[2O4-OS-21a] 不動産とAI

[2O4-OS-21a-04] 衛星画像と地理情報を用いたデータ駆動型アプローチによるクリニック売上予測

〇増田 俊太郎¹、松野 史哉²、平井 樹²、牟田 浩二²、小内 伸之介²、山崎 俊彦¹ (1. 東京大学大学院 情報理工学系研究科、2. エムディー株式会社)

キーワード：空間データマイニング、衛星画像解析、大規模マルチモーダルモデル

医療業界の開業において、立地選定は経営の成否を左右する重要要素だが、経験や勘に基づいて判断するケースが少なくない。特にクリニックでは売上等の実データ入手が困難で、利用可能なサンプル数が限られることから、少数サンプルに適用可能なデータ駆動型の意思決定の実現が課題となっている。本研究では、人口統計等の地理情報と、GPT-4oを用いて衛星画像から抽出した都市化度や建物比率といった地域特性を組み合わせた新しい売上予測手法を提案する。少数サンプルに対して過学習を防ぎつつ高精度な予測を実現するため、Support Vector Regression（SVR）を採用した。さらに、相関分析による交絡因子の除外と特徴量選定アルゴリズムを導入することで、予測モデルの説明変数を最適化するデータ駆動型アプローチを構築した。実験の結果、限られたデータセットでも地域特性を考慮することで一定精度の売上予測が可能なことを確認した。また、地理情報のみを用いたベース手法と比較して、衛星画像から得られる地域特性が予測精度の向上に寄与することを確認した。本手法は、医療分野に限らず様々な業種の立地選定への応用が期待できる。