FUDOSAN DB

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FUDOSAN DB

@fudosandb

日本の不動産データを構造化して提供。国交省の実取引620万件超 + 賃料推定AI（誤差1.8%）。REST API / MCP / ブラウザで使えます。兄弟サービス→【上場企業データ構造化データベース】（https://t.co/V2Aczh8o6X / @edinetdb）。

Web・API・MCP、完全無料で利用可能→ Katılım Mart 2026

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

国土交通省が公開する不動産情報ライブラリを主とした600万件以上のデータを構造化し、REST APIとAIコネクタで提供するプラットフォーム「FUDOSAN DB」を2026年4月6日にβ公開しました。売買取引価格、地価公示、都市計画、ハザード情報まで35種類。これら元データを実際に使おうとすると前処理だけで相当かかる。月5〜10万円の法人向けAPIを買うしかなかった。全部構造化して、全データ¥0から使えるようにしました。AI賃料推定付き。詳細はスレッドにまとめました。 prtimes.jp/main/html/rd/p…

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FUDOSAN DB@fudosandb·8h

Claude DesktopやCursorを使っている開発者向け。FUDOSAN DBのMCPサーバーに接続すると、自然言語で不動産データを直接扱えます。「港区と世田谷区の地価推移を比較して」と聞けば、過去20年分のデータを返す。「この住所の推定賃料は？」と聞けば、AIが97特徴量から算出する。商用の不動産データAPIでMCPに対応しているのは、国内だとまだうちだけだと思います。接続方法はここにまとめました。 fudosandb.jp/docs/connect-c…

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FUDOSAN DB@fudosandb·11h

有価証券報告書のデータベース「EDINET DB」を先に公開しています。APIキーの登録は3,500件を超えました。やったことは同じです。政府が公開しているデータを構造化して、REST API + AIコネクタで提供する。EDINETは有報3,800社分のデータ。FUDOSAN DBは不動産620万件。公的データは山ほどあるのに、APIで構造化されたものがほとんどない。この空白を1つずつ埋めています。 edinetdb.jp fudosandb.jp

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FUDOSAN DB@fudosandb·16h

@alexabelonix Thanks Alexa! More endpoints landing soon — will keep posting updates. Feel free to ping if anything catches your eye.

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Alexa Web3@alexabelonix·17h

@fudosandb love seeing this.

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FUDOSAN DB@fudosandb·17h

reinfolibのデータをプロダクトに使うまでの道のり。 Before: APIキー申請（数日待ち）→ PBF取得 → デコード → 座標変換 → CSV統合 → 面積ズレの突合 → クリーニング → DB投入。ここまでで数週間。 After: FUDOSAN DBにAPIリクエストを送る。数秒。 35種類のデータ、全部こちらで前処理しました。利用者側のデータエンジニアリングは不要です。 fudosandb.jp/docs/guide

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FUDOSAN DB@fudosandb·17h

@alexabelonix Thanks Alexa! If there's any data or endpoint you'd love to see in FUDOSAN DB, let me know — always looking for input from people building cool stuff.

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Alexa Web3@alexabelonix·19h

@fudosandb really good build.

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FUDOSAN DB@fudosandb·19h

不動産データのAPIキー、申請してから何日待ちましたか。 FUDOSAN DBは登録後すぐに発行されます。メールアドレスかGoogleアカウントで登録して、ダッシュボードからキーを発行。curlで叩けば数秒でJSONが返ってきます。 reinfolib全35種のデータに1つのキーでアクセス。PBFデコードも座標変換も不要。全プランで商用利用OKです。 APIリファレンスはここにあります。 fudosandb.jp/docs/api

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FUDOSAN DB@fudosandb·22h

不動産投資の収益シミュレーション、Excelで組んでいませんか。 FUDOSAN DBに物件情報を入力すると、賃料推定AI → 表面利回り → 実質利回り → 年間キャッシュフロー → IRRまで、最大30年分を一括で算出します。管理費率、空室率、ローン条件も設定できます。推定賃料はMAPE 1.8%のAIが出しているので、「家賃をいくらで見積もるか」で悩む時間が減ります。（たぶん） fudosandb.jp/simulate

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

@smartfoloo ありがとうございます！もしご要望・フィードバック等あればぜひお気軽にお寄せください。

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smartfoloo@smartfoloo·1d

@fudosandb 自治体別のダッシュボードわかりやすいです👍

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

日本で構造化された不動産データをAPIで取得しようとすると、月5〜10万円からの法人プランしかありません。どのサービスも「まずはお問い合わせください」から始まる。セルフサーブで即座に使えるAPIは存在しなかった。個人開発者が週末に不動産アプリを作ろうとしても、データの入手でつまずく。研究者が分析用にAPIを叩きたくても、法人契約が前提。スタートアップがMVPにデータを組み込もうとしても、月10万円はきつい。 FUDOSAN DBは¥0から使えます。APIキーは即時発行。全プランで商用利用OK。β期間中は1,000リクエスト/日を無料開放しています。 fudosandb.jp/pricing

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

ChatGPTに「渋谷区の1LDK、築5年の家賃相場は？」と聞いてみてください。普通はWeb検索の結果をつなぎ合わせた回答が返ってきます。FUDOSAN DBを接続すると、620万件の取引データと賃料推定AIから直接答えが返る。参照元が明確なので、回答の信頼性が全然違います。接続は3ステップ。ChatGPTの設定画面からFUDOSAN DBを追加するだけです。インストールもサーバー構築も不要。手順はここにまとめました。 fudosandb.jp/docs/connect-c…

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

国交省のreinfolib API、申請者が4,800人を超えました。無料で使える不動産データとしては日本最大です。ただ、実際にプロダクトに組み込もうとした人ならわかると思いますが、前処理がかなり重い。 32本のタイルAPIはPBFフォーマットで返ってくるのでデコードと座標変換が必要。CSVとAPIで同じ取引の面積が5〜15m²ずれるから単純なJOINでは統合できない。APIキーの発行にも数日かかる。この全部をやって、1つのAPIキーで全35種類のデータに即時アクセスできるようにしたのがFUDOSAN DBです。 fudosandb.jp/docs/data-sour…

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

このリストめちゃくちゃ便利。⑤の国交省MCPはα版で25種対応ですが、残り10種のCSV統合とPBFデコードがまだ手作業。全35種を前処理済みにして、賃料推定AI・変動予測・収益シミュレーションまで付けた商用版を出しました。 ⑥のEDINET DBの不動産版です。β期間中はPro相当を無料開放しています。 fudosandb.jp/docs/connect-c…

すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏@SuguruKun_ai

Claude CodeやCodexで使える「日本特化のMCPサーバー」がかなり便利なのでまとめてみた！ ㅤ ① 法令検索MCP（hourei-mcp-server） → e-Gov法令APIに接続 → 「〇〇法の第△条は？」と聞くだけで条文が返ってくる → 法令名検索、条文取得、改正履歴の3ツール → 導入: npx hourei-mcp-server ㅤ ② 税法MCP（tax-law-mcp） → e-Gov + 国税庁の通達・裁決事例に対応 → 24の主要税法 + 17の行政通達 + 1,950の裁決事例 → 「この経費は損金算入できる？」→ 根拠条文付きで回答 → ハルシネーション防止設計 → 導入: npx -y tax-law-mcp ㅤ ③ 労務法MCP（labor-law-mcp） → 45の労働関連法令 + 厚労省通達をカバー → 労基署・安全衛生関連の通達も含む → ②と同じ作者、MITライセンス → 導入: npx -y labor-law-mcp ㅤ ④ 国会議事録MCP（kokkai_giji_mcp） → 国立国会図書館APIに接続 → 国会議事録を全文検索+URL/PDF取得 → 「〇〇大臣のAIに関する答弁は？」で即取得 → 導入: Docker一発（docker pull seiichi3141/kokkai-giji-mcp） → ※最終更新2026年1月（やや古いが動作可能） ㅤ ⑤ 不動産・地理空間MCP（mlit-dpf-mcp） → 国交省が公式で出してる → 不動産情報ライブラリAPI（地価・防災データ等） → 18個以上のツールで地理空間データを検索 → 「渋谷区の公示地価を教えて」で即取得 → ⚠️ アルファ版（「動作保証は行っておりません」と明記） → 導入: Python 3.10+ / 国交省APIキー必要 ㅤ ⑥ 金融分析MCP（Dexter JP / EDINET DB） → 上場企業約3,800社の構造化された財務データ → 100以上の財務指標、DCFバリュエーション、33業種スクリーニング → Slack・Discord・LINEにも対応（v0.2.0） → 複数LLM対応（OpenAI/Claude/Gemini/Grok/Ollama） → 導入: bun install + EDINET DB APIキー

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

渋谷区、25m²、築10年、駅徒歩5分。 FUDOSAN DBの賃料推定AIに入力すると、月額108,500円。SUUMOで同条件を検索した相場感とほぼ一致します。仕組みはLightGBM + XGBoostのアンサンブル。全国30万件超の賃貸データから学習していて、特徴量は97個。地価、人口動態、ハザードリスク、周辺施設まで13データソースを結合しています。平均誤差1,590円。月額10万円の物件で約1,800円のズレです。精度の検証方法とモデル構造はこちらで公開しています。 fudosandb.jp/estimate-rent/…

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

【料金】 Web閲覧は登録不要・完全無料。APIは全プラン商用利用OK。 Free ¥0（100回/日） Pro ¥4,980（1,000回/日） Business ¥29,800（10,000回/日）全データどのプランからでもアクセス可能です。 β期間中はPro相当を無料開放しています。APIキーは即時発行。β登録者には正式リリース時に特典を用意しています。 fudosandb.jp/developers

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

【AI機能】・賃料推定エンジン: 住所と面積を入れるだけ。全国30万件から学習、特徴量97個。MAPE 1.8%（平均誤差1,590円）・賃料変動予測: CPI・金利・住宅着工×将来推計人口で、市区町村別の変動率を予測・収益シミュレーション: 表面/実質利回り・CF・IRRを最大30年分算出 fudosandb.jp/estimate-rent/…

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FUDOSAN DB@fudosandb·1d

【ChatGPT / Claude に接続できます】設定画面からFUDOSAN DBを追加するだけ。「渋谷区の1LDKの家賃相場は？」と聞けば、Web検索ではなく構造化データベースから実データを返します。 Claude DesktopやCursorからも接続可能。商用の不動産データAPIでAIコネクタ対応は国内初です。 fudosandb.jp/docs/connect-c…

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