解説：住宅所有者がZillowのAIを打ち負かし、Zillow Offersの終焉につながった経緯

騒ぎが収まった今、最先端のAI手法と膨大なデータを備えたZillow Groupの聡明で抜け目のないチームが、2021年後半の住宅購入でなぜ5億ドルもの損失を被ったのか、その謎を解くことができます。この記事では、この大惨事につながった2つの弱点、すなわち住宅所有者の「内部情報」優位性と、時間の経過に伴う住宅価格の予期せぬ変動を明らかにします。   

統計やAIに基づく価格予測が本当に機能するのか、という疑問は当然のことです。ウォール街の「クオンツファンド」の成功と、彼らがコンピューター科学者、統計学者、そして最近ではディープラーニングの専門家を積極的に採用していることを踏まえると、その答えは「イエス」です。 

私が2013年に設立したスタートアップ企業Farecastは、2018年にMicrosoftに買収される前は、航空運賃の変動を75%の精度で予測することができました。 

最後に、Zillow の住宅価格「Zestimate」の平均精度は全国でおよそ 96% と報告されており、売り出し中の住宅では 99% 近くになります。 

Zillow チームは、さまざまな市場状況下における国内のさまざまな地域における価格設定アルゴリズムの精度を把握しており、過去の住宅購入取引データでそのパフォーマンスを慎重にバックテストする機会もありました。 

では、「iBuying」としても知られるZillowの住宅購入ビジネスでは何が問題になったのでしょうか? 

過去のデータに基づいてシミュレートされた成功は、単純な理由から、住宅所有者からの購入の成功を意味するものではありません。多くの住宅所有者は、Zillow のモデル外の変数 (たとえば、住宅に強い臭いがあったり、購入希望者を遠ざけるその他の特異な特徴があったりする) により、自分の家の価値をよりよく認識しているからです。 

この点を株式市場に例えると分かりやすいでしょう。企業内部関係者（例えば、CFOやCEO）は、外部関係者に比べて情報面で優位に立っていることは広く知られています。そのため、彼らは自社の株式を限られた期間しか取引できず、その取引記録は他の投資家によって厳重に監視されています。  

個人の住宅に関しては、住宅所有者が究極の「インサイダー」ですが、Zillow は寝室の数、類似の取引の価格などの客観的な要素に限定されています。  

Zillowの提示価格が低すぎる場合、住宅所有者はそれを拒否する可能性が高くなりますが、Zillowの提示価格が高すぎる場合、住宅所有者はそれを受け入れ、Zillowのミスを悪用する可能性が高くなります。その結果、価格設定アルゴリズムの過去のバックテストで利益が出たとしても、実際の市場では結果が大きく異なる可能性があります。

このような状況は専門用語で「敵対的機械学習」と呼ばれます。機械学習モデルが過去のデータ分布でトレーニングおよびテストされた後、異なる分布で使用されると、特にその異なる分布が住宅所有者（この場合はZillowの敵対者）によって定義されている場合、エラーが発生する可能性があります。 

もちろん、住宅所有者が間違えることもあるが、彼ら（とその不動産業者）は住宅、近隣地域、そして購入希望者の反応についてより多くを知っており、それが Zillow のアルゴリズムに対して情報面で優位に立っている。  

Zillow が情報面で不利な立場にあるのなら、その不利な立場は Zillow の初期の iBuying 取引ではなぜ現れなかったのでしょうか?

Zillowは数万戸の住宅を購入する前に、3年間にわたってそのアプローチをテストし、利益を上げました。これにより、ZillowはiBuying事業を急速に拡大することができました。その答えは、当時住宅価格が急上昇していたことです。その結果、Zillowの購入価格が多少割高であったとしても、数週間後に住宅が売却された際に利益を上げることができました。しかし、2021年に市場が冷え込むと、Zillowの不利な状況が露呈しました。 

言い換えれば、いわゆる潮が引いて、Zillow が無防備状態にあることが判明したのです。

不動産市場が冷え込むと、多くの住宅所有者は住宅を保有し続け、市場回復の機会を与えます。しかし、iBuying事業の資本集約性と、住宅価格がさらに下落した場合の損失拡大の可能性を考えると、Zillowにとってこれは選択肢ではありませんでした。 

Zillowの価格設定ミスは、住宅購入時と売却時の両方で発生する可能性があり、利益を圧迫します。さらに、不動産仲介手数料、住宅ローン、リフォーム費用といった取引コストが、ZillowがiBuyingで利益を上げることを困難にしています。もちろん、Zillowは取引に関する具体的な情報を公開できないため、これらの観察結果を直接確認することはできません。

Zillowの損失については多くの議論が交わされていますが、Zillowと取引した住宅所有者が数億ドルの利益を得たことを忘れてはなりません。今回のケースでは、人間の意思決定者がAIを凌駕したのです。 

広い視野で考えると、膨大なデータを備えたAIアルゴリズムのスピードと範囲は、「迅速な意思決定産業」を生み出し、ローンの決定、クレジットカードの承認、商品の価格、さらには仮釈放の決定までもが自動化されつつあります。この迅速な意思決定産業は、ファストフード産業に例えることができます。迅速な意思決定は今後ますます普及していくでしょうが、Zillowの失態は、マクドナルドが高級レストランや家庭料理の代わりにはならないことを改めて認識させる重要な教訓です。

編集者注：この記事は、アレン・インテリジェンス研究所のCEO、オーレン・エツィオーニ氏によって執筆されました。エツィオーニ氏は、Zillowの設立当時、同社の技術諮問委員会のメンバーでした。この記事の内容は、社内情報や知識に基づくものではありません。