不動産調査
No.408（2018/2/1）

RICS−JREI−ARES 共催セミナー

AI（人工知能）とビッグデータ―不動産取引・開発・投資への活用可能性―

第 1 部 ● 講演

Here come the machines.. Can Robots read maps ?
……………………………………………………………………………………… 2
Google 地理空間テクノジスト

エド・パーソンズ 氏

第 2 部 ● 講演

今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響………………………………………………………………………………………17
電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻 教授
人工知能先端研究センター長

栗原 聡 氏不動産調査 2018

No.408RICS － JREI － ARES 共催セミナー

AI（人工知能）とビッグデータ―不動産取引・開発・投資への活用可能性―
第 1 部•講演

Here come the machines..
Can Robots read maps ?
プロフィール

Google 地理空間テクノジスト

エド・パーソンズ 氏

ご紹介ありがとうございます。皆さま方、きょうはお2してくれると思います。

越しいただき、ありがとうございます。ここに来られて

過去を 20 年、30 年、50 年、100 年前まで遡って振とてもうれしいです。まず、お詫び申し上げます。発表

り返ってみると、テクノロジー、たとえば、エンジニア

を日本語でできず、申し訳ございません。プレゼンがでリング、サイエンスによって、われわれの生活はあらゆ

きるほど、日本語がうまくありません。駅でチケットをる面でよくなっています。寿命も延びて、世界中いろい

買うのがやっとの日本語ですので、通訳できるようにろなところを旅することもできて、経済的にもよくなっ

ゆっくりした英語でプレゼンをさせていただきます。あてきているわけです。あらゆるテクノロジストと同じよ

らかじめご了承ください。

うに、テクノロジーは基本的なところでみんなの生活を

きょうの私の発表内容ですが、テクノロジーが変わっよくすると、私は信じています。グーグルは世界中で使てきていること、そして多くの業界にその影響を与えて用されています。ということで、世界の人々の生活をよいるという話をしたいと思います。テクノロジーと地理

くしたいのです。

が重なっている領域における変化の話をしたいと思いま

もう 1 つ自己紹介をすると、私は地理学者で地理のす。これは皆さま方の業界にも、影響があるかもしれま

専門家です。グーグルのほとんどの社員は、コンピュー

せん。

タサイエンティストですが、私の専門は地理学です。地

自己紹介からまず始めたいと思うのですが、私は何よ

理学者は、たとえば飛行機に乗ったとき窓の外の世界をりもテクノロジストです。テクノロジスト、技術専門家

見て、どうして世界はこの形なのかを不思議に思うのでですので、世界を見るときテクノロジーの観点から見ます。どうしてここに湖があるのか、どうしてここに山がす。テクノロジーが、どのようにわれわれの生活をよくあるのか、どうして都市はこういう形をしているのか、していけるかという観点で見ます。私は楽観主義者でもどうしてほかの都市と違うのか、色々考えて、そういうあり、テクノロジーは長期的にはわれわれの生活をよくことを研究しています。

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グーグルに、なぜ地理学者がいるのかという話をしたを次にお話しします。グーグルの使命は、世界中の情報

いと思います。まず最初に、そもそもなぜ地理を勉強しを整理して、人々がアクセスして使えるようにすること始めたのか。これは英国の通常の測量地図です。私はで、地理の情報を整理する原理にしたいのです。オンラ

グーグルにくる前に、陸地測量局で働いていました。こインの情報を集めて整理して、役に立つ情報という形でれはウェールズという地域なのですが、なだらかな丘陵

ユーザーに提供することが、使命だからです。

がたくさんあります。日本とは、かなり違います。地図

なぜこれができるかというと、このおかげです。これの真ん中に青い線で表示されているように、川が流れては地理学の第一法則です。アメリカの学者で Waldo

います。

Tobler という人が 1970 年にこう言いました。「すべて私の地理学者としてのキャリアは、川での経験から始はほかのすべてのものに関連しているが、遠いものに比まります。腰まで浸かって、川の流速を測定していまし

べて、近いものほど密接に関連している」と。これは自た。それらの測定値をコンピュータプログラムに入力す明だと思うかもしれません。こういう基本法則は非常にるのに、ベーシック言語とアップルⅡのコンピュータを明白なものですが、強力な内容を含んでいます。

使っていました。私はそれくらい古い世代の人間です。

なにを意味するかというと、自分の近くで起こっていそしてそれが好きになったのです。そして、世界はなぜることの方が、遠くで起こっていることよりも、私にはこういう形なのかが気になりました。どうして川の流意味があるということです。人がそれを情報整理に使う

速、流量が地形に影響を与えているのか非常に興味をためには、どこに自分がいて、どこにほかのものがある

持っていました。

のかを把握する必要があります。非常にシンプルなこと

地理学者がこういう地図を見ると、湖が向こう 2 万です。

年間この地形に影響を与えていくことが分かるのです。

グーグルは、こういうことをいつも利用しています。

どういうプロセスで、水が影響を与えるかも分かるので

たとえばピザをオーダーしたいので、グーグルで検索しす。それをコンピュータに入力し、コンピュータでモデた場合、近隣のピザ店の情報がくるわけです。東京でピリングすることで、私はこの分野を気に入るようになり

ザをオーダーしたいのに、シカゴのピザ店を紹介してもました。

らっても仕方がないのです。もちろんシカゴのほうがグーグルが、どうして地理情報に関心を持っているか

もっとおいしいかもしれませんが、デリバリーができま

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不動産調査 20184

No.408せん。検索するときには、地元の情報を提供してほしい箱です。グーグルの G メールの受信箱の機能を使ってわけです。

います。ほとんどの人と同じように、日中、かなりの時そういう意味で、グーグルはこういう地理情報に関心間を費やして受信箱のメールを開け、1 日の終わりにはを持っているのです。意味があるものは、自分に近いと受け取ったメールすべてを開くようにしています。でもころに関連しているのです。携帯機器を使って情報を検それはとても難しいことです。

索するときに、半分以上の場合は、場所の情報、位置情

そこで、受信箱のメールをゼロにするために、少しず報を検索しています。必ずしも、グーグルマップを使っるをします。特定の場所を指定して、そこに行くまでているということではありません。たとえば、iPhone

メールは非表示にするようにと、下のところに書かれてや Android で検索をするときには、半分の場合、場所います。その場所に行ったときにだけ、メールが届くよの情報を検索しているということが分かっています。まうにします。たとえばメッセージに、仕事場でやらなけ

た、特定の場所に関するアクティビティとか活動についればならないこと、スイスのオフィスに行ったときにやての情報を検索しているのです。

らなければならないことが書かれている場合は、スイス

これはグーグルマップに関していえば明白です。これにいるときにだけ読めるようにしてくれと指定しておきはグーグルマップなのですが、ロンドンの地図です。キます。たとえば、妻から家ですることを指示するメール

ングス・クロスに近いところに、たくさんのオフィスがは、自宅に戻ってから表示されるようにというように、あります。ここではパブを検索しています。イギリス人

整理することができます。これはメールの受信箱に地理は、いつもパブを検索するという習慣があります。私の情報を使って、情報の整理をするという例でした。

場所は真ん中の青い点で、これが関心の場所です。パブということで、グーグルは地理情報に関心を持っていを検索するときは、近いところを探しているわけです。

るのです。このようなトピックについて、これからお話

自分に関係のある情報を表示するために、グーグルは地

ししていこうと思います。ここではっきりさせておきた

理情報を使っています。

いのは、私は ICS の人をたくさん知っていますが、不グーグルで地理情報を使うときに重要なのは、目に見動産業界の専門家ではありません。携帯第一メタトレン

えない形でも地理情報を使うということです。次にそのドや、いろいろな臨場感についてお話ししますが、一般

例を、お話ししたいと思います。これは、メールの受信的な形のテクノロジーの利用に関する話をしたいと思い

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ます。この業界に特化したものではありません。

方が一変しました。ポケットの中にかなりの演算力が備

技術的なインパクトは皆さま方にも影響があります

わっていて、それがネットワークに接続する。そのコネ

し、意味があると思いますので、理解しておいていただ

クションの規模を考えると、本当に想像を超えると思いくことは役に立つと思います。こういうトピックについます。

て、お話ししたいと思います。ほとんどは、もう自明だ

スマホがどうしてスマートであるかというと、鍵は私と思います。つながりがあることが、これで分かると思たちの所在を知っていることです。10 年前の iPhone 公います。

開のときの動画をお見せしたいと思います。そのときにまず、携帯機器が第一であるという話をしたいと思い

スティーブ・ジョブズは、グーグルマップについて言及ます。モバイル機器は、社会としてわれわれの生活の仕しました。スマホの特殊性はそこにあると言ったのです。

方を一変させてくれた技術だと思います。われわれはポケットの中に入れて、いろいろなところに持っていくことができます。それによって、われわれの時間の費やし

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不動産調査 2018

No.408

すばらしいものをお見せしたいと思います。グーグルになりました。現在では、グーグルマップを使えば渋滞マップです。これは iPhone に搭載されているもので、を避けることができるし、世界を別の見方ができるので地図のアプリをヒットさせると出てきます。北米が出てす。スーパーヒーローのようにずっと先まで見渡すこときます。そこでモスコーン・ウェストにいきます。いまができ、ずっと先に渋滞があるからそれを避けようといいる場所にズームインしたいと思います。ここです。こうことができるのです。通常の人間にはできません。自れが、いまわれわれがいる場所です。次にすることは、分の人間としての能力を、どんどん拡大してくれるとい

なにか探します。たとえば、あとでコーヒーを飲みたい

うことです。

ので、スターバックスを探します。スターバックスを検こういうリアルタイムの情報にアクセスできる。これ索すると、たくさんリストが出てきました。これを必要はほかのグーグルマップを使っている人たちから、情報に応じて店舗を選び、見ることもできる。電話してみまを得られるのです。より多くの人がグーグルマップを使しょうか。
「おはようございます。スターバックスです」

えば使うほど、より潤沢な情報が得られるということで「4000 ラテをテイクアウトでお願いします。すいませす。世界でなにが起こっているのかが、よく分かるようん、間違えてかけちゃいました。バイバイ」。

になるからです。こういう地図のアプリでどのようなこ

われわれの業界では、一番偉大だとたたえられている
すばらしいデモンストレーションです。このデモンスト

地図というものは、カスタム化されています。ここにレーションでわくわくするのは、地図が静止的なもの、は、地図によって帰宅できると書いてあります。このア

ただ単に止まっていて見るものから、対話ができるよう

プリが自宅の場所を分かっているので、いろいろな交通

なもの、すなわちその地図に対して質問を投げかけるこ

手段を使っての帰宅を指示してくれます。運行の状況もとができる。その結果に基づいて、行動ができることをリアルタイムで検索できます。きょうは地下鉄が良いと示したのです。ジョブズはスタバを探しただけではなか、きょうの午後は地下鉄で障害があるから、電車のほく、その店舗に電話をすることができたのです。

うが良いということを教えてくれます。自分に個別化し現在ではそういうプロセス、たとえば会話の最初に地6とができるかという単純な例でした。

た情報を提供してくれます。

図を使う、さらに深掘りしていくようなことを進めていすべての地図が異なる形をしています。それは個人のます。グーグルマップは 10 年前に比べて、もっと高度ニーズに合っているからです。私が使っているサービス

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は、自分の情報を把握しているので、やりとりがよりス

皆さんの仕事で、必要な情報が必要なときに、手元にムーズになってきています。たとえば、外食したい場

すぐ出てくることは、すごく重要ですよね。われわれは合、スタバを探すだけではありません。タイ料理やイン

その情報を探すために、多くの時間を無駄にしていま

ド料理のレストランを探すだけではなく、メニューも見す。事前にこういう情報がぱっと出てくることによっることができる。きょうの特別メニューはなにか、そして、無駄を省くことができるわけです。

て口コミも分かります。その地図のアプリの中で予約も次は、より大きなトレンドについて見てみたいと思いできます。対話の中でそういうことができるので、すべます。これはわれわれの産業、マッピングやグーグルだてのプロセスが円滑に進みます。

けではなく、社会全体に変化をもたらしているもの。今

もはやレストランの名前を探してから、イエローペー
ジで電話番号を探して電話をして、4 人の予約ができる

後つくっていかなければならないサービスや製品に影響を与えるものです。

かというのをしなくていいのです。すぐにアプリでできま

そのうちの 1 つ目、これはヨーロッパやアメリカのす。その流れがとてもスムーズになる。それはこれらの方々よりも、皆さまにより関連性が高いものかもしれま

アプリをつくるときに、われわれが求めていることです。

せん。郊外に住むことと比べると、将来、社会はより都一番根本的な変化は、ここにあると思います。常にこ市化が進みます。過去 20 年、30 年を振り返ってみる

ういうデバイスを持って歩いているわけですが、なけれと、テクノロジーはアメリカの西海岸から発生してきまば本当に迷子になってしまうと思います。青い点がスクした。こういう人たちは郊外に住んでいて、公共交通シ

リーンの真ん中にありますが、それが、私がいまいる場

ステムはあまり使わずに車で移動していました。比較的所を示しています。これは GPS、GNSS、Wi-Fi、さま

広い家に住む人たちでした。今後はそうではないと思いざまなトライアンギュレーションメソッド、どういう手ます。将来多くの方々は都市に住む、東京、香港、上海

法であれ、この青い点が、いま私のいる場所を教えてくなど、より密度の高い都市に住んで、公共交通システムれるのです。だから、昔迷子になったことはあります

を使わなければ移動できない。また、歩いて移動する、が、もう迷子になることはないのです。携帯をオフにし自転車で移動することの重要性も高まるでしょう。

てしまうと、なるかもしれませんけれども、われわれのマッピングの技術ですが、これは衛星のナビゲーショ

ポケットに入れているこのデバイスによって、もう迷子

ンからきているのですが。将来的にはビルの出入りや、になることはないというのは、大きな変化だと思います。

歩くとき、自転車で移動するときに、どこが一番いいの

これから私が一番気に入っている、地図がいかに変かが重要になってきます。3D のデータ構造が、今後よ

わって きた かを 示 す 例をあげ ます。これ は スマ ート

り必要になってくるのです。ユーザーも、いわゆるデジ

ウォッチ、手首に付けているものです。私は、サン・カ

タルネイティブと言われる、デジタルになれている人たンタン駅で歩いているのですが、パリに行く電車の座席ちが増えます。これは世代というだけではなく、期待では 6 号車の 56 番であるという情報が、私にとって重要す。いまの世代はアマゾンやネットフリックスで育ってになるのは、この場所で、そのときだけだと思います。

います。よって、即座に成果を求めています。デリバ

30 分前にまだ地下鉄で移動しているときは、この情報にリーも 1 時間、分単位ではなく、秒で求めてきます。

関心はないわけです。そのときは関連性のない情報です。

数日や数週間では長すぎるのです。次の世代が取引に期

電車に乗ってパリに向かって 30 分ぐらい進んでから待する時間はより短くなるのです。

は、もうその席に座っているので、この情報は重要ではまた、いまはビッグデータの世代になりました。ビッ

ありません。ホームで歩いているときに、まさにその情

グデータは過剰に使われすぎていると思います。われわ

報をほしいと思うわけです。その情報を出してくれと求れは生活するだけで、スマホを使っているだけで、本当める必要はないのです。というのは、マップのアプリがに多くのデータを使っています。公共交通システムを

私の旅行の計画を知っている、いまいる場所も時間も分使っているときも、データでのトランザクションが行わかっているので、それに基づいて必要な情報を必要なとれています。そのデータを活用するときに、ビッグデー

きに、自動的に出してくれるからです。

タが重要になってきます。スマートシティやインテリ

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不動産調査 2018

No.408ジェント・インフラにも関連しています。
インパクトがどういうものになるかは、最近になってるのは、ディスインターミディエーションです。ディス

ようやく分かり始めたばかりです。ソフトの開発者の観インターミディエーションは、仲介機能もしくは、ある点から考えると、ソフトウェア・プラットフォームへのタスクを行うのに必要なステップが排除される、すなわ

関心が高いということになります。電車のホームではな

ち付加価値を提供しない仲介機能が排除される、中抜き

く。 プ ラ ッ ト フ ォームがあれば、ウェブやモバ イ ル

です。

フォールのアプリのデベロッパーが、本当に短い時間でこれが顕著なのが旅行代理店です。最近、どこかに旅

アプリを開発することができ、既存の機能に加えること

行に行くときに、わざわざ旅行代理店まで行ったことはができます。

ありますか。いまは、旅行代理店にそういうことをやっ

たとえば、私のアプリにマップを加えたかったら、いてもらう必要がないのです。ネットを使えば、航空会社

まはソフトの開発キットがあるので、簡単に iPhone でやホテルに直接予約をすることができるようになったのも Android のプラットフォームでもできます。20 年前で、旅行代理店の価値がどんどん低くなっているのです。

は、それをすべて自分でつくらなければいけなかったの

こういうことが、いろいろな産業やいろいろなプロセです。マップのデータをどこからか探してきて、ウェブ

スについて発生しています。価値を加えることができな

サーバーを探して、ボトムアップですべて自分でやらな

ければ、そのプロセスにあなたの価値がなくなってしま

ければいけなかったのですが、いまはより簡単になりまうということです。

した。参入障壁もより低くなっています。
Uber は、タクシーのシェアや食べ物のデリバリーなどの機能をどんどんつくっているのですが、マップの部
分はつくらなくてもいいのです。地図の部分はすでに存在しているので、それをそのまま活用できます。

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また、最大のトレンド、われわれがもっとも恐れていJapan Real Estate InstituteHere come the machines.. Can Robots read maps ?

より大きなトレンドは、またのちほど次のスピーカーの 方 々 か ら 説 明 が あ る と 思 い ま す が、 人 工 知 能、になっている、私が、私の地図の真ん中なのだ。そこ
で、私の地図は比較的小さいものになるのです。

Artificial Intelligence、AI です。これはインターネッ

またわれわれは多くの時間を、屋内で費やしていま

トと同じように、われわれに大きな影響を与えると思いす。地図、マッピングの技術は、都市や自然の中を歩くます。のちほどもう少し詳しく説明いたしますが、コン目的でつくられていますが、空港や電車の駅、ここからピュータが社会に、われわれの仕事にどういう影響を与エレベーターやトイレまでどのように行ったらよいのかえるのか、この AI から大きなインパクトが発生するとという観点のほうが、われわれの関心は高いのです。

思います。

ただ技術という観点からは、まだうまくできておらもう 1 つトレンドとして、このアイデアをご紹介しず、課題です。建物の中をいかにマッピングするか、どたいと思います。これは「馬なしの馬車」という考え方

ういう技術が必要か、どういうポリシーが必要か。ビルです。これは、残念ながら英国で発生したものです。

のような屋内は、プライベートなスペースです。屋外は19 世紀の初め、自動車が増え始めたときに、英国の議

公共の場になるので、それをマッピングするのに許可は会がある法律をつくりました。この法律は、車の前に赤必要ないのですが、建物の中のマッピングをするためにい旗を持った人が車の前を歩かなければならないというは誰の許可を取ればよいか、大きな課題です。

ものです。

使うことができるかもしれないテクノロジー、これは当時のロンドンでのスピード制限が、時速 5 キロ。

屋内のマッピング、しかもスケーラブルな形でできるもいまもロンドンでは、時速 5 キロぐらいでしか車を運のは、われわれが常に持ち歩いているこういうデバイス

転することができないかもしれませんが。赤い旗を持っを使うことができます。これは SLAM という、同時位た人が車の前にいて、車があまり速くいかないようにし

置確認およびマッピングというものです。これがどういていたのです。せっかく自動車があったのですが、馬車うものかを、説明するビデオをお見せしたいと思いまのように使わせようとしていたのです。

す。この映像ではプロトタイプの携帯を持っています。

変化を阻止し、イノベーションが進むというプロセスを

これがストレージルームなのですが、いまなにをしてい阻害していたのです。これは危険な行為です。規則や法るかというと、部屋の 3D モデルをつくろうとしていま律を導入することによって、いわゆる破壊、destruction

す。これをリアルタイムでやっています。これは事後処を阻止しようと、これは危険な動向です。これはいろい理をする必要がないのです。

ろな産業で起こっていることです。基本的には長期的にこの携帯を家の中でまわすことによって、マッピング

見るとこれはうまくいかないのですが、進歩を減速させできるのです。このような感じになります。これとブラる効果はあるのです。

ウザやモバイルデバイスでインタラプトする、対話した

次、「Where of everything すべてのものはどこに」りすることもできるのです。これはサーベイングビジネです。いまの技術で、人やプロセスやアクティビティ、スに影響を与えることになります。建物の中で、実際にこれらはわれわれの周りに常にあるものです。なので、携帯を使って測定することができるのです。かなり正確

世界に対する考えが変わるのです。私は地理学者です

なので、このモデルから実際に距離を測ることもできまが、歴史的に振り返ると、200 年、300 年前は、地図

す。ただこの技術はまだ早い段階のものでしかないのでの中心はエルサレムでした。当時の西洋社会において最すが、今後大きなポテンシャルがあると考えています。

も重要な街がエルサレムだったので、地図の中心はエル

これで屋内のモデリングができるのです。屋内というサレムだったのです。

のは、われわれが多くの時間を費やしている場所です。

われわれはいま地図を常に持ち歩いているので、地図

これは IoT、Internet of Things に関連します。われの中心はわれわれのいる場所です。500 マイル、50 マ

われが使っているデバイスは、ネットにつながっていイルとか 2 マイルここから離れたところに、関心があて、お互いにやりとりをするというものです。われわれ

るわけではなく、われわれの 50 メーター範囲で起こっが指示を出してつながっている場合、もしくはお互いにていることに興味を持っているのです。より自己中心的

センシングして、新しいサービスや製品を提供するもの

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不動産調査 2018

No.408もあります。
たとえば、これは香港の空港なのですが、複雑な環境が浮かんだ人。誰もいませんよね。数人いらっしゃるでです。香港の空港は、このような看板がたくさんありま

しょうか。オーディエンスの中に、何人か地理学者の方

すが、アプリを使うと、ある特定のゲートにどのようにがいらっしゃいますね。

行けばよいかもよく分かるのです。航空会社も私がどこ

ほとんどの人は世界をイメージするときに、ある場にいるかを把握することができるので、少し遅れてもい所、自分たちの経験した場所の写真のようなイメージで

まどこにいるのか、自動的に確認されるので心配しなく捉えています。それがわれわれの世界観です。新しいテてもよいというものです。

クノロジーを利用するときに、なにをしようかという

IoT がいかに使われているかという 1 つの例です。
ここにあるのが、いわゆる温度調整装置です。夜は寒いと、抽象的な地図で示すのではなく、人のイメージに合った写真を見せるということです。

ので、温度設定を 22 度にします。ここにはセンサーがグーグルでは、世界の画像をたくさん収集していまついているので、家に誰も人がいなければ自動的に暖房す。ストリートビューという画像収集テクノロジーでがオフになります。携帯がネットとつながっていて、私す。こういったストリートビュー・カーで、画像を捉えの携帯と自動的にやりとりをしているので、私の携帯がて 3D モデルをつくっていくのです。ストリートビュー

どこにあるのか、すなわち私がどこにいるのかを常に把のテクノロジーの開発は、非常におもしろいものです。

握しています。だからあと 30 分で家に帰ってくること

有機的に、試行錯誤でつくられました。

が分かると、自動的に暖房がオンになります。家から離これは、初めてつくられたストリートビューの画像でれていたり、通常よりも夜帰ってくるのが遅かったり、す。これは、サンフランシスコの下町です。ラリー・ペ

パブに行って一杯飲んできたということであれば、暖房イジというグーグルの創立者が、土曜の午後、退屈してがつく時間が遅れるのです。

いたので、ビデオカメラを車に搭載して撮影したところ非常に単純なデバイス同士の対話によって、5 パーセ
ントぐらいエネルギーコストが節約できます。それをすからスタートしました。画質はよくないですが、そこがスタート地点でした。

べての東京の物件で、スケールアップできたらどうなる専用のテクノロジー、ハードウェアをつくって、ストでしょうか。暖房だけではなく、空調を調節する。自分

リートビューがどんどん発展していきました。このようのいる場所によって、それがオンになったり、オフにな非常にローテクの車を、まずは使っていました。そうなったり、大きな影響があるということです。非常にシいう試行錯誤をとおして、ストリートビューはいまの形

ンプルなテクノロジーなのです。自分の所在を把握してに発展していったのです。

くれていることで、それが可能になっているということなのです。

なぜそうしたかというと、画像というものは非常に強力だからです。2 つの写真をお見せします。1 つはカナ

もう 1 つ所在について、関心深いことがあります。

ダのオタワ、もう 1 つはベルギーのブリュッセルを撮

ほかの人とどのように自分の位置情報を共有するのか、影したものです。この 2 枚の写真をご覧いただいて、自分の環境に関する情報を、どのようにみんなと共有す

ほとんどの人は区別できると思います。どちらがブるのかということです。午後にするのは危険なのです

リュッセルで、どちらがオタワでしょうか。

が、ある実験をしたいと思います。皆さま方、おいしい

また、皆さんに質問をして、手を挙げていただきま

ランチを食べた後なので、目をつぶるのは避けなければす。A がブリュッセルだと思う人は手を挙げて。A がなりません。でも危険を冒して、目をつぶってくださオタワだと思う人。よくできました、正解です。このよい。やっていただきたいのは、ある場所の名前を言いまうな写真を見ただけで、どの街なのか分かると思うのですので、どのようなイメージが浮かぶか少し考えてみてす。そこにある建築物や、道幅、緑地などで分かるわけください。

です。写真は、非常にパワフルです。ある場所について

場所は、パリ。どうでしょうか。では、目を開けてください。皆さまの中で、エッフェル塔が浮かんだ人は手10を挙げてください。ほとんどそうですよね。パリの地図

Japan Real Estate Institute

人に伝えるときに、このような写真のほうが、地図に比べてずっと役に立つ場合があるのです。

Here come the machines.. Can Robots read maps ?

このように非常に複雑な場所にいるとしたら、たとえの没入型の写真を撮ることができます。300 ドルぐら

ばこれは東京駅なのですが。私は外から来たビジターでいで買うことができます。高度なテクノロジーがなくてすので、どこにいるか分からず非常に混乱しますが、こも、こういうオンラインで共有できるような 3D 写真がのような写真を見れば安心できます。複雑なスペースの撮れます。

中で、いろいろなところを行き来することができるのでロンドンのショップです。グーグルマップで、このよす。こういった写真を捉えるテクノロジーも、高度化しうな写真を安いハードウェアで収集して、アップロード

ました。これはリコーのカメラで日本製です。360 度することができるのです。場所に関する高度な情報を、

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11不動産調査 2018

No.408

人々の間でやりとりすることができるのです。臨場感がタでトレーニングすることなのです。考えて、違いにつある写真、イメージを提供することができるのです。地

いて区別することを学ばせる、それが機械学習です。わ

図を提供するよりも、ずっとパワフルです。

れわれが地理学の分野で、機械学習に使う画像はこのよ

機械学習、人工知能について話をせよというご指示で12

うなものです。

したので、お話ししたいと思います。技術的、専門的な

これは、私が住んでいるところ、ロンドンのサウスウ

ことはお話ししません。非常に大枠の話です。より技術エスト地区の空中写真ですが、コンピュータをトレーニ的な話は栗原先生にお任せしたいと思います。

ングして、この場合は、建物を抽出するようにさせま

私からの話ですが、機械を訓練して人と同じように学す。まず、建物がどのようなものかを認識させます。相習させようとしているということです。人というのは、対的に、構造化されている物体です。樹木や植生とは違経験を蓄積することによって、知識、情報を収集するこう、あるいは、フィールドなどとは違うものだということによって学びます。たとえば、リンゴとオレンジの写とを、まず学ばせます。何百万枚もの画像を学習させて真が見えます。われわれが初めてリンゴとオレンジの違認識力を高めます。

いを学んだのはいつだったか、おそらく覚えていないと

もう 1 つなにをするかというと、コンピュータにこ思います。子供のころ、たくさんの果物をそれまでに見ういうデータを見せます。これは、携帯電話からのデーていて、親がある時点で、これがリンゴでこれがオレン

タをフィードするものです。匿名の形で携帯をトラッキジだということを教えてくれたのだと思います。

ングすることができます。どこで人は時間を費やしてい機械に対して、同じ学習をさせます。たくさんのオレ

るのかをトラッキングできます。これはヒートマップなンジとリンゴの写真を見せます。そのうちに、色や質感のですが、私が住んでいる街での、私の動きを示していの違いなどを識別できるようになります。サイズなどがます。かなり集中しているのは、メインストリートや、違う果物であるという認識をするわけです。そして、時下のほうの赤い部分は私が住んでいるところですから、間の経過と共に違う特性として捉えます。最終的には、

ほとんどの時間をそこで費やしているのが分かります。

赤色がリンゴでオレンジ色がオレンジだと分かるのです。

携帯電話を使っているすべての人たちが、匿名でこの機械学習というのは、コンピュータをたくさんのデー

ような情報を収集できれば、非常に興味深いことになりJapan Real Estate InstituteHere come the machines.. Can Robots read maps ?

ます。これらを共有することができれば、グーグルマッ

将来これが自動運転車として、より広く活用できるようプというものが構成できるわけです。グーグルマップにデータを蓄積しています。

は、このような機械学習の成果物なのです。そういう機機械学習でいま注目されているのは、ソフトではな

械が、建物の輪郭を分かるようにしています。地図作製

く、ハードウェアの開発部門です。これはいわゆるテン

者がデジタル化しなくても、分かるわけです。

サー・プロセッシング・ユニットと呼ばれているもので人々が、どのぐらいそれを使っているのかが分かります。これはグラフィックス運用のチップです。もともとす。黄色いビルは、バーやレストランなど、人が集まる

コンピュータゲームで開発されてきたものなのですが、ような場所を示しています。携帯電話からの情報を抽出

これは大量のトレーニングデータを処理するのが得意な

し て、 こ の よ う な マ ッ プ が で き ま す。 こ れ は、 コ ン

もので、機械学習で使われているような処理をしている

ピュータ版の地図作成です。この地図の作成には、人はのです。こういうテンサーフローというソフトウェアが全く介入していません。この地図は、純粋に機械学習であります。こういうソフトを使えば、専門家でなくてもつくったものなのです。

すべての人たちが、機械学習を実験することができま

機械学習には、もう 1 つの利用方法があります。たとえば、このようなウエイモという自動運転車にも使わす。以前はできなかったスケールで、こういう機械学習ができるのです。

れています。これは、地理的な問題ではありません。ナ

ある例をお話ししたいと思います。これはプロジェク

ビゲーションでは地理を使いますが。この車自体が、機トサンルーフというグーグルでやったプロジェクトの例

械学習をしているのです。車の中のシステムが、たとえです。これがどういうものかというと、ソーラーパネル

ば自転車に乗っている人がどのような挙動をするのか、を使った、いわゆるソーラーエネルギーのポテンシャル

どのような交通の挙動があるのかを学習させます。人がが、どのぐらいあるのかを理解するものです。航空写真

運転するときに学ぶような経路をたどるのです。

をたくさん撮って、3D モデリングを行います。

私が数カ月前に行ったときに、パロアルトを写した写

まず、屋根がどこにあるのかを理解する必要がありま真なのですが、こういう車がしょっちゅう運転されていす。太陽に対してどういう角度かも把握しなければいけて、知識ベースを構築してトレーニングされています。

ない。近くに木の陰があるのか、日当たりが時間と共に一般財団法人 日本不動産研究所

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不動産調査 2018

No.408

どのぐらい変わっていくのか、たくさんのビッグデータ

始めの段階では、技術への期待は低いわけです。ただです。計算そのものは比較的簡単なのですが、何度も何

どんどんその技術が進んでいくと共に、なんでも解決で度も大きなデータセットに対して実施しなければならな

きると高い期待を持つようになりますが、ピークのあといのです。

期待感ががたっと落ちます。この技術は思ったほどよく個々の顧客に、これで何ができるようになるのか。たとえば自分の家の住所を入れ、その場所で屋根の上にシャルが分かってくると。

ソーラーパネルをつけたら、1 年間でだいたいどのくら

ガートナーのカーブのこのあたり、1 年ぐらい前、2い費用を減らすことができるかが分かるようにしたいわ

つの技術が、いわゆる底を脱し始めています。1 つが仮けです。すばらしいことですが、機械学習をすることに想現実、もう 1 つが拡張現実です。この 1 年間いろい

よって、1 つの家だけではなく、米国のすべての家でそろなところで、ニュースでも取り上げられています。これができるようにしているわけです。

のような拡張現実、仮想現実には、多くの人がいま投資

これは、データのプロセッシング、計算ということ14なかったと。しかし、そのあと本当のその技術のポテンしているところです。

で、すごいことです。誰でもやることができる、これは仮想現実に関しては、このようなグーグルで人工的な機械学習があって初めてできることです。これを人がや

環境をつくりだすものです。これはグーグルアースでらなければいけなかったら、規模が大きすぎてできませやったもので、まさに新しい環境で、まるで飛んでいるん。その規模は想像を絶するものになってしまうわけです。

ような体験をすることができるものです。ただまだお金

われわれの周りの世界、不動産もしくは地理空間といもかかります。技術としては、まだとても高価なものです。

う観点から、どのような形で情報が爆発するのか、これより安い代替策もあります。これはグーグル・エクス

はガートナー・ハイプ・カーブといわれるもので、以前

ペディションズというものです。子供たちに、ある意味ご覧になったかもしれません。技術が時間と共にどのよ

遠足に行っているような体験をしてもらっています。こうに発展していくかを示しています。時間と共に、そのの段ボールでつくったビューワーの中には携帯が入って技術がどのように変化していくかというわれわれの期待いるのですが、たとえばアマゾンの熱帯雨林だったり、も示しています。

パリだったり、東京を訪問している体験をしているわけJapan Real Estate InstituteHere come the machines.. Can Robots read maps ?

です。同じ環境を、クラスとしてみんなで一緒にいま探ロボットとしてそのような人工的な道路があることを把検している、本当にすばらしいシンプルな仮想現実の体握すれば、それに合わせて走ることができるわけです。

験です。もちろん先生が指導して、この簡単なテクノロ

これらのアプリは、あくまでも実験レベルのものでし

ジーを使っているのです。体験を共有するというのは、かありません。テクノロジーそのものも新しいもので感情にも訴えるような形で場所を理解することができるす。ただ大きなポテンシャルがあると思います。特に皆わけです。

さんの産業においては、これらの技術はメインストリー

もっとポテンシャルが大きいのは、拡張現実です。わムの技術であり、マスマーケットを念頭においているもれわれが、毎日のように目にしている現実の世界に関連のです。皆さんの日常的な仕事に加えて使うことができする情報を加えてあげるというものです。グーグルグラ

るようなものかもしれません。

スというのですが、5 年ほど前に出てきましたよね。5

最後にまとめたいと思います。大きなトレンドが、わ

年ほど早すぎたのかもしれません。グーグルグラスは拡

れわれや、社会に影響を与えるようなものがいろいろ出張現実のものです。デバイスがあまりよいものではなてくるというお話をしましたが、そこで私が一番注意しかったのかもしれません。スマホがそのツールとなってなければいけないと思うのは、ここに書かれている「馬いる。われわれが目にする現実の世界に対して、追加的なしの馬車」です。このイノベーションを止める、プロ

な情報を加えてあげるということが、いまなされている

セスを止める、われわれのいまのやり方を変えるようなわけです。

もの、破壊するようなもの、それを止めようとする。技

その 1 例がここにあります。これは拡張現実、もし術というものは、常に水銀のように下のほうに流れていくは混合現実というのでしょうか、複合現実というもの

るわけです。どういう方向に流れていくか分かりませんです。これはタブレットで、テーブルの上に花瓶があが、常に流れていくわけです。技術の変化というのは、る、これが現実の世界なのです。その上に人工的に加え

まさにそういうものです。技術は変化していく。技術のられたのがこの飛行機で、花瓶の周りを飛んでいるわけ

変化を止めようとしては駄目なのです。それをまわってです。スマホやタブレットで動いているこのプログラム

流れていくわけですので、赤い旗を持つような人が出ては、このシーンに花瓶があることを認識して、その花瓶

きてはいけないわけです。

の周りを飛行機が飛ぶことができるように見せているわ
けです。
これは機械学習を使って、写真の中に花瓶があると、花瓶は立体的なものと認識して、それに基づいてこの情報を加えているわけです。なので、このデバイスを持ってある部屋に入って、その中に家具があったり電飾があったり、いろいろあるかもしれません。建物の図面などをオーバーレイすることができるものです。われわれもアップルもこの数カ月、ソフトウェアツールキットを出しておりますので、このようなアプリを簡単につくる
ことができるようになっています。
最後に、ちょっとしたビデオをお見せしたいと思います。シンプルな形で、この能力を示しています。われわれが目にするこの現実の世界に、人工的なコンテンツを加えています。これは電車で、ロボットがあって、このモバイルデバイスを使って、電車の線路を描いています。
実際に床に描き込んでいるわけではなく、あくまでも人
工的に山や木など、いろいろと加えることができます。

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不動産調査 2018

No.408

申し訳ないことに、私は名刺を持ってきませんでし

検索していただくと私の連絡先はすぐに出てきますのた。日本で名刺を持っていないというのは、本当にいけで、いつでも連絡をください。どうもありがとうございないことです。心からお詫びを申し上げたいと思いまました。

す。ただ皆さん、サーチエンジンを使って、私の名前で※本稿は、平成 29 年 9 月 21 日に開催された「RICS － JREI － ARES 共催セミナー」の内容をもとにとりまとめたものです。

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Japan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

RICS － JREI － ARES 共催セミナー

AI（人工知能）とビッグデータ―不動産取引・開発・投資への活用可能性―
第 2 部•講演

今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響
プロフィール
電気通信大学大学院情報理工学研究科 情報学専攻 教授
人工知能先端研究センター長
くり

はら

栗原

さとし

聡氏

こんにちは。栗原と申します。このような大勢の方々なところで、人工知能の研究開発拠点ができておりますの前で緊張しているのですが、また普段と異なる会場のが、その第一弾であったドワンゴ人工知能研究所の客員

雰囲気も感じます。今回は不動産関係ということで、一研究員をやらせていただいております。そして、去年に見、人工知能と不動産は関係ないようにも思えますが、なりますが、私が在席する電通大にも人工知能先端研究

実は先ほどのパーソンズ先生のお話にもありましたよう

センターが設立されまして、そのセンター長なども拝命に、かなり密接な関係があります。今日はいろいろな話

しております。

題を持ってまいりましたので、不動産に特化するという

いまや、ビッグデータよりも人工知能という単語の方より、より人工知能全般についてお話させていただこう

が新聞や雑誌に登場する数が多くなっており、毎日新聞と思います。

に何かしら人工知能に関するニュースが掲載されておりここ数年の人工知能への高い注目を背景として、皆さんも人工知能技術への期待があるわけで、今日の講演ますね。日経新聞などは、「人工知能」と書いてあれば売れるという話を聞いたことがあります。

で、頭の中でなにかしらの化学反応が起き、もやもやし

今回の人工知能ブームは実は 3 回目でして、3 回目とて帰っていただけるならば、僕も話した甲斐があるかな

いうことは、1 回目と 2 回目があったわけです。1 回目、と思っているところです。よろしくお願いいたします。

2 回目はどうなったのかというと、ブームが終わり、俗

簡単に自己紹介をします。いろいろな職場を渡り歩いに言う冬の時代に入り、失敗したといわれています。

ておりまして、大学を出たあとは NTT 基礎研究所に入

1 回目のブームは、1960 年代ぐらいだったと思うの所し、ずっと東京だったのですが、なぜか 10 年間ほどですが、その時にニューラルネットワークという技術が大阪大学に在席し、5 年前から調布にある電通大に着任

発明されました。現在の人工知能ブームの中心は、深層して東京に戻って来た次第です。また、ここ数年で、産学習、いわゆるディープラーニングです。しかし、その総研 AI センターや理研 AIP など、産官学のいろいろ

正体はニューラルネットワークなのです。

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不動産調査 2018

No.408

人工知能技術には多くのタイプがあり、その中の一つがニューラルネットワークです。我々の脳の構造を真似

8 倍、8 倍が 16 倍と、みるみる増えていきます。

たアーキテクチャということもあり、当時すごく期待さ

こういう変化の仕方を指数関数的変化というのです

れたのです。まさに、1960 年代のニューラルネット

が、今から 10 年、20 年前までは、まだ急激な変化にワークがブームの時の新聞の見出しが、現在のブームでなる以前の状況、つまりは線形的な変化の期間だったのの見出しとほとんど同じだったことは驚きです。例えです。線形的な変化ですから、去年 100 だけ増えたのば、人工知能が人を越えるとか、職業を奪われるとか、で、今年も 100 くらい増えるのかな、と予測できたの全く同じ見出しが踊ってました。

です。ところが、現在は、ちょうど急激な変化となり始では、今回のブームは第 1 回目となにが違うのでめる辺りに来ているのではないかと言われているのでしょうか。実はちょっと違うなと思っているところがあす。この段階に来ると、たとえば 5 年でこれだけ増えります。それについては、講演の中でも触れていきたい

たから、来年も同じだけ増えるかな、などと思うことにと思います。

はならないわけです。我々にとっては、線型変化のほう

これは豆知識ですが、人工知能、すなわち AI というが分かりやすいということもあって、指数関数的な変化単語ですが、もちろん、Artificial Intelligence の頭文については、頭では分かっていても直感的には難しいと字である A と I をくっつけた言葉です。驚くべきこというのが現実です。

に、AI が Artificial Intelligence だと知らない人が増指数関数的な変化を実感するよい例があります。チェ

え、AI という単語として認識され始めているようです。

ス・将棋・囲碁での人とコンピュータとの戦いです。

そして、この人工知能という技術ですが、これも最近のチェスにおいて、当時の世界チャンピオンのカスパロフ

技術だと思われている方もいるようですが、AI というに、IBM のディープ・ブルーというコンピュータが勝っ

言葉が初めて使われたのは、なんと 60 年ぐらい前と、たのが 1997 年のことです。かなり昔の話なのです。次

意外と古いのです。インターネットよりもはるかに昔では将棋ですが、2015 年に情報処理学会が将棋においてす。

コンピュータの能力が人を超えたという宣言を出してま

さて、では、なぜ現在において AI がこんなに盛りあす。チェスから将棋まで 18 年かかりました。チェス、がっているのでしょうか。いろいろな要因があったので将棋と来て、最後がいよいよ碁の登場です。囲碁は碁盤

しょうが、たぶん一つは「シンギュラリティ」という言の目の数も多くなり、碁石の並びの解釈も難しいことか葉です。2045 年、ちょうど 30 年後に人工知能が人をら、2015 年当時は研究者らにおいても、10 年ぐらい越えるのだという、ざっくばらんな話があり、この短いはかかるかな、などと言っていたのです。

フレーズのみが一人歩きしてしまい、いわゆるデマ・風評に近い状況になっている気がするのです。

ところが、実際になにが起きたかというと、皆さんご承知の去年の 3 月です。Google 傘下の Deep Mind と

もちろん僕ら生物も進化により成長しています。でいう AI ベンチャーが開発した AlphaGo というソフトも、何億年もかけて単細胞生物から人間という複雑な生がいきなり登場し、世界トップレベルのイ・セドル氏に物に至っているわけで、生物の進化は相当スピードが遅勝ってしまいました。2015 年から 1 年しか経過していいですよね。よって、我々が生きている間に脳がすごくなかったのです。これはすごいことです。10 年かかる

進化してより知的に進化する、といったことはないわけといっていたのに、蓋を開けたら 1 年しかかからなです。

かったということを考慮するに、技術の加速度的な進化

ところが、技術の進化は早いです。
「ムーアの法則」
は有名です。ナノテクノロジーから物性、新しい IT 機

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昨年の 2 倍に増えるということは、2 倍が 4 倍、4 倍がを体感できる事件だったかと思います。
では、なぜ将棋コンピュータに従事していた研究者

器とか。まさに去年は VR 元年とも呼ばれたように、が、目測を誤ったのでしょうか？

いろいろな技術がめまぐるしく進歩しているのですが。

あったということになります。それが、ディープラーニ

重要なのは、その進化の仕方が線形ではなく、指数関数

ングという技術の能力を正しく認識できていなかった、的に変化している、ということです。たとえば、毎年、

そうか、その潜在的なパワーをそもそも我々があまり認Japan Real Estate Institute

何か読み間違いが今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

識できていなかった、ということなのです。

がいたのです。特に、ジェフリー・ヒントン先生とか、最近の AI ブームにて AI のことを知った人によってジョシュア・ベンジオ氏、そしてアンドリュー・ナグ氏

は、人工知能＝ディープラーニングだと思っているようなどです。日本でも福島先生や甘利先生とかです。脈々ですが、それは違います。先ほども申しましたように、と研究を続けることの重要性を強く認識することになる

人工知能と呼ばれている技術には、いろいろな流儀、やのです。

り方があります。たくさんある技術の 1 つに、脳を真1980 年代 90 年代と、脳を真似た手法が注目されな似た方法があり、それがディープラーニングであり、第くなっていた間にも、いくつかのブレークスルーがあっ

1 回目の人工知能ブームも、脳を真似た手法がその主役たのです。例えば、ディープラーニングは階層構造とでした。では、なぜ、その当時はブームが終演を迎えてなっておりますが、当初はその段数は、3 段くらいが限しまったのでしょうか。それは、そのときのコンピュー界だったのです。それ以上多くすることで、様々な可能タの計算速度がとんでもなく遅かったからです。このタ性は予測できたものの、段数を増やすと複雑すぎてしイプの計算をするにはかなりの計算機能力が必要となまって計算できなかったのです。

り、理論的な研究は進んだものの、これをちゃんと動か

それが、この段数を多くしてもちゃんと計算を可能とすためのコンピュータ環境などが全くなかったのです。

する技術が、先ほどの研究者らにより、いろいろ発明さほとんど陳腐なレベルの計算しかできなかったのです。

れました。段数であれば、1000 層くらいのディープ

そして、陳腐なレベルだとその能力もちゃんと計算でラーニングも開発されております。 1000 層ですから、きてしまうので、この方法の限界が証明されてしまった

構造はめちゃくちゃ複雑なのです。ところがそのようなのです。そうなると、限界があるといわれてしまった技

複雑な構造であっても、ちゃんと計算できるような技術

術をビジネスにおいて利用するか、と言われれば、利用が提案がされたことによって、現在においてディープ

しないですよね。よって、だんだん注目されなくなってラーニングが花開いているのです。

しまったのです。

話を戻しますが、第 1 回目と第 2 回目の AI ブーム

ところが、「継続は力」というのはすごく重要だと思は、要は「技術」が中心だったのです。新しい技術にはうのですけれども、脈々と研究を続けていた研究者たち

過度な期待を持たれてしまうことから、ニューラルネッ

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不動産調査 2018

No.408

トワークの登場では、「人を超えるかもしれない技術」

声認識技術で、Siri でお馴染みの技術です。音声認識技と盛りあがった。ところが新しい技術は、すぐ実際に使術に関する国際会議があって、その国際会議の中でいろえるか分からないですよね。実際、具体的に社会実装さいろな音声データの音声認識率を競うというセッション

れるのは当然ですが、まだ早過ぎたです。早過ぎて実現があるのです。

性がなかったことから沈んでしまったのです。
ところが、現在のブームはどうかというと、ディープ

は確率を基盤とする当時最先端の技術であり、およそ

ラーニングにおける層の数を大きくするためのいくつか

40％の誤認識であり、ほとんど差がなくドングリの背のブレークスルーがあったと申しましたけれども、そう比べ状態でした。しかし、問題は 1 位になった技術でいうブレークスルーが提案されたのは、10 年以上も前した。誤認識率がおよそ 30％と 10％も向上させ、ぶっなのです。本来ならば、10 年以上前に盛りあがっていちぎりの性能をたたき出したのです。その技術こそ、たはずなのです。

DNN、 す な わ ち Deep Neural Network、 つ ま り は

ところが、10 年前は 60 年前のように盛りあがるこ

ディープラーニングによるもので、当時は 7 層でした。

とはなかったのです。いろいろな要因があったと思いま

いきなり登場し従来手法に大差をつけての圧勝だったのす。たとえば、1 度駄目だといわれてしまった技術が、です。

もう 1 回復活するのはなかなか難しいということだっ

そこで、「これはなんだ？」「ニューラルネットワーク

たということがあるでしょう。もう 1 つは、統計や確は、終わっちゃった技術だよね」「でも、7 層というの率に基づく AI 技術が実用化のレベルにあり、具体的にはおかしいんじゃないの？」など紛糾します。まさに社会における利用が定着していた、ということもあった

ディープラーニングが注目され始めたのが、この時だっかと思います。そのような背景から、ディープラーニンたのです。翌年には画像認識に関する国際会議においてグが日の目を見ることはなかったのです。

も同じことが起きました。現在はどうかというと、トッ

ところがある事件が起きます。なにが起きたかと申しますと、2011 年ですから 6 年ほど前のことですけれど
も、音声認識技術においてです。現在では当たり前の音

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当時の上位 3 チームの成績なのですが、2 位と 3 位

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プクラスの全ての手法がディープラーニング型という状況になっています。
ディープラーニングはなぜ性能がよいのでしょうか？

今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

新聞にも掲載された Google のアンドリュー・ナグにの人工知能による画像認識技術では、人がヒントを教え

よる猫の実験が有名ですね。
「Google が開発した人工ます。つまりは教師ありタイプなのです。つまり、猫を知能が、人が教えなくても猫の概念を学習した」という認識するなら、こことここが重要である、というような見出しで、すごく話題になりました。

知識を予め認識プログラムに書き込んでおき、それをYouTube にある猫の画像を、何百万枚もディープ使って学習するのです。そして、そのような従来の人工ラーニングに入力したのです。そうしたら、ディープ

知能よりも、人からのヒントが不要なディープラーニン

ラーニングを構成するパーツにおいて、猫の絵を入力す

グの方が従来よりも性能がよい、ということは、2 つ可る時だけ反応するパーツが、現れたのです。そこで、能性が考えられると思うのです。1 つは、人の脳を真似

ディープラーニングが猫の特徴を獲得しているに違いなた方法自体が高い性能を持っているのだ、という主張でい、ということになり、抽出したところ、実際に猫の顔す。そして、もう 1 つは、これは少々残念なのですが、が現れたのです。ほぼリアルな猫の顔です。一方、我々人が与えるヒントが適切ではない、という主張です。

が「猫の絵を描いて」と言われると、大体において、

そして、答えは恐らく後者なのです。人が教えるヒン

我々が強調するのが猫の「縦長の瞳孔」だと思います。

トが 100 点満点ではないのです。全く駄目とは言いま

これが一番猫らしいのではないかと。あとは頭が丸いとせんが、猫を認識するための最も重要な筋のいいヒント

か、耳の形がああだとか、我々だってもちろん猫の特徴

をちゃんと人間がコンピュータに教えられない以上、人を獲得しているわけです。

からのヒントが必要な従来型の手法が、ディープラーニ

しかし、ディープラーニングが獲得した猫の絵では、
意外と縦長の目がそんなに強調されてはいないです。どングに勝てないのは自明なのです。
では、なぜ、人からのヒントが最適ではないのでしょ

ちらかと言えば、鼻や、耳と耳の間隔や、全体的な目鼻

うか？

口の位置関係など、明らかに我々とディープラーニング

できず、言葉にもできないのです。

での猫に関する特徴には違いがあるのです。

実は、我々は脳での情報処理のほとんどを認識

たとえば、皆さん自転車に乗れますよね。自転車に乗

ここで、なにが言いたいのかというと、ディープラー

るときの、あのバランスをとる感覚を言葉で言えます

ニングは、自らが猫の特徴を学習できるのですが、従来か。誰も言えませんよね。意外と僕らは、頭の中ですご

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不動産調査 2018

No.408

い大量の情報処理をしているにも関わらず、それを、単す。人からのヒントが不要な反面、大量のデータを入力

位時間あたりに伝えられる情報量の少ない「言葉」としさせないと、その性能を発揮できないのです。

て的確に言語化させることがとても苦手なのです。
これは、苦手という表現よりも、そうではなく、むしよる自動化についてのお問い合わせがちょこちょこありろ、脳におけるめちゃくちゃ複雑な情報処理を、言葉とます。しかし、先ほどご紹介しましたように、MIT のいうメディアで簡単に表現する方法を獲得していること

例では、3000 万人分の画像を使用しておりまたよね。

自体がすごいことなのだと言えるでしょう。めちゃく

たとえば、ある難病を CT 画像から特定したいとしま

ちゃ複雑で膨大な情報処理を、表現できる量が少ない言しょう。しかし、その病気が 1 万人に 1 人しか発症し葉にするためには、ほとんどの情報処理の部分を切り落ないタイプだとして、その病気が発症している CT 画像とす必要があります。そして、切り落とした部分に、本を 3000 万人分集めるなんて到底無理です。つまり、確

当はいろいろな重要な情報も入ってしまっているのだとかに性能はよいのだけれども、潤沢なデータがないと性思います。

能が発揮できないという、大きな問題もディープラーニ

よって、猫の特徴においても、脳では真に重要な特徴

22

私の研究室にも、医学系研究者から画像診断の AI に

ングにはあるのです。

を獲得できているので、我々は猫を正しく認識できていあと、ディープラーニングにおいては、この話題に触るのですが、その真に重要な特徴が適切に言語化できなれておく必要もありますね。そう、AlphaGo についていのです。そのような最適ではない特徴を教えこまれたです。AlphaGo はいったいどこがすごいのでしょう。

画像認識プログラムが高い認識性能を発揮できるわけが

実はチェスや将棋と、囲碁では、コンピュータ側での次ないのです。

の手を考えるやり方が大きく違うのです。チェスや将棋

ところがディープラーニングの場合は、僕らが脳で猫の場合は、碁盤の数が少ないということもありますが。

の認識を獲得するのと全く同じことをやってくれるの

たとえば相手がこう打ったら、自分が打てるやり方はこで、取りこぼしがない。取りこぼしがない分だけ性能がのぐらいある。その中で、自分がこれを打つと相手はこいいのだというのが、おそらくその背景にあると思うのう打つだろうというすべての組合せを高速に計算し、確です。

実に人に勝てる手を見つけ出そうとするのです。要はでは、そのようなディープラーニングはどのような場

じゃんけんと一緒です。自分がパーを出すと相手はチョ

面でその力を発揮できるのでしょうか。なかなか不動産

キを出すから、相手がチョキを出すならグーを出そうかの話題にできず申し訳ないのですが、たとえは、CT ス

なと予測しますよね。つまり、チェスや将棋は、自分がキャン画像からの腫瘍早期発見などで顕著な成果を出しこうしたら相手がどう打つかを、ひたすら先読みするのております。脳の CT 画像において、腫瘍が大きくなっです。先の全部の組み合わせが計算できれば、それは未てしまう前に見つけたい。つまり、腫瘍を小さいときに来が分かったということです。そういう方法でチェスや発見できれば、簡単に除去できる可能性が高くなりま

将棋は人よりも強くなりました。

す。現在はまだ研究の段階ですが、MIT の研究例です。

ところが、囲碁の碁盤は 21 ｘ 21 と多いですし、囲

実際に、専門の医師でも発見できないレベルの小さな腫

碁では、碁石を打つ時に、その局所的な状況だけでな

瘍の芽をディープラーニングにより見つけることに成功

く、碁盤全体としての状況も考慮する必要があるなど、しているのです。

非常に難しいゲームです。それと、なんといっても先読

ここで重要なのが、先ほど、ディープラーニングの技

みしようとすると、その組み合わせ数がすごいのです。

術自体は 10 年前に完成していたのにもかかわらず、なAlphaGo 開発の中心人物である Deep Mind のデミス・ぜその時には盛りあがらなかったのかについて説明しま

ハサビス氏によると「全宇宙に存在する原子の数よりもした。実はもう一つ重要な理由があるのです。この技術

多い組み数が多くなる」のだそうです。そのぐらい膨大

は燃費が悪いのです。どういうことかというと、ディーな組み合わせ数となるのです。ということで、チェスとプラーニングは、すごく性能が高いのだけれども、性能

か将棋と同じ方法では、さすがに現在のコンピュータのを発揮させるには、膨大な学習用のデータが必要なので速度をもってしても囲碁の計算はできないのです。たとJapan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

えば、将来量子コンピュータとか、すごいコンピュータ

せればボールを跳ね返せますよね。恐らく中高生でもプが出てきて、全部先読みができるとなれば話は別です

ログラムを書くことができてしまうでしょう。
ところが、そうやって書いたプログラムは、人がヒンが、まだまだ先のことになるでしょう。
現在のコンピュータでは先読みをする方法は使えなトを教えたことと同じですよね。つまり「ボールの位置い。でも、人に勝ちたい。そこで、人間と同じ方法で次を知って、ボールが落ちてくるところにパッドを移動せぎの手を打つ方針にしたのです。人間がやっているようよ」、と人が教えているわけですから。これはさきほどな方法で考えるように変えたのです。これはチェスや将申しました、「人がヒントを教えるタイプの方法」です。

棋の時とは大きく異なります。チェスと将棋は、人間的そして、人がヒントを教えるタイプは、あまり性能がよなやり方ではなく、コンピュータならではの能力を使っくはならないとも申しました。

ての勝利でした。電卓が人よりも高速かつ正確に計算でもちろん、これはブロック崩しという人が考えたゲー
ムですから、人がルールを決めたことから、人が教えるきるのと同じ図式です。
ちょっと不気味さも感じますよね。AlphaGo は人間

ヒントはもちろん正解だとは思います。けれども、人がのようなやり方で人を超えたということになるわけです

教えるヒントが本当によいかどうかは分からない。そこから。その原理を簡単に説明しておきましょう。私の研で、Deep Mind はディープラーニングを活用した新し究室でもディープラーニングの研究をしており、ちょっい方法を生み出したのです。
どのようにしたのかというと、我々が TV 画面を見とだけその宣伝もさせて頂こうと思います。
昔懐かしいブロック崩しというテレビゲームがありまながらゲームのルールを自ら理解し、徐々にゲームで高すよね。ブロック崩しのゲームをコンピュータでやらせ

得点を獲得できるようになるように、TV 画面の前にカようとしたら、どうすればよいでしょうか？

簡単です

メラを置いて、その画像を入力したのです。そして、よね。ボールが落ちてくるのを打ち返せばいいわけですディープラーニングでゲームの特徴を画面から抽出し、から。ボールの位置をコンピュータからもらってきて、後はいわゆる強化学習という AI 技術を使ってゲームに

たとえば何秒後にボールが下にくるかが計算できれば、勝てるようにしたのです。つまり、ディープラーニング

ボールが落ちてくる場所に、その時間にパッドを移動さの中では、これがブロック崩しというゲームであると一般財団法人 日本不動産研究所

23

不動産調査 2018

No.408か、これがボールだとかパットだとか、そういう知識はプラーニングを互いに競わせるような方法を考え出した一切ないのです。あくまでも、ゲームに負ける状況でののです。例えば、打ち手を考える方が、ある手を打ちま

画像から抽出される特徴を、ゲームに勝つ時の画像からす。すると、それを評価する方が、その手は 100 点満

抽出される特徴になるような行動の仕方を強化学習によ点で 10 点しかないと教える。でも、その手で相手にり獲得しているだけなのです。よって、我々が裏技と呼勝った場合、評価する方の評価が誤っていたことにな

ぶような手もディープラーニングにおいては単なる手でり、その手を高い評価とするような学習が行われる、とあり、ブロックの一カ所に穴を作り、裏側にボール打ち

いった図式です。お互いがお互いをライバル、敵対させ込んでブロックを一気に崩すといった、一見普通の人がるのです。こちらが言ったものをあちらが評価して、あ

思いつかない裏技と呼べるような方法もちゃんと見つけちらが評価したものをこちらが出し抜くようにさらに学てしまうのです。

習する、ということを繰り返し、双方が強くなっていく

私はこれを交通制御、いわゆる信号機の制御に利用し

24

のです。

てみました。最も簡単な十文字の交差点での信号機制御

お互いをライバルとして競わせることで双方のレベルです。例えば、東西方向で渋滞が発生すれば、東西方向を向上させる。これは敵対的学習と呼ぶのですけれどの信号で青となる時間間隔を長くすればよいわけです。

も、すごい発明ですよね。これによって、強くなりましこれも中高生でもプログラムを書くことができるレベルた。そして、最後はこの AlphaGo 同士を対戦させて、でしょう。しかし、これではブロック崩しの時と同じ、

6000 万棋譜ぐらい学習させたのです。それによって、人がヒントを教えていることと同じです。現実の交差点

イ・セドル氏に勝ったというのが AlphaGo の実体では複雑です。右折専用があったり、歩行者がいたり。ます。

た、他の交差点との連携も必要です。そこで、ブロック

そして、強調したいのはここなのです。AlphaGo に崩しをディープラーニングで解決したのと同じく、車や新しい技術は特にないのです。あるのは技術同士の組み道路といった情報などを教えず、単に交差点の画面その合わせなのです。これが重要なところなのです。明らかものをディープラーニングに渡してしまうのです。そしにイノベーションが起きたからこその AlphaGo の開発て、渋滞が発生している画像からの特徴が、渋滞が発生なのですが、それは全く新しい技術が生み出されたといしていない画像からの特徴となるように、信号機の制御

うより、既存のいくつかの技術をうまく掛け合わせるこを学習するようにすると、ちゃんと渋滞が発生しないよとでは新しい価値の創造だったのです。そして掛け合わ

うな信号機の制御が可能になったのです。

せによるイノベーションの特徴は、掛け合わせることがまた、AlphaGo では、さらに興味深いイノベーショ

発見されてしまうと、当たり前のことになってしまうとンが組み込まれているのです。ディープラーニングは人いうことなのです。でも、一番最初に組合せ、その価値が教えなくてもよいわけですが、膨大なデータが必要とを創造することは大変なのです。

いうこともありますし、即効的に学習効果を発揮させる

ディープラーニング自体の研究もめまぐるしく進歩しために、ディープラーニングにおいても、人がヒントをております。もちろん、中心的なテーマは学習ですが、教えるやり方も可能です。囲碁はとにかく難しいゲーム

最近は「学習」に替わり「生成」が、ホットなキーワーですから、AlphaGo には、まずは人が勝つための定石

ドになっており、深層生成とよばれております。

などを教え込んだのです。AlphaGo が手を打つと、そ

例えば、AI に「ゴルフ」や「ビーチ」と入力すると、の手に評価を人が教えながら、まずは強くなりました。

いかにも YouTube で見つかりそうなゴルフ場やビーところが、人が教えて強くなっても、人が教えているわ

チの動画が出力されるのですが、その動画は YouTube

けですから、人を超えることが期待できませんよね。そなど、どこを探しても見つけることはできません。なぜ

こで、Deep Mind の研究者達は何を考えたかというと、

なら、AI がゼロから全てを生成して出来た動画だから次の手を考えるディープラーニングに加えて、このです。まず、大量のゴルフ場やビーチの画像により、そディープラーニングが打った手の評価をするディープ

れらの概念を獲得します。そして、その概念を使って、ラーニングを同居させたのです。つまり、2 つのディー

画像を生成させるのです。動画の場合は、まず静止画をJapan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

1 枚生成し、それを動画となるように次々と画像を生成が開発されているとお聞きしております。また、物件のし、動画を作成したのです。ですが、この手法により生画像からの評価額の推定といったタスクにおいても、成された動画をよく見ますと、細部までは正確に生成さディープラーニングは有効かと思います。

れていないことに気がつかれるかと思います。確かに

また、ディープラーニングとは異なる技術ですが、去海っぽく見えるのですけれども、そこに映っている人は年は VR 元年と言われたことは先ほど申しましたが、よく見ますと人のようには見えません。全体的にビーチ

VR や AR などの新しい技術にも大きな可能性がありま

的、ゴルフ場的な動画ではありますが、細部までは正確す。AR とディープラーニングを組み合わせることで面には生成されていないのです。これが昨年春のレベルで白いことが可能になります。例えば、内見に行きます

した。

と、当然ですが物件には何の家具も置かれてないわけでこれが現在は相当進歩しておりまして、例えば、部屋

すが、ここをイギリス調にしたいといえば、深層生成をのインテリアなどにおいて、それが AI が生成した画像

使い、リアルな部屋を生成し、それを AR を使うことなのか、それとも実際のインテリアの写真なのか一見区で、実際に部屋をイギリス調にした時の雰囲気を体感す

別できないレベルのリアルな画像を生成できるようにることが可能になりますよね。また、顧客は内見に行くなっているのです。

時は、通常は不動産業者も同行するわけですが、内見しこの深層生成は様々な応用が考えられます。アット

たい顧客がたくさんいても、不動産業者さん自身はそのホームやホームズなど、賃貸物件検索サイトがいろいろ全部の内見に同時に同行することはできません。このありますが、引っ越しなどで、ユーザーが物件を探す

時、不動産業者さんが事務所にいながらにして、あたか

時、通常はどこそこの駅に近いとか、閑静な住宅街を希も内見に立ち会っているように出来れば、同時に複数の望とか、治安の良さを優先するとか、いろいろな条件を内見に対応できることが可能になりますよね。このようキーワードなどとして入力します。つまりは、文字をシに、複数人がそれぞれ異なる場所にいながら、あたかもステムに入力することによって、自分たちの感性に合っ同じ場所にいるような感覚を感じることを可能とする技

た物件を探すのです。

術を同室感などと呼ぶのですが、これも、内見する顧客

ですが、この講演でずっと申しておりますように、が AR を装着し、不動産オフィスにいる不動産業者が我々が文字として発信する情報は結構怪しいのです。つVR を装着することで可能にできる可能性があるのでまり、本当はこういう物件を探しているにも関わらず、す。現在、共同研究でこのようなシステムを開発していそのニュアンスを的確に言葉として表現できていない可る最中です。4、5 年もあれば具体的なサービスとして能性があるのです。しかし、もしもあまり適切ではない

提供が開始されているかもしれません。

言葉であったとしても、それを手掛かりとして、AI がリアルな物件の画像をどんどん生成し、その画像を見ながら感性にあった物件を探す方法であれば、言葉を使う
方法よりも効果的に真にユーザーが住みたいと思う物件にたどりつくことが可能になるかもしれません。
また、現在のディープラーニングにおいて実際、具体的に活用されているのです。実際にホームズさんなどでディープラーニングが利用されているのが、誤った画像の検出です。不動産サイトでは、いろいろな間取りの写真があるのですが、本来は風呂場の写真を貼り付ける箇
所に別の写真が掲載されてしまっているようなことが結構あるのです。これまでは、手作業で間違って掲載されている部分を発見し、修正してきたのですが、これをAI を使い、間違った画像を自動的に発見するシステム

一般財団法人 日本不動産研究所

25

不動産調査 2018

No.408ただし、ディープラーニングや AR/VR 以外にも大いろ話題を提供して参りましたが、今回のブームに関連

きな課題があるのです。皆さん「IoT」というキーワー

して、よく引き合いに出されるのが、1800 年代の産業

ドはご存じかと思います。モノのインターネット、すな

革命のときに、イギリスで起こったラッダイト運動で

わち Internet of Things ですが、実環境の様々な情報す。自動機械の登場により、職業を奪われてしまうことを知覚するためのセンシングに課題があるのです。実世から、機械をぶち壊せという運動が起きたのです。

界とネット世界を結ぶためには、実世界の状態をセン

今回の AI についてですと、たとえば、このような出サーにより知覚する必要がありますよね。一番簡単なの来事がありました。去年ですが、Watson がわずか 10は温度センサーとか、照度センサーとか人感センサーな分で、難病患者の正確な病名を発見し、処方までを出力どです。

し、実際に完治して退院した、というのです。白血病のいろいろなセンサーが開発されてはいるのですが、一難しい型の同定を、Watson に 2000 万件の論文を学習

番重要な情報が一番取得できていないのです。それはさせたとのことで、「人工知能が初めて人命を救った」、

我々人に関するデータです。AI が人のためにいろいろ

そんな見出しで新聞に紹介されました。

なサービスを実行するには、人がどういうものを見て、

ところが、このようなセンセーショナルは話題が出る

どういうものを聞いて、何を感じたなどということが分とすぐにこうなるのです。最近はちょくちょく医学関連からなければ何もできませんよね。

イベントでも講演をさせていただくのですが、最初のこ

ところが、もちろんプライバシーの問題はあるもの

ろはアウェー感がものすごかったです。
「俺たちの仕事の、それは置いておいたとしても、そのような人の振るを奪う人が来た」といった雰囲気です。しかし、本当に舞いについてのデータを収集するための技術が全く追い

医者は AI にその職を奪われてしまうのでしょうか？

ついていないのです。まだ少し時間がかかるかもしれま

まだまだ時期尚早なのです。

せんけれども、センシング技術も加速度的に進歩はして

ただし、時期尚早とは言いながら、ディープラーニン

おりますので、期待したいと思います。ここが一番重要

グの進化は着実であり、これは翻訳の世界にも進出してだということだけ、覚えておいて下さい。

おります。Google の Web で無料で利用できる翻訳シ

さて、ここまで今回の AI ブームの背景についていろ

26

Japan Real Estate Institute

ステムが今年 1 月からディープラーニング版に更新さ今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響れたことはご存じでしょうか。かなりの高性能で、普通識などありません。よって、医師が個々の画像を精査の翻訳サイトでは、例えば英文を入力し、出力された日

し、「これは間違いだ。これも間違い。これは正解だ。」

本語を多少手直ししないとダメなことが多いですが、などと判断する必要があるのです。

Google 翻訳ではほぼ完成された日本語での文章がちゃ

つまり、現在の人工知能は、いろいろな膨大な計算をんと出てきます。現在の自動翻訳のレベルも急進化してして、有用な情報を出力してくれるものの、人工知能自おります。すると技術翻訳に従事する人がその職業を体がそれを解釈することまではできず、最終判断は人がAI に奪われるでは、といった憶測がすぐに指摘される

行う必要があるのです。CT 画像の例であれば、医師のことになります。

優秀なサポーターにはなるものの、現時点ではまだ医師た だ し、 先 ほ ど の CT ス キ ャ ン の 話 に し て も、にはなれないのです。この状況は、しばらく続くと思い

Watson にしても、重要なのはなにかというと、CT 画

ます。様々な効率化は劇的に進むと思いますが、専門職像から腫瘍の芽を発見したのは、おそらく大学の学生やがなくなるというわけではないと思います。

ポスドクでしょう。つまりは技術者であって医師ではあこの、職業置き換えの問題ですが、実は日本においてりません。その技術者は医師から何を指示されたのかとは日本独特の状況があるのです。実は、日本の場合は置

いえば、大量の CT 画像を渡され、その際、「最終的にき換えの驚異と真逆で、どんどん置き換えていかないとこのような大きな黒部分になってしまう変化の最初の段

まずい状況なのです。たとえば、農業などの第一次産業

階の画像を見つけてと言われたのだと思います。

や、建築業など、多くの職業において置き換えの必要性

つまり、その技術者は、この画像の束が脳の CT 画像

が今後急激に高まるのです。例えば、建設現場におけるであることなどの専門知識を特に知らなくていいので重機の操縦などは、一人前になるまでに 10 年かかるのす。ただ淡々と画像をディープラーニングで学習させ、だそうです。しかし、そのような過酷な職業を最近の若目的とする画像の発見を目指しただけなのです。現実にい人はなかなか選択してくれません。いわゆる３K ではディープラーニングにて腫瘍の芽かもしれない部位がすね。

映っている可能性のある画像が複数枚出力されるのでそのような現場で現在、何が起きているかというと、す。しかし、技術者には、個々の画像を解釈する医学知

いわゆる熟練工が定年を迎えようとしているのです。定一般財団法人 日本不動産研究所

27

不動産調査 201828

No.408年を迎える前に、若い人にその技術が伝承されないと、どういうセンシングかというと、どういうふうに重機熟練の知識が失われてしまうのです。そこで、有効な手を操縦したのかだけではなく、どこを見たかとか、その段が、熟練の人の知を人工知能に学習させ、自動運転化

時の土壌の状態や天候など、職人が五感を通して収集しさせるといった方法です。このような熟練の知のことはたなるべく全ての情報の収集を取得するのです。そし「暗黙知」などと呼ばれるですが、この暗黙知の抽出がて、この職人の本当の知識というものを、インタビュー

難しいのです。なぜかというと、従来の暗黙知の抽出にとも照らし合わせつつ抽出するのです。このような時の利用される方法がインタビューによるものだからです。

膨大な情報からの知識抽出などにおいても、ディープ

つまり、もうお分かりかと思います。人が言語として話ラーニングは効果を発揮してくれると思います。とにもした情報というのは、すべてが盛り込まれない可能性がかくにも日本においては少子高齢化の問題が緊迫してい高いのです。熟練工が、「こういう段階ではこのようにるのです。

対応するのだ」と言うのですけれども、本当は、その前話は尽きないのですが。今後、人工知能技術の具体的の段階での対応策の方こそ重要性が高い、なんてことがな社会実装に向けた動きも加速すると思いますが、そのあるかもしれないのです。

際、いくつか注意すべき壁があるのです。まずここが重では、どうすればいいかというと、できることが 1

要なところなのですが、導入しようとする人工知能技術

つあります。よく熟練職人である師匠が若い弟子に、が「可読性があるタイプなのか、そうではないのか」と「いちいち聞くな」「ただ俺を見て盗め」などと言うシーいう問題です。たとえばお医者さんが、ある人工知能診

ンをドラマなどで見るわけですが、ここにヒントがある

断システムを導入したとします。そして、患者の検査結のです。「俺を見ろ」の部分です。見るのです。匠の技

果をシステムに入力して、診断システムが「風邪」といで操縦できているということは、その操縦の仕方を言語う診断結果を出力したとしましょう。しかし、その患者化した場合には、重要な部分が欠落してしまう可能性がは胃が痛くて来院したので、胃炎かと思っていたのであるものの、その行動自体にはしっかり、匠の技が体現す。すると、恐らくその患者は医師に、「胃炎かと思っされているわけです。つまり、インタビューだけでなて来たのに風邪なんですね、どうしてですか？」と聞く

く、その職人がどういう状況でどのように振る舞ったのでしょう。その時、もし医師が、「僕は分からないのだ

かの情報を、詳細に取得するのです。つまりはセンシン

けれども、人工知能が風邪だと言うのだから風邪なのだ

グです。

よ」と言ってしまっては、医師の面目はありませんね。

Japan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

可読性があるというのは、どういうことかというと、定士がその根拠を顧客に説明できる必要があるのです

人工知能が出した判断に対して、人が、人工知能がどのが、この AI システムに可読性がなければ、なぜそのよようにしてそのような判断をしたのかの理由が分かる、

うに判断したのかを顧客に説明することができなくなっということです。決定木などの方法は、どのようにデーてしまうわけです。よく調べれば、地盤の安定度や、近タを分類するのか、人が理解することができる可読性が隣の関係、天候など様々な要因からこの判断がされたとあるタイプです。ですが、ディープラーニングなどの方いうことが分かるのかもしれませんが、人がいちいち調法は、なぜそのような判断をしたのかの理由が人にはな

べるのであれば AI システムを利用する必要がありませかなか理解できない、可読性のないタイプなのです。たんよね。

とえば、先ほど話題に出しました賃貸物件探しであれ

また、AI システム自体が大規模化複雑化していくわ

ば、顧客が〇〇のような物件を探している時、人工知能

けですが、そのようなシステムをどのように設計し実装

物件推薦システムがある物件を提示したのですが、不動するかについての大きな課題があります。キーワードと産担当者が、その理由を顧客に説明できないと、顧客はしては、トップダウン的な設計とボトムアップ的な設計不安になってしまいますよね。可読性のない人工知能技ということになります。

術は社会実装の段階において、重要な壁があるのです。

我々の身の回りにあるほぼすべての工業製品はトップ

ただし、たちが悪いのは、可読性がないタイプの方が、ダウン的な設計によりつくられております。どういうこ

可読性のあるタイプよりも性能がよいのです。よって、とかというと、まずつくりたい完成品を考えます。しか使わないわけにはいかないというジレンマがあるのでし、それは複雑ですから、それを構成するいくつかのす。このような例もあります。不動産においては、物件

パーツに分けることを繰り返します。そして、パーツのの価値を判定する不動産鑑定という業務も経験を要する

1 つ１つが十分に組み立て可能なレベルとしてから、職業ですね。例えば、不動産鑑定を行う AI システムが個々のパーツを作り、今度はそれらを組み合わせて、最導入されたとしましょう。そして、いかにも豪邸に見え

終的に元々つくりたかった製品を完成させるのです。こる物件の価値を 500 万、そして平屋のこじんまりしたのようなトップダウン型の設計方法の難しいところは、物件の価値を 3000 万と診断した場合、鑑定を依頼した

つくりたい製品の設計ができることが前提です。当たり

顧客としても、この AI システムの判断を奇異に感じる

前ですが、我々が想像することができないようなモノをでしょう。しかしその判断が正しいとすると、不動産鑑設計できるわけがありませんよね。

一般財団法人 日本不動産研究所

29

不動産調査 2018

No.408

ところが、我々の身の回りには、トップダウン型と真は国家というものができるわけです。国家とか国とか、逆の方法で創られるモノが実に多く存在しているので我々はあたかもそのようなモノがあるかのように言うわす。それは何かというと、我々生物です。そう、生物はけですが、どこをさがしても国家というものはありませ全く逆なのです。どういうことかというと、まず人体がん。存在するのは一人一人の国民だけです。脳でいえあるのではなく、まず細胞というパーツが先に存在する

ば、個々の神経細胞が集まって脳が組織化され、そのよのです。細胞が組織化することで、胃や肝臓といった臓

うな脳がいろいろな感情とか自我といった素晴らしい能器を構成し、それらが集まって、人体を構成するので力を生みだすのです。

す。つまり、トップダウン型のように、まず人体をつく

たとえば、SNS での炎上やデマや風評の拡散といっろうと考え、そのために必要となる細胞を設計したなどたことが社会問題化しておりますが、SNS も一人一人ということではないですよね。進化の過程で、たまたまの書き込みの総体です。そして、ボトムアップ型のわか細胞というモノが出現し、それらが多数集まって人体とりやすい例としては社会性昆虫がよい例です。代表はいうモノが創られ、それがたまたまこの地球という環境「蟻」です。だいぶ寒くなってしまいましたが、巣穴とに適応し、生き残っただけのことなのです。つまりは結餌の間を多くの蟻が、列を作って、せっせと餌を巣穴に果論なのです。このような方法でモノが創られるタイプ

運び込むシーンを、見たことがあるかと思います。なんのことをボトムアップ型と呼ぶのです。

と、その行列は巣穴と餌を結ぶ最短経路になっているのでは、トップダウン型とボトムアップ型どちらがよいです。個々の蟻は自分達が最短経路を作っているといっのでしょうか？環境への高い適応性やより複雑なシステ

た意識はありません。でもそのような蟻が多数集まってムを構築するということであれば、まさに生命は大規模行動することで、蟻の集団として最短経路を発見すると複雑システムであり、ボトムアップ型の方がトップダウいう能力を発揮できるのです。

ン型よりもはるかに優れていると言えるでしょう。ただつまり、蟻の集団が最短行列を創り出すメカニズム

し、ボトムアップ型には大きな壁があるのです。ボトム

も、神経細胞の集合が意識や自我を生み出すメカニズ

アップ型は出てくるものが結果論だということです。例

ム、そして、人々の生活が国家や社会を生み出すメカニ

えば我々が細胞に相当するパーツを設計し、あとは、

ズムは、その基本的な共通原理は同じなのです。これ

パーツ同士が自己組織化することでパーツ全体としてのは、例えば、生物での発見が社会科学や脳神経科学で役システムを構築させたとして、そのシステムは結果論と立つ可能性があるということであり、分野横断型の研究してのシステムであり、我々が望むようなシステムとが重要であることを意味しているのです。

なっているかどうかの確証がないのです。進化はこの地

いろいろ話題が発散してしまいまして申し訳ないです

球上で生き残ることが目的であることから、結果論でもが、今後、人工知能の研究開発はどのように進むのでよいのですが、工学としてボトムアップ型を利用するた

しょうか？

めには、結果論では効果的にボトムアップ型を利用する中心です。そして、少子高齢化に伴う AI の社会進出とことはできません。

いった展開がこれから訪れるわけですが、我々の世界にいかにして、ボトムアップ型の設計方をトップダウン
的に制御するか、というのが最大の課題であり、今のところまだその答えは見つかってはおりません。まさにチャレンジャブルな課題になっています。

30

現在は、いわゆるビッグデータ AI がその入ってくる人工知能、すなわち我々と共生する AI に関する研究開発が今後加速すると考えております。
高齢化は大きな問題ですし、我々の社会に浸透し、僕らと一緒に共生、共に生きる、僕らの相棒というか、友まず細胞が出来たからこそ、臓器が出来たのであっ人というか。僕らと同じ目線で、僕らのことを理解してて、臓器が出来たことで、人体が出来た、という流れで動いてくれる人工知能が出てきてくれないと困るわけです。この図式は我々の社会についても当てはまるのです。しかし、そのような AI を実現するのはとても難し

す。先ほどの一つ一つの細胞を一人一人の人間と見てみいのです。

ましょう。すると、人が集まって、家族や地域コミュニ

では、なにが難しいのでしょうか。たとえば、オフィ

ティができて、その集合体としての地方ができて、最後スにおけるあるシーンを思い描いてみましょう。ある社

Japan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響

員が書類を印刷し、プリンターに印刷した書類を取りにりをしてホチキスを手渡す行動を実行したのです。

行き、自席に戻り、書類をそろえるために机でトントン

よく引き合うに出す例が「おーい、お茶」です。おじとしていると、机に置かれているロボットアームがホチ

いちゃんが縁側に座っていて、ぽかぽかしている午後のキスを持って来てくれるというシーンです。ちょうとホ

昼下がり。おばあちゃんが、ああこの人はこういうとき

チキスを使おうと思ったタイミングで、こちらから頼んはお茶が飲みたいはず、と予測をする。それでお茶をだわけでもないのにロボットがホチキスを手渡してくれ

持っていくとおじいちゃんが「気が利くね」と言うシーたのですから、「気が利くねぇ」ということになるわけ

ンです。まさにこれなのです。つまり、おばあちゃんをです。現在、私の研究室ではこのようなロボットアーム

ロボットと人工知能で実現しようということになりまの研究をしておりまして、実際にホチキスやペンを持っす。

て来てくれます。

その意味では、対話はかなり難しいタスクです。たとロボットアームに紙をトントンとしたタイミングでホ

えば、これは 2 人の人がいて、対話をしているシーン

チキスを持ってくるようにプログラムすることはもちろを思い描いて下さい。そして二人の間にリンゴがあるとん簡単です。でもそれでは人が操作しているだけで、いします。そして、このリンゴを見た A さんが「いやあ、わゆる「やらせ」になってしまいます。ロボットアーム

このリンゴ赤いね」と言ったとします。このとき、Aが人から指示されなくても勝手に動いているのです。こさんの脳では、リンゴの香りや味、また最近リンゴを見のロボットアームに組み込まれている AI は、現在いろた時の情景や、相手の B さんについての最近のやりといろ開発されている AI とは大きく異なるのです。現在

りなど、実に様々な反応が脳で起きます。そして、そののほぼすべての人工知能は人が使う「道具」「ツール」

結果として、「このリンゴ赤いね」と発言したのです。

なのです。人が操作する必要があるわけです。

すると、その発言が B さんの耳から入り、B さんの脳

ところが、ロボットアームは道具ではないのです。なで反応を引き起こすことになるのです。もちろん、B さ

ぜなら、ロボットが我々のことを見て、我々のために自んも同じリンゴを見ているわけですから、リンゴに関す律的に行動を起こしたからです。能動的にという言い方

る様々な反応も脳で起きることになります。

でもよいかと思います。人工知能自身が自ら動いてくれ
ないとホチキスのシーンは実現できないわけです。

ところが、ここにあったリンゴは青いリンゴだったのです。青いけれども、A さんはわざと「このリンゴ赤

よって、いろいろな例を考えることが出来ると思いまいね」と言ったのです。実は A さんは先生で、B さん

す。例えば、勉強をしているときに、疲れてきたかなとは学生だったのです。上司と部下でもいいです。つま

思ったロボットが休憩を促したり、コーヒーを出してくり、B さんの脳では、「おかしいな。このリンゴはどうれるシーンや、オフィスで複数人がブレスト中に、紛糾見ても青いよな。だけど、先生が赤と言っているしな。

する議論中にタイムリーに今までの議論をまとめてくれ

ここは赤と言っておかないと、うるさいしな」なと思ったりブレストに関連する効果的な情報をロボットが能動て、「赤いね」と言ったのです。実に二人の脳では膨大的に提示してくれるといったシーンです。

な情報処理が行われたのですが、やりとりされた言語に

つまり、人間社会に浸透する人工知能は道具としてのは「このリンゴ赤いね」「赤いね」だけです。

位置づけではダメで、高い「能動性」が必要なのです。

現在の人工知能においては、この言語化された部分し人工知能が自分の置かれた環境をちゃんと理解し、理解か対象にしないのです。
「このリンゴ赤いね」と言った

した上で人工知能が自ら人に対して働きかける図式で

ら「真っ赤だね」と言った、これだけを学習するのです。さきほどのホチキスの例だと、この人工知能は、こす。でも人間同士の会話は違います。A さんは B さんの人が普段どういう時にどのような行動をしているかをのことも考慮し、あえて「赤いリンゴ」という発言をしカメラなどでひたすら学習します。そして、「この人は、たのです。

プリンターまで紙を取りに行き、戻ってから紙をトント

つまり、本当に人と対話できる人工知能をつくるためンとするときは、ホチキスを使う」というパターンを抽には、人工知能が対話相手についての様々な情報を考慮出できたことから、トントンとしたタイミングで、先回できることが必要です。そして、相手の頭の中でどうい

一般財団法人 日本不動産研究所

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不動産調査 201832

No.408

う反応が起きるかということもある程度予測しつつ対応

Google や Facebook、Microsoft にて開発されたもの

できることが必要となります。予測するためには、先ほであり、残念ながら made in japan ではないのです。

ど申しました人間センシングも必要となるでしょう。こどこの技術を使おうが、ビジネスで儲けるということでの人が普段どういうものを見て、どういうことを考えてあれば日本初の技術でなくてもよいのですが、僕らのよ

いるのか、といった相手の思考パターンのモデル化が必うな研究者はかなりの危機意識があるのです。全部要です。我々は対話相手のモデルがちゃんと頭にあるこ

Google に開発し尽くされてしまったら、それこそ日本とから生きた対話ができるのです。

の研究者には仕事がなくなってしまうわけです。これは先ほど、今後の人工知能の進展の仕方について、現在はまずいわけです。

ビッグデータ AI で、次に人と共生する AI の開発が盛

しかも、皆さんご存じかと思いますが、Google といんになると申しましたが、別の見方もできます。そしう IT 企業が 1 年間にどのぐらいのお金を研究費に使うて、たぶんこちらの見立て方がよいかもしれません。そかというと、1 兆数千億円にもなります。日本の規模とれは、道具から自律への変化です。現在の AI は道具型

は桁が違うのです。ということは、お金がすべてとは言であり、もちろん、我々が使う便利な道具としての AI

わないけれども、やはりお金があるということは、人件の研究開発は極めて重要です。そして、徐々に人間社会

費で人も雇える。もちろん人が雇えるということは、いに浸透し、人と共生する人工知能の開発が加速すること

い人がやってくる。やはり研究が加速するのです。

になり、そのような人工知能はもはや道具ではなくて、よって、何から何まで日本は不利な状況なのです。た

自らが人間のためにちゃんと考えてくれるような自律型

とえば、石造りのアーチを思い描いてみて下さい。そしの能力が求められるのです。そして、最終的には冒頭にて、それが完成された人工知能だとしましょう。そして申しましたようなシンギュラリティが訪れるかもしれま

現段階で、50％くらいが完成しているとしましょう。

せん。

もちろんディープラーニングによる功績も大きいです

この講演もそろそろ最後に近づいて参りましたが、し、その全てが日本製ではありません。そして、残りのちょうどパーソンズ氏もいらっしゃるわけですけれど

ピースを誰が創るのかということになります。先ほども、現在におけるほとんどの人工知能技術は基本的に言ったように、自律性とか感性とか、いろいろなピース

Japan Real Estate Institute今後の人工知能の進展が不動産業界に与える影響がまだ足りないのです。

CIA がやってきて、このロボットは危険だとかと言っ日本としても残りのピースを取りに行く必要がありまて隔離しようとするでしょう。そして、隔離されることす。しかし、予算でも人資産でも劣勢な日本ではなかなを嫌うドラえもんと戦いになってしまうのです。ターミ

か難しいのが現実です。そこで、残り全部とはいわなくネーターで典型的な展開ですね。しかし、日本人はそのても、1 つ、2 つぐらいのピースは我々で取っていかな

ようなドラえもんを自然に受け入れているのです。日本

いといけないのです。では何か勝算はあるのでしょう

ならではの共生する人工知能のつくり方があると思うの

か？

です。

私はあると考えております。

たとえば、アメリカ人、欧米人と日本人は、それぞれ

もちろんアメリカ製 AI や、ヨーロッパ製 AI など、感性が違いますよね。日本人は日本人ならではの人工知

様々な完成型の AI が今後登場するでしょうが、最終的能の味付けがあると思うのです。よく引き合いに出すのに人間社会に自然に溶け込み、人と共生できる AI は日が、我らが「ドラえもん」なのです。一番いい例なので本製であった、という展開があり得るのだと思います。

す。ハリウッド映画であれば、一番有名なのはターミ

まだまだ可能性があると思って仕事をしています。

ネーターですよね。ドラえもんがロボットであることは一方、今後の人工知能研究開発と軍事、特に自律兵器

皆さんご存じですよね。では、ドラえもんは、足で立っとの関係には注意が必要です。テスラ社のイーロン・マているのではく、実は数 cm 浮いている、ということはスクらが、国連に自律型兵器を開発することを禁止するご存じでしょうか。地面につくと足が汚れてしまうからための書簡を送ったニュースもありますね。

らしいのですけれども。なんと、ドラえもんの足には反自律型の人工知能道具という立場から解放されるわけ

重力装置がついていて、それで浮いているのだそうでで、道具が解放されるということは、極論をすれば「新す。つまり、重力が制御できる反重力装置が搭載されしい生命体」に近いわけです。我々がつくる道具が我々て、4 次元ポケットを搭載し、いろいろな万能ツールをから解放されるということは、まだ人類が経験したこと使いこなす自律型人工知能搭載ロボットが、一軒家でしのないことです。

かも、小学生と一緒に日常生活を営んでいるのです。
も し、 こ れ が ハ リウッドの映画であれは、 す ぐ に単に創りたいから創る、ということでよいかどうかについても深く議論する必要があるのです。まさに総務省

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33

不動産調査 2018

No.408において、AI ネットワーク社会推進会議が設置され、ました。そして、不動産の話題からだいぶ離れてしまっ

熱い議論が行われております。自律型 AI の開発ガイド

たような気もいたしますが、今回お話した話題は様々なラインの策定に私も関わっておりますが、どのようにつ場面で不動産に関連するかと思います。たとえば、お話

くるのか、どう利用するのかについては、なかなか明確ししたネタとご自分のお仕事との関係を考えるだけでな答えを出すことはできません。便利なモノを、人は必

も、いろいろなお考えや疑問、可能性が出てくるかと思ず求めます。自律型 AI は、我々にとっては、究極の楽います。お時間が過ぎてしまいました。このへんで僕のを提供してくれるでしょう。能動的に動いてくれたら楽お話を終わりとさせていただきます。どうもありがとう

なわけですから。

ございました。

以上、AI に関する様々な話題をお話させていただき※本稿は、平成 29 年 9 月 21 日に開催された「RICS － JREI － ARES 共催セミナー」の内容をもとにとりまとめたものです。

34

Japan Real Estate Institute不動産の新しい可能性のために弊所は「組織力」「研究・開発力」「情報力」の３つの力を融合し、社会の更なる発展に向けて、不動産を見守り続けています。
一般財団法人 日本不動産研究所
研究部

理事会
会長

組織図

特定調査室

理事長
監事

北海道支社（札幌）

本社事業部

東京五輪関連事業推進室
都市開発推進室

証券化部

金融法人室

金融ソリューション部

市況モニタリング室
専門プロジェクト室
企業資産評価室

資産ソリューション部

環境室

東北支社（仙台）
青森支所
盛岡支所
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山形支所
福島支所
千葉支所
横浜支所
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水戸支所
宇都宮支所
前橋支所
新潟支所
甲府支所
長野支所
松本支所

資産活用推進室
東海支社（名古屋）
総合支援室

公共部

技術活用推進室
資産評価第１室
資産評価第２室
資産評価第３室

静岡支所
浜松支所
岐阜支所
津支所
北陸支社（金沢）
金沢支所
富山支所
福井支所

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大津支所
京都支所
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和歌山支所

業務部

審査部

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松江支所
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高松支所
徳島支所
松山支所

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監査室

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北九州支所
佐賀支所
長崎支所
熊本支所
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鹿児島支所
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お問合せ先 ： 03－3503－5330 （企画部）

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業務内容のご案内
評価・ソリューション業務
不動産鑑定評価・独立した審査体制（審査部）
・客観的・中立的な全国 49 拠点を擁する機関鑑定評価・特定専門分野別のスタッフ（専門チーム）の配置

証券化に伴う評価・コンサルティング

・投資リスクを適切に分析した評価
・物件の用途、特性に応じた適切な処理
・海外投資家に対する適切な対応（ 英 文評価書等）

環境不動産調査

・不動産の環境デューデリジェンス（DD）
・環境リスクを反映した不動産鑑定評価、価格調査等
・建物環境性能評価（GB 認証）

固定資産税評価支援

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・家屋評価の支援

海外不動産評価

・海外に所在する不動産の鑑定評価
・海外の不動産市場調査・コンサルティング
・海外提携機関とのネットワーク（米国・英国・中国・韓国・台湾・タイ・その他）
・中国現地法人〈不動研（上海）投資諮詢有限公司〉
・シンガポール駐在員事務所

時価会計支援・賃貸等不動産の時価開示支援・減損会計対応支援
・販売用不動産（棚卸資産）の評価
・M&A に関する評価

CRE（企業不動産）戦略支援

・CRE 戦略策定支援
・不動産有効活用事業支援
・不動産運用相談PRE（公的不動産）戦略支援

・PRE 戦略策定支援
・公会計制度関連支援
・不動産利活用支援

再開発ビル事業・まちづくり支援

・市街地再開発事業支援
・共同ビル事業支援
・土地区画整理事業支援

不動産市場に関する投融資リスク管理等支援

・不動産市場の予兆管理等支援
・将来予測市況モニタリング
・オフィス投資インデックス作成

防災・減災関連事業

・復興事業設計支援
・防災集団移転促進事業等・復興事業関連土地評価
・各種災害影響評価

各種調査・基礎研究
各種調査

・「市街地価格指数」、「全国木造建築費指数」（年２回）
・「田畑価格及び賃借料調」（年１回）
・「山林素地及び山元立木価格調」（年１回）
・「全国賃料統計」（年１回）
・「不動産投資家調査」（年２回）
・「国際不動産価格賃料指数」
（年２回）

基礎研究
・土地政策・制度に係る調査研究及び提言
・不動産評価に係る調査研究及び提言
・不動産利活用・事業推進等に係る調査研究及び提言
・中国、韓国等の関係研究機関等との連携による調査

編集発行人／一般財団法人 日本不動産研究所
常務理事・企画部長 岡 淳二 c 2018
〒105−8485 東 京 都 港 区 海 岸 １ −２ −３
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2018 年（平成 30 年）2 月 1 日発行 不動産調査ＮO.408 ISSN 1882-6431
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