街路全方位画像ビッグデータを用いた建物外観の主観的印象評価推定モデル

抄録

建物の外観は，建物そのものや街路景観の印象に影響を及ぼす重要な要素である．しかし，建物外観の印象を定量的に評価でき，かつ汎用性の高い手法はこれまでになく，デザインは設計者の感覚や経験に依存している面が大きかった．そこで本研究では，街路全方位画像ビッグデータから，建物外観画像を機械的に抽出し，これを用いた印象評価Webアンケート結果を学習させることで，建物外観の印象評価推定モデルを構築することを目的とした．ここでは，東京都大田区内で撮影された12種類（用途6種類×向き2種類）からなる計1,000枚の画像を用いて無作為に1万ペアを作成した．アンケートでは，20歳代から60歳代までの男女計16,722人（延べ10万人）に対して，前述の画像ペアを無作為に提示し，22個の印象評価項目についての評価を5段階で回答してもらった．この結果を，モデル（ConvNeXt [Liu et al., 2022]を特徴抽出器としたSiameseネットワーク）に学習させたところ，22個の評価項目の平均正解率は78.6％と，良好な精度が得られた．さらに，建物外観とモデルによる印象評価値の関係について基礎的な考察を行った．