SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 36
Descargar para leer sin conexión
学際領領域としての不不動産の
研究を活性化させるために
株式会社ネクスト  リッテルラボラトリー
主席研究員    清⽥田  陽司
NII-IDRユーザフォーラム2016
国⽴立立情報学研究所 2016.11.30
ネクストセッション
2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› 「不不動産」に関連する学際的研究
の活性化
› 成熟しつつある画像処理理技術(と
くにディープラーニング)の応⽤用
研究への貢献
データセット提供の意義
3Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
FIT(情報科学技術フォーラム)2016@富⼭山⼤大学  不不動産×ITセッション
意思決定問題としての
不不動産探し
4Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  ユーザが決断までに⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかける
•  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 ○○)
•  地域・駅・路路線
•  買う – 借りる
•  マンション – ⼀一⼾戸建て
•  各種こだわり条件(ペット、バストイレ別、…)
→ ユーザの理理解が著しく困難
住まい探しプロセスの特性  (他の商品との⽐比較)
6Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
ユーザの⾏行行動変化の可視化  (HOME’S賃貸ユーザー)
ブ
ラ
ウ
ジ
ン
グ
----
具
体
的
な
検
索索
⾏行行
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
7Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  「不不安」という感情が鍵となる
•  ユーザにとっては、「まだ決まっていない」と
いう状態は不不安 → 早く決めたい!
•  あとで後悔するかも?
›  「後悔のない、納得感のある選択」という体験を
創り出すことが必要
「⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかけて決断する」というプロセスの課題
賃料料・価格推定
8Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  流流動性を⾼高めるために、貸し⼿手・借り⼿手(売り
⼿手・買い⼿手)双⽅方にとって納得できる価格を提⽰示
したい
›  ディープラーニングなどの適⽤用も進められている
›  ただし、現場で説得⼒力力のあるのは重回帰分析(ヘ
ドニック分析)
•  精度度よりも、「駅徒歩分が1分増えれば○○円安
くなる」という説明の⽅方が説得⼒力力がある
賃料料・価格推定
情報品質の向上
10Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  残念念ながら、正確でない物件情報も存在する
•  HOME’Sは物件情報審査部⾨門をもっています
•  ただし、現時点ではほとんど⼿手作業
›  情報の精度度をあげるためには?
•  不不正情報の発⾒見見
•  ランキング
情報品質の向上
12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
ディープラーニングによる物件画像の⾃自動分類
不不動産会社による分類
「内装」
ディープラーニングによる分類
「居間」 22.4294
「キッチン」 18.8581
「収納」 15.6817
不不動産会社による分類
「その他」
ディープラーニングによる分類
「バルコニー」 22.2454
「設備」 18.868
不不動産会社による分類
「収納」
ディープラーニングによる分類
「収納」 22.8901
「⽞玄関」 22.1572
「エントランス」 17.2992
「設備」 14.7072
13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
事例例: 異異常画像検出 (トーマツ+リクルート住まいカンパニー)
⼈人が映り込んでいる違反画像
(賃貸領領域)への適⽤用
→ 実際に⼈人が映り込んでいる
画像のうち、96.3%を発⾒見見
14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
画像情報の多様性でランキング
どちらの物件情報が
ユーザーにとってより嬉しい?
15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  よい画像を撮影するための⽀支援
•  画像のよさを撮ったその場でフィードバック
›  画像からキャッチコピーを⽣生成
不不動産会社の⽀支援
これまでにない軸での
物件探し
16Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
キッチンの使いやすさを画像から読み取る
›  「使いやすさ」を分解、より詳細な指標を作成
›  各指標に特化させた学習済みモデルでスコアを算
出、重みづけをして加算、使いやすさとする
•  個⼈人の嗜好に合わせた使いやすさを算出可能
種類スコア
設備スコア
広さスコア
動線スコア
収納スコア
学習済み
モデル
学習済み
モデル
学習済み
モデル
学習済み
モデル
学習済み
モデル
使いやすさ
w1
w2
w3
w4
w5
重みw
簡易易型キッチン システムキッチン セクショナルキッチン
キッチンの種類の判定
19
›  テストデータでのError rate: 0.116
キッチンの種類の判定  実験結果
正解:セクショナル
スコア:99.6%
正解:システム
スコア:99.9%
正解:簡易易型
セクショナル:91.5%
簡易易型                      :6.27%
正解:キッチン部分
その他        :94.1%
簡易易型        :3.92%
正答サンプル
不不正答サンプル
とても狭い 狭い 普通 広い とても広い
まな板が置け
ない
まな板はおけ
るが、切切った
もの等を置け
ない
まな板、切切っ
たものなどを
置ける
複数の調理理過
程のものを置
ける
調理理に⼗十分な
スペースがあ
る
キッチンのワークスペース広さの判定
›  置けるものの程度度で5段階+その他で6クラス分類
›  5500枚を分類し、各1000枚になるようデータ拡張
21Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  相関係数 0.7程度度
›  元画像枚数が少ないクラスの精度度低
›  データ数不不⾜足が原因と考えられる
キッチンのワークスペース広さの判定  実験結果
分類 元画像枚数
とても狭い 420枚
狭い 716枚
普通 1627枚
広い 1246枚
とても広い 254枚
IoTの活⽤用
22Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
23Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  住み⼼心地に関する情報の収集(東⼤大  ⼭山崎先⽣生)
›  飲⾷食店の賃料料推定への活⽤用(NAIST 諏訪先⽣生)
IoTの活⽤用
共同研究のシェア
24Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
25Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  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
›  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
26Copyright(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
27Copyright(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
アイディア: Twitterのつぶやきから住まい探し⾏行行動を抽出
28Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  うーむ。引っ越したばかりだけど、何か急激に住
宅宅購⼊入熱が上がってきている。物件の内覧会に
⾏行行ってさらに⾼高めるか
›  現在、購⼊入に向けた住居選びが佳境です。現在、
マンション優位。⼀一⼾戸建て⾼高いんだもの。でも、
優柔なのでしばらく決めれないと思う
›  @foo そうなんです。いまメゾネットなんですが、
⾝身重な奥さんが階段をひぃひぃ⾔言いながら登って
いるのを⾒見見ると….。「70歳超えたら無理理」だと思
いますねぇ。結局、おっくうになって、ほとんど1
階で過ごしてそう
ツイートサンプル1(あるユーザーのタイムライン抜粋)
29Copyright(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
30Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
クラウドソーシングで出題したタスクの例例
31Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  タスクサイズ
•  設問数  2400問
•  参加ワーカー数 396名
•  所要時間 2時間25分
•  費⽤用 18,000円+消費税
›  チェック設問による信頼性評価
•  396名中、正解率率率100%: 223名、80%: 105名
→ この328名による判別データを使⽤用
›  多数決による判別結果
•  「探している」286設問
•  「探していない」1555設問
•  「わからない」40設問
•  多数決による判別不不可 519件
結果
32Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  @bar 池袋駅から徒歩5 分くらいらしい? 私もやっ
と職場探せるよー。早くしないと住むところ決め
られない?。
›  @bar そうなんだ(^^)部屋探すの楽しい?!今、都
⽴立立にしようか⺠民間にするか悩んでてさぁ。困った
(;´Д`A
›  新潟在住ですよ?4 ⽉月から都内に引っ越し予定であ
ります♪(´ε`  )
›  Mさんには会えなかったけど、マンション決めて
来たー!!順調!ただ、職場がまだ決まってないw
ツイートサンプル2
33Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  内⾒見見たのしー。いよいよ都⺠民になるときがやってきた!  
›  電⾞車車使いづらくてもちょっとボロい下町臭い都内が好き。
⾞車車通勤できるし・・・と⾔言っても混んでるだろうけど
›  ちょっと内⾒見見⾏行行って来るわ
›  ひとりでいいから今より節約できる所に越したいよね  
›  ドアtoドアで考えたらこの物件でも通勤時間変わらない
な・・・内⾒見見と共益費詳細次第で確定しちゃおうか
な・・・6階だからさすがに引越業者呼ぼうw
›  鍵に悪戯されちゃったから怖くて—んでこの距離離だと同棲
はちょっとと⾔言われたので23区内で調べている
›  池袋の物件も内⾒見見したいなーー
›  @baz 北北本桶川蕨上尾あたりは⼤大宮通勤者にとっては激安
⼟土地だからねー(⊃?ω?⊂)いいなーああせめて住宅宅⼿手当くら
い出ないかなー  
ツイートサンプル3
グランドチャレンジの
共有に向けて
34Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
35Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
平成28年年(2016年年)版⾼高齢社会⽩白書(全体版)
図表1-1-13より抜粋
36Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
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
「課題先進国」⽇日本が存在感を⽰示せる研究テーマ

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション
「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション
「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーションYoji Kiyota
 
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドする
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドするRaspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドする
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドするShunsuke Kikuchi
 
生活支援ロボットにおける 大規模データ収集に向けて
生活支援ロボットにおける大規模データ収集に向けて生活支援ロボットにおける大規模データ収集に向けて
生活支援ロボットにおける 大規模データ収集に向けてKomei Sugiura
 
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹Preferred Networks
 
楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用Rakuten Group, Inc.
 
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Preferred Networks
 
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山Yumi Sakaguchi
 
IROS 2019 参加報告詳細版
IROS 2019 参加報告詳細版IROS 2019 参加報告詳細版
IROS 2019 参加報告詳細版Yasunori Ozaki
 
Use of InfiniBand in cloud impementation
Use of InfiniBand in cloud impementationUse of InfiniBand in cloud impementation
Use of InfiniBand in cloud impementationSAKURA Internet Inc.
 
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考えるNOGUCHI Atsushi
 
ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析TOSHI STATS Co.,Ltd.
 
イノベーションことはじめ
イノベーションことはじめイノベーションことはじめ
イノベーションことはじめPreferred Networks
 
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事Yasunori Ozaki
 
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマー
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマーMachine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマー
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマーWEBFARMER. ltd.
 
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...Toshiki Sakai
 
評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例JubatusOfficial
 
Io t,ai時代のソフトウェア
Io t,ai時代のソフトウェアIo t,ai時代のソフトウェア
Io t,ai時代のソフトウェアToshiaki Kurokawa
 
20170419PFNオープンハウス インターンと採用 公開用
20170419PFNオープンハウス  インターンと採用 公開用20170419PFNオープンハウス  インターンと採用 公開用
20170419PFNオープンハウス インターンと採用 公開用Preferred Networks
 

La actualidad más candente (20)

「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション
「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション
「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション
 
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドする
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドするRaspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドする
Raspberry Pi用コンテナをさくらのクラウドでビルドする
 
生活支援ロボットにおける 大規模データ収集に向けて
生活支援ロボットにおける大規模データ収集に向けて生活支援ロボットにおける大規模データ収集に向けて
生活支援ロボットにおける 大規模データ収集に向けて
 
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹
 
楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用楽天のECにおけるAI技術の活用
楽天のECにおけるAI技術の活用
 
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平
 
mlabforum2012_okanohara
mlabforum2012_okanoharamlabforum2012_okanohara
mlabforum2012_okanohara
 
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山
【DLL3】20170904_AIガイドライン_PFN丸山
 
IROS 2019 参加報告詳細版
IROS 2019 参加報告詳細版IROS 2019 参加報告詳細版
IROS 2019 参加報告詳細版
 
tut_pfi_2012
tut_pfi_2012tut_pfi_2012
tut_pfi_2012
 
Use of InfiniBand in cloud impementation
Use of InfiniBand in cloud impementationUse of InfiniBand in cloud impementation
Use of InfiniBand in cloud impementation
 
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える
埋蔵文化財発掘調査現場におけるデジタル化を考える
 
ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析ビジネスマネージャとデータ分析
ビジネスマネージャとデータ分析
 
イノベーションことはじめ
イノベーションことはじめイノベーションことはじめ
イノベーションことはじめ
 
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
インタラクションのためのコンピュータビジョンのお仕事
 
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマー
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマーMachine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマー
Machine Learning 15minutes 発表資料(株)ウェブファーマー
 
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...
CV勉強会ICCV2017読み会:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditi...
 
評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例評BanにおけるJubatus活用事例
評BanにおけるJubatus活用事例
 
Io t,ai時代のソフトウェア
Io t,ai時代のソフトウェアIo t,ai時代のソフトウェア
Io t,ai時代のソフトウェア
 
20170419PFNオープンハウス インターンと採用 公開用
20170419PFNオープンハウス  インターンと採用 公開用20170419PFNオープンハウス  インターンと採用 公開用
20170419PFNオープンハウス インターンと採用 公開用
 

Destacado

Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪
Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪
Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪Yoji Kiyota
 
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日Yoji Kiyota
 
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館Yoji Kiyota
 
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作る
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作るネクストエンジンApiと連携するアプリを作る
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作るsuzukijunya
 
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めよう
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めようSwift3.0に向けて enumerateを使い始めよう
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めようMotoki Narita
 
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけ
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけIEEE DSAA 2017投稿呼びかけ
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけYoji Kiyota
 
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~Recruit Technologies
 
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話Kazuho Oku
 
プログラミング初心者の壁の越え方
プログラミング初心者の壁の越え方プログラミング初心者の壁の越え方
プログラミング初心者の壁の越え方Yuichi Kato
 

Destacado (9)

Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪
Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪
Code4Lib JAPANカンファレンス2016 in 大阪
 
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日
図書館総合展ネクスト主催フォーラム「アカデミックとリアルの谷を埋める道」基調講演 2011年11月11日
 
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館
人生の意思決定を支える社会インフラとしての図書館
 
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作る
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作るネクストエンジンApiと連携するアプリを作る
ネクストエンジンApiと連携するアプリを作る
 
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めよう
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めようSwift3.0に向けて enumerateを使い始めよう
Swift3.0に向けて enumerateを使い始めよう
 
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけ
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけIEEE DSAA 2017投稿呼びかけ
IEEE DSAA 2017投稿呼びかけ
 
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
 
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
 
プログラミング初心者の壁の越え方
プログラミング初心者の壁の越え方プログラミング初心者の壁の越え方
プログラミング初心者の壁の越え方
 

Similar a 学際領域としての不動産の研究を活性化させるために

データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』The Japan DataScientist Society
 
SoC2017 不動産テックの研究課題
SoC2017 不動産テックの研究課題SoC2017 不動産テックの研究課題
SoC2017 不動産テックの研究課題Yoji Kiyota
 
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料wagatuma
 
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)CRI Japan, Inc.
 
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811知礼 八子
 
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣aslead
 
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討Masaharu Munetomo
 
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~法林浩之
 
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたJupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたSatoshi Yazawa
 
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみようさくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう法林浩之
 
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用IoTビジネス共創ラボ
 
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~法林浩之
 
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみようさくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう法林浩之
 
Ipsj kansai(20100922)
Ipsj kansai(20100922)Ipsj kansai(20100922)
Ipsj kansai(20100922)真 岡本
 
WTM69_do_internet_dream_of_web
WTM69_do_internet_dream_of_webWTM69_do_internet_dream_of_web
WTM69_do_internet_dream_of_webMasanori Oobayashi
 
1)空気を読む家』のこれまでの取り組み
1)空気を読む家』のこれまでの取り組み1)空気を読む家』のこれまでの取り組み
1)空気を読む家』のこれまでの取り組みaitc_jp
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則aslead
 
【kintone café松江#1】kintoneの可能性
【kintone café松江#1】kintoneの可能性【kintone café松江#1】kintoneの可能性
【kintone café松江#1】kintoneの可能性Koji Asaga
 
ITフォーラム2020 AITC(3)
ITフォーラム2020 AITC(3)ITフォーラム2020 AITC(3)
ITフォーラム2020 AITC(3)aitc_jp
 
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM芳徳 高木
 

Similar a 学際領域としての不動産の研究を活性化させるために (20)

データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』
データサイエンティスト協会 木曜勉強会 #02 講演2:『ビッグデータの0次分析手法と適用例のご紹介 ~俯瞰から始まる企業内ビッグデータの活用~』
 
SoC2017 不動産テックの研究課題
SoC2017 不動産テックの研究課題SoC2017 不動産テックの研究課題
SoC2017 不動産テックの研究課題
 
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料
07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料
 
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
 
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811
八子クラウドon the Beach 資料(当日メモ付) 20170811
 
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
Mattermostが働き方を劇的改善!NRIの働き方改革の秘訣
 
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討
研究支援に係るアカデミッククラウド システムの調査検討
 
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
どこでも安全に使えるIoTを目指して ~さくらインターネットのIoTへの取り組み~
 
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみたJupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた
 
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみようさくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
 
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
 
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~
IoT×ビジネス活用 ~最先端技術のビジネス活用に向けて~
 
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみようさくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
さくらのIoTプラットフォーム「sakura.io」を使ってみよう
 
Ipsj kansai(20100922)
Ipsj kansai(20100922)Ipsj kansai(20100922)
Ipsj kansai(20100922)
 
WTM69_do_internet_dream_of_web
WTM69_do_internet_dream_of_webWTM69_do_internet_dream_of_web
WTM69_do_internet_dream_of_web
 
1)空気を読む家』のこれまでの取り組み
1)空気を読む家』のこれまでの取り組み1)空気を読む家』のこれまでの取り組み
1)空気を読む家』のこれまでの取り組み
 
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
 
【kintone café松江#1】kintoneの可能性
【kintone café松江#1】kintoneの可能性【kintone café松江#1】kintoneの可能性
【kintone café松江#1】kintoneの可能性
 
ITフォーラム2020 AITC(3)
ITフォーラム2020 AITC(3)ITフォーラム2020 AITC(3)
ITフォーラム2020 AITC(3)
 
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM
20171227鳥居型人材養成講座①TRIZ9画面法PM
 

Más de Yoji Kiyota

テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-
テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-
テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-Yoji Kiyota
 
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討Yoji Kiyota
 
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析Yoji Kiyota
 
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告Yoji Kiyota
 
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―Yoji Kiyota
 
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...Yoji Kiyota
 
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」Yoji Kiyota
 
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202Yoji Kiyota
 
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試みログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み Yoji Kiyota
 
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...Yoji Kiyota
 
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考える
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考えるマイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考える
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考えるYoji Kiyota
 
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒント
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒントマイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒント
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒントYoji Kiyota
 
マイニング探検会#15
マイニング探検会#15マイニング探検会#15
マイニング探検会#15Yoji Kiyota
 
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究Yoji Kiyota
 
マイニング探検会#13
マイニング探検会#13マイニング探検会#13
マイニング探検会#13Yoji Kiyota
 
マイニング探検会#12
マイニング探検会#12マイニング探検会#12
マイニング探検会#12Yoji Kiyota
 

Más de Yoji Kiyota (16)

テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-
テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-
テキストアナリティクスの知見を社会に活かすには? -シーズ指向の視点とニーズ指向の視点-
 
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討
論文執筆の環境をめぐる最新の状況と、学会の査読・編集システムを持続可能とするための方策の検討
 
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析
LIFULL HOME'Sにおける不動産物件画像解析
 
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告
第10回ARG WI2研究会 株式会社LIFULL 技術報告
 
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―
超高齢社会における地域課題の複雑さと「ネットワークが創発する知能」研究への期待 ―不動産・介護・医療分野を例として―
 
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...
Mining User Experience through Crowdsourcing: A Property Search Behavior Corp...
 
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」
人工知能学会誌 2015年5月号 特集「イノベーションとAI研究」
 
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202
リッテルナビゲーター 東海大学様講習資料 20141202
 
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試みログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み
ログデータの活用が進まない現状を打破するために: Wikipediaページ閲覧統計データを題材とした試み
 
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...
クラウドソーシングによる文献情報メタデータ整備の可能性 / Discussions on metadata refinement by crowd sou...
 
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考える
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考えるマイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考える
マイニング探検会#31 情報検索システムのユーザーのニーズを考える
 
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒント
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒントマイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒント
マイニング探検会#20 レファレンス・サービスの「ネクスト」を考えるためのヒント
 
マイニング探検会#15
マイニング探検会#15マイニング探検会#15
マイニング探検会#15
 
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究
曖昧な情報ニーズの具体化を目的とした情報ナビゲーション技術の研究
 
マイニング探検会#13
マイニング探検会#13マイニング探検会#13
マイニング探検会#13
 
マイニング探検会#12
マイニング探検会#12マイニング探検会#12
マイニング探検会#12
 

学際領域としての不動産の研究を活性化させるために

  • 2. 2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. › 「不不動産」に関連する学際的研究 の活性化 › 成熟しつつある画像処理理技術(と くにディープラーニング)の応⽤用 研究への貢献 データセット提供の意義
  • 3. 3Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. FIT(情報科学技術フォーラム)2016@富⼭山⼤大学  不不動産×ITセッション
  • 5. 5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ユーザが決断までに⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかける •  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 ○○) •  地域・駅・路路線 •  買う – 借りる •  マンション – ⼀一⼾戸建て •  各種こだわり条件(ペット、バストイレ別、…) → ユーザの理理解が著しく困難 住まい探しプロセスの特性  (他の商品との⽐比較)
  • 6. 6Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ユーザの⾏行行動変化の可視化  (HOME’S賃貸ユーザー) ブ ラ ウ ジ ン グ ---- 具 体 的 な 検 索索 ⾏行行 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
  • 7. 7Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  「不不安」という感情が鍵となる •  ユーザにとっては、「まだ決まっていない」と いう状態は不不安 → 早く決めたい! •  あとで後悔するかも? ›  「後悔のない、納得感のある選択」という体験を 創り出すことが必要 「⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかけて決断する」というプロセスの課題
  • 9. 9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  流流動性を⾼高めるために、貸し⼿手・借り⼿手(売り ⼿手・買い⼿手)双⽅方にとって納得できる価格を提⽰示 したい ›  ディープラーニングなどの適⽤用も進められている ›  ただし、現場で説得⼒力力のあるのは重回帰分析(ヘ ドニック分析) •  精度度よりも、「駅徒歩分が1分増えれば○○円安 くなる」という説明の⽅方が説得⼒力力がある 賃料料・価格推定
  • 11. 11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  残念念ながら、正確でない物件情報も存在する •  HOME’Sは物件情報審査部⾨門をもっています •  ただし、現時点ではほとんど⼿手作業 ›  情報の精度度をあげるためには? •  不不正情報の発⾒見見 •  ランキング 情報品質の向上
  • 12. 12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ディープラーニングによる物件画像の⾃自動分類 不不動産会社による分類 「内装」 ディープラーニングによる分類 「居間」 22.4294 「キッチン」 18.8581 「収納」 15.6817 不不動産会社による分類 「その他」 ディープラーニングによる分類 「バルコニー」 22.2454 「設備」 18.868 不不動産会社による分類 「収納」 ディープラーニングによる分類 「収納」 22.8901 「⽞玄関」 22.1572 「エントランス」 17.2992 「設備」 14.7072
  • 13. 13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 事例例: 異異常画像検出 (トーマツ+リクルート住まいカンパニー) ⼈人が映り込んでいる違反画像 (賃貸領領域)への適⽤用 → 実際に⼈人が映り込んでいる 画像のうち、96.3%を発⾒見見
  • 14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 画像情報の多様性でランキング どちらの物件情報が ユーザーにとってより嬉しい?
  • 15. 15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  よい画像を撮影するための⽀支援 •  画像のよさを撮ったその場でフィードバック ›  画像からキャッチコピーを⽣生成 不不動産会社の⽀支援
  • 17. キッチンの使いやすさを画像から読み取る ›  「使いやすさ」を分解、より詳細な指標を作成 ›  各指標に特化させた学習済みモデルでスコアを算 出、重みづけをして加算、使いやすさとする •  個⼈人の嗜好に合わせた使いやすさを算出可能 種類スコア 設備スコア 広さスコア 動線スコア 収納スコア 学習済み モデル 学習済み モデル 学習済み モデル 学習済み モデル 学習済み モデル 使いやすさ w1 w2 w3 w4 w5 重みw
  • 19. 19 ›  テストデータでのError rate: 0.116 キッチンの種類の判定  実験結果 正解:セクショナル スコア:99.6% 正解:システム スコア:99.9% 正解:簡易易型 セクショナル:91.5% 簡易易型                      :6.27% 正解:キッチン部分 その他        :94.1% 簡易易型        :3.92% 正答サンプル 不不正答サンプル
  • 20. とても狭い 狭い 普通 広い とても広い まな板が置け ない まな板はおけ るが、切切った もの等を置け ない まな板、切切っ たものなどを 置ける 複数の調理理過 程のものを置 ける 調理理に⼗十分な スペースがあ る キッチンのワークスペース広さの判定 ›  置けるものの程度度で5段階+その他で6クラス分類 ›  5500枚を分類し、各1000枚になるようデータ拡張
  • 21. 21Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  相関係数 0.7程度度 ›  元画像枚数が少ないクラスの精度度低 ›  データ数不不⾜足が原因と考えられる キッチンのワークスペース広さの判定  実験結果 分類 元画像枚数 とても狭い 420枚 狭い 716枚 普通 1627枚 広い 1246枚 とても広い 254枚
  • 22. IoTの活⽤用 22Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  • 23. 23Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  住み⼼心地に関する情報の収集(東⼤大  ⼭山崎先⽣生) ›  飲⾷食店の賃料料推定への活⽤用(NAIST 諏訪先⽣生) IoTの活⽤用
  • 25. 25Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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 ›  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
  • 26. 26Copyright(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
  • 27. 27Copyright(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 アイディア: Twitterのつぶやきから住まい探し⾏行行動を抽出
  • 28. 28Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  うーむ。引っ越したばかりだけど、何か急激に住 宅宅購⼊入熱が上がってきている。物件の内覧会に ⾏行行ってさらに⾼高めるか ›  現在、購⼊入に向けた住居選びが佳境です。現在、 マンション優位。⼀一⼾戸建て⾼高いんだもの。でも、 優柔なのでしばらく決めれないと思う ›  @foo そうなんです。いまメゾネットなんですが、 ⾝身重な奥さんが階段をひぃひぃ⾔言いながら登って いるのを⾒見見ると….。「70歳超えたら無理理」だと思 いますねぇ。結局、おっくうになって、ほとんど1 階で過ごしてそう ツイートサンプル1(あるユーザーのタイムライン抜粋)
  • 29. 29Copyright(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
  • 30. 30Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. クラウドソーシングで出題したタスクの例例
  • 31. 31Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  タスクサイズ •  設問数  2400問 •  参加ワーカー数 396名 •  所要時間 2時間25分 •  費⽤用 18,000円+消費税 ›  チェック設問による信頼性評価 •  396名中、正解率率率100%: 223名、80%: 105名 → この328名による判別データを使⽤用 ›  多数決による判別結果 •  「探している」286設問 •  「探していない」1555設問 •  「わからない」40設問 •  多数決による判別不不可 519件 結果
  • 32. 32Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  @bar 池袋駅から徒歩5 分くらいらしい? 私もやっ と職場探せるよー。早くしないと住むところ決め られない?。 ›  @bar そうなんだ(^^)部屋探すの楽しい?!今、都 ⽴立立にしようか⺠民間にするか悩んでてさぁ。困った (;´Д`A ›  新潟在住ですよ?4 ⽉月から都内に引っ越し予定であ ります♪(´ε`  ) ›  Mさんには会えなかったけど、マンション決めて 来たー!!順調!ただ、職場がまだ決まってないw ツイートサンプル2
  • 33. 33Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  内⾒見見たのしー。いよいよ都⺠民になるときがやってきた!   ›  電⾞車車使いづらくてもちょっとボロい下町臭い都内が好き。 ⾞車車通勤できるし・・・と⾔言っても混んでるだろうけど ›  ちょっと内⾒見見⾏行行って来るわ ›  ひとりでいいから今より節約できる所に越したいよね   ›  ドアtoドアで考えたらこの物件でも通勤時間変わらない な・・・内⾒見見と共益費詳細次第で確定しちゃおうか な・・・6階だからさすがに引越業者呼ぼうw ›  鍵に悪戯されちゃったから怖くて—んでこの距離離だと同棲 はちょっとと⾔言われたので23区内で調べている ›  池袋の物件も内⾒見見したいなーー ›  @baz 北北本桶川蕨上尾あたりは⼤大宮通勤者にとっては激安 ⼟土地だからねー(⊃?ω?⊂)いいなーああせめて住宅宅⼿手当くら い出ないかなー   ツイートサンプル3
  • 35. 35Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 平成28年年(2016年年)版⾼高齢社会⽩白書(全体版) 図表1-1-13より抜粋
  • 36. 36Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 「課題先進国」⽇日本が存在感を⽰示せる研究テーマ