説明・再現可能なAI開発やビッグデータ分析の実現

データサイエンスの視点から中古車市場における価格予測AI等の開発を進めている。日本のオートオークション市場は依然としてアナログな取引が中心であり、出品表や評価情報が手書きで管理されている。この課題に対し、過去の落札データや車両属性（メーカー、型式、グレード等）を統合し、現在価値と将来価値を予測するAIを構築。 さらに、「探索的データ解析」を実践することで単なる価格を提示するだけでなく、価格決定の理由を説明できるAIを開発している。既に複数の企業で稼働しており、日本版マンハイム指数（Ucar指数）の開発なども併せて行っている。

価格予測の精度だけでなく「なぜその価格になるのか」を説明可能にするAI設計に独自性を有する。従来のエンジニアリングでは価格算出のブラックボックス性が課題であったが、データサイエンスの専門性を活かし、査定プロセスを透明化する仕組みを構築。 また、日本には存在しなかった中古車価格指標を開発し、米国マンハイム指数に相当するUcar指数を監修するなど、マーケット全体の標準化にも貢献している。さらに、アナログな市場構造をデジタル化し、データ統合・解析を通じて新たな価値創出を図る点で、学術的・産業的に高い独自性を有している。

本研究は既に複数の自動車販売・買取企業やオンラインプラットフォームで実装されており、実用性が高いことが証明されている。中古車市場の透明性向上により、消費者・事業者双方の意思決定を支援し、市場効率化に寄与する。 さらに、価格決定の理由を説明できるAIは金融業界への応用も期待されており、損益要因の分析やリスク評価に活用可能である。