租房派 · 30代
去一个未来会涨的街区。
用现在的租金，也许能住更好的街。看地价趋势与人口流入，先一步。
+3.2%/年地价上升趋势
你没看到的部分
不会去问销售的3件事。
就算问了，他们可能也答不上来。 但决定时，真正要看的就是这3个。
这价格，真的合理吗？
对全部764地区，计算与ML估算公允价的偏离 (±%)。
这街区，真的安全吗？
整合洪水、地震、液化、犯罪，形成100分制安全评分。
这地方，未来还行吗？
公示地价变动率，及2050年人口展望。
那么市场，到底偏差了多少？
数据发现的数字
在公允价之下。
重新评估764地区，实际市场价比ML公允估值的中位低约8%。「热门＝正确价格」并不总是成立。
印象「热门所以会涨」
→实数据+8.2% & 安全 100
用数据比较关注的区域
基于国土交通省公开数据的独立分析。
用数据做出放心的选择，而非听信销售话术
5层热力图可视化低估区域
一键切换价格差距、安全性、地价变动、人口增减、性价比5个图层。视觉化筛选投资候选区域。
30种API多角度分析「便宜的原因」
除了综合灾害评分，还可查看学区、医疗、福利设施的个别数据，深入了解区域实力。
8指标交叉分析多维比较各区
在散点图中选择任意2轴（价差、安全性、地价变动、人口、高龄化率、设施等）进行可视化对比。
23区，全部。
千代田区中央区港区新宿区文京区台东区墨田区江东区品川区目黑区大田区世田谷区涩谷区中野区杉并区丰岛区北区荒川区板桥区练马区足立区葛饰区江户川区
千代田区中央区港区新宿区文京区台东区墨田区江东区品川区目黑区大田区世田谷区涩谷区中野区杉并区丰岛区北区荒川区板桥区练马区足立区葛饰区江户川区
工作原理
三步，让数据自己说话。
1
收集公开数据
来自国交省的30种公开数据——交易价格、公示地价、灾害风险。
国交省公开数据2
用ML估算公允价
基于5万+笔真实交易训练，逐地区返回公允价格。
5万+笔真实交易3
5个视角，一目了然
偏离、安全、性价比、地价、人口——5个视角集中比较。
5个视角Evidence
数据，是这样说的。
「贵的地方＝安全」并不总是成立。来自764地区ML分析的3个事例。
发现
世田谷区+8.2%
ML公允价以下8%、安全评分100
世田谷区。价格与安全两方面兼具——数据才看得见的价值。
警示
中央区44/100
价格低估，但安全评分仅44
中央区。灾害风险可能未充分反映在价格中——请谨慎。
ML发现
ML35.5%
建筑年龄解释了35.5%的价格
在18个特征中，建筑年龄占主导。首次量化「新建溢价」。
在整体排行中——
安全性 TOP5
犯罪、洪水和地震风险整合为100分评分
性价比 TOP5
综合价格、通勤和安全性的评估
公示地价 TOP5
MLIT中央区462.9万/㎡
涩谷区413.6万/㎡
港区375.9万/㎡
千代田区336.5万/㎡
新宿区199.8万/㎡
- 01中央区462.9万/㎡
- 02涩谷区413.6万/㎡
- 03港区375.9万/㎡
- 04千代田区336.5万/㎡
- 05新宿区199.8万/㎡
地价涨幅 TOP5
MLIT千代田区+10.0%
台东区+9.5%
涩谷区+8.8%
新宿区+8.8%
中央区+8.7%
- 01千代田区+10.0%
- 02台东区+9.5%
- 03涩谷区+8.8%
- 04新宿区+8.8%
- 05中央区+8.7%
Use case
你会发现什么？
首次购入 · 40代
为销售话术，做一次核对。
「这房子，真的合理？」用ML公允价偏离 × 安全评分，给出答案。
76万/㎡板桥76万・安全100
投资 · 40代
依据，不是直觉。
想要有数据依据。在全部23区中，用偏离 × 安全 × 性价比，建立自己的判断框架。
+8.2%ML偏离 × 安全100
免费开始
选择适合你的深度。
- Stripe结算
- 定期数据更新
- 随时取消
年付方案省2个月。可随时取消。
常见问题
数据来源是什么？
所有数据均来自日本国土交通省的公开API和公示地价等公共数据。我们的ML模型（R²=0.736）对各地区公允价格进行估算。
可以随时取消吗？
可以。在账户设置中一键取消。取消后仍可使用至当前计费周期结束。
支付安全吗？
安全。所有支付由Stripe处理，符合PCI DSS最高安全标准。我们从不在服务器上存储信用卡信息。