AIエージェントは、やり取りの間に流れた実時間を認識できません。
メリーランド大学とRELAI.aiの研究チームが公開した論文で、18種類のLLMを検証したところ、会話にタイムスタンプを与えたうえでも、人間の時間感覚と一致した判断ができた割合はどのモデルも65%に届きませんでした。研究チームはこの性質を「時間的盲目（temporal blindness）」と呼んでいます。追客メールの自動化や空室確認の一次対応にAIエージェントを組み込み始めた不動産会社にとって、業務設計に直結する話です。本記事は、宅建業免許（東京都知事(1)第113520号）を保有し、AI導入コンサル100社超の実績を持つ株式会社オルセル（不動産のチカラ運営）が解説します。
18モデルすべてが65%に届かなかった「時間的盲目」
時間的盲目とは、AIエージェントがメッセージとメッセージの間に経過した現実の時間を勘定に入れられない性質のことです。研究チームは論文「Your LLM Agents are Temporally Blind」で、時間感度の高い場面から低い場面まで76シナリオ、1,800件を超えるマルチターンの対話データセット「TicToc」を構築し、各場面で「ツールを呼び直すべきか、そのまま答えるべきか」を人間の annotator に判定させました。そのうえで18モデルの判断が人間の感覚とどれだけ一致するかを測っています。
結果は厳しいものでした。会話に時刻情報がない状態では、ほとんどのモデルがほぼ当てずっぽうと変わらない水準で、一致率が最も高いモデルでも55%をわずかに超える程度にとどまりました。判定基準では50%が偶然と同じ水準なので、時刻の手がかりがなければ判断はほぼ機能していないことになります。時刻情報を与えると商用モデルを中心にいくらか改善しましたが、それでも65%を超えるモデルはありませんでした。
失敗の型は2つに分かれます。ひとつは、古くなった過去の回答をそのまま信じて再取得を省いてしまう「過信」。もうひとつは、変わるはずのない情報まで毎回取り直す「過剰確認」で、こちらは待ち時間とAPIコストを無駄に増やします。長い思考（CoT）を使う推論モードにしても改善はほとんど見られず、推論の中身を調べると、タイムスタンプが言及されるのは4%未満、時間に関する語全般でも15%未満でした。時間を扱う能力がないのではなく、必要な場面で自発的に持ち出せていない、という診断です。
不動産業務は「情報の鮮度」が階層になっている
不動産の実務は、時間感度が異なる情報が同じ会話の中に混ざる点で、この研究の想定そのものです。空室状況、申込の有無、審査ステータス、家賃の改定、キャンペーンの適用期限は分単位から日単位で変わります。一方で、駅からの距離、専有面積、構造、建築年月は原則として変わりません。人間の担当者は「昨日の空室確認は今日には使えない」「面積は聞き直さない」と無意識に切り分けていますが、AIエージェントは今回の検証結果を見る限り、この切り分けを安定してできていません。
実害の形は想像しやすいものです。前日に取得した空室情報を今日の問い合わせにそのまま返せば、成約済みの部屋を案内する事態になります。宅建業法が禁じるおとり広告の論点にも触れかねず、AIが自動送信した内容であっても責任は事業者側に残ります。逆に過剰確認の側に振れると、変わらない物件仕様まで毎回基幹システムを叩き、応答が遅くなって一次対応の速さという導入目的そのものを損ないます。会話が長くなるほど一致率が下がる傾向も報告されており、長時間の追客チャットほど精度が落ちる点は運用設計で織り込む必要があります。
明日からできる3つの対策
第一に、扱うデータを「時間で腐るもの」と「腐らないもの」に分けて棚卸しすることです。空室・賃料・申込状況・審査結果は前者、面積・構造・所在地は後者になります。この線引きを社内で文書化しておけば、次のプロンプト設計とシステム設計の両方の土台になります。
第二に、鮮度の判断をAIの裁量に任せず、仕組み側で強制することです。研究では、プロンプトで注意喚起するだけの矯正は多くのモデルで効果が限定的だった一方、目的に合わせた追加学習には可能性があると報告されています。現場で現実的なのは、空室情報のような時間感度の高い項目については毎回外部システムから取り直す設計に固定し、AIに「前回の回答を使い回してよいか」を判断させないことです。Model Context Protocolのようなツール接続の仕組みを使う場合も、取得のタイミングをアプリ側で握るのが安全側の設計になります。
第三に、対外的に出す文面へ鮮度の但し書きを添えることです。「空室状況は本日◯時時点の情報です。最新状況はご確認ください」と一文を入れるだけで、情報が動いた場合の説明可能性が上がります。あわせて、AIが参照した情報の取得時刻をログに残しておくと、後から問い合わせがあったときに経緯を追えます。
まとめ
AIエージェントの時間感覚は、時刻情報を与えても人間と一致する水準には届いていないことが、18モデルの検証で示されました。不動産の一次対応では、空室や審査ステータスのような時間で腐る情報をAIの判断に委ねず、取得タイミングを仕組みで固定するのが要点です。データの棚卸し、鮮度の強制取得、文面への時点表記という3つから着手するのが現実的だといえます。
参考文献
- Your LLM Agents are Temporally Blind: The Misalignment Between Tool Use Decisions and Human Time Perception（arXiv:2510.23853）
- TicToc データセット（Hugging Face）
- TicToc 評価コード（GitHub）
- Model Context Protocol 公式ドキュメント
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引用元: arXiv
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / EC支援19年5,000社超・AIコンサル100社超 / 宅建業免許 東京都知事(1)第113520号）