不動産仕入れSaaS「WHERE」機能調査・競合調査

サマリー

• WHEREは、衛星AIで空き地・空き家候補を自動で見つけ、登記・所有者の取得から営業管理まで1ツールで行える不動産仕入れSaaS。料金は月額60万円＋登記取得の従量課金。
• 売り＝衛星AIの発掘と差異検出（新しい変化の検知）。ここが他にない強み。地番・登記・付帯情報・営業管理は、ブルーマップや登記簿図書館＋公開データで代替できる。
• メリット＝発掘の自動化／新しい変化の早期検知／探索〜営業管理のワンストップ。デメリット＝高い（月60万＋従量）／登記取得は登記簿図書館が大幅に安い／名寄せ（逆引き）がない（要確認）／スポット・少額・紙での利用に弱い。
• 結論：発掘・差異検出が効くなら「WHEREで発掘＋登記は登記簿図書館」のいいとこ取り。攻めるエリアが既に決まっているならWHEREは不要で、ブルーマップ＋登記簿図書館で十分。
• カバレッジ・精度のリスク（要検証）： ①地番・付帯情報の対応範囲はデータの種類ごとに差があり、地図が乱れた地域などは筆界がズレる（§2） ②W「接道はシステム判定のため一部接道物件が含まれる」と明記 ③肝心の衛星AIの実際の検出精度・誤差は今回未測定
• 空き家探索実務での活用方法：
  • 空き家：WHEREは「古屋根の建物」の判定までで、空き家とは断定しない。空き家かどうかの確定には現地調査か登記取得（全部事項など）が必要。
  • 再建築不可：接道（あり/なし）の自動判定で見極められ、結果は信頼度の順に表示される。接道なし＝再建築不可の候補を絞るのに使えそう。
  • 空き地：航空写真で確認できるが、それはGoogleマップでもできる（WHEREならではの価値ではない）。
• ※KTERAS様は取得カウント0＝実運用が未検証。トライアル中に特定エリアで歩留まり（発掘→アプローチ→成約）と検出精度（拾い漏れ・誤検出）を実測し、月60万円に見合うか判断するのが確実。

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■ 調査結果（要約）

1. 空き家探索実務での活用方法

WHERE独自機能として

• 空き家：WHEREは「古屋根の建物」の判定までで、空き家とは断定しない。空き家かどうかの確定には現地調査か登記取得（全部事項など）が必要。
• 再建築不可：接道（あり/なし）の自動判定で見極められ、結果は信頼度の順に表示される。接道なし＝再建築不可の候補を絞るのに使えそう。
• 空き地：航空写真で確認できるが、それはGoogleマップでもできる（WHEREならではの価値ではない）。

それ以外の機能として

• 所有者変更あり抽出：受付日からおよそ3か月前を抽出し、相続・売却の直後を拾える。空き家になりやすいタイミングを先回りできる、空き家探索の本命。
• 建物登記追跡アラート：建物登記の変化を通知する。名義変更・相続の異動を検知できる。
• 登記の所有者住所で遠隔所有を判定：全部事項を取ると所有者の住所が分かる。物件と所有者の住所が離れていれば、不在所有＝空き家の可能性が高い。
• 木密地域レイヤ：木造が密集する市街地を表示する。古い木造空き家が多いエリアの当たり付けに使える。
• 夜間光レイヤ：夜の明るさが低いエリアを表示する。活動量が低い＝空き家・人口減の地域の目安になる。
• 高ポテンシャル地域：対象物件が多い地域を面で表示する。重点的に攻めるエリアの当たり付けに使える。
• 付帯情報（将来人口・公示価格・最寄駅・学区）：買った後の再販・活用の見込みを判断できる。
• ハザード・災害被害度：買取リスクの評価に使える。
• AI推定面積・筆界面積・用途地域：買取基準の規模や、再建築・活用の可否で選別できる。
• 土地管理（営業管理）・書き出し：見つけた空き家所有者へのアプローチを管理し、リストを書き出して登記簿図書館やDMへ連携できる。

2. 機能評価（★＝WHEREならではの機能）

（衛星AI・変化検出など、他のツールで代替しにくい強み）

• 探索（物件を見つける）：★新AI探索（衛星AI）／セルフ探索／AI探索／高速β版
  • 対象：空き地／古屋根の建物／コインパーキング／月極駐車場／田畑／太陽光パネル
  • 絞り込み：エリア（地点の半径／エリア）、★対象物件のAI信頼度、★対象物件のAI推定面積、用途地域、接道、除外条件（森林計画／農業振興地域／ハザード情報）
• 付帯情報：小中学校区／最寄駅／将来人口／公示価格／災害被害度／ハザード情報／森林
• 取得カウント（登記の取得）：所有者事項／全部事項／公図／地積測量図／商業登記簿、建物謄本取得、建物登記追跡アラート
• 土地管理（営業管理）：アプローチ予定→アプローチ中→提案・商談→成約→廃案・失注／アプローチ停止／取得依頼／ゴミ箱、所有者変更あり、情報未取得、一括編集、アプローチ、書き出し、Sansan連携
• マップのレイヤ：★高ポテンシャル地域／★差異検出ポイント／★差分の大きい地域／★夜間光／筆界／用途地域／ハザード各種／森林・農地ほか
• 探索リスト：過去の探索を3か月保存

3. 月額料金と従量課金の仕組み

• 月額：60万円（探索・付帯情報・土地管理などの利用料）
• 従量：取得カウント制（登記を取得するたびにカウントを消費）

（カウントの入手方法は未確認 ※要WHEREに確認）

4. 売りの機能と、競合と比べたメリット・デメリット

• 売り＝新AI探索（衛星AI）と差異検出：衛星写真から対象（空き地・古屋根の建物など）を自動で見つけ、過去と今の写真の差分から新しい変化（取り壊し・更地化）も見つける。ここが他にない強み。
• それ以外（地番・登記・付帯情報・土地管理）は、ブルーマップや登記簿図書館＋公開データで代替できる。

→ 詳しい比較・メリデメは下記「詳細」の 5〜7 を参照。

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■ 詳細

1. 機能の詳細

(1) 探索（物件を見つける）

(2) 探索結果・付帯情報

• 自動で付く：AI推定面積／筆界面積／用途地域
• 付帯情報（選んで付ける）：小中学校区／最寄駅／将来人口／公示価格／災害被害度／ハザード情報／森林
• 探索リストに3か月保存

(3) 取得カウント（登記の取得）

• 地番から法務局の登記を取得し、所有者を確認する。取得するたびにカウントを消費（料金は上の「月額料金と従量課金の仕組み」を参照）。
• 建物謄本取得、建物登記追跡アラート（2026年6月追加）。

(4) 土地管理（営業管理）

• パイプライン：アプローチ予定→アプローチ中→提案・商談→成約→廃案・失注（ほかにアプローチ停止／取得依頼／ゴミ箱）
• 列：地番・住居表示／筆界面積／所有者分類／登記情報／所有者情報／次回アプローチ方法／最終アプローチ記録／ユーザータグ
• 絞り込み：所有者変更あり（受付日からおよそ3か月前を抽出）／情報未取得／アプローチ停止候補
• 一括編集・アプローチ・書き出し・Sansan連携・通知・進行状況

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2. カバレッジ（どこまで対応しているか）

• 実地確認（セルフ探索）：小金井市本町6丁目の筆を地図クリック → すぐに地番「本町6丁目1910」・住居表示「本町6丁目11-19」が出た。市街地では地番が出る（※1点のみの確認）。
• 対応範囲はデータの種類ごとに違う：

• 未測定：衛星AIの実行（実際の検出）は、探索地点の座標確定が自動操作で安定せず未実施。衛星AIの実際の精度・対応範囲は今回測れていない。

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3. 仕組み

• セルフ探索でクリックすると地番・付帯情報が出る：地図に筆界（土地の区画の境界）のデータが重なっており、クリックした場所がどの筆かを判定して地番・住居表示を出す。さらにその場所に重なる公開データ（用途地域・ハザード・公示価格・学区・駅・人口・森林）をまとめて付帯情報として付ける。
• 新AI探索で対象を絞り込める：衛星写真／航空写真をAIが見て、古い屋根・更地・駐車場の白線・太陽光パネルなどの見た目で対象を判別し、AIの確からしさ（％）を付ける。さらに接道・用途地域・面積・除外条件で絞る。最終確認は登記の取得・現地。

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4. 全機能 詳細一覧表（機能／仕組み／できること／使用技術）

★＝WHEREならではの機能（衛星AI・変化検出など、他で代替しにくい強み）。使用技術は、画面・データ名・公開情報で裏が取れたものを【確認】、推定を【推定】と表記。スクショ＝.playwright-mcp/where_01〜06_*.png。

A. 探索（物件を見つける）

B. マップのレイヤ（地図に重ねる情報）

C. 取得カウント（登記の取得）

D. 土地管理（営業管理）

E. 探索リスト

F. 共通・運用・連携

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5. 競合（ブルーマップ単体／登記簿図書館）との比較

仕入れの流れ＝①発掘（どこに対象があるか）→②地番特定（地図→地番）→③所有者特定（地番→登記）→④付帯情報→⑤新しい変化の検知→⑥営業管理。3者は競合というより担当する工程が違う。

言葉の意味：地番＝登記で土地を区別する番号（住所＝住居表示とは別）。名寄せ＝所有者名・会社名から、その人が全国に持つ不動産を逆に探すこと。付帯情報＝土地そのものでなく周辺の参考データ。変化検出＝過去と今の衛星写真の差から、新しくできた空き地・取り壊しを見つけること。

「ブルーマップ＋登記簿図書館」で組む場合 - ブルーマップで地番を出し、登記簿図書館で登記取得（全部事項200円・名寄せ無料）すれば、②③は圧倒的に安い。 - ただしこの組合せには①発掘と⑤新しい変化の検知がない。「攻めるエリアが決まっている／地番が分かっている」なら組合せで十分。「広く自動で当たりを付けたい」ならWHEREの発掘が効く。 - 登記簿図書館の名寄せ（所有者→保有物件の逆引き）はWHEREにない強み（要確認）。相続・大地主・法人地主の攻略で有効。

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6. WHEREを契約するメリット・デメリット（一覧表）

デメリットには「ブルーマップ／登記簿図書館にできてWHEREにできない（苦手な）こと」を統合済み。確実度は【確認＝画面/公開情報】【要確認＝一次確認が必要】。

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7. 結論（推奨）

• WHEREは「発掘＋新しい変化の検知」としては価値があるが、登記取得まで全部WHEREで回すのは割高。
• 現実的な進め方：
  1. 発掘・差異検出が本当に効くエリアを、トライアル中に歩留まり（発掘→アプローチ→成約）で実測し、月60万円に見合うか判断。
  2. 見合うなら、WHEREは発掘・新しい変化の検知に絞り、登記取得は登記簿図書館へ寄せる「いいとこ取り」（※WHEREの取得カウントを使わないと月額の単価効率は落ちる点に留意）。
  3. 攻めるエリア／物件リストが既にあるなら、WHEREは不要で、ブルーマップ＋登記簿図書館で十分（費用は大幅減）。

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（参考）FCPの対応・代替の方向性

本資料はWHEREの機能・競合調査が主目的。以下はKTERAS様の内製判断のための参考。

• WHEREの中核＝①衛星AIの発掘、②差異検出（新しい変化）。ここが堀。
• ②地番、③登記、④付帯情報、⑥営業管理は公開データ＋一般的なGIS/Web技術で、FCPが内製しやすい。
• 現実解：①②は当面WHERE（または航空写真＋軽量AI・footprint matching等の軽量代替）、②③④⑥はFCPで内製し、固定費を自社資産に置き換える（[[project-kteras-partnership]] の層分けと整合）。
• 特許の留意：地番特定の素のアイデアは公知だが、競合トーラスが有効特許を保有（J-PlatPat 2026-05-28）。FCPが内製する場合は着手前にFTO（抵触性）確認が必須。

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出典・確認元

• 機能・データ項目・課金カウント・レイヤ＝WHEREアプリ実画面（2026-06-23 確認）。スクショ＝.playwright-mcp/where_01〜06_*.png
• 登記簿図書館の料金・名寄せ：https://xn–lcss68alvlysfomtekv.com/toki-service.html ／ https://xn–lcss68alvlysfomtekv.com/toki-nayose.html
• ブルーマップの内容・価格：https://www.zenrin.co.jp/product/category/residentialmap/bluemap/index.html
• いずれも2026-06時点の公開情報（最新は要確認）。

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運営会社（参考・一次情報）

一次情報の出典 - 株式会社WHERE（旧Penetrator）公式：https://pntwhere.com/en/ ／ https://lp.pntwhere.com/ - 「衛星データ×AIで不動産情報を自動取得するSaaS『WHERE』」HOUSEMEDIA：https://housemedia.jp/seihinkiji/2024jbt_where_penetrator/ - 「導入社数50社突破」PR TIMES：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000146022.html - 「総額5.5億円調達」PR TIMES：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000146022.html - 「JAXA発スタートアップが目指す土地の仕入れ」DG Lab Haus：https://media.dglab.com/2024/09/19-penetrator-01/ - アクセルスペース×WHERE PoC：https://www.axelspace.com/ja/news/realestate_poc/