A.I プロジェクト
不動産市場の相場予測
過去データを機械学習に使い、現在の状況（空室率、新規需要、新規供給）に合わせ、不動産市場の想定価格の予測モデルを作成する。
物件情報
住所から立地、駅まで距離、周辺施設、犯罪マップ、ハザードマップなどの特徴を抽出する。
過去成約事例
成約時の相場、季節、金融市場、成約金額、成約案件の特徴を学習する。
想定賃料
左記の情報に合わせ、賃料予測モデルから、想定賃料を算出する。
想定物件価格
同じ方法で、売買市場のデータを収集し、想定物件価格の算出する。
顧客分析
賃貸ニーズ、売買ニーズの顧客分析、顧客の特徴を抽出する。
顧客に物件の提案
顧客の特徴に合わせ、自動で良い物件を提案すること。
不動産市場のバイアス& 非効率
不動産仲介は今まで、全て人間の作業となる。顧客のニーズをヒアリングし、顧客のニーズに合わせて、物件をデータベースに検索する。
しかし、顧客は必ず自分のニーズを理解しているわけではない、顕在ニーズと潜在ニーズを把握しないまま、データベースの検索は顧客には真の価値を提供できない。
AI の解決方法
類似顧客の類似事例の学習することにより、顧客さんより顧客を理解する。レコメンデーションシステムの構築することにより
より専門的なアドバイスを提供する。更に顧客は明確なニーズがあれば、従来の検索を実施し、顧客が漠然なニーズにも対応が可能になる。
顧客ニーズ
顧客のニーズは明確している顕在ニーズと漠然として潜在ニーズがある。経験のある営業担当のみは両方把握できる。
シクスセンス
AIは人間にないセンスがある。AIを活用し、営業担当にシクスセンスとの武器を手に入れる。
人間とAI
人間とA.I、手を組めば、今までできない顧客満足をさせることができるようになる。
さらなる進化
良い物件に良い価格をつけている。しかし顧客のニーズがそれぞれある中、最適のマッチにより、最高の満足を与えることが可能。