論文の概要: Multifaceted Exploration of Spatial Openness in Rental Housing: A Big Data Analysis in Tokyo's 23 Wards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18226v1
• Date: Sat, 20 Dec 2025 05:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.23993
• Title: Multifaceted Exploration of Spatial Openness in Rental Housing: A Big Data Analysis in Tokyo's 23 Wards
• Title（参考訳）: 賃貸住宅における空間開放性の多面的探索:東京都23区におけるビッグデータ分析
• Authors: Takuya OKi, Yuan Liu,
• Abstract要約: 本研究では,2次元および3次元の空間的開放性を評価する枠組みを開発した。 東京都23区の4,004件の賃貸ユニットから得られたデータを用いて,オープンネスの時間的・空間的変動と賃貸・住宅属性との関係について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.458308374332522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding spatial openness is vital for improving residential quality and design; however, studies often treat its influencing factors separately. This study developed a quantitative framework to evaluate the spatial openness in housing from two- (2D) and three- (3D) dimensional perspectives. Using data from 4,004 rental units in Tokyo's 23 wards, we examined the temporal and spatial variations in openness and its relationship with rent and housing attributes. 2D openness was computed via planar visibility using visibility graph analysis (VGA) from floor plans, whereas 3D openness was derived from interior images analysed using Mask2Former, a semantic segmentation model that identifies walls, ceilings, floors, and windows. The results showed an increase in living room visibility and a 1990s peak in overall openness. Spatial analyses revealed partial correlations among openness, rent, and building characteristics, reflecting urban redevelopment trends. Although the 2D and 3D openness indicators were not directly correlated, higher openness tended to correspond to higher rent. The impression scores predicted by the existing models were only weakly related to openness, suggesting that the interior design and furniture more strongly shape perceived space. This study offers a new multidimensional data-driven framework for quantifying residential spatial openness and linking it with urban and market dynamics.
• Abstract（参考訳）: 空間的開放性を理解することは住宅の質と設計を改善する上で不可欠であるが、研究はしばしばその影響要因を別々に扱う。 本研究では,2次元および3次元の空間的開放性を評価するための定量的枠組みを開発した。 東京都23区の4,004件の賃貸ユニットから得られたデータを用いて,オープンネスの時間的・空間的変動と賃貸・住宅属性との関係について検討した。 2次元開放性は、床計画からの可視性グラフ解析(VGA)を用いて平面視認性を用いて計算され、一方、3次元開放性は、壁、天井、床、窓を識別するセマンティックセグメンテーションモデルであるMask2Formerを用いて解析された内部画像から導かれた。 その結果, リビングルームの視認性は増加し, 1990年代の全開度はピークに達した。 空間分析の結果,都市再開発傾向を反映した開放性,賃貸性,建築特性に部分的相関が認められた。 2Dおよび3Dの開度指標は直接相関しなかったが、高い開度は高い賃貸率に対応する傾向にあった。 既存のモデルで予測された印象スコアはオープンネスと弱い関係しかなく、インテリアデザインと家具は知覚空間をより強く形作っていることが示唆された。 本研究は、住宅空間の開放性を定量化し、それを都市・市場動態と結びつけるための新しい多次元データ駆動型フレームワークを提供する。

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