街の住みやすさ採点メディア
国のオープンデータで首都圏の街を5カテゴリ500点満点に採点。広告に依存しない客観指標の不動産メディアです。
現在 v4（2026-08〜）・ 4 版の変遷を見る ↓
拡大表示（別タブで原寸を開く）Python(スコア計算) / Next.js 14(SSG/ISR) / Supabase(PostGIS) / ローカルLLM(Qwen3)
案内役のデジコと、約3分のノベルゲームで要点をつかめます（読むのは苦手という方に）。
EVOLUTION · 変遷
このプロダクトの変遷
運用しながら作り変えてきた。名前・使う人・提供価値が変わった節目ごとに 1 版として残す。
- v12026-04
まちスコア
1 都 3 県の約 240 自治体を、防災・教育・交通・資産価値・生活インフラの 5 カテゴリ、500 点満点で採点し、自治体ごとのページとランキングを自動で作る
- v22026-04〜
まちスコア（オープンデータの実証プロジェクト）
価値観の質問に答えると自分に合う街が出る。2〜3 の自治体を並べて比べられ、生成 AI が要約と FAQ を書く
- 前の版から変わったこと
- 順位で並べるメディアから、自分の条件で街を比べる道具へ。下位の順位は出さず、偏りを避ける方針を宣言した
- なぜ変えたか
- 順位を配るより、一人ひとりの街選びを助ける方が価値があると判断したため。下位の順位は地域を傷つけるおそれがあった（設計文書より）
引退させたもの下位ランキングの表示不動産レポートへの送客導線 - v32026-05〜08
まちコア
機能はそのままに、名前とドメインを変えた（旧ドメインは転送）。県のページを全自治体の一覧にした
- 前の版から変わったこと
このPoCから得た実装知
- 1国のオープンデータは『翻訳』して初めて意味を持つ。500点満点の指標に落とすと比較できる
- 2本文はローカルLLMで量産しつつ、品質ゲートとハルシネーション検出でnoindex制御する
- 3スコアの正しさはゴールデン値（武蔵野425.5/港378/奥多摩227）で固定し、再現できなければ実装が誤り
判断材料
- AI 権限レベル
- 見るだけAI
- 想定対象部門
- 事業企画マーケティング
このPoCが向いている会社
以下に1つでも当てはまる会社では、効果が大きい。
- 公的データや自社データを使った新規メディア・新規事業を検討している
- 広告や主観に依存しない『客観指標』で差別化したい
- 大量ページ（Programmatic SEO）を、品質を保ちながら量産したい
- LLMで本文を作りたいが、誤情報（ハルシネーション）の公開が怖い
経営インパクト
街の住みやすさを横並びで比較できる、広告に依存しない指標がなかった
公開データで首都圏の街を5カテゴリ500点に採点し、広告なしの不動産メディアとして公開（machicore.com）
- 削減時間
- 自治体ごとの調査・記事執筆 → 月次バッチで自動採点・自動生成
- 減ったリスク
- LLM本文の品質ゲート＋ハルシネーション検出でnoindex制御
- 判断の改善
- 街選び・引越しを、主観に頼らずスコアで比較できる
このデータがあれば、これができる
- ▸国のオープンデータ（e-Stat/国土数値情報）
- ▸対象自治体の境界・サンプル点
- ▸5カテゴリ500点満点のスコア
- ▸自治体ごとのページ
- ▸グレード（A/B/C/D）
- ▸昼間人口補正データ（治安）
- ▸ペルソナ別の重み
Pain：どんな痛みがあったか
街の「住みやすさ」は、不動産サイトの口コミや広告、主観的なランキングに頼りがちで、誰も客観的に比較できない。国は e-Stat や国土数値情報という膨大なオープンデータを公開しているが、生のままでは住民にも事業者にも使えない。自治体ごとに調べて記事化するのは人手では回らず、数千ページを品質を保って作るのは現実的でなかった。
Intent：なぜ作ったか
国のオープンデータを「街の実力」に翻訳し、広告に依存しない客観指標として誰でも比較できるメディアにする。採点も本文生成も自動化しつつ、品質は人とゲートで担保する。
最初の1週間でやること
- 採点する1カテゴリと少数自治体を決める
- 国のオープンデータ（e-Stat/国土数値情報）の取得元を確認する
- 1自治体のスコアをゴールデン値で検証する
- 1種類のページを作り、公開可否を品質ゲートで判定する
やらないこと
- 主観や広告データを採点に混ぜない（公的データに限定）
- LLM生成をそのまま公開しない（品質ゲートを通す）
- いきなり全自治体・全カテゴリを作らない
- 体感速度を犠牲にする最適化を入れない
費用対効果の考え方
- 自治体ごとの調査・記事執筆の人件費
- 広告依存からの脱却（指標で集客）
- Programmatic SEO による継続的な流入
- 送客（不動産・引越し）の事業価値
オープンデータ翻訳メディアの代表事例：国の事実だけで『街の実力』を採点する
口コミでも広告でもなく、国のオープンデータで街を採点する。
導入前チェックリスト
商談前に、自社側でこの 5 点を確認しておくと検討がスムーズに進む。
対象となるデータは、自社のどこにあるか
この PoC が扱うデータ: e-Stat（国勢調査等） / 国土数値情報 / 公的統計
そのデータの更新頻度はどれくらいか（毎日 / 週次 / 不定期）
人間の承認が必要な操作は何か
この PoC は閲覧・通知のみで、書き込みは行わない
想定どおり動かないとき、止める方法はあるか
この PoC の止め方: 公的オープンデータの集計・表示のみ。LLM生成本文は品質ゲートを通し、基準未達はnoindexで公開しない
社内の担当者は誰か（運用・データ・承認の窓口）
想定担当: 事業企画・プロダクト / データ/スコア設計 / エンジニア（Python/Next.js）