医療・製造業でも活用されるRistのAI技術が不動産業界へも導入。
業務の精緻化、標準化及び効率化を目指します。

Ristは、不動産会社である東急リバブル株式会社、地盤調査や建物検査などを専門的に行うジャパンホームシールド株式会社と連携し、中古住宅の外壁や基礎部分のクラック※1画像を、AIが一定の基準に基づいて診断するシステムを開発しました。（特許取得済）

このシステムは、人間の目視により計測しているクラック幅の検査業務を、Deep Learningを実装したクラウド上のAIアプリケーションが代替診断するものです。建物の外壁には多種多様な材質や色調が用いられており、経年劣化など状態変化も考慮すると無数のパターンが存在します。また、クラックは部位によって幅が異なり、途中で分岐するなど不規則に変化しているものもあります。本システムではスマートフォン専用アプリで撮影したクラック画像を元に、クラックの不規則な形状を高精度で検知。クラックを抽出して、その最大幅を計測・診断します。

従来の外壁クラック検査業務の課題

1. 検査員（ヒト）による目視と判断がベースとなるため、評価にばらつきも生じる
2. 検査精度を担保するため、バックヤードでダブルチェックを行っている
3. 検査品質を維持するため、現場での検査から最終評価までに数日間を要している

外壁クラック検査業務の精緻化、標準化、効率化が課題

Ristによるアプローチ

期待される効果

1. 検査時に撮影する画像からAIが計測・診断
2. 計測値を現場で確認。評価、審査等の業務に効率的に反映が可能
3. 外壁クラック検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現

中古住宅における一連の評価業務の中で、既存住宅売買瑕疵保険の適合判断基準のひとつである基礎部分や、外壁のクラック検査業務をAIが診断することで、同検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現します。

Ristは、バックミラーで国内シェアNo.1の株式会社村上開明堂の製品検査工程において、Deep Learning技術を用いた鏡の表面検査システムを開発し、検査精度の向上（60% → 99%）、目視による検査員の負担軽減を実現しました。

従来の検知システムの問題点

Ristによるアプローチ

導入による効果

• 全ライン導入後は検品作業員が7割削減
• 海外展開を視野に入れ、検査の自動化により得られたデータから上流工程の最適化なども目指していく