あと数年でネットフリックスで映画を探すように、自分の住まいを探すようになる。ハウスコム株式会社 – コラム – Vol.26

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ディープ・ラーニングは次の数年で年間10兆円の利益を産む市場に成長することが予測されています。不動産業界でも年齢、賃金、興味、天気、学校の数、そして様々な公共のデータを人工知能が分析し、過去の情報をもとにベストな提示をしてあげることで、住まいを選ぶ時の意思決定の質を格段に上げることができるようになるでしょう。

例えば、今まで不動産の価値を測ることは、業界人の重要な仕事でしたが、現在はZillowというサービスを使えば、数百個以上の様々なデータを元にあなたが住んでいるエリアの不動産価値を分析してくれ、簡単に住所を入れるだけで、自分の持ってる不動産の価値を確認することができます。

(写真:Zillow)

また、CityBldrというサービスを使えば、人工知能が様々なデータを元に不動産の価値を分析し、都市開発の視点から、「この場所は家よりビジネスオフィスにした方がいい」、「ホテルにしたらこれだけの価値が出せるだろう」など、現在使っている不動産の使い道よりも、大きなマーケット価値をつくりだせる案を提案してくれます。

基本的な指標を基にした資産価値ではなく、何百種類もの関連データを加えて科学的に分析し、不動産価値を最大化させることで、単一の不動産価値だけではなく、街全体の価値を考慮した視点から不動産の価値を見ることができます。

(写真:CityBldr)

現在、ネットフリックスの「おすすめ機能」は世界で最も優れているシステムだと言われており、ユーザーが観ているコンテンツの約75%が「おすすめ機能」によるものだと言われていますが、将来的には住まいを選ぶ時もユーザーの情報や好みをどんどん人工知能が覚えていくことで、ネットフリックスで映画を選ぶように住まいを選ぶようになっていきます。

恐らく、人工知能が囲碁やチェスで人間を負かしてしまったように、遅かれ早かれ、その人に合った物件を探す役割は人間からコンピュータに移り、もうフェイスブック・メッセンジャーに簡単に問いかけるだけで、好みの物件情報を教えてくれる時代はそう遠くはないことでしょう。

その頃には、不動産業界で働く人間がやらなければならない仕事も今とは大きく変わってきているのかもしれません。

サービス・イノベーション室:安達

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