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土地総合研究 2024年夏号

特集 土地・空間マネジメントのためのデジタルインフラの整備の進め方 

商業用不動産デジタルインフラの構築に向けた技術と取り組み株式会社 estie 代表取締役  平井 瑛ひらい えい．はじめに

本稿では、株式会社 HVWLH（エスティ）が実際

 年代以降、様々な産業をソフトウェアが飲に開発した技術の解説を通じて、奥深い不動産業

み込む中、不動産業界はその波から確実に取り残界のデータ構築、デジタル化の一端を紹介したい。
されているように見える。もっとも、不動産業界は世界で最も大きなハードウェア産業であり、そ．株式会社HVWLHの事業のデジタル化には大きな困難を伴うことは想像に株式会社 HVWLH は  年  月に創業した不動難くない。その困難の大きな部分は、間違いなく産テック企業であり、日本最大級のオフィスビル基礎的なデータ整備の問題に起因する。

データ分析基盤である「HVWLHマーケット調査※」

巨大で複雑な構造物である不動産は、ハードウをはじめとして、物流施設のデータ基盤を提供すェアとしての性質だけではなく、より抽象度の高る「HVWLH物流リサーチ※」など、複数の不動産い性質を持っている。分筆された多数の土地の上データサービスを提供している。当社のデータをにまたがって所在し、それらの土地には借地権、活用する顧客は、東急不動産や野村不動産といっ所有権などの関係が入り乱れる。建物自体の権利た大手不動産デベロッパーや、.-5 マネジメント関係も共有、準共有、区分所有など多岐に渡り、といった大手-5(,7 の運用会社のおよそ 割にの利用者としてのテナントも契約形態は普通借家、ぼり、そのほかにも金融機関など多くのユーザー定期借家など様々である。もちろん、設備や権利に活用されている。

といったストック情報に加え、さらに資産としてオフィスや物流施設といった、所謂商業用不動のオペレーショナルな性質からくるフロー情報も産業界では、古くから電話や対面商談での会話を多く持つ。空室に対して入居者がどのような条件中心とした情報交換を行い、そこで得た非公式なで募集されて、どんな顧客候補と商談を重ねてい情報に立脚して投資や運用の意思決定を行うことるのか、工事の予定はいつで、キャッシュフローが一般的であった。しかし近年、空室率の悪化やをどれくらい生んでいるのか。

急激な新規賃料の調整を背景として、リアルタイ

こういった様々な顔を持つ不動産を一意にデジムで網羅的なデータを収集し、賃料設定の継続的タルデータとして扱い、さらに時系列変化にも耐改善による収益最大化を模索する動きが広まりつえうるデータ構造を構築するためには、深い業界つある。

知見と、ソフトウェア技術への精通が求められることは想像に難くない。

 年  月にリリースした「HVWLHマーケット調査」は、日本全国  万棟のオフィスビル情報に

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図 ：HVWLHマーケット調査（HVWLH 作成）


図 ：HVWLH物流リサーチ（HVWLH 作成）
加えて、日次で更新される  件の空室情報、区に所在する賃貸オフィスビル  棟のうち、東京・神奈川・大阪・愛知・福岡の主要エリアに規模の大小を問わず ％の物件について具体おけるオフィス入居テナント情報を提供している。

的な賃料のデータを備えていた。インターネット

また、特筆すべきはその賃料情報にある。都心 

上で取得できる賃料情報は「未定」や「相談」が

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多く、賃料開示率が約 ％程度であったことをテムである。当社は顧客の物件取得の検討に際し考えると、「HVWLHマーケット調査」の賃料データて活用される「HVWLH案件管理」と国土交通省のの網羅性が確認できる（ 年の当社調査によ公表する国土数値情報を連携することで、不動産る）。

会社のデューデリジェンス業務の効率化を進めて 年  月にリリースをした「HVWLH所有者いる※。

リサーチ（旧名：HVWLH物件売買）※」において

 年  月末現在、当社の扱う不動産データはは、登記簿情報を大規模にデータベース化するこオフィス、物流施設等と多岐にわたり、土地建物とによって、物件ごとの所有権の移転履歴や、事の住所やスペックといった情報だけではなく、所業者ごとのポートフォリオ入れ替え履歴などが相有権や賃料などの動的な情報を搭載した日本最大互にリンクした状態で検索可能となっている。

級のデータ基盤となっている。これらのデータを 年  月には「HVWLH物流リサーチ」にて物流

日次で更新するのは約  名のデータエンジニア

施設データの提供を開始し、本製品は大和ハウスが構築した巨大なデータパイプラインの仕組みで工業や三菱商事都市開発といった物流不動産大手ある。次章以降では、不動産データを扱う上でのに活用されている。

課題に触れつつ、当社がどのような技術を用いて当社は先述のような非公開情報を扱うだけでな効率的かつ高度なデータ管理の自動化を実現してく、ユーザーのニーズに応じて公的データと結びいるのかについて触れたい。

つけることを通じて価値を増大している。 年

 月  日、国土交通省の発表した「不動産情報ラ

．不動産データを扱う上での課題※

イブラリ 」は、同  月  日  時時点でページ不動産データを扱う上で最も難しいのが、同一ビュー数が  万件を超える公的な不動産情報基性の判定である。一つの不動産には複数のオーナ※盤である 。このライブラリには、周辺施設情報、ー、管理会社、仲介会社などが関わり、それらがハザード情報、都市計画情報、価格情報、地形、自社独自の方法で情報の管理を行なっている。そ人口といったデータが網羅され、$3,（$SSOLFDWLRQの中には手書きの情報や、略称などを含めて、同3URJUDPPLQJ,QWHUIDFH）による連携も可能なシス

じ情報が異なるフォーマットで保存されているこ
図 ：HVWLH 案件管理とオープンデータの連携リリース（HVWLH 作成）

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73とが常であり、マスターデータを構築するための飯事である。これら「&50 上のメモ」「3') 形式の統一的なキーが存在しない。

30 レポート」をリーシングに活かしたいところだ

この課題に対するアプローチとして最も有名なが、構造化されていないため機械的に判別したり、のが、国土交通省などが主導する「不動産 ,'」の示唆を導き出したりすることは困難である。現在取り組みである。日本全国に所在する土地や建物は人間がその役割を担っているが、運用物件数がに一意の ,' を割り振ることで、オープンデータと増えれば、同じ分析クオリティを維持することはクローズデータの結合が可能となり、不動産分野不可能となる。

における '; が飛躍的に進展し、データに基づく効これら「同一性判定」および「非構造化データ」

率的なビジネス展開・行政政策の実施が期待されといった課題が複合的に絡み合う現実では、不動※ている 。

産データを扱う場合は人間がマニュアル作業をしまた、不動産データを扱う上でのもう一つの課て判断することが唯一解となってしまう。他の産題は、非構造化データの取り扱いである。非構造業で起きているような、大規模データを機械的に化データとは事前に整形されずに元の形式のまま統合し、$, に学習させることで新たな示唆を得る

保存されているものであり、機械が読み取ったりといった業務は、不動産事業者にとっては大変骨分析をしたりすることが困難な情報である。の折れる仕事となる。

例えば、あるオフィスビルの管理会社が空室のこのように、不動産業界の '; を阻害する要因とリーシングを行っている場面を想定する。担当者

して基盤データの整備というハードルが存在するが見込み顧客との打ち合わせでヒアリングした情が、当社はいかにしてその課題を解決し、顧客に報を、自然言語で &50 に入力する。それを別の担データ提供を行っているのか。次章においてその当者が閲覧しながら 30 レポートを作成し、3') 化取り組みの一端を紹介したい。

して運用会社に送付を行うといった場面は日常茶図 ：国土交通省「不動産 ,' を起点とした情報連携がもたらす社会」

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．HVWLHのデータ構築技術

当社では、様々なデータソースから自動連携され 統合建物データ基盤る情報の同一性判定を毎日自動で行うことで、日まず「同一性判定」について、様々な顧客業務本最大級の不動産データベースを日次更新するこやアセットタイプごとに複数のサービスを提供しとが可能となっている。その一つの成果が統合建ている当社の取り組みについて紹介する。例えば

物データ基盤の構築である。

「HVWLHマーケット調査」で提供しているオフィ物件名や住所だけではなく、その他様々な物件ス賃料データを、「HVWLH所有者リサーチ」で活用に付与された情報をキーとすることで、複数物件したいと考えた際、簡単に連携することはできなの中から同一のものを抽出して紐付けることを可い。もし両プロダクトがそれぞれ建物データを構能としている。またこれらは物件だけでなく、と築していた場合、どのようにして同一性の判定をある物件の中でフロアが空室募集に出れば、他デ行うべきであるか。

ータソースの空室データと照合することで漏れな

例えば、「田中ビル」「タナカビル」「7DQDND

くダブりのないマクロな募集状況がデータ化でき%XLOGLQJ」は全て同じ物件である可能性がある。

る。この技術により、一部のポータル等で課題と同じように、「東京都 ;; 区 <<」「東京都 ;;なっている重複募集を解決できる可能性がある。

区 << 二丁目」「東京都 ;; 区 << 丁目  番 

このように当社が開発した同一性判定ロジックに号」も同じ物件かもしれない。これらはシンプルよって作成した HVWLH 独自の統合建物はいわばだが、現実には同じ住居表示にたくさんの異なる「HVWLH 版不動産 ,'」というべきものであり、当物件が所在していたり、同じ丁目に「田中ビル」社の不動産データ基盤の技術的基礎となっている。

が  棟存在していたりすることもよくある。これ

統合建物と外部データの紐付け精度は高く、らを同一物件とそうではない物件として、機械的-5(,7 物件を対象とした紐付け試験を行ったとに判別することが不動産データ活用の一丁目一番

ころ、誤った紐付けとなってしまったものはオフ地である。

ィス物件で ％（ 件）、住宅物件で ％図 ：統合建物データイメージ（HVWLH 作成）

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図 ：登記簿イメージ（HVWLH 作成）

図 ：HVWLH 所有者リサーチ（HVWLH 作成）（ 件）に過ぎなかった。
それぞれ ％、 非構造化データの自動構造化

％は完全自動で正しい紐付けが行われ、残り次に「非構造化データ」を自動で構造化する当は自動でいくつかの選択肢が提示され、目検で同社技術の一例を紹介したい。
不動産業界において、一判定を行うことができた。

手書きのメモや 3') 化された物件概要書など、非76

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構造化データが巷に溢れていることは先述の通りが行った「大規模言語モデルを用いた物件概要書である。中でも多くの事業者にとって馴染み深い（マイソク）3') からの情報抽出」という研究でのが登記情報ではないだろうか。

は、不動産業界で流通している物件情報が記載さ不動産登記は広く一般に請求・取得ができる不れた 3') から情報を効率的に抽出するために、大動産情報の宝庫である。しかし 3') 形式で提供さ規模言語モデル（//0）と 2&5（光学文字認識）をれるそれは、個別物件についての情報として価値組み合わせた手法やマルチモーダル //0 によるがあるものであったとしても、構造化されたデー(QGWR(QG の情報抽出手法を検討し、その効果のタとして検索可能な形で提供したり、他のデータ測定および評価を実施した。と紐づけたりするには、多くの場合人手を介したデータ打ち込みなどが必要不可欠である。

実際の物件概要書 3') を用いて評価を行った結果、2&5//0 の手法は全て手作業の場合より約

当社は  年  月に取得した特許技術により％の時間を削減することができた。本研究は、この問題を解決している。登記情報を機械が読み不動産情報の抽出作業の効率化と精度向上に大き取り、HVWLH のマスターデータベースに自動で紐く貢献する手法を提案しており、実際の業務に適付け、「HVWLH所有者リサーチ」を契約するユーザ用可能であることを示している※。

ーが物件軸で所有権異動履歴を検索するだけでなく、オーナー軸で物件の売買履歴を検索するなどの逆引きが可能となっている。

．おわりに
本稿では、不動産業界のデジタル化にあたって人間が登記簿を閲覧しながら手作業で情報を入必要不可欠となるデータ構築技術について、株式力する手間は既に不要となり、HVWLH の開発した会社 HVWLH にて実際に開発し、実用化している手技術によって自動の紐付けを行うことが可能であ法について紹介を行った。ハードウェアとしてのる。一部の顧客企業では、過去に取得したまま死土地建物を適切にデジタルデータとして扱うこと蔵する登記簿を大規模にデータベース化しなおすは、日本の都市・地域の進化、ひいては不動産業ために当社技術を活用するなど、まさに社内に眠界の更なる発展のために避けては通れない。

るデータ油田を掘り起こす活動が可能となってい三井不動産、三菱地所などがスポンサーとなりる。

 年  月  日に当社が主催した「不動産 '; カ 不動産データにおける生成 $, の活用ンファレンス 」において、多くの不動産事業最後に紹介する取り組みが、不動産データ抽出者や不動産テックが業界の革新に向けて新たな取にあたっての生成 $, の活用である。例えば、当社り組みに着手していることが確認できた。
一方で、

図 ：抽出手法の違いによる抽出情報の精度検証結果（HVWLH 作成）

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全てが順風満帆ではなく多くの課題が残されていることも明らかになった。今後も、行政、産業界、アカデミアが一体となって不動産業界の課題解決に取り組み、より一層のデータ活用を通じたデジ
タルトランスフォーメーションが実現されるよう、当社としても技術開発を進めていきたい。
参考文献
※

KWWSVZZZHVWLHMSSURGXFWVUHVHDUFK※KWWSVZZZHVWLHMSSURGXFWVORJLVWLFVUHVHDU

FK
※

KWWSVSUWLPHVMSPDLQKWPOUGS

KWPO※

国土交通省不動産情報ライブラリKWWSVZZZUHLQIROLEPOLWJRMS※国土交通省不動産,'を起点とした情報連携がもた

らす社会KWWSVZZZPOLWJRMSWRFKLBIXGRXVDQBNHQVHWVXJ\RFRQWHQWSGI※

KWWSVSUWLPHVMSPDLQKWPOUGSKWPO※

国土交通省不動産,'の  年度の検討内容についてKWWSVZZZPOLWJRMSWRFKLBIXGRXVDQBNHQVHWVXJ\RFRQWHQWSGI※

HVWLH大規模言語モデルを用いたマイソク3')からの情報抽出KWWSVZZZDQOSMSSURFHHGLQJVDQQ
XDOBPHHWLQJSGIBGLU3SGI77