副業大家がAIで入居者対応を効率化した話

先日、広告クリエイティブをAIと一緒に作る方法を解説した記事を読んだ。
本業の合間に不動産管理をしている自分には、広告の話そのものより、「人とAIの役割分担」の整理がえらく刺さった。

記事の中に、「人が得意な領域」と「AIが得意な領域」を2026年2月時点でまとめた図があった。
要は、固有の情報の収集や結果の振り返りは人が強く、大量情報の構造化やコピーの量産はAIが強い、という整理だ。
これを読んだとき、「これ、不動産管理にそのまま当てはまるな」と思った。

私の管理業務で「時間を食う」のはどこか

区分マンションを5室持っていると、入居者からの問い合わせが思いのほか多い。
「エアコンのリモコンが動かない」「水道の水圧が弱い」「更新の手続きはどうすればいいか」。
こういった連絡が平日の昼間に来る。もちろん自分は本業の営業職として外回りしている時間帯だ。
夜に返信しようとすると、今度は内容を思い出すのに時間がかかる。

この「対応の往復」が、1室あたり月に2〜3回は発生している。
5室で月10回前後、1回あたり30分かかるとすると、それだけで月5時間が飛ぶ計算だ。
10室に増やしたとき、これが倍になると思うとぞっとする。

「情報のテキスト化」を管理業務に使う発想

記事ではAIを使うステップとして、最初に「商材の情報をすべてテキスト化して、AIに渡す」という工程が紹介されていた。
LPや過去の広告実績をGeminiに読み込ませて、構造化してもらうという話だ。

これを読んで、自分の場合は「過去の入居者対応履歴」がそれにあたると気づいた。
これまでのメールのやり取り、管理会社からの報告書、物件ごとの修繕記録。
これを全部テキストとしてAIに渡して整理させれば、問い合わせへの返信テンプレートが作れる。
「エアコンの不具合」「設備の使い方」「契約更新」といったカテゴリ別に、よくある質問と返信文のセットを用意しておく。
そうすれば夜に返信する時間が半分以下に縮まるはずだ。

記事では「AIに与える情報は多ければ多いほど精度が上がりやすい」と書いてあった。
過去3年分の対応履歴をまとめて渡せば、かなり使えるテンプレートが出てくると思っている。

もう一つ気になったのは、使うAIの使い分けだ。
記事ではキャッチコピーにはGemini・ChatGPT・Claude、素材生成にはAdobe FireflyやKling AIを使い分けていた。
自分の場合、文章の下書きはChatGPTで十分だが、物件の写真を使って何か作りたいときはAdobe Fireflyを試してみようと思った。

ただ正直、今すぐ全部やろうとするのは無理だ。
本業で月末は特に忙しいし、家族の時間も削りたくない。
まず来週、過去1年分の入居者対応メールをChatGPTに貼り付けて、よくある質問トップ5を出力させるところから始めてみるつもりだ。
10室を目指すより前に、5室をちゃんと回せる仕組みを作らないと、増やしても首が回らなくなる。