[2H3-GS-3b] 知識の利用：社会応用

[2H3-GS-3b-03] 機械学習と地理空間情報を活用した周辺の過去の賃料情報を用いたアパート賃料推定

〇鶴田 大¹、豊島 裕樹¹ (1. 株式会社新生銀行)

キーワード：不動産、アパート賃料、機械学習、勾配ブースティング木、地理空間情報

金融機関においてアパートローンの残高が中長期的に増加してきており、金融機関ではアパートの収益性を適切に把握し、リスク管理を行うことが課題となっている。収益評価においてはアパート賃料の予測が必要となる。本研究では、機械学習手法を用い、物件属性情報に加え、緯度経度や住所に紐づく情報を活用することで精度が改善することを示す。具体的には緯度経度情報や住所情報などを用い、周辺の同種物件の過去賃料を用いることで短期的な賃料の予測精度が向上することを示す。また、緯度経度情報を活用し各物件が属する災害情報などの地理空間情報（GIS）データを取り込み、周辺の過去賃料に災害情報を加えることでは、賃料予測の精度が改善しないことを示す。