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アジャイルソーダが開発した、AI基盤の車両の破損部位の認識および深度測定に至る核心アルゴリズム ‘ツインカー(TwinCar)’が、保険開発院が推進した ‘AOSアルファ’ プロジェクトに導入され、注目を集めています。 ツインカーは、多数の写真から破損写真だけをフィルタリングして破損した自動車の部品を認識し、該当部品の損傷タイプおよび必要な修理の種類を判別してユーザーに提供するソリューションで、2018年にH損害保険会社のAI修理費の自動見積もりシステムに初めて適用され、サービスされました。
アジャイルソーダのツインカーは、損害査定士が審査を行う方式と似たプロセスをAIが実行します。 自動修理費の見積もりを算出するために、認識や判別モデルを経て全体の結果を総合するためのルール(Rule)によって損傷深度と修理費を予測する独自のプロセスに従うように設計されています。 また、ツインカーの各モデルは、様々なイメージを通して事前に訓練されているため、イメージに基づいた転移学習に最適な特徴があります。 したがって太陽光パネル不良探知、ドライブレコーダー(‘BlackBox’)映像分析、施設物の亀裂(crack)安全管理、工場設備の故障予測/品質管理などイメージを利用した問題に拡張、早い適用が可能です。