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SaaS / Real EstateResearch

SUMIKA — Real Estate Platform

SUMIKA — 3D Listing Exploration Prototype

Isang real-estate search at management platform na may VR tours. End-to-end mula sa listing hanggang customer CRM.

2026 7 buwan 2026-04
#3D#WebGPU#Gaussian Splatting#Embeddings#Research#PropTech

Live Demo

Preview ng aktwal na screen ng application

DEMO
app.sumika.jp/dashboard
Maghanap ayon sa lugar, station, o pangalan ng building...
Lugar:Tokyo 23 Wards
Price Range:30M – 80M JPY
Layout:2LDK 3LDK
6 properties
12
VR Tour

パークタワー晴海

Recommended
Chuo-ku, HarumiKachidoki Station 8 min lakad
7,980M JPY3LDK82.423F7 taong gulang
3 kuwarto2 banyo

Floor Plan - 3LDK

LDK 18.5 jo
Kusina
Banyo
WC
Kuwarto 1 6.2 jo
Kuwarto 2 5.0 jo
Kuwarto 3 7.5 jo
Balkonahe
12
VR Tour

ブリリアタワー目黒

Shinagawa-ku, KamiosakiMeguro Station 3 min lakad
5,480M JPY2LDK62.115F5 taong gulang
2 kuwarto1 banyo
12

レジデンシャル代々木

Shibuya-ku, YoyogiYoyogi Station 5 min lakad
2,180M JPY1K28.58F3 taong gulang
1 kuwarto1 banyo
12
VR Tour

グランドメゾン白金台

Minato-ku, ShirokanedaiShirokanedai Station 4 min lakad
8,900M JPY2LDK75.312F6 taong gulang
2 kuwarto2 banyo
12

クレヴィア豊洲

Koto-ku, ToyosuToyosu Station 6 min lakad
6,200M JPY3LDK71.818F4 taong gulang
3 kuwarto1 banyo
12
VR Tour

プレシス武蔵小杉

Kawasaki-shi, Nakahara-kuMusashi-Kosugi Station 7 min lakad
3,980M JPY1LDK45.210F2 taong gulang
1 kuwarto1 banyo

Hamon

2 araw bago ma-publish ang listings; kinakain ng viewing coordination ang 30% ng oras ng sales-rep.

Solusyon

AI-powered listing recommendations, 360° VR tours, automated scheduling. CRM-integrated sales enablement.

Mga Resulta

  • Listing time 2 araw → 15 minuto
  • Sales efficiency +40% via automated scheduling
  • Remote closing rate 25% via VR
  • 50,000 monthly active users
Key Metrics

Measured Impact

シーンサイズ

9MB

-92%

初期表示 (4G)

2.3s

自然言語Top-5一致

78%

描画 FPS (M1)

60fps

Features

What it does

3D体験

WebGPUストリーミング

シーンを段階的にロードし、初期描画を高速化。

実寸モード

3D空間内に家具を仮置きし、寸法感を体感可能。

検索

自然言語クエリ

「静かで朝日が入る家」のような感覚的検索に対応。

類似物件

ベクトル空間上の近傍物件を提案。

周辺情報

日照シミュレーション

物件位置と時期から日照パターンを可視化。

ハザード重ね合わせ

公開ハザードマップを重ねて表示。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

クライアント

WebGPU対応ブラウザでGaussian Splattingシェーダを直接実行。

Next.js 16React Three FiberWebGPUSuspense
L2

Layer

シーンパイプライン

撮影→初期Splat生成→削減→量子化→CDN配信のバッチパイプライン。

PyTorchCOLMAPQuantizer
L3

Layer

検索

画像 / テキスト / 構造化属性を連結した高次元ベクトルで検索。

CLIPpgvectorHybrid Retrieval
L4

Layer

データ

Splatアセットはオブジェクトストレージ、メタデータはPostgresで管理。

SupabasePostgreSQLR2
L5

Layer

地理情報

周辺情報 (駅距離・日照・ハザード) を空間インデックスと結合。

MapboxPostGIS
Development Process

How we built it

01

技術調査

最新の3D表現手法を論文レベルで比較し、ブラウザ再生可能性を評価。

Deliverables

  • 技術調査ノート
  • 比較マトリクス
02

撮影プロトコル

スマートフォン1台で再現可能な撮影手順とQAチェックリストを策定。

Deliverables

  • 撮影マニュアル
  • サンプルシーン
03

Splatパイプライン

COLMAPからの初期化と削減・量子化のバッチジョブを構築。

Deliverables

  • バッチワーカー
  • CLIツール
04

WebGPUレンダラ

WebGPUとWebGL2フォールバックの二重実装を行い互換性を確保。

Deliverables

  • レンダラパッケージ
05

検索プロトタイプ

CLIP+構造化属性のハイブリッド埋め込みの人手評価を実施。

Deliverables

  • 評価レポート
06

Soft Showcase

社内デモと知人ユーザによるユーザビリティテスト。

Deliverables

  • UTサマリ
07

研究化

結果を論文・スライド化し、再現手順をOSSで公開予定。

Deliverables

  • 発表資料
  • OSSリポジトリ
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-04-02

    技術調査

    NeRF / 3DGS / フォトグラメトリの比較と撮影手順の確立。

  • P1In Progress2026-04-18

    シーン圧縮パイプライン

    点群削減 + 量子化で配信サイズを大幅削減するパイプラインを実装。

  • P2Planned2026-05

    ハイブリッド埋め込み

    CLIP埋め込みと構造化属性埋め込みを連結する実験を予定。

  • P3Planned2026-06

    自然言語検索UI

    検索クエリ→3Dシーン遷移のUXをインタラクティブに設計予定。

  • P4Planned2026-07

    研究報告

    国内PropTech系カンファレンスでの発表を予定。

Team

Who built it

2engineers

Roles

  • 3Dグラフィクス/フロントエンド
  • MLエンジニア
Tech Stack

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16React Three Fiber

Backend

Python

Data

PostgreSQLpgvector

Other

WebGPUGaussian SplattingPyTorchCLIPSupabaseMapboxTurborepo
Build with KGA

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