저출산 고령화에 따른 생산 연령 인구의 감소로 기업 활동에 있어서의 업무 효율화 및 생산성 향상은 중요한 과제가 되고, 그 하나의 해결 방법으로서 AI(인공지능)의 역할이 큰 주목을 받고 있다.
　부동산업계에서도 디지털화 지연이나 비효율적인 업무체계가 지적되고 있으며, 효율성이 낮은 물건 검색과 세일즈맨의 지식과 경험에 의존한 물건 제안이 문제시되고 있다.그래서 본 연구그룹은 AI 활용과 RPA(Robotic Process Automation)에 의한 부동산업에 있어서의 업무 개선에 대한 대처를 개시했다.

　이 산학 공동 연구에서는, 수도 대학 도쿄의 고마 연구실이 계산 모델을 제공해, 리노베이션용 중고 부동산 매입 업무에 AI의 기계 학습을 응용한 물건 추천 시스템을 실험적으로 도입.이에 따라 물건 제안까지의 시간(중고 부동산 매입 업무 속도)을 최대 55%까지 줄이는 데 성공했다.

　또, AI의 화상 해석 기술을 활용한 부동산업계 최초의 마이소크(물건의 개요, 평면도, 지도 등을 정리한 자료) 자동 판독 등을 실현해, 물건 구매 업무 공수의 2/3을 자동화하는 것에 심지어 성공.구매 업무에 걸리는 시간을 1/3로 압축해, 인적 자원을 고객과의 커뮤니케이션이나 영업 활동 등에 주력할 수 있는 체제를 실현했다.

　공동연구그룹은 앞으로 다른 업무의 더욱 효율화를 목표로 하는 동시에 지역을 넘은 유사물건 추천 시스템의 연구개발에 임할 예정이라고 한다.또한 앞으로는 이러한 업무지원시스템의 외부용 판매를 통해 부동산업계 전체의 생산성 향상과 사용자편리성이 높은 부동산 서비스의 창출을 목표로 하고 있다.