今回のテーマ
投資家へ案件を伝えるため、資料がばらばらな状態から比較可能なデータベースへ整理する方法を考えました。
不動産・M&A案件を比較できるデータベースの項目と検証方法を整理します。
当日の具体例
所在地、価格、収益、権利関係、進捗、根拠資料、確認日などの項目を作り、AIに不足情報を指摘させる流れを試しました。
公開記事では、当日の参加者名、個別企業や顧客の情報、取引条件などは掲載せず、確認できるテーマと実務の学びだけを残しています。
仕事にどう影響するか
AIが項目を埋めても、投資判断の正確性は保証されません。事実、売主の主張、自社評価、未確認事項を別の欄に分けます。
AIの役割は、人の判断を消すことではなく、判断に必要な材料と下書きを早く整えることです。
今からできること
- 比較に必要な必須項目を決める
- 事実と評価を別の列にする
- 数値ごとに根拠資料と確認日を残す
大きな仕組みから始めず、まず一つの仕事で試します。入力した情報、AIの出力、人が直した点を残すと、次回はより短い時間で同じ品質へ近づけます。
朝活会からの問い
投資家が判断できない原因は、情報量不足ですか、それとも比較軸の不統一ですか。
この問いを自社の仕事に当てはめ、AIへ任せる部分と、人が確認する部分を一行ずつ書くことが最初のワークです。
まとめ
この回の学びは、新しい機能を知ることだけではありません。目的を決め、小さく試し、根拠と権限を確認し、再利用できる手順として残すことが大切です。当時の製品名や提供条件は変わることがありますが、この仕事の進め方は現在のAI活用にも引き継げます。