同じコストをかけるのであれば不動産コンバーターとAIやビッグデータ解析との優位性の比較をしてみたいと思うのが人情なのではないかと思います。ですよね？
まずAI (人工知能) 技術というものはコンピューターシステムが人間の知能を模倣するために開発された技術です。機械学習、深層学習、自然言語処理、知識表現、推論、意思決定などの分野にAIは分類されます。簡単に各分野の特徴を見ながら比較していきます。
異論はあると思いまうが一番メジャーで注目度が高いのが機械学習です。これはデータを解析してパターンや規則性を見つけるための方法を学ぶ分野です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのアプローチがあります。
次は深層学習です。大規模なデータセットから自動的に特徴を抽出するための機械学習の一種です。多層ニューラルネットワークを使用して、高度な認識タスクを実行できるのが魅力です。
GAFAMなどでも比較的研究が進んでいるのが自然言語処理です。人間が話す自然言語を処理するための技術です。テキストの解析、翻訳、要約、感情分析、音声認識などに使用されます。
あまり長々とAIだけを解説するのも冗長なので、ここらでまとめると様々な分野で活用されており、自動運転、医療診断、音声アシスタント、金融取引など、人間の知能を模倣するための様々なアプリが開発されており実用化が進んでいます。
次はビッグデータ解析です。非常に大量のデータを収集、処理、分析することを指します。これによってデータから意味のある情報を取り出して、企業の意思決定やビジネス戦略の策定に役立てることができます。
ビッグデータ解析手順についても触れてみます。
まずはデータの収集です。これが最も重要でビッグデータ解析ではどんなデータを食わせて分析するのかが実は成否を決定づけるということは、あまり知られていません。データは企業内部で生成されるものだけでなくソーシャルメディアやセンサー、IoT機器、Webサイトからも収集されることもあります。
次にデータの処理です。大量のデータを処理するために分散処理システムやクラウドを使用することがあります。この段階ではデータの品質を確認し欠損値や異常値を処理することが含まれます。（この部分が最もコストがかかります。）
さらにデータの分析です。AIの部分でも触れましたが、統計解析、機械学習、自然言語処理、データマイニングなどの分析手法が使用されます。これらの手法はデータからパターンを抽出して傾向を特定し予測を行うことができます。
最後に結論を導き出します。最終的な目的は分析して出てきたデータから企業の意思決定を支援することです。市場トレンドの洞察、商品やサービスの改善、コスト削減の施策の立案などが含まれます。ビッグデータ解析は企業にとって非常に重要な戦略的ツールであり競争優位性を獲得するための鍵となる場合があります。
AIやビッグデータ解析はデータから次の施策を導き出していく大局的なツールです。対して不動産コンバーターは物件入力の手間を極限まで引き下げる作業効率化のDXツールです。もちろん物件を多数の不動産ポータルに効率化に掲載するのでマーケティング支援ツールの側面もあります。
