JP-05 SUUMO物件比較ボード｜MuleRun ケーススタディ
自動取得: 2026-04-29 06:00 JST 完了

SUUMO物件比較ボード

引っ越し検討者向け｜家賃・管理費・駅距離・築年数・初期費用・通勤時間・注意点を毎朝自動比較
対象エリア
東京23区 中央線沿線
検索条件: 1K〜1LDK / 7万〜12万円
候補物件数
8
平均家賃
¥89,500
最安初期費用
¥178,000
平均駅徒歩
6.4分
平均築年数
12.3年
総合推奨
物件C
!
ローカル市場の課題

引っ越し検討者が直面する問題

  • SUUMOで候補物件を10件以上開いてタブが溢れる
  • 家賃だけでなく管理費・共益費・初期費用の総額比較が煩雑
  • 駅距離と実際の通勤時間が一致しない（乗換・混雑考慮なし）
  • 築年数やリフォーム有無の判断に時間がかかる
  • 人気物件は掲載から数日で消えるためスピード勝負
  • 不動産業者ごとに初期費用の内訳が異なり比較困難

MuleRunによる解決アプローチ

  • MuleRun Computerで毎朝6:00にSUUMO自動巡回
  • 候補物件の家賃・管理費・駅距離・築年数・初期費用を自動抽出
  • Google Maps APIで実際の通勤時間を算出（例: 新宿駅まで）
  • 物件ごとのスコアリングと順位付けを自動生成
  • 新着・値下げ・掲載終了をSlack通知
  • 全データをMuleRun Driveに日次アーカイブ
■
物件比較テーブル（2026-04-29 取得データ）
順位物件名所在地間取り 家賃管理費月額計初期費用 最寄駅徒歩築年数 通勤時間スコア注意点
1 物件C パークハイツ荻窪 杉並区荻窪3丁目1K (25㎡) ¥78,000¥5,000¥83,000¥178,000 荻窪3分8年 12分 92 特になし
2 物件A メゾン中野坂上 中野区中央2丁目1K (23㎡) ¥82,000¥3,000¥85,000¥210,000 中野坂上5分5年 18分 87 1階
3 物件E レジデンス西荻窪 杉並区西荻南2丁目1DK (28㎡) ¥85,000¥4,000¥89,000¥195,000 西荻窪6分10年 16分 84 リフォーム済
4 物件B コーポ阿佐ヶ谷 杉並区阿佐谷北1丁目1K (22㎡) ¥75,000¥8,000¥83,000¥252,000 阿佐ケ谷7分22年 15分 78 築古・設備旧式
5 物件D グランフォート高円寺 杉並区高円寺北3丁目1LDK (35㎡) ¥115,000¥6,000¥121,000¥356,000 高円寺4分3年 14分 76 予算超過
6 物件F ハイム三鷹 三鷹市下連雀3丁目1K (26㎡) ¥72,000¥4,000¥76,000¥198,000 三鷹9分15年 25分 72 通勤長め
7 物件G ヴィラ吉祥寺 武蔵野市吉祥寺本町2丁目1K (20㎡) ¥95,000¥5,000¥100,000¥285,000 吉祥寺8分12年 22分 65 狭小・費用高
8 物件H シャトー国分寺 国分寺市南町3丁目1DK (30㎡) ¥70,000¥3,000¥73,000¥180,000 国分寺12分25年 32分 58 築古・駅遠・通勤長
i
スコアリング基準: 家賃(25%) + 初期費用(15%) + 駅距離(15%) + 築年数(15%) + 通勤時間(20%) + 周辺環境(10%)。100点満点で算出。
◆
視覚比較チャート

月額合計（家賃＋管理費）比較

¥120k ¥100k ¥80k ¥60k ¥85k A ¥83k B ¥83k C★ ¥121k D ¥89k E ¥76k F ¥100k G ¥73k H

通勤時間 vs 月額コスト（新宿駅基準）

¥120k ¥100k ¥80k ¥60k 10分 20分 30分 C A B D E F G H 推奨ゾーン

初期費用ランキング

C ¥178k H ¥180k E ¥195k F ¥198k A ¥210k B ¥252k D ¥356k

築年数分布

平均 12.3年 ● 〜5年 (1件) ● 6-10年 (2件) ● 11-15年 (2件) ● 16年〜 (3件)

スコアリング結果

C: 92 A: 87 E: 84 B: 78 D: 76 F: 72 G: 65 H: 58
▶
MuleRun Computer 日次自動化ワークフロー
STEP 01
SUUMO巡回
毎朝6:00 JST
検索条件URLを自動アクセス
候補物件一覧を取得
STEP 02
詳細データ抽出
各物件ページから
家賃・管理費・初期費用
駅距離・築年数を抽出
STEP 03
通勤時間算出
Google Maps API
最寄駅→新宿駅の
平日朝8:30着条件で算出
STEP 04
スコアリング
6項目の重み付け
スコアを計算し
順位付けを自動生成
STEP 05
差分検知・通知
新着/値下げ/掲載終了を
Slack通知
ダッシュボード更新
STEP 06
Drive保存
JSON + HTMLレポートを
MuleRun Driveに
日次アーカイブ
i
実行スケジュール: 毎日 06:00 JST（cron: 0 6 * * *）。MuleRun Computer上のNode.jsスクリプトがPlaywrightでSUUMOを巡回。所要時間: 約3〜5分/回。

本日の実行ログ（2026-04-29）

06:00:00
自動巡回開始。検索条件URL 3本をキューに投入
06:00:42
一覧ページ取得完了。候補物件 8件を検出（前日比: +1件 新着、-0件 掲載終了）
06:01:18
全8件の詳細ページスクレイピング完了。rate-limit待機: 2回（各3秒）
06:02:05
Google Maps Directions API 8リクエスト完了。通勤時間算出成功
06:02:30
スコアリング完了。推奨順位: C → A → E → B → D → F → G → H
06:02:45
Slack通知送信完了。新着1件: 物件H シャトー国分寺
06:03:01
MuleRun Drive保存完了。パス: /4guo/jp/jp-05/2026-04-29/
◇
MuleRun Drive アーカイブ計画

ディレクトリ構造

# MuleRun Drive パス構造
/4guo/jp/jp-05/
├── 2026-04-29/
│ ├── properties.json     # 全物件データ（構造化JSON）
│ ├── comparison.html    # 比較ダッシュボードHTML
│ ├── scoring.json       # スコアリング結果
│ ├── diff.json          # 前日比差分データ
│ ├── commute_times.json # 通勤時間API結果
│ └── execution.log      # 実行ログ
├── 2026-04-28/
│ └── ...
├── 2026-04-27/
│ └── ...
└── summary/
    ├── weekly_report.html  # 週次サマリー
    └── trend_history.json  # 家賃トレンド履歴

保存ポリシー

  • 日次データ: 90日間保持。90日経過後は自動削除
  • 週次サマリー: 1年間保持
  • ファイル形式: JSON（機械読取用）+ HTML（人間閲覧用）
  • 容量目安: 1日あたり約50KB。月間約1.5MB
  • バックアップ: MuleRun Driveの冗長化により自動保護
  • アクセス制御: オーナーのみ読み書き可。共有リンク発行可

保存データ例（properties.json）

{
  "fetched_at": "2026-04-29T06:00:42+09:00",
  "search_criteria": {
    "area": "東京23区 中央線沿線",
    "rent_range": [70000, 120000],
    "layout": ["1K", "1DK", "1LDK"]
  },
  "properties": [
    {
      "id": "suumo_0312847",
      "name": "パークハイツ荻窪",
      "rent": 78000,
      "management_fee": 5000,
      "initial_cost": 178000,
      "station_walk_min": 3,
      "building_age_years": 8,
      "commute_min": 12,
      "score": 92
    }
    // ... 他7件
  ]
}
⚙
API・スクレイピング・分析ステップ（実装例）

STEP 1: SUUMO物件一覧取得（例）

// 例: Playwrightによるスクレイピング
const browser = await chromium.launch();
const page = await browser.newPage();

// 検索条件付きURLでアクセス
await page.goto('https://suumo.jp/chintai/...
  ?rn=0700&ek=070&...&cb=7.0&ct=12.0');

// rate-limit対策: ランダム待機
await page.waitForTimeout(
  2000 + Math.random() * 3000
);

// 物件カード要素を取得
const listings = await page.$$eval(
  '.cassetteitem',
  els => els.map(extractData)
);

STEP 2: 物件詳細抽出（例）

// 例: 各物件の詳細ページから抽出
for (const item of listings) {
  await page.goto(item.detailUrl);
  await rateLimitWait();

  // 家賃・管理費
  item.rent = await extractNum(
    page, '.detailvalue--rent'
  );
  item.mgmtFee = await extractNum(
    page, '.detailvalue--admin'
  );

  // 初期費用（敷金+礼金+仲介手数料）
  item.initialCost = calcInitial(
    item.deposit, item.keyMoney,
    item.rent
  );
}

STEP 3: 通勤時間API呼び出し（例）

// 例: Google Maps Directions API
const endpoint = `https://maps.
  googleapis.com/maps/api/directions/
  json?origin=${station}
  &destination=新宿駅
  &mode=transit
  &arrival_time=${weekday0830}
  &key=${API_KEY}`;

const res = await fetch(endpoint);
const data = await res.json();

// 所要時間（分）を抽出
const minutes = data.routes[0]
  .legs[0].duration.value / 60;

STEP 4: スコアリング算出（例）

// 例: 重み付けスコアリング
function calcScore(p) {
  const w = {
    rent: 0.25,     // 家賃
    initial: 0.15,  // 初期費用
    station: 0.15,  // 駅距離
    age: 0.15,      // 築年数
    commute: 0.20,  // 通勤時間
    environ: 0.10   // 周辺環境
  };

  return Math.round(
    normalize(p.rent) * w.rent +
    normalize(p.initial) * w.initial +
    normalize(p.walk) * w.station +
    normalize(p.age) * w.age +
    normalize(p.commute) * w.commute +
    normalize(p.env) * w.environ
  );
}
⚠
リトライ・Rate-Limit・陳腐データ対策

リトライポリシー

  • SUUMOアクセス失敗時: 最大3回リトライ（指数バックオフ: 5秒→15秒→45秒）
  • Google Maps API 500/503: 最大2回リトライ（10秒間隔）
  • 全リトライ失敗時: 前日データを引き継ぎ、stale: trueフラグを付与
  • 3日連続失敗で管理者にメール通知

Rate-Limit対策

  • SUUMOへのリクエスト間隔: 2〜5秒のランダム待機
  • 1回の巡回で最大20ページまで（安全マージン）
  • Google Maps API: 1日上限100リクエスト（無料枠内運用）
  • User-Agentは一般ブラウザ文字列を使用
  • robots.txtを遵守。/chintai/以下のみ対象

陳腐データ検知

  • 物件ページが404の場合: 「掲載終了」として即時マーク
  • 家賃が前日比±20%以上変動: 異常値フラグ付与・手動確認促進
  • 取得データが48時間以上更新なし: ダッシュボードに警告表示
  • 物件URLの変更検知: SUUMO物件IDで追跡継続
!
陳腐データの例: 物件Bは前日比で管理費が¥3,000→¥8,000に変動。SUUMO側の情報更新を確認済み。異常値ではなく管理会社による正式改定。
🔒
セキュリティ・プライバシーノート

データ保護

  • Google Maps APIキーは環境変数で管理。コードにハードコードしない
  • MuleRun Driveのデータはオーナーのみアクセス可能
  • Slack Webhook URLは暗号化ストレージに保存
  • スクレイピングで取得するのは公開情報のみ（個人情報は含まない）
  • ブラウザセッション情報はタスク完了後に自動クリア

運用上の注意

  • SUUMOの利用規約を確認し、個人利用の範囲で運用すること
  • 大量アクセスによるサーバー負荷を避けるためrate-limitを必ず設定
  • APIキーの定期ローテーション（90日ごと推奨）
  • MuleRun Computerのアクセスログを月次で確認
  • 物件データを第三者に再配布しない
  • robots.txtの変更を月次でチェック
✓
導入効果・成果指標
物件比較時間
3時間→5分
見落とし物件率
0%
初期費用節約額（最適物件選択時）
¥178,000
新着検知速度
掲載後6h以内
データ正確性
98.5%
自動化継続日数
42日

週間家賃トレンド（物件C パークハイツ荻窪）

¥82k ¥80k ¥78k ¥77k 4/23 4/24 4/25 4/26 4/27 4/28 4/29 ¥78k
4/25に¥82,000→¥80,000に値下げ。4/28にさらに¥78,000に改定。早期申込推奨。

候補物件数の推移（過去30日）

15件 10件 5件 8件 3/30 4/14 4/29
4月上旬は引越しシーズンで候補多数。中旬以降は成約による減少傾向。現在8件が有効候補。
JP-05 SUUMO物件比較ボード
MuleRun ケーススタディ｜本ページのデータはサンプルです。実際のSUUMO物件情報とは異なります。
自動生成日: 2026-04-29｜MuleRun Computer + MuleRun Drive