estie・東大　国際会議が論文採択　価格予測モデル改善を自動化

　estie(東京都港区)は同社の『不動産AI Lab』と東京大学大学院情報理工学系研究科山崎研究室による共同研究論文がマルチメディア情報処理分野の国際会議『IEEE MIPR 2026』に採択された。大規模言語モデル(LLM)を活用し、不動産価格予測モデルの改善を自動化する手法を提案。日本の賃貸データと公開データで予測精度の向上を実証した。

　研究では、LLMが改善案の立案からプログラム実装、評価、モデル診断までを自動で繰り返す枠組み「CARRE」を提案。過去の改善履歴から不動産分野の知見を取り入れた特徴量設計やモデル構成の改善を自動化する。既存の自動機械学習(AutoML)と異なり、改善理由を説明しながらモデルを高度化でき、専門家の作業効率化につながる可能性がある。検証では全国約8800万件の賃貸物件データから抽出した約10万件などを使用。ベースモデルに対して全評価指標で統計的に有意な改善を確認。代表的なAutoML手法と比べて同等以上の性能を示した。