不動産会社
不動産リーシング向けアプリ開発
デザイン案
不動産のユースケース
物件の開拓から運用まで、担当者の検討をAIが支える
こんなお悩みはありませんか
- 物件概要書の読み込みと、比べる事例探しに毎回時間がかかる
- 価格や賃料の根拠を、上司や貸主に説明しきれない
- 経営陣のレビューで重視される観点が、若手に伝わりにくい
- 過去の投資判断の背景や協議の内容が散らばり、次の判断に生かせない
- ビジネスプランや修繕見積の確からしさを、ベテランにしか確かめられない
開拓・仕入れ・投資判断・リーシング・運用の各担当者が、物件の情報や過去の判断をそろえ、根拠を持って判断できるようにする。
不動産の領域から探す
領域 01
アクイジション（取得）
対象：アクイジション・投資担当者
物件の情報収集から価格の検討、投資委員会に向けた判断まで。
01成約事例との地図比較対象：アクイジション・投資担当者
概要書を入れるだけで、比べる事例と根拠がそろう
仕入れや売却の検討では、物件概要書から所在地や価格、面積を拾い、近くの成約事例を探して比べる作業が毎回発生する。
AIが概要書を読み取り、所在地・価格・面積・坪単価を、資料のどこから読んだかとあわせて整理する。住所は公的な住所データで照合して地図に置き、過去の成約事例と地図と一覧で比べられる。選んだ事例は、地図入りのExcel資料としてそのまま社内の検討に使える。
概要書の読み取りから比較資料まで。AIは根拠を示し、選ぶのは担当者。
読み取った値は担当者が直すことができ、直した記録も残る。
AIで対応
- STEP1概要書の読み取りPDF・画像・Excelの概要書から、所在地・価格・面積・坪単価を根拠とあわせて抽出。
- STEP2住所の照合公的な住所データで所在地を照合し、地図にピンを置く。
- STEP3成約事例の比較近くの成約事例を地図と一覧で並べて比べる。
担当者
- STEP4事例の選定比べる事例を担当者が選ぶ。
資料の出力
- STEP5Excel資料の作成選んだ事例から、地図入りのExcel資料を作成。
できること
- PDF・画像・Excelの概要書に対応
- 読み取った値の根拠（資料のどこか）を表示
- AIが読み取れなかったときは成功扱いにせず、手入力へ案内
02経営陣のレビュー観点での事前確認対象：アクイジション・投資担当者
経営陣のレビュー観点で、提案の前に確かめられる
買取再販では、仕入れや売却の提案が経営陣のレビューで差し戻されることが多い。レビューで重視される観点が担当者に共有されていないと、差し戻されて初めて気づくことになる。
これまでのレビューで示されてきた判断の観点や会議の議事録を参照できるAIエージェントに物件の情報を渡すと、その観点に照らして「条件付きGO」「差し戻し」といった見立てを、理由と改善案つきで返す。成約事例も検索し、利益率や需給、在庫日数といった観点から、数字を根拠に指摘する。
経営陣から受けたフィードバックは、AIの見立てとの違いとあわせて記録し、参照する観点の見直しに生かす。同じ物件には同じ見立てを返すよう、評価用のケースを繰り返し回して一貫性を確かめている。最終の判断は、経営陣のレビューで行う。
物件を渡すと、経営陣のレビュー観点で確かめられる。差し戻しの前に提案を磨く。
仕入れ・バリューアップ・売却の各段階で、提案前の壁打ち相手になる。
担当者
- STEP1物件情報を渡す物件概要書などのファイルをそのまま渡す。
AIエージェント
- STEP2事例と市場の確認成約事例を検索し、需給や在庫の状況を確かめる。
- STEP3観点に沿った見立てこれまでのレビューの観点に沿って、GO／差し戻しの見立てと理由・改善案を返す。
経営陣
- STEP4本番のレビュー磨いた提案で経営陣のレビューにのぞむ。
観点の見直し
- STEP5違いの記録経営陣のフィードバックとAIの見立ての違いを記録し、次の確認に生かす。
できること
- 仕入れ・バリューアップ・売却の3つの段階に対応
- 利益率や需給など、差し戻しになりやすい点を事前に指摘
- 振り返りのモードでは、経営陣のフィードバックの意図を若手向けに言い換えて伝える
03投資判断のナレッジ化対象：アクイジション・投資担当者
散らばった投資判断の背景を、次の判断に生かせるナレッジに
過去の投資判断の背景や、アセットマネージャー（AM）との協議の内容が各所に散らばっていると、似た事例を探して次の判断に生かすことが難しい。形式の異なるAMレポートの読み込みや、報告資料の作成にも時間がかかる。
会議の音声を自動で集め、文字起こしからナレッジ化までをクラウド上で行う。蓄積したナレッジは普段使いの生成AIから参照でき、類似事例の検索や投資委員会の前のセルフレビュー、報告資料の一次作成に使える。
会議の音声からナレッジ化まで自動で。蓄積したナレッジは普段使いの生成AIから引き出す。
散らばっていた投資判断の背景を、次の判断に生かせる形にする。
仕組みで自動化
- STEP1会議の録音会議の音声を自動で集める。
- STEP2文字起こしクラウド上で音声を文字に起こす。
- STEP3ナレッジ化協議の内容や判断の背景をナレッジとして蓄積する。
生成AIで活用
- STEP4類似事例の検索過去の類似事例を探し、投資判断に生かす。
- STEP5報告資料の一次作成AMレポートの読み込みや報告資料の一次作成に使う。
できること
- 過去の類似事例の検索
- AMへの依頼事項の漏れの確認
- 投資委員会の前の指摘観点のセルフレビュー
領域 02
AM（アセットマネジメント）
対象：AM担当者・AMマネージャー
取得した物件の運用方針と、ビジネスプランづくり。
04ビジネスプランの壁打ち対象：AM担当者・AMマネージャー
物件のデータを持ったAIと、運用方針を相談する
期中の運用管理では、物件ごとのビジネスプラン（BP）づくりが担当者の経験に頼りがちになる。組み立てたストーリーに穴がないか、ほかに打ち手がないかを確かめたくても、相談できる相手や時間は限られる。BPのExcelも、入力と計算結果が混在していると、入力のミスを確かめにくい。
取得時から現在までの物件の情報を抽出してアプリに表示し、そのデータとナレッジを持ったAIと運用方針を相談できるようにする。あわせて、AIで既存のExcelの数式を抽出し、人の入力層・計算のマスタ・出力層を分けたテンプレートに整える。
物件データを持ったAIとの相談と、ミスを確かめやすいBPのExcel。
二つの取り組みを並行して進め、BPづくりを支える。
① 物件データとAIチャット
- STEP1物件情報の抽出取得時から現在までの物件の情報を抽出する。
- STEP2アプリに反映抽出した情報をアプリの画面に表示する。
- STEP3AIと相談データとナレッジを持ったAIと、今年の運用方針を相談する。
② Excelテンプレート
- STEP4数式の抽出AIを使い、既存のExcelの数式を抽出する。
- STEP53つの層に分ける人の入力層、計算のマスタ、計算結果の出力層を分ける。
できること
- 物件のデータをもとに、今年の運用方針をAIと相談
- どこが人の入力で、どこが計算結果かが分かるExcel
- テンプレートが整うことで、AIがBPのルールを正確に把握できる
領域 03
PM・リーシング
対象：PM担当者・リーシング担当者
募集賃料の設定や修繕など、物件の日々の管理と収益の維持。
05募集賃料の比較対象：PM担当者・リーシング担当者
賃料の根拠を、貸主に説明できる資料に
リーシングでは、募集賃料を決め、その妥当性を貸主に説明する必要がある。近隣の募集事例はシステムにあっても、地図で比べて資料に落とすには手間がかかる。
対象の区画を登録すると、AIが所在地や面積を読み取り、近隣の募集事例を坪単価で地図と一覧に並べ、出典と基準日を添えた比較資料をExcelで作成する。賃料を決めるのは担当者で、AIはその根拠をそろえる役割に徹する。
近隣事例の比較から貸主への説明資料まで。AIは根拠をそろえ、決めるのは担当者。
AIは賃料を決めず、担当者が自ら判断し説明できる根拠をそろえる。
アプリで対応
- STEP1区画の登録物件概要書・メール本文・手入力から対象区画を登録し、AIが所在地や面積を読み取る。
- STEP2募集事例の比較近隣の募集事例を坪単価で地図と一覧に並べる。
担当者
- STEP3賃料の判断比べた結果をもとに、担当者が賃料を決める。
資料の出力
- STEP4比較資料の作成出典と基準日を添えた比較資料をExcelで作成。
できること
- 出典と基準日を資料に明記
- スマホからも事例の比較・確認ができる
- AIは賃料を決めず、判断の根拠をそろえる
06修繕見積の妥当性確認対象：PM担当者・リーシング担当者
過去の修繕実績と比べて、見積が妥当かを確かめる
修繕見積が妥当かどうかの判断は、相場感を持つマネージャーに頼りがちになる。担当者は判断の材料を持てず、ささいな見積でも確認が必要になり、マネージャーの時間も取られる。
過去の見積と修繕実績をデータベースにまとめ、工事項目ごとの単価や数量をそろえて整える。見積のPDFをアップロードすると、AIが過去の類似案件と比べ、価格の妥当性を判断する材料を示す。迷ったときは、比較の結果をそえてマネージャーに具体的に相談できる。
過去の実績と比べて見積の妥当性を確かめる。マネージャーの判断基準を担当者にも。
判断するのは担当者で、AIは過去の実績にもとづく材料をそろえる。
データの整備
- STEP1実績の集約散らばっていた過去の見積と修繕実績を一か所にまとめる。
担当者
- STEP2見積のアップロード業者から受け取った見積のPDFをアップロードする。
AIで対応
- STEP3類似案件の比較工事項目ごとに、過去の類似案件と比べる。
- STEP4判断の材料価格の妥当性を判断する材料を示す。
できること
- 見積のPDFを読み取り、工事項目ごとに比較
- チャットで相場感や過去の事例を確認できる
- 担当者が自ら相場感を学べ、マネージャーへの相談も具体的になる
領域 04
CRE営業・仲介
対象：CRE営業・仲介の営業担当者
企業の保有不動産に関わる、提案先の発掘。
07営業先となる企業の検索対象：CRE営業・仲介の営業担当者
営業の狙いを書くだけで、候補の企業が根拠つきで見つかる
企業の保有不動産に関わる提案では、営業先を探すために、財務指標や保有不動産、開示資料などの検索条件を自ら組み立てる必要がある。使いこなすには、データの知識と手間がかかる。
営業の狙いを文章で入力すると、AIが意図を読み取り、企業・財務・不動産のデータや開示文書の中から適した方法で横断的に調べ、条件に合う企業の一覧を根拠とあわせて返す。検索テーマごとに正解となる企業リストを用意し、一致率を測りながら品質を確かめる。
営業の狙いを文章で入力するだけ。条件に合う企業を根拠とあわせて返す。
検索条件を自ら組み立てなくても、データを営業に生かせるようにする。
担当者
- STEP1狙いを入力営業の狙いを文章で入力する。
AIで対応
- STEP2意図の読み取り入力された文章から、AIが意図を読み取る。
- STEP3横断的な検索企業・財務・不動産のデータや開示文書から、適した方法で調べる。
- STEP4企業一覧と根拠該当する企業の一覧を、根拠とあわせて返す。
できること
- 正解リストとの一致率で検索の品質を確かめる
- よく使われる検索は決まった手順で確実に答える
- 入力内容の安全確認と、利用の上限を設定できる
領域 05
全社・経営企画
対象：経営企画・情報システム部門
部門を問わず、AIを安全に使うための土台づくり。
08全社で使えるAI基盤対象：経営企画・情報システム部門
統制を効かせたまま、全部門にAI活用を広げる
部門ごとにAIツールを導入すると、誰が何に使っているか、費用がどれだけかかっているかが見えにくくなる。統制を効かせながら全社に活用を広げるには、共通の基盤が要る。
利用記録・権限・費用の上限を一元管理するAI基盤を整え、その上で業務に特化したアプリを動かす。物件ごとの資料の整理や、収支シミュレーションの下書きをAIが出典付きで担い、取得から運用までの業務に組み込む。
全社共通のAI基盤の上で、業務に特化したアプリを動かす。
経営側が統制を効かせたまま、取得から運用までの業務にAIを組み込む。
AI基盤
- STEP1利用の管理利用記録・権限・費用の上限を一元管理する。
業務アプリ
- STEP2資料の整理物件ごとの資料をAIが整理する。
- STEP3収支の下書き収支シミュレーションの下書きを、出典付きで作る。
できること
- 利用記録・権限・費用の上限を一元管理
- 全部門で同じ基盤の上にアプリを追加できる
- AIの出力には出典を添える
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