[1L3-GS-13] AI応用: 社会応用 (1)

[1L3-GS-13-03] 賃貸住宅入居希望者からの問い合わせがあるかどうか、募集物件情報から予測できるか

～解析手法による予測精度の違いとビジネスへの適用のしやすさに関する考察～

〇宗 健¹、新井 優太² (1. 大東建託株式会社　賃貸未来研究所　所長、2. 麗澤大学　AI・ビジネス研究センター　客員准教授)

キーワード：不動産、賃貸住宅、ロジスティック回帰、xgboost、RandomForest

本研究では、募集されている賃貸住宅に対して入居希望者からの問い合わせがあるかどうかを物件属性等からどの程度の精度で予測できるのか、複数の統計手法を用いて推定を行い、その結果を比較した。これらの結果をケーススタディとして提示することが本研究の目的である。

古典的なLogistic回帰と近年よく用いられているRandom Forest，XGBoostの3手法から推定された結果からConfusion Matrixを計算し、予測精度の検証を行ったところ、XGBoost に次いでLogistic回帰の精度高いという結果が得られた。

一方で、ビジネスへの適用という観点では、統計手法による精度の差は大きなものとは言えず、解釈のしやすいLogistic回帰を用いることが望ましい場合もある。このように、ビジネスでは、精度、解釈のしやすさ、研究体制等を考慮して適切な統計手法を選択することが重要である。