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不動産仲介におけるAi活用の可能性
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昨今、注目を浴びている不動産テック、Real Estate Tech(リアルエステートテック)、AIなどが不動産仲介にどう活用されていくかをまとめています。
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不動産仲介におけるAI活用の可能性 Copyright @Livesense.co.ltd ALL
RIGHT RESERVED. 株式会社リブセンス 不動産ユニット ユニットリーダー 芳賀一生 (東証一部6054)
2.
リブセンスが展開する 不動産メディアサービス
3.
DOOR賃貸 サービス概要 大手ポータルサイト及び大手不動産会社と提携し、 掲載物件数約500万件の賃貸ポータルサイトを運営。 開始時期 サイトパフォーマンス (2016/03
Google Analyticsによる計測値) 70,000 通以上 月間総ページビュー 月間ユーザー数 月間メルマガ送信数 1,050,000 UU * 6,750,000 PV * 2010年4月~
4.
IESHIL(イエシル) サービス概要 首都圏(東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県)の住居用 マンション約24万棟に対して、部屋別に独自の価格査定 を参照できるサイトです。 また、無料面談で不動産売買のご相談に対応していま す。 開始時期 サイトパフォーマンス (2017/01 Google
Analyticsによる計測値) 約50,000 人 月間総ページビュー 月間ユーザー数 会員数 200,000 UU * 600,000 PV * 2015年8月~
5.
IESHILが提供する機能 リアルタイム査定 透明性を追求した レイティング 不動産アドバイザー サービス 約3,000万件にのぼる賃貸・売買履歴などのビッグデータから、 各物件の価格推移や市場価値をリアルタイム査定(特許出願中)。 売買判断に必要な価格情報がその場で確認可能。 公的データなどに基づき、利便性や治安・地盤情報といった 8項目を軸に、物件を多角的・客観的に評価。 物件売買に必要不可欠なデータを提供。 事前に不動産屋に行く前の不安をイエシル専任アドバイザーが接客 対応。顧客へ最適な不動産会社最大3社を紹介し、 オンライン、オフラインを融合させた新しい不動産ソリューション を提供。
6.
IESHILサービスイメージ エ レ ベ ー タ ー コンビニ駐車場エントランス 201 301 401 501 202 302 402 502 203 303 403 503 ●●マンションは、 2008年人気エリアに建 てられ、設備の充実し たオススメ物件。 2,500万 2,610万 2,750万 2,900万 1,900万 2,950万 2,000万 2,100万 1,920万 2,970万 2,020万 2,120万 【サイトイメージ】 ユーザー 情報提供 リブセンス 価格査定エンジン 業界 有識者 Dynamic Pricing Area DB 自治体や官公庁の オープンデータ Area Data 建物マスタ 部屋マスタ Web クロール Listing
Data Fair Price DB ①リアルタイム査定 ②中立なレイティング IESHIL 独自調査 ●●マンション503号室 推定価格 2,120万 円 0 5 0 0 1 ,0 0 0 1 ,5 0 0 2 ,0 0 0 2 ,5 0 0 3 ,0 0 0 3 ,5 0 0 4 ,0 0 0 2 0 0 8 年 2 0 0 9 年 2 0 1 0 年 2 0 1 1 年 2 0 1 2 年 2 0 1 3 年 2 0 1 4 年 2 0 1 5 年 5 0 3 号室 2 3 区平均 0 .0 1 .0 2 .0 3 .0 4 .0 5 .0 治安 交通 地盤 学校 買物 耐震 設備 管理 総合評価 ★★★★☆ 耐震構造がしっかりし ていて安心。周辺環境 も静かで治安も良い。 IESHIL ADVISER 不動産売買を検討する初期 フェーズを専任アドバイ ザーが支援。 ④不動産パートナー ネットワーク ③不動産会社紹介 サービス AI ADVISER エリアや評価を元に不動産 会社をAIが選定し、提案。 1都3県で 約27万棟を網羅
7.
IESHIL(イエシル)のユーザー特性 4.44% 36.10% 39.28% 12.75% 5.42% 2.01% 0.00% 20.00% 40.00% 18-24 25-34 35-44
45-54 55-64 65+ 年齢構成比率 会員数の推移 購入, 49.4% 売却, 24.7% 投資, 25.9% ユーザー属性 男性 54% 女性 46% 男女比
8.
最新のIESHIL(イエシル)の傾向
9.
① 30代の売買希望者が積極的に利用 24.50% 20.70% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 60以上 55-59
50-54 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29
10.
② 売却ユーザーは投資物件の売却ニーズが強い 1.30% 1.30% 10% 11.90% 20.01% 53.40% 0% 10%
20% 30% 40% 50% 60% 購入投資 購入+売却(投資) 購入+売却 売却 売却(投資) 購入
11.
③ 売却は湾岸エリアに物件を所有する層が濃い 豊洲 勝どき 晴海 月島 有明
12.
東京オリンピック需要に合わせて、 湾岸地域のタワーマンションの値上がり率が高い。 参考:http://www.athome.co.jp/mansion/shinchiku/wangan/tokyobayarea/feature/ 駅名 過去3年の 平均価格変動 平均坪単価 月島駅 +19% 289万円 勝どき駅
+16% 276万円 豊洲駅 +14% 217万円
13.
IESHILを積極的に利用するユーザー層 ・世帯年収:1,000万円~1,500万円 ・湾岸エリアのDINKs、30代中盤~後半のファミリー層 ・情報感度が高くインターネットを積極的に利用 ・オリンピック需要を見込んだ投資や買替えニーズで活動
14.
現状では資産価値に敏感なイノベーター、 アーリーアダプターが顧客となるメディア まだまだこれからのサービス
15.
不動産メディアと価格査定サービスの変遷 住宅情報 SUUMOブランド誕生 IESHILスタート DOOR賃貸スタート at home online web ISIZE住宅情報 HOME’S GEEO ITANDI マンションマーケット HowMa ふじたろう プライスマップ おうちダイレクト Gate. MERCURY Smart
Analyzer for Owners (三井不動産リアルティ) Do! BANK (ハウスドゥ) 2015年は国内のリアルエステートテック元年
16.
昨今、なぜ国内リアルエステート テックの動きが活発なのか?
17.
住居の過剰供給と人口減 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 1973年 1983年 1993年
2003年 2013年 2020年 2040年 2060年 空き家 人口推移 居住済 住居 住居過剰供給 人口減少 出所:日本の年齢区分別将来人口推計(万人)(2015年版高齢社会白書より) (万戸) (万人)
18.
過剰供給における弊害 建物老朽化による崩壊 不法侵入 ゴミ投棄 雑草・害虫 いたずら・ 落書き
19.
日本の中古住宅流通シェア 出所:「平成26年度 国土交通白書」国土交通相(国土交通相「住宅着工統計」、「総務省「住宅・土地統計調査」) 中古住宅 17万戸 新築住宅 98万戸 既存住宅の流通割合 14.7%
20.
国土交通省主導による 中古住宅流通・リフォーム市場倍増計画 出所:内閣府「日本成長戦略」についてより 中古住宅流通市場 リフォーム市場 10兆円 中古住宅流通市場 リフォーム市場 2020年 20兆円
21.
なぜ中古住宅を買わないのか? 出所:「平成24年度住宅市場動向調査」を公表/国土交通省 http://www.mlit.go.jp/report/press/house02_hh_000062.html
22.
中古住宅流通の根本課題① 中古マンション 新築マンション
23.
中古住宅流通の根本課題② 中古マンション 新築マンション SRC9階建
24.
家を買うことへの不安 あまり不安ではない 15.7% 全く不安で はない 2.7% とても不安だ 25.7% まあまあ不安だ 56.0% 出所:「東急不動産(住宅購入に関する意識調査)」 2013年 あまり不安ではない 15.7% 全く不安で はない 2.7% とても不安だ 25.7% まあまあ不安だ 56.0% 約 80%
の人が 不安を感じる
25.
国内のリアルエステートテックの遅れ
26.
不動産テックが盛んな国 45カ国中で不動産テックスタートアップ企業が多い国のヒートマップ。 米国:450社、イギリス、カナダ同数:31社となっている。 参考:https://www.venturescanner.com 日本は先進国の中 でも不動産テック が少ない
27.
日本とアメリカの違い 日本 アメリカ 手数料 売主と買主双方から 3%+6万を上限とする 売主から相場として6%を 受け取る。買主はタダ。 両手取引 可能
罰則が厳しい 取引情報 業者間のみ公開 他業種でも公開 国家資格 5人に1人でOK 全員必要
28.
グローバルで展開されている不動産×IT 主要12分野 参考:https://www.venturescanner.com ⑥ファシリティマネジメント ⑧空間シミュレーション ⑨建設マネジメント
⑩民 泊 ⑪商業用不動産検索 ⑫賃貸管理ツール ⑦不動産投資家向けツール ②ホームサービス①住宅向けIoT ③住宅系の保険 ④物件検索 ⑤不動産営業向けツール
29.
アメリカで『Real Estate Tech』が進む理由 MLSエージェント 物件情報を必ず データ化する 不動産 ポータル アプリ 事業者 その他 業者 一般 ユーザー MLS(Multiple
Listing Services) によって、各IT系企業が同一データを利用し、 切磋琢磨できる環境があるから。
30.
ZillowのVice Presidentからの言葉
31.
不動産仲介営業の課題
32.
日本の不動産売買営業 出所:不動産流通システムのコスト構造 1 9 % 4
% 4 % 9 % 6 % 4 % 4 % 5 0 % 集客 受付・ 売却相談 税金・ 資金アド バイ ス 物件調査 価格査定 価格提示・ 決定 媒介契約締結 その他物件売却に係る業務全般 2 3 % 7 % 5 % 7 % 5 % 5 %5 % 1 1 % 3 2 % 集客 受付・ 購入相談 税金・ 資金アド バイ ス 物件情報収集 物件選定 物件確認 物件紹介・ 内覧促進 物件案内 その他物件購入に係る業務全般 集客・情報提供で 30%以上の時間が つかわれている。
33.
変わらない人的集客活動
34.
作成に3時間かかる査定書
35.
労働環境によって悪循環が続く 消費者 【ヒューマン】 ・チラシ作成と配布 ・電話による顧客獲得や飛び込み営業 ・住宅ローン、査定書、契約書、決済など 幅広い業務範囲 ・日々のメール・電話・商談等の顧客対応 ・法改定や、新しい不動産専門知識の習得 …etc 対応が高額物件 に偏ったり、 買主より売主側 が優先されてし まう。 ・1日の労働時間の長さ ・退職率の高さ ・ノルマ・インセンティブ中心の営業活動 顧客対応の 希薄化
36.
AIが実現する近未来の 不動産仲介
37.
昨今の国内AIサービス 出所:AINOW:http://ainow.ai/aimap01/ 不動産業界でのAI活用は積極的な分野の1つ
38.
不動産でAI促進が見込まれる3つのカテゴリ 1)不動産の取引を支援する(Transaction) 2)不動産の評価を支援する(Valuation) 3)不動産業務の効率化を支援する(Operation)
39.
1)不動産の取引を支援する(Transaction) 参考:https://www.apartmentocean.com AI × ChatBot
による自動顧客対応 参考:https://www.addressreport.com 物件の周辺情報を自動でリアルタイムに取得
40.
2)不動産の評価を支援する(Valuation) 参考:https://www.zillow.com Zestimageによる自動価格査定 IESHILによる自動価格査定 参考:https://www.ieshil.com
41.
3)不動産業務の効率化を支援する(Operation) 出展:https://www.ravn.co.uk/ 契約書をAIで自動作成(RAVN) 契約に必要な情報はAIが自動生成してくれる
42.
仲介業はインテリジェントで もっと人間的な仕事に進化していく 消費者 ・参考価格提示 ・集客活動の最適化 ・初動層へのアプローチの自動化 ・予定調整等の定型業務の自動化 ・顧客条件に合わせた素早い情報収集 【AI】 【ヒューマン】 ・地域の最新情報提供 ・より高い次元での価格交渉 ・手厚いアフターフォロー 活用 提供
43.
リアルエステートテックに感度が高く、 AIを活用できる不動産仲介営業が 今後トップエージェントとなる。 チラシ配布 査定書作成 顧客とのメール 従来型の不動産仲介 情報収集 AIを取り入れた不動産仲介 顧客対応に集中 他の業務は全てAIがサポート
44.
今後もリブセンスはAIを活用し リアルエステートテックを推進します。
45.
ご清聴ありがとうございました。
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