本研究ではGoogle Street View(GSV)画像と視覚言語モデルCLIPを用いて都市建物の老朽度を自動推定し、都市の新陳代謝の可視化を試みた。
行政統計は粒度が粗く街区レベルでの建物状態をリアルタイムに把握することは困難である。
そこで本研究ではGSVで建物の画像を取得し、CLIPによるゼロショット分類で建物の状態を自動推定した後地理座標と統合することで建物老朽度の可視化を行った。