Zillow-Full: 手動物件調査を自動化したOpenClawスキルによる取引パイプライン
パートタイムの卸売業者が3年間手作業でZillowのデータをスクレイピングしていた — 候補物件ごとにzestimate、税履歴、価格履歴、学校情報、比較対象を取得するのに約4時間かかっていた。Apify(コスト面での壁)やRentCast(データの欠落)といった既存のツールでは、LLMが取引を判断するために必要な構造化データを得られなかった。そこで彼らは、現在公開中のOpenClawスキルzillow-fullを構築した。
インストール
openclaw skills install zillow-full
利用可能なツール
search_listings(filters)— バウンディングボックス、郵便番号、またはリスティングステータスで検索lookup_property_by_address(addr)— ジオコーディング + ZPIDの解決lookup_property_by_zpid(zpid)— 基本属性、価格履歴、税履歴get_zestimate(zpid)— zestimate + 賃貸zestimate
ユースケース: 自動卸売取引ソーシング
夜間のcronが実行され、対象の4つの郵便番号エリア内の新規リスティングすべてを取得する。Claudeがユーザーの取引条件に基づいて各物件をスコアリングし、結果(80件以上のスコアリング済みリスティング)が午前6時にテキストで送信される。このスキル以前は月2件の卸売取引成立だったが、導入後は月11件に増加した。
その他の潜在的ユースケース
- 短期賃貸分析: キャップレートと賃貸zestimateの比較
- リノベーション転売のリードスコアリングエージェント
- 購入者のエージェントがクライアント向けに物件を自動スクリーニング
- 転居者向け住宅探しボット: 「$X以下で~の条件の家を探して」
- 小規模LP向けポートフォリオ引受
追加予定の機能
- 許可履歴(リノベーション可能性)
- リスティング説明文の感情分析(例:「売却意思あり」「遺産」「現状渡し」)
- 500以上のZPIDを超えるバッチルックアップの非同期最適化
📖 全文をお読みください: r/openclaw
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