ＡＩ土地評価 ver3.0を更地の鑑定評価で運用しています。
使い勝手と鑑定評価書の見た目を改善するために、ver.3.0を少し改良しました。
改良点１
鑑定評価に機械学習モデルを取り入れて以来、回帰アルゴリズムはずっとlightGBMを使ってきました。今回XGboostも併用するようにし、二つの価格の平均やより精度が高いほう、さらには二つの価格をしめして、価格のレンジ（例えば80,500～82,000円/㎡など）で示したりすることができるようにしました。
改良点2
説明変数に以下の施設等を加えました。
すでに運用が始まっている「ＡＩ更地価格」「ＡＩ中古住宅価格」に加えて、ＡＩ中古マンションの運用を始めました。いずれも石川県専用です。
アプリ化はしていないので、upyter notebookのプログラムに直接入力するようになっています。
石川県のマンションの取引数は東京、大阪、名古屋のような都市圏と比較すると少なくて、２００５年第３四半期から２０２４年第３四半期までの約１８年分で約２０００件（厳密には１９９８件）しかありません。精度の向上はあまり期待できないかな。
このデータは〇丁目すらついていない秘匿処理されたデータですが、これに無理やり緯度経度をつけて地理的加重回帰をすると疑似決定係数ですが0.7987も出ました。地理的加重回帰による予測値も特徴量の一つとして使用します。
国土交通省の不動産情報ライブラリから、2005年から2024年の間に発生した石川県の「土地と建物」の取引情報をベースに、ＡＩ中古住宅評価システムを作りました。即日運用開始しましたが、不動産鑑定事務所に中古住宅の評価以来など来るはずもないので、まず出番はありません。
土地の場合、作ったシステムで予測した対象土地の価格がどれほど正解に近いかは、路線価や地価公示などの資料と比較することで簡単に確認出来ます。
しかし中古住宅の場合、正解となる資料がありません。
そこで不動産情報サイトのSUUMOに掲載されている中古売り物件と比較してみます。
１，金沢市都心部
金沢駅から徒歩10分程度の都心部の中橋町の中古物件。
私の事務所ではもう５年以上前から土地の鑑定評価にＡＩ評価モデルも使っています。
鑑定評価では、伝統的に原価法、取引事例比較法、収益還元法の３つの手法のうち適用可能なものを使用して鑑定評価額を求めます。これは５０年も前から変わっていません。というか、当たり前のように生成AIが利用されている今日に、今だに５０年前と大して変わらないことをやっている。大丈夫か、この業界？？？
これじゃヤバイので、私の事務所では、従来の伝統的な手法に加えてＡＩ評価も採用しています。
具体的には、不動産情報ライブラリーから２００５年以降に発生した石川県内の更地の全取引事例約21,000件を取得し、これを使って訓練した価格モデルで、対象不動産の価格を予測しています。
今回価格モデルを全面的に作り直しました。
大きな改良点が二つあって、