忙しくて日経新聞を十分読み込めていないビジネスマンに向けた日経新聞の要点をまとめたブログです。
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■要約
厚生労働省の国立社会保障・人口問題研究所が11日発表した世帯数の将来推計によると、
世帯主が65歳以上の高齢世帯は2035年に40.8％と初めて4割を超える。
すべての世帯に占める一人暮らしは、3分の1を上回る1845万世帯になる。
高齢世帯の急増は住宅や家電製品などの消費に大きな影響を及ぼす。
また、高齢世帯に占める一人暮らしの割合は10年の30.7％が、35年には37.7％になる。
核家族化は一段と進み、高齢者の孤独死といった社会現象につながる懸念もある。
全世帯における一人暮らしの割合も最多であり、35年には37.2％に達する。
企業は先を見据えて動く。積水ハウスは高齢者ケア専門家が常駐する高齢者住宅の
販売を開始。セブン-イレブンが注力する弁当の宅配サービスは、利用客の6割が60歳以上。
■補足
世帯数の将来推計・・・将来にわたって日本の家族構成がどう変わっていくのかなどを調べるため、
厚生労働省が所管する国立社会保障・人口問題研究所が推計し、公表する。1966年以降、
5年に1回の頻度で実施しており、今回で7回目になる。全国ベースの数値は昨年1月の公表済み。
今回の統計は都道府県別に詳しく分析したもの。民間企業の需要予測と販売戦略にも役立つ。
（記事3面、今日のことばより）
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■要約
既存オフィスも 都心で賃料上昇。空室率低下が背景。
東京の都心部でオフィスビル賃料の上昇傾向が鮮明になってきた。
景気回復への期待を背景にオフィスの移転拡張などを進める企業が増え、
空室率は4年10カ月ぶりの低水準となった。
新築ビルの賃料上昇に続き、既存ビルでも値上げの動きが出始めている。
都心部でオフィスの供給過剰感が徐々に薄れているのを背景に賃料は上昇している。
3月末の平均募集賃料は3.3平方メートルあたり１万6325円と3カ月連続で上昇した。
いち早く上がり始めた新築物件に続き、既存のビルも2カ月連続で上昇。
これまでは空室を埋めるための値下げが目立っていたが、
空室の減少を背景に値上げに転じる動きが出てきた。
不動産業界では空室率が5%を下回り、満室に近づくと賃料交渉で「貸し手優位」に転じるとされる。
すでに、千代田区など人気エリアのビルで周辺の相場より安く借りている入居企業との間で数％の賃料引き上げ交渉をスタート。
1年前は80％台で推移していた稼働率は現在、90％台に上昇。
実質的な割引きである無料賃貸（フリーレント）の期間も3カ月程度と従来の半分に短縮した。
ただ、都心部の賃料の上昇幅はまだ小さい。「賃料が本格的に上昇するのはこれから」（三鬼商事）との見方が多い。
大阪や名古屋など東京以外の都市圏では3月も平均賃料が下がっている。
オフィス賃料引き上げの動きが全国に広がるにはまだ時間がかかりそうだ。
■補足
オフィスビルの賃料はおおよそ5年～6年周期でアップトレンドとダウントレンドが入れ替わります。
補足資料を添付しますが、前回不動産市況が反転したのは、
6年前のサブプライム問題が起きた時です。
6年前と現在の家賃相場では、30%～50%の開きがあります。
仮に6年前に移転を経験した企業が、
今事務所移転をしようとした場合、
月々の賃料を30％～50％削減できる可能性があります。
（※但しこの6年間賃下げ交渉をしていなかった場合）
ただ、移転に二の足を踏む経営者が多いのは、
２つの阻害要因があるからです。
1つはキャッシュフローの問題です。
移転にかかる大きな費用としては、次の2点があります。
敷金として賃料10ヶ月分（目安）、移転・内装費用として10万/坪（目安）
2つ目は労力の問題です。
総務担当者一人が通常業務をやりながらであれば、1～2ヶ月程度のプロジェクトとなります。
上記2点にさえ耐えれるのであれば、
おおよそ1.5年で費用回収ができます。
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■要約
ビッグデータの企業や行政での活用が話題だが、
そのデータ自体がブラックボックス化しており現場では評価がされづらい。
ビッグデータを有効に利用するには
下記のように行動経済学や心理学、産業組織論などの
知見を活用できるかにかかっている。
・「人間行動のモデル化の重要性」
例えば、少々の値下げや値上げは、実際需要にあまり影響を与えない場合も多い。
これは、消費者は普段の買い物に参照価格の幅（受容価格域と呼ばれる）を持っ
ており、その幅の中での変化に消費者は鈍感であるという行動経済学の知見で説
明できる。
値引きを繰り返すと、消費者の参照価格は下がり続け、値引きの悪循環になりう
る。
・「偽の関連の排除」
近年ソーシャルメディアは購買行動等に大きく影響を与えるという前提で、
プロモーションへの活用が進んでいる。
しかし、口コミを書く人と見る人はそもそも属性が近いため、
もともと買おうと思っていた時に口コミを見ただけである可能性もある。
このように、施策が売り上げなどに与える影響を考える際には、
本当は他の要因が存在している、見せかけの影響かどうかを見極める必要がある。
・「ビッグデータだけではわからない情報」
個人のプライバシー意識や情報源側の思惑から、
ビッグデータ単体からは意思決定上重要な情報が得られない場合がある。
■補足
・参照価格と値引きの悪循環に関して
対策として全米規模のカフェチェーンでは、
「必ずではなくたまに報酬を与えることが有効」という「間欠強化」を利用し
「カードを提示するとサプライズで無料になる」プログラムで
低コストで売り上げ増加に貢献した。
このように知見を活用した分析ができれば、有効な打ち手が見える。
※間欠強化の例
例えばオンラインゲームの場合、
たまに課題に成功できるように難易度を調整することで、
参加者は次の成功を期待してのめり込む。
・口コミと売上が擬似相関である例
口コミを見たり書いたりする人≒ターゲット。
趣味嗜好やライフスタイル、年代などが近い（同類効果と呼ぶ）ことが考えられる。
過剰にソーシャルメディア関連へ投資する一方、広告や販促への投資を減らせば、
本来得られるはずの顧客や売り上げを逃すことにもつながりかねない。
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