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ブログ ことぶき歴史鑑定

ディープラーニング

2018-12-01
カテゴリ:固定資産評価
オススメ
AIをビジネスに実装する方法 岡田陽介著 日本実業出版社2018.10.10
今回のブログは歴史ものではなくて、業務に関する内容で書きます。
ここ2、3年でAI機械学習に関する分野はSVM(サポートベクターマシン)と呼ばれる手法から、ニューラルネットワーク(とくにディープラーニング)と呼ばれる手法に潮流が変化したようです。そのあたりの事がこの本に解りやすく書いてあります。
ある判断をAIを使って行う場合、旧来の機械学習の手法であるSVMでは判断の材料となる特徴の抽出方法を人間が設計して入力しなければならなかったのに対して、ディープラーニングではこの特徴の抽出方法をコンピューターに自動でやらせるという違いがあります。当社の業務は不動産の評価を主体としますが、とくに大量システム評価である固定資産課税評価の分野でディープラーニングの手法が応用出来そうな気がします。実際、航空写真を使用した土地の課税地目の認定や償却資産における太陽光発電施設の拾い出しに、この手法を使った研究がいくつかの企業でなされています。
しかし、課税地目の認定や太陽光発電施設の拾い出しは評価の条件や課税客体を特定するものであり、評価額そのものを算出するものではありません。評価額(路線価ではなく、画地計算や市町村長所要の補正まで含んだ評価額)は、様々な評価条件を勘案して評価方法を組み立てることにより、算出されるものと考えます。よって、評価条件を確定することも確かに重要ですが、評価方法の組み立て方が間違っていれば適正な評価額が求められないことになります。評価条件の確定と評価方法の組み立ての双方がしっかりしてこそ適正な評価額が導き出されるものと思います。
航空写真を利用した課税地目の認定や太陽光発電施設の拾い出しは航空測量会社さんが得意分野ですのでお任せするものとし、当社のような鑑定会社は評価方法の組み立てに関する分野でAIを活用した貢献ができないものかと模索しています。
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