実施内容

• 国内数十社の不動産サイト（SUUMO、マイナビ賃貸、HOME’S、アットホーム等）から毎日自動収集
• 収集後にCSV・XML形式で自動出力
• Tableauを使った可視化ダッシュボードでデータ分析

同社の成功の鍵は、複数の大手ポータルサイトを網羅的にカバーし、収集したデータを即座に分析可能な形で整理している点にあります。特にTableauによる可視化により、市場動向を瞬時に把握し、競合他社より早い意思決定を実現しています。

運用規模

• 過去14年分、3億件以上の事例を保有
• 区分マンション売買事例：6,720万件以上
• 賃貸事例：23,170万件以上
• 毎日自動更新で最新データを維持

この膨大なデータ蓄積により、AI査定の精度が飛躍的に向上し、従来の人的査定では発見できなかった市場パターンや価格動向の予測が可能になっています。特に14年という長期間のデータにより、景気サイクルを含む様々な市場環境での物件価値変動を学習しています。

従来の課題

• 毎日3時間の手作業で新着物件情報をチェック
• 100項目の手動入力作業
• 入力ミスとスピード不足

この事例は中小不動産会社が直面する典型的な課題を示しています。毎日3時間という作業時間は、営業活動や顧客対応に充てられるべき貴重な時間であり、人的ミスによる機会損失も深刻な問題でした。WinActor導入により、これらの課題が根本的に解決されています。

これらの技術選択は、不動産業界の大量データ処理と高い可用性要求に対応するためのものです。Pythonは豊富なライブラリにより複雑なサイト構造にも対応でき、PostgreSQLは地理情報を含む複雑な検索クエリに最適化されています。また、監視システムにより24時間365日の安定稼働を保証しています。

• 動的コンテンツ対応：JavaScriptで動的に読み込まれる物件情報への対応
• アンチスクレイピング技術：IP制限、User-Agent検証、アクセス頻度監視
• CAPTCHA・認証システム：reCAPTCHA、ログイン要求、二要素認証
• 複雑なサイト構造：頻繁な仕様変更、識別子の変化

これらの技術的障壁は年々高度化しており、従来の簡単なスクレイピング手法では対応できません。特に大手ポータルサイトは、ボット検出技術に多額の投資を行っており、一度検出されると長期間のアクセス禁止措置を受ける可能性があります。成功するためには、これらの対策技術と同等レベルの回避技術が必要です。

著作権・知的財産権、不動産業法上の制約、個人情報保護法の適用など、多面的な法的課題が存在

これらの利用規約は法的拘束力を持ち、違反した場合は民事訴訟のリスクがあります。しかし、適切な手法と範囲での利用であれば、実際に多くの企業が安全に運用しています。重要なのは、グレーゾーンを理解し、リスクを最小化した実装を行うことです。

• 無断掲載問題：元付け・客付け関係、広告承諾書の必要性
• データ品質管理：重複物件の判定、最新性確保、条件変更の反映
• 業界内利害関係：競合他社、ポータルサイト、不動産業者との関係

不動産業界には独特の商慣行があり、IT業界の常識では対応できない課題が存在します。特に「おとり広告」に関する規制は厳しく、国土交通省や都道府県による行政処分のリスクがあります。これらの業界特性を理解せずにシステムを構築すると、技術的に成功しても業界内での信頼失墜や法的問題に発展する可能性があります。

• 利用規約の詳細確認と遵守
• 公的APIの活用（国土交通省API等）
• 法務専門家との連携による定期的リスク評価
• データ出典の明示と適切な表示

1. 小規模テスト：限定的な範囲での実証実験
2. 法的検証：専門家による法的リスク評価
3. 技術改善：検出回避技術の段階的実装
4. 本格運用：安定稼働後の規模拡大

当社では実際に不動産物件情報の自動収集システムを運用し、以下の成果を実現しています：

• 検討案件数が従来比で大幅に増加
• 毎日数千件の物件情報を自動収集・分析
• 法的リスクを最小化した安全な運用体制
• 非エンジニアでも運用可能なシステム構築

• 技術的な障壁が想像以上に高い
• 法的リスクの把握と対策が不十分
• 継続的なメンテナンスの負荷が大きい
• 業界特有の課題への理解不足