本研究では、不動産（中古マンション）の取引価格を推定するタスクに対する大規模言語モデル（LLM）の有効性について考察を行う。実務における不動産データ分析の課題として、①利用可能なデータが十分に無いこと、②データに欠損や表記ゆれなどが多いこと、が挙げられる。テーブルデータとして推定タスクを解く従来手法の場合、上記の課題に対応するためにコストをかけてデータを収集・整備する必要があった。一方で、LLMは地域に関する事前知識を有すること、Inputをテキストとして扱えることから、LLMを用いた推定では①や②の欠点を補えることが期待される。①や②に対するLLMのロバスト性について実験を行った結果、学習データに存在しない地域の物件や特徴量に表記ゆれがある物件に対して、従来の代表的なモデルよりもLLMの有効性が示唆される結果が得られた。
