不動産金融でのAI活用術

不動産金融に、そもそもAIは必要なのか

不動産金融でAIを入れる場所を決める判断軸は2つあります。同じ判断を月に何度繰り返しているか、そしてその判断を誤ったとき何が起きるかです。この2つが両方大きい業務ほど、AIを入れる価値が出ます。

不動産ファンドの仕事は、一つの案件をめぐって鑑定評価書・建物状況調査報告書・レントロール・契約書と、性質の違う資料が次々に積み上がる構造になっています。AIが効くのは次のような業務です。

• デューデリジェンスの報告書から、価格や収益に響くリスク要因を抜き出す作業
• 投資家から届く質問への一次回答の下書き
• ローン契約書や信託契約書の条項を、自社の標準条件と突き合わせる点検

どれも、社内の標準条件や過去の案件の記録 という決まった基準に照らして、同じ確認を繰り返しています。

一方、売主や仲介会社との相対交渉と、投資委員会での最終の投資判断には、AIを前面に出さないほうがよいと考えます。案件の持ち込みは電話や面談で断片的に入り、条件もその場の駆け引きで動きます。投資判断のほうは、運用会社が 投資家に対して負う善管注意義務 の中身そのものだからです。

ただ、この線引きは業務ごとに変わります。同じ開示の仕事でも、四半期のアセットマネジメントレポートと、想定外の解約が出た局面で投資家に示す説明文とでは向き不向きが違います。次のセクションで、案件の流れを工程に分けて見ていきます。

ソーシングから出口まで、負荷が大きいのはどの工程か

不動産金融の業務は、案件が取得の検討から売却まで一方向に流れます。工程ごとに切って見ると、資料を読み込んで書き起こす工程と、人が場で決める工程とがはっきり分かれることが見えてきます。

負荷が最も大きいのは 投資家募集 の工程です。不動産ファンドの案件には、売買契約で決まった決済日という動かせない期限があります。その日までにエクイティを集めきる必要があり、募集期間は最初から短く区切られています。

そこへ、機関投資家ごとに違う切り口の質問が同時に届きます。建物の耐震性能を気にする投資家、マスターリースの保証賃料の根拠を確かめたい投資家、SPCの倒産隔離の組み方を見る投資家と、見る場所が重なりません。

答えの元になる情報は、鑑定評価書や建物状況調査報告書、レントロール、ローンのタームシートに散らばっています。これをアクイジション担当が案件ごとに読み直して言い直すため、一人の担当者に負荷が集中します 。

ここに手を入れると、前後の工程も変わります。回答の履歴が残るので、投資委員会に出した説明資料との食い違いも先に見つかります。

ソーシングを「極小」としたのは、どの物件が本当に売りに出るのかという情報が、文書ではなく電話や面談で先に入ってくるからです。ここは担当者が足で作る領域です。

不動産金融で最初に取り組むべきAI活用、3つ

繰り返し起きていて、かつ間違えると投資家やレンダーへの影響が大きい業務から着手するのが定石です。次の3つは、第1セクションで挙げた2つの軸で見たとき、どちらも高く出る業務です。

投資家からの質問に、回答の下書きを先に用意する

投資家募集の工程の話です。質問が届き、窓口の担当者が案件の質問管理表に一行登録した時点で仕組みが動きます。AIは、その案件の鑑定評価書と建物状況調査報告書、レントロール、物件概要書の記載、過去の案件で同じ論点に答えた文面を参照し、回答の案と出典の箇所を書き出します。

書き出した内容は質問管理表の同じ行に追記され、アクイジション担当に業務チャットで知らせが届きます。これまでは質問のたびに資料を開き直して探していましたが、出典の付いた下書きを直すところから作業に入れます。

物件概要書の記載と食い違っていないかは アクイジション担当 が確かめます。投資家に出してよいかの最終判断は、募集を統括する担当が持ちます。

物件概要書の下書きを、調査報告書から組み立てる

デューデリジェンスの報告書一式がファイル保管サービスの案件フォルダにそろったときが起点です。AIは、鑑定評価書の収益還元の前提、建物状況調査報告書の修繕更新費用、法務調査で挙がった越境や占有の指摘、レントロールの契約条件を読み、物件概要書のひな形の項目を埋めます。

下書きは文書作成ソフトの案件フォルダに保存され、同時に未記入のまま残った項目が一覧に並びます。今は担当者が報告書を章ごとに要約し直していますが、埋まらなかった項目を追いかけるところから始められます。

リスク要因の書き方と、強調しすぎの表現がないかは コンプライアンス担当 が点検します。投資家に示す前提として妥当かを決めるのは、案件責任者です。

投資委員会の説明資料を、調査の指摘から埋める

投資委員会の開催日が予定管理ツールに登録されると、審査の工程で仕組みが動きます。AIが読むのは、収支シミュレーションの前提と感応度、デューデリジェンスで挙がった指摘、過去の委員会で同種の物件に出た質問と回答の記録です。そこから説明資料の骨子と、聞かれそうな論点を書き出します。

骨子は説明資料の下書きとして保存され、論点は案件の論点一覧表に一論点ずつ追記されます。委員から出た質問を思い出しながら資料を組み立てていた作業が、並んだ論点を潰す作業に変わります。

前提の数値が収支シミュレーションと合っているかは案件担当が確かめます。この案件を取得するかどうかを決めるのは、委員会に出席する 運用責任者 です。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、1つ目に挙げた投資家への一次回答を例にします。新しいシステムを作る話ではなく、すでにあるツールの間に情報の通り道を一本作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

回答に使う情報は、どれもすでに案件フォルダの中にあります 。

• 鑑定評価書と建物状況調査報告書、法務調査報告書
• レントロールと主要テナントの賃貸借契約の条件
• 過去の案件で投資家に示した回答と、その根拠

過去の回答は担当者のメールに埋もれがちなので、ファイル保管サービスの一箇所にまとめます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

投資家からの質問は、窓口の担当者が案件の質問管理表に登録します。この登録が合図になり、回答の下書きが始まります。

決済日が近づくほど質問は集中します。人が思い出して操作する形にすると、忙しい時期ほど後回しになり、使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

ここがいちばん時間のかかる工程です。ベテラン担当が頭の中で無意識に引いている線を、文章にして一箇所にまとめます。たとえば次のようなものです。

• 物件概要書に載せていない数値を、回答で新たに示してよい範囲
• 建物の不具合のうち、修繕更新費用の見積りに含まれるものと別枠のものの区別
• マスターリースの保証賃料と、エンドテナントの賃料のどちらで答えるべき質問か

一度まとめれば、次の案件からはAIがそこを参照し続けます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

回答案は質問管理表の同じ行に追記し、アクイジション担当に業務チャットで通知が届くようにします。担当者は文面と出典を見て直し、出した回答も同じ表に残します。この記録が次の案件で参照される 回答の基準 になります。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 賃貸状況の集計表の様式が案件ごとにそろわない ：レントロールと月次の報告は、物件を管理しているPM会社の様式のまま上がってきます。項目名も賃料の税込・税抜の扱いも案件で違います。受け取った時点で並びを確かめ、崩れていたら担当者に知らせが届くようにします。
• 賃貸借契約の例外条項を取りこぼす ：定期借家か普通借家か、賃料改定の条項、フリーレントの残り、中途解約の違約条項は区画ごとに違います。一律の下書きでは落ちるので、例外のある区画には一覧で印をつけ、その区画に触れる回答は人が原文で確かめます。
• 募集中の投資家への回答を、確認なしに出してしまう ：物件概要書に載せていない売却想定価格や利回りの見込みを回答に混ぜると、募集の条件そのものを変えたことになりかねません。下書きの段階で、概要書に記載のない数値には印がつくようにします。

不動産金融のAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションでは、売主との相対交渉と投資委員会での投資判断は人が担い、決まった基準 に照らして同じ確認を繰り返す業務にAIが効く、と線を引きました。最初に挙げた3つは、どれも鑑定評価書や過去の案件の記録という参照先が手元にある業務です。

全部を一度に仕組みにする必要はありません。まず一つの業務から 始めれば十分です。調査報告書もレントロールも過去の回答も、すでに案件フォルダのどこかにあり、そこから着手できます。