本記事の内容について
今回の記事ではGRスープラの中古車市場の分析を行っていきます。
先日投稿したGRスープラの見積もり記事にてお伝えした通り、
私は今回のMT仕様の追加に伴い、マットホワイトの特別仕様車への抽選申し込みを決意しました。
そのため、現在所有しているスープラを下取りに出す可能性もありますので、
現在の中古車市場の分析をプログラミング言語のpythonと
データ分析ツールのtableauを使って実践しました。
中古車データ収集
まずはデータの収集からになります。
このデータ収集にはwebスクレイピングという技術を使います。
webスクレイピングとはウェブサイト上に掲載されている情報を読み取り、
蓄積する方法となっており、今、表示している某中古車検索サイトのスープラ関連の情報を
webスクレイピング技術を活用し、分析のための情報を集めていきます。
pythonはプログラミング言語のひとつであり、主にAI技術やデータ分析などを行うための
プログラミング言語となっています。
私は仕事柄、pythonに触れる機会が多くあり、
せっかくなのでyoutube活動にも応用してみました。
こちらがwebスクレイピングを行うためのpythonのコードとなっています。
このあたりのコードに関しては「中古車 webスクレイピング」と検索すれば出てくるものを
そのまま流用しているため、この動画での解説は割愛させていただきます。
このコードを走らせると先ほどのサイトから情報を抽出し、
その結果をエクセルへと掃きだしてくれます。
こちらが生成されたエクセルファイルとなっており、
先ほどのサイトに掲載されていたスープラ全115台の情報が記載されています。
pythonのスクリプトが上手く書けていたり、
元々サイトに掲載されているデータの命名規則などが統一されていれば
そのままデータ分析を行えるのですが、
ボディカラーの部分やグレードなどの部分の命名規則が統一されていないことがわかります。
この状態だとデータ分析へ支障をきたすため、データ群の整理を行います。
この作業は実際の本職の方でも苦労しているところですね。
こちらがデータ群の前処理が終わった状態となっています。
グレードの欄を追加し、ボディカラーの色の名前を統一したことで、
ホワイトのボディカラーの車両データをひとまとめで行うことができるようになりました。
スープラの場合はさきほど申し上げた通り、
今回抽出できた車両の数が115台とかなり少なめであったため、
この作業自体の時間はそうかかりませんでしたが、
数が多い車両の場合は大変ですね。
データ分析(個体数など)
続いてさきほどのデータ群を用いて中古車市場の分析をtableauを用いて実践していきます。
tableauは端的にいうとすごく直感的に使えるエクセルのようなものであり、
すごくサクサクグラフを作成することができるため、
さきほど行ったデータ前処理を実施し、きれいなエクセルデータを読み込ませると
かなり効率的にデータ分析が行えます。
まずは先ほどのエクセルデータを選択することでデータが読み込まれます。
続いてワークシートにてグラフを作成していきます。
まずは中古車市場における各グレードの台数を可視化するとこのような形となり、
RZグレードが最も多く63台、続いてSZ-R、SZがわずか3台となっています。
さらにRZの限定仕様が9台もあることがわかります。
続いてこちらがスープラの中古車が都道府県のどこで多く取り扱われているかを
直感的に示した図となっており、色が濃くなるほど取り扱い車両が多くなります。
これでみるとやはりトヨタのおひざ元である
愛知県での取り扱い台数が最も多くなっています。
私も愛知県在住ですが週に2,3台はスープラを見かけるため、感覚ともマッチしますね。
その他では北海道や関東では埼玉県周辺で比較的多く取り扱われており、
これの意味するところとしては元オーナーさんが多くいることを示しているため、
そのような背景を読み取ることができるので面白いです。
グレードごとにみてみるとSZに関してはわずか3台が関東近郊に集中していますね。
SZ-Rに関してはやはり愛知が最も多く、そのあとに続くのが群馬県となっています。
やはり頭文字Dの聖地として車好きが多いのでしょうか。
最後にRZに関しても愛知県が圧倒的に多く、次いで埼玉や北海道などが取り扱いが多くなっています。
一度は北海道にスープラ持ち込んでドライブしてみたいですね。
続いてカラーごと、グレードごとの台数を可視化してみました。
SZに関しては3台の内、レッドが1台、ホワイトが2台となっており、
SZ-Rに関してはホワイト、レッド、ブラック、グレー、シルバー、イエローの順番、
RZに関してはホワイト、ブラック、グレー、イエロー、レッドの順番となっています。
RZグレードに関しては私の愛車と同じアイスグレーが健闘しており、
うれしくなりましたね。
あと気になったのが限定色でないブルーのスープラが一台も見当たりませんでした。
途中でカタログ落ちしてしまいましたが、
私の中でスポーツカーとブルーの相性はかなりいいと思っているのですが、
結構意外な結果でしたね。
データ分析(中古車価格)
つづいていよいよ中古車価格の分析を行っていきます。
方法としては横軸に走行距離、縦軸に車両価格をプロットすることで
グレードごとにどれだけ寝落ちしてしまうのかを分析しました。
まずはSZグレードに関してですが、
SZグレードは3台しかサンプル数がないため、
あまり有意性のある結果は得られませんでした。
続いてSZ-Rに関してですが、グラフとしてはこのような形となりました。
このプロットの内、一点だけ走行距離が1万kmなのに車両本体価格が
元値を上回る価格がありましたが、仕様を確認するとコンプリートカーのような位置づけであったため、こちらは除外し、このプロットに対して近似曲線を引くとご覧の数式が得られました。
この数式の意味するところでいうとSZ-Rの場合1万km走行すると値段が
27万ほど下がり、走行距離ゼロであっても50万円ほど値落ちすることを意味します。
感覚的ですがやはりスポーツカーであるため、1万km走行ごとの値落ち具合は低いものと思います。
また同様にRZグレードに関してまとめたものがこちらの通りとなっており、
こちらも同様に何点かコンプリートカー仕様であったり、
サーキット仕様のものが混じっていたのでそちらを削除し、近似曲線を引きました。
そうするとご覧の数式が得られ、RZグレードの場合、
ざっくりですが、1万km走行するごとに約31万円ほど値下がりし、
走行距離ゼロであっても約30万円ほど値落ちすることがわかります。
これを私の場合にあてはめると走行距離が約2万5千kmであるため、
今の時点で売却すると600万円弱くらいの中古車価格になりそうなことがわかりますので、
参考にしていこうかなと思います。
ちなみにやはりマットグレーおよびホライゾンブルーの限定車はほとんど値落ちしないどころか
値上がりしているものもありますので、やはり限定モノにはひかれてしまいますね。
最後にRZグレードにおいてコスパのいいボディカラーランキングとして
1万km走行時の値落ちが低いボディカラーランキングを
まとめたものがこちらとなっています。
算出方法としては先ほどまでと同じとなっております。
このグラフをみるとやはり予想通りではありますが、
ホワイトとブラックがほぼ同じ値段で2トップとなっています。
それに続く形でイエローのコスパがいいことがわかります。
この理由としてはイエローが唯一有料のオプションカラーであることが考えられます。
その次にレッドであり、一番コスパが低かったのがアイスグレーとなってしまいました。
結構見かけることが多いので人気なのかなと考えていましたが、
やはり中古車市場では定番カラーが高値で取引されるのは
スープラでも変わらないことがわかりました。
これらカラーリングはグレーを除き、年次改良モデルにおいても採用が継続されていますので、
購入予定の方の参考となれば幸いです。
また他車種においても同様の分析をしてほしいという要望がありましたら、
コメント欄までよろしくお願いいたします。
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