土地総合研究 2017年夏号

特集73

不動産テックの動向

米国不動産業における MLS と不動産テックの最新動向

一般社団法人 日米不動産協力機構（JARECO） 研究員

和田 ますみわだ ますみ1 はじめに――米国の不動産エージェントのを図る重要な課題であり、米国においてはこうし業態と特徴たエージェントに向けて、日進月歩で進化するテ

米国では、売り主もしくは買い主と媒介契約をクノロジーを取り入れた多種多様な不動産関連シ結んで住宅売買の最前線で仲介業務を行う不動産ステムが次々に出現している。
本稿では、
米国の、エージェント(セールスパーソン)は、経営と営業特に居住用不動産の仲介に携わる不動産エージェ

活動の明確な分業体制の下でブローカーに所属しントがどのような不動産テクノロジーを活用してて活動を行っている。日本のような雇用契約によいるかについて、最新のトレンドも含めて紹介しり給与報酬をもらう会社従業員ではなく、自営業ていく。

者としてブローカーとの間で契約を結び、反対にエージェントがブローカーに対して所属フィーおよび仲介手数料報酬の一定割合をコミッションとして支払う形態をとっている。

2 MLSの概要と提供サービス
MLS とは、“Multiple Listing Service”の略称で、地域の不動産業者が会員となり、物件情報シブローカーは所属エージェントに対して、オフステム（Listing System）による地域の不動産情ィスの利用、法務面でのサポート、プロフェッシ報共有を中心としたさまざまなサービスを提供すョナルトレーニング、専門家賠償保険など、各種る会員制組織のことである。2016 年時点で、米国サービスを提供すると共に、エージェントが効率

全土に約 770 の MLS 組織が存在すると言われてお的にマーケティングや営業活動を行えるように、り、小規模なものでは数百人規模（町単位）からテクノロジーを駆使したさまざまな業務システム

大規模なものでは数万人単位の MLS が会員にサーを提供している。

ビスを提供している。MLS 組織には、規模の大小、また、エージェントは、自分が活動する地域の組織の形態、サービスの範囲などにより、さまざMLS 会員となり、エリアの不動産物件情報にアクまなバリエーションが存在する。約 770 ある MLSセスすることで売買物件のマッチングを行う。エのほとんどは、地域のリアルター協会（全米リアージェントは、個々人が独立した事業の経営者でル タ ー 協 会 (NAR ： National Association ofあり、自らの業務をいかに正確・効率的に行うかRealtors®)の傘下組織）が所有・運営しており、が成功への重要なキーポイントとなっており、そシアトルの NWMLS、南カリフォルニアの CRMLS ののために用意された MLS を含む各種の業務支援ツような独立系のMLS は12 組織ほどを数えるのみでールを駆使して、日常の不動産業務を行っている。

ある。 しかし、これらの独立系 MLS は、専業の民業務の IT 化は彼らにとって競合他社との差別化間組織である点から、サービスや規模を拡大して

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数万人規模のメンバーを有する大規模な MLS が多の不動産事業者に対して提供している。 提供すい。

るサービスの種類はそれぞれ各 MLS 組織により独MLS は、地域で売買される不動産物件情報を集自に採用が行われているが、一般的には、次のよ約したデータベースを元に、不動産事業者にさまうなカテゴリーのサービスが提供されることが多ざまなサービスを提供している。その中でも一番い。

大きな役割を果たしているのが、MLS リスティン(1)MLS 物件情報システム

グシステムと呼ばれる不動産物件情報の検索シス

・ MLS リスティングシステム＋不動産履歴情報テムである。不動産業者はエージェント単位でひシステム

とりひとりが MLS の会員となり、発行されるユー(B2B：不動産業者向けシステム)

ザアカウントを使って MLS リスティングシステム

・ パブリック MLS リスティング公開サイトにログインして、物件の売り情報、買い情報のマ(B2C：消費者向けシステム。B2B 版の MLS リッチングを元に不動産の売買業務を行う。

スティングシステムよりは物件の詳細情報はMLS に登録される物件情報は、リスティングシ
ステムを通じてすべての会員がアクセス可能なこ少ない(個人情報に関するものなどは省略))
・ モバイル版の MLS リスティングシステムとから、エージェントはこのサービスを利用して、（B2B、B2C それぞれのリスティングシステム

自分が活動している地域で売りに出されている物のモバイルアプリ版）

件を、買い手が希望する条件に応じて、網羅性の(2)不動産業務支援ツール

あるデータベースの中から探して提案することが・ ロックボックスできる。

・ 共通契約書（電子フォーム）、電子サインシス

MLS では、不動産取引がすべての会員にとってフェアに行えるようにするために、物件掲載情報の記載方法、情報の取扱い方、成約時のステータ

テム・ 顧客管理システム、トランザクション管理システムなど業務支援システム

スの速やかな変更など、数々のルールが決められ・ ローンシミュレーター、クロージングカリキており、会員はこれらのルールに厳粛に従うことュレーター、e フライヤー(チラシ自動作成)が活動の条件となっている。ルール違反が発生すなどの業務支援ツール

ると MLS は会員に対して、勧告・罰金などのペナ(3)トレーニングルティを課すのみならず、最悪の場合はメンバー(MLS リスティングシステムやロックボックス、から除外する措置を行う。これはエージェントにその他業務支援システムの利用方法、MLS メとって、営業上の死活問題である。このことによ

ンバーシップルールの尊守、倫理綱領(NAR)

り、地域の不動産業者間でルールを守り、物件をなど)持ち合い（MLS に隠すことなく登録する）、公平で(4)ニュース・マーケットレポートの提供

効率的な不動産仲介業務を行うことが可能となっ(5)看板、ロックボックス、書籍などの物品販売、ている。
2.1 MLSが提供するサービス

印刷代行など3 不動産履歴情報と物件データの流れ

MLS と聞くと、エリア中の物件が集約された網

日本では、不動産業者は自社が持つ物件を、羅的なリスティングシステム(物件検索システム)

REINS、自社のホームページ、所属する協会の物件をイメージすることが多いが、MLS は Multipleサイト、B2C ポータルなど、複数の物件情報サイ

Listing Service が意味するとおり、リスティン

トへ出稿する際に、それぞれのサイトの物件登録

グシステム以外にも、さまざまなサービスを会員ページより情報を入力して掲載を行うことが多い。

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図 1 米国における不動産情報連携の仕組み。シアトル NWMLS エリア内で入手可能な不動産情報の例。

また、物件の登録にあたっては用途地域など不動タを収集・データ化して提供する民間企業(データ産業者自身が詳細な物件調査を行った上で情報をブローカーとも通称される)が存在し、多くの MLS登録する必要がある。米国のエージェントも、物ではデータブローカーが提供する不動産履歴情報件情報の登録を自ら行うのは同じであるが、次にシステムを MLS リスティングシステムと連動して述べる 2 つのサービスが多くの MLS で提供されて利用できるようにしている。不動産分野のデータ

おり、物件登録に要する手間の軽減と、ひとつのブローカー企業はタイトルインシュアランス会社

物件に対して消費者に提供することができる情報やローン会社のデータ部門が独立してできた会社量の多さを実現している。

(例：First American Title Insurance Companyの旧データ部門であった CoreLogic 社や Fidelity

3.1 不動産履歴情報システム(不動産情報ストッグループのモーゲージデータ部門から発生したクデータの閲覧)BlackNight 社など)が多く、長年蓄積された不動物件の過去の売買履歴、歴代の所有者と売買時産履歴情報の巨大なデータベースを駆使して、不の価格、ローンの額や債権者名、直近数年間の固動産取引に関するいろいろな側面のデータを MLS

定資産税の評価額、競売履歴など、パブリックレを通じてエージェントに提供している。

コードと呼ばれる公的履歴情報をデータベース化

例えば CoreLogic 社の場合、全米の居住用不動して提供する民間機関のサービスにより、エージ産の 99％、商業用不動産の 97％の履歴情報を保有

ェントは自らが法務局などの機関に自ら出向くこしており、同社の不動産履歴情報システムとなく、該当物件の詳細な履歴情報を MLS と連動

Realist®を利用すると、MLS で検索した物件の比した不動産履歴情報システムから入手することが較対象物件(近似スペックで直近に販売されたもできる。の)や、近隣物件の詳細な履歴情報を瞬時に比較レ

米国には、パブリックレコードやオープンデーポートとして生成することができる。また、MLS

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図 2 MLS リスティングシステムと物件履歴情報システムから書き出されるレポートの情報項目。
(どの物件についても 15〜20 ページ程度の詳細レポートを作成できる。)

や登記情報に登録された売買価格(Sale Price)を体に自動的に送信することができる。このことに元にエリアの価格変動などのマーケット動向、国より、米国のエージェントは、物件の登録は所属勢調査やハザードマップなど、各種オープンデーする MLS に入力をするだけで良く、あとは IDX 機

タからアグリゲーションしてきた不動産を購入す能により MLS のサーバより各種のリスティング媒る際に参考となるさまざまな情報を物件で串刺し体システムへ情報が定期的に自動送信／更新が行にしてレポートとして出力できる。エージェント

われる仕組みとなっている。IDX サーバによる物

はこのレポートを元に売り手に対して件情報の送信／更新は、数時間に一回〜一日一回CMA(Comparative Market Analysis：査定提案書)といった高頻度で自動的に行われるため、どの提を作成して、媒介契約の提案を行うための資料と携媒体においても、最新の物件情報を同期して検している。買い手側にとっても、購入検討中の物索・閲覧することができる。MLS によっては、エ件の詳細な履歴やエリア情報を元に判断を行うこージェントやブローカーがシンプルな HTML タグとが可能となり、透明性の高い不動産市場を下支(Web サイト記述用の言語)を配置するだけで、自えするツールとして、米国内の多くの MLS で活用社のホームページにエリア内の物件を検索・閲覧されている。

する機能を簡単に搭載できる機能も提供している。
これらのデータ連携は MLS リスティングサーバ

3.2 共通データ仕様(RETS)とIDX(データ互換技と連動して動いている RETS サーバと呼ばれる特術)によるデータ連携別なサーバにより容易に実装することが可能であ多くの MLS では MLS リスティングシステムにる。
RETS とは、”
Real Estate Transaction Standard”

IDX(Internet Data eXchange)技術を搭載しており、の略であり、全米の MLS や不動産関連サービス会エージェントが登録した物件情報を、MLS システ社により構成される RESO(Real Estate Standards

ムが持つ IDX サーバ機能を通じて、外部の B2C ポOrganization)コンソーシアムにより定義された、ータル、ブローカーのホームページなど各種の媒

米国内で不動産情報を取り扱う際のデータの標準土地総合研究 2017年夏号

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図 3 JARECO で試験運用している RETS サーバの例。簡単な設定をするだけで、リスティングシステムに格納された物件情報を必要な形式に変換して相手先サーバへ送信することができる。

互換形式のことである。RETS では、不動産情報のなどの必要情報を取り出して契約書内に自動的にデータベース形式(データベーステーブル設計定セットする等の機能を実装することができる。

義)やその情報を通信し合う際のプロトコル(API

このように、全米の MLS リスティングシステムなど)が定義されており、多くの MLS が RETS 形式が共通のデータベース仕様(RETS)を持つことと、に準拠した形で物件情報を格納していることによ

それにアクセスするためのインターフェース仕様

り、他のサービスとの間でも同一のデータ形式・(API)が決められていることにより、民間の不動産プロトコルで情報をやりとりすることが可能とな支援ソフトウェア開発ベンダーは、この RETS 仕様っている。に準拠したアプリケーションを開発すれば、各地もう一つの IDX(データ互換)技術の機能は、APIの MLS に容易に連携接続させることが可能である。

による他のアプリケーションとの連動である。

米国内において多くのベンチャー企業が不動産テRETS では、データベース構造(データベーススキックシステムの事業に挑戦している背景には、こーマ)だけでなく、データを取り扱うための仕様でのような参入障壁の低さも一つの要因と考えられある API(Application Programing Interface)もる。

定義されており、外部のアプリケーションからMLS の RETS 仕様データに対して共通のインターフ

4 最新の不動産テックの動向

ェース方式で情報の入出力が行えるようになって上述のように、米国では MLS への物件登録を始いる。例えば、各種の契約書を自動生成するようまりとして、売り手／買い手のマッチング、消費なアプリケーションであれば、物件の MLS 番号を者への情報提供、エージェントの業務支援といっ指定することで、RETS の API インターフェースをた多岐に渡る不動産関連のテクノロジーサービス

通じて MLS データベースから物件の住所や所有者(米国では PropTech もしくは Real Estate Tech

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図 4 Zillow の Zestimate®。物件の売買査定価格、賃貸予想価格、一年後の予想価格が、過去の推定価格と共に可視化される。と総称される)が提供されている。
不動産テックのるのがこれら米国の人気ポータルサイトの特徴で各分野と代表的なサービスとしては次のようなもある。また、スマートフォンやタブレットへ向けのがある。

た使い勝手のよいモバイルアプリを提供することで、急速に進む消費者のモバイルシフトへ対応し4.1 B2Cポータルサービス(消費者向け物件検索シている。

ステム)
消費者に向けて公開された物件検索情報サービ
スであり、Zillow、Realtor.com、Trulia など多4.2 AIを活用した価格査定(AVM)・ビッグデータによる予測分析

くのポータルサービスが一般消費者へ向けて使い近年急速に人気を博しているポータルサイトでやすいサービスを展開している。住宅の売買を検ある Zillow では、現在の売り出し価格の他に、討している消費者(買い手または借り手)向けに、Zestimate®と呼ばれるその物件の査定価格情報を希望に沿った物件を条件や地理情報から自在に検提供している。Zestimate®では、その物件の現在索できる機能だけでなく、物件の過去の購買履歴、の売買価格、賃貸に出した場合の価格だけでなく、税金情報、エリアの属性(国勢調査情報など)、学向こう一年間の予測価格を独自の査定システムを校といった、物件を検討するために必要なさまざ

使 っ て 算 出 す る 。 こ れ ら の 価 格 査 定 は AVM

まな関連情報も含めて、消費者へ向けてわかりや(Automated Valuation Model)と呼ばれ、その物件すいインターフェースで豊富な情報を提供していの属性、過去の売買価格、固定資産税評価額など

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多岐に渡るデータを元に、最新の AI 技術により毎ムの普及で、エージェントは直接顧客の元に出向

日すべての住宅に対して価格査定モデルを更新しくことなく、各種契約書の締結をオンラインで行ている。その後、住宅が売買された際の成約価格うスタイルが一般化してきている。

を結果としてフィードバックしていくことで、機械学習を進めてモデルをさらに有効なものへ更新

4.4 その他の不動産支援サービス、ブロックチェさせている。

ーンを利用した新たな試み

B2B で提供されている事例として、CoreLogic 社

この他にも、MLS の情報から物件のチラシ(フラによる AVM では、①自動査定価格(AVM)→②MLS でイヤー)を自動作成して指定されたエリアのエーの売出し価格(Listing Price)→③MLS 内での価格

ジェントに配信するサービスや、鍵の貸し借りな推移→④物件成約価格(Sale Price)→⑤登記されくいつでも内覧を可能とするロックボックスの設た売買価格(Sale Price)の各段階での物件価格を置、ローンシミュレーションサービスなど、さま収集することで、価格査定モデルをより精度の高ざまなサービスが、個人ベースで活動する米国のいものへ学習させている。

不動産エージェントの業務効率化に役立っている。

他には、ここ数年で登場してきた新たな取組み

また、ブロックチェーンを不動産取引や登記にとして、不動産売買価格だけでなく、登記情報や、活用するための試みも試行実験段階ではあるが、ソーシャル・ネットワークなどから得られる世帯行われている。昨年(2016 年)には、シカゴのクッ情報、居住者の購買情報などのビッグデータを元ク郡においてブロックチェーンとビットコインをに、どの住宅が近いうちに売りに出される可能性使った不動産権利移転の実証実験が実施されていが 高 い か ? と い っ た 予 測 分 析 (Predictiveる。

Analysis)サービスをエージェント向けに提供する SmartZip®、Remine®といったベンチャー企業も5 不動産テックの活用を実現しているバック出現してきている。

グラウンド
ここまで見てきたように、米国の不動産エージ

4.3 エージェントの営業活動を効率化する各種サェントは MLS リスティングシステムを始めとして、ービス取引の各段階においてさまざまな不動産テックシエージェント向けの不動産テックサービスとしステムを活用して効率的な業務を行っている。そては、業務効率化のシステムも米国のエージェン

れに対して、日本では不動産業は他の業界に比べト間で広く利用されている。業務支援ツールとしてシステムの活用が遅れていると言われている。て は 、 顧 客 管 理 を 自 動 化 す る CRM(Customer

同じ不動産業でありながら、米国でこれだけ多岐

Relationship Management) シ ス テ ム の Topに渡る不動産テクノロジーがエージェントに活用

Producer®、案件毎の進捗管理から書類作成、電子されていることには、次のような環境・背景が寄サインまでの契約実務を管理するトランザクショ与していると考えられる。

ンマネージメントシステムの、TransactionDesk®、
Transaction Rooms®、Skyslope®など、煩雑な業務

5.1 不動産データの整備・公開体制

管理を PC やモバイルで一元管理するシステムが以前の章で出てきたように、米国においては MLS

ここ数年の間に急速にエージェントの間に浸透しが第一次の物件情報の集積場所として機能しておつつある。また、契約書面の締結については、MLSり、MLS 内に登録された物件情報は厳格なルールの物件データと連動して自動的に各種契約書面をにもとづいてその情報の正確性・鮮度が高く保た作成する zipForm®などの書類自動作成ツールとれている。MLS に登録された正確な物件情報や成DocuSign®、Authentisign®などの電子署名システ

約価格情報は、共通仕様である RETS を通じて、各

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種の不動産テックサービスに連携されてさまざまを行う側にもこの世代が急速に増えてきている。

な業務に再活用されている。また、登記情報や固ミレニアル世代は、米国では最大の人口を持つ世定資産税情報もデータブローカー企業の手により代であり、今後の不動産売買の中心を担う世代とデータベース化され、全米中のどの物件についてなりつつある。

も正確な履歴情報や周辺情報を、エージェントがミレニアル世代は生まれた時からデジタルデバシステムから簡単に閲覧・入手することができる。

イスに慣れ親しみ、子供の頃から当たり前のよう日本においては、成約価格情報は REINS に登録にインターネットを活用して情報を自ら入手してが義務付けられているとはいえ、まだ網羅的によきた世代であり、彼らが不動産の売買において、く機能しているとは言えず、不動産の履歴情報のテクノロジーを駆使して豊富な情報量の中から欲要である登記情報についても、個別の物件の情報しい物件を自らの手で検索し、取引の過程でオンは法務局から入手することが可能ではあるが、米ラインを通じた効率的な作業を求めていくのは自国のようにそれを一括してデータベース化した上然な流れとして考えられる。

で利用できる環境は存在しない。登記の全部事項
情報は現在一筆 335 円でインターネットから入手

5.4 エージェントのIT化をささえるトレーニング

可能であるが、全国の物件情報をデータベース化/サポート体制することは事実上不可能である。

デジタルネィティブであるミレニアル世代の台頭だけでなく、その上の中高年齢層のエージェン

5.2 新サービスが生まれるエコシステム

トにおいても、不動産テックを利用して豊富な情

また、米国では RESO コンソーシアムにより不動報量の入手や、効率的な業務の推進を進めていく産データの標準化(RETS)が行われており、MLS をことは重要な課題である。そして、この業界の変はじめとする各種の不動産テクノロジー間でのデ革にともなう新たな技術の習得を助けているのは、ータの連携を容易とすることで、新しいベンチャ

MLS やリアルター協会によるトレーニングやサポーが不動産分野へ進出するための参入障壁を低くートである。MLS では、会員向けサービスの一貫し、さまざまなイノベーションが生まれる要因ととして、MLS リスティングサービスの利用方法だなっている。また、フィンテック同様に、比較的けでなく、各種の不動産テックサービスの利用方新しい産業分野である不動産テック(PropTech)へ法、さらには iPad などのモバイル機器の使い方に参入しようとするベンチャーに対して、積極的にいたるまで、さまざまなトレーニングプログラム投資を行う VC やインキュベーターも多く、ハッカを提供して、エージェントの IT リテラシーの向上ソンと言われるスタートアップ向けのプログラミを手助けしている。

ングコンテストも活発に行われている。

6 おわりに――不動産テックの今後
5.3 ミレニアル世代の台頭

これまでに見てきたように、米国では日本より全米リアルター協会(NAR)が毎年発表する不動

一歩先んじて不動産業へのテクノロジー導入が進産エージェント(Realtor®)の平均像は、2016 年のんできている。また、不動産テック自体も、AI(人白書では「53 歳、大卒の白人女性」とされている。

工知能)やビッグデータ、ブロックチェーンなどの、日本の宅建業者の平均年齢(平成 27 年度の個人事

これまでの仕組みや概念を大きく変革する可能性

業者の統計で 65.1 歳)同様に、年齢層の高い職業を秘めた技術の進歩により次々と新しいシステムであると言える。しかし、近年は 1980 年代以降にが、意欲的なベンチャーにより開発され市場に出生まれたミレニアル世代が成人して不動産エージ現している。テクノロジーの進歩は、米国だけでェントとして活躍を始めており、また、住宅購入なく世界各国にも国境を越えてどんどん伝播して土地総合研究 2017年夏号

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おり、日本のシステム関連企業も決して他国に比米国の事例よりヒントを得て取り入れることが可べて遅れた技術知識や開発力を有しているわけで能なコンセプトも多くあるのではないかと思う。

はない。開発力だけをとってみれば、国内にも、十分米国に劣らないだけのシステムを開発することができるシステムベンダーが多数存在するはずである。しかし、米国と比較して、不動産分野でのテクノロジー利用が爆発的に進まない要因としては、不動産情報(データ)そのものの整備や入手が困難なことがあげられる。
米国では、データブローカーと呼ばれる不動産情報提供企業や、 米国政府の Data.gov 政策による活用しやすいオープンデータの提供環境を背景に、若いスタートアップベンチャーでさえも、大企業を凌駕するようなイノベーティブなサービスを開発、提供するチャンスに恵まれている。例えば、ビッグデータ解析の基盤情報として重要な登記情報にしても、米国であれば全米を網羅するデータ化された登記情報が流通しており、システムベンダーがそれらを元により詳細な物件情報の提供サービスや、予測解析サービスを開発・提供することが可能である。
また、前述のように MLS による正確な不動産物件情報の登録と、RETS 標準仕様に基づく IDX 連携技術の公開により、物件検索だけでなく、関連する不動産取引業務を効率化するさまざまな業務システムへデータを連携することが可能であり、それがエージェントの日々の業務を軽減することで、エージェントはより本来のミッションに即した業務(顧客との対応・良質な物件の発掘)へその時間をシフトすることができ、結果として良質なサービスに基づく不動産流通を増加させることに寄与している。
日本においても、今後、不動産業者の IT リテラ
シーの向上、ミレニアル世代の台頭などにより、不動産業におけるテクノロジーの活用はより一般的に浸透していくこととなるだろう。そのためには、行政の持つ情報のオープンデータ化の推進と、各所に分散されている不動産情報を連携して活用できるような仕組みづくり、
例えば RETS に習った不動産データの標準化・連携技術仕様の策定など、