商業用不動産エグゼクティブのための人工知能ガイド

商業用不動産業界は、最近では、「AI」、「ビッグデータ」、「機械学習」、「予測分析」などの用語で溢れています。さらにハイテク化を進める中心の分野と言えるでしょう。 新たな関心とともに、この業界の莫大な投資が、テクノロジー企業に流れています。

このような流行の中で、賢明なCREのエグゼクティブたちは、AI技術の約束に無関心でいることはできません。多くの人が、AIを自分たちのプロセスに組み入れることを計画し、それが「ロードマップ」中にあると言っています。これはどういう意味なのか？不動産へのAI導入の目的は何か、どの分野に適用できるか、そしてどのKPIがその成功を評価するのか？といった疑問が浮かびます。

アプリケーションに焦点を当てる以外にも、エグゼクティブは、ベンダーによって提供されているハイテク製品のAIの信頼性にも注意を払う必要があります。実際、最近の調査によると、「AIのスタートアップ」に分類される全企業のほぼ半数が、実際には人工知能とはほとんど関係がないことが明らかになっています。 AIであると主張している製品が、実際に次のレベルの人工知能技術を使用して投資家や顧客に真の革新と価値をもたらすのでしょうか？はたまた、自社製品を宣伝する宣伝波に乗っているのではないでしょうか？

AIがどのようなものであるか、AIではないものか、そしてなぜCREのエグゼクティブにとって重要であるのかを明確に識別するため、今考慮すべきです。

バズワード・ディクショナリー

人工知能（AI）：AIは何十年も前から存在しており、チェスのプレイやMRI検査の異常の検出など、データとアルゴリズムを使用して、作業の自動化を実現します。

機械学習（ML）：アルゴリズムによる機械学習はAIのサブセットです。 MLでは、人間はすべてのコードを書く必要はありません。モデルを通してデータを走らせることによってそれ自身を訓練するように機械に教えます。その結果、それが進むにつれて新しいことを学び、それ自身の規則を変える能力がもたらされます。今日よく使用されている機械学習アルゴリズムの中には、人工ニューラルネットワークと呼ばれるもので、人間の脳をモデルにしたものがあります。このようなトポロジーに基づいて構築されたテクノロジーは、私たちがAI / MLと見なしているものです。

ディープラーニング（DL）：機械学習のサブセットであるディープラーニングは、AIの進歩的進化の要と見なされています。簡単に言えば、DLの大きな前進は、人間のトレーニングなしであらゆる種類のライブデータから自動的に学習すること、自律的に教育することにあります。

さまざまな形で、今日のAIはこれまで以上にはるかに高度な処理と自動化を可能にしています。そして現在、ビッグデータを利用するための最も有効な方法です。最終的には、高レベルの予測分析を高精度で実行します。膨大な量の関連データを理解し、さらに将来を予測する能力を向上させます。

A-TryからAIを区別する

現在のCREの技術的な展望は、AIに思えるかもしれませんが、実際にはそうではない多くの技術ベースのサービスがあるので、混乱を招く可能性があります。たとえば、取引データ、賃貸データなど、さまざまなプロバイダからの大量のデータを集約するダッシュボードサービスを現在多くの企業が提供しています。これらの企業は、多くの場合、AIとして販売されています。それらは有用な投資家のアドバイスと価値を提供するかもしれませんが、これらの集約商品の多くは、AIベースではありません。別の例として、投資手続き型ソリューションは人気が高まっています。これらのサービスは、法的投資プロセスに伴うさまざまなステップを合理化します。ここでもまた、AIのお墨付きは、正確な場合もあれば、そうでない場合もあります。

アウトプットを見ると、コアAI製品の信憑性を判断することはしばしば可能です。実際のAIが機能している場合は、集約された市場情報や推奨事項だけでなく、商品の意思決定に関するアウトプットをサポートすることが期待できるのです。本物のAIの重要な指標としての製品の最終出力の実用性について回答を求め、製品提供のどの部分がAIを利用しているかを判断するべきです。

CREハイテク企業の意図と能力を確認するもう1つの方法は、組織のチームを調べることです。それは不動産のベテランとITメンバーで構成されていますか？それとも、熟練したバックグラウンドを持ち、深い技術を持っているエキスパートデータサイエンティストやエンジニアですか？後者の場合、エンジニアとAI /データサイエンティストの比率はどれくらいですか（理想的には約1：1）。これらの質問への答えは、AI誇大広告の深刻さについて非常に語っているでしょう。

CREエグゼクティブたちのインパクトあるAI機能取得

それでは、不動産エグゼクティブは、自分の投資の可能性を次のレベルに引き上げるための、適切なAIベースのソリューションをどのように見つけるべきでしょうか。ここで留意すべきいくつかの重要な点があります。

• AIはそれ自体が目的ではありません。目標とKPIを定義すること、そしてAIがそれを達成するための最善のテクノロジーであるといえます。

• CREに関して言えば、SaaSポートフォリオマネージャやクラウド分析プラットフォームなどの周辺で使用されているAIアプリケーションと、コアビジネス目標にAIを使用しているプラットフォームとの間には大きな違いがあります。これは、自動照明と遠隔暖房機能を備えたIoT住宅と、AI搭載の自律走行車との違いです。組織ごとにAIのニーズは異なりますが、どのソリューションがどの組織の必要性と一致するかを特定することが重要です。

• ビジネスのためのディープデータソリューションに関しては、万能というものはありません。完全にオーダーメイドのAI統合に関しては、特定のビジネスモデルの戦略と対応するデータグループを考慮に入れる必要があります。潜在的パートナーは、あなたのビジネス目標およびそのメソッドの深い理解を示すべきなのです。

• コアAIシステム構築には、非常に特殊な専門分野が必要です。これは通常、特に不動産投資に関連するため、AIの構成要素と機能について深い知識を持つ技術専門家とのパートナーシップを必要とします。これは社内での取り組みとは異なります。

• 収益戦略にとって最も重要な領域を定義し、そこに最大の影響を与えることができるのは誰かを確認します。追加は通常の業務にシームレスに実装されるべきですが、ビジネス目標に定量的な改善をもたらします。

• 組織のアルファを作成するためにAIをどのように指示することが可能かを、検討してください。効果的なAIベースのCREの洞察力は、価値創造の機会を特定するために、機械学習モデルとあなたの会社の不動産専門家の専門知識を融合させるべきです。

• 効率性や自動化が目的である場合、AIを組み込んでも、物事を少しずつ改善するだけでは不十分です。それは、急激な飛躍をもたらす必要があります。そのため、関連する価値観に対するKPIは、徹底的なものでなければなりません。 AIの実装が他の方法で測定されるべきだとの誤解をしないよう、注意が必要です。

ここ数年で、AIは伝統的な産業を混乱させてきました。商業用不動産市場もそうです。 不動産投資のライフサイクル全体に影響を与える、膨大な量のデータを理解することによって、AIテクノロジーは、隠された価値により何十億ドルも生み出す可能性を秘めています。 今こそ、不動産業界のリーダーたちが、利用可能な新しいツールに関する深い知識と、それらをビジネス目標にどのように適用するかについて学ぶべき時期です。 本物の、クラス最高のAI技術を調達することで、不動産専門家は、ないほどはるかに、不動産市場についての理解を深めることができます。