AIが変える不動産開発の初ボタン、全州型エディットコレクティブ代表

不動産開発は最初の段階が決定的です。この土地に何を建てることができ、どんな構成が収益を生み出すか。

しかし判断はいつも行われた。法規情報はあちこちに散らばっていて、データは手で毎日集めなければならなかった。少数専門家の経験に寄り添い、同様のミスが繰り返された。

今、施行会社と機関は土地の開発可能性と事業性を2～3分で把握する。 AIベースの自動企画設計・事業性分析ソリューション「Flexity（Flexity）」を導入した現場で行われることだ。数週間かかる計画設計の検討が数分に減った。不動産開発が経験からデータに移っている。その転換を導く人が全州型エディトコレクティブ代表だ。

現場が投げた質問

全州型代表は建築家としてキャリアを始めた。英国エジンバラ大学で建築を専攻し、UCLバーレット建築大学院で修士を終えた。帰国後は総合建築事務所で都市開発プロジェクトの企画設計に参加した。しかし、毎日向き合ったのは非効率だった。

「企画設計過程が過度に労働集約的でした。重要な決定は初期段階で下されますが、その過程が遅く、体系がありませんでした。」

建築士が描く図面と施行者が見る数字は、同じ建物を全く異なる言語で説明した。一方はバッチと銅線を話し、もう一方は分譲性と収益率を取った。両者を合わせるのに時間がかかり、本気の結論は迫っていた。

「建築士の頭の中の設計フローをアルゴリズムの上に移してデータに基づいて分析すれば効率的ではないだろうか。その質問が始まりでした」

最初は個人業務用ソフトウェアを作った。実際のプロジェクトに適用すると、検討の速度が著しく速くなった。共同創業者のキム・ボンチョルエンジニアに会いながら方向が取れた。建築士だけを使うツールではなく、不動産市場全体が使うサービスで育てよう。フレキシティはそう始まった。

3つのボトルネック

既存の計画設計の問題は3つに圧縮されています。

まず、データが散在しています。知的図、建築法規、地球単位計画、市場情報がそれぞれ異なる場所にあり、プロジェクトごとに最初から調査しなければならなかった。

第二に、検討できる代替案が少ない。時間と人材の限界で少数のシナリオだけを見て決定を下した。

第三に、言語が異なる。設計チームは図面と面積を、投資チームは開発利回りとキャッシュフローを見る。同じ事業を置いて調律するのに時間が無駄になった。

フレキシティはこの三つの問題を一度に解いた。土地情報と建築法規、市場データを統合して自動的に開発シナリオを作り、事業性を分析する。建築士の思考フローを反映したアルゴリズムとAIが複数の3D設計案を生成し、各案について3次元モデリングと分譲および賃貸面積情報とともに基礎事業性指標を一画面に示す。建築言語と金融言語が同じ場で会う。

「不動産開発市場の「ブルームバーグターミナル」を目指します。 デベロッパーには初期判断エンジンが、土地には潜在価値を説明するツールが、公共機関には候補を比較するソリューションになるのです。」

フレキシティは2021年発売後、建築事務所、施行会社、信託会社、資産運用会社、公共機関に顧客を広げた。

最近小規模住宅整備事業特化ソリューションを出して、LHとSHが公式導入して整備事業候補地の検討に使っている。このモジュールは、個々の事業地に対して2～3分以内に共同住宅配置案と基本事業性分析結果を自動的に導出するように設計された。 KTエステート、韓国土地信託、カムコド土地開発可能性分析にフレキシティを活用する。ユーザーが話す変化は明確です。

'速度が変わった。候補地の初期検討が数週間から数分に減少した。リスク管理が容易になった。いくつかのシナリオをすばやく比較し、収益性の低い事業地を初期にろ過する。コミュニケーションが簡単になった。図面、Excel、レポートが別々に回っていた過去とは異なり、利害関係者は3D企画設計案と数字を一画面で見て議論する。

14人のチームと55億の投資

エディットコレクティブは14人規模だ。 Productチーム、建築チーム、ビジネス・運営チームの3軸に動く。不動産と建築、ソフトウェアという異なる言語を一つの製品に収めることは容易ではなかった。機能単位ではなく「問題定義単位」で優先順位を決め、3チームが最初から一桁に集まって議論した後、開発を始める。

投資金は55億ウォン。ボンエンジェルスシード投資で始まり、ハシド、ロッテベンチャーズ、ストロングベンチャーズがシリーズAに参加した。 KTエステートが戦略的投資家として合流し、現場の需要を一緒に点検する。 2025年の実績をもとに来年初め、次のラウンドを準備中だ。

AIは決定に代わらない

彼は技術の役割を明確に区別する。

「フレキシリティは正解ではありません。法規と条件を入力すると開発シナリオを示すツールです。最終決定は人がします。」
市場の変化、住民協議、政策リスクは依然として専門家の判断領域である。 AIは複雑な条件で複数のシナリオを素早く提示するだけだ。

「繰り返し計算は自動化されますが、どんな価値を優先するかは人分です。 AIは決定のレベルを下げるのではなく、決定の質を高める方向で書かなければなりません。」

今後5年の目標は、不動産新築開発の第一段階をフレキシティが担当することだ。

「開発者であれ公共機関であれ、新しい事業を検討する際に資料を集める前に、まずフレキシリティを開くこと。そのような流れを作りたい」。

最後の質問を投げた。どんな企業になりたいか。

「流行に追いつくAI企業になりたくありません。規制が強い市場で「毎日使われる道具」を作ること、この道具なしでは働きにくい状態を作ることがより重要でしょう。」

イギリスで建築を学び、韓国現場で非効率を目撃した建築家が、今や公共機関と大企業が選んだAIソリューションを作っている。この地で何が可能か。

散らばったデータが一画面で会い始めた。不動産開発の始点にした建築家が立っている。