講演情報
[3K1-OS-27a-04]大規模言語モデルによる多角的誤差分析に基づいた不動産賃料予測手法の自動改善
〇髙辻 優太1、岩成 達哉2、勝田 良介2、増田 俊太郎1、易 聖舟1、山﨑 俊彦1 (1. 東京大学、2. 株式会社estie)
キーワード：
不動産賃料予測、大規模言語モデル、自動機械学習
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．