不動産の科学：マッチングと購入

あなたのデータはあなたを最もよく知っています。それをあなたの夢の家を見つけるために使いましょう。不動産業界には、毎年使用されない大量のデータがあります。この記事では、不動産投資家、ブローカー、会社が業界内の大量の情報を利用して、人々が夢の家を見つけるのを助けるために、先進技術がどのように役立っているかについて説明します。

2017年、Field Actions Science Reports 記事では、AI、機械学習、予測分析が不動産業界に与える影響について言及しています：

「AIを利用した都市分析の実践が不動産業界で始まっています。データサイエンスとアルゴリズムロジックが新しい都市開発慣行の最前線にあります。どのくらい近いかという質問ですが — 専門家は、デジタル化が賢い建物管理システムを超えて進むと予測しています。予測能力を持つ新しい分析ツールが都市開発の未来に大きな影響を与え、不動産業界を再構築するでしょう。」

2020年まで時をかけると、ハイプの罠を残して、データリテラシー、デジタル化戦略、テクノロジーの進歩の変革的な影響を認識しています。予測分析、機械学習、AIを利用したアプリケーションは、不動産業界を超えて様々な業界でイノベーションを牽引しています。最も面白くないMLアプリケーションから最も面白いNLP & OCR自動化の試みまで、業界のリーダーはこれらの強力なツールを利用する方法を学んできました。

今日、3つの不動産ユースケースを紹介します。これらは、モダンなソフトウェアスタックと直感的なインターフェイスがマシンラーニングとデータエンジニアリングとどのように相互作用して、ユニークな製品とサービスを作成するかを示すために意図されています。

不動産の科学：あなたのデータはあなたを最もよく知っています、あなたの完璧な家を見つけてください。

住宅購入プロセス

今日の不動産市場は、機械学習に面白い挑戦を提起しています。正しいホームバイヤーと正しい物件を正しい価格でマッチングするための式はあるのでしょうか。正確なホームマッチングと発見サービスを構築することは、研究者や業界の専門家を忙しくしています。大量のデータが利用可能であり、Netflixのようなオンラインレコメンダーシステムの高精度に感銘を受けたホームマッチングエンジンは、不動産業界でも継続的に開発されています。

Orchardは、モダンテクノロジーツールを利用してホーム発見サービスを改善するブローカーです。マシンラーニングアルゴリズムを使用して、ホームバイヤーが最もよく聞く質問に答えます。「私の夢の家はどんなものですか？」さらに、アルゴリズムは「私はどのような妥協をしますか？私はどのような妥協をしませんか？」という質問にも答えることができます。

共同創設者兼チーフプロダクト＆マーケティングオフィサー、Phil DeGisiは次のように説明しています。

「Home Matchは、初めてのホーム検索アルゴリズムで、人々が最も重要な機能を選択できるようにします。買い手に対して、キッチンの島、裏庭のプール、通勤時間などの「必須」および「望ましい」機能についての質問をします。Orchardは、検索エリア内のすべての家に個人用のマッチスコアを割り当てます。」

このように、買い手は正当な家の購入機会にマッチングされ、全プロセスがすべての関係者にとって簡単になります。

家のマッチングシステムのユーザーは、パーソナライズと使いやすさが特徴的な体験を楽しむことができます。検索結果はプロファイルに従ってランク付けされ、使いやすいインターフェイスが古い不動産カタログに取って代わっています。

「Orchardは、Photo Switchという別の業界初の機能も開発しました。これは、パーソナライズされた検索結果をより視覚的に有用でパーソナライズされた方法で表示します。Orchardは、市場に出ているすべての家の写真をスキャンし、各写真に含まれる部屋を判断するマシンラーニングモデルを作成しました。この機能は初めてのもので、ユーザーが「必須」機能をすべて一度に比較できるようにします。シェフのキッチン、フェンス付きの裏庭、またはアットホームなリビングルームなど、ホームバイヤーは、1つのボタンのクリックで、すべての部屋をブラウザ内でサイドバイサイドで表示できます。」

このような機能は、モダンテクノロジーツールのシームレスな相互作用によってのみ可能です。ウェブプラットフォーム、バーチャルリアリティSDK、画像処理アルゴリズム、およびマシンラーニングフレームワークはすべて、ユニークな不動産体験を作成するために貢献しています。

商業用不動産の評価

商業用不動産の別の重要なステップは、物件の評価です。自動化された評価モデルは、業界が存在する以来古くからあり、物件を評価し、価格設定スキームを確立するタスクが与えられました。伝統的に、これらのモデルは主に過去の販売データに基づいていました。しかし、過去の行動のみに依存するモデルは、他の多くのデータソースを無視しています。

予測分析と現代のデータ収集インフラストラクチャは、外部データソースを統合し、アルゴリズムを異種のデータタイプに基づいてトレーニングするように設計されています。単一のデータタイプのみを使用するのではなく、統一されたデータアーキテクチャは360度のビューを提供し、外部データソースを統合します。市場需要、経済データ、賃貸値、資本市場、仕事、交通など、物件の評価モデルが使用できるデータには、厳格な制限がないため、予測分析は不動産代理店に利用できる強力なツールです。

Smart Capitalは、物件の評価に対する現代的なソリューションを提供しています。彼らは、不動産物件の評価に予測分析を使用し、1営業日以内に完全なレポートを提供することを約束しています。CEOのLaura Krashakovaは、どのようにしてこれを達成するかについての洞察を提供しています。

「テクノロジーにより、データ処理と物件評価がリアルタイムで行われ、個人が以前は地元のブローカーにしかアクセスできなかったデータにアクセスできるようになりました。ロケーションの人気、エリアのアメニティ、公共交通機関の質、主要な高速道路への近さ、歩行者通行量などのローカルインサイトは、比較の容易さのためにスコア付けされています。」

このようなサービスが可能になる2つの側面があります。アクセスの容易さとリアルタイムの洞察を提供する可能性です。モバイルおよびウェブプラットフォームにより、顧客がデータにアクセス、アップロード、視覚化しやすくなりました。必要なのはインターネット接続のみです。同時に、予測分析フレームワークはリアルタイムでデータを処理しています。新しいデータイベントが発生すると、それらは収集され、最新の分析レポートに含められます。時間のかかる、集中した計算を待つ必要はありません。すべての計算はクラウドでほぼ瞬時に発生するからです。

再び、モダンテクノロジーの相互作用により、リアルタイムの洞察に基づいてシームレスな体験が可能になります。同時に、外部データソースの多様性は、評価の精度の向上を保証します。これにより、すべての関係者にとって時間、金銭、頭痛が節約されます。

ローン申請プロセスの合理化

商業用不動産で面白い挑戦を提起する別のプロセスは、ローン申請です。ホームバイヤーにとってだけでなく、機械学習モデルにとっても挑戦です。信用承認モデルは、個人情報、信用履歴、過去の取引、雇用歴など、さまざまな種類のデータにアクセスする必要があります。すべてのデータソースを手動で識別して統合することは、すぐに面倒で時間のかかるタスクになります。また、手動処理には、申請全体で誤ったエントリのリスクが高いです。これらの側面は、手動のローン申請プロセスを不動産取引のボトルネックに変えています。

もし自動化されたソリューションが存在して、痛みを和らげることができるなら…

Beelineは、ローン申請プロセスを合理化する会社です。彼らの直感的なモバイルインターフェイスにより、買い手は数分でローン申請を完了できます。全プロセスは15分で完了し、ホームバイヤーは多くの頭痛を避けることができます。彼らがこれを行う方法は、非常にシンプルです。彼らのサービスは、バンク、給与、税金情報などの個人データソースに接続し、自然言語処理（NLP）を使用して情報を読み取り、収集し、すべてのデータをリアルタイムで統合して分析します。面倒で時間のかかるプロセスがバイパスされ、ホームバイヤーはローン申請プロセスを合理化できます。

どうやってできるのでしょうか？

彼らのサービスは、モバイルファーストの体験、インテリジェントな処理能力、および最先端のユーザーデザインを統合することによってのみ可能です。彼らのローンガイドは、チャットインターフェイスを介して提供され、ユーザーが質問に簡単に答えることができます。NLPアルゴリズムは、これらのやり取りを裏付け、パーソナライズされた体験を作成します。

同時に、自動評価アルゴリズムがバックグラウンドで実行されます。買い手がフォームを埋めている間に、自動化が彼らのサービスの成功の鍵です。テクノロジーツールのシームレスな相互作用が、この自動化を可能にします。

次に何が起こるか

テクノロジーの強力なミックスが不動産のイノベーションの最前線にあります。データの可用性の増加、データ処理能力の向上、機械学習アルゴリズムの普及です。これらは、知的で自動化されたエラーのない方法で、最も挑戦的なアプリケーションに取り組むことを可能にします。

さらに、クラウドコンピューティングの能力と現代のストレージアーキテクチャにより、リアルタイムでデータから洞察を抽出し、複雑な予測モデルを構築し、さまざまなデータソースを統合することができます。すべてが、未来を予測し、イノベーションし、競争上の優位性を維持することを可能にします。

image sources: Canva