正確な住宅料金予想を: Entrata が Amazon SageMaker の使用および 1Strategy との提携によりアパートの占有率上昇に成功

住宅市場は複雑な状況に置かれています。  例えば、大学キャンパス付近の学生用物件では供給状態が常に変動します。さらに、賃貸価格の許容値も、物理的・社会的な要因によって絶え間なく変化します。こうした要因には、他の物件と比較してキャンパスに近いか、近隣に友達が住んでいるか、そしてその他の物件と同じように近隣に駐車場があるかが含まれるでしょう。このような相互作用はあらゆるレベルで起こります。物件全体の価値が変化することにより、特定の物件の価値がさらに下がったり、反作用が発生したりするケースもあります。

不動産管理会社が賃貸物件から最大の収益を得るには、テナントごとのプライスポイントの範囲内で各物件の料金を設定する必要があります。しかし、不動産管理会社側は料金制約条件が何か分からないことがあります。  料金を下げ過ぎて収益を失うことはしたくありません。逆に料金を上げ過ぎると空室状態を招き、結局物件の維持費を管理会社側で支払わなければならなくなります。価格のバランスをとるのは難しい問題です。

集合住宅管理ソリューションを提供する総合テクノロジープロバイダーである Entrata は、AWS の機械学習 (ML) を導入することによってこの問題を解決しています。 具体的には、地域、さらには建物に特化したデータ (占有率やキャンパスへの近さ、賃貸契約期間など) を Amazon SageMaker を実行する ML ベースの動的料金エンジンに入力しています。このモデルにより、Entrata の顧客である不動産管理業者は占有率レベルの予測を行い、結果として学生用住宅物件の料金を最適化することができています。

こうして実装されたこのソリューションでは、数多くの AWS サービスが使用されています。  まず、AWS Glue によって Entrata の履歴データが Amazon S3 に抽出されます。このデータによって Amazon SageMaker での料金予想が可能になります。この価格予想は Amazon S3 のアウトプットバケットに書き出されます。Entrata のアプリケーションは API Gateway を使用してこのデータリクエストを消費します。これにより、AWS Lambda 関数がトリガーされ、空室の物件に最も関連性の高い価格予想が提供されます。

このソリューションは、Entrata と、AWS プレミアコンサルティングパートナーである 1Strategy とのパートナーシップによって開発されました。シアトルに拠点を置く同社は、ビジネスによる AWS 上のワークロードのアーキテクチャ設計、移行、最適化をサポートしているコンサルティング会社です。1Strategy と Entrata の長きに渡るパートナーシップの中、この ML プロジェクトは直近のものであり、間違いなく最高の合同テクニカル事業であると言えます。

2 社のコラボレーションは、以前は AWS を経由したデータ管理に特化していました。それ自体はデータの場所や規模、複雑性のため、重要な課題です。現在、Entrata は国内 20,000 以上のアパート共同体を管理しており、モバイルアプリケーションから賃貸契約ポータル、会計プラットフォームに至るまでさまざまなツールを提供しています。

これは、革新的な ML ソリューションと言えるでしょう。Entrata の CTO、Ryan Byrd 氏は、「そのインパクトは広範囲にわたり、かつポジティブなものです」と語っています。「Amazon ML でバックオフィス機能を自動化することにより、機械的かつ舞台裏的な推奨料金の推測を行う代わりに、不動産管理の焦点をまず人に当てることが可能になりました」

Entrata では、将来 AWS を使用したさらなる事業を計画中です。Byrd 氏は、「AWS 技術により、いろいろな ML プロジェクトの市場投入までの期間を節約できるでしょう」と付け加えています。 同氏を含む Entrata チームメンバーは、意思決定への取り組みを通じてぜひ顧客をサポートしたいと望んでいます。また、ML を自社および顧客のビジネスや戦略計画、メンテナンス管理に向けたさまざまな事業要素に用いています。

著者について

Marisa Messina は、AWS ML マーケティングチームに所属しています。仕事では AWS を使用している最も革新的なお客様を見定めたり、示唆に富んだストーリーを紹介したりしています。AWS に入社する前は、Microsoft で消費者向けハードウェア、次に大学向けクラウド製品を担当していました。仕事以外では、太平洋岸北西部のハイキングコースを探索したり、レシピなしで料理をしたり、雨の中で踊ったりして楽しんでいます。