2026-04-15

【不動産・賃貸管理のkintone地図BI活用】物件数・成約率・平均賃料を地域別に一覧。エリア戦略を数字で立てる

羽鳥 合同会社Pons 代表
羽鳥 合同会社Pons 代表

神奈川県藤沢市役所にてkintone導入担当として数々のアプリ開発を経験後、合同会社Ponsを起業。現場目線で設計されたkintoneプラグインを提供する。cybozu オフィシャルプロダクトパートナー。

「このエリアの物件は動かない」に、根拠がない

不動産仲介・賃貸管理会社の営業会議で、ベテラン営業マンが「横浜の物件は動きが鈍い」と言う。しかし、それは本当に横浜市全体の話なのか、それとも特定の区や物件種別だけの問題なのか、誰も数字で答えられない。

kintoneには物件データ、問合せ件数、成約情報、賃料、築年数が全て入っている。しかし、それを市区町村別に集計して比較するには、毎回データエクスポートが必要だ。「この間のエリア別成約率のデータはいつ出ますか」という会話を、月に何度も繰り返す羽目になる。

エリア戦略を立てるはずの時間が、集計作業で消えていく。「次の仕入れはどのエリアを狙うべきか」という最も重要な意思決定が、結局ベテランの勘に頼らざるを得ない状況が続く。

成約率の地域差は、見えないと損し続ける

A区の物件は問合せから成約まで平均2週間、B区では6週間——この差が見えているかどうかで、仕入れ判断の精度は大きく変わる。滞留期間が長いエリアの物件を仕入れ続けることは、資金の固定化と損失に直結する。

しかし、kintoneの画面上でこれを日常的に可視化できているチームはほとんどない。「なんとなくB区は動きが悪い」という感覚はあっても、数字で証明できないまま、仕入れ担当者がB区の物件を持ってくるたびに「うーん……」と頭を悩ませるだけだ。

市区町村別の成約率と平均賃料を、同時に地図で把握する

地図BIプラグインは、kintoneの物件管理アプリの一覧画面に「地図集計を開始」ボタンを追加する。

まず都道府県レベルで全体を確認する。どの都道府県に物件が集中しているか、どこの成約率が高いかが色の濃淡で瞬時にわかる。

都道府県別の物件成約率を平均値で集計したコロプレス地図。濃い色のエリアほど成約率が高い。地域差の全体像が一目でわかる

次に地理レベルを市区町村に切り替える。都市部での細かな差異が浮かび上がる。「横浜市磯子区の成約率が特に低い」「川崎市麻生区の平均賃料が突出して高い」といった発見が、画面を切り替えるだけで得られる。

神奈川県内の市区町村別成約率。横浜市南区・磯子区の成約率が低い一方、川崎市麻生区・港北区は成約率が高く次の仕入れ優先エリアとして浮かび上がる

集計モードは「件数」「合計」「平均」の3種類に対応する。物件数(件数)、賃料の合計・平均、成約件数、成約率の平均——これらをエリア別に確認することで、仕入れ戦略の優先順位を数字で立てられる。

仕入れ候補エリアをクリックして詳細を即確認

地図上の市区町村をクリックすると、そのエリアの物件レコード一覧が右パネルに表示される。物件名、間取り、賃料、成約状況、担当営業などが確認でき、気になる物件のレコードに直接リンクできる。

「川崎市麻生区で成約率が高いのは、ファミリー向けの2LDK以上だけか、それとも1Kも含めてか」という仮説を、その場で明細を見ながら確認できる。「成約率は高いが物件数が少ない——積極的に仕入れを増やすべきエリア」という判断が、議論の場でリアルタイムに行える。

顧客の個人情報は社外に出ない

賃貸管理会社が保有する入居者情報、契約内容、滞納情報——これらは個人情報の塊だ。分析のためにExcelに出力したファイルが「入居者一覧2026年1月.xlsx」というファイル名でデスクトップに残り続ける運用は、情報管理の観点から許容できない。

地図BIプラグインはブラウザ上でのみデータを処理する。個人情報が外部に送信されることはない。地図の描画にはPONS LLCが管理するサーバーを使用するが、顧客データはそこには含まれない。不動産業での個人情報管理の観点から、この設計は適切だ。

仕入れ判断のミスをなくす、一度きりの投資

地図BIプラグインは買い切りライセンスだ。月額費用は発生しない。成約率の低いエリアへの仕入れを一件減らすだけで、プラグインの導入費用を超える損失を防げる可能性がある。

「エリアの感覚」ではなく「エリアのデータ」で仕入れ戦略を立てることができるようになります。これが不動産業における次の競争優位の源泉となっていくと考えられます。

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