賃料推定

市区町村・物件スペックから募集賃料を推定します。国土交通省の公開データ（取引価格・地価・人口・ハザード等）から賃料を推定するLightGBM+XGBoostモデルを使用。

選ぶと種別を使って推定します（未選択より精度が上がります）。

モデル精度（前バージョン v5.2-clean、学習ホールドアウト条件・参考）

下表はモデル学習時のホールドアウト条件で測定した値です。学習行は物件座標・駅乗降客数・近傍地価などを保持していますが、この推定フォーム（および API・MCP）は位置入力が市区町村コード粒度のため、下表は本フォーム経由の推定精度ではありません。本フォームの入力条件での実測値は精度検証ページに測定条件つきで掲載しています（精度指標（MAPE）は本ツールの入力条件で実測して約10.7%（都市部9都府県）・約10.1%（地方38道県）＝何も足さない最小条件の値（2026-09-05 測定、v5.3-areafix）、駅名のみで都市部約9.4%・地方約9.5%、駅名と建物種別を両方渡すと約9.2%まで改善。厳密な数値は各画面のレスポンスが正）。

賃料帯 平均誤差（MAE） 誤差率（MAPE） 件数
3〜5万円1,069円2.5%17,873
5〜7万円1,045円1.7%30,394
7〜10万円1,414円1.7%14,885
10〜15万円2,055円1.7%6,688
15〜20万円2,958円1.7%3,051
20万円以上6,931円2.1%2,390

学習データ: 約385,000件（2026年3月時点）。特徴量: 地価、駅乗降客数、人口密度、気候等80項目。 MAE = 平均絶対誤差（予測と実際の賃料の差額の平均）。MAPE = 平均絶対パーセント誤差。

推定値は投資判断の参考情報であり、投資助言・売買の推奨ではありません。