JLLの最新の「グローバル不動産テクノロジー調査2025」では、建物環境における人工知能（人工知能）の活用が急増していることが明らかになりました。法人不動産テナントの92%が既にAIソリューションの試験運用を開始しており、これは3年前の5%未満から大幅に増加しています。しかし、自社の取り組みが期待された成果のほとんどまたはすべてを達成したと回答した企業はわずか5%にとどまり、不動産におけるAIの導入率と実際のビジネス価値への変換の間に大きなギャップがあることが浮き彫りになりました。
主な調査結果: アプリケーションの採用と価値実現の不均衡
JLLが世界16市場の商業用不動産（CRE）業界の1,500人以上の上級意思決定者を対象に実施した調査では、ビル自動化制御、エネルギー効率最適化、ワークフローコラボレーション、ワークプレイス管理におけるAIの試験的適用が業界で一般的になっていることが示されました。調査対象となった企業のほぼすべてが関連する試験的プログラムを実施しており、経営陣は概してAIを中核競争力強化の主要な原動力と見ていますが、これらのプロジェクトの成熟度は概して低く、ほとんどが実験段階にとどまり、拡張が困難です。企業の半数以下が、事前に設定された2～3つの目標を達成しました。適用規模の点では、各企業が平均5種類の異なるAI適用シナリオを同時に進めており、JLLは商業用不動産バリューチェーン全体にわたって56の差別化されたAI適用モデルを特定しました。
戦略転換：効率化ツールから成長エンジンへのアップグレード
不動産テクノロジー予算におけるAIの比重は継続的に増加しており、87%の企業がAI関連のニーズから専用投資を増やしています。企業幹部は、AIアプリケーションを従来の効率化ツールから、ビジネスの成長を促進し競争優位性を強化する中核的なメカニズムへと変革しようとしています。企業はもはや低リスクの技術試験に限定されず、喫緊のビジネス課題に対処するための価値の高いアプリケーションシナリオに注力しています。
実装のボトルネック：組織の準備不足がスケーラブルな成果を妨げる
JLLは、組織の準備状況、特にデータ品質、ITインフラの適応性、そして変更管理能力が、AIからスケーラブルな価値を引き出す上での最大の要因であると強調しています。現在、多くの企業におけるAIの活用は表面的なものにとどまっているか、アルゴリズムモデルをリアルタイムの建物運用データと効果的に統合することに苦戦しています。これは、環境最適化や資源の無駄削減といった分野におけるシステムの実用的効果を直接的に制限しています。業界の専門家は、スマートビルディングのコンセプトに単純に頼るよりも、AI技術を既存の自動化システムに深く統合することで、同等、あるいはそれ以上の成果が得られることが多いと指摘しています。このアプローチは、特に古い建物や、異なる時代の建物が混在する不動産プロジェクトに適しています。
業界の洞察：テクノロジーを超えた成功の鍵
本レポートは、「成功はテクノロジーだけで達成できる」という誤解を打ち破ります。AIを効果的に導入するには、カスタマイズされたデジタル変革ロードマップ、堅牢なデータサポートプラットフォーム、そしてAIを日常の業務プロセスに深く組み込む能力が必要です。業界の専門家は、AIの適用とビジネス成果のギャップは、テクノロジー自体に固有の欠陥ではなく、不十分なアプリケーション統合、断片的な導入、明確な戦略的焦点と科学的なパフォーマンス測定基準の欠如に起因していると分析しています。
将来の見通しと行動勧告
JLLと外部の業界専門家は、今後3～5年が、不動産業界におけるAIの導入率の高さが、大きく定量化可能なリターンに繋がるかどうかを判断する上で極めて重要な時期となると認識しています。この期間に行動が遅れたり、行動を起こさなかったりする企業は、競争優位性を失うリスクがあります。一方、高品質なデータシステムの構築や拡張性の高いデジタルインフラの構築など、基盤となる能力を積極的に構築する企業は、AIによる変革において際立つ可能性が高くなります。
不動産業界はAI技術の導入を急速に進めていますが、現状ではAIの適用成熟度は依然として低く、大規模導入には多くの課題が伴い、期待通りの価値を実現できたプロジェクトはごくわずかです。不動産業界におけるAI導入の成功は、新技術の試行導入だけでなく、包括的な戦略立案、十分な組織体制の構築、そして建物運営プロセス全体にわたる統合的なデジタルトランスフォーメーションの実現にかかっています。今後数年間は、企業がAI適用ビジョンと実際のビジネス成果のギャップをどれだけ縮められるかが注目されるでしょう。