{"id":14657,"date":"2026-10-07T12:55:59","date_gmt":"2026-10-07T03:55:59","guid":{"rendered":"https:\/\/debono.co.jp\/media\/ai-usecase\/rent-price-estimate\/"},"modified":"2026-10-07T12:55:59","modified_gmt":"2026-10-07T03:55:59","slug":"rent-price-estimate","status":"publish","type":"ai_usecase","link":"https:\/\/debono.co.jp\/media\/ai-usecase\/rent-price-estimate\/","title":{"rendered":"\u7ba1\u7406\u3092\u53d7\u3051\u308b\u90e8\u5c4b\u3084\u9000\u53bb\u5f8c\u306e\u90e8\u5c4b\u306e\u52df\u96c6\u8cc3\u6599\u3092\u6c7a\u3081\u308b\u3068\u304d\u306b\u3001\u81ea\u793e\u306e\u6210\u7d04\u8a18\u9332\u3068\u7269\u4ef6\u306e\u5c5e\u6027\u304b\u3089\u8cc3\u6599\u3092\u5e45\u3067\u898b\u8fbc\u307f\u3001\u8fd1\u3044\u6210\u7d04\u4e8b\u4f8b\u3092\u6dfb\u3048\u3066\u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u3078\u306e\u63d0\u6848\u306e\u6750\u6599\u306b\u3059\u308b"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u90e8\u5c4b\u306e\u52df\u96c6\u8cc3\u6599\u3092\u6c7a\u3081\u308b\u3068\u304d\u306b\u3001\u81ea\u793e\u306e\u6210\u7d04\u8a18\u9332\u3068\u7269\u4ef6\u306e\u5c5e\u6027\u304b\u3089\u3001\u6210\u7d04\u3057\u305d\u3046\u306a\u8cc3\u6599\u3092\u5e45\u3067\u898b\u8fbc\u307f\u307e\u3059\u3002\u6839\u62e0\u306b\u306a\u308b\u8fd1\u3044\u6210\u7d04\u4e8b\u4f8b\u30925\u4ef6\u9078\u3093\u3067\u4e26\u3079\u3001\u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u3078\u306e\u63d0\u6848\u306e\u6750\u6599\u306b\u3057\u307e\u3059\u3002<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"template":"","meta":{"swell_btn_cv_data":"","usecase_id":"UC-0737","platform_main":"Python","publish_date":"","last_updated":"2026-10-07","tech_verified_date":"2026-10-07","trigger":"**\u6bce\u671d7\u6642\u306b\u3001\u524d\u65e5\u307e\u3067\u306b\u767b\u9332\u3055\u308c\u305f\u90e8\u5c4b\u3092\u307e\u3068\u3081\u3066\u51e6\u7406\u3057\u307e\u3059\u3002** 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\u6700\u521d\u306f\u9762\u7a4d2\u33a1\u30fb\u5f92\u6b692\u5206\u30fb\u7bc93\u5e74\u3092\u540c\u3058\u8ddd\u96e2\u3068\u3059\u308b\u3001\u306e\u3088\u3046\u306a\u7d20\u76f4\u306a\u7f6e\u304d\u65b9\u3067\u59cb\u3081\u3001\u62c5\u5f53\u304c\u5916\u3057\u305f\u4e8b\u4f8b\u306e\u7406\u7531\u3092\u898b\u3066\u76f4\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n**3\u756a\u76ee\u3092\u9593\u9055\u3048\u308b\u3068\u3001\u53e4\u3044\u6210\u7d04\u304c\u3059\u3079\u3066\u5272\u5b89\u306b\u898b\u3048\u307e\u3059\u3002** 3\u5e74\u524d\u306b\u7bc910\u5e74\u3067\u6c7a\u307e\u3063\u305f\u90e8\u5c4b\u3092\u3001\u4eca\u306e\u7bc913\u5e74\u3068\u3057\u3066\u5b66\u7fd2\u3059\u308b\u3068\u3001**\u7bc9\u5e74\u6570\u306e\u52b9\u304d\u65b9\u3092\u5c0f\u3055\u304f\u898b\u7a4d\u3082\u308b\u3053\u3068\u306b\u306a\u308a\u307e\u3059\u3002**\n\n**5\u756a\u76ee\u306f\u3001\u62c5\u5f53\u306b\u805e\u304b\u306a\u3044\u3068\u5206\u304b\u3089\u306a\u3044\u8a18\u9332\u304c\u591a\u304f\u3042\u308a\u307e\u3059\u3002** 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HistGradientBoostingRegressor\uff08`loss=\"quantile\"`\uff09 |\n| \u8fd1\u3044\u4e8b\u4f8b\u306e\u9078\u5b9a | \u540c\u3058\u99c5\u307e\u305f\u306f\u6cbf\u7dda\u306e\u6210\u7d04\u304b\u3089\u3001\u5c5e\u6027\u306e\u8fd1\u30445\u4ef6 | NearestNeighbors \u306e `kneighbors` |\n| \u524d\u56de\u3068\u306e\u5dee | \u524d\u56de\u306e\u6210\u7d04\u8cc3\u6599\u3068\u3001\u898b\u8fbc\u307f\u306e\u4e2d\u306e\u5024\u3068\u306e\u5dee | Python \u306e\u8a08\u7b97 |\n| \u8aac\u660e\u306e\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d | \u5e45\u30fb\u4e8b\u4f8b\u30fb\u524d\u56de\u3068\u306e\u5dee\u3092\u3001\u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u5411\u3051\u306e\u6587\u306b\u3059\u308b | Claude API |\n\n\u5b66\u7fd2\u3068\u4e88\u6e2c\u306e\u6d41\u308c\u306f\u6b21\u306e\u3088\u3046\u306b\u306a\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n```python\nfrom sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor\nfrom sklearn.neighbors import NearestNeighbors\n\ncols = [\"\u9762\u7a4d\", \"\u5f92\u6b69\u5206\", \"\u7bc9\u5e74\u6570\", \"\u968e\", \"\u7dcf\u968e\u6570\", \"\u9593\u53d6\u308a\", \"\u65b9\u4f4d\",\n        \"\u99c5\", \"\u69cb\u9020\", \"\u8a2d\u5099\u6570\", \"\u7e41\u5fd9\u671f\", \"\u6210\u7d04\u304b\u3089\u6708\u6570\"]\ncst = {\"\u9762\u7a4d\": 1, \"\u5f92\u6b69\u5206\": -1, \"\u7bc9\u5e74\u6570\": -1}\nmodels = {q: HistGradientBoostingRegressor(\n             loss=\"quantile\", quantile=q, monotonic_cst=cst,\n             categorical_features=[\"\u9593\u53d6\u308a\", \"\u65b9\u4f4d\", \"\u99c5\", \"\u69cb\u9020\"])\n          .fit(X[cols], y) for q in (0.2, 0.5, 0.8)}\nnn = NearestNeighbors(n_neighbors=5).fit(Z_same_line)   # \u5c3a\u5ea6\u3092\u63c3\u3048\u305f\u5c5e\u6027\ndist, idx = nn.kneighbors(z_target)\n```\n\n**\u4e8b\u4f8b\u306f\u3001\u4e88\u6e2c\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u3068\u306f\u5225\u306b\u9078\u3073\u307e\u3059\u3002** 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\u6700\u521d\u306b\u904e\u53bb3\u5e74\u5206\u306e\u6210\u7d04\u3092\u62c5\u5f53\u306b\u898b\u3066\u3082\u3089\u3044\u3001**\u76f8\u5834\u3067\u6c7a\u307e\u3063\u3066\u3044\u306a\u3044\u3082\u306e\u306b\u5370\u3092\u4ed8\u3051\u308b\u4f5c\u696d**\u304c\u3001\u6700\u521d\u306e\u6e96\u5099\u306b\u306a\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n### AI\u306b\u4f55\u3092\u3055\u305b\u308b\u306e\u304b\n\n**\u6a5f\u68b0\u5b66\u7fd2\u306b\u3055\u305b\u308b\u306e\u306f\u3001\u8cc3\u6599\u306e\u5e45\u306e\u4e88\u6e2c\u3068\u3001\u8fd1\u3044\u4e8b\u4f8b\u306e\u9078\u5b9a\u306e2\u3064\u3067\u3059\u3002** \u751f\u6210AI\u306b\u3055\u305b\u308b\u306e\u306f\u3001\u305d\u306e\u7d50\u679c\u3092\u8aac\u660e\u3059\u308b\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d\u3060\u3051\u3067\u3059\u3002\n\n| \u3055\u305b\u308b\u3053\u3068 | \u4e2d\u8eab | \u4f7f\u3046\u3082\u306e |\n|:--|:--|:--|\n| \u8cc3\u6599\u306e\u5e45\u306e\u4e88\u6e2c | \u6210\u7d04\u3057\u305d\u3046\u306a\u8cc3\u6599\uff08\u8cc3\u6599\uff0b\u5171\u76ca\u8cbb\uff09\u306e\u4e0b0.2\u30fb\u4e2d0.5\u30fb\u4e0a0.8 | HistGradientBoostingRegressor\uff08`loss=\"quantile\"`\uff09 |\n| \u8fd1\u3044\u4e8b\u4f8b\u306e\u9078\u5b9a | \u540c\u3058\u99c5\u307e\u305f\u306f\u6cbf\u7dda\u306e\u6210\u7d04\u304b\u3089\u3001\u5c5e\u6027\u306e\u8fd1\u30445\u4ef6 | NearestNeighbors \u306e `kneighbors` |\n| \u524d\u56de\u3068\u306e\u5dee | \u524d\u56de\u306e\u6210\u7d04\u8cc3\u6599\u3068\u3001\u898b\u8fbc\u307f\u306e\u4e2d\u306e\u5024\u3068\u306e\u5dee | Python \u306e\u8a08\u7b97 |\n| \u8aac\u660e\u306e\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d | \u5e45\u30fb\u4e8b\u4f8b\u30fb\u524d\u56de\u3068\u306e\u5dee\u3092\u3001\u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u5411\u3051\u306e\u6587\u306b\u3059\u308b | Claude API |\n\n\u5b66\u7fd2\u3068\u4e88\u6e2c\u306e\u6d41\u308c\u306f\u6b21\u306e\u3088\u3046\u306b\u306a\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n```python\nfrom sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor\nfrom sklearn.neighbors import NearestNeighbors\n\ncols = [\"\u9762\u7a4d\", \"\u5f92\u6b69\u5206\", \"\u7bc9\u5e74\u6570\", \"\u968e\", \"\u7dcf\u968e\u6570\", \"\u9593\u53d6\u308a\", \"\u65b9\u4f4d\",\n        \"\u99c5\", \"\u69cb\u9020\", \"\u8a2d\u5099\u6570\", \"\u7e41\u5fd9\u671f\", \"\u6210\u7d04\u304b\u3089\u6708\u6570\"]\ncst = {\"\u9762\u7a4d\": 1, \"\u5f92\u6b69\u5206\": -1, \"\u7bc9\u5e74\u6570\": -1}\nmodels = {q: HistGradientBoostingRegressor(\n             loss=\"quantile\", quantile=q, monotonic_cst=cst,\n             categorical_features=[\"\u9593\u53d6\u308a\", \"\u65b9\u4f4d\", \"\u99c5\", \"\u69cb\u9020\"])\n          .fit(X[cols], y) for q in (0.2, 0.5, 0.8)}\nnn = NearestNeighbors(n_neighbors=5).fit(Z_same_line)   # \u5c3a\u5ea6\u3092\u63c3\u3048\u305f\u5c5e\u6027\ndist, idx = nn.kneighbors(z_target)\n```\n\n**\u4e8b\u4f8b\u306f\u3001\u4e88\u6e2c\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u3068\u306f\u5225\u306b\u9078\u3073\u307e\u3059\u3002** \u4e88\u6e2c\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u306f\u591a\u304f\u306e\u6210\u7d04\u304b\u3089\u50be\u5411\u3092\u5b66\u3076\u306e\u3067\u3001**\u300c\u3053\u306e5\u4ef6\u304c\u6839\u62e0\u3067\u3059\u300d\u3068\u8a00\u3048\u308b\u5f62\u306b\u306f\u306a\u308a\u307e\u305b\u3093\u3002** \u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u306b\u898b\u305b\u308b\u6839\u62e0\u306f\u3001\u5b9f\u969b\u306b\u6c7a\u307e\u3063\u305f\u90e8\u5c4b\u305d\u306e\u3082\u306e\u304c\u4e00\u756a\u4f1d\u308f\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n**\u4e8b\u4f8b\u306e\u9078\u3073\u65b9\u306b\u306f\u30012\u3064\u306e\u6761\u4ef6\u3092\u4ed8\u3051\u307e\u3059\u3002** \u540c\u3058\u99c5\u304b\u540c\u3058\u6cbf\u7dda\u306e\u6210\u7d04\u306b\u9650\u308b\u3053\u3068\u3001**\u6210\u7d04\u65e5\u304c2\u5e74\u4ee5\u5185\u306e\u3082\u306e\u3092\u512a\u5148\u3059\u308b\u3053\u3068**\u3067\u3059\u3002\u53e4\u3044\u4e8b\u4f8b\u3057\u304b\u8fd1\u304f\u306b\u7121\u3044\u3068\u304d\u306f\u3001\u305d\u306e\u65e8\u3092\u63d0\u6848\u306e\u6750\u6599\u306b\u51fa\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n**\u5e45\u306e\u78ba\u304b\u3055\u306f\u3001\u6642\u9593\u306e\u9806\u306b\u5206\u3051\u3066\u6e2c\u308a\u307e\u3059\u3002** scikit-learn \u306e TimeSeriesSplit \u306f\u3001\u8a13\u7df4\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u304c\u5e38\u306b\u30c6\u30b9\u30c8\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u3088\u308a\u524d\u306b\u306a\u308b\u3088\u3046\u306b\u5206\u3051\u308b\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002**\u76f4\u8fd1\u306e6\u304b\u6708\u30921\u304b\u6708\u305a\u3064\u30c6\u30b9\u30c8\u306b\u3057\u3001\u6210\u7d04\u304c\u5e45\uff080.2\u301c0.8\uff09\u306e\u4e2d\u306b\u5165\u3063\u305f\u5272\u5408\u304c6\u5272\u524d\u5f8c\u306b\u306a\u3063\u3066\u3044\u308b\u304b\u3092\u898b\u307e\u3059\u3002** \u3042\u308f\u305b\u3066\u3001mean_pinball_loss \u3067\u305d\u308c\u305e\u308c\u306e\u5206\u4f4d\u70b9\u306e\u4e88\u6e2c\u3092 `alpha` \u3092\u5408\u308f\u305b\u3066\u6e2c\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n| \u3055\u305b\u306a\u3044\u3053\u3068 | \u7406\u7531 |\n|:--|:--|\n| \u63d0\u6848\u3059\u308b\u8cc3\u6599\u30921\u3064\u306b\u6c7a\u3081\u308b | \u5e45\u306e\u3069\u3053\u3067\u51fa\u3059\u304b\u306f\u3001\u30aa\u30fc\u30ca\u30fc\u306e\u4e8b\u60c5\u3067\u6c7a\u307e\u308b |\n| \u751f\u6210AI\u306b\u8cc3\u6599\u306e\u6570\u5b57\u3092\u4f5c\u3089\u305b\u308b | \u6570\u5b57\u306f\u3059\u3079\u3066 Python \u304c\u51fa\u3059 |\n| \u52df\u96c6\u30b5\u30a4\u30c8\u306e\u8cc3\u6599\u3092\u5b66\u7fd2\u306b\u6df7\u305c\u308b | \u6c7a\u307e\u308b\u524d\u306e\u5e0c\u671b\u306e\u5024\u6bb5\u3067\u3001\u6210\u7d04\u306e\u76f8\u5834\u3068\u9055\u3046 |\n| \u300c\u5468\u8fba\u306e\u76f8\u5834\u304c\u4e0a\u304c\u3063\u3066\u3044\u308b\u300d\u306a\u3069\u306e\u5224\u65ad\u3092\u6587\u306b\u66f8\u304b\u305b\u308b | \u6839\u62e0\u304c\u6210\u7d04\u8a18\u9332\u306b\u7121\u3044\u4e3b\u5f35\u306f\u66f8\u304b\u306a\u3044 |\n\n**2\u884c\u76ee\u304c\u3044\u3061\u3070\u3093\u5927\u4e8b\u3067\u3059\u3002** \u751f\u6210AI\u306b\u8aac\u660e\u306e\u6587\u3092\u983c\u3080\u3068\u3001\u300c7\u4e07\u5186\u524d\u5f8c\u304c\u59a5\u5f53\u300d\u306e\u3088\u3046\u306a**\u4e38\u3081\u305f\u6570\u5b57\u3092\u81ea\u5206\u3067\u66f8\u304d\u307e\u3059\u3002** 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