不動産探しをAIに任せてみて、一番難しかったこと5つ

AIエージェントに東京の部屋探しを2週間任せたら、言語化の壁、創造性の制御、データ品質、検証コスト、最後の意思決定という5つの難しさが見えてきた。

最初の難題は、「いい部屋」という曖昧な好みを、検索エンジンが読める条件に訳すことだ。駅徒歩10分以下、南向き、2階以上、月13万円以下―ここまでは書ける。だが実際に困るのはその先だ。日当たりの「質」、夜の街の空気、隣人の生活音。こういう、記号に訳せない感覚がいくつもある。AIに任せるというのは、実は自分の曖昧さに向き合って、それを仕様書に起こす苦役だったのだ。次に困ったのは、エージェントの「勝手な創造性」である。家相で物件を採点するオリジナルルーブリックは、頼んでいない。それは結果的に面白い副産物だったが、別の日に「バルコニーのセットバックから階数を逆算した」という完全に間違った推論も出てきた。創造性を停止させられない以上、「推定」というタグを付けさせて、断定だけは許さないというルールで折り合いをつけた。

不動産データそのものの品質も悪い。間取り図の方位マークはずれており、募集ページの情報は古い。この業界はデータ機械可読性を前提に作られていない。優秀なエージェントより、嘘をつかないエージェントの方が価値があると分かったのはここからだ。毎朝のスプレッドシート候補を全て原文にあたる検証習慣も必須になった。読みやすい報告書ほど信じてしまいやすいからだ。しかし最後の1マイルは絶対にAIに渡せない領域がある。200件を2件に絞るまではエージェントが速い。だが内見で光と音を感じ、「ここなら住める」と腹で決めるのは人間の仕事だ。AIは選択肢を用意する装置であって、決断の代理人ではない。この線引きを見極める能力が、AIと暮らす技術の核心なのだ。