共同事業の共通基盤として
地域の実務知見とDTFを組み合わせ、募集から維持管理までの業務ワークフローを共同開発します。
地域不動産AIシフト共同事業構想を見る →
DTF Technology
不動産業務をAI対応へ 変える、
共通データ・業務基盤。
Digital Twin Fudousan ― デジタルツイン不動産 DTF
DTFは、物件情報をAIが理解できるPEGSDLへ構造化し、人が体験するDTVR、AI検索対応サイト、探索AI・接客AI、問い合わせ・追客支援、外部システム連携までを一つにつなぐ不動産AIシフト基盤です。
必要な機能を単体導入
共同事業には参加せず、AI検索対応、PEGSDL、DTVR、AI接客などを自社向けに導入できます。
DTF単体導入ページを見る →Architecture
物件情報を、AIが業務で使える状態へ。
DTFは単独の検索画面やVR内見ツールではありません。物件情報の取得、構造化、公開、AIによる探索・接客、顧客データの引き継ぎ、外部サービスとの連携を、一つのデータフローとして構成します。
物件情報を取得
物件概要、写真、間取り図、周辺情報、360度画像、既存データを取り込みます。
PEGSDLを生成
物件固有の価値を6軸で整理し、AIが比較・推薦できる構造化データへ変換します。
AI検索対応サイト
AIが内容を理解し、利用者が会話しながら物件を探索できる公開基盤を構築します。
探索・接客・追客
AIが希望を理解し、比較・案内・問い合わせ対応を行い、次の業務へ文脈を渡します。
業務・データ連携
CRM、物件管理、メール、LINE、分析基盤などと接続し、情報を継続利用します。
DTFの中心は「住まいをAIが理解するための共通データ」です。 検索画面やチャットだけを追加するのではなく、物件情報そのものをAIが業務で利用できる形へ変えるところから始めます。
PEGSDL Data Model
住まいを6軸で理解する、
DTFの構造化データ。
PEGSDLは、一般的な物件概要だけでなく、設備、立地、体感、寸法、空間構成までを物件固有の文脈として扱うデータモデルです。利用者の複雑な希望と物件の特徴を、AIが根拠を持って比較・推薦するために使います。
P — Profile一般概要。所在地、種別、賃料・価格などの基礎情報。
E — Equipment設備仕様。住設機器、建具、収納などの物件固有情報。
G — Geography立地環境。交通、周辺施設、地域特性などの場所情報。
S — Sensation体感印象。明るさ、眺望、雰囲気、質感などの体験情報。
D — Dimension部屋寸法。広さ、高さ、距離などの測定可能な空間情報。
L — Layout空間構成。間取り、動線、部屋同士の関係性。
簡易PEGSDL
既存のテキスト、写真、間取り図などから抽出・生成します。DTVRがない物件でも、AI検索対応とAI接客を小さく始められます。
正規PEGSDL／PEGSDL Super
DTVRの空間データを加え、寸法、構造、位置関係、体感情報を高精度化します。より具体的な比較・案内・空間理解に利用できます。
Digital Twin VR
人は空間を体験し、
AIは空間を理解する。
DTVRは、360度画像を見せるだけのVRではありません。床、壁、天井、建具、住設機器、寸法、位置関係などを空間データとして扱い、人の直感的な体験とAIの構造理解を同じ物件データから支えます。
直感的な空間確認
利用者は室内を移動しながら、広さ感、動線、設備、眺望などを確認できます。
空間文脈の取得
AIは寸法、配置、構造、物体の関係を扱い、物件固有の案内や比較へ利用します。
AI Functions
構造化した物件データを、
探索・接客・追客へ。
DTFのAI機能は、PEGSDLを共通の参照データとして利用します。検索から問い合わせまで会話と行動の文脈を引き継ぎ、担当者が次に取るべき対応へつなげます。
AI検索対応サイト
物件をAIが理解できる状態で公開し、条件検索と会話型探索を併用できる自社チャネルを構築します。
- PEGSDL対応物件ページ
- 物件文脈型の探索導線
- 自社ドメインでの運用
住まい探索AI
言葉になりきらない希望や暮らし方を対話から理解し、PEGSDLの各軸を重み付けして比較・推薦します。
- 複雑な希望の文脈理解
- 候補物件の比較と推薦
- 推薦理由の説明
物件接客AI
物件ページやDTVR上で質問に回答し、設備、間取り、空間、立地、体感情報を物件固有のデータから案内します。
- 24時間の物件案内
- DTVRと連動した接客
- 問い合わせへの誘導
問い合わせ支援
探索・接客時の会話と閲覧行動から関心を整理し、問い合わせ内容とともに次の担当者へ引き継ぎます。
- 希望と関心箇所の整理
- 成約期待度の推測
- 内見・相談への接続
追客支援
探索時の希望、比較結果、案内時の質問を引き継ぎ、追客フローに沿った継続対応を支援します。
- 顧客文脈の保持
- 情報提供の継続
- 営業担当への判断材料
AIアナリティクス
閲覧、DTVR内の行動、AIとの会話を分析し、関心、期待度、物件ページの改善点を可視化します。
- 閲覧・会話データ分析
- 関心箇所の把握
- 接客・募集改善への活用
Business Workflow
AI検索対応を起点に、
不動産業務の次のフェーズへ。
DTFは、現在利用できるAI検索対応・探索・接客・問い合わせ・追客を出発点に、地域事業者や関連サービス企業との共同開発によってクロージング、契約、維持管理まで拡張します。
物件情報を取得・構造化し、AI検索対応サイトへ公開。
AIが希望を理解し、比較・推薦・物件案内を実行。
会話と行動の文脈を引き継ぎ、継続対応を支援。
追客データを基に、判断支援と契約業務への接続を共同開発。
契約後のデータを管理、価値向上、次の取引へ活用。
現在実装できる範囲
物件情報のPEGSDL化、AI検索対応サイト、物件文脈型探索、探索AI、接客AI、問い合わせ獲得、追客支援。
共同開発で拡張する範囲
クロージング、契約、維持管理など、地域・会社・既存システムによって異なる後工程の業務ワークフロー。
Integration & Data
既存システムを生かしながら、
業務とデータをつなぐ。
DTFは、既存の物件管理、顧客対応、契約、管理の仕組みを直ちに置き換えるものではありません。CSV、API、MCP、ワークフロー連携などを使い、必要な範囲から段階的に接続します。
物件管理DBCSV・API・既存出力
CRM・追客顧客情報と対応履歴
メール・LINE顧客コミュニケーション
契約・管理後工程の業務システム
API外部サービスとのデータ接続
MCP外部AIエージェントとの連携
ワークフローn8n等による処理連動
分析基盤閲覧・会話・業務データ
データの管理と利用権限
物件データ、顧客データ、会話・行動データは、取得元と利用目的に応じて管理主体、利用範囲、アクセス権限を定めます。共同事業においても、各社の顧客データや営業上の機密情報を無条件に共有するものではありません。共同開発成果の権利と利用条件は、貢献と役割に応じて契約で定めます。
DTFを、どの方法で始めますか。
自社に必要な機能を単体導入する方法と、地域の業務ワークフローを共同開発する方法があります。