論文の概要: The Architecture of Trust: A Framework for AI-Augmented Real Estate Valuation in the Era of Structured Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02765v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 05:24:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.617177
- Title: The Architecture of Trust: A Framework for AI-Augmented Real Estate Valuation in the Era of Structured Data
- Title（参考訳）: 信頼のアーキテクチャ:構造化データ時代のAIによる不動産評価のためのフレームワーク
- Authors: Petteri Teikari, Mike Jarrell, Maryam Azh, Harri Pesola,
- Abstract要約: Uniform Appraisal dataset (UAD) 3.6の必須2026実装は、住宅資産の評価を物語報告から機械可読形式に変換する。
本稿では、コンピュータビジョン、自然言語処理、自律システムにおけるAIの進歩と並行して、この規制シフトを包括的に分析する。
技術的実装と機関的信頼要件に対処するAI付加評価のための3層フレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Uniform Appraisal Dataset (UAD) 3.6's mandatory 2026 implementation transforms residential property valuation from narrative reporting to structured, machine-readable formats. This paper provides the first comprehensive analysis of this regulatory shift alongside concurrent AI advances in computer vision, natural language processing, and autonomous systems. We develop a three-layer framework for AI-augmented valuation addressing technical implementation and institutional trust requirements. Our analysis reveals how regulatory standardization converging with AI capabilities enables fundamental market restructuring with profound implications for professional practice, efficiency, and systemic risk. We make four key contributions: (1) documenting institutional failures including inter-appraiser variability and systematic biases undermining valuation reliability; (2) developing an architectural framework spanning physical data acquisition, semantic understanding, and cognitive reasoning that integrates emerging technologies while maintaining professional oversight; (3) addressing trust requirements for high-stakes financial applications including regulatory compliance, algorithmic fairness, and uncertainty quantification; (4) proposing evaluation methodologies beyond generic AI benchmarks toward domain-specific protocols. Our findings indicate successful transformation requires not merely technological sophistication but careful human-AI collaboration, creating systems that augment rather than replace professional expertise while addressing historical biases and information asymmetries in real estate markets.
- Abstract（参考訳）: Uniform Appraisal Dataset (UAD) 3.6の必須の2026実装は、住宅資産の評価を物語報告から機械可読形式に転換する。
本稿では、コンピュータビジョン、自然言語処理、自律システムにおけるAIの進歩と並行して、この規制シフトを包括的に分析する。
技術的実装と機関的信頼要件に対処するAI付加評価のための3層フレームワークを開発する。
我々の分析は、AI能力に集約された規制の標準化が、専門家の実践、効率性、システム的リスクに深く影響して、市場を根本的に再構築することを可能にする方法を明らかにしている。
評価の信頼性を損なうような制度的障害の文書化,(2)専門的監督を維持しつつ新興技術を統合する物理データ取得,意味理解,認知的推論にまたがるアーキテクチャフレームワークの開発,(3)規制コンプライアンス,アルゴリズムフェアネス,不確実性定量化を含む金融アプリケーションに対する信頼性要件への対処,(4)汎用AIベンチマークを超えた評価手法の提案,の4つの主要な貢献を行う。
この結果から, 変革の成功には技術高度化だけでなく, 慎重な人間とAIの連携が必要であり, 不動産市場の歴史的偏見や情報アシンメトリーに対処しながら, 専門知識に取って代わるのではなく, 強化するシステムを構築する必要があることが示唆された。
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