帝国不動産、RAGエージェントで入居審査の確認工数を最大70％削減

帝国不動産は、社内AIプラットフォーム「ACAT」に入居審査支援のRAGエージェントを実装しました。
2026年7月から運用を開始し、書類照合や確認事項の整理を支援しています。
社内検証では、AIが支援する確認業務の標準工数を1件あたり25分から約8分に短縮しました。
年間約15,000件の入居審査業務が対象で、確認工数を最大約70％削減できます。

記事の概要

RAGエージェントは、入居申込時に提出される複数のPDF書類を読み取ります。
申込書や本人確認書類、管理システムの情報を照合し、書類間の不整合を抽出します。
募集条件との相違や追加確認が必要な項目も整理し、担当者の一次確認を支援します。
確認結果は約30秒で生成され、氏名の外字や住所の枝番などの細かな相違も検出します。
公開情報を基にしたコンプライアンスチェックや、本人確認書類のマスキング確認にも対応します。
賃料や諸費用などの契約条件と募集条件の一致、社内システム上の承認状況も確認します。
開発は現場担当者の発案をきっかけにAIX推進室と進め、約4カ月で運用開始に至りました。

記事のポイント

1. 審査書類を横断確認： 複数の提出書類と管理システムの情報を照合し、不整合や追加確認事項を抽出します。
2. 判断は担当者が実施： AIは入居可否を判断せず、審査担当者が判断する前段階の確認業務を支援します。
3. 他業務への展開を予定： 今後は反社会的勢力チェックサービスとのAPI連携や、賃貸管理業務への展開を予定しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： AIに可否判断を委ねず、照合や確認事項の整理に限定して組み込む設計は、審査責任を人に残したまま定型作業を切り出す導入モデルとして参考になりそうです。
• 不動産業界： 書類だけでなく募集条件や社内承認まで横断して確認する仕組みが広がれば、個別ツールの導入ではなく、審査から管理までの業務データをつなぐ設計が求められそうです。
• 審査業務の管理者： 確認手順の標準化によって担当者ごとのばらつきを抑えられる一方、AIが抽出した不整合を人がどう再確認し、精度を継続的に評価するかが運用上の論点になりそうです。

このニュースの背景

入居審査では、複数の提出書類や募集条件、基幹データを照合する作業を目視と手作業で行っており、担当者の経験による確認方法のばらつきが課題になっていました。
繁忙期には審査件数が増え、一部の担当者に業務が集中することもありました。
こうした課題を受け、現場担当者の発案を起点に、実際の審査書類を使った約4カ月の検証と改善が進められました。
生成AIはAPI経由で利用し、入力データをモデル学習に使わないことや、アクセス制御などの社内セキュリティ対策も前提とされています。

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