24時間365日、顧客の問い合わせに自動応答。希望条件を会話で引き出し、最適な物件を提案
顧客プロファイルと物件データをAIで分析。成約率の高い物件を自動推薦
重要事項説明書の自動生成、法令チェック、電子契約フローの自動化
| LLM | Claude / GPT / Gemini / ローカルLLM 対応 |
| プロトコル | MCP (Model Context Protocol) |
| バックエンド | Python / FastAPI |
| フロントエンド | Next.js / React |
| インフラ | Docker / Kubernetes |
| ライセンス | Apache 2.0 (OSS Core) |
日本全国約12万社。大半が従業員10名以下。ITリテラシーは低いが、コスト削減ニーズは強い。OSSの無料導入がフック
管理戸数1,000〜10,000戸。入居者対応の自動化、オーナーレポート生成に強い需要
自社カスタマイズが必須。OSSなら自社開発チームで拡張可能 → Enterprise契約
SUUMO、HOME'S等のポータルがAIエージェントを組み込む際のOSSインフラ
| 収益源 | モデル | 比率 |
|---|---|---|
| マネージドクラウド | 月額SaaS ¥50,000〜500,000/月 | 55% |
| Enterprise License | 年間契約 ¥3,000,000〜/年 | 25% |
| 導入支援 | カスタム開発・コンサル | 15% |
| マーケットプレイス | MCP コネクタ販売手数料 | 5% |
| プラン | 月額 | 対象 |
|---|---|---|
| Free | ¥0 | 個人〜小規模（OSS） |
| Pro | ¥50,000 | 中小仲介（〜10名） |
| Business | ¥200,000 | 中堅管理会社 |
| Enterprise | 個別見積 | 大手デベロッパー |
不動産は人生最大の買い物。ブラックボックスAIでは信頼を得られない。OSSで透明性を担保し、業界の信頼を獲得する
イタンジがBBで業界標準を作ったように、OSSで不動産AIのスキーマ標準を定義し、エコシステムを支配する
12万社の不動産会社への営業は不可能。OSS無料導入で心理的障壁をゼロにし、自然流入で顧客獲得
東大CREI・松尾研との共同研究がOSSとして公開されることで、研究と実用の好循環が生まれる
| 企業 | OSS | 時価総額/評価額 |
|---|---|---|
| HashiCorp | Terraform | $5.1B（IBM買収） |
| Elastic | Elasticsearch | $11B |
| GitLab | GitLab CE | $8B |
| Supabase | Supabase | $2B |
| 企業 | 領域 | AIエージェント | OSS | 日本語 |
|---|---|---|---|---|
| SUUMO / HOME'S | ポータル | ✕ | ✕ | ✓ |
| イタンジ (GA) | 業務SaaS | ✕ | ✕ | ✓ |
| いい生活 | 管理SaaS | ✕ | ✕ | ✓ |
| Breezy (米) | AIエージェントOS | ✓ | ✕ | ✕ |
| Lofty (米) | エージェントAI | ✓ | ✕ | ✕ |
| IeFudo AI（当社） | AIエージェントOS | ✓ | ✓ | ✓ |
Breezy/Loftyの創業者はテック出身。伊藤嘉盛は不動産一家出身 × 仲介創業 × イタンジで業界DXを経験。ドメイン知識の深さが桁違い
レインズ、宅建業法、重要事項説明 — 日本特有の制度・商慣習に精通。海外製品では絶対に対応できない
不動産AIエージェントのOSSは世界的にも存在しない。First Moverとして業界標準を定義
イタンジ時代に構築した業界人脈が初期ユーザー獲得の最大の武器。不動産テック協会等のコネクションも
| Y1（2027年3月期） | Y2 | Y3 | |
|---|---|---|---|
| OSS導入社数 | 500社 | 3,000社 | 10,000社 |
| 有料転換率 | 3% | 5% | 8% |
| 有料顧客数 | 15社 | 150社 | 800社 |
| ARPA（月額） | ¥100K | ¥120K | ¥150K |
| MRR | ¥1.5M | ¥18M | ¥120M |
| ARR | ¥18M | ¥216M | ¥1.44B |
| 項目 | 月額 | 比率 |
|---|---|---|
| 人件費（15名） | ¥15M | 60% |
| インフラ / LLM API | ¥4M | 16% |
| マーケティング | ¥3M | 12% |
| オフィス・その他 | ¥3M | 12% |
| 合計 | ¥25M | 100% |
| 時期 | 2026年 Q2-Q3 |
| 調達額 | ¥100M〜150M |
| 用途 | OSS Core開発（6名）、PoC実施 |
| 候補 | 東大IPC 1stRound, ANRI, Coral Capital |
| 時期 | 2027年 Q2-Q3 |
| 調達額 | ¥500M〜800M |
| 条件 | ARR ¥100M+、有料100社+ |
| 用途 | Enterprise版開発、営業チーム構築 |
| 時期 | 2028年 Q3-Q4 |
| 調達額 | ¥2B〜3B |
| 条件 | ARR ¥1B+、市場シェア確立 |
| 用途 | アジア展開、M&A |
| 役職 | 人数 | 要件 |
|---|---|---|
| CEO | 1 | 伊藤嘉盛（不動産 × 経営） |
| CTO | 1 | AI/LLMエンジニアリング |
| AIエンジニア | 2 | エージェント開発・LLM |
| フルスタック | 1 | プロダクト開発 |
| BizDev | 1 | 不動産業界出身 |
レインズは閉鎖的。ポータルサイトのデータ利用も制限あり
対策: 国交省公開データから開始。MCPコネクタのモジュール設計で、データソースを段階的に追加。業界団体との対話を早期開始
不動産業界は新技術導入に慎重。特に高齢層の経営者
対策: OSS無料導入でリスクゼロ。イタンジ時代の信頼関係で早期アダプター確保。成功事例を武器に横展開
不動産は法的責任が伴う。AI誤回答のリスクが高い
対策: RAG + ファクトチェック機構の実装。法令DBとの整合性検証を必須化。Human-in-the-Loop設計
SUUMO（リクルート）やHOME'S（LIFULL）が自社AIエージェントを開発する可能性
対策: OSSで先にコミュニティ・標準を確立。大手はOSS戦略を取りにくい組織構造。むしろ大手がIeFudo AIを採用するシナリオを狙う
OSS開発の継続にはコミュニティ活性が不可欠
対策: 東大との共同研究で学術的価値を担保。MCP標準採用でエコシステム参入者を増やす。Open Coreで商用収益を確保
伊藤嘉盛が持つ「不動産ドメイン × テック × EXIT実績」の組み合わせは、日本で他に存在しない。このFounder-Market Fitこそが最大の参入障壁
LLMエージェント技術の最先端研究。AI起業サマープログラムからの人材獲得。50社構想ネットワークへの参画
不動産市場分析の学術知見。データセット・ベンチマークの共同構築。業界標準提案の学術的裏付け
GIS・位置情報データとの連携。物件マッチングの地理空間分析強化
1stRoundプログラムでのシード資金調達候補。東大発スタートアップとしてのブランド価値
| テーマ | 連携先 | 成果物 |
|---|---|---|
| 不動産AIエージェント評価基準策定 | CREI | 論文 + ベンチマーク |
| 日本語不動産LLM Fine-tuning | 松尾研 | OSSモデル |
| 地理空間物件マッチング | CSIS | MCPコネクタ |
| 法令遵守AI検証手法 | 法学政治学研究科 | 検証フレームワーク |
メルカリをDL数1億+のプラットフォームへ成長させたプロダクト経営力。C2Cマーケットプレイスの構築・運用の第一人者
R4DでAI・量子コンピュータ・VR/AR・ブロックチェーンの研究開発を指揮。最先端技術の事業化に精通
GitHub 94リポジトリ。mcp-iphone（MCP×iOS）、elio（ローカルAIエージェント）など、MCP/エージェント技術を自ら実装
イネブラでグローバルコミュニティを構築。OSSコミュニティ運営の土台となるスキル
| 令和トラベル | 社外取締役（2022年〜） |
| キャスター | 社外取締役 |
| 伊藤 嘉盛 | 濱田 優貴 | |
|---|---|---|
| ドメイン | 不動産（20年+） | テック/プロダクト |
| EXIT実績 | 仲介会社売却 + イタンジ→GA tech | メルカリIPO（時価総額¥7000億） |
| AI経験 | トグルHDでAI不動産開発 | R4D統括 + MCP実装 |
| 強み | 業界人脈・ドメイン深度 | プロダクト設計・スケール経験 |
| OSS | イタンジBBで業界標準構築 | GitHub 94リポ・OSS開発者 |
濱田のmcp-iphone / elio の技術 × 伊藤の不動産データ知見で、不動産MCP標準コネクタをOSS公開。今日のライブコーディングで第1号をデモ
濱田のelio（iOS AIエージェント）を不動産特化に拡張。スマホで物件案内・内見予約が完結するUXを実現
イネブラの共有資産コミュニティ基盤 × IeFudo AIで、不動産トークン化・分散型管理の実験。日本初のDAO型不動産プラットフォーム
濱田がメルカリで実践したProduct-Led Growthの知見を不動産OSSに適用。無料→有料転換率を最大化するプロダクト設計
今日のような公開ライブコーディングでOSS開発プロセスを透明化。開発者コミュニティの信頼獲得とユーザー獲得を同時に実現
補足資料
Gartner: 企業アプリの40%がAIエージェント搭載（2026年末）。問い合わせ1,445%増
AI関連がVC投資全体の33%。シード・Series Aの40%以上が$1億超
2026年2月5日、OpenAI（GPT-5.3 Codex）とAnthropic（Claude Opus 4.6）が同日にコーディングモデルを発表。AIエージェントの開発基盤が急速に成熟中
Breezy: 不動産初のAI OS（$10M調達、2026年2月）
Lofty: エージェントAI OS
いずれも米国限定・英語のみ
Anthropicが提唱したAIエージェント間の標準プロトコル。2026年にデファクト化が進行。不動産データソースとの接続に最適
イタンジ（GA technologies）: 売上32億円、15倍成長
estie: 商業不動産データ
市場は活発だがAIエージェントは空白