コードが書けない会社員でも、AIと一緒に不動産CF試算ツールを作れちゃいました！

コードが書けない会社員でも、AIと一緒に不動産CF試算ツールを作れちゃいました！

突然ですが、物件を見るたびにこんな作業をしていませんか？

表面利回りの計算、実質利回りの計算、ローン返済額の計算、年間キャッシュフローの計算……。

毎回Excelを開いて、数字を打ち込んで、計算式を確認して。気づけば1時間経っていた、なんて経験、私もよくありました。

「もっと簡単にできないかな」とずっと思っていたんですが、プログラミングはほぼ未経験。Webアプリなんて自分には無理だろうと思い込んでいました。

ところが……AIを使ったら数日で公開できてしまいました！

作ったのはこちらです

不動産投資CF試算ツール（tool.and-m.life）

物件情報を入力するだけで、以下が自動で計算されますよ。

  • 表面利回り・実質利回り
  • 年間・月額キャッシュフロー
  • 返済比率
  • エリア別・築年数別の診断コメント

しかも無料・登録不要・Excelなし！スマホでも使えます。

なぜ作ろうと思ったのか

私は本業が会社員で、副業で不動産法人を運営しています。築古一棟アパートを保有しているんですが、物件を見るたびに「この物件、CF出るのか？」を計算するのが地味に面倒で……。

楽待や健美家にも簡易計算ツールはありますよね。でも、自分が知りたい数字（返済比率・実質利回り・月額CF）が一画面で全部出るツールがなかったんです。

それなら自分で作ってしまおう！と思ったのがきっかけです。

どうやって作ったの？（非エンジニアの場合）

使ったのはClaude CodeというAIツールです。ターミナルで動くAIで、「〇〇を作って」と伝えると、コードを書いてファイルを作成してくれるんですよ。

私がやったのは、主に3つだけです。

  1. 何を作るかを決める：入力項目・出力項目・デザインのイメージを言葉で伝える
  2. エラーが出たときに対処法を聞く：「このエラーは何？」と聞けばAIが直してくれます
  3. 細かい修正を指示する：「この文字を変えて」「色を変えて」など

コードを自分で書いたのは、ほぼゼロです（笑）

技術的な話（興味ある方向け）

構成はとてもシンプルです。

  • フロントエンド：Next.js（Vercel無料枠でホスティング）
  • 独自ドメイン：tool.and-m.life
  • APIコスト：ゼロ（計算はすべてサーバー側の数式で完結）

月額コストはドメイン代の約125円のみです。これは嬉しいですよね！

実際に使ってみました

試しに保有中の築古物件（東京都・木造・築30年超）で試算してみました。

  • 売出価格：約2,500万円
  • 月額家賃：約17万円
  • 借入：約1,700万円・金利4%台・20年

結果はこちら。

  • 表面利回り：約8%
  • 実質利回り：約6.8%
  • 年間CF：約45万円（月約4万円）
  • 返済比率：約69%
  • 判定：△ 要確認

診断コメントも自動で出てくれました。「返済比率が警戒水準。満室維持が収益の前提になります」という内容です。

自分の感覚ともピッタリ一致していて、これは使えると実感しましたよ！

これから追加したい機能

  • 売却シミュレーション（出口戦略）
  • 積算価格の概算計算
  • 複数物件の比較

使っていただきながら、少しずつ育てていく予定です。フィードバックもお待ちしています！

まとめ

「コードが書けないとWebアプリは作れない」は、2025年にはもう過去の話になっていますよ。

やりたいことを言葉で伝えられるなら、AIが一緒に作ってくれます。

不動産投資をされている方は、ぜひ一度試してみてください！

→ 不動産投資CF試算ツール（無料）

関連記事

人気ブログランキング
↑ブログランキング参加中！クリックで応援お願いします↑

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

戸建て投資のAI化：ChatGPT・Geminiで物件調査から管理まで自動化する方法【2026年版】

この記事のポイント ✅ AIを使えば物件調査・収益計算・入居者対応を大幅に効率化できる ✅ ChatGPTへの質問だけで、プロ並みのエリア分析が10分で完成 ✅ CF（キャッシュフロー）計算もAIに任せれば計算ミスがゼロに ✅ 入居者対応メールの自動文案作成で管理コストを削減 ✅ ただしAIの情報は「最新性」に限界あり——最終判断は人間が行う 「不動産投資は情報戦だ」とよく言われますが、2026年現在、その情報収集・分析の現場に AI（人工知能） が革命を起こしています。特に戸建て投資は、マンション投資と異なり「エリア・築年数・土地形状・利回り」など複合的な要素を判断する必要があり、これまでは経験豊富な投資家でなければ難しいとされてきました。 しかし今、ChatGPTやGeminiを使いこなすことで、サラリーマン投資家でも プロレベルの調査と計算 が可能になっています。この記事では、戸建て投資の各フェーズでAIをどう活用するか、具体的な方法を解説します。 1. なぜ戸建て投資にAIが有効なのか 戸建て投資の難しさは、物件ごとに条件が大きく異なる点にあります。同じ「築20年・3LDK」でも、土地形状・接道状況・近隣相場・修繕履歴によって価値はまったく異なります。 これまでは「現地視察＋地元業者のヒアリング＋自力での表計算」が基本でしたが、AIを活用することで以下の作業を大幅に効率化できます。 【AIで効率化できる作業】 ・エリアの人口動態・賃貸需要調査（30分→5分） ・CF（キャッシュフロー）シミュレーション（1時間→10分） ・入居者募集文・対応メールの文案作成（即時） ・物件の一次スクリーニング判断（即時） 2. AI活用①：物件調査・エリア分析 ChatGPTへの質問例 まず「どのエリアで買うべきか」を検討する際、以下のようにChatGPTに聞くだけで基礎調査ができます。 「東京都稲城市の賃貸需要トレンド、人口動態、主要な賃貸ターゲット層、競合物件の傾向を教えてください」 この質問だけで、以前は不動産業者に聞くしかなかったレベルの情報が数秒で得られます。さらに「〇〇駅から徒歩10分圏内で戸建てを賃貸に出す場合、適切な賃料帯は？」と追加質問することで、賃料設定の根拠も整理できます。 Gemi...
続きを読む

サラリーマンが不動産投資法人を作った理由と後悔【実体験】

「法人を作れば節税できる」——そう聞いて不動産投資法人を設立したのが数年前のことです。 結論から言うと、 節税できていません。むしろ毎年赤字です。 それでも法人を継続しているのには理由があります。今回はサラリーマンとして働きながら不動産投資法人を作った経緯と、実際にやってみてわかった「思っていたのと違う」ポイントを正直に書きます。 なぜ法人を作ったのか 1. 「個人より法人のほうが有利」という情報に踊らされた 不動産投資の勉強を始めたころ、あらゆる書籍やYouTubeで「年収が一定以上なら法人化すべき」という情報を目にしました。理由は主にこの3つです： 法人税率は最大23.2%、個人の所得税は最大55%→法人のほうが税率が低い 経費の範囲が広い（車・交際費・役員報酬など） 相続対策・資産管理に有利 役員社宅制度 ：法人が物件を借り上げて役員に貸す形にすることで、家賃の大部分を経費にできる 特に「役員社宅制度」は見落とされがちですが、効果が大きい仕組みです。法人が賃貸物件を借り上げ、役員（＝自分）に一部負担で貸す形にすると、 家賃の50〜90%程度を法人の経費にできます。 自分が毎月払っている家賃が実質的に節税になるイメージです。ただし計算方法が国税庁の通達で決まっており、負担額が低すぎると給与課税されるので、税理士への確認が必須です。 「これは作るしかない」と思い、クラウド会計サービスの無料電子定款作成機能を使って自分で株式会社を設立しました。費用は登録免許税15万円＋公証役場での定款認証費約5万円で、合計約20万円ほどでした。電子定款にすることで紙の印紙代4万円が不要になるため、司法書士に依頼するより大幅に安く済みます。 2. 融資の出口を増やしたかった 個人での融資は住宅ローンと合算されて審査が厳しくなります。法人口座で物件を持てば、理論上は個人と切り離して融資を引けます。実際、最初の物件は法人名義で購入できました。 実際にやってみてわかった「誤算」3つ 誤算①：法人は赤字でも税金がかかる 「赤字なら税金ゼロ」は個人事業主の話です。 法人には「法人住民税の均等割」があり、赤字でも年間7万円程度は必ず払います。 さらに決算申告を税理士に依頼すると年間20〜30万円のコストがかかります。物件1...
続きを読む

Claude Code×Geminiでブログを半自動化した全体像【非エンジニアの実体験】

Claude Code×Geminiでブログを半自動化した全体像【非エンジニアの実体験】 「ブログを続けたいけど、記事を書く時間がない」 これは副業をしている会社員の多くが感じるリアルな悩みだと思います。私も本業の傍ら不動産投資の勉強をしながらブログを書いていますが、1本の記事に数時間かけることは正直難しい。 そこで取り入れたのが、 GeminiとClaude Codeを組み合わせたブログ半自動化フロー です。今回はその全体像を包み隠さず紹介します。 なぜ「完全自動化」ではなく「半自動化」なのか 最初に結論から言うと、 ブログを完全自動化するのは現時点ではリスクが高い と判断しています。理由は3つあります。 品質の問題： AIが生成したままの文章は、どこか薄味で「誰が書いても同じ」になりがちです。読者に刺さる記事には、自分の体験・数字・感情が必要です。 個人情報の問題： 自動生成だと、意図せず家族構成・職業・資産状況などが記事に紛れ込む可能性があります。公開前の人間チェックは必須です。 SEOリスク： Googleは「AIで大量生成されただけのコンテンツ」を評価しない傾向があります。人間の編集が入った記事のほうが検索でも評価されやすい。 だから私が目指したのは「AIが8割やって、人間が仕上げる」フローです。 全体フローの構成図 私のブログ半自動化フローはこの5ステップです。 ① ネタ出し（自分でアイデアを出す、またはClaudeに提案させる） 　　↓ ② Geminiで最新情報を検索・収集（自動） 　　↓ ③ Claude Codeが記事をHTML形式で生成（自動） 　　↓ ④ 自分のメールに自動送信 → 内容確認（5分） 　　↓ ⑤ Blogger APIで投稿（自動） ②〜③⑤はすべて自動で動くので、 私がやることはネタ決めと5分の確認だけ です。 各ステップの詳細 ① ネタ出し：自分で考えるか、Claudeに提案させる ネタは自分で思いついたものをClaudeに伝えることもありますが、最近は 「最近やったことからネタを提案して」とClaudeに聞く ことも増えました。 たとえば「不動産の物件を調べていた」「新しいスクリプトを作っていた」といった直近の作業履歴をもとに、Claudeが「こんな記事が書け...
続きを読む