(SoutaBank / PIXTA)

前記事までは、予測の基本(前記事図 1 「解説」参照)のうち「分類」を扱った。ここからは「回帰」に挑戦しよう。

想定する課題は、住宅売却の目安となる価格を知ることだ。部屋数やロケーションなどの条件と住宅価格の実績データを学習させたAIに、地域別の住宅価格を予測させる。

使うソフトはAIベンチャーのマトリックスフローが提供するクラウド型AI開発ツール「MatrixFlow」(MF)(公式サイト https://www.matrixflow.net/matrixflow/)。Webブラウザーから無料(機能制限あり)で利用でき、ソフトウェアのダウンロードは不要だ。推奨ブラウザーは米グーグルの「クローム」。米アップルの「サファリ」は非対応なので注意しよう。

ユーザー登録など開発環境を整えたら 1 、前記事と同様に6つのSTEPに沿って進めていこう。AIを作る流れは、どのソフトでも基本的に同じだ。

まずは「STEP1 学習データ準備」に取りかかる 2 。今回はデータ調達の都合上、MFにあらかじめ用意されているボストンの住宅情報を利用する。学習データには「ボストンの住宅情報_AIの学習用」を使う。中身は「データ管理」画面で確認できる。すでにソフトに読み込まれているので、ファイルのアップロードなどの作業は必要ない。