国交省の不動産データ620万件超を構造化。AI賃料推定付きAPI「FUDOSAN DB」を無料公開
Cabocia株式会社
reinfolib全35種類のデータを統合。β期間中は全機能無料、申請不要で即時発行
カボシア株式会社（本社: 東京都港区、代表: 小池陸）は、国土交通省が公開する不動産情報ライブラリ（reinfolib）を主としたデータを構造化し、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620万件超、地価公示・調査13万件に加え、機械学習による賃料推定エンジン（誤差率1.8%）、賃料変動予測、収益シミュレーションを搭載。ChatGPTやClaudeからコネクタ経由で直接接続でき、自然言語で不動産データを分析できます。
Web閲覧は登録不要・完全無料。APIも申請不要で即時発行され、無料枠もあり。β期間中はPro相当（1,000リクエスト/日）を無料で開放しており、β期間中に登録された方には正式リリース時に特典を用意しています。
https://fudosandb.jp
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-881b0cf5797a9c9bd33b0e16b0621a3d-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
FUDOSAN DB - あなたのAIに、不動産データを。
国土交通省の不動産情報ライブラリ（reinfolib）は、日本全国の売買取引価格、地価公示、都市計画データなど35種類のデータをAPIで無料公開しています。APIキーの申請者は4,000名を超え、月間400万リクエストが発生しています。
ただし、このデータを実際にプロダクトに組み込もうとすると、特に個人にとっては2つの壁があります。
壁１.：前処理が重すぎる
タイルAPIはJSONではなくPBF（Protocol Buffer Binary Format）で返ってくるため、デコードと座標変換が必要です。CSVとAPIで同じ取引の面積が5～15m²ずれるため、単純なJOINでは統合できません。前処理だけで数週間～数ヶ月。その間、本来のプロダクト開発は止まります。また、APIキーの発行にも数日以上かかります。
壁２.：構造化データを買おうとすると高い
「自分で前処理するのが無理なら、整備されたデータを買えばいい」と考えるのが普通です。しかし国内の不動産データAPIサービスは、月額5～10万円からの法人向けが中心です。どこも「まずはお問い合わせください」から始まり、セルフサーブで即座に使えるサービスはありません。個人開発者や研究者、スタートアップが気軽に試せる価格帯のAPIや構造化データは、これまで存在しませんでした。
reinfolib APIが公開されてから2年。4,000名以上がキーを取得しているにもかかわらず、この2つの壁を越えて全35種類のデータを統合し、構造化データとして提供するサービスは生まれていませんでした。日本全国の取引価格から地価、都市計画まで網羅する貴重な公的データが、前処理の重さとコストの壁によって十分に活用されていないのが現状です。
FUDOSAN DBは、この両方を解消します。
35種類のデータを1つのAPIキーで利用でき、発行は即時。PBFデコードもCSV統合も利用者側では不要です。料金は完全Free（￥0）から。β期間中はPro相当（1,000リクエスト/日）を無料で開放しています。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-2ac2c813730e4676ea3d4f1629aabdc3-1920x949.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
reinfolib 35APIを1つのAPIキーに統合
不動産取引データ
[表1:
https://prtimes.jp/data/corp/177945/table/3_1_c90632aef1c72e8c588a82f225b67c55.jpg?v=202604061015 ]
機械学習（AI）による賃料推定エンジン
- 住所と面積を入力するだけで、全国どこでも月額賃料を推定します。- 推定精度：MAPE 1.8%（平均誤差 1,590円）- 教師データ：全国30万件以上の賃貸物件情報- 特徴量：97個（13データソースの結合。立地、地価、人口動態、災害リスク、周辺施設など）- モデル：LightGBM + XGBoost のアンサンブル
都市部（東京・大阪・名古屋等9都府県）でMAPE 1.8%、地方38道県でも2.2%の精度を維持しています。
※MAPE（Mean Absolute Percentage Error）= 予測値と実際の賃料の乖離率の平均。1.8%は月額10万円の物件で約1,800円、月額8万円の物件で約1,400円の誤差に相当します。一般的な不動産AI査定サービスの公開精度はMER 3～6%程度（売買価格推定、定義が異なるため直接比較は困難）であり、賃料推定としてMAPE 2%未満は高い水準です。
[画像3:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-2472c048e7229b88256d4b04fe1bc940-2940x1592.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
住所と面積を入力するだけで全国どこでも月額賃料を推定。MAPE 1.8%（平均誤差1,590円）
賃料変動予測
CPI、金利、住宅着工件数などのマクロ経済指標と、250mメッシュ単位の将来推計人口データ（771,000メッシュ、2050年まで）を組み合わせ、市区町村単位の賃料変動率を予測します。
収益シミュレーション
物件情報を入力すると、推定賃料・表面利回り・実質利回り・キャッシュフロー・IRR（内部収益率: 投資期間全体の実質的なリターンを示す指標）を最大30年分シミュレーション。ローン条件の設定にも対応しています。
Webダッシュボード（登録不要・完全無料）
- 全国カラーマップ（地価・人口増減率の可視化）- エリア詳細（人口推移・施設・災害リスク・ハザードマップ）- エリア比較（最大5エリアを並列比較）- ランキング（地価・取引量・マンション価格など5カテゴリ）- スクリーナー（複合条件でのエリア検索）
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全国カラーマップ
[画像5:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-ddbc9491060c8098920082c97be564e8-2940x1590.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
エリアスクリーナー
[画像6:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-e4fe2dcc2feef538323b7cc07bf2b7b3-2940x1596.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
エリア詳細１
[画像7:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-6643d3fb10f9f66d0b0385f00899b763-2934x1584.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
エリア詳細２
■ ChatGPTやClaudeに不動産データを接続
FUDOSAN DBはChatGPTやClaudeのアプリ / コネクタ（外部ツール連携）に対応しています。接続すると、AIチャットの中で不動産データを直接参照できるようになります。
「渋谷区の1LDK、築5年の家賃相場は？」と聞けば、実データから推定賃料を返します。「港区と世田谷区の地価推移を比較して」と言えば、過去20年分のデータをグラフ付きで出します。AIがWeb検索で断片的な情報を拾い集めるのではなく、構造化されたデータベースから直接取得するため、参照データと回答の信頼性が段違いに変わります。
接続は3ステップです。
1. ChatGPT（chatgpt.com）またはClaude（claude.ai）にログイン
2. 設定画面から「FUDOSAN DB」をアプリ / コネクタとして追加
3. チャットで不動産に関する質問をする
インストールやサーバー構築は不要です。ブラウザ上のAIからそのまま使えます。開発者向けには、Claude DesktopやCursorなどのローカルAIツールからも接続可能です。
国土交通省も2026年2月にGISデータのMCPサーバーをGitHub公開しましたが、35 APIのうち25本をカバーするα版にとどまっています。FUDOSAN DBは35本全量を統合し、元のデータや外部データも利用した賃料推定やシミュレーションなどの分析機能もAI経由で利用できます。AIコネクタで不動産データを提供する商用サービスとしては国内初です（当社調べ、2026年3月時点）。
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ChatGPTからFUDOSAN DBに接続。「渋谷区の家賃相場は？」に実データで回答
[画像9:
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推定賃料・条件の詳細を自然言語で解説
不動産データAPIは、これまで法人向けの高額サービスが中心でした。月額5～10万円からの定額制、もしくは価格非公開で個別見積。個人開発者やスタートアップが気軽に試せるサービスは存在しませんでした。
FUDOSAN DBは、利用できるデータや機能に差を設けていません。Free / Pro / Business / Enterprise のどのプランでも、全てのデータに全てのAPIでアクセスできます。プランによって異なるのはリクエスト数の上限だけです。
[表2:
https://prtimes.jp/data/corp/177945/table/3_2_cea1a4110d73f3242bcd778870023f4f.jpg?v=202604061015 ]
※正式リリース時の予定価格です。β期間中はPro相当（1,000回/日）を無料で開放します。
全プランでAPI商用利用が可能です。FUDOSAN DBを使ったアプリの開発・公開、業務ツールへの組み込みを許可しています（データの丸ごと再配布・再API化は禁止）。
この価格設定の背景には「不動産データのアクセスコストを下げることで、データ活用の裾野が広がる」という考えがあります。国交省が公開しているデータを構造化し、APIの形で無料 or 低コストに提供する。
AIが普及して、個々人の意思決定におけるデータ活用のハードルが下がりました。今回AIがアクセスしやすい導線・データ構造をFreeに提供することで、今ようやく本当の意味で必要とする全員が使える基盤が整ったと考えています。
■ 既存サービスとの違い
不動産データ関連のサービスは大きく2つのカテゴリに分かれます。
1つ目は、不動産仲介会社向けの業務ツールです。HowMa（コラビット）やSRE AI Partners（ソニーG）、Dr.Asset（エステートテクノロジーズ）などがこの領域にあたります。これらは特定の住所を入力すると売買推定価格を算出し、査定書の自動生成やCRM機能まで備えています。不動産営業の現場で広く使われており、SREは5,000社以上に導入されています。
2つ目は、データ提供サービスです。マンションリサーチは9,000万件超の流通事例データを保有し、LIFULL HOME'Sは593万件の掲載物件データを持っています。いずれも法人契約が前提で、料金は非公開です。
FUDOSAN DBはこのどちらとも異なります。個別物件の売買査定や掲載物件データは持っていません。代わりに、国交省の公開データ620万件超を構造化し、賃料推定・変動予測・投資シミュレーションまでを一貫して提供するデータプラットフォームです。
今後別の関連一次データ、そしてそれらデータを活用した機械学習による推定データの充実を図ります。
以下の比較表に主な違いをまとめました。
[画像10:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/177945/3/177945-3-838d062d2daeaee28b42c9082e6361b9-1920x1288.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
不動産データ関連サービス比較（2026年3月時点の各サービス公開情報に基づく）
■ β期間中の特典
β期間中に登録された方には、正式リリース時に特別オファーを用意しています。詳細は正式リリース告知時に発表します。
APIキーの発行は即時です。メールアドレスまたはGoogleアカウントで登録後、APIキーが発行されます。
FUDOSAN DB を試す（無料）
不動産テック市場の拡大。
国内の不動産テック市場は2030年に約2.4兆円（年率15%成長）に達する見込みです。2024年の不動産投資取引額は5兆4,875億円（前年比+63%）を記録し、データへの需要は増加しています。
AIが扱えるデータ基盤の空白
Webを探索する主体が人間からAIに移り始めています。しかし不動産データの大半は人間向けのWebサイトとして提供されており、AIが直接読み取れる形では整備されていません。FUDOSAN DBはAIが最初に接続するデータソースとなることを目指して設計しています。
EDINET DBで実証済みのモデル
カボシアは有価証券報告書のデータベース「EDINET DB」（edinetdb.jp）で同じアーキテクチャ（公的データ→構造化→API/AIコネクタ）を運用しています。3/1の本番公開から10日で1,200超のAPIキー登録を達成し、現在は4,000件を超える登録があります。このデータ設計基盤モデルを不動産に活用したのがFUDOSAN DBです。
- 正式リリース（4月中）：料金プラン確定、β登録者への特典発表- AIコネクタの公式ディレクトリ掲載：Anthropic MCPレジストリ、glama.ai、smithery.ai等への掲載- EDINET DB × FUDOSAN DBクロス分析：企業財務×不動産の組み合わせ（J-REIT分析等）- reinfolibデータソースの拡充：国交省の2026年度API追加（都市計画道路、災害履歴等）に対応- 外部データソースの拡充：reinfolib以外の関連外部データソースの拡充
進捗はX（
@fudosandb）で発信していきます。
[表3:
https://prtimes.jp/data/corp/177945/table/3_3_730606539e0a2f77f32a31fdb06a226d.jpg?v=202604061015 ]
[表4:
https://prtimes.jp/data/corp/177945/table/3_4_244983f4307c9969a6c3a73348478316.jpg?v=202604061015 ]
カボシア株式会社
メール: fudosandb@cabocia.jp
サービスURL:
https://fudosandb.jp
X:
@fudosandbプレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
