NTTデータ経営研究所の『第2回企業における不動産テックへの取り組み動向調査 』によると、不動産テックの認知度は3.9％、不動産テックの様な新たな動向に対して危機感を感じるという企業は約7割に達しました。
この現状を知り、
と思い、このテーマで開発しようを思いました。”就職して一人暮らしするんだったら、サウナの近くに住みたくない？”
こんな一言から始まったプロダクトが、趣味×住まいで暮らしを豊かにする”ほびすま”です。家を借りるとき、”立地・周辺環境”は考慮すべき点ですがそばに欲しい施設、例えばサウナやラーメン屋から物件を探したことはありますか？こんな課題を不動産×Techで解決します。
"ほびすま"は施設から物件を検索できるモバイルアプリです。さらにモバイルアプリによる直感的な操作で物件探しの障壁を取り除きます。
好きな場所(建物、飲食店など)を3つ選び、3つの中心となる場所を基準とし、その人にとって、住みやすい物件をレコメンドする。
レコメンドの仕方は、3つの好きな場所からキーワードを抽出し、独自の自然言語処理の形態素分析を使い、キーワードに似た言葉を返す。(キーワードがラーメンの場合は、坦々麺、油そばなど) その後に、Google Map APIを使い、キーワードとキーワードに似た言葉をもとに、近くのおすすめの場所を提案し、その人にとって、快適な物件を提案する。(ラーメンを選んだ場合はラーメン屋が多い、サウナを選んだ場合はサウナや温泉が多い場所をレコメンド)。
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オブジェクト指向を採用しわかりやすいUIに。 施設からの距離選択など直感的に操作が行える。
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もちろん家賃による検索結果並べ替え機能や、気に入った物件を見失わないいいね機能も実装。不動産会社とのメッセージや電話番号なども今後機能開発する予定。
- 不動産のIT化の促進に貢献し、不動産Techを盛り上げる
- 施設からの検索ができることで、暮らしを豊かにする提案が行えます。
- 物件を見つけてから近くにサウナやラーメン屋はあるかな？と調べる手間が省けます。
- 直感的な操作により物件探しの障壁を取り除きます。
- 不動産屋にとっても施設近くの物件として自社メディア化、さらに物件のいいね数から特定の施設周辺の物件の価値の可視化が行えます。
- 現行の物件検索アプリにある間取りなどによる絞り込み項目を追加していきます。
- 検索履歴や閲覧履歴を実装することによりさらなるデータの収集ができるようになります。
- それによって、よりユーザーレベルに合わせたレコメンドを可能にし、更なるアプリ回遊体験の向上を図る。
- ユーザーにストレスを与えないためにサーバー側のAPIレスポンスを速くするためにパフォーマンスの向上をさせる
- アクセシビリティを導入し、全ての人が使えるプロダクトへ
- １地点のみからでなく2地点・3地点からそれらに近い物件を検索することができます。
- ユーザーの好みに沿った検索が可能になるように、詳細ページには、最初に選んだキーワードから独自自然言語処理APIを使い、おすすめのお店などが表示されるようにする。
- 物件探しの障壁を取り除くために、ワイヤーフレームの時点からオブジェクト指向UIを採用するなどUIがシンプルになるよう開発をしました。
- プロダクトの保守性を担保するためにクリーンアーキテクチャを採用しました。
- チーム構成から各々の強みを持つ人を集め、それを生かせるようタスクを分担し開発を行いました。
- APIのレスポンスの早く返せるように工夫しました。
- 株式会社ランドネット様提供API
- Google Map API
- Google Map Place API
- Geocoding
- Python(poetry, fastapi)
- Docker
- Flutter
- iPhone
- Androidでも可
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自然言語処理API
- 以下の研究内容を参考にキーワードから類似語句を単語ベクトル空間から検索するAPIを実装
- これによってユーザーのより良い(欲しいコンテンツに触れやすい)アプリ回遊体験を実現する
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FlutterでのRiverpod x クリーンアーキテクチャの独自設計
- 保守性、今後の運用を考慮した上で設計を作成
- 日本語 Wikipedia エンティティベクトル