Heimstaden が AI で切り拓く住宅不動産管理の変革
賃貸の仕組みの見直しから AI を活用した物件運営の構築まで、OpenAI で住宅管理の改善を進める Heimstaden の取り組み
99%
物件画像の制作コスト削減率
20,112
Codex で分析した不動産の件数
50%
2〜3 か月以内の従業員利用率
100 年前、住宅の管理とは、入居者を探し、家賃を集め、物件を良好な状態に保つことでした。今日でも、その基本は驚くほど変わっていません。変わりつつあるのは、その仕事の進め方です。
欧州で住宅不動産事業を手がける Heimstaden（新しいウィンドウで開く） は、ここに可能性を見いだしています。AI によって、何千もの住宅の管理方法を根本から変えられるのではないか、と。
2025 年 6 月、Heimstaden の経営陣は AI への取り組みを加速させることを決めました。複数のプラットフォームを評価した結果、同社が選んだのは OpenAI でした。目標は、従業員の力を引き出すことと、事業の中核を担うプロセスを見直すことの 2 つでした。
目指すのは、より自律的に運営される建物です。物件のライフサイクル全体を通じて、AI がニーズを先読みし、業務を調整し、意思決定を支える未来を描いています。「私たちの建物の役割は変わっていません」と、Heimstaden の共同 CEO、Helge Krogsbøl 氏は語ります。「私たちは人々に住まいを提供しています。ただ、従来の常識を問い直し、新しい技術を取り入れる中で、その運営方法は変わり続けています」
「AI は、その変革を加速させる最大の機会の一つだと考えています」
物件に空室が出たときのことを考えてみましょう。
従来、再び入居者を募集するには、適正賃料の評価、写真撮影の手配、広告の制作、市場の需要への対応が必要でした。どの段階にも、時間や調整、専門知識が求められます。また、自社がどのような物件を保有し、競合が何を提供し、お客様が何を求めているかを把握するという、情報面の課題もあります。
現在では、このプロセスの主要なステップすべてを AI が支えています。
価格設定： ChatGPT Sites で構築したツールに基づく分析情報と提案
広告： AI による画像のスタイリングと住戸の紹介文の作成
掲載内容の確認： エージェントが公開中のすべての広告を Heimstaden の品質基準と照合
フィードバック： AI が生成した市場の反応に関するフィードバックをもとに、賃貸担当チームが改善策を講じ、価格をより柔軟に調整
意思決定を確認し、承認する責任は、引き続き従業員が担います。一方で、その判断を支える業務は変わりつつあります。
オランダでは、家具や内装を仮想的に配置した物件画像の制作コストが、約 50 ユーロから 0.10 ユーロ未満へと下がり、99% 超の削減を実現しました。Heimstaden は、オランダ市場だけでも年間 13 万ユーロのコスト削減が可能と見込んでいます。
その意義は、広告コストの削減にとどまりません。Heimstaden は賃貸プロセス全体に AI を活用することで、市場の動きにより素早く対応しながら住宅を提供できる仕組みを構築しています。
「私たちの AI 戦略には 3 つの柱があります」と、Heimstaden の最高デジタル責任者、 Nikolaj Brammer 氏は語ります。「第一に、研修と適切なツールの提供を通じて、従業員の力を引き出します。第二に、変革を統括する部門と AI 推進役のネットワークを設け、より大規模な AI の取り組みを進めています。第三に、不動産管理システムとデータモデルを AI に対応させることで、基盤を強化しています」
賃貸業務では、この 3 つの柱すべてを実践しています。ツールと研修により、従業員は仮想的に家具などを配置した画像や物件紹介を作成できます。統括チームは、価格設定、広告、広告の確認、市場からのフィードバックにわたる改善を調整します。さらに、価格設定や物件紹介の作成を支援する AI ツールが物件データにアクセスできるよう、整備を進めています。
「まず、最も重要な業務プロセスを細かく分解し、AI がどこで価値を生み出せるかを検討しました。賃貸業務はその好例です。一つのタスクを自動化するのではなく、プロセス全体の進め方を改善することが重要なのです」
特に大きな変化の一部は、従来のソフトウェア開発チームとはかけ離れた場所で起きています。
Heimstaden は、保有する不動産全体の環境リスクを評価する必要がありました。情報は存在していましたが、さまざまな公開情報源や形式、データセットに散在していました。それを実用的な評価にまとめるには、膨大な手作業と技術的リソースが必要になると見込まれていました。
Heimstaden の環境サステナビリティアナリストである Julia Erlandsen 氏は、ソフトウェア開発の経験がない中、Codex の力を借りて新たなアプローチを構築しました。
Codex は、データの探索、クレンジング、標準化、品質チェックに加え、繰り返し使える処理パイプラインの開発を支援しました。手法の設計と検証は、引き続き Julia 氏が主導しました。
その結果、20,112件の不動産を評価し、600万行を超える有用なデータを生成しました。作業に必要な人員と期間の見積もりは、当初の5人で1年から、2人で2か月に減りました。
Heimstaden は、この方法がなければ課題解決に必要だった外部コンサルタントへの依頼も回避できました。
複雑な分析プロジェクトとして始まった取り組みは、繰り返し活用できる業務能力へと進化しつつあり、気候リスクの評価、報告要件への対応、投資家の意思決定を支えています。
「Codex の支援によって、以前なら多大な技術支援が必要だったソリューションを構築できました。今では手法を自分たちで管理し、さらに発展させていくことができます」
Heimstaden は、従業員が支援を必要とする業務を中心に AI を導入しています。2025 年 9 月に ChatGPT Enterprise を導入すると、2〜3 か月で従業員の半数が利用するようになりました。全社の AI 変革を統括する部門が活用事例集を管理し、従業員が社内のさまざまな事例から学べるようにしています。
従業員は、データセキュリティの規則に従って承認済みのツールを使用します。AI が生成したコンテンツを送信前に確認する責任や、意思決定を承認する責任は、引き続き従業員が担います。
活用は物件の管理スタッフにも広がっており、当初は懐疑的だった人も利用しています。ノルウェーでは、ある管理スタッフが ChatGPT を使って手入れの行き届いていない住戸の状態を評価し、優先順位を付けた改修計画の草案を作成しました。現場での気付きを、確認・修正しやすい体系的な計画にまとめることができました。
「社内のさまざまな部門で、従業員が日々の業務に AI を活かす実践的な方法を見いだしています。私たちの役割は、データの安全性を守り、責任の所在を明確にし、人が主導権を持つ状態を保ちながら、効果のある取り組みを広げることです」
Heimstaden はすでに、システムを横断して動作し、複数のステップからなるプロセスを調整できる AI という次の段階に向けて準備を進めています。
現在展開中の調達インテリジェンスプラットフォームは、ワークフローの自動化と、API 経由で利用する OpenAI のモデルを組み合わせたものです。Outlook、SharePoint、Teams を横断して動作するよう設計されており、契約分析、交渉準備、契約ライフサイクル管理を支援します。取引上の意思決定と承認の責任は、引き続き従業員が担います。
長期的には、さらに根本的な変革を目指しています。
Heimstaden は、MCP を通じて AI を活用したワークフローを支える、先進的な不動産管理システム Amplio Estate を共同開発しています。目標は、人間による適切な監督のもと、従業員が ChatGPT などの AI を使って物件情報を取得し、基幹業務システムで処理を実行できるようにすることです。
こうして Heimstaden は、自律的に運営される建物という構想を、実践的な技術ロードマップへと具体化し始めています。
オランダで画像制作コストを 99% 超削減
Codex で 20,112 件の不動産を評価し、作業に必要な人員と期間の見積もりを、当初の5人で1年から2人で2か月に削減
導入から 2〜3 か月で従業員の 50% が利用
人を中心に： ボトルネックは技術ではなく、活用の浸透と発想力
推進役の発掘： 最大の成果を生むのは、現場で変革を進める従業員
プロセスの整備： AI は不適切なプロセスを直すものではありませんが、優れたプロセスを大幅に拡大できます。
Heimstaden が描くのは、人が不要になる建物ではありません。高度化するインテリジェントなシステムが物件を支え、従業員の意思決定の質を高め、お客様の問題を解決する力を強化する未来です。
建物はこれからも、人々の暮らしを守る住まいであり続けます。しかし、その運営のあり方は、もはや元には戻らないほど変わりました。
