MCPで不動産データを扱う方法
不動産データの分析にSQLやAPIを使うのが面倒だと感じるなら、MCPという選択肢がある。AIアシスタントに日本語で質問するだけで、FUDOSAN DBの取引データ、地価推移、人口動態、災害リスクを横断的に分析してくれる。
MCPとは何か
MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが策定したオープンプロトコルで、AIアシスタントが外部のデータベースやAPIに直接アクセスするための仕組みだ。従来はユーザーがAPIを叩いてデータを取得し、それをAIに貼り付けて分析を依頼していた。MCPを使えば、AIが自分でデータを取りに行く。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf等のMCP対応クライアントであれば、設定ファイルにFUDOSAN DBのエンドポイントを追加するだけで使える。
セットアップ
Claude Desktopの場合
Claude Desktopの設定ファイルにFUDOSAN DBのMCPサーバーを追加する。
"mcpServers": {
"fudosandb": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://fudosandb.jp/mcp"
]
}
}
}
設定ファイルの場所はOSによって異なる。macOSなら ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windowsなら %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json だ。
Claude Desktopを再起動すれば、FUDOSAN DBのツールが自動的に読み込まれる。APIキーの設定は不要で、無料プランの範囲で利用できる。
使えるツール
MCPを通じて以下のツールにアクセスできる。
| ツール名 | 機能 |
|---|---|
| get_area_profile | 市区町村の詳細プロフィール。人口、地価、取引件数、災害リスクを一括取得 |
| get_price_trends | 不動産取引価格の推移データ。物件種別ごとの年次推移 |
| get_land_price_trends | 地価公示の経年データ。住宅地・商業地の用途別推移 |
| search_areas | エリア名での検索。部分一致対応 |
| get_rankings | 地価上昇率、人口増減率などの指標でランキング取得 |
| screen_areas | 複数条件でエリアをフィルタリング |
| estimate_rent | 賃料推定。LightGBM+XGBoostのアンサンブルモデルでMAPE 1.8%の精度 |
AIがこれらのツールを自動的に選択して呼び出すので、ユーザーはツール名を覚える必要はない。日本語で聞けばいい。
実践的なプロンプト例
エリア分析
AIがget_area_profile、get_price_trends、get_land_price_trendsを順に呼び出して、渋谷区の総合分析を返す。人間がAPIを3回叩いてデータを結合する手間が省ける。
条件付きスクリーニング
screen_areasツールが複数条件を組み合わせてフィルタリングする。条件が曖昧でもAIが適切なパラメータに変換してくれる。
エリア比較
get_rankingsでランキングを取得し、上位・下位それぞれのget_area_profileを呼び出して比較表を作成する。
賃料推定
estimate_rentツールが呼ばれ、LightGBMとXGBoostのアンサンブルモデルで推定結果を返す。全国対応で、MAPE 1.8%の精度がある。
REST APIとの使い分け
MCPは対話的な分析に向いている。探索的にデータを掘り下げたい場合や、複数のデータソースを横断して分析したい場合はMCPが効率的だ。
一方、定期的なデータ取得や大量処理にはREST APIが適している。毎日の地価データ収集、バッチ処理での賃料推定、アプリケーションへの組み込みはAPIで行うべきだ。
| 用途 | 推奨 |
|---|---|
| 探索的分析、アドホックな質問 | MCP |
| 定期データ取得、バッチ処理 | REST API |
| アプリケーション組み込み | REST API |
| レポート作成、資料用データ収集 | MCP |
料金
MCPの利用自体に追加料金は発生しない。REST APIと同じ料金体系が適用され、Freeプランでは月100リクエストまで無料で利用できる。ProプランやBusinessプランではリクエスト上限が引き上げられる。詳細は料金ページを確認してほしい。