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BigQuery remote MCP serverをClaudeから使っておすすめマンションを教えてもらう

BigQuery LLM

不忍池の蓮とマンション兄弟達

みなさんのBigQueryにはどんなデータが保存されていますか？
ご存知の通り、僕のBigQueryには関東圏の中古マンションデータが毎日蓄積されています。

今回はこのデータと、先日発表されたBigQuery remote MCP serverを使って、Claudeくんにおすすめマンションを教えてもらおうかなと思います。

本記事はコネヒト Advent Calendar 2025の15日目のエントリーです

BigQuery remote MCP serverとは？

Google および Google Cloud が提供するフルマネージドのリモート MCP サーバーです。

docs.cloud.google.com

現在はBigQueryの他に、Googleマップ、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engineに対応したフルマネージドなリモートMCPサーバが利用可能になっています。

今後は全サービスに展開されていきそうな気配です。

cloud.google.com

Claudeから利用する準備

Google Cloudの設定

以下の作業が必要です

  • APIの有効化
  • OAuthの設定
  • IAMの作成

APIの有効化

まずはMCPサーバーとBigQueryAPIを有効化していきます。 （コンソール上から行なっても大丈夫です）

# ログイン
$ gcloud auth application-default login

# 紐付け
$ gcloud config set project your_project

# BigQuery APIの有効化
$ gcloud services enable bigquery.googleapis.com --project=your_project

# MCPサーバーの有効化
$ gcloud beta services mcp enable bigquery.googleapis.com --project=your_project

OAuthの設定

3つほど設定する必要があります。

①：https://console.cloud.google.com/auth/clients からクライアントの作成を行います。

アプリケーションの種類は ウェブアプリケーション 、リダイレクトURIに https://claude.ai/api/mcp/auth_callback を設定し作成します。
作成すると「クライアント ID」と「クライアント シークレット」が発行されるので、これをメモっておきます。

②：https://console.cloud.google.com/auth/audience からテストユーザーを追加します。
ここに追加するユーザーは、Claudeで利用しているアカウントを追加します。

③：https://console.cloud.google.com/auth/scopes からスコープを追加します。以下の2つを追加すればOKです。

https://www.googleapis.com/auth/bigquery
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

IAMの作成

Claudeを契約しているアカウントのIAMを作成します。

# 自分のメールアドレスに権限を付与
gcloud projects add-iam-policy-binding your-project \
    --member="user:your-address" \
    --role="roles/bigquery.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding your-project \
    --member="user:your-address" \
    --role="roles/bigquery.dataViewer"

gcloud projects add-iam-policy-binding your-project \
    --member="user:your-address" \
    --role="roles/mcp.toolUser"

Claudeの設定

Claudeの設定画面から、コネクタ→カスタムコネクタを追加を押し、以下の値を入力し追加します。

  • 名前：任意
  • リモートMCPサーバーURL：https://bigquery.googleapis.com/mcp
  • OAuth Client ID：先ほどメモしたID
  • OAuthクライアントシークレット：先ほどメモしたシークレット

その後、「連携させる」ボタンを押せばOKです。

参考：

support.claude.com

実際に使ってみた

※ 以降で取得しているデータは、成約価格ではなく 売り出し価格です。 *1

🗣️ BigQueryにはいくつデータセットがありますか？

まずはシンプルに「BigQueryにはいくつデータセットがありますか？」と聞いてみます。

すると、「List dataset ids」を使って検索した結果を返してくれます。うまく動いていそうです。

🗣️ 文京区のマンション売り出し価格の平均坪単価を教えて

今度は自動的に「List table ids」や「Get table info」ツールを使ってテーブルのスキーマ情報などを取得、そこから対象データを保持していそうなテーブルを特定し、クエリを組み立てて「Execute sql」を使ってSELECTを行なっているのが分かります。

実行されたSQLも確認することができます。

🗣️ 2025年の月単位の平均坪単価推移を、間取りごと（1LDK、2LDK、3LDK）に教えて

次は少し複雑なクエリとなるような命令を投げてみます。

するとこちらも難なくデータを抽出してくれました。

お得意のグラフも出してくれますね

🗣️ 他の区と比較して

抽象的な問いを投げると、勝手に比較対象の区を選択して坪単価を計算しつつ、簡単な分析結果も添えてくれました。

実際にマンション検討ユーザーになりきって仮想質問を投げてみた

最後に、実際にマンション購入を検討する際に不動産エージェントに伝えるような条件を伝えて、どのような返信がくるのか見てみます。

## 役割
あなたは東京都のマンションに一番詳しい不動産エージェントです。
今回、東京都内でマンション購入を検討しています。
条件をお伝えするので、現在売りに出ている中でおすすめのマンションを理由を添えて10件ほど教えてください。マンションの売り出しデータはBigQueryにあります。

## 条件
- 現在は都内の江東区にある家賃25万円、2LDKの賃貸マンションで家族3人暮らし（子供は1歳）
- 夫：30歳、妻：27歳
- 世帯年収1500万円（夫：900万円、妻：600万円）
- 3LDK、築浅（築10年未満）、駅近（5分以内）、お互いの職場までドアtoドアで40分以内を希望
- 職場は夫は大手町、妻は有楽町
- できれば資産性のあるエリア、マンションを購入したい（10年後売却したときに、最低でも残債割れしない物件を希望）
  - そのため、同一エリアの周辺マンションと比較して割安な物件が良いと考えている
- 今後も年収は伸びる想定なので、住宅ローンは与信限度最大まで借りることを許容する

先に回答を見ての感想ですが、

  • 与信の計算もしっかりやってくれているし、資産性もしっかり見ていそう
  • 割安かどうか？も駅単位で加味してくれているし、おすすめ理由もざっと見て違和感はない
  • 一部、定期借地権の物件もあるが、これはプロンプトを工夫すれば除外できそう
  • 住宅ローンの借り入れは最大1億2000万円くらいと見積もりつつも、その前後の価格帯まで幅広く推薦してくれている
  • 総戸数のデータがバグっていますが、これはデータ基盤側のデータがおかしそうなので、一旦目を瞑っていただけると...

と、かなり良さげなのでしょうか？（この記事を見ている方で属性が似ている方は、とりあえず全部内見行ってみましょう）

※ 以下、返ってきたテキストをそのまま貼り付けています

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

📊 ご予算・条件の整理

項目 内容
住宅ローン借入可能額 約1億500万〜1億2000万円（年収の7〜8倍）
通勤エリア 大手町・有楽町へドアtoドア40分以内
物件条件 3LDK、築10年未満、駅徒歩5分以内
重視点 資産性、周辺相場より割安

🏆 おすすめマンション厳選10件

【第1位】プライムパークス品川シーサイド・ザレジデンス

品川区・品川シーサイド ⭐割安度No.1

項目 詳細
価格 1億2,480万円
平米単価 177万円/㎡（駅相場より約20%割安）
広さ 70.33㎡・3LDK
築年数 7年
階数/向き 4階/南東向き
総戸数 42戸（15階建）
通勤 りんかい線→大崎→JR 約25分で大手町

📍 おすすめ理由

  • 駅相場より約20%割安で最大の割安率
  • 南東向きで日当たり良好
  • りんかい線で大崎乗り換え、JR山手線・埼京線で都心直結
  • 品川シーサイドは商業施設併設で生活利便性◎

🔗 物件詳細

【第2位】プラウド東陽町サウス

江東区・東陽町 ⭐ブランド力◎

項目 詳細
価格 1億1,880万円
平米単価 174万円/㎡（駅相場より約7.5%割安）
広さ 68.25㎡・3LDK
築年数 7年
階数/向き 2階/西向き
総戸数 1,152戸（48階建タワー）
通勤 東西線→大手町 直通約10分

📍 おすすめ理由

  • 野村不動産「プラウド」ブランドで資産価値維持に期待
  • 東西線で大手町直通10分は通勤最強
  • 1,152戸の超大規模で管理体制・共用施設充実
  • 現在の江東区居住なら土地勘もあり安心

🔗 物件詳細

【第3位】シティテラス東陽町

江東区・東陽町 ⭐通勤最優先

項目 詳細
価格 1億1,800万円
平米単価 176万円/㎡（駅相場より約6.7%割安）
広さ 67.2㎡・3LDK
築年数 9年
階数/向き 8階/東向き
総戸数 125戸（14階建）
通勤 東西線→大手町 直通約10分

📍 おすすめ理由

  • 住友不動産の安心ブランド
  • 東西線で大手町直通、有楽町も乗り換え1回
  • 木場公園も近く、お子様の遊び場に最適
  • 複数部屋が売出中で比較検討可能

🔗 物件詳細

【第4位】ル・サンク東京森下

墨田区・森下 ⭐広さ重視

項目 詳細
価格 1億3,480万円
平米単価 168万円/㎡（駅相場より約6.4%割安）
広さ 80.05㎡・3LDK
築年数 8年
階数/向き 3階/西向き
総戸数 297戸（28階建タワー）
通勤 都営新宿線→大手町 約15分

📍 おすすめ理由

  • 80㎡超の広さで3人家族にゆとり
  • 都営新宿線・大江戸線の2路線利用可
  • 清澄白河・門前仲町エリアに近く下町情緒◎
  • タワーマンションで眺望・資産性期待

🔗 物件詳細

【第5位】リビオシティ南砂町 ステーションサイト（10階）

江東区・南砂町 ⭐コスパ最強

項目 詳細
価格 7,780万円
平米単価 107万円/㎡
広さ 72.45㎡・3LDK
築年数 2年
階数/向き 10階/南西向き
総戸数 152戸（10階建）
通勤 東西線→大手町 直通約15分

📍 おすすめ理由

  • 築2年で7,780万円は圧倒的コスパ
  • 最上階10階・南西向きで日当たり・眺望◎
  • 手元資金を残せる＝将来の住み替え余力
  • 日鉄興和不動産の大規模物件で資産性安定

🔗 物件詳細

【第6位】グランドメゾン品川シーサイドの杜

品川区・品川シーサイド ⭐積水ブランド

項目 詳細
価格 1億5,000万円
平米単価 209万円/㎡（駅相場より約5.5%割安）
広さ 71.68㎡・3LDK
築年数 6年
階数/向き 5階/東向き
総戸数 18戸（7階建低層）
通勤 りんかい線→大崎→JR 約25分

📍 おすすめ理由

  • 積水ハウス「グランドメゾン」ブランド
  • 低層マンションは希少価値あり
  • 品川シーサイドは再開発で将来性◎

🔗 物件詳細

【第7位】プライムパークス品川シーサイド ザ・タワー

品川区・品川シーサイド ⭐高層階

項目 詳細
価格 1億4,700万円
平米単価 210万円/㎡（駅相場より約5.3%割安）
広さ 70.1㎡・3LDK
築年数 6年
階数/向き 15階/南向き
総戸数 363戸（26階建タワー）
通勤 りんかい線→大崎→JR 約25分

📍 おすすめ理由

  • 15階・南向きで眺望・日当たり抜群
  • 363戸の大規模タワーで資産価値安定
  • 高層階は売却時も人気が高い

🔗 物件詳細

【第8位】アスコットパーク森下

墨田区・森下 ⭐2路線利用

項目 詳細
価格 1億1,980万円
平米単価 186万円/㎡
広さ 64.57㎡・3LDK
築年数 8年
階数/向き 6階/東向き
総戸数 279戸（21階建）
通勤 都営新宿線/大江戸線→大手町 約15分

📍 おすすめ理由

  • 都営新宿線・大江戸線の2路線利用可
  • 大手町へ15分、有楽町へも乗り換え1回
  • 下町エリアで子育て環境◎

🔗 物件詳細

【第9位】HARUMI FLAG SUN VILLAGE T棟

中央区・晴海 ⭐新築同様

項目 詳細
価格 1億5,500万円〜
平米単価 約217万円/㎡
広さ 71〜83㎡・3LDK
築年数 0年（新築）
階数/向き 7〜31階/各方位
総戸数 733戸（50階建タワー）
通勤 BRT→新橋→JR 約30分

📍 おすすめ理由

  • 東京五輪選手村跡地の話題物件
  • 新築で最新設備・共用施設充実
  • 中央区アドレスで資産性期待
  • 複数部屋が売出中で選択肢豊富

🔗 物件詳細

【第10位】パレステージ大島

江東区・西大島 ⭐駅近2分

項目 詳細
価格 1億480万円
平米単価 171万円/㎡
広さ 61.38㎡・3LDK
築年数 6年
階数/向き 14階/南向き
総戸数 183戸（13階建）
通勤 都営新宿線→大手町 約20分

📍 おすすめ理由

  • 駅徒歩2分の抜群のアクセス
  • 14階・南向きで日当たり・眺望◎
  • 1億円台前半で予算に余裕

🔗 物件詳細

📈 割安度ランキング

順位 物件名 割安度 価格
1 プライムパークス品川シーサイド・ザレジデンス -19.8% 1億2,480万円
2 プラウド東陽町サウス -7.5% 1億1,880万円
3 シティテラス東陽町 -6.7% 1億1,800万円
4 ル・サンク東京森下 -6.4% 1億3,480万円
5 グランドメゾン品川シーサイドの杜 -5.5% 1億5,000万円

💡 総合アドバイス

ご家族構成を踏まえたベスト3

優先事項 おすすめ物件 理由
通勤時間最優先 プラウド東陽町サウス 東西線で大手町直通10分
コスパ最優先 リビオシティ南砂町 築2年で7,780万円
資産性最優先 プライムパークス品川シーサイド 駅相場より20%割安

住宅ローンシミュレーション

借入額 月々返済額（35年・変動0.5%） 返済負担率
8,000万円 約20.8万円 約17%
1億円 約26万円 約21%
1.2億円 約31.2万円 約25%

→ 1.2億円借入でも返済負担率25%で適正範囲内です。

所感

  • データ基盤側でメタ情報などをしっかり定義していれば、正しいクエリを投げて結果を取得してくれそう
  • 今回はテーブル数が少ない & JOINしなくても分析しやすいデータだったのでうまくいった可能性がある。これが大規模データだとどのように振る舞うのかは検証してみたい。
    • とはいえ、AIフレンドリーなデータ基盤を構築するのはとても大事そうだと改めて実感した

*1:https://www.rehouse.co.jp/relifemode/column/at/at_0225/

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