最新の研究成果
景観と雰囲気の機械学習モデルを不動産物件データに追加し、住宅家賃を正確に推定する新手法を開発
2024年12月11日
- 生活科学研究科
- プレスリリース
概要
不動産の家賃は、物件の築年数や広さ、駅からの距離、立地などの条件を基に算出されます。しかし、住居を選ぶ時は街の景観や雰囲気も重要です。
大阪公立大学大学院生活科学研究科の王 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、大阪市内の賃貸住宅の家賃推定をより正確なものにするため、従来使用している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ました。その結果、約74%の正しい家賃推定を行うことができました。また、景観は賃貸住宅を決める上で、不動産条件に次ぐ重要な指標であることが示唆されました。
本研究成果は、国際学術誌「Habitat International」のオンライン速報版に2024年11月30日に掲載されました。
近隣環境に対する主観的知覚が家賃の予測に役立つことを見出し、大変嬉しく思います。深層学習を用いたこの挑戦に満ちた作業を通じて、人々の居住選好への理解を深めました。今回の成果が将来の不動産市場において、家賃の設定に有用な参考となることを期待しています。
王 暁鋭大学院生
掲載誌情報
【発表雑誌】Habitat International
【論 文 名】Explaining housing rents: A Neural Network approach to landscape image perceptions
【著 者】Xiaorui Wang, Jihui Yuan, Yangcheng Gu, Daisuke Matsushita
【掲載URL】https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2024.103250
資金情報
本研究はJSPS科研費（24K01053）、科学技術振興機構（JST）次世代研究者挑戦的研究プログラム（JPMJSP2139）の助成を受けたものです。
研究内容に関する問い合わせ先
大阪公立大学大学院生活科学研究科
教授：松下 大輔（まつした だいすけ）
TEL：06-6605-2871
E-mail：matsushita[at]omu.ac.jp
※[at]を@に変更してください。
報道に関する問い合わせ先
大阪公立大学 広報課
担当：谷
TEL：06-6605-3411
E-mail：koho-list[at]ml.omu.ac.jp
※[at]を@に変更してください。
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