리치고 MAS 같은 부동산 시장 분석 만들기: 실거래가 API와 LightGBM

핵심 요약

1. 사업지와 주택 상품 조건을 넣으면 주변 시장, 분양가·청약 경쟁률·미래가격 시나리오와 비교 보고서를 확인하는 서비스를 만듭니다. 2. 공공데이터 API로 거래·건물·청약 자료를 모으고, LightGBM·SHAP과 Claude API·docxtpl로 예측·설명·문서 출력을 연결합니다. 3. 주소·단지 연결, 비교군 선정, 모델 학습·검증, 수치 계산과 출처 관리는 자체 로직으로 개발합니다.

리치고 MAS(현 AI MAS)는 흩어진 시장 자료를 모아 시행사·건설사·심사팀의 부동산 개발 사업성 분석을 돕습니다. 사업지 비교와 의사결정 자료 작성이 핵심 가치입니다. 아래는 국내 주거 개발사업을 위한 유사 기능 구현안이며, 운영사의 비공개 내부 기술을 설명하는 내용은 아닙니다.

사업지 시장 분석: 실거래 API와 건축HUB

사용자가 사업지 주소, 분석 기간, 전용면적과 상품 조건을 입력합니다. 국토부 아파트 실거래가 API는 지역코드와 계약년월에 따른 매매 신고자료를 공급합니다. 건축HUB는 층·용도·면적·준공 등 건축물대장 속성을 보완합니다.

자체 로직은 주소를 통일하고 거래와 건물 정보를 단지별로 연결합니다. 면적·준공 시기·거리 등 비교 기준과 거래 시점 보정 규칙을 적용해 유사 단지 거래표와 시장 지표를 출력합니다. 대장 자료의 범위는 건물 속성이며 CAD 원도면이나 인허가 판정을 제공하지 않습니다.

LightGBM으로 분양가 시나리오 분석 만들기

분양가 시나리오 분석에는 예정 분양가, 주택형, 공급 시점과 주변 거래·분양 사례를 넣습니다. LightGBM은 표 형태의 자료로 수치를 추정하거나 범주를 구분하는 모델을 학습하는 오픈소스 프레임워크입니다. 과거 거래·분양 가격을 학습용 정답 데이터로 구성해야 하며, LightGBM이 완성된 적정 분양가를 공급하지는 않습니다.

자체 로직은 비교 사례의 면적·시점 차이를 보정합니다. 학습·검증 자료를 시간·지역별로 분리해 모델 오차를 확인합니다. 사용자가 예정 분양가를 바꾸면 해당 가격과 비교 가격대·모델 추정치의 차이를 화면에 보여줍니다. 아파트 적정 분양가 산정 결과에는 기준일과 검증 오차를 함께 표시하도록 설계합니다.

청약 경쟁률 예측과 SHAP 설명 연결하기

청약 경쟁률 예측은 과거 접수 결과를 미래 수요의 학습 자료로 바꾸는 작업입니다. 청약홈 경쟁률 API는 공급 유형별 분양정보와 접수 경쟁률·특별공급 신청현황을 제공하는 후보입니다. 자체 로직은 주택형·접수 시점을 맞추고 변경될 수 있는 접수건수를 갱신해 학습용 정답을 만듭니다.

입력한 사업지·가격·공급 조건을 LightGBM 기반 수요모델에 넣어 예상 경쟁률을 출력합니다. SHAP은 각 변수가 예측값에 얼마나 기여했는지 설명하는 도구입니다. 기여도는 인과관계의 증명이 아니며, 청약 경쟁률을 계약률이나 미분양 물량과 같은 지표로 처리하지 않습니다.

미래가격을 조건별 시나리오로 출력하기

부동산 미래가격 예측에는 목표 시점, 과거 거래 흐름과 확보한 수급 자료를 입력합니다. LightGBM과 자체 시계열모델은 시간 순서에 따른 변화와 조건별 가격 패턴을 학습하는 구현 후보입니다. 자체 로직은 예측 시점 이후의 정보가 학습에 섞이지 않도록 구간을 나누고 기간별 오차를 확인합니다.

공급 가정을 바꾼 여러 가격 경로와 기준일을 출력하도록 설계합니다. 결과는 가정에 따른 추정치이며 확정 가격이나 수익률을 뜻하지 않습니다.

Claude API와 docxtpl로 비교 보고서 만들기

부동산 분석 보고서 자동화는 검토된 수치·비교표·원문 자료를 입력받는 단계부터 시작합니다. Claude API는 제공 문서의 근거 위치를 인용하며 설명 초안을 작성하는 AI API 후보입니다. 자체 로직이 수치 계산과 출처 연결을 맡고, AI 문장의 숫자가 입력값과 일치하는지 확인합니다.

근거 인용과 엄격한 JSON 형식 생성은 별도 요청으로 나눕니다. docxtpl은 검토한 값과 문장을 Word 템플릿의 지정 위치에 넣는 라이브러리입니다. 최종 출력은 부동산 사업지 비교 보고서이며, 서식과 문장 선택 규칙은 직접 설계합니다.

AI 스킬을 더한다면 자료 확인부터 보고서 작성까지의 절차를 담는 역할입니다. 데이터 공급원이나 가격 예측 엔진을 대체하지는 않습니다.

제품 범위와 데이터 이용 조건을 정해 제작하기

리치고 MAS는 2025년 6월 공개된 리브랜딩 소식에서 AI MAS로 소개됐습니다. 공식 안내는 Standard의 분석·리포트·데이터룸, AI 플랜의 예측, Finance의 NICE 금융, Premium의 결합 기능을 구분합니다. 위 Word 보고서는 별도 제작안이며 공식 ‘나만의 리포트’와 구별합니다.

공공 API만으로 NICE 금융 기반 수요층 분석까지 재현할 수는 없습니다. 민간 자료의 확보·이용 권한과 공공 API의 제공 항목을 확인해 제작 범위를 정합니다. 건축HUB가 안내한 건축데이터 PK(자료 식별키) 변경도 단지 연결과 갱신 로직에 반영해야 합니다.

부동산 시장 분석 솔루션 개발을 준비한다면 필요한 예측 기능, 보유 자료, 보고서를 연결할 업무를 정리해 주세요. 트램스 AI에 유사 서비스 제작을 문의할 수 있습니다: https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry