AIワークロード応用
不動産価格予測AIが学習期間（2015年〜2020年）のデータに基づいて2024年の価格を予測した場合、予測精度に影響を与える可能性が高い外部要因はどれですか？
A.2015年から2024年の間に発生した経済危機、パンデミック、金利変動など市場環境の大きな変化← 正解
✓ 正解です。2015〜2020年と2024年の間には市場環境が大きく変化しており（パンデミック、金利上昇等）、この外部環境の変動によりモデルの精度が低下する可能性が高いです。これはモデルドリフトの典型例です。
B.トレーニングデータに含まれた物件の色や壁紙の素材
✗ 物件の色や壁紙は価格に影響する可能性が低く、トレーニングデータの偏りにはなりにくいです。主要な外部市場要因とは異なります。
C.不動産業者が使用しているAIツールのブランド名
✗ 業者が使用するツールのブランドは価格予測に直接関連がなく、外部市場要因ではありません。
D.予測対象となる物件の現在の築年数（学習期間との相対的な差）
✗ 築年数は相対的な経過と見なせるため、むしろモデルが学習しやすい特徴です。市場環境変化ほどの影響力はありません。
この問題のポイント
2015〜2020年と2024年の間には市場環境が大きく変化しており（パンデミック、金利上昇等）、この外部環境の変動によりモデルの精度が低下する可能性が高いです。これはモデルドリフトの典型例です。
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