実施時期: 2019年12月|2026.05.19 最終更新
膨大な過去の取引データをAIに学習させ、マンションの査定価格を高精度に即時算出
企業規模: 1,000人以上
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 過去の取引データを活用して適正な査定価格を算出したい
- 顧客への情報提供スピードを上げて満足度を高めたい
- 査定業務の精度を向上させ、信頼性を確保したい
プロジェクト概要
背景・目的
三井不動産リアルティは、顧客が将来の住み替えを検討する際、売却活動や物件選びをスムーズに始められるよう、ウェブサイト上でマンションの推定成約価格を確認できるサービスを提供していました。しかし、顧客により信頼性の高い情報を提供するためには、査定精度のさらなる向上が求められていました。そこで、同社が保有する膨大な取引データを活用し、より高精度な推定アルゴリズムを構築するため、AI技術の導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
三井不動産リアルティは、株式会社エクサウィザーズと共同で「リハウスAI査定」を開発しました。このシステムは、三井不動産リアルティが長年蓄積してきた膨大な成約事例のデータをAIに学習させることで構築されています。具体的には、マンションの立地や建物のグレード、階数、部屋の向きといった住戸ごとの詳細な特徴をAIが総合的に分析し、推定成約価格を即時に算出する仕組みを採用しています。顧客がウェブサイト上でマンション名と部屋番号を入力するだけで、専用ページに査定価格や周辺での購入検討者数などの情報が自動的に提示される機能を実装しました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
顧客対応の効率化
対応時間・リードタイムの短縮
品質・安全性向上
推進したこと
新サービス・製品開発
既存システムとのAI連携
新たなAIアルゴリズムの導入により、査定精度の飛躍的な向上が実現しました。実証実験において、機械学習による推定成約価格と実際の成約価格との誤差率の中央値（MER）は、首都圏1都4県で4.89%、全国エリアでも5.34%という極めて高水準な精度を達成しています。また、対応エリアも拡大し、全国18都道府県にわたる約30,000棟のマンションを対象とした推定成約価格の算出が可能となりました。これにより、顧客に対してより正確で透明性の高い情報提供が実現しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
営業
提案書・見積作成支援
顧客対応・サポート
顧客向けWebサービス
不動産
物件価格査定
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習・統計モデル（数値データからの予測・分析）
連携ツール
チャットツール・UI（画面）連携
専用Webアプリ・業務システム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、自社に蓄積された膨大な成約データをAIの学習にフル活用し、査定アルゴリズムを根本から刷新した点にあります。このアプローチは、中古車販売やリユース品の査定など、過去の取引データに基づく価格算出が求められる他業種にも応用できるでしょう。導入にあたっては、AIの予測精度を担保するために、質の高いデータを継続的に収集・更新する仕組みづくりが重要となります。自社のデータ資産を活かしたサービス向上を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社エクサウィザーズ
AIを利活用したサービス開発による産業革新と社会課題の解決
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三井不動産リアルティ株式会社
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