楽待「不動産投資の勝ち方」から見る着眼点の鋭さ

楽待「不動産投資の勝ち方」から見る着眼点の鋭さ

こんにちは、るんたろうです!ずっと体調が優れない日々を過ごしているのですが、これはもう回復しないものとして付き合っていくしかなさそうです。なかなか辛い。

それはさておき、少し前に楽待にて話題になった記事があります。その記事について少し話題にしたく今日のブログ記事にします。

リフォーム店でバイトのスタート

不動産投資を志してからのスタートとして始めたことが、リフォーム店でのアルバイトや不動産業界でのインターンというのが素晴らしいです。その中でも、 リフォーム店でのアルバイトをしたということが彼の着眼点の良さを表しています。

不動産投資を始めるにあたり、不可欠になる要素というのが、不動産の契約に関することはもちろんなのですが、リフォームに関する造形の深さです。不動産取引の必勝法は安く買って、価値を高めて賃貸に出す、もしくは転売するということなのですが、その際にの 価値を高めるという点はいうなればリフォーム力です。 より少ない資金で最大のリフォーム効果を出すことができれば、資産価値は一気に高まります。

ただ、そのリフォーム業界は、安いところは安いし高いところはとことん高い業界で、施工不良などの問題も発生しやすく、素人がなんとなく手を出したところでは痛い目を見やすいです。 素人は「何が良いのか」って判断できないので、業者の言っていることを「信用するかしないか」の2択になってしまいます。 知識がなければ自分で主体的に動けないのです。

「空室=ボーナス」の意味

記事の中で、空室はリスクではなくボーナス と言い切っておられますが、これは リフォーム力のなせる技 です。元が割安の物件というのは、築年月が古かったり、なにか設備に問題があったりといった不満要素を持っているから割安となっています。だが空室でなければ、リフォームができない。リフォームさえしてしまえば、価値を向上させてさらに賃料を上げる方策を取ることとができる。やはり、ここにおいてもリフォーム力が彼の武器となっているようです。

不動産投資における機械学習の効果

機械学習で不動産の資産価値を予測するという問題を解いた場合、カテゴリカルデータを回帰させることになるのですが、この点に置いてモデル間の精度の差というのはさほど大きなものにはなりません。大体、誰がやっても似たようなモデルになると思います。それは、この記事でも述べられていますが、資産価値を計算する上で重要とされる要素というのが、あまり多くないということです。彼に置いて独自とも言える点が、実際に成約したケースを教師データとして使えている点だと言えますが、それは大きな変化をもたらすようなものではないでしょう。

統計的にみると、都心の区分マンションは『最寄り駅』『駅徒歩』『築年数』『平米単価』『間取り』『構造』が価格決定要素の95%を占め、その他の細かい情報はそれほど価格に影響していない

ここの例にあるように、重要とされる項目は不動産屋の直感と大差ありません。不動産投資における機械学習の効果は、あくまで補助的なものにすぎません。ちょっとどこかでそういうデータを公開しているところがあったのですが、今検索しても見つかりませんでした。

そのあたりは、このご本人のツイートからも読み取れます。不動産業界は、データ解析は訳には立ちますが、結局は人脈とか交渉術のほうが求められる泥臭い業界なんですよねぇ。不動産業界を少なからずかじったことのある人間からしたら、この経歴は羨ましい限りですw記事の中で自らのことを「持たざるもの」とクラス分けしておられますが、私からしたら明らかに「持っている」側の方としか思えない次第ですw

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