3D間取りを支える技術

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Ltech#18 AIで住まい探しをスムーズに！
【3D間取りを支える技術】
株式会社LIFULL AI戦略室横山貴央
2021.7.13

アジェンダ
5．アジェンダ
4．おわりに
3．3D間取りを支える技術
2．LIFULL HOME’S 3D間取りとは
1．LIFULL AI戦略室のご紹介

2021/7/13 Ltech #18 - 3D間取りを支える技術
自己紹介
2015年4月 LIFULL入社。2018年8月に設置されたAI戦略室で、中古マンションの価格推定を中心にデータ分析や機械学
習業務に従事する。機械学習・データ分析領域の実務経験をもとに2019年10月より「AIコンサルタント」として業務
計画、進行管理、推進をミッションに持つ。2021年4月にβ版を公開した「LIFULL HOME'S 3D間取り」のPJ推進を担当。
株式会社LIFULL AI戦略室横山貴央
https://github.com/yokoyamt
https://twitter.com/yokoyamtl

LIFULL AI戦略室のご紹介

LIFULL AI戦略室の体制（現在14名です）
カジュアル面談受付中！
https://hrmos.co/pages/lifull/jobs/010-9999

AI Tech Forum 2021 SPRING
開催目的
今回のAI Tech Forumは大盛況！
延べ183名参加
技術の開発者や利用者が交流する場を作ることで、技術の活
性化を加速する。
➡︎「成果を発表できる場があるのはモチベーションになりまし
た。」などの声があった！
全社的に埋もれてしまいやすい技術や企画を発信する場にしてい
きたいと考えている。
➡︎「様々な部署の方と交流ができ、意見交換ができて良かったで
す。」などの声があった！
各連携部署からの発表も多数！
技術シーズの発表・紹介：計17件
参加者数：延べ183名イベント満足度は4.2点／5点と高評価！

LIFULL HOME’S 3D間取りとは？

https://www.homes.co.jp/3dmadori/
LIFULL HOME’S 3D間取り 2021年4月
リリース！

LIFULL HOME’S 3D間取りとは？
ディープラーニング技術の活用により、従来1件あたり数万円の作成コストがかかっていた3Dモデルを、
安価かつ大量に生成できるようになりました。※特許取得済み
２次元の間取り図を画像認識・ポリゴン化して、3Dモデルとして可視化する仕組み
https://www.homes.co.jp/3dmadori/

SNSでの反応

3D間取りを支える技術

プロダクトとしての3D間取りを支える技術は広範囲にわたる。
3D間取りを支える技術
参考：MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン
https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
Configuration
構成/アーキテクチャ
Data collection
データ収集
Automation
自動化
Data verification
データ検証
Feature engineering
特徴量エンジニアリング
ML
code
Testing and
debugging
テストとデバッグ
Resource
management
リソース管理
Model analysis
モデル解析
Process management
プロセス管理
Metadata management
メタデータ管理
Serving
Infrastructure
サービスインフラ
Monitoring
死活・負荷監視

KEELとはLIFULLグループ全体で利用することを目的として開発されている、
Kubernetesベースのアプリケーション実行基盤です。
KEELの存在によりAI戦略室の開発者はリソース管理・サービスインフラ・死活や負
荷監視が行える環境を非常に容易に手に入れることができ、ML opsを構成するシス
テム構築の負荷が軽減されたことでサービスの早期リリースが実現できました。
全社アプリケーション実行基盤の活用
Configuration
構成/アーキテクチ
ャ
Data collection
データ収集
Automation
自動化
Data verification
データ検証
Feature engineering
特徴量エンジニアリング
ML
code
Testing and
debugging
テストとデバッグ
Resource
management
リソース管理
Model analysis
モデル解析
Process management
プロセス管理
Metadata management
メタデータ管理
Serving
Infrastructure
サービスインフラ
Monitoring
死活・負荷監視
yaml
参考：
コマンド1発でKubernetes上にProduction Readyな環境を手に入れる
https://www.lifull.blog/entry/2021/03/30/100000

Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention (2019)
間取り画像の認識はどのように行われるか？
https://arxiv.org/pdf/1908.11025.pdf
semantic segmentation
間取図に
特化・応用

Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention (2019)
間取り画像の認識はどのように行われるか？
https://arxiv.org/pdf/1908.11025.pdf
https://www.slideshare.net/next_developer/ltech113d
Ltech # 11
キッチン・バスタブ・トイレなど

間取図が3D化されるまでの流れ
間取り画像セマンティック画像ポリゴンデータ
3Dモデル（可視化）
ここにも
工夫が必要

【背景】
室内の移動を簡単にしたい
【工夫】
室内の移動を簡単にするために、ポリ
ゴン化したデータをもとに主要なポイ
ントに「移動点」を生成し、それを線
で結ぶことで「どの点に移動できるか
」という情報を付与しました。
工夫（１）移動点を作成してスムーズな閲覧を実現

浴室やトイレのアイコンが「ない」場合にはバスタブやトイレの可視化のためのデータ出力を
semantic segmentationだけでは対応できないため、ルールベースでバスタブやトイレを設置しました。
工夫（２）アイコンが認識できない場合
アイコンありアイコンなし
ルールベースでの設置
Deep Learningの出力

おわりに

LIFULLでは機械学習プロダクトの自社開発に力を入れており、Ltechでも頻繁に機械学習系発表のイベントを行っています。
3D間取りについても過去2回技術発表を行っており、発表資料のアーカイブがございます。
ぜひこちらもご覧ください。
※当時の発表内容と現在の仕様は変更点があります
過去のLtech資料もぜひご覧ください
https://www.slideshare.net/next_developer/ss-132855145 https://www.slideshare.net/next_developer/ltech113d
# 05 # 11

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