案件タイプ別・経験年数別・AI活用後の1日処理件数予測表を作成します。
これにより、売買・相続・公共事業など、案件タイプごとに処理件数がどの程度変わるかが具体的に分かります。

不動産鑑定士：案件タイプ別 × 経験年数別 × AI活用後 1日処理件数予測

案件タイプ	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
売買案件	0-1年（新人）	初級	1件	2～3件	2～3倍	定型計算・資料整理はAI任せ、現場判断は指導下
	2-4年（中堅）	中級	3件	6～8件	約2倍	DCF・比較事例をAIで自動化、標準案件独力対応
	5-9年（上級）	上級	6件	10～12件	約2倍	複雑案件もAIで効率化、判断・補正・報告書に集中
	10年以上（熟練）	熟練	10件	15～18件	約1.5倍	大型案件・投資案件も効率的に処理
相続・贈与案件	0-1年	初級	1件	2件	2倍	権利整理や補正計算はAI補助、複雑案件は指導下
	2-4年	中級	2～3件	4～6件	2倍	標準案件は独力処理、AIで資料整理効率化
	5-9年	上級	4件	8～10件	約2倍	複雑権利案件にも対応可能、報告書作成は精度向上
	10年以上	熟練	6件	12～15件	約2倍	複雑案件・税務対応案件も短時間で処理
公共事業案件	0-1年	初級	1件	1.5～2件	約1.5～2倍	原価法計算・資料整理はAI補助、現場確認は人間が担当
	2-4年	中級	2件	3～4件	約2倍	標準案件の効率化、計算補助で時間短縮
	5-9年	上級	3～4件	5～6件	約1.5～2倍	複雑用地取得案件もAI補助で効率的に処理
	10年以上	熟練	5件	8～10件	約1.5～2倍	大型公共事業案件もAI活用で短時間処理可能

案件タイプ別の差
- 売買案件・投資物件は計算・資料整理のAI自動化効果が大きく、処理件数が大幅に増加。
- 相続・贈与案件は権利関係や補正が複雑なため、中堅以上で効率向上が顕著。
- 公共事業案件は現地確認や原価補正の判断が必要で、新人では処理件数向上の効果はやや控えめ。
経験年数との相乗効果
- 新人でもAI活用により最低限の処理件数は確保可能。
- 中堅～上級者はAI＋経験知識で複雑案件を効率的に処理。
- 熟練者は大型案件・複雑案件も短時間で処理できるため、専門性と処理量の両立が可能。
効率向上の傾向
- AI導入前後で、平均2倍前後の処理効率向上が見込める。
- 処理時間短縮により、鑑定士は判断・補正・報告書作成・交渉に集中できる。

💡 まとめ