この記事の要点: 株式会社フロータスは、ディープラーニング技術と修理実績データを活用し、ユーザーがアップロードした写真から自動車のキズや凹みの概算見積もりを瞬時に算出する「キズ凹み概算見積シミュレーター」を開発しました。最新のマルチモーダル画像解析AIをエンジンに採用し、撮影時のリアルタイム誘導や、隣接する部位への波及損害を自動検知する機能を搭載することで、見積もり精度の向上と業務効率化を実現します。
発表内容のポイント
- AIによるリアルタイム撮影誘導で、アングルや距離を分析し撮影品質を向上
- 隣接部位への波及損害を自動検知する「AI見落とし防止補正」を搭載
- 過去の豊富な実績データと照合し、工賃や部品代をミリ秒単位で高速算出
発表の背景
従来の自動車修理見積もりは、店舗への来店や専門スタッフによる現物確認が必要であり、時間や手間の負担が課題でした。また、従来の画像見積もりシステムでは、撮影アングルの悪さによる判定精度の低下や、隣接する部位への巻き込み損傷の見落としが発生しやすいという問題がありました。これらの課題を解決するため、同社はビッグデータ解析と最新の画像解析AIを統合したシステムの開発に至りました。
何が発表されたのか
開発されたシミュレーターは、3つの主要機能を備えています。1つ目は、撮影された画像のアングルや距離を解析し、適切な撮影方法を画面上でアドバイスする「リアルタイム撮影誘導」です。2つ目は、指定された損傷部位から隣接部位への波及損害を過去のデータに基づいて自動判定する「見落とし防止補正」です。3つ目は、車種や塗料タイプ、損傷サイズを過去の実績データと照合し、工賃と部品代を高速で算出する機能です。
製造業・生産管理への見方
本システムは、自動車の製造・流通後のアフターサービスや物流・陸送分野における車両管理のDXに貢献します。特に陸送事業者における搬入搬出時の車両チェックや、自動車販売店での現車確認において、専門知識を持つスタッフが不在でも、画像を通じて均一かつ迅速な状態把握と見積もりが可能になります。これにより、受入検査や検収作業の標準化と省力化が期待できます。
現場で確認したいポイント
- 自社の車両管理や検収業務において、画像判定AIが適用可能な損傷レベルの確認
- 既存の基幹システムや車両管理システムとのデータ連携方法の検証
- 現場のタブレットやスマートフォン端末での操作性と、屋外撮影時の判定精度の検証
確認しておきたい点
本システムは「概算見積もり」を算出するシミュレーターであり、最終的な確定見積もりや実際の修理実施にあたっては、実車による詳細な確認が必要となる点に留意する必要があります。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社フロータス |
| 発表日時 | 2026-10-09 12:55:39 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
