・中古車査定領域への適用事例。
・査定の担当者が車の状態をチェックする際に、カメラ付きのスマートグラスを装着し、カメラ映像をリアルタイムでクラウドに送信。
・ボンネット内や車の底部など、見えにくい部分は内視鏡のようなカメラやロボットを使って撮影。
・当該映像情報をもとに、これまで取り扱った大量の車の画像データにより学習されたモデルからスコアが付けられ、「どれくらいの価格になるのか、車がいつごろ売れるのか」を予測。
・車のどのような点をどのように評価すればよいのか、データの使い方を細かく定めることで一台一台が異なる中古車の価格を決定するための基準を作成。査定者のワークフローを「標準化」することで、誰がやっても同じ結果が得られるように。
・評価項目は、車種や走行距離、地域ごとの同車種の新車販売台数や、顧客からの評判、車の登録番号など2,000 を超える。
・車の状態を示すデータはアプリなどで詳しく公開。顧客から信頼が得られやすいメリットも。
・データを駆使することにより圧倒的な効率化を実現。技術を使って業界を徹底的に革新している好事例。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
ディープラーニング活用事例
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全2件
・スーパー店舗内に約700 台のカメラを設置。解析映像をマーケティング領域に応用。ディスプレイ広告の前に立った顧客をカメラが捉え属性を分析。属性に合わせた広告を表示。
・カメラの映像からは来店客の人数、属性（性別や年齢層）、移動経路などを把握することが可能。
→顧客がどの通路を通り、どこの棚に立ち止まったのか、どの商品を手に取 り、どれを棚に戻したのか、結果的にどの商品をカートに入れたのか等を、属性別に分析することができる。
・ディスプレイ広告の前に立った顧客をカメラが捉え属性を分析。属性に合わせた広告を表示。
・少ないデータ量から「最適な棚割り・棚位置の指定」などを学習可能とするために、あわせて「敵対的生成ネットワーク（GAN）」※を活用。
※敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）：偽のデータを作成する贋作 AIとその真贋を判別するAIが競合、切磋琢磨することでAIを学習させていくトレーニング手法
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・カメラの映像からは来店客の人数、属性（性別や年齢層）、移動経路などを把握することが可能。
→顧客がどの通路を通り、どこの棚に立ち止まったのか、どの商品を手に取 り、どれを棚に戻したのか、結果的にどの商品をカートに入れたのか等を、属性別に分析することができる。
・ディスプレイ広告の前に立った顧客をカメラが捉え属性を分析。属性に合わせた広告を表示。
・少ないデータ量から「最適な棚割り・棚位置の指定」などを学習可能とするために、あわせて「敵対的生成ネットワーク（GAN）」※を活用。
※敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）：偽のデータを作成する贋作 AIとその真贋を判別するAIが競合、切磋琢磨することでAIを学習させていくトレーニング手法
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
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