不動產業界目前面臨少子高齡化和人口減少帶來的市場縮小、人手不足、龐大數據處理等諸多課題。在這樣的環境下，維持並強化競爭力，業務效率化和客戶體驗提升不可或缺。AI技術作為應對這些課題的有效解決方案備受矚目。
隨著不動產科技的進化，AI在物件查定、客戶應對、契約書製作等各種業務中的應用正在推進。實際上，部分導入企業已報告業務時間削減30至50%、最高提升67%的銷售額等效果。本文解說不動產業界應活用AI的理由、具體活用方法以及導入要點。
不動產業界面臨的主要課題
業界固有的4大課題
不動產業界存在其他業種所沒有的特有課題。根據國土交通省和不動產流通推進中心的統計，這些課題逐年加重。
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人口動態變化帶來的市場縮小
由於日本人口減少和少子高齡化，新設住宅開工戶數從2018年的953,000戶減少至2022年的861,000戶。在市場縮小的情況下，與其他公司的差異化變得不可或缺。 -
龐大數據處理和分析的困難
一個物件存在地價、路線價、築年數、設備、距車站距離等大量種類的數據。以人工適當處理和分析這些數據極為困難。 -
依賴個人的價格查定和決策
物件的價格查定和租金設定，過高則顧客流失，過低則收益性下降，是一項微妙的工作。過去很大程度上依賴經驗和直覺，會因負責人不同而產生差異。 -
人手不足與高齡化
根據全宅聯的調查，不動產業界從業者高齡化進展，年輕人才難以確保。此外，人員留存率低也是一大課題。
數位化的落後
不動產業界與其他業種相比，數位化有落後的傾向。根據ierab GROUP的調查，雖然約七成不動產公司表示「想使用」生成式AI，但實際上表示「在使用」的僅約一成。
背後原因包括：
- 對傳統商業慣例的依賴
- 對IT投資的理解不足
- 數位人才的不足
- 對導入成本的顧慮
然而，解決這些課題、推進業界整體數位轉型，是今後維持競爭力不可或缺的。
AI為不動產業界帶來的變革
業務流程自動化
AI帶來的業務流程自動化大幅提升不動產業界的業務效率。
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契約文件製作自動化
AI自動生成重要事項說明書等複雜契約文件，可大幅縮短製作時間。據報道，MeSHLIFE的「smooos」成功削減了重要事項說明書製作工時的91%。 -
諮詢應對效率化
導入AI聊天機器人，可實現24小時365天的諮詢應對。Luxury Presence的調查顯示，不動產業界定型化諮詢的約79%可由AI聊天機器人應對。 -
物件資訊輸入效率化
活用AI圖像識別技術，從物件照片自動提取格局和設備資訊，可使數據輸入作業效率化。
透過這些自動化，不動產專業人士可集中於高附加價值的業務。
活用數據提升決策精度
活用AI進行數據分析，可實現更高精度的決策。
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市場分析和價格查定的精緻化
分析過去成交數據、地區特性、設備狀況等複合因素，可實現更高精度的價格查定。由此可期待適當的價格設定和庫存周轉率的提升。 -
投資判斷精度提升
AI預測分析地區未來性和物件收益性，投資判斷精度得以提升。由此可降低投資風險並最大化收益。 -
趨勢預測帶來的先手策略
AI進行市場動向分析，可搶先掌握各地區的需求預測和價格變動。由此可制定先手的業務戰略。
| 數據分析對象 | 傳統方法 | AI活用帶來的變化 |
|---|---|---|
| 價格查定 | 基於經驗和直覺的判斷 | 基於過去數據分析的客觀查定 |
| 需求預測 | 過去趨勢的簡單延伸 | 考慮複合因素的高精度預測 |
| 投資判斷 | 有限資訊下的判斷 | 基於龐大數據的綜合判斷 |
| 市場分析 | 手工的有限分析 | 即時且廣泛的分析 |
客戶體驗的提升
AI的活用也大幅有助於客戶滿意度的提升。
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個人化物件提案
分析顧客過去的瀏覽記錄和偏好，可向每位顧客提案最適合的物件。東急リバブル和NEC開發了AI物件媒合系統，成功提升了符合顧客需求的物件提案精度。 -
迅速應對提升顧客滿意度
導入AI聊天機器人，可實現24小時即時應對。由此可及時回應顧客的疑問和不安。 -
沉浸式物件體驗
活用AI技術的虛擬導覽和AR/VR體驗，可在實際訪問前詳細了解物件。由此可使顧客的決策過程更順暢。
不動產業界的AI活用案例
日本企業的先進取法
日本不動產業界，特別是以大型企業為中心，AI活用正在推進。以下介紹代表性案例。
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三井不動產Realty「リハウスAI查定」
活用過去交易數據，導入從物件詳細資訊自動查定適當市場價格的系統。由此提升了查定的客觀性和精度。 -
ITANZI「Nomad Cloud」
利用AI的看房預約系統，成功提升了到店率。分析顧客的希望條件和行動模式，在最佳時機進行接觸，成約率也得到提升。
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GOGEN株式會社「Chat管理人 Powered by GPT-4」
提供活用ChatGPT的物件諮詢應對服務，實現24小時體制的客戶應對。
海外的創新案例
在全球範圍，更先進的AI活用正在推進。
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Zillow（美國）
透過名為「Zestimate」的AI查定系統，自動推算美國全土超過1億5000萬件物件的價值。精度達到實際售出價格的95%以上，精度極高。 -
Opendoor（美國）
活用AI的「iBuyer」平台，提示物件即時買取價格，大幅簡化和加速交易流程。 -
REX Real Estate（美國）
活用AI的物件行銷，以傳統仲介手續費約一半的成本實現服務提供。AI識別最佳買家候選人，進行有效率的行銷。
AI導入的ROI與效果測定
成本削減效果
導入AI，可期待以下成本削減效果：
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業務時間的削減
許多企業報告AI導入後業務時間削減30至50%的效果。例如，透過自動化契約書製作和物件資訊輸入等定型業務，可大幅縮短時間。 -
人事費用最佳化
AI業務自動化使人員配置最佳化成為可能。也有報告顯示客戶服務成本最多削減30%。 -
防止人為失誤帶來的損失
可防止人為失誤帶來的損失。特別是在契約書製作等重要文件上的防誤效果顯著。
| 業務領域 | 導入前工時 | 導入後工時 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 重要事項說明書製作 | 120分鐘/件 | 10.8分鐘/件 | 91% |
| 顧客諮詢應對 | 15分鐘/件 | 自動應對 | 最多79% |
| 物件資訊登錄 | 30分鐘/件 | 10分鐘/件 | 67% |
| 市場分析報告製作 | 240分鐘/月 | 60分鐘/月 | 75% |
收益提升效果
AI導入帶來的收益提升效果也不容忽視。
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成約率的提升
AI最佳物件提案和迅速應對，提升成約率。Intercom的調查顯示，有導入AI聊天機器人後銷售額最多提升67%的案例。 -
新顧客獲取效率化
活用AI的行銷措施，可實現針對特定目標的有效率招攬客源。 -
回客率的提升
AI個人化服務可提升顧客滿意度和回客率。
ROI試算例
讓我們試算AI的導入成本和回報：
| 項目 | 金額（例） |
|---|---|
| 初始投資（AI導入費用） | 1,000萬日圓 |
| 年間運用成本 | 200萬日圓 |
| 年間工時削減效果（2,000小時×2,500日圓） | 500萬日圓 |
| 年間銷售提升效果（提升5%份） | 1,000萬日圓 |
| 年間淨效果（效果-運用成本） | 1,300萬日圓 |
| 投資回收期間 | 約0.8年（9.6個月） |
※僅為一例，因企業規模和導入AI種類不同差異很大。
AI導入的障礙與克服方法
初始投資與成本管理
AI導入需要一定的投資。但不一定需要大量初始投資。
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分階段導入
不一次性將所有業務AI化，而是從效果高的部分業務開始分階段導入，可在確認投資效益的同時擴大。 -
活用雲端服務
不自行開發，而是活用月費制的雲端AI服務，可抑制初始投資。 -
活用補助金・補貼
活用IT導入補助金等政府和地方自治體的支援制度，可降低導入成本。
人才培育與組織體制
AI導入的成敗取決於活用AI的人才和組織體制。
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確保數位人才
確保和培育具備AI素養的人才至關重要。活用內部研修和外部研討會，提升現有員工的技能。 -
管理層的承諾
根據McKinsey的調查，AI導入的成功需要管理層的共識和以業務為主導的路線圖不可或缺。 -
接受新的工作方式
需要培養接受AI導入帶來的業務流程變化的靈活組織文化。消除「AI奪走工作」的不安，「與AI共同工作」的意識轉變至關重要。
確保數據品質
要最大化AI導入效果，高品質的數據不可或缺。
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數據整備的重要性
需要整理和整合分散的內部數據。將過去的交易數據、顧客資訊、物件資訊等統一管理，整備成AI易於活用的形式。 -
建立數據治理
需要設定誰可以訪問哪些數據、數據如何更新和管理等明確規則。 -
確保數據安全
需要採取安全處理包含個人資訊和機密資訊的數據的對策。使用雲端服務時，請確認數據保護政策。
總結
AI技術蘊藏為不動產業界帶來重大變革的潛力。在業務效率化帶來的生產力提升、數據活用帶來的決策精度提升、客戶體驗提升等各方面發揮效果。
日本不動產業界雖然仍處於AI導入的初期階段，但部分先進企業已開始取得重大成果。業界整體的數位化今後將持續推進，AI的活用將成為競爭優勢的來源。
根據McKinsey的估算，不動產業界的AI導入有可能創造1,100億至1,800億美元的經濟價值。為了不落後於這股浪潮，現在開始準備非常重要。
AI的導入不是一蹴而就的。但從小步開始，可逐漸感受效果並加以擴大。歡迎您踏出活用AI開創不動產業界未來的第一步。
常見問題
不動產業界導入AI時的初始成本大約是多少？
AI導入成本因導入規模和目的不同差異很大。小規模AI聊天機器人導入每月數千日圓起，大規模自有AI系統開發可能需要數千萬日圓以上。
雲端型AI服務也有低費用可使用的選項，可從抑制初始投資開始。建議先從小規模試驗導入開始，在確認效果的同時分階段擴大。
有適合中小企業輕鬆導入的AI解決方案嗎？
有的，面向中小企業的雲端型AI解決方案大量出現。例如：
- 聊天機器人導入
- 物件查定AI
- 文件製作：ChatGPT商業方案（月費約2,000日圓起）
- 物件數據分析：不動產科技各公司的月費服務
這些無需特別系統開發，可在相對短期、低成本下導入。
AI與人類的角色分工應該如何安排？
AI與人類的理想角色分工如下：
適合AI的業務：
- 定型化的數據輸入・處理
- 大量數據的分析・模式發現
- 需要24小時應對的初期諮詢對應
- 從龐大過去數據進行預測
人類應承擔的業務：
- 伴隨情感的顧客應對
- 複雜的談判和決策
- 需要創造力的業務
- AI輸出結果的最終確認
重要的是將AI定位為「擴展人類能力」的工具，而非「奪走人類工作」的東西。
AI的精度和可靠性如何？
AI的精度因用途和數據品質不同差異很大。物件價格查定方面，有達到實際售出價格95%以上精度的案例。另一方面，自然語言處理（聊天機器人等）方面，特別是對專業問題的應對有時仍存在課題。
AI的輸出結果必須由人類確認，特別是法律判斷和重要決策，不可或缺專業人士的最終審查。此外，AI的精度大幅依賴學習數據，需要定期重新學習和更新。
參考資料
- 國土交通省「不動產業的動向與施策」
- 公益財團法人不動產流通推進中心「不動產業統計集」
- 全宅聯「不動產業界應如何應對今後的人手不足？」
- McKinsey & Company「Generative AI can change real estate, but the industry must change to reap the benefits」
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