2024-05-10

LIFULL HOME'S、国内不動産ポータル初のChatGPT向けプラグイン提供開始—漠然とした住まい希望も適切に解釈

不動産業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。不動産業界では、顧客向けサービスにAIを搭載してカスタマーエクスペリエンスを向上する事例、自社効率性の向上の事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

不動産業界でのAI導入事例を評価する際のチェックポイント

課題の特定と解決策の関連性：
事例が取り組んだ具体的なビジネス課題（例：物件の適正価格の評価が難しい、顧客からの問い合わせに迅速に対応できない、市場動向の予測が不正確）を理解します。これらの課題が自社の問題とどのように関連しているかを評価し、使用された解決策が自社の課題に適用可能かどうかを検討します。
データとインフラの要件：
事例の成功がどのようなデータに依存していたか、そのデータが自社で容易に入手可能かどうかを検討します。必要な技術インフラ（データベース、分析プラットフォーム、クラウドサービス等）が自社に既にあるか、導入が現実的かを評価します。
持続可能性とスケーラビリティ：
導入技術のメンテナンスやアップグレードの必要性、コストを考慮し、技術が将来的に自社の他のプロジェクトや拡大計画に適応可能かどうかを考えます。
法規制とコンプライアンス：
技術やデータの使用が不動産業界の法規制やプライバシー基準に適合しているかを確認します。データプライバシー、セキュリティの観点から、導入前に考慮すべき法的リスクを評価します。
実装力：
導入に要した時間、コスト、リソースを評価し、自社での実装が現実的かどうかを判断します。必要な技術的知識やスキルが社内に存在するか、または容易に習得可能かを考慮します。
技術の適用範囲と成果：
使用されたAI技術の種類（例：機械学習による価格予測、自然言語処理を活用した顧客サービス自動化、画像認識を用いた物件状態の分析）とその適用プロセスを把握します。技術がどのようにして物件評価の精度を向上させたか、顧客対応の速度をどのように改善したか、または市場分析の精度をどのように高めたかの具体的な成果を確認し、それが自社の目標と合致するかを検討します。