[2L6-GS-3] 知識の利用と共有

[2L6-GS-3-04] 機械学習に基づく中古スマートフォン製品の価格要因分析モデル

〇森川 卓哉¹、竹内 瑞生¹、阪井 優太¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：中古スマートフォン、価格決定要因分析、LightGBM、SHAP

近年，中古スマートフォン市場では，オンライン販売サービスで中古品が売買されるケースも増え，それに付随して蓄積した多くの取引情報を出品や購入の際に活用することが望まれている．
具体的には，これらのデータを活用して市場の価格の動向とその価格決定要因を分析することで，最適な買取戦略や価格設定に結びつくと考えられる．しかし，中古スマートフォンは様々なタイプの商品が多様な形態の販売サービスで取り扱われている．そのような対象問題に対して，様々な特徴量から販売価格を説明する予測モデルを構築できれば，どの要因が販売価格に寄与するかを把握できると考えられる．そこで本研究では，高い精度を持つ勾配ブースティング手法に説明可能AIを援用して解釈性を高めたモデルを用いて価格決定要因分析を行う．その際，これまでの中古市場の分析で取り上げられてきた販売サービスの違いを考慮しない単一の価格決定要因分析モデルの適用は望ましくない．
以上により本研究では，販売サービス間の異なる価格決定要因に対し説明可能AIの技術を援用した分析モデルを提案する．提案手法を用いて，中古スマートフォンの実販売データを分析し，考察を行う．