Cortexで加速する AI不動産投資 RENOSYのデータ活用 @Snowflake ACCELERATE

下記イベントの登壇時の発表資料です。

Snowflake ACCELERATE
広告・メディア・テクノロジー業界向けウェビナー
〜生成AIやLLMを活用した高度な分析と業務効率化の最新事例〜
https://www.snowflake.com/webinar/accelerate-japan-advertising-media-tech/

Transcript

1. Cortexで加速する 
 AI不動産投資 RENOSYのデータ活用 
 @Snowflake ACCELERATE
 GA technologies Data本部 Applied ML部 
 酒井悠斗 Data Scientist
 2025/07/04

2. 1. 登壇者紹介 / 会社紹介
 2. GA technologiesでのSnowflakeの使い方
 3. お客様との面談のフローと課題 
 4. Cortex + Streamlitを活用した面談の科学 
 5. まとめ・展望 
 アジェンダ 

3. 登壇者紹介 
 酒井 悠斗 / Yuto Sakai
 職歴：新卒で外資保険会社 → 2024年 GA technologies入社
 所属：Data本部 Applied ML部 データサイエンティスト 
 
 GA technologiesでの取り組み：
 ・デジタルマーケティング領域の出稿割合の最適化 
 ・セールス領域の行動とKPIの関連性可視化・分析
 ・社内でのLLMアプリ作成ツール導入による LLMの民主化

4. 会社紹介 / GA technologies
 ※コーポレートストーリー 2025年6月より（証券コード：3491）

5. 事業紹介 / RENOSY
 ※1 東京商工リサーチによる投資用不動産の売上実績（2025年3月調べ）
 ※2 東京商工リサーチによる投資用不動産会社の売上原価調査（2024年10月調べ）

6. 事業紹介 / RENOSY
 ※コーポレートストーリー 2025年6月より（証券コード：3491）

7. GA technologiesでのSnowflakeの使い方
 内製SFA 広告媒体 Table Notebook Streamlit Google Sheet Snowflakeを中心として様々なプロダクト・データが連携 
 データソース BIツール データカタログ Reverse ETL ETL
8. お客様が投資用不動産を購入するまで 
 Webでの問い合わせから成約までの一連のフローは以下の通り 
 成約
 Field Sales
 オンライン面談
 Inside Sales
 電話面談
 Web
 問い合わせ
 この範囲は人が多く関わる領域で定量的な 分析や施策の実施に課題があった
9. 面談フローにおける課題 
 振り返り・次面談への事前準備に課題あり 
 IS->FSのフロー横断 
 での最適化が不十分 
 業務が属人化し、 
 ナレッジの共有が 
 不十分 新人のメンバーなど 
 の営業社員のスキル 
 が不十分 
 個別最適化 属人化 スキル不足
10. Streamlitアプリ / キーアクションチェッカー 
 背景・課題： 
 • 実施済みの不動産の面談データは Zoomで蓄積
 • 統一的に面談データを分析する仕組みが未整備 
 
 対象ユーザー： 
 • BizDev, Asset planner（アセットプランナー） 
 
 効果：
 • 蓄積された面談データを統一的に分析する仕組みの確立 
 • 各種KPIに重要な影響を与えているキーアクションの発見 
 キーアクションチェッ カー
 ※Asset planner: 資産形成を成功に導くため、共に考え、 
 伴奏するパートナーです。 

11. 面談データの活用方法 
 内製SFA KPIs Table Streamlit 特定のアクションの実施有無をチェックし KPIとの相関を見ることでインサイトを得る 
 データソース BIツール ETL Snowflake Task APIで データ取得 Transcript Check Result 営業活動の記録 
 Streamlitアプリを用いた 
 キーアクション実施有無の確認 
 アクション実施有無と KPIの相 関からのインサイト獲得 

12. 動作イメージ / キーアクションチェッカー 
 Step1: チェックする面談の件数を設定 
 チェックする面談の件数を入力 概算のLLMのコストと処理時間 も表示 チェック件数の指定
13. 動作イメージ / キーアクションチェッカー 
 Step2: キーアクションを定義 
 ※キーアクションやチェック結果はダミーです 
 対象の面談を選択肢から選ぶ 面談種別の指定 チェックしたいアクションを テキストで定義する アクションの指定 「タスク作成と実行」を押すと Snowflakeのタスクが作成される タスクの作成
14. 動作イメージ / キーアクションチェッカー 
 Step3: 作成されたタスクの確認 
 前のタブで作成したタスクの一覧 をチェックできる 作成済みタスクの確認 ※キーアクションやチェック結果はダミーです 

15. 動作イメージ / キーアクションチェッカー 
 Step4: キーアクションの実施有無と各種 KPIを確認
 チェック項目を選ぶことで、その 項目と各種KPIとの相関を確認 することができる KPIとの相関チェック ※キーアクションやチェック結果はダミーです 

16. コード紹介 / キーアクションチェッカー 
 コード・プロンプトの紹介 
 あなたは、ZoomのTranscriptを分析するAIです。 不動産投資の販売に関する営業トークを分析します。 あなたは、Transcriptの中からKey Actionを見つけることが求められていま す。 Key Actionは、営業トークの中で重要な行動や発言を指します。 例えば、自己紹介や商品の説明、顧客のニーズの確認などが含まれます。 あなたは、Transcriptを読み取り、Key Actionが行われているかどうかのフラ グを立てる必要があります。 # 出力フォーマット 以下の通りで「0」か「1」の整数のみ出力してください。それ以外のテキストは 出力しないでください。 - 0: (Key Actionが行われていない) - 1: (Key Actionが行われている) ~~~(略)~~~ select * ,SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE( 'llama3.1-8b', [{{ 'role': 'user', 'content': concat( '{llm_prompt}', ' # Key Action:', '{key_action}', ' # Transcript:', {input_column_name} ) }}], {{'max_tokens':10}} ):"choices"[0]:"messages" AS key_action_flag_temp from target_table Snowflake Cortexを呼ぶ部分 
 LLMへのPrompt

17. 定性的効果 / アプリ開発前後での PDCAの回し方
 Streamlitアプリを通して、横断的な PDCAを回せる体制を構築 
 Streamlit 
 アプリ 個人やチーム単位での PDCA は回せているが、事業部全体 では難しい 
 Before 面談を横断的に振り返る仕組 みを構築し、そこから得られた インサイトを次の面談に活かす 
 After チームA チームB チームC
18. 定量的効果 / KPIへの定量的な影響 
 今まで「効果的なアクション」と認識されていたものの効果が定量的に測れるように 
 キーアクション
 実施効果
 KA01
 93%
 KA02
 128%
 KA03
 127%
 KA04
 151%
 KA05
 97%
 KA06
 145%
 KA07
 159%
 KA08
 385%
 4倍ほどの差が出たキーアクションも見つかってきている 
 3.85x

19. 今後の展望 
 さらなるパフォーマンス向上のためにデータ観点でできることを継続 
 なるべく安価なコスト 
 で精緻な分析が行える 
 ような方法論の追求 
 書き起こし (テキスト )
 だけでなく、音声や動画 
 などにも分析範囲を拡大 得られたインサイトが 
 現場に浸透するように 
 コミュニケーション・ 
 モニタリングを継続 
 分析ROI向上 対象拡大 現場浸透
20. ご清聴ありがとうございました！ 

21. 採用強化中です！ 
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