企业数据和AI应用公司AI数据株式会社（总部：东京都港区，代表董事社长：佐佐木隆仁，以下简称AI数据公司），已开始提供针对地方政府、住宅管理机构和开发商的新AI解决方案『AI HousingReform on IDX』。该方案提供一站式服务，从集成老旧社区的现况数据，到自动生成再生情境，再到协助共识创建。 我们将为过去依赖人为主观判断的社区再生现场，带来AI驱动的「判断标准化」和「再生速度的飞跃性提升」。 ▼ 专为社区再生（租赁住宅业务）打造的AI平台「AI HousingReform on IDX」 ■ 背景与课题 日本全国老旧的公共住宅和公营住宅再生迫在眉睫，而现场面临着严峻的多重挑战： * **数据分散：** 建筑年份、入住率、耐震诊断、修缮历史、周边人口动态等再生判断所需的数据分散在各组织和部门，无法进行横向集成利用。 * **判断人为化：** 「重建」、「翻新」或「集中」的选择依赖于负责人的经验和主观判断，难以进行客观比较和评估。 * **数据制作与调查耗时：** 从调查到再生情境提案和共识创建，许多情况需要数月甚至数年，阻碍了整体项目的速度。 * **共识创建困难：** 针对居民、地方政府和相关机构的说明数据制作过于人为化，达成共识需要耗费大量时间和成本。 * **难以全国推广：** 目前以个别应对为前提，导致难以有效推广至全国约70万户社区的再生工作。 在社区再生和住宅再生项目现场，一个能够一站式支持「数据集成 × 情境比较 × 共识创建」的AI平台是不可或缺的。 ■ AI HousingReform on IDX 的主要特色 * **老旧社区数据集成管理（RAG基础）：** 在IDX平台上，对社区再生所需的各种数据和文档（例如建筑年份、入住率、耐震诊断结果、修缮历史、周边人口动态）进行一元化管理和横向检索。AI将分散在地方政府、管理委员会和相关机构的数据转换为可供AI检索的格式，消除数据的人为依赖。为整个团队创建可重复利用的环境。 * **再生情境自动提案・比较报告生成：** AI根据各社区的条件（建筑年份、地理位置、入住者阶层、资金限制），提出并比较三大再生情境的选项。 * **重建情境：** 针对耐震和老旧程度达到极限的社区，提出高层重建计划。 * **翻新情境：** 针对地理位置良好、可修缮的社区，进行改造并更新公共设施的计划。 * **集中情境：** 在人口减少区域，通过将居民迁徙并集中到其他社区，以降低维护成本的计划。 本功能将各情境的优缺点、成本和收益性整理成报告形式，生成可供负责人快速比较和决策的数据。 * **共识创建支持（说明数据・仿真自动生成）：** AI会生成各情境的比较表、成本效益报告和补助金利用参考信息等文档。 同时即时生成供居民说明会使用的易懂说明文档和会议数据范本，全面支持向居民、地方政府和相关机构的说明工作。 * **通过RAG基础即时参考过往案例・法规：** 只需将过往的社区再生案例、政策实例和相关法规设置于知识驱动器中，AI即可即时检索、参考和摘要。这使得先行项目的经验知识可以直接应用于后续项目。 * **采用行业标准范本，即日运营：** 预先设置了针对地方政府和住宅管理机构优化的业务范本和知识。 从导入第一天起即可作为「社区再生的标准AI工具」运行。即使没有专业人才，现场负责人也能立即开始使用。 ■ 预期的导入效果 * **速度提升：** 将传统上需要数月至数年的「调查、情境提案、共识创建」流程缩短至数周。 * **透明度提升：** 通过AI客观数据比较，提供无人为偏见的判断依据。 * **成本削减：** 通过AI范本标准化人为的企划立案流程，大幅压缩成本（效果因导入环境而异）。 * **区域活化：** 在再生后的住宅中融入多世代共生・DX对应功能，提升区域魅力和居住价值。 * **安全信息管理：** 在IDX的安全基础上安全地管理数据。 ■ 集成城市再生・住宅再生・灾害应对的「三大AI工厂」 AI HousingReform on IDX 不仅能单独运用，还能与基于相同AI Factory基础建构的另外两个解决方案结合，全面解决城市和区域面临的课题。结合三大AI工厂，可实现城市再生・住宅再生・灾害应对和