買取再販の仕入れ判断をAIで補助する｜一次スクリーニングのチェックリスト

買取再販では、物件を見た瞬間の感覚や過去経験が大きく影響します。経験は重要ですが、判断材料が残らないと、チームで再現できません。

AIはベテランの代わりに最終判断をするものではなく、一次チェックの抜け漏れを防ぐ役割から始めるのが現実的です。

見るべき項目は、仕入れ価格、想定再販価格、工事費、販売期間、近隣成約、出口の買主像、資金拘束期間です。これを同じ表で見ないと、利益率だけで判断してしまいます。そもそも流れてくる物件を全部この表に載せていると手が回らないので、手前で件数を落とす考え方は買取再販のスクリーニングが終わらない構造的な原因にまとめました。

AIには、物件概要と過去類似案件を渡し、懸念点、確認不足、追加で見るべき資料を出させます。

出典・一次情報：近隣成約の裏取りに使える公的データがあります。国土交通省の不動産情報ライブラリは、不動産の取引価格、地価公示等の価格情報、防災情報、都市計画情報、周辺施設情報を閲覧できる同省のWEBサイトで、「不動産価格（取引価格・成約価格）情報の検索・ダウンロード」が用意されています。制度・データは更新されます。最新の情報は公表元でご確認ください。

仕入れ判断は、成約後に振り返って初めて精度が上がります。なぜ買ったのか、どのリスクを見落としたのか、予定利益と実績がどう違ったのかを残します。

社長エージェントは、仕入れ判断の履歴をNotionやダッシュボードに残し、次回の判断に活かす仕組みを作ります。