近年，超高齢社会化に伴い，総住宅数における空き家の数の割合が年々増え続けている．空き家とは，個人や法人が所有する未利用の建物や工作物，その敷地である．さらに，空き家の中でも特定空き家は，危険な状態であると認定された物件のことを指す． 特定空き家問題を解決するために，特定空き家の調査を行い，自治体等による対策が必要である．特定空き家対策で一番コストとなるのは，空き家の調査である．調査員の目視による外観調査など，人員，時間，費用のかかる作業となっている． 本研究は，画像から判断できる外壁を対象として，深層距離学習と転移学習による特定空き家の画像解析を行い，指針に従った基準で特定空き家画像を分類するとともに，特定空き家の判断根拠を得ることを目的とする．人間の不確実性を排除した統一的な判断が可能になるとともに，調査現場に適用した場合，調査の費用や時間を削減することができると考える． 実験評価として，学習モデルごとにAUCの比較とGradCAMによる特徴可視化を行った．結果として，転移学習で最も高いAUC (0.996) を得ることができた．可視化では，崩壊や繁茂のような外壁の特徴に注目できた．
