数十年にわたり、リアルオプション分析（ROA）は不動産投資評価において、理論的には優れていながらも実務では活用が困難な「未完の大器」でした。その背景には、高度な数学的複雑性、信頼できるインプットデータの欠如、そして意思決定者が直感的に理解しにくいという根深い障壁がありました。しかし今、人工知能（AI）、特に物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）やコルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク（KANs）といった新世代の技術が、これらの課題を解決する触媒として機能し始めています。本稿では、AIがいかにしてROAの実用化を可能にし、不確実性下での不動産価値評価に新たな地平を切り開くのか、そのメカニズムと世界の先進事例、そして未来への戦略的ロードマップを詳細に解説します。

AIという触媒：リアルオプション分析による不動産価値評価の新たな可能性

第I部 不動産におけるリアルオプションの未完の約束

1.1 DCFを超えて – 不確実な世界における柔軟性の価値評価

不動産投資の価値評価において、伝統的に用いられてきたディスカウンテッド・キャッシュフロー（DCF）法は、その単純明快さから広く受け入れられてきました。しかし、DCF法は将来のキャッシュフローを単一のシナリオに基づいて予測し、それをリスク調整後の割引率で現在価値に割り戻すという静的なアプローチであり、不動産投資に固有の「経営上の柔軟性」を評価できないという本質的な欠陥を抱えています。

これに対し、リアルオプション分析（ROA）は、不確実な市場環境下で経営者が持つ意思決定の柔軟性を「オプション」として捉え、その価値を定量的に評価する先進的なフレームワークです ¹。不動産プロジェクトは、金融オプションと同様に、将来の市場動向に応じて投資計画を修正する権利を内包しています。例えば、開発を延期する、規模を拡大・縮小する、用途を変更する、あるいはプロジェクトを完全に放棄するといった経営判断は、プロジェクト全体の価値を大きく左右します。従来のDCF法や正味現在価値（NPV）法では、これらの柔軟性が持つ価値を捉えることができず、有望なプロジェクトを過小評価するリスクがありました ²。

不動産投資における主要なリアルオプションには、以下のようなものが挙げられます。

これらのオプションの価値評価は、金融オプションの理論、特に鉱山開発や不動産開発のような複数回の意思決定機会を持つプロジェクトにおいては、アメリカン・オプションやバミューダ・オプションの評価モデルに類似したアプローチが用いられます ³。ROAは、この柔軟性の価値（オプション・プレミアム）を伝統的なNPVに加えることで、プロジェクトの真の価値をより正確に捉えることを可能にします。

1.2 実装のボトルネック – なぜ理論は棚上げにされたのか

ROAはその理論的優位性にもかかわらず、実務における導入は限定的でした。複数の業界を対象とした調査では、ROAの採用率は10～15%程度に留まっており、その主な理由としてモデルの複雑さが挙げられています ³。理論が実務に浸透しなかった背景には、主に3つの根深い障壁が存在しました。

1. 数学的な複雑性: ROAの根幹をなす数学モデルは、確率微分方程式や偏微分方程式（PDE）といった高度な数学的知識を要求します。専門的なツールなしにこれらを解くことは、多くの実務家にとって非現実的であり、参入障壁を著しく高くしていました ⁵。
   
2. ボラティリティ推定の困難性: オプション価格評価における最も重要なインプットの一つが、原資産のボラティリティ（価格変動率）です。しかし、不動産は非流動的かつ個別性が高い資産であるため、信頼性の高いボラティリティを推定することは極めて困難でした。このインプットの不確実性が、モデル全体の信頼性を損なう主要因となっていました ²。
   
3. 「ブラックボックス」問題と経営層の抵抗: モデルの複雑さは、意思決定者にとってその評価プロセスを不透明な「ブラックボックス」にしてしまいました。直感的に理解しやすいDCF法とは対照的に、初期のROAモデルが算出する価値の根拠を説明し、信頼を得ることは困難でした。これが経営層による採用を妨げる心理的な障壁となりました ³。

これらの障壁が複合的に作用した結果、ROAは学術的な関心を集める一方で、不動産投資の実務における主流の評価手法となるには至りませんでした。

1.3 精度のパラドックス

ROAが普及しなかった背景には、技術的な問題だけでなく、心理的な要因も深く関わっています。それは「精度のパラドックス」とでも言うべき現象です。理論的には、ROAはDCF法よりも精度の高い評価を可能にするはずでした。しかし、その精度を担保するために必要となるボラティリティのようなインプットの推定が困難であるため、算出される結果が、かえって不確実なものに感じられてしまうという逆説的な状況が生まれました。

DCF法は、将来のキャッシュフローを単一のシナリオで予測するため、最終的に「NPV = X億円」という一つの確定的な数値を出力します。この単純明快さは、人間の意思決定プロセスにおいて非常に魅力的です。一方、ROAはボラティリティという「推定値」に大きく依存するため、そのインプットのわずかな変化が出力価値を大きく変動させます ²。専門家でない経営者にとって、不確かな「当て推量」に基づく価値評価は、たとえ概念的に優れていたとしても、使い慣れたDCF法よりも信頼性に欠けると感じられたのです。

結果として、ROAの最大の強みである「不確実性を明示的にモデル化する能力」が、皮肉にもその導入を阻む最大の障壁となりました。経営者は、不確実性を直視する複雑なモデルよりも、確定的な予測を提示してくれる（たとえそれが幻想であっても）単純なモデルを好んだのです。このパラドックスを打ち破る鍵こそが、AIによるデータ駆動型で客観的なインプット推定能力の登場でした。

表1: 評価手法の比較（DCF法 vs. リアルオプション分析）

特徴	ディスカウンテッド・キャッシュフロー（DCF）法	リアルオプション分析（ROA）
基本哲学	静的・確定的な将来予測	動的・確率的な価値評価
不確実性の扱い	単一の将来シナリオを想定。リスクは割引率で調整。	確率過程を用いて不確実性を明示的にモデル化。
経営上の柔軟性	無視。固定的な計画を前提とする。	評価すべき価値の中心的な源泉として定量化。
評価結果	単一の正味現在価値（NPV）。	プロジェクト総価値（NPV＋オプション価値）。
主な弱点	戦略的柔軟性を評価できず、プロジェクトを過小評価しがち。	歴史的に複雑で、インプットの推定が困難だった。

第II部 新たな計算パラダイム – AIはいかにして「解けない問題」を解くか

リアルオプション分析（ROA）が長年直面してきた実装の壁は、AI技術、特に深層学習 (Deep Learning)の急速な進化によって打ち破られる可能性を秘めています。AIは単なる計算能力の向上に留まらず、ROAの根幹をなす「数学的複雑性」「インプット推定の困難性」「ブラックボックス問題」という3つの障壁を同時に、かつ根本的に解決する新たなパラダイムを提示します。

2.1 力任せの計算から「知見に基づく学習」へ – 物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）

ROAの数学的複雑性の核心は、ブラック・ショールズ方程式に代表される偏微分方程式（PDE）の扱いにありました ⁵。伝統的な数値解法は計算コストが高く、複雑な条件下では精度が低下する問題を抱えていました。この課題に対する画期的な解決策として登場したのが、物理情報ニューラルネットワーク（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）です。

PINNsは、物理法則や金融工学の支配方程式そのものをニューラルネットワークの学習プロセスに組み込むという革新的なアプローチを取ります ⁸。具体的には、ネットワークの損失関数に、観測データ（例：オプション価格）との誤差だけでなく、「ネットワークの出力が支配方程式（PDE）を満たしているか」という制約項を追加します。これにより、モデルは単にデータにフィットするだけでなく、金融理論の法則に従うことを強制されながら学習を進めます。

PINNsを「賢い生徒」に例えてみましょう。ここに、AIという一人の「すごく賢い生徒」がいるとします。この生徒に、ある問題を解けるようになってもらいます。

今までのAIの教え方（普通のニューラルネットワーク）

従来の教え方は、ひたすら問題と答えのセット（データ）を大量に見せる方法です。

• 「この株価の動きの次は、こうなったよ」
• 「このボールを投げたら、ここに落ちたよ」

これを何万回も見せると、生徒はパターンを覚えて、似たような問題が来たら「たぶんこうなるだろう」と予測できるようになります。

しかし、この方法には弱点があります。

• 見たことのないパターンの問題が来ると、とんちんかんな答えを出すことがある。
• なぜその答えになるのか、根本的な理由（ルール）を理解していない。

これは、ただ過去問を丸暗記しているだけで、公式や法則を理解していない生徒のようなものです。

---

PINNsの新しい教え方

そこで登場するのがPINNsという、新しい教え方です。 この方法では、生徒に問題と答えのセット（データ）を見せるだけでなく、同時に「教科書（物理法則や数式）」も渡してあげます。

そして、生徒の成績を次の2つのポイントで評価します。

1. 答えの一致度：問題集の答えと、あなたの出した答えはどれくらい合ってる？ (今まで通り)
2. ルールの遵守度：あなたの答えは、教科書に書いてあるルール（例：重力の法則）に従ってる？ (これが新しい！)

生徒は、良い成績を取るために、問題の答えを当てにいくと同時に、「自分の答えがちゃんと物理法則に沿っているか」も常にチェックしながら学習を進めます。

その結果、この生徒は…

• 少ない問題数でも賢くなる：最初からルールを知っているので、応用が利きます。
• 変な答えを出さなくなる：常に物理法則という「常識」の範囲内で答えを考えるので、突拍子もない予測をしなくなります。
• 見たことのない問題にも強い：法則を理解しているので、初めて見る問題でも「このルールに当てはめれば解けるはずだ」と、正しく考えることができます。

つまりPINNsとは、

• 今までのAI：「経験（データ）」だけで学ぶ
• PINNs：「経験（データ）」と「理論（物理法則）」の両方から同時に学ぶ

という、より賢く、より信頼できるAIを作るための画期的な教育方法なのです。これにより、金融の複雑な価格予測や、現実世界の物理シミュレーションなど、これまで難しかった問題がより正確に解けるようになると期待されています。

この「知見に基づく学習」は、ROAにとって以下の大きな利点をもたらす可能性があります。

• 複雑なPDEの解決: 解析解が存在しない、あるいは伝統的な数値解法が困難な複雑な条件下でも、高精度な近似解を求めることが期待できます ⁵。
  
• データ効率: 不動産市場のようにデータが乏しい、あるいはノイズが多い環境でも、支配方程式という「事前知識」が学習を補完するため、効率的かつ頑健なモデル構築が可能です ⁵。
  
• メッシュフリー: 伝統的なソルバーが必要とする計算メッシュの定義が不要なため、複数の不確実性要因を扱う高次元の問題にも容易に対応できます ⁵。

現在、PINNsに関する研究の多くは金融オプションを対象としていますが ¹¹、その数学的基盤は不動産リアルオプションへの応用が期待されます。PINNsは、かつてROAの導入を阻んだ「数学的な複雑性」という第一の障壁を乗り越えるための、強力な計算エンジンとなる可能性を秘めているのです。

2.2 次なるフロンティア – コルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク（KANs）による解釈可能性と精度の飛躍

【はじめに】AIの「ブラックボックス問題」ってなんだろう？

AI、特にニューラルネットワークは非常に賢く、人間では見つけられないような複雑なパターンをデータから学び取り、正確な予測をしてくれます。しかし、長年の課題がありました。それは「ブラックボックス問題」です。

これは、たとえるなら「レシピを絶対に教えてくれない天才料理人」のようなものです。

• 従来のAI（ブラックボックス） この料理人は、どんな食材（データ）を渡しても、最高の料理（正確な予測）を必ず作ってくれます。しかし、「なぜこの味になるのか？」「どの材料が一番重要だったのか？」と聞いても、「よくわからないけど、経験と勘でやったらこうなった」としか答えてくれません。私たちはその料理が美味しくても、理由がわからないので少し不安になります。ビジネスの世界では、この「理由がわからない」ことは致命的な欠点になることがあります。

どうやって箱の中を見るの？ 新技術「KANs」の登場

このブラックボックス問題を解決するのでは、と期待されているのが「KANs（カンズ）」という新しいAIのアーキテクチャです。

• 新しいAI「KANs」（ガラスの箱） KANsは、先ほどの天才料理人とは違います。彼は、最高の料理を作るだけでなく、「なぜこの料理が美味しいのか」を、非常に分かりやすいレシピに分解して見せてくれます。「この料理の味の決め手は、Aという材料とBという材料の組み合わせです。具体的には、Aをこれくらい加えると味がこう変化し、Bをこれくらい加えるとこうなります」というように、一つ一つの要素が結果にどう影響しているかを、明確に説明してくれるのです。つまり、KANsはAIの頭の中を「のぞき見」できる「ガラスの箱」のようなものです。

なぜこんなことが可能かというと、KANsは非常に賢いアプローチを取るからです。複雑で巨大な問題を、そのまま一気に解こうとするのではなく、まずたくさんの「シンプルなミニ問題」に分解し、それらを組み合わせて最終的な答えを出します。

私たちはその「ミニ問題」の一つ一つを見ればよいため、「なるほど、そういう理屈でこの答えになったのか」と、AIの考え方を理解できるのです。

---

この「AIのブラックボックス問題」と、それを解決する「KANs」という新しい考え方を頭の片隅に置いて、以下の説明を読んでみてください。なぜKANsが金融の世界で「解釈可能性」という武器になると言われているのか、その理由が見えてくるはずです。

PINNsが計算上の課題を解決する一方で、ニューラルネットワーク特有の「ブラックボックス」問題は依然として残ります。この解釈可能性の欠如という第二の障壁を打ち破る可能性を秘めているのが、コルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク（Kolmogorov-Arnold Networks, KANs）です。

KANsは、従来の多層パーセプトロン（MLP）とは根本的に異なるアーキテクチャを持つ、次世代のニューラルネットワークです ¹²。MLPがノード（ニューロン）に固定の活性化関数を持つのに対し、KANsはエッジ（重み）上にスプライン関数としてパラメータ化された「学習可能な活性化関数」を持ちます ¹²。これは、任意の多変数連続関数が「一変数関数の和と合成」で表現できるというコルモゴロフ・アーノルド表現定理に着想を得ており、より少ないパラメータで、より複雑な関数を、より高い精度で表現することを可能にします ¹⁴。

この説明を、3つのポイントに分けて解説します。

ポイント1：仕事をする場所が違う！ (ノード vs エッジ)

従来のニューラルネットワーク（MLP）とKANsの最大の違いは、計算の「主役」がいる場所です。

• 従来のMLP：主役は「部屋 (ノード)」
  • MLPを情報が流れる「オフィスビル」だと想像してください。
  • 情報は各部屋（ノード）を通過します。各部屋には「決まった仕事しかできない担当者（固定の活性化関数）」が一人います。例えば、「プラスの値はそのまま通し、マイナスの値はゼロにする」という仕事（ReLU関数）だけをする担当者です。
  • どの部屋と部屋を繋ぐか、その繋がり（エッジ）の強さ（重み）を調整することで、ビル全体として複雑な仕事をこなそうとします。しかし、担当者自身の仕事内容は変えられません。
    
• KANs：主役は「通路 (エッジ)」
  • KANsも同じく「オフィスビル」ですが、部屋（ノード）にいる担当者はとてもシンプルで、「来た情報を足し合わせるだけ」の仕事をします。
  • その代わり、部屋と部屋を繋ぐ「通路（エッジ）」自体が、非常に賢い「スーパー担当者（学習可能な活性化関数）」になっています。
  • この通路（エッジ）は、流れてくる情報に応じて、仕事内容（関数の形）を自由自在に変えることができます。まるでカメレオンのように、状況に合わせて最適な働き方を見つけ出すのです。

一言でいうと… MLPは「担当者（ノード）の能力は固定、繋がり方で頑張る」のに対し、KANsは「通路（エッジ）自体が超優秀で、能力をどんどん変えていく」という仕組みです。

ポイント2：「学習可能な」関数って何？ (粘土細工のような柔軟性)

次に、「学習可能な活性化関数」がどういうものかを説明します。これは「スプライン関数」という技術で実現されています。

• 従来の活性化関数：「決まった形のハンコ」
  • ReLUやシグモイド関数といった従来の活性化関数は、形が完全に決まっています。これは 「決まった形のハンコ」 のようなものです。何度使っても同じ形にしかなりません。
    
• KANsの活性化関数：「自由自在な粘土細工」
  • 一方、KANsがエッジ（通路）で使う「スプライン関数」は、「粘土」や「自由に曲がる針金」をイメージしてください。
  • 最初はただのまっすぐな線ですが、データ（情報）を学習する過程で、そのデータに最もフィットする形に、ぐにゃぐにゃと形を変えていきます。
  • この「データに合わせて形を変える」ことを「学習可能」と呼んでいます。これにより、非常に複雑で繊細な情報の関係性も捉えることができるのです。

一言でいうと… 固定された道具（ハンコ）で無理やり対応するのではなく、問題に合わせて道具の形（粘土）を最適に作り変えるのがKANsの賢いところです。

ポイント3：なぜそんな仕組みで上手くいくの？ (料理のレシピのヒント)

最後に、なぜエッジ（通路）で関数を学習させるというアイデアが優れているのか。そのヒントが「コルモゴロフ・アーノルド表現定理」です。

この定理は数学の難しい話ですが、エッセンスはこうです。

「どんなに複雑に見えるごちそう（多変数関数）も、実は『切る』『焼く』『混ぜる』といった、とても単純な調理法（一変数関数）の組み合わせで再現できる」

KANsはこの考え方を応用しています。

• 一つ一つの通路（エッジ）が担当するのは、「単純な調理法（学習可能な一変数関数）」です。
  
• ネットワーク全体で、これらの単純な調理法をどう組み合わせれば、目の前の課題（データ）という「ごちそう」を完璧に再現できるかを学習します。

このおかげで、KANsには次のようなメリットが生まれます。

• 少ないパラメータ（少ない材料・調理器具）:
  • 力まかせに巨大なネットワークを作るのではなく、一つ一つの部品（エッジ）が賢く変化するため、より少ない部品で効率的に学習できます。
    
• 高い精度（美味しい料理）:
  • 部品自体が柔軟に形を変えるため、問題に対してよりピッタリな答えを見つけやすく、精度が高くなります。
    
• 解釈可能性（レシピが分かる）:
  • 学習後の各通路（エッジ）がどんな形の関数になったかを見ることで、「このAIがなぜこの答えを出したのか」という理由が、従来のMLPよりも分かりやすくなる可能性があります。

一言でいうと… KANsは「単純な仕事の組み合わせで、どんな複雑な問題も解けるはずだ」という数学的なお墨付き**をヒントに、非常に効率的でパワフルな仕組みを実現したのです。

このKANsを金融モデリングに応用したフレームワークが、KAFIN（Kolmogorov-Arnold Finance-Informed Neural Network）です ¹⁶。KAFINは、オプション価格評価において、従来のFINN（Finance-Informed Neural Network）を凌駕する性能を示しています。実証研究によれば、KAFINは価格評価の精度、学習の収束速度、計算効率の全ての面で、既存モデルを大幅に上回る結果を記録しました ¹⁶。ただし、これらの検証は主にシミュレーションデータによるものであり、実際の複雑でノイズの多い不動産市場データでの大規模な実証は今後の重要な課題です ¹⁶。

さらに重要なのは、KANsが持つ「解釈可能性」です。KANsは複雑な多変数関数を一変数関数の組み合わせに分解するため、各インプットがアウトプットにどのように影響しているかを視覚的に理解することが可能です ¹⁶。これは、モデルの内部構造が不透明な「ブラックボックス」ではなく、意思決定者がその論理を理解できる「ホワイトボックス」であることを意味します。この透明性こそが、経営層の信頼を獲得し、ROA導入を阻んできた最後の心理的障壁を取り除く鍵となり得ます。

不動産リアルオプションに特化したKAFINの研究はまだありませんが、近年の研究では、KANsが一般的な住宅価格予測タスクにおいて既存の手法を上回る性能を示すことが報告されており、不動産市場特有の複雑な非線形関係をモデル化する高い能力が実証されています ¹⁴。

2.3 不確実性の克服 – AIによるボラティリティとパラメータの推定

ROA実装における第三の、そして最も根深い障壁は、ボラティリティをはじめとする重要インプットの信頼性の高い推定でした。AI、特に機械学習モデルは、この課題に対する強力なソリューションを提供します。

ニューラルネットワークやアンサンブル学習モデル（決定木などを組み合わせた手法）は、膨大な市場データ（取引履歴、経済指標、ニュース記事のセンチメント分析など）を学習することで、従来の手法では不可能だった頑健かつ動的なパラメータ推定に寄与します ²⁰。

伝統的なアプローチでは、評価期間を通じて単一の静的なボラティリティ値が用いられることが多く、市場の状況変化を反映できませんでした。これに対し、AIモデルは市場レジーム（成長期、後退期など）に応じて変動する動的なボラティリティをモデル化できる可能性があります ¹⁵。これにより、評価モデルは現実の市場動態により即したものとなり、その信頼性の向上が期待されます。しかし、AIによる推定も万能ではなく、不動産市場特有の非流動性や構造変化に起因する予測困難性といった課題は依然として残ります ²²。

このアプローチはボラティリティに限られません。建設コスト、賃料成長率、売却時キャップレートといった、ROAに必要な他の重要なパラメータの予測にも応用可能です ²。AIは、不確実な未来を予測するための、データに基づいた客観的な羅針盤を提供する可能性を秘めているのです。

2.4 二方面からのAIソリューションと信頼という触媒

AIがROAにもたらす変革は、単一の技術によるものではなく、複数の進化が同時に起こることで実現される、包括的なソリューションであるという点が極めて重要です。歴史的にROAを阻んできた課題は、互いに独立していながらも密接に関連していました。

第一に、インプットが与えられた上での「価値計算」の壁がありました。この数学的な複雑性は、PINNsやKANs/KAFINといった新しいニューラルネットワークアーキテクチャによって解決される可能性があります ⁵。第二に、その計算に投入するための信頼できる「インプット推定」の壁がありました。この問題は、多様なデータからパターンを学習する機械学習モデルによって克服されつつあります ²⁰。

かつては、たとえ計算の壁を越えられてもインプットが弱く、良いインプットがあっても計算が困難であるというジレンマがありました。AIは、この二つの課題を同時に解決する能力を持っています。

そして、この技術的解決を実務的な導入へと繋げる最後の触媒が「信頼」です。KANsのような解釈可能な「ホワイトボックス」モデルの登場は、この点で決定的な役割を果たす可能性があります ¹⁶。経営者は、より精度の高いインプットに基づき、より高度な計算手法で導き出された評価結果を得られるだけでなく、そのモデルが「どのようにして」その結論に至ったのかを直感的に理解し、納得することができるようになります。この精度、頑健性、そして透明性の三位一体こそが、ROAを学術的な理論から、信頼できる実践的な戦略ツールへと昇華させる原動力となり得るのです。

表2: リアルオプション評価のためのAI/MLモデル：比較分析

モデル	主要なメカニズム	ROAのおける主な強み	主な弱点・課題
伝統的な数値解法（例：差分法）	時間と空間を離散化し、PDEを反復的に解く。	理論が確立されている。	次元の呪いに弱く、複雑な問題では計算負荷が高い。
物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）	支配方程式（PDE）をニューラルネットワークの損失関数に組み込む。	メッシュフリー。高次元問題やノイズの多い/乏しいデータに強い。	収束に課題がある場合がある。依然として「ブラックボックス」的な側面を持つ 23。
コルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク（KANs/KAFIN）	スプラインに基づく学習可能な活性化関数をエッジに持つ。	精度と効率で優れる。高い解釈可能性（ホワイトボックス）を持つ。	非常に新しい技術であり、実運用環境での実績が少なく、計算コストが高い 17。

第III部 世界のパイオニアたち – AI時代のリアルオプション実践

AIによるリアルオプション分析（ROA）の実用化は、まだ初期段階にありますが、世界の市場リーダーたちの戦略の中に、その萌芽を見出すことができます。彼らは「リアルオプション」という言葉を必ずしも使わずとも、AIを活用して不確実性下での柔軟性を体系的に評価し、価値を最大化する、リアルオプション的な思考を支援するビジネスモデルを構築しています。これは、運用最適化の実践が、厳密な確率論的価値評価モデルの導入に先行していることを示唆しています。

3.1 ケーススタディ：転換オプション（Gensler社のオフィスコンバージョン事業）

建築設計事務所Gensler社が開発したオフィスビルの用途転換適合性を評価する独自のアルゴリズムは、ポートフォリオに内包された無数の「転換オプション」を体系的に評価するツールとして解釈できます ²⁶。

• オプション評価器としてのアルゴリズム:

• インプット: このアルゴリズムが評価する基準―「敷地状況（10%）」「建物形態（30%）」「フロアプレート（30%）」「外皮（10%）」「サービス設備（20%）」―は、転換オプションの「イン・ザ・マネー」度を決定する重要な変数です ²⁶。例えば、窓からコアまでの距離が長い（奥行きの深い）フロアプレートを持つビルは、住宅への転換が困難であり、オプション価値は低い（ディープ・アウト・オブ・ザ・マネー）と評価されます。
• 権利行使価格: 転換にかかるコストが、このオプションの「権利行使価格」に相当します。Gensler社の分析によれば、コンバージョンは新築に比べて約30%コストを削減できると推定されています ²⁷。
• 補助金による価値向上: カナダ・カルガリー市が実施した「ダウンタウン開発インセンティブプログラム」は、転換面積1平方フィートあたり75ドルの助成金を提供しました ²⁷。これは実質的に権利行使価格を引き下げる効果を持ち、より多くのビルの転換オプションを「イン・ザ・マネー」の状態へと押し上げました。
• 成果: Gensler社の分析に導かれたこのプログラムは、200万平方フィート以上の空室オフィスを2,000戸以上の住宅へと転換する軌道に乗っており、モデルの有効性を大規模に証明しています ²⁸。このプログラムは、ピーク時に34%に達したカルガリー中心部のオフィス空室率を23.3%まで改善させる一助となりました ²⁹。Gensler社は現在までに170都市で1,300棟以上のビルをこのアルゴリズムで分析しており、その知見は北米全土に展開されています ²⁶。

3.2 ケーススタディ：延期オプション（Walton Global社のランドバンキング）

Walton Global社が提供する「ビルダー・ランド・ファイナンス（BLF）」モデルは、住宅建設業者に対して明確な「延期オプション」を創出する金融商品です ³¹。

• 延期オプションとしてのモデル:

• メカニズム: Walton社が建設業者のために土地を取得し、建設業者はその土地を将来、段階的に購入する権利（テイクダウン契約）を得ます ³¹。これは、必要な時に必要な分だけ土地を仕入れる「ジャストインタイム」の在庫管理モデルです ³¹。
• オプション料: 建設業者はこの権利を得る対価として、Walton社にプレミアムを支払います。このプレミアムは、Walton社の投資家に対して目標年利9～11.5%の利息として分配されます ³¹。これが実質的なオプション料（オプションの購入価格）となります。
• 延期の価値: 建設業者は、バランスシートに多額の資本を固定することなく、将来の開発用地を確保できます。また、保有期間中の土地価格の変動リスクからも解放されます。これにより、金利や住宅需要といった市場の不確実性が解消されるのを待ってから、建設開始という最終的な投資判断を下すことが可能になります ³¹。

3.3 ケーススタディ：再開発オプション（日本の空き家市場）

深刻化する日本の「空き家問題」に対し、AIを活用して解決を図る動きは、再開発オプションを内包した資産のパイプラインを創出する試みと見なすことができます。

• スクリーニングツールとしてのAI: 「WHERE」のようなサービスは、衛星画像とAIを組み合わせて、人間が数ヶ月を要するような広範囲の空き家・空き地調査を自動的に行います ³²。これにより、再開発機会を探すデベロッパーの探索コストが劇的に低下します。
• オプションポートフォリオの構築: このAI駆動型のスクリーニングは、投資家が低コストで多数の未利用不動産を特定・取得することを可能にします。これらの不動産はそれぞれが、将来の再開発に対するコールオプション（買う権利）と見なせます。
• エコシステムの担い手: この潮流を支えているのが、三井不動産や三菱地所といった大手デベロッパーによる大規模なDX（デジタルトランスフォーメーション）投資です。彼らは、これらのオプションを大規模に分析・実行するために必要な社内データプラットフォームを構築し、デジタル人材の育成に注力しています ³³。特に、三井不動産がDX専門人材を2026年3月までに200人強から1,000人以上に増員する計画は、この能力への直接的な投資の証左です ³³。

3.4 基盤構築の役割 – 機関投資家向けAIプラットフォーム（CBRE & JLL）

CBREやJLLのようなグローバルな不動産サービス企業は、直接的なROA計算ツールを開発しているわけではありません。しかし、彼らが構築しているAIプラットフォームは、高度な価値評価が実行されるための基盤、いわば「OS（オペレーティングシステム）」としての役割を果たしています。

• CBREのCapital AI & Ellis AI:

• 機能: 「Capital AI」は、数十億の独自データポイントを分析し、最適な投資家を特定、投資家行動を予測し、入札戦略を最適化します ³⁶。「Ellis AI」は、その基盤となるプラットフォームであり、社内の文書抽出、コンテンツ生成、業務自動化を推進します ³⁷。
• ROAへの貢献: これらのプラットフォームは、「どこに資本が向かっているか」といった予測分析や、膨大かつクリーンなデータセットを提供します ³⁶。これらは、ROAモデルにおける信頼性の高いパラメータ推定に不可欠です。また、多様なシナリオをモデリングする機能は、オプションの権利行使戦略を検証するためのフレームワークを提供します ³⁸。
• JLLのFalconプラットフォーム:

• 機能: JLLの独自データと生成AIモデルを組み合わせたAIプラットフォームで、スペース管理、コスト削減、投資戦略に関する洞察を提供します ³⁹。データ分析ツール「JLL Azara」や、不動産業界特化のAIアシスタント「JLL GPT」などを駆動しています ⁴¹。
• ROAへの貢献: JLLは、AIを不動産価値や市場トレンドの「予測分析」や、投資におけるリスクと機会を評価する「意思決定の改善」に活用していると明言しています ³⁹。これらはまさにROAの構成要素です。例えば、JLLが買収したAI技術「Hank」は、特定の商業ビルにおいてHVAC（空調）運用を最適化することで、708%というROIと59%のエネルギーコスト削減を達成しました ⁴²。これはROAそのものではありませんが、AIが個別の運用効率を劇的に改善し、資産価値の構成要素に直接影響を与える能力を持つことを示しています。

3.5 暗黙的な導入は、明確なラベリングに先行する

注目すべきは、AI駆動型の柔軟性評価が、「リアルオプション」という旗印の下で行われているわけではないという点です。市場リーダーたちのビジネスモデルや戦略ツールの中に、有機的にその機能が組み込まれています。

Gensler社は自社のツールを「アルゴリズム」や「スコアカード」と呼び、「オプション評価モデル」とは呼びません ²⁶。Walton Global社は自社商品を「ビルダー・ランド・ファイナンス」として販売し、「延期オプションの売却」とは表現しません ³¹。CBREやJLLは「予測的洞察」や「シナリオ分析」を謳い、「確率的評価」という学術用語は避けています ³⁶。

これは戦略的な選択であると考えられます。「リアルオプション」という言葉は、過去にその普及を妨げた学術的な複雑さと結びついています ³。複雑な方法論を売り込むよりも、「コンバージョンに最適なビルを見つける」といった実践的なソリューションを提示する方が、ビジネス上はるかに効果的です。

したがって、注目すべきトレンドは、「誰がROAプラットフォームを立ち上げたか」ではなく、「誰がAIを使って体系的に柔軟性を評価し、不確実性を管理しているか」です。機能的な導入はすでに始まっており、その実践が証明され、広く普及した後に、正式な名称が追いついてくることになるでしょう。

表3: ケーススタディ・マトリクス：実践されるAI駆動型リアルオプション

ケーススタディ（企業）	リアルオプションの種類	AI/テクノロジーの役割	主な戦略的便益
Gensler（カルガリー）	転換オプション	独自のスコアリングアルゴリズム	コンバージョン判断のリスクを低減し、大規模化。都市中心部の活性化。
Walton Global	延期オプション	ストラクチャード・ファイナンス・モデル（BLF）	建設業者のリスクを移転し、資本効率を向上。
日本のデベロッパー	再開発オプション	AIによる衛星画像解析	探索コストを削減し、付加価値創出機会のパイプラインを構築。
CBRE / JLL	基盤的能力	大規模AIプラットフォーム（Capital AI, Falcon）	ポートフォリオ全体のオプション分析に必要なデータ、予測分析、シナリオモデルを提供。

第IV部 戦略的必須事項と不動産投資の未来

本レポートで明らかになった分析結果は、不動産投資の意思決定者にとって、単なる技術動向の解説に留まりません。それは、来るべき競争環境を勝ち抜くための戦略的なロードマップと、業界の未来像を提示するものです。

4.1 導入へのロードマップ – パイロット・プロジェクトからポートフォリオ戦略へ

AI駆動型ROAを組織に統合するためには、段階的かつ戦略的なアプローチが求められます。

• フェーズ1：特定とパイロット導入
  明確で価値の高いオプションを持つ資産から着手します。例えば、高空室率市場のオフィスビル（転換オプション）、成長インフラ周辺の未開発地（延期オプション）、ジェントリフィケーションが進む地域の古い工業用不動産（再開発オプション）などが理想的な対象です。これらの評価にKAN/KAFINベースのモデルを試験的に適用し、その精度と解釈可能性を実証することで、組織内の合意形成を図ります。
• フェーズ2：内部能力の構築
  データサイエンティストやクオンツといった専門人材と、それを支える技術への投資が不可欠です。これは三井不動産やJLLが推進する戦略と軌を一にするものです 33。大規模なPropTechプラットフォームの知見を参考にしつつ、高度なモデルをサポート可能なデータインフラを自社で構築するか、パートナーシップを通じて確保します。
• フェーズ3：ポートフォリオ戦略へのスケールアップ
  ROAを投資委員会の主要な意思決定プロセスに組み込みます。個別の物件取得判断だけでなく、ポートフォリオ全体の構築とリスク管理に活用します。例えば、安定したインカムを生む資産と、高いオプション価値を持つ資産とのバランスを最適化する、といった戦略的活用が考えられます。
• フェーズ4：動的アセットマネジメントの実装
  市場変数を継続的に監視し、オプション価値をほぼリアルタイムで再計算するシステムを導入します。これにより、最適な権利行使タイミングを知らせるアラートが自動的に発せられるようになり、資産価値の最大化を支援します。

これらの導入計画は理論的な枠組みであり、実際の実装にあたっては、各組織の技術的成熟度、導入によるROI（投資対効果）測定基準の明確化、既存の業務システムとの統合コストといった現実的な課題を慎重に検討する必要があります ⁴⁵。

4.2 価値評価の未来 – AIによる動的でインテリジェントな意思決定の台頭

この技術革新は、アセットマネージャーの役割と、価値評価そのものの本質を根本から変容させる可能性があります。

• 静的なレポートから動的なダッシュボードへ:
  不動産評価は、定期的で過去のデータに基づく「鑑定書」から、継続的で未来志向の「プロセス」へと進化する可能性があります。アセットマネージャーは、リアルタイムのデータフィードによって更新される動的なダッシュボードを用い、ポートフォリオに内包されたオプション価値の変動を視覚的に把握するようになるかもしれません 46。
• 受動的な管理から能動的な戦略へ:
  これにより、経営判断は根本的に変わる可能性があります。例えば、「買い手からオファーがあったから売却を検討する」という受動的な意思決定から、「AIモデルが放棄・売却オプションの価値が最適価格に達したと示唆したため、能動的に売却活動を開始する」というプロアクティブな戦略へと転換します。
• 「真のインテリジェント・ビルディング」の誕生:
  インテリジェント・ビルディングの概念は、スマート照明や空調といった「運用効率」から、「財務的知性」へと拡張される可能性があります。建物そのものが、継続的に価格評価される一連のリアルオプションを内包した、動的な価値を持つ資産として管理されるのです 42。

4.3 結論 – 有望な収束の可能性

本レポートは、AIが不動産価値評価に新たな可能性をもたらすという仮説を検証し、そのメカニズムと初期段階の試みを分析しました。結論として、以下の点が明らかになりました。

数十年にわたり、リアルオプション理論は不動産にとって強力でありながらも非実用的なツールでした。その背景には、解決困難な数学、不正確なインプット推定、そして経営層の信頼欠如という、越えがたい障壁が存在しました。

しかし今、AI技術の急速かつ同時多発的な進化が、この理論と実践の間の深い溝を埋める「橋」となる可能性を秘めています。PINNsやKANsのような新しいニューラルネットワークアーキテクチャが数学の問題を解く可能性を示し、機械学習がインプット推定の精度を向上させ、そしてKANsの解釈可能性が不可欠な信頼を構築するかもしれません。

成熟した金融理論と、強力かつアクセス可能で信頼できるAIとの収束は、もはや遠い未来の可能性ではありません。世界の市場リーダーたちが暗黙的に採用する戦略が示すように、それはまだ初期段階にあるものの、着実に進行しています。

完全な実用化には、不動産固有の非流動性や複雑な権利関係のモデル化といった課題を乗り越える、さらなる技術的ブレークスルーと実証研究の積み重ねが不可欠です。しかし、AIという強力な触媒を得て、リアルオプション分析が不動産投資の意思決定において真に戦略的なツールとなる未来は、かつてなく現実味を帯びています。問われるべきは、これらの手法を「採用するか否か」ではなく、「いかに迅速かつ効果的に導入の検討を始めるか」なのです。

引用文献

1. Real Estate and Real Options – A Case Study∗, 8月 11, 2025にアクセス、 https://web.ist.utl.pt/ist25149/Publications_files/Real_Estate_EMR.pdf
2. chapter 5 real option valuation – NYU Stern, 8月 11, 2025にアクセス、 https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/pdfiles/DSV2/Ch5.pdf
3. Extended Abstract: Using Reinforcement Learning in Applied Real Options Modelling, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.realoptions.org/programAbstracts2023/1/39.pdf
4. Introduction to Real Options, 8月 11, 2025にアクセス、 http://www.columbia.edu/~mh2078/FoundationsFE/RealOptions.pdf
5. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for Option Pricing …, 8月 11, 2025にアクセス、 https://blogs.mathworks.com/finance/2025/01/07/physics-informed-neural-networks-pinns-for-option-pricing/
6. Creating a Practical Model Using Real Options to Evaluate Large-Scale Real Estate Development Projects – DSpace@MIT, 8月 11, 2025にアクセス、 http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/33198/66144392-MIT.pdf
7. VALUING REAL OPTIONS: FREQUENTLY MADE ERRORS Pablo Fernández* RESEARCH PAPER No 455 January, 2002 IESE, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.iese.edu/media/research/pdfs/DI-0455-E.pdf
8. Physics Informed Neural Network for Option Pricing – arXiv, 8月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2312.06711v1
9. Understanding Physics-Informed Neural Networks: Techniques, Applications, Trends, and Challenges – MDPI, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.mdpi.com/2673-2688/5/3/74
10. Physics Informed Neural Network for Option Pricing – IDEAS/RePEc, 8月 11, 2025にアクセス、 https://ideas.repec.org/p/arx/papers/2312.06711.html
11. Bayesian Fourier-Feature PINNs for Option Pricing: A New Frontier in Financial Modeling | by Shriya Ejanthker | Medium, 8月 11, 2025にアクセス、 https://medium.com/@shriyaejanthker/bayesian-fourier-feature-pinns-for-option-pricing-a-new-frontier-in-financial-modeling-667f33f6b33f
12. Daily Papers – Hugging Face, 8月 11, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/papers?q=Kolmogorov-Arnold%20Network%20(KAN)%20layers
13. KAN: Kolmogorov–Arnold Networks – OpenReview, 8月 11, 2025にアクセス、 https://openreview.net/forum?id=Ozo7qJ5vZi
14. Advancing Real-Estate Forecasting: A Novel Approach Using Kolmogorov–Arnold Networks, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/388814257_Advancing_Real-Estate_Forecasting_A_Novel_Approach_Using_Kolmogorov-Arnold_Networks
15. KASPER: Kolmogorov Arnold Networks for Stock Prediction and Explainable Regimes, 8月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2507.18983v1
16. Kolmogorov–Arnold Finance-Informed Neural Network in Option Pricing – MDPI, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.mdpi.com/2076-3417/14/24/11618
17. Kolmogorov-Arnold Networks: A Critical Assessment of Claims, Performance, and Practical Viability – ResearchGate, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/394119007_Kolmogorov-Arnold_Networks_A_Critical_Assessment_of_Claims_Performance_and_Practical_Viability
18. ResearchPaper | PDF | Machine Learning | Deep Learning – Scribd, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.scribd.com/document/830467998/ResearchPaper
19. Advancing Real-Estate Forecasting: A Novel Approach Using Kolmogorov–Arnold Networks, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.mdpi.com/1999-4893/18/2/93
20. Option Pricing Using Ensemble Learning – arXiv, 8月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2506.05799v1
21. (PDF) Volatility Study of AI Investment Products: AIEQ Fund as an Example – ResearchGate, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/387386395_Volatility_Study_of_AI_Investment_Products_AIEQ_Fund_as_an_Example
22. Understanding the Effects of Market Volatility on Profitability Perceptions of Housing Market Developers – MDPI, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.mdpi.com/1911-8074/16/10/446
23. AI in the Sciences and Engineering PINNs – Limitations and Extensions – Part 2, 8月 11, 2025にアクセス、 https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/math/applied-mathematics/camlab-dam/documents/AISE2024/AISE24%2007%20Physics-Informed%20Neural%20Networks%20%E2%80%93%20Limitations%20and%20Extensions%20Part%202.pdf
24. Exploring Physics-Informed Neural Networks: From Fundamentals to Applications in Complex Systems – arXiv, 8月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2410.00422v1
25. A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN) – arXiv, 8月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2407.11075v7
26. Conversions+™ by Gensler Turns Stranded Offices Into Valuable Real Estate, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.gensler.com/building-conversions
27. How the City of Calgary is incentivizing the conversion of office towers into residences, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.canadianarchitect.com/how-the-city-of-calgary-is-incentivizing-the-conversion-of-office-towers-into-residences/
28. Gensler’s Steven Paynter on His Office Building Conversion Algorithm – Storeys, 8月 11, 2025にアクセス、 https://storeys.com/steven-paynter-gensler-interview-office-residential-conversion-adaptive-reuse-algorithm/
29. Downtown Calgary office vacancy rate still highest in Canada, but …, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.cbc.ca/news/canada/calgary/downtown-calgary-office-vacancy-rate-still-highest-in-canada-but-trending-in-right-direction-1.7421287
30. The Benefits of Converting Class C Office Into First Class Residential – Gensler, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.gensler.com/blog/the-benefits-of-converting-class-c-office-into-first-class
31. Walton Global Launches $250 Million Offering Targeting 11.5% Return, 8月 11, 2025にアクセス、 https://walton.com/walton-global-launches-250-million-offering-targeting-11-5-return/
32. 不動産業界/会社におすすめのAIサービス10選【2025年最新版】, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.aidma-hd.jp/ai/real-estate-ai/
33. Mitsui’s DX, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.mitsui.com/jp/en/ir/library/online2024/pdf/InitiativesInDigitalFields.pdf
34. デジタル トランスフォーメーション 銘柄 – IPA, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.ipa.go.jp/digital/dx/nl10bi000000frb0-att/dx-meigara-report2025.pdf
35. 不動産業界のDX化とは？IT導入の課題や必要性・企業事例を紹介 – GMO賃貸DX, 8月 11, 2025にアクセス、 https://chintaidx.com/media/241018/
36. CBRE Unveils Capital AI: Unlocking the Power of Real Estate …, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.cbre.com/press-releases/cbre-unveils-capital-ai-unlocking-the-power-of-real-estate-investment-property-data
37. Exploring the Future of Real Estate Technology | CBRE, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.cbre.com/about-us/technology/artificial-intelligence
38. Data and Technology Across Every Dimension – CBRE, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.cbre.com/about-us/technology
39. AI is driving digital transformation in the built environment – JLL Spark, 8月 11, 2025にアクセス、 https://spark.jllt.com/resources/blog/ai-is-driving-digital-transformation-in-the-built-environment/
40. Artificial Intelligence for Real Estate – Services – JLL, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.jll.com/en-us/services/technology/artificial-intelligence
41. Annual Report 2024, 8月 11, 2025にアクセス、 https://s202.q4cdn.com/536608393/files/doc_financials/2024/ar/2024-Annual-Report.pdf
42. Artificial intelligence – implications for real estate | JLL Research, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.jll.com/en-us/insights/artificial-intelligence-and-its-implications-for-real-estate
43. Jones Lang LaSalle’s Earnings Beat and AI-Driven Growth: A …, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.ainvest.com/news/jones-lang-lasalle-earnings-beat-ai-driven-growth-strategic-buy-case-market-volatility-2508/
44. Hank cuts carbon emissions and delivers 708% ROI | JLLT – JLL Technologies, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.jllt.com/customer-story/hank-cuts-carbon-emissions-and-delivers-roi/
45. Value maximizing decisions in the real estate market: Real options valuation approach – EconStor, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.econstor.eu/bitstream/10419/258382/1/jrfm-14-00278-v2.pdf
46. Top 10 AI Solutions for Real Estate Industry in 2024 – Fullestop, 8月 11, 2025にアクセス、 https://www.fullestop.com/blog/top-10-ai-solutions-for-real-estate-industry
47. Unleashing the Power of Artificial Intelligence in Real Estate Valuation: Opportunities and Challenges Ahead – Open Knowledge Publication, 8月 11, 2025にアクセス、 https://ojs.boulibrary.com/index.php/JAIGS/article/download/69/40/89