2026年4月 — 立地・需要・交通アクセスの分析を強化

サイト公開以降、6つの主要リリースを実施しました。さらにそれ以前に、70以上の改善をすでにお届けしています。これらに共通するテーマは、TATEMONO IQが日本固有の信頼できるデータソース（政府のハザードマップ、IPSSの人口推計、交通機関の乗降データ、自治体の税務データ）を吸収し、ひとつのAI分析レイヤーに統合し続けていることです。一般的な物件検索ツールや利回り計算ツールには、これがありません。4月にどのような形で実現されたか、ご紹介します。

1. リスクが地図上で一目瞭然に

災害リスクは、投資家が物件に興味を持ったあとに、別のサイトで個別に調べるものでした。これを前段に持ってきました：すべての物件で洪水・土砂災害・津波のリスクを地図上に直接表示し、災害対策担当者が使用するのと同じ政府データを基にしています。

出典：国土地理院（GSI）ハザードマップ

2. 都道府県別の人口動態の変化

需要は人口動態の下流にあり、日本の人口動態は全国レベルの報道が示すよりも速いスピードで変化しています。物件分析にはIPSS 2024年都道府県別世帯推計と世代別の内訳が組み込まれ、物件の需要見通しは10年前ではなく、その市場が実際に向かっている方向を反映するようになりました。

出典：国立社会保障・人口問題研究所（IPSS）2024年推計

3. 交通アクセスを数値で評価

「駅近」は東京と地方都市では意味が大きく異なります。駅には乗降客数の統計とランク分類（主要ハブ・急行・各停）が付与され、交通アクセスは形容詞ではなく、物件間で比較できる数値になりました。

出典：交通機関の乗降データ、TATEMONO IQによる分類

4. 利回りと経費の完全可視化

利回りの数値は簡単に引用できますが、操作も簡単です。私たちは計算の全工程（すべての入力、すべての前提）を表示し、固定資産税を運営費用にデフォルトで含めるようになりました。プロフォーマの精度を重視する投資家は、ようやくモデルが実際に何をしているかを見ることができます。

出典：自治体の固定資産税データ＋プラットフォーム上の利回り計算手法

5. 投資家が本当に求める分析へ

AI分析レイヤーは4月に多くを学びました。各分析タイプには、投資家が何を得られるかわかるように平易な説明が付き、日本語の専門用語は現地の専門家の実際の表現に合わせて洗練され、全体的なフレーミングは投資家視点へと移行しました。「どんなデータが生成できるか」ではなく、「買い手はこの物件について何を知りたいか」へ。

出典：アナリストのフィードバック＋言語学的レビュー

6. 物件ごとの人口動態追い風スコア

§2でご紹介したIPSSデータが、より具体的なかたちになりました。すべての物件に「人口動態追い風スコア（Demographic Tailwind Score）」が表示されます — その物件タイプを最も借りる・購入する可能性が高い世代が、所在都道府県で2040年までにどの程度増減するかを、ひとつの数値にまとめたものです。追い風は需要が物件を後押ししていること、逆風はその逆を意味します。若い単身者向けの1K、ファミリー向けの3LDK、シニア向けのサ高住 — それぞれが対象世代にマッピングされ、その世代の都道府県別CAGRがバッジとして表示されます：強い追い風（対象世代が大きく増加）、緩やかな追い風、中立、緩やかな逆風、強い逆風（対象世代が大きく減少）。スコアは並べ替えとフィルタが可能で、AI物件評価にも反映されるため、投資家フィットスコアは利回りや駅徒歩だけでなく、人口動態の勢いも織り込んで算出されます。

出典：IPSS 2024世代別推計＋TATEMONO IQによる物件タイプ別世代マッピング

2026年5月： 人口動態テールウィンドスコアは、投資家フィットスコア（プレリリースベータ版として利用可能）に反映されるようになりました。詳細は2026年5月のアップデートをご覧ください。