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北大とニトリ、大規模マルチモーダルモデル（LMM）でインテリアのスタイルを定量化。現状と理想のギャップも提示

最終更新日:2026/10/07

北大とニトリ インテリアを定量化

北大とニトリは、大規模マルチモーダルモデル（LMM）を用いて、部屋の写真や理想のイメージからインテリアのスタイルを定量化する技術を開発しました。インテリアのスタイルを数値化し、現状と理想の差を示します。

このニュースのポイント

  • 北大とニトリの研究グループがインテリアのスタイルを定量化する技術を開発
  • 専門家の経験や感覚だけに頼らず、部屋の雰囲気を同じ尺度で共有可能に
  • 現状の部屋と理想の部屋との違いをギャップで示すことで理想に近い部屋の実例を提示

北海道大学大学院情報科学研究院の長谷山美紀教授、小川貴弘教授、藤後廉准教授ら、株式会社ニトリホールディングスの山森諄也氏の研究グループは、大規模マルチモーダルモデル（LMM）内部にある画像と言語の潜在表現を整列させ、言語で定義した意味軸を設けることで、インテリアのスタイルを定量化する技術を開発しました。

インテリアのスタイルは実務上「冷たい（Cool）－暖かい（Warm）」「軽い（Light）－重い（Heavy）」という2つの軸で捉えられることが知られていますが、これまでその判断は専門家の経験と感覚に委ねられてきました。

本技術は、この2軸を座標軸とする意味空間をLMMの内部表現から構築することで、部屋の写真、言葉や画像で表した理想のイメージを、同じ空間上の1点として表現します。これにより、現状と理想の違いを「スタイルギャップ」として方向と大きさで示し、理想に近い部屋の実例を提示できます。AI追加学習を必要としない、シンプルで軽量な手法で構築できる点も特長です。

両者は本技術を通じて、今の部屋と理想の部屋を同じ空間で比べ、その差に基づくコーディネート提案が期待されるとしています。

出典：北海道大学

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