景観と雰囲気の機械学習モデルを追加した正確な住宅家賃推定法　大阪公立大学が開発

景観と雰囲気の機械学習モデルを追加した正確な住宅家賃推定法　大阪公立大学が開発

大阪公立大学大学院の王 暁鋭大学院生（博士後期課程2年）、松下大輔教授らの研究グループは、大阪市内...概要を表示 大阪公立大学大学院の王 暁鋭大学院生（博士後期課程2年）、松下大輔教授らの研究グループは、大阪市内の不動産物件データセットに、街路景観データと、それに対する印象評価などの情報を加えた結果、約74%の正しい家賃推定を実現した。 研究グループは、大阪市内で流通している賃貸住宅の家賃や仕様からなる不動産物件データセットに加え、Googleストリートビューの街路景観画像データセット、景観画像の空や植栽、歩道といった構成要素を認識する画像認識技術、景観画像に対する印象評価を行う機械学習モデル（PlacePulse）を用いて、家賃推定を行う拡張HPMモデルを導出した。これにより家賃データセットの約74%を正しく推定でき、近隣景観は築年数、都心からの距離、床面積に次ぐ重要な指標であることが分かった。 不動産物件の査定として、大規模データセットの機械学習により近隣環境要素を反映させた拡張HPMは、従来のH

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