車両生涯価値を算出するための未来残価自動予測AIの開発
クルマごとの車両生涯価値、通称カーライフタイムバリュー(CarLTV)の算出において最も重要な構成要素である残価を6年にわたり高精度に算定する未来残価予測モデルを開発しました。
取組の概要
カーリースの顧客負担金額を決定する上で重要な指標の一つが、リース返却時の車両価値となります。これまで人手で行われていた車両の未来残価予測を、当社が開発したAIの未来残価予測モデルを活用することによって、業務の効率化だけでなく、より正確な未来予測を実現しました。
このAIモデルは、「車種名」「年式」「走行距離」などの基本情報だけでなく、「色」「特定装備の有無」「今後の想定走行距離」など、現在、一台あたり95に及ぶ特定車両のデータを入力することで将来残価を予測します。
全体の80%以上を占める代表車種40車種とそれでカバーできない範囲を埋めるためのボディタイプ(SUV・軽自動車など)ごとのモデル8種の併せて48のモデルを構築し、現在価値予測モデルと将来予測モデルがそれぞれあるため、全部で数十のモデルを運用しています。
その結果、車種やモデルごとに高精度な残価予測が可能となりました。
課題 | : | 需要予測・プライシングの高度化、 業務量削減、 |
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業界 | : | 流通・小売、 |
解析テーマ | : | 分析全般支援、 |