Zestimate を破り、100万ドルの賞金と自慢できる権利を獲得した「Zillow Prize」受賞者を紹介します

Zillow Prize の受賞者が 100 万ドルの賞金を新しい家を購入することに決めたとしても、少なくとも彼らは、自分が見ている家の Zestimate が自分たちの努力のおかげで少しは正確になっていることを知ることになるだろう。

シアトルに拠点を置く不動産テクノロジー企業Zillowは水曜日、住宅評価ツールの改良を目指す2年間のコンペティションで「チームChaNJestimate」に最優秀賞を授与した。アメリカのジョーダン・マイヤー氏、モロッコのチャフー・モハメド氏、カナダのニマ・シャバジ氏の3人は、91カ国3,800以上のチームを相手に、Zillowのベンチマークモデル（2018年8月から10月のリアルタイム住宅販売実績を基準に評価）を約13%上回るアルゴリズムを開発し、優勝した。

同社によると、チームの改善により、Zestimateの現在の全国的なエラー率は4.5%から4%未満に低下する見込みだ。2006年に開発されたこのツールは、全米1億1000万戸の住宅の評価を自動化している。

「人々は自分の家に対して並外れた情熱を持ち、その価値を理解しています。優勝チームが過去2年間、Zestimateの精度をさらに高めるために尽力してきたことに、私たちは感銘を受けています」と、Zestimateの最高分析責任者兼開発者であるスタン・ハンフリーズ氏はニュースリリースで述べています。「私たちは13年にわたり、Zestimateの精度向上に取り組んできました。Zillow Prizeの開催により、世界中から数千人もの優秀なデータサイエンティストの皆様にこの取り組みにご参加いただくことができました。優勝チームの素晴らしい功績、そしてコンテストに参加したすべてのチームの努力が、何百万人もの住宅所有者に、人生最大の投資の一つである住宅についてより深く理解する機会を提供することを、大変誇りに思います。」

以下の動画で、ZillowのCEO、スペンサー・ラスコフ氏は、このコンテストをテクノロジー史上最大級のコンピューターサイエンスコンテストの一つと呼び、「優勝チームになるというのは、大きな自慢になる権利です」と語りました。

シャバジ氏は、トロントに拠点を置く機械学習金融テクノロジー企業Mindle.aiのCEO兼共同創業者です。彼とモロッコのダル・マハラーズ理学部教授のモハメド氏は、Zillow Prizeの予選ラウンドに共に出場しました。ノースカロライナ州ローリーを拠点とするDataRobotの顧客対応データサイエンティストであるマイヤー氏は、単独で出場しました。

3人はそれぞれのZestimateモデルを組み合わせることの潜在力を認識し、最終ラウンドで力を合わせました。彼らは2つの大陸と複数のタイムゾーンにまたがって活動しており、まだ直接会ったことはありません。

「2ヶ月間、毎日5時間、週7日働きました」とシャバジ氏はGeekWireへのメールで語った。「私たちのチームは少し出遅れましたが、一度動き出すと、すっかり夢中になりました。小さな改善をするたびにワクワクし、シャワーを浴びている時でさえ、その問題のことを考えていました。」

マイヤー氏は、この大会に400時間以上の自由時間を費やしたと語った。「私の貧弱なコンピューターは、両ラウンドの間、24時間365日稼働していました」と彼は語った。

Zillowによると、チームのアルゴリズムには、ディープラーニングネットワークを用いて住宅価格を直接推定し、アルゴリズムに入力される外れ値データポイントを除去するなど、複数の高度な機械学習技術が組み込まれているという。また、家賃、通勤時間、住宅価格といった公開されている外部データに加え、道路騒音といった様々なコンテキスト情報も活用した。これらはすべて、住宅の推定価格に影響を与える変数である。

「コンテストが始まる少し前に、妻と私は国を越えて引っ越しました」とマイヤーさんは言います。「実際に見る物件の下見や絞り込みには、Zillowを大いに活用しました。これは私たちにとって非常に役立ち、物件情報と実際の物件の違いについて、ある程度の洞察を得ることができました。」

シャバジ氏は、世界トップクラスのデータサイエンティストが集まる分野で戦うには、斬新なアイデアと問題解決能力が必要だと述べた。チームメンバーはそれぞれ異なるモデルと機能セットに取り組み、Slackで積極的にコミュニケーションを取りながら知見を共有した。

「うまくいったアイデアが1つあれば、うまくいかなかったアイデアが100もあった。それでも私たちはやり続けた」と彼は語った。

Zillow社によると、自社のデータサイエンティストチームが既に、優勝チームのアルゴリズムの一部に加え、Zillow Prizeの上位入賞者から着想を得たその他のアイデアをZestimateに取り入れ始めているという。同社は、このツールが完璧なものになることはなく、住宅購入者と販売者を支援するための新たなツールとして意図されていることを強調している。エラー率を段階的に改善することで、住宅評価額を数千ドル引き上げることができる可能性がある。Zillow社によると、Zestimateは一般的な住宅の実際の販売価格より平均1万ドル低いが、Zillow Prizeから得られた知見を活用することで、将来のZestimateは販売価格に約1,300ドル近づく可能性があるという。

トロントにはZestimateはないが、シャバジ氏は不動産市場は非常に競争が激しいと述べ、住宅価格を動かす要因が何なのか常に興味を持っていると語った。

「何百万人もの人々が私たちのアイデアから恩恵を受けるというのは素晴らしいことだ」と彼は語った。

Zillowは、2位のTeam Silogram-2に10万ドル、3位のTeam Zensembleに5万ドルの賞金を授与しました。予選ラウンドでは、Team Zensembleが1位、Team Silogram-2が2位となりました。

ChaNJestimateチームメンバー3人のうち2人が100万ドルの使い道について尋ねられたが、シャバジ氏は「想像しにくい」と答えた。おそらくスタートアップに投資し、家族へのプレゼントを買い、雪の降るトロントから逃れてどこか暑い場所へ旅行するだろう。

マイヤー氏は（Zillow の）賞品に目を光らせているのかもしれない。

「不動産に投資する義務があると感じている」と彼は語った。