2022年06月23日 09:48
タスキと電気通信大学の坂本真樹研究室は、共同研究の活動として、「オノマトペを用いた街の雰囲気のスコア化と統計情報からの回帰予測」を2022年度人工知能学会全国大会にて発表した。
不動産デベロッパーが、街中の建物を企画する際に作成するマーケティングレポートでは、街の特性や雰囲気に関する定性的な情報は、担当者の経験や主観に偏りがちだ。今回、ファクトに基づいたマーケティングレポートの作成にむけて、不動産情報に関する定性的な情報を定量化することが可能となる「オノマトペを用いた街の雰囲気のスコア化」の共同研究を実施した。
共同研究では、アンケート調査で76個のオノマトペを抽出。76個のオノマトペを坂本研究室が保有する特許技術により43種類の形容詞対尺度で数値化し、さらにward法によるクラスタ分析で、各クラスタから10個のオノマトペを抽出した。都内40駅をランダムに選定し、5段階のSD法による主観評価でスコア化を実施。オノマトペを予測するための説明変数として、政府統計や東京都統計部が公表する人口や世帯に関する162種類の街の統計量を利用。統計量を入力として街の雰囲気を予測する回帰モデルをサポートベクター回帰を用いて構築、学習した結果、街の雰囲気を決定する上で影響度の高いオノマトペと低いオノマトペがあることが判明した。
今後は、学習データの追加や予測に有効な特徴量の分析、および予測精度の低かったオノマトペにおける更なる分析と改善などに取り組むことで、街の雰囲気をスコア化するシステムの開発に取り組む予定だ。
