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AIによる物件の不整合画像検出を開始

2016年12月19日


株式会社ネクストは、この度ディープラーニングを活用した物件データベースの不整合画像検出を開始いたします。

■ディープラーニング(深層学習)による不整合画像検出の概要

ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路の仕組みを模して開発されたアルゴリズムです。予め定義したルールに基づく従来の機械学習とは異なり、自動で特徴を識別することで、認識精度の飛躍的な向上が可能となりました。
この度導入する物件データベースの不整合画像検出では、まず『HOME’S』が大量に保有している「間取り」、「キッチン」、「居間」などの物件に関する画像データをシステムに学習させます。次に学習した画像の特徴と不動産事業者が登録した画像を照合し、登録された画像の被写体と登録項目のラベルに相違がないかを判定します。判定の結果、たとえば「居間」という項目で、実際には最寄り駅が写った画像が登録された場合等は不整合と判断し、登録元の不動産事業者に注意を促します。

 ディープラーニング(深層学習)による不整合画像検出方法イメージ

ディープラーニング

■背景と展望

HOMES』では、複数の不動産事業者が同一の物件を掲載した場合、ユーザーにとって有益な情報は何かという観点から、室内の画像がより多く登録されている物件を検索結果で優先的に表示しています。しかし、一部の物件では登録ミスなどにより、周辺環境の画像が室内画像として登録され、「居間」や「キッチン」として表示されるといった不整合が起きていることが課題となっていました。
そこで、社内研究開発組織「リッテルラボラトリー」の研究をもとに、この度ディープラーニングを活用した物件データベースの不整合画像検出システムを実装いたしました。今後は、画像の種類だけでなく品質面でもディープラーニングの適用範囲を広げていくことを検討しております。
『HOME’S』では、こうした先端技術の導入により、一人ひとりがよりスムーズに自分にぴったりの住まいに出逢える仕組みを構築してまいります。

ネクストグループは、これからも「あなたの『出逢えてよかった』をつくる」をコーポレートメッセージに掲げ、一人ひとりにぴったりな情報をお届けしてまいります。

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