一見、アナログなマッチング業務ばかりに見える不動産業界ですが、
近年は少しずつAI（人工知能）の導入が進んでいます。
AIを活用することにより、不動産の業務はどのように変化していくのでしょうか？　
また、アナログからデジタルへの転換で、
新たな情報サービスとの融合や利便性の向上などは期待できるのでしょうか？

今回は不動産業界におけるAI活用の現状やAIの導入によって解決できる課題、活用事例、
他サービスとの融合などについて解説していきます。

不動産業界におけるAI活用の現状

不動産業界は古くから、賃貸物件の斡旋や土地・新築物件の分譲、別荘地の開発など、
比較的アナログなマッチング業務を行ってきました。
これらは貸したい人と借りたい人とを結びつける業務で、
ここに人が介在することはあっても
コンピュータプログラムが介在することはほとんどなかったのです。
つまり現状ではAI活用はもちろん、
デジタル化やデータ活用も不動産業界ではあまり進んでいないというのが実態のようです。

たとえば、不動産価格の相場に関しても、
担当者の長年の「勘」や周りの物件相場に影響されることが多く、
非常にアナログな業務の代表例といえるでしょう。
また、顧客から、不動産業界は不透明感が拭えない
と不評な点（礼金、敷金、前家賃など古くからの慣習）も、
判断基準のはっきりしない不動産業界の課題となっています。

しかし、他の業界のようにAI導入の裾野はまだ広くありませんが、
不動産業界でも一部の大手企業でAIの活用が始まっています。
AIを不動産業務に導入すると、どのようなメリットがあるのでしょうか？

AIで解決が期待される不動産業界の課題

不動産業務で積極的にAIを活用することにより、
従来からあった以下のような課題が解決できるといわれています。

• アナログなマッチング業務

マッチング業務とは、顧客の要望する不動産と数ある物件の中から、
物件を選び仲介を行う業務です。
現在は紙媒体や電子データから、手動で条件に合う物件を検索して提案しており、
効率性やマッチング精度の向上が課題になっています。

• 膨大なデータの収集と分析

不動産業界は、物件の価格や属性、顧客の嗜好など膨大なデータを持っていますが、
十分に活用されていないのが実情です。
このデータを収集し、分類や分析を行い、
より正確なマッチング業務や不動産相場の把握、需要予測につなげることが課題になっています。

• 不透明な家賃などの価格設定、不動産価格の査定

賃貸物件の家賃や賃料の設定や不動産価格の査定は、
周囲の相場や地域の状況をもとに、不動産業者の経験や勘で行われているのが一般的です。
透明性の低い不適正な価格は、顧客満足度を低下させるとともに、
不動産業者にとっては、収益最大化の機会を損なうことから、
客観的データに基づいた適正な価格設定や査定を行うことが課題になっています。

AI導入のメリット

上記のような課題に対してAIを導入・活用すると、以下のようなメリットが期待できます。

• 業務効率化

膨大なデータを収集・整理する手間や、分析して査定や価格の設定を行う業務を自動化できます。
特に不動産業界の場合は相場が動けば改めて上記の業務をやり直さねばならず、
この手間とコストはバカになりません。
これらの作業をAIに任せることにより、業務効率を飛躍的に向上させることができるでしょう。

• 顧客満足度の向上

従来の不動産業界は古くからの慣習にならった不明瞭な手続きや、
担当者の勘による不明確な価格設定が行われることがありました。
これらの慣習や勘は顧客の不信を招き、
不動産業界全体の信用度を下げることにつながっていたとも思われます。
不動産情報の収集や分析にAIを活用すれば、
一定の基準のもとに納得感のある価格を設定できるようになります。
また、顧客の好みや要望に合った物件を迅速に紹介できるようになれば、
顧客満足度も向上することでしょう。

• データ分析精度の向上

AIによるデータ収集や分析は、業務効率を向上させるだけではありません。
今までは人の手でやっていた収集や分析をAIに任せることで、
転記ミスや収集ミス、勘による誤判断を防ぐことができるため情報の精度が向上します。

• 適切なプランニングの実現

膨大な人流データの分析をAIに任せることにより、
都市計画や出店戦略を最適化することが可能です。
人流データからは、エリア別、曜日時間別の潜在人口や行動パターン、属性など
詳細な情報を高頻度で把握することができます。
AIを使った分析と組み合わせることで、
精度の高い現状分析や将来予測、シミュレーションが可能になり、
都市設計や出店戦略において最適なプランニングを実現できると期待されています。

不動産業界でのAI活用事例

冒頭でも書いたとおり、不動産業界でも近年は少しずつAIの導入が進んでいます。
どのようなことにAIが活用されているのか、実例を紹介しておきましょう。

現状では、不動産価格の相場予測や不動産の買い取り価格査定、
AIチャットボット導入によるカスタマーサポートなどが主な用途となっています。

• 不動産相場の将来予測

AIで膨大なデータ（ビッグデータ）収集を自動的に行い、
将来的な不動産相場（家賃相場）をリアルタイムに予測しています。
今までは人の手（勘）でやっていたものをAIにすることで、
高い精度でスピーディーに予測を行えることはもちろん、
リアルタイム性が向上したことで顧客の利便性も向上させています。

• 不動産買取り価格の査定

不動産の買い取り価格についても、
周囲の状況と客観的データに基づいた査定が可能になりました。
AIが算出した客観的なデータは顧客に示すことも可能なため、
信頼性が上がり顧客満足度も向上しています。

• 物件案内図の「帯」差し替えの自動化

不動産の仲介センターに設置されている物件案内には、
「帯」と呼ばれる情報（不動産会社名、連絡先、免許番号など）が記載されています。
この帯の差し替えは従来人の手で行っていましたが、
ある不動産企業ではAIによってこの差し替えを自動化、年間2万5700時間の工数を削減しています。

• AIチャットボットの導入

不動産業界だけでなく他の業界でも同様に、
顧客との応対（カスタマーサポート）へのAIチャットボット導入が増えています。
AIチャットボットは従来のFAQ（よくある質問）などとは異なり、
会話形式で顧客に応対し、より顧客の要望に合った回答を導き出します。
24時間365日対応で顧客の疑問に答えることができるため、
ちょっとした質問への回答であれば、
コストのかかるヘルプデスクやオペレーターを用意する必要がありません。
AIチャットボットの導入は、顧客管理の効率化と顧客満足度の向上につながるのです。

AIデータと人流データの組み合わせで更なる可能性も

不動産業が扱うのはマンションやアパートなどの個人向け賃貸物件、土地だけではありません。
テナントが入る店舗向け物件なども扱っています。

店舗や商業施設などの不動産価格は、
人の流れ（人通り）の多さ／少なさに大きな影響を受けます。
今まではこの流れを把握するために、
人が実際にカウンターで計測するなど極めてアナログな方法で調査が行われてきました。
ですが、ここに人流データを使えば、
どのような属性の人がどの時間帯にどれだけ通るかなど、
より詳細なデータを高頻度に把握することが可能になります。

たとえば、人の手で計測した人流データは、
新しい商業施設や道路の建設によって人の流れが変わってしまえば、
その計測結果はもはや使いものにならないでしょう。
しかし、人流データであれば、人の流れが変わったとしても、
ほぼリアルタイムに新しいデータを把握することができるのです。

このような人流データと不動産のデータを組み合わせてAIに分析させれば、
リアルタイムの、さらには将来的な不動産価格の算出が可能となります。

またこのような人流の変化は、賃貸物件の需要にも大きな変化をもたらします。
現在ある賃貸物件の価格変動だけでなく、
これから建設する賃貸物件の施工可否にも大きな影響を与えるのです。

このようなデータの組み合わせによる不動産業の改革はもう始まっています。
ご興味のある方はこちらからご確認下さい。
　→　「人流データとAI査定で物件価値を ビジュアライズ/プライスハブルジャパン様」

まとめ：AIの活用は不動産業界に革命を起こす

ここまで、不動産業界におけるAI活用の可能性について見てきました。

ブログウォッチャーは、独自のノウハウを活用し人流データを各社に提供しています。
ブログウォッチャーの提供する「人の行動データ（人流データ）」を
街や建物のデータと組み合わせることで、
不動産業界におけるAI活用の可能性は無限大に拡がります。