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【ユースケース：不動産業編】〜PythonとTableauで実現する不動産ポートフォリオ可視化ダッシュボード〜

2026年2月10日

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不動産業界では、物件数の増加や事業の多角化に伴い、「どの物件が、どのような条件で、どの程度の収益性を持っているのか」を多角的に把握することが、これまで以上に重要になっています。一方で、物件情報や収支データが部門ごと・システムごとに分散しており、十分に活用できていないという課題を抱える企業も少なくありません。本記事では、PythonとTableau Prepを活用して不動産データを整備し、地図ベースで可視化するダッシュボードを構築した不動産業のデータ活用ユースケースをご紹介します。

＜目次＞

・背景：不動産データが分散し、意思決定に時間がかかる
・目的：不動産ポートフォリオを多角的に「見える化」する
・施策：Python＋Tableau Prepによるデータ成型と可視化
・ダッシュボードの特徴：地図ベースで直感的に理解
・まとめ：不動産業のデータ活用は「比較できる状態」を作ることから

背景：不動産データが分散し、意思決定に時間がかかる

本ケースの企業では、多数の不動産を保有・管理しており、事業収支やポートフォリオ管理を行う必要がありました。しかし、次のような課題が顕在化していました。
• 物件情報、収支データ、契約条件が複数のシステムやExcelに分散
• ユーザーや社内からの検索・照会に即時対応できない
• エリア別・条件別に物件を比較するのが困難
特に、ユーザーが希望条件に合う物件を探す際、担当者が個別に情報を確認・抽出する必要があり、対応スピードや提案の質にばらつきが生じていました。

目的：不動産ポートフォリオを多角的に「見える化」する

このような課題を解決するため、本プロジェクトでは以下を目的に設定しました。
• 不動産データを一元的に管理・整理する
• 地図上で物件の特徴や詳細を直感的に把握できるようにする
• ユーザーが効率的に物件を選定できる環境を整える
単なるデータ管理ではなく、「検索しやすく、比較しやすい」ダッシュボードの構築が重要なポイントでした。

施策：Python＋Tableau Prepによるデータ成型と可視化

Pythonによるデータ加工・統合

まず、複数のデータソースに分散していた不動産データを、Pythonプログラムを用いて統合・加工しました。
• 物件情報（所在地、面積、用途など）
• 収支データ（賃料、コスト、利回りなど）
• その他属性情報
データの形式や粒度を揃えることで、後続の分析・可視化がスムーズに行える基盤を整備しました。

Tableau Prepでのデータ成型

次に、Tableau Prepを活用してデータの整形・クレンジングを実施。
表記揺れや欠損値を整理し、ダッシュボードでの利用を前提としたデータモデルを構築しました。

ダッシュボードの特徴：地図ベースで直感的に理解

完成したダッシュボードでは、地図上に不動産をプロットし、それぞれの物件の特徴や詳細情報をリアルタイムに確認できます。
• エリア別に物件分布を把握
• 条件で絞り込みながら物件を比較
• 物件ごとの収益性や特性を一目で確認
これにより、ユーザーは複雑な資料を見比べることなく、視覚的に物件を選定できるようになりました。

【ダッシュボードイメージ】

成果①：ユーザー対応のスピードと質が向上

ダッシュボード導入後、ユーザーからの検索要望に対して、
• 条件に合う物件を即座に提示できる
• エリアや特性を視覚的に説明できる
ようになり、提案のスピードと説得力が大きく向上しました。

成果②：事業収支・ポートフォリオ管理の高度化

社内においても、不動産ポートフォリオを多角的に把握できるようになりました。
• エリア別の収益構造の把握
• 物件特性を踏まえた事業判断
• データに基づく意思決定の促進
属人的な判断に頼らず、共通のデータをもとに議論できる環境が整いました。

成果③：不動産業におけるデータ活用の土台づくり

本ケースは、AIや高度な予測分析を目的としたものではありません。しかし、
• 分散していたデータを整理する
• 現場やユーザーが使いやすい形で可視化する
というステップを踏むことで、不動産業におけるデータ活用の第一歩として大きな価値を生み出しました。

まとめ：不動産業のデータ活用は「比較できる状態」を作ることから

不動産業におけるデータ活用の本質は、物件を多角的に比較し、判断できる状態を作ることにあります。本ユースケースのように、PythonとTableau Prepを活用してデータを整備し、ダッシュボードで可視化することで、
• ユーザー体験の向上
• 業務効率化
• データドリブンな意思決定
を同時に実現することが可能です。
データ活用にこれから取り組む不動産企業にとって、非常に再現性の高いユースケースと言えるでしょう。

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