【大学研究室Vol.16】「魅力工学」で不動産テックの世界に革命を！ 住み心地や間取り、家賃の決定要因を定量化し “より親切な”サービスのため技術を生かす

〝魅力〞の定量化と予測、解析、強化

　ビッグデータやＡＩ技術の進歩は、一般的に個人の嗜好の問題とされている〝魅力〞を数値化するまでに至った。東京大学の山崎俊彦准教授はこれを「魅力工学」と名付け、多分野に応用している。　

例えば、プレゼンテーションの印象解析だ。人の心に刺さるプレゼンと刺さらないプレゼンの違いはどこにあるのか。それぞれプレゼンの名手とされるスティーブ・ジョブズとビル・ゲイツだが、うまさに違いがあるのか。これらをすべて、数値で明らかにする、のみで終わらず、なぜその点数なのか、どの要素が影響しているのか、もっと魅力的にするにはどうしたらいいかを考える。すなわち、魅力の定量化、予測、解析、強化だ。「テレビであれば番組の視聴率やＣＭの好感度予測に、またＳＮＳの人気度予測や強化に使えますし、人間のマッチングに応用すれば、人材採用や婚活、妊活、子育て支援にも。個人的には若い人たちのサポートに魅力工学を使いたいと思っています。 シニアの健康や福祉に予算がつく一方で、若い人が放置されていると思うので」　

そう語る山崎准教授は「予想以上に多くの業界から声が届いている」と言う。広告（アドテック）や金融（フィンテック）のＩＴ化が進む一方、不動産（リアルテック）はＩＴ化が遅れ気味。魅力工学が不動産革命の呼び水になるかもしれない。　

山崎准教授がリアルテックの領域で手がける研究は、大きく３つだ。１つは家賃回帰分析。築年数や物件の広さ、駅からの距離、病院との距離、学校との距離などの要素から適正な家賃を予測する。
「例えば中野区と港区を比較して、駅から１００m遠ざかるごとに中野区は８００円家賃が下がり、港区では４０００円下がる、ということがわかりました。ユーザーには、どの条件を妥協すれば予算内に収まるか考える助けになります。オーナー側はエリアにおける適正な値付けができますし、空き物件をすぐに埋めたいなら家賃をいくらに設定するべきか、そんなことまで考えられるツールです」　

２つめは「直感的な間取り検索」。「リビングに洋室と和室が直接面する間取り」といった情報を数学的モデルで表現。またディープラーニングに画像の特徴を学習させれば、似た間取りの物件を自動的に検索できる。