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AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに不動産オープンデータを公開
[23/11/30]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜Data to AI(R)仕事術で不動産業界の生産性向上〜 2023年12月7日クリーンテックデータフォーラム開催
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、不動産業関連の事業者の方々において、デジタル化の進展とグローバルな経済状況の変動により、正確で包括的な不動産データへの需要が急増し、不動産市場の持続可能な成長と効率化の鍵となる不動産オープンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-eb40f1c9e2aafb9f24f9-0.png ]
■不動産データの高まり
不動産業界は近年、デジタル化と情報の普及によって大きな変革を遂げています。この分野におけるデータの役割は特に顕著で、市場の透明性、投資決定、都市計画、政策策定などにおいて中心的な役割を果たしています。不動産データの重要性が高まっている背景には、テクノロジーの進歩、市場動向への高い関心、そしてグローバル化の影響があります。以下では、不動産データがなぜ今日の市場においてこれほど重要なのか、その背景を詳しく説明します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-d85c0352e9fce528698f-0.png ]
これらの要因により、不動産データは業界関係者だけでなく、一般消費者にとってもますます重要な情報源となっています。
■不動産データとは
不動産業界におけるデータの重要性は、今日の市場において顕著です。不動産に関する詳細な情報は、投資家、デベロッパー、都市計画者、そして一般の消費者にとって重要な意思決定ツールとなっています。不動産市場の透明性を高め、より効率的な取引を促進するために、さまざまなオープンデータが提供されています。これらのデータは、物件の価格、土地の利用、市場動向、法律規制など、不動産業界の様々な側面をカバーしています。次に、不動産分野のオープンデータについて、具体的な分野に分けて詳しく説明します。
１、不動産価格データ
物件ごとの売買価格、地域別、物件種別の平均価格、歴史的価格変動
２、土地登記データ
物件の所有者情報、土地の登記面積、権利関係の履歴
３、建築情報
物件の建築年、建物の構造や設備、修繕履歴
４、ゾーニング情報
土地利用計画、建築規制区域、開発制限情報
５、市場動向データ
取引量の動向、需要と供給のトレンド、投資リターン指標
６、人口統計データ
地域別の人口密度、年齢構成、世帯収入
７、交通アクセスデータ
公共交通の利便性、主要道路へのアクセス、交通量の情報
８、公共施設の情報
学校、病院、公園などの位置情報、施設の規模と種類、利用者数
９、環境品質データ
大気質や騒音レベル、緑地や公園の面積、水質状況
10、税金・公共料金データ
物件別の固定資産税、公共料金の平均コスト、税金優遇措置
11、レンタル市場データ
賃貸物件の平均賃料、空室率、賃貸契約の条件
12、開発計画データ
新規開発プロジェクト、建設予定地の情報、開発に関する公聴会情報
13、歴史的建造物データ
保存建造物のリスト、保護区域の詳細、文化財の情報
14、自然災害リスクデータ
洪水、地震、台風等のリスクエリア、過去の災害発生履歴、緊急避難場所の情報
15、法律・規制関連データ
不動産関連の法律、土地取引に関する規制、建築基準法の変更履歴
16、ユーティリティ情報
電力/ガス/水道の接続情報、ユーティリティの供給状況、ユーティリティのコスト
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-185ef64294c6e0769ded-0.jpg ]
これらのデータは、不動産の評価、投資分析、都市計画、政策立案などに幅広く活用されます。
■不動産データの特性
不動産業界は、データ駆動型の意思決定がますます重要になっています。この背景には、オープンデータの普及が大きく影響しており、不動産関連のデータが豊富に利用可能になっています。このデータは、市場の深い理解、効率的な投資判断、戦略的な都市計画の策定に不可欠です。そのため、不動産分野のオープンデータが持つ特性を理解することは、業界関係者にとって非常に重要です。以下では、不動産分野のオープンデータが有する特性について詳しく説明します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-c19081a45bca7db0753f-0.png ]
これらの特性は、不動産データが市場分析、投資判断、都市計画、政策立案などにどのように利用されるかを理解するための鍵となります。また、これらのデータは、テクノロジーの進歩により、より洗練され、アクセスしやすくなっています。
■ユーザーは不動産データの品質をどのように評価できるか？
不動産市場において、正確で信頼性の高いデータは不可欠です。投資家、開発者、市場分析者は、意思決定のために高品質なデータに依存しています。一方で、オープンデータの品質を正確に評価することは、データが信頼に足るものであるか、また、特定の分析や意思決定プロセスに適しているかを判断する上で重要です。このため、不動産分野のオープンデータの品質を評価するための具体的なステップを理解することが必要です。以下では、不動産データの品質を効果的に評価するための手順を説明します。
１、データセットをサンプリングする
不動産データセットの品質を評価するためには、まずデータをサンプリングして、対象となる市場や地域を代表しているかを確認することが重要です。サンプリングには、特定の地域、物件タイプ、価格帯などのデータのサブセットを選択し、その詳細なレビューを行い、データの正確さと完全性をチェックします。
２、データ収集方法を確認する
不動産データの信頼性と有効性を保証するために、データがどのように収集されたかを理解することが重要です。これには、使用された調査手法、ソース（例えば政府記録、市場レポート）、収集間隔、データの更新頻度などの詳細を検討します。また、データ収集プロセスにおける潜在的なバイアスや制限も評価します。
３、データの属性を評価する
最後に、不動産データの属性を評価して、それが研究やビジネス目標に適しているかを確認します。これには、物件の特性、取引価格、地理的位置、ゾーニング情報、人口統計情報、市場動向など、データセットに含まれる様々な属性を検証し、それらが目的に沿った有用な情報を提供しているかどうかを判断します。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-608c06114e191503e5a5-0.png ]
サンプリング、データ収集方法の検討、データ属性の評価というこれらのステップに従うことで、ユーザーは不動産データセットの品質を効果的に評価し、そのデータが特定のニーズに適しているかどうかを判断できます。これにより、より情報に基づいた意思決定が可能になります。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
不動産業界におけるデータの活用は、市場分析、投資判断、物件管理など多岐にわたるプロセスにおいて、業務の効率化と意思決定の質を向上させます。特にオープンデータは、その広範囲な情報源とアクセシビリティにより、不動産専門家にとって価値あるリソースとなっています。しかし、これらのデータをどのように具体的に活用するかは、その専門知識と創造性に依存します。以下では、不動産分野のオープンデータを活用する具体的な仕事術と、それぞれで使用されるデータの種類、およびそのデータを活用することによる効果について説明します。
１、市場価格分析
使用データ: 不動産取引価格、地域別平均価格、歴史的価格トレンド
効果: 市場の価格動向を理解し、適切な価格での物件購入・販売戦略を立てる。
２、投資収益率の予測
使用データ: 賃貸収入、運営コスト、地域の不動産価格動向
効果: 投資物件の潜在的な収益性を評価し、収益性の高い投資機会を見極める。
３、土地利用分析
使用データ: 土地利用計画、ゾーニング情報、開発計画
効果: 土地の最適な利用方法を特定し、開発機会を発見する。
４、リスク管理
使用データ: 自然災害リスクデータ、保険料率、歴史的災害データ
効果: 物件のリスクを評価し、適切な保険カバレッジを決定する。
５、人口動態に基づく投資
使用データ: 人口統計データ、世帯収入、年齢分布
効果: 対象地域の人口特性に基づき、需要の高い不動産タイプを特定する。
６、物件評価
使用データ: 建物の特性、過去の取引価格、建築年
効果: 物件の適正価値を算出し、過大評価または過小評価を避ける。
７、交通アクセス分析
使用データ: 公共交通網、交通量、アクセス性
効果: 物件のアクセス性を評価し、価値を高める要素を特定する。
８、市場動向のモニタリング
使用データ: 取引量、供給量、市場動向
効果: 市場の供給過剰や不足を早期に察知し、
適切な市場戦略を立てる。
９、開発プロジェクトの評価
使用データ: 開発計画、建設許可情報、ゾーニング変更
効果: 新しい開発機会を特定し、プロジェクトの実現可能性を評価する。
10、賃貸市場の分析
使用データ: 賃料水準、空室率、賃貸契約条件
効果: 賃貸物件の価値を最適化し、市場に合った賃料設定を行う。
11、修繕・改装の計画
使用データ: 物件の修繕履歴、建築基準、ローカル市場の需要
効果: 物件の価値を最大化するための効果的な改修計画を策定する。
12、エネルギー効率の分析
使用データ: ユーティリティ消費データ、エネルギー効率基準、環境影響評価
効果: 物件のエネルギー効率を向上させ、運営コストを削減する。
13、法規制のコンプライアンス確認
使用データ: 建築基準法、ゾーニング法、環境規制
効果: 法的コンプライアンスを確保し、将来的なリスクを回避する。
14、コミュニティへの影響評価
使用データ: 地域コミュニティの特性、教育施設、公共サービス
効果: 開発計画が地域コミュニティに与える影響を理解し、持続可能な開発を促進する。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-5b58baa11d90a68eb04f-0.png ]
これらの仕事術を通じて、不動産関係者はオープンデータを活用して、より情報に基づいた意思決定を行い、効率的な不動産管理や開発を行うことができます。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータ社は、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-8cd2add16f80a1b74452-0.png ]
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的
ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■不動産データプロバイダーの募集
近年、不動産業界はテクノロジーの進化と市場のダイナミズムにより大きな変革を遂げています。特にデジタル化の進展とグローバルな経済状況の変動により、正確で包括的な不動産データへの需要が急増しています。データに基づく意思決定や戦略的なアプローチは、不動産市場の持続可能な成長と効率化の鍵となっています。
このような背景の中、DataMart.jpでは、不動産業界の変化に対応し、新しいデータコマースの構築を目指しています。そのために、質の高い不動産データを提供していただけるデータプロバイダーを積極的に募集しています。私たちは、不動産データを活用し、業界の新しい未来を共に築くパートナーとしての提携を期待しております。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、是非、ご参加ください。
■「クリーンテック ×AI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2023年12月7日（木）14:00〜17:30（受付開始 13:45）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム 「日経・大手町セミナールーム2」
https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先： https://form.aosdata.co.jp/corporate/event2314-input/
(4)アジェンダ：
[画像8: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-dfccf711c34f5150c2cb-7.png ]
＊本アジェンダは予告なく変更される場合がございます。予めご了承ください。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジニアのキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、不動産業関連の事業者の方々において、デジタル化の進展とグローバルな経済状況の変動により、正確で包括的な不動産データへの需要が急増し、不動産市場の持続可能な成長と効率化の鍵となる不動産オープンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-eb40f1c9e2aafb9f24f9-0.png ]
■不動産データの高まり
不動産業界は近年、デジタル化と情報の普及によって大きな変革を遂げています。この分野におけるデータの役割は特に顕著で、市場の透明性、投資決定、都市計画、政策策定などにおいて中心的な役割を果たしています。不動産データの重要性が高まっている背景には、テクノロジーの進歩、市場動向への高い関心、そしてグローバル化の影響があります。以下では、不動産データがなぜ今日の市場においてこれほど重要なのか、その背景を詳しく説明します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-d85c0352e9fce528698f-0.png ]
これらの要因により、不動産データは業界関係者だけでなく、一般消費者にとってもますます重要な情報源となっています。
■不動産データとは
不動産業界におけるデータの重要性は、今日の市場において顕著です。不動産に関する詳細な情報は、投資家、デベロッパー、都市計画者、そして一般の消費者にとって重要な意思決定ツールとなっています。不動産市場の透明性を高め、より効率的な取引を促進するために、さまざまなオープンデータが提供されています。これらのデータは、物件の価格、土地の利用、市場動向、法律規制など、不動産業界の様々な側面をカバーしています。次に、不動産分野のオープンデータについて、具体的な分野に分けて詳しく説明します。
１、不動産価格データ
物件ごとの売買価格、地域別、物件種別の平均価格、歴史的価格変動
２、土地登記データ
物件の所有者情報、土地の登記面積、権利関係の履歴
３、建築情報
物件の建築年、建物の構造や設備、修繕履歴
４、ゾーニング情報
土地利用計画、建築規制区域、開発制限情報
５、市場動向データ
取引量の動向、需要と供給のトレンド、投資リターン指標
６、人口統計データ
地域別の人口密度、年齢構成、世帯収入
７、交通アクセスデータ
公共交通の利便性、主要道路へのアクセス、交通量の情報
８、公共施設の情報
学校、病院、公園などの位置情報、施設の規模と種類、利用者数
９、環境品質データ
大気質や騒音レベル、緑地や公園の面積、水質状況
10、税金・公共料金データ
物件別の固定資産税、公共料金の平均コスト、税金優遇措置
11、レンタル市場データ
賃貸物件の平均賃料、空室率、賃貸契約の条件
12、開発計画データ
新規開発プロジェクト、建設予定地の情報、開発に関する公聴会情報
13、歴史的建造物データ
保存建造物のリスト、保護区域の詳細、文化財の情報
14、自然災害リスクデータ
洪水、地震、台風等のリスクエリア、過去の災害発生履歴、緊急避難場所の情報
15、法律・規制関連データ
不動産関連の法律、土地取引に関する規制、建築基準法の変更履歴
16、ユーティリティ情報
電力/ガス/水道の接続情報、ユーティリティの供給状況、ユーティリティのコスト
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-185ef64294c6e0769ded-0.jpg ]
これらのデータは、不動産の評価、投資分析、都市計画、政策立案などに幅広く活用されます。
■不動産データの特性
不動産業界は、データ駆動型の意思決定がますます重要になっています。この背景には、オープンデータの普及が大きく影響しており、不動産関連のデータが豊富に利用可能になっています。このデータは、市場の深い理解、効率的な投資判断、戦略的な都市計画の策定に不可欠です。そのため、不動産分野のオープンデータが持つ特性を理解することは、業界関係者にとって非常に重要です。以下では、不動産分野のオープンデータが有する特性について詳しく説明します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-c19081a45bca7db0753f-0.png ]
これらの特性は、不動産データが市場分析、投資判断、都市計画、政策立案などにどのように利用されるかを理解するための鍵となります。また、これらのデータは、テクノロジーの進歩により、より洗練され、アクセスしやすくなっています。
■ユーザーは不動産データの品質をどのように評価できるか？
不動産市場において、正確で信頼性の高いデータは不可欠です。投資家、開発者、市場分析者は、意思決定のために高品質なデータに依存しています。一方で、オープンデータの品質を正確に評価することは、データが信頼に足るものであるか、また、特定の分析や意思決定プロセスに適しているかを判断する上で重要です。このため、不動産分野のオープンデータの品質を評価するための具体的なステップを理解することが必要です。以下では、不動産データの品質を効果的に評価するための手順を説明します。
１、データセットをサンプリングする
不動産データセットの品質を評価するためには、まずデータをサンプリングして、対象となる市場や地域を代表しているかを確認することが重要です。サンプリングには、特定の地域、物件タイプ、価格帯などのデータのサブセットを選択し、その詳細なレビューを行い、データの正確さと完全性をチェックします。
２、データ収集方法を確認する
不動産データの信頼性と有効性を保証するために、データがどのように収集されたかを理解することが重要です。これには、使用された調査手法、ソース（例えば政府記録、市場レポート）、収集間隔、データの更新頻度などの詳細を検討します。また、データ収集プロセスにおける潜在的なバイアスや制限も評価します。
３、データの属性を評価する
最後に、不動産データの属性を評価して、それが研究やビジネス目標に適しているかを確認します。これには、物件の特性、取引価格、地理的位置、ゾーニング情報、人口統計情報、市場動向など、データセットに含まれる様々な属性を検証し、それらが目的に沿った有用な情報を提供しているかどうかを判断します。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-608c06114e191503e5a5-0.png ]
サンプリング、データ収集方法の検討、データ属性の評価というこれらのステップに従うことで、ユーザーは不動産データセットの品質を効果的に評価し、そのデータが特定のニーズに適しているかどうかを判断できます。これにより、より情報に基づいた意思決定が可能になります。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
不動産業界におけるデータの活用は、市場分析、投資判断、物件管理など多岐にわたるプロセスにおいて、業務の効率化と意思決定の質を向上させます。特にオープンデータは、その広範囲な情報源とアクセシビリティにより、不動産専門家にとって価値あるリソースとなっています。しかし、これらのデータをどのように具体的に活用するかは、その専門知識と創造性に依存します。以下では、不動産分野のオープンデータを活用する具体的な仕事術と、それぞれで使用されるデータの種類、およびそのデータを活用することによる効果について説明します。
１、市場価格分析
使用データ: 不動産取引価格、地域別平均価格、歴史的価格トレンド
効果: 市場の価格動向を理解し、適切な価格での物件購入・販売戦略を立てる。
２、投資収益率の予測
使用データ: 賃貸収入、運営コスト、地域の不動産価格動向
効果: 投資物件の潜在的な収益性を評価し、収益性の高い投資機会を見極める。
３、土地利用分析
使用データ: 土地利用計画、ゾーニング情報、開発計画
効果: 土地の最適な利用方法を特定し、開発機会を発見する。
４、リスク管理
使用データ: 自然災害リスクデータ、保険料率、歴史的災害データ
効果: 物件のリスクを評価し、適切な保険カバレッジを決定する。
５、人口動態に基づく投資
使用データ: 人口統計データ、世帯収入、年齢分布
効果: 対象地域の人口特性に基づき、需要の高い不動産タイプを特定する。
６、物件評価
使用データ: 建物の特性、過去の取引価格、建築年
効果: 物件の適正価値を算出し、過大評価または過小評価を避ける。
７、交通アクセス分析
使用データ: 公共交通網、交通量、アクセス性
効果: 物件のアクセス性を評価し、価値を高める要素を特定する。
８、市場動向のモニタリング
使用データ: 取引量、供給量、市場動向
効果: 市場の供給過剰や不足を早期に察知し、
適切な市場戦略を立てる。
９、開発プロジェクトの評価
使用データ: 開発計画、建設許可情報、ゾーニング変更
効果: 新しい開発機会を特定し、プロジェクトの実現可能性を評価する。
10、賃貸市場の分析
使用データ: 賃料水準、空室率、賃貸契約条件
効果: 賃貸物件の価値を最適化し、市場に合った賃料設定を行う。
11、修繕・改装の計画
使用データ: 物件の修繕履歴、建築基準、ローカル市場の需要
効果: 物件の価値を最大化するための効果的な改修計画を策定する。
12、エネルギー効率の分析
使用データ: ユーティリティ消費データ、エネルギー効率基準、環境影響評価
効果: 物件のエネルギー効率を向上させ、運営コストを削減する。
13、法規制のコンプライアンス確認
使用データ: 建築基準法、ゾーニング法、環境規制
効果: 法的コンプライアンスを確保し、将来的なリスクを回避する。
14、コミュニティへの影響評価
使用データ: 地域コミュニティの特性、教育施設、公共サービス
効果: 開発計画が地域コミュニティに与える影響を理解し、持続可能な開発を促進する。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-5b58baa11d90a68eb04f-0.png ]
これらの仕事術を通じて、不動産関係者はオープンデータを活用して、より情報に基づいた意思決定を行い、効率的な不動産管理や開発を行うことができます。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータ社は、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-8cd2add16f80a1b74452-0.png ]
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的
ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■不動産データプロバイダーの募集
近年、不動産業界はテクノロジーの進化と市場のダイナミズムにより大きな変革を遂げています。特にデジタル化の進展とグローバルな経済状況の変動により、正確で包括的な不動産データへの需要が急増しています。データに基づく意思決定や戦略的なアプローチは、不動産市場の持続可能な成長と効率化の鍵となっています。
このような背景の中、DataMart.jpでは、不動産業界の変化に対応し、新しいデータコマースの構築を目指しています。そのために、質の高い不動産データを提供していただけるデータプロバイダーを積極的に募集しています。私たちは、不動産データを活用し、業界の新しい未来を共に築くパートナーとしての提携を期待しております。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、是非、ご参加ください。
■「クリーンテック ×AI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2023年12月7日（木）14:00〜17:30（受付開始 13:45）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム 「日経・大手町セミナールーム2」
https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先： https://form.aosdata.co.jp/corporate/event2314-input/
(4)アジェンダ：
[画像8: https://prtimes.jp/i/40956/328/resize/d40956-328-dfccf711c34f5150c2cb-7.png ]
＊本アジェンダは予告なく変更される場合がございます。予めご了承ください。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジニアのキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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