社内用AIチャットと意思決定支援AIという方向で進めてみようか…
問 横浜市内で不動産管理会社Aを経営する代表取締役Bは、AIの業務実装によって数値化可能な業務効率化を達成したよその業界の事業者の話を聞き、AIに対する漠然とした興味を抱いた。しかし、A社内にAIに詳しい人材はなく、また、2020年以来のコロナ禍のもとで進展した社会のオンライン化の流れのもとで、ITANDIの導入その他のオンライン施策はうってきたつもりであるため、AIによる生産性向上に懐疑的な見方も併有している。とはいえ、将来的な可能性を探る意味で、横浜元町の特定行政書士Sの事務所を訪問して話を聞いてみることにした。
以下の文章中の空欄に語句群から適切な語句を入れると、不動産管理会社AにおけるDXのあり方についてのBとSの秘書Hの会話となる。3番目の空欄に入る語句と10番目の空欄に入る語句の使用回数の和として正しいものはどれか。
H： お待たせしました！ B社長！ Sは急用ができて関内におりますが、代わりに、わたくしHが担当させていただきます！
B： おぉ、Hさん、よろしくお願いします。最近、AIの業務実装が流行っているらしいんで、不動産業界としても何かできることがないかなと思って本日うかがいました。ただ、正直申しまして、最近の「AIブーム」を冷めた目で眺めている部分もありまして、「AI活用か、死か？」みたいな記事も配信されてくる。でも、うちは既にITANDIで物件登録できるようにしてあるし、客付け業者さんもITANDIの物件情報に多少お化粧してSUUMOとかアットホームとかHome'sとかに載せてくれる。お客様がSUUMOとかの画面上で内見予約をクリックすれば、【 】にメールが飛ぶようになっていて、【 】の営業スタッフはITANDIのシステムからうちに内見予約を入れれば鍵の場所等も自動応答できるようになっている。これ以上、何をAIにやらせるっていうんです？ 【 】だって【 】の独占業務だ。AIアバターに喋らせるわけにもいかないだろう？
H： おっしゃる通りです！ たとえAIの技術が超絶進化したとしても、宅建業法という法規制がある以上、【 】や【 】書･契約書への記名は【 】の独占業務であり続けます！ では、物件紹介サイトに公開する際の刺さる【 】の生成なんていかがですか？
B： ……刺さる【 】？
H： はい。たとえば、客付け業者さんが物件情報をSUUMO等に掲載する際、「日当たり良好」みたいな定型文で埋もれてませんか？ 【 】を実装すれば、その物件の周辺環境や過去の成約傾向を分析して、読んだ人が思わず内見ボタンを押したくなるような刺さる【 】を、各サイトの特性に合わせて自動生成することもできるんです！ 【 】はその際の手足になります。
B： なるほど…確かに、反響は多少良くなるかもしれないが……ただ、お客さんが契約を決めるきっかけは後工程にあるだろうから、物件の検討のきっかけにすぎない募集図面に多くのリソースを割くのはどうなのかな？ 【 】がどう考えるかはわからないけど。
H： そうですね……ちょっとAIのキラキラした側面に寄りすぎてしまいました。契約を勝ち取るには、募集図面よりも、その後の内見でのフィーリングとか、お客様のご不安を解消する方向での営業さんたちの親身な対応ですもんね。
B：私としてはね、AIを導入することによって、【 】も含めた業界全体の売上につながるとか、従業員らの負担軽減につながるとか、そういった効果が期待できるなら前向きに検討したいんですよ。でも、具体的に見ていくと、AIの実装にこだわるよりも、不動産業に特化した既存のSaaSで足りる、むしろ、積極的にSaaSを選ぶべきという部分も多いと思うんだ。決してAIの実装自体が目的化してはならないだろうからね。
H：おっしゃるとおりです！ 先日、AIを導入した事業者のうち、実際に成果が認められた事業者はわずか5％にとどまるというニュースもありました。Sも、先日出席したイベントで、AI技術の急速な進化によって、2年前であれば数百万円かけて数ヵ月を要したことが、今では社内で数時間でできるようになったという発言を聞いたそうですよ。
B：ほぅ…従業員の満足度にもつながるだろうから、この投資は失敗したくないね。SUUMO等を見たお客さんの相当数が、今後も【 】の実店舗を訪問することになるだろう。その場合、従前どおり、【 】の営業スタッフが対応にあたることになる。【 】をAIで代替するわけにはいかないが、【 】書とか契約書のペーパーレス化と【 】の仕組みについては、うちはITANDIで実装済みです。ただ、業界全体で言えば、【 】が紙の【 】書等を自前で準備して【 】に郵送して、【 】において書面を完成させて【 】を行ったうえで、【 】の指示どおり必要書類を返送するという流れが多いよ。うちだけでどうにかなる話じゃないし、【 】でITANDIの利用を前提とした業務フローを超える生産性を実現できるかについても、どうなんだろう？
H：そうですね……業界の商慣習もあるでしょうし……。では、御社の【 】にAIチャットボットを導入するというプランはいかがですか？ 【 】を担当するベテランスタッフの負担が軽減され、本来の役割に集中しやすくなります！
B：あ～、それはいいかもしれないね。
H：やり方としては、御社の業務マニュアルとか社内FAQ、過去のトラブル対応履歴等を機械学習に適した形に【 】したうえで、既存のAIモデルを【 】して御社の業務に特化したAIモデルを実装するという方法もありますが、社内で簡易的に利用するという前提であれば、機械学習をすることなく、御社のFAQ等をAIモデルに参照させつつ回答させる【 】という方法もあり得ます。場合によっては、たとえば、ChatGPTのカスタムGPTとか、GeminiのGemの活用によっても一定の効果をあげられるかもしれません！ ベテランスタッフさんが、新人さんから質問を受けるたびに自分の作業を中断するというシーンを減らすことが期待できます！
B：なるほど、うちはAIはよくわからんから、最初は小さく始めてみるのがいいかもね。
H：はい！ あと、御社は【 】のお立場から、案件が【 】の手を離れた後の入居者対応にあたることになりますが、過去の対応履歴を追加学習させるか、参照できるようにしたAIチャットボットを用意しておけば、たとえ御社の営業時間外であっても、入居者からの質問にAIチャットボットが回答してくれます！
B：なるほど。それも小さく始められそうだな。わかりました、専務と相談してみます。
H：はい！
B：ところで……。実は、私が一番気になっているのが、契約期間中の修繕や退去時の敷金精算なんです。【 】の判断が担当者によってバラバラで、後から入居者と揉めることも多い。たとえば、過去の【 】履歴とか精算データをAIに機械学習させて、うちの判断基準を理解した【 】みたいなのが作れるなら、それはぜひ検討したいと思っているんだけどな。こういうことはできそう？
H：わー！ すごい！ そんな素敵なアイデアをお持ちだったんですね！ 御社の過去の【 】履歴、見積書、そして、最終的な着地点、苦渋の決断もあったかと思います……AIの時代では、それらはすべて御社の貴重な資産となります！ 【 】は定型的な業務の正確かつ迅速な処理のためのツールなので、そういった難しい判断では使えません。また、ITANDI等の既存のサービスも、特定の業界の業務フローに最適化させることで多くの事業者の生産性を向上させることはできますが、サービス提供事業者は、御社特有の事情や判断基準まではサービス内容に反映できません。汎用的な生成AIサービスもしかりです。御社に特化したAIモデルは、御社自身がお作りになるしかありません！ ただ、そのためには良質な過去データと、機械学習に適した形への【 】という前工程が発生します。
B：ん？…いよいよ難しくなってきたね。とりあえず、何が必要で、どうすればいいのかな？
H：まず、十分な性能のコンピュータが必要です。特に、メモリの数値は重要です。
B：うちが使ってるPCは512GBだから、大丈夫そうだね？
H：…Bさん、それはストレージ容量ではないでしょうか…？ ピッグカメラの店員さん風にお伝えするなら、ストレージはデータを格納するための倉庫の大きさで、メモリはコンピュータが作業をするための作業机の大きさのことです。机のサイズが大きいほど、いろんなデータを置いて一気に作業できますが、机が小さいと作業に時間がかかる、あるいは、そもそも作業できない、クラッシュするということになります。
B：あ、そうなの？ 我々はそっちの方はわからないんでね。うちの業務用PCは安物ばかりだから、【 】君に入社してもらうには、設備投資が必要になりそうだね。
H：はい！ 十分なメモリを搭載した高性能PCをご用意いただいて、そのPCに【 】環境を作ります。この【 】環境の内部で御社の過去データを既存のAIモデルに【 】学習させて、御社に特化した【 】君を制作することになります！
B：なるほど、わからん。あとで専務に聞いてみる。
H：はい！ 運用の際も、PC内に【 】環境を作ったうえで、たとえば、OpenClawといったツールを導入して、「以下の状況下では退去時精算はどうなる？」みたいなプロンプトを入力すると、御社の判断基準を踏まえて、AIが御社ならばこういう理由でこういう判断をするだろう、たとえば、「〇〇のケースでは入居者負担割合は3割でした。その理由は・・・」等と出力してくれます！
B：あ～、なるほど。ただ、うちでコレできる人いるかなぁ……。
H：【 】君の出力内容を御社の責任者さんが見て、「うん、うちならこう判断するだろうな。」って最終確認したら、【 】ボタンをクリックしてお客様にお見せするという流れになります。人の役割は【 】君が作ってくれたドラフトの確認に変わりますから、入居者の退去のたびにゼロから積み上げて判断するよりも業務負担が軽減されます！ 上手くやれば、熟練スタッフの長年の勘みたいな暗黙知をモデルに【 】学習させることにより、新人スタッフであっても結果の出力までは可能になり、業務の属人化の克服とか【 】の負担緩和の効果が期待できます！ 加えて、人の役割の変化に伴い、御社の採用基準が変化することもあり得ます！
B：おぉ…知らない間に世の中はそんな話をしていたのか。うちはAIとかITとかはわからないけど、書類の保存はきちんとやってきたつもりだから、過去のデータには困らないだろう。うん、これはやってみたほうが良さそうだな。
H：うふふ♪ そう思っていただけて嬉しいです♪ 弊事務所としても、PCはユニファイドメモリ64GBのMac Studio、【 】としてはOpenClaw、ローカルLLMとしてはOllama、データ環境としてはAnythingLLM、AIモデルとしてはQwen3.5-27Bという組み合わせで、【 】環境下でのテスト運用を開始したところです。自らの運用経験を踏まえた導入支援に努めてまいりますので、またご相談いただけましたら幸いです。能力が高い分、設定をきちんとしておかないと、情報漏洩とかオリジナルデータ消失といったリスクもありますので。きっと、その頃にはS先生も元町にいるでしょう。
B：S先生、どこにおられるの？
H：……わたしにもわかりません。
【語句群】
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