SRE Holdings 股份有限公司(總部:東京都港區,代表取締役社長兼 CEO:西山和良,以下稱「本公司」)在此宣布,本公司提供的房地產 AI 估價服務「SRE AI 估價CLOUD」的累計估價次數已突破 200 萬次。 此成果歸功於「SRE AI 估價CLOUD」廣泛應用於房地產與金融產業的實務中,並在持續使用中累積而成。本公司將此視為支撐 AI Cloud & Consulting (AICC) 事業群營收擴大與獲利成長的重要量化指標。 ■ 背景:房地產業的課題與本公司的取り組み 房地產業長期面臨估價業務的個人化、作業負荷過重以及負責人判斷不一致等課題。在人力短缺日益嚴峻的情況下,需要建立一套體系,讓有限的人力能夠快速且有根據地提出提案。 本公司自 2018 年起,運用公司內部房地產買賣仲介、買取再販等實業累積的非公開交易數據與機器學習技術,提供「SRE AI 估價CLOUD」服務。以現場實務課題為起點,持續進行改善,並將其打造成易於融入實務的產業專用 AI Cloud。 ■ 突破 200 萬次的意義:融入日常業務的「被使用的 AI」 「SRE AI 估價CLOUD」除了 AI 估價外,還支援交易案例比較法、收益還元法估價(可選功能)、成本法(可選功能)等多種估價方法,可廣泛適用於自用住宅到投資型物件的估價。同時支援購買仲介所需的報告輸出功能及 API 串接,並根據房地產公司與金融機構各自的業務流程進行運用。 服務持續率 99.6%、月解約率 0.4%(※1)的實績,顯示出即使在價格調整後,用戶仍能持續使用,具備「價格調整抵抗力」與「業務整合深度」。2022 年價格調整後,解約率有所改善(0.7% → 0.4%),顯示出轉換成本高。 ■ 現場產生的具體價值 根據本公司營運的實際數據,原本需要 180 分鐘的估價作業縮短至 5 分鐘(減少 97%),估價誤差率也從業界標準的 9-10% 降低至 5.6%(※2)。 導入案例中確認到以下效果: ・估價書製作:1 小時以上 → 10 分鐘以下(房地產仲介業者) ・案件處理能力:每位負責人擴大 4 倍(金融機構)(※3) ・即使經驗較淺的負責人也能產出一定品質的成果,有助於業務標準化 ■ 對 AI Cloud 營收基礎的貢獻 本公司設定目標,希望在 2027 年 3 月期達成 AICC 事業群獲利較前一年成長 26.1%(※4),而「SRE AI 估價CLOUD」是支撐此成長的核心產品。 200 萬次的實績透過以下機制直接連結本公司的 ARR 成長: ・透過 99.6% 的持續率抑制解約 → ARR 穩定成長 ・估價頻率與活用深度提升 → 升級至更高階方案 ・累積實績數據 → 模型精度提升 → 定價能力強化 ・對金融機構的導入實績 → 大型企業客戶的參考案例 主要 KPI 如下: ■ 對整個產業的影響:累積業務效率化時間約 850 萬小時 根據本公司在 2026 年 3 月期第 3 季的試算,自 2021 年以來,「SRE AI 估價CLOUD」累積的業務效率化時間已達約 850 萬小時,以人事費用換算,約可節省 272 億日圓(※6)。 此價值產生於客戶企業端,但透過 99.6% 的高持續率與 0.4% 的低解約率回流至本公司的 ARR。這表明「SRE AI 估價CLOUD」不僅僅是估價工具,而是已成為現場業務基礎設施。 ■ 未來展望 以 2026 年 3 月推出的「SRE AI 估價CLOUD 金融機構套件」為核心,正積極向大型銀行、地方銀行、信用金庫展開全面推廣。金融機構專用套件是全面支援擔保品評價與融資審查的企業級設計,預期 ARPU 水準將超越 PropTech (PT) 解決方案標準方案。 未來,本公司將持續以現場聲音為起點進行功能的高度化,並提供難以被通用生成式 AI 取代的產業專用 AI Cloud,致力於提升房地產與金融業務的生產力、實現中立透明的評價與判斷環境,並推動產業整體的 DX/AX(數位轉型/AI 轉型)。透過這些努力,我們將支援客戶的事業成長,並強化有助於本公司中長期企業價值提升的事業基礎。 ■ 備註 ※1 月次解約率 0.4%、服務持續率 99.6% 為本公司 AI Cloud 服務(付費合約)的實際數據。在 2022 年價格調整後持續維持低水準。出處:本公司決算說明資料(2026 年 3 月期第 3 季)。 ※2 估價誤差率 5.6%、業務時間 180 分鐘 → 5 分鐘為本公司營運實際數據及導入案例試算數據。與業界標準 9-10% 的比較為基於公開數據的本公司試算。可能因個別物件與市場環境而異。 ※3 金融機構案件處理能力擴大 4 倍的案例,為特定導入金融機構的效果測量結果。可能因個別條件而異。 ※4 AICC 事業群獲利成長目標 +26.1