近年，AI領域における研究成果のビジネス適応が盛んに行われており，例えば，LIFULL HOME’Sのような不動産相場価格を提示するようなサービスなどが多く存在する．一方で不動産鑑定士という不動産を鑑定する専門家がいるが，これらのサービスの多くは不動産鑑定士の鑑定評価ロジックを模倣しているわけではなく，線形回帰モデルやニューラルネットワークを用いて推計を行っている． そこで本研究では，不動産鑑定士の意思決定，特に取引事例比較法を機械的に再現し，戸建住宅価格を推計することを試みる．取引事例比較法は，近隣地域もしくは同一需給圏内から類似物件を収集し，時点修正や事情補正を行った後，類似物件と比較をすることで評価を行う．その手順を模倣するために，不動産鑑定士の手順を類似物件収集，住宅価格に影響を与える主要な要因での修正，より詳細な要因での修正の3つのステップに分割し，回帰分析と回帰木を用いて価格を推計する． 結果として，データセット全体に線形回帰モデルを適用したときより，本研究の手順を行った場合，予測精度が向上することが明らかになった．
