estie 不動産AI Labと東京大学 山崎研究室、LLMで不動産価格予測モデルを自動改善する研究がIEEE MIPR 2026に採択

株式会社estieの不動産AI Labと東京大学山崎研究室の共同研究論文が、IEEE MIPR 2026に採択されました。
論文では、大規模言語モデル（LLM）で不動産価格予測モデルを改善する枠組み「CARRE」を提案しています。
日本の賃貸データと公開データで検証し、複数の評価指標で統計的に有意な改善を確認しました。

記事の概要

株式会社estieが運営する不動産AI Labと東京大学大学院情報理工学系研究科山崎研究室の共同研究論文が、IEEE MIPR 2026に採択されました。
研究テーマは「CARRE: Comprehensive Automated Refinement for Real Estate Using Large Language Models」です。
CARREは、LLMが不動産価格予測モデルの改善を計画、実装、評価するプロセスを自動化する枠組みです。
改善案の提案、Pythonコードの自動実装、検証データでの評価、モデル診断の4段階を繰り返します。
予測の土台には、勾配ブースティング手法のLightGBMを用いています。
検証には、全国の賃貸物件約8,800万件を母集団として抽出した99,975件の日本の賃貸データを使いました。
日本の賃貸データでは、決定係数（R²）、二乗平均平方根誤差（RMSE）、平均絶対パーセント誤差（MAPE）のすべてで最良の性能を達成しました。
California Housingでは、ベースモデルと比べて平均絶対誤差（MAE）が約13%、平均絶対パーセント誤差（MAPE）が約16%改善しました。

記事のポイント

1. 改善工程を自動化： CARREは、LLMが改善案の提案、Pythonコードの実装、評価、モデル診断を繰り返す枠組みです。
2. 賃貸データで検証： 日本の賃貸データでは、R²、RMSE、MAPEのすべてで最良の性能を達成しました。
3. 公開データでも改善： California Housingでは、ベースモデル比でMAEが約13%、MAPEが約16%改善しました。

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