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CASE 06INDUSTRY小売・サービス

中古買取におけるAI査定システム開発

深層学習画像認識

RESULT // HIGHLIGHT

高精度画像認識AIで中古品査定を自動化

商品画像から商品分類、傷・使用感の状態判定を高精度に行う画像認識AIを開発。査定員の目視確認にかかる負担を軽減し、迅速で均一な買取査定を実現。

OVERVIEW概要

中古品買取の現場において、持ち込まれた商品の写真を撮影するだけで、商品分類の自動識別から外観の傷・摩耗などの状態判定までを瞬時に行う「画像認識AI査定システム」を開発しました。ディープラーニング・AIOCR・VLM・物体検出モデルを組み合わせた独自のAIワークフローによる高度な画像解析技術を中核に据え、目視と手作業に頼っていた現物確認プロセスを自動化することで、査定作業の大幅な迅速化と品質の平準化を支援しました。

INDUSTRY業種
小売・サービス
SCALE企業規模
年間売上高 約700億円
CHALLENGE課題
中古品の査定では、微細なデザインの違いや刻印を見分けて正確な型番を特定する作業や、商品のコンディションを評価する作業が、すべて査定員の目視と経験に依存していました。目視確認による見落としや誤識別のリスクと工数に課題感がありました。
SOLUTIONソリューション
ディープラーニング、AIOCR、VLM、物体検出モデルそれぞれの強みを組み合わせた独自のAIワークフローを構築しました。撮影された商品写真から外観の特徴や文字情報、全体のコンディションをマルチモーダルに読み取り、商品分類の識別と状態判定をワンストップで処理する解析基盤を整備しました。直感的に操作できるシンプルな画面構成とし、複雑な操作を意識せずに解析結果をスムーズに確認・活用できる環境を整えました。
TECH技術
深層学習画像認識
PERIOD期間
6ヶ月
TEAM体制
PM 1名 / AIエンジニア 複数名

RESULT成果

目視で行っていた商品特定と外観チェックにかかる時間を大幅に短縮し、査定スピードを劇的に向上させました。画像認識AIが客観的な基準で型番と状態を即座に判定することで、査定員のスキルや経験年数による評価のバラつきを排除。若手スタッフでも迷わずスピーディに現物の見極めを行える体制を整え、店舗全体の買取効率向上を実現しました。

プロジェクト責任者

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