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『改訂版 マンションを相場より高く売る方法』風戸 裕樹 ☆3

投稿日：
その名の通り自宅マンションをいかに高く売るかについて解説した本。あっ！というような攻略法はないですが、正攻法はあるようです。


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そろそろ家を買おうと思っています

不動産バブルですね。ほぼ毎日のように我が家のポストには不動産関連のチラシやダイレクトメールが入っています。そして高い！特に新築マンションが高騰しているように感じます。ピンキリなのでしょうがポスティングされているチラシを見ると戸建ての方が割安感があるように思います。

「もうしばらくすると都市部でも人口減少するので住宅バブルは崩壊されている」なんて言われていますが、埼玉のベッドタウンにある築30年超の僕の実家マンションですらリノベーション済の部屋が当時の分譲価格の80％くらいで売り出されています。一般に中古マンションの価格は「20年ほどかけて40％くらいまで緩やかに下がる」と言われているそうなので、かなり割高感を感じます。埼玉でさえこんな感じなので、個人的にはもうしばらく不動産価格は高止まりしそうですし、都心部で大きな値崩れが起こるようなことはないように思えます。

そんな不動産バブルの中、我が家では娘氏の小学校入学に合わせて引っ越しを考えております。猶予はあと1年半くらいあるのですが、ぼちぼち物件探しを始めようかなと思っています。エリアは決めていて後は良い物件と出会えるかなのですが、こればっかりは運ですね。恋愛と一緒でフィーリングとタイミングとハプニングが必要なのかもしれません。無理矢理決めると後悔するかもしれない＆もうしばらく会社からの家賃補助を受けられるので、「これ！」というのがなければ賃貸継続でもいいかなとゆとりを持って物件探しをしようと思っています。

不動産関連の知識はほぼ皆無（FP取ったときに少しかじった程度）なので、いつも行く図書館でマンション目利き関連の本はないかと探していたときに見つけたのが本書です。マンションを売ろうとしている人向けの本ですが、売り手側の手口が分かれば賢く買えるのではないかという逆転の発想（屁理屈）で読んでみました。

この本を読むとわかること

  • マンションを売るときの3原則とは？
  • マンションを売るときに不動産屋と結ぶ契約形態として、専属専任媒介契約・専任媒介契約・一般媒介契約の3種類があるが、それぞれの特徴・メリット/デメリットは？また、素人におすすめなのはどれ？
  • 両手仲介とは何か？売主にとってのデメリットは？
  • よい不動産会社/担当者・よくない不動産会社/担当者の見極め方法は？
    • 不動産会社のデキる営業マンは売主の味方か？
  • ポスティングされる「この物件を探しているお客様がいます」的なチラシの背後にある不動産会社の思惑とは？
  • 「仲介手数料無料」謳う不動産会社の思惑とは？売主にとって有益なのか？
  • 思うように内覧が増えない時の値下げ戦略・値下げ時期は？
  • マンション売却の仲介ではなく、買取を依頼する際のメリット/デメリットは？
⇒これを買主の視点で読みかえれば賢い買い物ができる（ような気がします）。

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ベストビュー（過去1カ月）

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

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生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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