ニューラル・ネットワークを用いた土地鑑定評価自動化システムのための画地形状評価

1997 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09480078
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 浅見 泰司 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (10192949)
• Keywords: 不動産鑑定評価 / 自動化システム / 画地形状 / 土地 / 住宅地 / 地価 / 居住環境

Research Abstract

初年度である平成9年度は主としてデータ整備と画地評価のための基礎的な考察(画地形状判定方法や周辺市街地の状況判定方法に関する考察)を行った。
データ整備については、現実の取引事例から、取引地価、画地の場所、接道状況、定性的な画地形状、土地利用規制(建蔽率、容積率、用途地域など)、実際の土地利用状況、更地か否か、建物がある場合の建物の状況、最寄駅の名前、最寄駅までの徒歩分数、最寄駅から都心部(山手線の駅)までの乗車時間、近隣の施設の状況、取引の状況などのデータを収集し、データベース化した。現在、画地のポリゴンデータを入力しており、地理情報システムを用いて、様々な空間関係の解析ができるように整備中である。
また、画地評価のための基礎的な考察としては、不動産鑑定士へのヒアリングの結果をもとに、鑑定評価などで客観的な判断が難しいとされる画地形状の評価方法と周辺市街地の品格の判断方法に関して、客観的な判断を行うための手法について考察した。ニューラルネットワークでは、入力する形状に関係する形状指標や周辺市街地状況の判断指標が重要であるが、そのための適切な指標の候補をいくつも用意しておく必要がある。そこで、形状指標として、一般的に使用される形状指標の他に、整形度を長方形との類似度をもとに判断する手法を考案した。また、周辺市街地の状況判断に関しても、対象敷地から一定距離でバッファリングした区域の平均的な市街地指標を用いる方法を考案し、指標化作業を行った。