不動産経営層のAIリスク懸念スコアが、2026年に6.38へ戻りました。
不動産テック大手のDelta Media Groupが2026年8月26日、3年分の自社調査データを再集計した分析を公表しました。AIに適切なガードレールが無いのではないかという不動産ブローカレッジ経営層の懸念スコアは、2024年の6.50から2025年に5.80まで下がったあと、2026年は6.38へ戻っています。3年かけて一周し、ほぼ出発点に戻った形です。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、日本の不動産事業者の実務に引き寄せて解説します。
AIリスク懸念スコアは6.38、3年前との差はわずか0.12ポイント
結論から言えば、不動産経営層のAI不安は「慣れれば消える」ものではありませんでした。10点満点で測るDelta Media Real Estate AI & Leadership Surveyの懸念スコアは、2024年6.50、2025年5.80、2026年6.38という軌跡を描いています。2026年の平均は、初回測定の2024年からわずか0.12ポイントしか離れていません。
高懸念層の厚みも同じ動きをしています。8点から10点をつけた経営層の割合は、2024年に42.4パーセント、2025年に33.7パーセント、2026年に37.9パーセントでした。いったん薄くなった不安の層が、また戻ってきたことになります。調査は2024年から2026年まで、各年100名超のブローカレッジ経営層から回答を得たものです。
理由として調査元が挙げているのは、判断の重さが変わったという点です。2026年の調査は3年のシリーズで初めて、タスクを自動実行するエージェンティックAIについて質問を入れました。文章を生成するだけのAIから、ユーザーに代わって行動するAIへ主役が移った結果、ガードレール、コンプライアンス、データ保護、そして「AIが行動した結果の責任は誰が負うのか」という問いが一段重くなったという整理です。調査自体がエージェンティックAIと懸念上昇の因果を証明しているわけではない点は、原文でも明記されています。
Delta Media GroupのCEOであるMichael Minardは、最も安く速い選択肢が最も安全とは限らないと述べ、AIパートナーの選定は技術の意思決定ではなくリスク管理の意思決定になったと指摘しています。
規模で懸念の中身が入れ替わる、日本の宅建業者が読むべき数字
同じ不動産AIでも、会社の規模によって怖いものがまったく違うというのが、今回の分析でいちばん実務的な発見です。
エージェント101名以上の大手では、データプライバシーとセキュリティが61.2パーセントで首位、既存システムとの統合が56.7パーセント、コストとROIの不確実性が52.2パーセント、社員研修が50.7パーセント、規制コンプライアンスが44.8パーセントと続きます。扱うシステムとデータが多いほど、統合と情報管理が重くなる構図です。
一方、エージェント20名以下の小規模事業者では、規制コンプライアンスが75.0パーセントで突出しています。研修が50.0パーセント、データプライバシーが43.8パーセント、コストとROIは25.0パーセント、統合も25.0パーセントにとどまりました。小規模ほど「法令に触れないか」が最大の心配ごとで、コストや統合はむしろ後回しになっています。
日本の宅地建物取引業者は小規模な事業者が層として厚いとされ、この20名以下の側のプロフィールに近い会社が多いと考えられます（規模構成の正確な内訳は国土交通省の宅地建物取引業法の施行状況調査で要確認）。つまり日本で最初に効いてくるのは、AIの費用対効果より先に、宅建業法と個人情報保護法の線引きです。国土交通省は不動産流通業における個人情報保護法の適用の考え方を整理しており、顧客情報をAIに投入する前の判断軸はここが起点になります。顧客データの取り扱い基準は不動産のAI利用と個人情報保護法でも整理しています。
なお日本の行政側は、AI利用を止める方向ではなく整理する方向に動いています。規制改革実施計画（令和7年6月13日閣議決定）では、宅建業者がデジタルやAIによる補助ツールの利用に躊躇しないよう、国土交通省が周知することとされました。国土交通省の不動産分野におけるDXの推進でも、IT重説や書面電子化の運用指針づくりが進んでいます。
明日からの初動、ベンダー選定を機能比較からリスク管理へ切り替える
第一に、AIツールの棚卸しを先に行うことをおすすめします。米国側で指摘されている「シャドーAI」、つまり営業担当が個人判断で使い始めた生成AIが会社に見えていない状態は、日本の賃貸仲介や売買仲介でも起きています。誰がどのツールに、どの顧客情報を入れているのかを一覧にするところからでないと、ガードレールの議論が始まりません。
第二に、ベンダー選定の質問項目を機能から統治に寄せます。学習利用の有無、データの保存先と保存期間、ログの取得可否、再委託先の開示、契約終了時のデータ削除の五点は、契約前に文書で確認しておきたい項目です。AIベンダーが自社モデルを持つのか他社モデルを借りているのかで、この答えは変わります。この論点は法務AI大手が自社モデルに移行、不動産テック契約で確認すべき3論点で詳しく扱いました。
第三に、エージェンティックAIには実行前の確認を挟みます。メール送信、顧客への通知、システムへの書き込みといった外部に影響が及ぶ操作は、人間の承認を通してから実行させる設計にしておくと、責任の所在が曖昧になりません。実装イメージはGemini APIエージェントに実行前フックが参考になります。
第四に、社内ルールの拠り所を外部の公開文書に置きます。総務省と経済産業省のAI事業者ガイドライン（第1.2版）は令和8年3月31日版が公開されており、自社の運用規程を一から書き起こさずに済みます。
まとめ
不動産経営層のAIリスク懸念は3年で6.50、5.80、6.38と動き、慣れによって解消されるものではないことが見えてきました。大手はデータ統合、小規模事業者は規制コンプライアンスが最大の関心事です。日本の不動産事業者の多くは後者に近く、AI導入の第一歩は費用対効果の試算ではなく、宅建業法と個人情報保護法の線引きの明文化から始めるのが現実的です。
参考文献
- Delta Media Group「AI Risk Worry Persists as Women Real Estate Leaders Sound Louder Alarm」
- 国土交通省「不動産流通業における個人情報保護法の適用の考え方」
- 国土交通省「不動産分野におけるDXの推進」
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」
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引用元: Delta Media Group
【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）