フロータス、画像AIで自動車修理見積もりを自動化

株式会社フロータスは、写真から自動車修理の概算見積もりを算出するシミュレーターを開発しました。
修理実績データとマルチモーダル画像解析AIを組み合わせ、撮影誘導や隣接部位の損傷判定に対応します。
自動車保険会社や販売店、陸送事業者の現場業務への活用も見込んでいます。

記事の概要

フロータスが開発した「キズ凹み概算見積シミュレーター」は、ユーザーがアップロードした写真から概算見積もりを算出します。
同社は、膨大な自動車修理実績データとディープラーニング技術を活用しています。
マルチモーダル画像解析AIが、撮影画像のアングルや撮影距離をリアルタイムで分析します。
接写写真だけの場合は、パネル全体の引き写真を追加するよう画面上で案内します。
斜め45度の引き写真を追加すると、精度が15％向上するとのアドバイスも表示します。
右リアドアの損傷では、右クォーターパネルやサイドシルなど隣接部位への損害も判定します。
車種や塗料タイプ、損傷部位・サイズを修理実績データと照合し、工賃と部品代を含む明細や見積書を発行します。

記事のポイント

1. 撮影をAIが誘導： AIが写真のアングルや距離を判定し、追加撮影を画面上で案内して入力データの品質を高めます。
2. 隣接損傷を補正： 画像と過去の共起確率データから、隣接部位への巻き込み損害を判定して見積もりに反映します。
3. 複数業務への展開： 自動車保険の事故受付、販売店の現車確認、陸送時の車両チェックでの活用を見込んでいます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 写真の品質管理と見積作成を別々に担ってきた企業は、事故受付や現車確認の工程を見直し、どこまで自動化し人が確認するかを早めに設計する必要がありそうです。
• 同業サービス提供者： 隣接損傷の補正まで見積もりに含める設計が示されたことで、単一部位の判定精度だけでなく、見落とし防止や金額の後変動をどう評価するかが競争軸になる可能性があります。
• 保険・販売業界： 保険会社や販売店が導入する場合、写真撮影を顧客や現場担当者に委ねる業務でも入力品質をそろえやすくなります。受付から修理判断までの分業を再設計する契機になりそうです。

このニュースの背景

従来の自動車修理見積もりでは、店舗への来店や専門スタッフによる現物確認が必要でした。
画像を使う見積もりでも、撮影アングルによる判定精度の低下や、隣接部位への損傷の見落としが課題になっていました。
フロータスは、修理実績データとマルチモーダル画像解析AIを組み合わせ、撮影時の入力品質向上と多部位損傷の判定に対応しました。

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