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不動産とファイナンス，テック，アナリティクス，教育をめぐる挑戦
石島博

不動産ファイナンスは，金融のビジネスや学術研究で培われてきたアプローチにより，不動産の市場や投資に関するビジネスや研究を行う分野である．近年，大規模＆オルタナティブデータや AI を融合させつつ，不動産アナリティクスと呼ぶべき新たなフェーズへと進化しつつある．それは，不動産に関する高品質なサービスや商品を，テクノロジー，特に ICT を利用して提供する不動産テック (Proptech) と呼ばれるビジネスの学術的な背景も提供する．本稿では，不動産ファイナンス，不動産テック，不動産アナリティクス，および不動産教育におけるチャレンジをご紹介したい．

キーワード：不動産ファイナンス，不動産テック，不動産アナリティクス，不動産教育

したオフィスビルを複数保有すれば，公開市場での需1. 不動産と起業家精神要に応えられる供給量と，高い流動性も確保できるか

不動産ファイナンスについて産学官が集い自由闊達もしれない．超低金利と低成長が長らく続く現代の投な議論を通じて研究を行う学会である日本不動産金融

資環境，いわゆる low for long にあっては，魅力的な工学学会 (JAREFE)，通称ジャレフを，筆者は会長と投資対象となり得る！ こうしたアイディアの下に生みして運営させていただいている．ジャレフは 2000 年出された金融商品が，不動産証券化である．に設立され，小規模だが過去 20 年超の歴史をもつ学

こうした不動産証券化の典型である日本版不動産投会である．設立の契機ともなった，当時の大きな論点

資信託 (J-REIT) が 2 銘柄でスタートしたのは，ジャは，不動産の証券化 (securitization)，および不動産とレフ設立の翌年の 2001 年 9 月である．その後の日本にファイナンスとの急速な融合にあった．当時の不動産おける不動産証券化に関連する市場の発展とインデッ業界にとってみれば，証券化やファイナンスは黒船でクス（指数）による視覚化の取組については，本特集あり，それらの導入にジャレフは研究と教育の両面でを構成する澤田孝士氏による記事 [1] が詳しい．

貢献したと先達より仄聞している．ここで不動産証券さて，不動産証券化の最も初期のものの一つに，化とは何か？ 仮想的な例として以下に説明したい（日1958 年の Graybar Syndications が挙げられる [2]．

本に不動産証券化が導入された背景とは無関係な仮想

Graybar ビルとは，米国ニューヨーク市の表玄関とな的な例である）．

るターミナル駅，グランドセントラル駅の真上にある丸の内に立地する 741 億円のオフィスビルを一人でオフィスビルである． 1927 年に建てられたアールデコ買うことは極めて難しい．しかし，たとえば，1 口 50 万調の建物である．ビルの東側はレキシントン街に面し円の投資口へと小分けにすれば，興味をもつ投資家はており，そのファサードの一部を成す，ネズミの彫刻たくさんいるかもしれない．何しろ，東京都心 3 区とが有名である．当時の募集広告によれば，ファンド規いわれる千代田区，港区，中央区の中でも別格である丸模は約 4 百万ドルであり，1 口 1 万ドルであった．の内というアドレスにオフィスを構えようとする，超日米における証券化の例に見るように，不動産のも一流企業がテナントである．テナントから得られる賃つ稀有な特徴により，アイディア次第で，新しく，そ料という将来キャッシュフローは，安定的な 3.6％のして大きなビジネスを創出することができる．黎明期利回りを生むことが期待される．そして，741 億円をならではのワクワクと期待に溢れた不動産ビジネスの50 万円で割った 14 万 8 千口が募集口数である．こうチャレンジについて，コロンビア大学ビジネススクール(CBS) の Christopher Mayer 教授は「不動産とは起
いしじま ひろし
中央大学大学院法務研究科〒 162–8472 東京都新宿区市谷本村町 42–8

業家精神である」と称している． Mayer 教授は，不動hiroshi.ishijima.77b@g.chuo-u.ac.jp教授である．教育にも熱心であり，その名も不動産起

2021 年 10 月号

産を対象とした経済学・ファイナンスの研究で著名な

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業家精神論（Real Estate Entrepreneurship, 2018 年

う大規模イベントに泊りがけで出展をしようとしたと秋）という授業をご自身で担当されている．

ころホテルが予約できなかった．その苦い体験を踏ま

2. 「ナラティブ」：コロンビア大学が不動産教育で強調していること（その 1）

えて，「自分の地元で大規模イベントが開催されるときには，自分の家の空き部屋を提供しよう．ベッドは空気で膨らませる手持ちのエアーベッドでいいかな？ 簡

筆者は，過去に 2 回，CBS に附属する日本経済経単なものでいいから，朝食ブレックファストも提供し営研究所 (CJEB) に滞在させていただいた．1 回目て自分の家のように滞在してもらおう．そのサービス(2013.9–2014.8) は勤めている中央大学の在外研究の内容，エアーベッド・アンド・ブレックファストの頭制度，2 回目 (2018.9–2019.8) は科研費・国際共同研

文字をとって，われわれは Airbnb を名乗ろう！」早

究加速基金 (A) の制度をそれぞれ利用させていただい速，プログラミングが得意な同居人が，インターネッた．貴重な機会をいただいたことに心より感謝をしてト上でイベント期間中の滞在を募ったところ大人気といる．その謝意として， 2 回目の滞在前に，当時所属なった．これが，不動産テック (Proptech) といわれしていた専門職大学院の廃止に係る殿（しんがり）のる不動産ビジネスの新潮流の代表格の一つ，Airbnb の研究科長を務めた（かなり大変であったが，この話の誕生ストーリーである．

詳細は別の機会に譲ることとしたい）．
さて，CJEB のご厚意で，CBS が提供する MBA の授業を聴講させていただいた．CBS では，ファイナン

3. 不動産テックやフィンテックとは何か？
3.1 不動産テックの定義と X-Tech の意義

ス，会計学，経済学，マネジメント，マーケティング

CBS の Tomasz Piskorski 教授によるその名もなど経営に関する高度人材育成を，各分野の世界的ス

PropTech and Real Estate Disruption1 という授業

ター教授が，豊富な実績をもつ実務家教員とタッグをが 2019 年春に開講されており聴講させていただいた．

組んで教えている．ご存じのようにコロンビア大学は同教授によれば，不動産テックとは「住居用・商業用不ニューヨーク市マンハッタン区にキャンパスがあり，世動産について，購入する，賃貸借する，売却する，管理界の金融の中心地であるウォール街も地下鉄ですぐでする，建設する，設計するといった実務について，テある．教授陣のラインナップも凄いが，年間約 7.7 万クノロジーを利用して飛躍的（破壊的）に向上させるドル，2 年の修学期間では約 15.4 万ドルにも達する授ビジネスのこと」をいう．日本における不動産テック業料にも驚かされる．CBS に通うには，家賃などマンの状況は，本特集を構成する谷山智彦氏による記事 [3]

ハッタンでの高額な生活費も考慮する必要がある．

が詳しい．

CBS には不動産プログラムや Paul Milstein 不動産

筆者の解釈を加えつつ不動産テックやフィンテック研究所が設置されているのも特徴の一つである．不動などの，いわゆる X-Tech（クロステック． X には不動産ビジネスを先導する人材を育成・輩出すべく，不動産，フィンなどが入る）の意義について考察してみる．

産ファイナンス／経済学についての理論や応用方法も

たとえば，スーツを買う際には，ビスポークか吊るし，教えている．印象的なことは，そうした座学で学ぶこという二つのオプションがある．それになぞらえて，身とよりは，リーダーシップや成功体験を，ケーススタの回りの商品やサービスを考えてみれば，ビスポークディーや，頻繁に招聘されるゲストスピーカーの話をは，高品質でテーラーメイドなサービスである一方，高聞いて学んでいくことが強調されている点である．な

額であるため富裕層だけが享受できる．一方，吊るしぜか？ これまでに存在しないビジネスのポテンシャルは，安かろう悪かろうといわれ，一律，One-size-fits-allを，ビジネスパートナー，投資家，潜在的な顧客に共感なサービス提供となる．すなわち，従来のビジネスのしてもらうことこそ，まずは重要だからである．その常識として，「高品質なサービス」と「安価に提供すためには，ビジネスを着想した自分の体験談，たとえること」とはトレードオフの関係があった．ここに，ば自分がユーザーや消費者として既存のサービスや商品を利用して，どれほどの不便や負の効用を被ったか，その体験をナラティブ（物語）として共有する．たとえば，いわゆる民泊の募集・提供サービスのポータルを運営する Airbnb の創業者は，元々クリエーターである．SXSW（サウス・バイ・サウスウェスト）とい

1 日本語に訳せば，不動産テックと不動産破壊．すごい授業名である．日本の大学では授業名は学則に記す必要があり長年の使用に耐え得る凡庸な名称が多い．しかし，特別講義という扱いであれば，奇抜な授業名も学則ではなく講義要項（シラバス）にカッコ書きで記すだけで良いのであり得るかもしれない．ただし，教授会での承認が必要なのでその上程には勇気と根回しが必要であろう．

678（38）Copyright © by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

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図1

サイバー金融システム構想（1998，白川浩教授作成）

X-Tech がもたらそうとする革新や意義は，ICT など不動産）といったモーゲージ証券もある．このようにのテクノロジーを利用することにより，従来のビジネ不動産は，その大きな価値に裏付けられて，金融と密接スの常識を覆し「品質と価格のトレードオフの関係をな関係が存在するのである．日本における最も初期の破壊して，飛躍的に高品質・低価格を実現すること」にフィンテックの一つとして，東京工業大学のプロジェあるといえよう．これが X-Tech の文脈における破壊クト『サイバー金融システム構想 (1998)』が挙げられ的 (disruptive) に関する筆者の解釈である．

る．大学院生だった筆者の元に師匠白川浩教授がやっ

3.2 不動産テックの価値の源泉てきて，ニコニコしながら手渡してくれた文書の一部本特集を構成する拙論 [4] において，不動産は所有を図 1 に再現して示す．これによれば，同プロジェク権と利用権が付随する稀有な資産であることを述べた．

トは，東京工業大学理財工学研究センター (CRAFT)

それら二つの権利は分離して取引することが可能であと大手メーカーによる，産学連携のクレジット・レーり，それぞれに対応した市場が存在することも特徴とティング＋レンディングに関するサービスであったこなっている．所有権を取引するいわゆる不動産市場，とがわかる．すなわち，将来的には，金融と不動産の利用権を取引する賃貸市場がある．後者の利用権は，積集合を狙ったものであったともいえよう．

不動産が保有する広さなどの空間，駅徒歩，築年数と3.4 不動産と金融資産のアセット・プライシング

いった属性の利用に関するものである．人々は不動産

前節では，不動産と金融との密接な関係を見た．まの空間などの利用から便益を享受できるため，その対た，本稿の冒頭で述べたように，不動産ファイナンス価として価値が生まれるのである．たとえば，Airbnb

は，金融のビジネスや学術研究で培われてきたアプロー

では，大規模イベントが開催される期間限定で，空きチにより，不動産の市場や投資に関するビジネスや研部屋をイベント参加者に，インターネットを介して提究を行う分野である．したがって，不動産と金融に関供したのがそのビジネスのはじまりであった．「利用権する市場は密接に連動し，それらのビジネスも高度にの空間的・時間的な空白を，テクノロジーを活用して，融合している．同時に，学問的背景としても，ファイナ高密度化する，効率化する，生産性を高めること」，こンス理論を共有しているといえよう．そこで，フィンれが不動産テックの価値の源泉と考えられる．

テックや不動産テックの本質を，ファイナンス理論から3.3 不動産と金融との融合捉えてみたい．主要なテーマの一つは，株や債券など不動産はその資産価値が大きいことも特徴である．の金融資産の価格はどのように評価されるべきかといオフィスビル，商業施設，住宅などを，ビジネスや家うアセット・プライシングである．その根底にある原計が所有や利用する場合には大きな投資や出費となる．

理は，無裁定条件である．12 本（1 ダース）が 1,200 円

そのため自己資本に加えて，銀行などから借り入れるで売られている鉛筆を考える．それをばらで売るとき場合も多い．たとえば，住宅の購入に際しては，いわゆにも，1 本 100 円でなければならないという条件である頭金（自己資本）で賄えない住宅価格の大部分についる．たとえば，90 円や 110 円で売ることは排除されて，住宅ローンを借り入れることが多い．住宅価格はる．鉛筆の属性がまったく同一であれば，1 本の鉛筆が高額であるため，住宅ローンもまた多額である．ゆえ

欲しい人は 90 円の方を買い，110 円の方は買わないでに，住宅ローン市場は巨大である．日本のみならず，米あろう．その結果，みんなが買う 90 円は値上がりし，国においても住宅ローンは巨大である．ただし，日米誰も買わない 110 円は値下がりし，やがては 100 円との住宅ローンは性質が異なっており，米国の住宅ローなる．すべての情報が瞬時に伝わる効率的市場では，ンはその性質を反映してモーゲージと呼ばれる．モー

この価格調整は瞬間的である．こうした考察を突き詰

ゲージを裏付けとする，RMBS（住宅）や CMBS（商業めた理論体系がアセット・プライシングである．その2021 年 10 月号

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表1

アセット・プライシングの前提条件

権利の無限分割可能性

資産に付随する所有権や利用権等の権利は無限に分割できる．

流動性

資産は市場で自由に売買をすることができ高い流動性がある．

手数料や税金どの市場参加者が行うどの取引にも，手数料や税金がかからない．

情報の対称性

すべての市場参加者は対称な情報を持ち，市場は効率的である．

合理性

すべての市場参加者は合理的に行動する．

安全利子率の存在

絶対にディフォルト（破産）しない安全資産があり，どの市場参加者も，同一の安全利子率（リスク・フリー・レート）で売買できる．

市場
需給の均衡
資産価格等の観測可能性

危険資産（金融資産・不動産等）と安全資産の取引市場がある．
マーケット・クリアリングが成り立つ．
資産価格は 24/7，離散／連続時点にて観測可能である．また，財務／非財務データも観測可能である．

を組み合わせて，ポートフォリオを自動で作ろう．これをアプリで極めて安価に提供しよう」というビジネスアイディアにつながるのである．これがロボアドバ
イザーというフィンテックである．

3.6 フィンテックと不動産テックの新たな定義と目的こうしてみると，「フィンテックの一つの定義は，ファイナンス理論を完全に機能させるために提供される金融サービスや商品のこと」と述べることができるであろう．もちろん，すべてのフィンテックを俯瞰し理解しているわけではないため，狭義の定義ということになる．そのうえで，「フィンテックの目的とは，ファイナンス理論の背景となっている仮定や前提条件を満たすように，市場の機能，市場での取引，金融サービス・商品を理想的なものに近づけるプラットフォーム・サービス・商品を提供すること」と述べることができる．
ひるがえって，不動産テックを再考してみると，そ本質は，すべての資産価格は線形であるということでの一部は不動産ファイナンスに関連するものであり，ある．なぜ，ファイナンスや不動産ファイナンス／経

上記のフィンテックの定義や目的に沿って，現状の動済学の研究にて，線形モデルばかり扱うのかといえば，向や将来の課題を捉えると整理がしやすいであろう．

無裁定条件が背景となっているためである．現時点でたとえば，先述の Airbnb が体現してみせた「利用権は AI やデータサイエンスが全盛であり，非線形モデの空間的・時間的な空白を，テクノロジーを活用して，ルを多用しているようだが，これを金融資産や不動産高密度化する，効率化する，生産性を高めること」は，の価格分析に用いるには注意が必要である．

利用権を可能な限り分割して提供するサービスであろ3.5 ファイナンス理論とフィンテック・不動産テッ
クの前提条件う．また，不動産の証券化も，所有権を分割して提供する金融商品である．

アセット・プライシングでは，表 1 に示す前提条

一方，手数料はどうか？ 私たちは，不動産を購入し件が陽に暗に仮定されている．こうした前提条件は現たり売却したりする場合には，不動産仲介業者に，購実市場では成立しないと筆者は学生時代に教わった．

入／売却価格の 3％，プラス 6 万円を上限とする手数

1990 年代半ばから後半にかけてのエピソードである．

料を払っている．購入時と売却時，どちらにも仲介手時代は流れ，今や，金融産業においては，アセット・数料が発生する．これがどれくらい大きいのか？ 筆者

プライシングの前提条件を満たす投資環境になりつつは，数年前に中古マンションを購入した際に，買うのある．ゆえに，市場ではアセット・プライシングの理が良いのか，借りるのが良いのか，かなり精緻に計算論がある程度，機能しているといえる．たとえば，日経をしたことがある．前提条件として，「今後 5 年間住む225 や TOPIX といった「理論上のポートフォリオのこととする．買う場合には，現時点で買って， 5 年後プロキシー（代理）」のパフォーマンスを凌駕することに売却することにする．
」すると，買う場合には，5 年は難しいとされる．日経 225 や TOPIX は指標であっ間のキャッシュフローのうち 34％が手数料となるのでて，直接的に投資することはできないが，それを近似ある．賃料の約 3 か月分だけ，買う方が借りるよりもする投資信託が巨大な資本を背景として提供されてい不利という結果となった．ただし，買う場合には別のる．そうした投資信託を，ほんの少額でも多額でも売価値が生まれるので，買うという意思決定をした（本買可能である．かつ，その手数料は極めて安い．

ケーススタディーについて興味をもっていただける読フィンテックへのインプリケーションはなにか？「い者がいるようであれば，またの機会に詳述したい）．こ

くつかの簡単な質問に答えてもらって個人投資家のリのように，フィンテックの定義や目的に照らしてみるスク選好を計ろう．その選好に適うように，投資信託と，不動産テックには，多くの課題，裏返せば機会が680（40）Copyright © by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

オペレーションズ・リサーチ眠っているように思料される．

タの収集と整備，

4. 不動産テックと不動産アナリティクス
Airbnb や，コワーキングスペースなどを提供する
WeWork がかつて成功したのは，働き方やライフスタイルが多様化する現代に訴求するナラティブに優れ• 職種やポジションなどユーザーの属性ごとの働き方や空間の利用の特徴を，深層学習・機械学習などの AI（人工知能）によって解析，• 収益を最大化するメンバーシップの動的プライシング（価格評価），ていただけではない．不動産がもつ属性の一つであるといったアプローチが必須となろう．このような問題

空間の利用密度（利用効率）を，これまでの商慣行のへのアプローチには先達があり，アナリティクス (an-常識を超えて飛躍的に高めたことにある．前述の言葉alytics) と呼ばれている．

でいえば，空間の「破壊的 (disruptive)」な利用であアナリティクスとは，データをより良い意思決定にる．ソフトバンクはかつて SoftBank Vision Fund を資する深い知見へと変換する，科学的な過程のことを通じて WeWork に 30 億ドルもの投資をしていた．そいう [6, 7]．換言すれば，データ・セントリックなオペの際，WeWork の価値を 450 億ドルと評価した [5]．

レーションズ・リサーチのことをいう．このような着WeWork は，実物不動産を保有していないのに，なぜそ想のもとで，筆者は「不動産アナリティクス」を提唱しのようなバリュエーションを得ることができたのか？て，不動産テックの背景として研究を進めている [8]．

CBS の Piskorski 教授の授業では，WeWork のビジ

不動産アナリティクスとは，不動産テックの諸課題にネスをケーススタディーの一つとして取り上げていた．

ついて，ファイナンス／経済理論を踏まえた実証アプその内容を再現するというよりは，そのエッセンスを筆ローチと，データ・ドリブンアプローチを上手く融合者のフィルターを介して述べることとする．WeWorkさせて解決するものといえよう．

においては，スタートアップに訴求する立地の良い物• ファイナンス／経済理論を踏まえた実証アプロー

件を，契約期間をできるだけ長期にして有利な内容で

チ：不動産投資を金融資産への投資と同列で扱え賃借する．加えて，WeWork が創業された 2008 年当

るよう，ファイナンス理論を拡張するアプローチ

時は，2007 年から 2008 年の世界金融危機の影響で有である．詳細は本特集を構成する拙論にて詳述し利な内容で賃借できたようである．そのうえで，ユーている [4]．その理論に基づいた統計・計量モデル

ザー（入居者）のニーズに合った自由度の高いメンバーの開発や，さまざまな観点からの実証分析も必須

シップを月単位で発行するのである．ユーザーにとっである．ては大きなメリットがある一方で，WeWork 側の収益• データ・ドリブンなアプローチ：不動産の分析には不安定となり大きなリスクとなる．それを補うべく必要なデータは，価格・取引高・需給などに加え，WeWork は，スタートアップの働き方に即して，空間立地・築年数・駅徒歩といった不動産の空間や時の利用を融通して高密度にしたのである．各利用者が間軸に占める属性，不動産取引主体のクレジット，何時から何時まで利用するのか，大空間とデスクをそさらには不動産を利用する人々の心理や評価が反れぞれどれくらい利用するのかを把握する．そのうえ

映されたテキストなど，大規模かつオルタナティで，空間的・時間的に利用を最適化し，高密度化する

ブなデータといって良い．このようなデータより，わけである．そのうえで，空間一単位あたりの利用料スタイライズド・ファクトを発見するべく，深層金や，グレードに応じたメンバーシップ料金が，賃借学習などの AI の効果的な利活用が要点となる．

料を上回るようにシミュレートする訳である（なお，本特集を構成する佐久間誠氏による記事 [9] は，不動CBS のケーススタディーでは，単純化された前提条件

産アナリティクスの優れた実践となっているので，ごの下で，WeWork の一つの賃借に関する正味現在価値一読をお勧めしたい．

(NPV) や収益性 (IRR) を算出するに留まっている）．
さて，このように不動産テックにおける空間の高密度化という問題に対しては；

5. 「人柄」：コロンビア大学が不動産教育で強調していること（その 2）• インターネットに接続されたセンサーやデバイス

不動産ビジネスにおいて，一番重要なことは何か？などの IoT (Internet of Things) によるオフィスピッチ（要点を凝縮して短時間で行うプレゼン）や営での人の働き方の計測，業がいくら上手くても，どれだけ金をレイズできよう• 人の働き方など大規模かつオルタナティブなデー
2021 年 10 月号とも，あるいは AI を駆使した画期的なサービスを提Copyright © by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited. （41）681

供できるとしても，より重要なことは，人柄である．

くな）だ．私たちは，不動産ファイナンスの産学官の革新的な不動産ビジネスの登場に感動して，その行くコミュニティの持続的な成長や，その担い手である次末を期待して見ていても，粉飾や詐欺，英語でいえば代の高度人材育成を考える場合，学術研究やビジネスfraud があまりにも多く，ガッカリする．具体的な事に関するものはもちろん重要であるが，加えて，優れ件を記さないが，日米双方で頻繁に見られる印象であた人柄をも育むことに取り組む必要があるだろう．

る．CBS の Mayer 教授による不動産起業家精神論の授業では，次代の不動産ビジネスを先導し担っていく学生に対して次の 2 例のように教育している．

6. 結び
いま最もチャレンジングで可能性のあるテーマの一

米国シアトルに本社があるアマゾンは，その第 2 本

つである不動産テックや不動産アナリティクスについ社計画 (Amazon HQ2) について，バージニア州アーリて，雑駁な内容で恐縮ではあるが，概観させていただントン郡クリスタルシティと，ニューヨーク市クイーンいた．また，ESG 投資の時代にあって持続可能な研究ズ区ロングアイランドシティの 2 か所を選定したと発コミュニティの発展のため，不動産教育についても言表した (2018.11.13)．後者については，Savanna ファ及させていただいた．多くの読者の方に，本分野に興ンドが保有する One Court Square というオフィスビ味をもっていただき，ご参加いただければ望外の喜び

ルが提供される予定となった（残念ながら，本件は 3 かである．

月後に破談になり，2021 年現在，前者のクリスタルシティにて，工事が進められている）．その発表のタイミングで，Savanna の共同経営者で CBS 卒業生の謝辞

本 研 究 は JSPS 科 研 費 JP16H03127,JP16KK0086 の助成を受けたものである．

Nicholas Bienstock 氏が Mayer 教授の授業のゲスト参考文献

スピーカーとして招聘された (2018.11.28)．とても印象的だったのは，「われわれのチーム作りで最も重要だと考えるのは人柄だ」と述べたことだった．
もう一つ，Mayer 教授の授業で印象的だったことがある．最初のケースで取り上げたテーマは，リーダーに求められる人柄に関するものであった．不動産テックの Airbnb の共同創業者である Joe Gebbia 氏が，スタートアップが生き残り成功する過程にあって，避けて通れない悲しみの深い溝 (trough of sorrow) に陥った．ビジネスの成長が滞り資金繰りが立ち行かなくなる状態が続くことをいう．現代の革新をもたらすべく起業するスタートアップと，20 世紀初頭の未開の地を切り開こうとする探検家は，資金繰りなど，類似点が多いという慧眼で Mayer 教授はケースを作った．

Airbnb の Gebbia 氏が深い溝に陥ったとき，英国南極探検家 Ernest Shackleton 氏が Endurance 号を失って南極に取り残されたとき，彼らが共通して発揮した
リーダーシップは何か？ Never Say Die！（弱音を吐[1] 澤田考士， 不動産証券化市場における投資インデックスの整備と発展， オペレーションズ・リサーチ：経営の科学，
66, pp. 671–676, 2021.
[2] W. J. Poorvu, Graybar Syndications, HBS Case Collection, Harvard Business School, 1968.
[3] 谷山智彦， 不動産テックの生態系と展望―不動産ビジネ
スのイノベーションを目指して―， オペレーションズ・リ
サーチ：経営の科学，66, pp. 657–662, 2021.
[4] 石島博， 不動産ファイナンスのすすめ， オペレーション
ズ・リサーチ：経営の科学，66, pp. 644–649, 2021.
[5] Real Deal: New York City Real Estate News, “Wework now valued at $45b after another Softbank infusion,” https://therealdeal.com/2018/11/13/weworknow-valued-at-45b-after-another-softbank-infusion/（2021 年 7 月 5 日閲覧）
[6] T. H. Davenport, “Competing on analytics,” Harvard Business Review, 84, pp. 98–107, 2006.
[7] F. S. Hillier and G. J. Lieberman, Introduction toOperations Research: 11th Ed., McGraw Hill, 2021.
[8] 石島博， 不動産アナリティクス， ジャレフ・ジャーナ
ル，11, pp. 27–28, 2019.
[9] 佐久間誠， 不動産市場分析におけるオルタナティブデー
タの活用可能性と展望， オペレーションズ・リサーチ：経営の科学，66, pp. 663–670, 2021.

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