公表実績 / 不動産
株式会社トーシンパートナーズホールディングス
空室期間を平均11日短縮し、年間約4,700万円の不稼働損を削減
物件データから空室期間を予測し、募集と価格判断を早める事例です。
掲載区分：公表実績
この記事は第三者が公開した一次情報を中小企業AI総研編集部が確認・要約した参考事例です。エイムハイ株式会社が導入を支援した実績ではなく、同じ効果を保証するものでもありません。
CASE OVERVIEW
平均11日短縮・年間約4,700万円削減
予測だけで終わらず、物件ごとの募集・価格・対応判断へつなげています。グループではRPAを含む業務改善も並行して進めています。
数値の対象範囲
経済産業省の中堅・中小企業向けDX事例資料に掲載された公表値。
業種・領域
不動産
AI & HUMAN ROLES
AIへ任せることと、
人が判断すること。
効果の数字だけでなく、AIの役割と最終確認を担う人の役割を分けて読みます。
AIの役割
過去データから空室期間や対応優先度の候補を出す。
人の役割
募集条件、価格、顧客対応、例外物件を判断する。
自社で小さく試すなら
地域と物件種別を絞り、予測と実際の空室日数を比較する。
WORKFLOW
公開情報から読み取れる、
業務の流れ。
実装時は、自社の帳票・件数・権限・例外処理に合わせて再設計します。
物件データを集める
対象業務の開始条件をそろえます。
AIが空室期間を予測
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
担当者が条件を確認
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
募集施策を実行して結果を記録
人が確認した結果を正式な業務へ反映します。
CAUTION & SOURCE
数字をそのまま
自社へ当てはめない。
読むときの注意
金額効果は物件数、賃料、地域、市況に左右されます。同じ金額が再現されるとは限りません。