内容

目次

1. 不動産市場とテクノロジー 　1.1 AIと不動産業 　1.2 不動産のマッチング 　1.3 不動産テックによる社会課題解決 　1.4 良質なデータ資源の重要性：Garbage in garbage out 2. 不動産市場分析の理論 　2.1 ヘドニックアプローチによる不動産価格分析 　2.2 ヘドニック価格関数の推定 　2.3 不動産価格の分解と予測 　2.4 不動産価格の実際の推計 3. 不動産テックにおける機械学習の数理 　3.1 不動産市場分析と機械学習 　3.2 勾配降下法 　3.3 線形回帰 　3.4 分類（ロジスティック回帰） 　3.5 ニューラルネットワーク 　3.6 ノーフリーランチ定理 4. 不動産市場分析における統計・機械学習の利用 　4.1 不動産市場分析における統計・機械学習の手法 　4.2 線形回帰モデル 　4.3 分位点回帰 　4.4 ニューラルネットワーク 　4.5 その他の手法 　4.6 手法の適用 5. 不動産市場への機械学習の応用 　5.1 不動産市場分析の実際 　5.2 予測モデルのための不動産価格データの用意 　5.3 推計手法の選択肢 　5.4 不動産価格の予測モデル 　5.5 不動産市場における介入効果の測定 　5.6 傾向スコアを用いた実証分析の事例 　5.7 不動産市場分析における機械学習の応用と課題 6. 不動産市場分析におけるGISの活用 　6.1 不動産市場分析とGIS 　6.2 GIS の活用 　6.3 空間集計における基本操作 　6.4 空間データの相関と補間 　6.5 空間特性に配慮した不動産価格構造の推定 　6.6 空間構造の取り扱い 　6.7 実データを用いた推計例 　6.8 推計結果 　6.9 不動産市場分析の発展可能性 7. GISを用いたエリア指標の開発 　7.1 エリア指標と不動産テック 　7.2 不動産の価値評価 　7.3 「Walkability Index」の開発 　7.4 Walkability Index研究の発展可能性 8. 不動産間取り図の認識と応用 　8.1 市場探索行動における不動産間取り図 　8.2 関連研究 　8.3 間取り画像のグラフ化手法 　8.4 実験 　8.5 不動産間取り図の認識と応用に関するまとめ 9. 不動産物件情報の流通と活用を支えるデータベース・情報アクセス技術 　9.1 データベース・情報アクセス技術の発展 　9.2 不動産物件情報へのデータベース・情報アクセス技術の応用 　9.3 RDBMSの仕組み 　9.4 不動産物件画像への深層学習の適用 　9.5 質の高い不動産物件データベースの構築 10. 官民ビッグデータを用いた空き家分布把握手法の開発 　10.1 わが国における空き家の増加とその問題背景 　10.2 既存の空き家分布把握の手法 　10.3 空き家分布把握に有用なデータ 　10.4 鹿児島県鹿児島市の事例 　10.5 群馬県前橋市の事例 　10.6 空き家は予測できるのか？ 11. 不動産金融市場における不動産テック 　11.1 不動産投資信託（REIT）市場におけるデータ資源 　11.2 REIT市場データとREIT研究の動向 　11.3 長期的な資産入替の分析 　11.4 REIT情報を用いた不動産市場分析の方向性 索引