不動産リノベーション会社では、お客様への提案図面を作成するために経験豊富な設計担当者が数日かけてプランニングを行うことが一般的です。そのため提案までに時間がかかり、多数の案件へ対応することや複数案を比較提案することが困難でした。
本プロジェクトでは、リノベーション設計のルールや暮らし方のペルソナをもとに、最適な間取りを自動生成するAIを開発。各プランの評価や概算工事費まで算出できる仕組みを構築し、提案業務の効率化と品質の標準化を実現しました。
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
リノベーション企業
設計担当者の経験や知識に依存するリノベーション提案は、作成に多くの時間を要するだけでなく、担当者ごとの品質のばらつきも発生します。また、一度作成した図面を大きく作り直す負担が大きいため、お客様へ複数の提案を提示することが難しく、商談機会を十分に活かせない状況でした。
リノベーション設計ルールと居住者ペルソナを学習したAIが、部屋の配置や広さ、収納計画まで考慮した複数のリノベーション案を自動生成。さらに工事内容から概算費用も算出し、設計から提案までを大幅に効率化しました。
リノベーション図面の作成時間を大幅に短縮し、お客様への提案スピードが向上。複数プランの比較提案が容易になったことで提案品質も向上し、少人数でも多くの案件へ対応できる体制を実現しました。また、経験の浅い担当者でも一定品質の提案が可能となり、属人化の解消にもつながりました。
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。
リノベーション提案は、お客様の理想の暮らしを形にする重要な工程です。しかし、設計には高い専門知識と豊富な経験が必要であり、一件ごとに数日を要することも少なくありません。事業拡大に伴い提案件数を増やしたい一方で、設計担当者の増員だけでは対応に限界があり、提案業務を効率化しながら品質も維持できる仕組みが求められていました。
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
設計業務は担当者の経験に依存する部分が大きく、図面作成に時間がかかるため、お客様を待たせる要因となっていました。また、一つの案を作成するだけでも負荷が高く、複数案を提示して比較検討してもらうことが難しい状況でした。結果として、設計担当者がボトルネックとなり、提案件数や対応可能な顧客数の拡大を妨げていました。
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
単純に図面を自動生成するのではなく、居住人数やライフスタイル、収納量、部屋同士の関係性など、人が設計時に考慮している判断基準をAIへ組み込みました。また、壁の撤去・新設など施工内容も考慮することで、実際のリフォーム費用まで見据えた現実的な提案を実現しています。
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。
モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。
推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。
社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。
キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。