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ライフイベントの決断を支えるオープンイノベーションの取り組み
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株式会社ネクストのサービス
総掲載物件数No.1の
不不動産・住宅宅情報サイト
暮らしに密着したさまざまな
情報サービス (引越, 保険, 介護,
⼦子育て, ⾳音楽ライブ, スポーツ選⼿手⽀支援 etc.)
世界43カ国向けに展開する
住宅宅・中古⾞車車・求職などの
アグリゲーションサイト
(本社: スペイン バルセロナ)
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ディープラーニングによる物件画像へのタグ付け
不不動産会社によるタグ
「内装」
ディープラーニングによるタグ
「居間」 22.4294
「キッチン」 18.8581
「収納」 15.6817
不不動産会社によるタグ
「その他」
ディープラーニングによるタグ
「バルコニー」 22.2454
「設備」 18.868
不不動産会社によるタグ
「収納」
ディープラーニングによるタグ
「収納」 22.8901
「⽞玄関」 22.1572
「エントランス」 17.2992
「設備」 14.7072
- 8. › 『HOME’S』賃貸物件 (約530万)
• 2015年年9⽉月時点で掲載されていた全データ
• 賃料料、⾯面積、⽴立立地(市区町村、郵便便番号、最寄
り駅、徒歩分)、築年年数、間取り、建物構造、
諸設備などの属性を含む
• 特定の物件と直接紐紐付く属性は含まず
› 上記全物件に対応する画像データ (約8300万)
• ディープラーニング適⽤用を想定
• 不不動産会社が付与した属性データ(画像の種類、
フリーテキスト)を含む
› フルサイズ間取り図画像データ (約510万)
• 間取りデータ、フリーテキストあり
HOME’Sデータセットの構成
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研究会発表論論⽂文
› 多⽬目的最適化問題としての物件検索索
› ジオタグつきtweetと不不動産物件価格データの組み合
わせによる分析
NII-IDRユーザフォーラム2016 ポスター発表
› 不不動産物件価値の可視化と検索索体験の魅⼒力力化
› 賃貸・分譲住宅宅における選好因⼦子⽐比較
› 間取り図グラフの活⽤用
投稿中
› 間取り図と物件写真へのディープラーニング適⽤用
HOME’Sデータセットの活⽤用事例例
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› Twitterデータから「住まい探しのニーズ」を明ら
かにする
• 電通⼤大 栗栗原研究室
› 街の雰囲気情報のデータ化
• NAIST 荒牧先⽣生/京⼤大 北北先⽣生/和歌⼭山⼤大 宮部先
⽣生/京産⼤大 河合先⽣生 (100ninmap project)
› 介護分野をターゲットとした共同研究
• 九州⼯工業⼤大学 井上研究室
ネクストで遂⾏行行中の共同研究
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› 顧客が決断までに⻑⾧長い時間をかける
• 動機づけ → 情報収集 → ⽐比較検討 → 決断
› ニーズが時間の経過とともに変化する
• トレードオフ(価格 vs ○○)
• エリア
• 買う vs 借りる
• マンション vs ⼀一⼾戸建て
• 各種こだわり条件(ペット、バストイレ別、…)
→ 顧客の理理解が著しく困難
不不動産・住宅宅の商品としての特性 (他の商品との⽐比較)
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› 多くの要因が施設探しのプロセスに影響を与える
• 数⼗十年年前からの⾏行行動が影響
• 兄弟姉妹間の⼈人間関係なども重要
› 課題に直⾯面するまでは「⾃自分⾃自⾝身のリアルな問題
である」とは感じにくい
介護分野のデータ分析でわかってきたこと
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少⼦子⾼高齢化社会をどのようにデザインするか?
› 空き家問題
› 相続
› 医療療・介護
› 社会インフラ
現在の⾃自分の選択が、数年年後〜~数⼗十年年後の⼈人⽣生にど
う影響するか?
› 現在の⼈人⼯工知能研究の枠組み(帰納アプローチ)
では解けない
ぜひ⼀一緒に取り組んでいきましょう!
「課題先進国」⽇日本が存在感を⽰示せる研究テーマ