当社研究員がNishika株式会社主催のデータ分析コンペティション「中古マンション価格予測2023夏の部」において368人中1位（優勝）となりました。
本コンペティションは2021年に開催された「中古マンション価格予測」以後四半期に一度定期的に開催されているコンペのうちの2023年夏の部（7～9月の3か月間）の位置付けでした。今回予測対象となっている不動産価格は、需要と供給だけではなく、市況や金融政策、人口動態の変化などの影響も考慮する必要があるため、高精度での予測は難易度が高いとされています。今回のタスクは、2022年第3四半期より前に取引された中古マンション価格データ（47都道府県の約17年分のデータ）に基づき2022年第3・第4四半期の中古マンション価格を予測するものでした。提供データには予測対象となった取引価格のほか、都道府県・市区町村・地区・最寄駅・間取り・面積・建築年・今後の利用目的などの情報が含まれており、多種多様な情報からいかにして取引価格に影響のある情報を見つけ出せるかが重要でした。

当社研究員はソロ（1名）で本コンペティションに参加し、終了日までの約一か月間にわたりリーダーボード上で1位の暫定スコア^（※1）を維持し続け、最終スコア^（※2）でも1位を獲得いたしました。今回、当社研究員が工夫したポイントは大きく2つあります。
一つは、新たな情報を追加するために外部データを利用したことです。本コンペティションでは外部データの利用が許可されていたため、国土交通省が公表している「地価公示」・「駅別乗降客数」データおよび株式会社情報試作室が公表している「住所ジオコーダー」データを利用し、事前に入念なデータ分析を実施したうえで取引価格に影響すると思われる情報を追加しました。
二つ目の工夫点は、モデルを複数構築し各予測値の加重平均を最終予測値として提出したことです。複数のモデルから出力された多様な予測値を組み合わせることで過学習を抑制し予測精度の向上に寄与したと考えられます。上記の工夫点については、今後も継続して開催される「中古マンション価格予測」コンペティションに参加される方の参考になるよう本コンペティションのトピックへ投稿し公開しております^（※3）。

当社は、今後もデータ分析コンペティションへの積極的な参加を通じて最新デジタル技術の獲得を進め、当社サプライチェーン全体の競争力強化やカーボンニュートラル社会の実現に貢献できる技術を開発していきます。

【補足事項】

• Nishika株式会社主催「中古マンション価格予測2023夏の部」ウェブサイト

1. ※1暫定スコア：コンペティション開催中に表示されるスコアのこと。予測対象データの約50%から暫定スコアが計算される。
2. ※2最終スコア：コンペティション終了後に表示されるスコアのこと。暫定スコアで使用したデータ以外の残りの約50%により最終スコアが計算される。
3. ※3当社研究員が投稿した解法トピック：
   https://competition.nishika.com/competitions/mansion_2023summer/topics/674