査定員の目利きに依存している
査定は査定員の経験や判断に大きく依存し、担当者によって評価がばらつきます。
評価のばらつき
仕入れから価格設定まで、同じ市場データで。
オークション・中古車市場のデータから価格を推定し、仕入れと販売の判断を支える中古車AI査定システム。仕入れのAI査定から、販売価格のダイナミックプライシング(変動価格)まで。
車両状態と市場動向から価格を推定し、販売先ごとの費用と目標利益を反映した仕入上限価格を算出します。同じ仕組みで、車両や部品の販売価格を市場に合わせて更新し続けることもできます。
仕入れの利益は、どこでいくらで売れるか、いくらで買うか、どれだけコストがかかるかで決まります。一つの見誤りが、一台分の利益を失うことにつながります。
店頭販売、オークション再出品、部品販売。同じ車両でも、出口によって価値が変わります。
オークションの落札でも、個人や事業者からの買取でも、相場より高く買えば利益が減り、慎重すぎれば利益の出る車両を逃します。
落札手数料、陸送、整備・商品化など。車両と出口ごとに異なります。
相場や売価を読み違え、利益が残らない価格で仕入れてしまう。
価値を低く見積もって見送り、利益の出る車両を逃してしまう。
だからこそ、一台ごとに、根拠のある仕入上限価格が必要です。
※1 日本自動車販売協会連合会(2025年年計) ※2 矢野経済研究所「2026年版 中古車流通総覧」 ※3 財務省「貿易統計」(矢野経済研究所の公表値)。登録台数と小売台数は集計の対象が異なるため、合算や直接の比較はできません。
市場ではスピードが重要になる一方、業界ではネット上の膨大な情報をすばやく集めて分析する体制や、AIツールの活用がまだ十分に進んでいません。
査定は査定員の経験や判断に大きく依存し、担当者によって評価がばらつきます。
評価のばらつき
査定員一人が対応できる台数や車種には限りがあります。出品台数が膨大で、すべてをカバーしきれません。
仕入れ機会の損失
海外需要などの影響で市場価格は常に変動します。変化に即応できず、適正な価格設定が難しくなっています。
価格と市場のずれ
オンライン取引の拡大とAI技術の進化により、市場全体のデータから価格を導く条件が整いました。AIVALUEは、その条件を実務で使える査定の仕組みへと変えます。
車両の状態と市場データから、価格を推定する。
売値・コスト・目標利益を反映し、仕入上限価格まで導く。
個人の経験だけに頼らず、多くの車両を一定の基準で査定できます。
大量の出品車両をまとめて査定し、収益が見込める車両の比較・検討を支援します。
需要と供給のバランス、競争環境など、価格に影響を与える要因を最新の市場データから反映します。
同じ価格推定の仕組みは、車両にも部品にも使えます。仕入れの判断だけでなく、販売価格を市場に合わせて更新し続けるところまで、一つの仕組みでつなぎます。
オークションと中古車市場のデータを学習したAIが価格を推定し、収益が見込める車両を推薦します。車種ごとに構築した独自の予測モデルが、車両情報と最新の市場データから適正価格を算出します。
の予測モデル。車種・型式・グレードごとに、独自のアルゴリズムでモデルを構築しています。
の取引データ。過去6か月間の取引を学習します。
データは毎日、価格推定モデルは毎月更新します(2026年10月時点)。
車両一覧で出品車両を一括査定・選定し、車両詳細で一台ごとの価格の根拠を確認できます。さらに、販売価格を市場に合わせて更新し続けます。

出品車両をAIが自動で査定し、落札価格の予測をレンジで提示します。
車両一覧を見る:オークション出品車両の自動査定用途ごとの売値に費用と目標利益を反映し、上限を下回って落札できる可能性がある車両を抽出します。
車両一覧を見る:仕入上限価格の推定と推薦入札一覧「オークション」と「直接購入」を切り替えるだけで、店頭買取などの車両も同じ仕組みで査定できます。
車両一覧を見る:直接仕入車両の買取価格推定過去に購入した同車種の一覧と購入価格を表示し、自社の実績に基づいた判断を支援します。
車両詳細を見る:同車種の過去の購入実績との照合自動査定の結果を踏まえて、査定員が手動で査定・修正できます。AIと人の判断を組み合わせて信頼性を確保します。
車両詳細を見る:査定員による手動査定売り切ることを目的に、市場データを踏まえて目標在庫期間や値下げルールを設定。推奨価格を毎日提示し、担当者の承認後にECプラットフォームの販売価格を自動更新します。
ダイナミックプライシングを見る:ダイナミックプライシングAIVALUEのAI査定の仕組みは、仕入れの判断だけでなく、ダイナミックプライシング(変動価格)として販売価格の設定にも使えます。売れ残れば価値を失う車両や部品を「売り切る」ために、市場データを踏まえて目標在庫期間や値下げルールを設定し、推奨価格を提示します。担当者が承認した価格は、ECプラットフォームへ自動で反映します。
担当者の承認後、販売価格をECプラットフォームへ自動反映。その後も最新の市場データから推奨価格を更新し、販売が完了するまで見直しを続けます。
オークション仕入れ、店頭買取、出口の選択、そして販売価格の継続的な更新。業態に合わせて、同じ価格推定の仕組みを使い分けます。
出品車両を一括で査定し、仕入上限価格を下回って落札できる可能性がある車両を推薦入札一覧に表示します。
「直接購入」に切り替えて買取価格を推定。過去の購入実績と照合しながら提示します。
店頭販売・オークション出品・中古部品販売の売値を比べ、最も利益が見込める出口を選びます。
ダイナミックプライシングで、売り切るための推奨価格を示し、車両や部品の販売価格を市場に合わせて見直します。
出品車両を自動で査定し、利益が見込める車両をすぐに特定できます。価格提示までの時間を短縮し、仕入れ候補の検討を支援します。
熟練査定員の経験に依存していた判断をデータで支え、担当者による評価のばらつきを抑えます。
用途ごとの売値から仕入上限価格を算出し、店頭販売・オークション出品・部品販売など、利益が最も見込める出口を比較して選べます。
売り切るための値下げを市場に合わせて進め、在庫期間を短縮。価格は推奨をもとに、担当者が決めます。
お客様の業務に合わせたカスタマイズ開発と、既存システムとの連携にも対応します。
AIVALUEを活用している自動車リサイクル企業の事例です。仕入れの判断から、部品の販売価格の更新まで、同じ仕組みで取り組んでいます。
市場需要に基づいて、仕入れる車両と、生産・価格設定する部品を判断します。
※ 部品生産量の増加を示す指標です(利益の増加率ではありません)。AIVALUEは、車種、型式、グレードごとに、年式・走行距離・評価点・傷の有無などの詳細な車両情報をもとに、独自のアルゴリズムで予測モデルを構築しています。直近6か月の200万件超のデータを利用し、価格を推定します。データは毎日、価格推定モデルは毎月更新します(2026年10月時点)。
AIVALUEの予測精度は、車種の流通量に左右されます。流通量の多い車種ほどオークションでの取引件数も多く、豊富なデータをもとにモデルを学習できるため、より高精度な価格予測が可能です。精度は車種、車両状態、データの量と質、市況により異なるため、対象業務のデータで検証します。
50,000超の予測モデル(2026年10月時点)により、多くの一般的な乗用車をカバーしていますが、市場データが極端に少ない車種や希少車、一部の旧車などについては、自動査定の精度に限界がある場合があります。このような車両には、査定員による手動査定を併用して対応できます。
対象車種、利用するデータ、費用・利益の基準、査定の流れを伺います。デモを通じて、価格推定と仕入上限価格を、貴社の仕入れ・販売判断にどう活かせるかをご説明します。