GenAI による不動産に関する意思決定の改善がデータセットの改善から生まれる理由

ボビー・マグナノ、ジャイルズ・レンチ、マイク・サンドリッジ、ラム・スリニヴァサン

生成型 AI (GenAI) は、まだ初期段階ですが、その洞察を活用できる銀行や金融機関にすでに競争上の優位性をもたらしています。GenAI の次のフロンティアは、商業用不動産 (CRE) 部門です。

CRE セクターが GenAI を全面的に導入できないのはなぜでしょうか?

CRE セクターは、従来、データの品質と、データにアクセスして視覚化するための簡単なインターフェースに苦労してきました。GenAI は、このギャップを埋め、CRE 保有に関する適切な決定を下すのに役立つ強力で有意義な洞察をセクター内の機関に提供します。

金融のようなリスク認識の厳しい業界では、独自のデータから AI を活用した洞察を求める組織は、既製の大規模言語モデル (LLM) では不十分であることに気付くかもしれません。しかし、統合された広範な CRE データ セットで特別にトレーニングされたモデルは、より価値のある洞察を提供できる可能性があります。CRE 市場情報にアクセスすることで、カスタマイズされたモデルは、金融機関が業界のトレンドをより深く理解し、新しい機会を特定し、不動産ポートフォリオの管理についてより情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

GenAI Insightsに必要な信頼できるデータ

CRE 投資には多額の資本が必要であり、大きなリスクを伴います。金融サービス組織は、市場動向、不動産評価、テナント プロファイル、経済指標に関する正確で最新の情報を必要としています。

高度な AI の主な機能は、大量のデータを迅速に処理し、反復的な手作業を自動化できることです。CRE ポートフォリオのデータの場合、AI は大規模なデータ クリーニング、マッチング、集約などのタスクを実行できるため、人間のアナリストや専門家は、洞察の特定など、より価値の高い戦略的作業に集中できます。

時間のかかる手作業が自動化されたため、CRE 従業員はポートフォリオをより大規模に分析し、時間とリソースの制約により発見が困難だった戦略や機会を明らかにできるようになりました。AI を使用すると、組織の生産性向上、従業員エクスペリエンスの向上、リスク管理に役立ちます。

しかし、落とし穴があります。AI の性能は、トレーニングに使用したデータによって決まります。複雑な不動産アプリケーション向けの信頼できる AI モデルを開発することは、独自のデータが限られている組織にとっては困難な場合があります。限られたデータ セットで作業すると、金銭的損失や機会損失につながる決定につながる可能性があります。

複数の外部データソースを組み込んだ、はるかに大規模で包括的な CRE データ セットでトレーニングされたモデルは、市場の状況と動向をより適切に分析できます。数十億のデータ ポイントにさらされた AI システムは、CRE セクター全体の傾向を捉え、業界や場所に固有の要因を幅広くリアルタイムで意思決定者に理解させることができます。すべてのモデルには限界がありますが、広範な外部および内部ソースでトレーニングされたカスタマイズされたソリューションは、代表的なデータ セットの増加とともに継続的に改善できます。

最適化された投資決定

CRE 主導の GenAI は、物件の説明、市場レポート、ニュース記事などの非構造化データ ソースから洞察を抽出できます。また、自社の所有物以外の膨大な量の過去の不動産データを使用して LLM をトレーニングできる組織は、将来の物件評価、賃貸料、キャップ レートなどの結果をより正確に予測できます。

金融サービス組織は、人間の専門知識と GenAI の洞察を組み合わせて、パフォーマンスの低い資産やリスク プロファイルの高い資産を特定し、その洞察を適用して、不動産の購入、売却、借り換え、改修時に収益を向上させたりリスクを軽減したりすることで、ポートフォリオを最適化できます。 不動産投資家と貸し手 AI を使用することで、不動産の利用状況やポートフォリオの最適化データに関する洞察を得たり、建物の効率を改善したり、3D リースの視覚化を生成したり、持続可能性リスクを計算したり、投資リード管理を行ったりすることができます。

AI を活用したより包括的な市場調査とリアルタイムの CRE 情報にアクセスできるようになると、貸し手とポートフォリオ マネージャーの能力が大幅に強化され、引受プロセスが合理化され、効率が向上します。

JLLのハンクAI を活用したプラットフォームであるは、商業ビルのエネルギー集約型の暖房、換気、空調 (HVAC) システムを動的に最適化し、HVAC センサーからデータを取得して設定を調整し、リアルタイムでエネルギー効率を最大化し、メンテナンスの問題を予測します。

JLL が使用するその他の AI プラットフォームは次のとおりです。

• 地平線: 今後のCRE売買機会を特定し予測する

• 3D ビジュアライゼーション そして オープンスペース： 職場や仕事場の臨場感あふれる写真表現やビデオツアーを作成する

• 忘れられた感覚: ChatGPTインターフェースを使用してCREポートフォリオの最適化を支援します

• エリーゼAI: 会話型AIを使用して居住者と見込み客の管理を支援する

意思決定を加速

投資以外にも、自動化ツールを導入すると、不動産評価、借り手の財務状況、稼働率、その他の法的文書から重要な詳細を迅速に抽出する機能により、CRE 意思決定者の従業員エクスペリエンスを変革することもできます。これにより、借り手の信用力を確立するプロセスが合理化され、より多くの履歴データに基づいて、より適切な意思決定とより正確な予測が可能になります。

GenAI テクノロジーは人間の知能を増強することができます。このテクノロジーが金融分野で成熟するにつれて、生産性が向上し、従業員はより戦略的で創造的な取り組みに集中できるようになります。

「AIは定型業務を置き換え、業務効率を改善することで仕事の性質を変えると予想していますが、役割を時代遅れにするのではなく、役割を変革し、従業員のスキルセットのシフトを要求する可能性が高いでしょう」と、JLLアメリカ市場金融サービスおよび保険担当副会長ジャイルズ・レンチは述べています。「この変革により、従業員は人間関係の構築や新しいビジネスチャンスなど、より価値の高い活動に集中できるようになります。」

パンデミック以降、適切な職場環境を提供するという CRE セクターの役割が拡大したのと同様に、ワークスペースに関するデータセットも拡大しました。ワークスペースを使用するのは誰か、人々はどのように使用するのか、そしてこれらのユーザーが何を必要としているのかが重要です。

CRE セクターには、これらのデータ セットから得た洞察を迅速に統合して解き放ち、従業員エクスペリエンスを大幅に向上させると同時に、実際の意思決定者である人間に強力なガイダンスを提供するための AI テクノロジーが必要です。

CRE投資環境の変化

高度な AI を統合することで、金融機関は CRE に関する洞察を考案し、探求する新しい方法を手に入れることができます。膨大なデータセットでトレーニングされたカスタマイズされたモデルを開発することで、ツールは予期しないつながりや市場の動向を発見できる可能性があります。予測を超えて、AI のより大きな価値は、人間の専門家が検証して構築するための仮説を浮かび上がらせ、最適な決定を下せるようにするために、新しい角度からさまざまな内部および外部のデータ ソースを分析する能力にあるかもしれません。

より包括的で信頼性の高いLLMは、より信頼性の高い分析を推進し、より優れた予測、よりスマートなCRE投資、コスト削減をサポートし、企業の成長を促進しながら従業員のエクスペリエンスを向上させます。また、運用効率の向上だけでなく、自動化によってCRE市場が変革し、 年間価値1100億ドル 不動産業界向け。

「買い手、売り手、貸し手を適切なタイミングで、適切なデータで数秒以内に結びつけることが、この新しい生成AI時代の成功を左右するだろう」と、 ボビー・マグナノJLL 金融サービス部門プレジデント。

JLLのAI搭載プラットフォームがどのように 組織に革新的な洞察をもたらす。