Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

不動産コンテンツ研究における 異分野研究者との協働の取り組み 株式会社LIFULL AI戦略室 主席研究員 清⽥ 陽司 第35回⼈⼯知能学会全国⼤会（JSAI 2021） チュートリアル 2021年6⽉11⽇ オンライン 1

Slide 2

Slide 2 text

清⽥ 陽司 博⼠(情報学) 1975年 福岡県⽣まれ 2011年〜 東京⼤学情報基盤センター 助⼿・助教・特任講師 ・航空安全レポートのテキストマイニング （⽇本航空・富⼠通研究所との共同研究） 2007年〜2011年 2004年〜2012年 株式会社リッテル 主席研究員・CTO ・ビッグデータ処理基盤（Hadoop）のビジネス展開 ・テキストマイニング技術のビジネス展開 （電通、NHK-EP、野村総合研究所、国⽴国会図書館ほか） 株式会社LIFULL 主席研究員 ・不動産情報へのAI適⽤（最適化、ディープラーニングなど） ・不動産情報に関するレコメンデーション ・介護施設紹介サービスデータのテキストマイニング 2004年 京都⼤学⼤学院情報学研究科 博⼠課程 修了 ・対話システムの研究（マイクロソフトとの共同研究） 主な対外的活動 ・東京⼤学空間情報科学研究センター 客員研究員 ・麗澤⼤学AIビジネス研究センター 客員教授 ・東京電機⼤学未来⼯学部 研究員 主なコミュニティ活動 ・⼈⼯知能学会 理事・編集委員⻑ ・情報処理学会 ユビキタスコンピュー ティングシステム研究会 幹事 ・情報処理学会 ⾼齢社会デザイン研究会 運営委員 ・情報科学技術協会 理事 ・Code4Lib JAPAN共同代表 2018年〜 株式会社メディンプル 代表取締役社⻑（兼） 2 ・AI勤務シフト作成システムの開発（医療、薬局、運輸など） ・テキストマイニングによるビジネスマッチング促進 ・AI・データサイエンス技術の活⽤に関するアドバイザリー

Slide 3

Slide 3 text

No content

Slide 4

Slide 4 text

No content

Slide 5

Slide 5 text

株式会社LIFULL AI戦略室 • 2018年7⽉、社⻑直轄のAIビジネス実装部⾨として 設置 • 主なミッション • 物件画像への深層学習適⽤ • グローバル不動産市場における物件価値推定 • 不動産マーケティングの⾃動化 • etc.

Slide 6

Slide 6 text

https://recruit.lifull.com/engineer/crosstalk_ai/

Slide 7

Slide 7 text

No content

Slide 8

Slide 8 text

No content

Slide 9

Slide 9 text

空⾶ぶホームズくん

Slide 10

Slide 10 text

空⾶ぶホームズくん

Slide 11

Slide 11 text

LIFULL HOME’S 3D間取り 11

Slide 12

Slide 12 text

LIFULL HOME’S PRICE MAP 12

Slide 13

Slide 13 text

Walkability Index（住みやすさ指標） 13

Slide 14

Slide 14 text

14

Slide 15

Slide 15 text

不動産コンテンツの 特徴 15

Slide 16

Slide 16 text

LIFULL(ネクスト)ジョイン時点 での研究開発計画 住まい 地域 グルメ ファッション ビューティ アミューズメ ント ⾦融 医療 教育 分野別DB ユー ザー 検索 最適な情報 レコメンデーションエンジン ユーザーＤＢ（客観情報、⾏動履歴、嗜好性） 16

Slide 17

Slide 17 text

住まい探しにおける情報推薦？ あなたにおすすめのお部 屋はこれ！ まったく同じ 部屋は一つしか ない どれだけ探せば満 足できる部屋が見 つかるの？ ? 協調フィルタリングなど、既存の情報推薦アルゴリズムは有効でない 17

Slide 18

Slide 18 text

No content

Slide 19

Slide 19 text

No content

Slide 20

Slide 20 text

不動産コンテンツの特徴 • 同⼀のコンテンツは世界に⼆つとして存在しない • マルチメディア性 • スキーマ（賃料・⾯積など） • 位置情報（地図） • テキスト（アピールポイントなど） • 写真・間取り図・パノラマ・動画 • VR・MR・AR • IoT（快適度のセンシング） • 経済財としての側⾯ • 需要と供給の関係で価格が決まり、取引される • 「コンテキスト」に強く依存 20

Slide 21

Slide 21 text

不動産の「コンテキスト」 • 「街」や「都市」 • 各種の規制（建築基準法、都市計画法、etc.） • 周辺に⽴地する不動産・施設など • ⼈⼝動態 • 景観、地名、⼟地の来歴、etc. • 共有されているイメージ • 「⼈⽣」 • ライフイベント（出⽣、育児、教育、就職、結婚、療養、 etc.） • ライフストーリー 21

Slide 22

Slide 22 text

朝倉書店「不動産テック」

Slide 23

Slide 23 text

1. 不動産市場とテクノロジー 1.1 AIと不動産業 1.2 不動産のマッチング 1.3 不動産テックによる社会課題解決 1.4 良質なデータ資源の重要性：Garbage in garbage out 2. 不動産市場分析の理論 2.1 ヘドニックアプローチによる不動産価格分析 2.2 ヘドニック価格関数の推定 2.3 不動産価格の分解と予測 2.4 不動産価格の実際の推計 3. 不動産テックにおける機械学習の数理 3.1 不動産市場分析と機械学習 3.2 勾配降下法 3.3 線形回帰 3.4 分類（ロジスティック回帰） 3.5 ニューラルネットワーク 3.6 ノーフリーランチ定理 4. 不動産市場分析における統計・機械学習の利⽤ 4.1 不動産市場分析における統計・機械学習の⼿法 4.2 線形回帰モデル 4.3 分位点回帰 4.4 ニューラルネットワーク 4.5 その他の⼿法 4.6 ⼿法の適⽤ 5. 不動産市場への機械学習の応⽤ 5.1 不動産市場分析の実際 5.2 予測モデルのための不動産価格データの⽤意 5.3 推計⼿法の選択肢 5.4 不動産価格の予測モデル 5.5 不動産市場における介⼊効果の測定 5.6 傾向スコアを⽤いた実証分析の事例 5.7 不動産市場分析における機械学習の応⽤と課題 6. 不動産市場分析におけるGISの活⽤ 6.1 不動産市場分析とGIS 6.2 GIS の活⽤ 6.3 空間集計における基本操作 6.4 空間データの相関と補間 6.5 空間特性に配慮した不動産価格構造の推定 6.6 空間構造の取り扱い 6.7 実データを⽤いた推計例 6.8 推計結果 6.9 不動産市場分析の発展可能性 7. GISを⽤いたエリア指標の開発 7.1 エリア指標と不動産テック 7.2 不動産の価値評価 7.3 「Walkability Index」の開発 7.4 Walkability Index研究の発展可能性 8. 不動産間取り図の認識と応⽤ 8.1 市場探索⾏動における不動産間取り図 8.2 関連研究 8.3 間取り画像のグラフ化⼿法 8.4 実験 8.5 不動産間取り図の認識と応⽤に関するまとめ 9. 不動産物件情報の流通と活⽤を⽀えるデータベース・情報ア クセス技術 9.1 データベース・情報アクセス技術の発展 9.2 不動産物件情報へのデータベース・情報アクセス技術の応 ⽤ 9.3 RDBMSの仕組み 9.4 不動産物件画像への深層学習の適⽤ 9.5 質の⾼い不動産物件データベースの構築 10. 官⺠ビッグデータを⽤いた空き家分布把握⼿法の開発 10.1 わが国における空き家の増加とその問題背景 10.2 既存の空き家分布把握の⼿法 10.3 空き家分布把握に有⽤なデータ 10.4 ⿅児島県⿅児島市の事例 10.5 群⾺県前橋市の事例 10.6 空き家は予測できるのか？ 11. 不動産⾦融市場における不動産テック 11.1 不動産投資信託（REIT）市場におけるデータ資源 11.2 REIT市場データとREIT研究の動向 11.3 ⻑期的な資産⼊替の分析 11.4 REIT情報を⽤いた不動産市場分析の⽅向性

Slide 24

Slide 24 text

学際分野としての不動産テック • 不動産学 • 経済学 • 建築学 • 都市学 • マーケティング学、⾏動⼼理学 • コンピュータ科学 • 統計学 • 機械学習 • 画像処理 • ⾃然⾔語処理 • IoT (ユビキタスコンピューティング)

Slide 25

Slide 25 text

異分野研究者との アジェンダ共有 25

Slide 26

Slide 26 text

26

Slide 27

Slide 27 text

出典: https://local.lifull.jp/

Slide 28

Slide 28 text

出典: 総務省平成30年住宅・⼟地統計調査

Slide 29

Slide 29 text

空き家問題の全貌は 誰も知らない • そもそも「空き家」の定義は？ • 住⺠票が置かれていれば「空き家」ではない？ • 住⺠が介護施設に⼊居中の場合はカウントする？ • ⺠泊で貸出している物件は「空き家」なのか？ • 地⽅⾃治体でさえ、空き家発⽣状況は把握が困難

Slide 30

Slide 30 text

No content

Slide 31

Slide 31 text

国⽴情報学研究所 情報学研究データリポジトリ (NII-IDR) LIFULL HOME’Sデータセット • 2015年11⽉より提供開始 • データセットの内容 • スナップショット • 2015年8⽉現在の全賃貸物件 データ • 上記に紐付く画像データ • ⽉次データ • 2015年7⽉〜2017年6⽉の24ヶ ⽉分 • 緯度・経度が付与 2019年10⽉、延べ利⽤申し込み数が 100を超えました （⽇本国内のほか、⽶国・カナダ・ 中国）

Slide 32

Slide 32 text

東京⼤学 空間情報科学研究センター 不動産情報科学研究部⾨

Slide 33

Slide 33 text

不動産テック研究 コミュニティの活性化 33

Slide 34

Slide 34 text

IEEE MIPR 2021 不動産特別セッション 2021年9⽉8〜10⽇ 開催予定

Slide 35

Slide 35 text

まとめ 35

Slide 36

Slide 36 text

コンテンツ研究にあたって ⼤切なこと • 他の研究領域（理学、経済学、⼈⽂学、etc.）との 緊密な連携 • 「このテーマは⾃分の研究分野ではない」と⾒送るのは もったいない • ⼀⾒当たり前の現実の事象の裏に隠れている本質 的な課題を⾒出す地道な営み 36

Slide 37

Slide 37 text

追悼 ⻑尾 真 先⽣ (2021.5.23 ご逝去) “⼤学には⾊々な研究者がいるし、いろいろな学問もありま すが、異分野の⼈たちと真剣に議論する場がすごく⼤事だ と思いますね。私なんかはどちらかというと、⼀⼈で考え て⾒つけることが多いのですが、⼈と議論をしていると、 ⾃分⾃⾝で⾯⽩いことを⾔っている時があって、なんで⾃ 分はこんな⾯⽩いことを⼝⾛ったのかなあと思うこともあ りますね。異分野の⼈との対話が⼤切です。 総合⼤学は、異分野の⼈と徹底的に議論するということを もっともっとやってく必要があると思います。私が教授に なった時、35、6歳の頃から、⾔語学や⼼理学の⼈たちや医 学の⼈たちと⽉に⼀回、徹底的な議論をしました。そうい うところからも⾯⽩いテーマが出てきます。総合⼤学はそ ういうことを積極的にやって、新しいものの考え⽅を切り 拓いていかないと、タコ壺みたいなことをやっていたら、 総合⼤学の意味はない。そういう余裕を持ってもらいたい です。やっぱり、研究はロマンを持たないと。それが⼀番 ⼤事なんじゃないかと思います。” 弁護⼠ドットコムニュース: 「未来から来た」情報⼯学者・⻑尾真、飽くなき⼈間への興味と哲学への回帰. 2019年1⽉24⽇掲載. https://www.bengo4.com/c_23/n_9133/