住宅の賃料アルゴリズム開発から見えた地域間の重視傾向の違い

こんにちは。レジチームでデータサイエンティストをやっている馬場です。

今回はestie レジリサーチでもご利用いただける、賃料査定の開発を通して見えてきた「地域による賃料決定に影響の大きい要素」の違いについてお話したいと思います。

本当はどういうアルゴリズムで、どう工夫をして査定をしているのかをお話したいところですが、それは秘密なので、こういうことが見えてきたぞ！というのが皆様のお役に立つと嬉しいです。

今回分析したこと

データは実際に住宅の賃料査定に使っているものを使い、住宅の賃料に大きな影響がある要素（一般的に土地の広さや駅からの距離、築年数など）が地域によってどう違いが出るのかを見ます。査定には機械学習を用いていて、もう少し技術的に何のことを言っているの？が気になる方には次のセクションで簡単に書いてあるのでご覧ください。そうでない方は飛ばしていただいても大丈夫です。

実装的なところでいうとscikit-learnのツリー系アルゴリズムやLightGBMなどで使えるfeature_importances_を使い、賃料査定でどういうものが重要でどういうものがそうでもないのか、重要度は地域によって違いがあるのか？を調べてみました。地域は都道府県単位で見ています。

ツリー系アルゴリズム以外だと回帰分析で係数を比較するとかShapを使うとかも考えられますが、今回は実装も実行も速いfeature_importances_を使っています。（回帰分析は多重共線性の問題も出てくるため簡単に分析するという今回の目的を鑑み使っていない、という側面もあります。）実際には数値化されているので、その数値の大小も見ていきたいところですが、今回は相対的な大小関係のレベルでお話していきたいと思います。

分析結果

それでは早速見ていきましょう。

都心で影響が大きいもの

建物階数（何階建ての建物か）を気にするのは大都市です。
これはタワーマンションへの嗜好なども影響しているのかもしれません。
大都市はその都道府県のどのエリアであるかがより重視されている。
ペット飼えるかも都心が気にしがち。
これは住居スペースの問題やご近所トラブルのリスクなどが関係していそうです。
築年と専有面積はどちらも重要要素だが、東京だけは築年の方がより気にされている。
駐車場の数は大都市ほど重要度が下がる。
これはおそらく鉄道網など車以外の交通手段がたくさんあり、車の必要性が違うことに由来していそうです。
オートロックは大都市の方が気にされがち。
これは犯罪発生率などと絡めると更なる発見がありそうです。

都心よりも地方で影響が大きいもの

コンビニやスーパーまでの距離は大都市では相対的に気にされない。
これはある程度の範囲に必ず店舗があるのでそれを差別化材料にできない、ということだと考えられます。ただ、コンビニやスーパーは自然発生しているのではなく、出店計画を立てどこに作るといいかを考えているはずなので人気の（≒賃料の高い）エリアには出店されがち、という傾向がありそうです。ですので鶏が先か卵が先か、的な要素はありそうです。
相対的に地方都市の方が駅近が好まれる。
これは地方都市の方がインフラが駅周辺に集中しているケースが多く、近辺に住む人はそのアクセスを気にすることから出ているのかもしれません。
大都市は相対的に角部屋かどうかを気にする度合いが低い。
これは高層階の場合特に窓の向きなどからくる角部屋のメリットが相対的に小さかったり、建物構造的に防音性能の高い建物が多く、騒音やプライバシー面で角部屋はそれ以外に対して優位性がそこまで高くない、ということもありそうです。

その他地域差ではないが見られた傾向

小学校までの距離は中学校への距離より重視されることが多い。西の方だと中学校の方が重視されているケースがある。
これは単純に小さい子の方が通学が大変だから気にするという面もあるかもしれないし、中学からの方が私学に行くことも多いだろうということによっているかもしれない。深掘りしたいところ。学校選択制を取り入れた（逆にやめた）自治体でどういう傾向があるのかは気になります。
窓の向きはなんだかんだで南向きかどうか気にされる。
実際は眺望などが気にされるケースもあるはずだが、日当たりは1番気になるところ、ということでしょうか。
都市ガスが気になるかは程度感の意味で地域でばらつきがある。
ここら辺は普及率と絡むので何か言うにはより詳しく調べる必要がありそうです。