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オープンデータ利活用への道のり
@未来型不動産サービス
「IESHIL(イエシル)」の事例
株式会社リブセンス(東証1部:6054)
IESHILユニット エンジニア竹馬力
2016/2/2(火)
VLED第3回利活用・普及委員会
@三菱総合研究所4階大会議室
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 2	
リブセンスについて―会社概要―
社名 株式会社リブセンス (Livesense Inc.)
事業内容 インターネットメディア運営事業
所在地 東京都品川区上大崎2-25-2 新目黒東急ビル5F
設立年月日 2006年2月8日
代表者 代表取締役社長 村上 太一
役員
取締役  桂  大介
     中島 真
     本田 浩之(社外)
監査役  江原 準一  
     尾崎 充(社外)
     吉澤 尚(社外)
資本金 231百万円(2015年6月末時点)
直近業績 2014年度 売上高 4,279百万円、営業利益 634百万円  
従業員数 正社員 151名、アルバイト・派遣社員 229名(2015年6月末時点)
決算期 12月
株式上場
東証マザーズ:2011年12月7日
東証一部  :2012年10月1日
証券コード :6054
監査法人 有限責任監査法人トーマツ
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 3	
自己紹介
竹馬 力 (ちくば つとむ)	
	
1978年福岡県生まれ。東京工業大学卒業。	
ベンチャーを経て、フリーランスのwebエンジニアとして約10年活動。	
2013年リブセンス入社。2015年よりイエシル立ち上げにジョイン。	
Webプログラミング全般、データマイニング等を担当。	
	
Twi2er/Facebook:	tchikuba	
Blog:	tchikuba.github.io
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 4	
IESHIL(イエシル)のご紹介
リブセンスならではの、公平性を徹底追求した不動産流通プラット
フォームを提供(2015年8月27日にβ版オープン)
リアルタイム推定
透明性を追求した
レイティング
不動産アドバイザー
サービス
約3,000万件にのぼる賃貸・売買履歴などのビッグデータから、
各物件の価格推移や市場価値をリアルタイム推定(特許出願中)。
売買判断に必要な価格情報がその場で確認可能。
公的データなどに基づき、利便性や治安・地盤情報といった8項目
を軸に、物件を多角的・客観的に評価。
物件売買に必要不可欠なデータを提供。
最新IT技術と新規参入のメリットを活かし、不公正感を根本から解
消する新しい不動産アドバイザーサービスを提供。
不動産流通市場の新しい「あたりまえ」を創造。
次世代不動産サービス「IESHIL(イエシル)」の主な3つの機能
(coming	soon)	
(coming	soon)
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 5	
未来型不動産サービス「IESHIL(イエシル)」の仕組み
エ
レ
ベ
ー
タ
ー
コンビニ駐車場エントランス
201
301
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403
503
●●マンションは、
2008年人気エリアに建
てられ、設備の充実し
たオススメ物件。
2,500万
2,610万
2,750万
2,900万
1,900万
2,950万
2,000万
2,100万
1,920万
2,970万
2,020万
2,120万
【サイトイメージ】
ユーザー
情報提供
リブセンス
価格査定エンジン
業界
有識者
Dynamic
Pricing
Area DB
地価公示
学区情報
地域別人口統計
景気指数再開発計画
不動産価格指数 路線価
病院情報 etc.犯罪・事故
自治体や官公庁のオープンデータ
Area
Data
建物マスタ
部屋マスタ
Web クロール
Listing Data
Fair Price DB
①リアルタイム推定
②中立なレイティング
③不動産アドバイザーサービス(予定)
IESHIL
独自調査
●●マンション503号室
推定価格 2,120万円
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年
503号室 23区平均
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
治安
交通
地盤
学校
買物
耐震
設備
管理
総合評価
★★★★☆
耐震構造がしっかりし
ていて安心。周辺環境
も静かで治安も良い。
IESHILアドバイザー
最新IT技術を駆使した
透明度の高い不動産
アドバイザーサービス
IESHIL(イエシル)のご紹介
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 6	
建物詳細画面 部屋別の市場価格
(売買・賃料)、
新築時価格を表⽰
部屋別の過去
からの価格推移
(売買・賃料)
を表⽰
同マンションの
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IESHIL(イエシル)のご紹介
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 7	
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C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 8	
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C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 9	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
1.  事業者目線が不足している	
2.  データが1ヶ所に集約されていない	
3.  データ形式に統一性がない
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 10	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
SEO対策が不十分(事業者目線の不足)
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C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 11	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
利用規約を個別に読み込まないと分からない(事業者目線の不足)
「このデータは使っても大丈夫なのかな・・・?」
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 12	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
全量データが入手できない(事業者目線の不足)
「個別データだけじゃなく全量データが欲しいな・・・?」
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 13	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
_人人人人人人人人_	
> 最大100件まで <	
 ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 14	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
ex)地盤情報(データが1ヶ所に集約されていない)
「利活用できるデータはいろんな所にある・・・orz」	
出典:地盤情報の二次利用ガイド(H24.7総務省)	
h2p://www.soumu.go.jp/main_content/000166476.pdf
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 15	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
ex)保育園の空き情報(データが1ヶ所に集約されていない)
【港区の保育園空き情報】 【葛飾区の保育園空き情報】
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C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 16	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題
データ形式に統一性がない
「PDF、XLS・・・?」
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 17	
エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用促進案
1.  事業者が二次利用しやすく	
•  「オープンデータ」の検索結果を意識	
•  利用規約を統一フォーマットで提供	
•  全量データダウンロードを可能に	
2.  当局毎に公開しているデータを1ヶ所に集約	
3.  データ形式を統一	
•  Hadoopなどビッグデータ基盤整備	
•  SQLライクなクエリベースで抽出可能に	
•  商用利用・二次利用可否もクエリで取得
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 18	
最後に一言
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 19	
最後に一言
我々のKPIは会員登録数です!
C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 	 20	
最後に一言
これも何かの縁ですので(?)	
「イエシル」で検索いただき	
是非とも会員登録をお願いします!!!	
※メールアドレスで登録できます
オープンデータ利活用への道のり@未来型不動産サービス「IESHIL(イエシル)」の事例

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  • 3. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 3 自己紹介 竹馬 力 (ちくば つとむ) 1978年福岡県生まれ。東京工業大学卒業。 ベンチャーを経て、フリーランスのwebエンジニアとして約10年活動。 2013年リブセンス入社。2015年よりイエシル立ち上げにジョイン。 Webプログラミング全般、データマイニング等を担当。 Twi2er/Facebook: tchikuba Blog: tchikuba.github.io
  • 4. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 4 IESHIL(イエシル)のご紹介 リブセンスならではの、公平性を徹底追求した不動産流通プラット フォームを提供(2015年8月27日にβ版オープン) リアルタイム推定 透明性を追求した レイティング 不動産アドバイザー サービス 約3,000万件にのぼる賃貸・売買履歴などのビッグデータから、 各物件の価格推移や市場価値をリアルタイム推定(特許出願中)。 売買判断に必要な価格情報がその場で確認可能。 公的データなどに基づき、利便性や治安・地盤情報といった8項目 を軸に、物件を多角的・客観的に評価。 物件売買に必要不可欠なデータを提供。 最新IT技術と新規参入のメリットを活かし、不公正感を根本から解 消する新しい不動産アドバイザーサービスを提供。 不動産流通市場の新しい「あたりまえ」を創造。 次世代不動産サービス「IESHIL(イエシル)」の主な3つの機能 (coming soon) (coming soon)
  • 5. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 5 未来型不動産サービス「IESHIL(イエシル)」の仕組み エ レ ベ ー タ ー コンビニ駐車場エントランス 201 301 401 501 202 302 402 502 203 303 403 503 ●●マンションは、 2008年人気エリアに建 てられ、設備の充実し たオススメ物件。 2,500万 2,610万 2,750万 2,900万 1,900万 2,950万 2,000万 2,100万 1,920万 2,970万 2,020万 2,120万 【サイトイメージ】 ユーザー 情報提供 リブセンス 価格査定エンジン 業界 有識者 Dynamic Pricing Area DB 地価公示 学区情報 地域別人口統計 景気指数再開発計画 不動産価格指数 路線価 病院情報 etc.犯罪・事故 自治体や官公庁のオープンデータ Area Data 建物マスタ 部屋マスタ Web クロール Listing Data Fair Price DB ①リアルタイム推定 ②中立なレイティング ③不動産アドバイザーサービス(予定) IESHIL 独自調査 ●●マンション503号室 推定価格 2,120万円 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 503号室 23区平均 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 治安 交通 地盤 学校 買物 耐震 設備 管理 総合評価 ★★★★☆ 耐震構造がしっかりし ていて安心。周辺環境 も静かで治安も良い。 IESHILアドバイザー 最新IT技術を駆使した 透明度の高い不動産 アドバイザーサービス IESHIL(イエシル)のご紹介
  • 6. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 6 建物詳細画面 部屋別の市場価格 (売買・賃料)、 新築時価格を表⽰ 部屋別の過去 からの価格推移 (売買・賃料) を表⽰ 同マンションの 売出事例や賃貸 事例を表⽰ IESHIL(イエシル)のご紹介
  • 7. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 7 IESHIL(イエシル)のご紹介
  • 8. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 8 物件評価の指標化(※開発中) IESHIL(イエシル)のご紹介
  • 9. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 9 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 1.  事業者目線が不足している 2.  データが1ヶ所に集約されていない 3.  データ形式に統一性がない
  • 10. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 10 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 SEO対策が不十分(事業者目線の不足) 「地盤について利活用できるデータはどこにあるんだろう・・・?」
  • 11. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 11 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 利用規約を個別に読み込まないと分からない(事業者目線の不足) 「このデータは使っても大丈夫なのかな・・・?」
  • 12. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 12 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 全量データが入手できない(事業者目線の不足) 「個別データだけじゃなく全量データが欲しいな・・・?」
  • 13. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 13 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 _人人人人人人人人_ > 最大100件まで <  ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄
  • 14. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 14 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 ex)地盤情報(データが1ヶ所に集約されていない) 「利活用できるデータはいろんな所にある・・・orz」 出典:地盤情報の二次利用ガイド(H24.7総務省) h2p://www.soumu.go.jp/main_content/000166476.pdf
  • 15. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 15 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 ex)保育園の空き情報(データが1ヶ所に集約されていない) 【港区の保育園空き情報】 【葛飾区の保育園空き情報】 「ユーザーが求めている情報が自治体でバラバラ・・・」
  • 16. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 16 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用にあたっての課題 データ形式に統一性がない 「PDF、XLS・・・?」
  • 17. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 17 エンジニア視点で捉えたオープンデータ利活用促進案 1.  事業者が二次利用しやすく •  「オープンデータ」の検索結果を意識 •  利用規約を統一フォーマットで提供 •  全量データダウンロードを可能に 2.  当局毎に公開しているデータを1ヶ所に集約 3.  データ形式を統一 •  Hadoopなどビッグデータ基盤整備 •  SQLライクなクエリベースで抽出可能に •  商用利用・二次利用可否もクエリで取得
  • 18. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 18 最後に一言
  • 19. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 19 最後に一言 我々のKPIは会員登録数です!
  • 20. C o p y r i g h t © L i v e s e n s e I n c . 20 最後に一言 これも何かの縁ですので(?) 「イエシル」で検索いただき 是非とも会員登録をお願いします!!! ※メールアドレスで登録できます