市場調査とエリア分析
AIで市場分析、エリアリサーチ、成約事例比較を効率化し、担当エリアで最も情報に精通した不動産プロになる方法を学ぶ。
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「何でも知っている営業」の秘密
どのエリアでも最強の営業は、そのエリアを最もよく知っている人。価格だけではなく、ストーリーを知っている。どの通りが雨の日に冠水するか。新しい商業施設がどこにできるか。学区の境界がどう変わったか。あの角地がなぜ3年間更地のままなのか。
こうした知識は何年もかけて蓄積される。AIは経験そのものは与えられないが、知っていることを整理し、リサーチの穴を埋め、知識を顧客の信頼につなげる形で提示するのを助ける。
AI活用の成約事例比較分析
成約事例比較分析は価格設定の基盤であり、価格設定は売却の基盤。高すぎれば滞留し、低すぎれば機会損失。適正価格を導くには、確かなデータと的確な分析が必要。
ステップ1:成約事例を収集する
レインズや自社データから5〜8件の成約事例を収集。各事例について:
- 成約価格と成約時期
- 物件種別、間取り、面積(専有面積・土地面積)
- 築年数と建物の状態
- リフォーム・リノベーション履歴
- 成約までの日数
- 駅距離、階数(マンションの場合)
- 対象物件との位置関係
ステップ2:AIに分析を依頼する
成約事例比較分析を作成します。以下の詳細を分析して:
【対象物件】
- 所在地:[エリア]
- 種別:[マンション / 戸建 / 土地]
- 間取り:[間取り]
- 面積:[専有面積 / 土地面積+建物面積]
- 築年数:[年]
- 最寄り駅:[駅名] 徒歩[分]
- 特徴:[リフォーム済、角部屋、南向き等]
【成約事例】
[各事例を同じ形式でペースト]
分析項目:
1. 対象物件と最も類似する事例はどれか?
類似度でランク付けし、理由を説明。
2. 面積、築年数、階数、リフォーム状況の
差異に対する補正をどう考えるか?
3. これらの事例から支持される価格帯は?
4. 価格帯の上限を正当化する根拠は?
5. 価格帯の下限を示唆する要因は?
6. 分析をより精緻にするために追加で必要なデータは?
ステップ3:ナラティブを構築する
数字の羅列では売主は納得しない。ストーリーが必要。
以下の成約事例分析に基づいて:[分析結果をペースト]
クライアント向けの説明文を作成して:
1. 市場の状況を2〜3文で、不動産の専門知識がない
人にもわかるように要約
2. なぜこの成約事例を選んだかを説明
3. 価格帯について誠実に説明し、上限寄り・
下限寄りになる条件を示す
4. 売出価格の推奨と明確な根拠
5. 価格戦略の説明(相場より少し下で反響を集める
/相場通り /チャレンジ価格)と推奨理由
オーナーが理解できる言葉で書いて。
専門用語は使わないか、使う場合は説明を添えて。
✅ Quick Check: 最近の査定で、成約事例の選定に迷ったことはないだろうか? AIにデータを入力して比較分析を依頼すると、見落としていた類似事例や補正ポイントが見えてくることがある。
エリア分析
エリアプロフィールの構築
担当エリアの詳細なプロフィールを作成する。レインズで成約事例を引くことは誰でもできるが、エリアの「生きた情報」を整理している営業は少ない。
[エリア名]のプロフィールを作成します。
以下は経験から知っていること:
[あなたの知識をペースト:街の雰囲気、住民層、
注目の通り、最近の変化]
これを体系的なプロフィールに整理・拡充して:
1. 概要:街の特徴を2〜3文で
2. 住宅ストック:典型的な物件タイプ、築年数帯、
価格帯、建築様式
3. 暮らし:日常の過ごし方——買い物、飲食、
通勤、公園
4. 交通アクセス:最寄り駅、主要駅までの所要時間、
バス路線、車のアクセス
5. トレンド:何が変化しているか——再開発、
価格動向、新規出店
6. こんな人におすすめ:このエリアを気に入る
ライフスタイル(※人口統計ではなくライフスタイル)
7. 注意点:正直に——騒音、ハザードマップ、
日照、坂道
市場トレンド分析
市場データを実行可能なインテリジェンスに変換する:
[エリア]の過去12ヶ月の市場データを分析して:
[データをペースト:月別の成約坪単価、成約日数、
在庫数、新規登録数、成約件数、成約率]
トレンドを分析:
1. 買い手市場か、売り手市場か、均衡市場か?
具体的なデータで根拠を示して。
2. 価格はどの方向にどのペースで動いているか?
3. 在庫はどう変化し、何を示唆しているか?
4. 指値の幅(売出価格と成約価格の差)の傾向は?
5. 季節的なパターンは見られるか?
6. 来月売却を検討している売主にアドバイスするなら?
7. 来月購入を検討している買主にアドバイスするなら?
マイクロマーケット分析
できる営業はマイクロマーケット単位で考える。同じ町内でも、駅に近い側と遠い側で成約価格が違う。角地と旗竿地。再開発エリアへの近さ。
[特定エリア]の詳細な成約データを分析して:
[マイクロロケーション別に整理したデータをペースト]
マイクロマーケットのパターンを特定:
1. 同じエリア内で立地による価格差はあるか?
(通り、ブロック、特定施設への近さ)
2. このマーケットで最もプレミアムがつく
物件の特徴は?
3. 売主が期待するほど価格に影響しない特徴は?
4. タイミングのパターンはあるか?
(特定の月や季節のほうが高く売れる?)
5. このマイクロマーケットの「スイートスポット」は?
(最も早く、最も良い条件で売れる物件像)
リサーチのクライアント提示
売主向けプレゼンテーション
売却を検討しているオーナーへの提示では、3つの目標を達成する必要がある:専門性の実証、価格の根拠提示、戦略への信頼構築。
[物件住所]の売主への媒介契約プレゼンを準備しています。
成約事例分析の結果:[価格帯]
市場の状況:[要約]
物件の強み:[リスト]
物件の課題:[リスト]
商談でのトーキングポイントを作成して:
1. 会話の切り出し方(関係構築、市場知識の提示)
2. 成約事例データのわかりやすい提示方法
3. より高い価格を希望された場合の対応
(対立しない形で)
4. マーケティング戦略の説明
5. 「もっと高く言ってくれる営業」との差別化
Key Takeaways
- 成約事例分析は詳細なデータ+AIの分析力+クライアント向けナラティブの組み合わせで威力を発揮
- エリアプロフィールは差別化の武器——担当エリアすべてに構築する
- 市場トレンド分析で生データを「買主・売主にとっての意味」に翻訳する
- マイクロマーケット思考(町丁目単位、通り単位)が他の営業との差を生む
- AI生成のデータは必ずレインズ、登記情報、実地の知識で検証する
- リサーチは統計の羅列ではなく、クライアントの状況に即した提言として提示する
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