投稿者 global-ai-media 
米国の不動産テック（Proptech）領域において、AIを活用したCRMの高度化や金融機能のプラットフォーム統合が進んでいます。本記事では、顧客データの文脈化やハイブリッドな顧客体験を志向する最新事例を起点に、業界特化型AI（Vertical AI）の潮流と、日本企業が採るべき「人間とAIの協調モデル」について解説します。
「記録するCRM」から「提案するCRM」への転換
生成AIブームが一巡し、現在グローバル市場では汎用的なLLM（大規模言語モデル）の活用から、特定の業界や業務フローに特化した「Vertical AI（バーティカルAI）」へのシフトが鮮明になっています。今回取り上げる米国のProptech（不動産テック）事例は、まさにその最前線と言えます。
記事にある「Presence CRM」が顧客データの重要な文脈を表面化（Surface）させるという動きや、Homaが目指す「AIとエージェントのハイブリッド体験」は、CRM（顧客関係管理）システムの役割が「情報の記録場所」から「アクションの提案エンジン」へと進化していることを示しています。
従来のCRMは、入力されたデータを蓄積することが主目的でしたが、最新のトレンドではAIが非構造化データ（メール、通話ログ、商談メモなど）を解析し、「この顧客は今、買い替えを検討している可能性が高い」「次に提案すべき金融商品はこれである」といったインサイトをエージェントに提示します。これは、日本の営業現場において長年「ベテランの勘」に依存していた領域を、データドリブンな形式知へと昇華させる試みと言えます。
プラットフォームへの機能埋め込み（Embedded）によるUX向上
また、RentSpreeが銀行ツールを組み込んだ（Embed）事例は、SaaSプロダクトが単なるツールから「エコシステム」へと進化していることを象徴しています。不動産契約の流れの中で、シームレスに金融サービスや決済機能を提供する「Embedded Finance（組込型金融）」の動きは、ユーザー体験（UX）の摩擦を減らす上で非常に重要です。
日本国内においても、住宅ローン審査や保険契約の手続きは依然として煩雑であり、こうした「プラットフォーム内でのワンストップ化」は、顧客満足度の向上だけでなく、プラットフォーマーにとっての新たな収益源（手数料ビジネスなど）の確保という観点からも注目すべきモデルです。
日本市場における「ハイブリッドモデル」の重要性
Homaが提唱する「ハイブリッドAI/エージェント体験」は、特に日本のビジネス慣習において重要な示唆を含んでいます。
日本では、「おもてなし」に代表されるようなきめ細やかな対人サービスが重視される傾向にあります。完全な無人化・自動化を目指すAI活用は、低価格帯のサービスでは有効ですが、不動産や金融といった高額商材や、BtoBの複雑な商談においては、顧客の心理的ハードルが高くなる傾向があります。
したがって、AIが前面に出て接客するのではなく、AIはあくまで「優秀なパラリーガル」や「参謀」としてエージェントを支援し、最終的な顧客接点は人間が担う「Human-in-the-loop（人間介在型）」のアプローチが、日本の商習慣には馴染みやすいと言えます。AIが事務作業やデータ分析を高速処理し、人間が感情的価値や信頼醸成に集中するという役割分担こそが、国内企業が目指すべきDXの現実解です。
AI活用におけるリスクとガバナンス
一方で、こうした高度なデータ活用にはリスクも伴います。CRM内の機微な個人情報をAIに処理させる場合、日本の個人情報保護法や各業界のガイドラインに準拠したガバナンス体制が不可欠です。
特に、AIが顧客の属性に基づいて金融商品をレコメンドする場合、そこにバイアス（偏見）が含まれていないか、あるいはAIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」のリスクがないかを監視する仕組みが必要です。日本企業がこれらのツールを導入、あるいは開発する際は、技術的な検証だけでなく、法務・コンプライアンス部門を早期から巻き込んだリスクアセスメントが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
米国のProptech事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
1. 「特化型」へのシフト
汎用的なChatGPTの導入で満足するのではなく、自社の業界特有のデータやワークフローに特化したAIモデルの構築・選定を進めること。特にCRMなどの既存システムにAIを組み込み、受動的なデータ管理から能動的な提案システムへと昇華させることが競争力の源泉となります。
2. バリューチェーンの統合
自社サービス単体で完結するのではなく、関連する周辺サービス（金融、保険、物流など）をAPI連携などで組み込み、顧客の手間を最小化するエコシステムを構築すること。
3. 日本型ハイブリッドモデルの確立
「AI対人間」の二項対立ではなく、AIを「人間の能力拡張」として位置づけること。特に高単価・高信頼が求められる領域では、AIによる効率化で浮いた時間を、人間にしかできない「顧客との関係構築」に充てる組織設計が成功の鍵となります。
4. 信頼性の担保
AIによるレコメンドや自動処理の透明性を確保し、万が一の誤動作に対する人間のチェック体制（Human-in-the-loop）をワークフローに組み込むこと。これが日本社会におけるAI受容性を高めるための必須条件です。