日々収集される最新のビッグデータをリアルタイムで分析・可視化し、最適な物件情報を提供します。
賃料、間取り、築年数、地域別（市区郡、最寄り駅）など、ビッグデータを元にしたご希望の検索条件を設定できます。
当然ユーザの望む任意のキーワードでの検索も可能です。
システムのユーザーインターフェース（UI）はカスタマイズ可能で、不動産会社のブランドイメージに合わせたデザインを提供します。
デバイスを問わず快適に閲覧できるレスポンシブデザインにも対応し、ユーザビリティの高い物件検索サイトを提供します。
的確なSEO対策により、検索エンジンでの上位表示を実現し、物件へのお問い合わせ率を向上させます。
01不動産業者の業務効率化
不動産業者が顧客のニーズに合った物件を検索することに活用します。
大量の物件データより適切な物件を提案することで、顧客満足度を向上させることができます。
02賃貸物件探しの個人利用
個人利用者が物件検索サイトを利用して自分の希望に合った物件を探すことに活用します。
地域、賃料、間取り、設備などの条件を指定し、適切な物件を絞り込んで見つけることができます。
オープンデータ、自社データ、競合データ、および各種データから生成した独自マスタを用いて演算処理を行い、利用価値の高いデータを生成します。
演算処理の内容は整形、集計、カテゴリ化など多岐にわたります。
収集したデータの整形処理を行います。整形処理は、様々なデータを一貫性のあるフォーマットに統一する処理（例：住所や電話番号の表記ゆれ等）や、データに含まれる誤字などを修正する処理など、様々なパターンに対応することが可能です。
高度なクレンジング加工、複雑なアルゴリズム処理を併用することで、異なる出所のデータ同士を紐付けることが可能となります。
これにより、自社の保有しているデータとの対応付けや、複数データの情報のユニーク化などが実現できます。
膨大な量のデータを指定の条件でカテゴリ分類します。完全一致や部分一致、複数のカラムを参照しての分類など、複雑な条件でのグループ化を行うことで、分析や解析が行いやすい形にデータを整形できます。お客様のニーズに合わせたデータ整形を実現します。
01競合データ分析
競合他社が出品している商品などの情報を収集し、タグ付け、集計することで、現在のトレンドなどの分析にご活用いただけます。
02営業用アタックリスト生成
インターネット上に掲載されている不動産物件と、自社で取り扱っている不動産物件を名寄せ処理にて紐付ける。
これにより、取扱店舗ごと、掲載サイトごと、エリアごとなど、自社の保有しているデータと比較した多角的な情報分析が可能となり、営業活動の指針としてご活用いただけます。
AI用教師データ収集・生成サービスは、AIに活用可能なビッグデータを収集・高品質化し、教師データを生成するサービスです。
大量で高品質なデータは、AIの精度向上に貢献します。
月次・年次などの周期で、大量で多様なデータを収集・更新しています。
また、収集データに含まれる欠損値やノイズに対してクレンジング処理を行い、データの品質を向上させます。
収集・高品質化された大量のデータは、AI用教師データを生成するために活用できます。
生成された教師データは、AIモデルを訓練する際に使用され、高い精度を持つAIを生成できます。
01家賃査定エンジン
人口や世帯数などの統計データ、未来の人口を予測した人口推移データ、所在地や間取り等を含む不動産物件データを組み合わせ、将来の参考賃料を予測します。
参考賃料を基に不動産会社が調整を行った最終査定額を、教師データとして活用し、次回の査定精度を向上させます。
02求人記事の業種・職種判定エンジン
さまざまなサイトに掲載されている様々な求人記事をインプットすることで、その求人記事が、どんな業種の会社なのか、どんな職種を募集しているかをAIが自動で判断します。
全国にある不動産会社の営業所スタッフが必要となる謄本をシステムにより自動取得を行うサービスとなります。
大量の不動産登記簿謄本PDFをデータで一元管理することにより、スタッフの工数削減と登記情報の取得経費削減効果が見込めます。
大量の不動産登記簿の取得を自動収集します。
ログインや取得時の支払処理も自動化することで、スタッフにかかる負担が激減、システム化することで重複取得（二重支払い）も防げます。
過去取得済みの登記情報から文字情報を保管することで、新規取得した登記情報との差分箇所を視覚的にわかるような専用ページを自動生成します。
システム移行前に取得していた大量の登記簿謄本をシステムに取り込んでおくことにより、当時取得した情報と新規で取得しなおした情報を比較することができるようになります。
顧客が保有している複数の種類のデータ同士で名寄せ処理を実施し、一つのデータファイルに統合することでデータの閲覧・管理が容易になります。
例えば、異なる部署がそれぞれ持っているデータ同士を統合し、企業内で一括管理することが出来ます。
管理画面を使用してデータの投入、管理が可能です。誰でも簡単に統合データの作成ができ、顧客側でシステムの運用が完結できます。
弊社が保持するデータクレンジングと独自のロジックを組み合わせた名寄せを実施することで、データ同士の高精度なマッチングを実現することが出来ます。
また、データクレンジングにより名称や住所の表記ゆれ、誤記や日付のフォーマットの統一などもできます。
名寄せによりデータに対しユニークなコードを付与することによってデータ同士の紐づけが容易になります。
コードを共有することで、部署やサービスに関わらずデータの把握が可能となります。
01金融業界の顧客データ一元管理
様々な部署で独自に作成・利用していた、様々な形式の顧客データを、弊社の得意とするクレンジング・名寄せ処理にて1つのデータに統合します。
これにより、重複の排除や部署間の相互利用など、今まで難しかった様々な利用が可能となりました。
02エンタメデータ整備
書籍・映画・音楽などの異なるメディア情報に対して、顧客が独自で発番しているコードを付与することで、一元管理が可能となる仕組みです。
自社内のデータでも表記揺れ等により、社内で実現できなかったことを、弊社の得意とするクレンジング・名寄せ処理にて実現しました。
