IT化の遅れた不動産業界におけるDX推進の事例紹介と企業からみた中高生向けデータサイエンス教育への期待

AI Strategy Center General Manager
電気通信大学 客員准教授
滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー
橋本 武彦

2023.3.19

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Contents
P02

自己紹介/会社紹介

P05

不動産業界の課題とDX推進事例

P17

企業からみた中高生向けデータサイエンス教育への期待

P28

まとめ自己紹介
2019/11/23@電通大 研究室

2021/05/26@新丸子自宅

氏名

橋本 武彦（はしもと たけひこ）

所属

GA technologies AI Strategy Center General Manager
電気通信大学 客員准教授
滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー
国土交通省 不動産IDルール検討会 構成員（令和 3年度）

キャリアサマリ•Sier（エンジニア5年/研究員2年） ⇒ 調査会社（リサーチャー 3年）⇒ ブレインパッド（シニアデータサイエンティスト 9年）を経て2017
年4月から現職にて AISCの立ち上げに参画（当初は新卒含め 3名）•

データサイエンティスト協会（元事務局長）やデータサイエンティス
ト育成の新規事業の立ち上げ•

電通大、滋賀大、立正大、慶應 SFC、早稲田大、立教大など大学や官公庁での講義や講演・執筆など

E-Mailt_hashimoto@ga-tech.co.jp

Socialｱｶｳﾝ
ﾄhttps://www.facebook.com/hashimoto.takehikko

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会社紹介
設立年月日

2013年 3月

資本金72億3879万8466円 *2022年10月末時点

代表取締役

樋口龍
• ネット不動産マーケットプレイス「RENOSY」の開発・運営

事業内容• SaaS型のBtoB PropTechプロダクトの開発● 2013年創業。不動産をはじめ、様々な産業のビジネス変革に取り組むテック企業

従業員967人 *2022年10月末時点、グループ会社を含む● IT化の遅れた業界全体のDXへの貢献を視野（DX銘柄 2020,2021,2022）● 2017/4にAI Strategy Center設立（業界初）
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自己紹介/会社紹介

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不動産業界の課題とDX推進事例

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企業からみた中高生向けデータサイエンス教育への期待

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まとめ不動産業界の市場規模

43● 不動産業の国内総生産（GNP） 約● 国内の不動産事業者数

12兆円

万社

出典：インフォグラフィックで読み解く、時代がReTechを求める理由
https://newspicks.com/news/3186786/body/ 6

不動産業界の課題

情報の非対称性

IT化の遅れ（消費者の課題）（不動産業者の課題）● 高額商材ゆえに経験機会が少ない● 紙・FAXが現役（≒低い生産性）≒消費者に知見がたまりにくい● 大半が零細企業でIT投資力不足● 情報やデータの整備や公開が十分● 高齢化が進みITリテラシーが低いでない7

不動産業界の課題への挑戦（DX推進の事例（過去分含む））

情報の非対称性

IT化の遅れ（消費者の課題）（不動産業者の課題）
課題解消に向けた取組例②査定業務の透明化（Machine learning）①仕入れ業務の DX（Image processing）③居住エリア選定時の 最適経路探索の活用（GraphDB）④リノベーション設計支援の研究（Deep learning）

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Demo：販売図面の自動読取り

9背景：AI Strategy Center● GA technologies Group 16社の研究開発組織● ミッションは「先進技術により事業に貢献する組織 」● バックグラウンドや国籍が多様なメンバが研究成果を業務に反映○ 全17名中新卒からの生え抜きが 10名、6名が外国籍 *2023/03時点

研究領域

プロトタイプ ※TechLab

プロダクト

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背景：ビジネスモデル
不動産業の業務プロセスを革新、省力化と高生産性を実現
テクノロジーを活用したデットを抱えないビジネスモデル
効率良い集客投資しやすい物件の提案

購入しやすい価格帯
空室リスクの低い物件の仕入れ
情報獲得

短期間のマッチング

3,000 件／月

10,000 件／月
優良物件

×3.0% 件／月
売主

反響獲得

物件販売

自社開発
仕入業務支援システム

自社開発
プレゼンテーションシステム

優良顧客

買主
*上記数値は2020年時点

11背景：不動産業界のデータ（≠ Bigdata）

商品特性に起因● 同一の物件は存在しない● 超高額商品ゆえに、取引回数が少ない（= データ量が少ない）

業界特性に起因● 電話・Fax主体のため、やり取りのデータが残りにくい● 内見などのリアルが介在するため、行動のデータが残りにくい12

仕入れ業務のDX：物件仕入れの効率化 *2017年時点【背景】仕入れ担当者に毎月数千枚の紙・ FAXが届く（大半ゴミ箱へ）【課題】データが蓄積されない & 仕入れ基準が担当ごとにバラバラ &チラシレイアウトがバラバラ【対応】画像認識 + 機械学習によるレコメンドと運用フォローの連携
InProcessing
機械学習

＋

運用

過去の販売データを学習
し、早期販売を予測して、担当者にレコメンド
担当は3%の◎から対応

PDFを自動読込（OCR） ※着色
マンション名、住所
賃料、修繕費、管理費、等

Out
推定賃料
契約書自動作成（RPA）

読取精度が100%ではないため運用対応が必須

添付ﾌｧｲﾙ判別（ﾁﾗｼ/契約書）
等
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SUPPLIER by RENOSY *2022年時点
RENOSY投資する
テクノロジー活用

AIを活用した仕入れ

ベテランの勘をAIで不動産仕入れを効率化

SUPPLIER by RENOSYは、AIによる不動産広告(マイソク)の自動読み取り、物件スコアリングとレコメンド、契約書の自動作成など、不動産仕入れ業務を自動化する業務支援システムです。
不動産の仕入れ業務にかかる時間を従来の1/3に短縮し、担当者の経験値に依存しない不動産仕入れを実現します。
また、本システムの活用により、当社の物件を仕入れてから販売するまでの期間（在庫回転期間）は、業界平均の1/2のスピードである約11日/回となっています（※1）。
（※1）自社調べによる同業他社の平均は約265日（2022年4月末時点）となっています。

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成功要因の考察：①Prototypingによる迅速な軌道修正● 研究を軸に企画 /開発に主体的に関わり提案＆フィードバックからの軌道修正を繰り返す○ 上記の実現には ”エンジニアリング力（開発の技術力） ”が必須

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成功要因の考察：②ビジネス側へのRESPECTとSUPPORTRESPECTSUPPORT● （前提）感謝の気持ち● リアル側と距離を近づける（物理/心理）● 今までの仕事のやり方を過度に否定● 業務フロー全体を考慮し、変更は少なくしない。経緯や理由をきちんと伺う● 勘と経験は貴重（KDD ⇒ KDD+D）● ビジネスへの影響も最小限に抑える● 繰り返し啓発 ＆ トレーニング● まずはSmall Start & Quick-Win
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自己紹介/会社紹介

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不動産業界の課題とDX推進事例

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企業からみた中高生向けデータサイエンス教育への期待

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まとめ中高生向けデータサイエンス教育への期待

大いに期待しています！

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中高生向けデータサイエンス教育への期待

なぜなら素晴らしい例を知っているから

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①AISCメンバ

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②富山国際大学付属高等学校 メディア・テクノロジー部

21
出典： https://storage.googleapis.com/media-technology/2019-5-17.pdf

③新しい中高の学習指導要領● 世の中の反応は２つ○

賞賛＆羨望○（自身の戒め）危機感

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出典：旺文社 教育情報センター https://eic.obunsha.co.jp/pdf/educational_info/2022/0426_1.pdf

正直十分と思ってますが、もし少しだけ一個人としての意見が許されるなら（エンジニアリングまでを含めた）問題解決への応用機会のさらなる増加

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求められる人材像 *私見 OldVer● (データから)問題解決できる人材● ①問題解決プロセスの習得○ PPDACサイクルと課題設定● ②実践(論よりRun)○ 研究、授業の課題○ kaggleなどのコンペサイト*資料：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所「センサス＠スクール パンフレット」 http://census.ism.ac.jp/cas/24求められる人材像 *私見 2023Ver＋α

プロトタイプ ※TechLab● （問題解決手段を形にできる）エンジニアリング力○ 不動産業界（≒DX界隈）ではデータ収集や検証などあらゆる場面で必要25

2023年になっての振り返り *橋本の半径５Mの独断と偏見のトレンド● ブーム（バブル）○ Bigdata、DataScientsit、IoT、RPA、AI、DX● 名称の変遷（役割の細分化）○ 分析官/アナリスト ⇒ データサイエンティスト ⇒データアナリスト / AI・機械学習エンジニア / データエンジニア● IT・Toolの進化○ SPSS/SAS ⇒ R ⇒ Python○ AWS/GCP/Azure○ AutoML・DataRobot / RPA、ローコード・ノーコード● 分析業務の形態変化○ 分析結果レポート ⇒ プロトタイプ（少なくともAPI）26

2023年になっての振り返り *橋本の半径５Mの独断と偏見のトレンド● データの民主化の流れ○ データ活用のプラットフォーム（オンプレ ⇒ クラウド化）○ 経営の意思決定 ⇒ 顧客/現場の意思決定（DX）○ DX推進にはデータマネジメントが必須■ データセントリック● 基盤モデルの活用（≠モデル作成）？
○ 画像生成系AIやGPT4
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自己紹介/会社紹介

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不動産業界の課題とDX推進事例

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企業からみた中高生向けデータサイエンス教育への期待

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まとめ本日、お伝えしたかったこと● 産業界の一員として中高生向けのデータサイエンス教育にはとても期待しています！
● 不動産業界のようなテクノロジー化が遅れた業界でのDX推進では プロトタイプのアプローチが有効（エンジニアリング力が必須）● 自身の失敗を踏まえ、＋αとして意見が許されるなら、エンジニアリングまで含めた問題解決機会のさらなる創出があるともっともっと楽しみです！
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