こういった判定はAIがこれから担っていきそうな部分です。精度の問題もどんどん改善されることでしょう。これからの展開に注目です。
大田区と東京工業大は、建物の外観などから空き家かどうか、人工知能（ＡＩ）が判定するシステムの開発を共同で進めています。
少子高齢化で全国的に空き家が増える中、空き家を迅速に把握し、利活用を促していきたい考えです。
大田区が２０２０年度時点で把握した空き家は約７２０戸で、１１年度の１１戸と比べて急増している。
ただこの数字、区が所有者や近隣住民から相談を受けるのは、老朽化がひどくなってからのケースが多く、空き家とわかった時点で、区が利活用を促せるものは少ないという。
一方、総務省が１８年に実施した住宅・土地統計調査では、全国に８４８万９０００戸、区内には５万戸弱の空き家があるという推計が出された。
区が把握している数より推計値が多いのは、家屋の状態が良く、外観からは判別しにくいため、空き家として情報が寄せられていないものが相当数あるとみられる。
そこで大田区は空き家対策に向け、連携協定を締結していた同大と協議し、空き家の判別にＡＩを活用していくことに決めた。
ＡＩのシステム開発は、同大の沖拓弥准教授（建築学）が中心となり、２２年度からスタートした。沖准教授らは、協定に基づいて区のデータベースにある空き家の外観画像や位置情報を提供してもらい、空き家の特徴を分析。今年２～３月には、空き家が多い区内の３地域で、同大の学生たちが現地調査を行った。
現地調査では、学生らが約２６００棟の建物の外観を撮影して回った。さらに「表札があるか」「郵便受けにチラシがたまっているか」「敷地内の手入れは十分か」など、建物ごとに７項目で点数を付けた。その後、アンケート調査で収集した地域住民が把握する空き家と区のデータベースの情報を、学生たちの調査結果と照らし合わせ、外観から空き家を判別する基準を探った。
これらの研究成果をＡＩに学習させ、現地調査を行った地域を対象に、約９０棟の建物の外観画像などから空き家かどうか判定させたところ、正答率は約９０％に上った。ただ、判定する建物を約１２００棟まで増やすと、空き家の割合が総務省の推計より高めに出ており、判定精度にはまだ改善の余地が残るという。
現在は現地調査を行った地域で、学生が３６０度カメラを付けた自転車を走らせ、ＡＩに判定させる実験を行っている。また今後は調査の対象地域を拡大し、どの地域でもＡＩが正確に空き家を割り出せるように調整していく。
これ、今後グーグルマップと連動する形で展開するとおもしろいと思います。
「活用が難しい老朽化する前に自治体が空き家を見つけ、早めの利活用を促していければ、まちの活性化にもつながる」ということですね。
空き家管理、実家の管理の事ならあなたのまちの空き家管理舎パートナーズにおまかせください。
＃空き家 ＃空き家管理 ＃実家の管理 ＃空き家問題 ＃空き家再生 ＃実家活用 ＃空き家活用 ＃空き家被害 ＃空き家リノベ ＃空き家対策 ＃空き家相続 ＃空き家判定 ＃空き家判定AI