不動産業界は業務量が多いなど、多くの課題や問題点を抱えています。昔ながらの仕事が続いていることも多く「業務を効率化したい」などの要望が多い状況です。
そのような状況下で近年はAIを導入する企業が増えています。AIは業務を効率化するのに役立つツールで、今や不動産業界に限らず幅広く利用されているものです。
今回は不動産業界の課題や問題点をAIがどのように解決するのか、また具体的にどのような活用ができるのか解説します。
不動産業界が抱える課題、問題点
不動産業界は業務においていくつもの課題や問題点を抱えています。具体的にどのような課題を抱えているのか、例を挙げると以下のとおりです。
値段設定に時間を要する
不動産業界では、物件の価格設定に時間がかかるという課題があります。これは、不動産の価格が市場の需要と供給によって変動するためです。また、同じ条件で再び売買されることがほとんどないことも背景にあります。
一般的に不動産の価格を決定するためには、市場動向や過去の取引価格、物件の状態や周辺環境などを考慮することが重要です。また、不動産鑑定士がこの役割を担っていますが、価格交渉が発生すると思うように価格が決まらないこともあります。これも値段設定に時間を要する理由です。
処理するデータ量が多い
不動産会社は扱うデータの量が多く管理や分析に時間を要してしまいます。例えば、以下のようなデータを大量に保有します。
- 物件の種類
- 地域
- 価格
- 面積
- 建築年数
- 構造
これらは不動産にとって必須のデータといえるものですが、物件数が多いとデータ収集や管理に手間がかかってしまう課題があります。また市場データは急速に変動することがあるため、常に最新情報を収集しなければなりません。
これも手間が増える大きな原因となっています。
加えて、機密性の高い個人情報や物件の詳細情報を適切に保護することが求められることも課題となっています。
入居者とのマッチングが負担になる
入居者を探し出すための「マッチング作業」は特に負担がかかる部分です。単純に要望を聞き取って不動産を紹介するだけではなく、貸主の要望なども踏まえなければなりません。また、借主の人となりなどを読み取って考慮しなければならないこともあります。
このような作業は、不動産会社が管理する大量の不動産それぞれに対して行わなければなりません。これが全体として莫大な作業量になってしまうのです。不動産業界の主たる業務ではありますが、この作業量が大きな問題になっています。
不動産業界におけるAIの活用領域
不動産業界ではどのような領域でAIが活用されているのか紹介します。
①不動産査定
不動産査定の業務でAIを活用する際は、過去の類似物件の取引データを基に不動産価格を査定することが中心です。提供された所在地、種別、面積、構造、建築年、居住状態などの情報をもとに、AIが不動産価格を短時間で算出します。
一般的に不動産価格の算定では、所在地が重要で、それに加えて公示地価や路線価を把握しなければなりません。AIの不動産査定ではこれらを一気に処理して短時間で大まかな価格を提示できます。
ただ、情報が多ければ多いほど査定精度が向上しますが、情報量が少ない場合は精度が低くなるのが実態です。また、不動産の内容などにも左右されるため、参考程度として利用される傾向にあります。
②不動産仲介
不動産仲介の場面でAIが活用されています。例えば、利用者が希望する条件から適切な物件を見つけ出すためのシステムです。
どのような不動産を仲介する場合でも、大家と借り主の要望はどちらも踏まえなければなりません。このときに、人間が内容を判断して物件を探すことは大きな負担です。
しかし、AIならば大量のデータから適切な物件を論理的に導き出すことが可能となり、業務が効率化できます。
③問合せ対応
問い合わせ業務はAIで大きく効率化できます。特に最初の問い合わせは定型的なものが多いため、AIを導入して対応パターンを学習させることでスムーズな対応が可能です。
状況にもよりますが、問い合わせ対応が遅くなると利用者の満足度が下がると考えられています。不動産業界においてもできるだけクイックなレスポンスが重要なのです。その点、AIで24時間365日対応できるようにしておけば、初回のレスポンスを高速化できます。
④顧客管理
不動産と同様に顧客も管理しなければなりません。この業務もAIによって自動化できます。例えば、利用者の情報を入力する業務をAIに置き換えると、手書きの文字でも読み取ってデータベースに登録が可能です。
また、投資物件などを扱っている場合は、継続的な顧客のフォローが必要となります。このような業務についてもAIを導入することで「いつ、どの物件を紹介すれば良いのか」などを判断できるようになります。
不動産業界のAI導入に伴うメリット
上記までの内容を踏まえて、具体的に不動産業界でAIを導入するとどのようなメリットがあるか解説します。
作業工数の削減
AIを導入することで不動産業界は作業工数を削減できるメリットがあります。
例えば、データ入力などコンピュータに特定の業務を任せて省力化・無人化できれば、担当者はより人間にしかできない専門的な業務への注力が可能です。これは全体的な生産性の向上につながるでしょう。
加えて、AIのようなコンピュータを活用することで「問題解決が早くなる」「属人化を防げる」などのメリットも生み出せます。これにより応答率の向上や人為的なミスの減少など、よけいな作業工数が増えてしまう原因となるトラブルを防げるようにもなります。
データ分析の精度向上
不動産業界でのAIの活用により、管理したり扱ったりするデータ分析の精度向上が期待できます。AIは、高い精度での予測や分析が可能であるため、これらのメリットを存分に活かせるからです。
例えば、今まで不動産業界が集めてきた膨大なデータを利用して短時間かつ高精度な査定が実現できます。また、人間では人によって判断がブレてしまうような内容でも、AIによってばらつきが抑えられるため、サービスの均一化が可能です。
不動産業界は扱うデータが多く、働く人も多いため「属人化」が常に課題となっています。AIを活用すればこの問題を解決し、全体的なデータ分析の精度向上へとつなげられるのです。
顧客満足度の向上
不動産業界においても、AIの導入により顧客満足度が向上する傾向にあります。例えば、ビッグデータと独自開発の人工知能を活用して賃料を設定できるようにすれば、データドリブンな他意のない設定となるため、大家からのクレームが減るでしょう。また、借主も適切な価格で借りれることで満足度が高まります。
また、AIチャットボットによる迅速なノウハウ共有や営業サポートなども顧客満足度の向上につながります。純粋な不動産取引の場面だけではなく、その前後に付随する業務も含めて顧客満足度の向上が期待できます。
不動産業界のAI導入に伴うデメリット
AI導入にはメリットだけではなくデメリットもあるため解説します。
導入コスト
AI導入費や担当者のAIに関するスキル不足、データの前処理に時間がかかることなど人件費を含めた初期導入コストの高さがデメリットとして考えられます。特に中小企業や個人事業主の不動産会社にとって導入コストの負担は導入を躊躇する原因です。
ただ、AIがもたらす効果や効率化のメリットは大きく、長期的な視野で見れば価値のある行為と考えられます。また、近年はクラウドサービスの利用によって低コストでAIを導入できるため、コスト面のハードルは下がっているでしょう。
運用担当者の確保
AIを導入するためには、運用担当者の確保や必要なインフラやソフトの導入など、技術的な要件があります。そのため、これらに対応できる運用担当者の確保が必要となってしまう点がデメリットです。不動産業務ではなく、運用業務のために人を雇うことになりかねません。
長い目で見ると社内で人材を育成して、運用担当者になってもらうことが理想的です。ただ、社内での運用が難しい場合は、外部のベンダーに依頼するなどして、運用を代行してもらう必要があります。
一部担当者のリストラ
AIの導入によって不動産業界での人材リストラが起こるかもしれません。AIによる自動化によって人材の業務効率が上がり、今まで必要とされていた人が不要になってしまうからです。例えば、不動産査定や契約書作成など一部の業務では人材の削減が起こることが考えられます。
ただ、メリットでもあげたように業務が効率化することで他の専門的な業務に人間を割り当てられるようになります。不動産業界にはまだまだ人間にしかできないことがあるため、リストラではなく配置換えをすることでより企業として成長することができます。
不動産業界へのAI導入・活用事例
不動産業界へのAI導入や活用事例にはどのようなものがあるのか、例を7種類紹介します。
チャットボットを利用した問い合わせ対応
不動産業界の問い合わせ対応にAIが活用されています。24時間365日、いつ不動産の問い合わせてくるか分からないため、チャットボットが導入されています。
チャットボットならばいつ問い合わせが来ても対応が遅れてしまう心配がありません。
また、チャットボットは問い合わせ内容を蓄積することが可能です。加えて、これらのデータを分析するための仕組みがあり、AIを活用したさらなる問い合わせ対応の改善につなげられます。
相場を踏まえた家賃設定
多くの情報を活用して、AIによる相場を踏まえた家賃設定ができます。一般的に家賃は不動産業者や大家が決定しますが、その作業はとても手間がかかります。しかしAIならデータによって算出した適切な価格を迅速に提示することが可能です。
冒頭でも紹介したとおり、AIは多くのデータを分析や解析して、論理的に数値の計算ができるようになっています。また、ビッグデータなどから家賃の傾向を算出することなども可能であり、論理的な価格設定を短時間で実現できるのです。
広告の自動修正
不動産業者は多くの広告を管理しなければなりません。自社で扱う物件はもちろん、他社が扱う物件についても条件によっては取り扱いします。ただ、広告を自社のものとして表示する際には「帯」の修正が必要となるなど、何かと手間がかかります。
そこでAIを導入して、これらの単純作業を自動化した例があります。取り扱い不動産業者の名称や住所を入れるなどの作業を自動化するのです。これにより、従業員が別の仕事に注力できるようになります。
ノウハウの共有
担当者が有しているノウハウをAIによって共有できます。例えば、担当者が紹介した物件と紹介先の情報を活用して「物件のマッチングサポート」を実現するなどです。個々の担当者が保有するノウハウをAIの力で見える化します。
一般的にノウハウは言葉にしにくく、個人が有しているものだと考えられています。そのため、何かしら優秀な担当者がいても周りをそのレベルまで高めることは難しいのです。しかし、AIによってその人の傾向などを出力できれば、それが「ノウハウ」であり、企業の中で共有できるようになります。
混雑状況の可視化
不動産自体の価値を高める方法としてAIを活用する事例があります。例えば、建物内の混雑情報を自動的に収集して、AIが状況を分析、混雑しているかどうかを表示するものです。商業施設にモニターなどが設置され、どのフロアがどの程度混雑しているのか、すぐに確認できます。また、混雑状況の可視化に加えて、企業がマーケティングに利用するために、男女比率を分析したり年齢構成を分析できるものもあります。
現在は新型コロナウイルスの影響が残っており「できるだけ混雑は避けたい」と考える人がいるでしょう。そのような人に対して適切な情報を提供することは、不動産を管理する側が努力したい部分です。また、AIで情報を収集・分析しておくことで、管理側が適切な施策を取れるようにもなります。
投資用マンションのマッチング
投資用マンションのマッチングにAIが活用されるようになってきています。投資用マンションは一般的な住居用マンションと意図が異なるため、アピールする層も大きく異なるものです。そのため、投資用にビッグデータ解析したAIが導入されています。
投資家はどのようなマンションにも投資してくれるのではなく、自分が希望するマンションにのみ投資するのが一般的です。希望に沿った物件を人手で探すのは手間ですが、投資家の希望条件をAIに理解させれば、どのマンションが適切であるのか簡単に紹介できるのです。
ビックデータを活用した査定
不動産査定においてAIによるビックデータ解析を利用した事例が多く見られます。事前に不動産の査定に必要な大量の情報や実際の価格を学習させておき、それを踏まえて不動産の価格を算出するものです。
不動産の価格は状況に応じて異なりますが、ある程度は価格を決める要素があります。その要素を分析して人間が考慮すると多くの時間を要しますが、AIに任せると短時間かつ正確に算出可能です。
まとめ
不動産業界でAIは積極的に活用されるようになっています。業務量の多い業界であるため、AIによる業務の効率化が急務だといっても過言ではないでしょう。AIを活用することで人件費の削減や、自動化による業務効率化が進められます。
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