エンジニアの目線で、不動産選びの「不透明」を「納得」に変える。
東京都心の不動産市場は、情報が複雑で価格の妥当性を判断するのが非常に困難です。 多くの方が「この価格は本当に適正なのか？」という不安を抱えたまま、人生最大の買い物を迫られています。
Home Questは、大規模システム開発で培ったデータ解析技術を用い、 主観を排除した「客観的な指標」を提供することで、誰もがデータに基づいた納得感を持って住まいを選べる世界を目指しています。
大手IT企業に入社し、システム開発のプロジェクトに従事。データ活用基盤の構築や高度なデータ解析ロジックの設計を専門としています。
Home Questでは、不動産業界特有の「情報のノイズ」を徹底的に排除することにこだわっています。親族間売買などの異常値除外や、統計的なクレンジング処理を実装し、実務レベルで信頼できるデータ精度を追求しています。
実需・投資の両面から不動産を研究しており、個人として東京都23区内に2件の区分マンションを所有・運用しています。所有者として直面した「適正価格の不透明さ」という課題が、本サービス開発の原動力となっています。
Home Questの分析ロジックおよび統計データは、以下の公的機関や専門機関が発行する一次情報を継続的にウォッチし、それらを基礎として構築されています。
当サービスのAI査定は、単に過去の販売価格を並べるものではありません。 東京都心における数万件におよぶ取引事例に対し、エンジニアとしての知見に基づいた「多重共線性」の排除や「特徴量エンジニアリング」を施した独自の機械学習モデルを採用しています。
駅からの物理的な距離だけでなく、路線の利便性、再開発計画による将来価値、さらには管理状態の良し悪しといった非構造化要素の影響を、可能な限り数値化して反映させています。
※分析結果はデータに基づいた客観的な指標ですが、不動産鑑定評価書のような法的効力を持つものではありません。最終的な判断は、信頼できる専門家への相談を含め、慎重に行うことを推奨いたします。
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