メルカリ出品者支援のための類似商品の平均売却価格系列を利用した商品の価格と売却期間の推定

抄録

本研究では，メルカリの出品者支援のために，類似商品の平均売却価格系列を利用した商品の価格と売却期間の推定手法を提案する．我々はDEIM 2025で，商品説明文と商品画像の特徴量をCross-Attention機構で統合することで，それらの関連性を学習する価格推定モデルを提案した．本研究では，カテゴリやブランドが一致する類似商品の平均売却価格系列を利用することで市場価格の変動を捉え，商品の価格推定精度の向上を図るとともに，売却期間を入力に組み込み，希望する売却期間に応じた価格推定モデルを提案する．また，売却希望価格を入力とし，その価格に応じた売却期間を推定する売却期間推定モデルも提案し，価格推定と売却期間推定を切り替え可能とした．さらに，両モデルの出力層と損失関数を変更し，価格および売却期間の平均と標準偏差を同時に推定することで，価格と売却期間の予測区間も推定する．メルカリデータセットの「ベビー・キッズ」カテゴリの約7万件のデータを利用した価格推定実験において，Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE)は0.5125に，Mean Absolute Percentage Error (MAPE)は43.85 (%)となり，これらの値はDEIM 2025で提案した手法と比べて向上した．また，売却期間の推定実験において，「ベビー・キッズ」カテゴリではMAEが4.01 (週)，MAPEが76.6 (%)，「家電・スマホ・カメラ」はMAEが4.11 (週)，MAPEが98.0 (%)となった．