「HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産領域におけるオープンイノベーション促進の取り組み

「HOME'Sデータセット」提供を
通じた不不動産領領域におけるオープ
ンイノベーション促進の取り組み
株式会社ネクスト　リッテルラボラトリー
主席研究員　　清⽥田　陽司
第15回情報科学技術フォーラム（FIT 2016）
イベント企画「Real Estate Tech：不不動産×IT 〜～ITが拓拓く不不動産の未来〜～」
2016.09.08＠富⼭山⼤大学五福キャンパス

2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
›  1975年年福岡県久留留⽶米市⽣生まれ
›  研究分野: 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 (1997-2004)
•  対話型質問応答システム
　　企業（マイクロソフト）との共同研究
•  東京⼤大情報基盤センター助教/特任講師 (2004-2012)
•  図書館情報ナビゲーションシステム／Wikipediaマイニング
•  株式会社リッテル主席研究員/CTO (2007-2011)
•  図書館情報ナビゲーションシステム実⽤用化（国⽴立立国会図書館リ
サーチ・ナビなど）
•  ビッグデータ処理理技術(Hadoop)の展開
　　産学連携スタートアップとのかかわり
•  株式会社ネクストリッテルラボラトリー (2011-)
•  情報推薦システムの研究開発 (主にHOME’S)
　　⼤大学との共同研究
›  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-)、JST「情報管理理」誌外部編集委員 (2015-)、WebDB
Forum産学連携担当幹事 (2015-)
経歴

株式会社ネクストのサービス
⽇日本最⼤大級の不不動産・住宅宅サイト HOME’S を運営
※1 フジサンケイビジネスアイ調べ (2014.3.31掲載)
※2 利利⽤用者数 No.1 ニールセンNetView 2013年年4⽉月データ (家庭および職場のPC
　　からのアクセス・カテゴリ: 家庭とファッションサブカテゴリ:不不動産)

＞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
HOME Sヘヤサク！
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）

›  『HOME’S』賃貸物件 (約530万)
•  2015年年9⽉月時点で掲載されていた全データ
•  賃料料、⾯面積、⽴立立地（市区町村、郵便便番号、最寄
り駅、徒歩分）、築年年数、間取り、建物構造、
諸設備などの属性を含む
•  特定の物件と直接紐紐付く属性は含まず
›  上記全物件に対応する画像データ (約8300万)
•  ディープラーニング適⽤用を想定
•  不不動産会社が付与した属性データ（画像の種類、
フリーテキスト）を含む
›  フルサイズ間取り図画像データ (約510万)
•  間取りデータ、フリーテキストあり
HOME’Sデータセット概要

HOME’Sデータセット利利⽤用申込の状況
提供開始から10ヶ⽉月で，約35研究室から申込

1.  不不動産領領域ならではの課題
2.  データセットの提供を通じて得られた知⾒見見
3.  共同研究を通じて得られた知⾒見見
4.  研究課題の提⽰示
Agenda

1. 不不動産領領域ならではの課題

不不動産情報特有の性質
同じ
「賃料料8万円、1LDK」
の部屋でも
間取りは千差万別！
⼈人気のある物件は
すぐデータベース
から消えてしまう
「このお部屋を⾒見見ている⼈人はこんな
お部屋も⾒見見ています」は通じない

›  ユーザが決断までに⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかける
•  動機づけ
•  情報収集
•  ⽐比較検討
•  決断
›  ニーズが時間の経過とともに変化する
•  トレードオフ（価格 vs ○○）
•  地域・駅・路路線
•  買う – 借りる
•  マンション – ⼀一⼾戸建て
•  各種こだわり条件（ペット、バストイレ別、…）
→ ユーザの理理解が著しく困難
住まい探しプロセスの特性　（他の商品との⽐比較）

ユーザの⾏行行動変化の可視化　（HOME’S賃貸ユーザー）
ブ
ラ
ウ
ジ
ン
グ
----
具
体
的
な
検
索索
⾏行行
動
典型的な物件探しの行動
（路線・駅選択 or 地域選択⇒リスト表示⇒物件閲覧）
非典型的な
物件探しの行動
（地図検索など）
物件見学後に
サーチエンジン
経由で再訪

›  「不不安」という感情が鍵となる
•  ユーザにとっては、「まだ決まっていない」と
いう状態は不不安 → 早く決めたい！
•  あとで後悔するかも？
›  「後悔のない、納得感のある選択」という体験を
創り出すことが必要
「⻑⾧長い時間、多くの⼿手間をかけて決断する」というプロセスの課題

2. データセットの提供を
通じて得られた知⾒見見

›  情報学
•  画像処理理、他のデータ（SNSなど）との結合
›  建築学、建築デザイン
•  間取り、空間デザインなど
›  経済学、経営情報学
•  賃料料推定、経済動向
›  都市学・環境学
•  街の属性
データセット利利⽤用研究室の主な分野
これまでに接点のなかった研究者との関係ができつつある

›  ディープラーニングの物件画像への適⽤用はホット
トピック
›  学習⽤用正解データの作成は、ディープラーニング
適⽤用でもっとも重要な問題
›  不不動産物件データと他のデータ（SNS、地域オープ
ンデータ、etc.）との統合により新たな価値が⽣生
まれる
データセットの提供を通じて得られた知⾒見見

3. 共同研究を通じて
得られた知⾒見見

›  Twitterデータからの「住まい探しコーパス」の構
築
•  電通⼤大栗栗原研究室
•  クラウドソーシングを利利⽤用し、ツイートに住ま
い探しに関する⾏行行動をタグ付け
•  WI-IAT 2015@シンガポールにて発表
›  街の雰囲気情報のデータ化 (100ninmapコラボ)
•  NAIST 荒牧先⽣生/京⼤大北北先⽣生/和歌⼭山⼤大宮部先
⽣生/京産⼤大河合先⽣生
ネクストで遂⾏行行中の共同研究

›  うーむ。引っ越したばかりだけど、何か急激に住
宅宅購⼊入熱が上がってきている。物件の内覧会に
⾏行行ってさらに⾼高めるか
›  現在、購⼊入に向けた住居選びが佳境です。現在、
マンション優位。⼀一⼾戸建て⾼高いんだもの。でも、
優柔なのでしばらく決めれないと思う
›  @foo そうなんです。いまメゾネットなんですが、
⾝身重な奥さんが階段をひぃひぃ⾔言いながら登って
いるのを⾒見見ると….。「70歳超えたら無理理」だと思
いますねぇ。結局、おっくうになって、ほとんど1
階で過ごしてそう
あるTwitterユーザーのタイムライン抜粋

›  アカウントの選択
•  @homes_kun のフォロワー(約40,000アカウン
ト)を対象とした
›  タイムラインに以下のキーワードを含むアカウン
トを抽出
•  礼⾦金金、内⾒見見、家賃
›  不不動産会社のアカウントを除外
→ 86名のTwitterユーザーを抽出
住まい探しに関連しそうなTwitterアカウントの抽出

Yahoo! クラウドソーシング
マイクロタスク型のクラウドソーシングプラットフォームを提供
報酬はTポイントで⽀支払われる

クラウドソーシングで出題したタスクの例例

›  内⾒見見たのしー。いよいよ都⺠民になるときがやってきた！
›  電⾞車車使いづらくてもちょっとボロい下町臭い都内が好き。
⾞車車通勤できるし・・・と⾔言っても混んでるだろうけど
›  ちょっと内⾒見見⾏行行って来るわ
›  ひとりでいいから今より節約できる所に越したいよね
›  ドアtoドアで考えたらこの物件でも通勤時間変わらない
な・・・内⾒見見と共益費詳細次第で確定しちゃおうか
な・・・６階だからさすがに引越業者呼ぼうｗ
›  鍵に悪戯されちゃったから怖くて—んでこの距離離だと同棲
はちょっとと⾔言われたので23区内で調べている
›  池袋の物件も内⾒見見したいなーー
›  @baz 北北本桶川蕨上尾あたりは⼤大宮通勤者にとっては激安
⼟土地だからねー(⊃?ω?⊂)いいなーああせめて住宅宅⼿手当くら
い出ないかなー
住まい探しタイムラインの例例

›  住まい探しのストーリーの多様性
›  感性的な価値をどのように伝えるか？
›  クラウドソーシングの可能性
共同研究を通じて得られた知⾒見見

4. 研究課題の提⽰示

›  不不動産物件画像の付加価値創出
›  ⻑⾧長期にわたって影響を与える意思決定のサポート
研究課題の提⽰示

不不動産情報サイトで不不動産会社を選ぶ際のポイントは？(RSC 2015年年調査)
物件の写真の点数が多い
物件の写真の⾒見見栄えが良良い
71.9％
32.5％

画像情報の多様性でランキング
どちらの物件情報が
ユーザーにとってより嬉しい？

ヒント: クラウドソーシングによるアレルギー・リスク推定 by 荒牧先⽣生
年年齢はおいくつですか
アレルギーはありますか？
□喘息 □花粉症 □アレルギー性⿐鼻
炎 □アトピー性⽪皮膚炎
家族関係は良良好でしたか？
⾍虫⻭歯はありますか？
アレルギーに影響ある要因を
探すために，あなたなら，他
にどんな質問をしますか？
患者属性に関する質問
新たなリスクを求める質問
リスクに関する質問
荒牧ら: クラウドソーシングによるアレルギー・リスク推定,
2014/12/17 第６回集合知シンポジウム資料料

›  「課題に直⾯面する将来の⾃自分」と、「現時点での
⾃自分の選択」をどうすれば結びつけられるか？
•  現時点で課題に直⾯面している⼈人々がもつ知⾒見見を
活かす
•  過去数⼗十年年の⾃自らの⾏行行動選択と、現時点での状況の
相関関係を⽤用いる
›  「どのように⾏行行動を変えれば未来はどう変わるの
か」を⾒見見せることで、よりよい選択のサポートが
できるのではないか？
クラウドソーシングによる「仮想的な⾃自分の将来像」推定の可能性

まとめ

›  不不動産領領域は学際的なテーマ
•  多くの分野の知⾒見見を結集する必要がある
›  データ・課題・議論論の場を共有していきましょ
う！
まとめ

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