OVERVIEW
導入企業概要
- 業界
- 不動産（売買仲介）
- 企業規模
- 大手不動産仲介事業者
- 導入目的
- 査定業務の標準化と、仲介プラットフォームの競争力向上
- 活用データ
- 物件情報・成約履歴・周辺環境データ・市場動向データ
CHALLENGES
導入前の課題
査定の属人化
担当者の経験値によって査定額・査定スピードにばらつきがあり、品質を標準化できていなかった。
データ活用の不足
蓄積された成約データを、査定や営業活動に十分に活かせていなかった。
顧客対応のリードタイム
査定結果の提示に時間がかかり、機会損失につながるケースがあった。
DECISION
導入の決め手
不動産領域での実業実績
グループ自身が不動産事業を運営しており、業務理解を前提とした設計ができる点。
一気通貫での対応
モデル構築だけでなく、プラットフォームの設計・実装・運用まで一社で完結できる点。
運用を見据えた設計
モデルの精度モニタリングと再学習を含めた運用設計まで提案があった点。
SOLUTION
ソリューション概要
物件・周辺環境・市場データを統合したAI査定モデルを構築し、仲介業務のワークフローに組み込みました。
システム構成
01
データ統合
物件データ・成約履歴・周辺環境データを収集し、統合します。
02
モデル構築
特徴量を設計し、AI査定モデルを構築します。
03
スコアリング
査定結果をスコアとして算出し、根拠を提示します。
04
業務への組み込み
仲介プラットフォーム上で査定結果を提示します。
05
再学習
成約実績をフィードバックし、モデルを更新します。
活用方法
初期査定の自動化
AIが算出した査定レンジを起点に、担当者が最終判断を行うフローへ移行。
査定根拠の提示
査定額に影響した要因を提示し、顧客説明の納得感を向上。
継続的な精度改善
成約実績をモデルにフィードバックし、精度を継続的に改善。
RESULTS
導入効果
査定業務の標準化
担当者の経験値に依存していた査定品質のばらつきを低減。
リードタイムの短縮
初期査定の提示までの時間を短縮し、顧客対応スピードが向上。
データ活用基盤の獲得
蓄積データを継続的に活用できる仕組みを構築。
査定の考え方をモデルに落とし込む過程で、これまで言語化できていなかった判断基準が整理されました。結果として、査定業務そのものの品質が上がったと感じています。
今後の展開
モデルの高度化
対象エリア・物件種別の拡張。
周辺業務への応用
賃料査定・投資判断支援への展開。
データ活用の拡大
営業活動・マーケティング施策への活用。