不動産投資・相場・人口・地価・REIT・災害リスクを、データで読み解く。
設定ファイルへの追記だけでClaude Codeが不動産データに直結する。ターミナルから賃料推定・利回りシミュレーション・44年分の地価推移を引く手順を、世田谷区の実出力で示し、定型レポートのスクリプト化まで解説する。
設定ファイルへの追記だけでClaude Codeが不動産データに直結する。ターミナルから賃料推定・利回りシミュレーション・44年分の地価推移を引く手順を、世田谷区の実出力で示し、定型レポートのスクリプト化まで解説する。
「浸水想定区域=安い」は実取引データでは逆で、区域内の中古マンションは約15%高い。ただし同一市区町村内で比べると差は消える。価格は水害リスクを教えてくれない、をデータで示す。
「新築は買った瞬間に2割下がる」は本当か。首都圏の中古マンション実取引68万件で測ると、東京23区の築5年落ちは新築より8%安いだけ。築0-1年の新古はむしろ新築より高い。
不動産投資家の42%がAIを利用、その大半はPDFコピペ運用で正確性不安が52.8%。自分のClaude/ChatGPTに不動産の事実データをMCPで直結し、根拠と誤差つきの回答に変える手順を実演する。
2050年に人口が増える77市区町村を地価の動きと重ねると、流山型（織り込み済み）・まだ静かな街（8市区町村）・白馬型（人口減でも高騰）の3つに分かれる。同じTX沿線で地価3.5倍差の実測。
値下げが話題の湾岸タワマン。下がっているのは売出価格で、実際の成約価格は5年で1.5〜2.2倍に上がった。国交省の実取引データで豊洲・晴海・勝どきなど6地区の成約水準を実測する。
国立社会保障・人口問題研究所の2050年推計を市区町村単位で集計。人口が増えるのは全国77市区町村だけ。利回りでなく出口（将来人口）からエリアを選ぶ。
増加率トップは東京都中央区+17.4%、沖縄県中城村+16.2%、港区+15.8%。「増える側」の街を増加率順に具体的に見る。
J-REITの保有物件を有報の開示で分解。鑑定評価が下がった記録955件、2050年に人口が減るエリアの物件723件。利回りの裏のリスクを物件単位で見る。
2025年の住宅地価は518市区町村で前年超え。だが上昇率は別府市+46.2%からほぼ横ばいまで大差。地価が上がる街と人口が増える街は一致しない。
公示地価・基準地価・相続税路線価・固定資産税評価額・実勢価格の違いを整理し、不動産投資で公示地価をどう使うかをデータで解説する。
競売物件は安く買えると言われるが、本当に割安かは周辺の取引相場と比べないと分からない。仕組みとリスクを整理し、妥当価格をデータで検証する方法を解説。
不動産DBのMCPサーバーをClaude等のAIに接続し、不動産データを自然言語で分析する手順を解説する。
駅からの距離が不動産価格にどれだけ効くかを取引データで分析。駅近プレミアムの実態を数字で見る。
液状化・洪水・土砂災害のリスクが低く、住みやすいエリアをデータでランキング化する。
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。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。
Claude × 不動産DBの使い方。MCP接続から、AIに不動産データを読ませて分析させるまでをステップで解説する。
国立社会保障・人口問題研究所の推計から、2050年に人口が増えるエリアと半減するエリアを比較。人口動態と地価の相関を分析する。
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を読み解く。
取引価格データや地価公示データ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する。
