不動産AIエージェント「土地価格査定クン」v1.4.2、Apache 2.0で公開する初のオープンソースAVM——業界歴20年超の不動産鑑定士が個人開発で「AVM界のLinux」を目指す

「業界のAIを、自らの手で」——Apache 2.0で公開する初のOSS AVM。係数も補正率も全開示する白箱方式・Claude Skill（1コマンド導入・利用料無料・当社調べ）

Signal Yield Advisory

2026年5月21日 10時00分

Signal Yield Advisory（東京都港区六本木、代表：松田幸一・不動産鑑定士）は、不動産AIエージェント「土地価格査定クン」v1.4.2を、2026年5月21日にClaude Skillとして公開しました。本スキルは、土地価格の媒介査定を支援するオープンソースAVM（自動査定ツール）として、不動産価格の評価実務に20年以上携わる不動産鑑定士・松田幸一が、自身の鑑定知見をコード・ヘドニック回帰係数・比準表の内訳のすべてとともにGitHub上にApache License 2.0で公開する初のオープンソースAVMです（当社調べ・2026年5月時点）。

　Apache 2.0は特許保護条項を備えた業界標準ライセンスで、TensorFlow や Kubernetes と同じ系統。企業導入時の法務障壁を下げる設計として、本スキルもこのライセンスを採用しています。本スキルは国土交通省（MLIT）の取引価格情報CSVと地価公示GeoJSON（国土数値情報L01）を入力に、ヘドニック対数線形OLS（最小二乗法）により面積・駅徒歩・道路幅員等の回帰係数を市区町村単位で物件ごとに都度回帰（pre-trainedモデルではない）、比準表の内訳までを完全開示する「白箱方式」で査定価格を算出します。コード・係数・補正率すべての公開と同時にGitHub Issuesに14本の論点（Good-first-issue 3本、不動産鑑定士レビュー受入Issue 5本、Roadmap 1本ほか）を起票し、コミュニティで育てるOSSとして運用を開始しました。

　「AVM界のLinux」を目指す理想のもと、不動産鑑定士による提案です。Claude Cowork／Claude Code に1コマンドで導入可能、利用料は不要（Claudeの契約料金以外に追加費用なし）。Signal Yield Advisoryは、「業界のAIを、自らの手で」をミッションに掲げる不動産テックファーム。本スキルはクロード　スキルシリーズ第二弾の新規公開となります（既存に重調クン・決済クン）。

■ 開発の背景——「AVM界のLinux」を目指して

　不動産価格の評価実務に20年以上携わってきた不動産鑑定士・松田幸一が、自身の鑑定知見をすべてオープンソースとして公開するに至った理由を、ここで明示しておきます。

土地価格の査定を「誰でも、この手法を簡単に使えるようにしたい」——そう思ったことが、本スキル公開の動機です。

Linuxが個人の決断から世界のサーバー基盤になったように、本スキルも「AVM界のLinux」を目指す抽象的な比喩のもと、業界内部からの提案として、コミュニティで改善・育成していくOSSとして公開しています。

■ Apache License 2.0 で公開する理由——特許保護条項付きの業界標準

　本スキルのライセンスには、Apache License 2.0を採用しました。Apache 2.0は、TensorFlow（Google）や Kubernetes（CNCF）など、大規模 OSS プロジェクトで広く採用されている業界標準ライセンスです。

　特許保護条項を含むため、コントリビューターやユーザーが意図せず特許訴訟リスクを抱えることを防ぎ、企業による業務利用・改変・再配布の法務障壁を下げる設計となっています。不動産鑑定士事務所・宅建業者・銀行不動産部門が社内仕様にカスタマイズする際にも、ライセンス上の懸念なく安全にご利用いただけます。

■ 「コミュニティで育てるOSS」——14本のIssueを起票

　v1.4.2 の公開と同時に、GitHub Issues に14本の論点を起票しました。

解決済バグ（closed）2本：リポジトリの信頼性ナラティブとして公開Good-first-issue 3本：30分〜2時間で取り組める課題、OSS初参加のエンジニアを歓迎Intermediate 4本：中級者向け改善タスク不動産鑑定士レビュー受入Issue 5本（needs-appraiser-reviewラベル＋discussionラベル）：ヘドニック係数の地域別安定性検証、比準格差の補正率上限・下限ロジックの妥当性議論など、業界ドメインエキスパートのレビューを公式に待っているIssue群を専用ラベルで明示Roadmap 1本：v2.0で国土交通省 API 連携への移行を予定、将来構想も透明化

業界の知恵を集めて育てるOSS——これが本スキルの運用方針です。
Issues URL：https://github.com/signal-yield/tochi-satei-kun/issues

■ 「土地価格査定クン」の特徴

「土地価格査定クン」は、Claude Cowork および Claude Code 上で動作するAIエージェント（Claude Skill）として実装されています。GitHub上のマーケットプレイスとして公開されており、Claude契約者であれば誰でも無料で導入可能です（Claudeの契約料金以外に追加費用なし）。

1. 「統計比準」——経験則の比準価格にヘドニック回帰の統計的根拠を与える

不動産実務において、比準価格は取引事例比較法に基づき、担当者が個別要因（面積・駅徒歩・道路幅員・形状・方位等）の補正率を経験則として判断・適用してきました。本スキルは、この個別格差補正の補正率を、ヘドニック対数線形OLS回帰によって取引価格情報から都度算定し、比準価格に統計的根拠を与えます。担当者の経験則と統計的裏付けが整合する場合は補強として、乖離する場合は再検討の論点として、それぞれ機能します。本スキルは、この設計思想を「統計比準」と呼びます。

2. 査定根拠を「すべて」開示——ヘドニック回帰の係数も、比準表の内訳も

本スキルは、査定価格を導いたすべての計算根拠を業者用シートに収録します。ひとつは、個別格差補正の基準値となるヘドニック回帰の回帰係数（β・p値・標準誤差）と自由度調整済R²等の統計量。もうひとつは、比準表の内訳——採用した3事例の選定理由、面積差・駅距離差・道路幅員差等の補正率、各事例の試算値、採用査定価格の算出経路——を完全に開示します。査定根拠を顧客・上席・監査に対して説明・検証できる構造として実装した、本スキルの中核設計思想「白箱方式」（white-box AVM）です。

3. 市区町村単位で都度回帰／ハイブリッド期間設計

　統計手法には不動産経済学で標準的に用いられるヘドニック対数線形OLS回帰を採用し、市区町村単位で都度係数を算定します（過去5年で係数推定×直近1.5年で比準事例選定のハイブリッド期間設計）。固定係数を全国一律に適用するのではなく、市区町村ごとの取引データから係数を都度回帰することで、地域実態に即した個別格差補正を実現します。

4. 国土交通省（MLIT）公開データを直接活用

　入力データには、国土交通省の取引価格情報CSV（不動産情報ライブラリ）と地価公示GeoJSON（国土数値情報L01）という公開政府データを直接活用します。業者個別のデータ蓄積に依存せず、誰でも入手可能な公的データセットから査定を構成できる点も透明性の担保に寄与します。

5. 業者用＋附属資料＋顧客用、3タブ構成xlsxを一括出力

　同じ案件・同じ根拠データから、用途別に3タブを生成します。

業者用タブ（4ページ）

①査定価格サマリ・物件概要②比準表・比準表の内訳・個別格差・査定価格の算定③取引事例の概要・公示価格の概要④ヘドニック回帰サマリ・β符号チェック・散布図

附属資料タブ
公示価格5年推移・ヘドニック係数βランキング・散布図のグラフ集を収録し、白箱方式の根拠を視覚的に検証可能。

顧客用タブ（机上査定書・3ページ）

①査定結果サマリ・標準価格・公示価格詳細②比準表・査定の考え方③重要事項（机上査定の前提と免責）

売主提示用に「ですます調」「係数・統計用語を完全非表示」で生成されます。

6. 「査定書」としての位置付け

　本スキルが出力する査定書は、宅建業者が媒介取得時に売主に提示する「査定書」であり、『不動産の鑑定評価に関する法律』に基づく不動産鑑定評価書ではありません。第三者への証明や法的効力をもつ資料としての利用は想定していません。鑑定評価が必要な場合は、別途、不動産鑑定士へご依頼ください。

7. 対象範囲：日本の宅地（更地・所有権）

　現バージョンの対象範囲は、日本国内の宅地（更地・所有権）に限定しています。マンション、戸建（建物含む）、借地権・地上権・賃借権等の権利調整評価は対象外です（後続バージョンで段階的に対象拡大を検討）。

8. オープンソース（Apache License 2.0）／コミュニティで育てるOSS

　コード・ヘドニック回帰係数・補正率のすべてを Apache License 2.0 で公開しています。業者の社内仕様（フォーマット・項目・社名ロゴ等）に合わせた改変も自由に行えます。v1.4.2 公開と同時に GitHub Issues に14本の論点を起票（Good-first-issue 3本、不動産鑑定士レビュー受入Issue 5本、Roadmap 1本など）、コミュニティで育てていただくOSSとして運用を開始しました。教育用途（不動産学部・FP講座等の教材）での利用も想定しています。

■ 導入方法

　Claude Cowork または Claude Codeを起動し、以下のコマンドを実行するだけで導入が完了します。

# マーケットプレイスに登録 /plugin marketplace add signal-yield/tochi-satei-kun /plugin install tochi-satei-kun # Python依存関係のインストール（Python 3.10以上推奨） pip install pandas statsmodels scikit-learn openpyxl

導入後は自然言語で査定を依頼できます。

例：「土地価格査定クンを使って、世田谷区赤堤の120㎡の土地を査定して」

スキルが起動し、必要なCSV（MLIT取引価格情報・地価公示GeoJSON）の取得手順を案内します。

※ご利用上の注意：Claude Cowork でタスクを作成する際は、利用可能スキル一覧で tochi-satei-kun を ON にしてからご利用ください。OFFのまま実行すると、汎用LLMが「それらしい」xlsxを生成する可能性があり、本スキルの査定結果とは異なります。本物判定の4条件（ファイルサイズ40KB以上／3シート構成／A1セルに「tochi-satei-kun v1.4.2 認証出力」マーカー／「■ ヘドニック回帰サマリ」セクション）は LP（公式サイト）に明記しています。

■ 想定ユーザー　

　宅地建物取引士／媒介査定担当者（媒介取得時の一次査定）地方銀行・信託銀行の不動産担当（担保評価の事前スクリーニング）不動産テック・PropTechの研究者・学生（オープンソース査定エンジンの教育・研究用途）

■ 開発者からのコメント

「20年以上にわたって不動産価格の評価実務に携わるなかで、『査定価格の根拠を、係数や補正率まで遡って説明できるツール』が業界にあると役立つのではないか、と考えてきました。——そう思って、 Apache 2.0 ライセンスでオープンソース公開しました。

　本スキルは完成形ではなく、業界の知恵を集めて育てていく出発点として位置付けています。

Apache 2.0 を選んだのは、TensorFlow や Kubernetes と同じ業界標準ライセンスで、特許保護条項を備え、企業導入時の法務障壁を下げる設計だからです。自らLinuxになぞらえるのはおこがましいですが、本スキルも『AVM界のLinux』のように、いつかコミュニティに育てていただけたら嬉しい——そんな思いを込めています。不動産鑑定士・査定担当者・銀行不動産担当・研究者の皆様のご参加を心よりお待ちしています。」（Signal Yield Advisory代表松田幸一・不動産鑑定士）

■ 今後の展開——クロードコワーカーシリーズ

Signal Yield Advisoryは、「業界のAIを、自らの手で」をミッションに掲げる不動産テックファームとして、不動産プロフェッショナル向けのAIエージェント（クロードコワーカーシリーズ）を順次公開しています。

領　域	スキル名	状態
重要事項説明調査（35条書面）	重調クン	2026年4月公開
決済精算書自動生成	決済クン	公開中
査定（白箱方式・OSS）	土地価格査定クン v1.4.2	2026年5月公開（本リリース）
収益還元法	－	構想中