屋上に太陽光発電パネルを設置することは、二酸化炭素排出量を削減し、光熱費を節約する最も持続可能な方法です。また、太陽光パネルは住宅の価値を高めるとも言われています。しかし、最近の調査では、その価値は最大 7.1% になる可能性があることが明らかになりました。
英国のスウォンジー大学とバーミンガム大学の研究者らは、様々な機械学習（ML）技術を用いて、太陽光発電パネルが英国の住宅の価値を7.1%上昇させる可能性があることを発見した。この分析は、英国の大手不動産情報サイトであるZooplaから得られた不動産データに基づいている。不動産の購入価格に関するデータは、 2018年から2021年までの政府の土地登記簿から提供された。
全体として、この情報は、太陽光発電システムを備えた物件が英国の不動産市場でより高い価格で販売されているかどうかを評価するために収集されました。メタ学習アルゴリズムは、Zooplaが提供する約5万件の観測データと物件データに基づいて実行されました。
科学者たちは、太陽光発電設備の有無を「PVパネル」や「ソーラー」といったキーワードで分類した住宅リストを作成しました。次に、実際のPPD（太陽光発電パネル日数）を持つリストの80%を照合しました。さらに分析を進めた結果、年、地域、価格による違いが明らかになり、太陽光パネルの収益が年々減少傾向にあることも判明しました。ハンバー、ウェールズ、ヨークシャーが最も高い収益率を示し、次いで南西部と北西部が続くことが分かりました。
使用された 5 つのメタ学習アルゴリズムは次のとおりです。
- DR学習者
- R学習者
- Sラーナー
- Tラーナー
- Xラーナー
一般的に、メタ学習者は複数のモデルまたはベース学習者を組み合わせて、予測パフォーマンスを向上させます。研究者によると、S 学習者と T 学習者はベース学習者を使用するため単純です。一方、他の 3 つは追加情報を使用するため、より洗練されています。
しかし、英国の家庭には10億ポンド相当の未使用の電化製品が8億8000万点も眠っている。
最後に、結果の信頼性を確認するために、提案モデルと従来モデルを比較しました。比較対象は、ヘドニック価格モデルと粗化厳密マッチング（CEM）です。ヘドニックモデルは、不動産の市場価格に影響を与える各要因の程度を推定します。CEMは、観測データのみを使用します。この研究の結果、太陽光パネルは英国の住宅価格を7.1%上昇させる可能性があると結論付けられました。さらに、ヘドニックモデルは5.6%、CEMは3.5%のプレミアムを示しました。
