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土地総合研究 2017年冬号

特 集  既 存 住 宅 流 通 市 場 の 活 性 化 に 向 け て 

不動産業者の役割とテクノロジー
日本大学経済学部 教授  中川 雅之
なかがわ まさゆき

１ はじめにたしていたのかを、経済学的に解説する。第  節 年に決定された新しい住生活基本計画におでは日本及び米国で、どのようなテクノロジーのいては、中古住宅市場の活性化が大きなテーマと導入が行われているのかについて解説する。第 

して取り上げられている。この中古住宅市場の活節では、数値例を用いてテクノロジーの導入が不性化にあたっては、不動産業者の新しい役割が求動産市場をどのように変化させるかを検討する。

められることが多くなっている。実際に、不動産業者の重要事項説明にインスペクションの有無を２ 不動産業の存在意義入れた、宅地建物取引業法の改正案が成立した。

そもそもなぜ、不動産業者という自ら何の生産

また近年、UHDOHVWDWHWHFK、SURSHUW\WHFK

活動も行わない主体が、存在するのだろうか。こなどの言葉を聞くようになった。不動産市場に ,7のような売り手と買い手の間に立って、その取引をはじめとした新しいテクノロジーを導入する動の取次を行う主体は、経済学では 0LGGOHPDQ と呼きを、そのように呼ぶことが多い。このような動ばれる。ここでは仲介人と呼び、それがどのようきは不動産市場をどのように変えるのか、それとな役割を果たしているのかに関する既存研究を紹も何も変わるところはないであろうか。

介しよう。

不動産業者には新しい機能が求められることが5XELQVWHLQDQG:ROLQVN\  では、財の売り多くなっている現状に鑑み、本稿ではまず不動産手と買い手が存在し、それらが直接取引してもよ業者が果たす役割の社会的な意味をまず整理した

く、間に仲介人をたてて取引してもいい世界が描い。その上で、テクノロジーの進化が、その不動かれている。売り手と買い手は、市場でお互いに産業者の機能や、不動産市場自体に与える影響を相手を見つけて、その後交渉し価格を決めて、取明らかにすることを試みてみたい。このため、こ引を決定する。

こで取り上げる不動産市場とは、売り手と買い手

図１にあるように、売り手 6 と買い手 % が / 人の間に仲介業者としての不動産業者が入る形の取市場に存在するが、新規の売り手6 と買い手% が、引を考える。つまり、売り手や買い手がテクノロH の比率で市場に参入する。一方、潜在的な仲介ジーを用いて、直接何等かの情報を得たり、取引人は . 存在し、市場に . 人存在する仲介人は、財を行うことを対象とせずに、間に立つ不動産業者を持っていない仲介人 1 と、財を持っている仲介の役割に注目した議論を展開したい。

人 0 の二種類がある。つまり、売り手と出会った本稿は以下のように展開される。第  節におい

財を持っていない仲介人 1 はそれを買い取って、ては、そもそも不動産業者がどのような役割を果財を持つ仲介人 0 となり、買い手と出会った場合

土地総合研究 2017年冬号

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図１ 5XELQVWHLQDQG:ROLQVN\  で描かれる世界㻮㻦㼎㼡㼥㼑㼞㼟
㻿㻦㼟㼑㼘㼘㼑㼞㼟㻺㻦㼙㼕㼐㼐㼘㼑㼙㼍㼚㻌㼣㼕㼠㼔㼛㼡㼠㻌㼠㼔㼑㻌㼓㼛㼛㼐㻹㻦㼙㼕㼐㼐㼘㼑㼙㼍㼚㻌㼣㼕㼠㼔㻌㼠㼔㼑㻌㼓㼛㼛㼐S 参入
Sはeの比率で新規参入
退出S

参入契約 N 変化
SM

参入
契約

B変化

退出契約

S

Bはeの比率で参入
B

B

参入
B

N
退出

退出
M
K'の潜在的middleman

にそれを打って、再び財を持たない仲介人 1 とな単位ずつ保管しておける。その際のコストは & Nる。であり、N が多いほどコストも高くなる。一方 N

この場合、仲介人が売り手と買い手のマッチング確率を上げる場合にだけ、仲介人が存在する均が多いほど、ランダムに訪れる生産者のほしい財を持っている可能性が高くなる。

衡が存在することを 5XELQVWHLQDQG:ROLQVN\

このように仲介者は、在庫コストとマッチング では証明している。

確率のトレードオフ関係から、棚の数 N を決定すではなぜ、仲介人が介在した場合に、売り手とることになるが、複数の在庫あるいは情報を抱え買い手のマッチング確率が高まるのであろうか。

ることで、生産者の探索費用を節約させるという

6KHYFKHQNR  では、複数の財の在庫を備え役割を果たす。

ることができる仲介人が描かれる（図２参照）。こまた、%LJODLVHUDQG)ULHGPDQ  においての世界の生産者は生産も消費も行うが、たまたまは、仲介人の役割として、品質情報などについて、自分の生産している財を選好している場合を除き、情報の非対称性を緩和できることが強調されてい市場に参入して他の生産者との財の交換を行うこる。とが前提となる。ランダムマッチング過程で取引

このように仲介者としての不動産業者の存在意ができるのは、欲望の二重の一致があった場合に義は、「たくさんのバラエティーの不動産の在庫、限られる。

情報を抱えること」と、「情報の非対称性を緩和す

一方仲介人は、「全ての財を消費できる」、言いること」により、売り手と買い手のマッチング確換えれば、消費について特別の選好がないという率を上げるところにあると、まとめることができ仮定から、生産者と仲介人の取引には、欲望の二よう。それでは、テクノロジーの導入は、この不重の一致は必要とされない。つまり仲介人は、全動産業者の役割にどのような影響を与えるのであての生産者から財を引き受けることが可能である。

ろうか。

しかし、生産者は自らが欲しい財を仲介人が持っている場合にだけ、取引を行うこととなる。
仲介人は N の棚を持っており、その棚に財を 20

土地総合研究 2017年冬号

図２ 6KHYFKHQNR  で描かれる世界

Pa

Pj
財Jを生産財iを消費

Pb

Pi財iを生産財jを消費

Py
棚i
棚j

Producer

棚I
棚j+1-1Pz

Middleman

・財を生産して、消費・生産する財と、消費したい財が一致しないかもしれない
・市場で交換を実施
・Producer同士の取引は、欲望の二重の一致が必要
・Middlemanと会った場合は、棚に財があれば取引・k個の棚に財を保管・保管コストはC(k)・Piが来た時、jの棚があれば、財iと財jを交換
・その際、財jのq%を留保して消費(middlemanは全ての財の消費が可能)、効用はu(q)=q

３ ,7テクノロジーの導入状況

価格推定サービス：,(6+,/ 株式会社リブセンス 日本の現況

が提供する  万件の売買、賃貸履歴などの近年、不動産市場においても、,7 を始めとしたデータを活用し、各物件の価格推移を明示し、テクノロジーの導入が積極的に行われようとして市場価値をリアルタイムで算出するサービスいる。その背景としては、不動産や地域に関連しのほか、*$7(（株式会社リーウェイズ）、+20( 6

た情報が電子化され、その蓄積が進みつつあるこプライスマップ（株式会社ネクスト）などのサとと、$, が発達することで、機械学習により、こービスが展開されている。のビッグデータについてより優れた解析を行うこ

' 間取りシミュレーター：*5,'0$3（株式会社ネとが可能になっていることがあげられよう。また

クストが提供する、おもちゃのブロックでつくそれだけでなく、95 仮想現実 などのテクノロジ

った間取りが ' の家となる、バーチャル空間ーの発達も、これらの動きを後押ししている。日を体験できるサービス。買い手の購入後の生活本で普及しつつある取組のいくつかを紹介しよう。
イメージの構築が可能となる。
）

バーチャル内覧：68802 スコープ（リクルート住土地総合研究 2017年冬号

21

まいカンパニーが提供する、スマートフォンとョン、電子契約などによって構成されており、基組み合わせることでマンションのモデルルー

本的には日本で導入されようとしているものと大ムをバーチャル内覧できるコンテンツ）の他、きな相違はないように感じられた。

5RRP95（株式会社ネクスト）などがある。

しかし、異なる点が  点存在する。一つは、テスマートロック：三菱地所グループ、東京グルークノロジーの普及状況である。上記のテクノロジ

プなどでは、インターネット対応スマートロッーを用いた商品、サービスは、一般の不動産業者

クを利用した無人内覧サービスを提供していの日常業務において頻繁に用いられている一方で、る他、+20( 6352（株式会社ネクストが提供し日本においては、これらの商品、サービスの提供ている内覧予約と、スマートキーによる鍵の開は始まったばかりである。一般に、年齢が若いほけ閉めを可能とするサービス）などがある。こど ,7 テクノロジーに関するリテラシーが高いとれらのサービスにより、内覧のスケジュール管言われているが、米国の不動産業者の平均年齢は理と鍵の管理のコストを大きく低下させるこ 歳台後半であり、日本と比較して特別に若いわとができる。

けではない。しかし、後述の 0/6 においては、不顧客とのコミュニケーションサービス：+20( 6

動産業者に関する ,7 技術講習が頻繁に行われて/,9(（株式会社ネクストが提供する ,7 重説をおり、年齢の高い不動産業者であっても、これら行うためのソフトであり、社会実験中の ,7 重の技術を習得することが、あまり大きなコストを説に用いられているもの。時間、空間的な制約払うことなく可能となっている。に拘わらず重要事項説明を行い、売買を進める

二つ目に、0/6 0XOWL/LVWLQJ6HUYLFHV の存在ことが可能となる。
）などが用いられている。

を上げることができよう。これは、情報システム

を共同利用して、個々の不動産業者がアクセスで以上にあげたサービスは、不動産業者が主に買きる物件情報の数を、地域の不動産市場を網羅すい手に対して行う様々なサービス、つまり価格査るレベルまで引き上げる仕組みである。つまり、定、参考価格の提示、内覧、購入後の住生活のコ

地域の不動産市場ごとに、全ての売り物件の情報ンサルティングなどのコストを下げ、重要事項説が集中して管理されているだけでなく、対象物件明という法律上の義務の履行のコストを下げる効の状態に関する情報、売買履歴、周辺の物件の売果を有する。大量の客観性を備えた参考価格の提買の履歴や成約価格、周辺地域の人口、経済活動、示、多くの物件の内覧による視覚情報の提供、購災害等の情報が、重ねられる形で閲覧することが入後の住生活に関する ' を用いたコンサルティできるようになっている。0/6 に加盟している不ングにより、それがない場合比べて多くの情報が動産業者は、この統合情報システムを利用するこ買い手に提供されることになり、情報の非対称性とができる代わりに、全ての物件を 0/6 にあげるの一定の緩和につながることが期待される。

義務や、売買や交渉に関する情報の管理を厳格に行う義務を負っている。さらに、この 0/6 に接続

 米国の現況する形で、前述のスマートロックに該当するキイ

それでは次に、米国におけるテクノロジーの導ボックスサービスや、統一契約書、電子契約サー入 状 況 を 解 説 し よ う 。  月 に 行 わ れ た 1$5

ビスなどが利用できるようになっている。この(;32&RQIHUHQFH では多くの ,7 テクノロジーを活

0/6 に代表されるシステムは、不動産業者の共同用した商品、サービスの展示、紹介が行われてい作業を通じて、不動産業者が抱える在庫、情報をた。非常に大くくりに言えば、それらも自動価格飛躍的に拡大する効果を持つものと整理すること

査定、95 による内覧、スマートフォンを通じた顧ができよう。

客とのコミュニケーションのためのアプリケーシ22

土地総合研究 2017年冬号

 テクノロジーを導入することの意味

であることがわかる。日本においては、レインズ

これまで説明してきたようなテクノロジーはそという売り物件の統一情報システムがあるが、スもそも、不動産業者の機能にどのような影響を与テータス管理の厳格化が始まったばかりであり、えるのであろうか。第  節で説明したように、そ地域情報との重ね合わせは、不動産情報ストック

もそも仲介人としての不動産業者は大きな在庫ス構想として横浜市で実施されているが、実用化のトックあるいは情報を抱えることで、売り手、買めどは立っていない。

い手のマッチング確率を上げること、売り手と買

い手間の情報の非対称性を解消することに、その４ テクノロジーの導入が不動産市場をどう変存在意義があった。,7 テクノロジーは、前者の物えるか

件情報の蓄積や管理コストを、飛躍的に引き下げ

この節では、テクノロジーの導入が不動産市場るという影響を持つであろう。また、大量の売買にどのような影響を与えるかを、数値例を通じて価格情報に基づく、ヘドニック法を用いた参考価検討してみる。一定の状況下で、個々の不動産業

格情報の提供、$, を用いたその精度の担保、スマ者の情報提供コストを引き下げるテクノロジーのートフォンなどのコミュニケーションツール、95導入（タイプα）と、不動産業者によって分断さ技術の発達は、顧客との時間的、空間的制約を取れている市場を統合し、不動産市場全体の効率化り払って、より詳細な情報提供を可能とするため、を達成するテクノロジーの導入（タイプβ）の不情報の非対称性を解消するコストも、引き下げる動産市場への影響のシミュレーションを行う。

影響を与えるものと考えられる。
このようにテクノロジーの導入は、一般的に、

－ 設定不動産業者の機能を強化し、不動産市場の効率化

ここである不動産市場が二つの小地域（小地域に寄与するものと考えられる。しかし、前述のよ１、小地域２）から構成されており、それぞれのうに日本と米国ではその導入状況に、一定の差異

地域には、次のような特徴を持つ売り手と買い手が存在する。次節では、この導入状況の差異が何が存在するものとする。

をもたらすかを、数値例を使って検証してみる。



このため、もう一度日米のテクノロジーの導入状＜売り手＞

況の差異を、確認してみよう。米国での ,7 技術の・不動産物件には、 つの属性があり、それぞれ導入の状況を概念図３としてまとめてみた。図３の属性ごとに良質、低質なものがある。このたにあるように、米国での不動産流通を促進するため物件は ××＝ 種類存在する（図４参照）。
めに用いられているテクノロジーは、・それぞれの物件は  人の売り手に帰属し、売りタイプα：個々の不動産の情報伝達コストを引き手はそれぞれの属性について、良質であれば 、下げ、顧客（売り手、買い手）への情低質であれば  のオファー価格を持っている。

報伝達量を増加させるタイプのもの

全体のオファー価格はそれぞれの属性の単純平（図３の実線で表現されている部分）

均とする。

タイプβ：0/6 という不動産市場全体の、つまり、・小地域１には売り手１～４が、小地域２には売参加する不動産事業者全ての情報伝達り手５～８が存在する。

コストを引き下げるタイプのもの（図の点線で表現されている部分）に分類される。

＜買い手＞
・買い手の付値は、それぞれの属性について良質先述の日本において導入されようとしているテなものは 、低質なものは  とする。

クノロジーは、上記のタイプαのものがほとんど・なお、属性ごとに以下の性質を持っている。

→→→→→→→→

㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻭㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻮㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻯㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻰㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻱㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻲㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻳㻿㼍㼓㼑㼚㼠㻴

自動査定や他物件の状況を踏まえた透明性のある査定、売るタイミングなどのコンサ
ルティング

売り手A
売り手B
売り手C
売り手D
売り手E
売り手F
売り手G
売り手H

MLS

→→→→→→→→

全ての売り物件の情報を集約して、MLS参加者はここを通してしか売買できない、厳格な管理㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻭㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻮
㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻯㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻰㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻱
㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻲
㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻳
㻮㼍㼓㼑㼚㼠㻴

Data Companyが、登記情報、地域の人口、経済状況、環境などの情報を収集して、重ねる

物件A
物件B
物件C
物件D
物件E
物件F
物件G
物件H

←←
←
←
←
←
←
←

ソーシャルメディア、顧客管理ソフトを使用することで、緊密なエージェント⇔顧客のコミュニケーション

魅力的なB to Cサイト（たくさんの写真、バーチャルツアー,バーチャルリアリティ、豊富な情報を、提供することで、MLSからのレポートのみならず、直接的な情報提供

自動査定や、他物件の状況を踏まえた物件や環境の評価な
どのコンサルティング

買い手A
買い手B
買い手C
買い手D
買い手E
買い手F
買い手G
買い手H

キイボックスを連動させることで、showingの取引費用を逓減
電子サインのシステムを連動させることで、契約の取引コストを逓減

図３ 米国におけるテクノロジーの導入状況



土地総合研究 2017年冬号
23㻤㻜㻤㻜㻠㻜㻠㻜㻠㻜㻠㻜㻠㻜
㻠㻜



属性２
㻤㻜㻤㻜
㻠㻜
㻠㻜

属性１
㻤㻜㻤㻜㻤㻜㻤㻜㻤㻜
㻠㻜
㻤㻜
㻠㻜

属性３
㻤㻜㻠㻜
㻤㻜
㻠㻜

㻢㻢㻚㻢㻢㻢㻢㻣㻡㻟㻚㻟㻟㻟㻟㻟㻡㻟㻚㻟㻟㻟㻟㻟㻠㻜㻤㻜㻢㻢㻚㻢㻢㻢㻢㻣㻢㻢㻚㻢㻢㻢㻢㻣㻡㻟㻚㻟㻟㻟㻟㻟

オファー価格→→→→→→→→売り手１
売り手２
売り手３
売り手４
売り手５
売り手６
売り手７
売り手８

物件１
物件２
物件３
物件４
物件５
物件６
物件７
物件８

小地域２

不動産業者２

不動産業者１

不動産業者２

不動産業者１

買い手５
買い手６
買い手７
買い手８

買い手１
買い手２
買い手３
買い手４

買い手５
買い手６
買い手７
買い手８

買い手１
買い手２
買い手３
買い手４

・ケース３においては、統合データベースにより小地域が統合されており、不動産業者は、自地域の売り手の売り手エージェント、買い手の買い手エージェントとして振る舞う

売り手５
売り手６
売り手７
売り手８

売り手１
売り手２
売り手３
売り手４

物件５物件６物件７物件８物件１物件２物件３物件４

小地域１

←
←
←
←

←←←
←
㻜㻚㻡㻜㻚㻢㻜㻚㻣㻜㻚㻤㻜㻚㻝㻜㻚㻞㻜㻚㻟㻜㻚㻠㻜㻚㻞㻡㻜㻚㻞㻜㻚㻝㻡㻜㻚㻝㻜㻚㻠㻡㻜㻚㻠㻜㻚㻟㻡㻜㻚㻟㻜㻚㻞㻡㻜㻚㻞㻜㻚㻝㻡㻜㻚㻝㻜㻚㻠㻡㻜㻚㻠
㻜㻚㻟㻡
㻜㻚㻟

属性１ウェイト 属性２ウェイト 属性３ウェイト



ケース１、２においては、小地域１、小地域２が分断されており、不動産業者は買い手と売り手双方のエージェントとして振る舞う・売り手は、それぞれの属性に良質なものには80、低質なものには40のオファー価格をつける。
・その単純平均で全体のオファー価格を決定

土地総合研究 2017年冬号

図４ シミュレーションの前提
・買い手は、それぞれの属性に良質なものには90、低質なものには45の付値をつける。
・属性1は観察可能。属性２、３はケース１（情報の非対称ケース）では観察できないため、67.5の付値。情報の非対称性はケース２、３では解消。
・買い手毎に異なるウェイトで、全体の付値を決定

24

土地総合研究 2017年冬号

属性１：コストなしで観察できる属性

25



属性２，３：コストをかけなければ観察できな

このような設定の下で、以下の３つのケースにい属性であり、タイプαのテクノロジー

ついて、不動産業者はどのくらいの売り手と買い導入前はそのコストが禁止的に高い手を、マッチングさせることができるのかをみてこのため、タイプαのテクノロジー導入前は、みよう。

情報の非対称性が属性２、３について存在する

ケース１：タイプα、タイプβのテクノロジーは、ため、買い手の付値は良質なものと低質なものどちらも導入されていないため、物件の平均  となる。の属性２、３について情報の非対称性

・ 人の買い手がいるものとするが、買い手は全が存在し、小地域１、小地域２の不動体の付値を属性１～３の付値の加重平均で出す

産市場は分断されている。

ものとし、そのウェイトが買い手毎に異なるもケース２：タイプαのテクノロジーが導入されるのとする（図４参照）。ことで、属性２、３の情報の非対称性

・小地域１には買い手１～４が、小地域２には買問題は解決している。しかし、二つのい手５～８が存在する。

小地域の不動産市場は分断されたまま



である。

＜不動産業者＞

ケース３：タイプα、タイプβのテクノロジーが・小地域１に不動産業者１が、小地域２に不動産導入されることで、情報の非対称性問業者２が存在する。

題が解決されるだけでなく、二つの小・不動産業者は、売り手、買い手のエージェントとなって不動産売買を成立させる。小地域１と地域の不動産市場が統合されている。



小地域２が、不動産市場として分断されている

－ シミュレーションの結果

場合は、不動産業者が独占的に振る舞うため、＜入札結果＞

売り手、買い手双方のエージェントとして行動

以下にそれぞれのケース毎に入札結果を示す。

する。双方の市場が統合されたケースにおいてケース１においては、小地域１（買い手１～４は、それぞれの小地域に存在する、買い手のたと物件１～４のマッチング）、小地域２ 買い手５めの買い手エージェント、売り手のための売り～８と物件５～８のマッチング で、それぞれ 手エージェントとして行動する。

件の取引が成立している。オファー価格を付値が・買い手又は売り手のエージェントとして行動し、上回ったために成立した取引は、表１では網掛け売買が成立した場合は、成約価格の ％を、買されて表示されている。情報の非対称性があるたい手及び売り手のエージェントとして行動し、め、小地域１では物件１、小地域２では物件５と売買が成立した場合はその ％を手数料としていう良質な不動産が、市場から排除されている。

徴収する。

ケース２においては、小地域１で４件の、小地・成約価格が高い方が手数料収入が高くなるため、域２で  件の取引が成立している。情報の非対称

オファー価格の高い順に入札にかけて、最も高性が解消されたため、良質物件（小地域１の物件い付値をつけた買い手と契約することとする。

１、小地域２の物件５）の取引が成立するようにその際、オファー価格を上回る付値を入札するなった。また、低質物件（小地域１の物件４、小者がいない場合は、取引が成立しない。

地域２の物件８）の付値が低下している。

・また、買い手と売り手の交渉力は対等であり、ケース３においては、 件の取引が成立していオファー価格と付値の平均価格が成約価格となる。買い手１～４が物件５～８と、買い手５～８るもののとする。

が物件１～４とマッチングされているため、不動26

土地総合研究 2017年冬号

表１ シミュレーション結果
入札結果（ケース１）
オファー価格付値（買い手１）
付値（買い手２）
付値（買い手３）
付値（買い手４）
付値（買い手５）
付値（買い手６）
付値（買い手７）
付値（買い手８）

物件１
80
69.75
7274.25
76.5

物件２
物件３
物件４
物件５
物件６
物件７
66.66667 66.66667 53.33333 66.66667 53.33333 53.33333
69.75
69.75
69.75
72
72
72
74.25
74.25
74.25
76.5
76.5
76.5
56.25
56.25
56.25
54
54
54
51.75
51.75
51.75
49.5
49.5
49.5

物件８
40

物件２
物件３
物件４
物件５
物件６
物件７
66.66667 66.66667 53.33333 66.66667 53.33333 53.33333
69.75
69.75
49.5
72
72
54
74.25
74.25
58.5
76.5
76.5
63
67.5
56.25
56.25
63
54
54
58.5
51.75
51.75
54
49.5
49.5

物件８
40

物件２
物件３
物件４
物件５
物件６
物件７
66.66667 66.66667 53.33333 66.66667 53.33333 53.33333
69.75
69.75
49.5
85.5
65.25
65.25
72
72
54
81
63
63
74.25
74.25
58.5
76.5
60.75
60.75
76.5
76.5
63
72
58.5
58.5
78.75
78.75
67.5
67.5
56.25
56.25
81
81
72
63
54
54
83.25
83.25
76.5
58.5
51.75
51.75
85.5
85.5
81
54
49.5
49.5

物件８
40
45
45
45
45
45
45
45
45

56.25
54
51.75
49.5

入札結果（ケース2）
オファー価格付値（買い手１）
付値（買い手２）
付値（買い手３）
付値（買い手４）
付値（買い手５）
付値（買い手６）
付値（買い手７）
付値（買い手８）

物件１
80
90
90
90
90

45
45
45
45

入札結果（ケース３）
オファー価格付値（買い手１）
付値（買い手２）
付値（買い手３）
付値（買い手４）付値（買い手５）
付値（買い手６）
付値（買い手７）
付値（買い手８）

物件１809090909090909090

産業者１は買い手１～４の買い手エージェントとの成約価格が低下している。ケース３では、よりして、売り手１～４の売り手エージェントとして、高い付値をつける買い手とのマッチングが可能に

不動産業者２は、買い手５～８の買い手エージェなることで、ほとんどの取引で成約価格が上昇しントとして、売り手５～８の売り手エージェントているが、物件４などではケース１に比べて成約として行動している。ケース１、２の場合と比較価格が低下しているものもある。

して、買い手１～４と物件５～８の、買い手５～図６と図７は、この取引による不動産業者１と８と物件１～４のマッチングが可能となったため、不動産業者２の手数料収入を、描写している。ケより高い付値での落札が実現している。

ース１とケース２を比較すると、ケース２におい

図５は、この入札によって成立した成約価格をて良質物件の取引成立により、高い手数料を得る物件ごと、ケース毎に描写している。
前述の通り、ことに成功していることがわかる。ケース２とケ

制約価格は買い手と売り手の交渉力が対等である

ース３を比較すると、不動産業者１も不動産業者ため、オファー価格と付値の平均としている。ケ２もケース３において、全ての物件のマッチング

ース１とケース２を比較すると、後者の方が成立から手数料収入を得ることができている。
しかし、している取引件数が多いが、情報の非対称性が解買い手又は売り手片方からの手数料収入となるた消されることで、低質物件である物件４、物件８め、取引物件当たりの手数料収入は低下している。

土地総合研究 2017年冬号

図５ 成約価格（シミュレーション結果）

図６ 不動産業者１の手数料収入（シミュレーション結果）

図７ 不動産業者２の手数料収入（シミュレーション結果）

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土地総合研究 2017年冬号

図８ ケースによる不動産業者の収益比較＜テクノロジー導入のインセンティブ＞

必要が出てくる。

図８では、この手数料収入の合計を不動産業者ごとに、またその合計を不動産市場規模として表示している。

５ おわりにビッグデータの蓄積、AI や VR などの様々な技

ケース１とケース２を比較すると、全ての不動術開発、普及の進展を背景に、不動産市場にそれ産業者の手数料収入が増加し、不動産市場規模もらのテクノロジーを導入する条件が、日本におい拡大している。タイプαのテクノロジーの導入にても整いつつある。これは、テクノロジーの導入あたって、何等かのコストがかかるとすれば、こが相当進んでいる、米国のような不動産市場の実の収入の増加がコストを上回っている限り、各不現を予想させるものかもしれない。

動産業者はテクノロジーの導入を進めるインセンティブがある。

しかし、萌芽的に進みつつある日本におけるテクノロジーの導入は、個々の不動産業者と売り手一方ケース２とケース３を比較してみよう。不又は買い手へのサービスの効率性を向上させるも動産市場規模は大きく拡大し、不動産業者２の収のに偏っている傾向がある。つまり、市場の統合入も増加している。しかし、不動産業者１の収入を進め、物件の一覧性、総覧性を実現するタイプが減少している。これは、図６から明らかなようのテクノロジーの導入は日本においては、まだ途に、成約価格が高めの物件１～４について、売り上にあると受け止められる。

手からも買い手からも手数料収入をケース１、２

本稿では、買い手に対する情報の非対称性を緩では得ていたが、ケース３ではそれが売り手側か和するタイプのテクノロジーと、市場の統合を実らだけの手数料収入となり、買い手側からの手数現するタイプのテクノロジーが、それぞれ不動産料収入が、低めの成約価格の物件５～８からのも市場や不動産業者にどのような影響を与えるかをのに替わったことによる。つまり、不動産市場のシミュレートしてみた。

統合を進めるタイプβ型のテクノロジーの導入は、その結果、二つのタイプのテクノロジーの導入

不動産市場の拡大するマグニチュードが、テクノとも、不動産市場の拡大をもたらすため、テクノロジー導入のコストを上回っているだけでなく、ロジーの導入のコストがそれを下回る限り、その手数料収入が減少する不動産業者との調整を行う導入の社会的意義は大きいものと評価することが土地総合研究 2017年冬号

できた。しかし、後者の市場を統合するタイプのテクノロジーについては、市場の統合前に良質で高価格の手数料を独占した不動産業者の収益を引き下げる可能性も指摘された。このため、このタイプのテクノロジーの導入にあたっては、不動産市場の拡大に関する明確なビジョンの提供、あるいは参加業者の集団的意思決定に基づく共同行為が必要になるものと考えられる。
※本研究は文科省科学研究費補助 基盤研究% の助成を受けている。
（参考文献）
%LJODLVHU* )ULHGPDQ-:  0LGGOHPHQDVJXDUDQWRUVRITXDOLW\,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI,QGXVWULDO2UJDQL]DWLRQ  
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