不動産データは、ゾーニングデータベース、税務評価記録、MLSリスティング、人口統計レポートに分散しています。Entity Enricherでは、物件の特性、ゾーニングデータ、市場評価、地域の人口統計、許認可履歴をカバーするカスタムスキーマを定義でき、複数のAIモデルによってエンリッチされ、包括的な物件インテリジェンスを実現します。
物件分析では、ゾーニング条例、類似取引事例、国勢調査の人口統計、建築許可、環境レポートなど、数十のソースからデータを統合する必要があります。各ソースには独自の形式、更新頻度、カバレッジの欠落があります。単一の物件についてでさえ、このデータを手作業で集約するには数時間を要し、数百件のポートフォリオでは非現実的です。
Entity Enricher はこのプロセスを一変させます。分析に必要なフィールドを正確に指定してプロパティスキーマを一度定義すれば、バッチ処理 を使ってプロパティを大規模にエンリッチできます。マルチモデルフュージョン レイヤーは評価において特に有用です。異なるモデルが異なるプロパティ価値を推定した場合、システムは数値に対して中央値の選択を用いるため、単一のソースよりも堅牢な推定値を提供します。
このスキーマは、物件分析の中核的な側面を網羅します。AIスキーマ生成を使ってサンプルの物件レコードから自動生成するか、ビジュアルエディターでフィールドごとに構築してください。
{
"name": "RealEstateProperty",
"properties": {
"address": { "type": "string", "is_key": true },
"property_type": { "type": "string" },
"year_built": { "type": "number" },
"lot_size_sqft": { "type": "number" },
"building_size_sqft": { "type": "number" },
"zoning": {
"type": "object",
"properties": {
"zone_code": { "type": "string" },
"zone_description": { "type": "string" },
"permitted_uses": { "type": "array" },
"max_building_height": { "type": "string" },
"floor_area_ratio": { "type": "number" }
}
},
"valuation": {
"type": "object",
"properties": {
"estimated_value_usd": { "type": "number" },
"last_sale_price_usd": { "type": "number" },
"last_sale_date": { "type": "string" },
"assessed_value_usd": { "type": "number" },
"price_per_sqft": { "type": "number" }
}
},
"neighborhood": {
"type": "object",
"properties": {
"median_household_income": { "type": "number" },
"population_density": { "type": "number" },
"school_rating": { "type": "number" },
"walk_score": { "type": "number" },
"crime_index": { "type": "number" }
}
},
"permits": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"permit_type": { "type": "string" },
"date_issued": { "type": "string" },
"estimated_cost": { "type": "number" },
"status": { "type": "string" }
}
}
}
}
}不動産のエンリッチメントは、ドメインの分離によって効果を発揮します。ゾーニングの専門知識、評価分析、人口統計調査はそれぞれ異なる知識を必要とし、専門化されたプロンプトで扱うことでより良い結果が得られます。
| フィールド | 専門知識 | 説明 |
|---|---|---|
| address | 一般 | 完全な住所および区画識別情報 |
| property_type | 一般 | 住宅用、商業用、工業用、または複合用途 |
| zoning | 用途地域 | 用途地域コード、許可された用途、高さ制限、容積率 |
| valuation | 評価額 | 市場価値、直近の売却価格、査定額、平方フィートあたりの価格 |
| neighborhood | 人口統計 | 所得、人口密度、学校評価、歩きやすさ、犯罪指数 |
| permits | 規制 | 建築許可、改修履歴、推定費用 |
| lot_size_sqft | 一般 | 敷地面積と建物の建築面積の測定値 |
| year_built | 一般 | 当初の建築年および主要な改修の日付 |
ゾーニングコードやFAR制限から、周辺のウォークスコアや許認可履歴まで、必要な物件属性を正確に指定します。
住所、区画番号、または物件の説明を入力してください。ポートフォリオ全体や市場エリアをまとめて並列でバッチ処理できます。
複数のAIモデルが各物件を個別に調査し、ゾーニング、評価額、人口統計に関するさまざまな知識を活用します。
フュージョン結果には、堅牢な評価額（モデル間の中央値）と包括的な物件プロファイルが含まれます。JSON または Excel としてエクスポートできます。
取得判断のため、対象物件を評価額データ、類似取引事例、キャップレート、賃料利回りの推定値でエンリッチします。
用地選定と開発計画のために、ゾーニング制約、許容用途、高さ制限、容積率（FAR）を評価します。
不動産ポートフォリオ全体を、最新の評価額、地域の動向、許認可の状況でバッチ的にエンリッチメントします。
拡大戦略のために、対象市場全体の地域の人口統計、価格動向、開発活動を分析します。
物件schemaを定義し、ポートフォリオ全体を並列でenrichmentして、マルチモデル検証による包括的な物件インテリジェンスを取得できます。使用したトークン分のみお支払いいただきます。
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