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%程度に収まることが確認できたことを発表した。

■実証実験の背景

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あるという。

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るとのことだ。

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。

■実証実験で構築したモデル（イメージ）と結果

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。

「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ったとのことだ。

■今後について

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あるとしている。