2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[3Rin4] インタラクティブ1

2020年6月11日(木) 13:40 〜 15:20 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[3Rin4-49] LightGBMを用いた不動産投資における高精度価格推定モデルの構築

〇李 天琦1、秋山 卓也1、田坂 祐太1 (1.株式会社DEVEL)

キーワード:不動産、機械学習、データ分析作業の自動化、決定木

本研究では,不動産投資市場における収益物件の情報収集及び自動分析のサポートシステムの構築を目的とし,それを実現するための高精度価格推定モデルを提案する.従来の不動産投資プロセスにおいて,投資家は自ら(1)インターネットで情報を収集し,(2)目利きによる価格予想行い,(3)買付けを入れ,(4)交渉及び購入といった煩雑な作業を全て人手で行う必要があった.特にこの(1)及び(2)の部分は極めてシンプルな単純作業かつ条件に合う物件が見つかるまで何度も繰り返し行う必要があるため非効率的である.そこで,(1)の情報収集部分を自動化技術で置き換え,(2)の目利きによる価格予測の部分を機械学習モデルで代用する事で,効率的な不動産投資のサポートシステムを実現を目指す.本論では特に(2)の価格予測に焦点を当て,LightGBMを用いた実務レベルでの高精度な価格推定モデルを提案する.具体的には,日本特有の価格決定要因であるマンションブランド名や,地理要因のGeo Dataを考慮し,価格推定モデルに組み入れる事で精度向上を実現した.

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