How it works

スコアは、こうやって作っています。

計算式を隠していません。どの施設を、どの範囲で、何点として数えているかを全部書きます。納得できない点があれば、その理由まで含めて自分で判断できるようにするためです。

1. 住所を緯度経度に直す

まず入力された日本語住所を座標に変換します。日本の住所表記のゆれ（「1丁目2番3号」と「1-2-3」など）を吸収する処理を通したうえで、それでも見つからない場合は世界規模の住所データベースで再検索します。

どちらでも特定できなかった住所は、推測でスコアを出さずにエラーを返します。都道府県・市区町村から書き直すとほとんどの場合は解決します。

座標が決まったら、カテゴリごとに決められた半径の中にある施設を、距離つきで取り出します。半径がカテゴリで違うのは、生活の中での使う頻度が違うからです。駅は 500m 圏内かどうかが効きますが、公園や消防署を同じ 500m で測っても差がつきません。

距離は地表上の直線距離です。道なりの距離や所要時間ではありません。

施設1件ごとに、その半径のどのあたりにあるかで点をつけます。半径そのものではなく半径に対する割合で区切るので、カテゴリが違っても「近い・普通・遠い」の意味は揃います。

最高点を 100 ではなく 80 にしてあるのは、「1軒近くにあるだけで満点」にしないためです。満点に届くには、種類の違う施設が複数そろっている必要があります。

同じ「買い物」でも、スーパーと美容院では生活の支えかたが違います。そこで施設の種類ごとに 0〜1.0 の重みをかけます。重みの一部は次のとおりです。

範囲内にある施設を全部そのまま合計すると、店の多い場所が際限なく高得点になります。そこでいちばん近い1件はそのまま、2件目からはその点の10%だけを足していき、 100 点で打ち止めにしています。

「同じスーパーが5軒あっても5倍便利にはならない。でも選択肢があるぶん少しは良い」という感覚に合わせた設計です。

6カテゴリの点を単純に平均して、小数点以下を四捨五入したものが総合スコアです。カテゴリごとの重みづけはしていません。人によって重視する面が違う以上、勝手に重みをつけると比較の役に立たなくなるからです。

自分の基準で重みを変えたい場合は、APIキーを取得すると「子育て世帯」「リタイア後」「リモートワーカー」の3つのプリセットが使えます（重みの内訳）。

スコアと一緒に high / medium / low の信頼度が返ります。これはスコアの高さではなく、その数字をどれだけ信じてよいかを表します。 2つの独立した目安を見て、低いほうを採用します。

見ているもの	内容
住所の特定精度	番地まで特定できたのか、市区町村どまりだったのか
地図データの厚み	半径500m以内の施設が20件以上かつ直近1年に更新されたものが5件以上なら high、 10件以上または直近1年の更新が3件以上なら medium、それ未満は low

low のときは結果に警告が付きます。スコアが間違っているという意味ではなく、地図に載っていない施設があるかもしれないという意味です。

施設データは OpenStreetMap（ODbL ライセンス）です。現在は 2026年4月時点のスナップショットを取り込んで使っています。出典と各データのライセンスはデータ帰属ページにまとめてあります。

OpenStreetMap は誰でも編集できる地図です。近所の店や公園が抜けていると感じたら、地図側に追加していただければ、次の取り込みのときにスコアへ反映されます。

何ができるサービスなのか、対応エリアはどこまでか。

「70点は良いのか」に、実測値で答えます。信頼度の意味も。

移住先の比較、二拠点、実家の見直し、提案資料に添える。