Search the real estate data catalog for areas, tools, and data sources. ChatGPT-compatible. | 不動産データカタログを検索し、関連するエリア・ツール・データソースの候補一覧を返す。

Fetch full document by ID from search results. Returns area analysis, forecasts, and summaries in Markdown. | 検索結果のIDからドキュメント全文を取得する。分析レポート・将来予測・データサマリをMarkdownで返す。

Search municipality name candidates by partial text. Supports hiragana. | 市区町村名の候補検索。部分文字列から有効な市区町村候補を返す。ひらがな対応。

Cross-analyze real estate market: land price trends, investment score, foot traffic, education, corporate presence. 10 prefectures. | 不動産市場クロス分析。地価・投資スコア・人流・教育・企業立地を総合分析。10都道府県対応。

Assess property disaster risk: flood, landslide, earthquake. Integrated scoring across 10 prefectures. | 災害リスク評価。浸水・土砂・地震リスクを統合スコアリング。全10都道府県対応。

Assess family-friendliness: education, safety, healthcare across 3 axes. 10 prefectures. | ファミリー向け適性評価。教育・安全・医療の3軸で住宅適地を総合評価。全10都道府県。

Predict corporate demand: manufacturing, office, retail demand scores. 10 prefectures. | 企業立地需要予測。製造業・オフィス・小売の企業需要スコアを算出。全10都道府県。

Generate comprehensive area report in Markdown/PDF with branding support. 10 prefectures. | エリアレポート生成。包括的な不動産分析をMarkdown/PDFで出力。ブランディング対応。全10都道府県。

Open visualization dashboard. 2D map or PLATEAU 3D view. MCP Apps UI. | 可視化ダッシュボードを開く。2Dマップ/PLATEAU 3Dビュー。MCP Apps UI対応。

Render a ChatGPT-optimized real estate visual summary with map, charts, recommended next actions, and compact markdown fallback. Always use this when the user asks to show, visualize, compare, or continue in ChatGPT. | ChatGPT向けに地図・グラフ・次アクション・要約をまとめて表示するレンダーツール。

Compare up to 5 prefectures: land price, population, risk, investment score ranking. Markdown output. | 都道府県比較。最大5都道府県を横断比較し、地価・人口・リスク・投資スコアをランキング。

Drill-down local analysis at block/neighborhood level including foot traffic, commercial, education. Markdown output. | 街区ドリルダウン分析。町丁目レベルの詳細分析。Markdown出力。

Evaluate store location suitability considering foot traffic, transport, competitor distribution. 10 prefectures. | 店舗出店適地評価。人流・交通・競合店分布を考慮したスコアを算出。全10都道府県。

Sunlight/shadow simulation using PLATEAU 3D buildings + SunCalc. | 日照・影シミュレーション。PLATEAU 3D建物データ+SunCalcで周辺建物の影響を分析。

AI visual exterior audit of a property using the Google Maps Street View Static API (https://developers.google.com/maps/documentation/streetview) and Google Gemini Vision (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/vision) for image analysis. Falls back to a simulated audit if GOOGLE_MAPS_API_KEY/GOOGLE_GENAI_API_KEY are not configured. | AI街頭外観監査。Google Maps Street View Static APIとGemini Vision AIを用いて建物の外観・道路幅・環境を自動評価。APIキー未設定時はシミュレーション結果にフォールバック。

Transit commute accessibility analyzer to regional station hubs, using the Google Maps Distance Matrix API (https://developers.google.com/maps/documentation/distance-matrix). Calculates travel times, routes, and overall score. | 交通通勤アクセシビリティ評価。Google Maps Distance Matrix APIで主要ターミナル駅への所要時間・経路・利便性スコアを算出。

Forecast land price trends using linear regression and moving average. Returns CAGR, confidence interval, investment signal (buy/hold/caution). 10 prefectures. | 地価トレンド予測。線形回帰・移動平均で将来地価を予測。CAGR・投資シグナルを返す。全10都道府県。

What-If scenario analysis: simulate impact of new stations, commercial facilities, population changes on land prices and investment scores. 10 prefectures. | シナリオWhat-If分析。新駅・大型商業施設・人口変動の地価影響を試算。全10都道府県。

Optimize real estate investment portfolio across up to 5 areas. Returns expected return, risk score, Sharpe ratio. | 不動産投資ポートフォリオ最適化。最大5エリアのリターン・リスク・シャープレシオを算出。

Aichi future value simulator: Linear Chuo Shinkansen, Centrair 2nd runway, Toyota EV investment, Expo legacy impact on land prices. Markdown report. | 愛知県将来価値シミュレーター。リニア・セントレア・トヨタ・万博レガシーの地価影響をMarkdownレポートで出力。

Opportunity Radar: scan a prefecture for undervalued areas matching your goal (investment/store/family/office/development). Returns hypothesis cards with multi-source scoring, optionally enriched with a Google Gemini (https://ai.google.dev/gemini-api/docs) generated narrative when GOOGLE_GENAI_API_KEY is configured. | Opportunity Radar。都道府県内を横断スキャンし、目的に応じた次に見るべきエリア仮説カードを返す。GOOGLE_GENAI_API_KEY設定時はGemini生成のナラティブを付加。

Renovation yield analysis: calculate acquisition cost, renovation cost, expected rent, gross/net yield for Nagoya neighborhoods. Includes future plan upside. | リノベ利回り分析。名古屋市の町丁目×物件条件から取得価格・リノベ費用・利回りを算出。

Future timeline: upcoming redevelopment, infrastructure, and population projections for Nagoya wards/neighborhoods (2025-2050). | 未来タイムライン。名古屋市の区・町丁目に影響する将来計画を年次タイムラインで返す。

Neighborhood profile: current metrics (land price, population, households, ongoing plans) for Nagoya wards/neighborhoods. | 町丁目プロファイル。名古屋市の区・町丁目単位の現状指標を返す。

Renovation yield ranking: scan all 16 Nagoya wards to rank neighborhoods by yield. | リノベ利回りランキング。名古屋市全16区の主要町丁目を横断スキャンし利回り上位をランキング。

Contract support package: generate risk matrix, price negotiation anchors, recommended clauses from neighborhood/property data. Returns a downloadable Markdown report via resource_link. | 売買契約支援パッケージ。リスクマトリックス・価格交渉アンカー・推奨特約を生成。Markdownレポートをresource_linkとしてダウンロード可能。

Contract risk assessment: analyze proposed clauses (financing contingency, inspection, future value terms) and return risk score with deal-breakers. | 契約リスク評価。提案中の契約条項を分析しリスクスコアとディールブレーカーを返す。

Composite value score: fuse 5 axes (land price, education, transport, future plans, risk) into a single 0-100 score with radar, tier, peer comparison, and an AI narrative optionally generated via Google Gemini (https://ai.google.dev/gemini-api/docs, needs GOOGLE_GENAI_API_KEY). | 総合価値スコア。地価・教育・交通・将来計画・リスクを 1 つの 0-100 スコアに融合。レーダー・Tier・ピア比較・GOOGLE_GENAI_API_KEY設定時はGemini生成AIナラティブ付き。

Look up zoning (用途地域) for an area: zone type, coverage ratio (建蔽率), floor area ratio (容積率), and height limits. | 用途地域・建蔽率・容積率・高さ制限を返す。

Vacancy rate statistics (空き家率) by municipality: total vacant, for-rent, for-sale, other — compared to national average. | 市区町村別の空き家率・種類別内訳を全国平均と比較して返す。

Population outlook to 2050 (将来人口推計): projected population at 2030/2040/2050 with decline rate, based on NIPSSR data. | 2030/2040/2050年の人口推計と減少率を返す。

One-screen macro view: land price YoY (median ㎡/year), transaction counts (last 3y), population decline to 2050; optionally enriched with the e-Stat Government Statistics API (https://www.e-stat.go.jp/api/, building construction starts by prefecture, needs ESTAT_APP_ID) and a FRED (Federal Reserve Economic Data, https://fred.stlouisfed.org/) policy-rate proxy CSV. | 地価中央値YoY・取引件数・2050人口減、e-Stat建築着工・FRED短期金利プロキシを一枚に。

Price triangulation arbitrage scanner: cross-checks 路線価(rosenka) × 公示地価(koji) × 取引価格(tx) to detect discount buys, inheritance-tax edges, and overheated markets. Optionally cross-references the live MLIT Real Estate Information Library API (https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/apiManual/, needs MLIT_API_KEY) for the latest transaction median. | 路線価・公示地価・取引価格の三角測量でディスカウント物件・相続有利エリア・市場過熱を検出する。任意でMLIT不動産情報ライブラリAPIの最新取引価格と照合。

Real estate purchase review for executives: evaluates asking price vs 公示地価/路線価/取引相場, yield (gross/net), risk (vacancy/aging/disaster), future potential, and contract terms. Returns 5-axis scores, decision (buy/negotiate/hold/reject), red flags, negotiation points, and recommended clauses. | 不動産屋経営者向け購入審査：販売価格 vs 公示地価・路線価・取引相場、利回り、リスク、将来性、契約条件を5軸評価。判断（購入/交渉/保留/非推奨）、レッドフラグ、交渉ポイント、推奨特約条項を返却。

Leveraged 10-year real estate pro-forma: accepts loan interest rate, LTV/loan amount, rent, vacancy, operating costs, property tax, depreciation and exit assumptions, then returns annual NOI, debt service, after-tax cash flow, DSCR, IRR, equity multiple and sensitivity. | 銀行借入の利率・LTV・賃料・空室率・経費・固定資産税・減価償却・出口条件から10年の年次収支、税引後CF、DSCR、IRR、感応度を試算する。

Optimize real estate portfolio risk & return: aggregates hazards, land price trends, and generates allocation strategies. | 複数物件のポートフォリオ災害リスク・地価動向を横断分析し、最適配分をシミュレートする。

Audit proposed building metrics (FAR, coverage, slant line, height limit) against local zoning rules. | 敷地での計画建物スペック（建蔽率・容積率・斜線制限など）の適合性を自動監査する。

Predict demographic, aging and human flow trends for a specific neighborhood or city. | 国勢調査・人流統計から、指定エリア（町丁目単位）の10年後の人口・世帯・高齢化率を予測する。