ながーーーーい地番を探せ! 登記所備付地図を覗いてみよう
こんにちは。ソフトウェアエンジニアのyasuandです。株式会社estieのデータマネジメントグループ(DMG)という部署で、不動産登記データの管理システムを作っています。
前回の記事では、多くの方が勘違いしやすい、建物を中心とした不動産データのモデリングについて紹介しました。
今回は、建物ではなく土地のお話です。
近年、行政データのオープン化が進む中で、不動産領域においても機械処理可能なデータが整備されつつあります。その一つが、法務省の「登記所備付地図データ」です。
このデータは、各土地の筆界をポリゴンとして表現し、地番などの属性情報とともに提供されます。従来は断片的にしか扱えなかった情報が、全国規模で一貫したフォーマットで取得できる点に特徴があります。
estieで不動産登記データの管理システムを開発している中で、地番の表記のばらつきに目がいくことがあります。多くの場合は 1番地 や 23番地4 のような比較的短い文字列ですが、分筆や合筆の履歴によって、23番地4の5 や 1番地2・1番地3合併 のように複雑なものも現れます。
さらに中には、どこまで続くのか分からないような長い地番も存在します。
こうなると、「日本で一番長い地番は何か?」が気になってきます。
そこで今回はこの登記所備付地図データを扱う簡単なサンプルとして、登記所備付地図を土地の形状のデータソースではなく全国の地番の一覧のデータソースとして扱い、「日本で一番長い地番」を探してみようと思います。
データのダウンロード
登記所備付地図は、G空間情報センターを通じて配布されていてWebページ上からダウンロードできますが、API経由のダウンロードも可能です。
特定の市区町村のデータが必要な場合はWebページ上からダウンロードするほうが簡単でしょうが、今回は全国のデータが必要なのでAPI経由でダウンロードすることにします。
データのダウンロードは、以下の3ステップで行います。
- G空間情報センター上でデータを提供している組織の検索
- 組織内でデータを整理する単位であるデータセットの取得
- データソース内のリソースのダウンロード
1. 組織の検索
G空間情報センターでは登記所備付地図以外のデータも提供されていますし、また登記所備付地図データも各都道府県ごとの組織に分けて提供されています。次のデータセットの検索にはデータセットを提供している組織の名前が必要なので、まずは組織の検索をしましょう。
検索といっても、公式で提供されているAPIでは組織名でのフィルタリング機能は提供されていないため、組織の一覧を取得したあと自分でフィルタリングする必要があります。
最新版の登記所備付地図を提供している組織の名前は、moj-01hokkaido から moj-47okinawa まで、moj-<都道府県コード><都道府県名> で固定されているようです。組織名が固定されているようなので、一度検索したら来年以降検索しなおす必要は特になさそうです。なお、過年度のデータが必要な場合は、moj-13tokyo-2022-2023 のように、該当する年度を名前に含める形式になっているようです。
G空間情報センターにある組織名の一覧は https://www.geospatial.jp/ckan/api/3/action/organization_list で取得できるので、登記所備付地図を提供している組織の一覧は以下のワンライナーで取得できます。
$ curl 'https://www.geospatial.jp/ckan/api/3/action/organization_list' \
| jq -r '.result[]' \
| grep -E '^moj-\d+[a-z]+$'
# =>
# moj-01hokkaido
# ...
# moj-47okinawa
G空間情報センターのAPIは、データセットの作成・編集や、閲覧制限のあるデータの取得にはAPIトークンが必要ですが、登記所備付地図データは公開情報なので特に認証情報なしでリクエスト可能です。
2. データセットの取得
1.で得た各組織で提供されているデータは、市区町村(と管轄登記所)ごとのデータセットに分かれています。同じ市区町村であっても、複数の管轄登記所にまたがる場合は管轄登記所ごとにデータセットが分かれるので注意しましょう。
G空間情報センターで提供されるデータセットは、https://www.geospatial.jp/ckan/api/3/action/package_search で検索できます。リクエストパラメーターとして組織名の検索フィルタ q=organization:<組織名> を与えることで、組織内のデータセットの一覧が取得可能です。
例えば東京都のデータセットの一覧を取得するには、以下のようにリクエストすればよいです。
$ curl 'https://www.geospatial.jp/ckan/api/3/action/package_search?q=organization:moj-13tokyo&rows=1000'
リクエストすると、以下のようなJSONが返ってきます。なお、生のJSONは長いので、主要な項目のみ抜き出しています。
{
"help": "https://www.geospatial.jp/ckan/api/3/action/help_show?name=package_search",
"success": true,
"result": {
"count": 62,
"facets": {},
"results": [
{
"id": "2fbc132e-5da8-4223-a96d-f2f3e3fe5e24",
"num_resources": 3,
"owner_org": "moj-13tokyo",
"title": "千代田区(東京法務局)登記所備付地図データ",
"resources": [
{
"created": "2026-03-06T01:00:34.197600",
"format": "PDF",
"id": "f705ce62-430d-4dd3-9be6-d5d57d4703bd",
"last_modified": null,
"name": "利用規約",
"url": "https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/fc3b0593-ce9e-40d1-aa33-94382d5f0da1/resource/47871bf1-4c85-48f7-a8fe-b27c6643c1c5/download/license.pdf"
},
{
"created": "2026-03-06T01:00:36.996272",
"format": "ZIP",
"id": "e8dad4a7-0e5c-4b47-af3b-953f4ea17f53",
"last_modified": "2026-03-06T01:00:36.848523",
"name": "13101-0100-2025.zip",
"url": "https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/2fbc132e-5da8-4223-a96d-f2f3e3fe5e24/resource/e8dad4a7-0e5c-4b47-af3b-953f4ea17f53/download/13101-0100-2025.zip"
},
{
"created": "2026-03-06T01:00:41.555034",
"format": "ZIP",
"id": "825b99cb-f658-4a2a-8968-f7a6aa19f97d",
"last_modified": "2026-03-06T01:00:41.380548",
"name": "13101-0100-2026.zip",
"url": "https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/2fbc132e-5da8-4223-a96d-f2f3e3fe5e24/resource/825b99cb-f658-4a2a-8968-f7a6aa19f97d/download/13101-0100-2026.zip"
}
]
},
// ...
]
}
}
3. ファイルのダウンロード
各データセットは、以下のファイルがセットになっています。
- 利用規約PDF
- 最新の登記所備付地図データ
- 前年の登記所備付地図データ
各登記所備付地図データは、地方公共団体コードと登記所コード、年度を組み合わせたファイル名になっていて、各データセットは特定の市区町村・登記所に関するデータを集めたものなので、シンプルに "format" が "ZIP" になっているもののうち、"name"が辞書順で一番大きいリソースの "url" にアクセスしてファイルをダウンロードすればいいです。
ファイルの構造
ダウンロードしてきたZIPファイルを解凍すると、以下のようにZIPファイルが入れ子で現れます。
13101-0100-2025.zip (ダウンロードしてきたファイル)
├ 13101-0100-1.zip
├ 13101-0100-2.zip
├ …
└ 13101-0100-search-list.csv
入れ子になった内側のZIPファイルにはXMLファイルがただ1つ格納されていて、この市区町村の登記所備付地図データが複数のXMLファイルに分割して格納されている形になります。最後の search-list.csv には、各地番がどのZIPファイル(XMLファイル)に記録されているか記されています。今回は地番の一覧だけわかればいいので、この search-list.csv だけ見ることにしましょう。
search-list.csv は、以下のような内容のCSVファイルになっています。
ZIPファイル名,出力年月日・時刻,地番区域,地番,地番区域(筆界未定地構成地番),地番(筆界未定地構成地番)
13101-0100-1.zip,202602020900,千代田区一番町,2-1,,
13101-0100-1.zip,202602020900,千代田区一番町,2-3,,
13101-0100-1.zip,202602020900,千代田区一番町,2-7,,
13101-0100-1.zip,202602020900,千代田区一番町,2-8,,
13101-0100-1.zip,202602020900,千代田区一番町,2-9,,
(後略)
地番 のほかに 地番(筆界未定地構成地番) がありますが、これはXML上は土地の境界(筆界)が確定していない土地が1つのポリゴンにまとめられているため、どの土地をまとめたのか記録するために設けられているカラムです。
あとはこのCSVを好きなデータベースに取り込めば分析の準備完了です!
ながーーーーい地番を探す!
それではながーーーーい地番を探してみましょう。
文字列長が長い地番
まずはシンプルに、地番 カラムが文字列長として一番長い地番を探します。
登記所備付地図データの地番には、二重地番などを表すための W1 など地番以外の符号も一緒に記されています[1]。また、このデータは法務局で管理されているデータそのものであるため、中には書き間違いだったり、地番(筆界未定地構成地番) カラムがあるにもかかわらず複数の地番を + 記号でつなげて 地番 カラムに記載したと思われるデータがあるなど、取り扱いには注意が必要です。しかしそのようなデータは割合としては多くないので、今回は一旦このようなデータの存在を無視して集計したあと、人力で取り除いていく方法を取りました。
集計結果の上位はこのようになりました[2]。
| 順位 | 市区町村・町字丁目 | 地番 | 文字列長 | 登記情報提供サービスに存在 |
|---|---|---|---|---|
| - | 静岡県富士市松岡 |
20・1806-1-1-1・1806-1-2・1806-1-3・1806-14-合併20 ほか21筆 |
44文字 | ❌️[3] |
| 1位 | 埼玉県北本市大字下石戸上 | 1955-3・1956-3・1957-3・1958-3・1959-3・1960-2合併 |
43文字 | ✅️1955-3外合併として登録 |
| - | 富山県富山市石坂 | 1262-5・1263-5・1264-5・1265-5・1266-5・1267-5合併 |
43文字 | ❌️ |
| - | 三重県多気郡明和町大字平尾 | 501-12・501-13・501-14・501-15・501-16・501-17合併 |
43文字 | ❌️ |
| 2位 | 静岡県藤枝市宮原 |
885-3-1・885-1-1-2・885-2・885-5-1-4-2合併5-3-3 ほか2筆 |
42文字 | ✅️885-3-1・885-1-1-2外合併5-3-3などとして登録 |
純粋な文字列長としては静岡県富士市松岡の地番計22件がトップでしたが、登記情報提供サービスで検索しても見つからなかったため今回はランキングから除外します。ということで日本一長い地番は、埼玉県北本市大字下石戸上の 1955-3・1956-3・1957-3・1958-3・1959-3・1960-2合併(43文字)です!
なおこの地番は長すぎるためか、登記情報提供サービスには 1955-3外合併 と省略した形で登録されていました。
一番多くの土地を合併した地番
さて、これらの長い地番にはいずれも 合併 という、地番としてはあまり見慣れない語が含まれています。これは通称「合併地番」と呼ばれるもので、複数の土地を合筆して1筆の土地にした際、合筆前の土地の地番をすべて使って合筆後の土地の地番を定めたことで生まれた地番です。
現在では合筆した際の地番は原則として、合筆した筆の地番のうち一番若いものを使うと定められているため、このような合併地番が新たに誕生することはなくなりました。
それではこの合併地番のうち、一番多くの地番を連結したものは何でしょうか?
これも先ほどと同様にして集計し、結果の上位は以下のとおりになりました。
| 順位 | 市区町村・町字丁目 | 地番 | 合併した筆数 | 登記情報提供サービスに存在 |
|---|---|---|---|---|
| - | 石川県かほく市内高松ホ[4] | 10・11・12・13・14・15・16・17・18・27・29合併 |
11筆 | ❌️ |
| 1位 | 愛知県刈谷市泉田町引舟 | 1・2・3・4・5・6・7・8・9・10・11合併 |
11筆 | ✅️ |
| 1位 | 愛知県田原市小塩津町神小田 | 1・3-1・10・11・2・4・5-1・6・7・8・9合併 |
11筆 | ✅️ 1外合併として登録 |
| 1位 | 京都府亀岡市下矢田町西法楽寺 | 1・2・5・8・11・12・13・14・20・24・26合併 |
11筆 | ✅️ |
石川県かほく市内高松ホの土地は登記情報提供サービスで存在を確認できませんでしたが、その他の土地は存在が確認できました。そのため、(現存する土地の中で)日本一多くの土地を合併した合併地番は、愛知県刈谷市泉田町引舟、愛知県田原市小塩津町神小田、京都府亀岡市下矢田町西法楽寺の各土地です!
一番ハイフンの多い地番
ながーーーーい地番を探す記事の締めくくりとして、長音記号によく似たハイフンの数が一番多い地番(支号の数が一番多い地番)を探すことにしましょう。
多くの地番は 123 や 123-45 のようにハイフンに続く支号は存在しないか1つで、極々稀に 123-45-6 のように2個ある地番を見かける程度です。ところがどういう経緯か調べてもわからなかったのですが、文字列長の一番長い地番で登場した静岡県藤枝市宮原の 885-3-1・885-1-1-2・885-2・885-5-1-4-2合併5-3-3 の 885-5-1-4-2 の部分のように、支号が長く続く地番もあります。
それではこの支号は最大何個続くのでしょうか?
単純に地番に含まれるハイフンの数を数えただけだと合併地番が有利になってしまうので、ここでは合併地番を除いて集計することにしました。
集計結果の上位は以下のとおりです。
| 順位 | 市区町村・町字丁目 | 地番 | 支号の数 | 登記情報提供サービスに存在 |
|---|---|---|---|---|
| 1位 | 岐阜県土岐市駄知町 | 11-3-1-1-1-1-1-1-3 |
8個 | ✅️ |
| 2位 | 静岡県浜松市天竜区春野町堀之内 |
984-1-1-1-1-1-1-1ほか1筆 |
7個 | ✅️ |
| 2位 | 静岡県浜松市細江町気賀 |
8614-2-3-4-4-1-1-1ほか2筆 |
7個 | ✅️ |
| 3位 | 千葉県印西市草深 |
178-1-1-1-1-1-1ほか1筆 |
6個 | ✅️ |
| 3位 | 岐阜県中津川市付知町 | 6908-2-1-2-2-2-2 |
6個 | ✅️ |
| 3位 | 岐阜県揖斐郡揖斐川町徳山 | 1192-1-1-1-1-1-1 |
6個 | ✅️ |
登記情報提供サービスでの存在も確認できたので、日本一ながーーーーい地番は、岐阜県土岐市駄知町の11-3-1-1-1-1-1-1-3です!
なお、この表では同じ町字丁目の候補については一番長いもののみ採用したため同じ町字丁目は表に2回現れないようになっていますが、実際には1位の岐阜県土岐市駄知町にはこのほかに 11-3-1-1-1-1-1-3, 11-3-1-1-1-1-2, 11-3-1-1-1-1-3, 11-3-1-1-1-1-5, 11-3-1-1-1-1-7-1, 11-3-1-1-1-1-7-2 があるなど、このような地番が特定の場所に固まって存在する傾向が見られたのが面白いポイントです。
まとめ
この記事では、G空間情報センターに公開されている登記所備付地図データを使って日本で一番長い地番を探し、結果は以下のようになりました。
- 日本一文字列長の長い地番(43文字)
-
1955-3・1956-3・1957-3・1958-3・1959-3・1960-2合併(埼玉県北本市大字下石戸上)
-
- 日本一多くの土地を合併した合併地番(11筆; 同率1位)
-
1・2・3・4・5・6・7・8・9・10・11合併(愛知県刈谷市泉田町引舟) -
1・3-1・10・11・2・4・5-1・6・7・8・9合併(愛知県田原市小塩津町神小田) -
1・2・5・8・11・12・13・14・20・24・26合併(京都府亀岡市下矢田町西法楽寺)
-
- 日本一ながーーーーい(支号の多い地番)地番(8個)
-
11-3-1-1-1-1-1-1-3(岐阜県土岐市駄知町)
-
このような地番は我々が普段扱うようなデータにはまず含まれず、狙って探しにいかないと存在を知りようがありません。網羅的なデータを使う重要性がよくわかりますね。
本記事で扱った地番は、法務省作成の登記所備付地図データ(2026年2月時点)を加工して作成したものです。
-
参考: https://kouzuviewer.com/articles/mapreading.html#article-1 ↩︎
-
筆は土地を数える単位です。 ↩︎
-
探し方が悪く見つけられなかっただけかもしれません。ほかの地番も同様です。その場合はごめんなさい。 ↩︎
-
石川県 / かほく市 / 内高松 / ホ と区切れます。ホ が小字です。 ↩︎
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