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LIFULL HOME’Sデータセット提供がもたらす不動産業界のイノベーション / Innovation in the real estate industry brought about by the provision of the LIFULL HOME'S data set

kiyota-yoji
December 11, 2020

LIFULL HOME’Sデータセット提供がもたらす不動産業界のイノベーション / Innovation in the real estate industry brought about by the provision of the LIFULL HOME'S data set

CCSE 2020登壇資料
https://ccse.jp/2020/

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December 11, 2020
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  1. LIFULL HOMEʼSデータセット 提供がもたらす不動産業界の イノベーション 株式会社LIFULL AI戦略室 主席研究員 清⽥ 陽司 C

    C S E 2 0 2 0 ( c o n f e r e n c e , o n c o m p u t e r s c i e n c e f o r e n t e r p r i s e ) 2 0 2 0 . 1 2 . 1 1 オ ン ラ イ ン 開 催 C o p y r i g h t © L I F U L L A l l R i g h t s R e s e r v e d .
  2. 清⽥ 陽司 博⼠(情報学) 株式会社LIFULL AI戦略室 主席研究員 兼 東京⼤学空間情報科学研究センター 客員研究員 1975年

    福岡県⽣まれ 2004年 京都⼤学⼤学院情報学研究科 博⼠課程修了 2004-2012年 東京⼤学情報基盤センター 助⼿・助教・特任講師 2007-2011年 株式会社リッテル 上席研究員・取締役CTO 2011年 株式会社LIFULL 主席研究員(バイアウト) 関⼼分野: ⾃然⾔語処理応⽤ → 検索・推薦 → 情報リテラシー (図書館) → ⽣活領域 (不動産、介護 etc.)、産学連携 主な対外的活動 • ⼈⼯知能学会 理事/編集委員⻑ (2020.6〜) • ⼈⼯知能学会 ウェブサイエンス研究会 委員 (2019.4〜) • 情報科学技術協会(INFOSTA)理事 (2020.6〜) • 情報処理学会 ユビキタスコンピューティング研究会 幹事 (2020.4〜)
  3. 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
  4. 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)
  5. 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 • 国内外50以上の研究組織 で利⽤中

    • 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)
  6. データセット提供の意義 • 不動産・住まい探し分野の研究活性化 • 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など、新たなイノベーションが⽣まれてくる 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指す • 情報学分野での⼈材育成への貢献 • 本データセットを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、学⽣の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材育成に貢献
  7. オーガナイザ • 清⽥ 陽司(株式会社LIFULL AI戦略室 / 東京⼤学 空 間情報科学研究センター) •

    ⼭崎 俊彦(東京⼤学 ⼤学院情報理⼯学系研究 科) • 諏訪 博彦(奈良先端科学技術⼤学院⼤学 / 理化学 研究所 ⾰新知能統合研究センター) • 清⽔ 千弘(東京⼤学 空間情報科学研究センター / ⽇本⼤学 スポーツ科学部) • 橋本 武彦(株式会社GA technologies AI戦略室 / 電 気通信⼤学 産学官連携推進センター)
  8. 空室 (売物件) オーナー (売主) 指定流通機構 (REINS) 不動産 管理会社 (売⼿媒介) 不動産

    仲介会社 物件情報 コンバーター 運営会社 不動産ポータル 運営会社 借主 (買主) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 物件情報の 棟寄せ・⼾寄せ問題