こんにちは、AI戦略室の橋本です。 人工知能（AI）に関する最新情報の収集やアカデミア・他企業との交流の一環として、AI戦略室メンバー全員で、5/23（火）-25（木）の３日間、名古屋で開催された2017年度人工知能学会全国大会（第31回）に参加してきました。 JSAI2017 http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/ AIブームの影響もあり、今回は、参加者 2400名・協賛企業50社以上とともに過去最多とのことで、多数の立ち見もありました。早速ですが、みなさまに参加レポートをお届けします。 （会長の山田先生のスライド。今回の急増ぶりがよくわかります。） 我々の今回の一番のお目当ては、もちろん初日午後の「不動産とAI」セッションです。 不動産におけるデータ・AI活用は”不動産テック（ReTech：Real Estate Tech）”と呼ばれており、FinTe

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを