新人～上級者別・AI活用後の1日処理件数と習熟度マトリクスを作成します。
これにより、経験年数とAI活用の組み合わせで、1日あたりの処理件数や業務効率がどの程度変わるかが分かります。

不動産鑑定士：経験年数 × AI活用後の1日処理件数マトリクス

経験年数	習熟度レベル	AI未導入1日処理件数	AI導入後1日処理件数	処理効率向上	コメント
0-1年（新人）	初級	1～2件	2～4件	約2倍	AIで定型作業自動化、まずは基本案件対応。現場判断は指導下で実施
2-4年（中堅）	中級	3～5件	6～10件	約2倍	DCF・比較事例・原価計算の自動化で処理量増加、標準案件の独力処理可能
5-9年（上級）	上級	6～10件	10～15件	約1.5倍～2倍	複雑案件にも対応、AI結果の精査・補正・報告書作成に注力可能
10年以上（熟練）	熟練	10件以上	15～20件以上	約1.5倍	大型案件・投資案件・公共事業も効率的に処理。AIを最大限活用し専門性発揮

新人～上級者の処理件数差
- AI未導入では経験年数に応じて処理件数が倍々で増加
- AI導入後は全体的に処理件数が2倍前後に伸び、経験差は残るが処理能力が大幅向上
処理効率向上のポイント
- 新人でも定型作業はAI任せで2～4件処理可能
- 上級者・熟練者は複雑案件にも短時間で対応可能
専門性の向上
- AIが計算・整理・類似事例抽出を代替することで、経験者は判断・補正・報告書作成・交渉といった高度業務に集中
- AI活用前より、処理量だけでなく専門性も向上する構造
教育・育成への応用
- 新人教育では、まずAI操作・結果チェックに慣れさせる
- 中堅以降はAI結果をどう評価・補正するかが中心となり、経験と判断力を効率的に伸ばせる

💡 まとめ