# ククレブ・アドバイザーズ（276A） CCReB AI、不動産売買予測精度向上へ

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/276A/disclosure/20250929564372
種別: その他開示
開示日: 2025-09-30
Komoriの読み（0-100）: 66
企業ページ: https://komori.app/company/276A

## 何が変わったか

不動産テックサービス「CCReB AI」について、兵庫県立大学の加藤直樹特任教授の研究チームと共同研究を始める。包絡分析法などの数理最適化を使い、不動産売買動向の予測ロジックの精度向上を目指す。

## 会社が挙げた理由

CCReB AIの付加価値を高めるため、新たな分析手法を加え、資産効率の分析や類似企業の特定を不動産売買予測ロジックに組み込むことを想定しているため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: CCReB AI（ククレブ エーアイ）
- 相手先: 兵庫県立大学 加藤直樹特任教授の研究チーム
- 相手先の概要: 兵庫県立大学の加藤直樹特任教授。京都大学工学博士。アルゴリズム研究、最適化理論研究、データ科学研究の研究者。2023年にオペレーションズ・リサーチ学会の第9回近藤賞を受賞。
- 当社との関係: CCReB AIの不動産売買動向予測ロジック向上に向けた共同研究関係。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 共同研究開始。ただし具体的な開始日はnot_disclosed
- 適用分野: 不動産売買動向予測、企業の資産効率分析、データ解析
- 受賞名・認証名: 第9回近藤賞
- 授与・認証機関: オペレーションズ・リサーチ学会
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 不動産売買動向予測の精度向上を追求
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: ククレブ・アドバイザーズ株式会社調べ（2024年6月1日～2025年5月31日に中期経営計画を公表した700社、うち594社が資本・資産効率の改善に関するワードに言及）

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 検討開始（原文: 「「共同で包絡分析法（DEA）等数理最適化を活用したデータ解析研究を行うこととしました」「ロジックに組み込むことを想定しております」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「「共同研究開始」とあるが、年月日・年月・四半期の記載はない。」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「「共同研究開始…ので、お知らせします」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事前の予告（原文: 「「共同研究を行うこととしました」「組み込むことを想定しております」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 条件付き（原文: 「「予測精度の更なる向上を追求する」「組み込むことを想定」「採り入れ…することも視野に入れております」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「兵庫県立大学 加藤特任教授と共同研究開始」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「研究チームと共同で…データ解析研究を行う」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「兵庫県立大学の加藤直樹特任教授（京都大学 工学博士）」「2023年に…第9回近藤賞を受賞」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 他者の市場推計のみ（原文: 「「全体の84.9%」「対象期間内に中期経営計画を公表した700社のうち…594社」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 期間の実績（原文: 「「2024年6月1日～2025年5月31日を対象期間」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 自社調べ（原文: 「「出所：ククレブ・アドバイザーズ株式会社」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値と時期あり（原文: 「「全体の84.9%」「2024年6月1日～2025年5月31日」「700社」「594社」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「CREのプラットフォーマーとしての地位を確固たるものにするため」「サービスの付加価値を向上させることも視野」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし。」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「当社が手掛ける不動産テックサービスであるCCReB AI」「サービスの付加価値を向上」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「主にCCReB AIでは」「不動産テックビジネス両面」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「新たな分析手法を加える」「生成AIの機能も採り入れ」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「当社が手掛ける不動産テックサービスであるCCReB AI」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 根拠なしの優位性主張（原文: 「「アルゴリズム研究、最適化理論研究、データ科学研究の第一人者」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「多くの上場企業」「対象期間内に中期経営計画を公表した700社」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「利用実績・導入先に関する記載なし。」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「CCReB AI」「包絡分析法（DEA：Data Envelopment Analysis）」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 適時開示の様式（原文: 「「各位」「会社名」「代表者名（コード番号：276A）」「問合せ先」「以 上」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「更なる向上」「アルゴリズム研究の第一人者」「地位を確固たるものにする」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「組み込むことを想定しております」「採り入れ…することも視野に入れております」」）