ランディックス 調査記録（前半）
れもん(t_zuck911)です。
私は以前、2981 ランディックスの株を保有していました。
その際に色々と調べた内容が手元にあるのでブログに残しておきます。
なお、保有していたのは半年ほど前のため、今は異なる内容もあるかもしれませんのでご了承ください。
（ちなみに、購入後に含み損になり、結局は損切りして-158,700円を計上しております。良い会社だと思うのですが、私の購入するタイミングがダメでした...）
企業紹介
簡単にランディックスの紹介をしておきます。
同社は富裕層に特化した不動産ビジネスを行っており、sumuzuというポータルサイトを運営しています。
sumuzuは無料で土地を探したり、地価を調べたり、建築家とのマッチングをコンペ形式で利用できたりと、一貫して家づくりをサポートしてくれるツールです。
また、富裕層（世帯年収1000万円）の顧客データを蓄積しており、そのデータを用いて効率的に営業を行うことを強みとしています。
富裕層が再度土地を購入するリピート成約や、口コミで紹介された知り合い（富裕層の知り合いも富裕層なのでしょう）成約するなどのルートが多いため、土地の平均保有期間が短いことも特徴の一つです。
決算は四半期ごとに同社の岡田社長がホームページの動画で説明されていますので、そちらもおすすめです。
調査内容
調査は主にIRへの問い合わせを活用したので、その内容と所感を載せていきます。
（迅速、丁寧な回答をいただきまして、非常に感謝しております）
Q. 富裕層のストックデータの収集方法は？
A. sumuzu、LINE等インターネットから流入、物件等の問い合わせをした顧客
所感
つまり何らかの接点があった人々が対象です。
社内で蓄積していくため強みとなるのですね。
一方で、自社管理だとストックデータの管理（アップデート等）が気になります。
時間が経てば環境も変わるので古いデータほど正確性は落ちていく（例えば引っ越して既に同社の営業エリアに住んでいない）ので、時間が経てば経つほど、データが増えれば増えるほど、それらがノイズとなり、結果的に使いにくいデータベースになることが予想されます。
Q. ストックデータについて情報のアップデートはしているか？
A. 営業担当がついている場合は随時顧客データの更新を行っている。連絡や営業状態のアップデートは社内で一元管理している。IT人員、営業人員も併せて増員しており、管理能力も併せて強化している。
所感
ここは正直、気になります。
データが増えるほど手間も増えますし、連絡がどのくらいつながるのかも疑問です。
Q. ストックデータはAIや機械学習の手法で活用しているのか？ もしくは、担当者の経験を頼りにした活用になっているのか？
A. 現段階では顧客への販売活動は営業担当者の経験、判断によるところが大きい。将来的には、AIや機械学習技術で顧客データを解析してより精度の高い販売活動の展開も想定している。
所感
ストックデータが膨大になると担当者の経験だけでは対応しきれない（そもそも担当者が退職したら誰も対応できない）ので、ここはデータサイエンスの知見を活用すべきと思います。
IR資料にもデータビジネスという言葉が載っているので、同社も意識していると思いますが。
大学との共同研究などを活用しながらうまく進めてほしいと思いました。
続きます。
