成約事例との地図比較

概要書が届いたその日に、数字で比べて判断できるようにする

佐藤さんの朝は、仲介会社から届いた物件概要書のメールを開くところから始まる。月に30件ほど届く概要書は、PDFもあればスキャンした画像もあり、Excelで送られてくることもある。1件ごとに所在地・価格・土地面積・建物面積を拾って社内の検討シートに打ち込み、社内の成約事例のデータと地図サイトを行き来しながら、近くで条件の似た事例を探す。ここまでで1件あたり2時間ほどかかり、上司に見せる比較資料に仕上げるとさらに半日が過ぎる。結果として、価格まで検討できるのは届いた概要書の3分の1ほどで、残りは立地だけを見て見送っていた。

もう一つの悩みは、上司への説明だ。比べる事例は担当者が土地勘で選んでおり、「なぜこの3件なのか」「もっと近くに最近の成約はないのか」と聞かれると、その場で答えに詰まることがある。ベテランは駅や街区の相場観を頭に持っているが、若手はそれを事例の探し方として引き継げていなかった。

そこで想定するのが、概要書を入れるだけで、比べる事例と根拠がそろうアプリだ。佐藤さんが概要書のファイルを画面に置くと、AIが所在地・価格・土地面積・建物面積・坪単価を読み取り、それぞれを概要書の何ページのどこから読んだかとあわせて並べる。坪単価が書かれていなければ価格と面積から計算し、計算で出した値であることを示す。読み取れなかった項目は空欄のまま手入力へ案内し、読み取りに成功したように見せない。佐藤さんは根拠の箇所と見比べながら値を確かめ、直した値は記録に残る。

確かめた所在地は地図に置かれ、その周りに社内の成約事例が距離・成約時期・用途・面積で絞り込まれて並ぶ。一覧には坪単価と、対象物件との差、距離が表示され、気になる事例をクリックすると地図上の位置がすぐにわかる。

どの事例を比べるかを決めるのは佐藤さんだ。AIは候補を並べるところまでにとどめ、事例の採否や価格の判断には踏み込まない。佐藤さんがチェックした事例だけで、位置図と比較表の入ったExcel資料が出力され、選んだ理由をひと言ずつ書き添えられる。上司に「なぜこの3件か」と聞かれたら、地図と距離、成約時期を見せながら答えられる。

想定するアプリでは、主に次のようなことができる。

• 物件概要書の読み取り。PDF・画像・Excelから所在地・価格・面積・坪単価を抜き出し、根拠になった箇所を並べて示す
• 住所の照合と地図への配置。公的な住所データと突き合わせ、番地まで一致したか、町丁目までかを表示する
• 成約事例の絞り込み。距離・成約時期・用途・面積帯で候補を絞り、地図と一覧を連動させて比べる
• 比較資料の出力。担当者が選んだ事例だけで、位置図と比較表の入ったExcel資料を作り、選んだ理由を書き添える

bloomがこのアプリをつくるなら、最初に手を付けるのはアプリではなく、仕入れの検討がどう進んでいるかの整理だ。概要書が届いてから見送りや買付を決めるまでの流れを担当者と一緒に書き出し、時間がかかっている作業と、担当者の経験が生きる判断とを切り分ける。AIに任せるのは前者だけにし、事例の採否や価格の判断は担当者に残す。この線引きを最初に関係者とそろえておくことが、現場に受け入れられるアプリにする近道だ。

つくる段階でも、仕様を机上で決めきらない。小さな初版を早めに用意し、佐藤さんのような担当者に実際の概要書で使ってもらい、その反応から直す箇所を決める。上司が資料のどこを見て判断しているかも聞き取り、出力するExcelの形に反映する。