Use cases

どんなときに使うか。

このスコアが役に立つのは、複数の場所を同じ物差しで並べたいときです。 1か所だけを測っても「そういう数字なんだな」で終わってしまいます。

01 — 移住先・引越し先をしぼる

候補が3〜5か所あるとき、まず全部を診断して並べます。そのうえで、総合スコアではなく自分が譲れないカテゴリで並べ替えると、現地を見に行く順番が決まります。

現地に行かないと分からないことは多いですが、行く前に落とせる候補を数字で決められるのがこのスコアの使いどころです。「病院が遠すぎる」は、行かなくても分かります。

平日と週末で必要なものは変わります。週末側の拠点なら教育や通勤交通の点は下がっていて構わない、というように、拠点ごとに見るカテゴリを変えるのが現実的です。

淡路島のように車が前提の地域では、交通カテゴリの点は鉄道駅ではなく高速IC やフェリー乗り場の近さで動きます。「交通 40 点」の中身が駅なのか IC なのかは、診断結果に並ぶ近くの施設を見れば分かります。

親が住んでいる家、相続した家、空き家にしている物件。今のままで何年住めるかを考えるとき、医療と買い物の点が効いてきます。

運転をやめた後の生活を考えるなら、「リタイア後」の重みづけ（医療 35% / 買い物 20% / 交通 20%）で測り直すと、平均では見えなかった弱点が出てきます。

「閑静な住宅街です」ではなく、「買い物 72・医療 85・交通 40、最寄りのスーパーまで 340m」のように書けます（数字は書き方の例です）。感覚ではなく数字で説明できると、比較検討している相手には伝わりやすくなります。

Claude や Cursor などの MCP に対応したAIから、このスコアを直接呼び出せます。「この3つの住所を子育て目線で比べて」と頼めば、 AIが順番に診断して比較まで書いてくれます。

住所ごとにフォームへ入力し直す必要がなく、条件を変えながら何度も聞き直せるのが利点です。接続方法は開発者向けページにあります。

何ができるサービスなのか、対応エリアはどこまでか。

住所からスコアが出るまでに何をしているか。配点も全部公開しています。

「70点は良いのか」に、実測値で答えます。信頼度の意味も。