[1D3-OS-10b] 不動産とAI(2)

[1D3-OS-10b-02] 戸建住宅価格における機械学習を用いた2段階推計モデル

〇高橋 佑典¹ (1. 富士通クラウドテクノロジーズ株式会社)

キーワード：不動産、機械学習、戸建物件、予測

住宅価格の分析を行った従来の研究では，モデルの推計価格に対して明確な説明が可能なことから，多くが線形モデルとして推計している．しかし，専有面積や築年数などでは，住宅価格に与える影響が区間で異なり，非線形性を持つことが知られている．また，線形モデルの課題として，築年数と建築年代といった多重共線性を持つ説明変数を同時に投入すると，モデルの推計値が不安定になることが挙げられる．一方，線形モデルの課題に対処するため，非線形性を考慮した推計が行われている．しかし，非線形モデルを扱う課題として，モデルが複雑になり説明性や再現性が低下することが考えられる．
本研究では，これらの線形モデルと非線形モデルの課題に対処し，住宅価格推計時の説明性と推計精度の向上を目的として，モデルを2段階に分けた場合の戸建住宅における取引価格の推計を行った．結果として以下のことがわかった．1つ目は非線形性をうまく表現できる手法として，決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法が有効であること．2つ目は戸建住宅の価格を決める主要な要因の非線形性を考慮し，推計精度の向上が見込めることである．