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【AI導入事例】不動産物件の画像登録作業の自動化（大東建託株式会社）

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.29
更新日
2024.03.07

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

働き方改革の一環として、不動産賃貸物件の写真を深層学習（ディープラーニング）によってカテゴリに分類し、WEBサイト上に登録する一連の作業を自動化するシステムを開発・実装し、登録業務にかかる時間を月3,000時間短縮することができました。

参考：ブレインパッド、大東建託へAIを活用した賃貸物件の画像分類システムを構築・提供

最終更新日：2023.12.15

Solution：解決策

これまで人手で行っていた分類・登録の作業を自動化し、複数の画像をまとめてシステムに投入するだけでリビングやキッチン、玄関などの21カテゴリに自動分類できるようになりました。システムにはGoogleの「 TensorFlow 」を採用し、ディープラーニングによる画像分類モデルをGoogle Cloud Platform™上に構築しました。また、ディープラーニングを含む機械学習システムを機械学習システムを継続的に運用するため、分類精度の監視や今後必要になる再学習の頻度についての視点を整理し、システム運用計画の設計までを支援しました。


Subject：課題

これまで不動産賃貸物件の写真をWEBサイト上に掲載する際に、担当者が一つ一つ写真を見ながら手作業でカテゴリ分けをして登録をしていました。1つの物件を登録する作業には5分～10分を要し、大東建託様が年間で登録している物件数は30万件近くになるため、この膨大な作業の効率化・省人化が急務となっていました。


Achievement：導入後の成果


自動化された画像の分類作業を業務の運用に適用するために、使いやすさを意識してシステムを構築。全国の拠点の営業担当者がマニュアルを読まずに使えるように工夫しました。本プロジェクトの成果として、下記の成果が得られると見込んでいます。
・作業時間が1件あたり約70%短縮
・1か月あたりに換算すると約3,000時間の作業時間削減に寄与


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