トーシンパートナーズの不動産AI事例｜空室期間を短縮したデータ活用

結論

不動産業のAI活用は、物件データと顧客対応データを整理し、募集条件や社内業務の改善に使うこと から始めると実務につながります。

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」では、トーシンパートナーズホールディングスの取組が紹介されています。公開事例では、過去の賃貸契約データを使ったAIモデル、Azure OpenAIを活用した社内向け生成AI、ノーコード開発やBI活用が取り上げられています。

不動産会社にとってのポイントは、AIを「物件を自動で売る魔法」として見るのではなく、募集条件、入居者対応、社内事務を改善するためのデータ活用として見ることです。

公開事例の要点

公開事例では、関連子会社による早期賃貸付けを実現するため、過去の賃貸契約データを用いてAIモデルを作成し、最適な募集条件を提案する「IntelliRent」プロジェクトが紹介されています。

成果として、AIモデルの導入により物件の平均空室期間を短縮し、不稼働損の削減効果があったことが示されています。また、Azure OpenAIを活用した社内向けテキスト生成AIを内製し、従業員が安全に生成AIを使える環境整備を進めています。

同時に、ノーコード開発、BI、クラウドストレージ、ゼロトラストなども進めており、AIだけでなく情報基盤全体を整えている点が重要です。

賃貸管理会社が学ぶべきこと

空室対策でAIを使うには、最低限次の情報が必要です。

• 募集開始日と成約日
• 賃料、初期費用、条件変更の履歴
• 内見数と問い合わせ数
• 入居者属性や問い合わせ理由
• 競合物件との違い

これらがそろっていない場合、AI予測よりも先に、空室理由と問い合わせ履歴の整理から始める方が現実的です。生成AIは、問い合わせ返信、オーナー向け報告、募集条件の比較メモ作成に使いやすい領域です。

セキュリティ面の注意点

不動産業では、氏名、住所、契約条件、支払い状況などの個人情報を扱います。社内向け生成AIを使う場合も、誰が何を入力できるか、出力を誰が確認するか、顧客対応にそのまま使ってよい範囲はどこまでかを決める必要があります。

AI活用と同時に、ID管理、アクセス権限、ログ、クラウドストレージの整理を進める方が安全です。

参考にした公開事例

本記事は、経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」に掲載されたトーシンパートナーズホールディングスの事例をもとに、中小企業向けにAI導入の観点で読み替えています。

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