IPSS(National Institute of Population and Social Security Research)
4. ビッグデータ・機械学習は住宅市場にイノベ ーションを起こすことができるのか ?
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様々な人が集まり，交流が生まれることで情報の交換が 促され，互いに刺激を与えあうことが可能となる地域」であり，かつ「そうした場所でこそ可能であることとし て独創的なアイディアや技術が生み出さられ，結果とし て持続的な成長を可能とする地域」
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創造性(creative)
，イノベーション(innovation)
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都市にどのような特徴を持つ人々が居住するか，そして それがどう移り変わっていくか」(Storper and Scott
(2009))
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「かつての都市のあり方とちがって現在では，土地でも 資本でもなく，人々の創造的なアイディアこそ経済の成 長における最も重要な原動力である」(Clark (2004))
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Big Data & Housing Market
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年収は住むところによって決まる
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アメリカ合衆国において，アメニティが充実している都 市ほど人口が多い(Glaeser et al (2001) )
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スペインを対象にした研究においてアメニティによる質 の高い文化的消費の機会が得られる地域ほど，居住者の 収入が高い(Navarro et al. (2012))
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アメニティの集積がもたらす人口集積・所得page
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Big Data & Housing Market
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住宅新産業研究会の提案 (2016)
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提案1.
不動産取引価格情報の整備と適切な開示•
提案2.
売り手・買い手・仲介業者の責任を明確にすると共に、インスペクションに 代表される品質情報を生産する仕組みの一層の普及•
提案3.
製造段階、保有段階、流通段階など様々な局面で蓄積される情報を、製造者、所有者、売り手のそれぞれの責任を明確にした上で情報を生産し、蓄積する社会 システムを構築する。
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提案4.
開示が必要とされる地域情報を地域単位で定義し、それを整備する と共に消費者に対して提供する仕組みを創設する•
提案5.
低価格物件、無価値化物件が流通できるように、手数料体系の抜本 的見直しを行うと共に、C to C
市場の創設の阻害要因となっている制度改 正を進める•
提案6.
海外からの投資、またはB&B
などに代表される新しい利用方法、リノベーシ ョンなどによる建物利用転換などを含む、住宅需要を拡大させる市場育成に努める•
提案7.
ビッグデータの活用と市場変革、生産性を向上させるために、デー タ間の融合が可能になるような情報流通の制度を設計する•
提案8.
不動産価格指数、リスク評価ができる情報インフラなどが開発でき る環境を整備し、市場リスクを評価できる技術開発を進めることで、新し い金融市場が創設できるような情報インフラを整備する。•
提案9.
高度不動産人材の育成page
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Big Data & Housing Market
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機械学習の実践
: Machine learning in practice
• a) Data collection : The data collection step involves gathering the learning material an algorithm will use to generate actionable knowledge.
• b) Data exploration and preparation : The quality of any machine learning project is based largely on the quality of its input data.
• c) Model training : By the time the data has been prepared for analysis, you are likely to have a sense of what you are capable of learning from the data.
Brett Lanz (2015)
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Big Data & Housing Market
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• d)Model evaluation : Because each machine learning model results in a biased solution to the learning problem, it is
important to evaluate how well the algorithm learns from its experience.
• e)Model improvement : If better performance is needed, it becomes necessary to utilize more advanced strategies to
augment the performance of the model. Sometimes, it may be necessary to switch to a different type of model altogether.
Brett Lanz (2015)
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Big Data & Housing Market
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データ整備をどのように進めればいいのか?
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不動産ID
は作ることができるのか?
• There is about 1.7 million(1,665,152) buildings Metropolitan Area.
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Big Data & Housing Market
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• Land uses and use conversions
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Big Data & Housing Market
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ドキュメント内
Housing Bubble
(ページ 45-52)