概要 都内で働き、都内に住んでいたが、茨城県の中古一戸建てを購入して引っ越した。 家自体の値段は480万円、追加でリフォーム費用が200万円ほど。 郊外暮らしもそこまで不便ではないので選択肢の一つに入れても良いのではなかろうか。 背景 地方から上京し、妻と当時2歳の息子と同居していた。 8万円で2DKのマンションを両国に借りていた*1が、全9戸の小さなマンションなのにちょくちょく警察や救急車が来るなど住民に難があったほか、新耐震基準前の建築であったりエレベーターなしの4階であったり、家族で暮らすには向いてない住まいであった。 最終的には、子供が夜泣きしている時に警察や児童相談所に虐待の疑いで通報されてしまう事が何度かあり、それが純粋に善意だったのか嫌がらせ目的だったのかは不明だが妻には相当なストレスになったようで、引っ越しを検討することになった。 家探し 前述の理由で騒音トラブルに悩まされ
中古マンション購入で失敗しないための5つの注意点！ 中古マンションの購入で失敗しないためには、次の5つの注意点を押さえることが重要です。 資金計画 築年数 耐震性 設備 周辺環境 これらを押さえていれば、中古マンションの購入成功率はグッと高まります。 中古マンション購入で失敗する原因は「知識不足」 そもそも、中古マンションを購入しようと思ったきっかけは何でしょうか？ 多くの方は、「好きなエリアで暮らしたいから」「比較的リーズナブルに購入できるから」といった理由でしょう。とくに、新築マンションの価格が高騰している首都圏では、予算的に中古マンションしか手が出ないというケースも。 しかし、いくらリーズナブルといっても、中古マンションが高い買い物であることに違いはなく、失敗したときのダメージも大きいものです。 「同じ年収帯の人と一緒の借入額なら安心」「築浅なら安全」といった、思い込みで購入に踏み切
引っ越すことになった。 仲介業者のお店に行って、いい感じの物件を見つけたので、速攻見積もりをしたのだが、めちゃ高い。 敷金、礼金、仲介手数料、鍵の交換...。賃貸借りるのに色々かかりすぎでは？と思ってた。 ただ、交渉の知識もないしなあ〜〜〜と思っていたら、以下のツイートをたまたま発見。 ワイ「国交省ガイドラインには鍵交換は貸主が負担するのが妥当ってあるよなぁ？」 不動産「見積もりから削除しました！」 ワイ「仲介手数料1か月分になっとるけどはワイの承諾がなければ半月分のはずよな？」 不「半月分に訂正しました！」 ワイ「書類作成代2万とか舐めてんの？」 不「いりません！」— ぴっぴ先生 (@hihihi_sensei) 2018年6月16日 おっ？エビデンスベースで詰めるなら、自分もイケるのでは？と思って調べたことのまとめ メール等でやりとりできると最高にラク まずはじめに、交渉するなら担当者
2017年12月24日16:39 東京の家、売りに出しています。 カテゴリ ー追記ー 大変嬉しい事に、購入の申し込みが入り、売買契約書の締結がなされ、手付金をいただきました。 もちろん決済まで楽観はできませんが、買い主さんがとてもこのお家を気に入ってくださり、自分としても本当に嬉しいご縁です。ありがとうございます。 ーーーーーーーーーーーーーー はい、岐阜に移り住んだ私、当たり前ですが、東京で住んでいた家は今、売りに出ています。 しかし高額なためなかなか売れないので、ここでもセールスをとブログを書きます。（写真は2017年12月12日撮影です。クリックで拡大します。） 門、玄関はこんな感じです。ハイエースでも入れる幅の門、シャッターです。シャッター内１台、シャッター外１台、シャッター開けっ放しで３台停められます。（ギリギリ、大きい車だと無理かもしれません）自宅の車以外に停めるスペースがある
左上・山手線「品川」駅と「田町」駅の中間あたりは、2020年に山手線新駅の開業予定地とされている場所。大規模な駅前開発も進行しています。そう、ちょうどこの写真のあたりは、あと３年もすれば変貌を遂げるのです。／右上・最寄りの駅は都営浅草線・京浜急行線「泉岳寺」駅。「羽田空港」まで、京浜急行線で直通！ 出張多め・旅行好きの方にはうれしいですね（徒歩３分）。／左下・マンションのアドレスは “高輪”。高級住宅街のイメージがありますが、歴史を感じられるお寺が多いのも特徴。駅名の由来にもなった、忠臣蔵で有名な「泉岳寺」もすぐそば（徒歩３分）。／右下・泉岳寺門前にある「紋屋」。お水にまでこだわった懐石料理がいただけます（徒歩３分）。
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
「草木がボーボーになっている一戸建てがあったら、それはひょっとしたら事故物件かもしれないし、遺体がまだ家の中にあるというケースさえある」。 「ミスター事故物件」、大島てる氏（39）。東京大学経済学部を卒業後、コロンビア大学大学院に入学するも中退。祖母の代からの家業である不動産を継ぐ傍ら、殺人や自殺などが起きた"事故物件"の情報を収集しはじめた。祖母の名前を冠した（※もともとは祖母の名前、通称で自分も“大島てる”という通称で仕事をしている）サイト「大島てる」も、当初は簡易なリストを掲載するだけだったが、今や韓国、中国、アメリカ、ヨーロッパも網羅、掲載物件は４万数千件にものぼる。サイト上では事故物件を「てる」とカウント。「都内には7000てる。日本全国だと3万8000てる」。中には死因だけでなく、部屋番号まで掲載されている物件もある。１日の平均閲覧数は100万にも及ぶ。
「不動産テック業界 カオスマップ 最新版」「不動産テック業界 資本金グラフ」公表 | Limar Estate 日本において「ビッグデータでAIで機械学習でマーケティングのブランディングでディープラーニングのリードナーチャリングだ！」でごまかせる業界はもう不動産しかないのか、今年に入ってから「不動産テックでデータ可視化で物件価値の向上でウッハウハですよ！」な会社から融資をお願いされることが増えました。 しかし、残念ながら今のところ投資に値する会社はありません。というか適当すぎてやばい。話聞いてる途中で「え、え、ちょっと待って、それテクノロジーって言えるの？」と遮りたくなるレベルの会社だらけでびびります。 不動産テックはアメリカの話を聞いていると面白いんですが、日本の不動産テックはがっかりを通り越してテック名乗るな馬鹿野郎と言いたくなることばかりです。 他社サイトからスクレイピングしすぎ 融
新着物件 方南町駅徒歩10分 築5年 画像クリックで拡大 契約済み 家賃 96,000円 間取り 1R 敷金 96,000円 礼金 96,000円 部屋設備等 ペット可。ピアノ可。エントランスにペットシャワー完備。 新着物件 方南町駅徒歩3分 築15年 画像クリックで拡大 契約済み 家賃 68,000円 間取り 1K 敷金 136,000円 礼金 136,000円 部屋設備等 角部屋で陽当り良好。システムキッチン、食器洗浄機、床暖房完備。ペット可。 新着物件 方南町駅徒歩5分 民家 2F 画像クリックで拡大 内覧のご予約 家賃 30,000円 間取り 1K（共同） 敷金 0円 礼金 0円 部屋設備等 木造築45年。1階は入居住み。トイレ共同、風呂なし。 新着物件 方南町駅徒歩14分 築3年 画像クリックで拡大 契約済み 家賃 14,000円 間取り ロフトのみ 敷金 24.000円 礼金
11月に引っ越したのだけど，そのときにGoogle Spreadsheetを活用して，いい感じに物件を探すことができた． そのときに実践したこととか，気をつけたことなどを共有します． 要件を決める 最初に，どういった要求があるのか明らかにする．いま住んでる家の気に入らないところを挙げていくと明らかになると思う．僕は以下のような条件で探した． インターネットが無料であること*1 料理したいのでガス二口以上 風呂とトイレが別であること ゴミ出し大変なので敷地内にゴミ置き場があること 布団を干せること 静かであること 家賃8万円以下 荷物少ないので狭くてよい SUUMOで検索する SUUMOとかで検索する．適当だけどこんな感じ．家賃でソートするよりは，新しい順とかでソートするほうがよさそうな物件見つかりがちだった． 二条城前駅、烏丸御池駅、京都市役所前駅、三条京阪駅、東山駅の賃貸・部屋探し情報一
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです！ 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております
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