Airbnbなどの短期レンタルプラットフォームの拡大は、地域の住宅市場に大きな影響を与え、賃貸価格の上昇や住宅の手頃さの問題を引き起こしています。この研究では、地域レベルでのAirbnb市場トレンドを正確に予測するための新たな時系列予測フレームワークを提案し、収益、予約日数、予約数といった三つの主要指標を1～3か月先まで予測します。モデルは、都市のアクセシビリティや人間の移動性などの外部要因を取り入れた地域の特性を考慮しており、従来の固定的なリスティングに依存しないアプローチです。データ分析の結果、提案手法は従来のモデルに比べて平均RMSEとMAEを約48%削減することが確認されました。このフレームワークは、予測の精度を向上させるだけでなく、過剰供給地域の特定やデータ駆動型の都市政策決定の支援に役立つ実用的な洞察を提供します。