チャエン

株式会社デジライズ 代表取締役

チャエン

「不動産業で生成AIを使いたいけど、具体的にどんなプロンプトを打てばいいの?」
「物件紹介文や査定報告書の作成をAIで効率化したいけど、どう指示すればいいか分からない…」

本記事では、物件紹介・査定・顧客対応・市場分析・契約管理など不動産業の主要業務で今日から使えるプロンプトを、ChatGPTの実行スクリーンショット付きで紹介します。コピペしてそのまま使えるよう、入力データの例も含めて掲載しています。

不動産業×生成AIの業界動向・大手事例・導入ロードマップなど全体像を知りたい方は、不動産×生成AI 完全ガイド|業務別ユースケース・大手事例&プロンプト7選をご覧ください。


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不動産業で生成AIが注目される理由

不動産×生成AI 活用イメージ

不動産業界では、物件情報の作成・顧客対応・市場分析など、テキストベースの業務が日常的に大量に発生します。物件ごとに紹介文を書き、査定報告書をまとめ、顧客からの問い合わせに返答し、市場動向を分析する——これらの業務に追われて、本来注力すべき接客や商談の時間が削られているのが現場の実態です。

こうした「テキスト生成」が業務の中核にある不動産業は、実は生成AIとの相性が非常に良い業界です。物件の特徴を入力するだけで魅力的な紹介文を生成し、取引データから査定レポートのドラフトを作成し、顧客の要望に合わせた提案メールを自動作成する——こうした活用が、大手から中小まで広がりつつあります。

ただし、不動産業では物件固有の情報(所在地・築年数・周辺環境・法規制など)を正確にプロンプトに反映させることが出力品質の鍵を握ります。曖昧な指示では、どの物件にも当てはまる平凡な文章しか返ってきません。

そこで本記事では、不動産業務の各シーンで「コピペしてすぐに使える」プロンプトを15個厳選しました。すべてChatGPTの実行スクリーンショット付きなので、出力イメージを確認しながらカスタマイズできます。

プロンプト活用のコツ:不動産で成果を最大化する3つのポイント

不動産×生成AI プロンプト活用のコツ

プロンプトは「コピペして終わり」ではなく、自社の業務に合わせてカスタマイズすることで真価を発揮します。ここでは、不動産業の現場でプロンプトの効果を最大化するための3つのポイントを紹介します。

1. 自社の業務データを組み込む

プロンプト内のサンプルデータを、自社の実際のデータに置き換えるだけで出力精度が格段に上がります。例えば物件紹介文のプロンプトなら、実際の物件情報(間取り・築年数・最寄り駅・周辺施設)を入力するだけで、ポータルサイトに掲載できるレベルの紹介文が生成されます。

2. 出力形式を明確に指定する

生成AIは「どんな形式で出力してほしいか」を指定すると、そのまま業務に使えるアウトプットを返してくれます。例えば「SUUMO掲載用の文字数制限内で」「重要事項説明書の項目構成で」と指定すれば、そのまま業務に使える形式で出力されます。

3. フィードバックループで精度を上げる

1回で完璧な出力を期待するのではなく、出力結果を見て追加指示を出す「対話型」の使い方が効果的です。例えば、最初の物件紹介文が「堅すぎる」と感じたら、「もっとカジュアルに、若いファミリー向けのトーンで」と追加指示すれば、ターゲットに合った文章に仕上がります。

現場で使えるプロンプト&スクショ事例15選

ここからは、不動産業の現場で今日から使える15個のプロンプトを、カテゴリ別に紹介していきます。各プロンプトは「シーン/プロンプト本体/ポイント」の3要素でそろえています。コピペして、あなたの職場の案件名・物件情報に置き換えて使ってみてください。

①【物件査定・重説】物件情報サマリーの作成

①【物件査定・重説】物件情報サマリーの作成

シーン: 新規媒介物件の情報を、ポータル掲載用・社内共有用に一気にサマリー化したいとき

あなたは不動産会社の物件担当者を支援する専門家です。
以下の物件情報をもとに、社内共有用とポータル掲載用の2種類のサマリーを作成してください。

# 物件情報
・物件名:〇〇マンション 305号室
・所在地:東京都〇〇区〇〇1-2-3
・価格:5,980万円
・間取り:3LDK(専有面積 72.5㎡、バルコニー 8.1㎡)
・築年月:2015年3月(新耐震)
・構造:RC造14階建て 5階部分
・交通:〇〇線〇〇駅 徒歩6分
・設備:オートロック、宅配ボックス、24時間ゴミ出し、ディスポーザー
・管理費/修繕積立金:18,500円/12,800円
・セールスポイント:南向き・角部屋・リフォーム済(2024年)

# 出力1:社内共有用(200字程度)
・査定ポイントと価格妥当性の一言コメントを含める
・競合物件との差別化要素を3点

# 出力2:ポータル掲載用(350字程度)
・読点を多めに、リズムよく
・宅建業法の誇大広告規制に抵触しないトーン(「絶対」「完全」等の断定表現を避ける)
・ターゲット属性(ファミリー・DINKS等)を明記

ポイント: 不動産広告は宅建業法・景品表示法・公正競争規約の制限を受けます。AIが生成した文章は必ず宅建士が最終確認し、誇大表現や根拠のない断定がないかチェックしてください。

ChatGPT実行例 1

②【物件査定・重説】重要事項説明書ドラフトの作成

②【物件査定・重説】重要事項説明書ドラフトの作成

シーン: 新規案件の重要事項説明書の一次ドラフトを、調査結果から効率的に起こしたいとき

あなたは宅地建物取引士の業務を支援するアシスタントです。
以下の調査結果をもとに、重要事項説明書(売買版)のドラフトを作成してください。
※最終的に宅建士が内容を確認・修正する前提のドラフトです。

# 物件情報
・所在地:東京都〇〇区〇〇1-2-3
・種別:区分所有マンション
・登記内容:所有権、抵当権〇〇銀行(残高1,200万円)
・用途地域:第一種中高層住居専用地域
・建ぺい率/容積率:60%/200%
・その他法令制限:日影規制対象、〇〇地区計画
・インフラ:上水道・下水道・都市ガス・電気(〇〇電力)

# 管理情報
・管理組合の形態:全部委託
・管理費/修繕積立金:月額18,500円/12,800円
・修繕積立金の現在残高:約4,200万円(令和5年度末)
・長期修繕計画の有無:あり(令和6年改定)
・大規模修繕の履歴:2018年実施(外壁・屋上防水)

# 出力フォーマット
宅建業法第35条の記載事項に準拠し、以下の章立てでドラフト作成してください。
1. 物件の表示
2. 登記記録に記録された事項
3. 法令に基づく制限
4. 私道負担・インフラ整備状況
5. 管理組合・管理委託の状況
6. 代金・交換差金以外に授受される金額
7. 契約の解除・違約金・損害賠償額の予定
8. 手付金等の保全措置
9. 支払金・預り金の保全措置

# 制約
・断定ではなく「〇〇と記載されています」等、記録ベースの表現で
・不明確な項目は【要確認】タグを付与
・調査根拠(登記簿謄本・公図・重説調査票など)をコメントで明記

ポイント: 重要事項説明は宅建業法第35条に基づく宅建士の独占業務であり、AIの出力は必ず宅建士が条文・調査結果と照合する必要があります。本プロンプトは「一次ドラフトの叩き台」であり、最終版は必ず人間が責任を持って仕上げてください。ハルシネーション(AIの誤記)が1箇所でもあると業法違反につながるため、チェック体制の設計が何より重要です。

ChatGPT実行例 2

③【顧客対応】問い合わせ返信文の作成

③【顧客対応】問い合わせ返信文の作成

シーン: ポータル経由の反響問い合わせに、顧客属性に合わせた返信文を素早く作成したいとき

あなたは不動産会社の営業担当者を支援するアシスタントです。
以下の問い合わせ内容をもとに、返信メールのドラフトを作成してください。

# 問い合わせ内容
「〇〇マンション305号室の内見を希望しています。
 家族構成:夫婦(30代)+子ども1人(2歳)
 検討状況:現在賃貸に居住、3〜6ヶ月以内に購入したい
 気になる点:保育園の状況、住宅ローンの進め方」

# 物件情報
(上記①の物件情報を貼り付け)

# 返信の要件
1. 冒頭:お礼と自己紹介(社名・担当者名・宅建士番号)
2. 内見候補日:今週末・来週末の土日午前/午後
3. 家族構成を踏まえた物件の推し要素(3点)
4. 保育園・小学校情報の調査引受
5. ローン事前審査の流れ案内(提携金融機関あり)
6. 問い合わせ頂いた内容のうち「現地で一緒に確認すべきこと」のリスト

# トーン
・堅すぎず、子育て世代に寄り添った表現
・「ご購入」を押しつけず、情報提供中心の姿勢
・改行を多めに、スマホで読みやすい文量(600字前後)

ポイント: 返信文の最大の失敗パターンは「テンプレ感が出ること」。プロンプトに顧客の家族構成・検討状況を必ず入れ込み、その属性に合わせた推し要素を引き出すことで、返信率が大きく変わります。

ChatGPT実行例 3

④【顧客対応】内見スケジュールと案内メールの作成

④【顧客対応】内見スケジュールと案内メールの作成

シーン: 複数物件の内見を組む際に、移動時間・順路込みのスケジュール案内を効率的に作成したいとき

あなたは不動産会社の営業担当者を支援するアシスタントです。
以下の内見希望に対して、効率的な内見ルート案と、顧客向けの案内メールを作成してください。

# 顧客情報
・氏名:〇〇様
・人数:ご夫婦+お子様1名
・希望日:2026年5月3日(土)
・集合希望:〇〇駅
・車での移動:可能

# 内見希望物件
1. 〇〇マンション305号室(駅徒歩6分、5,980万円)
2. 〇〇レジデンス701号室(駅徒歩10分、6,480万円)
3. 〇〇ガーデンハウス(駅バス12分+徒歩3分、5,480万円)

# 出力1:内見ルート案
・移動時間を考慮した最適な順路と時刻表
・各物件の滞在時間(15〜20分)
・トータル所要時間
・雨天時の代替案

# 出力2:顧客向け案内メール
・件名
・内見の流れ・持ち物
・物件間の移動手段
・当日の緊急連絡先
・3歳以下のお子様を連れた内見での注意点

# 出力3:内見当日の自分用持参品チェックリスト
・各物件の鍵・入館カード
・重説ドラフト(事前送付推奨)
・営業ツール(シミュレーション用電卓、資料)
・現地でしか気付けないチェック項目リスト

ポイント: 内見は「移動時間と家族の集中力」が勝負。特にお子様連れの場合、トイレ・休憩・食事のタイミングまで含めた設計をAIに出させておくと、当日の満足度が段違いに上がります。

ChatGPT実行例 4

⑤【賃貸管理】更新・退去・滞納通知文の段階別作成

⑤【賃貸管理】更新・退去・滞納通知文の段階別作成

シーン: 賃貸管理業務で、同じテーマ(滞納催促・更新案内・退去精算)を入居者の状況に応じて適切なトーンで送り分けたいとき

あなたは賃貸管理会社の管理担当者を支援するアシスタントです。
以下の状況をもとに、入居者への通知文を3パターン作成してください。

# 対象入居者
・物件:〇〇アパート201号室
・入居者:〇〇様(契約3年目、単身)
・状況:家賃滞納 15日経過(先月分5.2万円)
・過去の履歴:過去2年間で滞納1回(5日で解消)

# 出力:滞納督促の段階別トーン
パターン1(柔らかい・1回目):
・お振込み確認のお願い+銀行側の処理遅延の可能性に触れる
・連絡先と振込先を明記
・本文長:300字以内

パターン2(明確・2回目):
・期日指定(5営業日以内)と連絡必須の明示
・連帯保証人・保証会社への連絡予告
・本文長:400字以内

パターン3(最終通告・3回目):
・契約解除の予告と法的手続きへの言及
・家賃保証会社からの代位弁済フローの説明
・本文長:500字以内

# 共通の制約
・消費者契約法・借地借家法を踏まえた威圧的でない表現
・入居者の心理的負担に配慮したトーン
・連絡手段を必ず2種類以上提示(電話・メール・来社)

ポイント: 滞納対応は「トーンのエスカレーション設計」が肝です。最初から強い表現を使うと入居者との関係が悪化し、逆に弱すぎると入金が遅れ続けます。AIにパターンを並列で出させることで、状況に応じた最適なトーンを担当者が選べるようになります。

ChatGPT実行例 5

⑥【営業】ヒアリングシート・反論処理トークスクリプトの作成

⑥【営業】ヒアリングシート・反論処理トークスクリプトの作成

シーン: 新人〜中堅営業が、顧客の真の購入動機を引き出すヒアリングと、よくある反論への対応を整えたいとき

あなたは不動産営業の教育担当者を支援する専門家です。
以下の営業フェーズ別に、ヒアリングシートと反論処理トークを作成してください。

# 対象案件
・商材:新築分譲マンション(4,500万〜6,500万円)
・ターゲット:共働き30〜40代ファミリー
・営業フェーズ:初回接客〜内見〜クロージング

# 出力1:初回接客用ヒアリングシート(10問程度)
・家族構成・年収・勤務地の自然な聞き方
・「なぜ今マンション購入?」の本音を引き出す質問
・条件の優先順位を明らかにする質問

# 出力2:内見後のフォローヒアリング(5問程度)
・物件への率直な印象を引き出す質問
・比較検討している他物件・他エリアの確認
・意思決定者(配偶者・両親等)の把握

# 出力3:よくある反論への対応トーク(5パターン)
・「もう少し考えたい」
・「ローンが通るか不安」
・「築浅中古も検討している」
・「親に相談しないと決められない」
・「金利が上がる前に決めるべきか迷う」

# 制約
・押しつけない姿勢
・お客様の意思決定を尊重する言葉選び
・宅建業法第47条(重要な事項の告知義務)に抵触しない範囲で

ポイント: 営業トークは「正解の型を覚えさせる」よりも「質問の引き出しを増やす」ことが重要です。AIに複数パターンを出させることで、新人営業は自分に合うトーンを選び、組織としてのナレッジも蓄積されていきます。

ChatGPT実行例 6

⑦【営業】AIロールプレイ相手としての活用

シーン: 新人営業がオフラインで反復練習したい、あるいは不在時に自主的にトレーニングしたいとき

あなたはこれから、私の営業ロールプレイの相手をしてください。

# あなたの役(顧客設定)
・氏名:〇〇さん(仮名)
・40代前半、共働き夫婦(奥様同席)
・世帯年収900万円、子ども小1・年中
・現在:賃貸マンション(家賃12万円)
・動機:子どもの小学校入学で住まいを考え始めた
・性格:慎重派、ネットで情報収集する情報強者タイプ
・懸念:金利上昇、自分の勤務先の業績、子どもの教育費

# 私の役
・新築分譲マンションの営業担当(入社2年目)
・初回接客のフェーズ

# ロールプレイのルール
1. あなた(顧客)は、私の質問に自然に答えながら、時折こちらを試すような質問を挟んでください
2. 「もう少し考えたい」「他社の〇〇も検討している」などの反論を、1回のやりとりに必ず1つ含めてください
3. 10往復したら終了。その後、以下3点のフィードバックをください:
   - 良かった点(具体的に)
   - 改善点(具体的に)
   - 次回の初回接客で意識すべきこと

ポイント: 大東建託の「生成型AI課長」が2025年4月に全国導入されたのを筆頭に、AIロールプレイは不動産営業教育の新標準になりつつあります。先輩社員の時間を使わずに反復練習ができ、シナリオなしで顧客属性を毎回変えられるのが最大の強みです。

ChatGPT実行例 7

⑧【会議・ナレッジ】物件ミーティング議事録の作成

シーン: 週次の物件会議(媒介・預かり状況・価格調整)の議事録を、意思決定事項まで構造化して残したいとき

あなたは不動産会社の営業会議を支援するアシスタントです。
以下の会議内容から、意思決定に繋がる構造化議事録を作成してください。

# 会議情報
・会議名:週次物件会議
・日時:2026年4月22日 9:00〜10:00
・出席者:営業部長、売買チーム3名、賃貸チーム2名、管理部1名
・議題:今週の新規媒介/価格調整/長期在庫物件の対策

# 会議内容
(ここに会議の音声文字起こしやメモを貼り付け)

# 議事録の構成
1. 会議概要(日時・出席者・議題)
2. 新規媒介物件サマリー
   | 物件名 | 種別 | 価格 | 媒介形態 | 担当 |
3. 価格調整の検討結果
   | 物件名 | 現価格 | 提案価格 | 根拠 | オーナー交渉担当 | 期限 |
4. 長期在庫物件の対策(3ヶ月以上の媒介)
   | 物件名 | 経過月数 | 原因仮説 | 打ち手 | 担当 | 期限 |
5. 本日の決定事項(5W1Hで明記)
6. 次回までの宿題事項

# 制約
・決定事項は太字で強調
・期限を過ぎた宿題事項は🔴マーク
・価格情報はパスワード保護が必要な旨を議事録冒頭に注記

ポイント: 不動産の物件会議は「オーナー側の価格期待と市場価格のギャップ」を毎週すり合わせる場。議事録を構造化しておくと、3ヶ月後に「なぜあの時この価格で決めたか」の振り返りが容易になります。

ChatGPT実行例 8

職場での生成AI研修は「人材開発支援助成金」の対象で、中小企業なら受講料の最大75%が助成されます。紙・対面・属人化という不動産業の三重苦をAIで解消したいなら、2027年3月に制度変更の可能性があるため、現行条件で進めるなら今のうちがおすすめです。

ここまで読んで「うちでも使えそうだ」と感じた方へ。法人向けAI研修の導入社数No.1(東京商工リサーチ調べ)の弊社デジライズが、業界を問わず成果が出るAI活用パターンを100ページ超にまとめました。

⑨【ナレッジ】顧客・入居者向けFAQ集の作成

⑨【ナレッジ】顧客・入居者向けFAQ集の作成

シーン: 同じ質問が繰り返される「初期費用の内訳」「退去時の原状回復」「更新料の考え方」を、公式FAQ化して問い合わせ対応を減らしたいとき

あなたは不動産会社のカスタマーサポート担当者を支援する専門家です。
以下の問い合わせ履歴から、FAQ記事を作成してください。

# 対象カテゴリ
・賃貸契約の初期費用について
・退去時の原状回復について
・更新手続きについて

# 問い合わせ履歴(過去3ヶ月分)
(ここに問い合わせログを貼り付け)

# FAQ構成
・Q:質問(お客様が実際に使う言葉で)
・A:回答(根拠となる法令・ガイドラインを明記)
・補足:よくある勘違いの訂正
・関連:関連FAQへのリンク

# 制約
・消費者契約法・借地借家法・「原状回復をめぐるトラブルとガイドライン」(国交省)に準拠
・「原状回復=全部直す」等のよくある勘違いを正しく訂正
・専門用語には必ず補足説明
・宅建業法・賃貸住宅管理業法の最新改正にキャッチアップ

ポイント: 不動産FAQは「法令根拠を必ず紐付ける」ことで、お客様からの追加質問を一気に減らせます。特に原状回復・更新料・敷金返還は誤解が起きやすい領域なので、国交省ガイドラインへのリンク必須です。

ChatGPT実行例 9

⑩【オーナー対応】オーナー向け提案書の作成

シーン: 空室率が高まっているオーナーに、リノベ・家賃改定・募集条件変更を含む提案書を作成したいとき

あなたは賃貸管理会社のオーナー担当者を支援するアシスタントです。
以下の情報をもとに、オーナー向け提案書(A4 2枚)を作成してください。

# 物件情報
・物件名:〇〇アパート(全8戸、築22年、木造2階建て)
・所在地:東京都〇〇区〇〇4-5-6
・現在の入居状況:8戸中3戸空室(稼働率62.5%)
・平均家賃:6.8万円/戸
・空室期間:2戸が3ヶ月以上、1戸が6ヶ月以上
・前回の家賃改定:2019年(当時6.5万→7.0万)

# エリア情報
・近隣の競合物件:築10年以内の新築マンションが3棟建設中
・家賃相場:築20年以上は5.5〜7.0万円のレンジ
・人口動態:単身世帯が微増、ファミリー層は微減

# 提案書の構成
1. 現状分析(稼働率・空室期間・家賃相場との比較)
2. 空室長期化の要因仮説
3. 3つの打ち手(A:家賃改定/B:リノベ/C:募集条件変更)
   - 各打ち手の投資額・期待効果・リスク
4. オーナー様にお願いしたい意思決定
5. 次回ミーティングで決めるべき事項

# 制約
・オーナーの立場を尊重した言葉遣い(「〜いかがでしょうか」)
・数字で裏付ける(「稼働率◯%改善見込み」等)
・実施しない選択肢のリスクも並記

ポイント: オーナー提案は「打ち手を1つだけ示すと押しつけに見える」もの。必ず3パターン以上を並列で提示し、オーナー自身が選んで納得する構造を作ることで、合意形成が圧倒的にスムーズになります。

ChatGPT実行例 10

⑪【オーナー対応】月次・年次報告書の自動生成

⑪【オーナー対応】月次・年次報告書の自動生成

シーン: 毎月のオーナー報告を、SaaSの数値データから自動で読みやすいレポートに変換したいとき

あなたは賃貸管理会社のオーナー報告を支援するアナリストです。
以下のデータをもとに、オーナー向け月次報告書を作成してください。

# 対象物件
・物件名:〇〇レジデンス(全24戸)
・オーナー:〇〇様
・報告対象月:2026年4月

# 今月の数値データ(SaaSからエクスポート)
・稼働率:91.7%(22戸入居、2戸空室)
・家賃収入:253万円(回収率100%)
・支出:管理手数料12.7万円、修繕費8.4万円、共用部電気2.1万円
・キャッシュフロー:229.8万円
・前月比:稼働率+4.2pt、収入+11.2万円
・前年同月比:稼働率+8.3pt、収入+21.5万円

# 今月のトピック
・201号室:リフォーム完了、5月15日入居決定
・303号室:退去予告受領(7月末退去予定)
・共用部LED化工事:5月実施予定、見積15万円

# レポート構成
1. 今月のエグゼクティブサマリー(3行)
2. 稼働率と家賃収入の推移(前月比・前年同月比)
3. 支出の内訳と前月との差分
4. 入退去の状況と今後の見通し
5. 修繕・メンテナンスの予定
6. オーナー様への確認事項・判断依頼事項

# 制約
・経営者目線で「だから何?」(So What?)を各セクションに明記
・異常値(稼働率大幅低下、突発修繕等)は赤字で強調
・グラフ化すべき指標を明示
・A4 2枚以内

ポイント: オーナー報告の価値は「数字の羅列」ではなく「その数字を受けてオーナーが何を判断すべきか」を明確にすること。AIに「So What?」を各セクションで書かせるだけで、レポートの説得力が段違いに上がります。

ChatGPT実行例 11

⑫【契約リスク】重要事項の抜け漏れチェックリスト生成

シーン: 重説・契約書のドラフトを最終化する前に、宅建業法第35条・第37条の必須記載事項が漏れていないかチェックしたいとき

あなたは宅地建物取引士の業務を支援する法務チェックアシスタントです。
以下の重要事項説明書ドラフトを、宅建業法第35条の必須記載事項と照合し、抜け漏れ・記載不備をチェックしてください。

# 重説ドラフト
(ここに重説ドラフト本文を貼り付け)

# チェック項目(宅建業法第35条準拠)
1. 物件の表示
2. 登記事項
3. 法令上の制限
4. 私道負担
5. インフラ整備状況(上下水道・ガス・電気)
6. 未完成物件の完成時形状・構造
7. 既存建物の建物状況調査
8. 管理組合・管理委託の状況(区分所有)
9. 代金・交換差金以外の授受金額
10. 契約解除・違約金の定め
11. 手付金等の保全措置
12. 支払金・預り金の保全措置
13. 住宅ローン斡旋の内容
14. 瑕疵担保責任・契約不適合責任
15. 宅地造成・建築工事完了時の形状

# 出力フォーマット
| 項目 | 記載有無 | 記載内容の妥当性 | 指摘事項 | 対応要否 |
| --- | --- | --- | --- | --- |

# 制約
・法令条文のみに基づく判断(AIの主観や補足情報を混ぜない)
・不明確な項目は【要人間判断】とマーク
・「宅建士が最終確認すべき」という注記を末尾に必須

ポイント: このプロンプトはあくまで「チェック支援」であり、最終的な適法性の判断は宅建士が責任を持って行う必要があります。AIがOKと言っても、宅建業法違反になった場合の責任は宅建士と宅建業者にあります。ログを残し、ダブルチェック体制で運用してください。

ChatGPT実行例 12

⑬【宅建士教育】新人宅建士OJT設計

⑬【宅建士教育】新人宅建士OJT設計

シーン: 資格取得直後の新人宅建士を、半年で独り立ちさせるためのOJT計画を設計したいとき

あなたは不動産会社の宅建士育成を支援する専門家です。
以下の情報をもとに、新人宅建士の6ヶ月OJT計画を作成してください。

# 対象者情報
・氏名:〇〇さん(2026年4月入社、新卒)
・宅建取得時期:2025年10月合格、2026年3月登録
・配属:売買仲介課
・目標:6ヶ月後に単独で重説ができるレベル

# 当社の売買実績
・年間取引:80件(戸建て30・マンション30・土地20)
・主要エリア:〇〇区・〇〇市
・顧客層:ファミリー向け6割、投資家3割、その他1割

# OJT計画の構成
1. 月別の習得目標(1ヶ月目〜6ヶ月目)
2. 各月で重点的に教える「法令の勘所」
3. 各月で経験すべき「実務の型」
4. 評価基準(何ができたらレベルアップか)
5. 指導担当者の関わり方(週1面談のアジェンダ例)
6. つまずきやすいポイントと「こう教えると伝わる」の具体例

# 制約
・宅建業法・民法・借地借家法の優先順位を明示
・実務と法令の両輪で設計
・「AIにロールプレイ相手をさせる自主練」を毎月必ず組み込む

ポイント: 不動産業の新人教育は「法令+実務+ヒューマンスキル」の3軸。この3軸を月ごとにバランスよく設計することで、宅建士資格取得者が「使える宅建士」に育つスピードが変わります。AIロールプレイを自主学習に組み込むのが今どきのスタンダードです。

ChatGPT実行例 13

⑭【宅建士教育】法令知識の整理・小テスト作成

シーン: 宅建業法・民法の改正点や、現場で間違えやすい論点を、社内向け小テストとして整備したいとき

あなたは不動産会社の社内研修担当者を支援する専門家です。
以下のテーマについて、5問の小テスト(解答・解説付き)を作成してください。

# テーマ
「媒介契約と宅建業法第34条の2」

# 対象者
・入社2年目までの新人宅建士
・基礎知識はあるが、実務での判断に不安がある層

# 出題条件
1. 4択問題を5問
2. 内訳:
   - 媒介契約の種類(専属専任・専任・一般)の違い 2問
   - レインズ登録義務 1問
   - 業務処理状況の報告義務 1問
   - 契約書面交付義務 1問
3. 各問に「現場でありそうな具体的シーン」を含める
4. 解答の他に「なぜ他の選択肢が誤りか」も解説
5. 最後に「現場でのチェックポイント3つ」を付録として添付

# 制約
・改正宅建業法・最新通達(2025年までの改正を反映)
・実務で本当に迷うポイントを出題(テキスト丸暗記では答えられない問題)

ポイント: 法令知識の社内小テストは「テキスト丸暗記では解けない問題」を作ることがポイント。AIに「現場でありそうな具体的シーン」を必ず入れさせることで、実務で使える法令理解が身につきます。

ChatGPT実行例 14

⑮【収益物件分析】利回り・NOI分析レポートの自動作成

シーン: 投資家向けに収益物件を紹介する際、利回り・NOI・LTV等の投資分析レポートを効率的に作成したいとき

あなたは不動産投資コンサルタントを支援するアナリストです。
以下の物件情報をもとに、投資分析レポートを作成してください。

# 物件情報
・物件種別:1棟RCマンション
・所在地:東京都〇〇区
・築年数:15年
・総戸数:16戸(1K)
・販売価格:3.8億円

# 収支情報(現オーナー提供)
・満室想定年間家賃収入:2,640万円
・年間経費:管理費216万円、固都税132万円、修繕費80万円、保険36万円
・現在の稼働率:93.8%(15戸入居)

# 分析の視点
1. 表面利回り・実質利回り
2. NOI(純営業収益)
3. キャップレート
4. ローン前提での投資シミュレーション
   - ローン条件:金利2.5%、期間25年、融資額3億円
   - DSCR・キャッシュフロー
5. 近隣相場との比較
6. リスク要因の洗い出し(築年数・単身需要の変化等)

# 出力フォーマット
・数値はすべて計算式付きで提示
・グラフ化すべき指標を明示
・投資判断のサマリー(買い推奨/条件付き/見送り)

# 制約
・あくまで「参考数値」であり、投資判断は投資家の自己責任という注記を必須
・楽観的予測ではなく、ベース・保守・楽観の3シナリオで提示
・宅建業法上の投資勧誘規制に抵触しないトーン

ポイント: 収益物件の分析は「数字の信頼性」が命です。AIに数値を出させる際は必ず計算式を併記させ、別ツール(Excel・専用ソフト)でダブルチェックしてください。また、投資判断に関する表現は宅建業法の断定的判断の提供禁止に配慮し、「参考数値」である旨を必ず明記しましょう。

ChatGPT実行例 15

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💡 宅建士教育×生成AIの可能性

不動産業が抱える「属人化・人手不足」という構造的課題に対して、AIロールプレイとFAQ自動化は新人育成の時間的コストを1/3に圧縮するポテンシャルを持っています。大東建託「生成型AI課長」・LIFULL「ノムコムAIアドバイザー」など、先行企業はすでにこの領域で具体的な数値成果を出しています。あなたの職場でも、新人の育成フェーズから今すぐ試せる領域です。

まとめ:プロンプトは「試してから磨く」が最短ルート

本記事で紹介したプロンプトは、そのまま使うだけでも効果がありますが、自社の業務フローや用語に合わせてカスタマイズすることで、さらに精度が上がります。まずはコピペで試してみて、出力を見ながら調整していくのが最短ルートです。

不動産業×生成AIの業界動向・大手企業の活用事例・ガバナンス設計・導入ロードマップを網羅した完全ガイドも用意しています。プロンプトだけでなく、組織としてAIをどう活用していくかの全体像を把握したい方はぜひご覧ください。

不動産×生成AI 完全ガイド|業務別ユースケース・大手事例&プロンプト7選


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この記事の著者 / 編集者

チャエン

株式会社デジライズ 代表取締役

チャエン

法⼈向けのAI研修、及び企業向けChatGPTを開発する株式会社デジライズをはじめ、他数社の代表取締役。一般社団法人生成AI活用普及協会評議員を務めながら、GMO AI & Web3株式会社など他数社の顧問も兼任。NewsPicksプロピッカーも兼任。Twitterはフォロワー16万⼈。⽇本初AIツール検索サイト「AI Database」やAIとの英会話ができる「AI英会話」など複数のAIサービスも開発。ABEMAやTBSテレビなどメディア出演も多数。