「また空室が埋まらない…」 「オーナーからのクレームが増えている…」 「なぜか隣の不動産会社は入居者をすぐ見つけている…」
こんな悩みを抱えている不動産管理会社の方、少なくないのではないでしょうか？
「正直、最初は半信半疑でした。データ活用なんて大手不動産会社がやることで、うちみたいな中小企業には関係ないと思っていたんです」
こう語るのは、都内で約150戸の物件を管理する中小不動産会社の佐藤社長。しかし今では「もっと早く始めておけばよかった」と言います。なぜなら、エクセルという身近なツールを使った簡単なデータ活用だけで、なんと空室率を15%も削減することに成功したからです。
本記事では、特別な知識やスキル、高額なシステムがなくても今すぐ始められる「データ活用術」と、それによって驚くほどの成果を上げた実例をご紹介します。
なぜ今、データ活用が「生き残りの必須スキル」なのか
不動産業界を襲う「三重苦」の現実
「昔は物件を出せばすぐに決まったのに…」
総務省の住宅・土地統計調査によると、2018年の空き家数はなんと848万戸（うち賃貸用の住宅は432万戸）、空き家率は13.6%に達しており、年々増加の一途をたどっています。さらに恐ろしいことに、今後の人口減少と新築供給の増加により、この数字はさらに悪化すると予測されています。
東京都内で約100戸の賃貸物件を管理する斉藤さんはこう嘆きます。「10年前なら物件を募集して2週間もすれば入居者が決まっていたんです。でも今は1ヶ月、2ヶ月と空室が続くことも珍しくありません。正直、オーナーさんへの説明に困っています…」
これは斉藤さんだけの問題ではありません。2025年現在、不動産業界は「人口減少」「競合物件の増加」「入居者の選択肢拡大」という三重苦に直面しているのです。
「勘と経験」だけでは太刀打ちできない時代
「うちは長年の経験があるから大丈夫」 「データなんて必要ない、この業界は人間関係が全てだ」
このように考えている方も多いかもしれません。確かに、経験や人間関係は重要です。しかし、今や入居者もネットで物件情報を徹底比較する時代。勘と経験だけでは、客観的な数字で物件を選ぶ入居者の心をつかむことはできません。
さらに、大手不動産会社はすでにデータ分析やAI技術を駆使して効率的な営業を展開しています。このままでは、中小不動産会社の立場はますます厳しくなるでしょう。
データ活用で得られる「驚きの効果」
「最初は半信半疑でした」と語るのは大阪の中小不動産会社の営業マネージャー金子さん。「でもエクセルで簡単なデータ分析を始めただけで、こんな効果が出るなんて想像もしていませんでした」
データ活用によって、多くの不動産会社が以下のような劇的な変化を経験しています：
- “見えなかったもの”が見えてくる: 「このエリアには実は子育て世帯が増えていた」「このタイプの物件は意外と人気がある」など、これまで気づかなかった事実が浮かび上がります
- オーナーから圧倒的な信頼を獲得: 「なぜ空室が多いのか」という質問に、感覚ではなくデータで説明できることで、オーナーからの信頼が一気に高まります
- 値下げ以外の解決策が見つかる: 「家賃を下げるしかない」という発想から脱却し、ターゲットに合わせた効果的な改善策を提案できるようになります
- 競合他社との差別化が可能に: 「うちはデータに基づいた提案をしています」という一言で、他社との圧倒的な差別化ができます
「正直、エクセルで何ができるの？と思っていました」と名古屋の不動産会社の営業担当者。「でも実際にやってみたら、これまで気づかなかったパターンや傾向が見えてきて驚きました。物件の見方が180度変わりましたね」
データ活用が不動産業界の未来を左右することは明らかです。以下の記事では、データ活用の有無が今後5年間で不動産会社の明暗を分ける要因となる理由について詳しく解説しています。
「誰でも今日から始められる」エクセルで空室率15%減を実現する方法
「でもデータ分析なんて難しそう…」 「専門知識がないとできないんじゃ…」 「高額なシステム投資が必要なのでは…」
そんな不安を持つ方も多いでしょう。しかし、実は身近なエクセルだけで十分な効果を出すことができるんです。
「IT知識はほとんどなかったので最初は戸惑いました」と語るのは、埼玉の不動産会社で20年以上営業を続ける山本さん(58歳)。「でも基本的なエクセル操作ができれば十分でした。今では会社の若手に『山本さんすごいですね！』と言われるようになりましたよ(笑)」
では実際に、どのようにしてデータ活用を始めればよいのでしょうか？ここからは、特別なスキルや知識がなくても今日から始められる基本ステップをご紹介します。
データ活用は物件管理だけでなく、お客様への提案力強化にも効果を発揮します。以下の記事では、データに基づいた物件提案によって反響率を2倍に高めた方法を紹介しています。
Step 1: 「何を解決したいのか」を明確にする
「とりあえずデータを集めてみよう」では効果は出ません。まずは解決したい問題を明確にしましょう。
例えば：
- 「A棟の空室率を3ヶ月以内に10%削減したい」
- 「B地区の物件の平均入居期間を1年延ばしたい」
- 「解約率を現在の15%から7%に下げたい」
具体的な目標を設定することで、必要なデータや分析方法が見えてきます。
福岡の不動産会社の社長はこう語ります。「最初は漠然と『データを分析しよう』と思っていましたが、『西口エリアの1DK物件の空室率を3ヶ月で半減させる』という明確な目標を立てたことで、チーム全体が同じ方向を向いて取り組めるようになりました」
Step 2: 「宝の山」を発掘する – データ収集の始め方
「データ収集って難しそう…」と思うかもしれませんが、実は皆さんの会社には既に「宝の山」が眠っています。
まずは手元にあるこれらの情報を集めてみましょう：
基本データ（自社内にある情報）
- 物件情報（所在地、築年数、間取り、賃料など）
- 入居者情報（年齢、職業、入居期間、退去理由など）
- 問い合わせ履歴（どんな物件に問い合わせが多いか）
市場データ（簡単に入手できる外部情報）
- エリアの人口推移（総務省の統計ダッシュボードで無料入手可能）
- 競合物件情報（SUUMOなどのポータルサイトで簡単にチェック可能）
- 新築動向（住宅着工統計で確認可能）
「最初から完璧を目指す必要はありません」と語るのは、データ活用で成功を収めた京都の不動産会社の担当者。「うちは最初、管理物件の基本情報と入居者の年齢・職業だけをエクセルにまとめました。それだけでも『あれ？このエリアは意外と若い世代が多いな』『この間取りは入居期間が長い傾向があるな』といった発見があったんです」
重要なのは「とりあえず始めてみる」こと。手元にある情報から少しずつ始めて、徐々に拡充していけば大丈夫なんです。
北海道の不動産管理会社の女性スタッフはこう話します。「エクセル操作も不安でしたが、まずは物件情報を表にするところから始めました。驚いたのは、データを整理するだけで『あっ、このエリアの1LDKばかり空室が長引いている』という事実に気づけたことです。これまで感覚では分かっていたつもりでも、数字で見ると一目瞭然だったんです」
データ収集を始めると、思わぬコスト削減のヒントも見つかります。以下の記事では、データに基づく効果測定によって広告費を30%削減した方法を解説しています。空室対策と並行して取り組むことで、より大きな収益改善が期待できるでしょう。
Step 3: 「目から鱗の発見」が生まれる分析のコツ
データを集めただけでは意味がありません。ここからが本当の「宝探し」の始まりです。エクセルを使った簡単な分析で、驚くような発見が生まれます。
3-1: 「この物件、実は空室率が高かった！」を発見する方法
「うちの物件の空室率って実際どれくらいなんだろう？」
これを知るだけでも大きな一歩です。エクセルで簡単に計算できる空室率の指標には次のようなものがあります：
- シンプル空室率（今すぐ計算できる）：
空室率 = [空室戸数 ÷ 管理物件の総戸数] × 100例：100戸中15戸が空室なら、空室率は15% - 収益影響空室率（オーナーへの説明に効果的）：
空室率 = [(満室時の年間家賃収入 - 実際の年間家賃収入) ÷ 満室時の年間家賃収入] × 100例：満室時の年間収入が3,600万円で、実際の収入が3,000万円なら、収益影響空室率は16.7%
「物件ごとの空室率を計算してみたら、実は東口エリアの物件が特に空室率が高いことがわかったんです」と語るのは、データ分析を始めたばかりの関西の不動産会社の担当者。「漠然と『空室が多い』と思っていましたが、数字で見ると明らかに対策が必要なエリアが浮かび上がってきました」
3-2: 「えっ、こんなニーズがあったの？」の発見法
市場のトレンドを知ることで、これまで見えていなかったニーズが見えてきます。例えば：
- 人口動態の変化：「このエリアは子育て世帯が増えている！」
- 世帯構成の変化：「単身世帯が急増している！」
- 年齢層の変化：「若年層より50代以上の入居者が増えている！」
「データを見て本当に驚きました」と語るのは東京の不動産会社の営業担当者。「『このエリアは若い人向け』と思い込んでいましたが、実際のデータを見ると50代以上の入居者が増えていたんです。そこで物件の訴求ポイントを『静かな環境』『安心のセキュリティ』に変更したところ、反応が格段に良くなりました」
エクセルでこれらの分析をするのは難しそうに聞こえるかもしれませんが、基本的な操作さえできれば誰でも可能です。総務省の統計ダッシュボードからデータをダウンロードし、エクセルの簡単なグラフ機能で視覚化するだけで、驚くほど多くの発見があるでしょう。
3-3: 「なぜ競合に負けるのか」がはっきり分かる分析法
「同じエリアなのに、なぜあの不動産会社の物件はすぐ決まるのか？」
この疑問に答えるための分析が、競合分析です。ポータルサイトから競合物件の情報を集め、自社物件と比較するだけで、こんな発見があります：
- 賃料ギャップ: 「実は自社物件は周辺相場より1万円高かった！」
- 設備の差: 「競合物件はWi-Fiが標準装備されている！」
- 訴求ポイントの違い: 「競合は『静かな環境』を強調している！」
「SUUMOで近隣の同タイプ物件を10件ピックアップして、エクセルで比較表を作っただけなんです」と語るのは横浜の不動産会社の若手スタッフ。「すると、うちの物件だけセキュリティ面の訴求が弱いことに気づきました。実際は防犯カメラや24時間警備があるのに、アピールしていなかったんです。これを強調したら問い合わせが3倍に増えました」
競合との差別化には透明性の高い情報提供も効果的です。以下の記事では、データを活用して透明性の高い取引を実現し、顧客からの圧倒的な信頼を獲得する方法を紹介しています。
Step 4: 「一目でわかる！」データの見える化でオーナーを驚かせる
「数字の羅列を見せても、オーナーは理解してくれません」
データの価値を最大化するのが「見える化」です。エクセルの簡単なグラフ機能を使うだけで、プロ級の資料が作成できます。
誰でもできる見える化テクニック:
- 棒グラフ：「A棟とB棟の空室率の違いが一目瞭然！」
- 折れ線グラフ：「過去6ヶ月の問い合わせ数の変化がパッと見てわかる！」
- 円グラフ：「入居者の年齢層構成が視覚的に理解できる！」
「初めてグラフ化した資料をオーナーに見せたとき、『こんな分析までしてくれるの？』と感動されました」と話すのは、名古屋の不動産管理会社の田中さん。「特に入居率の推移をグラフ化して見せると、『なるほど、8月と3月に下がるのか』と納得してもらえ、具体的な対策の話し合いがスムーズに進みました」
グラフ作成は難しそうに思えるかもしれませんが、エクセルの基本機能を使うだけでプロ並みの資料が作れます。データを選択して「挿入」タブから「グラフ」を選ぶだけ。これだけで、オーナーに「さすが！」と言わせる資料の完成です。
データの見える化を効率的に行うには、物件情報の管理体制も重要です。以下の記事では、物件情報の更新作業を大幅に効率化する方法を紹介しています。
実践例：データ活用で空室率15%減を実現した事例
A社の事例：エクセルを活用した市場分析
東京都内の中小不動産管理会社A社は、管理物件の空室率が平均20%と高く、オーナーからの不満も増えていました。そこで、以下のようなデータ活用術を実践しました：
- エリア分析：
- 統計ダッシュボードから人口動態データを収集
- エリアごとの世帯構成の変化をエクセルでグラフ化
- 単身世帯が増加しているエリアを特定
- 競合分析：
- ポータルサイトから競合物件の情報を収集
- 賃料、設備、間取りなどの情報をエクセルに整理
- 競合物件との差別化ポイントを特定
- ターゲット設定：
- データ分析に基づき、エリアごとに最適なターゲット層を設定
- 単身者向けエリアでは20〜30代の若手社会人をターゲットに設定
- ファミリー向けエリアでは30〜40代の子育て世帯をターゲットに設定
- 物件改善策の実施：
- ターゲット層に合わせた設備導入（若年層向けにWi-Fi完備、ファミリー向けに防音対策）
- 適正賃料の設定（市場データに基づく競争力のある賃料設定）
- 効果的な広告戦略（ターゲット層が利用するメディアへの広告出稿）
結果： これらの取り組みにより、A社は6ヶ月で空室率を20%から5%に削減（15%減）することに成功しました。オーナーからの評価も高まり、新規の管理物件獲得にもつながりました。
「データ分析を始める前は、空室対策といえば家賃値下げか設備投資くらいしか思いつきませんでした」とA社の営業部長は話します。「でも、データを見てみると、実は賃料が問題ではなく、ターゲットとのミスマッチが問題だったことが分かりました。エリアの特性に合わせた戦略を立てることで、家賃を下げずに入居率を上げることができたんです」
B社の事例：入居者データの活用
地方都市の不動産管理会社B社は、既存の入居者データを活用して空室対策を行いました：
- 入居者分析：
- 過去5年間の入居者データをエクセルに整理
- 長期入居者の特徴（年齢、職業、家族構成など）を分析
- 解約理由のパターン分析
- 解約予測モデルの構築：
- エクセルの関数を使って、解約リスクの高い入居者を予測
- 入居期間、年齢、職業などの要素から解約確率を算出
- 解約リスクの高い入居者に対する事前対策の実施
- 入居者満足度向上策：
- データに基づいた設備更新計画の立案
- 入居者ニーズに合わせたサービス提供
- 長期入居者向けの特典プログラムの導入
結果： B社は解約率を年間15%から7%に削減し、空室発生そのものを減らすことに成功しました。また、入居者からの紹介による新規入居も増加し、広告費の削減にもつながりました。
「データを分析して驚いたのは、解約理由の多くが『設備の不具合への対応の遅さ』だったことです」とB社の担当者。「そこで、24時間対応の修繕受付システムを導入し、迅速な対応を徹底しました。その結果、入居者満足度が向上し、解約率が大幅に減少したんです」
オーナーに喜ばれるデータ活用レポートの作り方
1. シンプルで分かりやすいレポート設計
オーナーに提出するレポートは、専門知識がなくても理解できるよう、シンプルで分かりやすいものにしましょう。
レポートの基本構成:
- 物件概要（基本情報、現状の空室率など）
- 市場分析（エリアの人口動態、競合状況など）
- 問題点と改善策（データに基づいた具体的な提案）
- 期待される効果（数値目標、投資回収見込みなど）
「最初は詳細なデータをすべて載せたレポートを作っていましたが、オーナーさんから『難しくて分からない』と言われました」と話すのは、データ活用レポートを実践している不動産会社の担当者。「今はA4一枚にまとめ、ポイントを絞って説明するようにしています。特に投資対効果は数字ではっきり示すことを心がけています」
2. ビジュアル重視のデータ表現
数字の羅列ではなく、グラフや図表を使って視覚的に訴求力のあるレポートを作成します。
効果的なビジュアル表現:
- 空室率の推移グラフ
- 競合物件との賃料比較チャート
- 入居者属性の円グラフ
- 改善策実施後の収支予測表
「エクセルの基本的なグラフ機能だけでも、十分効果的なビジュアルが作れます」と語るのは、オーナー向けレポートを作成している担当者。「特に『改善前後の比較』をグラフ化すると、オーナーさんの理解が早く、提案にも納得してもらいやすくなります」
3. 具体的な投資対効果の提示
設備投資やリノベーションを提案する場合は、具体的な投資対効果を数値で示します。
投資対効果の計算例:
投資金額：100万円
賃料アップ効果：月5,000円 × 10戸 = 月5万円増
空室削減効果：年間空室2ヶ月減 × 10万円 = 年間20万円増
年間収益改善：5万円 × 12ヶ月 + 20万円 = 80万円
投資回収期間：100万円 ÷ 80万円 = 1.25年
「オーナーさんが最も気にするのは『いくらかけていくら返ってくるのか』という点です」と話すのは、レポート作成を担当している不動産会社の社長。「投資回収期間を明確に示すことで、オーナーさんの決断を後押しすることができます」
4. オーナーの声：データ活用レポートの反応
実際にデータ活用レポートを提出したオーナーからは、以下のような反応がありました：
- 「これまで勘と経験だけで判断していたが、データに基づいた提案は説得力がある」
- 「投資対効果が明確に示されているので、設備投資の判断がしやすい」
- 「エリアの将来性も含めた分析があり、長期的な経営判断に役立つ」
- 「他の管理会社からは単に『家賃を下げましょう』という提案しかなかったが、データに基づいた多角的な提案は新鮮だった」
「最初はオーナーさんに受け入れてもらえるか不安でしたが、むしろ『こんな分析をしてくれるなんて』と喜んでもらえました」と語るのは、データ活用レポートを実践している不動産会社の担当者。「特に複数の物件を所有しているオーナーさんからは『他の物件も頼みたい』という声をいただけるようになりました」
データ活用レポートは不動産会社自体の経営改革にもつながります。以下の記事では、データを活用して古い体質から脱却し、2年で売上を2倍に伸ばした不動産会社の事例を紹介しています。
データ活用を進化させるための次のステップ
1. データ収集の自動化
エクセルでの分析に慣れてきたら、データ収集の自動化を検討しましょう。
自動化のポイント:
- クラウドベースの管理システムの導入
- APIを活用した外部データの自動取得
- 定期的なデータ更新の仕組み化
「最初は手作業でデータを集めていましたが、時間がかかって大変でした」と話すのは、データ活用を推進している不動産会社の担当者。「今はクラウド型の物件管理システムを導入し、データ収集の多くを自動化しています。その結果、分析にもっと時間をかけられるようになりました」
2. 高度な分析ツールへの移行
エクセルの限界を感じるようになったら、より高度な分析ツールの導入を検討します。
次のステップとなるツール:
- PowerBI：より高度なデータ可視化
- Tableau：インタラクティブなダッシュボード作成
- 専門の不動産データ分析サービス
「エクセルは使いやすくて導入障壁が低いですが、データ量が増えると処理が重くなります」と語るのは、IT活用を進めている不動産会社のマネージャー。「データ分析の効果を実感できたら、次のステップとして専門ツールの導入を検討するといいでしょう。最初からすべてを揃える必要はありません」
3. AIを活用した予測分析
データ分析の精度をさらに高めるために、AI技術を活用した予測分析も視野に入れましょう。
AI活用の例:
- 賃料予測モデルの構築
- 入居者の解約予測
- エリアの将来性予測
「AIというと難しそうに聞こえますが、今はクラウドサービスとして提供されているものも多いです」と話すのは、先進的なデータ分析を導入している不動産会社の経営者。「特に解約予測は効果が高く、事前に対策を打つことで解約率を大幅に下げることができました」
まとめ：データ活用で差をつける不動産管理
不動産管理業界において、データ活用はもはや選択肢ではなく必須のスキルとなっています。特に人口減少時代において、賃貸オーナーが満室経営を実現するための全ての出発点は「データ分析」にあるといえるでしょう。
エクセルという身近なツールから始められるデータ活用術は、特別な知識や高額なシステムがなくても実践可能です。市場分析、競合分析、ターゲット設定、そして具体的な改善策の提案まで、データに基づいた科学的なアプローチを取ることで、空室率の削減と収益の向上を実現することができます。
「最初は難しそうだと二の足を踏んでいましたが、実際に始めてみると思ったより簡単でした」と語るのは、データ活用に成功した不動産会社の社長。「何より、オーナーさんから『他の管理会社とは違う』と評価してもらえるようになり、新規の管理物件獲得にもつながっています。今では社内の文化として定着し、スタッフ全員がデータを意識するようになりました」
データ活用の文化を社内に根付かせ、継続的に改善していくことで、オーナーからの信頼を獲得し、競争力のある不動産管理会社として成長していくことができるでしょう。まずは小さな一歩から、データ活用の旅を始めてみませんか？
データ活用を社内に定着させるには、全社員の理解と協力が欠かせません。以下の記事では、DX推進における社内の合意形成の重要性と、全員で進めるための具体的な方法について解説しています。データ活用の第一歩を踏み出す前に、ぜひご一読ください。
無料DX個別セミナーのご案内
「どんな撮影方法が効果的？」「遠方客にどうアプローチすれば？」「少ない予算で最大の効果を得るには？」—そんな疑問や課題をお持ちの方へ。私たちは単なる一般論ではなく、貴社の具体的な状況に合わせた個別のアドバイスをご提供しています。
まずは15分間のヒアリングで貴社の現状と課題をじっくりお聞きします。その後、専門アドバイザーが45分間かけて、貴社の不動産業務に最適な動画活用法を具体的にご提案。明日から実践できる具体的な導入ステップまで、わかりやすくお伝えします。
物件紹介動画の活用は、準備さえしっかりすれば、明日からでも始められます。ぜひ一歩踏み出してみてください！
