ChatGPT:分譲マンションの販売データを読み込ませて分析する

新築マンションを販売していた時には、近隣物件の分析が必須でした。お客様との商談の中でこんな要素があるからです。

・同時期に販売している他の物件と比較して、メリット・デメリットを明確にする。
・過去に販売されていた物件と比較して、相場の流れや同条件の住戸の値付けなどを把握する。
・買い替えが発生する時に、売却物件の相場を知っておく。

当時はデータを全部エクセルに入力して、物件別の平均単価を見られるようにしたり、必要に応じて必要な数値をピックアップしたものです。

しかしこれがChatGPTを使うとだーーいぶラクになります。

まずは手元にある近隣物件のデータベースをCSVに変換してChatGPTに読み込ませてください。データ量は大きければ大きいほどいいんですが、できれば「現在販売している近隣物件」と「過去に販売された近隣物件」は利用する用途が違うのでそれぞれ別で作業したほうがいいです。今回も架空のデータを作成しました。6000件ほどのデータベースができました。

エクセルデータをChatGPTに読み込ませる方法はこちら
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エクセルやスプレッドシートのデータをChatGPTに読み込ませる

データを読み込ませることができたらあとはなんでも知りたいことを聞いてみましょう。

たとえばまずオーソドックスなところからいきましょうか。

“マンションAの分譲価格の平均値を出してください。”

“マンションAの平均専有面積単価を出してください。”

このへんは余裕ですね。

では実際にお客さんが「近隣に住んでる自分のマンションを売って、あなたの売ってる新築マンションを買いたい」とおっしゃった、みたいな場面を想定します。お客さんが持ってるマンションは「マンションB、5階部分、77㎡」であったと仮定します。

直近の近隣物件の売買事例から以下のようにデータを出します。

さらに階数ごとのデータも出してみます。5階部分以外の状況もわかりますね。

もちろん、この数値をそのまま使えるわけではありません。あくまでも事例から導かれた数値なので、これを元にいつものように「不動産業者が買い取るなら◯万円・一般のお客様向けに売り出すなら◯万円、どうしましょう。」みたいな話しをする材料として使うわけです。

もう1例実際の場面を想定してみます。お客さんが「マンションCの5階とここのマンションを比較している」みたいな話になったとしましょう。私が営業をしていた当時だったら「マンションCの5階てどんなんやった？パンフレットあったっけ？価格表とか誰か持ってる？？」とひと騒動でしたが、ChatGPTにデータを入れておけばこうなります。

それぞれの住戸の概要も出力してくれます。