物件情報による賃貸物件快適度指標推定にむけた検討
諏訪 博彦1,2

大坪 淳1

中村 優吾1

野口 真史3

概要：賃貸物件を探索する際に，物件探索者（借主）は，場所，賃料，広さ，築年数などだけでなく，騒音や日当たりなどについても考慮に入れて物件を探索している．しかしながら，これらは定量的な指標になっておらず，明確な比較が困難という問題がある．そこで我々は，これまで IoT デバイスを用いた指標化を試みてきた．IoT デバイスにより収集したデータを，ルールベースで分析することにより，指標か行っている．しかしながら，防音性については，推定精度が 76.5%と低く，より精度の高い指標の構築が求められている．そこで本稿では，ルールベースではなく，機械学習手法を用いた指標作成を行う手法を提案する．また，賃貸物件検索サイトから得られる情報から賃貸物件快適度指標の推定する手法を提案する．
予備的な評価実験により，決定木を用いた快適度指標推定が，既存研究であるルールベースの手法よりも，精度よく快適度指標を推定できることを確認した．

Estimation of Rental Property Comfort Index by Property Information
HIROHIKO SUWA1,2

Atsushi Otsubo1

1. はじめにYugo Nakamura1

Masahito NoguchiI3

次に，この先行研究をベースとし，データ集時に必要なデバイスの要件の再抽出，プロトタイプデバイスの改良を

賃貸物件を探索する際に，物件探索者（借主）は，場所，行った [2]．また，実際の不動産企業の協力のもとに実施し賃料，広さ，築年数などを検索条件として探索する．一方

たデータ収集実験から，延べ 280 日分のデータが収集し，で，移住したあとに問題になるものとして，騒音や日当た提案システムが実社会においてデータを収集できる可能性りなどがある．しかし現状では，借主が騒音や日当たりをを示した [3], [4]．さらに，収集した 280 日分のデータから認識するためには，「閑静な住宅街」「日当たり良好」などルールベースで指標を構築することで，(2) 防音性を除く，の物件に対する定性的なコメントや，主要採光面，階数な(1) 静穏性，(3) 採光性，(4) 断熱性において，適切な指標どから推定せざるを得ない．この方法では，各物件の状態化がなされていることを確認している [5]．

認識にあいまい性が残り，明確な比較が困難という問題がしかしながら，(2) 防音性については，推定精度が 76.5%ある．そのため，騒音や日当たりについても定量的に評価と低く，より精度の高い指標の構築が求められている．そできる指標が求める．

こで本研究では，ルールベースではなく，機械学習手法をこの問題に対し，我々は IoT デバイスを用いた指標化を用いた指標作成を行う．また，従来の手法では，実際にセ試みた [1]．具体的なデバイスとして，オムロンの環境センンシングデバイスを用いて測定した結果に基づいて各物サと，Raspberry Pi を組み合わせたデバイスを開発した．

件に対する評価を実施しているため，世の中のすべての物構築した IoT デバイスを用いて，条件の異なる 4 件の賃貸件を評価するためには，膨大な時間とコストが必要とな物件についてセンシングを実施した結果，(1) 静穏性，(2)る．例えば,LIFULL HOME防音性，(3) 採光性，(4) 断熱性について，想定通りに判定

は,6,741,424 件 (2018 年 5 月 14 日現在) であり, すべてのできることを明らかにした．

物件にセンサを設置することは困難である.

123

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所，RIKEN
株式会社 LIFULL
LIFULL Co., Ltd.

S に掲載されている物件数

そこで本研究では，賃貸物件検索サイトから得られる情報から賃貸物件快適度指標の推定することを試みる．具体的には，築年数，構造，家賃，階数，採光面などから，どの程度賃貸物件快適度指標が推定できるか分析する．分析度を評価するための指標について検討しているが，我々は手法としては，機械学習手法を用いる．

物件探索時に比較可能な指標を構築しようとする点で視点

2. 関連研究が異なる．
先行研究として，ルールベースで指標を構築すること

物件探索に影響を及ぼす要因について検討した調査としで，(2) 防音性を除く，(1) 静穏性，(3) 採光性，(4) 断熱性て，2017 年賃貸契約者に見る部屋探しの実態調査 [6] があにおいて，適切な指標化がなされていることを確認している．この調査によると，物件探索者が部屋探しの際に重視る [5]．しかしながら，(2) 防音性については，推定精度がした条件は，「家賃」が 74.7 ％と他の項目より突出して高76.5%と低く，より精度の高い指標の構築が求められていく，以下「最寄り駅からの時間」（58.6 ％），「通勤・通学時る．本研究では，機械学習手法を用いた指標算出モデルを間」（57.8 ％），「路線・駅やエリア」（54.7 ％），「間取り」構築する．さらに，センサデータではなく，物件情報に基（53.1 ％）になっている．また，大手不動産ポータルサイづく賃貸物件快適度指標の構築も試みる．

トの関係者によれば，移住したあとに問題になるものとして，騒音や日当たりなど指摘されている．
また，Chih-Hung[7] らは，台湾での住宅選定に影響があるといわれる風水に着目し，不動産価格推定に取り組んで

3. 提案手法
本章では，賃貸物件快適度指標を構築手法について述べる．

いる．機械学習の特徴量には，一般的な建物固有の属性に加え，風水におけるタブーを変数として設けている．その3.1 手法概要

結果，風水のタブーを考慮した方がより良好な推定結果と賃貸物件快適度指標を構築するために，１）データ収集，なることを明らかにしている．Vincenza[8] らは，ターラ

２）データ解析の二つのシステムが必要である．データ収

ント市（イタリア）において，交通システムと地域毎の環集システムでは，物件のセンサーデータと基本情報を収集

境の質（SO2，NOX，NO，NO2，CO，PM10 など）が不する．センサーデータとは，IoT デバイスから取得する温動産価格に深く関係していると考え，人工ニューラルネッ

度，湿度，明るさ，騒音などが該当する．また，物件の基トワーク（ANN）を用いて検証を行っている．各指標の感本情報とは，賃貸物件検索サイトなどで掲載されている情度分析を行った結果，SO2 の最大値が全 42 ある属性の内報であり，築年数，構造，家賃，階数，採光面などが該当の 8 番目に重要であることを明らかにしている．価格は，する．

物件の良し悪しを示す代替指標と考えられ，価格に影響をデータ解析システムでは，収集されたデータから賃貸物及ぼす要因は，借主が物件探索時に考慮している要因と考件快適度指標を作成する．本稿では，二つの賃貸物件快適える．

度指標抽出モデルを提案する．1 つ目は，収集されたセン

これらの調査や研究結果は，騒音や日当たり，風水や周サデータに基づいて機械学習を用いて賃貸物件快適度指標辺環境などが家賃推定に影響があることを示しており，借を算出するモデルである．2 つ目は，物件情報に基づく賃主は定量的には示されていないこれらの要因も考慮して物貸物件快適度指標算出モデルである．

件探索を実施していると考えられる．しかしながら，現在の不動産ポータルサイトにおいて，これらの要因を定量的に比較することは困難である．
日当たりや静穏性の指標化を試みる研究として，山崎らのグループは，物件に関する指標の計測と快適度評価を試

3.2 データ収集システム
図 1 は，データ収集システムの概要である [2]．センシン
グ部分は，オムロン環境センサ

2JCIE-BL01 を用いている．このセンサは，温度・湿度・照度（明るさ）・気圧・音・みている [9], [10]．山崎らのグループは，これまで限定的UV，加速度が収集できる．またリチウム電池 (CR2032)1な時間帯に短時間のみしか計測できていなかった物件の個で稼働し，1 分間隔でデータを取得しても，1 ヶ月程度様々な価値を IoT 技術にて定量化することを目的に，日稼働することが確認されている．

照，温度・湿度，騒音，振動などを取得する IoT センサを

データをアップロードするゲートウェイには，Smart-開発している．実際にあるマンション物件で計測を行った

phone を用いる．センサとゲートウェイとの通信には BLE

結果，同じ物件でも階層や窓の有無により快適度が異なるを用いる．センシングデータは，オムロン環境センサ内ことを示している．しかしながら，山崎らの研究においてのフラッシュメモリに蓄積される．その後，Smartphone

は電源をコンセントから確保した状態でデータ収集実験をによりそうさすることで BLE を用いてデータを抽出し，行っている．これは，実社会で計測しようとした場合，制Smartphone の回線を利用してクラウドにアップロードす約になる．実運用時は，空き物件の電気は使用できず，デる．Smartphone の操作については，専用のアプリケーショ

バイス自体に電源供給機能を持たせるか，エナジーハーベンを開発し，設置・回収の操作を誰でも可能にしている．

ストなデバイスの構築が求められる．また，山崎らは快適マスター タイトルの書式設定
スマホアプリケーションによるデータ収集• マスター テキストの書式設定
屋外設置
第 2 レベル –センサ ゲートウェイ• 第 3 レベル
屋内設置
–第 4 レベル
»第 5 レベル設置・回収を管理．
回収時にデータアップロード

BLE接続

Smartphone
オムロン 環境センサ 2JCIE-BL01
温度 ・ 湿度 ・ 照度（明るさ） ・ 気圧 ・ 音 ・ UV（リチウム電池CR2032 × 1個）
Nara Institute of Science and Technology

Ubiquitous Computing Systems Laboratory

図 1 システム概要図33.3 データ分析システム
データ分析システムでは，センサデータに基づく貸物件快適度指標抽出モデルと物件情報に基づく貸物件快適度指標抽出モデルの二つを構築する．

3.3.1 センサデータに基づく貸物件快適度指標抽出モデル

図 2 センサ設置地域

センサデータに基づく貸物件快適度指標抽出モデルは，収集されたセンサデータと，不動産企業によってラベリングされた物件ごとの快適度指標に基づいて構築される．センサデータとして用いられるのは，温度・湿度・照度（明るさ）・気圧・音などである．快適度指標は，先行研究 [1] に基づいて，静穏性（静穏性については屋外屋内の 2 種類），防音性，採光性（屋外），断熱性の 5 つに設定する．各指標において収集すべきデータの種類は以下の通りである．

• 静穏性（屋外）：部屋の外の音を測る• 静穏性（屋内）：部屋の中の音を測る

図 3 データ収集キット• 防音性：部屋の内外の音を測る• 採光性：部屋の外の明るさを測る• 断熱性：部屋内外の温湿度を測る

4. 評価実験

5 つの快適度指標について，不動産企業によってラベリ

提案手法の有効性を検証するために，評価実験を行う．

ングされた値を正解値とし，ロジスティック回帰や重回帰そのために，提案手法の通りデータを収集し，そのデータ分析などの統計解析手法，ランダムフォレストや SVM なに基づいて作成された貸物件快適度指標抽出モデルの推定

どの機械学習手法によってく貸物件快適度指標抽出モデル精度を評価する．なお，本稿では，データ収集の都合によを構築する．

り予備評価実験とし，主にセンサデータに基づく貸物件快3.3.2 物件情報に基づく貸物件快適度指標抽出モデル

適度指標抽出モデルの推定精度を評価する．

物件情報に基づく貸物件快適度指標抽出モデルは，不動

まず，提案システムを用いて不動産会社の協力のもと産会社が所持している物件情報と，不動産会社によってラデータ収集を行った．データ収集概要は以下の通りである．

ベリングされた物件ごとの快適度指標に基づいて構築され• 日時：2018 年 11 月 26 日（月）〜12 月 17 日（月）る．物件情報として用いられるのは，築年数，構造，家賃，• 場所：関東近県（東京都，神奈川県）：図 2 参照

階数，採光面などである．

• 対象：実際の空き物件

センサデータに基づく貸物件快適度指標抽出モデルと同• 物件数：47 件（内，分析対象：34 件）

様に，5 つの快適度指標について不動産企業によってラベ• 1 件当たりデータ収集期間：1 週間程度リングされた値を正解値とし，械学習手法によってく貸物• デバイス設置者：不動産会社 職員

件快適度指標抽出モデルを構築する．

• データ収集間隔：1 分• 使用データ収集キット：図 3 参照

図 4

各快適度指標の度数分布

データ収集の結果，収集されたデータの総数は，1,240,474の良しあしを表現する際によく使われる．また，建物構造データである．また，収集されたデータの日数は述べ 280

は，木造では防音性，断熱性が低いといわれている．その日分である．また，物件情報については，不動産ポータルため，RC 構造や鉄骨造などの建物構造の違いにより，そよりデータを提供していただいた．図 4 は，各快適度指標れらの快適度指標が推定できる可能性がある．本稿では，の度数分布を示している．静穏性（屋外），静穏性（屋内），この二つの指標から，各賃貸物件快適度指標が推定できる

防音性，断熱性が凸型の分布を示すのに対し，採光性は凹か確認する．

型の分布をしているのが特徴的である．

構築する推定モデルの有効性を評価するために，先行研

これらのデータを用いて賃貸物件快適度指標抽出モデル

究 [5] の結果と比較する．先行研究では，ルールベースでを構築する．本実験で扱うセンサデータとしては，温度，指標を構築することで，静穏性（屋外）85.3%，静穏性（屋湿度，明るさ，音量の 4 つである．これらのデータから特内）91.2%，防音性 76.5%，採光性 94.1%，断熱性 97.1%の徴量を作成する．また，各賃貸物件快適度指標と明らかに精度で各指標を推定している（図 5）．

関係がないと考えられるセンサデータは，該当する賃貸物
件快適度指標の推定に用いないこととする．例えば，採光

5. 実験結果性を推定する際に，騒音データが関係しているとは考えに

図 5 にルールベースと決定木による快適度指標推定結くい．仮にこれらのデータを用いて推定精度が向上したと果の比較結果を示す．決定木による快適度指標推定の結しても，それは過学習，あるいは疑似相関と考えられる．

果，静穏性（屋外）88.2%，静穏性（屋内）91.2%，防音性

本稿では，静穏性（屋外），静穏性（屋内），防音性，採光91.2%，採光性 100.0%，断熱性 97.1%の精度で各指標を推性，断熱性の 5 つの快適度指標に対してそれぞれ推定モデ定している．先行研究と比較すると，静穏性（屋外），防音ルを構築する．推定モデルの構築アルゴリズムとしては，性，採光性の推定精度が向上していることが確認できる．

決定木を用いる．決定木を用いる理由は，アルゴリズムお特に，防音性については，ルールベースでは 76.5%であっよび結果がシンプルであり，過学習や疑似相関の可能性をたのに対し，決定木による推定結果は 91.2%と大幅に（約容易に検討できるからである．

15%）精度が向上している．正しく推定されなかった結果

さらに，物件情報に基づく快適度推定モデルの構築を目

も，ルールベースに比べてより実測値と近い数値となって指し，トライアルとして採光面と建物構造による賃貸物件おり，実用性が向上したと考える．推定に寄与した特徴量

適度指標抽出モデルの構築を試みる．採光面は，建物の向としては，屋外と屋内の平均騒音量の比や，屋外と屋内のきを表しており，「南向き日当たり良好」など，日当たり温度の標準偏差の比などが確認された．今後，さらに特徴量の工夫をすることで精度向上が見込めると考える．

[6]

比較結果より，提案手法の有効性が示された．しかし，現在の分析データは，数が限定的であり，すべての賃貸物件に対して，このモデルが有効であることは示せていない．

[7]

また，推定モデルの構築アルゴリズムとして，よりよいアルゴリズムが存在する可能性もある．今後，データの拡張およびアルゴリズムの検討，特徴量の追加など実施する必要がある．今後の課題とする．

[8]

また，採光面と建物構造による賃貸物件適度指標抽出モ
デルの構築については，推定精度は低く，現実に耐えうるような精度にはならなかった．推定値が１〜5 に分散せず，特定の値に集中する傾向がみられ，採光面や建物構造だけ[9]では，賃貸物件快適度指標が推定できないことが確認できた．
物件情報に基づく快適度推定モデルの構築のためには，今後より多くの建物情報を特徴量として用いることが必要と考える．さらに，間取りやキャッチコピーを用いることにより推定精度が高まると考える．そのためには，画像解析技術や自然言語処理技術の活用が有効と考える．

6. 結論
本稿では，より精度の高い賃貸物件快適度指標の推定のために，ルールベースではなく，機械学習手法を用いた指標作成を行う手法を提案した．また，賃貸物件検索サイトから得られる情報から賃貸物件快適度指標の推定する手法を提案した．予備的な評価実験により，決定木を用いた快適度指標推定が，既存研究であるルールベースの手法よりも，精度よく快適度指標を推定できることを確認した．
今後は，データの拡張およびアルゴリズムの検討，特徴量の追加など実施し，より精度の高い快適度指標を推定モデルの構築と，物件情報を用いた快適度指標を推定モデルの構築を行う．
参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

諏訪博彦, 大坪敦, 中村優吾, 野口真史. 新たな賃貸物件探索指標のための IoT センシングデバイスの検討. ワーク
ショップ 2018 （GN Workshop 2018) 論文集, 第 2018
巻, pp. 1–6, nov 2018.
諏訪博彦, 大坪敦, 中村優吾, 野口真史. 新たな賃貸物件探索指標のための IoT センシングデバイスの検討. ワーク
ショップ 2018 （GN Workshop 2018) 論文集, 第 2018
巻, pp. 1–6, nov 2018.
諏訪博彦, 大坪淳, 中村優吾, 野口真史. IoT センシングによる賃貸物件快適度推定のためのデータ収集. 人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2019, , 2019.
諏訪博彦, 大坪敦, 中村優吾, 野口真史. 新たな賃貸物件探索指標のための IoT センシングデバイスの検討. ワーク
ショップ 2018 （GN Workshop 2018) 論文集, 第 2018
巻, pp. 1–6, Nov 2018.
諏訪博彦, 大坪淳, 中村優吾, 野口真史. IoT センシングによる賃貸物件快適度指標の構築と評価. 人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2020, , 2020.

[10]

SUMO 編 集 部. き っ か け は ？ 重 視 す る 条 件 は ？
857 人 に 聞 い た 引 越 し・住 み 替 え の 実 態 調 査 2017,https://suumo.jp/article/oyakudachi/oyaku/chintai/frdata/hikkoshi-sumikae2017/ 2018/5/14 参照.
I-Ching Fang Chin-Chia Hsu Wei-Ting Lin ChiaHsiang Wu Chih-Hung Wu, Chi-Hua Li. Hybrid geneticbased support vector regression with feng shui theory forappraising real estate price. 2009 First Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems,
pp. 295–300, 2009.
Mario
MarinelliMicheleOttomanelli
Vincenza Chiarazzo, Leonardo Caggiani.
A neuralnetwork based model for real estate price estimationconsidering environmental quality of property location.
Transportation Research Procedia 3, pp. 810–817, 2014.
大渕友暉, 山崎俊彦, 相澤清晴, 鳥海哲史, 林幹久. Iot センサを用いたマンション物件計測と快適度評価. 第 31 回
人工知能学会全国大会（JSAI2017), 2017.
Y. Obuchi, T. Yamasaki, K. Aizawa, S. Toriumi, andM. Hayashi. Measurement and evaluation of comfort levels of apartments using iot sensors. In 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE),
pp. 1–6, Jan 2018.

ルールベース(先行研究)
測定

静穏性決定木（提案手法）

小計

（屋外）

12345

1

4000042033006

300

900

940027095000066

小計

43147634 85.3%

実測

測定

静穏性小計

（屋内）

12345140000422800010300800840018095000033

小計

68983

34 91.2%

実測測定

防音性

123451100001206101831211011541003155000055小計

38123834 76.5%

実測

測定

採光性

23451100000102260008300300340004045000099

小計

12634934 94.1%

測

測定

断熱性

測

小計

1実実

小計

小計

123451300003216000730016001640005055000033小計

46165334 97.1%

測定

静穏性

小計

（屋外）

1234514000042051006300801940017195000066小計

43147634

実
測

測定

静穏性

小計

（屋内）

12345140000421810010300710840009095000033小計

6898334実測測定

防音性

23451001001207010830114001540005055000055小計

38123834

測

測定

採光性

小計

23451100000102080008300300340004045000099小計

12634934 100.0%

測

測定

断熱性

測

91.2%

1

実

実

91.2%

小計

1

実88.2%

小計

1234513000032070007301150016

40005055000033

小計

46165334

図 5 ルールベースと決定木による快適度指標推定結果の比較

97.1%