ときどき「競り上げではなく、AIで土地を値付けして売ればいいじゃないか」と言われることがある。不動産やオークションに詳しい人からではない。これだけ社会がAIブームだと、そんなことを口にしてみたい人も現れるのだろう。結論からいうと、私は競り上げに軍配を上げる。こんなことは少し考えると当たり前なのだが、丁寧に説明する価値はあると思う。

AIは過去の価格データをもとに、現在の価格を推定する。これには少なくとも三つの弱点がある。

• そもそも日本では、土地の売買価格は公表されていないし、売買価格を一覧するデータベースはない。
  路線価はあるが、あれは売買価格ではない。また、SUUMOのような検索サイトでは多くの物件が売られているが、そこに載っている価格は、実際に取引された価格ではない。そもそも売買価格は売手や買手のプライバシーに大きく関わるので、公表するようなものではない。このデータ不足の問題は予測において致命的だ。
• かりに上記１の問題が無かったと仮定しよう。それでもAIはじめ、データ分析が推定するのは、過去の類似データから算出した、大まかな値に過ぎない。かりにAIが「この土地の価格は１億円」と推定したとしよう。かりにAI予測の誤差が５％あって、真の価格が１億500万円だったとする。５％は予測の誤差としては小さいが、500万円は大きな金額だ。不動産は高額な商品なので、小さい誤差でも大きな金額になり、売主には大きな問題となる。
  実際、高額の土地を売る売主でも、500万円どころか、50万円や100万円の違いを気にするのが通常だ。
• 「この地域の土地が何としてでも欲しい」地元の買主や、「いま土地をどうしても仕入れねばならない」事情がある買主は、多く存在する。そういう人たちの有無や事情や予算感は、物件や時期や人によって大きく異なる。
  AIが与える推測は、あくまで最大公約数的な、大まかな値であって、個々の特殊状況を反映したものではない。
  だから人だろうがAIだろうが売る側が価格を付けるのではなく、買う側に競争的に価格を付けてもらう方がよい。
  その価格競争では、個々の特殊事情が反映されるから。
  そうした特殊事情によって高く買ってもらうチャンスをつかむためにだ。

Zillowという米国の有名なAI不動産企業がある。この会社はAIで不動産の値付けをすることを売りにしていたが、正確性への批判が絶えない（例えばSherman, E. “What Zillow’s failed algorithm means for the future of data science” in Feb 2, 2022, Fortune Education）。昨今のAIブームはいたずらにAIを有難がる風潮を生んでいるが、それら風潮の多くはAIを万能神のように仮定したうえで成り立っている。

もし機械を有難がりたいのであれば、競り上げ式オークションという機械を有難がればよい。オークションの研究者から見ると、競り上げ式オークションは人間を部品として用いる機械だ。どういう機械かというと、価格発見装置。

競り上げ競争では、価格が上がるにつれて、参加者が降りていく。「自分が支払ってよい最大の価格（最大支払意思額）」に達すると、参加者は降りる。そして終盤に二人が残って、そのうち一方が降りたとき、価格が確定して、残った一人が買手となる。この価格を発見するプロセスは一種のアルゴリズムとして描けるし（一般化されたGale-Shapleyアルゴリズム）、実際オークション理論では競り上げ式オークションを機械のようにとらえることが多い。

競り上げ式オークションもAIも、ともに何らかの情報に基づき価格を算定するわけだが、両者が用いる情報はまるで違う。
そして、いまの価格を決めるのは、AIが依拠する過去の売買データではなく、いま購入を希望している当事者の最大支払意思額だ。このように情報利用の観点から見ると、競り上げ式オークションのほうがAIよりも、いまの価格発見に適していることが分かる。

競り上げ式オークションは、見た目よりも「機械」の要素が強い。ただそれは人間を部品とする機械だから、機械として見えにくい。機械を好きな人は、AIだけでなく、競り上げ式オークションを愛好してくれてもいいだろう。とりわけ高額な商品の売買に際しては。