再入居予測シミュレータの取り組みが、2月27日(火)日経新聞電子版で紹介されました！

各地で空き家問題は深刻さを増しています。

空き家の発生数を予測するAIシステムを手掛ける当社は、空き家を売却するために適切な価格を予測するシステムを開発し、愛知県豊田市や東京都町田市と連携しています。

詳しくは２月27日(火)日経新聞電子版をご覧ください。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC199S80Z10C24A2000000/

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再入居予測シミュレータの取り組みが、2月27日(火)日経新聞電子版で紹介されました！

Mariko Saito

マイクロベース株式会社 / Other

AI 日経新聞マスコミ新規事業開発空き家問題

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マイクロベース株式会社

■事業概要 GIS（地理情報システム）を用いたジオシミュレーションをコアとし、自治体や事業会社のパートナーとしてデータサイエンティスト集団としてデータを活用した都市計画策定支援や不動産マーケティングの研究開発・ソフト提供をおこなっています。現在、最も注力していることは「MiraiE.ai（ミラーエ）」の開発です。わたしたちは住宅版Google Analyticsを実現すべく、空室予測AI・入居シミュレータ開発に取り組んでいます。これまで官公庁の空き家対策やインフラ企業のインフラ老朽化対策などに提供してきました。会社紹介ムービー：　https://www.youtube.com/watch?v=r5VzsOqUPHQ&t=1s ■社会課題とビジョン空き家の急増に代表されるように、急激な人口変化や事後的な住居管理習慣等により、住宅供給におけるミスマッチや機会損失が生じています。見通しの立てづらい住宅需給を予測・最適化し、どの世代も安定して住宅供給を受けられるまちのAIインフラとなることを目指します。私達はGIS（地理情報システム）× AI開発に強みを持つ専門家集団です。データサイエンス、もっといえば、GISにできることはデータから、地域のポテンシャルを見せることです。たとえば、救急搬送は一回の出動に平均5万円かかると言われています。医療圏から離れてしまうと、居住者にとっても医療従事者にとっても多くの課題が伴います。しかし、病院近くの空き家を優先的に後期高齢者が利用できるようになり、みまもり施設や高齢者向け施設が集中できれば、将来的な救急車の搬送コストを下げ、社会からの隔絶を防ぐことも可能になります。データサイエンスはこうした地域のかかえる需要と供給の、可能性の可視化・最適化を行い、ビジョン策定や既存の計画の一層のブレイクダウンをする大きな助けとなります。わたしたちは都市の未来をつくるための技術を開発し、提供しています。 ■提供ソリューション上記ビジョンを実現するための具体的なソリューションとして、下記ソリューションの研究開発・実証をおこなっています。・将来空室予測・将来入居予測・将来マイクロ人口予測・不動産価格・入居シミュレータの開発・社会インフラの最適配置・ダウンサイジングシミュレーション・機械学習データセットの構築に向けたマルチモーダルAIソリューションの開発・生成AIを利用した機械学習データセットの構築「Miraie.ai」を活用した空室予測モデル https://www.youtube.com/watch?v=0dy3915GAzo Amazon Bedrock × LLM で行政データを変革！ - Project LINKS におけるデータ構造化ソリューションの最前線（国土交通省様ご講演） https://www.youtube.com/watch?v=xsvzNKu4DWA

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