【実録】レンタルスペース AIで物件さがし

レンタルスペースの物件探し、今日の結果を全部出します。

8つの検索条件で、532件。
同じ部屋のダブりをまとめると、347室。
そのうち、◎がついたのは20件でした。

ぼくはこれから、もう1店舗出します。
その物件探しを、最初から実録で書いていきます。

今日はその1回目です。


物件探しが、いちばんの関門

レンタルスペースを開業したい。
そう思った人が、最初にぶつかるのが物件探しです。

逆に言うと、物件が見つかってしまえば、8割は終わったようなもんです。

レンスペの物件は、3つの要件がそろわないといけません。

①用途: レンタルスペースとして借りられるか
②条件: 駅から何分、坪単価、広さなどをクリアしているか
③収益性: そこで実際に、利益が出るか


3つの要件をクリアする

1つ目は、レンタルスペースOKか

ここが意外と難しいです。

騒音でうるさくなるんじゃないか。
無人で運営して、何かあったらどうするのか。

大家さんからしたら、普通に事務所として借りてもらったほうがいいわけです。
だから、嫌がられるんですよね。

まずは、その物件がレンタルスペースとして借りられるか。
ここを確認します。

2つ目は、条件

駅から徒歩何分か。
坪単価はいくらか。
広さはどれくらいか。

探すときに入れた条件を、ちゃんとクリアしているかどうか。

3つ目は、収益性

用途もOK、条件もOK。
それでも、そこでちゃんと稼げるかどうかは別の話です。

最後に「ここで儲かるのか」を判断しないといけません。

この3つを全部クリアする物件は、なかなか見つかりません。
ダンスのレンタルスタジオとなると、なおさらです。

だから、物件探しの最初の段階で、あきらめてしまう人がとても多いんです。


続けるには、仕組みがいる

見つけにくいなら、どうするか。

毎日コツコツ、ルーティンで物件を見ていくしかありません。

でも、毎日手で検索するのは続きません。
だから、仕組みにします。

ぼくは、物件探しのツールを自分で作りました。
コードは書けないので、AIに日本語で頼んで作っています。

今日やったことは、3つです。


今日やったこと①: 集める

まず、ネットで物件を集めました。

検索条件は8つ。
東京・千葉などの1階と地下を、都県や市区町村ごとに分けて保存してあります。

ボタンを押すと、ツールが不動産のポータルサイトから物件を集めてきます。
東京の1階だけで、247件ありました。

全部で532件。

同じ部屋を、ちがう不動産屋さんが別々に載せていることがよくあるので、まとめると347室です。


今日やったこと②: 点数の高い順に見る

532件から重複をまとめて347室、◎20件へ絞る

集めた347室に、ツールが100点満点で点数をつけます。

見ているのは8項目。
駅の力、住宅地らしさ、坪単価、家賃、初期費用、広さ、階数、内装費です。

判定はAIではなく、決まった計算式です。
だから、何度やっても同じ点数になります。

結果はこうでした。

◎ 20件
○ 46件
△ 11件
✕ 270件

前回(9月16日)と比べて、新着が43件、条件が変わったのが3件、消えたのが24件。

物件は、毎週入れかわっています。
だから、続けて見ないといけないんです。

1位は84点でした。

家賃は管理費込みで6.6万円、広さ56.2㎡。

黒字にするのに必要な予約は、1日2.2時間(週16時間)。
これが③の収益性です。

%ではなく「1日何時間埋まれば黒字か」で見ると、イメージしやすいです。


今日やったこと③: 上位から問い合わせる

あとは、点数の高い物件から問い合わせます。

ここで確認するのが、①の用途です。
「レンタルスペースとして使えますか」。

聞くことは、ツールが8項目のリストにしてくれます。
24時間使えるか、音を出せるか、ダンスやヨガの教室に使えるか、など。

問い合わせの文と、会社名・名前・連絡先は、最初に1回登録しておくだけ。
あとは物件にチェックを入れて、送るだけです。
(最後の送信ボタンと、SMSの認証は自分で押します)


物件探しは、仕組みで続ける

今日やったのは、この3つでした。

①集める(8つの条件で532件)
②点数の高い順に見る(◎20件)
③上位から問い合わせる

探すのは、仕組み。
点数をつけるのも、仕組み。
決めるのは、自分。

返事が来たら、次は内見です。
この続きは、また実録で書きます。

あなたなら、どの駅から探しますか?


今日つかったツールは、本の付録にしています。

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