こうした課題を解決する手段として注目されているのが、AIを活用した業務効率化です。

AIは、問い合わせ内容の分類、メールの作成、契約情報の整理、退去時の写真分析など、さまざまな賃貸管理業務を支援できます。さらに、既存の管理システムと連携することで、情報の転記や確認作業を減らし、業務プロセス全体の効率化も目指せます。

本記事では、賃貸管理業におけるAI活用の具体例と、入居者対応・契約更新・退去精算を効率化する方法、導入時に押さえておきたいポイントを解説します。

1. 賃貸管理業でAI活用が求められる背景

人手不足と業務量の増加

賃貸管理会社では、入居者対応、設備の修繕手配、家賃管理、契約関連の事務処理、オーナーへの報告など、多岐にわたる業務を並行して進める必要があります。

特に、電話やメールによる問い合わせは発生するタイミングを予測しにくく、緊急性の高いトラブルへの対応が通常業務を圧迫することもあります。

また、契約更新や退去の時期には、対象者への連絡、必要書類の確認、関係者との調整などが集中します。

これらの業務を人手だけで処理し続けると、担当者の負担が増えるだけでなく、対応品質を一定に保つことも難しくなります。

既存システムだけでは解決できない課題

賃貸管理システムの導入によって、物件情報や契約情報を一元管理できるようになった企業も多いでしょう。

しかし、システムに情報を登録する前の問い合わせ内容の整理、メールの作成、書類の読み取り、担当者への振り分けなどには、依然として手作業が残っている場合があります。

AIを活用することで、こうした人間が行ってきた情報処理や定型作業を支援し、既存システムの価値をさらに高めることができます。

2. 入居者対応をAIで効率化する方法

賃貸管理業でAIを導入しやすい領域の一つが、入居者からの問い合わせ対応です。

問い合わせの自動分類と一次回答

入居者から寄せられる問い合わせには、設備の故障、騒音、ゴミ出しのルール、家賃の支払い、契約内容の確認など、さまざまな種類があります。

生成AIを活用すれば、問い合わせ文から要件を抽出し、内容に応じて自動分類できます。

例えば、次のような仕組みが考えられます。

• 水漏れや設備故障：修繕担当者へ通知

• 騒音や近隣トラブル：管理担当者へ振り分け

• 契約内容に関する質問：契約情報や社内FAQを参照

• ゴミ出しや共用設備の利用方法：登録済みの案内情報をもとに回答案を作成

営業時間外でも問い合わせを受け付け、内容を整理して担当者に引き継ぐ仕組みを構築すれば、翌営業日の対応をスムーズに進められます。

ただし、火災、ガス漏れ、重大な水漏れなどの緊急案件は、通常の問い合わせと区別し、あらかじめ定めた緊急連絡フローにつなぐことが重要です。

対応履歴の記録と情報共有

電話やメール、問い合わせフォームなど、複数の窓口から連絡を受けている場合、対応履歴が分散しやすくなります。

AIで問い合わせ内容を要約し、物件名、部屋番号、問い合わせ種別、対応状況などを整理すれば、担当者間の情報共有を効率化できます。

過去の対応履歴を検索できるようにすることで、同じ問題が繰り返し発生した際にも、以前の対応内容を参考にしながら適切な処理を進められます。

3. 契約更新業務をAIで効率化する方法

契約更新では、更新対象者の抽出、案内の送付、入居者の意思確認、必要書類の準備、更新状況の管理など、複数の工程が発生します。

更新対象者の抽出と案内文の作成

AIと既存の賃貸管理システムを連携させることで、契約満了日が近い入居者を抽出し、更新案内の作成を支援できます。

入居者や契約の情報を参照しながら、更新時期、必要な手続き、提出書類などを案内文に反映させる仕組みも考えられます。

これにより、担当者が一件ずつ情報を確認して文面を作成する作業や、案内内容の入力ミスを減らせます。

更新状況の可視化とフォローアップ

更新手続きでは、案内を送付した後の回答確認や、未回答者への再連絡も重要です。

AIや業務自動化ツールを活用すれば、未回答案件の抽出、フォローアップメールの作成、担当者へのリマインドなどを自動化できます。

ただし、更新条件の変更や契約に関する重要な説明は、契約内容と適用される法令を確認したうえで、担当者が最終判断する必要があります。

4. 退去精算・原状回復業務をAIで効率化する方法

退去時には、室内の状態確認、入居時の記録との比較、原状回復工事の見積もり、費用負担の確認、敷金などの精算といった業務が発生します。

写真や書類の確認が多く、関係者間の調整にも時間がかかりやすい領域です。

AIによる写真分析と損傷箇所の整理

画像認識AIを活用すると、室内写真から傷、汚れ、破損などの候補を検出し、確認が必要な箇所を整理できます。

入居時と退去時の写真を比較する仕組みを組み合わせれば、状態が変化した箇所を見つけるための補助にもなります。

例えば、壁紙の汚れ、床の傷、設備の破損などを候補として抽出し、担当者が現場で確認する箇所を絞り込めます。

ただし、AIによる画像分析だけで、損傷の原因や入居者の費用負担を確定することはできません。経年劣化や通常使用による損耗なども考慮し、契約内容や国土交通省のガイドライン等を踏まえて人が判断する必要があります。

精算書類の作成と説明業務の効率化

退去精算では、修繕箇所、工事見積もり、費用負担の根拠など、複数の情報を整理する必要があります。

AIを活用すれば、関連書類から必要な情報を抽出し、精算書や入居者への説明文の下書きを作成できます。

また、過去の対応履歴や社内ルールを参照できるようにすれば、担当者が必要な情報を探す時間も削減できます。

金額、費用負担の区分、契約上の根拠については、必ず担当者が確認したうえで確定する運用が重要です。

5. AIと既存システムを連携し、業務全体を最適化する

AIを導入しても、既存システムと連携していなければ、AIが作成した情報を担当者が手作業で転記することになり、十分な効率化につながらない場合があります。

そのため、賃貸管理業のAI活用では、個別業務の自動化だけでなく、業務プロセス全体を見直すことが重要です。

例えば、入居者から設備故障の連絡が届いた場合、AIが内容を分類し、物件情報を参照して案件を作成し、適切な担当者へ通知する仕組みが考えられます。

このような連携によって、単なる文章作成の効率化から、実際の業務プロセスの自動化へと発展させることができます。

AIによる業務効率化を、顧客管理や営業活動にも広げる

賃貸管理業のDXを進める際には、入居者対応や契約管理だけでなく、オーナーとの関係構築、新規管理物件の獲得、法人顧客への営業活動も重要なテーマです。

こうした業務では、顧客情報の一元管理や営業プロセスの自動化にAIを活用する方法もあります。

例えば、AIを活用した営業基盤 SALD は、企業データ、AI、MA・SFA・CRMを組み合わせ、新規顧客の開拓からアプローチ、商談管理、フォローアップまでの営業活動を支援します。

また、ベトナム市場向けの SALD では、AIによる企業リサーチ、メールのパーソナライズ、顧客情報の管理、営業業務の自動化などを通じて、B2B営業の効率化を支援しています。

これらは賃貸管理システムそのものを代替するものではありませんが、管理物件の拡大や法人顧客との関係構築を目指す企業にとって、営業・顧客管理領域のDXを検討する際の参考になります。

重要なのは、AIを個別の業務に導入するだけでなく、顧客管理、情報共有、営業活動など、企業全体の業務プロセスを見直すことです。 自社の課題に合わせて適切なシステムやAIを組み合わせることで、業務効率化と事業成長の両立を目指せます。

6. 賃貸管理業でAIを導入する際の注意点

AI導入を成功させるには、効率化だけでなく、情報管理や業務品質にも配慮する必要があります。

個人情報とデータセキュリティ

賃貸管理業では、氏名、住所、連絡先、契約情報、家賃の支払い状況など、機密性の高い情報を取り扱います。

AIサービスを選定する際は、データの保存場所、アクセス権限、ログ管理、データの学習利用の有無などを確認しましょう。社内ルールを整備し、必要最小限の情報だけをAIに渡すことも重要です。

人による最終確認

AIは誤った情報を生成する可能性があるため、すべての業務を無条件に自動化するのは適切ではありません。

特に、契約条件の変更、退去精算、費用負担の判断、重大なクレーム対応などは、人による確認や承認を組み込む必要があります。

効果測定と段階的な導入

導入効果を把握するために、問い合わせ対応時間、契約更新業務の処理時間、退去精算にかかる工数、対応漏れの件数などを指標として設定しましょう。

まずは問い合わせ分類や案内文の作成など、業務範囲を限定して導入し、効果とリスクを検証しながら適用範囲を広げる方法がおすすめです。

7. Hatonetが支援するAIモダナイゼーション

賃貸管理業におけるAI活用を進めるには、AIツールを導入するだけでなく、既存システム、業務データ、現場の運用を踏まえた設計が必要です。

Hatonetでは、企業の課題や既存環境に合わせて、AIモダナイゼーション、FDE（Forward Deployed Engineer）による伴走支援、Google Cloudの導入・構築などを通じたシステム高度化を検討できます。

例えば、次のような取り組みが考えられます。

• AIモダナイゼーション： 既存の管理システムや業務データを活用し、AIを組み込んだ業務プロセスへの移行を支援

• FDE伴走支援： 現場の業務課題を把握し、要件整理からAI機能の開発、導入、改善までを伴走

• Google Cloud導入・構築： データ連携やAI活用を支えるクラウド基盤の設計・構築を支援

具体的な構成や導入範囲は、既存システムの仕様、データの整備状況、セキュリティ要件によって異なります。まずは対象業務を明確にし、費用対効果を検証することが重要です。

まとめ

賃貸管理業におけるAI活用は、入居者対応、契約更新、退去精算といった日常業務の効率化に役立つ可能性があります。

問い合わせの自動分類、更新案内の作成、退去時の写真分析、書類の情報抽出などから着手することで、担当者の作業負担を軽減し、より付加価値の高い業務に時間を使える体制を目指せます。

さらに、AIと既存の賃貸管理システムを連携させることで、個別作業の効率化にとどまらず、業務プロセス全体の最適化につなげることも可能です。

重要なのは、AIの導入そのものを目的にするのではなく、自社の課題に合わせて適切な業務から導入し、効果を検証しながら段階的に拡大することです。

Hatonetは、AIモダナイゼーションやFDE伴走支援を通じて、企業の業務課題に応じたAI活用とシステム高度化を支援します。賃貸管理業のDX・AI活用をご検討の企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。