LightGBM+SHAPでお得な中古車探すAIを作る！
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November 25, 24
スライド概要
現役データサイエンティストがお得な中古車を探すAI作るよ～！
目的：AIってこんなことができるんだ！を知ってもらう
対象者：AI全くわからない方向け
解説付き配信本編
https://www.youtube.com/watch?v=ATWINqP8vJs&t=929s
現役データサイエンティスト＆車系VTuberの知推カナエと申します。 普段の配信で使った資料をこちらで共有していきます。
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各ページのテキスト
だれ？ 知推 カナエ Chisui Kanae 本業・副業：データサイエンティスト 携わった分析で製品化したり論文化したり 🔰 コペンでサーキット走り出した 3台目増車検討中
今回のテーマ ・「いい感じの中古車」って探すのが難しい 例1：社外品付いてるから安い？ご褒美じゃん 例2：塗装少し剥げてる？どうせ飛び石だらけになるし... ・「普通の中古車」に対してお得なのかを判定するAIを使ってみる ・AIってこんなことができるんだ！を知ってもらう目的。 深く分析しているわけではないのでAIの触りレベル。 （想定視聴者：ＡＩは全くわからない方）
分析の流れ 大きく3ステップで行う ①中古車の情報を 取得する ②価格予測AIを作る ③お得な 中古車を探す
①中古車情報を取得する ・プログラムでWebページの情報を自動で抽出する、スクレイピングを行う。 ・事前にスクレイピングが許可されているかを調べる必要がある ・サイトの利用規約 ・robot.txtを確認する ・今回はカーセンサーに対して実施 ※購入実績ではなく販売価格データになる webサイト アクセス＆ 情報取得 プログラム 保存
①中古車情報を取得する 実際にやってみた例 年式など125種類のデータ ・現在販売中のデータのみ収集（780データ）。 （本当は数年間など継続的にデータを蓄積してデータ数増やすとよい）
②価格予測AIを作る ・年式などの状態をもとに、車両本体価格を予測する ・今回はLightGBM（勾配ブースティング）を用いて学習し、ＳＨＡＰで可視化する X(AIに入れる情報) Y（予測対象）
②価格予測AIを作る コペン（L880K）、誤差は若干大きいが全体的におおむね予測できている 実際の価格[万円] AIの予測値と実際の価格 AIが何を重要視してるか（一部抜粋） MSE=18.7 (誤差18.7万) マニュアルか AIの予測値[万円]
③お得な中古車を探す AIは高く予想してるけど実際は安い車体を探したい AIの予測値と実際の価格 AIの予測価格 - 実際の価格 実際の価格[万円] お得度[万円] ＝ AIの予測値[万円]
③お得な中古車を探す コペン① お得度 72.0万 ( 予測値171.8万、実際99.8万) https://www.carsensor.net/usedcar/detail/AU5842792881/index.html
③お得な中古車を探す コペン② お得度 38.2万 ( 予測値81.2万、実際43.0万) https://www.carsensor.net/usedcar/detail/AU5913891715/index.html
③お得な中古車を探す コペン③ お得度 32.0万 ( 予測値93.8万、実際61.8万) https://www.carsensor.net/usedcar/detail/AU5913891715/index.html
おまけ①：より精度を出すには... 今回の用途では十分でしたが 本来予測精度をもっと出すためには... ・継続的にデータ蓄積（今回は販売中データのみ使用） ・タイトルの文字情報を使う（今回は未使用） ・画像も一緒に分析する（ホイールや装備の情報を取得） などが必要
おまけ②：私の買ったコペンの値段は...？ 私が買ったコペン 年式：2008 乗り出し時：54000キロ 車検２年 AT momoステ、RECAROシート、BBSホイール、ビル足 ボディ少し傷あり リアフェンダー付近に少し錆あり コミコミ145万（なので車両本体価格は135万と仮定） 錆とか傷で価格が落ちていたことを考えると、 AI予測は135万より高くなっていればよいのだが...？？？
おまけ②：私の買ったコペンの値段は...？ お得度 -32.8万 ( 予測値102.2万、実際135万) 勢いで買うな！ 無知で買うな！ って言い聞かせたい当時の自分に
おまけ ・本当はほかの車種もやる予定でしたが間に合わず → 別途ほかの車種色々分析した結果配信やります！ ・「この車種分析してほしい」があれば マシュマロで投稿ください！（2024/11/16まで）
THANK YOU FOR WATCHING!