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J-GLOBAL ID：201702237311503141   整理番号：17A0849954

「不動産とAI」AI・IoTを用いた不動産物件の「魅力」情報処理

著者 (1件)： 山崎俊彦 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 32  号： 4  ページ： 536-541  発行年： 2017年07月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 何がどれくらい魅力的かをビッグマルチメディアデータを用い,深層学習,機械学習,統計処理,グラフ信号処理などで解析することで数値化する「魅力工学」を研究している。本論文では,あまりIT(Information Technology)化が進んでいない不動産業界を魅力工学研究のターゲットとし,実施している不動産情報処理研究事例を紹介した。まず,物件の適正価格を知る,どの条件をどの程度我慢すると希望の予算内に収まるかを示すといった活用を想定し,駅や地域を限定して回帰分析によって賃貸物件の家賃を予測したところ相関係数0.8~0.9を得られた。次に,これまで計測できなかった不動産物件の価値,魅力を定量化・可視化するためにカメラ,マイク,温湿度,9軸加速度,照度,赤外線,紫外線,臭気の各センサを備えるIoT(Internet of Things)デバイスを開発した。それを不動産物件内に複数設置して得られたデータをクラウドサーバに蓄積し,他の物件との住み心地の比較やホテル・病院の品質評価に応用できることを説明した。さらに,ユーザ体験をより魅力的なものにするために深層学習を用いた類似物件の検索や,間取り画像に対するセマンティックセグメンテーションに基づく間取りのグラフ化などを試みていることを論じた。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *不動産 ,  相互接続 ,  インターネット ,  データ ,  マルチメディア ,  価格決定 ,  *可視化 ,  計算機利用 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理システム ,  機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  評価試験 ,  システム評価 ,  データベース ,  画像検索
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  *IoT ,  クラウドコンピューティング ,  *ディープニューラルネットワーク ,  ビッグデータ ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  土地問題  (RD02020K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (20件)：

• [Fukushima 16a] Fukushima, Y., Yamasaki, T. and Aizawa, K.: Audience ratings prediction of TV dramas based on the cast and their popularity, IEEE BigMM, pp. 279-286 (2016)
• [福島 16b]福島悠介,山崎俊彦,相澤清晴:文書と音声解析に基づくプレゼンテーション動画の印象予測,信学論,Vol.J99-D,pp.699-708(2016)
• [福島 16c]福島悠介,山崎俊彦,相澤清晴:放送前の情報のみを用いたテレビドラマの視聴率予測,映像情報メディア学会誌,Vol.70,pp.J255-J261(2016)
• [Furuta 16] Furuta, R., Fukushima, Y., Yamasaki, T. and Aizawa, K.: Multi-label classification using class relations based on higher-order MRF optimization, BigVision (2016)
• [花里 05]花里俊廣,平野雄介,佐々木誠:首都圏で供給される民間分譲マンション100超住戸の隣接グラフによる分析,日本建築学会計画系論文集,No.591,pp.9-16(2005)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不動産 ,  AI ,  IoT ,  魅力 ,  情報処理