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SaaS / 부동산Research

SUMIKA — 부동산 플랫폼

SUMIKA — 3D Listing Exploration Prototype

VR 투어를 제공하는 부동산 검색 및 관리 플랫폼입니다. 매물 등록부터 고객 CRM까지 엔드투엔드로 지원합니다.

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

라이브 데모

실제 애플리케이션 화면 미리보기

DEMO
app.sumika.jp/dashboard
지역·역명·맨션명으로 검색...
지역:도쿄 23구
가격대:3,000〜8,000만 엔
구조:2LDK 3LDK
6건의 매물
12
VR 내람

パークタワー晴海

추천
츄오구 하루미카치도키역 도보 8분
7,980만 엔3LDK82.423준공 7년
32욕실

평면도 - 3LDK

LDK 18.5조
주방
욕실
WC
방 1 6.2조
방 2 5.0조
방 3 7.5조
발코니
12
VR 내람

ブリリアタワー目黒

시나가와구 카미오사키메구로역 도보 3분
5,480만 엔2LDK62.115준공 5년
21욕실
12

レジデンシャル代々木

시부야구 요요기요요기역 도보 5분
2,180만 엔1K28.58준공 3년
11욕실
12
VR 내람

グランドメゾン白金台

미나토구 시로카네다이시로카네다이역 도보 4분
8,900만 엔2LDK75.312준공 6년
22욕실
12

クレヴィア豊洲

고토구 토요스토요스역 도보 6분
6,200만 엔3LDK71.818준공 4년
31욕실
12
VR 내람

プレシス武蔵小杉

가와사키시 나카하라구무사시코스기역 도보 7분
3,980만 엔1LDK45.210준공 2년
11욕실

과제

매물 게시까지 2일이 소요되었으며, 내방 일정 조율이 영업 담당자 업무 시간의 30%를 차지하고 있었습니다.

솔루션

AI 기반 매물 추천, 360도 VR 투어, 자동 일정 조율 기능을 제공합니다. CRM과 연동된 영업 활성화 솔루션입니다.

성과

  • 매물 등록 시간 2일 → 15분
  • 자동 일정 조율을 통한 영업 효율 40% 향상
  • VR을 통한 원격 계약 성사율 25%
  • 월간 활성 사용자 50,000명
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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