インターン生募集 未来のゲームチェンジャーの「やってみよう」をカタチに!データサイエンスのかっこでインターン生募集中

データ分析例

  •  PR 

データ分析を使って、東急東横線沿線で楽器弾きのための家探しをしてみた

データ分析で防音物件探し

「楽器の練習をしたいけど、音を出せる場所がない」
「楽器演奏ができる防音物件の探し方が知りたい」

と悩んではいませんか。

物件探しサイトでは楽器相談可という条件によって物件を絞り込めますが、木造や築年数が長い防音物件ではない物件もヒットしてしまいます。

そこで、東急東横線沿線上の物件を対象にデータ分析を活用して防音物件探しを行いました

本記事では、

・楽器の練習ができる物件の条件
・ドラマーの物件探しの手順

などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。

また、データ分析を用いて身近な問題を解決する流れにも注目して読み進めることをおすすめします。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

結論:楽器の練習ができる物件の家賃は最低6万円

楽器の練習ができる物件の家賃は最低6万円

今回の分析結果として、東急東横線沿線の相場では、

  • 電子楽器(エレキギターなど)をやるなら約6~8万円
  • アコギや歌などなら約9~12万円
  • ドラムやピアノなど防音室なら約13~15万円

の家賃が必要であると分かりました。

さらに、電子ドラムを練習できる予算8万円の部屋は、

  • 学芸大学付近で探すと良い
  • バストイレ別、室内洗濯機置、エアコン、南向きの物件を選択可能
  • 築20年以前or以後、駐輪場、バルコニー、角部屋は取捨選択が必要

であることも分かりました。

以下からは、分析に使用したデータや分析概要を解説していきます。

分析に使用したデータ

分析に使用したデータ

分析には、SUUMO関東版から取得した2021年3月25日時点での物件データを使用しています。

今回は1人暮らしするための家探しの条件として、

  • 東急東横線沿線
  • 駅から徒歩15分圏内
  • 1~2部屋
  • マンションorアパート

に絞りました。

それでは、以下では楽器が練習できる条件について解説していきます。

楽器が練習できる物件の条件とは【楽器ごと】

楽器が練習できる物件の条件とは【楽器ごと】

ここでは、楽器が練習できる物件の条件について分析していきます。

今回は、騒音と条件の関係性を以下のように分けて分析を進めました。

  • 騒音耐性を高めるのに必要な条件
  • 騒音耐性と家賃との関係

また、楽器ごとで騒音のレベルが異なるため、騒音レベルごとに分析を行います。

それぞれ見ていきましょう。

騒音問題に関係する可能性の高い3つの条件

はじめに、楽器ごとにどのような条件が必要か考えます

それぞれの楽器に特徴があるため、楽器ごとに部屋に求められる防音性能の違いを考慮することは重要です。

騒音への耐性に関係する条件として以下の3点が考えられます。

  • 建築構造(木造・鉄骨・鉄筋など)
  • 部屋の位置(1階 or それ以外、角部屋)
  • 防音室や地下室の有無

以上の3つの条件について、メジャーな楽器ごとにどの条件がどの程度必要かをレベル別に分類しました。

騒音レベルで分けた表が下図になります。

騒音レベルと楽器の対応表

※対応表は、各楽器の調査と個人の音楽経験により主観的に設定したものであることをご了承ください。

上の表から、楽器の音量や演奏方法によって求められる条件に差があることが分かりました。

なので、上図で示した各騒音レベルごとに、家賃を集計していきます。

騒音耐性と家賃との関係

それでは、騒音耐性と家賃との関係について考えます

家賃について調べて、どの程度の予算を準備するべきなのかを把握するのは非常に大切です。

前準備として、東急東横線沿線の全ての物件について、

  • 物件名
  • 賃料
  • 最寄駅
  • 該当する騒音レベル

を取得しました。
下の箱ひげ図は、各騒音レベルごとの家賃の分布を示したものです。

各騒レベルでの家賃分布

箱ひげ図については、『箱ひげ図を使うメリット・デメリットや実際の作り方を解説』にて詳しく解説しています。

上の図を見て分かるように、騒音に強い物件ほど家賃の相場が高くなっています

騒音レベル1と2では2の方が若干相場が低くなっていますが、一般的に階数が高い方が家賃も高くなる傾向があるからです。

上の図についてまとめると、東急東横線の沿線においては、

  • 電子楽器(エレキギターなど)をやるなら約6~8万円
  • アコギや歌などなら約9~12万円
  • ドラムやピアノなど防音室なら約13~15万円

が相場であると分かりました。

続いて、具体的なデータ分析の手順を紹介します。

データ分析を用いたドラマーの物件探しの4つの手順

データ分析を用いたドラマーの物件探しの4つの手順

ここからは、ドラムの練習ができる物件についてさらに深掘りします

電子ドラムは、先ほどの分析では以下の騒音レベルと家賃の相場でした。

  • 騒音レベル:レベル2(鉄骨で1階の部屋)
  • 相場:約6~8万円

これを踏まえて、ドラムの練習ができる防音物件を探していきます。

物件探しは、以下の手順で行いました。

  1. 物件を探すエリアを絞る
  2. スクレイピングしてデータを集める
  3. 家賃と各物件条件との関係性を分析する
  4. 分析結果から最適な条件を決定する

各手順について、詳しく見ていきましょう。

手順1. 物件を探すエリアを絞る

まずは、物件探しを行うエリアを絞ります

家賃が立地によっても大きく左右されるので、物件を探すエリアを絞ることが重要なのです。

東横線の中でも相場には差が見られるので、最寄駅ごとに家賃分布を集計しました。

各駅ごとの家賃

上の箱ひげ図から分かるように、駅ごとにも家賃相場には違いが見られます。

例えば、箱ひげ図をよく見てみると、

  • 渋谷や代官山などのエリアは家賃が高い
  • 複数路線が通っている乗換駅も家賃が高い
  • 東京都と神奈川県を境に(田園調布~多摩川)全体的な相場は変化している

という特徴があると分かります。

都心から離れるのはあまりメリットがないため、東横線の中だと祐天寺〜都立大学のエリアが理想的です

自分の予算である8万円でも十分狙えるエリアだと分かるので、祐天寺〜都立大学のエリアについてさらに詳しく見ていきます。

手順2.スクレイピングしてデータを集める

それでは、スクレイピングを行い祐天寺〜都立大学エリアの物件のデータを集めます

スクレイピングとは、Webサイトのコンテンツの中から特定の情報を抽出・取集する行為のことです。
データ分析に必要なデータを集めるために活用されます。

今回は、以下の項目についてデータを集めました。

  • 数値or文字列で取得
    • 賃料
    • 最寄駅
    • 間取り
    • 専有面積
    • 築年数
    • 徒歩分数
    • 番地
  • 条件の有無を取得
    • バストイレ別
    • エアコン
    • 駐輪場
    • 室内洗濯機置
    • 角部屋
    • バルコニー
    • 南向き

以上の項目は、物件を探すときに必ず確認しておきたい条件です。

これらの条件について、それぞれの項目が家賃にどのように影響しているかを集計します。

手順3. 家賃と各物件条件との関係性を分析する

続いて、家賃と各物件条件との関係性を分析します

家賃と各物件条件との関係を分析すると、予算内でどのような条件が満たせるのかが明確に分かります。

今回は以下の5つの項目と家賃の関係について分析しました。

  • 家賃と番地の関係性
  • 家賃と間取りの関係性
  • 家賃と最寄駅からの徒歩分数の関係性
  • 家賃と築年数の関係性
  • 家賃と各種設備の関係性

それぞれの関係性について詳しく見ていきましょう。

①家賃と番地の関係性

まず、最寄駅から番地ごとの家賃分布を調べます

番地と家賃の関係を調べると、予算内に納めるために選択するべき地域が分かります。

番地ごとの家賃分布をまとめた図が以下の図です。

番地ごとの家賃分布

上の箱ひげ図を見て分かるように、番地ごとにも家賃分布が存在しています。

この中で、赤い四角で囲った6つの番地については他と比べて安くなっています。

さらによく見てみると、この6つのエリアのうち4つは学芸大学駅が最寄だと分かりました。

つまり、特に狙い目の物件は以下のエリアです。

  • 祐天寺
  • 学芸大学
  • 都立大学

その中でも、学芸大学駅はこの3駅の中で唯一急行が止まる駅でもあるので非常に魅力的です。

②家賃と間取りの関係性

次に、間取りと家賃の関係について見ていきます。
間取りについて調べると、予算内で住める部屋のおおよその広さが分かります。

以下の図は、間取りごとの家賃分布です。

間取りごとの家賃分布

上のような、間取りごとの家賃分布をまとめた箱ひげ図を見てみると、全体的には部屋が広くなるにつれて家賃も高くなっていると分かります。

予算8万円の場合は、ワンルームか1Kが現実的だと読み取れました。

③家賃と最寄駅からの徒歩分数の関係性

続いて、最寄駅からの徒歩分数と家賃の関係について調べます

これにより、さらに細かく予算内で選択可能な地域を定められます。

下の図は、駅からの距離ごとに家賃分布をまとめたものです。

駅からの距離ごとの家賃分布

上の図を見てみると、徒歩分数と家賃にはあまり相関関係が見られませんでした

一般的な感覚では、駅から遠い方が家賃は安くなると想像できますが、意外なことに今回のデータからは両者の関係性は観察されませんでした。

④家賃と築年数の関係性

ここでは、築年数と家賃の関係について調べます

築年数と家賃の関係性から、予算内に収まるためにはどのくらい古い物件を選ぶべきなのかが分かります。

築年数と家賃の関係を以下の図にまとめました。

築年数と賃料の関係

上の散布図を見ると、一般的な感覚と同じく新しい物件の方が家賃は高いという相関関係が見られました

また散布図に引いた2本の赤線から分かるように、築20年以前の家賃は様々な値を取っているものの、築20年を超えると約6~8万円に収束しているようです。

そのため、今回の予算である8万円のラインだと、築20年以降の物件の方が多いと読み取れます。

ただ、家賃8万円でも新しい物件はいくつか存在しているので、検討の余地がありそうです。

⑤家賃と各種設備の関係性

最後に、各種条件の有無の家賃への影響を見ていきます

今回考慮した条件は以下の7項目です。

  • バストイレ別
  • エアコン
  • 駐輪場
  • 室内洗濯機置
  • 角部屋
  • バルコニー
  • 南向き)

まずは、バストイレ別・室内洗濯機置・南向き・エアコンについて見てみましょう。

バストイレ別と室内洗濯機置については同じような分布となりました。

予算である8万円前後を見てみると、これらの設備がない8万円前後の物件はあまり存在しないと分かります。

また、南向きについては家賃の相場があまり変わらないことも読み取れます。

エアコンについては、図に記載した件数比を見て分かるように価格帯によらずエアコンがない物件はほとんどありません

続いて、駐輪場、角部屋、バルコニーについても見てみましょう。

これら3つについては似たような分布になっていると分かりました。

予算である8万円のラインを見てみると、設備のある物件も一応あるけどない物件の方が多いという傾向が読み取れます。

つまり、これらの条件は予算8万円だと取捨選択が必要です。

手順4. 分析結果から最適な条件を決定する

以上の分析結果を踏まえて、ドラムの練習ができる防音物件に最適な条件を決定します

データ分析の結果、電子ドラムを練習できる部屋で予算を8万円に収めるには、

  • 学芸大学付近で探すと良い
  • バストイレ別、室内洗濯機置、エアコン、南向きの物件を選択可能
  • 築20年以前or以後、駐輪場、バルコニー、角部屋は取捨選択が必要

と分かりました。

そのため、予算内でも条件の良い物件をある程度見つけられるでしょう。

まとめ

今回は、データ分析を用いて東急東横線沿線上の物件を対象にドラムの練習ができる防音物件探しを行いました

データ分析を用いて物件を探した結果、なんとなく物件サイトを眺めているだけでは分からないような条件を多く見つけられました。

全体の傾向を把握できると、自分の予算内での物件探しの方向性が定まって、より効率的に自分の思い描く物件を選べます。

今回の記事を通して、身近な問題もデータ分析を通して理論的・統計的な観点で観察すると、今まで気づかなかったような近道が得られることをお伝えしました。

かっこでは、データサイエンスを用いて様々な問題の解決をお手伝いいたします

データ分析を活用して解決したい課題がありましたら、ぜひかっこのデータサイエンスまでご相談ください。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

ピックアップ記事

  1. こんなときには異常検知
  2. 学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント
  3. RFM分析とは?優良顧客を見つけるやり方やメリット【例を用いて解説】
  4. 多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみた
  5. 知っておきたいAIの理想と現実

関連記事

  1. データ分析でわかる!? ハワイ・ホノルルエリアのおすすめ宿泊施設のアイキャッチ画像

    データ分析例

    データ分析でわかる!? ハワイ・ホノルルエリアのおすすめ宿泊施設

    行ってみたい場所ランキング上位に度々上がるハワイ。ハワイ旅行と…

  2. データ分析で沖縄移住物件探し

    データ分析例

    データで判断! エンジニアの沖縄移住、おすすめエリア

    「引っ越ししたいけど、住みやすい物件はどれだろう?」「物件探しを始…

  3. データ分析でメルカリ出品戦略を立てる-修正版

    データ分析例

    データ分析による読み終わった漫画のメルカリ出品戦略

    「初めてフリマアプリに出品するけど、適切な値段設定はいくらだろう?」…

  4. 多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみたのアイキャッチ画像

    データ分析例

    多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみた

    会話するきっかけになる映画の条件ってなに? どんな映画を…

  5. 湘南鎌倉エリアの女性向け物件探しをデータサイエンスのチカラでやってみたのアイキャッチ画像

    データ分析例

    湘南鎌倉エリアの女性向け物件探しをデータサイエンスのチカラでやってみた

    家探しの条件ってどうやって決める? 女性の家探しでどこを…

  6. データサイエンス 活用事例

    データ分析例

    データサイエンスの活用事例まとめ|導入事例4選と必要な3つの準備

    「データサイエンスはビジネスでどのように使われているの?」「データ…

おすすめ記事

  1. 就活で話すことには困らないかっこのインターンシップ経験!
  2. 日々、巧妙化する不正取引の対策頻度を10倍に向上!「異常検知…
  3. 全力で食らいついたかっこでの1年間
  4. 確率を予測する「ロジスティック回帰」とは
  5. データサイエンスを現場の敵にしないために
  1. インターン体験記

    未経験でも、データ分析の実践経験を積めた!在宅インターンシップ
  2. 機械学習

    決定木でデータドリブンに、ビジネスを成功させる判断基準を作ろう
  3. データ分析 必要性のアイキャッチ画像

    分析

    データ分析の必要性とは?3つのメリットと大手企業の事例を紹介
  4. インターン体験記

    全力で食らいついたかっこでの1年間
  5. 背理法

    用語解説

    数式なしで!背理法のメリットや使われる場面を分かりやすく解説
PAGE TOP