[1D2-OS-10a] 不動産とAI(1)

[1D2-OS-10a-05] 間取り図を用いた賃料予測モデルに関する一検討

〇服部 凌典¹、岡本 一志¹、柴田 淳司² (1. 電気通信大学、2. 産業技術大学院大学)

キーワード：賃料予測、間取り図、主成分分析、畳み込みニューラルネットワーク

本研究では，間取り図を用いた賃料の線形回帰モデル構築し，間取り図を用いない線形回帰モデルと予測精度を比較することで，間取り図の活用が賃料予測に与える影響を明らかにする．東京都の賃貸物件9万件を利用した賃料予測実験より，間取り図にPCAを適用した線形回帰モデルが間取り図を利用しない線形回帰モデルよりも予測精度（RMSE）が高い傾向にあり，間取り図の利用が賃料の予測精度の向上に寄与することを確認している．また，予測精度の観点から，間取り図からの特徴抽出にはVGG16ベースのニューラルネットワークよりもPCAの適用が望ましいことも示している．