機械学習による不動産価格推定は、古くから取り組まれている一方で、日進月歩で研究開発が進んでいます。
Nishikaでは、不動産購入や投資の経験など、ユーザーそれぞれから得た知識なども踏まえ、新しいアルゴリズムが生まれると考えました。
実体験から養われた肌感覚を合わせた創意工夫を、精度という共通の基準の中で競い合わせ、最高水準の手法を決めるべく、コンペという形式を採用しました。
学習データとして2019年以前の中古マンションの価格データとして提供しました。
過去の価格実績値を予測する1stステージと、コンペ期間終了後の近未来の価格を予測する2ndステージの2ステージ制で開催しました。
外部データの利用を許可し、ユーザー独自の発想で価格予測エンジンの開発に取り組んでいただきました。
800チーム以上の個人・企業が参加し、競い合いました。
最高水準の手法では、過去のマンション価格、未来のマンション価格とも常用対数を取った価格での平均誤差0.07という高い予測結果となりました。
地価価格や、最寄り駅の乗降者情報などを外部データとして用いることが、精度の高いモデルを構築するキーであることも分かりました。
