[3K1-OS-27a] OS-27

9:45 AM - 10:00 AM JST(12:45 AM - 1:00 AM UTC)

[3K1-OS-27a-04] Automated Improvement of Real Estate Rent Prediction Methods via Multi-Faceted Error Analysis Using Large Language Models

〇Yuta Takatsuji¹, Tatsuya Iwanari², Ryosuke Katsuta², Shuntaro Masuda¹, Shengzhou Yi¹, Toshihiko Yamasaki¹ (1. Univ. of Tokyo, 2. estie, inc.)

Keywords:

Real Estate Rent Prediction,Large Language Model,AutoML

不動産賃料予測における機械学習モデルの精度向上には，専門的な試行錯誤と多大な工数を要する．近年，大規模言語モデル（LLM）による自動化研究が進んでいるが，既存手法は特徴量生成等の特定工程に留まっており，賃料予測タスクに関する検討は不十分である．本研究では，LLMの問題解決能力を活用し，複数手法を統合した改善案の立案・実装・評価を自動で反復する改善フレームワークを提案する．過去の試行履歴や詳細な誤差情報を入力することで，LLMによる効率的な改善案の探索を可能にする．全国の賃貸住宅データを用いた検証の結果，ベースラインのLightGBMに対し統計的に有意な精度向上を確認し，反復回数に応じた段階的な改善傾向も示された．