かつて私はエンジニアとしてSQLを使い、データベースにアクセスするコードを書いていました。具体的には、膨大なデータセットから必要な情報を抽出し、分析しやすい形に整えるためにクエリを構築する作業（データベースのテーブル結合やインデックスの最適化、トランザクションの管理など）を日常的に行っていました。

しかし、技術の進歩とともに、SQL文の構築についてもAIがその役割を果たすようになっています。また、AIは単にデータを処理するだけでなく、データから洞察し、予測を行う能力を持っています。例えば、過去の市場データを解析し、将来の不動産価格の動向を予測するモデルを構築することが可能です。AIは膨大なデータセットを短時間で処理でき、人間の手作業では到底達成できない精度とスピードで作業することができます。

AIの進化により、不動産鑑定士はより専門的な判断やコンサルティングに注力できるようになるでしょう。技術が進歩することで、人間の役割は減少するのではなく、より高度なスキルと知識を必要とする分野にシフトしていくと考えられます。

不動産鑑定の視点から

エンジニアからは随分遠く離れたところに来てしまいましたが、現在の私の職業である不動産鑑定の視点から見れば、AIの進化は、不動産鑑定評価の分野にも大きな影響を与えることが考えられます。

これまで、地価公示、地価調査、相続税や固定資産税路線価などの大規模な一括評価が必要な場合、膨大な時間と労力を要していました。しかし、AIの導入により、これらの評価作業が迅速かつ正確に行えるようになるかもしれません。

具体的には、AIは大量のデータを短時間で処理できるため、従来の方法では考えられなかった規模での一括評価を行うなど。これにより、不動産取引や相続税の算出において、よりシステマティックな基準が確立される可能性もあるでしょう。

AIの進化により、不動産鑑定士はより専門的な判断やコンサルティングに注力できるようになるでしょう。技術が進歩することで、人間の役割は減少するのではなく、より高度なスキルと知識を必要とする分野にシフトしていくと考えられます。

懸念事項

一方、AI導入には懸念事項も多くあります。まず、AIが完全に信頼できるかどうかという点です。AIは過去のデータを基に判断を行いますが、不動産市場は常に変動しており、予測不能な要素が多く存在します。例えば、地域の社会経済的変化や過去に例のない自然災害など、過去のデータだけでは予測しきれない要因が評価に影響を与えることがあります。

また、AIの評価に頼りすぎることで、人間の専門知識や経験が軽視される懸念もあります。不動産鑑定士は現地調査や市場の微妙な動きに基づく判断を行う能力を持っており、これらはAIでは再現できない部分です。特に、独自の視点や直感が求められるケースでは、AIが適切な判断を下せない可能性があります。

さらに、AIの導入にはコストがかかります。新しい技術を導入し、維持するためには初期投資が必要であり、中小企業や個人事業主にとっては大きな負担となることがあります。このようなコストが障害となり、AIの恩恵を享受できない層が生まれる可能性があります。

最後に、よく言われることですが、AIの使用が進むことで、仕事の自動化による失業の問題も懸念されています。不動産鑑定士やその周辺業務に従事する人々がAIに取って代わられることで、雇用の不安定さが増すことが予想されます。

まとめ

AIの導入は、不動産鑑定評価の効率と精度を向上させる一方で、信頼性や人間の専門知識の重要性、導入コスト、雇用への影響など、さまざまな課題も存在します。

これらの課題を踏まえ、AIと人間の協働によるバランスの取れたアプローチが求められます。技術の進化を受け入れつつも、人間の経験と知識を最大限に活かす方法を模索することが、今後の不動産鑑定評価の発展にとって重要となっています。