AIとビッグデータを駆使し、不動産投資・運用業務でデータドリブンな意思決定を実現するサービスがリリース

【課題】
不動産投資や運用業務を行う際には、周辺物件の情報収集・整理を行い、それをもとに分析や賃料設定等の意思決定を行う。しかし一般的に開示・販売されているデータサービスでは、フォーマット化されていない、アナログな管理がなされている等、スムースな分析業務を阻害する要素がいくつも残っており、自社のデータ運用プロセス全体の最適化まで手が届かない現状がある。

【今回のサービス】
1. 独自の非整形データパースシステムにより、都心5区オフィスの約6割、他都市含め8,000件以上（拡充予定）の物件／運用／取引データを独自に収集・整形したデータベース基盤を構築

2. estie独自のビッグデータを学習したAIアルゴリズムにより、都心における主要オフィスビルの新規成約賃料を誤差率（中央値）3%未満で推定

3. 直感的に使えるマップ型のシンプルなUIに加え、任意の数値・地図情報による多彩なソート機能、データの保存、書き出し機能を実装

【物件を情報プロットした一枚マップUIイメージ】※画像は実際のサービスとは異なる可能性があります

【製品の特徴】
1. 不動産データベース
estie proには都心5区オフィスの約6割、他エリア含め合計8,000件以上（拡充予定）の物件情報が完備されており、不動産投資分析を行うのに十分なデータベースが用意されているという。独自の非整形データパースシステムにより、正確性を持った情報を素早くデータベースに反映する。

従来型のデータベース構築では、いわゆるWebスクレイピングや人手での打ち込みが用いられていた。しかし、スクレイピングでは高度な分析に足るデータは取得できず、開示されたリリース資料（非整形のPDF等）といったバラバラのフォーマットに人手で対応せざるを得ない。その手法では開示から反映に時間がかかるため、取得情報に制限がかかるほか、ヒューマンエラーも問題となっている。

estie proデータベースでは、データの収集・構造化に加え、不動産のプロフェッショナルによる目視確認のフローを半自動化し、高度な情報の即時性を持った更新が可能。

2. 適正賃料を推定する機械学習エンジン
estie独自のビッグデータを学習したAIアルゴリズムにより、都心における主要オフィスビルの新規成約賃料推定が可能に。アルゴリズムには2種類の公開情報と49種類の独自特徴量を使用し、2019年8月末時点での誤差率（中央値）は2.79%と高精度を誇る。

3. マップ型のシンプルなUI
1枚の地図上に物件情報を配置させ、分析する物件の比較対象を一目で判断することを可能とし、直感的なデータの取得をサポートする。またソート機能により、エリア、保有者、延床面積といった基本的な絞り込みに加え、任意の円や多角形での絞り込みにも対応した情報取得が可能。契約期間内はCSVやExcelでデータを保存することができるので、好みの分析を行うことができる。

4. 企業ごとのテーラーメイドサービス
カスタマイズプランを希望する企業に対しては、既存のデータ取得、管理、活用フローを一括して整理し、その仕組みを高度化する新たな業務プロセスをデザインすることが可能だ。基盤となるestieの情報と企業の保有する情報の一元管理・分析を行う一気通貫のデータマネジメントを実現するという。