2.LIFULL HOME’Sは物件画像の真贋を深層学習で判断している – 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

2.LIFULL HOME’Sは物件画像の真贋を深層学習で判断している

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「量子コンピューティングで実現する社会」7回シリーズ(その2)では、LIFULL HOME’Sの現在のデータ活用についてとブレインパッドが取り組む機械学習による最適化について紹介します。不動産領域でのデジタル化はまだこれからとのことですが、物件画像で深層学習を用いているそうです。ぜひご覧ください。

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ICCサミット FUKUOKA 2018のプラチナ・スポンサーとして、IBM BlueHub(日本アイ・ビー・エム株式会社)様に本セッションをサポート頂きました。

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット KYOTO 2018は2018年9月3日〜6日 京都市での開催を予定しております。


【登壇者情報】
2018年2月20-22日開催
ICCサミット FUKUOKA 2018
Session 3E
量子コンピューティングで実現する社会
-Quantum Opportunityで捉えるビジネス-
Supported by IBM BlueHub

(スピーカー)
及川 卓也
株式会社クライス&カンパニー
顧問

小野寺 民也
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 副所長 技術理事

草野 隆史
株式会社ブレインパッド
代表取締役会長

山田 貴士
株式会社LIFULL
取締役執行役員 LIFULL HOME’S事業本部長 兼 LIFULL技術基盤本部長

(モデレーター)
尾原 和啓
IT批評家、藤原投資顧問書生

「量子コンピューティングで実現する社会」の配信済み記事一覧

最初の記事
1.量子コンピューターの「現在」と「未来」をIBMのエキスパートが解説!

本編


尾原 量子コンピューターがコロンブス出航前というこの状況で「量子大陸」へ行くにあたって、データビジネス・AIビジネスで最前線を走っている残りのお三方に、現状のデータビジネス・AIビジネスの活用を簡単に紹介していただきつつ、ディスカッションに入っていきたいと思います。

ではお願いできますか?

LIFULL HOME’Sに上がった画像の真贋を深層学習で判断

山田 貴士氏 (以下、山田) 皆さんはじめまして、LIFULLの山田と申します。


山田 貴士
株式会社LIFULL
取締役執行役員 LIFULL HOME’S事業本部長 兼 LIFULL技術基盤本部長

1973年生まれ。横浜市出身。2000年株式会社ネクスト(現 株式会社LIFULL)入社。技術責任者として、不動産・住宅情報サイト『HOME’S』のサイト開発から運用まで幅広く携わり、総掲載物件数No.1(※)のサービスの礎を築く。2010年執行役員プロダクト開発部長を経て、2014年6月から現職。現在は、LIFULL HOME’S事業本部長として基幹事業を統括するほか、技術基盤本部長および子会社3社の取締役を兼任している。
※1産経メディックス調査(2017.1.26)

今の流れからいくと非常に話しづらいのですが(笑)、弊社のデータビジネスは、まだそれほど大したことないと思っています。

尾原 逆に言えば、AI活用最前線の例として一番皆がメモを取るべき時間だと思います。

山田 とんでもないです。会社の紹介は必要ないということなので簡単に説明すると、私は「LIFULL HOME’S」という不動産の情報サイトを運営しています。

創業からずっと不動産情報の透明化ということにチャレンジしています。

物件のスペック情報、価格情報、建物の性能情報などの透明化、そして不動産会社については、どのような会社に頼めばいいのかというようなことの透明化に取り組んできています。

その取り組みの中で、具体的にどのようなところにAIやディープラーニングを使っているのかということについてですが、不動産会社が物件情報を入稿する際に、我々のアルゴリズムで画像の枚数が多い方が、より上位に表示されるようにしています。

エンドユーザーから見た時に、情報が豊富な方がよいはずだという考えで上位に表示するというようなアルゴリズムを入れているのですが、それを逆手に取って、何でもいいからたくさん画像を載せようとするケースが散見されます。

たとえば風呂でないのに風呂の画像を載せたり、建物の概観ではなく近所のコンビニの画像を載せたりするなど、そういったルールに即していないような画像を入れる方がいらっしゃるので、そういったものをディープラーニングの力を使って判断しています。

尾原 「これは風呂だ」と。

山田 はい、風呂は風呂、居間は居間と、そういうことを認識するような技術でして、これが一番分かりやすい取り組みだと思います。

このようにキッチンの画像を検知させます。

最後の画像はキッチンの確率がゼロですというような判断をしています。

不動産領域のデジタル化はまだ遅れている

山田 不動産データの活用は社内だけではなく、外部機関とも協力して取り組んでいます。

組織の中にそのようなAI人材をどのように取り込んでいくかというのは、皆さんも同様かもしれませんが、我々の場合でも課題です。

このような不動産領域のデータを使ってAI研究をしてくれる人をどんどん増やしていきたいという思いから、NII(国立情報学研究所)に物件スペックのデータと、ここに載っているような物件の画像などのデータセットを提供しており、いくつかの研究所で使ってもらっています。

しかし、それほどすごいことはやっていないということが次でご紹介するグラフにも表れています。

不動産の領域の情報というのは、実はまだ全然デジタル化されていません。

尾原 なるほど。

山田 物件のスペック情報に関しては、ようやくある程度蓄積されてきていますが、他の○○テックと呼ばれるカテゴリーと比較するとまだまだです。

このグラフは、産業ごとのデジタル化のインデックスです。

赤色で塗りつぶされているところは「デジタル化されていない」ことを示しています。

この赤枠で囲っている部分が、リアルエステート領域です。

これはアメリカのデータだと思うのですが、日本よりも数倍進んでいると思われているそのアメリカでさえ、情報の透明化・データ化において他の業界に比べると劣っているというのが実情です。

なので、先ほどの尾原さんの話にもありましたが、いかに優良なデータを集めていくかということが、不動産領域におけるデータビジネスの位置づけであり、まだまだ他の業界に比べると遅れているというのが現状だと感じています。

尾原 LIFULL社、まだまだ伸びしろがあるぞということですね。

山田 ありがとうございます。以上になります。

尾原 ではそのまま草野さんにお話ししていただきましょうか。

AI開発・データ分析から“量子銘柄”に

草野 隆史 氏 (以下、草野) ブレインパッド の草野と言います、よろしくお願い致します。


草野 隆史
株式会社ブレインパッド
代表取締役会長

1997年、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了。サン・マイクロシステムズ等を経て、2004年3月ブレインパッドを設立、代表取締役社長に就任。2011年9月、同社は東証マザーズに上場。2013年には、同社は東京証券取引所市場第一部に市場変更。2015年9月、同社代表取締役会長に就任。現在、データサイエンティスト協会代表理事や日本ディープラーニング協会理事も務める。

当社には今、220名くらいのメンバーがいて、そのうちの60~70名くらいがいわゆるデータサイエンティストで、お客様からデータを預かって分析をする、という仕事をしています。

分析の内容は、単なる集計レベルの作業から、高度な、いわゆる人工知能的な機械学習のアルゴリズムを構築するような仕事、あるいは最適化を定式化するような仕事までを担っていて、お客様も、金融から小売・物流まで多種多様な会社を相手にしています。

そんな受託でのデータ分析やAI開発のような仕事の一方で、デジタルマーケット領域では自分たちの独自プロダクトを作って提供しており、プライベートDMP(Data Management Platform)の「Rtoaster(アールトースター)」というシェアNo.1の製品を作っています。

そこから派生して、同じデジタルマーケティング領域で、検索連動広告の入札を最適化する自動化ツールも開発・提供しています。

これはキーワードごとに、過去の実績データを元に「いくらで入札すると何位が取れて、その順位だと何クリックされるか」ということを個々に予測して、そのうえで投資効果が最大になるように全体の最適化を図るものです。

要するに、「こっちのキーワードの入札額を下げる代わりに、あっちを上げる」みたいな作業なのですが、月に億単位で検索連動広告に投資しているような会社の場合、入札しているキーワード数も膨大なので、人手でではとても対応が出来ません。

そこで、これを数理的に解くと劇的な効果が出て大変に喜ばれます。

規模の大きな問題の最適化というのは、効果が高いんですね。

そうした中、量子コンピューターによる最適化を研究をしている早稲田大学の田中宗先生と食事をする機会がありました。

そのとき、量子コンピューターで何かできるのではないかと思って素粒子論の博士号を持っている社員を2、3人連れていったところ興味を持って下さり、「D-Wave」(量子アニーリングを実装した商用量子コンピューター)を少し触らせていただく機会につながりました。

その後に、そのことをその社員が「物理のいらない量子アニーリング入門」というタイトルでブログに書いたんです。

その後、何か急に株価が上がっているなと思ったら……

尾原 マジですか!!

皆、このセッション終わったら量子のブログを書こうね!

(会場笑)

草野 2017年4月ぐらいの話ですが、なぜか弊社が量子コンピューター銘柄になっていました。

もちろん、別にそれを狙って書いたわけではなく、ごく普通に「せっかく勉強したことだからシェアしよう」と純粋な気持ちでエンジニアがブログを書いたところ、それがいつのまにか、当社が量子コンピューター銘柄になる根拠になっていました。

「何か株価が上がっているね」と言っていたら、ブログのせいだったんです。

そんなこともあるんだなと思いました。

この出来事は量子コンピューターへの関心が高いことの表れとも言えますし、やはりまだまだ情報が不足しているからこそ、非常に注目度が高いのだなと実感しました。

尾原 中身を詰めていくのがこのセッションなので、まずは及川さんにマイクをお渡ししてから、議論を深めていきましょうか。

(続)

▶草野さんが言及された「D-Wave」については、よろしければ以下の記事もご参照ください。
NASA、Googleが注目する「D-Wave」は、本当に量子コンピューターなのか?(WIRED)
量子アニーリングとは何か? 機械学習を飛躍させるD-Wave実装の原理(デジタル+IT)


次の記事を読みたい方はこちら

続きは 3.Googleが実証した「データ」と「計算機資源」を持つものが勝つということ をご覧ください。

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編集チーム:小林 雅/戸田 秀成/本田 隼輝/浅郷 浩子/尾形 佳靖/鈴木ファストアーベント 理恵

【編集部コメント】

山田さん、草野さんに、各社のデータビジネス・AI活用についてご解説いただきました。次回は、クライス&カンパニーの及川さんが、Google勤務時代に実感したデータの力から、量子コンピューティング時代のビジネスの在り方を考えます。ぜひご覧ください!(尾形)

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