Bỏ qua tới nội dung
K
KGAIT Solutions
Danh sách dự án
SaaS / Real EstateResearch

SUMIKA — Nền tảng Bất động sản

SUMIKA — 3D Listing Exploration Prototype

Nền tảng tìm kiếm và quản lý bất động sản với tour VR. Hành trình toàn diện từ đăng tin đến CRM khách hàng.

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

Demo trực tiếp

Xem trước giao diện ứng dụng thực tế

DEMO
app.sumika.jp/dashboard
Tìm theo khu vực, ga tàu hoặc tên tòa nhà...
Khu vực:23 Quận Tokyo
Khoảng Giá:30M – 80M JPY
Bố Cục:2LDK 3LDK
6 bất động sản
12
Tham Quan VR

パークタワー晴海

Đề Xuất
Chuo-ku, HarumiGa Kachidoki 8 phút đi bộ
7,980M JPY3LDK82.4m²23tầng7 năm tuổi
3 phòng2 phòng tắm

Mặt Bằng - 3LDK

LDK 18,5 jo
Bếp
Phòng Tắm
WC
Phòng 1 6,2 jo
Phòng 2 5,0 jo
Phòng 3 7,5 jo
Ban Công
12
Tham Quan VR

ブリリアタワー目黒

Shinagawa-ku, KamiosakiGa Meguro 3 phút đi bộ
5,480M JPY2LDK62.1m²15tầng5 năm tuổi
2 phòng1 phòng tắm
12

レジデンシャル代々木

Shibuya-ku, YoyogiGa Yoyogi 5 phút đi bộ
2,180M JPY1K28.5m²8tầng3 năm tuổi
1 phòng1 phòng tắm
12
Tham Quan VR

グランドメゾン白金台

Minato-ku, ShirokanedaiGa Shirokanedai 4 phút đi bộ
8,900M JPY2LDK75.3m²12tầng6 năm tuổi
2 phòng2 phòng tắm
12

クレヴィア豊洲

Koto-ku, ToyosuGa Toyosu 6 phút đi bộ
6,200M JPY3LDK71.8m²18tầng4 năm tuổi
3 phòng1 phòng tắm
12
Tham Quan VR

プレシス武蔵小杉

Kawasaki-shi, Nakahara-kuGa Musashi-Kosugi 7 phút đi bộ
3,980M JPY1LDK45.2m²10tầng2 năm tuổi
1 phòng1 phòng tắm

Thách thức

Đăng tin mất 2 ngày để xuất bản; điều phối lịch xem nhà chiếm 30% thời gian của nhân viên kinh doanh.

Giải pháp

Gợi ý tin đăng được hỗ trợ bằng AI, tour VR 360°, tự động đặt lịch. Hỗ trợ kinh doanh tích hợp CRM.

Kết quả

  • Thời gian đăng tin 2 ngày → 15 phút
  • Hiệu suất bán hàng +40% nhờ tự động đặt lịch
  • Tỷ lệ chốt giao dịch từ xa 25% qua VR
  • 50.000 người dùng hoạt động hàng tháng
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
Công nghệ sử dụng

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16React Three Fiber

Backend

Python

Data

PostgreSQLpgvector

Other

WebGPUGaussian SplattingPyTorchCLIPSupabaseMapboxTurborepo
Dự án trướcDự án tiếp theo
Build with KGA

Bạn quan tâm đến dự án tương tự?

Chúng tôi sẽ đề xuất giải pháp tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn.

Trao đổi về dự án