「ビッグデータ分析が、米国の不動産会社が計画をより迅速かつ効果的に行えるようにする方法」

ビッグデータは、今後数年で最も価値のある商品の1つとなる見込みです。2021年から2022年までに約300億ドルの調達が期待されています。

Big Dataの助けを借りて、nCircle Techのチームは、持続可能で知的で住みやすい家を提供することに焦点を当てた、米国のユニークな不動産会社向けに、手間なく、簡潔で詳細志向のサービスを構築しました。この簡潔なシステムは、この企業がアプローチし、可能な物件をショートリストし、ランク付けして情報を基に意思決定を支援する際に救世主となりました。

当社と共に、彼らは潜在的な高いROIを持つ物件を選択するのに役立つ包括的なデータベースを求めました。Big Dataを取り入れることで、nCircle Techのチームは、手間なく、簡潔で詳細志向のサービスを提供しました。設計の事前段階で、アメリカの3つの都市全体で10,000軒以上の家から最も優れた物件を選定する範囲でした。建設業界にMLベースのシステムを導入するパイオニアとして、私たちはクライアントのためにワンストップショップを作成しました。

その背後にあるストーリー

このブランドは、持続可能でモダンな生活に適したエンジニアリングされた住宅を提供するという理念を中心に展開しています。中心の目的は、組織の理念を捉えることでした。

クライアントがMLベースのシステムを選んだトップ8の理由：

最初から、カリフォルニア州全体の不動産物件に関する統計データを取得し、投資に賢明な意思決定を行いたいと考えていました
選択する前にさまざまな基準で物件をランク付けできるシステム
オフマーケットの物件に初めて飛び込むことで、開発ファネルを管理するための優位性を求めていました
市場を訪れ、これらの家を磨いて堅実なビジネスを築きたいと考えていました
膨大なデータをロードするのではなく、プロセスを整理し、見やすくすることを求めていました
UIを使用して視覚的なフィードバックを得て、効果的な販売を行いたいと考えていました
効率的で安全なシステムが必要
MLを使用したサーバーレスアーキテクチャの必要性
データをリアルタイムですべてのステークホルダーにアクセス可能にするための共通かつ使いやすいプラットフォームが欲しいと考えていました。

「プロセスと手仕事」

このユニークな不動産会社向けのプロセスは、データサイエンスプロジェクトとして始まりました。しかし、詳細な注意が必要なダイナミックなスコープを考慮して、それはセキュリティ、UI、および機械学習が中心となったWebベースのビッグデータアプリケーションに進化しました。最初は2〜3つの都市を対象にしていましたが、このモジュールは現在、全米に広がる予定です。

nCircleの優れたチームは、トラックランキングを使用して市内全体をカバーし、このクライアントのために物件を3つの基準で絞り込みました。

物件を低価格で購入する可能性。
組織のビジョンと一致する理想的な場所
その場所は投資において可能性のあるプラスのROIを持っています。

最先端のシステムは、物件をショートリストするのに役立ちました。その後、スカウトはそれぞれの物件を訪れ、サイトのコンテキスト、周辺環境、道路の状況などに関するさらなる情報をデータベースに追加しました。その豊富なデータは後のバージョンで拡充され、より詳細になりました。このマルチランキングモデルは、サイトのコンテキストを深く理解するのに役立ちました。

当社のMLベースのシステムは、100％の正確さで巨大なデータベースの体系的なインターフェースを作成しました。

「課題」

広範な領域を迅速なタイムラインでカバー。
100％の正確なリアルタイム情報を提供する効率性。
問題のあるエリアを分析し、情報を元に判断を支援する。
膨大な量のデータを処理、評価、および分類するためのMLベースの課題。
チーム内での協力を通じてモックアップなしで作成されたUIセットアップ。
通常の状況とは異なり、ここではステークホルダーが顧客でした。したがって、短時間でダイナミックなスコープを処理することは課題でしたが、ゼロの苦情やエラーで成功裏に納品しました。

「ビッグデータ分析はどのように使用されましたか？」

ビッグデータは、建設プロセスの各段階で使用でき、すべてのステークホルダーがアクセスできるようになります。

計画と予算

過去と現在のコンテキストに関する情報をまとめるからプロジェクトのタイムラインを立てるまで、ビッグデータはリアルタイムで情報を提供しました。

デザイン

デザイン段階では、建築家、デザイナー、請負業者などのステークホルダーは、デジタルツインを作成するためにこのデータを使用できます。ビッグデータを通じて、彼らは過去のデータや前段階で記入された環境データを分析して予測を行うことができます。

建設

建設中、これらの分析は、入力データを管理し、何か問題や変更があればチームに更新を通知するのに役立ちます。

運用と保守

建設が終了した後でも、メンテナンスおよび運用チームはビッグデータを使用して構造の詳細や温度パターン、エネルギー使用、入居後のデータなどを追跡することができます。

「なぜこの米国の不動産会社が私たちを選んだのか？」

お客様との10年に及ぶ歴史と過去の信頼性が、この長い付き合いを維持するのに役立ちました。AEC業界のMLベースの自動化のパイオニアであることから、私たちは包括的な作業を提供するために正しいプロセスとシステムを備えていました。

nCircleはどのように対応しましたか？

当社のポートフォリオの中でも特に重要なプロジェクトで、ビッグデータの導入に関する詳細な洞察を提供し、付加価値としての役割を果たしました。市場にはそのような問題のための既存のソリューションがなかったため、当社はそれを開発し、パイオニアとなりました。

「この未開の領域に進出し、革新的でカスタマイズされたソリューションを提供しました。日々の進捗レポートや週次のスタンドアップコールを提供しました。収集から実行まで、nCircle Techはこのクライアントに対してエンドツーエンドのソリューションを提供しました。」

当社のソリューションは、お客様がトラックランキングを通じて複数の物件に投資するのを支援しました。それ以外の場合、1万軒以上の家を見つけることは、手動で行う必要があり、より長いタイムライン、より多くの投資、そして少ないROIになる可能性があります。

「Varun Bhartiya（CEO兼共同創業者）の引用文」

AEC業界での機械学習は遠い現実のように思えますが、nCircle Techでは未来志向のソリューションを提供することでこの革命を先導しています。ここでの主役はデータであり、組織の規模に関係なく、これらのソリューションは複雑なタスクの処理をサポートできます。当社の機械学習ソリューションは、企業が効率を向上させ、重要なタスクに時間を確保するのに役立っています。

結果

クライアントからの推薦の言葉

ML搭載のシステムは、物件の事前審査およびランキング付けに役立ちました。
UIベースのWebアプリケーションは、物件をより効果的にマーケティングするのに役立ちました。
Webアプリケーションは、すべての関係者の中央の参照ポイントとなりました。
システムを自動化することで、物件の価格と最終売却価格を定義するのに役立ちました。
古いマニュアルプロセスではなく、リアルタイムデータで作業することができました。
人為的なエラーを減少させました。
特定の可能性を視覚化し、予測するのに役立ち、見逃される可能性のあるシナリオを予測しました。
コードの品質は高い精度で提供されました。これは後にクライアントによって組織内で実装されました。
将来の開発に対するスケーラビリティを予測するのに役立ちました。
開発ファネルの管理がより簡単かつ効果的になりました。

With a decade-long experience, we at nCircle have continued to work as partners with our clients.

ビッグデータを活用して、建設業界の設計の事前段階でそれを組み込むことに成功しました（これまでに類のない初の取り組みです）。弊社のシステムは、主要な開発者や主要なビジネスオーナーが構造化された意思決定を行うのに役立っています。機械学習の力を活用することで、すでに建設業界が所有している膨大なデータを利用しました。これを我々の利益に活かし、さまざまなテック企業が機械学習の力を活用するのをサポートしました。