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

不不動産物件データセットを⽤用いた
研究開発事例例と、⼤大学との共同研究
の取り組みの紹介
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
1Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
WebDB Forum 2015技術報告セッション
2015.11.25 芝浦⼯工業⼤大学豊洲キャンパス

›  ネクスト／リッテルラボラトリーのご紹介
›  HOME’Sデータセットについて
›  住まい探しの研究課題シェア
•  物件画像データへのdeep learning適⽤用による
付加価値向上
•  住まい探しユーザーの理理解
•  街の「雰囲気」の可視化
•  ⾳音声対話タスクでの利利⽤用
Agenda

『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

＞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）

HOME’Sデータセット
について

›  『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

›  不不動産・住まい探し分野の研究活性化
•  不不動産・住まい探しに関する研究が活発になることで、今までにな
い住まいの探し⽅方など、新たなイノベーションが⽣生まれてくること
を期待
›  産学連携の機会創出
•  共通のデータセットを産学間で共有することによって、共同研究の
取り組みを加速するとともに、産学の垣根を越えて不不動産・住まい
探し分野にフォーカスする研究コミュニティの創出を⽬目指す
›  情報学分野での⼈人材育成への貢献
•  本データセットを⽤用いたハッカソンやインターンシッププログラム
を実施することで、学⽣生の⽅方々が実世界のニーズに触れる機会を提
供し、イノベーションに携わる次世代の⼈人材育成に貢献
研究コミュニティにデータを提供する意義

住まい探しの
研究課題シェア

›  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）

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

›  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

物件画像データへの
deep learning適⽤用

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
「その他」
「バルコニー」 22.2454
「設備」 18.868
「収納」
「収納」 22.8901
「⽞玄関」 22.1572
「エントランス」 17.2992
「設備」 14.7072

›  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

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〜～
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

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

›  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

›  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

›  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

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

設問例例

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

「情報収集」フェーズの⾏行行動（57設問、35ユーザー）

「物件⾒見見学」フェーズの⾏行行動（45設問、27ユーザー）

「契約」フェーズの⾏行行動（14設問、10ユーザー）

地域属性の可視化

›  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

⾳音声対話による物件検索索

›  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

まとめ

›  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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