米国の不動産市場の規模は50兆ドルを超える。誰が何を所有しているかを追跡するシステムは、今頃かなり洗練されているはずだと思うだろう。しかし、そうではない。
この国の不動産所有権記録は、3700以上の郡に分散しており、それぞれが独自のシステム、独自の形式、独自の特性を持っている。これらのシステムの多くは18世紀に確立されたものだ。数十億ドル規模の米国債をナノ秒単位で取引できる時代にもかかわらず、実際に誰が不動産を所有しているかを確認するには、依然としてアーカイブ画像、手作業による検索、そして待ち時間というイライラする組み合わせが必要なのだ。
私はこれを身をもって知っている。何年も前、私は住宅ローン融資の分野で働いており、仕事の一部は郡の事務所に実際に足を運び、マイクロフィッシュをスクロールして連絡先リストを作成し、不動産所有権を特定することだった。それは退屈で時間がかかり、当時でさえ時代遅れに感じられた。それが根本的に変わっていないという事実は、ある意味驚くべきことだ。
ギャップはツールではなくインフラにある
テクノロジーツールはたくさん存在する。問題は、これらの断片化された郡レベルのシステムすべてを、一貫性があり検索可能なものに接続する基盤となるインフラが存在しないことだ。
私は最近、タリ・グロス氏と話をした。同氏は、Donoの共同創業者兼CEOであり、同社はAI活用型不動産記録プラットフォームで、650万ドルのシード資金調達を発表したばかりだ。私たちの会話で印象的だったのは、企業のピッチではなかった。問題そのものの捉え方だった。
「ギャップはテクノロジーではない。ツールはたくさん存在する。ギャップはインフラだ」とグロス氏は語った。この区別は重要だ。私たちは、あらゆる問題が適切なアプリや適切なAIモデルで解決できると思い込みがちだ。しかし不動産では、基盤となるデータ層が非常に断片化されているため、その下に一貫性のあるものが何もないという事実を、どれほど巧妙なソフトウェアでも補うことはできない。
米国人口の約85%は現在、グロス氏が「デジタル郡」と呼ぶ地域に住んでいる。これは、記録が少なくとも電子的にアクセス可能な郡のことで、たとえそれがスキャンされた画像に過ぎなくてもだ。これは進歩だ。しかし、アクセス可能であることは整理されていることを意味しない。郡の書記官は4年ごとに選出され、それぞれが記録の保存方法と索引付け方法を変更できる。その結果、標準形式も中央当局も近代化への真のインセンティブもない、数千の管轄区域に広がる果てしなく混乱したデータセットが生まれる。
郡にはそのための予算がない。問題を認識している人々がいる郡でさえ、それを修正するリソースがない。そのため、混乱は続いている。
問題が顕在化する場所
権原保険は、このインフラギャップが最も深刻に影響する分野だ。住宅を購入する際、権原会社は地元のアーカイブを掘り起こし、記録を収集し、それを読み、解釈し、結論を導き出すことで、あなたの所有権を確認しなければならない。今日、このプロセス全体が手作業だ。何も自動化されていない。
そしてそれは明らかだ。不動産取引の約11〜15%が遅延する。通常3〜7日間、権原関連の問題が原因だ。グロス氏はその理由を説明してくれた。権原調査は通常、取引プロセスの後半に発注される。なぜなら数百ドルのコストがかかり、取引が不成立になった場合に誰も支払いたくないからだ。そのため調査は終盤に行われ、もし欠陥があれば──適切に譲渡されなかった住宅ローン、欠落したデータポイント──それは取引完了のわずか数日前に表面化し、今やずっとそこにあった何かを解決するために奔走することになる。
労働力の問題がこれを悪化させている。現在の権原専門家の半数以上が2030年までに退職すると予想されており、その後継者のパイプラインは存在しない。グロス氏が言うように、権原専門家になるための学校は存在しない。これは次世代を正式に訓練しない業界だ。高校生で権原事務員になりたいと言う人はいない。これは偶然たどり着く仕事の1つであり、そしてあなたは何十年もの組織的知識を頭の中に保持する人物になる。あなたが退職すると、その知識はあなたと一緒にドアの外に出て行く。
近代化が実際に意味するもの
解決策は単に記録をデジタル化することではない。それは、異なる郡のソースからデータを収集し、混乱した文書から関連情報を抽出して索引付けし、その後ドメイン専門知識を適用して信頼できる結論を導き出すことができるインフラ層を構築することだ。これは3つの異なる技術的課題であり、それぞれが単独でも重要だ。
これを試みている企業──Donoもその1つ──は、真の障壁はAIではないことを発見している。それはドメイン知識だ。各郡がどのように機能するか、異なる記録タイプの内部ロジックがどのようなものか、そして300年間蓄積された官僚的変動に伴う無限のエッジケースをどのように処理するかを理解しなければならない。いくつかの企業が以前に公的記録の近代化を試み、失敗した。主に、どれだけの専門知識が必要かを過小評価したためだ。
もう1つの譲れない点は精度だ。数百万ドルが各取引にかかっている業界では、95%の確率で正しいプラットフォームは役に立たない。そのため、この分野での真剣な取り組みには、プロセスに人間による検証を組み込む必要がある。AIは作業を劇的に加速できるが、誰かが結論を確認する必要がある。
しかし、それが機能すると、違いは顕著だ。グロス氏によると、従来は数日かかっていた現在の所有者検索が約30分で完了し、完全な取引検索は4時間未満で完了するという。速度を超えて、出力はより透明性が高い。誰かの手書きの結論が書かれた紙の文書の代わりに、各決定がどのように到達したかを正確に示すプラットフォームが得られる。
より大きな機会
権原保険は明らかな出発点だが、その影響ははるかに広範囲に及ぶ。貸し手、住宅ローンサービサー、不動産投資会社はすべて、同じ断片化された記録の問題に対処している。ポートフォリオレベルの質問──「この人物が全国で所有するすべての不動産を見せてください」──は、今日のインフラでは単純に答えることができない。
その質問をして、機能的に不可能であることの代わりに数分で正確な答えを得られることを想像してほしい。それは、融資決定がどのように行われるか、ポートフォリオがどのように管理されるか、そして不動産エコシステム全体でリスクがどのように評価されるかを変える。
なぜこれが重要なのか
私たちはAIが業界を変革することについて多くを語る。会話のほとんどは派手なアプリケーション──チャットボット、自動運転車、コーディングエージェント──に引き寄せられる。しかし、AIの最も意味のある用途のいくつかは、プロセスが何世代にもわたって根本的に変わっていない、深く根付いた業界にある。
不動産は完璧な例だ。システムは機能している──ある意味では──しかし、それは力ずくと非効率性への高い許容度を通じて機能している。世界最大の資産クラスが国自体よりも古いインフラ上で動いているとき、速度、精度、コストのあらゆる改善は巨大な波及効果をもたらす。
不動産業界は別のアプリを必要としていない。それは配管を必要としている。そして時には、配管こそが最も重要なのだ。
