リース、独自の特徴量がベースの滞納予測AIを用いた家賃保証業界特化の業務支援SaaS開発に着手

リース、独自の特徴量がベースの滞納予測AIを用いた家賃保証業界特化の業務支援SaaS開発に着手

2021年3月31日

「個人の信用価値を最大化する」をミッションに掲げ、家賃保証付きお部屋探しアプリ「smeta(スメタ)」を提供するリース株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役:中道康徳、以下「リース」)は、独自の特徴量を基にした機械学習ベースの審査エンジンを搭載した家賃保証業務支援SaaS(※1)の開発に着手いたしました。本SaaSの家賃保証業界への提供開始時期は、2021年秋を予定しております。

※1: Software as a Serviceの略。クラウドサーバーにあるソフトウェアを、インターネット経由で利用できるサービス。

■ 不動産賃貸市場の現状と家賃債務保証会社が抱える課題
不動産賃貸市場においては、広がり続ける収入格差やコロナ禍の影響による失業等、家賃未払いに大きく影響する事象が増加しており、市場平均で毎月8.2%の家賃滞納が発生しています。このため、家賃債務保証会社の利用率は年々増加しており、2018年時点で約75%、また2020年の民法改正(※2)に伴い更なる利用増加が予想され、家賃債務保証会社における入居審査や督促業務の負荷が嵩むといった経営課題が浮上しています。

※2出典:日管協短観

■ SaaS開発に至った経緯と導入メリット
リースは、こうした家賃滞納に起因する課題の本質的原因は審査手法の脆弱性にあり、勤務先や給与所得等の断片的な情報に基づく属人的な審査による精度の不十分にあると考えました。リースにおいては、約1年半にわたる家賃保証事業の運営で培ったノウハウをベースに、従来審査で扱えなかった多数の視点を特徴量化し活用することで、滞納率を約5%から約2%へ低減させることに成功いたしました。

家賃債務保証会社においては、リースが開発する新たな機械学習モデルを搭載した保証業界特化の業務支援SaaSを導入することで、与信審査の精度向上と自動化による業務効率化が可能となり、審査業務のコスト削減および滞納率低減による督促業務の圧縮効果が生まれ、収益性の改善が期待できます。

リースは、2021年秋からの家賃保証会社への業務支援SaaS提供開始に向けて、引き続き、特徴量エンジニアリングを通じた精緻化と精度向上に取り組んでまいります。

■リース株式会社 会社概要
リースは、不動産×金融を切り口に、信用経済社会(評価経済社会)における与信プラットフォームを目指すCredit Techのスタートアップとして、与信サービス「smeta/スメタ」および家賃保証業界向けSaaSを開発・運営しています。

設立   :2018年9月13日
代表者  :代表取締役 中道 康徳
本社所在地:東京都新宿区西新宿7-9-16 西新宿メトロビル 6F
URL   :https://rease.co.jp

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