論文の概要: Generative AI Use Cases In Real Estate Marketing: Adoption and Constraints in Germany
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12684v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 10:30:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.717184
- Title: Generative AI Use Cases In Real Estate Marketing: Adoption and Constraints in Germany
- Title（参考訳）: 不動産マーケティングにおけるジェネレーティブAIユースケース - ドイツにおける採用と制約
- Abstract要約: 我々は,11回の半構造化インタビューによるドイツにおける実証的研究から得られた知見を報告する。
GenAIはすでにさまざまな活動で利用されており、マーケティングコミュニケーションが最も顕著である。
この研究は、既存のユースケースと潜在的ユースケースの接地マップに寄与し、導入に関する暫定的な実践的意味を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.662993987530914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI) is changing how work is organized and performed. Real estate marketing is a prime example of this, yet evidence of GenAI in real estate agents' day-to-day practice remains scarce. In this work, we report on our insights from a German-based empirical study with eleven semi-structured interviews. GenAI is already utilized across different activities, with marketing communication being the most prominent. Concrete use cases are emergent and unevenly adopted, with writing exposé texts being the only widely established one. Interaction is predominantly human-in-the-loop: GenAI drafts, structures, and retrieves, while real estate agents curate, verify, and decide. Constraints stem less from model capability than from integration with listings and documents, data availability, and compliance in sensitive tasks. The study contributes a grounded map of existing and potential use cases and identifies tentative practical implications for adoption.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)は、作業の組織化と実行方法を変えつつある。
不動産マーケティングはその代表例だが、不動産業者の日々の実践におけるGenAIの証拠は乏しい。
本研究は,11回の半構造化インタビューによるドイツにおける実証的研究から得られた知見を報告する。
GenAIはすでにさまざまな活動で利用されており、マーケティングコミュニケーションが最も顕著である。
具体的なユースケースは創発的であり、不均一に採用されている。
GenAIのドラフト、構造、検索、不動産業者のキュレーション、検証、決定などだ。
制約は、リストやドキュメントとの統合、データ可用性、センシティブなタスクのコンプライアンスなどよりも、モデル能力に起因しています。
この研究は、既存のユースケースと潜在的ユースケースの接地マップに寄与し、導入に関する暫定的な実践的意味を識別する。
関連論文リスト
- Quick Build, Careful Check? Generative AI Use in Hackathons [83.0493885475068]
中央ヨーロッパにおけるAIをテーマとしたハッカソンの参加者を対象とした探索的なインタビュー研究を報告する。
参加者はコーディング以外の目的でGenAIを使用して,馴染みのないトピックの学習やブレインストーミング,ドキュメントの作成などを行いました。
また、すべての参加者が、使用前にGenAI出力をチェックするという書面のないプラクティスに集約されていることもわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-31T08:59:18Z) - Characterizing initial human-AI proof formalization workflows [66.06866890889131]
AIシステムのコード生成能力の進歩と、証明を形式化し、検証する人々の能力を変えるための高度な数学的推論の約束への関与。
我々は、AIが人々のフォーマル化に与える影響について、混合メソッド分析を行う。
質的な調査では、人々の好みは多様であるが、形式化におけるAI支援に対する一般的な欲求が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T22:58:19Z) - Impacts of Generative AI on Agile Teams' Productivity: A Multi-Case Longitudinal Study [5.9568322124195845]
生成人工知能(GenAI)ツールは、ソフトウェア工学におけるパラダイムシフトを表している。
この研究は、GenAIがアジャイルチームに与える影響の経年的評価を提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-14T13:26:16Z) - Between Policy and Practice: GenAI Adoption in Agile Software Development Teams [3.4768202202649783]
生成AI(GenAI)ツールは、さまざまなソフトウェアエンジニアリング活動を再編成し始めている。
本研究では,アジャイル実践者が現実の組織的コンテキストにおいてGenAIツールをどのように採用するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-11T20:04:56Z) - Alita-G: Self-Evolving Generative Agent for Agent Generation [54.49365835457433]
汎用エージェントをドメインエキスパートに変換するフレームワークであるALITA-Gを提案する。
このフレームワークでは、ジェネラリストエージェントが対象ドメインタスクのキュレートされたスイートを実行する。
計算コストを削減しながら、大きな利益を得ることができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-27T17:59:14Z) - Generative AI and the future of scientometrics: current topics and future questions [0.1638581561083717]
本研究の目的は, サイエントメトリックスにおけるGenAIの利用を概観し, この分野への広範な影響について議論することである。
我々は、分布言語学に根ざしたGenAIの生成的・確率的性質について紹介する。
我々は、GenAIがいかに人間の「放火」を模倣できるかという議論と、これを関連づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-01T14:22:16Z) - Agentic Knowledgeable Self-awareness [79.25908923383776]
KnowSelfはデータ中心のアプローチで、人間のような知識のある自己認識を持つエージェントを応用する。
我々の実験により、KnowSelfは、外部知識を最小限に使用して、様々なタスクやモデルにおいて、様々な強力なベースラインを達成できることが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-04T16:03:38Z) - Are Large Language Models Ready for Business Integration? A Study on Generative AI Adoption [0.6144680854063939]
本研究では,Google Geminiのような他の大規模言語モデル(LLM)のビジネスアプリケーションへの適用性について検討する。
ディズニーランドの異なる支店からの42,654件のレビューデータセットが採用された。
その結果、75%の成功率、25%のエラー、モデル自己参照の事例など、反応のスペクトルが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-28T21:01:22Z) - Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning [50.47568731994238]
人工知能(AI)エージェント作成の鍵となる方法は強化学習(RL)である
本稿では,構造化推論をAIエージェントのポリシーに統合し,学習するための一般的なフレームワークモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:57:57Z) - Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility [97.01430011496576]
対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T00:06:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。