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不動産の鑑定評価とChatGPT、Bing、Bardの可能性 2

不動産の鑑定評価とChatGPT、Bing、Bardの可能性 2

今、最も注目されている人工知能(AI)を鑑定の現場でどのように生かせるのか検討を進めています。現在、私たちが簡単に取り扱える人工知能としては、ChatGPTBingBard現在はGemini)があります。
前回は、各生成AIの概要と鑑定に関する簡単な質問として、最有効使用の定義について尋ねてみました。今回はより高度な質問をしてみたいと思います。
-目次-
Ⅰ ChatGPT、Bing、Bardとは?
Ⅱ ChatGPT、Bing、Bardを試してみると
・最有効使用について
・標準的使用と最有効使用
・特殊な鑑定で活用できるか(キッチンカーの出店料)
・直接還元法の適用(計算問題)
Ⅲ 不動産の鑑定評価におけるAIの可能性

Ⅱ ChatGPT、Bing、Bardを試してみると

・標準的使用と最有効使用

前回は、生成AIに不動産鑑定評価基準による最有効使用の定義を尋ねてみました。
今回は、それの応用問題として次の質問を行ってみます。

対象不動産の最有効使用が近隣地域等の標準的使用と異なる典型的なケースについて教えてください。

不動産の最有効使用は、近隣地域などの標準的使用と密接な関連があります。
例えば、近隣地域が高層の事務所ビルが立ち並ぶ商業地域であれば、その土地には、周辺と同じく、事務所ビルを建てることが最有効使用と判断されることが一般的です。
しかし、鑑定の実務では、様々な要因により例外も生まれます。
例えば、商業地域と言っても、敷地条件やその地域や不動産への受給動向などによって、事務所ビルよりもホテルやマンションとして利用することが最有効使用の場合もあるのです。AIがどのように答えてきたか、早速、みてみましょう。

Chat GPTによる回答例

不動産の最有効使用は、地域の標準的な使用法とは異なる場合があります。以下にいくつかの典型的なケースを挙げます。
1. 商業地域での住宅利用: 通常、商業地域は店舗やオフィスビルの建設に適していますが、一部の所有者は商業地域に住宅を建てることを選択する場合があります。これは、所有者が商業地域に住みたいと考えるか、将来的な土地の価値上昇を期待しているためかもしれません。
2. 工業地域での娯楽利用 一般的に、工業地域は工場や倉庫などの産業施設に使用されますが、一部の所有者は娯楽施設やスポーツ施設を建設することを選択する場合があります。これは、地域の需要や所有者のビジネス戦略によるものかもしれません。
3. 住宅地域での商業利用: 一般的には商業活動が制限されている住宅地域において、一部の所有者は事務所や小規模な店舗を運営することを選択する場合があります。これは、所有者が自宅で事業を営みたいと考えるか、地域の需要に応えるための便利な場所だと判断したためかもしれません。
4.農地での太陽光発電所の建設: 農地は通常、 農業活動に使用されますが、一部の所有者は農地に太陽光発電所を建設することを選択する場合があります。これは、再生可能エネルギーへの需要が高まっているため、土地の有効活用方法として選択されることがあります。
これらは一般的な例ですが、 不動産の最有効使用は地域の規制や需要、所有者の目的などによって異なります。 地域の計画や法規制に従う必要がある場合もあるため、具体的なケースでは専門家の助言を受けることが重要です。

01-標準的使用_GPT


Bingによる回答例

例えば、戸建住宅地域において、大規模地がマンション適地と認められる場合があります。この場合、標準的使用と最有効使用が異なる典型的な例です!
標準的使用は、その地域の特性が具現化されている、その地域内において最も一般的な不動産の使用方法を指します。一方、最有効使用とは、ある不動産の効用が最高度に発揮される可能性に最も富む使用方法を指します。
この場合の最有効使用は、 現実の社会経済情勢の下で客観的にみて、良識と通常の使用能力を持つ人による合理的かつ合法的な最高最善の使用方法に基づくものであるものとされています
つまり、標準的使用は近隣地域内の不動産についての使用方法であり、最有効使用は鑑定評価対象不動産についての使用方法です。
ちなみに、地域分析により標準的使用、個別分析により最有効使用を判定することとなります。
従って、標準的使用と最有効使用が異なるケースは当然出てきますので、不動産鑑定評価書には標準的使用、最有効使用についての説明をする必要があります。

02-標準的使用_Bing


Bardによる回答例

不動産の最有効使用とは、その不動産が持つ経済価値を最高度に発揮できる使用方法のことです。これは、不動産の個別性や一般的な要因、地域要因の変動により、近隣地域の標準的使用と異なる場合があります。
例えば、以下のようなケースでは、対象不動産の最有効使用が近隣地域の標準的使用と異なる可能性があります。
・対象不動産が、近隣地域よりも広い面積を有している場合
・対象不動産が、近隣地域よりも良い立地条件を有している場合
・対象不動産が、近隣地域よりも高い建物が建てられる用途地域に位置している場合
・近隣地域の需要が減少している場合
・近隣地域の用途地域が変更されている場合
対象不動産の最有効使用を判断する際には、これらの要因を十分に考慮する必要があります。

03-標準的使用_Bard


・特殊な鑑定で活用できるか(キッチンカーの出店料)

以前、都心のビルに出店する「キッチンカーの出店料」の鑑定依頼があったのですが、いま、仮にこのようなご依頼があったとして、AIが活用できるか試してみました。

東京都の都心三区でキッチンカーを出店する場合の出店料の水準は?具体的な事例も教えてください。

ご注意:AIが回答した金額等について、事実と異なっている可能性があります。結果について弊社では保証いたしかねますのでご留意ください。


Chat GPTによる回答例

東京都の都心三区でキッチンカーを出店する場合の出店料の水準は、さまざまな要素によって異なります。以下に一般的な参考情報を提供しますが、具体的な事例に関しては、2021年までの知識しか持っておらず、最新の情報は公式の都市計画や地方自治体の規制を確認することをおすすめします。
1.地域の需要と人気: 都心の繁華街や商業地域であれば、需要と人気が高まり、出店料も相応に高くなる傾向があります。
2.出店場所と面積: 出店場所の場所や広さによっても出店料は変動します。例えば、路上での出店や公園での出店は、出店料や許可料が発生する可能性があります。
3.地方自治体の規制: 東京都心三区の場所によっては、出店に関する地方自治体の規制が異なる場合があります。それぞれの自治体のウェブサイトや関連部署に問い合わせて、出店に必要な手続きや料金について確認することをおすすめします。
具体的な事例としては、以下のようなものがありますが、最新の情報ではないため、参考程度にご確認ください。
渋谷区道玄坂エリア: 一部の場所では、月額30万円以上の出店料が必要とされることがあります。
新宿区歌舞伎町エリア: 人気の繁華街であり、多くの観光客や地元客が訪れます。出店料は場所によって異なりますが、月額50万円以上の料金が必要とされることもあります。
中央区銀座エリア: 高級ブランドや一流のレストランが集まる地域であり、出店料は非常に高額となる傾向があります。月額100万円以上の料金が必要とされることもあります。
これらの事例はあくまで一例であり、具体的な料金は場所や条件によって大きく異なることがあります。出店を検討している場合は、地方自治体の規制や関連部署に問い合わせるか、不動産会社や出店コンサルタントに相談することが重要です。

01-GPT-k-car


Bingによる回答例

こんにちは、こちらはBingです。お役に立てるように頑張ります。
東京都の都心三区でキッチンカーを出店する場合の出店料の水準は、場所やイベントによって大きく異なりますが、一般的には以下のような目安があります。
オフィス街や住宅街:ランチタイムに出店する場合、固定であれば1日3,000~5,000円前後、変動であれば売上の10~15パーセント程度が相場です。
大学:固定であれば1日3,000~5,000円前後、変動であれば売上の10~15パーセント程度が相場です。
イベント:出店する店舗数や内容によって出店料が大きく変わります。1日の集客が1万人以上の大型のイベントでは、出店料が数万円~数十万円にもなることもあります。マルシェやフリーマーケットなどの小さめのイベントでは、固定の場合3,000円~5,000円の設定が多いです。
その他:スーパーなどの商業施設内や公園、道の駅などがあります。出店料の相場は平日1日約3,000円~、土日は1日約5,000円~となります。
具体的な事例としては、以下のようなものがあります。
「東京キッチンカー」は、東京都内でキッチンカーを運営する会社です。彼らはオフィス街や住宅街でランチタイムに出店しています。彼らの出店料は固定で4,000円/日です。
「キッチンカー・アンド・カフェ」は、東京都内でキッチンカーとカフェを運営する会社です。彼らは大学やイベントで出店しています。彼らの出店料は変動で売上の10パーセントです。
「キッチンカー・マルシェ」は、東京都内でキッチンカーを集めたマルシェを開催する会社です。彼らは月に一度、渋谷区や新宿区などの都心三区で開催しています。彼らの出店料は固定で5,000円/日です。
以上が私が調べた情報です。参考になれば幸いです。

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Bardによる回答例

東京都の都心三区(千代田区、中央区、港区)でキッチンカーを出店する場合の出店料は、場所や時期によって異なりますが、一般的には1日あたり5,000円?10,000円程度です。
例えば、千代田区の秋葉原駅前では、平日1日あたり5,000円、土日祝日1日あたり10,000円の出店料がかかります。また、中央区の銀座駅前では、平日1日あたり7,000円、土日祝日1日あたり12,000円の出店料がかかります。港区の六本木ヒルズ前では、平日1日あたり10,000円、土日祝日1日あたり15,000円の出店料がかかります。
出店料の他に、電気代や水道代などの諸経費がかかる場合もあります。また、イベント等で出店する場合は、出店料とは別にイベント参加費がかかる場合もあります。
キッチンカーを出店する際には、出店料や諸経費などの費用を事前に確認しておくことが大切です。

03-Bard-k-car


・直接還元法の適用(計算問題)

今度は、実際に鑑定評価の手法が使えるのか試してみます。評価手法のなかで最も単純化することができる手法の一つとして直接還元法があります。
直接還元法は、収入と費用、利回りを所与として、純収益÷還元利回り=収益価格 と試算することができます。

あなたは不動産鑑定士という設定です。 以下の条件のマンション(築23年)の直接還元法による収益価格を求めてください。
[土地・建物]
・土地 450㎡
・建物 
   構造 RC8階建  
   延面積  1,500㎡
   貸室面積 1,300㎡    
   建築年 2000年    
[年額収支]
・賃料収入 5,600万円(満室)
・駐車場収入 50万円 (満室)
・敷金 500万円(満室)
・空室率 5%
・運営費用 1,200万円
・資本的支出 700万円
・還元利回り(キャップレート) 3.5%

計算ロジックを確認しておきましょう。なお、ここではNCF(ネットキャッシュフロー)による純収益を還元しますが、敷金の運用益はNCFに計上しないこととします。

NCF =[(賃料収入+駐車場収入)×(1-空室率)]-運営費用-資本的支出
収益価格 = NCF/キャップレート ≒ 991,000千円


Chat GPTによる回答例

マンションの直接還元法による収益価格を求めるために、以下の手順に従います。
空室率を考慮して、実効賃料収入を計算します。
実効賃料収入 = 賃料収入 × (1 – 空室率)
= 5,600 万円 × (1 – 0.05)
= 5,600 万円 × 0.95
= 5,320 万円

年間の純収支を計算します。
年間純収支 = 実効賃料収入 + 駐車場収入 – 敷金 – 運営費用 – 資本的支出
= 5,320 万円 + 50 万円 – 500 万円 – 1,200 万円 – 700 万円
= 3,970 万円

収益価格を求めます。
収益価格 = 年間純収支 / キャップレート
= 3,970 万円 / 0.035
= 113,428.57 万円
したがって、この条件のマンションの直接還元法による収益価格は、約 1億 1,342.9 万円です。

GPT-DC法


Bingによる回答例

不動産鑑定士として、直接還元法による収益価格を求めることができます。以下の計算式を使用します。

収益価格 = (年間収益 – 年間費用) / キャップレート
年間収益 = 賃料収入 + 駐車場収入 – 空室率 * (賃料収入 + 駐車場収入)
年間費用 = 運営費用 + 資本的支出

計算すると、 年間収益 = 5,600万円 + 50万円 – 0.05 * (5,600万円 + 50万円) = 5,367.5万円 年間費用 = 1,200万円 + 700万円 = 1,900万円
したがって、 収益価格 = (5,367.5万円 – 1,900万円) / 0.035 = 98,928.57万円
このマンションの直接還元法による収益価格は約98,928.57万円です。

Bing-DC法


Bardによる回答例

はい、わかりました。
直接還元法による収益価格は、以下の計算式で求めることができます。

収益価格 = 年間純収益 ÷ キャップレート
年間純収益 = 賃料収入 – 運営費用 – 資本的支出

このマンションの年間純収益は、以下のようになります。
年間純収益 = 5,600万円 – 1,200万円 – 700万円 = 3,700万円
キャップレートは、3.5%と仮定します。

したがって、このマンションの直接還元法による収益価格は、以下のようになります。
収益価格 = 3,700万円 ÷ 0.035 = 105,714,286円

つまり、このマンションの直接還元法による収益価格は、105,714,286円です。
なお、この価格は、あくまでも市場価格を反映した推定値であり、実際の価格とは異なる場合があります。

Bard-DC法


以上、各生成AIによる結果を見てきました。次回は、これらの結果からAIの活用について考察してみたいと思います。

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