0. 神奈川県下の中古マンション市場を分析してみる 分析・可視化編その1
前回、クレンジングを完了させたデータをもとに、可視化と分析を進めていくことにします。
いろいろと可視化していきたいので、こちらも何回かに分けて紹介していくことにします。
この手のデータであれば、まずざっくりと概要を知りたいと思うのが人情というものです(？)。
ということで、全体から調べていくことにしましょう。全体といっても、価格と関係あるものからです。
1 価格の分布
まずはやはり価格の分布です。
ボリュームゾーンは3千万円くらい、5千万円をこえる物件はほとんどなくなってきますね。
価格は駅からの近さや所在階に強く依存するだろうことが想像できます。
そこで、これを調べてみたいと思います。
2 所在階の分布と価格の関係
高層マンション、多いような気もするけど気のせいかもしれません。
なるほど、こちらのボリュームゾーンは5-6階以下ということのようです。
10階以上の高さのマンションなんて、ほとんどないことがわかります。
そして、所在階と価格の相関関係を確認してみましょう。
なかなかはっきりとした相関が現れていますね。
ただ、階が低いのに非常にお値段が高い物件があることがわかります。
広さなど、他の要因で価格が高くなっているのでしょう。
このグラフから、筆者が読み取った内容として、以下のことが言えるかと思います。
- 15階以下の物件は、所在階と価格に強い
相関関係はない - つまり、15階以上の物件は、所在階が価格を決定する大きな因子となり得る
こうなると、1階と最上階で果たして差が出るかどうか見てみたい。
“階割合” = “所在階” / “階建て”
そこで、上記のように定義した階割合で、有意に差が出るのかどうかを見てみましょう。
その結果はこちら。
15階以下の建物を対象に、可視化しました。
階割合=1となるところが最上階となるわけですが、、、
若干、5千万円以上の物件が多いような印象がありますが、全体からすればむしろ右肩下がりの傾向にあります。ごくわずかですが。
これ、同じ物件や同じような間取りで比較しないと、意図した結果は得られそうにありませんね。ちょっと面倒そうなので、これ以上は追わないことにします。
3 築年数の分布と価格の関係
築年数と価格の関係を、その分布と一緒に表示してみましょう
おお！
みごとに負の相関が見て取れますね。
このグラフも、よくよく見てみると、以下のような特徴があることがわかります。
- およそ築20年くらいで、価格が下げ止まっている
- 築年数がおよそ20年付近の物件がボリュームゾーン
これについてちょっと考察してみましょう。
3.1 築年数が20年が意味すること
これは実はよく言われることなのですが、実はマンションの資産価値は10-20年で下げ止まることが知られています。これは年数が経つにつれて建物の資産価値が減り、土地の価値しか残らなくなるからです。このグラフは、このことを如実に示していますね。
裏を返すと、一転年数を経過したマンションは、（語弊はありますが）土地の資産価値が価格の重要なファクタであり、建物には価値はありません。
これが何を意味するか。土地は移動しませんので。。。。つまり、資産価値が減る可能性が低い、ということです。また、あとから近くに鉄道駅や大きな幹線道路が開通したりすると、土地の資産価値が上がります。こうした計画はそもそも10年単位ですから、情報の収集は容易です。
また合わせて言われることは、設備の瑕疵です。
こうした問題は、年数が経たたないと問題が発覚しないことがあるらしく、10年もすると出尽くすと、どこかで読んだ記憶があります。
したがって、筆者はこう考えます。
- 中古マンションなら少なくとも築10年のもの以前、築30年くらいまでを検討範囲にすべき
- 土地は移動しない。なので、交通の便がよいエリアからまず探すべき
- 現時点で交通の便が悪くても、今後それが改善す高い見込みがあるなら、そのエリアも検討すべき
となります。
参考までに、こうした情報が載っているURLを紹介しておきます。
中古マンション「築20年以上」が実はお得なわけ
中古マンションのねらい目は築何年？ 築年数別メリット＆デメリット
3.2 築年数が20年付近（竣工年が1998年付近）の物件が多いことが意味すること
このころ、日本はITバブルが弾けてしばらくたった頃ですよね。
でも、それ以上のことはちょっと調べただけではわかりませんでした。
ただ、1.3.1で述べたように築20年くらいの物件をターゲットとすると、物件の選択肢がかなり多くなることが示されているといえます。
設備もそれほど古くなく、瑕疵も出尽くしており、かつ修繕積立金などの管理や財務状態が良い物件ならば、下手な新築よりマンション自体、長持ちする可能性もあるようです。もしそういう物件ならば買いでしょう。
4 交通条件
交通条件としては、主に
- 鉄道駅からの距離（徒歩分数）
- 利用できる駅の多さ
- 駅から徒歩 or バス
といったところが観点になりますよね。
それぞれ見ていくことにしましょう。
4.1 鉄道駅からの距離（徒歩分数）
まずはグラフです。
おお、これまたきれいな負の相関関係が見えますね。
そして徒歩25分以上の物件、意外に数があるな。。。。。
徒歩25分以上の物件が意外にあると書きましたが、それは想像と比較しての話です。全体の件数からすると、ほとんどありませんね。現実的には、バスがあればバスを使うから、徒歩時間は、ある一定の時間より低いものばかりになるのでしょう。というか、バスを交通手段として記載するようにするのは、徒歩何分以上からなんでしょうね。
そして、徒歩圏内の物件に絞り、駅からの徒歩時間の分布を見てみました。
10分がピークで、それ以上あるく物件は急激に減ってますね。
やはり、それでも駅からちょっと歩く物件ということか、専有面積が広かったりするのでしょうか。
こちらも確認してみましょう。
うん、広さは全く関係ないね！
ということは、もう
駅からどのくらい歩くか ≒ 予算との折り合い
といい切れてしまいそうです。
4.2 鉄道駅からの交通手段
鉄道駅からの交通手段の違いによって、価格に差が出るかどうかを見てみましょう。
こうしてバイオリン図を描いてみると、以下のことが言えそうです。
- 徒歩圏内の物件価格の幅が広すぎる
- 当然だが、徒歩圏内 > バス圏内 > 車圏内の順で価格は低くなる傾向にある
- っていうか、最寄の鉄道駅からの交通手段が車ってどういうこと？
In [9]: suumo_df[suumo_df["交通0_交通手段"]=="車"]["町"]
Out[9]:
586 足柄下郡湯河原町宮上
744 足柄下郡箱根町宮城野
840 足柄下郡真鶴町真鶴
856 秋谷１-7-26
1011 法泉３
1119 足柄下郡真鶴町真鶴
1135 足柄下郡真鶴町真鶴
1162 足柄下郡湯河原町宮上
2507 足柄下郡湯河原町宮上
3654 足柄下郡湯河原町宮上
5100 足柄下郡真鶴町真鶴
5422 足柄下郡湯河原町宮上
5513 足柄下郡湯河原町宮上
5827 京町３
Name: 町, dtype: object
なるほど、このエリアなら仕方ないですね。別荘かもしれないです。
件数も多くないし、最終的な価格予測からは、これらの物件は除外してもよいかもしれません。