成功は AI のおかげであり、失敗も AI のおかげです。アメリカで最も成功している AI 不動産評価会社が危機に陥り、従業員 2,000 人を解雇。モデルは失敗しているのか?

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ビッグデータダイジェスト制作

家の購入や売却は、人生で最大の取引となるかもしれません。これは中国人にもアメリカ人にも当てはまります。

中国で家を売買する場合、その家の価値を調べるためにいくつかのアプリを使うのが一般的です。一般的に、誰もが同じコミュニティ内の同様の家の掲載価格を参照します。

もちろん、今ではいわゆるインテリジェントシステムと呼ばれるソフトも開発されており、家の所在地、面積、階高、方位などの情報を入力すると、参考価格が自動的に表示されます。

このモデルは中国ではあまり使われていないかもしれません。結局のところ、ほとんどの家は住宅街にあるアパートです。基本的に、階下に住むおばさんや不動産業者に尋ねれば、家の価格の大まかな見当がつきます。残りは交渉次第です。

しかし、アメリカでは、一戸建て住宅を中心に、様々なタイプの不動産の価格が通常大きく異なります。住宅の築年数は数百年に及び、建物の構造や建築様式も大きく異なります。同じ場所であっても、取引価格が大きく異なることがあります。

このとき、インテリジェントシステムが主役になります。

おそらく、Zillow どころか Zestimate についても聞いたことがないかもしれませんが、彼らが人工知能を使って住宅価格を判断することを間違いなくご存知でしょう。

私は Wen Digest のファンなので、予測システムの原理についてはある程度理解しています。できるだけ多くの住宅の特徴をリストし、大量の履歴データでトレーニングすることで、比較的正確な住宅評価モデルを作成できます。

それが Zestimate の機能です。 Zestimate のデータ サンプルはどのくらいの大きさでしょうか。答えは 1 億 400 万です。米国には約 2 億軒の住宅しかありませんが、その半分を Zillow が占めています。

近年の膨大なデータとニューラル ネットワーク技術の急速な発展により、Zillow のビジネスは急成長を遂げています。米国全土で、住宅の売買に携わるほぼすべての管理者が、Zestimate の評価を重要な参考資料として使用しています。

AI技術で注目を集めるこの企業は11月2日、全従業員数の約25％にあたる2,000人の従業員を解雇する計画を発表した。1週間後、同社の株価は3分の1近く下落した。

いったい何が起こったのでしょうか?

この典型的なAIテクノロジー企業の成長と挫折を見てみましょう。これは、「世界を制覇するための一つのトリック」に頼っている多くの国内テクノロジースタートアップにとって重要な参考意義を持っています。

求人広告からのZestimate予測技術

一般的に言えば、AI 企業のコア技術を観察したい場合は、その企業のコアビジネス アルゴリズム エンジニアの採用要件を確認するだけで十分です。

Zestimate の核となるのは予測であり、最も重要なのはデータ サイエンティストです。Zillow のデータ アナリストの募集広告を見てみましょう。

実際、SQL データベース、Python/R、Prophet ライブラリなどが特に挙げられます。

Prophet は、単変量時系列データセットの予測専用に設計されたオープンソース ライブラリです。トレンドや季節的な周期的変動構造を持つデータに対して効果的な予測を行うために、適切なモデル ハイパーパラメータのセットを自動的に見つけたい場合は、Prophet を使用するのが簡単です。Prophet はこの目的のために設計されています。

明らかに、Zestimate は Prophet を使用して、将来家の価値がいくらになるかなどの時系列予測を行っています。

しかし、預言者はその任務を遂行できるでしょうか? どうやら完全にはできないようです。

住宅価格は、株式と同様に競争が激しく、高度に金融化された市場価格であるため、ランダムかつ複雑です。多くの場合、過去のデータに基づいて得られた曲線は、将来の変動を予測できない単なる過剰適合曲線です。

住宅価格の時系列予測の限界については、こちらのブログをご覧ください: https://ryxcommar.com/2021/11/06/zillow-prophet-time-series-and-prices/

Zillow、AI技術の打撃を​​受ける

Zillow の Zestimate 評価テクノロジーは、不動産市場が安定しているときにも非常に役立ちます。

公式ウェブサイトによると、米国で売りに出されている住宅に対するZestimateの現在の平均誤差は1.9%であるのに対し、売りに出されていない住宅に対する平均誤差は6.9%である。

正確な結果により、必然的に Zillow はこの評価から利益を得る方法を検討するようになり、「ハウス フリッピング」プロジェクトが誕生しました。

簡単に言えば、安価な不動産を購入し、修繕や設備の一部のアップグレードを行った後、より高い価格で販売して差額から利益を得ることを意味します。

唯一の違いは、以前はこの評価と購入が経験豊富な不動産管理者によって行われていたのに対し、Zillow では機械学習テクノロジーを通じて行われていることです。

この方法は非常に効率的ですが、リスクも高くなります。

ファイナンシャル・イレブンのレポートによると、米国の不動産市場はCOVID-19パンデミック後に急速に活発化している。住宅価格の前年比上昇率は約5％から10％以上に急上昇し、2021年8月には19.8％の高値に達した。

Zestimate モデルは、この市場の変化にうまく対応できませんでした。住宅価格の変動により、モデルが逸脱してしまいました。販売された多くの物件で価格の逆転が見られました。購入時には高額でしたが、改装後は安くなったのです。

フェニックスでは、Zillow が転売した住宅の 90% 以上 (93%) が、同社が支払った価格よりも低い価格で売りに出されている。

このミスにより、Zillow は損失を被っただけでなく、在庫が過剰になってしまいました。

こうして、莫大な損失とキャッシュフローの中断により、Zillow は存続できなくなりました。

メディアの報道によると、11月2日、Zillowは住宅転売事業から撤退するという声明を発表した。声明によると、住宅を迅速に売買するための同社の「アルゴリズム＋」モデルが計画通りに機能せず、巨額の損失をもたらしたという。第3四半期と第4四半期の合計損失は5億5000万ドルを超えると予想されている。同社は全従業員数の約25％にあたる2,000人の従業員を解雇する予定だ。同社の株価は発表後の1週間で3分の1近く下落した。

このような結果は、デジタル化、ビッグデータ、AIなどのテクノロジーに夢中になっているすべての企業に警鐘を鳴らしています。データ分析とモデル予測だけに頼ったビジネスモデルでは、市場全体に対応することはできません。市場は常に正しい。市場が変化すると、当初企業に利益をもたらしたモデルが、企業を衰退させる決定的な要因になることもある。

[この記事は51CTOコラムBig Data Digest、WeChatパブリックアカウント「Big Data Digest（id: BigDataDigest）」のオリジナル翻訳です]

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