主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2022年度人工知能学会全国大会(第36回)
回次: 36
開催地: 京都国際会館+オンライン
開催日: 2022/06/14 - 2022/06/17
本報告の目的は2002年から20年の東京を対象とし、オフィス賃料とオフィス床需要の予測を行うことである。オフィス市場全体の需給にはストック・フロー恒等式という論理関係があるため、RNNによるオフィス床需要と賃料予測をストック・フロー恒等式で接続した方法を用いた。既存の方法(DiPasquale and Wheaton, 1996:DiPW)はOLSであるため景気指標を取り込むと多重共線性が発生、out-of-sampleの予測性能は低くなる。例えば、DiPWに実質GDP、失業率、日経平均株価、実質民間投資を追加しオフィス床需要を予測するとMAPE(%)は2,700となる(in-sampleのMAPEは0.00)。本報告では、動的因子により情報圧縮を行ったうえでRNNによりオフィス床需要の予測モデルを構築し、予測精度の改善を図った(MAPEは42.3)。動的因子を導入した学習済モデルをストック・フロー恒等式により接続し2021年以降のオフィス賃料と床需要を予測したところ、2019年水準を100とすれば、オフィス床需要は23年には100を上回るが、賃料指数は90ほどという結果を得た。