機械学習を活用した土地評価業務の統合支援システムの構築と実践

• Project/Area Number: 25K21525
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: Chubu University
• Principal Investigator: 屠 芸豪 中部大学, 工学部, 助教 (30981550)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 機械学習 / 土地評価 / 自治体DX / ICT利活用 / 大規模言語モデル

Outline of Research at the Start

自治体における土地評価業務に向けて，機械学習と官民データを活用し，土地現状の確認や税務業務の支援を行う統合支援システムを構築して実践する．全国の市町村において，固定資産税は重要な財源である．市町村職員は適正な評価を行うため，実地調査に多くの時間と労力を費やしており，ICTを活用した業務支援が求められている．そこで，産官学連携により現地調査や実証実験を行い，提案システムの有効性や影響を検証する．また，機械学習と自治体データの活用により，自治体業務におけるデータ利活用のグッドプラクティスを創出する．更に，本研究により得られた知見を多くの自治体に横展開し，広く活用されることを目指す．