マティアス・レッキアは、AI駆動型不動産投資マネージャーであるKeywayの共同創業者兼CEOである。
商業用不動産は根本的にデータと情報に関するものだ。経験豊富な不動産投資家は歴史的に、経験、直感、そして不完全な情報に基づいて投資を行ってきた。彼らは次の成長市場を予測し、最も安定したテナントを審査し、最適な賃料を設定できただろうか？おそらくできたかもしれないが、AIと機械学習の普及により、私たちは投資リターンの生成方法、リスクの引受方法、資本の配分方法において、新たなパラダイムに突入している。
以下は、AIが不動産投資のリターンを高める5つの方法である。
1. より正確な賃料設定を実現する
資産価値は賃料によって決まる。しかし、比較可能な賃料データは不正確であったり、一般的すぎたり、人為的ミスを含んでいたりする可能性がある。近隣地域やユニットレベルでの賃料の全体像を把握するには、公共データとAIおよび機械学習を組み合わせて使用することが重要だ。公共データはバイアスや操作の影響を受けにくく、より構造化された情報源を作り出し、アセットマネージャーがより情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ。
公共リースデータを使用することで、透明性が高く正確な標準的な賃料比較分析が可能になり、これは資産の審査において不可欠だ。AIによる予測分析を活用した賃料設定により、不動産投資家はマクロとミクロの両方の入力に基づいて賃料の仮定を立てることができ、空室期間や季節的影響を考慮に入れることができる。その結果、投資家はより正確な賃料設定を実現でき、これが根本的な評価を左右する。
2. 最適な資本配分を達成する
正確で構造化されたデータがなければ、資本に関する意思決定は困難な作業となる。例えば、アセットマネージャーはポートフォリオ全体にどのように資本を配分すべきか？増分キャッシュフローは新しい資産の購入に充てるべきか、それとも既存の物件の改修に充てるべきか？リファイナンスのタイミングはいつが適切か？
AIは、投資リターンを最大化するために、異なる結果をシナリオテストしモデル化する効果的なツールだ。リターンへの影響をどのように測定するか？資本コスト、潜在的なリターンプロファイル、キャップレート、人口動態の変化、雇用成長、その他のマクロ経済データを評価して、地域の完全な状況を理解する。より高い透明性とシナリオモデリングにより、意思決定者はより効率的に資本を配分することができる。
3. テナントのデフォルトリスクを評価する
テナントは賃貸契約を締結する時点では信用力があるように見えるかもしれないが、そのテナントが信用力を維持し続けるかどうかをどのように知ることができるだろうか？テナントの安定性の欠如は、不動産ポートフォリオにとって壊滅的な影響を与える可能性がある。AIを活用することで、不動産投資家は先手を打って警戒することができる。支払い遅延を追いかけるのではなく、投資家はデフォルト前に問題のあるテナントを特定できる。
例えば、テナントの信用プロファイル、支払い遅延の履歴、職歴、雇用形態、関連データを理解することで、テナント信用スコアを形成するのに役立つ。このデータを武器に、投資家は問題が発生する前に潜在的な問題を抱えるテナントを特定できる。投資家は事前にテナントと面談し、代替の解決策を見つけて緊急時の支払い計画を作成することができる。この戦略により、投資家や資産所有者は潜在的なデフォルトが発生する前にキャッシュフローを保護することができる。
4. 不動産ポートフォリオのストレステストを実施する
資本配分と同様に、ポートフォリオのストレステストを行うことで、不動産関係者はさまざまな財務状況をシナリオモデル化し、ポートフォリオが安定しているかどうかを判断できる。ポートフォリオは景気後退や不況時にどのように機能するか？過去の経験に基づいて推測するのではなく、AIは不動産チームが金利変動、特定セクターの苦境、その他のマクロ経済ショックなどのシナリオをモデル化し、ポートフォリオへの影響を判断することを可能にする。
予測モデリングを通じて「もしも」のシナリオを事前に検討することで、不動産関係者は今すぐに緊急時対応計画を策定できる。その結果、戦略の変更、特定の市場からの撤退、資産の売却などが行われる可能性がある。ストレステストにより、不動産チームは事前にキャッシュフローを保護し、評価への打撃を最小限に抑えることができる。
5. デューデリジェンスを加速する
時間は不動産取引を助けることも妨げることもある。AIはデューデリジェンスプロセスを加速させる強力なツールであり、手動でのレビューや情報収集によって停滞する可能性のある取引をより迅速にクロージングし、より多くの取引を完了させることができる。AIと機械学習は非構造化データを構造化し、意思決定者が最も重要な分析に集中できるようにする。
文書をレビュー、分析し、重要な情報を抽出するAIツールは、デューデリジェンスにとって不可欠だ。リース抽出から契約条件のレビューまで、AIツールは不動産チームがリース、権原、ゾーニング法、環境報告書、鑑定評価を記録的な速さでレビューするのに役立つ。構造化された情報により、買い手は原資産についてより確信を持った見方ができ、売り手はクロージングの遅延を最小限に抑えることができる。その結果、摩擦が少なく、より迅速な取引が実現し、資本のより迅速な配備とより高いリターンにつながる。
AI導入のリスクへの対応
AIは賃料予測、リスク管理、デューデリジェンスにおいて不動産チームに大きな利点をもたらすが、完全な実装の前に考慮すべきいくつかの課題がある。
まず、クリーンで構造化され一貫性のあるデータが最も重要だ。不動産チームが不完全なリース抽出、古いスプレッドシート、一貫性のない会計に苦労している場合、AIは重要なデータポイントを見逃す可能性がある。したがって、不動産チームはAIが最も効果的に機能できるよう、基礎となるデータが標準化され、検証され、整理されていることを確認する必要がある。
第二に、データのプライバシーと透明性の維持は、すべての不動産組織にとって最優先事項であるべきだ。AIモデルは、リース条件、テナントの財務、運営データなど、非常に機密性の高い情報を扱う。貸し手やテナントとの機密性違反を避けるため、不動産チームはAIツールが安全なデータガバナンスプロトコルを持っていることを確認しなければならない。
最終的な考察
投資家、貸し手、アセットマネージャー、その他の不動産関係者にとって、メッセージは明確だ：AIは不動産の売買方法、キャッシュフローの管理方法、リスクの軽減方法に大きな影響を与える可能性がある。その結果、よりスムーズな取引、積極的な財務管理、意思決定に関するより明確な見通しが実現する。
