アルゴリズムを超えて：AIがテック企業のCRE戦略を変革する

世界をリードするテック企業は、我々の生活や仕事のあり方を再定義するアルゴリズムやプラットフォームを開発するなど、テクノロジーによって“デジタルの未来”を切り開く先導者といえるだろう。

同時に、彼らは現実世界の“覇者”でもあり、広大なオフィスや最先端の​​研究開発施設、世界中に分散したデータセンターに至るまで、地球上で最大規模かつ最も多様な不動産ポートフォリオを管理している事業会社でもある。

こうした物理的な事業拠点をいかに効率的に管理するべきか？ 様々な外圧が重なり合う時代において、テック企業は複雑な課題に直面している。

不確実性を生み出す地政学的な不安定さ、経済的な警戒感の高まり、そして膨大なポートフォリオを最有効活用できないまま継続せざるを得ないハイブリッドワークなど、経営層はこれらの状況をいかに解決するか、その手腕が問われている。

この複雑な方程式に解答するための鍵は、まさに彼ら自身の領域…つまり最新テクノロジーであるAI（人工知能）ではないだろうか。

CRE（企業不動産）戦略においてAIを活用することは、もはや未来的な概念ではなく、企業の基盤となる不動産を強力な競争優位性へと変革するために必要不可欠になっている。ヒトの直感的な意思決定に頼っていた時代からデータに基づいた最適解を迅速に導き出す“新時代”へと移行し、物理的な空間をインテリジェントで柔軟性に優れた戦略拠点へと変革することを意味する。

多くのテック企業が“出社回帰”の方針を打ち出してはいるものの、現実はいまだ追いついていない。不動産ポートフォリオ…特にオフィスを有効活用しきれているとは言い難い状況が続いている。この非効率性は1ドル単位で設備投資が精査される状況においてリソースの膨大な無駄遣いとなりかねない。こうした課題に対して、AIは洗練されたソリューションを提供するのである。

例えば、データ駆動型のAIプラットフォームは、位置情報、会議室予約履歴、Wi-Fiのログ、環境センサーなど、さまざまなデータを統合・分析することで、オフィススペースなどの実際の利用状況を動的かつリアルタイムに把握することができる。JLLグローバルが発表した英語版レポート「2025 Technology Spaces Report」によると、この分析手法は単純な在席人数の測定にとどまらず、より詳細な行動パターンを明らかにすることまで示唆されている。

空間需要予測

AIがピーク時の利用状況を予測し、利用率の低いエリアを特定し、集中して業務に取り組めるフォーカスポッドやコラボレーションスペースなどの適正面積を予測できる。これにより、能動的なスペース管理とポートフォリオの適正化が可能になり、不要な賃借コストを抑制し、実際のニーズに合わせた拠点配置が可能になる。

従業員エクスペリエンスの向上

AIを搭載した“職場体験”プラットフォームでは「駐車場の空車スペースの案内」、「プロジェクトチームの近くのデスクを確保」、「会議室の即時予約」などの作業を1つのアプリから実行することができる。これにより、オフィスはより生産的で魅力的な場所となり、従業員は日々のストレスの積み重ねから解放され、出社回帰を促すことができる。

オフィスの利用率を高めるために、一部のテック企業はフロアプランのバランスを戦略的に変更している。共有可能なフリーアドレス席の割合を増やし、集中力を要する業務のための個室と、イノベーション創発に寄与するコラボレーションハブを拡充している。

グローバル展開する大手テック企業にとって不動産ポートフォリオは数十億米ドル規模の“チェス盤”といえる。将来必要なデータセンターの開発地の選定や現地市場でのオフィス賃貸借契約の最適な更新時期など、CRE戦略にまつわる意思決定が企業財務に計り知れない影響を及ぼすためだ。経営層が自信をもってこれらの意思決定を行うため、AIは必要な分析・予測を提供できる。

一方、AIアルゴリズムは過去のデータだけに頼るのではなく、幾千もの変数をモデル化し、立地選定の高度なシミュレーションまで可能にする。これには、研究者などの特定人材の移住パターンや電力網の安定性、気候の影響度、地域特有の規制や地政学的リスクの分析などが含まれている。例えば、数十億米ドル規模のデータセンターを開発するにあたり、リスクまみれの“ホットスポット”を回避することができる。

また、立地選定以外にもAIは賃貸借契約の“抽象化”とも呼べる、骨の折れるプロセスを自動化することも可能だ。数千もの文書をスキャンして、世界に点在する不動産ポートフォリオの情報を一気通貫でとりまとめ、唯一無二の信頼できるデータベースを構築することもできるだろう。

こうした高度なAI活用術はテック企業のCRE戦略に革命をもたらし、不動産をコストセンターから重要な“稼ぐ場”へと昇華させ、長期的に付加価値を生み出し続けることを可能にするのではないだろうか。

現代のオフィスにおけるカーボンフットプリントは、企業が掲げる高度なサステナビリティ目標と財務面における現実と著しい乖離が見られる。カーボンニュートラルの達成は企業ブランドの信頼性を確立する上で必要不可欠となるが、エネルギー消費は依然として最大の不動産運用コストの一つに挙げられている。AIはこの矛盾を解消し、不動産の運用を変革することで、大幅なコスト削減を実現しながら野心的なサステナビリティ目標を達成できるようにするだろう。

その好例がAI駆動型ビル管理システム (BMS) だ。施設の“中枢神経系”として機能する同システムは多額の先行投資を必要とせず継続的にエネルギー消費を最適化することができる。

●BMSの主な効果

データセンターに代表される電力集約型の不動産を管理するテック企業にとって、これは年間数百万米ドルに及ぶ運用コストを削減できるだけでなく、ネットゼロ目標に向けた進捗状況を対外的に見える化できる。サステナビリティへの取り組みが優秀な人材や投資家の信頼獲得に直接影響を与えるテック業界において、AIを活用した施設運用の最適化は場当たり的な改善施策ではなく、ESGに対するコンプライアンスを事業の競争優位性へと転換するための戦略的な取り組みとなるだろう。

業界を牽引する大手テック企業にとってCRE戦略におけるAI活用は、彼らのコア・アイデンティティの発展形ともいえる。それは、自社製品を生み出したデータ駆動型イノベーションの原則を、イノベーション創発の源泉となる物理的なオフィス空間にも適用するということに他ならない。

受動的なCRE戦略から能動的なCRE戦略への移行は、単なるコスト削減や効率性の向上のみを目指すものではない。経済的・政治的リスクに耐え、投資を正当化し、デジタルとリアルの双方におけるリーダー企業としての地位を確立する。そして、より回復力があり、サステナブルで、ヒト中心の不動産ポートフォリオを構築することこそが重要なのである。

※免責事項：本稿は一部AIを活用してJLLグローバルの記事「Beyond the Algorithm: Unlocking Next-Gen Tech CRE with AI」を翻訳したものです。公式の情報が必要な場合、英語の原文をご確認ください。