目次
1) AIは“導入”では差がつかない。成果が出る企業は「5%」の現実
JLL調査では、投資家・オーナーの88%、企業不動産部門の92%がAIパイロットを実施中。一方で、すべてのAI目標を達成できた企業はわずか5%という「二極化」が示されています。
このギャップの背景はシンプルで、AI以前に“データと業務”が整っていないこと。成功企業は、AIを“便利ツール”ではなく、業務フロー再構築(BPR)や意思決定に組み込む前提で設計しています。
詳細記事:【不動産×AI 2025】なぜAI導入企業の95%は期待した成果を出せないのか?成果を出すための3原則とは?
2) 「AIワークフォース」×人手不足:管理現場は“自動運転”へ
賃貸管理などの現場では、RealPageが提唱・実装した「AI Workforce」のように、追客〜内見予約、入居者対応〜業者手配までを“デジタル社員”が担う発想が前面に出ました。
国内でも、ビル管理の人手不足・コスト増を背景に、AI制御(空調・照明・設備)やロボット・デジタルツイン連携を含む「自律型(Autonomous)ビル運用」へ議論が進んでいます。ソフトバンクと東急コミュニティーのスマートビル領域での連携も、その象徴例です。
詳細記事:【不動産×AI 2025】なぜAI導入企業の95%は期待した成果を出せないのか?成果を出すための3原則とは?
3) デジタルツインは“絵”から“運用OS”へ:市場は急成長
デジタルツインは、可視化ツールの域を超え、エネルギー最適化・保全・運用意思決定の中核へ。市場予測でも、2033年に262.3億ドル(約2兆9,700億円)規模、CAGR 32.6%といった強い伸びが示されています。
ポイントは「現場データ(BAS/IoT/保全履歴)」をつなぎ、“判断”と“制御”まで閉ループ化すること。ここができる企業ほど、AI導入が“成果”に直結すると言えるでしょう。
詳細記事:世界市場は3兆円へ。デジタルツイン急成長の中、4事例から読み取る日本企業の「次の一手」
4) 評価・開発はBIM×AIで“ブレない意思決定”へ(誤差0.057%の衝撃)
開発・仕入れで致命的になりがちな「評価のブレ」は、BIMとAI統合で縮小します。AI・機械学習・BIMを統合したハイブリッド評価モデルでは、土地の価値を機械学習(ML)で評価、建物のコストをBIM×自然言語処理(NLP)で自動積算、劣化をBIM×施設管理データで動的評価するなど、要素分解して統合します。
実証では、3ベッドルーム物件で市場価値との誤差0.057%という結果も示され、意思決定の高速化が現実味を帯びました。
詳細記事:AI×BIMで“ブレない不動産評価”|誤差0.057%の衝撃!
5) 消費者UXは「検索」から「対話」へ。情報開示は“設計力”が競争力に
消費者側では、ZillowがChatGPT内で動作する不動産アプリとして体験を押し上げ、「条件検索→対話」へのシフトが鮮明になりました。
同時に、リスク情報の扱いも重要テーマです。ZillowはFirst Streetと提携し、洪水・山火事など5カテゴリの気候リスクを物件ページに直接表示しましたが、2025年12月6日に方針変更(直接表示を取りやめリンク形式へ)。データ精度や取引影響への懸念が背景にあり、“正しい情報をどう見せるか”がプロダクト競争力だと分かります。
詳細記事:Zillowが気候リスク表示を撤回した理由——日本の不動産テック企業が学ぶべき3つの教訓
6) 不動産金融の再設計:Rent-to-Own/小口化/STO(トークン化)が加速
資金面では、米国のRent-to-Ownや小口化投資など、「買えない・持てない」を解決する設計が伸びています。
さらに2025年は、STO(セキュリティトークン)による不動産のトークン化が存在感を増し、日本でも発行累計額が2,800億円超(2025年10月末時点)とされています。
グローバルでは、Deloitteがトークン化不動産市場を2024年の3,000億ドル未満→2035年に4兆ドルへ拡大予測としており、“流通市場”整備が次の焦点です。
詳細記事:【5分でわかる】世界の不動産テック最新3トレンド:Rent to Own、株式型投資、トークン化まで
2026年に向けて:日本企業が押さえる「次の一手」3つ
最後に、2025年の潮流を2026年に“実行”へ落とすなら、打ち手は次の3つです。
- データ基盤を先に作る(AIの精度以前に、統合データと運用が勝負
- 高インパクト領域に集中(エネルギー管理、ポートフォリオ最適化、管理自動化など)
- ガバナンスを実装する(公開AI利用・機密入力・セキュリティ教育まで含めて設計)
「AIを入れる」だけでは横並びになります。“データ→業務→金融→UX”を一気通貫で設計できる企業が、2026年以降のPropTech競争をリードします。
AI利用について
本記事はAIツールの支援を受けて作成されております。 内容は人間によって確認および編集しておりますが、詳細につきましてはこちらをご確認ください。