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ライフイベントの決断を支えるオープンイノベーションの取り組み

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ARG 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会
技術報告セッション

Published in: Technology
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ライフイベントの決断を支えるオープンイノベーションの取り組み

  1. 1. ライフイベントの決断を⽀支える オープンイノベーションの取り組み 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 1Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ARG 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 (SIG-WI2) 2016.12.03 リクルート  アカデミーホール
  2. 2. 2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 株式会社ネクストのサービス 総掲載物件数No.1の 不不動産・住宅宅情報サイト 暮らしに密着したさまざまな 情報サービス  (引越, 保険, 介護, ⼦子育て, ⾳音楽ライブ, スポーツ選⼿手⽀支援 etc.) 世界43カ国向けに展開する 住宅宅・中古⾞車車・求職などの アグリゲーションサイト (本社:  スペイン  バルセロナ)
  3. 3. >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 >情報推薦、ユーザーインターフェース、VRなど   住まいや暮らしに関わる技術の研究・開発 3 株式会社ネクスト  リッテルラボラトリー 3 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
  4. 4. 4Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ディープラーニングによる物件画像へのタグ付け 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
  5. 5. 5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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?
  6. 6. 6Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  データセットを軸とした産学連携 ›  ライフイベントの情報推薦に関する課題 Agenda
  7. 7. データセット共有を軸とした 産学連携 7Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  8. 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
  9. 9. 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)
  10. 10. 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
  11. 11. 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
  12. 12. 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.
  13. 13. 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)
  14. 14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. HOME’S介護
  15. 15. 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
  16. 16. 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
  17. 17. 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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