マンション査定AI、実証実験で価格の誤差率4.89% 三井不動産リアルティ

価格を左右する条件を、棟ではなく住戸の単位まで分解したことが、精度を押し上げる起点になっています。立地や建物のグレードに加え、階数や部屋の向きまで含めて総合的に評価する設計は、同じマンションでも部屋ごとに相場が変わるという実務の常識を、そのままアルゴリズムの構造へ落とし込んだものといえます。マンション名と部屋番号という二つの入力だけで結果が返る導線も、この粒度があって初めて成り立つもので、利用者に細かな条件入力を求めずに済ませています。

学習素材に、売り出し価格ではなく実際に取引が成立した成約事例を据えた点も見逃せません。売り出し価格には売主の希望が混じるため、それを学べば希望価格を言い当てるAIになりかねませんが、成約価格を正解として学べば、市場で折り合いのついた金額そのものに近づいていく。長年の仲介業務のなかで溜まり続けた成約データは、外から買ってくることのできない資産であり、これをアルゴリズムの土台に置いた判断が、精度という一点で差の出る構造をつくっています。

開発を外部のAI企業であるエクサウィザーズとの共同で進めた体制も、現実的な進め方として参考になります。取引データと不動産の勘所を持つ側と、機械学習の設計を担う側が役割を分けることで、自社にない技術を補いながら、データ資産の解釈は手元に残す形になりました。精度を誤差率の中央値という一つの指標で測り、実証実験で数値を確かめたうえで対象エリアを広げる進め方も、感覚ではなく測定で妥当性を確認する姿勢の表れです。