市場データ：検証の前に確認すること
- 対象とするオークションと仕入れルート
- 主に扱う車種と、その取引データの量
- データの更新時期と、検証に使う期間
Implementationデモから始め、
デモから始め、
貴社の業務に合わせて段階的に導入。
AI査定の導入に、最初からすべての業務を置き換える必要はありません。主要な車種と仕入れルートから始め、効果を確かめながら対象を広げます。ダイナミックプライシングは標準機能として、必要に応じてご利用いただけます。
Four Steps4つのステップで、
4つのステップで、
無理なく始める。
すべてを整えてから始める必要はありません。対象の車種と仕入れルートを絞り、データと運用を整えながら進めます。
- 01Demo
デモとヒアリング
デモで操作方法と活用方法をご説明し、査定・仕入れ業務のニーズを伺います。
- 仕入れ判断の画面をご覧いただく
- 対象の車種と仕入れルートを確認
- 価格の更新が必要な商品の有無を確認
- 02Validation
対象の選定と検証
主要な車種と仕入れルートを選び、過去の取引で予測と実績、仕入れの収益性を比べます。
- 主要な車種と仕入れルートを選ぶ
- 過去の取引で、予測と実績を比べる
- 仕入れの収益性を確かめる
- 03Customization
カスタマイズ・連携
業務に合わせたカスタマイズ開発と、既存システムとの連携を行います。
- 費用と目標マージンの設定を反映
- 販売チャネル（EC）や在庫管理との連携
- 手動査定に回す基準と担当者の設定
- 04Operation
運用と拡大
手動査定と組み合わせて運用し、対象の車種と業務を広げます。
- AIの結果と、査定員の手動査定を併用
- 対象の車種・仕入れルートを段階的に拡大
- 必要に応じて、価格の更新（ダイナミックプライシング）へ
※ 推奨する進め方の一例です。期間と範囲は、お客様の業務に合わせてご提案します。
Preparation導入前に、
導入前に、
確認・ご用意いただくこと。
価格推定の精度と、仕入上限価格の妥当性は、市場データと社内データの両方に左右されます。決まっている範囲からで構いません。
社内データ：ご用意いただくもの
- 出口ごとのコストと目標マージン（仕入上限価格の算出に使用）
- 過去の仕入履歴と、実際の販売価格・在庫日数
- 手動査定に回す車両の基準と、確認する担当者
販売価格の見直しに必要な追加情報
- 現在の在庫状況
- 販売チャネルと、チャネルごとの手数料
- 価格を再設定するルール
Evaluation
導入効果を評価する5つの観点
デモで機能を確かめたうえで、自社の主要車種と過去の取引で、予測の精度と仕入れの収益性を確かめます。
| 観点 | 確認すること | 評価の指標（例） |
|---|---|---|
| 01 予測精度 | 主要車種で、予測が実際の落札・販売価格にどれだけ近いか | 予測誤差（円）、予測レンジ内に収まった割合 |
| 02 対象範囲 | 必要な信頼度で自動査定できる車両が、どれくらいあるか | 信頼度の基準を満たす車両の割合、手動査定に回る割合 |
| 03 業務スピード | 査定から入札判断までの時間が、どれだけ短くなるか | 一台あたりの査定時間、一日に検討できる台数 |
| 04 収益性 | 仕入れた車両が、実際に目標の利益を上げているか | 販売済み車両の実際の粗利、目標粗利を達成した車両の割合 |
| 05 運用への定着 | 査定員がAIの結果を確認しながら、使い続けているか | AIの結果の採用率、手動修正の割合と理由 |
Validation & Effect
予測精度と導入効果の検証方法
Validation
精度の確かめ方
学習期間より後の未学習の取引データを用いて、予測値と実績を比較します。車種別・流通量別に精度を確かめ、表示される信頼度が実際の誤差と対応しているかも確認します。
精度の数値は、お客様の車種と取引で検証した結果をもとにご説明します。
Economic Effect
経済効果の考え方
粗利の増加は、従来の判断と比べて推定し、相場全体の変動による増減と区別します。落札台数が減っても、一台あたりの粗利が上がれば価値になります。
効果 ＝ 粗利の増加 ＋ 査定工数の削減 − 運用コスト
Customization & Integration
カスタマイズ・既存システム連携
お客様の業務に合わせたカスタマイズ開発と、既存システムとの連携にも対応します。販売チャネル（EC）や在庫管理など、すでにお使いの仕組みとの組み合わせもご相談ください。
Let's Talk
まずは、デモをご覧ください。
対象の車種と仕入れルートを伺い、どこから着手すべきかをご提案します。