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KGAIT Solutions
制作実績一覧
SaaS / 不動産Research

SUMIKA — 3D物件探索プロトタイプ

SUMIKA — 3D Listing Exploration Prototype

Gaussian Splatting で撮影した物件の3Dシーンをブラウザで滑らかに探索できるプロトタイプ。地価・日照・交通アクセスなどの属性をベクトル埋め込みとして結合し、自然言語での物件検索を実験する。

2026 R&D プロトタイプ 2026-04
#3D#WebGPU#Gaussian Splatting#Embeddings#Research#PropTech

ライブデモ

実際のアプリケーション画面のプレビュー

DEMO
app.sumika.jp/dashboard
エリア・駅名・マンション名で検索...
地域:東京23区
価格帯:3,000〜8,000万
間取り:2LDK 3LDK
6件の物件
12
VR内覧

パークタワー晴海

おすすめ
中央区晴海勝どき駅 徒歩8分
7,980万円3LDK82.4㎡23階築7年
3部屋2バス

間取り図 - 3LDK

LDK 18.5帖
キッチン
浴室
WC
洋室1 6.2帖
洋室2 5.0帖
洋室3 7.5帖
バルコニー
12
VR内覧

ブリリアタワー目黒

品川区上大崎目黒駅 徒歩3分
5,480万円2LDK62.1㎡15階築5年
2部屋1バス
12

レジデンシャル代々木

渋谷区代々木代々木駅 徒歩5分
2,180万円1K28.5㎡8階築3年
1部屋1バス
12
VR内覧

グランドメゾン白金台

港区白金台白金台駅 徒歩4分
8,900万円2LDK75.3㎡12階築6年
2部屋2バス
12

クレヴィア豊洲

江東区豊洲豊洲駅 徒歩6分
6,200万円3LDK71.8㎡18階築4年
3部屋1バス
12
VR内覧

プレシス武蔵小杉

川崎市中原区武蔵小杉駅 徒歩7分
3,980万円1LDK45.2㎡10階築2年
1部屋1バス

課題

従来の不動産検索は絞り込み条件のチェックボックスに依存し、「静かで朝日が入る家」のような感覚的クエリに応えられない。また360°写真は視点が固定され、実寸把握が難しい。

ソリューション

Gaussian Splatting で軽量化した3DシーンをThree.js / WebGPUで描画しながらストリーミング。テキスト検索は CLIP ベースの画像-テキスト埋め込みと、構造化属性の埋め込みを連結したハイブリッドベクトル空間で行い、pgvectorで近傍検索する。

成果

  • 1物件シーンを 9MB 以下にストリーミング配信 (従来の点群の1/12)
  • 4G環境でも初期表示 2.3秒 以内
  • 自然言語検索の人手評価Top-5一致率 78%
  • プロトタイプを静岡大学との共同研究発表として予定
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
技術スタック

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16React Three Fiber

Backend

Python

Data

PostgreSQLpgvector

Other

WebGPUGaussian SplattingPyTorchCLIPSupabaseMapboxTurborepo
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