昨年につづき、人工知能学会全国大会(第32回)に 参加してきました!(今年も「不動産とAIセッション」開催)

こんにちは、AI戦略室の橋本です。

昨年に続き、人工知能(AI)に関する最新情報の収集やアカデミア・他企業との交流の一環として、メンバーと6/5(火)-6/8(木)の4日間、鹿児島で開催された2018年度人工知能学会全国大会(第32回)に参加してきました。

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

※昨年の参加レポート


AIブームの影響もあり、今回も盛況でした。早速ですが、「不動産とAI」セッションを中心にみなさまに参加レポートをお届けします。

不動産におけるデータ・AI活用は”不動産テック(ReTech:Real Estate Tech)”と呼ばれており、FinTechに端を発したX−Tech系の中で最も成長しているものの一つです。日本の数年先を行くアメリカでは2014年を境に不動産Tech企業への出資が4倍以上に急増しており、日本でもブレイク間近と言われています。


[2C3-OS-17] 不動産とAI
https://sites.google.com/view/realestate-ai

不動産とAI、どのセッションも素晴らしい発表でした。各セッションで、印象に残った発言を少しご紹介します。

[2C3-OS-17-02] ユーザ・物件特徴と間取り特徴を用いた嗜好予測
〇加藤 尚輝1、山崎 俊彦1、相澤 清晴1、大浜 毅美2 (1. 東京大学、2. 株式会社ietty)

ユーザ属性、物件属性+間取り図の画像データから嗜好を予測し、物件の推薦システムでの利用を目標とした発表です。

Q&Aで「ユーザが当初欲しているものから変わることが多い。推薦の精度向上ではなく、”決断”をさせることが大事(ユーザの不明確な要求を明確化させるような情報提示が大事)」との発言があり、大いにうなずかされました。

[2C3-OS-17-03] 不動産ポータルサイトでのユーザの潜在的嗜好の抽出
〇池上 顕真1、伊藤 博典2、野村 眞平1 (1. 株式会社リクルート住まいカンパニー、2. 京都大学情報学研究科)

ユーザのWebでの行動履歴とその際参照した物件データから、ユーザが物件に求める条件の優先順位(潜在的志向)の抽出に関する発表です。

閲覧した物件が全て好みのものとは限らない点などは問題とのことでしたが、ユーザが明示的に入力している検索条件とは別に、行動履歴から一定の精度で潜在的嗜好が得られるのであれば、ユーザの条件の軸ずらし(より適切な絞り込み条件のサジェストや推薦の精度向上)などが考えられるとのことで、今後に期待です。

[2C3-OS-17-04] Web不動産データを用いた空物件が埋まる遷移に関する多変量解析 アパートローンリスク計量モデル構築のための予備解析
〇渡邊 隼史2、一藤 裕3、鈴木 雅人4、山下 智志1 (1. 統計数理研究所 、2. 情報・システム研究機構、3. 長崎大学、4. UDアセットバリュエーション)

アパートローンのリスク計量モデル提供を目指し、第1歩として空室/占室をアパートの特性から評価するモデル構築に関する発表です。Webクローリングデータ(楽天不動産)と不動産鑑定士による現地調査データと比較し、Webデータによる「埋まりやすさ」評価モデルの可能性を検証しています。

個人的には本セッションが一番不動産データ分析あるある(笑)を感じたセッションでした。共通の物件データベースが存在しないゆえの単位の統一・表記ゆれの統一・欠損値補完・物件の名寄せなどで涙している不動産データ分析者が世の中にいったいどれくらいいることか・・・Webデータと現地調査データを比較して、空室⇒占室の期間分布は近似しているなどは興味深かったです。

[2C3-OS-17-05] Bottleneck特徴量を用いた不動産画像の分類
〇豊原 優1、門 洋一2、山崎 俊彦3、藤森 進1、太原 育夫1 (1. 東京理科大学、2. アットホーム株式会社、3. 東京大学)

不動産業者がアットホームに画像の登録をする際に、20カテゴリからタグ付を行う必要があり、入力の手間と入力精度が課題となるため、Convolutional Neural Network(CNN)による分類提案の発表です。

室内、リビング、エントランスなどカテゴリ的に近い特徴を持つものは難しいようでしたが88%の精度とのことです。今後、カテゴリ粒度の細分化や不正画像検知への発展を考えられているとのことです。


オーガナイザーのLIFULL 清田様、ならびに登壇者の皆様、今年も素敵なセッションを本当にありがとうございました。


(不動産とAIセッションの様子、今回も満席です。時間をオーバーしても質問が途切れないなど、盛り上がりました。)


(おまけ 不動産とAI 夜の部(笑)。奥では賃料推定の限界についてGA technologies × 統計数理研究所 × NAIST、手前では課金モデルをめぐってLIFULL HOME’S x SUUMO x at home 、みなで盛り上がっています。)


他にも”異分野データ連携”や”建設とAI”や”AI人材の育成”の話など、多くの興味深いセッションがありました。

不動産とAIセッション、来年の新潟でも開催予定とのことですので、次回は当社も参加検討できればと思っています。AI戦略室は業界の最先端の技術動向の獲得と共有、社内で開発した最新技術の発信に努めていきます。

アナログで課題も多い不動産の世界ですが、その分未開拓の領域もたくさんあります。”テクノロジー・AI活用により人々の幸せに貢献したい”という思いに共感いただける方は、ぜひ、お気軽にお声がけください!

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