[2C3-OS-17] 不動産とAI

[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)

キーワード：不動産、機械学習、嗜好、予測、間取図

近年のE-commerce（電子商取引）の発展の中，日用品や本などの量産品のみでなく量産されていないような特殊なものに対する推薦も重要な課題となっている．本研究ではその一例として不動産物件を取り上げる．物件は基本的に世界に一つしか存在しないものであり，既に契約が済んだ物件を推薦することもできない．そのため，物件の自動推薦は難しい課題となっている．物件の自動推薦の第一歩として，コンテンツベースフィルタリングとMLPを組み合わせたシステムによる，ユーザの物件に対する嗜好予測を行った．MLPではユーザ・物件の属性データだけでなく物件の間取り画像データから抽出した深層特徴を用いた．その結果，予測精度60.7%で嗜好予測を行うことに成功した．