中古不動産価格を推定…クラウド型機械学習ライブラリで実現 | 東京IT新聞

中古不動産価格を推定…クラウド型機械学習ライブラリで実現

エンタープライズ 企業動向

トレジャーデータ株式会社が提供するクラウド型データマネージメントサービス(DMS)「トレジャーデータサービス」は1月、株式会社リブセンスが提供する中古不動産売買の市場価値情報サイト「IESHIL(イエシル)」に採用された。

「IESHIL」は、ビッグデータを用いた透明性の高いデータ算出によって、市場価値と治安・地盤などの評価をオープン化し、業界でも新しい仲介サービスを実現する不動産サービスだ。「IESHIL」は、「トレジャーデータサービス」に組み込まれている機械学習ライブラリ「Hivemall」を活用することにより、中古不動産価格を推定することに成功した。

「IESHIL」は、不動産物件価格のリアルタイム査定や、物件に関する利便性・治安・地盤情報など8項目のレイティングデータ公開、中古不動産におけるアドバイザーサービスの3つを提供(一部予定)している。不動産物件価格のリアルタイム査定においては、約3000万件にのぼる売買・賃貸履歴などのビッグデータを活用し、各物件の価格推移を明示するとともに、市場価値をリアルタイム査定する。

中古不動産価格査定の自動化を妨げる課題として、(1)広さだけでは査定できない、(2)地域によって駅徒歩距離の価値が違う、(4)同じ部屋が市場に何度も出回ることがないなど再現性がない、(5)築年数が経ち、修繕されることに影響を受け、値幅が広くなる、といったことがある。

「IESHIL」は、クラウド型データマネージメントサービス「トレジャーデータサービス」に組み込まれている機械学習ライブラリ「Hivemall」を活用することにより、中古不動産価格を推定する約4ヵ月という期間で、ビッグデータに対して機械学習を駆使する数多くのモデルを構築・検証した。「IESHIL」では価格推定の前処理として、自然言語処理を用いた名寄せ処理についてもHivemallを活用している。

「Hivemall」には、ロジスティック回帰などの回帰分析やランダムフォレストによるクラス分類、行列因子分解を利用したレコメンデーションなどの、さまざまな機械学習アルゴリズムが実装されている。利用者は複雑なプログラミングをすることなく、学習から予測まで機械学習の一連の処理を実行できる。トレジャーデータサービスに格納されたデータに対して、直接、機械学習処理を扱うことができ、機械学習の導入・運用のハードルが低い。

トレジャーデータは「Hivemall」の機能を、「トレジャーデータサービス」に2月より追加し、一般に提供を開始した。「Hivemall」を追加することで、アドテク企業が広告のクリック率予測やオーディエンス拡張のアルゴリズムを改善するために機械学習を利用したり、EC企業が商品推薦やユーザの離反防止に機械学習を活用したり、ビジネス場面でトレジャーデータサービスの展開が期待できる。
《東京IT新聞》

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