AIで真贋判定を標準化、属人化を解消し精度95％を達成

■ 概要

買取業務で使用される真贋判定システムの研究開発（R&D）

買取現場における真贋判定の業務効率化を目指し、画像認識技術をベースに、画像のベクトル化・類似度判定・特徴抽出など、複数のアルゴリズムを組み合わせた真贋判定モデルの検証・開発を行いました。

また、モデルの精度を最大限に引き出すために、画像撮影精度の向上を目的としたカメラモジュールおよび接写用アタッチメントの研究開発もあわせて実施しました。

■ 導入前の課題・背景

主に以下のような課題を抱えていました。

・真贋判定を行える担当者が限られており、業務が属人化している

・経験や勘に依存せず、誰でも一定水準で真贋判定できる仕組みの検討が求められていた

■ 実施内容

主に以下の研究開発・検証を実施しました。

・真贋簡易アプリ（モバイルアプリ）の開発

・真贋判定モデルの開発

・複数の真贋観点（3〜4項目）に対して判定可能なモデルを構築

・モデル精度向上のための画像撮影条件の検証

・接写用アタッチメントの研究・開発

システム・モデル・撮影環境を一体として検証することで、実運用を見据えた精度検証を行いました。

■ 主な使用技術

・大津二値化

・Bag-of-Visual Words

・正規化相互相関マッチング

・ロジスティック回帰

・マハラノビス・タグチ法 など

複数のアルゴリズムを組み合わせ、条件ごとの精度差や有効性を比較検証しています。

■ 導入効果・成果

限定的な条件下ではありますが、真贋判定精度は約90〜95％程度を達成しました。
本研究開発を通じて以下のような知見と、今後の本格導入・業務適用に向けた重要な検証結果を得ることができました。

・技術による真贋判定支援の実現可能性

・撮影条件や入力データ品質が精度に与える影響