不動産市場に「予測可能性」を…キム・ジェグデータノーズ社長

不動産市場の最大の敵は「情報の独占」だ。過熱器には漠然とした期待が、低迷期には根拠のない恐怖が市場を支配する。

データノーズは160の変数のうち厳選された26の主要指標で6ヶ月短期展望モデルを作った。そしてソウル主要地域で誤差率１％台という精度を記録した。月訪問者130万人の「リッチゴ」アプリは大衆性を確保し、以後企業向けソリューション「AI MAS」を発売し、建設・施行・金融会社に領域を拡張した。

「事実「リッチゴ不動産」アプリが誕生する前、モテになったモデルは専門家向け分析ソリューションである「リッチゴエキスパート（Expert）」でした。」

キム・ジェグデータノーズ社長は世界経済、金融、地域別データを結合して未来を予測するモデルを出した。これは「専門家の間で爆発的な反応を得た」と説明した。この分析結果を大衆にも伝えたいという願望でUI/UXを大幅に簡単に作ったのが今の「リッチー不動産」アプリだ。

一般ユーザー向けサービスは巨大な「データ検証試験台」の役割を果たした。彼は「130万ユーザーがリッチしてアプリで見せた買収心理と地域別関心度、そして実際の市場の変化を比較し、私たちの予測モデルはさらに洗練された」と説明する。一般ユーザー向けサービスで検証された「データと予測モデルの信頼性」が基礎になったため、企業向けソリューションである「AI MAS」が保守的な金融・建設会社を迅速に説得することができた。

キム・ジェグ社長は2022年に企業向け事業を引き受けながら「高付加価値業務への転換と成功したビジネス意思決定のための仲間」になることを目標にした。

「企業顧客が不動産市場分析や分譲家の算定のために数日、数週間ずつ注いだ時間を数時間単位に短縮させることに集中しました。」

この目的のために、3つの重要な能力を組み合わせた。実戦的投資経験、データ分析能力、そしてAI・ビッグデータ技術力だ。彼は「現代建設、DL建設、ハンファ建設などの大型建設会社とのコラボレーションが決定的だった」とし、「技術的異常だけを追わず、実際の不動産開発実務者たちが経験する問題点を解決するため、互いの長所を組み合わせて絶えず改善した」と回顧した。

最近公開した短期価格予測モデルはソウル主要地域で誤差率1%台という精度を示した。 M2通貨量、金利、買収心理など26の指標を総合分析した結果だ。

「AI価格予測の成否は結局、データの質から決定されます。単に多くのデータを入れると精度が高くなりません。」

データノーズは創業前からこれまで9年間、不動産市場の様々な変数を直接投資現場で検証して整えてきた。彼は「リッチーゴが保有する約140～160個の変数のうち、6ヶ月短期展望には短期変化に最も敏感に反応する26個の核心変数のみを使用する」と紹介した。

データは3つの階層で管理されています。公共データ円形、結合および加工データ、独自のロジックデータだ。

「実際の予測モデルで貢献度が最も高い指標は、通常、直接設計した加工および独自ロジックデータです。

変動性の大きい国内市場で精度を１％台に維持できる秘訣は大きく２つある。巨視的観点からは、不動産市場の全体流動性水準を判断する「通貨量比時価総額」と、景気の流れをあらかじめ読む「リッチで景気先行指数」が市場の大きな流れをつかむ。地域および心理の観点からは、投資家の心理を数値化した「上昇力指数」、実居住者の負担能力を分析した「購入負担指数」、「預金利利対月収利回り」などの指標が機能する。

「既存のモデルは、需給動向や取引動向などの公共データを単純な参考用に使うが、これを「市場参加者の即時の心理変化」と解釈して分析します。

データノーズは「説明可能なAI」を核心価値とした。数千億、数兆ウォンの事業費が投入される不動産プロジェクトファイナンシング市場で「AIがそう予測したから信じてほしい」という式の説得は通じない。

「我々は単純な価格予測を超えて、どの変数がその結果に何パーセント寄与したかを数値で示しています。」

このような「説明力」は実際の現場で2つの大きな変化を生み出している。彼は「企業内で攻撃的な営業チームとリスクを管理するマーケティングチームの間には常に適正分譲家に対する論争が存在する。過去には各部署の「感」や「経験」が衝突した場合、AI MAS導入後は客観的な変数寄与度に基づいて対話する」と強調した。

また、既存のプロジェクト審査報告書が「過去近隣団地がこの価格に分譲されたので今回も可能だろう」という過去分析にとどまらなければ、データノウズのソリューションを導入した企業は未来シナリオを作る。

「該当地域に影響を与える変数を検討し、シミュレーションして最善の意思決定を下す文化が定着しています。」

データノーズは、シーエースからデータ品質認証最高等級の「クラスA（品質スコア0.99以上）」を受けた。

252の市軍区の10年値データを扱う過程でわずか0.01％の誤差も許容しないため、多層的な「自動化精製システム」を稼働中だ。

「人の目では到底把握できない膨大な量のデータを処理するために、私たちはAIベースの異常値フィルタリングアルゴリズムを構築しました。」

周辺価格と同等の取引や論理的に成立できないデータが入ってくる場合は、エンジニアリング段階で直ちに隔離して修正する。データノーズだけの独占的な競争力は一般ユーザー向けと企業向けサービスの好循環構造にある。

彼は「リッチゴアプリを使用する130万人のユーザーは単純な情報消費者ではなく、リアルタイムデータの最終検証者の役割も遂行する。現場の微細な情報変化やデータエラーをユーザーが最初に発見してフィードバックを与え、これはすぐにシステムに反映される」と紹介した。

適正分譲家算定方式もデータノーズに会って科学的シミュレーションに変わった。

「大型建設会社が一番最初に体感する変化は「速度」です。従来は、ある事業地の適正分譲家を導き出すために実務者がデータを収集して報告書を作成するのに平均一週間かかりました。しかし、AI MASは周辺相場、好価、実取引家、未来見通しデータを即座に組み合わせてわずか数分で一次結果を提示。

建設会社が削減するリスクコストは、単に人件費だけではありません。誤った分譲価格の算定で未分譲が発生したとき、建設会社が余裕を持たなければならない金融費用とブランド価値の下落、そして再分配マーケティング費は、単一事業地当たり数十億から数百億ウォンに達する。

シンプルソリューション提供を超えて「分譲プラス」というマーケティング領域に拡張している。既存の分譲広告市場が無差別的な露出と刺激的なフレーズで顧客を誘惑した場合、「分譲プラス」はAIとビッグデータという精密な基準で供給者と需要者を最適な点でつなぐ。

金融機関とのコラボレーションも活発だ。 KB、ハナ、NHなど主要金融圏と協業する理由は、データノウズのデータが金融会社のリスクは減り、収益機会は増やす役割をするからだ。

「既存の銀行の担保ローン審査が「現在の相場」に集中した場合、私たちの予測データは「未来の担保価値」をプレビューさせてくれます。」

最近進行した「AI MAS DAY」のイベントには、建設・信託会社の関係者が大挙参加し、熱い関心を見せた。

「現場で出会った関係者たちが望んでいたのは、「人間の判断限界を補完する客観的指標」でした。

予測力が高まるほど、市場の集中現象を加速できるという懸念について、キム・ジェグ社長は明確な哲学を持っている。

彼は「情報の独占は泡を作り、その泡が消えたときに苦しむのはいつも情報が足りない庶民たち」とし、「私たちが志向する「データ民主化」は未来を合わせるゲームではなく、市場の「不確実性」を「管理になる予測可能性」に変える社会だ。

市場の過熱は、通常「正確な情報」ではなく、「漠然とした恐怖」や「根拠のない期待」から始まる。誰もが「今買わなければ生涯できない」と叫ぶとき、データが「現在この地域は歴史的高評価状態」という客観的指標を見せると、非理性的なパニックを止めるブレーキ装置として機能することができる。逆に不動産市場が低迷して社会が問題になる時、低評価の状態と未来の価値を客観的指標として見せて、家庭づくりをうまくできるように助ける役割もできる。

最後に彼のビジョンを尋ねた。これにキム・ジェグ社長は「冷たい数字を超え、家と夢をつなぐ「信頼される灯台」であり、「不動産のブルームバーグ」」とし、「国籍と言語は違っても、データという客観的なコンパスを通じて、誰もが最善の選択を下すことができる世界を作っていく」。