アービトラージ

「価格差のある商品を探すだけで毎晩2時間かかる」「3,000円安く仕入れたのに、手数料と送料を引いたら赤字だった」――せどりで消耗しやすいのは、出品作業よりも、相場確認と利益計算の繰り返しです。 この反復作業は、Pythonスクリプトに任せられます。許可された方法で集めたデータを定期処理し、型番、成約価格、手数料、送料、在庫回転を照合すれば、確認価値のある候補だけを通知できます。 この記事では、メルカリとYahoo!オークションの価格差を判定する仕組みを、初心者が再現できる形で解説します。目標は、画面に張り付いて商品を探し続ける働き方ではありません。 目指すのは、次のようなせどり自動化の資産です。 定刻になると価格データを読み込む 赤字候補や売れにくい商品を自動除外する 条件を通過した商品だけを通知する 予測利益と実利益の差を記録する 蓄積データから判定条件を改善する ただし、無断スクレイピング、自動購入、自動出品まで無理に無人化すると、規約違反や誤仕入れの危険が高まります。本記事では、リサーチ・計算・通知・記録を自動化し、取引の最終判断は確認可能な状態に残す設計を採用します。 本記事は一般的な情報提供であり、利益を保証するものでも、個別の投資・仕入れ判断を勧めるものでもありません。 メルカリ・ヤフオクのアービトラージとは アービトラージとは、市場間の価格差を利用する取引です。例えば、Yahoo!オークションで送料込み9,200円の商品を仕入れ、同条件の中古品がメルカリで13,200円前後で成約している場合、その差額から費用を引いて採算を判定します。 単純な計算は次の通りです。 期待利益 = 想定販売価格 - 販売手数料 - 仕入れ総額 - 発送費 - 梱包費 - 値下げ・返品などの引当額 メルカリの通常の販売手数料は、取引完了時に販売価格の10％です。売上金を引き出す場合は別途振込手数料もあるため、運用時点の条件を公式ページで確認してください。メルカリの手数料 想定販売価格13,200円、仕入れ総額9,200円、販売手数料10％、発送費750円、梱包費80円という計算例の前提なら、結果は以下になります。 販売手数料：13,200円 × 10％ = 1,320円 期待利益：13,200 - 1,320 - 9,200 - 750 - 80 = 1,850円 投下費用：9,200 + 750 + 80 = 10,030円 ROI：1,850 ÷ 10,030 = 約18.4％ ここでいうROIは、投下費用に対する期待利益の割合です。これは実売データではなく、判定ロジックを説明するためのサンプルです。 表面上の価格差は4,000円ですが、残る利益は1,850円です。価格差だけで仕入れると、手数料、送料、返品によって簡単に赤字化します。 自動価格差リサーチの全体像 初心者向けの構成は、次の6層に分けると理解しやすくなります。 許可された方法でデータを取得 ↓ 商品名・型番・状態を標準化 ↓ Pythonで手数料と利益を計算 ↓ 利益・ROI・成約数で候補を抽出 ↓ メールやチャットへ通知 ↓ 予測利益と販売結果を記録 「完全自動化」という言葉から、Botが勝手に仕入れて出品する姿を想像するかもしれません。しかし、商品状態が一件ずつ異なる中古品では、購入まで無人化すると誤判定の損失が大きくなります。 ...

「3,000円の価格差を見つけたのに、手数料と送料を引いたら赤字だった」 価格差リサーチで本当に怖いのは、商品を見つけられないことではありません。型番違い、状態差、送料、値下げ余地を見落としたまま仕入れることです。 この記事では、メルカリの成約相場とYahoo!オークションの仕入れ候補をCSVに整理し、Pythonで期待利益・ROI・成約数を判定する方法を解説します。 目指すのは自動購入ではなく、赤字になりやすい候補を機械で除外し、確認価値のある商品だけを人間に回す仕組みです。 最初に確認：通常のメルカリアカウントで事業を始めない コードを書く前に、利用規約と法令を確認してください。 2025年10月22日改定のメルカリ利用規約では、メルカリが指定した法人を除く事業者は、通常のメルカリに登録・利用できず、メルカリShopsへの申込みが案内されています。 家庭の不用品を単発で売る場合と、利益目的で中古品を継続的に仕入れて販売する場合は同じではありません。後者を行うなら、通常アカウントの利用を前提にせず、事業者に該当するか、どのサービスを利用すべきかを先に確認してください。 また、古物を仕入れて営業として販売する場合は、原則として古物商許可が必要です。取り扱う商品や取引方法によって判断が変わる可能性があるため、営業所を管轄する警察署や行政書士などの専門家へ確認しましょう。 記事更新時点で確認した一次情報は次の通りです。 メルカリの通常の販売手数料は、取引完了時に販売価格の10％です。配送方法、有料機能、売上金の振込などにかかる費用は別途確認してください。メルカリの手数料 Yahoo!オークションの一般的な落札システム利用料は、落札額の10％です。これは原則として出品者にかかる費用であり、Yahoo!オークションから仕入れるだけなら、そのまま仕入れ手数料として加算する費用ではありません。特定カテゴリなどでは料金体系が異なります。出品者にかかる利用料 Yahoo!オークションでは、同社が特に認めた場合を除き、自動出品ツールや類似プログラムによる出品が禁止されています。Yahoo!オークションガイドライン細則 メルカリでは、指定法人を除く事業者による通常サービスの登録・利用が制限されています。メルカリ利用規約 古物営業の制度と条文は、警察庁およびe-Govの原文で確認できます。警察庁「古物営業・質屋営業について」／e-Gov「古物営業法」 個人でも、要件を満たせば特定商取引法上の販売業者に該当します。通信販売では、販売条件や事業者情報などの表示が必要になる場合があります。消費者庁「通信販売」 本記事では、無許可のスクレイピング、自動出品、自動購入を扱いません。手動で確認した情報、サービスから正規に出力できるデータ、利用許諾のあるAPIなどを入力に使います。 規約、料金、法令は変更される可能性があります。実際に運用する時点で、必ず最新情報を確認してください。 今回作る価格差リサーチの仕組み 処理の流れは次の通りです。 許可された方法で候補を収集 ↓ 型番・状態・付属品をCSVへ記録 ↓ Pythonで手数料・送料・梱包費を計算 ↓ 利益・ROI・成約数・状態一致で絞り込み ↓ 候補URLを人間が確認 ↓ 予測利益と実利益を記録して条件を改善 価格差があっても、別商品を比較していれば判定結果に意味はありません。そこで利益計算とは別に、型番、状態、付属品、成約数を合格条件へ入れます。 ステップ1：型番で比較できるジャンルを1つ選ぶ 最初は1ジャンル、10商品に限定します。候補は、カメラレンズ、小型家電、ゲーム機、工具、PC周辺機器などです。 例えば、カメラレンズなら次を比較します。 メーカーと完全な型番 対応マウント カビ、くもり、傷 AFなどの動作状況 フード、キャップ、箱の有無 ジャンク・部品取り表記 ゲーム機なら、容量、世代、限定色、付属品、動作確認、画面傷、バッテリー状態を分けます。 真贋判定が必要なブランド品、高額時計、トレーディングカード、法規制の強い商品、送料を読みづらい大型商品は、初心者の検証対象に向きません。 ステップ2：10商品をCSVに記録する 最初から自動取得せず、手動で確認した10商品を items.csv に入力します。 以下の3件は、プログラムの動作を確認するためのサンプルです。 item,description,sale_price,landed_cost,outbound_shipping,packing_cost,fee_rate,sold_count_30d,condition_match,source_url,target_url Canon EF 50mm F1.8 STM,動作確認済み 箱なし,13200,9200,750,80,0.10,5,yes,https://example.com/source-1,https://example.com/market-1 Nintendo Switch Lite,本体のみ 動作確認済み,18800,15050,850,120,0.10,8,yes,https://example.com/source-2,https://example.com/market-2 Wireless Headphones,動作未確認,7800,6120,520,80,0.10,2,no,https://example.com/source-3,https://example.com/market-3 各列の意味は次の通りです。 sale_price：販売中価格ではなく、条件が近い商品の成約価格中央値 landed_cost：落札価格、仕入れ時の送料などを含む取得総額 outbound_shipping：販売後に出品者が負担する送料 packing_cost：箱、緩衝材、ラベルなどの費用 fee_rate：販売先で確認した手数料率 sold_count_30d：直近30日間に成約した類似商品の件数 condition_match：型番・状態・付属品が比較可能なら yes source_url：仕入れ候補を確認できるURL target_url：成約相場を確認できるURL example.com は入力形式を示す仮URLです。実運用では、後から同じ商品と相場を確認できるURLへ置き換えてください。 ...

「メルカリで安い商品を見つけても、ヤフオクで本当に利益が出るか調べている間に売り切れる」 「毎晩リサーチしているが、時給に換算すると割に合わない」 価格差を利用するアービトラージ、つまり市場間の価格差から利益機会を探す手法では、検索回数の多さよりも、同じ条件で継続的に比較できる仕組みが成果を左右します。 そこで役立つのが、商品データの整理、同一商品の照合、手数料計算、候補通知を行うPythonスクリプトです。人間が毎日検索画面を往復する代わりに、プログラムが候補を絞り込み、判断材料をそろえます。 この記事では、メルカリとYahoo!オークション（旧ヤフオク）の価格差を調べるせどり自動化の設計を、初心者向けに順序立てて解説します。 ただし、利益や完全無人運用を保証する内容ではありません。非公式APIへの依存、認証回避、過剰アクセス、自動購入などは、利用規約違反やアカウント制限につながる可能性があります。中古品を仕入れて継続的に販売する場合は古物商許可などの確認も必要です。本記事は一般的な情報提供であり、法律・税務・投資に関する個別助言ではありません。 価格差リサーチを「自動化資産」に変える全体像 アービトラージでは、安く買って高く売れれば必ず利益になるわけではありません。販売手数料、送料、梱包費、不良品、返品、値下がり、売れるまでの期間を差し引く必要があります。 自動化する処理は、次の6段階に分けられます。 許可された方法で商品データを取得 ↓ 商品名・型番・状態を正規化 ↓ 同一商品と思われるデータを照合 ↓ 手数料・送料・リスクを含めて利益計算 ↓ 基準を満たした候補だけ通知 ↓ 売買結果を台帳へ戻して判定条件を改善 正規化とは、表記の違いをそろえる処理です。たとえば「Nintendo Switch 有機EL」「Switch OLED」「HEG-S-KAAAA」を、型番を基準に同じ商品候補として扱います。 目標は、検索作業を速くすることではありません。毎日決まった時間に動き、異常がなければ人間の時間を使わず、候補・根拠・期待利益を蓄積する仕組みを作ることです。 一方、個人向けフリマの現物取引には、状態確認、真贋判定、購入、検品、撮影、梱包、発送があります。これらまで無条件に無人化すると、誤購入や規約違反の危険が上がります。 現実的には、まず次の範囲を自動化します。 データの取得と整形 同一商品候補の抽出 期待利益と回転速度の計算 条件一致時の通知 仕入れ・販売・在庫の台帳記録 日次レポートと異常検知 購入や出品まで人を介さず運用したい場合は、公式に認められた事業者向け連携、倉庫代行、検品代行、発送代行を組み合わせる必要があります。消費者向け画面をBotで操作する設計とは分けて考えてください。 先に確認したい規約・手数料・法的条件 2026年7月22日の確認時点で、メルカリは販売価格の10%を販売手数料として案内しています。メルカリ公式「メルカリの手数料」 Yahoo!オークションも、個人出品の通常カテゴリについて落札価格の10%を落札システム利用料として案内しています。特定カテゴリやストア契約では条件が異なります。Yahoo!オークション公式「ご利用料金」 また、Yahoo!デベロッパーネットワークの旧オークションWeb APIは、2018年2月22日に提供を終了しています。Yahoo!デベロッパーネットワークの提供終了案内 したがって、過去のブログに掲載されたAPIコードをそのまま利用できるとは限りません。現在使える取得手段と許諾範囲を、実装前に両サービスへ確認してください。 メルカリは、禁止行為が確認された場合に警告や利用制限を行う可能性を案内しています。第三者の画像・文章の無断使用、代理出品、虚偽情報なども禁止対象です。メルカリ公式「禁止されている行為」 中古品を仕入れて営業として販売する場合、古物商許可や本人確認、帳簿管理などが関係します。警視庁は、フリマアプリやインターネットオークションによる仕入れでも、古物商には取引相手の確認義務があると案内しています。警視庁「古物商許可申請をされる方へ」 Pythonによるせどり自動化の作業手順 1. 対象商品を型番で識別できるカテゴリに絞る 最初は、商品名だけで比較しないでください。同じ名称でも、世代、容量、付属品、状態が異なるからです。 初心者には、次のような識別情報がある商品が向いています。 ゲーム機：型番、容量、限定版 カメラ：メーカー型番、レンズマウント PC周辺機器：型番、接続方式 工具：品番、バッテリー規格 オーディオ機器：モデル番号、発売世代 衣類、宝飾品、トレーディングカード、ブランド品は、状態や真贋による価格差が大きく、写真だけでは機械判定しにくいカテゴリです。自動判定の初期対象から外す方が安全です。 2. データ取得方法を確認する 取得手段は、次の優先順位で検討します。 正式に提供されたAPIや事業者向け連携 自分の取引履歴や管理画面から出力したデータ 利用許諾を得たデータフィード 手作業で作成した検証用CSV 規約上認められた範囲のページ取得 CAPTCHA回避、ログイン情報の不正利用、アクセス制限の回避、非公開APIの解析は採用しません。 最初の検証では、10〜30商品程度を手作業でCSVへ入力しても構いません。ここで確認するのは大量取得の可否ではなく、「利益計算と商品照合が正しく動くか」です。件数は検証用の前提であり、収益目標ではありません。 ...

メルカリやYahoo!オークションで商品を探していると、仕入れ資金より先に「調べる時間」が消えていきます。 商品名を検索し、状態を比べ、送料と手数料を計算し、売れた価格なのか出品者の希望価格なのかを見分ける。この作業を毎日繰り返しても、利益商品が見つかる保証はありません。 そこで使えるのが、Pythonスクリプトによる価格差リサーチの自動化です。人間が全商品を巡回する代わりに、プログラムが価格、費用、売れ行き、状態を判定し、条件に合う候補だけを通知します。 この記事では、次の状態を目指します。 価格差ではなく、費用控除後の期待利益で判定する 毎日の検索と計算をPythonへ移す 条件通過商品だけをメールやDiscordへ送る 予測利益と実利益の差をログに残す 人間が張り付かなくても候補が蓄積される自動化資産を育てる ただし、自動購入や無在庫出品まで無条件に動かす設計は扱いません。規約、商品状態、真贋、在庫、古物営業法など、機械だけでは安全に処理しにくい領域があるためです。本記事は投資助言や利益保証ではなく、一般的なリサーチ自動化の解説です。 アービトラージとせどり自動化の全体像 アービトラージとは、市場間の価格差を利用する考え方です。具体例を挙げると、Yahoo!オークションで送料込み9,200円の商品が、メルカリでは13,200円前後で成約している場合、その差から費用を引いて利益の有無を判断します。 前提を次のように置きます。 想定販売価格：13,200円 メルカリ販売手数料：販売価格の10% 仕入れ総額：9,200円 発送費：750円 梱包費：80円 メルカリの販売手数料10%は、2026年7月18日に確認したメルカリ公式ヘルプを根拠にしています。計算結果は次の通りです。 期待利益 = 13,200 × 0.90 - 9,200 - 750 - 80 = 1,850円 ROI = 1,850 ÷（9,200 + 750 + 80） = 約18.4% ここでいうROIは、投じた費用に対して利益が何％残るかを見る指標です。たとえば、仕入れと発送準備に合計10,030円かかり、1,850円残るなら約18.4%です。 この例は計算方法を示すための仮定であり、実取引の収益実績ではありません。相場下落、値下げ、返品、配送サイズの変更によって結果は変わります。 価格差リサーチは、次の流れに分けられます。 商品データを集める 型番や状態を整形する 費用控除後の利益を計算する 条件通過商品だけを通知する 実販売結果を記録する 誤判定の原因をルールへ戻す この循環を定期実行できれば、単発の便利ツールではなく、使うほど判断精度が上がるせどり自動化の資産になります。 Hiro運営サイトの実行ログから確認できたこと Hiro運営の auto-ai-blog リポジトリを2026年7月18日にローカル確認しました。 generator/.state.json には、同テーマの記事生成について次の記録が残っています。 実行日時：2026-07-13 05:50:23 JST topic_index：46 実行モード：local 保存先：sites/business/content/posts/ 2026-07-13-merukariyahuokunojia-ge-chai-wopythontezi-dong-risatisurufang-fa-setorizi-dong.md 保存済み原稿は今回の確認時点で11,299文字でした。さらに、リポジトリの生成ログには、記事生成成功を示す manual_draft: codex CLI succeeded と、保存先を示す Saved post: が記録されています。一方、別実行では記事保存後のGit処理に失敗した履歴もありました。 ...

メルカリとヤフオクの価格差リサーチで一番削るべき作業は、「利益が出るか分からない商品を延々と開く時間」です。 検索する。似た商品を開く。送料を見る。販売手数料を引く。状態差を読む。売れた価格なのか、ただの出品中価格なのかを見分ける。これを毎日手作業で続けると、利益商品を見つける前に疲れます。 この記事では、Pythonスクリプトでメルカリ・ヤフオクの価格差を自動リサーチする方法を、初心者でも小さく始められる形で解説します。 先に結論です。 最初から自動購入・自動出品を作らない まずはCSVで利益判定ロジックを作る 価格差ではなく、手数料・送料・状態差を引いた「期待利益」で見る 通知後の最終判断は人間が行う 予測利益と実利益のズレをログに残して改善する この記事は利益保証ではありません。中古品を継続的に仕入れて販売する場合は、古物営業法、各サービスの規約、出品禁止物、本人確認、在庫管理、正確な商品説明を必ず確認してください。特に、インターネット取引では表示義務、本人確認、真贋、在庫の有無、出品禁止物の確認を軽視できません。 この記事で作るもの この記事で作るのは、派手な自動売買ボットではありません。 作るのは、次のような候補抽出スクリプトです。 入力：CSVにまとめた商品候補 処理：販売価格、仕入れ総額、送料、手数料、販売数、状態一致を判定 出力：利益条件を満たす商品だけ表示 最終判断：人間がURLを開いて確認 自動化する範囲をここまでに絞る理由は明確です。 価格差リサーチで危ないのは、計算ミスよりも「別物を同じ商品として比べること」です。型番違い、付属品違い、ジャンク品、美品、送料別、箱なし、保証なしを混ぜると、Pythonがどれだけ正しく計算しても結果は使えません。 公式情報で先に確認するポイント 価格差リサーチでは、手数料と規約を固定知識にしないことが重要です。記事更新時点で確認すべき一次情報は次の通りです。 メルカリの販売手数料は、取引完了時に販売価格から10%差し引かれると案内されています。 参考：メルカリの手数料 Yahoo!オークションでは、出品者に落札システム利用料などがかかります。特定カテゴリやオプション利用料で扱いが変わる場合があります。 参考：出品者にかかる利用料 Yahoo!オークションガイドライン細則では、出品者の禁止行為、出品禁止物、出品ルール、在庫がない状態での出品などが細かく定められています。 参考：Yahoo!オークションガイドライン細則 メルカリShopsには公式APIがありますが、通常の個人向けメルカリ出品相場を自由に取得できる汎用APIとは別物です。 参考：mercari shops API reference docs このため、この記事の設計では、無許可の自動アクセスを前提にしません。最初は手動で作ったCSV、許可されたAPI、エクスポートできるデータ、または自分が正当に確認できる範囲の情報を使います。 全体像：価格差リサーチは5工程に分ける メルカリ・ヤフオクの価格差リサーチは、次の5工程で考えると失敗しにくくなります。 データ取得：商品名、型番、価格、送料、状態、URLを集める データ整形：型番、容量、色、付属品、ジャンク表記を列に分ける 利益判定：手数料、送料、梱包費、値下げ余地を引く 通知・記録：条件を満たした候補だけスプレッドシートやDiscordに送る 実績検証：予測利益と実利益のズレを記録し、条件を直す 初心者が最初に作るべきものは、スクレイピングではなく再現できる判定表です。 Hiro環境での検証：このサイトの運用ログから見える設計方針 このサイトの運用基盤である auto-ai-blog も、同じ考え方で作られています。 ローカル確認では、run_daily.bat が次の流れで起動する構成でした。 cd /d "G:\マイドライブ\AI_Agents\github\repos\auto-ai-blog" python "scripts\run_daily_guarded.py" リポジトリの CODEX.md では、generator/generate.py が記事生成、Local Mode / Cloud Mode、git自動化の入口として整理されています。ログは generator/logs/generate.log に残る設計です。 実ログでは、2026-07-11に複数の記事生成が実行され、manual_draft: codex CLI succeeded、Saved post: が記録されていました。一方で、同日の一部処理では .git/HEAD.lock が残っていたため、git commit が失敗した記録もありました。 ...

メルカリやヤフオクで価格差を探していると、最初に消耗するのは仕入れ資金ではなく「調べる時間」です。 検索する。 似た商品を開く。 送料を確認する。 販売手数料を引く。 売れた価格か、ただの出品価格かを見分ける。 状態や付属品の違いを確認する。 この作業を毎日手で続けると、利益が出る前にリサーチ疲れで止まります。 この記事では、Pythonスクリプトでメルカリとヤフオクの価格差候補を自動抽出する方法を、初心者でも再現しやすい順番で解説します。目的は、いきなり自動購入・自動出品まで任せることではありません。まずは「利益が出そうな候補だけを一覧化し、人間が最終判断できる状態」を作ります。 アービトラージとは、同じ商品または近い商品が市場ごとに異なる価格で取引されている差を利用する考え方です。たとえば、ヤフオクで送料込み9,200円で仕入れられる商品が、メルカリの成約相場13,200円なら、手数料や送料を引いた後に利益が残る可能性があります。 ただし、ここで重要なのは「画面上の価格差」と「手元に残る利益」は別物だという点です。 販売価格13,200円 × (1 - メルカリ販売手数料10%) - 仕入れ総額9,200円 - 発送費750円 = 1,930円 このように、販売手数料・送料・梱包材・値下げ余地・返品リスクまで入れて判定しなければ、価格差があるように見えても赤字になります。 なお、この記事は投資助言、法律助言、利益保証ではありません。メルカリ、Yahoo!オークションの規約、古物営業法、出品禁止物、本人確認、在庫管理、正確な商品説明を前提にした一般的な実装ガイドです。特にデータ取得は、技術的に可能かどうかではなく、各サービスの規約・ヘルプ・API条件に反しない方法を選んでください。 2026年7月時点で確認すべき一次情報は、少なくとも次のページです。 メルカリ利用規約: https://static.jp.mercari.com/tos メルカリの手数料: https://help.jp.mercari.com/guide/articles/65/ Yahoo!オークションガイドライン細則: https://guide-ec.yahoo.co.jp/notice/rules/auc/detailed_regulations.html Yahoo!オークションの出品者にかかる利用料: https://support.yahoo-net.jp/PccAuctions/s/article/H000005313 LINE Notify終了のお知らせ: https://notify-bot.line.me/ この記事で作るのは、次のような仕組みです。 メルカリの成約相場を入力する ヤフオクの仕入れ総額を入力する 送料、手数料、最低利益、ROIで判定する 条件を満たす候補だけを出力する 実行ログを残し、次回改善できるようにする 全体像：価格差リサーチは「取得・整形・判定・通知・検証」に分ける メルカリ・ヤフオクの価格差リサーチは、次の5工程に分けると失敗しにくくなります。 データ取得 データ整形 利益判定 通知・記録 実績検証 最初から全部を自動化しようとすると、規約リスク、取得エラー、商品判定ミス、在庫リスクが同時に起きます。初心者はまず、CSVを使った小さな検証から始めるのが現実的です。 1. データ取得：最初はCSVで十分 いきなりWebスクレイピングから始める必要はありません。むしろ、最初は手入力CSVで構いません。 理由は単純です。利益判定ロジックが間違っている状態で大量取得しても、間違った候補が大量に出るだけだからです。 最初に集める項目はこれだけで十分です。 item,mercari_sold_median,yahoo_landed_price,outbound_shipping,fee_rate,sold_count_30d,condition_match Canon EF 50mm F1.8 STM,13200,9200,750,0.10,5,yes Nintendo Switch Lite,18800,15100,850,0.10,8,yes Wireless Headphones,7800,6300,520,0.10,2,no 各列の意味は次の通りです。 item: 商品名 mercari_sold_median: メルカリの成約価格中央値 yahoo_landed_price: ヤフオク側の仕入れ総額 outbound_shipping: メルカリで売れた後の発送費 fee_rate: 販売手数料率 sold_count_30d: 直近30日の販売済み件数 condition_match: 状態・付属品が比較対象として近いか ここで見るべきなのは、販売中価格ではなく成約価格です。販売中価格は売り手の希望額であり、実際に売れた価格ではありません。 ...