目次
不動産売買マッチングを「ロジック × AI」で高速化
必須条件はロジックで厳密に、好みのニュアンスはAIで再ランキング。
運用は現場に馴染みのあるGoogleスプレッドシート＋GASを継続。スコア化と根拠の可視化で、誰が提案してもブレない体制を実現しました。
Google スプレッドシートGoogle Apps Script (GAS)
スコアリング/重み付け意味検索（ベクトル）説明可能AI
プロジェクト概要
- ロジックで足切り：価格・駅距離・面積・築年・用途地域・告知 等を即時フィルタ
- AIで再ランキング：文面・メモ・周辺情報から好みを抽出し意味類似で並べ替え
- スコア化＋根拠：0–100点と合致/減点理由を物件カードに併記
- 運用は現場のまま：シート中心。GASで夜間処理/通知/テンプレ出力を自動化
背景と課題
候補が多すぎる
外せない条件での機械的な足切りが人手依存で、初動が遅い。
好みの反映が属人的
「静かさ」「眺望」などのニュアンスが担当者の経験に依存し再現性が低い。
説明に時間がかかる
「なぜ勧めるか」を端的に示す材料が分散し、準備に手間がかかる。
解決アプローチ（ロジック × AI）
1) ロジックで厳密に絞り込み
- 必須条件（価格/駅距離/面積/築年/用途地域/ペット可/告知 等）を明文化
- GASの夜間ジョブで取込・正規化（住所/単位/重複/欠損補完）
- ルールエンジンで一致/不一致を即時判定
2) AIで“好み”を理解し再ランキング
- 面談メモ・メール・説明文から重視点を抽出
- 意味類似（ベクトル検索）で候補をスコア化
- カードに根拠テキスト抜粋を併記し納得感を担保
実装と運用（スプレッドシート＋GAS）
自動化の例
- 夜間処理：データ取込／正規化／重複排除／ペナルティ付与
- 通知：高スコアの新着を担当宛にメール通知
- テンプレ出力：提案PDF・メール下書きをワンクリック生成
- 監査性：共有ドライブ設計と更新履歴で変更ログを保存
ガバナンス方針
- 取り込みは公開情報＋自社保有データを基本
- 規約に反するスクレイピングは不実施
- 個人情報の最小化／権限分離／操作ログ保存を徹底
- 社内Googleアカウントでの権限管理を前提
API・CSV・共有ドライブなど、現場に合わせて連携方式を選定します。
結果（定性的な効果）
初回提案までの短縮
前処理と足切りが自動化され、候補提示までの初動が軽くなりました。
説明の一貫性
スコアと根拠が並ぶことで、顧客説明がスムーズに。担当に依存しづらい形に。
属人化の抑制
評価軸・重み・ペナルティを明文化し、チーム全体で再現性を確保。
※ 数値効果は業務量・データ連携範囲により変動。公開可能な場合は別途掲載します。
お客様の声
シート運用のまま導入でき、初回提案までが明らかに早くなりました。合致理由が数値とテキストで示せるので説明がしやすいです。
仲介営業（首都圏）
評価軸が統一され、候補の出し方が標準化。新人の立ち上がりも早まり、属人化が減りました。
営業企画（法人担当）
進め方（お問い合わせ〜納品〜改善）
1. 初回ヒアリング（0.5–1週）
現状の運用・KPI・データ範囲を確認。既存シートの列定義を共有いただきます。
2. 要件定義・設計（1週）
評価軸/重み/ペナルティ、連携方式、スコア表示仕様を確定。
3. PoC構築（2–3週）
取込/正規化/足切り/基礎スコアを実装し、小規模で試験運用。
4. AI再ランキング導入（1–2週）
意味検索・根拠表示・統合スコアを追加。ログ収集を開始。
5. 現場試用・微調整（1週）
表示/しきい値/テンプレを微調整。数字と体感のギャップを解消。
6. 本番移行・定着支援（0.5週〜）
運用手順・権限・ログ設定を確定し切替。教育・ドキュメント整備。
7. 継続改善（任意）
重み学習、評価指標追加、テンプレ改善などを継続実装。
※ スケジュールはデータ量・連携範囲により前後します。
提供範囲と非対応
提供範囲
- スコアリング設計（軸/重み/減点ルール）
- データ取込と正規化（住所/単位/重複）
- スプレッドシート＋GASの自動化
- AI再ランキング（テキスト意味類似）
- 提案テンプレ整備（PDF・メール）
非対応・留意
- 規約に反するスクレイピングは実施しません
- 個人情報の最小化／権限分離／操作ログ保存を原則とします
- 社内Googleアカウントでの運用を前提とします
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