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8.
› 『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データセットの構成
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9Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. HOME’Sデータセット 利利⽤用申込の状況 提供開始から1年年で,39研究室から申込(⽶米国1件)
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10Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 研究会発表論論⽂文 › 多⽬目的最適化問題としての物件検索索 › ジオタグつきtweetと不不動産物件価格データの組み合 わせによる分析 NII-IDRユーザフォーラム2016 ポスター発表 › 不不動産物件価値の可視化と検索索体験の魅⼒力力化 › 賃貸・分譲住宅宅における選好因⼦子⽐比較 › 間取り図グラフの活⽤用 投稿中 › 間取り図と物件写真へのディープラーニング適⽤用 HOME’Sデータセットの活⽤用事例例
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11Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › Twitterデータから「住まい探しのニーズ」を明ら かにする • 電通⼤大 栗栗原研究室 › 街の雰囲気情報のデータ化 • 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 (100ninmap project) › 介護分野をターゲットとした共同研究 • 九州⼯工業⼤大学 井上研究室 ネクストで遂⾏行行中の共同研究
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ライフイベントの情報推薦に 関する課題 12Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved.
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13Copyright(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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14Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. HOME’S介護
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15Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. › 多くの要因が施設探しのプロセスに影響を与える • 数⼗十年年前からの⾏行行動が影響 • 兄弟姉妹間の⼈人間関係なども重要 › 課題に直⾯面するまでは「⾃自分⾃自⾝身のリアルな問題 である」とは感じにくい 介護分野のデータ分析でわかってきたこと
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16Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 平成28年年(2016年年)版⾼高齢社会⽩白書(全体版) 図表1-1-13より抜粋
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17Copyright(c) NEXT Co.,
Ltd. All Rights Reserved. 少⼦子⾼高齢化社会をどのようにデザインするか? › 空き家問題 › 相続 › 医療療・介護 › 社会インフラ 現在の⾃自分の選択が、数年年後〜~数⼗十年年後の⼈人⽣生にど う影響するか? › 現在の⼈人⼯工知能研究の枠組み(帰納アプローチ) では解けない ぜひ⼀一緒に取り組んでいきましょう! 「課題先進国」⽇日本が存在感を⽰示せる研究テーマ
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