自動評価モデル

自動評価モデル（AVM）は、数学的モデリング技術を用いて、指定された日付における指定された不動産の価値を自動的に提供する不動産評価システムです。 ^{[1] [2]} AVMは統計的評価手法であり、比較対象ベースAVMとヘドニックモデルに分類されます。その他の統計的評価手法には、住宅価格指数と単一パラメータ評価があります。^[1]

類似モデルに基づくAVMとヘドニックモデルの比較

類似物件ベースAVMは、評価対象となる不動産の特性に基づき、個々の評価ごとに類似物件を選択します。したがって、売買比較アプローチで不動産を評価する際の鑑定士の作業と同様に機能します。^[1]一方、ヘドニックモデルは、事前に計算されたパラメータの形で個々の不動産特性の影響を分離しようとします。ヘドニックモデルを使用して評価を行う場合、実際の比較や自動化されたプロセスは行われず、代わりに、事前定義されたパラメータを含む特定の数式に不動産特性を入力することで価値が計算されます。類似物件ベースAVMは、評価対象となる個々の不動産に基づいて類似物件を選択するため、評価結果を追跡できます。これはヘドニックモデルには当てはまりません。また、ヘドニックモデルは、使用する数式でパラメータ化された変数のみを考慮するため、より一般化されています。^[1]

AVMはデータのベースとして、売却価格、過去の評価額、または希望価格を使用することができます。^[2]

使用方法

鑑定士、投資専門家、融資機関は、住宅物件の分析にAVMテクノロジーを使用しています。AVMは、数ミリ秒で取得できる住宅評価レポートです。これはテクノロジー主導のレポートです。自動評価テクノロジーの成果物は、公的記録データの分析とコンピューターの意思決定ロジックを組み合わせたもので、住宅物件の推定価値を計算して推定値を提供します。AVMは2つ以上の評価方法（最も一般的なのはヘドニックモデルとリピート取引指数）を組み合わせて使用​​します。各モデルの結果には信頼度スコアが与えられ、そのスコアで重み付けされ、分析された後、指定された日付に基づく最終的な価値の推定値として報告されます

AVM には通常、次のものが含まれます。

• 単一の住宅物件の指標となる市場価値（資本価値または賃貸価値）。
• 対象物件に関する情報および類似物件の最近の履歴。
• 類似物件の比較販売分析。
• 現在、同様の物件が積極的に販売されています。

1990年代後半、米国では、この技術は主に機関投資家によって担保付き住宅ローン購入時のリスク判断に利用されていました。AVMは、2000年代初頭にUKValuationとHometrackの登場により英国でも普及が進みました。2024年には、ドバイにおける不動産データの質と入手可能性の高さから、この地域で最初に普及した公開AVMの一つであるYallaValueが立ち上げられました。^[3]

利点

AVMは、住宅ローン貸し手が融資を行う際に物件の価値を判断するためにますます利用されています。従来の鑑定に比べてAVMを使用する利点は、時間、費用、リソースを節約できること（例：輸送の必要がない）により、物件評価コストを削減できることです。多くのAVMは低コストで使用できるため、評価方法の選択肢も広がります。従来の鑑定とは異なり、AVMの出力は同様の不正リスクに悩まされることはないと言われていますが、一部のプロバイダーは、物件の特徴が誤って入力された場合、意図的に、あるいはその他の方法でシステムを操作される可能性があります。AVMは評価プロセスから人的要素を排除し、コンピューターの客観性に依存することで、人間の偏見や主観を排除します。^{[4] [5]}

AVMは、不動産ポートフォリオの価値評価に特に有用です。また、プロバイダーが適切なレベルの精度を提供できる場合、自動化モデルの使用は個々の不動産の評価にも有用です。

デメリット

デメリットは、物件の物理的な検査が行われないため、物件の状態が考慮されないことです。そのため、評価額は平均的な状態を想定しており、現在の現実を反映していない可能性があります。AVM担保住宅ローン申請に頼る購入者は、物件の真の状態を確立するために別途アドバイスを受ける必要があります。新築物件は、類似物件や過去のデータが不足しているため、特に評価が困難です。しかし、AVMの利点は、より大規模な類似物件プールを活用するため、主張されている「新築プレミアム」を組み込む傾向が低いことです。ただし、これを実現するには、物理​​的な検査による類似物件に頼る必要があります。使用される他のデータソースは、記録された販売価格に隠れたインセンティブがあるため、誤解を招く場合があります（例：土地登記所）。また、AVMは、方角が価値に大きな影響を与える可能性のある 大きな集合住宅では特にうまく機能しません

下落市場における AVM の有効性に関する当初の懸念は、最高のパフォーマンスを示したモデルが最近の景気後退期でも非常に有効であり続けたことから解消されましたが、「遡及的評価」のための AVM の使用は、一部の領域で無駄な活動につながっています。これはツールの欠陥ではなく、それを使用している一部の人々の評価の欠如です。

多くのAVMは取引データも使用していますが、調査員も同様にデータの最新性に関して制約を受けており、3～6か月程度の遅延が生じる可能性があります。したがって、これは優れたデータソースではありますが、現在の市場環境の変化を反映できていません。

過去15年間で、住宅ローン貸し手によるAVMの利用が増加しており、特に住宅ストックが比較的一般的な場合、例えば新築住宅団地などにおいて効果的です。一方、物件の種類やスタイルが多様化している地域では、AVMの効果ははるかに低くなります。LTV（ローン対価値比率）の高いローンのほとんどは、実地検査を必要としますが、リスクの低い住宅ローンや借り手はAVMによって評価されます。^[6]

参考文献

1. Nitschke, Sanjo; Biguzzi, Andrea; Bücker, Andreas; Magnolfi, Stefano; Pellemans, Tijs; Selleri, Federica; Vetrano, Pasquale (2022). 住宅物件の統計的評価方法に関する欧州基準：欧州AVMアライアンス基準委員会により採択。ブリュッセル：欧州AVMアライアンス。ISBN 9782960297300。
2. Kok, Nils; Koponen, Eija-Leena; Martínez-Barbosa, Carmen Adriana (2017年9月30日). 「不動産におけるビッグデータ？手作業による鑑定から自動評価へ」 . The Journal of Portfolio Management . 43 (6): 202– 211. doi :10.3905/jpm.2017.43.6.202. ISSN  0095-4918. S2CID  158815603
3. 「ドバイ不動産：YallaValueが無料かつ即時の不動産評価サービスを開始 - Arabian Business：中東、不動産、金融などの最新ニュース」www.arabianbusiness.com . 2024年10月2日. 2025年2月26日閲覧。
4. Downie, ML & Robson G. (2007) 自動評価モデル：国際的な視点 p. 32 Council of Mortgage Lenders、ロンドン、ISBN 1-905257-12-0。
5. Mitropoulos, A., Wu, W. & Kohansky G. (2007)英国における自動評価モデルの基準。フィッチ・レーティングス。p. 1住宅ローン貸付協会、ロンドン、ISBN 1-905257-12-0。
6. 「自動評価モデルは正確か？」2020年10月15日。