부동산 임대시장은 시세에 크게 영향을 받고, 예를 들어 입학·전근 등으로 수요가 높아지는 2~3월의 모집과 수요가 차분한 4월 이후에서는 가격의 「적절성」은 변화할 것으로 생각된다 .또한, 지리적 환경으로부터의 영향도 크고, 예를 들면 주변에서 유사한 임대 모집이 대량으로 행해졌을 경우, 같은 임대료에서는 성약까지의 기간이 장기간에 걸친 리스크가 증대할 가능성이 있다.일반적인 통계 및 기계 학습 모델에서는 각 데이터가 시간적 및 공간적으로 독립적이라고 가정하지만 부동산 데이터에서이 가정은 성립하지 않습니다.

　따라서 부동산 데이터 분석에서는 시간과 공간에 의존하는 상관 관계를 명시 적으로 통합 할 수있는 시공간 모델의 도입 및 실증 연구가 필요하다.이것을 실현함으로써, 어느 지점의 부동산의 시계열 분석에 있어서, 주변 환경의 변화를 가미한 분석이 가능하게 된다.즉, 보다 정밀도가 높은 임대료 평가, 부동산 평가 등 서비스의 전개로 연결될 수 있다.

　이번 공동 연구를 통해 Propre는 향후 연구 성과를 논문으로 발표하는 것도 시야에 넣으면서 다양한 이해관계자에게 보다 적절한 평가 알고리즘을 연구 개발하고 향후 새로운 서비스 개발에 도움 갈 예정.또, 부동산 데이터베이스를 사용해 여러가지 형태로 사람의 도움이 되는 서비스를 개발해 가는 것과 동시에, 연구 활동에 대해서도 계속적으로 실시해 나간다.

　도호쿠 대학의 마츠다 교수는 오랜 시간 공간 모델에 관한 연구를 거듭하여 많은 논문을 발표하고 있으며, 2019년도에는 시공간 모델의 응용 해석에 관한 연구로 일본 통계 학회의 제13회 연구 실적상을 획득.또 현재는 도호쿠대학이 산학공동연구 등을 추진하기 위해 설치한 서비스·데이터과학연구센터의 센터장을 맡고 있다.

　Propre는 세계 17개국에서 하루 1만 건을 넘는 부동산 정보를 수집, 정리하고 있으며, 그 취급수로는 세계 최대급의 규모.각국에서 수집한 데이터를 독자적인 단면에서 집계·분석해, “사는 사람도, 팔는 사람도, 빌리는 사람도, 빌려주는 사람도” 모두가 부담없이 “세계의 부동산 데이터에 리치할 수 있다” 플랫폼의 개발을 진행하고 있다.

참고 : 【PR TIMES】 Propre는 도호쿠 대학 마츠다 사토 연구실과 시공간 모델을 이용한 부동산 평가 공동 연구를 시작했습니다.