県内企業におけるデータ活用の取り組み例

県内のある建設業の企業では、建売事業における候補地ごとの住宅需要について、これまで現地確認や経験則をもとに把握していました。しかし、地域ごとにどのような住宅構造が適しているかを見極めるには個別確認が必要であり、調査に時間を要することが課題となっていました。そこで今回の取り組みでは、住宅着工データを活用し、候補地調査をより客観的かつ効率的に進めるための方向性を整理しました。

取り組みの概要

住宅着工に関する公開データを活用し、市町村ごとの住宅着工戸数や住宅構造別の傾向を確認することで、候補地選定に必要な基礎情報を整理しました。これにより、まずは公開データ上で全体傾向を比較し、そのうえで重点的に現地確認すべき地域を絞り込む考え方を取りまとめました。あわせて、人口動向や地域特性と住宅着工傾向を重ねて確認することで、地域ごとの需要仮説を検討する視点も共有しました。

データ活用によって見えてきたこと

今回の整理を通じて、これまで時間を要していた候補地調査の初期分析について、住宅着工データを活用することで大幅に効率化できる見込みが確認されました。また、住宅構造別の着工傾向を地域ごとに比較できるようになったことで、初期段階で候補地を絞り込みやすくなり、現地確認の対象を減らせる可能性も見えてきました。これにより、経験や勘を活かしつつも、データを根拠に候補地を選定するための基礎が整いました。

画像：住宅着工統計から一部可視化
https://www.pref.okinawa.jp/machizukuri/jutakutochi/1012281/1012322.html

今後に向けて

今後は、住宅着工データに加え、人口動向や地域特性などの外部データもあわせて確認することで、候補地選定の精度向上につなげていくことが期待されます。また、初期段階でデータを活用して候補地を整理することで、現地確認や検討にかける時間をより重点的に配分しやすくなり、事業判断の効率化にもつながると考えられます。

まとめ

建設業においては、候補地ごとの需要を把握し、適切な判断につなげることが重要です。今回のように、住宅着工データを活用して地域ごとの傾向を比較することで、これまで経験則に依存していた調査を、より客観的かつ効率的に進めやすくなります。こうした取り組みは、候補地調査の効率化と判断精度向上を支えるデータ活用の一例といえます。