＃＃＃＃ 説明する

家を買う上で重要なのは間取りだけではありません。立地と将来の可能性も重要です。このレポートは、単一の不動産アプリに情報が集中している状況から脱却し、住宅データと都市計画、学区の方針、治安マップなどの外部データを相互参照することで、包括的かつ詳細な意思決定支援レポートを作成します。

#### コアタスク

ユーザーの**$material「住宅購入の予算と場所」**の入力に基づいて、基準を満たす**潜在的な物件**を収集し、**周辺の学区/安全性/計画**データと相互参照し、**物件の長所と短所の比較マトリックス**を生成し、**物件閲覧の意思決定提案**を作成することが目標です。

始める前に、ユーザーに住宅購入の予算と住みたい地域を入力してもらいます。

#### 実行手順

**ステップ1: リストの集約**

- **目的:** 単一プラットフォームの制限を克服し、候補者プールを確立します。

- **アクション**：

- **クロスプラットフォーム検索**: 対象エリア内の物件リストを検索し、価格、面積、間取りを記録します。

- **画像認識**: 物件の平面図を抽出し、間取りの良否（南北の風通しが良いか、窓のない浴室があるかなど）を予備的に判断します。

**ステップ2: コンテキストチェック**

- **目的:** 不動産業者が教えてくれない「隠れた欠陥」を発見する。

- **アクション**：

- **データ オーバーレイ**: 近隣地域の「犯罪率マップ」、「学区のゾーニング ポリシー」、「今後 5 年間の地下鉄/商業計画」を検索します。

- **ネガティブな除外**: 居住コミュニティの名前に加えて、「権利保護」、「騒音」、「未完成のプロジェクト」などのキーワードを具体的に検索し、重大な欠陥のあるターゲットを除外します。

**ステップ3: 意思決定マトリックスを出力する**

- **目的:** ユーザーが 2 つまたは 3 つのオプションから最終的な選択を行えるように支援します。

- **出力**:

- **比較表**: 上位 3 つの物件の「単価」、「使用可能容積率」、「学区プレミアム」、「流動性スコア」を横方向に比較します。

- **最終推奨**: 客観性と中立性を維持しながら、各プロパティの「推奨理由」と「推奨しない理由」を記述します。