WORK
導入事例・開発実績
開発形式
ラボ型開発
プロジェクトタイトル
AI住宅割り当て最適化システム
クライアント
公共住宅
規模
1500名
開発期間
継続構築中
背景・課題
導入前の状況
世帯構成、収入レベル、希望地域などの多層的なデータと、住宅設備や空き状況を照合する作業が手動で行われており、膨大な時間と人的ミスが発生していた。
解決したかったこと
割り当て業務の自動化: 担当者の手作業を排除し、システムによる自動レコメンド機能を実現すること。
導入の決め手
高度なアルゴリズム開発力: 単なる検索システムではなく、複数の条件を重み付けして解析する独自のロジックを提案できた点。
直感的なUI/UXデザイン: 複雑なデータを地図情報やグラフと連動させ、管理者が一目で状況を把握できるインターフェースを評価。
柔軟なカスタマイズ性: クライアント独自の優先順位ルール（多子世帯優先など）を柔軟にロジックに組み込める点。
RIKAIの取り組み
開発体制の工夫
ドメイン理解の徹底: 住宅割り当てに関する法規制や運用ルールを深く理解するため、BA（ビジネスアナリスト）が現場の業務フローを徹底的に洗い出し。
アジャイルによる段階的開発: まずはマッチングエンジンのプロトタイプを作成し、実際のデータで精度を検証しながら機能を拡張。
技術的なアプローチ
自動解析エンジン: 世帯プロフィール（所得、年齢、家族構成等）と住宅情報（広さ、設備、周辺環境等）をベクトル化し、最適なマッチングスコアを算出。
GIS（地図情報システム）連携: 希望地域との距離や通勤・通学経路を自動計算し、利便性を数値化。
品質・進捗管理
成果・効果
定量的効果
業務工数削減: マッチング作業にかかる時間を従来比で85%削減。
稼働率向上: 物件の空室期間を平均20%短縮。
ミスゼロの実現: 要件の不一致による再割り当て（手戻り）がゼロに。
定性的効果
透明性の向上: 割り当て根拠がシステム上で明確になり、利用者への説明責任を果たすことが容易になった。
住民満足度の向上: ライフスタイルに真に合致した住宅が提供されるようになり、入居後の満足度が改善。
将来予測の実現: 蓄積されたデータから、将来必要な住宅タイプを予測し、中長期的な整備計画に活用可能に
お客様の声
「これまでベテラン職員が数日かけて行っていた割り当て業務が、ボタン一つで、しかもより正確に行えるようになったことに驚いています。RIKAIさんは単にシステムを作るだけでなく、私たちの複雑な運用ルールを深く『理解』し、それを完璧なロジックへと昇華させてくれました。このシステムは、私たちの住宅サービスの質を根本から変えるゲームチェンジャーです。」
