中国の人工知能研究所であり、オープンソースの大規模言語モデルを開発しているDeepSeekはメリットもあるようだが、なんたって中国だから、情報漏洩を考えれば恐ろしくて使えない。
だだし、OllamaやLM Studioなどのツールを使い、PCにモデルを直接ダウンロード・インストールすると、インターネット不要・プライバシー保護・コスト削減を可能にしながらDeepSeek が使えるというのだ。
そこで、1週間ほど前に早速試して見たのだが、とにかく動きが遅くて使い物にならなかった。ところが今回、再度チャレンジしてみたら何と十分な速さ、まるでクラウドであるChatGPT並みの速度で回答が来た。
使用法は先日アップしたブログ にあるように、Windowsのコマンドライン方式であるPawerShellを使用した。
>>> 米国では不動産業などでは既に営業のファーストコンタクトはAIに変わっているそうですが、これら企業のAIシステムは大手AIプラットフォームによるクラウドか、自社のローカルシステムか、どちらですか。
Thinking…
ふむ、米国の不動産業界で既にAIによる初の顧客接触が始まっているという質問ですね。ユーザーはおそらく日本でも同様の展開が見られると予想しているのでしょう。AIシステムの構築方法について、クラウド型とローカル型の2択で質問してきています。
このユーザーはビジネス関係者か、あるいはAI技術に興味を持つ一般ユーザーでしょうか。専門用語を使いながらも、技術の専門家というよりは業界の動向を知りたいビジネスパーソンの可能性が高いです。特に「ファーストコンタクト」という表現から、顧客体験の変化に敏感なユーザーだと考えられます。
まず不動産業界の特徴を考えてみましょう。物件検索やカウンセリングなど、顧客とのインタラクションが多い業界です。AIが効果的なのは、まず情報提供の効率化と、次に人件費削減の点でしょう。大手企業と中小企業では導入の仕方が異なるはずです。
クラウド型AIは手軽に導入でき、最新技術にアクセスしやすいという利点があります。特に大手不動産会社はGCPやAWSを活用しているでしょう。一方ローカルシステムはデータの安全性やセキュリティを重視する会社に選ばれそうです。でも不動産業は個人情報の扱いに慎重な業界ですから、両方の要素が混ざっている可能性も。
最近のトレンドとしては、最初の応対はAIが担い、その後人間が引き継ぐというハイブリッドモデルが主流になりつつありますね。ユーザーが知りたいのは単なる技術選択だけでなく、この業界のAI活用の現実的な姿勢かもしれません。
回答では、まず一般的な傾向を述べ、その後に例外事例も含めてバランスよく説明する必要がありそうです。大手企業と中小企業の違いも意識しながら、ユーザーが実用的な知見を得られるようにする必要があります。
…done thinking.
# 米国不動産業界のAI採用状況
米国では確かに不動産業界でAIがファーストコンタクトの役割を担う事例が増えてきています。AIシステムの構築方法については以下のように分かれています：
## クラウド型AI（大手プラットフォーム）- **Google Cloud Platform, AWS, Microsoft Azure**などのクラウドサービスを活用
– **優勢な選択肢**で、導入しやすく柔軟性がある
– 例：物件検索ツール、価格予測、顧客データ分析
## ローカルシステム
– **自社開発**または**専門ベンダー**から提供されるローカルAIソリューション
– 特定のビジネスロジックや顧客セグメントに合わせたカスタマイズが必要な場合
– データセキュリティや遵守（コンプライアンス）が重要な要素の場合
## 現在の傾向
– 大手企業は主に**クラウド型AI**を採用し、スケールメリットを活かす
– 小規模企業は**SaaS型のAIソリューション**を導入しやすい
– 両者の境界線は曖昧で、多くの企業は両方の要素を組み合わせている
多くの不動産会社では、AIによる最初の顧客接触の後、人間が引き継いでカスタマイズされた提案を行う「人間-AI協働」モデルが一般的になっています。
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同じ質問をChatGPTにしてみたら、その答えは‥‥
米国の不動産業界で 問い合わせの「ファーストコンタクト」をAIに任せる流れ は、確実に進んでいますが、その AIシステムの立ち位置は一律ではなく、大きく 2 つに分かれています👇
🧠 1) クラウドベースのAIプラットフォームを利用するケース（一般的）
多くの不動産会社は、すでに市場に出ている クラウド型のAIソリューションやSaaSプラットフォーム を利用しています。
これらは自社でAIエンジンを一から開発するのではなく、信頼性の高いクラウド上のAI基盤やCRMと連携したソフトウェアを使い、営業初期の問い合わせ受付〜リード絞り込みなどを効率化します。
具体例：
- CRMへAIを統合して初期問い合わせを自動処理
→ AIモデルがリードの意図を判別し優先度を付けて担当者へ回すなどの機能は、クラウドCRMベンダーとAI機能が統合された形で提供されることが多い。 - クラウド系の「AIエージェント」プラットフォーム
→ 顧客対応用の会話AIや自動返信システムは、クラウド上に構築され、SaaSモデルで利用するケースが主流です。
👉 この形が 中小〜大手まで広い企業で採用されており、「社内でAIを一から構築する」必要がないため普及が進みやすいです。
🏢 2) 自社データと連携した独自・ハイブリッドAIシステム（自社システム寄り）
一部の大規模不動産企業やPropTechスタートアップでは、自社顧客データや市場データを取り込みつつAIを内部構築・カスタマイズしたり、クラウドとのハイブリッド運用を行うケース もあります。
具体的には：
- 社内CRMやMLS（物件情報データベース）とAI統合
→ AIのモデル層だけはクラウドのLLMを使うが、顧客データや営業履歴は自社サーバに統合してオンプレミスで運用する例があり、堅牢性やデータ管理を重視。 - 社内開発＋クラウドAI利用のハイブリッド
→ 自社開発したインターフェースや業務ワークフローと、クラウドAIの推論APIを組み合わせる設計。
→ これにより内部データの保護や独自ロジックの適用が可能になります。
👉 大企業やテック系エージェンシーでは、独自のAI開発や既存のクラウドモデルを組み合わせる “ハイブリッド型” が増えつつあります。
📌 全体傾向まとめ
| パターン | 仕組み | 特徴 |
|---|---|---|
| クラウドAIベース（主流） | 外部AIプラットフォーム／CRM統合 | 導入が容易、アップデートもベンダー任せ |
| 自社（ハイブリッド） | 社内CRM＋クラウドAI or 内部AI | データ統合・独自最適化が可能だが構築コスト高 |
👉 まとめると
- 多くの不動産会社は クラウドAI（SaaS型）でAIチャットボット／リード管理AIを活用しています。
- 一部では 自社データと連携した独自AI活用やハイブリッド運用 が進んでおり、完全ローカル（オンプレミス）だけで完結するケースはまだ一般的ではありません（特にファーストコンタクト用途では）。
✨ まとめ
✔ 現実の米国不動産業のAI導入は
｜→ クラウドAI連携型が中心
｜→ 一部で 自社システム＋クラウドAIのハイブリッド化あり
✔ 完全に自社ローカルで独自AIだけを運用するケースは少なく、
クラウドAI（例えばLLMをAPIで使う）を基盤として使いつつ、独自データやCRMと結合する形が増えています。
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deepseekの特徴的なのは、最初にこちら側の素性を推定している事で、これはChatGPTでは経験していない事だ。
それにしても、生成AIをローカルで運用しても十分な速度を回答が得られるというのも驚きだった。今後のPC需要はより高性能化するのだろうか？
そい言う意味ではインテルが新型プロセッサ（特にCore UltraシリーズやXeon 6 世代） でローカルでのAI処理能力を強化する方向を打ち出しているのは当然だろう。
このCore Ultraシリーズについては、別途項目を新たにしてまとめる予定だ。