本研究では，不動産物件における住み心地という観点に着目し，間取り画像から得られる情報を用いて，間取り中のどのような構造が住居に対する人々の評価に影響を与えているのかについての知見を得ることを目指す．具体的には，まず，グラフ化された間取り図データを Graph Neural Networks （GNN） を用いて解析することで，住み心地に関する魅力を推定するモデルを構築する．次に，上記の推定モデルに対しLocal Interpretable Model Explanations （LIME） を適用することで， 住み心地の増減に寄与した間取り構造の可視化を行う．