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不動産物件データセットを用いた研究開発事例と、大学との共同研究の取り組みの紹介
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Yoji Kiyota
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WebDB Forum 2015の技術報告セッションにて発表した内容です。 HOME'Sデータセットの概要と、データセットの利用が想定される研究課題の提示を行いました。
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2.
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3.
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>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)
5.
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6.
6Copyright(c) NEXT Co.,
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7.
› 『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) • deep learning適⽤用を想定した画像サイズ • 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 HOME’Sデータセット 概要
8.
8Copyright(c) NEXT Co.,
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9.
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10.
10Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 顧客が決断までに⻑⾧長い時間をかける • 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 ○○) • エリア • 買う vs 借りる • マンション vs ⼀一⼾戸建て • 各種こだわり条件(ペット、バストイレ別、…) → 顧客の理理解が著しく困難 不不動産・住宅宅の商品としての特性 (他の商品との⽐比較)
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11Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. ユーザー⾏行行動の可視化結果(賃貸ユーザーの例例) ---- 具 体 的 検 索 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
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12Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 画像解析 • 物件画像の提供価値をさらに⾼高めるには? › テキストマイニング • 住まい探し⾏行行動のソーシャルメディアからの可 視化 › ⾏行行動⼼心理理学 • 最終的に納得して決断してもらうには? › Linked (Open) Data • 各種統計データ、ハザードマップ、犯罪発⽣生 マップなどと不不動産物件情報の組み合わせ › ⾳音声対話型インタフェース • ヒューマノイドロボットによる住まい探し⽀支援 住まい探しと関連する研究領領域の例例
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物件画像データへの deep learning適⽤用 13Copyright(c) NEXT
Co., Ltd. All Rights Reserved.
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14Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. deep learningによる物件画像へのタグ付け例例 不不動産会社によるタグ 「内装」 ディープラーニングによるタグ 「居間」 22.4294 「キッチン」 18.8581 「収納」 15.6817 不不動産会社によるタグ 「その他」 ディープラーニングによるタグ 「バルコニー」 22.2454 「設備」 18.868 不不動産会社によるタグ 「収納」 ディープラーニングによるタグ 「収納」 22.8901 「⽞玄関」 22.1572 「エントランス」 17.2992 「設備」 14.7072
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15Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › ユーザーにより⾼高い価値を提供できる物件データの特徴 は? • ユーザーにとって価値の⾼高い物件画像の特徴などを発⾒見見 › 情報審査の⽀支援 • 誤り、不不正を含む可能性のある物件情報の発⾒見見 → 情報 精度度の向上、情報審査の⽣生産性向上 › 現時点で実現できていない検索索・レコメンド軸の画像から の抽出 • 「広々としたキッチンがある部屋」「和⾵風のテイストの 部屋」 想定される応⽤用例例 以下の例例⽰示にとどまらない⾃自由な発想によるイノベーションを期待
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Twitterタイムラインへの クラウドソーシングの適⽤用による 住まい探し⾏行行動コーパスの構築〜~ 16Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 電気通信⼤大学 栗栗原研究室との共同研究 ※DOCMAS/WEIN-2015@シンガポールで発表予定
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17Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. カスタマージャーニーマップ ユーザー理理解の⼀一技法: ユーザーの視点からユーザー経験の全体像を概観する
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18Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › ユーザーの住まい探しプロセスにおける⾏行行動、思 考、感情を⽰示すデータを豊富に含む • 情報発信の⼼心理理的ハードルが低い(字数制限) • コミュニケーションのチャネルになっている (リプライ機能) › タイムラインによって、数週間〜~数年年にわたる住 まい探しプロセスを追跡できる Twitterデータに着⽬目した理理由
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19Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › ログデータの解析 • PC、スマフォ以外のタッチポイントのデータ取 得が困難 • cf. O2Oでの来店検知 › アンケート • ⾃自⾝身が⾔言葉葉にできないニーズは拾拾えない › ⾏行行動観察 • 数週間〜~年年単位にわたるプロセスを継続的に観 察するのはコスト的に困難 Twitterデータは、上記のアプローチを補完しうる 顧客理理解のための他のアプローチ
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20Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 住まい探しに関連しないツイートも⼤大量量に含まれ る • どうやって住まい探しに関連するツイートだけ を抽出するか? › 住まい探しプロセスのフレームワークに落落とし込 んで解析したい • 潜在的ニーズ • 情報収集 • 物件⾒見見学、⽐比較検討 • 契約、引越 → コストと時間を抑えて利利⽤用するには? Twitterデータを利利⽤用するにあたっての課題
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21Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 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
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22Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 設問例例
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23Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. フェーズの依存性を利利⽤用したタスクフローの組み⽴立立て 依存性を利利⽤用して実⾏行行タスク数を削減→⼤大幅にタスク数を抑えることができた 新しい住まいを探した いと考えているか? 住まい探し情報を実際 に集めているか? Yes Yes Yes 住まい探しに関連しない 「動機」フェーズ 「情報収集」フェーズ 「物件接触」フェーズ 「契約」フェーズ Yes No No No No 引越のために物件を⾒見見 学したか? 引越のために物件の契 約を決めたか? 2400設問 196設問 132設問 68設問 32箇所 51箇所 47箇所 14箇所
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24Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 「情報収集」フェーズの⾏行行動(57設問、35ユーザー)
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25Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 「物件⾒見見学」フェーズの⾏行行動(45設問、27ユーザー)
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26Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 「契約」フェーズの⾏行行動(14設問、10ユーザー)
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地域属性の可視化 27Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved.
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28Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 住まい探しにおいて、「⾃自分に合う街を探した い」という潜在的ニーズは⼤大きい • クチコミベースの地域情報サービスは成⽴立立困難 › 多種類の情報源を統合した「雰囲気」の可視化へ の取り組みを開始 • ジオタグ付きツイート • オノマトペ抽出 • クラウドソーシング • Googleストリートビューで雰囲気データ付与 • 街歩き (cf. 100ninmap project) 街の「雰囲気」の可視化
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⾳音声対話による物件検索索 29Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved.
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30Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 不不動産会社の店頭など での潜在的ニーズが⾮非 常に⼤大きい › ⾳音声対話による物件探 しタスク ヒューマノイドロボットによる物件探しの⽀支援
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まとめ 31Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved.
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32Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 不不動産・住まい探し領領域では学際的な取り組みが 切切実に必要とされています • ⼈人⽣生における重要な意思決定のひとつ • 少⼦子⾼高齢化社会にどう対処していくか? › 私たちは不不動産・住まい探し領領域でのオープンイ ノベーション創出にコミットしていきます • データのご提供 • 研究課題の提⽰示 関⼼心をお持ちの⽅方はぜひお問い合わせください! データセット提供をひとつのきっかけとして
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