導入事例 #3|投資物件専門 5 名、AI 家賃査定 + ローン検索で投資家 LTV 1.4 倍
投資物件専門の不動産会社 (5 名) が AI 家賃査定 + ローン検索 + CRM の組合せで投資家 LTV 1.4 倍を達成した 12 週間の運用を、担当者インタビューで公開。
結論先出し: 導入事例 #3 は投資物件専門 5 名が AI 査定+ローン検索で投資家 LTV 1.4 倍を達成した記録。
出典: 宅建士 馬場生悦 / 著者プロフィール
2025年6月、東京都心のオフィスビル4階。投資用区分マンション専門の不動産業者GHI社(代表+営業3名+事務1名、創業6年、年商約1.2億円)の会議室で、私(馬場生悦、ULSAPO株式会社代表)は代表の高橋さん(38歳、元大手証券会社→不動産業界)とテーブルを挟んでいた。高橋さんが私に持ち込んだ相談は単純明快だった。「投資家1人あたりの取扱物件数(平均2.1物件)を3物件まで伸ばしたい。査定とローンが遅すぎて、競合に物件を取られる」。当時GHI社の査定提案リードタイムは平均3営業日、これが投資家との信頼構築の足枷になっていた。本記事は、GHI社がULSAPOのAI家賃査定+AIローン審査+CRM+電子契約+営業分析の5機能を組み合わせて、9ヶ月で投資家LTV(顧客生涯価値)1.4倍・年間取扱物件数1.8倍・査定リードタイム3日→3時間を達成した記録。社名は匿名、構成と数値は実プロジェクトに基づく。
TL;DR(4行で結論)
- 会社規模: 都心、社員5名(代表+営業3+事務1)、投資用区分マンション専門、年商1.2億円、創業6年。
- 導入前: 査定提案リードタイム3日、競合(大手投資業者)は当日中。投資家の物件比較段階で離脱が月7-9件。
- ULSAPO導入後9ヶ月: 査定提案3時間、投資家LTV 165万円→231万円(1.4倍)、年間取扱物件数52件→94件(1.8倍)。
- 機能: AI家賃査定+AIローン審査+CRM+電子契約+営業分析の5機能を組み合わせ。月額0円のまま運用。
GHI社と同じ「査定3時間・ローン即時」を実現したい方へ
ULSAPOのAI家賃査定は近隣事例から3時間以内に査定書PDFを出力、AIローン審査は20-30金融機関の与信条件を即時マッチング。投資物件専門の小規模業者が大手と速度で勝負できる武器。月額0円・初期費用0円。
1. 会社プロフィール — 都心・投資用区分マンション専門の5名業者
GHI社は東京都心(中央区)に1拠点を構える、投資用区分マンションの売買仲介専業会社。創業2019年、現体制は代表(高橋さん、38歳、元大手証券会社営業)+営業3名(30代男性2、20代女性1)+事務1名。取扱物件は都内・神奈川・千葉・埼玉の築15-30年の区分マンション、価格帯1,500-3,500万円、表面利回り5-7%が主力。投資家(顧客)は都内勤務の30-50代会社員、年収700-1,500万円層が中心で、ポートフォリオ的に2-5物件を保有する層。
事業モデルとLTV構造
GHI社の収益構造は1物件あたり仲介手数料平均78万円(売買価格2,500万円×3%)、投資家1人あたり平均取扱物件数2.1物件、投資家LTV平均165万円。創業6年で投資家リスト約120名を保有、毎年20-25名の新規投資家を獲得しつつ、既存投資家からの追加物件購入(リピート)が年30-40件発生する構造。
競合環境 — 大手投資業者の速度に勝てない
都内の投資マンション業者は大手3社(資本系・ファンド系・ベンチャー上場系)が市場を支配。大手は社内のAI査定システムとローン審査チームを抱え、投資家への査定+ローン提案を24時間以内に完結。GHI社のような5名業者は、査定3営業日・ローン申込書類郵送1週間という従来型ワークフローで、速度競争で完全に劣勢だった。
2. 導入前の課題 — 査定3日・ローン1週間、投資家が他社に流れる
課題1: 家賃査定が手作業で3営業日、月間40-50件の査定で営業が消耗
家賃査定は営業がREINS・SUUMO・HOME'Sを手作業で検索→近隣事例3-5件をピックアップ→Excelで家賃水準を平均化→査定書PDFを手作りで作成、というワークフロー。1件あたり2-3時間、月40-50件の査定依頼で営業3名のうち1名が査定専任になっていた。査定提案までのリードタイム平均3営業日。
課題2: ローン審査が紙書類郵送ベース、最初の与信回答まで1週間
投資ローンは銀行・信金・ノンバンクの提携10-15金融機関に個別に紙書類で打診。投資家から源泉徴収票・年収証明・保有物件一覧を紙で預かり、コピーを各銀行に郵送、最初の与信感触が1週間後。投資家にとっては「他社では2-3日で回答が来るのに、GHI社は遅い」と不満の源泉。
課題3: 投資家管理がExcel+紙ファイル、ポートフォリオ提案ができない
投資家120名の管理はExcelシート+紙の顧客ファイル。投資家1人ごとの「保有物件」「与信枠」「次の購入希望時期」「家族構成・退職時期」が個別に管理されていて、横断検索ができない。「年収1,200万円・3物件保有・与信枠あと2,000万円」の投資家リストを抽出するだけで、Excelを2時間眺める必要があった。
課題4: 物件比較段階で月7-9件の投資家離脱
査定3日・ローン1週間というスピードで、投資家の「物件比較段階」(複数業者から提案を受けて比較する段階)で月7-9件が大手競合に流れていた。GHI社の試算では機会損失年間約700万円(7件×平均仲介手数料78万円×成約率15%)。
課題5: 既存投資家のリピート率が伸び悩み
既存投資家のリピート購入(2物件目以降)が年30-40件で頭打ち。「投資家の次の購入タイミングを逃している」のが原因と高橋さんは認識していたが、Excel+紙ファイル管理では「いつ・誰に・何を提案すべきか」のリマインダー設計ができなかった。
馬場メモ — 投資物件専門業者の生命線は速度とLTV
GHI社のような投資物件専門業者は、賃貸仲介と違って「新規獲得より既存リピート」「速度より深さ」が収益構造の中核。投資家1人あたりLTV165万円を231万円に上げる(+66万円/人)方が、新規獲得を2倍にするより遥かに効率が良い。私が高橋さんに最初に提案したのは、機能導入の順番。(1)CRMで投資家ポートフォリオを横断可視化、(2)AI家賃査定で速度勝負を可能に、(3)AIローンで与信スピード化、(4)電子契約で成約スピード化。この順序で9ヶ月設計した。順序を間違えると(例えばAIローンから入る)、現場が機能を消化しきれない。
3. ULSAPO検討の経緯 — 投資特化SaaS2社との比較
比較対象A: 投資物件管理特化SaaS X社
投資マンション業者向けに特化した老舗SaaS。月額18,000円/5ユーザー=月9万円(年108万円)+初期30万円。投資家管理・ポートフォリオ分析は強いが、AI家賃査定・AIローン審査は別オプション(各月3万円追加)。
比較対象B: AI査定特化SaaS Y社
AI家賃査定に特化したSaaS。月額12,000円/3ユーザー=月3.6万円。査定スピードは出るが、CRMやローン審査機能は無く、別途投資家管理ツールが必要。
比較対象C: ULSAPO
提示条件: 月額0円・初期0円・AI家賃査定+AIローン審査+CRM+電子契約+営業分析の5機能を含む14機能フル開放。高橋さんの評価は「投資物件向け特化機能(ポートフォリオ管理など)はX社の方が深いが、AI査定+AIローン+CRMが1パッケージで月額ゼロは破格。半年試して足りなければX社に乗り換えれば良い」と即決判断。
4. 導入プロセス — 16週間タイムライン(2025年7月〜10月)
Week 1-2(7/7-7/20)— CRM初期構築・投資家120名のデータ移行
事務担当(50代女性)が中心となり、Excelシート+紙ファイルからULSAPO CRMへの投資家120名分のデータ移行。1人あたり「氏名・年収・勤務先・家族構成・保有物件・与信枠・次回購入希望時期」の7項目を最低限登録。Week 2終了時点で全120名のCRMカードが完成。
Week 3-4(7/21-8/3)— AI家賃査定の運用開始・査定スピード劇的改善
AI家賃査定機能の運用開始。物件住所・築年・面積を入力→近隣事例10-20件を自動収集→AIが家賃水準を試算→査定書PDFを3分以内に出力。Week 3で営業3名が各5件のテスト査定を実施、いずれも査定書PDF出力まで5分以内。Week 4から本番査定に切替、平均リードタイム3営業日→平均3時間に圧縮。
Week 5-8(8/4-8/31)— AIローン審査の運用開始・20金融機関マッチング
AIローン審査機能の運用開始。投資家の年収・勤続年数・既存借入・保有物件のデータをULSAPO上に登録すると、提携20-30金融機関の与信条件マッチングを即時実施。Week 5で過去成約案件10件を遡及テスト、いずれも「実際に通った銀行」を上位3位以内で予測。Week 6から本番案件に適用、与信回答まで平均1週間→平均1営業日に。
Week 9-12(9/1-9/28)— 電子契約導入・成約スピード改善
売買契約・重要事項説明書の電子化。従来は契約日に投資家がGHI社に来店→2-3時間で書類読合せ→押印のフローだった。電子契約導入後、重説書類は事前にPDFで投資家に送付→自宅で熟読→契約日は質問対応と電子サインのみ、所要時間1時間に短縮。投資家からは「平日仕事終わりに来店せずにすむ」と好評。
Week 13-16(9/29-10/26)— 営業分析・既存投資家リピート提案の体系化
営業分析機能で「投資家別の最終購入日」「与信枠残高」「次の購入希望時期」を一覧化。リピート提案優先順位リストを毎月生成する運用を開始。Week 14で既存投資家10名にリピート提案を実施、3件成約。Week 16終了時点で運用が安定軌道に。
5. 導入後の効果 — Before/After表で見る9ヶ月の変化
Before/After 主要KPI比較表
| KPI | 導入前 | 導入後9ヶ月 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 査定提案リードタイム | 3営業日 | 3時間 | ▲95% |
| ローン与信回答までの日数 | 1週間 | 1営業日 | ▲85% |
| 投資家1人あたり取扱物件数 | 2.1物件 | 2.9物件 | 1.38倍 |
| 投資家LTV | 165万円 | 231万円 | 1.4倍 |
| 年間取扱物件数(新規+リピート) | 52件 | 94件 | 1.81倍 |
| 既存投資家リピート率(年) | 27% | 42% | +15pt |
| 物件比較段階での投資家離脱 | 月7-9件 | 月1-2件 | ▲80% |
| 年商 | 1.2億円 | 2.0億円(進行中) | 1.67倍 |
定量効果サマリ
年間取扱物件数52件→94件(+42件)、仲介手数料平均78万円換算で年売上+3,276万円。投資家LTV 165万円→231万円(+66万円/人)で、既存投資家120名分のLTV増加効果は理論値7,920万円(数年かけて顕在化)。導入9ヶ月時点で実数値の年商増加は約8,000万円(1.2億→2.0億ペース)。SaaSコストは月額ゼロのまま、年間8,000万円規模の事業成長。
定性効果 — 投資家との関係性が変わった
営業3名から「投資家との会話が物件提案から人生設計提案に変わった」「査定とローンが速いので、投資家から『他社より頼りになる』と評価される」「リピート提案のタイミングが体系化されて、漏れがなくなった」という声。高橋さん自身は「証券会社時代の顧客LTV経営の発想を、不動産でやっと実装できた」と評価。
馬場メモ — LTV 1.4倍の経営インパクト
投資物件専門業者にとって、LTV 1.4倍は新規獲得倍増より遥かに大きな経営インパクトを持つ。新規獲得2倍は広告費・営業人件費が比例して増えるのに対し、既存LTV 1.4倍は限界費用ほぼゼロで売上40%増。GHI社で言えば、120名の投資家×LTV+66万円=理論値7,920万円が、ほぼ追加コストなしで実現される。投資物件業者がCRM+AI査定+AIローンを組み合わせて使う時の本当の狙いは、速度ではなくLTVだ、というのが私の現場感覚。
6. 失敗ポイントと回避策
躓き1: AI家賃査定の精度を営業が信用しなかった
Week 3-4でAI家賃査定を導入した直後、営業3名のうち2名が「AIの査定は本当に正しいのか」と疑い、結局手作業の従来査定もダブルでやっていた。回避策: 過去成約案件20件でAI査定と実成約家賃を比較、誤差±5%以内が18件という検証結果を共有。営業が「AIの方が手作業より精度が高い」と確認できた時点で、AI査定を全面信頼する体制に切替。
躓き2: AIローン審査の与信予測と実際の銀行回答にギャップ
AIローン審査の予測与信額と、実際に銀行が出した与信額に10-15%のギャップが発生する案件があった。回避策: AIローン審査の出力は「目安として投資家に説明・正式与信は銀行に紙申込書を出した結果が確定値」という運用ルールを徹底。投資家への期待値調整を丁寧に行うことで、「AI予測と違う」というクレームを防止。
躓き3: 既存投資家への「リピート提案」がプッシュ過剰になりかけた
Week 14-15、営業分析データで「次の購入時期」が見える化された途端、営業がリピート提案を月10件以上送り、一部投資家から「営業が増えた」とクレーム。回避策: 投資家ごとに「提案頻度希望(月1回/3ヶ月1回/半年1回)」をCRMに登録。提案タイミングをデータ+投資家希望のミックスで判断する運用に変更。クレームがゼロに。
7. 担当者インタビュー — 高橋代表(38歳)が振り返る9ヶ月
Q1: 9ヶ月で一番大きな変化は?
高橋さん「『投資家との関係性』が変わったのが一番大きい。前は1物件売って終わりの関係だったのが、今は投資家の人生設計(退職後の収入・相続・子供の教育費)まで踏み込んだ提案ができる。これは私が証券会社時代に憧れていたコンサルティング営業の世界。SaaSが現場のデータ管理を肩代わりしてくれたおかげで、営業の時間を本質的な提案に使えるようになった。」
Q2: ULSAPOで「これが効いた」機能を3つ挙げると?
高橋さん「1つ目はAI家賃査定。査定3日→3時間で、競合大手と速度で並べるようになった。2つ目はCRM+営業分析。120名の投資家ポートフォリオが横断可視化されて、リピート提案の精度が上がった。3つ目はAIローン審査。投資家への与信フィードバックが1週間→1日で、商談スピード全体が上がった。」
Q3: これから導入する投資物件業者にアドバイスは?
高橋さん「順序を間違えないで。私たちはCRMから入ってAI査定→AIローン→電子契約の順で進めたが、これが正解だった。CRMの基盤がないままAI査定だけ入れると、査定スピードは出るけどLTVが伸びない。投資物件業者の本質はLTV経営なので、CRMが土台。あと、AI査定の精度検証は導入前に過去案件で必ずやってください。営業が信用しないと使われない。」
8. 同業他社への推奨理由
推奨理由1: 投資物件業者の「速度競争」に勝てる武器が揃う
高橋さんコメント「大手投資業者は社内開発のAI査定とローン審査を抱えているが、開発費は億単位。中小業者がそれを月額0円で同等機能持てるのがULSAPOの破壊力。速度競争で大手に並んだ瞬間、中小業者の機動力(意思決定の速さ・顧客との距離の近さ)が勝負どころになる」。
推奨理由2: LTV経営に必要な機能が1パッケージ
「投資物件業者の収益はLTVで決まる。LTV経営に必要なCRM・営業分析・リピート提案ロジックが標準搭載なのは大きい。他社SaaSだと別オプションで月額が膨らむ」(高橋さん)。
推奨理由3: 月額0円で機能フル開放、撤退コストゼロ
「投資物件業者は5-10名規模が多く、年100-300万円のSaaSコストは経営圧迫要因。ULSAPOは月額0円なので、9ヶ月運用してダメなら撤退OK。心理的ハードルが低く、新しい機能を試しやすい」(高橋さん)。
馬場メモ — 投資物件業者向けULSAPOの設計思想
ULSAPOのAI家賃査定とAIローン審査は、もともと賃貸仲介向けに作った機能だが、GHI社の事例で投資物件業者にも刺さることを確認。設計の本質は「営業の手作業を機械に置き換える」のではなく「営業の判断材料を3日後→3時間後に出す」こと。投資家にとって意思決定の速度が信頼に直結する業界では、この時間圧縮が成約率・LTVに直結する。GHI社の事例から、投資物件業者向けの専用テンプレート(ポートフォリオ提案資料・退職後収支シミュレーション)を追加実装する予定。
9. まとめ — 投資物件業者は速度とLTVの両面でULSAPOを使い切る
GHI社の9ヶ月は、5名規模の投資物件専門業者にとって、ULSAPO導入が「査定リードタイム3日→3時間、ローン1週間→1日、投資家LTV 1.4倍、年商1.2億→2.0億ペース」という形で結実した。投資物件業者の本質はLTV経営であり、ULSAPOはCRM+AI査定+AIローン+電子契約+営業分析を1パッケージで提供することで、5-10名規模の業者が大手と互角に戦える環境を作る。
GHI社と同じ9ヶ月を始める
ULSAPOは月額0円・初期費用0円。AI家賃査定・AIローン審査・CRM・電子契約・営業分析を即日開放。5-10名規模の投資物件業者が、9ヶ月でLTV 1.4倍を実現するのは再現可能。ULSAPO無料サインアップ(90秒)
導入相談はお問い合わせフォームから。馬場(宅建士)が直接応対。
不動産業務 SaaS 用語集 2026|100 用語を宅建士・馬場が解説
CRM・SaaS・レインズ・BB (業者間流通)・IT 重説・電子契約・AI 査定・LTV・DSCR・チャーン まで、不動産業務 SaaS の現場で日常的に飛び交う 100 用語を、宅地建物取引士・馬場生悦が「定義 + 背景 + 現場視点」の 3 段で解説した完全保存版です。