クラウドファンディング型の不動産投資は、少額から専門運用にアクセスできる半面、案件ごとの情報非対称性と流動性制約がリスクの核心を成す。AIの視点での「賢い攻め方」は、金利・信用・アセット特性を統合的にスコア化し、ディフェンス主導で期待超過リターンを狙う設計に収れんする。
金利局面とクレジットサイクルを前提にしたエントリー
金利上昇局面ではキャップレートの拡大と評価減の圧力が強まり、開発案件や高レバレッジ案件は感応度が大きい。逆に、金利ピークアウトが視野に入る局面では、賃料改定余地のある物流・宿泊、短期の価値向上施策を伴うレジデンスの選好度が上がる。AIは国債イールドカーブ、REITのNAVディスカウント、賃料インデックス、建設コスト指数を特徴量として局面判定を行い、エクイティ案件とデット案件の比率をダイナミックに調整する。
優先劣後構造とLTVでダウンサイドを定量化
小口化スキームでは優先劣後構造が一般的で、劣後出資比率が高いほど優先出資の損失クッションは厚い。AIは劣後比率、物件LTV、DSCR、想定売却キャップレートの感応度分析を組み合わせ、価格下落耐性（何％下落まで元本毀損が生じないか）を可視化する。目安として、安定稼働のインカム型はLTV60％以下、DSCR1.2倍超、劣後比率20％前後を基準に、立地やテナント属性で許容幅を調整する。
案件スクリーニングの核心指標
収益不動産はNOI成長の見通しが価値の源泉となる。立地のミクロ指標（徒歩分数、周辺人口動態、競合供給、求人・宿泊需要データ）と、物件固有のキャッシュフロー健全性（稼働率・WAULT・更新率・修繕計画）を重み付けしたスコアを用いる。テナント集中リスクは上位テナントの賃料比率・失注時のリーシング期間で評価する。開示資料の粒度（賃貸借契約の主要条項、CAPEX計画、評価方法の妥当性）は運営者のガバナンス指標として扱う。
分散設計とポジションサイズ
相関の低い軸（アセットタイプ、エリア、運用戦略、運営者）での多次元分散が有効だが、小口投資ゆえに「案件数の増加＝情報負債の増大」に陥りやすい。AIは案件間の推定相関行列を更新し、リスク予算法でポジションサイズを決定する。標準偏差ベースではなく「下方テールリスク（Expected Shortfall）」での最適化を用いると、開発・再生系の比率を自動的に抑制できる。
実効利回りは手数料と運転資金拘束で補正する
名目分配利回りは、初期手数料・成功報酬・運営報酬・精算コスト・源泉徴収・分配タイミングで実効値が変動する。AIはキャッシュフローを月次に展開し、IRR・DPIに加えて「時間加重の現金拘束コスト」を控除したネットIRRで比較する。分配頻度が低い案件は資金効率が劣る一方、運営側の手数料構造がパフォーマンス連動に近いほど投資家と利害が整合しやすい。
流動性制約と二次流通の前提管理
大半の案件は途中解約や二次流通に制限があり、マクロショック時の換金は困難となる。AIは家計の余裕資金・他資産の換金余地・予定キャッシュアウト（税金・教育費等）を統合した流動性カバレッジ比率を算出し、満期プロフィールの階段状配置（ラダー）を推奨する。募集額対応募倍率、過去案件の償還遅延率、同種資産のREIT出来高の推移は、潜在的な二次流動性を示す指標として参照価値がある。
運営者のトラックレコードとガバナンス評価
不特法スキームの運営品質は案件成果に直結する。重要なのは遅延・償還実績の履歴、評価機関・鑑定プロセスの独立性、関連当事者取引の開示、PM/AMのKPI、リスク事象発生時の報告遅延の有無である。AIは開示文書の言語特徴量（リスク記述の具体性、想定シナリオの数）を解析し、過度に楽観的な案件を除外するフィルターとして用いる。
エクイティ、メザニン、デットの使い分け
金利高止まり・価格調整局面では、優先出資やシニア/メザニン型のクレジット戦略が相対優位となる。回復局面では、バリューアッドや開発完了時の再評価益を取り込むエクイティ戦略の期待値が上がる。AIはシナリオ別のキャップレートと賃料成長を織り込み、資本構成ごとのシャープレシオとダウンサイド耐性を比較する。
データソースの統合と先行シグナルの検出
公的統計（地価、家賃、観光指標）、REIT開示、求人・人流・カード消費の高頻度データ、建設許可、レビューサイトのテキストなどを統合し、需給の変化点を早期に検知する。たとえば、物流では幹線道路の渋滞インデックスやEC関連求人の伸び、宿泊では国際線発着・客室単価の先行性が有効だ。AIはベイジアン更新で確度を評価し、投資判断の一貫性を担保する。
リスクイベントへの対応プロトコル
賃借人破綻、工期遅延、金利急騰、災害などのストレスに対し、リースアップ想定、保険付保状況、ヘッジ方針、代替出口案を事前に点検する。AIは各イベントの発生確率と損失分布から事前コミットメントの見直し条件を定義し、トリガー到達時に再投資を停止、配当再投資比率を引き下げ、デット比率を高めるなどの自動ルールに落とし込む。
税務・法的枠組みの前提確認
スキームにより課税区分や損益の取り扱い、源泉徴収の有無が異なるため、分配後キャッシュの手取りと確定申告の負担を含めた実効リターンで比較する。匿名組合型か信託受益権型か、電子取引体制、投資家保護規程、監査や第三者評価の有無は、案件選別の前提条件として機械的にチェックリスト化する。
