今回インタビューさせていただいたのは、家賃保証会社の入居審査業務を効率化するサービス、「smeta(すめた）入居審査AI」を提供するリース株式会社です。

同サービスは、時間も人手も多くかかってしまう入居者の審査をAIに任せることで、審査がなんと、5秒で終了するという新しいサービスです。

サービススタートのきっかけ、サービスのメリットから利用者の声まで、実際にリース株式会社の尹英俊様に直接聞いてきました。

このような方にオススメのインタビューです！

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「入居審査が大変！」

「法改正のたびにシステムアプデートにお金がかかるのがいや！」

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「smeta入居審査AI」の公式サイトはこちら：https://rease.co.jp/

それでは早速、「リース株式会社様」へのインタビュースタート！！

リース株式会社　尹英俊様

Q1.「smeta入居審査AI」の概要について教えていただけますか？

smeta入居審査AI

「smeta入居審査AI」とは、属人的な入居審査業務の効率化と審査制度を飛躍的に向上させたAI業務支援ツールです。

審査業務における本人確認や判断材料となる情報の収集などの事務作業を自動化するだけでなく、滞納予測を正確に判断することができます。

もともとこのサービス自体は、家賃保証会社様のDX推進を叶える業務効率化サービス「smetaクラウド」の中の一機能だったのですが、特に引き合いが多かったため個別サービスとして提供を開始したものになります。

smetaクラウドについて

smetaクラウドは、家賃責務保証に特化した業務効率化と生産性向上によるDX推進を支えるクラウドサービスです。

審査・契約・滞納督促業務のペーパーレス化や効率化に加え、代理店・顧客・契約情報の一元管理を全てクラウド上で行えます。こうした業務のデジタル置換により、データに基づく更なる業務効率改善およびAIの精度向上といったDX推進を加速することができます。

通常は開発費に数千万円以上かかるコストを削減し、インフラと機能が備わった仕組みを初期費用無料で即時に導入することが可能です。

Q2.smeta入居審査AIのメリットとは？

smeta入居審査AIの利用メリットは主に３つあります。

①アルゴリズムに基づく非属人的な滞納確率予測

smeta入居審査AIを活用した場合には、様々なデータや独自のアリゴリズムを用いて、滞納確率を予測することができます。

多くの会社では、属人的な経験値に基づいて判断されていますが、AIを活用することでファクトデータの解析に基づき担当者ごとの”ゆらぎ”が排除された適切な判断が可能になります。また、属人的な審査では困難だった組織での情報・ノウハウ共有を通じた”学習”についても、滞納や貸倒といったデータをAIに反映させることで、審査精度向上のための学習改善効果も得られます。

②審査業務の効率化

外部のデータを活用して、事前のリスク分析精度を高めることも可能です。

反社会勢力のチェックや過去の犯罪歴などざまざまな最新データからリスクを把握することができるため、審査担当者がわざわざ個別に審査対象者の検索などを都度しなくても、smeta入居審査AIを介して必要な各種情報へアクセスし、一つの画面上で全て確認するにことができます。

③作業工数の大幅削減

最後に業務を大幅に削減できる点です。これまで膨大な時間をかけていた業務がボタン１つでできるようになっています。

「smeta入居審査AI」を使用して作業を自動化をすれば、ワンクリックで審査判断材料となる情報が自動収集され、審査自体も5秒で完了します。

Q3.現在の利用実績

2021年10月のリリース後、約7ヶ月の実績として、大手の不動産会社さんも含めて、契約済みは5社です。導入検討中は今20社近くあるので、スタート直後としてはかなり良い反応かなと思っています。

領域的にもテクノロジーの導入がまだまだ進んでいなかったため、今のところ商談の機会をいただいた場合、8割以上の高確率でトライアルをまず試してみたいとお声をいただいています。

Q4.利用した方々の反応

＜大企業での導入＞

大企業様ですと、既に何らかシステムが導入されているのですが、我々が提供している「5秒で審査ができて、その後の分析や解析もできる」といったところまでは、手を伸ばしきれていない企業様が多い印象です。その点で、弊社が提供する本質的な価値として、単なる業務のデジタル化だけでなく、生成されたデータを収集・整理・加工し、分析・解析することで業務改善や経営改善に活かすという「本質的なDX推進支援」が非常に好評をいただいております。

既存の仕組みの中で足りていない部分を補えると感じていただけるようで、引き合いも徐々にきています。

＜中小企業での導入＞

比較的規模が小さくて、システム導入が進んでいないところであれば、smeta入居審査AIはもちろんのこと、smetaクラウド全体に対して好意的な評価をいただけています。

smetaクラウドを入れてもらえれば、審査業務を人手少なく、低コストで即時に導入できる点が特に評価されています。

やはり既存の業務の進め方自体がまだまだ改善できる点だらけなので、弊社のサービスを導入した際のインパクトは大きいと思います。

Q5.類似サービスはないのか

いわゆる大手企業様であれば予算もあるので、システム開発の予算の中で、何千万円〜何億円をかけてSIerにシステム開発を外注されているケースはあるんですが、それを僕らみたいにパッケージ化をしてSaaSの形で提供されているサービスは他にありません。

もし他の会社が開発しようとしたとしても、弊社のように自社で家賃保証業務を実際に運営した経験に基づきプロダクトを開発できる会社は稀なのではないかと思います。

Q6.今後予定している新たな取り組みについて

肝となる入居審査や入出金を含む会計処理をレベルアップさせるような開発を日々行っているのですが、まずはセキュリティの強化とともに外部連携をさらに強化していきたいですね。

僕たちのアリゴリズムは、他者が持っていない圧倒的な強みとなる部分なのですが、それ以外の部分においても保証会社様の多岐にわたる業務をカバーすることで、フルパッケージサービスとしての強さをさらに磨き上げられるのではないかと思っています。

リース株式会社の会社概要​​​​​​​

どうしても人が行っているので個人差が生まれてしまうのもAIを使用することによってムラがなくなると言うのも良い点だと思いました。

現在の機能がアップデートされて、保証会社様にとって「なくてはならないサービス」になる日も近いのではないでしょうか。

サービスに関するお問い合わせはこちらから

＞＞https://rease.co.jp/

リース株式会社の尹英俊様、この度はお忙しい中、誠にありがとうございました！