不動産情報ライブラリの公開APIを利用する

作成者: 片山幹健｜24/04/29 23:30

国土交通省が公開している不動産情報ライブラリの活用についてご案内しています。

この記事は、以前公開した記事「不動産取引価格情報取得APIを利用する」

で紹介したAPIの仕様が2024年4月1日から仕様変更になったため、アップデートしたものになります。

不動産情報ライブラリについて

不動産情報ライブラリとは、不動産の取引価格、地価公示等の価格情報や防災情報、都市計画情報、周辺施設情報等、不動産に関する情報をご覧になることができる国土交通省のWEBサイトです。

https://www.reinfolib.mlit.go.jp/

以前ご紹介した不動産取引価格情報検索は、不動産価格（取引価格・成約価格）情報の検索・ダウンロードという機能に変わっています。また、成約価格情報というのが加わっており、以前よりも件数が多くなっています。

成約価格情報とは、以下の情報だそうです。

指定流通機構（レインズ）保有の不動産取引価格情報を、国土交通省が個別の不動産取引が特定できないよう加工し、消費者向け不動産取引情報サービスである、「レインズ・マーケット・インフォメーション」（RMI）にて公表している情報。なお、マンション及び一戸建ての不動産取引価格（成約価格）については、統計情報としての正確性に配慮した絞り込みを行った上で、個別の不動産取引が特定できないように加工し提供しております。

以下のように、検索結果が一覧で表示され、ダウンロードも可能です。

不動産情報ライブラリの公開APIについて

都度都度検索して調べるのは手間がかかりますし、分析もしづらいです。そこで国土交通省ではAPIを公開し、簡単に不動産取引価格情報を取得できるようにしてくれています。

https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/apiManual/

以前は、誰でも利用できたのですが、2024年4月1日からAPI利用申請が必要になりました。サイト上の利用申請フォームから申請すると、審査後にAPIキーがメールで送られてきます。

ここからは、Google Colba上でPythonを使用して、スプレッドシートに不動産取引価格情報を出力する流れを紹介しています。

不動産取引価格情報を取得する

APIで取得できるデータは以下です。

タグ名	内容	備考
Type	取引の種類（日本語）
Type	取引の種類（英語）
Region	地区（日本語）
Region	地区（日本語）
MunicipalityCode	市区町村コード
Prefecture	都道府県名（日本語）
Prefecture	都道府県名（英語）
Municipality	市区町村名（日本語）
Municipality	市区町村名（英語）
DistrictName	地区名（日本語）
DistrictName	地区名（英語）
TradePrice	取引価格（総額）
PricePerUnit	坪単価
FloorPlan	間取り（日本語）
FloorPlan	間取り（英語）
Area	面積（平方メートル）
UnitPrice	取引価格（平方メートル単価）
LandShape	土地の形状（日本語）
LandShape	土地の形状（英語）
Frontage	間口
TotalFloorArea	延床面積（平方メートル）
BuildingYear	建築年（日本語）
BuildingYear	建築年（英語）
Structure	建物の構造（日本語）
Structure	建物の構造（英語）
Use	用途（日本語）
Use	用途（英語）
Purpose	今後の利用目的（日本語）
Purpose	今後の利用目的（英語）
Direction	前面道路：方位（日本語）
Direction	前面道路：方位（英語）
Classification	前面道路：種類（日本語）
Classification	前面道路：種類（英語）
Breadth	前面道路：幅員（m）
CityPlanning	都市計画（日本語）
CityPlanning	都市計画（英語）
CoverageRatio	建蔽率（%）
FloorAreaRatio	容積率（%）
Period	取引時点（日本語）
Period	取引時点（英語）
Renovation	改装（日本語）
Renovation	改装（英語）
Remarks	取引の事情等（日本語）
Remarks	取引の事情等（英語）

1. 実行環境の準備: APIを利用するためのコードを記述する場としてGoogle Colaboratoryを、データの出力先としてスプレッドシートを準備します。

今回はGoogle Colabとスプレッドシートを使用する方法をご紹介します。

Google Colabは、無料でPythonというプログラミングコードの実行環境を整備できるサービスです。Googleのサービスなので、同じGoogleサービスであるスプレッドシートとの連携もしやすいです。

Google Colabについて

2. エリアの選定: 収集するデータのエリアを決めます。

不動産取引価格情報は、エリアごとにエリアコードを指定して、取得を行いますので、まずは取得したいエリアのエリアコードを調べる必要があります。

今回は、東京の市区町村のコードを調べたいと思います。ちなみに、東京都のコードは、13です。

コード	日本語表記	英語表記
01	北海道	Hokkaido
02	青森県	Aomori Prefecture
03	岩手県	Iwate Prefecture
04	宮城県	Miyagi Prefecture
05	秋田県	Akita Prefecture
06	山形県	Yamagata Prefecture
07	福島県	Fukushima Prefecture
08	茨城県	Ibaraki Prefecture
09	栃木県	Tochigi Prefecture
10	群馬県	Gunma Prefecture
11	埼玉県	Saitama Prefecture
12	千葉県	Chiba Prefecture
13	東京都	Tokyo
14	神奈川県	Kanagawa Prefecture
15	新潟県	Niigata Prefecture
16	富山県	Toyama Prefecture
17	石川県	Ishikawa Prefecture
18	福井県	Fukui Prefecture
19	山梨県	Yamanashi Prefecture
20	長野県	Nagano Prefecture
21	岐阜県	Gifu Prefecture
22	静岡県	Shizuoka Prefecture
23	愛知県	Aichi Prefecture
24	三重県	Mie Prefecture
25	滋賀県	Shiga Prefecture
26	京都府	Kyoto Prefecture
27	大阪府	Osaka Prefecture
28	兵庫県	Hyogo Prefecture
29	奈良県	Nara Prefecture
30	和歌山県	Wakayama Prefecture
31	鳥取県	Tottori Prefecture
32	島根県	Shimane Prefecture
33	岡山県	Okayama Prefecture
34	広島県	Hiroshima Prefecture
35	山口県	Yamaguchi Prefecture
36	徳島県	Tokushima Prefecture
37	香川県	Kagawa Prefecture
38	愛媛県	Ehime Prefecture
39	高知県	Kochi Prefecture
40	福岡県	Fukuoka Prefecture
41	佐賀県	Saga Prefecture
42	長崎県	Nagasaki Prefecture
43	熊本県	Kumamoto Prefecture
44	大分県	Oita Prefecture
45	宮崎県	Miyazaki Prefecture
46	鹿児島県	Kagoshima Prefecture
47	沖縄県	Okinawa Prefecture

以下のコードで、東京都の市区町村コードを取得します。

import requests

# APIエンドポイントとパラメータの設定

url = "https://www.reinfolib.mlit.go.jp/ex-api/external/XIT002"

params = {"area": "13"} # 東京都の都道府県コード

# APIキーの設定（実際のキーに置き換えてください）

headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": "APIキーを入力してください"}

# APIリクエストを送信

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 応答の確認

if response.status_code == 200:

json_response_data = response.json()

print(json_response_data) # 応答データを表示

else:

print("Failed to retrieve data:", response.status_code)

以下のように13ではじまる東京の市区町村のコードが出力されます。

3. データの取得: エリアを指定してデータを取得します。

次に、市町村コードと期間を指定して、不動産取引価格情報を取得するコードを記述します。今回は、都心5区に限定して2023年のデータを取得します。

# ライブラリをインポート

import requests

import pandas as pd

import gspread

from google.colab import auth

from google.auth import default

from gspread_dataframe import set_with_dataframe

import time

# Googleユーザー認証

auth.authenticate_user()

creds, _ = default()

gc = gspread.authorize(creds)

# スプレッドシートを開く

spreadsheet_id = '****************' # 実際のスプレッドシートIDに置き換えてください

sheet = gc.open_by_key(spreadsheet_id).sheet1 # シート1を選択

# API設定

url = "https://www.reinfolib.mlit.go.jp/ex-api/external/XIT001" # 不動産価格情報のAPIエンドポイント

headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": "******************"} # APIキー

# 対象の市町村コードリスト

city_codes = [13101, 13102, 13103, 13104, 13113]

year = 2023 # 取得する年度

# 列の順序を定義

columns_ordered = ["Type", "Region", "MunicipalityCode", "Prefecture", "Municipality",

"DistrictName", "TradePrice", "PricePerUnit", "FloorPlan", "Area",

"UnitPrice", "LandShape", "Frontage", "TotalFloorArea", "BuildingYear",

"Structure", "Use", "Purpose", "Direction", "Classification",

"Breadth", "CityPlanning", "CoverageRatio", "FloorAreaRatio",

"Period", "Renovation", "Remarks"]

# 初めてのデータセットかどうかのフラグ

first_dataset = True

# 各市町村コードに対してデータを取得し、スプレッドシートに記録

for city_code in city_codes:

params = {"year": year, "city": city_code}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:

json_response_data = response.json()

df = pd.DataFrame(json_response_data["data"])

df = df.reindex(columns=columns_ordered) # 列の順序を調整

# スプレッドシートにデータフレームを転記

set_with_dataframe(sheet, df, row=len(sheet.get_all_values()) + 1, include_index=False,

include_column_header=first_dataset)

# 最初のデータセットの後は列名を含めない

first_dataset = False

# APIリクエスト間のスリープ

time.sleep(5)

上記を実行すると、以下のように指定したスプレッドシートに不動産取引価格情報が出力されます。

今回は、不動産情報ライブラリーの公開APIについて紹介しました。

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