不動産価格予測モデル
AIが過去事例から学習し適正価格を算出。価格影響要素を数値化・可視化することで根拠のある価格設定が可能。
運用フロー
1
【学習データ整備】過去成約・掲載・反響データを取込。欠損補完・外れ値処理・地理特徴量（駅距離・用途地域）を付与
2
【継続学習】最新相場を定期学習し精度をモニタリング。ドリフト検知で警告と再学習を自動実行
3
【査定入力】立地・面積・築年・用途などを入力 or 物件ID指定で自動補完
4
【予測出力】適正価格レンジと中央値、根拠（影響度上位要因）を可視化。近傍事例と乖離も提示
5
【エクスポート】査定書PDF/CSVをワンクリック出力し社内承認フローへ連携
特徴
1. 独自の予測モデルを構築
REINS等に公開された実績データに加え、御社の過去データを使用し、御社が得意とする領域に特化した独自の予測モデルを構築可能
2. 各要素の影響度を可視化
予測モデルが出した結果に対し、どの要素がどれくらい影響を与えたかを定量的に可視化。これにより、営業担当者による交渉や金額の微調整にも強いデータが入手可能。
3. 学習の自動化
最新のデータを常に学習し、直近の市場動向を反映した予測結果が入手可能。