事故車の最適な修理方法や見積書の妥当性をAIが判定 東京海上日動がトライアル
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トラックテーブルのAIを活用した画像認識技術を活用して、自動車の損傷画像の情報と修理見積書をもとに、AIが内容を点検する。
具体的には修理工場から提出された自動車の損傷画像をAIが認識し、パネルごとの損傷箇所や損傷程度を確認して、最適な修理方法や修理に要する時間を早期に算出できるかを検証する。また、算出結果と修理の見積書を比較して、修理が必要な箇所や修理方法の妥当性をAIが判定できるか検証する。
実用化できれば自動車の損傷画像と修理見積書を最短数分で点検することができ、問題のない事案については、アジャスター（損害状況などを確認する専任担当者）の業務軽減、修理費用の早期確定と迅速な保険金支払いにつながる。AI画像認識によって損傷の程度や最適な修理方法を早期に検証することができるため、損傷画像と修理見積書から支払保険金を確定できるケースと、アジャスターによる立会が必要なケースを早期に分類できる。
車両を受け入れる修理工場でも、修理金額の確定までのプロセスがスムーズになることで、ユーザーへの早期納車が可能で、新たな事故車を受け入れる回転率を高め、業務の効率化にもつながる効果を見込む。
すでにトラックテーブルのAIのモデルに1億枚以上の事故画像データを学習させている。今後、数千万枚以上の損傷写真や事故受付情報を活用して精度の向上を図る。トライアルの結果を踏まえて、実用化に向けた検討を進める。
《レスポンス編集部》
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