Urunifyスコアとは

2026.04.01
Methodology

Urunifyスコアとは？
街の総合力を、データで可視化する。

国の公開データのみを用いて「資産価値」「災害安全性」「治安」「生活利便性」「将来性」の5軸で街を100点満点で評価する独自指標です。算出方法とデータソースをすべて公開しています。

算出方法

各カテゴリ内のサブ指標を パーセンタイルランク で0〜1に正規化し、配点で重み付けして合計100点満点で算出します。正規化関数は街カルテ・駅カルテで完全に同一です。

ranked = series.rank(pct=True)
if invert: ranked = 1 - ranked
return ranked.clip(0.05, 0.95).apply(lambda x: (x - 0.05) / 0.9)

クリップ範囲 0.05〜0.95 により、外れ値の影響を抑制しています。

5つの評価カテゴリ

A

資産価値・価格安定性
30点満点 — 最大配分

なぜ30点（最大配分）か？
Urunifyのコンセプトは「売るべき判断、潤う資産」。資産価値がサイトの根幹であり、不動産情報ライブラリAPIで最も豊富にデータが取れる領域です。

A-1
坪単価中央値
16点
データ
不動産情報ライブラリAPI（XIT001）から2020〜2024年の取引価格を取得
計算式
駅最寄りの全取引の坪単価（PricePerUnit）中央値
正規化
対象区/市内の全駅間でパーセンタイルランク → 0〜1
A-2
取引流動性 / 路線数
8点
街カルテ
年間取引件数 / エリア面積(km2) = 取引密度
駅カルテ
駅データ.jpの路線数（乗入れ路線数）
正規化
パーセンタイルランク → 0〜1
A-3
価格安定性（ボラティリティ）
6点
データ
XIT001の2020〜2024年、5年分の年次坪単価中央値
計算式
変動係数（CV） = 年次中央値の標準偏差 / 平均。CVが小さい = 安定
正規化
パーセンタイルランク（反転） → 0〜1。安定 = 高スコア
B

災害安全性
20点満点

なぜ20点か？
防災意識は年々上昇し、宅建業法改正でハザード説明が義務化。ただし自然災害は確率的なため価格より低い配分。

B-1
洪水浸水リスク
7点
データ
不動産情報ライブラリAPI（XFL001）洪水浸水想定区域
計算式
駅座標を中心に3×3タイル（zoom=15）のフィーチャー数を取得
正規化
パーセンタイルランク（反転） → 0〜1。フィーチャー少 = 低リスク = 高スコア
B-2
地震危険度
7点
データ
J-SHIS API（30年以内 震度6弱以上確率）
計算式
駅座標の P_SI6PLUS_30Y 値（%）を取得
正規化
パーセンタイルランク（反転） → 0〜1。確率低 = 高スコア
B-3
土砂災害リスク
6点
データ
不動産情報ライブラリAPI（XFL001）土砂災害警戒区域
計算式
B-1と同様、3×3タイルのフィーチャー数
正規化
パーセンタイルランク（反転） → 0〜1
C

治安
20点満点

なぜ20点か？
女性の66%が治安を重視。「〇〇市 治安」は大きな検索ボリューム。災害と同等の重要度。

C-1
犯罪認知件数
20点
街カルテ
人口千人あたり犯罪率（総合計 / 人口 × 1000）
駅カルテ
犯罪CSVの町丁目別データを座標ベースで最寄り駅に集計した年間件数
データ
警視庁（東京都）/ 各県警のオープンデータCSV
正規化
パーセンタイルランク（反転） → 0〜1。件数少 = 高スコア
D

生活利便性
15点満点

なぜ15点か？
利便性は「あれば便利」だが、資産価値や安全性ほど決定的ではない。ただし日常生活の満足度に直結。

D街カルテの構成15点
d1 人口密度 × 8点
e-Stat 住民基本台帳人口から算出
d2 施設密度 × 7点
Overpass API の施設数 / エリア面積
D駅カルテの構成15点
d1 路線数 × 4点
駅データ.jp の乗入れ路線数
d2 アクセス時間 × 3点
接続駅CSVからBFSで主要駅への最短ホップ数 × 2.5分。短い = 高スコア
d3 コンビニ数 × 3点
Overpass API 半径800m
d4 スーパー数 × 2点
Overpass API 半径800m
d5 病院+診療所数 × 3点
Overpass API 半径800m
E

将来性
15点満点

なぜ15点か？
将来推計は不確実性が高い。しかし人口減少局面では「20年後に人がいるか」は資産価値に直結。

E-1
人口増減率（2025→2050）
10点
データ
国立社会保障・人口問題研究所（社人研）2023年推計
計算式
(2050年推計人口 – 2025年推計人口) / 2025年推計人口 × 100
正規化
パーセンタイルランク → 0〜1
E-2
生産年齢人口比率
5点
データ
e-Stat 住民基本台帳人口
計算式
100 – 高齢化率 – 年少人口比率（12%と仮定）
正規化
パーセンタイルランク → 0〜1

駅カルテのE軸は、所属する区/市のスコアをそのまま使用します。駅単位の将来推計人口データは日本のどの機関も公開していないためです。

データソース一覧

不動産情報ライブラリ
国土交通省
A軸（坪単価・取引密度・安定性）/ B軸（洪水・土砂）
XIT001, XFL001

J-SHIS
防災科学技術研究所
B軸（地震確率）
meshinfo.geojson

犯罪統計オープンデータ
警視庁 / 各県警
C軸（犯罪件数）
CSV手動DL

OpenStreetMap
OSM Foundation
D軸（施設数）
Overpass API

駅データ.jp
駅データ.jp
D軸（路線数・アクセス時間）
CSV

e-Stat / 社人研
総務省 / 厚生労働省
D軸（人口密度）/ E軸（将来人口）
API + 手動DL

免責事項
Urunifyスコアは上記の公開データをもとにUrunify独自に算出した参考指標であり、不動産の売買判断を推奨・保証するものではありません。実際の取引に際しては不動産の専門家にご相談ください。
「位置参照情報ダウンロードサービス」（国土交通省）をもとにUrunify作成
算出ロジックのソースコードは全て公開しています。暫定値・推測値は一切使用していません。全てのサブ指標はAPIまたは公開CSVから取得した実データのみで算出しています。
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