[2O5-OS-21b] 不動産とAI

[2O5-OS-21b-01] 深層学習を用いた物件外観画像による築年代推定法の検討

〇綾部 響己¹、岡本 一志¹、柴田 淳司²、原田 慧¹、軽部 幸起¹ (1. 電気通信大学、2. 東京都立産業技術大学院大学)

キーワード：築年代予測、深層学習、画像認識、Vision Transformer、畳み込みニューラルネットワーク

不動産物件における築年代は，資産価値だけでなく災害リスクの推定にも用いられるが，入手が困難という課題がある．そのため，物件の外観画像から築年代を推定する技術の開発が求められており，本研究では，不動産物件の外観画像を用いた築年代予測を目的に，複数の深層学習モデルの比較・評価を行う．LIFULL HOME'Sデータセット中の約950万枚の画像を用いた築年代予測実験より，ResNet101_V2やVision Transformer(ViT)，VGG16などの計5モデルの予測精度を分析している．また，地域別の精度比較も行っている．実験結果より，ViTが最良のMAE2.856を達成しており，高精度かつ地域に依存しない汎用的なモデルであることを確認している．