重説作成AI開発のアプローチ - 技術要件と段階的実現方法

前回の記事では、重説作成AIという未開拓領域の可能性について考察しました。不動産取引における重要事項説明書（重説）の作成は、専門知識と正確性が求められる重要業務であり、AI技術の適用が大きな価値を生み出せる分野であることを説明しました。今回は、その実現に向けた技術要件と段階的な開発アプローチについて掘り下げていきます。

私のスキルセットと重説AI開発の親和性

私は30年以上ITエンジニアとして、様々なシステム開発に携わってきました。特にこの数年間は、LLM（大規模言語モデル）を活用した開発手法に取り組んでいます。LLMと相談しながら要件定義から詳細設計を行い、それらの設計書に従ってAIにコーディングさせるという手法です。

また、FX取引予測AIの開発という経験も持っています。このような特定目的向けのAI開発は、華々しい研究成果ほど注目されないものの、泥臭く地道な特徴量エンジニアリングの繰り返しと、ドメイン知識の深い理解が必要です。

不動産分野においては、7年前に宅建士資格を取得し、マンションデベロッパーでの6年間の勤務経験もあります。現在はフリーの宅建士として活動しており、会社は宅建業の免許を申請中です。このIT技術と不動産知識の組み合わせが、重説作成AIという領域に取り組む上での強みとなっています。

重説作成AIにおける主要課題

理想的な重説作成AIの実現には、いくつかの課題があります。

データ収集の壁

最大の課題は、十分な学習データの確保です。宅建業法における重説の作成は物件タイプごとに大きく異なります。住宅の売買に限定したとしても数百件以上のデータが必要となり、さらに賃貸、土地、商業施設など物件タイプごとに同様のデータ量が必要になります。このような膨大な量と多様性を持つデータセットは、歴史ある大企業であっても完全に揃えることが困難ではないでしょうか。

複雑な情報統合の課題

重説作成には、登記情報、都市計画情報、インフラ情報など異なるソースからのデータを統合する必要があります。さらに、各自治体ごとに異なる都市計画情報の扱いなど地域差への対応も必要です。この複雑な情報統合を正確に行うのは技術的にも難しい課題です。

専門知識と技術知識の融合

重説作成AIの開発には、不動産の専門知識とAI開発の技術知識の両方が必要です。この二つを兼ね備えた人材は少なく、市場でも見つけにくいでしょう。

段階的開発アプローチの提案

これらの課題を考慮すると、一気に完全な重説作成AIを目指すのではなく、段階的に機能を拡充していくアプローチが現実的です。

フェーズ1: ルールベースのチェックシステム

最初は大量の学習データを必要としない、ルールベースのシステムから始めます。

• 重説作成時の見落としやすいポイントを自動チェック
• 登記情報と重説内容の不一致を検出
• 宅建業法や各種法令の要件を構造化したルールエンジンの構築

データ量が少なくても、明確なルールに基づいた検証システムは十分に価値を生み出せます。

フェーズ2: 説明補助資料生成ツール

北側斜線、日影規制などの専門的内容を図解付きで説明する資料の自動生成機能を開発します。これは比較的少ないデータでも実現可能で、顧客説明の質を向上させる実用的な価値があります。

フェーズ3: 特定セクションの自動生成

重説全体ではなく、特に定型的で自動化しやすい特定セクション（物件の表示部分、法的制限の一部など）に絞って自動生成機能を実装します。

フェーズ4: PDFからの情報抽出精度向上

登記情報や公図などのPDFから必要情報を正確に抽出する機能の精度を高めていきます。この技術は重説作成の基礎となる重要な部分で、オープンソースのOCRライブラリやPDF解析ツールを活用して開発可能です。

LLMとRAG技術の基本概念と活用可能性

上記のフェーズ1〜4を実現するための技術基盤として、LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）の活用が考えられます。

LLMとRAGの基本概念

LLMは大量のテキストデータから学習した言語モデルで、文脈を理解し、人間のような文章を生成できるAIです。一方、RAGは既存の知識ベース（データベースや文書集合）から関連情報を検索し、それをLLMの入力に追加することで、特定ドメインに関する正確な情報生成を可能にする技術です。

これらを組み合わせることで、宅建業法や不動産取引に関する専門知識を外部データベースから取得し、重説作成に必要な情報処理と文書生成を行うシステムの構築が可能になります。

重説作成AIへの応用可能性

LLMとRAG技術の組み合わせにより、以下のような機能の実現が期待できます：

• 登記情報や法令文書からの重要情報抽出
• 複数情報源からのデータ整合性チェック
• 法的要件に基づく必須項目の検証
• 専門用語の平易な説明生成

このアプローチでは、大量の重説サンプルがなくても、法令データや自治体の都市計画情報などの公開データを活用することで、実用的なシステム構築が可能になります。

今後の展望

段階的開発アプローチにより、重説作成AIの実現可能性は高まります。特に初期フェーズでは、ルールベースのチェックシステムや特定セクションの自動生成など、比較的実装が容易な機能から着手することで、早期に実用的な価値を提供できるでしょう。

次回の記事では、より高度な実装戦略と、このシステムの個人的活用の可能性について掘り下げていきます。特にComputer Use APIの活用による外部情報源との統合や、AIによる業務効率化がもたらす精神的負担の軽減など、技術と人間の関係性について考察していきます。