不動産業界のAI導入事例11選！導入メリット、マッチングによる効率化方法解説。相談事例も紹介

不動産業界では、物件査定・契約書処理・顧客対応・仕入れ調査といった業務の多くが、いまだ担当者の経験と手作業に依存しています。こうした課題が複合的に重なるなかで、AI活用への関心が急速に高まっています。

この記事では、不動産業界が直面している構造的な課題を整理したうえで、AI導入によって何がどう変わるのかを具体的な導入事例とAI Marketに実際に寄せられた相談事例をもとに解説します。「自社でも使えるのか」「どの業務から手をつければよいか」を判断するための情報として活用してください。

AI開発会社をご自分で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

不動産業界が抱える課題や問題点

現在の不動産業界はさまざまな課題や問題点を抱えています。まずはそれらを整理してみましょう。

少子高齢化

日本は少子高齢化により、人口減少の一途をたどっています。人口が減れば、それだけ不動産の需要が下がるのは明白。減っていく需要のなかで、他社との差別化を図ったり、業務を効率化していくことが求められます。
また、不動産業界そのものの人手不足も大きな課題です。

過去の膨大なデータ量

不動産には膨大なデータが存在します。地価、路線価、築年数、設備、駅からの距離など、1つの物件にはさまざまな種類の属性が存在。それらを人間が経験と勘に頼って扱っているだけでは、完全に有効活用できているとはいいがたいです。

家賃などの値段設定

家賃や購買価格を決める作業は、高すぎれば人が入らず、安すぎればもうけが少ない、非常に繊細で難しいものです。これまでは業者の経験と勘で決められてきました。物件は1件1件ことなるものであり、数式やデータによって決まるものではないという考えも依然として不動産業界には残っているそうです。

マッチングまでに必要な時間

物件を借りるにしても買うにしても、条件から導き出される候補は一般的に膨大です。しかしながら、それらすべてを把握して自分に合った不動産を見つけるには長い時間がかかります。また、そもそも情報をWeb上の仲介サイトや不動産の実店舗など、さまざまなところから探さなくてはいけないのも、時間を長くする要因です。

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実際にAI Marketにいただいた不動産のAI活用相談事例

AI Marketには、不動産業務の効率化・高付加価値化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 中古不動産仕入れ判断を支援するAIエージェントの開発
2. 不動産業務の書類自動作成・入札物件ピックアップの自動化
3. 賃貸借契約書の一括読み込み・一覧化および旧管理会社データとの差分チェック

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 中古不動産仕入れ判断を支援するAIエージェントの開発

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

中古不動産の仕入れ・販売を行う企業から、仕入れ判断業務の精度向上と効率化を目的としたAIエージェント開発についてご相談をいただきました。

現状、担当者は物件の事業性や売却見込みを判断するために、以下のような多岐にわたる情報収集を手作業で行っており、1件あたり数日を要していました。

• 役所での都市計画・道路計画の調査
• 成約事例・類似物件の価格・値下げ状況の調査
• 周辺環境・治安の確認

これを「住所・建物種別・専有面積」などの基本情報をインプットするだけで、複数ソースから情報を自律的に収集・統合し、仕入れ判断のための資料を出力するAIエージェントとして実現したいとのことでした。

要件の核心は、「AIが最終判断を行う」のではなく、「担当者が判断するための資料を自動生成する」点にあります。複数の外部データソースへのアクセスと情報統合が技術的なポイントとなります。

② 不動産業務の書類自動作成・入札物件ピックアップの自動化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

不動産売買を手がける企業から、営業活動に集中できる環境を整えるため、事務系業務を生成AIで自動化したいとのご相談をいただきました。

対象業務は多岐にわたります。以下のような定型業務について、一定の情報を入力すれば定型フォームが自動生成されるシステムを希望されていました

• 買付証明書・売買契約書・提携協定書・コンサル契約書などの各種書類作成
• 事業計画書・工程表・見積書の作成
• メールDM・FAXDM・メルマガの作成
• ブログ更新

売買契約書については、宅建士向けの標準書式から必要事項を選択・入力していく形式での実装も想定されていました。

加えて、入札物件のピックアップ自動化を最優先要件として挙げられていました。競売情報を掲載する複数サイトを横断的にモニタリングし、平米数・エリア・金額などの条件に合致する物件をアラート通知するシステムです。

開発計画図への画像認識応用は優先度を落として検討する意向でした。

③ 賃貸借契約書の一括読み込み・一覧化および旧管理会社データとの差分チェック

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

要件・技術整理内容

賃貸マンション管理会社から、大量の契約書処理を自動化するシステムについてご相談をいただきました。

管理受託の際、既存入居者の賃貸借契約書・更新契約書を読み込み、契約期間・賃料・敷金・特約条項（部屋ごとの個別条項を含む）などの項目を一覧表として構造化出力するシステムが必要とされていました。また、旧管理会社から引き継いだ一覧表との差分を自動で洗い出す機能も要件に含まれます。

既存のサービスは複数の契約書を同時処理できないため断念した経緯があり、賃貸借契約書と更新契約書を紐づけながら最新の契約内容を正確に取得できる点が技術的な要件として明確に示されました。

年間数千件の契約書チェックが属人的な人手作業になっており、繁忙期の対応にも課題を抱えていました。既製品で対応可能かカスタム開発が必要かを含めて費用対効果で判断したいとのことで初期構築の作り込みを重視していました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からの不動産×AI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いてAI企業の選定を自動化するケースも増えていますが、実際のAI導入においては機密情報の取り扱い、実装可能性の精査、開発会社との要件のすり合わせなど、人が介在しなければ適切な判断が難しい局面が数多く存在します。

だからこそAI Marketでは、専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、課題ヒアリングから最適な開発会社の選定・ご紹介まで一貫してサポートしています。不動産領域でのAI活用をご検討中の際は、ぜひお気軽にご相談ください。

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不動産業界へAIを導入するメリット

それでは、不動産業界にAIを導入することでどのようなメリットがあるのでしょうか。

業務の効率化

これまで人手で行ってきた作業をAIに任せることで、業務の効率化が図れます。これにより、少子高齢化によって起きる需要の低迷、および不動産業界で働く人不足の両方に対応できるでしょう。

関連記事：「なぜAIによる業務効率化が必要？何ができる？効率化可能な業務・導入実例・注意点を徹底解説！」

データ管理の精度向上

AIは、うまく使うと人間よりもはるかに高い精度で予測や分析が可能です。これにより、不動産業界が抱える膨大なデータを利用し、高精度かつ短時間で査定などが行えることでしょう。

担当者ごとに発生していたばらつきも抑えられ、サービスの均一化も実現できます。

顧客満足度の向上

AIに面倒で時間のかかる作業を任せることで、人間には時間や精神的な余裕が生まれます。それを、人対人の「おもてなし」に向けることで、より顧客満足度の向上が図ることが可能です。

また、AIの高い精度での予測や分析も、顧客満足度の向上につながることでしょう。

不動産業界へのAI導入・活用事例【11選】

ここからは、実際に不動産業界にAIを導入した事例をご紹介します。

マンション相場価格へのシステム開発

マンションの適正価格を知るには、過去の売買情報が重要ですが、この調査は業務負担が大きいです。また、査定の依頼をする方のなかには、不動産会社の社員が付けた値付けには不透明性があるという方もいます。
そこで、NetSimleは過去の売買事例データを用いて、人工知能にマンションの相場観を学習させることで、特定のマンションの相場価格を算出するシステムを開発しました。国土交通省も、AIを用いた中古住宅査定、マンション査定に積極的だそうです。

AIチャットボットによるノウハウ共有と営業力強化

桧家ホールディングスには、これまで、営業活動に必要な情報が社内に点在し、マニュアルが活用できないといった問題がありました。また、営業担当者の業務効率向上や営業力強化が課題とされていたそうです。これに対し、ソフトバンクのAIチャットボットである「EXA AI SmartQA」を導入することで解決を図りました。

まず、EXA AI SmartQAにさまざまな学習データを蓄積させ、情報を集約し活用容易化を実施。また、営業の疑問にEXA AI SmartQAが即時に回答できるようにしたことで、業務効率向上と知識の向上につながったという効果があったそうです。
EXA AI SmartQAは導入1ヶ月で営業の約半数が活用し、アンケートでは営業担当者の50％が業務に役立っていると回答しました。

営業セクションでのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ChatGPTを活用した相談・問い合わせ対応が可能なチャットサービス

株式会社GOGENではChatGPTを活用したチャットサービス｢Chat管理人 Powered by GPT-4(β版)｣を提供してます。ChatGPTを活用したマンション管理関連サービスとしては、日本で初の事例です。

GPT-4の自然言語処理能力を活用し、24時間365日の対応や多言語への対応だけでなく、生成AIによる自然な回答文章生成が可能です。また、マニュアルや規約の読み込みも不要で、管理関連の書類を登録するだけで利用できます。

結果として、サービスクオリティや顧客満足度が向上され、人手不足の解消にも役立っているシステムです。

関連記事：「マンション管理業務にAIをどう活用する？導入事例・活用方法・メリットを解説！」

帯自動差し替えによる工数削減とビジネス速度の向上

不動産の仲介において、他社の取り扱い物件を紹介することは基本的に可能ですが、その際に物件案内図の「帯」を自社の内容に差し替える必要があります。この帯には不動産会社名、連絡先、免許番号など必要な情報が記されていますが、大量の物件を紹介する際に、この帯を差し替えるという作業に非常に手間がかかるのが株式会社オープンハウスにとって問題だったそうです。

そこで、株式会社オープンハウスは、手作業で行っていた帯を自動的に差し替えるAIを開発しました。これにより、年間2万5,700時間の工数削減に貢献したそうです。また、手間がかかるという心理的負担が軽減し、社員のモチベーションが向上するという副次効果もありました。

ノマドクラウドで来店率の向上

株式会社ライフデザインでは、対応する営業スタッフや月によって来店率に差があることを課題としていました。そこで、AIツールであるイタンジ株式会社の「ノマドクラウド」を導入したところ、来店率が40％から50％に改善されたそうです。
理由としては、チャット形式でのメッセージのやり取りが使いやすく顧客への返信が早くなったことや、顧客管理やフォローがしやすくなったことが挙げられています。

不動産査定システムで第三者目線での提案が可能に

明豊エンタープライズでは、賃料設定において、開発側と管理側で基準の違いが生まれていました。これを解決するためにリーウェイズ株式会社が提供する不動産査定システムの「Gate.IP」を導入したそうです。Gate.IPは2億件超の不動産ビッグデータをAIが分析し、賃料、利回り相場、価格、空室率を高精度に査定します。
これにより、ビッグデータに基づいた「第三者目線」で提案が可能となり、一貫性のある一定の査定基準を設けることができました。

AIチャットボット導入による顧客獲得

米国の住宅販売不動産エージェントであるChubb Realtyは、毎日多く届く問い合わせメールに対して、即時にレスポンスを返せないことが課題でした。問い合わせに対して5分以内に回答できなければ、見込み顧客のその後の反応率が大幅に下がってしまうのだそうです。

そこで、人のオペレーターに近いAIチャットボットである、Structurely社の「Aisa」の導入を決めました。
Aisaは導入5カ月で500件以上の住宅購入に関する問い合わせの対応をリアルタイムに行い、従来のオペレーターのみでの対応に比べ、住宅購入につながる顧客獲得率を大きく高めることに成功したそうです。

物件売り出しの可能性を絞る

不動産買い取りの営業は、これまで特定のエリアの住人に対して、ローラー式に訪問営業を行っていました。しかしながら、この方法では営業の人員がいくらいても足りません。
そこで、アメリカのSmartZip Analyticsは、AIを使って1年以内に物件を売りに出すターゲットを推定するソリューション「SmartTargeting」を開発しました。

SmartTargetingは、膨大な量の住宅とその世帯情報や、不動産価格データ、ローンの状況、住宅保有者の金融資産、仕事、ライフステージなどのデータをAIに学習させています。総データ量は130万GB以上にもなるそうです。
SmartTargetingを利用することで、物件を売り出す可能性が高い世帯に絞って営業活動ができ、効率化を図ることができます。

混雑状況などをダッシュボード上のデータで確認

AI導入によって、オフィスビルに対して新たな価値を付加することもできます。三井不動産はオプティムの「OPTiM AI Camera」というAIソリューションを導入しました。

このソリューションでは、混雑状況、滞留、入店者数、エリア別の人数分布、属性（性別、年齢）といったデータを計測することが可能。これらをダッシュボード上で可視化することで、食堂の営業時間の最適化を図るなど、運用者に気づきを与えているそうです。

AI温度検知システムによる健康管理サポート

JCVは、AI温度検知ソリューションである「SenseThunder」を、葛飾区体育施設の3施設に納入しました。SenseThunderはAIを活用した顔認識技術と赤外線サーモグラフィーにより、マスクを着用したままでも、僅か0.5秒でスピーディーに発熱の疑いを検知できます。
これにより、新型コロナウイルスなどの感染症対策になるほか、施設の利用者に安心を与えることが可能です。

投資用区分マンションでのマッチングシステム開発

東急リバブルとNECは、AI技術を活用した区分マンション投資に対するマッチングシステムの開発に着手してします。このAI技術によって、個々の顧客に最適化された情報を迅速に提供することが可能です。また、顧客としても、よりフィットした物件情報を得ることができ、満足度の高い投資対象を選択することが可能となります。

マッチングシステムの開発実績豊富な開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

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不動産業界のAI導入についてよくある質問まとめ

まとめ

スマートホームの実現にもAIは欠かせません。不動産業界の構造そのものにもAIは変革をもたらすのかもしれません。

不動産業界におけるAI活用は、査定・契約・顧客対応・物件仕入れといった幅広い業務で実用段階に入っています。導入効果の大小は技術の新しさよりも、自社の業務課題と実装方式の適合度によって決まります。

既製品のAIツールで対応できる領域と、自社データや業務フローに合わせたカスタム開発が必要な領域は明確に異なります。その判別を誤ると、コストと期待値のギャップが生じやすいのが実態です。

AI Marketでは、不動産領域のAI導入に関する相談を1,000件以上受け付けており、要件の言語化から開発会社の選定・紹介まで、専門のコンサルタントが無料でサポートしています。まずは現状の課題を整理するところから、お気軽にご相談ください。

関連記事：「【業界別】AIの活用・導入事例｜業界・職種の成果とAI活用におけるメリット・デメリットも解説」