[2P6-GS-13] AI応用: 不動産

[2P6-GS-13-05] 不動産間取り図を対象にした物件魅力度データセットの構築と分析

〇楢原 太郎^1,2、汪 雪婷²、山崎 俊彦² (1. ニュージャージー工科大学、2. 東京大学)

キーワード：不動産間取り、魅力度工学、クラウドソーシング

深層学習を用いた間取り認識に住み心地に関連した項目を抽出するには主観評価に基づいたデータ導入が必須である。本研究ではクラウドソーシングを用いて不動産の間取り画像の印象や機能性に関する項目（例えば今風か、プライバシーは高いかなど）に基づく魅力度データセットを作成、その結果について考察を行った。これまで著者らが報告した予備実験では設問数6項目、間取り図40枚に対し被験者10名が対象だったが、今回は設問数9、間取り図1000枚、被験者3128名で大規模なデータセットを構築した。被験者は性別及び世代別に募り、家族構成を含む様々な属性と主観評価結果との関係性を考察した。その結果、被験者が魅力的だと感じる間取り図は世代等の属性の違いによって異なり、各グループの選択した間取りに見られる項目別の評価値の違いからその嗜好に特定の傾向がある事が示せた。また、各間取りの魅力度の項目別結果と各部屋の繋がり方を反映したグラフ構造との間に特定の傾向が見られる事も分かった。本研究は今後、建築デザインの世界で経験的に言われてきた重要項目をデータサイエンス的に明らかにしていく上での一歩と考えている。