中古車の「情報の非対称性」を数値化する論文を公開：AI査定・残価設定・ロボットタクシーを一つの理論で

ジャポックスコーポレーション株式会社（本社：東京都大田区）の創業者・CEO 平山郁夫は2026年11月11日、英文の論文（ワーキングペーパー）「The Innovation Theory of Information, Value and Mobility」（邦題：情報・価値および移動の革新理論）を公開しました。論文は英語で書かれたものが原本（オリジナル）です。

中古車の売買でいちばん大きな問題は、「その車について、売り手と買い手が知っていることが違う」という点です。経済学ではこれを「情報の非対称性」と呼びます。本論文は、1台ごとの情報の非対称性の大きさを、計算できる数値として扱う考え方を示し、AI査定、下取りと買取、オークション落札相場、残価設定（残価率）、そして自動運転のロボットタクシーまでを、一つの理論で説明しようとするものです。

結論：この論文が示していること

• 車について分かっている情報の割合を「情報充足度（information sufficiency index）」という数値で表せる。
• 情報充足度が上がるほど、その車の価値の見通しの幅（いくらからいくらまでか）が狭まる。
• 見通しの幅が狭まるほど、売買が成立しやすくなり、「よく分からないから安くしか買えない」という値引きも小さくなる。
• その結果、取引される価格と台数がともに上がる。
• 情報は判断の前に届いてはじめて価値を持つ。回答に時間がかかるほど、売買が成立する確率は下がる。
• 自分の走行を常に記録するロボットタクシーは、「情報がそろった状態」に最も近い車である。
• これらの数値はすべて、車台番号（VIN）などの車の識別情報と記録から計算できる。

背景：中古車は「情報の非対称性」の代表例

1970年、経済学者ジョージ・アカロフは、中古車市場を例に「レモン市場」の理論を発表しました（2001年ノーベル経済学賞）。買い手が車の良し悪しを見分けられないと、良い車まで安く見られてしまい、良い車ほど市場に出てこなくなる、という考え方です。

この考え方は半世紀以上にわたって経済学の教科書に載ってきましたが、「目の前のこの1台について、情報の偏りはどのくらいあるのか」を数値で測る方法は、著者の知る限り示されてきませんでした。本論文は、この点に正面から取り組んでいます。

身近な例：下取りと買取で金額が変わる理由

同じ車でも、ディーラーの下取りと買取店の買取で提示額が違うことがあります。理由はいくつもありますが、その一つが「その車についてどこまで分かっているか」の違いです。

たとえば、走行距離や修復歴、整備の記録がはっきりしている車は、価値の見通しの幅が狭くなります。見通しの幅が狭いほど、買う側は「念のため安めに」という値引きをしなくて済みます。反対に、分からないことが多い車ほど、買う側は損をしないように低めの金額を出しがちです。本論文では、この「分からないことによる値引き」が、残っている不確かさの大きさに比例する形で表れることを示しています。

AI査定・オークション落札相場との関係

AI査定は、車台番号（VIN）や型式、年式、グレードなどの情報から、参考となる価格を素早く示す仕組みです。本論文の言葉でいえば、AI査定は「情報充足度を上げ、価値の見通しの幅を狭める道具」と位置づけられます。

また、オートオークションの落札相場は、多くの買い手が同じ車に値段を付け合った結果です。オークションの理論は経済学の大きな分野で、本論文もこれを土台にしています。買い手全員が知っている情報が増えるほど、入札の幅はそろい、落札価格は車の本来の価値に近づいていきます。

さらに本論文は、情報は判断の前に届かなければ意味がないことを強調しています。査定の回答が遅れると、その間に買い手は別の車を選んだり、判断を先送りしたりします。そのため、回答にかかる時間が長くなるほど、売買が成立する確率は下がっていきます。素早く正確に情報を届けることは、それ自体が車の価値を守ることにつながります。

残価設定（残価率）とリースへの示唆

カーリースや残価設定ローンでは、数年後の車の価値（残価）をあらかじめ見込んで、月々の支払額を決めます。新車価格に対する残価の割合が「残価率」です。

数年後の価値の見通しの幅が広いと、リース会社は損をしないよう残価を低めに見込むことになり、その分だけ月々の支払いは高くなります。車について分かっている情報が増えて見通しの幅が狭まれば、残価をより実態に近い水準で見込みやすくなります。本論文の枠組みは、こうした残価の考え方にも当てはめられるものです。

自動運転とロボットタクシー：「情報がそろった車」

自動運転車、とくに人が運転しないロボットタクシーは、走行や整備の状態を自ら常に記録し続けます。本論文では、こうした車を「情報がそろった状態」に最も近い存在として扱い、車の権利が人から人へ移るときの情報の壁が最も小さくなることを示しています。

一方で、ロボットタクシーは運転の仕事を生みません。本論文は、こうした車が社会全体の需要を増やすかどうかは、その車の持分（所有の権利）が家計にどれだけ広く行き渡っているかで決まることを、数式で示しています。技術の進歩が多くの人の暮らしを豊かにするための条件を、具体的に考えるための材料です。

よくあるご質問

情報の非対称性とは何ですか？

売り手と買い手など、取引する人どうしで持っている情報の量や質が違う状態のことです。中古車では、乗っていた本人のほうが車の状態をよく知っているため、典型的な例とされています。

レモン市場とは何ですか？

品質を見分けられない市場では、良い品物まで安く見られ、良い品物ほど出回らなくなるという考え方です。英語で質の悪い中古車を「レモン」と呼ぶことから名付けられました。

情報充足度とは何ですか？

本論文で定めた指標で、その車の価値に関わる不確かさのうち、手元の情報でどれだけ解消できているかの割合を表します。0に近いほど分からないことが多く、1に近いほど情報がそろっている状態です。

AI査定の価格はそのまま売値・買値になりますか？

なりません。AI査定が示すのは参考となる価格です。実際の金額は、車の状態を確かめたうえで決まります。本論文の考え方では、AI査定は価値の見通しの幅を狭めるための情報の一つです。

なぜ論文を英語で公開したのですか？

中古車の売買や自動運転は世界共通の課題で、経済学の研究も英語で議論されることが多いためです。論文は英語版が原本です。

論文はどこで読めますか？

下の表にあるPDF、または世界の研究者が論文を公開するサイト「SSRN」で読むことができます（SSRNは審査が終わりしだい公開されます）。

論文の情報

英語の要旨、引用のしかた、ファイルが改ざんされていないことを確かめるための情報（SHA-256）は、研究・論文のページに掲載しています。

モビリティテック企業としての取り組み

ジャポックスコーポレーションは、クルマの価値と移動をテクノロジーでつなぐモビリティテック企業です。創業以来、整備、レッカー、板金、販売、輸出、レンタカーと、クルマの現場に携わってきました。その経験から、「クルマについて分かっていることを増やし、価値を分かりやすく示せば、クルマは必要とする人へ衡平（エクイティ）に渡っていく」と考えています。

法人向けの車両価値データ「瞬カー®」は、車台番号から車両の情報を整理し、参考となる価格を示すサービスです。本論文は、こうした取り組みの土台にある考え方を、学術的に整理したものです。今後も、データサイエンスに基づく透明性を大切に、研究と事業の両面で取り組んでまいります。

なお、本論文で述べている方法は、日本で特許出願中です。