WebDB Forum 2015特別セッション「産学間データセット共有の意義、課題と将来の展望」にてパネリストとしてお話しした内容です。

1. 「HOME’Sデータセット」
提供開始の背景
〜～産学間データ共有の課題〜～
株式会社ネクスト
HOME’S事業本部 事業戦略略部 リッテルラボラトリー
主席研究員 清⽥田 陽司
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WebDB Forum 2015特別セッション1
産学間のデータセット共有の意義、課題と将来の展望
2015.11.24 芝浦⼯工業⼤大学豊洲キャンパス

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› 専⾨門分野: ⾃自然⾔言語処理理応⽤用、情報検索索、情報推薦
› 略略歴
• 京都⼤大学⼤大学院情報学研究科 博⼠士課程 (-2004)
企業（マイクロソフト）との共同研究
• 東京⼤大学情報基盤センター 助教/特任講師 (2004-2012)
• 株式会社リッテル 主席研究員/CTO (2007-2011)
産学連携ベンチャーとのかかわり
• 株式会社ネクスト リッテルラボラトリー (2011-)
⼤大学との共同研究など
› ⾔言語処理理学会 編集委員 (2010-2012)
› ⼈人⼯工知能学会 編集委員 (2014-)
› WebDB Forum 産学連携担当幹事 (2015-)
⾃自⼰己紹介

3. 『HOMEʼ’S』はインターネットに特化した
全国の住まいを探せる⽇日本で No.1の
不不動産・住宅宅情報サイト
3
株式会社ネクストの基幹事業：不不動産情報サービス事業
3
スマートデバイスやVRなど、最新技術にもいち早く対応
住まいに関わる情報をワンストップで提供

4. ＞2011年年4⽉月設⽴立立の社内研究所
東京⼤大学との産学連携企業 （株）リッテルが⺟母体
＞レコメンデーションエンジンやユーザーインターフェースなど
住まいや暮らしに関わる情報技術の研究・開発
4
株式会社ネクスト リッテルラボラトリー
4
新感覚お部屋探しアプリ
（近日公開）
部屋作りシミュレーション
GRID VRICK
すごい天秤
（タンジブルUI）

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6. 6
「HOME’S」データセットの概要と提供の狙い
6
＞国内最⼤大規模の物件情報データの提供により、
不不動産分野におけるイノベーションを促進
＞産学連携による⼈人材育成や技術開発の機会を創出
提供したデータの活⽤用促進のため、共同研究やハッカソン、イン
ターンシッププログラムなども検討
「HOMEʼ’S」データセットとは：
・「HOMEʼ’S」に掲載された全国約530万件の賃貸物件データ
・物件に紐紐づく約8300万枚の画像を含む
物件画像へのdeep learning適⽤用、テキストマイニングなどを試
せるツールキットをGitHubで公開（年年内予定）

7. 産学間データセット
共有の課題は？
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8. 8Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› ⾕谷⽥田泰郎郎⽒氏（シナジー
マーケティング社）、
榊剛史⽒氏（ホットリン
ク社）との共同企画
› 主なテーマ
• ⼈人々の役割
• シーズ主導 or ニー
ズ主導
• ⼈人材・スキルの課題
• データの課題
• 産学連携の課題
⼈人⼯工知能学会誌 2015年年5⽉月号特集「イノベーションとAI研究」
http://www.ai-gakkai.or.jp/vol30_no3/

9. 9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› 広く知⾒見見を集めるためにデータ提供
• ⼀一企業では所有データをとうてい活⽤用できない
• プライバシーや権利利関係をクリアした上で、ア
カデミアに研究⽬目的で提供
• 楽天のデータは70以上の⼤大学・研究機関で利利⽤用
されている
企業から⼤大学へのデータセット提供の取り組み（森⽒氏＠楽天技術研究所）

10. 10Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› 榊⽒氏・内⼭山⽒氏＠ホットリンク社
• 技術移転では「⼤大規模データが社内ですぐに利利
⽤用可能な形で蓄積されている」ことが成功要因
の⼀一つだった
› 佐藤⽒氏＠クロスコンパス社
• プライバシー保護の壁（＝データを社外に出せ
ない）が、イノベーションの阻害要因となる
データ共有の可否がイノベーションの成否を分ける

11. 11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› Netflix Prizeの事例例
• Prizeの成果はサービスに採⽤用されなかった
• 研究⽤用に取り出されたデータサブセットに対し
て最適化を図っても、サービス運⽤用の過程で
ユーザ⾏行行動パターンが変化するため、実⽤用に耐
えない
› 研究が実世界のイノベーションにつながるために
必要なこと
• 最初から実環境（＝マーケットからのリアルタ
イムなフィードバックが得られる環境）での
R&Dが重要
「データの科学」の時代（吉井⽒氏＠サイジニア社）
企業のR&Dのあり⽅方⾃自体が⼤大きく変化している

12. 12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
従来の企業における
R&Dの位置づけ
マーケットとR&Dが
直結した企業活動
吉井伸⼀一郎郎.実ビジネスによって磨かれる学術研究. ⼈人⼯工知能 Vol. 30, No. 3 (2015年年5⽉月号), pp. 304-309.

13. 13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› 相⼿手企業のビジネス背景の把握が必須
• 環境への習熟（⼤大学と企業の組織⽂文化の違い）
• 情報セキュリティー、サービスレベル、...
• 提供されるデータの性質や顧客ニーズの理理解
› 必要なコミット期間の⻑⾧長さは？
• マイクロソフトとの共同研究では、本質的な研
究テーマに切切り込めるまで1年年ほど要した
› 習熟・理理解に⾄至る⽅方法は？
• 密なミーティング、企業からの研究員受け⼊入れ、
インターンシップ、….
清⽥田が⼤大学院⽣生として産学連携研究テーマに携わった経験から

14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› データが⽣生み出されるビジネス背景への理理解が必
要とされることが「壁」に（とくにログデータ）
• データの加⼯工（クレンジングなど）
• 現場のオペレーションに依存した知識識
› プライバシー保護をめぐる問題
› 固定されたデータセットだけでなく、リアルタイ
ムのデータもいずれ必要になる
データ本体だけでなく、データ活⽤用の知⾒見見そのもの
の共有をどうやって進めるか？
⼤大学へのデータ提供について（企業側の視点）

15. 15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
› データセット共有は⼀一つのきっかけにすぎない
• 研究課題やリアルタイムログデータの共有をど
のようにすすめていくべきか？
› シーズ（from アカデミア）とニーズ（from 産業
界）の融合に向けて
• 課題共有の「場」づくり
• ⼈人材の課題（産学間の流流動性、⼤大学教育、採⽤用、
インターンシップ、…）
まとめ