高度データ分析AI開発

世界最高クラスのデータサイエンティストチームによる。高精度なAIアルゴリズムの構築

AI

熟練工が⻑い年月をかけて培った繊細な知覚が、機械のわずかな変化を見極めるように、あらゆるデータから必要なデータを選択し判断するAIソリューションを提供。お客様の課題解決や生産性向上を目指します。

データ分析をご検討のお客様へ

  • データ分析を一度は導入したけれど、
    いまいち効果がわからない。

  • 導入したデータ分析の結果が
    よくない。

  • そもそも何から始めて、
    どう役立つのかわからない。

収集したデータの意味を理解して適切に分類することが、データ分析の精度を飛躍的に高めます。データサイエンティストは、深い知見と経験を持つAI開発のプロフェッショナル。柔軟な発想と高度な分析力で“予測の手がかり”を導き出します。

世界最高クラスのデータサイエンティストが、データの意味からAIシステムに至る工程を丁寧に説明しながら、現場と一緒に進めます。安心してお任せください。

Project proceduresプロジェクトの進め方

テーマ設定から定着化まで、
データ分析のプロが併走

「テーマ設定」と「業務適用/定着化」という点を考慮しながら、AIで解決できる形にテーマ設定した後、弊社エンジニアによるAIモデル作成を実現します。

  • テーマ設定
  • データ収集
  • データクレンジング
  • AIモデル作成
  • AIモデル評価
  • 業務適用・定着化

製造業でよく使われるAIモデル

  • 予知保全

    機器や設備の劣化や故障を予知し、最適なタイミングで点検や部品交換を行うことで、コストとダウンタイムの削減が可能です。

  • 需要予測(生産調整)

    販売量と出荷量を予測することで生産量を調整し、在庫の最適化を図ります。これにより、調達最適化と価格最適化を行うことができます。

  • 歩留り改善・ロス削減

    製造ラインの不良原因を分析することで、歩留まりを改善。製造コストのロスを削減し、生産性の向上を図ります。

Case Study事例紹介

東急リバブルとRistが売買仲介の実務で利用可能な『マンション価格査定 AI』を開発

売買仲介の実務で利用可能な『マンション価格査定 AI』を開発
〜東急リバブルと Rist の知見をもとに、AI が MER 値 1.98%という高い精度を実現〜

東急リバブル株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:太田陽一、以下東急リバブル) と株式会社 Rist(本社:京都市下京区、代表取締役社長:藤田亮、以下 Rist)は、東急リバブルの 査定担当者と同等水準(MER 値(※)1.98 %)の査定価格を算出できる高精度の『マンション価格 査定 AI』を開発いたしました。 本システムにより、査定業務の高度な標準化、査定に係る業務時間の短縮(生産性の向上)を実 現し、不動産売却を検討されているお客様に対して、より質の高い売却サービスをスピーディに お届けすることが可能となります。

(※) MER 値(Median Error Rate:誤差率の中央値)MER 値が小さいほど推定精度が高いことを 意味します。

■開発の背景

マンションの価格査定とは、不動産売買に精通した査定担当者が自らの経験を活かし、市場動向なども考慮した上で、実際に売買された取引事例と比較しながら価格を算出するものです。その査定価格は、査定担当者の経験値や市場動向の捉え方、比較する取引事例の選び方の違いに よって差異も生じ得ますが、一般的な査定ルールや社内のチェック体制によってその品質が維持されています。
査定担当者は、対象マンションや周辺エリア、近隣の取引事例に関する情報を収集・分析し、その取引事例については類似性の評価を行います。そこから全体像を把握した上で、類似性の高い取引事例を選択、重み付けをして査定価格を算出しています。

東急リバブルでは年間3万件超のマンション査定を首都圏エリアで承っており、年間約15,000時間の削減効果を見込んでおります。これによって査定品質を維持しながら高度な自動化を図り、 質の高いサービスをお客様にスピーディーにお届けすることが可能となります。業務効率化による働き方改革の推進、コンサルティングサービスの充実など創出された時間を活用した顧客接点の深化、これを通じての顧客満足度の向上など、様々な効果が期待されています。

■AI 査定の実現

本システムは、東急リバブルにおける一般的な査定ルールの適用と、明確なルール化が難しい査定担当者の経験則(暗黙知)による判断、その両方を兼ね備えたAI 査定システムです。AIモデルの作製にあたっては、東急リバブル査定担当者3名による 1,000件を超える査定データ(学習用データ)を用意しました。
東急リバブルの査定担当者の知見とRistのデータサイエンティストの知見を活かすことで、業界内においてもトップレベルと考えられるMER値1.98%を実現することができました。(東急リバブル査定担当者が作製した検証用データ96件による検証結果)

【検証結果】
 誤差率) 中央値(MER 値):1.98%
   平均値:2.47%
   最大値:7.96%
  最小値:0.02%

検証例) 東京都目黒区 72.00 m² 3LDK
   東急リバブル査定担当者:89,320,000 円
   マンション価格査定 AI :87,594,372 円
  誤差 1,725,628 円(1.97%)

■“人”と“AI”とのコラボレーション

マンション価格の査定については、前記のとおり近隣取引事例を比較検討していますが、中には比較事例が少ない、又は比較事例との類似性が低いケースもあります。この場合、査定担当者による査定価格の算出も難易度が高いものとなり、慎重な対応が求められます。 本システムでは、AIが近隣取引事例の中から類似性の高いものを選択し(事例選択AI)、重み付けを行って査定価格を算出(査定価格算出AI)しますが、その過程において、類似した取引事例が少ない、又はその類似性が低いことなど、AI が査定結果に注意すべきと判断した場合、その事実を査定担当者に伝える自己診断機能(自信度算出AI)も合わせて開発しました。

これによって通常の査定は AI が単独で行い、難易度の高い査定は担当者にその旨通知して、査定価格の妥当性について判断を求めることが可能となりました。誤差率が比較的高い査定結果に対しては査定担当者の検討・判断を入れることによって、査定品質が担保されます。 本システムは、単にAIで査定を行うことが目的ではなく、お客様に対して信頼性の高い査定結果をスピーディにお届けすることを目指しています。

■今後の展開

東急リバブルでは、本システムを現行査定システムに連携するための準備を進めており、2022年初頭には首都圏の売買仲介店舗の業務に組込まれる予定です。その後、順次全国の売買仲介店舗へ拡大する予定です。
また、東急リバブルとRist は、マンション価格査定AIの開発で培ったノウハウとパートナーシップ によって、マンションよりも難易度が高いと言われる土地・一戸建の価格査定 AI 開発にも、ともに挑戦して参ります。
昨今、不動産業界においても様々な業務に対するデジタル化のニーズが高まり、各種サービスが提供されております。将来的には本システムを外部公開(サービス提供)することも検討して参ります。

AIによる最適発破設計システム(仮称)を国交省の現場で試行中

建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト

戸田建設(株)(社長:大谷 清介)、 (株)Rist(社長:藤田 亮)及び(株)演算工房(社長:林 稔)の3社コンソーシアムは、山岳トンネルの発破掘削工法において、最適な掘削形状となる発破パターンをAIにて算出する『最適発破設計システム(仮称)(図1参照)』で、官民研究開発投資拡大プログラム予算(PRISM)を活用して国土交通省が実施する「建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト※」に応募し、採択されました。
国土交通省近畿地方整備局福井河川国道事務所管内で当社が施工する「大野油坂道路新長野トンネル野尻地区工事」にて、本システムを試行中です。現在、AI学習用教師データの収集を完了し、本システムの実用性を確認しています。

※国土交通省ホームページ
https://www.mlit.go.jp/tec/tec_tk_000062.html

システムの概要

本システムは、従来熟練トンネル技術者が手動で行っていた発破パターンの設定作業を、AIモデルに基づいた最適発破設計システムにより自動化するものです。今回の試行では、「コンピュータジャンボの1孔あたりの穿孔データ」と「装薬量データ」、および「発破後の地山形状の3次元点群データ」を教師データとするAIモデルを採用した最適発破設計システム(仮称)により、最適な発破掘削形状となる穿孔位置や装薬量を自動で算出します。なお、現場での発破後、ずり搬出開始までの短時間でAIの教師データである地山形状データを取得するために、実際に現場で実績のある(株)演算工房の「ジープスキャンシステム」を採用しています(図2参照)。ジープスキャンシステムは、3Dレーザースキャナと高性能PCを車両に搭載し、迅速な計測と退避が可能な技術です。

図2 車載式3Dレーザースキャナ「ジープスキャンシステム」概要図

本システムの採用による効果

本試行期間において、「コンピュータジャンボによる穿孔データ」、「穿孔毎の装薬量」、「発破後の3次元地山形状」といったパラメータを教師データとして蓄積し、約5,000個(50切羽×100孔/切羽)のデータをAIに学習させました。
本試行期間におけるAIモデル(余掘量の推定)による判定結果は、余掘量誤差率(切羽毎平均)で目標20%に対し、15.6%という精度(図4参照)を実現しました。また、同モデルを採用した最適発破設計システム(仮称)により算出した発破パターンを現場で適用し、得られる成果・課題を今後の開発にフィードバックさせる予定です。
余掘量の低減により、発破作業後のずり搬出量および吹付けコンクリート量が低減されることで、施工時間の短縮等の生産性向上や、コスト削減が図れます。また、本システムが採用されることで、減少傾向である熟練技術者に頼ることなく最適な発破設計が可能となります。

図3 教師データの重ね合わせ図
図4 余掘量推定AIモデルの判定結果

今後の展望

「最適発破設計システム(仮称)」は、今後ほかの当社トンネル現場で使用予定です。本システムは発破の影響が大きいと思われる一部のパラメータより発破設計の自動化を行ったものであり、今後は多様な地質に対応するため、新たなパラメータを組み込み、更なる精度の向上に努めていきます。

出典:https://www.toda.co.jp/news/2022/20220225_003024.html

Service Infoサービスのタイプ

サービスタイプチーム確保型

概要
企業様ごとに最適なチームを中長期的に(6ヶ月〜)確保するプラン
メリット
毎月、柔軟なタスク依頼が可能(プロジェクトの変更も可)
大規模な投資案件や、高速にたくさんのPoCを回すのに適している
デメリット
稼働の少ない月は費用が無駄になる

サービスタイプ個別見積型

概要
RFPに基づいて工数見積もりをするプラン
メリット
必要な作業にのみ費用を支払い
デメリット
追加作業が発生した時は都度見積り

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