FUDOSAN DB ブログ

23区全体で52万件超の取引データから、区ごとの価格差を具体的な数字で比較。港区と足立区で3倍以上の開きがある中古マンション市場の実態と、地価との相関を読み解く。

2025年の地価公示データから、上昇率の高いエリアを分析。再開発が進む都市部だけでなく、地方の注目エリアにも目を向ける。FUDOSAN DBのデータで自分のエリアを調べる方法も紹介。

取引価格データや地価公示データは、使い方次第で強力な分析ツールになる。投資判断、相場把握、エリア比較の実践的な活用法と、MCPでAIに分析させる具体的な手順を解説。

人口10万以上の市区町村を対象に、液状化・洪水・土砂災害リスクの低いエリアをランキング。北海道勢の強さと、リスクの高い都心部の「代わりに得ているもの」を数字で見る。

国立社会保障・人口問題研究所の推計データから、2050年に人口が増えるエリアと半減するエリアを比較。流山市+12%の背景や、銚子市-46%が不動産価格に与える影響を分析。

AIが外部データベースを直接読めるMCP（Model Context Protocol）を使い、FUDOSAN DBの不動産データを日本語で分析する方法。セットアップ手順とすぐに使えるプロンプト集。

液状化・洪水・土砂災害の3指標すべてが低いエリアは極めて少ない。人口5万人以上に絞って災害リスクの低い市区町村を抽出し、東京23区の高リスクエリアと比較する。

中央区+17.4%から銚子市-46.1%まで、2050年の人口増減率を市区町村別に比較。人口増加エリアは地価も上昇し、減少エリアは地価が停滞。この相関をデータで示す。

徒歩5分以内と15分以上で15~30%の価格差。FUDOSAN DBの取引データに含まれる最寄駅・徒歩分数フィールドを使い、駅距離プレミアムの分析アプローチを紹介する。

日本全体で30%減でも、都心3区は14%以上増加。人口増加エリアの地価は減少エリアの数十倍に達する。250mメッシュ人口推計を不動産投資判断に活用する方法を分析する。

AIアシスタントに日本語で質問するだけで不動産データを分析できるMCP。Claude Desktopのセットアップ手順、使えるツール一覧、実践的なプロンプト例を紹介。