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Our Service

サービス

会員制

地図・登記・調査情報

地歴情報から登記情報まで幅広く不動産業務をサポート

東京カンテイのデータサービスは、不動産の価格情報だけでなく住宅地図や登記情報、住宅地の地盤調査まで幅広い不動産業務に対応できるデータツールを取り揃えております。 業務シーンや案件の検討フェーズに合わせてデスクや外出先(※)からでも必要な情報を取得できるため、時間や手間のかかる調査業務の効率化を図る事ができます。
(※)インターネットに接続できる環境が必要です。


会員制

過去住宅地図

土地の基礎的なリスク判断材料 = 地図

東京カンテイでは、「過去住宅地図」をデータベース化し、GoogleMapで調べたい場所を特定すると、過去の住宅地図を遡って取り出せるサービスを提供しています。
住宅地図には、表札情報が網羅されています。表札情報こそ土地の履歴情報を知る第一歩。過去の住宅地図は、その土地がどのように利用されていたかを知る重要な手がかりとなります

サービスの特長

極めて簡単な操作で過去の住宅地図を取得

昔どんな建物が建っていたか?以前どんな用途で使われていたか?など「あまりにも古い地図は保管していない」「図書館で古い地図を調べるのは大変」という場合でも、簡単な操作で昔の住宅地図が取得出来ます。
調べたい場所をGoogleMap上でクリックするだけ。サービス対象地域は東京、神奈川、千葉、埼玉の一都三県。㈱ゼンリンが所有する過去の住宅地図を、複製利用許諾付で提供するサービスです。

調べたい場所も年代を段階的に遡って取得

土地の履歴を調べるのに一時点だけ把握したのでは不十分。東京カンテイの過去住宅地図では昭和40年代・50年代・60年代・平成10年代と4世代の地図を切り替えて、調べたい年代を即座に指定、出力したいページをクリックしデータ出力いたします。年代ごとの土地利用の変遷を知ることが可能です。
※ただしエリアによって、サービス対象となる年代が異なります。

サービスの種類と内容

土地利用に際し履歴調査のシーンでご活用いただけます。
(株)ゼンリンの複製利用許諾付の住宅地図ですので安心してご利用頂けます。
過去住宅地図は以下のエリアでデータサービスを行っております。

サンプルデータ

過去住宅地図01

過去住宅地図02

過去住宅地図

対象エリア

  • 東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県の一都三県限定サービス

対象年代

  • 東京都(昭和40年代、昭和50年代、昭和60年代、平成10年代)
  • 神奈川県(昭和40年代、昭和50年代、昭和60年代)
  • 埼玉県(昭和40年代、昭和50年代、昭和60年代)
  • 千葉県(昭和40年代、昭和50年代、昭和60年代)

※同一県内の市区町村によっても、住宅地図の保存年が異なるケースが有ります。

ご利用例

ご利用例1:仲介受託(媒介)案件の調査として

  • ①土地履歴の調査をしたい
    ②土壌汚染の可能性を調査したい
    ③購入者向けの説明根拠が欲しい
  • GoogleMapで調査したい対象地の住所検索をしていただくと、最大4世代(昭和40年代・50年代・60年代・平成10年代)の住宅地図(表札情報付)を取得することができます。簡易的な判断材料としてご活用をいただくことができます。調査票や販売資料等に添付することで、提案精度の向上が期待できます。

ご利用例2:投資判断の調査として

  • ①自社購入(仕入)不動産のリスク判断資料として
    ②開発案件の評価判断の指標として
  • 大きな投資を伴う取引の場合には、土壌汚染リスク判断は必要不可欠です。取引前の簡易判断材料の一つとして、過去の土地利用履歴を複数年代で調査・確認することができます。社内稟議資料の付属書類としてもご活用をいただくことができます。
    ※土壌汚染に関しての詳細な調査・相談・対策工事等については個別対応も可能です。


会員制

過去地図

2000 年以降全国エリアで取得可能

対象地の過去の地図が簡単に取得できます。
利用範囲は全国、利用可能な年代は、2000年以降(主要都市は1995年以降)です。
建物・事業所・公共施設情報から過去の土地利用状況を確認し、地歴調査に活用できます。
また、土地購入者向けの説明資料や土壌汚染対策の簡易診断にも活用できます。

サービスの特長

図書館に足を運ぶことなく、過去地図を取得することが可能

建物・事業所・公共施設情報から過去の土地利用状況を確認し、地歴調査に活用できます。
土地購入者向けの説明資料や土壌汚染対策の簡易診断に活用できます。

周辺エリアを同時に複数枚取得可能
同じ地点の最新の住宅地図も簡単に取得できます。※商品名称:住宅地図

取得するエリアを横と縦で向きが選択可能です。用途に合わせてご利用できます。
一都三県では、より古い昭和の年代(昭和40年代・50年代・60年代)も取得することができます。※商品名称:過去住宅地図

  • 契約地域によって取得できるエリアが変わります。
  • 地区によっては閲覧できる地図の年度にばらつきがあります。
  • 上記の画像は商品開発時のイメージであり、 実際の商品とは異なる場合があります。
  • 本サービスの過去地図については、 株式会社ゼンリンの 「ZENRIN Maps API」 を利用しております。 なお、 過去地図について居住者名の掲載はございません。

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マンション登記情報

部屋番号の選択だけで登記情報を取得可能

マンションの部屋番号を選択して登記情報を取得することができます。
家屋番号を調べたりすることなく、スピーディーに取得できます。
また、オプションサービスのスッキリ登記簿では、AIが登記情報データを自動解析し、現在有効な情報のみに整理して正確にExcelデータ化します。複雑な権利関係や注意すべき登記事項なども、ひと目で判断することができます。

サービスの特長

住戸単位の登記情報(全部事項)を提供

指定マンションの部屋番号を選択するだけで簡単に『登記情報』を取得することができる商品です。
煩わしい家屋番号を調べたりすることなく、スピーディーに取得できます。

一般財団法人民事法務協会からの提供データをもとにしたサービス

法務局や他サイトに足を運ばなくても弊社サービスサイトだけで登記情報を取得することが可能です。

1回の操作でまとめてマンション関連データなどと一緒に登記情報も取得可能

重要事項説明書や不動産売買契約書作成時の情報、不動産調査や売却査定時の登記情報の確認としてご活用ください。

  • 利用可能なマンションは1990年以降竣工のマンションがサービス対象です (2021年9月時点)。なお敷地権の設定されていないマンションは建物のみがサービス対象です。
  • 本サービスで提供する登記情報は、 法務局で取得できる登記事項証明書とは異なります。 従って、 登記官の認証文や登記官印が付されておらず、 法的な証明力はありません。
  • 本商品のサービス提供時間は、 平日8時30分から23時 (水曜日のみ20時30分)、 土日祝8時30分から18時までとなります。 データナビのサービス時間とは異なります。

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地盤調査AI

専門知識がなくてもAI で簡単操作で簡易地盤調査が可能

戸建て住宅などを建てる際に必要な地盤に関する情報の予測値を、AI技術により簡単に取得できる商品です。ジャパンホームシールド株式会社が行った200万件を超える地盤解析ノウハウと実績を学習したAIモデルが予測します。予測に必要な情報は住所のみで、専門の知識が無くても簡単にご利用いただけます。

サービスの特長

地盤情報の予測値をAI技術で簡単に取得可能

戸建て住宅などを建てる際に必要な地盤に関する情報の予測値を、AI 技術により簡単に取得できる商品です。

専門知識がなくても簡単に利用可能

利用範囲は全国、予測に必要な情報は住所のみで、専門の知識が無くても簡単にご利用いただけます。

取得できる情報

  • 地盤の強さ
  • 軟弱層(腐植土)の有無
  • 地盤補強工法
  • 地盤補強工事概算費用
  • 支持層の深さ(SWS 試験結果予測)

活用例

  • 宅地購入時の参考情報 / 中古住宅購入時の注意情報として(不動産仲介会社)
  • 宅地仕入時の事業計画情報として(ハウスメーカー・住宅建築会社)

データナビマップ上の取得したい地点をクリックで簡単取得

  • 契約地域によって取得できるエリアが変わります。
  • 地盤調査AIの予測結果は、ご指定いただいた位置情報に基づきAI 技術により予測、生成されたものであり、予測結果に関して、一定の精度を保証するものではありません。
  • 地盤の性質や状態は、さまざまな要因に影響を受け、場所によって大きく異なります。
  • 実際に行う地盤調査結果とは異なる場合がありますのでご了承ください。予測結果はあくまで参考情報として利用し、正確な地盤評価に当たっては、現地での地盤調査により判断していただきますようお願いいたします。
  • 上記の画像は商品開発時のイメージであり、実際の商品とは異なる場合があります。
  • この出力レポートは、ジャパンホームシールド株式会社の著作物です。

会員制サービスについて

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というマークのついたサービスは、会員としてご入会いただいた法人様にのみ、不動産情報をご提供しています。

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ミクロからマクロまで不動産市況を多角的に分析。新築マンションの分譲情報や、土地の売買情報を地図上に表示し、個別情報からミクロデータを読み解きます。一方で、東京カンテイの有する膨大なデータを集計し、マクロデータを分析します。
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