年数が著しく古いアパートやマンション、高級マンションの中でも設備等に独自性や特殊性が強いマンション

さらに精度の高い市場価格査定エンジンの実現を目的とし、IESHIL(イエシル)をご利用いただいている皆様からご提供されるデータも積極的に活用をさせていただいております。
ぜひ情報提供にご協力をお願いいたします。