自動車オークションの落札価格を予測するAIモデルを実証実験

最終更新日:2022/08/08

セカンドサイトは新生銀行グループの昭和リースと共同でAIを活用した自動車の落札価格予測モデルの実証実験を実施しました。昭和リースが保有するデータや担当者のノウハウなどから、落札価格率や残価率を予測するAIを構築し、1年後から数年後の残価を算出する仕組みを構築し、誤差5%未満に収まることがわかりました。

セカンドサイト株式会社は、新生銀行グループの昭和リース株式会社と共同で、AIを活用したオークションでの自動車落札価格予測モデルの実証実験を行い、限られたデータの中でも落札価格の誤差が5%程度に収まることを確認しました。

自動車の落札価格や残価の予測においては、いろいろな情報を手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼っている状況です。今後のビジネス拡大に向けて、そのような業務のやり方では、いずれ業務の量・質ともに限界が来ると考えられます。そこで今回、AIを活用することで、早く正確に落札価格や残価の予測を行い、当該業務の効率化・機能強化を図ることが可能かを検証。

昭和リースが保有するデータや担当者のノウハウなどから、落札価格率や残価率を予測するAIを構築し、1年後から数年後の残価を算出する仕組みを構築しました。「SUV」を対象として検証した結果、約半数の自動車の落札価格率が誤差5%未満に収まることがわかりました。

今後は対象とする車種を拡大し、また実証実験では使わなかったデータを取り込み、落札価格予測モデルの高度化を図り、更なる効率化・高度化を支援する予定です。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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