この記事の要点
前提｜賃貸業界のAI活用は、どこまで来たか
判断の前提になる数字から確認します。業界の活用率、現場の人員構成、そして国の動きです。
賃貸業界のAI活用は、どこまで来ているか
「まだ早い」という感覚は、数字とずれ始めています。不動産管理会社・仲介会社を対象とした2026年9月公表の調査では、生成AIを活用している企業が49.7%、活用予定・検討中を含めると75.2%。効果を実感している割合は92.6%に達しました[1]。ただしこの調査は不動産テック企業5社が実施しており、回答者はテック導入に前向きな層に寄っている可能性があります。
母集団を変えると景色も変わります。アットホームが加盟会社に行った調査では、DXに「取り組んでいる」は13.4%、「まだだが検討中」が41.8%でした[6]。総務省の調査では不動産業のIoT・AI導入率は44.2%ですが、これは常用雇用者100人以上の企業が対象です[7]。つまり、大手ほど導入が進み、小規模事業者ほど手つかずという分布になっています。
個社の中を覗くと、浸透の速さがより鮮明です。賃貸管理を手がける帝国不動産が本部265名に行った社内アンケートでは、AI利用率85.7%、ほぼ毎日使う社員が35.5%。用途の1位は「文章作成・添削・要約」で88.1%、未利用の理由の1位は「使い方が分からない」でした[8]。ツールの有無より、使い方の共有が普及の分かれ目になっているということです。
供給側の動きも速く、不動産テックのカオスマップで生成AIカテゴリのサービス数は1年で6から13へ倍増しました[9]。国土交通省も2026年度から、重要事項説明書や契約書の作成補助AIを宅建業者に試行提供する実証事業を始めています[5]。
なぜ賃貸業務でAIが必要とされるのか
理由は流行ではなく、人員構成にあります。国土交通省の実態調査によれば、賃貸住宅管理業者の従業員数は中央値3人、4人以下が55.9%。その規模で、95.0%が入居者からの苦情対応を、72.5%が設備故障などの緊急対応を自社で担っています[4]。
電話は、この構造を最も直接的に圧迫します。大手でも例外ではありません。レオパレス21は入居者からの問い合わせ対応にAIチャットボットと音声AIを導入し、繁忙期に70%を下回っていた応答率を約90%まで改善したと公表しています[10]。裏を返せば、導入前は繁忙期に3割の電話が取れていなかったということです。
少人数の組織が、苦情と緊急対応を抱えたまま、繁忙期の電話量に耐えている。これが賃貸管理の標準的な姿です。
この構造は、規模が小さいほどAIの効き目が大きいことを意味します。人が3人の会社で1人が電話に取られる比率と、100人の会社のそれは違います。全社的なシステム刷新ではなく、夜間だけ、特定の用件だけと範囲を区切った導入のほうが、小さな組織には現実的です。
国が後押しを始めた、重説・契約書のAI活用
賃貸・売買の契約まわりは、宅地建物取引士の責任が重いぶん、AI活用がもっとも慎重に扱われてきた領域です。ここに、国の側から動きが出ています。
起点は2025年6月に閣議決定された規制改革実施計画です。宅地建物取引士の負担軽減に向けて、技術の発展状況に応じた補助ツールの活用が期待されると位置づけられました。これを受けて国土交通省は、重要事項説明の業務における書類の作成や読み上げなどでの、デジタル・AI等の補助ツールの活用について整理を進めています[11]。2026年3月31日には、補助ツールの取り扱いに関する周知が業界団体へ発出されました[5]。
実務の検証も始まりました。2026年度の実証事業では、媒介契約書・重要事項説明書・売買契約書などのAI作成補助サービスを宅建業者に試行提供し、導入前後の業務時間と作成精度を測定します。あわせて、不動産テック事業者と宅建業者への利用実態調査も行われます[5]。採択された事業者の例として、ベルテックスが2026年6月24日に採択され、同年7月頃から9月末にかけて契約関連書類の作成業務にAIを試験導入すると公表しています[12]。
読み取るべき点は2つあります。ひとつは、2028年度をめどに活用方法が示される見通しであること[5]。もうひとつは、現時点で想定されているのがあくまで「作成補助」であり、説明の責任は宅建士に残ることです。契約書類へのAI適用は、法令上のグレーゾーンを自社で判断する段階から、公的な整理を参照できる段階へ移りつつある、という理解が実態に近いと言えます。
AI活用事例｜業務別に、何ができているか
AIの型を整理したうえで、募集から退去までの公表事例を並べます。賃貸仲介と賃貸管理、それぞれの現場で何が動いているかを見ていきます。
賃貸で使われるAIは、4つの型に分かれる
「AI」とひとくくりにすると比較ができません。賃貸の現場で使われているものは、おおむね次の4つに整理できます。型によって、得意なことも、検証すべき点も違います。
| 型 | 何をするか | 賃貸での用途 | 検証すべき点 |
|---|---|---|---|
| 対話AI | 電話・チャットで応答し、用件を聞き取る | 入居者対応、反響対応、物確、督促の架電 | 聞き取り精度、取次の線引き、応答の速さ |
| 生成AI | 文章や資料の下書きを作る | 広告文、メール返信、報告資料、社内文書 | 事実の正確さ、表記ルール、最終確認の担当 |
| 予測・スコアリング | 過去データから確度を数値化する | 家賃査定、入居審査の支援、滞納リスク | 説明可能性、学習データの偏り、説明責任の所在 |
| 認識（OCR・画像） | 書類や写真から情報を読み取る | 申込書の読み取り、契約書のチェック、原状回復の判定補助 | 読み取り精度、例外書式、転記後の検証 |
このうち、導入のハードルが低く成果が見えやすいのは生成AIと対話AIです。予測・スコアリングは効果が大きい一方で、判断根拠の説明が必要になり、後述する法務の論点に直結します。
業務別に見るAI活用事例
募集から退去まで、実際に公表されている取り組みを業務の流れに沿って並べます。数値はいずれも各社の公表値です。
| 業務 | AIの使われ方 | 公表されている内容 |
|---|---|---|
| 募集・広告 | 物件紹介文やSNS投稿文の生成、禁止ワードの自動排除 | 1件45分→10分、投稿数を約4倍に（東急リバブル）[2] |
| 物件紹介動画 | 360度空間データから紹介動画を自動生成 | LIFULLがリコーと連携し2026年6月開始[13] |
| 反響対応 | ポータル反響への即時架電・返信、来店・内見予約の取得 | 営業時間外の反響に初動をかけられる。初回連絡までの時間と通電率で効果を測る |
| 物件確認 | 仲介会社からの物確電話への自動応答 | 月間70万コールに応答、物確電話の約6割を自動応答（イタンジ公表値、基準日の記載なし）[14]／三菱地所リアルエステートサービスが導入[15] |
| 内見・申込 | 内見予約の受付、申込書類の読み取り | いえらぶがヒアリングから日程調整までを自律実行するAIエージェントを提供[16] |
| 入居審査 | 家賃審査モデルによる与信判断の支援 | 大東建託パートナーズが2023年に本格導入。削減時間は非公表[17] |
| 契約・重説 | 契約書のチェック、媒介契約書・重要事項説明書の作成補助 | 契約書確認業務を約80%削減、通常期で月40時間・繁忙期で月67時間の軽減（アンビションDXHD）[3]／国交省の実証事業でAI作成補助を検証中[5] |
| 入居者対応 | 電話・チャットの一次受付、用件の分類と取次 | 応答率70%未満→約90%（レオパレス21）[10]／電話の約8割を一次対応・完結率85%（ザイマックス）[18] |
| 入居者アプリ | アプリ内の問い合わせにAIが自動返信 | GMO ReTechが業務データに回答範囲を限定したAIチャットを提供[19] |
| 大規模ポートフォリオ | メール自動返信、チャットボット、内見予約の24時間受付 | 管理10.8万戸のビレッジハウスが2026年に順次実装[20] |
| 社宅・法人管理 | 代表電話の一次受付と振り分け | 年間約10万着電のうち一次受付の90%超を自動化、月800時間超を削減（東急社宅マネジメント）[21] |
| 督促・更新連絡 | 支払い案内や書類提出のリマインド架電 | 月間43,000件規模の架電業務を対象にAI導入（日本賃貸保証）[22] |
| 修繕・メンテナンス | 修繕依頼の受付と手配の効率化 | いい生活がAI搭載のメンテナンス新サービスを2026年内に提供予定[23] |
| 施工・工事管理 | 現場監督業務の支援 | 大東建託が2028年までに現場監督1人当たり業務効率20%向上を目標に掲げる[24] |
| 全社横断 | 文章作成、社内問い合わせ、業務ごとの自動化 | 1年で327業務に実装、22,862時間削減・売上2億円増（クラスコHD）[25]／本部のAI利用率85.7%（帝国不動産）[8] |
※ 各社の公表値であり、測定条件は統一されていません。とくにベンダーが自社サイトで公表する数値は、算出根拠や基準日が明示されていない場合があります。自社で検討する際は、同じ指標を自社の実績で測り直すことをおすすめします。
賃貸仲介の現場で使われているAI（架電・反響対応）
賃貸仲介でAIが最も分かりやすく効くのは、ポータル反響への一次対応です。反響の多くは営業時間外に届き、初動の速さが来店率を左右します。人が翌朝に折り返す運用では、つながらないか、すでに他社で決まっています。
ここでAIが担うのは、反響を検知した瞬間に架電し、物件の募集状況を確認したうえで、引越し時期や希望条件を伺い、来店・内見の日程まで取得するところまでです。不通なら決めた回数・間隔で自動的に再架電します。対応結果はCRMに記録され、翌朝、店舗はいつもの画面で引き継ぎます。
- AI架電 反響直後の一次対応、掘り起こしの再接触、追客の定期連絡
- AIメッセージ 電話に出られなかったお客様へのフォロー、日程の確認
- 営業支援 物件紹介文の下書き、申込書類の読み取り、物確への自動応答
私たちが提供している反響対応AI「ハンキョウAI」も、この領域に特化したサービスです。大手不動産グループでの実測では、夜間反響の初回連絡時間が約13時間から3分以内に、通電率は約2倍になりました。
賃貸管理の現場で使われているAI（受電・入居者対応）
賃貸管理では、入居者からの電話の一次受付が最大の負荷です。設備トラブル、鍵、騒音、契約更新、解約、家賃。1件ずつは定型でも、積み上がると担当者の時間を奪います。夜間・休日と繁忙期の同時着信では、取りこぼしが発生します。
AIが受ける場合は、24時間365日の応答、用件の聞き取りと分類、緊急度の判定、答えの決まった用件のご案内、そして要約つきの引き継ぎまでを担います。修繕の可否判断や交渉、クレームの解決は人が担う設計にします。実際に、電話の約8割を一次対応し完結率85%という公表値[17]や、年間約10万着電のうち一次受付の90%超を自動化し月800時間超を削減した例[24]があります。
- AI受電 入居者からの電話の一次受付、緊急判定、担当者・協力業者への取次
- AI架電 家賃や書類提出の督促、契約更新のご案内、立ち会いや点検の日程調整
- 記録と通知 通話の録音・全文テキスト・要約、チャットやメールへの自動通知
同じ考え方でつくっているのが入居者対応AI「ScaleCall」です。受電を中心に、督促や更新案内といった定型の架電にも対応します。
業務システム側に組み込まれるAI
もうひとつの流れが、普段使っている業務システムの中にAIが内包されていく動きです。単体のAIツールを増やすのではなく、いま使っている画面のまま機能が増えるため、現場の学習コストがかかりません。
- イタンジは賃貸管理システムにAI入居者対応支援機能を追加し、設備故障や契約内容の問い合わせ対応を支援しています[26]
- いえらぶはヒアリングから物件提案、内見日程調整、予約確定までを自律実行するAIエージェントを打ち出しました[16]
- いい生活はオーナー向けメッセージの起案や入金消込の推論など、管理業務の内側にAIを差し込んでいます[23]
- GMO ReTechは入居者アプリのチャットに、回答範囲を業務データに限定したAI自動返信を実装しました[19]
選定の際は、いま契約しているシステムのロードマップを先に確認する価値があります。近い将来に標準機能として載るものを、別ツールで先に契約してしまう重複を避けられます。
導入の進め方｜決める・確かめる・始める
任せる範囲を決め、連携と法務を確かめ、小さく始めて数字で広げる。この順番を外すと、現場の負担がかえって増えます。
導入で得られるもの、失われがちなもの
メリットだけを並べても判断材料になりません。実際に起きることを両側から見ます。
| 得られるもの | 失われがちなもの |
|---|---|
| 取りこぼしが減る。営業時間外や繁忙期の電話に応答できる | 入居者との偶発的な接点。声のトーンから察していた情報が拾えなくなる |
| 対応品質が平準化する。担当者による差が小さくなる | 属人的な機転。例外対応の判断が現場から離れる |
| 記録が全件残る。言った・言わないが起きない | 記録の管理責任。保存期間や閲覧範囲の設計が新たに必要になる |
| 人が判断と交渉に集中できる | 教育の機会。新人が電話で場数を踏む場が減る |
失われるものは、設計で補えます。たとえば、AIが取った通話の要約を新人の教育教材にする、緊急度が高い用件だけは必ず人が折り返す、といった運用です。「何を自動化したか」ではなく「自動化したぶん、人が何に時間を使うか」まで決めておくことが、定着の分かれ目になります。
任せる範囲と、任せない範囲
賃貸のAI導入でつまずく原因の多くは、精度そのものではなく、任せる範囲の決め方にあります。責任が伴う判断は人が持ち、その手前の作業をAIに渡すのが基本です。
- 受ける24時間365日・同時着信
- 聞き取る物件・用件・緊急度
- 仕分ける定型／緊急／それ以外
- 案内する答えの決まった用件
- 判断する修繕の可否・入居審査
- 交渉する滞納・契約条件
- 解決するクレーム・謝罪・補償
- 提案する接客・オーナー対応
AIに任せる
- 聞き取り、記録、要約、転記
- データや規程で答えが決まっている案内（空室状況、引き落とし日、書類の再発行）
- 文書や資料の下書き作成
- 期日管理と、定型のご連絡
人が担う
- 入居審査や修繕手配の可否判断
- クレームの解決、謝罪、補償の判断
- 滞納や契約条件など、交渉を伴う対応
- 来店後の接客と、オーナーへの提案
電話業務では、この線引きを用件別の表に落とし込むと運用に乗ります。「水が止まらない」「鍵が開かない」「ガスの臭い」は即時に人へ。「エアコンの効きが悪い」「電球が切れた」は受付を記録して翌営業日に案内。騒音や滞納は、聞き取りと記録にとどめて担当者へ引き継ぐ。この線引きが曖昧なまま始めると、深夜に不要な取次が発生し、現場の負担はかえって増えます。
線引きは、相手の体験からも逆算する必要があります。物確や空室確認のように答えが決まっている電話は、待たされないぶん相手の満足度が上がります。一方で、クレームや水漏れのような場面でAIに解決させようとすると、不信感に直結します。北米の管理会社を対象にした調査では、85%が自動化によって入居者との人的接点が失われることを懸念しています[27]。AIが受けるのは「速さと正確さが価値になる電話」だけ、と決めておくのが安全です。
よくある失敗パターンと、その手前で打てる手
- 目的が「AIを入れること」になっている 削減したい時間も、減らしたい取りこぼしも決まっていないまま始めると、効果を誰も説明できません。着手前に対象業務の件数と所要時間を数えておきます
- 線引きを決めずに始める どこまで答えさせるかが曖昧だと、深夜の不要な取次や、答えるべきでない話への踏み込みが起きます。管理規程や現場の運用から、人へ渡す条件を書き起こします
- 現場が使い方を知らない 帝国不動産の社内調査でも、未利用の理由の1位は「使い方が分からない」でした[8]。ツールを配るのではなく、業務ごとの使い方を共有する担当を決めます
- 既存システムとつながっていない 結果を手で転記していると、削減したはずの時間が別の場所で消えます。記録と通知まで含めて自動化できるかを、契約前に確認します
- 効果を測る前提がない 導入前の数字がなければ、改善したかどうかを議論できません。1か月分の実績を先に取ります
システム連携という現実的な壁
AIの応答品質は、参照できるデータの鮮度で決まります。物確の自動応答が成立するのは、空室情報が最新であるときだけです。同じように、反響対応では顧客情報と対応履歴が、入居者対応では契約情報と物件情報が必要になります。
検討時に確認すべきなのは、次の3点です。
- 接続方式 API連携か、CSVの受け渡しか。更新のタイミングと遅延の幅はどれくらいか
- 書き戻し 対応結果を基幹システムやCRMへ自動で記録できるか。二重入力が発生しないか
- 通知先 現場が普段使っているチャットやメールに、必要な情報が整形されて届くか
電話に出て終わりではなく、記録・通知・次のアクションまでが既存の業務プロセスに収まって初めて、現場の工数が減ります。
法務・運用で押さえること
- 通話録音の告知と同意 自動音声の冒頭で録音する旨を伝え、利用目的を明示する
- 個人情報の取り扱い 利用目的の特定、委託先の監督、保存期間と閲覧権限の設定。入力データが学習に使われない設定かどうかの確認
- 宅建業法との関係 AIの応答範囲を事実確認にとどめ、重要事項の説明に踏み込ませない設計にする
- 説明責任 与信や審査にAIを使う場合、判断根拠を説明できるか。米国では第三者検証が和解条件に組み込まれた例がある[28]
いずれも、導入の可否を左右するというより、契約前に運用ルールとして確定させておく項目です。録音の告知文、保存期間、閲覧できる担当者の範囲までを決めてから運用を始めると、後から現場に説明する手間がなくなります。
ツールを選ぶときの観点
| 観点 | 確認すること |
|---|---|
| 対応範囲 | 自社が減らしたい業務に、そのまま当てはまるか。汎用ツールを賃貸の用件に合わせ込む工数はどれくらいか |
| 業界特化の度合い | 物件名や専門用語、日程のやり取りを正確に扱えるか。シナリオを業務単位で作り込めるか |
| システム連携 | いま使っているCRM・基幹システムとつながるか。書き戻しまで自動化できるか |
| 精度の検証方法 | 導入前に自社のデータや通話で試せるか。改善のサイクルを誰が回すか |
| 運用サポート | 設計と改善に伴走があるか。数字をレビューする場が定例化されているか |
| データの扱い | 保存場所、保存期間、学習利用の有無、削除の手続き |
導入の進め方と、見るべき数字
いきなり全社で始める必要はありません。件数を数えて、効果が見えやすい業務から順に広げるのが、結果的にいちばん早く進みます。
最初に手をつけるべきは、件数が多く、答えが決まっていて、成果が数字で測れる業務です。営業時間外の電話の一次受付、物確の応答、募集図面や広告文の下書きがこれにあたります。逆に、入居審査や与信判断のように間違えたときの影響が大きく、説明責任が問われる領域から始めると、確認作業が増えて効果が見えないまま終わります。
- 1数える用件別の件数と所要時間
- 2決める人が判断する範囲の線引き
- 3始める夜間・休日など影響の小さい範囲
- 4広げる数字を見て、定型から順に
- 用件ごとに数える 対象業務を種類別に分け、件数と1件あたりの所要時間を出す
- 線引きを決める 人が判断する範囲を、社内規程や現場の運用から書き起こす
- 影響の小さい範囲から始める 夜間・休日の一次対応や、下書きの作成など、現行業務への影響が小さい入口から
- 数字を見ながら広げる 記録と数字を見て、答えが決まっている業務から順に広げる
効果は、導入前の数字がなければ説明できません。着手前に1か月分の実績を数えておくことが、後から効果を語れるかどうかを分けます。電話業務で見るべき指標は、次の5つです。
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| 応答率 | かかってきた電話のうち、応答できた割合。取りこぼしの総量が分かる |
| 自己解決率 | AIだけで完結した割合。定型業務がどれだけ剥がせたか |
| エスカレーション率 | 人へ引き継いだ割合。線引きが適切かどうかの判断材料 |
| 一次解決率 | 折り返しを要さずに解決した割合。入居者の体感に直結する |
| 削減時間 | 対応にかかっていた時間の変化。人件費に換算して説明できる |
これから起きること
単発の自動化から、業務を横断して動くAIエージェントへ、という流れが進んでいます。国内でも、ヒアリングから日程調整までを自律実行するエージェントが提供され始めました。電話でのやり取りも、受けて記録するだけでなく、その後の手配や連絡まで一続きで担う方向に向かっています。
制度面では、国土交通省の実証事業が2028年度をめどにマニュアルの整備・公表を予定しています[5]。重要事項説明書や契約書という、これまでAIに任せにくかった領域に公的な指針が生まれる可能性があります。
そのうえで、判断の順番は変わりません。自社の業務を数え、任せる範囲を決め、小さく始めて数字で広げる。使える道具が増えるほど、この手順を踏んだ会社とそうでない会社の差が開きます。
出典
- 不動産DX・AI推進状況調査 2026（イタンジ・WealthPark・COSOJI・スペースリー・スマサポ／全国賃貸住宅新聞社、n=1,100、2026年9月17日）
- アットホーム「不動産DXに関する実態調査2025」（n=1,171、2025年3月17日）
- 総務省「令和7年 通信利用動向調査（企業編）」（2026年5月29日）
- 国土交通省「令和7年度 不動産管理業に関する実態分析に係る調査検討業務 報告書」（n=886、2026年3月）
- 不動産テック協会「不動産テックカオスマップ 第11版」（2025年8月22日）
- 国土交通省 不動産分野におけるAI活用の推進に関する実証事業（R.E.port、2026年3月31日）
- 国土交通省「不動産分野におけるDXの推進」（規制改革実施計画を受けた補助ツールの取扱い）
- ベルテックス 国土交通省「AIを含むデジタルサービスに関する実証事業」採択（PR TIMES、2026年6月24日）
- 株式会社レオパレス21 ニュースリリース（2023年8月1日）
- 東急リバブル×アルサーガパートナーズ（PR TIMES、2024年11月5日）
- アンビションDXホールディングス（全国賃貸住宅新聞、2026年4月6日）
- クラスコ・ホールディングス（PR TIMES、2026年4月14日）
- 帝国不動産 社内アンケート（PR TIMES、2026年8月21日）
- ビレッジハウス・マネジメント（PR TIMES、2026年4月23日）
- 大東建託パートナーズ 審査AIシステム（2023年9月12日）
- 大東建託「AI現場監督構想」（2025年7月24日）
- ザイマックス／PKSHA Voicebot 導入事例（2025年12月時点）
- 東急社宅マネジメント／IVRy 導入事例（2025年）
- 日本賃貸保証／PKSHA VoiceAgent 導入事例（2026年7月17日）
- 三菱地所リアルエステートサービス（PR TIMES、2024年12月19日）
- イタンジ「ITANDI 賃貸管理」AI入居者対応支援機能（PR TIMES、2026年3月31日）
- イタンジ「ぶっかくん」サービスサイト（ベンダー公表値、基準日の記載なし）
- いえらぶGROUP「いえらぶAIエージェント」（PR TIMES、2025年12月22日）
- いい生活「いい生活Square メンテナンス」（PR TIMES、2026年9月）
- GMO ReTech『GMO賃貸DX 入居者アプリ』AIチャット自動返信機能（2026年5月22日）
- LIFULL×リコー 物件紹介動画の自動生成（2026年5月11日）
- RentEngine「New Data: Leasing After Dark」（2025年1月16日）
- EliseAI「A Year to Remember for Multifamily」（2025年12月15日）
株式会社ScaleAgent 代表取締役
野川 賢二郎
早稲田大学大学院で音声対話AIの研究に従事。LINE株式会社で数千万ユーザー規模のサービスのバックエンドを担当し、High Link（ZOZOグループ）のCTOを経て、2025年にScaleAgentを創業。賃貸仲介の反響対応AI「ハンキョウAI」、賃貸管理の入居者対応AI「ScaleCall」を開発・提供している。