データサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

データサイエンスアワード2017
プレゼンテーション資料

不動産データセット提供がもたらす産学連携型オープンイノベーション
LIFULL Lab
清田陽司

Copyright© LIFULL All Rights Reserved.

主席研究員

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LIFULLグループについて
沿革• 1997年 株式会社ネクスト設立• 2006年 東証マザーズ上場• 2010年 東証第一部に市場変更• 2017年 株式会社LIFULLに社名変更
概要• 連結売上高 299億円（2017年3月期）• 主力事業• 総掲載物件数No.1の不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」の運営• その他事業• LIFULLブランドによる生活密着型情報サービスの提供• Trovit: 世界50ヶ国向けに展開する不動産・中古車・求職情報のアグリゲーションサービス（本社: スペイン・バルセロナ）

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LIFULL Lab (リッテルラボラトリー)••

新感覚お部屋探しアプリ
HOMEʼSヘヤサク！

部屋作りシミュレーション
GRID VRICK

ルーツは2007年設立の東京大学発スタート
アップ (株)リッテル
不動産テックなどに関わる最先端技術のR&D• レコメンデーション• AI関連技術（ディープラーニングなど）• ユーザーインタ
フェース (UX)• VR / AR / MR

少人数（2017年10月現在 6名）で多岐にわたる分野をカバーデータサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

不動産テックの位置づけ（McKinseyのレポート）• 他の「Xテック」と比較するとデジタル化の度合
いは中間的な位置づけ• ターゲティング広告など、すでに高度にデータ活用• 一方で、接客や内見などは人に頼る部分が大きい• 今後のデジタル化浸透にともなう変革が期待される分野

出典: Manyika, James et al. Digital America: A tale of the haves and have-mores. McKinsey Global InsStute. 2015
hUp://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/digital-america-a-tale-of-the-haves-and-have-moresデータサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

不動産テック特有の課題• 適切な物件価値の推定の難しさ• 網羅的な物件データベースの未整備• 消費者ニーズ把握の難しさ• Virtual Reality (VR) 活用の壁

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VR活用の壁• VRデバイスの普及

MaUerPort による物件3Dデータの作成• 「現地に行かなくても物件の状況を確認できる」というニーズを満たすことへの期待• 3Dデータ作成が高コスト• 3Dスキャンを行うのにかかる時間は1物件あたり数時間 hUps://maUerport.com/how-it-works/• 適用分野は新築分譲マンションや高額物件など、コストに見合うものに限られる
hUps://neighborhoodloans.com/what-is-maUerport-and-why-you-need-it/

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不動産テックの課題解決に向けて• 適切な物件価値の推定の難しさ• 網羅的な物件データベースの未整備→ 研究に使えるデータ資源が必要• 消費者ニーズ把握の難しさ→ 協調フィルタリングなどの汎用的な推薦
アルゴリズムとは異なるモデルの研究が必要• Virtual Reality (VR) 活用の壁
→ すでに存在するデータ（写真や間取り図）から3Dデータを生成できないか？

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LIFULL HOME’Sデータセット
提供の取り組みデータサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

LIFULL HOME’Sデータセット
国内の賃貸不動産物件データ
約530万件• 所在地 (郵便番号、最寄り駅など)• 賃料、面積、築年数、部屋タイプ etc.
• 建物構造 (木造、鉄骨、鉄筋コンクリートetc.)• 各種こだわり条件 (ペット可、楽器、カウンターキッチン、バス・トイレ別 etc.)

物件画像約8300万点

重厚な感じの 日当たりのエントランス 良いリビング

間取り図約510万点• 国立情報学研究所(NII)の協力を得て2015年11月より提供開始• 学術機関の研究者であれば無料で利用可能データサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

データセット提供のねらい• 限られた研究リソースをもとに、オープンイノベーションにより成果を最大化すること• 「不動産テック」に関連する学際的研究コミュ
ニティの活性化および人材育成への貢献• 成熟しつつある画像処理技術（とくにディープラーニング）の応用研究への貢献

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データセット提供のリスクヘッジ
主なリスク• 現居住者やオーナーのプライバシー侵害• 地域情報のセンシティブ性• データセット利用者の法的リスク (宅建業法など)• 自社ビジネスへのマイナスの影響• ステークホルダー（不動産会社など）からの反発どうやってヘッジするか？
• 覚書・注意事項• 物件を直接特定する情報は含めない• 最寄り駅、町域レベルまで• 利用用途を学術研究目的に限定• 特許の取得

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データセット利用の状況日本国内の50以上の大学研究室・研究機関ほか、米国・カナダでも利用データサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

データセット提供によって創出されたイノベーション

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不動産テックに関連する研究活動の活性化

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主な研究発表データセット提供開始時に想定していなかった利用方法が次々に生み出されている• 井上, 高橋, 裴, 高木: 受容度に基づく多数目的探索のお部屋探し, 第11 回進化計算学会研究会資料集,pp. 183–189 (2016)• 近藤, 和泉, 山田, 吉田: TwiUer から抽出した地域特性による不動産価格の分析, NII IDRユーザフォーラ
ム2016 hUp://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/poster/IDR-UF2016 P10.pdf• 高田, 井上, 山崎, 相澤: 深層学習量を用いた類似間取り図検索, 人工知能学会全国大会 OS-15「不動産とAI」(2017)

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人工知能学会誌上での特集企画「不動産とAI」

2017年7月号に掲載、記事11本・61ページ

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不動産物画像へのディープラーニング適用

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不動産情報サイトで不動産会社を選ぶ際のポイントは？
(RSC 2015年調査)
71.9％

物件の写真の点数が多い

物件の写真の見栄えが良い

32.5％

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どちらの物件情報がユーザーにとってより嬉しい？
A社

B社

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画像種別の深層学習(CNN)による判別› どの種類の物件画像なのかを判定する› LIFULL HOME’Sデータセット画像に付けられている
風呂タグを正解データとして使⽤• 13タグ分の画像を使⽤• それぞれ訓練⽤1万枚、検証⽤1000枚

間取り

居間

使用するタグu 洗面u 間取りu 収納
u 地図u 設備u 玄関u バルコニー
u 居間
u エントランス
u キッチン u 駐車場

u 風呂
u トイレ

使用しないタグ

u 外観
u 周辺

u 内装
u その他
u 寝室
u 子供部屋

外観周辺

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画像種別の判別精度› テストデータのError rate: 0.143
不正答サンプル

正答サンプルキッチン97.3%

リビング52.0%

正解：リビング
結果：収納

正解：洗面
結果：風呂

収納
40.1%
リビング 20.6%
洗面
12.1%

風呂
洗面
トイレ

64.7%
26.2%
3.1%

正解：収納
結果：風呂

間取り91.0%

風呂100.0%

風呂
75.0%
トイレ
9.2%
バルコニー 3.7%

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不動産物件画像の不整合検出による効果• 室内の写真が充実した物件情報など、エンドユーザーにとって価値の高い情報を優先して正しく届けることが可能に• 日々数百万点にのぼる入稿物件写真を最小限の人手でチェックできるようにデータサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

「間取り図画像」という情報資産への新たな価値づけデータサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

Washington Univ. in St. Louis古川泰隆准教授のグループによる
LIFULL HOME’Sデータセット利用研究
hUps://arxiv.org/pdf/1612.01225.pdf

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ディープ多形態対応学習
問: 左の間取り図に対応する正しい浴室写真はどれ？

答: ©

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どの画像が左の間取り図に対応するかを判別するNN

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判別精度

※緑色の数字はAmazon Mturkのワーカーによる判別精度

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画像にノイズを加えて、写真が間取り図のどこに対応するかを識別データサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

間取り図ナビゲーションへの応用データサイエンスアワード2017 プレゼンテーション資料 (LIFULL Lab）

間取り図画像を解析して3Dモデルを生成古川准教授のグループによるLIFULL HOME’Sデータセット利用研究
hUps://www.cse.wustl.edu/~chenliu/ﬂoorplan-transformaSon.html→ 画像処理のトップレベル国際会議 ICCV 2017に採択

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