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不動産物件データセットを用いた研究開発事例と、大学との共同研究の取り組みの紹介

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WebDB Forum 2015の技術報告セッションにて発表した内容です。
HOME'Sデータセットの概要と、データセットの利用が想定される研究課題の提示を行いました。

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不動産物件データセットを用いた研究開発事例と、大学との共同研究の取り組みの紹介

  1. 1. 不不動産物件データセットを⽤用いた 研究開発事例例と、⼤大学との共同研究 の取り組みの紹介 株式会社ネクスト HOME’S事業本部  事業戦略略部  リッテルラボラトリー 主席研究員  清⽥田  陽司 1Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. WebDB Forum 2015技術報告セッション 2015.11.25 芝浦⼯工業⼤大学豊洲キャンパス
  2. 2. 2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ネクスト/リッテルラボラトリーのご紹介 ›  HOME’Sデータセットについて ›  住まい探しの研究課題シェア •  物件画像データへのdeep learning適⽤用による 付加価値向上 •  住まい探しユーザーの理理解 •  街の「雰囲気」の可視化 •  ⾳音声対話タスクでの利利⽤用 Agenda
  3. 3. 『HOMEʼ’S』はインターネットに特化した 全国の住まいを探せる⽇日本で  No.1の 不不動産・住宅宅情報サイト 3 株式会社ネクストの基幹事業:不不動産情報サービス事業 3 スマートデバイスやVRなど、最新技術にもいち早く対応 住まいに関わる情報をワンストップで提供
  4. 4. >2011年年4⽉月設⽴立立の社内研究所   東京⼤大学との産学連携企業  (株)リッテルが⺟母体 >レコメンデーションエンジンやユーザーインターフェースなど   住まいや暮らしに関わる情報技術の研究・開発 4 株式会社ネクスト  リッテルラボラトリー 4 新感覚お部屋探しアプリ (近日公開) 部屋作りシミュレーション GRID VRICK すごい天秤 (タンジブルUI)
  5. 5. HOME’Sデータセット について 5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  6. 6. 6Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  7. 7. ›  『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) •  deep learning適⽤用を想定した画像サイズ •  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 HOME’Sデータセット  概要
  8. 8. 8Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  不不動産・住まい探し分野の研究活性化 •  不不動産・住まい探しに関する研究が活発になることで、今までにな い住まいの探し⽅方など、新たなイノベーションが⽣生まれてくること を期待 ›  産学連携の機会創出 •  共通のデータセットを産学間で共有することによって、共同研究の 取り組みを加速するとともに、産学の垣根を越えて不不動産・住まい 探し分野にフォーカスする研究コミュニティの創出を⽬目指す ›  情報学分野での⼈人材育成への貢献 •  本データセットを⽤用いたハッカソンやインターンシッププログラム を実施することで、学⽣生の⽅方々が実世界のニーズに触れる機会を提 供し、イノベーションに携わる次世代の⼈人材育成に貢献 研究コミュニティにデータを提供する意義
  9. 9. 住まい探しの 研究課題シェア 9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  10. 10. 10Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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)
  11. 11. 11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ユーザー⾏行行動の可視化結果(賃貸ユーザーの例例) ---- 具 体 的 検 索 行 動 典型的な物件探しの行動 (路線・駅選択 or 地域選択⇒リスト表示⇒物件閲覧) 非典型的な 物件探しの行動 (地図検索など) 物件見学後に サーチエンジン 経由で再訪
  12. 12. 12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  画像解析 •  物件画像の提供価値をさらに⾼高めるには? ›  テキストマイニング •  住まい探し⾏行行動のソーシャルメディアからの可 視化 ›  ⾏行行動⼼心理理学 •  最終的に納得して決断してもらうには? ›  Linked (Open) Data •  各種統計データ、ハザードマップ、犯罪発⽣生 マップなどと不不動産物件情報の組み合わせ ›  ⾳音声対話型インタフェース •  ヒューマノイドロボットによる住まい探し⽀支援 住まい探しと関連する研究領領域の例例
  13. 13. 物件画像データへの deep learning適⽤用 13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  14. 14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. deep learningによる物件画像へのタグ付け例例 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
  15. 15. 15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ユーザーにより⾼高い価値を提供できる物件データの特徴 は? •  ユーザーにとって価値の⾼高い物件画像の特徴などを発⾒見見 ›  情報審査の⽀支援 •  誤り、不不正を含む可能性のある物件情報の発⾒見見 → 情報 精度度の向上、情報審査の⽣生産性向上 ›  現時点で実現できていない検索索・レコメンド軸の画像から の抽出 •  「広々としたキッチンがある部屋」「和⾵風のテイストの 部屋」 想定される応⽤用例例 以下の例例⽰示にとどまらない⾃自由な発想によるイノベーションを期待
  16. 16. Twitterタイムラインへの クラウドソーシングの適⽤用による 住まい探し⾏行行動コーパスの構築〜~ 16Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 電気通信⼤大学  栗栗原研究室との共同研究 ※DOCMAS/WEIN-2015@シンガポールで発表予定
  17. 17. 17Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. カスタマージャーニーマップ ユーザー理理解の⼀一技法: ユーザーの視点からユーザー経験の全体像を概観する
  18. 18. 18Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ユーザーの住まい探しプロセスにおける⾏行行動、思 考、感情を⽰示すデータを豊富に含む •  情報発信の⼼心理理的ハードルが低い(字数制限) •  コミュニケーションのチャネルになっている (リプライ機能) ›  タイムラインによって、数週間〜~数年年にわたる住 まい探しプロセスを追跡できる Twitterデータに着⽬目した理理由
  19. 19. 19Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ログデータの解析 •  PC、スマフォ以外のタッチポイントのデータ取 得が困難 •  cf. O2Oでの来店検知 ›  アンケート •  ⾃自⾝身が⾔言葉葉にできないニーズは拾拾えない ›  ⾏行行動観察 •  数週間〜~年年単位にわたるプロセスを継続的に観 察するのはコスト的に困難 Twitterデータは、上記のアプローチを補完しうる 顧客理理解のための他のアプローチ
  20. 20. 20Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  住まい探しに関連しないツイートも⼤大量量に含まれ る •  どうやって住まい探しに関連するツイートだけ を抽出するか? ›  住まい探しプロセスのフレームワークに落落とし込 んで解析したい •  潜在的ニーズ •  情報収集 •  物件⾒見見学、⽐比較検討 •  契約、引越 → コストと時間を抑えて利利⽤用するには? Twitterデータを利利⽤用するにあたっての課題
  21. 21. 21Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. Yahoo! クラウドソーシング マイクロタスク型のクラウドソーシングプラットフォームを提供 報酬はTポイントで⽀支払われる
  22. 22. 22Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 設問例例
  23. 23. 23Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. フェーズの依存性を利利⽤用したタスクフローの組み⽴立立て 依存性を利利⽤用して実⾏行行タスク数を削減→⼤大幅にタスク数を抑えることができた 新しい住まいを探した いと考えているか? 住まい探し情報を実際 に集めているか? Yes Yes Yes 住まい探しに関連しない 「動機」フェーズ 「情報収集」フェーズ 「物件接触」フェーズ 「契約」フェーズ Yes No No No No 引越のために物件を⾒見見 学したか? 引越のために物件の契 約を決めたか? 2400設問 196設問 132設問 68設問 32箇所 51箇所 47箇所 14箇所
  24. 24. 24Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 「情報収集」フェーズの⾏行行動(57設問、35ユーザー)
  25. 25. 25Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 「物件⾒見見学」フェーズの⾏行行動(45設問、27ユーザー)
  26. 26. 26Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 「契約」フェーズの⾏行行動(14設問、10ユーザー)
  27. 27. 地域属性の可視化 27Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  28. 28. 28Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  住まい探しにおいて、「⾃自分に合う街を探した い」という潜在的ニーズは⼤大きい •  クチコミベースの地域情報サービスは成⽴立立困難 ›  多種類の情報源を統合した「雰囲気」の可視化へ の取り組みを開始 •  ジオタグ付きツイート •  オノマトペ抽出 •  クラウドソーシング •  Googleストリートビューで雰囲気データ付与 •  街歩き (cf. 100ninmap project) 街の「雰囲気」の可視化
  29. 29. ⾳音声対話による物件検索索 29Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  30. 30. 30Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  不不動産会社の店頭など での潜在的ニーズが⾮非 常に⼤大きい ›  ⾳音声対話による物件探 しタスク ヒューマノイドロボットによる物件探しの⽀支援
  31. 31. まとめ 31Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  32. 32. 32Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  不不動産・住まい探し領領域では学際的な取り組みが 切切実に必要とされています •  ⼈人⽣生における重要な意思決定のひとつ •  少⼦子⾼高齢化社会にどう対処していくか? ›  私たちは不不動産・住まい探し領領域でのオープンイ ノベーション創出にコミットしていきます •  データのご提供 •  研究課題の提⽰示 関⼼心をお持ちの⽅方はぜひお問い合わせください! データセット提供をひとつのきっかけとして

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