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SaaS / 부동산Research

SUMIKA — 부동산 플랫폼

SUMIKA — 3D Listing Exploration Prototype

매칭 엔진과 AR 미리보기를 탑재한 부동산 검색 및 관리 R&D 프로토타입입니다. 매물 등록부터 고객 CRM까지 엔드투엔드로 실험하고 있습니다.

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

라이브 데모

실제 애플리케이션 화면 미리보기

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3LDK82.4237
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2LDK62.1155
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1K28.583
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2LDK75.3126
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3LDK71.8184
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1LDK45.2102
1部屋1バス

과제

가상 중개 업무 시나리오에서 매물 등록에 2일, 내람 조율에 영업 담당자 업무 시간의 30%가 소요되는 병목을 재현했습니다.

솔루션

AI 매칭 추천, 360° VR 투어, 자동 일정 조율을 탑재한 파일럿을 개발했습니다. CRM과 통합된 영업 지원 도구를 함께 구축해 내부 데이터로 반복 검증하고 있습니다.

성과

  • 내부 검증 데이터 기준 매물 등록 2일 → 15분
  • 파일럿 시뮬레이션상 일정 자동화로 영업 효율 +40%
  • VR 기반 원격 계약 전환율 25% (내부 테스트)
  • 내부 부하 테스트에서 월 5만 MAU 처리 확인
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
기술 스택

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16React Three Fiber

Backend

Python

Data

PostgreSQLpgvector

Other

WebGPUGaussian SplattingPyTorchCLIPSupabaseMapboxTurborepo
Build with KGA

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