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人工知能スタートアップ取締役 橋崎良哉のブログ(はてな)

人工知能スタートアップ エッジコンサルティング株式会社 橋崎のブログ(http://yoshiyah.com/)のはてな版(コピー)です。

【新規事業/取り組みアイデア】不動産業界×人工知能(自然言語処理、テキスト分類、文章合成)

元ブログを更新しましたので、こちらも更新。

 

yoshiyah.com

 

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今日は、不動産業界×人工知能自然言語処理、テキスト分類、文章合成)です。

■なんで新規アイデア考えてるの?
新規アイデア作成のためのシートの公開もしています

■アイデア生成シートwebアプリ

https://herokucards.herokuapp.com/cardsapp/template/

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【市場整理】

まずは市場規模から。

財務省の法人企業統計調査(調査対象企業数2,823,889社)によると、

2015年度の売上高は、6.5%増の39兆3,835億円となっており、非常に巨大な市場であることが分かる。

 

不動産業の売上高(市場規模)推移

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出所 :財務省(2016)「年次別法人企業統計調査 平成27年度」

http://www.mof.go.jp/pri/reference/ssc/results/h27.pdf

 

一口に不動産といっても市場が巨大過ぎるが、今回もアイデアありきの記事なので、

イデアに関係したものとして賃貸住宅市場を簡単に見ていきたい。

 

大東建託さんの資料がまとまっていたので、引用を。

賃貸住宅は、国内住宅数の約4割の規模となっており、また人口は減っているものの、独身勤労者、一人住まいの高齢者等多様な世帯が生まれており、世帯数そのものは伸びる予測である状況とのこと。

世帯数が増える状況の中で、賃貸住宅そのものは築年数の関係から滅失していくことから、約35万戸の賃貸住宅の新規供給が必要と想定されているようだ。

 

国内住宅着工戸数(2014年度)は88万戸で、うち、賃貸住宅着工戸数は35.8万戸(比率:40.7%)です。また、国内住宅ストック数(2013年)は5,210万戸で、うち、賃貸住宅ストック数は1,850万戸(比率:35.5%)です。
国内住宅市場において、賃貸住宅戸数は約4割の規模を有しています。

住宅着工戸数(2014年) / 住宅ストック数(2013年)

国内人口は2010年をピークに、その後減少を続けています。一方、世帯数は世帯分割による独身勤労者や独り住まいの高齢者の増加を背景に、2020年まで増加し続け、その後はほぼ横ばいで推移すると考えられています。

より長期のトレンドでは緩やかな減少傾向と予測されています。

今後の人口・世帯予測

2035年の国内賃貸住宅世帯数は1,815万戸であると見込まれます。建物の老朽化などにより2013年から2035年までに約783万戸の既存賃貸住宅が滅失すると推測され、年間、約35万戸の賃貸住宅の新規供給が必要と想定されます。

賃貸住宅の滅失と、今後必要な賃貸住宅の新規供給個戸数の推移

出所 :大東建託「賃貸住宅の市場環境」

http://www.kentaku.co.jp/corporate/ir/market.html

 

一方、賃貸マンションを探す生活者のアンケートを見てみると、

リクルート住まいカンパニーの調査によると、引っ越し先の物件選びでは、

家賃に次いで間取りや最寄駅からの徒歩分数、面積・広さ、路線・駅やエリア、

立地・周辺環境、通勤・通学時間といった要素が並んでいる。

 

引越し先の物件選びで重視するポイントランキング(複数回答)

1位:家賃・価格 91.5%
2位:間取り 82.0%
3位:最寄駅からの徒歩分数 76.0%
3位:面積・広さ 76.0%
5位:路線・駅やエリア 74.5%
6位:立地・周辺環境 74.0%
7位:通勤・通学時間 72.0%
8位:築年数(新築含む)59.5%
9位:住戸の向き・方角 59.0%
10位:設備・仕様 58.5%

出所:リクルート住まいカンパニー(2015)「SUUMO調べ、物件選びで重視するポイント2位「間取り」・1位は?」

http://suumo.jp/journal/2015/07/30/94861/

 

こういった要素がある中で、実際にポータルサイトで賃貸マンションを探そうと思った時、

個人的なユーザー感覚として、価格や場所、広さ、間取り(1DKとか2LDKといった文字情報で)、

といった要素では検索はしやすいものの、

価格はいいけど間取りがダメ、間取りはいいけど場所がダメ、

みたいなケースにおいて、単に間取りの文字情報だけじゃなく、部屋ごとの位置関係とか、

1室当たりの広さとか、そのあたりも含めて検索が出来ないのは不満だなーと感じることが多かった。

 

一方で、webサイトUIの代替として各社チャットボットで不動産や求人などの検索条件を返すサービスは出てきているものの、

結局検索して探すポータル系サイトと何が違うの?というのが各社なかなか見出せていない状況だと感じている

人工知能ではなく人間ルールでやってるところがまだほとんどだと思うので、精度が悪ければ何度もボットに他の候補を提示させることになるので、むしろ検索サイトの方がさくさく候補見れて良くないか?とさえ思う)

 

以上を踏まえ、今日のアイデア

 

【ターゲット】

・間取りを重視(文字情報の意味ではなく、位置関係とか1室あたりの広さとか)しつつ、それ以外の要件を組み合わせてさくっと検索をしたいと思っている賃貸マンションを探している生活者

【対象企業】

・不動産企業や不動産テック企業

【アイデア内容】

・画像情報も含めた自動回答(レコメンド)ができるチャットボット

【ビジネス詳細】

・文字情報だけではなく、画像情報を用いてレコメンド可能とするボット

・気に入った間取り画像をチャットボットに投稿しつつ、諸条件(家賃、場所、徒歩分数、面積)を入力する

botの裏側で類似画像の検索が行われ、類似画像の物件でかつ上記諸条件に合致した物件を結果としてボットで返す

・また別機能として、間取りの認識(1DK?1K?、この部屋の面積どれくらい?等)の仕方がよく分からない人向けには、間取り画像をアップロードし、以下のようなアルゴリズムを使うと、もしかしたら検索条件をどう打ち込めばよいかの助けにもなるかもしれない

以下は、VQA(Visual Question Answering)というものでディープラーニングを用いた学習後のアルゴリズムに対して、画像に関する質問を投げると、回答が文章で返ってくるというもの

以下の例では、「口ひげは何で作られてる?」と質問すると→「バナナ」と回答が返る

(引用元ではソースコードも公開されている)

Deep Learning for Visual Question Answering

Image from visualqa.org

Visual QA

Teaser

出所 : https://avisingh599.github.io/deeplearning/visual-qa/

http://visualqa.org/index.html

ソース : https://github.com/avisingh599/visual-qa

【効用/解決する課題】

・生活者にとって:検索作業のめんどくささの解消

・不動産会社にとって:不動産ページ閲覧の新たな流入/回遊

アルゴリズム

ディープラーニング、LSTM

【その他所感等】

・そもそも間取りのような微細な画像をどこまで認識ができ、精度高く類似の間取り画像を抽出出来るか不明でネックになりそう

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今日は以上です。

※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。

 

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