理解するAI

深層学習の高い能力は、映像だけに限りません。不動産ビジネスに関わる情報には、さまざまなものがあります。ZENKEI の AI 社員は、これらの幅広い情報を理解することができます。

理解するAIの詳細や画面例の動画についてはこちらからご覧ください。

PAS ユーザー行動の解析

ZENKEI PAS は物件を内見するお客様の一挙一投足を、 まるでベテラン営業担当者のように把握します。（お客様の行動データはプライバシーに配慮した 個人を特定しないかたちでの情報として扱っています。）

この情報と不動産物件の成約情報との相関に対して、ZENKEI の AI 技術で解析することにより、 お客様の内見パターンから、 その閲覧物件が近い将来に成約するかどうかを予測します。（主にプライバシーの視点から、操作データと成約情報は、個人情報を含まず、 物件や日時などのみからの相関を使っています。）

このモデルは、以下の条件で構成したデータセットを使って学習したものです。 保存されたたくさんの記録データの中から、 あるユーザーの閲覧物件が閲覧時期から１ヶ月以内に成約したイベントを「成約」サンプル、 閲覧時期から３ヶ月以上制約しなかったイベントを「非成約」サンプルとして データセットを構成しました。 モデルの予測する「成約期待」とは、従って、 お客様が内見している物件が、内見の後１ヶ月以内に （不特定な誰かによって）成約される確率ということになります。

この AI モデルにより、その物件の成約可能性に関する予測、 つまり記録されたお客様の内見データから、その物件が高い関心を持ち、成約が期待されるかどうかが把握できます。

また逆に、成約期待の高い内見ユーザーのパターンを検出することで、ユーザーが高い関心を持っていることをリアルタイムに検出するように応用することで、例えば ZENKEI PAS にベテラン営業担当者のようなサポートをさせることも期待されます。

問い合わせの重要度の解析

ZENKEI の AI 社員は、深層学習の自然言語処理を活用して、映像を理解するだけでなく、テキストも理解できます。

不動産業務の中で、お客様からの問い合わせが、メールやホームページから入ってきます。ZENKEI のデジタツツイン不動産のシステムでも、 ZENKEI PAS からの問い合わせが Dashboard 上で一元的に管理されています。

たくさんの物件を管理している場合、繁忙期には問い合わせの数も膨大になります。これらの中から大切なメッセージと緊急度の低いものが分類ができると、業務が大幅に効率化できます。

ZENKEI デジタルツイン不動産では、実際のお問い合わせのデータセットを使って構築された AI モデルが導入されていて、お客様の問い合わせ内容を解析し、重要度の高い問い合わせを自動的に判別し、 Dashboard 上に示すことができます。