賃貸用空き家率
賃貸用の空き家 ÷ (賃貸用の空き家 + 居住中の借家) × 100
売却用・二次的住宅を含む総数空き家率と区別します。
公的データの地域粒度と年次を残したまま、価格査定・空室率推定・リスク・出口流動性へ接続します。取得できない地域を推測で実測扱いしません。
Live analysis
地域データを重ねる
エリア需要
78 / 100
賃貸用空き家率
17.2%
需要スコア
61点
需要グレード
B
01 / Input / Output
未入力項目は推定へ回る場合があります。ユーザー入力、公的データ、RE-AI推定を同じ値として扱わない設計です。
01 / User & public data
都道府県・市区町村・町名を解決し、利用できるデータ粒度を決めます。
物件種別、構造、築年、延床面積、実効アクセスで事例の種類と類似度を決めます。
2023年住宅・土地統計調査、2020年国勢調査、2024年人口移動報告の加工データを使います。
RE-AI
ANALYSIS
03 / Decision materials
市区町村、無ければ都道府県、さらに無ければ全国参考値を使います。
人口増減、転入超過、単身世帯率から0〜100点・A〜Eを出します。
近隣地価と同一町名の成約事例を価格査定へ渡します。
地域名、調査年、API取得・内部推定の区分を表示します。
02 / Calculation
このページでは、現在の診断コードで実際に使う式だけを説明しています。
賃貸用の空き家 ÷ (賃貸用の空き家 + 居住中の借家) × 100
売却用・二次的住宅を含む総数空き家率と区別します。
人口増減35% + 転入超過35% + 単身世帯率30%
市区町村を優先し、該当データが無ければ都道府県値へ戻ります。
同一町名・同一取引種別・属性類似度の上位最大5件
件数不足でも他の町で補わず、町名が違う相場を混ぜません。
03 / RE-AI features
一般的な指標の表示だけではなく、入力の不足やデータの境界まで診断結果に反映します。
投資用賃貸住宅に近い賃貸用空き家率を主指標とし、総数空き家率と混同しません。
人口動態を現在の賃料保証ではなく、長期の空室・買い手層の厚みを考える一要素として使います。
住所から都道府県も解決できない場合、需要スコアを評価へ入れず欠損として扱います。
04 / Product screen
結果だけでなく、その前提と内訳を同じ画面で確認できる構成です。
総合点だけで判断せず、数値の根拠・推定された入力・次に確認すべき資料へ順番にたどれます。
エリア分析画面例
東京都新宿区として解決した公的統計の表示例
Live analysis
地域データを重ねる
エリア需要
78 / 100
賃貸用空き家率
17.2%
需要スコア
61点
需要グレード
B
賃貸用空き家率
17.2%
需要スコア
61点
需要グレード
B
地域粒度
市区町村
人口増減
4.7%/5年
2020年国勢調査ベース
転入超過率
-0.85%
2024年人口移動報告ベース
画面構成を説明するための例です。表示値は各ページに記載した前提によって変わります。
05 / Case study
住所から市区町村まで解決し、空室率と需要指標をそれぞれの原典年次で表示します。
Input assumptions
Diagnosis result
06 / Limitations
07 / Next