研究員　宮本　翔太

１．研究の背景・目的
　新築分譲マンション事業においては、最適な値付けが肝要であり、そのために複雑な売れ行き要因を分析する必要がある。
　その売れ行き要因の分析においては、新築分譲マンションに関する蓄積された販売データを活用することになるが、大量なデータであるが
故に人力による分析は容易ではない。そこで、近年急速に普及が進むＡＩ（人工知能）／機械学習の活用が有効であると考えられる。
　本研究では、大量の新築分譲マンション販売データをＡＩ（人工知能）／機械学習により分析し、新築分譲マンションの売れ行き要因を
抽出することを試みている。

２．研究テーマ
（１）新築分譲マンションの売れ行き要因の分析
（２）蓄積されたマンションデータのＡＩ（人工知能）／機械学習による分析

３．調査概要
（１）環境分析および分析手法に関する検証
（２）データの加工・集計
　①対象データ：首都圏新築分譲マンションデータ（出所：ＭＲＣマンションデータ）
　②対象エリア：首都圏全域（東京都、千葉県、埼玉県、神奈川県、茨城県）
　③対象期間　：2008年４月～2018年５月（この間に販売開始された住戸）
　④データ数　：370,970戸（販売期単位では17,906期、プロジェクト単位では5,826
　　　　　　　　プロジェクト）
　⑤データ項目：物件・販売情報、地理的情報等
（３）ＡＩ（人工知能）／機械学習による分析（ランダムフォレスト分析）
　　ランダムフォレスト分析とは、機械学習のアルゴリズムのひとつで、ランダムに抽出したサンプルデータと説明変数（データ項目）から
　多数の決定木を構築・学習し、それに基づいて予測を行う手法である。
　　この手法は、決定木構築の際に各説明変数の重要度が算出されることから、ＡＩ（人工知能）の中でも出力結果が分析者にとって解釈
　しやすいといわれているため、本研究ではランダムフォレスト分析を採用した。