分譲マンションの企画と宅建試験対策のデータ分析

分譲マンションの企画をする際には、該当地域のマンションの販売動向について市場調査をおこない、そのデータ分析をおこないます。

マンションの販売動向については、販売価格（最低・最高価格、最多価格帯）や坪単価（床面積１坪あたりの販売価格）を比較して分析することが一般的です。
そして、この場合、マクロ的な分析とミクロ的な分析を併用しておこなうことになります。

たとえば、マクロ的な分析とは、福岡都市圏だとか市営地下鉄１号線沿線だとかというようなある程度広範囲における販売価格や販売動向についてのデータ分析をおこなうことで、ミクロ的な分析とは、もっと狭範囲のたとえば○○駅周辺だとかの企画物件の近隣地域の販売価格や販売動向についてのデータ分析をおこなうことだと考えください。

もちろん、企画する物件の仕様や周辺環境や販売時点などによっても販売動向は変化することになりますので、その点も考慮して更に詳細に分析し、物件の販売化を検討していくことになります。

ところで、宅建試験対策として過去問のデータ分析をおこなうことは一般的になっていますし、合格に直結した教材の作製や学習指導をおこなうためには必要不可欠な作業でもあります。
ここで注意しなければならないのは、本試験での正答率などのデータだけで、重要項目とそうでない項目（マイナーな項目）とを単純に分別（ABCのランク分け等）してはいけないということです。

たしかに、本試験での正答率などのマクロ的なデータは、その年の予想合格ラインの判定や講評には重要なデータとなりますが、その年以降の教材の作製や学習上の重要項目の分別のデータとするには、それだけで充分なデータだとはいえないからです。
教材作製や学習上の重要項目の分別をするためには、もっと詳細なミクロ的な分析もおこなう必要があります。

たとえば、出題された年の問題単位（四肢択一）での正答率が低かったとしても四肢の中には重要な知識が含まれている場合がありますし、逆に問題単位（四肢択一）での正答率が高かったとしても四肢の中には合格するためには不要と考えられるマイナーな知識が含まれていたりするからです。

前者の場合に単純にマイナー扱いしてカットとすると、重要な知識の演習の機会を失ってしまうことになりますし、後者の場合に単純に重要項目としてしまうと、余計な知識を修得しなければならないことになってしまいます。

このように、マクロ的な分析だけをおこなって、問題単位（四肢択一）で学習上の重要項目の分別をおこなうのは危険です。
本試験での正答率などの分析だけでなく、過去問を肢単位で分析し、合格するために必要となる知識か否かを判断することが必要だと考えています。

梶原塾のようなマイナーな指導機関が高合格率を達成できているのは、塾生のフィードバックから過去問を肢単位で詳細に分析して教材を作製し、講義を構成しているからだと考えています。


07/05/24 一部の表現を加筆・修正しました。



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