泉款太 | 不動産×AI

創業エントリ書きました！ 「父親よりも早く、会社を立ててやる」 そんな子供っぽい想いでキャリアを歩んできましたが、先月起業しました。リクルート時代から準備してきましたが、それでも泥臭く動き回った創業1ヶ月目のリアルな記録です。 仲間も募集しています！

不動産会社のAI活用で、最初に見たいのは反響対応。 反響数はあるのに、初回返信、希望条件の確認、次回連絡が人によってバラつく会社は多い。 ここはAIで全部任せるより、問い合わせ直後の定型確認と優先度付けまでを半自動化するのが現実的。 希望エリア、予算、入居時期、連絡手段。この4つが揃うだけで、営業は追う順番を決めやすくなる。 AI活用の入口は、派手な自動接客より「今日誰に先に返すか」が見える状態を作ること。

間取りAIで難しいのは、きれいな画像を出すことだけではない。 旗竿地、不整形地、建蔽率、容積率、採光、動線。現場では「この土地ならこの間取りがよさそう」という判断が大量に入っている。 ここを飛ばして画像生成だけ試すと、見た目は面白いけど実務で使えない。 まずは1つの土地サンプルに絞り、どの条件でどんな修正が必要かを言語化する。 AIに任せる前に、人の判断基準をデータにする。この順番が大事な気がする。

どの業務に使えばいいか分からないという風にいただくケースは確かに多いです。ただ、弊社で不動産会社におけるユースケースをリストアップして一緒に作業すると、皆さん翌週から使えてたりします。AIで何をできるかのイメージが湧くかが非常に重要ですね。

不動産オーナー向けの営業は、いきなり提案すると身構えられやすい。 特に管理受託や売却相談は、相手が「営業される」と感じた瞬間に距離ができる。 だからLINEの匿名相談のように、営業前の接点を作る発想はかなり相性がいい。 相談内容、所有物件の悩み、管理会社への不満を先に拾えると、提案は売り込みではなく課題整理になる。 集客は広告を増やすだけでなく、相談しやすい入口を作ることでも変わる。

不動産会社へのAI提案で、大型開発をいきなり出すと止まりやすい。 理由はシンプルで、まだ予算も効果も見えていない段階で、80万円や100万円の判断は重い。 最初にやるべきことは、1業務だけに絞った小さな有償トライアル。 たとえば間取り図生成、反響整理、物件入稿のどれか一つ。成功条件も「時間削減」「確認しやすさ」「再利用できるか」まで絞る。 AI導入は大きく見せるより、小さく始めて横展開できる形にするほうが現場に残りやすい。

AI研修で一番時間を使うのは、意外と本題ではない。 アカウント、権限、OS差分、認証、ファイル共有。ここで詰まると、参加者はAIの便利さを試す前に疲れてしまう。 研修の品質は、資料の作り込みだけでは決まらない。 開始30分で全員が同じ画面まで進める準備が、満足度を大きく左右する。

在庫管理というと、バーコードや品番を読み取る仕組みを考えがち。 でも現場によっては、ラベルがない物品や、見た目で判断している備品が多い。 その場合、文字の読み取りだけでは運用に乗らない。 画像で物品を見分け、候補を出し、人が最後に確認する。 AI導入は、既存の管理方法に現場を合わせるより、現場の見分け方をどうシステムに移すかから考えたい。

@chieko_maai ありがとうございます！おっしゃる通りです。組の型が重要ですね。 今後ともよろしくお願いします！

@izukan01 泉さん 組みの型が決まっていないと、いくら人を増やしても管理コストだけが増えてしまいますよね！ フォロー失礼します！ 今後も仲良くしてもらえると嬉しいです！

入稿代行は、単に入力作業を肩代わりするだけだと安定しにくい。 元資料はどこに置くか。誰が確認するか。修正依頼はどこに戻すか。 この流れが曖昧なまま人だけ増やすと、確認の往復が残る。 AIや自動化を入れる価値は、作業を速くすることより、毎回迷わない運用の型を作るところにある。

買取再販のAI活用は、査定額をいきなり自動で出すより先にやることがある。 社長やベテランが何を見て買付判断しているのかを、まず言葉にすること。 駅距離、築年数、出口価格、リフォーム幅、近隣成約。判断材料はあるのに、頭の中だけにある会社は多い。 AIに任せる前に、チェックリストとスコアリングに落とす。 属人化した勘を否定するのではなく、若手でも同じ観点で検討できる状態にするのが第一歩。

@sarukun99 ご連絡ありがとうございます。DMさせていただきます！

@izukan01 タイミング合えば是非

6月は東京行く頻度増えそうです。「東京に行ったタイミングでお会いしましょう」と色んな方に伝えすぎて、お声がけが漏れてしまっている方いるかもなので、ご連絡いただけたら嬉しいです🙇

不動産AIというと、最初に査定や仕入れ判断を自動化したくなる。 ただ、金額判断は精度への期待が高く、間違えたときの影響も大きい。最初の導入テーマとしては重い。 一方で、物件登録、掲載更新、媒介報告、問い合わせ整理のような事務作業は、困りごとが見えやすく、人の確認も入れやすい。 まず毎週必ず発生する作業を半自動化し、現場に使われる状態を作る。 AI導入の入口は、一番派手な仕事ではなく、一番繰り返している仕事から選ぶほうが進みやすい。

@hiroguchi_IS ありがとうございます！全般にいえますね！定着させるためには、業務フローに落とし込むのが欠かせないと思ってます！

CRMやAIに限らず、DX全般に言えますね！ ツールを導入しても「結局Excelに戻る」ケースに少なくないですが、結局は業務フローに落とし込めなかったことが原因。まずは自社のフローを見直すことが第一歩です。実はそれによって業務を標準化できることも重要で、効率化や属人化の解消にも繋がっていきます。

不動産CRMは、画面がきれいでも業務の流れと合っていなければ使われなくなる。 物件を受け付ける。顧客に提案する。内見を調整する。商談が進む。成約後に記録を残す。 この流れのどこで誰が何を入力するのかが曖昧なまま、項目だけ増やすと現場の作業が重くなる。 先に決めるべきなのは、入力画面ではなく、次の行動を決めるために最低限必要な記録。 AIを載せる前に実務フローを整理する。CRMの定着はそこから決まる。

不動産営業では、最初に聞いた希望条件と、最終的に決まる物件が違うことがある。 駅やエリアを限定して探していた人が、通勤時間や価格の説明を受けて隣のエリアを選ぶ。広さを優先していた人が、管理状態を見て築浅を選ぶ。 こうした変化は、担当者の頭の中だけに残ると次の提案に活かしにくい。 最初の条件、提案した選択肢、条件が変わった理由、最終判断を記録しておく。 AI営業支援で価値が出るのは、検索条件に合う物件を出すことより、過去に条件が動いたパターンを次の商談で示せること。

米Frontgate Real Estateの事例、面白いのは広告費の少なさより「反響後の追客」を仕組み化した点。 工夫ポイントは、広告で取ったリードを営業任せにせず、AIが継続的にメッセージを送り続けたこと。最初の返信だけで終わらせず、検討状況に合わせて何度も接点を作り、温度が上がったタイミングで営業につなぐ。 なぜできたかというと、広告・リード管理・追客メッセージ・営業対応の役割が分かれていたから。広告は入口。AIはナーチャー。営業は商談化しそうな人を見る。この分担があるから、少ない広告費でも取りこぼしを減らせた。 日本の不動産でも真似できる部分は多い。SUUMOやHOME'Sの反響も、最初の1通は返せても、2回目以降で止まることが多い。本当は、ここに一番伸びしろがある。 真似すべきは、派手なAIではなく、 ・反響全件に初回返信を返す ・2日後、5日後、7日後も自動で追う ・条件変更や内見意欲を拾う ・温まったリードだけ営業に渡す という地味な追客設計。広告予算を増やす前に、取った反響をどれだけ追い切れているか。集客より先に、ナーチャー側を整える方が利益に近い気がする。

媒介物件の掲載が更新切れで落ちると、売主から見れば「預けた物件が出ていない」状態になる。 これは営業の提案力以前に、守るべき運用が抜けている問題。 掲載中の物件、更新期限、反響状況、次回確認日を一覧にして、期限前に確認対象だけ出す。 更新操作の全自動化より、落ちる前に担当者が気づけることのほうが先に価値になる。 不動産のAI活用は、新しい提案を増やすだけでなく、信用を落とす小さなミスを減らすところにも効く。

売買仲介で地味に時間がかかるのが、売主への媒介報告。 今週は問い合わせが何件あったか。どの掲載媒体から反響が来たか。次に価格や見せ方を変えるべきか。 報告そのものより、メールや管理画面を見て反響数を集め直す作業に時間がかかる。 まずは媒体から届く問い合わせ通知をまとめ、物件ごとの反響数と前週差分を下書きする。担当者は電話反響の補足と提案内容だけ確認する。 媒介報告のAI化は、売主への説明を任せるのではなく、説明に必要な数字を迷わず揃えるところから始める。