Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ニーズ指向研究の活性化の観点からみたオープンサイエンスの可能性 / Possibility ...
Search
Kiyota Yoji, Ph.D.
June 19, 2018
Science
2
290
ニーズ指向研究の活性化の観点からみたオープンサイエンスの可能性 / Possibility of open science from the viewpoint of revitalizing needs-oriented research
Japan Open Science Summit (JOSS 2018)
June 19, 2018
at National Center of Science, Tokyo, Japan
Kiyota Yoji, Ph.D.
June 19, 2018
Tweet
Share
More Decks by Kiyota Yoji, Ph.D.
See All by Kiyota Yoji, Ph.D.
紙の答案の採点・集計・ 返却を少しでも楽にしたい! / How to Simplify Grading, Tallying, and Returning Paper Exams
ykiyota
0
25
LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究の傾向分析と今後の展望 / Trend Analysis and Future Prospects for Research Using the LIFULL HOME'S Dataset
ykiyota
0
55
AIの視点からみた不動産のフロンティア / Frontiers of Real Estate from the Perspective of Artificial Intelligence
ykiyota
0
150
INFOSTA AI利活用研究会 (AISG-INFOSTA)のご紹介 / Introduction to AISG-INFOSTA
ykiyota
0
140
不動産情報サービスの研究開発における共有データ資源 / Shared data resources in research and development of real estate information services
ykiyota
0
470
JSAI 2023企画セッション「AI哲学マップ」企画の振り返り / JSAI 2023 Reflections on the AI Philosophy Map lecture series project
ykiyota
1
200
住まい探しの利便性向上にデータベース・情報アクセス技術が 果たした役割 / The Role of Database and Information Access Technology in Improving the Convenience of Housing Search
ykiyota
0
130
デジタル社会の行き着く先にライブラリアンが果たしうる役割を考える / Thinking about the role librarians can play in the destination of the digital society
ykiyota
0
2k
LIFULLアジェンダ -社会課題の発見と解決に向けた研究開発活動の紹介- / LIFULL Agenda -Research and development activities to discover and solve social issues-
ykiyota
0
330
Other Decks in Science
See All in Science
06_浅井雄一郎_株式会社浅井農園代表取締役社長_紹介資料.pdf
sip3ristex
0
650
Agent開発フレームワークのOverviewとW&B Weaveとのインテグレーション
siyoo
0
350
My Little Monster
juzishuu
0
110
Transport information Geometry: Current and Future II
lwc2017
0
210
Lean4による汎化誤差評価の形式化
milano0017
1
330
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
170
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
1
890
Optimization of the Tournament Format for the Nationwide High School Kyudo Competition in Japan
konakalab
0
100
baseballrによるMLBデータの抽出と階層ベイズモデルによる打率の推定 / TokyoR118
dropout009
2
580
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
810
機械学習 - pandas入門
trycycle
PRO
0
320
機械学習 - 授業概要
trycycle
PRO
0
250
Featured
See All Featured
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
30
2.9k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
32
2.2k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
Balancing Empowerment & Direction
lara
4
680
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.1k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.8k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Transcript
χʔζࢦݚڀͷ׆ੑԽͷ؍͔ΒΈͨ ΦʔϓϯαΠΤϯεͷՄೳੑ L I F UL L L a bɹओ੮ݚڀһ
ਗ਼ాɹཅ࢘ 2018.06.19 JOSS 2018 ηογϣϯB4 ʮຽؒاۀσʔλʹΑΔΦʔϓϯαΠΤϯεͷՄೳੑʯ Copyright© LIFULL All Rights Reserved.
ਗ਼ా ཅ࢘ LIFULL Lab ओ੮ݚڀһ Ԭݝੜ·Ε→େֶ(Ӄ)ˏژ→౦ژ ؔ৺: ࣗવݴޠॲཧԠ༻ → ݕࡧɾਪન
→ ใϦςϥγʔ (ਤॻؗ) → ੜ׆ྖҬ (ෆಈ࢈ɺհޢ etc.) ͰͷϝσΟΞٕज़׆༻ (ը૾ղੳؚΉ) ܦྺ: େֶڭһ → ݉ۀͰىۀ → ͦͪΒ͕ຊۀʹ → ങऩ ର֎త׆ಈ • ਓೳֶձ ฤूҕһձ ෭ҕһ (2018-) • ใॲཧֶձσʔλϕʔεγεςϜݚڀձ װࣄ (2017-) • WebDB Forum ࢈ֶ࿈ܞ୲װࣄ (2015-) • Code4Lib JAPANڞಉද (2011-) etc. 2
૯ܝࡌ݅No.1ͷ ෆಈ࢈ɾॅใαΠτ Β͠ʹີணͨ͠͞·͟·ͳ ใαʔϏε (Ҿӽ, อݥ, հޢ, ࢠҭͯ, etc.) ੈք50Χࠃ͚ʹల։͢Δ
ॅɾதݹंɾٻ৬ͳͲͷ ΞάϦήʔγϣϯαΠτ (本社: スペイン バルセロナ) LIFULLάϧʔϓͷαʔϏε܈
None
ग़య: Manyika, James et al. Digital America: A tale of
the haves and have-mores. McKinsey Global Institute. 2015 http://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/digital-america-a-tale-of-the-haves-and-have-mores ෆಈ࢈ςοΫͷҐஔ͚ͮ ʢMcKinseyͷϨϙʔτʣ • ଞͷʮXςοΫʯͱൺֱ ͢ΔͱσδλϧԽͷ߹ ͍தؒతͳҐஔ͚ͮ • λʔήςΟϯάࠂͳͲɺ ͢Ͱʹߴʹσʔλ׆༻ • ҰํͰɺ٬ݟͳͲ ਓʹཔΔ෦͕େ͖͍ • ࠓޙͷσδλϧԽਁಁʹ ͱͳ͏มֵ͕ظ͞Ε Δ
Agenda • LIFULL HOME’SσʔληοτఏڙͷऔΓΈ • ຊͷݚڀίϛϡχςΟͷ՝ ʙγʔζࢦͱ χʔζࢦʙ • ຽؒاۀ͔ΒΈͨΦʔϓϯαΠΤϯε࣮ફͷ՝
ͱҙٛ • ͓ΘΓʹ 6
LIFULL HOME’Sσʔληοτ ఏڙͷऔΓΈ 7
ࠃͷିෆಈ࢈݅σʔλ 530ສ݅ • ॴࡏ (༣ศ൪߸ɺ࠷دΓӺͳͲ) • ྉɺ໘ੵɺஙɺ෦λΠϓ etc. • ݐߏ
(ɺమࠎɺమےίϯΫϦʔτ etc.) • ֤छͩ͜ΘΓ݅ (ϖοτՄɺָثɺΧ ϯλʔΩονϯɺόεɾτΠϨผ etc.) 物件画像 約8300万点 間取り図 約510万点 重厚な感じの エントランス 日当たりの 良いリビング • 2015年11月より提供開始 • 国内外の50を超える研究 組織への提供実績 LIFULL HOME’Sσʔληοτ 8
ෆಈ࢈݅ը૾ɾؒऔΓਤσʔλΛ ར༻ͨ͠ݚڀʹΑΔΠϊϕʔγϣϯग़ 9 不動産会社が⼊稿する画像の不整合検出 ユーザーに提供する 不動産情報品質の向上 間取り図からの3Dモデル⽣成 古川康隆准教授(Simon Fraser Univ.)による
LIFULL HOMEʼSデータセット利⽤研究 ICCV 2017に採択 VRコンテンツなどの 新たなUXの提供
σʔλαΠΤϯεΞϫʔυ2017 ϑΝΠφϦετબग़ 10
ਓೳֶձࢽ্Ͱͷ ಛूاըʮෆಈ࢈ͱAIʯ 20177݄߸ʹܝࡌɺهࣄ11ຊɾ61ϖʔδ 11
ෆಈ࢈ςοΫݚڀίϛϡχςΟ ͷग़ͱ׆ੑԽ ਓೳֶձશࠃେձOS ʮෆಈ࢈ͱAIʯ(2017, 2018) ICMR 2018ซઃࠃࡍϫʔΫγϣοϓ Multimedia for Real
Estate Tech (2018) 12
ຊͷݚڀίϛϡχςΟͷ՝ ʙγʔζࢦͱχʔζࢦʙ 13
ຊͷݚڀίϛϡχςΟͷ՝ • ࢈ֶؒͷ૬ޓཧղෆʁ • ϦεΫςΠΫͷෆʁ • γʔζࢦͷۃͳภΓʁ 14
ຊͷݚڀίϛϡχςΟͷ՝ • ࢈ֶؒͷ૬ޓཧղෆʁ • ϦεΫςΠΫͷෆʁ • γʔζࢦͷۃͳภΓʁ 15
ҏ౻و೭ઌੜˏ͓ͷਫঁࢠେ Visual Analyticsͱ͍͏ݚڀʹ͍ͭͯ ...ҰछͷχʔζࢦͰੜ·Εֶͨज़ίϛϡχςΟͱ ͍͑Δɻͱ͜Ζ͕ஶऀͷܦݧͱͯ͠ɺ͜ͷֶज़ ΛຊͰհ͢Δͱ͕טΈ߹Θͳ͍͜ͱ͕͋Δɻ ݚڀશମͷϑϨʔϜϫʔΫ࣮༻ࣄྫʹؔ৺Λ ࣋ͨͣɺػցֶशΠϯλϥΫγϣϯͳͲͷ֤ཁૉ ٕज़ͷཧత৽نੑ͚ͩΛࣥ፠ʹ࣭ͯ͘͠Δਓ͕ গͳ͔Βͣݟड͚ΒΕΔͷͰ͋Δɻʢதུʣཧ
ج൫ٕज़ͷ৽نੑ͔Βग़ൃͨ͠ϘτϜΞοϓతͳ γʔζࢦʹͩ͜Θͬͨڱ͍ํ๏͕ɺஶऀͷपғ ʹ͓͚Δຊͷֶज़քͰࠜڧ͗͢ΔͷͰɺͱ͍ ͏ײΛͨ͟ΔΛಘͳ͍ɻ ҏ౻و೭. 2015. ΠϊϕʔγϣϯͷͨΊͷ࢈ֶ࿈ܞͱجૅڭҭʹؔ͢ΔҰߟ. ಛूʮΠϊϕʔγϣϯͱAIݚڀʯ. ਓೳ, Vol. 30, No. 3, pp. 337-343. 16
χʔζࢦݚڀͷ׆ੑԽʹ ͚ͯ • ʮχʔζͷϑΥʔΧεͰ͔͠ൃݟ͞Εͳ͍ຊ࣭ తͳݚڀ՝ͨ͘͞Μ͋Δʯͱ͍͏ೝ͕ࣝί ϛϡχςΟશମͰڞ༗͞ΕΔ͜ͱ͕େ • େֶʹ͓͚Δجૅڭҭͷॏཁੑͷ࠶ೝࣝ • ઢܗɺ౷ܭֶɺΞϧΰϦζϜɺਓจࣾձՊֶɺetc.
ͷਂ͍ཧղ͕ɺχʔζࢦݚڀͷԼࢧ͑ͱͳΔ • ݚڀۀͱಉ༷ʹڭҭۀߴ͘ධՁ͞ΕΔʹʁ • ࢈ֶ࿈ܞͷதͷॆ࣮ • ͱ͘ʹɺ࢈ֶͷ૬ޓཧղΛਐΊΔࢪࡦʢਓࡐަྲྀɾΠ ϯλʔϯγοϓͳͲʣ 17
ຽؒاۀ͔ΒΈͨ ΦʔϓϯαΠΤϯε࣮ફͷ ՝ͱҙٛ 18
ຽؒاۀʹͱͬͯͷ ΦʔϓϯαΠΤϯε࣮ફͷ՝ • εςʔΫϗϧμʔ͔Βͷཧղ • ސ٬ɺܦӦਞɺΤϯυϢʔβʔɺࣾձɺetc. • EUҰൠσʔλอޢنଇʢGDPRʣͷࢪߦʹΑΓɺΤϯυ Ϣʔβʔ͔ΒͷཧղΑΓॏཁʹ •
σʔλఏڙͷίετ • ఏڙͷޮՌίετΛਖ਼Խ͠͏Δ͔ʁ • ϦεΫͷίϯτϩʔϧ • ͱ͘ʹɺڝ߹اۀΛར͢ΔϦεΫʹ৻ॏʹͳΔ 19
ͦΕͰຽؒاۀ͕ ΦʔϓϯαΠΤϯεΛ࣮ફ͢Δҙٛ • ಉҰͷݚڀ՝Λڞ༗͢ΔίϛϡχςΟͷܗ • େֶ͕ͦͷݚڀ՝Λબ͢Δಈػ͚ͮͱͳΔ • ʮاۀ͔Βͷݸผ૬ஊͷରԠ͏ݶք…ʯ • ڝ߹Ͳ͏͠Ͱ͋ͬͯڠྗͰ͖Δ෦ଟ͍
• ݚڀ։ൃඅͷ༗ޮ׆༻ʹͭͳ͕Δ • χʔζࢦݚڀΛ૿͍ͨ͠ͷͰ͋Εɺاۀଆ ͔ΒͷΑΓੵۃతͳಇ͖͔͚͕ඞཁ 20
͓ΘΓʹ 21
͓ΘΓʹ • ʮΦʔϓϯʯͱʮΫϩʔζυʯͷؒʹάϨʔ κʔϯ͕ଘࡏ • اۀʹͱͬͯͷσʔλఏڙͷऔΓΈʹεςʔΫϗ ϧμʔͷઆಘ͕ෆՄܽ • ݱ࣮తͳσʔλެ։Ϩϕϧͷઃఆ͕ඞཁ •
ʮΦʔϓϯʯͷՌ࣮ΛಘΔͨΊͷઓུ • ڭओٛʹؕΒͳ͍Α͏ʹ 22