エリア別物件価格マップ
東京23区の物件価格（中央値）を地図上で確認できます。条件を指定して比較することができます。
条件を指定
物件の条件を指定して価格を比較
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エリア別物件価格マップ
各エリアの物件価格中央値（万円/m²）を色分けして表示しています
マップの見方
- • 各区の色は、条件に合致する物件の単価（m²単価）の中央値を表しています
- • 色が赤いほど価格が高く、青緑色ほど価格が低いことを示しています
- • 区にマウスを合わせると、詳細な価格情報が表示されます
- • 該当物件がない区は、参考価格を表示しています
- • 左側の条件フィルターで、特定の条件における価格分布を確認できます
Home Questの解析ロジックと信頼性
不動産市場の不透明さを、エンジニアのデータ分析技術と投資家の実践的な視点で解消します。 私たちが提供する推定価格の裏側にある、厳格なプロセスを公開します。
エンジニア × 不動産投資家のハイブリッド視点
Home Questは、都内のIT企業でシステム開発に従事する現役エンジニアであり、同時に東京都内に複数の区分マンションを所有・運用する一人の投資家によって設計されました。
「不動産の割安感」という主観的な概念を、データサイエンスの力で客観的な指標へと変換すること。それが本プロジェクトの使命です。統計的な分析によって見えてきた傾向と、実地での物件選定の経験が、アルゴリズムの細部にまで宿っています。
国土交通省の一次情報に基づいたデータ基盤
Data Accuracy
AI査定の信頼性は「学習データの質」に依存します。Home Questは、国土交通省が提供する「不動産情報ライブラリ」の数万件におよぶ成約情報をベースにしています。
売り手の希望が反映された「売り出し価格」ではなく、実際に決済された「成約価格」を学習させることで、市場の「期待値」ではなく「実力値」に基づいた査定を可能にしました。また、東日本レインズの市況レポート等の専門ソースを週次でモニタリングし、モデルの補正係数を継続的にアップデートしています。
統計的アルゴリズムによる「ノイズ」の徹底排除
Algorithmic Cleaning
不動産データには、市場原理を無視した「特殊取引（ノイズ）」が多分に含まれます。Home Questでは、インポートしたRAWデータに対し、エンジニアリングによる以下の高度な処理を施しています。
- 特殊取引の自動検知
親族間売買やバルク売り、隣地の買い増しなど、統計的に「外れ値」と見なされる事例をIsolation Forest等の手法で識別し除外。
- 表記ゆれの正規化
マンション名や住所の表記ゆれ、設備情報の欠落を、独自の自然言語処理エンジンで補完し、データの密度を高めています。
勾配ブースティング決定木を用いた多層分析
Machine Learning Logic
単なる「坪単価×面積」の計算ではありません。Home Questは最新の機械学習アルゴリズム（Gradient Boosting Decision Tree）を採用し、数百以上の変数間の相互作用を分析しています。
主要な特徴量（分析変数）
※これにより、「単に築年数が浅いから高い」といった一次元的な評価ではなく、「この立地ならこの管理状態であれば、2026年時点ではこの価格が妥当である」という、より人間（投資家）の感覚に近い高度な判断が可能になっています。
情報の透明性に関するお約束
AI査定結果は統計的な推計であり、物件の室内メンテナンス状況や眺望、管理組合の運営実態などの「非構造データ」は完全には網羅されていません。私たちは、データに基づいた透明性の高い市場の実現を目指していますが、最終的な取引判断に際しては、信頼できる専門家による現地査定を受けることを強く推奨いたします。