データによる不動産評価。銀座エリアを例に、イマドキの手法をご紹介。
技研商事インターナショナル株式会社
執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント
市川 史祥氏
GISによる不動産評価
オフィスや商業施設といった不動産物件の評価手法として、その周辺（商圏）をデータで客観的に理解する、いわゆる商圏分析・エリアマーケティングというものがあります。そこではGIS（地図情報システム）が用いられ、国内では約30年前から始まったとされていて、その分析手法や利用されるデータも近年大きく進化しています。
本稿では従来から主流の公的統計データによるトラディショナルな分析と、位置情報や公的統計データを組み合わせたイマドキの分析手法、物件評価について、銀座エリアを例にご紹介していきます。
銀座エリアの統計的評価
ここで言う銀座エリアは単純に銀座1丁目～8丁目のこととします。図1が銀座エリア全体と1丁目から8丁目までの範囲を表す地図です。まずは公的な統計データで、銀座エリア全体を見ていきます。
図2の集計表が各統計データの値です。最も基本的な三つの人口と呼ばれる夜間人口、昼間人口、商業人口と、そこから派生する指標です。昼夜間人口比からベッドタウン性はほとんどなく、オフィス街性が強く、商業力指数や商業流出入から、国内でも圧倒的な商業エリアで、人が出ていくというよりも入ってくる（流入してくる）エリアということがわかります。
このようなデータとその見方は過去より普遍的にありました。公的な統計データはその網羅性や信頼性はあるものの、大規模調査ゆえにその鮮度に難がありました。だからといって色褪せるものではありませんが、課題や分析テーマによってはいささか物足りないところもありました。さらに昨今のコロナ禍によって、大きく人の流れや行動変容が起こったことも、公的統計だけで商圏を判断することが難しくなってきた要因の一つとなりました。
〔図1〕銀座1丁目から8丁目の位置図
●出所：技研商事インターナショナル
〔図2〕銀座エリアの公的統計の値
●出所：技研商事インターナショナル
人流データによる補完
携帯キャリアやスマホアプリベンダーが1次的に保有するGPS位置情報がマーケティングに使える人流データとして市場に流通し始めたのは2017年くらいからでしょうか。コロナ禍を受けて急激に認知度も上がり、現在では多くの分野でそのユースケースが進化し続けています。人流データの特徴はまさしく鮮度であり、場合によっては昨日の任意エリアの状況が簡単に把握できるようになっています。数秒から数分に1回、各スマートフォンの位置情報を取得しているので、時間帯や曜日という軸で見ることもできます。
銀座エリアの人流
それでは人流データを用いて銀座エリアを見ていきましょう。まずは時系列の変化という視点です。銀座1丁目から8丁目に来訪した人数の変化をコロナ禍（2020年7月～2021年6月）と現在（2023年7月～2024年6月）で比較しました（図3）。
人流データホルダー各社のデータには大体、居住者／勤務者／来街者という属性が付いています。指定した任意のエリアや施設に滞在した人がそのエリアの居住者なのか、働いている人なのか、そのどちらでもなく買い物などで外から流入して来た人なのかという具合です。今回は銀座エリアの居住者と勤務者を除いた来街者数のみで集計しています。図3の数値は携帯キャリアが保有するスマートフォンの許諾取得済のGPSデータを基にし、全国拡大推計処理をしたものです。
コロナ禍と現在の人流の伸び率を見ると、銀座の中心はやはり4丁目、5丁目かなという印象です。銀座3丁目の回復傾向が遅れているのが意外で、銀座7丁目、8丁目は近年注目されているエリアかと思いますが、順調に人流が伸びているようです。
次に銀座エリアに買い物などに来訪した人（来街者）の性別・年代別の傾向を調べてみました。2023年7月から2024年6月までの1年間で20代～70歳以上の10歳刻みの年代別を構成比で見ると、20代（18％）、30代（20％）、40代（20％）、50代（18％）、60代（12％）、70歳以上（12％）となりました。50歳以上の熟年層よりも30代、40代のミドル層が中心となっている傾向です。男女比は全年代平均で49：51と若干女性比率が高かったです（図4）。
時間帯別の傾向は、平日と祝休日で異なります。平日は正午に向けて増えてきて、17時までほぼ同じ推移ですが、18:30前後で急激に増えていました。銀座エリア外の勤務者が会社帰りに立ち寄るという行動が見て取れます。祝休日は朝から14時まで人流が上昇し、その時間をピークとし、以降下降していくといった傾向でした（図5）。年代と時間帯をクロスで見ると、年代が低いほど夕方・夜の滞在が多く、上がるにつれて午前中や昼間の時間帯の滞在が多くなっていました。
人流データでわかることをまとめると、任意のエリアや施設の来訪者の、（1）時系列の推移（2）性・年代（3）時間帯（4）曜日（5）居住者／勤務者／来街者となります。
〔図3〕銀座エリアの人流の回復傾向
●出所：技研商事インターナショナル
〔図4〕銀座エリア来街者の年代と性別
●出所：技研商事インターナショナル
〔図5〕銀座エリアの平日/祝休日別・時間帯別来訪者
●出所：技研商事インターナショナル
イマドキの分析トレンド
エリアや施設の商圏を理解するデータは人流データを始め様々あり、進化し続けています。これからはそれぞれの特徴を理解した上で、データ単体で見ていくというより、うまく組み合わせた分析がますます重要になってきます。当社の例で言うと、人流データと公的統計データの組み合わせです。仮想ペルソナ分析と呼んでいますが、エリアや施設に来た人（人流）のペルソナ像を先の性・年代だけではなく、家族構成や年収、職業や消費傾向などを公的統計と組み合わせて類推するというものです。先ほどの銀座エリアに来訪した人のペルソナ像で言うと、ファミリー層よりも単身層、低所得層よりも高所得層、自動車利用よりも公共交通機関利用、スポーツや映画・観劇など趣味趣向への出費が旺盛というような傾向でした。
エビデンスに基づいた意思決定が求められる現代、商圏・施設評価をGIS（地図情報システム）と様々なデータで行うことが定番となっています。ますます進化するその分析手法にご注目いただければ幸いです。
