「AI査定って訳アリ物件も正しく評価してくれるの？」にプロが答えます

訳アリ物件のAI査定は“本当に使える”のか？最初の疑問に答えます
AI査定の仕組み（データ・アルゴリズム）を徹底分解
訳アリ物件とは何か？AIにとって何が“難題”なのか
1. そもそも「訳アリ物件」ってどこからが“訳アリ”？
2. なぜ訳アリ物件は評価が下がるのか（人間の世界の“当たり前”）
AI査定は訳アリ物件をどう評価するのか（タイプ別に解説）
最新事例から見る「訳アリ × AI査定 × 実売相場」のリアル
6. 従来の査定との違いを、訳アリ視点で徹底比較
1. 6-1. AI vs 人間の査定を整理してみる
2. 6-2. ベストは“AI→専門業者”の二段構え
訳アリ物件の売却戦略と注意点（実践編）
訳アリ物件の専門店【ラクウル】という選択肢（情報提供として）
結論と次のアクションまとめ

訳アリ物件のAI査定は“本当に使える”のか？最初の疑問に答えます

「AI査定に出しても、訳アリってバレる？それとも無視される？」

もしかして、こんな不安を抱えていませんか？

「親の家が事故物件になってしまった。AI査定に出したらどう評価されるんだろう？」
「再建築不可・雨漏り・近隣トラブル…人には言いづらい。まずはAIで“相場だけ”知りたい」
「普通の不動産会社では『難しいですね』と言われた。訳アリ専門＋AIって使えるの？」

訳アリ物件の売却は、
「感情」「世間体」「法律」「お金」が全部絡んでくる、かなりハードなテーマです。

だからこそ、
「人にはまだ詳しく話したくない。でも、状況はちゃんと把握したい」
そんなニーズに、AI査定はかなり相性がいい部分もあります。

なぜ今「AI査定 × 訳アリ物件」が重要なテーマなのか

ここ数年で、次の3つの変化が起きています。

変化	内容
① 不動産テックの進化	AI査定サービスが増え、無料・数秒で結果が出る時代に
② 訳アリ物件の増加	空き家・相続・孤独死・老朽化などで“訳アリ化”する物件が増加
③ 情報格差の拡大	売主だけが不利な状況で交渉に入ってしまうケースが目立つ

特に訳アリ物件は、
「一般の不動産会社では査定すらしてくれない」 というケースもあります。

この時に、AI査定という「感情抜きの数字」をくれる存在があることは、
売主側にとって大きな武器になります。

この記事で解決できる“具体的な疑問”

この記事では、検索ユーザーが気になりそうな次のポイントを、
会話に近い形で一つずつ解きほぐします。

AI査定って、そもそも何を見て値段を出してるの？
訳アリ物件の“どの部分”をAIは評価できて、“どこから先”は苦手なの？
事故物件・再建築不可・ゴミ屋敷など、種類別にどれくらい価値が下がる傾向がある？
AI査定と人間の査定は、訳アリ物件ではどう役割分担すべき？
失敗しない売却戦略・注意点・専門店の使い方は？

そして最後に、
訳アリ物件専門店「ラクウル」のようなサービスを、
“押し付けではなく情報の一つとして”紹介します。

AI査定の仕組み（データ・アルゴリズム）を徹底分解

AI査定は「過去の膨大な事例から、あなたの物件の“立ち位置”を探す仕組み」

AI査定は、とてもざっくり言うとこうです。

過去に売れた大量の物件データ
＋現在の市場データ
＋あなたの物件情報
＝「今、この条件ならいくらくらいで売れそうか」を機械が推定する

人間が頭の中でやっている
「周りの売り出し価格・成約事例・今の市況」を照らし合わせる作業を、
AIが数万〜数十万件レベルのデータで一気にやってくれるイメージです。

AI査定が使う主なデータの“中身”

もう少し具体的に見てみましょう。

データカテゴリ	具体的な項目例
物件そのもの	築年数、構造（木造・RCなど）、専有面積・土地面積、間取り、方位、階数、設備グレード
立地	最寄り駅までの距離、複数路線かどうか、周辺の生活施設（スーパー・学校・病院）、治安など
市場状況	近隣エリアの成約事例、地価の推移、人口動態、賃料相場
訳アリ要素	事故歴、瑕疵の有無、再建築不可など（※入力項目があるサービスのみ）

サービスによって差はありますが、
数十〜数百の変数を同時に扱うことも珍しくありません。

どんなアルゴリズムで価格を出しているの？

技術的な単語は最低限にして整理します。

回帰分析系
過去の事例をもとに
「駅から○分遠くなると平均いくら下がるか」
「築年数が1年古くなるごとにいくら下がるか」
といった傾向を数式で表現し、価格を推定する手法。
決定木・ランダムフォレスト系
「エリアAかBか」「築20年以上か未満か」などの条件で
木構造のように分岐しながら価格を決めるアルゴリズム。
ランダムフォレストは、この“木”を大量に作って平均値を取ることで精度を上げるイメージです。
ニューラルネットワーク系
住宅価格に影響するパターンを多層で学習する“ディープラーニング”型。
条件が入り組んでいる都市部などでは、とくに威力を発揮します。

ただし、どの手法でも共通しているのは
「あくまで『学習したデータの範囲』でしか賢くなれない」という限界
です。

訳アリ物件が難しいのは、まさにここにあります。

図でざっくり理解するAI査定の流れ

【Step1：入力】
　・物件情報（住所・築年数・間取り・面積など）
　・オプション情報（事故歴・再建築不可 など）※対応サービスのみ

　　　　　▼

【Step2：AIが参照するデータベース】
　・近隣の過去成約事例
　・同種物件の売出履歴
    ・エリアごとの地価推移
    ・訳アリ物件の成約データ（あれば）

　　　　　▼

【Step3：アルゴリズムによる推定】
　・類似物件を大量に検索し、価格レンジを算出
　・現在の市況（上昇傾向か下落傾向か）を補正

　　　　　▼

【Step4：出力】
　・推定価格（例：1,500万〜1,800万円）
　・場合によっては売却想定期間など

AI査定の“強み”と“弱み”を、訳アリ物件視点で整理

観点	強み	弱み
スピード	入力後、数秒〜数分で結果	現地確認がないため、内部破損などは反映不可
感情の介在	「嫌な物件だから安く見積もる」といった主観なし	逆に言うと、“空気”を読んだ調整はできない
データ量	人間の脳では扱えない件数の比較が可能	訳アリデータが少ないと精度が一気に下がる
コスト	無料で使えることが多い	無料ゆえに「ざっくり参考値」の側面も強い

特に 訳アリ物件の場合、「弱み」の部分を理解した上で使うことが超重要 です。

訳アリ物件とは何か？AIにとって何が“難題”なのか

そもそも「訳アリ物件」ってどこからが“訳アリ”？

法律上、明確な定義があるわけではありません。
ただ、不動産の現場では一般的に、次のようなものをまとめて「訳アリ物件」と呼びます。

分類	具体例
物理的瑕疵	雨漏り、シロアリ被害、傾き、老朽化、設備故障など
環境的瑕疵	近隣に墓地・火葬場・ゴミ処理場、騒音・悪臭・反社会勢力の存在など
心理的瑕疵（事故物件）	自殺・他殺・事件現場、孤独死など“人の死”が強く意識される履歴
法律的瑕疵	再建築不可、未登記増築、用途制限違反、越境、共有持分トラブルなど

AIにとって厄介なのは、このうちとくに

心理的瑕疵（どの程度“嫌がられるか”が人による）
環境的瑕疵（匂い・雰囲気・近所付き合いの悪さなど、データ化が難しい）

といった「数値で表しにくい部分」です。

なぜ訳アリ物件は評価が下がるのか（人間の世界の“当たり前”）

訳アリ物件が安くなる理由は、実はかなりシンプルです。

買い手が減る → 価格交渉で売主が弱くなる
リスク（修繕費・トラブル・再売却の難しさ）が増える
金融機関の融資が付きづらい（とくに再建築不可など）
告知義務・トラブルリスクを嫌がる業者も多い

AIも最終的に反映したいのは、
「その物件に対して市場がどれくらいシビアに見ているか」です。

しかし、その“シビアさ”が数字で蓄積されていないと、
どうしても 普通の物件寄りの評価になりやすい という構造的な問題があります。

AI査定は訳アリ物件をどう評価するのか（タイプ別に解説）

AI査定サービスを「訳アリ対応レベル」で3タイプに分けてみる

訳アリ物件を考えるうえで、AI査定サービスはざっくり次の3タイプに分かれます。

タイプ	訳アリ情報の扱い	特徴
A：訳アリ入力欄あり	「事故歴あり」「再建築不可」などチェック欄がある	訳アリ要素をある程度価格に反映可能
B：訳アリ入力欄なし	一般物件と同じ項目のみ	訳アリ要素が“無いもの”として扱われがち
C：訳アリ専門AI・専門査定	訳アリ成約データをメインで学習	訳アリデータが豊富な分、補正の精度が高い

タイプ別の“よく起きるズレ”

Aタイプ（訳アリ入力欄あり）
→ 事故物件や再建築不可に関しては、ある程度価格が下がるように補正されます。
ただし、
- 近隣トラブル
- 反社関係
- ゴミ屋敷の度合い
  など、“濃さ”がケースバイケースな要素は、やはり反映しづらいです。
Bタイプ（訳アリ入力欄なし）
→ 一見高めの値段が出ることが多いです。
ですが、それは「訳アリじゃなかったらこのくらい」という世界の話。
この数字をそのまま期待して売り出すと、売れずに時間だけが過ぎていくリスクがあります。
Cタイプ（訳アリ専門）
→ 事故物件や訳アリ物件のデータを集中的に学習している分、
「どの程度下がりやすいか」の感度が高いです。
例えば、
- 孤独死 → 相場から1〜2割減
- 自殺 → 1〜3割減
- 他殺 → 3〜5割減
  といった“傾向”を明らかにしている調査もあります。

※もちろん、立地・築年数・周辺事情などで振れ幅はあります。

具体例：AI査定がどうズレやすいか

ケース①：駅近・築浅の事故物件

条件だけ見れば「かなり人気が出そうな物件」。
しかし、室内で他殺事件があり、ニュースでも報道された。

BタイプのAI査定（訳アリ入力欄なし）
→ 「駅徒歩3分・築10年・ファミリータイプ」で高めの査定。
→ でも実際は、心理的抵抗＆ニュース報道により、相場から3〜4割下落の可能性も。

Cタイプ（訳アリ専門）
→ 事故種別・報道の有無・発生からの経過年数なども加味し、
　“現実に近い価格帯”に寄せてくれる可能性が高い。

ケース②：再建築不可だが、エリア人気は高い物件

再建築不可で、銀行融資が付きにくい
ただし駅チカで賃貸需要は高い

一般AI査定では…
→ そもそも「再建築不可」のフラグがなく、
　通常の戸建てとして査定されてしまうことも。

専門側の視点では…
→ 「建て替えはできないが、収益物件としては需要がある」と判断し、
　再販や賃貸化を前提に“事業用としての価値”を見てくれるケースが多いです。

事故の種類	下落幅の目安（あくまで傾向）
自然死・孤独死（発見が早い）	1〜2割減
孤独死（発見が遅く特殊清掃が必要）	2〜3割減
自殺	1〜3割減
他殺・重大事件	3〜5割減

6. 従来の査定との違いを、訳アリ視点で徹底比較

6-1. AI vs 人間の査定を整理してみる

項目	AI査定	従来の不動産会社の査定
スピード	数秒〜数分	机上：数日／訪問：数日〜1週間
コスト	無料	基本無料（ただし手間がかかる）
データの広さ	全国〜エリア単位で広くカバー	担当者の守備範囲次第
訳アリ対応	サービスにより大きく差	経験がある担当者はかなり強い
感情・主観	入らない	「売りやすい／売りにくい」で査定額を絞ることも
現地確認	原則なし	状態・匂い・周辺環境まで見て判断可能

訳アリ物件で重要なのは、
「AIと人間の“いいとこ取り”をすること」です。

6-2. ベストは“AI→専門業者”の二段構え

AI査定の役割
- 相場のざっくりしたレンジを掴む
- 極端に安い金額を提示する業者を見抜く“ものさし”にする
専門業者の役割
- 訳アリ要素の“濃さ”を現地確認で評価
- 再生プラン（解体・リフォーム・賃貸化など）を前提に価格を出す
- 告知義務・トラブルリスクを踏まえた売却戦略を立てる

AIと専門業者は「どちらか一方を選ぶ」のではなく、
“セットで使うと、売主側の防御力が上がる”と考えるとイメージしやすいです。

訳アリ物件の売却戦略と注意点（実践編）

売却前に確認しておきたい「3つの現実」

訳アリは“ゼロにはならない”が、コントロールはできる
→ 原因＋対処状況＋説明の仕方で印象は大きく変わる。
告知義務からは逃げられない
→ 隠して売ると、後から損害賠償・契約解除のリスクも。
「誰に売るか」で最終価格は変わる
→ 一般エンドに売るか、投資家に売るか、専門業者に買い取ってもらうかで戦略が変わる。

売却ルート別の特徴

売却ルート	向いているケース	メリット	デメリット
一般仲介（通常の不動産会社）	軽微な訳アリ／立地が非常によい	高値のチャンス	売却期間が長くなりがち／断られることも
買取業者（一般）	早く現金化したい	スピード重視	訳アリには消極的な業者も多い
訳アリ専門業者	事故物件・再建築不可・ゴミ屋敷など	訳アリを前提に再生プランを組める	業者ごとに査定のバラツキあり

訳アリ物件は、
「そもそも扱ってくれるか」「訳アリの価値を理解しているか」が超重要です。

AI査定の“正しい使いどころ”

現状把握のための“スタート地点”として
- 「もし訳アリじゃなかったら、このくらいが基準なんだな」
- 「エリア的にはこのレンジなんだな」という感覚を掴む。
業者の査定額が妥当かを見る“物差し”として
- AI査定より極端に低い場合 → 条件前提の違いを確認する
- AI査定より少し低い程度 → 訳アリ補正として妥当なラインかも
複数サービスを使って“レンジ”を確認
- 1社のAIだけで決めるより、「3サービスのレンジ」を見たほうが偏りが見抜きやすい。

訳アリ物件の専門店【ラクウル】という選択肢（情報提供として）

ここまで読んで、

「AI査定で大まかな相場はわかった。
でも、訳アリ込みで現実的な価格をちゃんと知りたい」

と感じた人もいると思います。

そういう人にとって、
訳あり物件の専門店【ラクウル】 のようなサービスは、
かなり現実的な選択肢の一つです。

ラクウルのような専門店の特徴としては、一般的に…

訳アリ物件を前提にビジネスモデルを組んでいる
- 事故物件、再建築不可、ゴミ屋敷、共有持分、相続トラブル物件など
  “普通の不動産会社が嫌がりやすい物件”を積極的に取り扱う。
再生ノウハウを持っている
- リフォーム、リノベーション、用途変更、賃貸化など、
  「どう再生すれば価値を出せるか」を前提に査定する。
相談しやすさを重視しているところが多い
- 匿名相談、オンライン相談など、心理的ハードルを下げる工夫をしている会社も増えています。

もし、

普通の不動産会社に行くのは少し抵抗がある
断られたり、極端に安く買いたたかれないか不安
AI査定だけでは心もとない

という状態なら、
「まずは訳アリ専門店に話を聞いてみる」のも、現実的な一歩です。

ユーザーが提示してくれたサイトはこちらです。

訳あり物件の専門店【ラクウル】

もちろん、
「必ず申し込むべき」という話ではなく、
“こういう選択肢もある”という情報の一つとして
手元に置いておくと良いと思います。

結論と次のアクションまとめ

記事全体の要点を一気に整理すると…

AI査定は
- 膨大なデータを使って、短時間で相場の“方向性”を教えてくれる
- ただし訳アリ要素、とくに心理・環境・法律的な特殊事情は苦手な分野も多い
訳アリ物件は
- 買い手の減少・リスク増・融資制限などで価格は1〜5割下がることが多い
- 種類・立地・周囲への周知度によって影響度は大きく変わる
ベストな戦略は
- AI査定で相場の“ベースライン”を知る
- 訳アリ専門業者に相談し、現場の感覚を加味した価格を聞く
- 複数の査定結果を比較し、売却方法（仲介／買取）を選ぶ

今、あなたが取れる“具体的な3ステップ”

ステップ1：AI査定を試してみる

訳アリ入力項目があるサービスを優先
複数サービスでレンジを確認する

ステップ2：訳アリ専門業者に相談する

「AI査定ではこのくらいだったが、訳アリ込みだとどうか？」と正直に聞く
査定額だけでなく、売却までの流れやトラブル回避策も確認

ステップ3：数字だけでなく“納得感”で判断する

多少価格が下がっても、早く手放したいのか
時間がかかっても高値を狙いたいのか
相続人や家族との話し合いも含めて、トータルでベストな選択を考える

最後に一つだけ

訳アリ物件を抱えていると、
「自分だけが損をしている」「恥ずかしい」と感じてしまう人も少なくありません。

でも実際には、
事故物件・空き家・再建築不可・相続トラブル…
こうしたケースは年々増えており、あなた一人の問題ではありません。

AI査定や、訳アリ専門店のようなサービスは、
そうした“しんどい状況”にいる人の、
最初の一歩を軽くしてくれるための道具です。

いますぐ動くか
もう少し情報を集めてから動くか

ペースはあなたの自由です。
でも、「知っているかどうか」で選択肢の広さはまったく変わります。

この記事が、
あなたが “損をしないための判断材料” を増やすきっかけになれば嬉しいです。

必要であれば、
この内容をもとに「AI査定サービス比較表」や「ラクウル紹介パートの別案」なども作れます。