不動産業界は他の業界に比べて、AIの進出が遅いといわれているため、今のうちに導入できれば多くのメリットを享受できるかもしれません。不動産業界でAIを導入するメリット不動産業界にAIが導入されれば、どのような効果が期待できるのでしょうか。本章では不動産業界でAIを導入するメリットを3つ紹介します。新しいサービスが開発できるようになるAIを活用すれば、これまでになかったような先進的なサービスが開発できる可能性があります。その代表的な事例が「不動産査定AI」です。戸建てやマンションなどの不動産価格を瞬時に自動計算してくれるシステムのことです。一般的に不動産を売却する際は、複数の不動産会社に訪問査定を依頼するのですが不動産査定を利用すればこういった手間を省略できるのです。(不動産査定AIについては次章の「不動産業界におけるAIの活用領域」で詳しく紹介しています。)AIの力によって、このような新しいサービスが生まれつつあります。ちなみに不動産査定AIの他にも不動産仲介AIなども最近登場し、注目を集めています。今後よりAIが発展していけば、さらに業務が効率化されるシステムがリリースされるかもしれません。業務が効率化される不動産業界でAIが導入されると業務が効率化されます。不動産業界には「帯替え」と呼ばれるシンプルな作業にもかかわらず、積み重なれば工数が重くのしかかる作業があります。AIが導入されれば、こういった作業をAIに任せられるようになるため、業務が効率的になります。人間が作業を行うよりもAIに任せた方がミスも少ないため、工数が削減されるだけなくミスも削減されるのです。労働環境が改善される上述した「業務が効率化される」と関連していますが、不動産業界にAIが導入されることで、労働環境が改善されます。月間平均残業時間は64.8時間に登っています。これはコンサルや広告代理店、建築などについて第5位です。平均の残業時間が約65時間であれば、週5で働いている社員は毎日2.5時間ほど残業していることになります。このように労働時間が適正化されていない不動産業界ですが、この問題もAIが解決してくれるかもしれません。先ほども紹介したように最近では「帯替え」のような時間のかかる仕事が、AIで自動化されつつあります。そのため今後、より多くの業務が自動化されれば労働環境は改善されていくでしょう。不動産業界のAI導入に伴うデメリット前章で紹介したように不動産業界にAIが導入されたことで、労働環境が改善されたり、業務が効率化されたりします。AIの導入は良い側面ばかりではありません。そこで本章では、AI導入に伴うデメリットを2つ紹介します。従業員の仕事が奪われる詳しくは次章の「不動産業界におけるAIの活用領域」で紹介しますが、AIは不動産査定や不動産仲介、問い合わせ対応など様々な領域において活躍し始めています。不動産仲介業は、買い手と売り手の間を取り持つ仕事ですが、この役割を将来的にAIが完全に担うようになれば、仲介業者が手数料を取ることは難しくなるようです。人間よりもAIの方が取り扱える物件の量は膨大であるため、今後より技術が発展すれば、AIの方がその人にあったより良い物件を紹介できるようになるかもしれません。そのため、一部からは「このままAIが発展すれば、従業員の仕事が奪われるのではないか」と心配する声が上がっています。たしかにこのままAIの技術が進歩すれば、仕事がなくなるかもしれません。技術が発展してきても生き残る不動産になるためには、どういった対策を打てば良いのでしょうか。結論、人間にしかできない対応・物件紹介ができる不動産は、生き残るといわれています。家の価値は何も、場所や広さだけで決まるわけではありません。人間が持っている感情が決める「住み心地」なども家の価値に影響します。現状AIは、こういった人間の感情的な部分まで数値化できません。そのため、住み心地も踏まえた上でより良い物件を紹介できる不動産は、AIに負けることはないでしょう。このようにこれからはAIと差別化しなければ、簡単には生き残れない時代になるかもしれません。AIを使いこなす人材がいなければ活用できないどんなに魅力的なAIが開発されたとしても、それを使いこなせなければ意味がありません。不動産業界はデジタル化が遅れているといわれているため、社内にIT関連の知識を持っている人材が少ない可能性も考えられます。そのためAIを導入するために、ITに詳しい社員を採用したり、今いる社員にAIについての基礎知識を吸収させたりする手間が必要です。最近ではプログラミングの知識がなくても、AIが構築できるサービスも登場しているため、導入の手間をかけたくない方は、こういったサービスを利用するのも有効な手段でしょう。業務を効率化したり、労働環境を改善したりしているAIですが、具体的にはどういった領域において活躍しているのでしょうか。おけるAIの活用領域の一つ目は「不動産査定」です。AIが不動産を査定することで、戸建てやマンションなどの不動産価格を瞬時に自動計算できるようになりました。実際に最近では「マンションナビ」のような不動産AI査定サイトも登場しています。そもそも査定には「机上査定(不動産が不動産情報だけを見て査定を行うこと)」と「訪問査定(不動産会社が実際に物件を見て査定を行うこと)」の2種類があります。人間が不動産情報を見て査定を行う場合も、実際に物件を訪問して査定を行う場合も、ある程度の作業コストがかかっていました。不動産査定をAIが行えば、瞬時にこれまでの物件データや取引事例を計算して瞬時に価格が出せるようになるのです。そのため利用者は基本項目を入力するだけで、すぐに価格を確認できます。不動産AI査定は匿名で利用できるため、サービスを利用した後に営業電話がかかってくるような心配も必要ありません。このように不動産査定AIの登場は、従業員と利用者両者にとって大きなメリットがあります。領域においても、AIは活躍し出しています。一般的に不動産を売買する際は、買い手と売り手の間に不動産の仲介業者が入ることになります。最近ではAIが不動産仲介の役割を担い始めています。この不動産仲介AIが導入されるメリットは以下の通りです。・部屋を探しているユーザーが物件に関する質問を入力すれば、瞬時に回答してくれる(希望の部屋を紹介してくれる)・システム内で内見の申請もできるため、手間がかからない・データ管理も一括で行えばより強固なセキュリティの元、取引が行える・従業員の業務が削減されるこのように利用者側にも従業員側にも、さまざまなメリットがある不動産仲介AIなのです。不動産業界に限った話ではありませんが、企業には毎日多くの質問が寄せられます。この質問をAIのチャットボットが自動で回答してくれるようになれば、従業員が回答に時間を割く必要がなくなります。皆さんもサイトを閲覧している際に「質問はこちらから」などと記載されているポップアップに出会ったことがあるのではないでしょうか。これがチャットボットです。チャットボットを活用すれば、従業員の手間が減るだけでなく、利用者の質問に対して瞬時に回答できるようになるため顧客満足度も上昇します。このように不動産業界の問い合わせ対応においても、AIは活躍し始めています。最近では顧客管理の面でもAIが活躍しており、不動産業界に特化したツールも登場しはじめています。本ツールには、顧客情報をデータベースで共有・一括管理できる機能が備わっています。この他にも、帯替えを自動で行ってくれたり、紙の物件情報を読み取って自動でデータ化してくれたりと、業務効率化の側面も持っています。記事前半で紹介したように、不動産業界は残業時間が多い業界です。顧客管理がこれからさらに自動化されていけば、従業員の負担は減っていくでしょう。不動産業界でAIを有効に活用するためには?最近は不動産業界でもAIが活躍し始めています。すればAIの力を最大化できるのでしょうか。本章では、不動産業界でAIを有効活用するためのコツを2つ紹介します。AI活用の目的を定める一言に「不動産業界のAI活用」といっても、問い合わせ対応に関するAIや不動産査定AIなど、最近ではさまざまなAIが登場しています。そのためAIを活用しようと思っても目的が明確でなければ、どんなAIを導入すればいいのか決められません。顧客からの質問が多く回答に社員のリソースがとられているのであれば、問い合わせ対応に関するAIを導入すべきですし、査定の手間を省きたいのであれば、不動産査定AIを導入すべきでしょう。AIの導入にかかる費用は決して安いとはいえません。「競合他社が導入していたから、なんとなくその波に乗る」のではなくしっかりと目的を明確にして、その目的が達成できそうなAIを導入しなければ費用は回収できないでしょう。IT人材を育成・確保するせっかくAIを導入したとしても、AIに関する知識がなければ十分に使いこなすことは難しいでしょう。AIの導入が他の業界よりも遅れている不動産業界においては、ほとんどの企業にAIに詳しい人材はいないでしょう。そこで企業は、IT人材を育成する必要があります。自社内でITに詳しい人材を配置するメリットは以下の通りです。・AIシステムの一貫性が保てるようになる(故障した時にすぐに対応しやすい、など)・自社にあったシステムが構築される(自社のことをよく知っている人材が構築すれば)座学やOJTを通して自社内にIT人材を育成できれば、AIをさらに有効に活用できるようになるでしょう。プログラミング不要でAIが構築できる「MatrixFlow」MatrixFlowはプログラミングの知識が無い方でも、AIが構築できるプラットフォームです。アルゴリズムの開発は、ブロックをドラッグアンドドロップして、繋げるだけで実現します。ちなみに本ツールでは、データや作成したアルゴリズムの管理といった、AI構築関連の全ての工程を一元的に管理できます。この開発スキームは、業種・業界によらないため、開発を続けることで開発ノウハウがブロックとして蓄積されます。その組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に次々と蓄積されていくため、今後のAI開発においては、さらなる開発の効率化や費用の低減が期待できます。MatrixFlowでは不動産業界においても、AIを構築できます。気になる方はお気軽に、お問い合わせください。編集部Pickup記事ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。した課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。製造業におけるAI活用事例23選!各社の導入方法・例をご紹介ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。ディープラーニング(深層学習)とは?AI・機械学習との違いを簡単に解説ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。これらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。予測分析ツールおすすめ7選比較!AIで予測できること・無料ツールはある?将来の売上や株価を予測することができれば、ビジネスや投資において非常に有利に動けます。人の勘や経験に頼った予測には限界があり、正確な予測をすることは困難です。そこで、あらゆる業界で「予測分析ツール」が注目されています。予測分析ツールを使えば、膨大なデータを分析し、過去の傾向をもとに未来を予測できます。機械学習や人工知能を使った予測分析ツールを活用すれば、誤差を減らしてより高い精度で予測を行うことができます。本記事では、予測分析ツールでどんなことが予測できるのか、おすすめの予測分析ツールをご紹介します。AIやツールを使った予測に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。AI開発外注の費用相場・期間は?おすすめ開発会社を解説AIを開発したいと思った時にまずぶつかる壁は、「自社内で開発するか外注するか」です。社内に開発人材がいる場合もいない場合も、AI開発の外注は選択肢の1つとして考えられます。AI開発の外注にはメリット・デメリットがあるため、AI開発において重視する内容によって外注が最適かどうか変わってきます。本記事では、AI開発を外注しようか検討している方に向けて、AI開発の外注にかかるコストやメリット・デメリットを解説します。AI開発に強いおすすめの外注先もご紹介するので、開発会社選びの参考にしてみてください。AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。近年急速に進化しているAI(人工知能)。AIを活用すれば、今まで大量の人と時間を投下していた業務も効率よく精度高く遂行できます。人と同じような動きができるためすごい存在に思えるAIですが、プログラミングを学べば初心者でも開発が可能です。本記事では、プログラミングをしてAIを開発する方法やAI開発におすすめのプログラミング言語をご紹介します。Learning)とは、コンピューター(Machine)が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。本記事では、機械学習(ML)の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。データドリブン経営とは?成功事例からわかる必要性・メリット解説ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。データを部分的にしか活用できていない、人によってデータ活用のレベルが異なる企業が多いのではないでしょうか。反対に、データを活用しようと意気込んで収集した結果、膨大なデータを持て余している場合も見受けられます。このように、データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。AIやExcelを活用したコールセンターの入電数予測の方法コールセンターにおけるコール予測(呼量予測、forecaster)とは、お客様からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、コミュニケーターの人件費です。コミュニケーターは顧客からの入電に応じてオペレーションの対応をするため、実際の入電数よりも多くのコミュニケーターを配置すると、対応がなく待ち状態のコミュニケーターが増えて、不要な人件費の増加に繋がります。逆に配置人数が少ないと呼び出し中でつながらないなどのクレームの要因になりかねません。適正な人員をコンタクトセンターに配置することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行っていることが理想です。今回は、Excelを活用したコール予測、AI(人工知能)による機械学習を用いた時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。