▮▮
AI POWERED REAL ESTATE
不動産買取再販のための
AI物件マッチングシステム
御社の過去取引を学習するAIが「買うべき物件」をスコアで判定し、
投資分析レポートまで自動生成します。
01
サービス全体像

❌ 買取再販の課題

🔎物件情報が複数サイトに分散
👤判断基準がベテラン個人に依存
📊投資判断の数値分析に手間
AI
解決

✔ 買取AIの解決策

🤖SUUMO等の複数サイトから物件を自動収集
📚過去取引データでAIが仕入れ基準を学習
📈AI投資分析レポートを自動生成
📩条件に合う物件を自動でメール通知
02
POSITIONING
競合との違い

Gate. / エステートテクノロジーズ

📊汎用的な市場査定
公開データで「市場価格」を算出
💰「この物件の相場はいくらか」に回答
汎用 = 全社共通の結果

キマール / いえうり

🤝売主と買主のマッチング
プラットフォームで物件と業者を仲介
👥「売りたい人」と「買いたい人」を結ぶ
プラットフォーム依存

⭐ 買取AI(本ツール)

🤖御社の仕入れ基準をAI化
過去取引を学習し「御社にとって買いか」を判定
📈投資分析レポート自動生成
ROI・リスク・3シナリオを即座に算出
御社専用 = 競合優位性
03
CHALLENGE

物件情報の分散と
判断基準の属人化

SUUMO・HOME'S・楽待・健美家...物件情報は分散しており、毎日すべてを確認するのは現実的ではありません。

手動での確認自体はそこまで時間がかからなくても、担当者によって判断基準がブレたり、見落としが発生するのが本質的な課題です。

一貫性と網羅性
AIが解決するのは「時間」だけでなく「判断品質の均一化」
localhost:3000/dashboard
04
CHALLENGE

過去の取引知見が
ベテラン個人に依存

「この立地でこの築年数なら、リノベ後にこの価格で売れる」— こうした判断はベテランの経験に頼っています。

買取AIは過去の取引データをDBに蓄積し、AIが学習。属人的な暗黙知を組織の資産に変えます。

約80%
担当者退職で消失する暗黙知の割合
localhost:3000/dashboard/deals
05
SYSTEM FLOW
買取AIの全体フロー
1

複数サイトから物件情報を自動収集

SUUMO等から関東圏の物件を自動スクレイピング(HOME'S・楽待等も対応予定)

2

ルール + AIで条件マッチング

設定条件でルールスコア + 過去取引との類似度をAIが算出しスコアリング

3

マッチ物件を自動通知

閾値を超えた物件をメール・ダッシュボードでリアルタイム通知

4

AI投資分析レポート自動生成

GPT-4oが購入推奨価格・売却想定・ROI・MOIC・IRR・リスク評価を即座に算出

5

投資委員会での意思決定

データに基づく客観的な投資判断で、再現性のある仕入れを実現

06
STEP 1 - 自動収集

複数サイトから
物件情報を自動収集

現在SUUMOの関東圏10エリアに対応。1回のスキャンで540件以上の物件を自動取得。

  • 渋谷区・新宿区・港区・世田谷区・品川区
  • 杉並区・豊島区・横浜市・さいたま市・千葉市
  • 重複チェック済み、新着物件のみ保存

💡 対応予定: HOME'S / 楽待 / 健美家 / 国交省 不動産情報ライブラリAPI

localhost:3000/dashboard/properties
07
STEP 2 - AIマッチング

ルール + AIで
自動マッチング

設定した条件でルールスコアを算出し、さらに過去の成功取引とのAI類似度を加味。2つのスコアを加重平均して総合判定します。

  • ルールスコア: エリア・価格・利回り・築年数
  • AIスコア: 過去取引との類似度(OpenAI)
  • 閾値0.65以上の物件のみ通知対象

💡 AI未設定でもルールスコアのみで動作。段階的にAIを導入可能。

localhost:3000/dashboard/conditions
08
STEP 3 - 自動通知

マッチ物件を
自動でメール通知

閾値を超えたマッチ物件が見つかると、担当者へリアルタイムでメール通知を送信。物件詳細・スコア・ソースURLを含みます。

API未設定でもダッシュボードに下書き保存され、デモ環境でもすぐに動作確認可能です。

localhost:3000/dashboard/notifications
09
STEP 4 - 投資分析

AI投資分析レポートを
ワンクリックで生成

マッチ物件に対して、GPT-4oが過去の取引実績をもとにプロの投資委員会向けレポートを自動生成します。

  • 取得コスト詳細(仲介手数料・登免税・取得税)
  • リノベーション計画(内訳・工期・バリューアップ戦略)
  • 3シナリオ分析(楽観・基準・悲観)
  • 収益指標(ROI・MOIC・IRR・損益分岐価格)
  • リスク評価マトリクス + 出口戦略
localhost:3000/dashboard/analysis
10
LIVE DEMO
ダッシュボード全体像
localhost:3000/dashboard
11
LIVE DEMO
スクレイピング物件一覧
localhost:3000/dashboard/properties
12
LIVE DEMO
過去取引データ(AI学習ベース)
localhost:3000/dashboard/deals
13
LIVE DEMO
AI投資分析レポート
localhost:3000/dashboard/analysis
14
PORTFOLIO
過去取引実績データ(13件)
渋谷区神泉町 RC一棟
RC / 1992年
+34.4%
3.2億 → 4.58億
世田谷区三軒茶屋 SRC
SRC / 1989年
+28.4%
4.5億 → 6.2億
港区麻布十番 区分
RC / 2001年
+23.4%
5800万 → 8200万
品川区大井町 木造AP
木造 / 2005年
+32.6%
9500万 → 1.38億
横浜市中区 RC一棟
RC / 1995年
+34.6%
1.8億 → 2.65億
川崎市中原区 木造AP
木造 / 2008年
+36.8%
7200万 → 1.05億
さいたま市浦和 戸建
木造 / 1998年
+35.2%
2800万 → 4800万
豊島区池袋 RC一棟
RC / 1990年
+38.0%
2.5億 → 3.8億
全13件 / 平均利益率 33.0%
関東圏に特化した買取再販ポートフォリオ — このデータをAIが学習
15
SCHEDULE
導入スケジュール
Week 1-2

基盤構築・データ整備

  • システム環境のセットアップ
  • 過去取引データの投入
  • 検索条件の初期設定
  • スクレイピングのテスト
Week 3-4

チューニング・運用開始

  • マッチング閾値の最適化
  • AI重み配分の調整
  • 投資分析レポートの検証
  • 対応ソースの追加
Month 2+

本格運用・拡張

  • 取引データの継続蓄積
  • HOME'S・楽待等の追加対応
  • マッチング精度の継続改善
  • 分析レポートの高度化
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買取AI
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