AI査定と人間の目：ブランド鑑定における判断の精度 ｜ 函館山の手店

―テクノロジーと職人技、どちらが「本物」を見抜けるのか？―

ブランド品市場の拡大と共に、その「真贋」をめぐる問題も複雑さを増しています。
とくにリユース市場やフリマアプリの普及により、真贋判定の需要は飛躍的に高まっており、査定・鑑定の精度が重要な社会的課題となりつつあります。

そうした背景から近年注目されているのが、「AI査定」という技術。
人工知能を活用し、画像解析やデータ照合によりブランド品の真贋を判定・価値を算出する仕組みですが、その精度と信頼性は果たして人間の熟練鑑定士に匹敵するものなのでしょうか？

本記事では、AI査定の現在地と可能性、そして人間の鑑定眼との関係について真剣に考察していきます。

AI査定とは何か？

AI査定とは、カメラやスマートフォンで撮影したブランド品の画像を元に、機械学習アルゴリズムによって自動的に真贋や価値を判定する技術です。
主に以下の情報を解析対象としています：

• ロゴや刻印の形状、位置、フォントの精度

• 縫製のパターンや糸の太さ

• レザーの質感や経年変化の傾向

• シリアルナンバーや日付コードの形式

• 全体のフォルムやディテールの比率

AIは何万点もの真贋データを学習することで、「本物の特徴」と「偽物の特徴」をパターンとして認識し、統計的に「本物らしさ」のスコアを出すことができます。

人間の鑑定とAIの違い

1. 判断スピードと処理能力

AIは画像さえあれば、数秒〜数分以内に判定を完了できます。
一方で人間の鑑定士は、手に取って細部を確認し、長年の経験や感覚を頼りに判断するため、時間がかかる反面、柔軟性に富んだ分析が可能です。

2. データへの依存 vs 経験値の蓄積

AIはデータに基づいて判断するため、未知のデザインや仕様変更には弱いという欠点があります。
対して人間は、「そのブランドの時代背景」や「流通ルート」「仕入れ履歴」なども含めて、文脈から真贋を読み取る力があります。

3. 微妙な劣化や修理痕の評価

レザーの経年劣化、金属のくすみ、ファスナー交換の有無など、**視覚以外の情報（手触り・匂い・音など）**は、現時点ではAIが対応しきれない領域です。
このため、ヴィンテージ品やリペア済み商品の評価には、やはり人間の目が重要とされています。

AI査定が活躍するシーン

とはいえ、AI査定は既に多くの場面で導入されており、特に以下のようなケースで大きな成果を上げています。

• 一次スクリーニング：大量の商品を迅速にふるい分けるための第一段階。

• フリマアプリの出品チェック：偽物出品の監視ツールとして、プラットフォームが利用。

• オンライン買取サービス：スマホ写真で簡単に概算査定を行うツールとして。

このように、AIは人的負担を減らし、作業の効率化とスピードアップに貢献しています。
特に近年は、査定AIのAPIを買取事業者が自社システムに組み込むケースも増え、業界全体の標準化が進みつつあります。

人間の鑑定士は不要になるのか？

結論から言えば、AI査定が進化しても人間の鑑定士の役割はなくなりません。
むしろ、AIは「補助ツール」として、鑑定士の判断を裏付けたり、見落としを防ぐ役割を果たすようになります。

現場では、「AI＋鑑定士のWチェック体制」を敷く企業も増えており、テクノロジーと職人技の融合こそが“精度の最大化”につながると考えられています。

精度を高めるには何が必要か？

AIと人間、両者の強みを活かすためには、以下のような取り組みが今後さらに求められます：

• AIに学習させるデータの質と量の向上
  → 模造品のバリエーションを網羅し、マニアックな仕様変更にも対応できる精度を目指す。

• 人間による“説明可能な判定”の強化
  → なぜその結果になったか、ユーザーに納得してもらうための解説力も重要。

• ブランド側との連携による真正情報の開示
  → 本物の仕様をより細かくAIに提供するためには、ブランド企業との協力も欠かせない。

まとめ：精度の未来は「共存」にあり

ブランド品の査定・真贋は、決して単純な工程ではありません。
素材・作り・時代背景・使用状況――これらすべてが複雑に絡み合うため、デジタルな視点とアナログな感覚の両方が必要とされる領域です。

AIは確かに進化していますが、最後に判断を下すのは人間の経験と責任感です。
そして今後、最も信頼される査定方法とは、「AIの正確さ」と「人間の洞察力」が融合したハイブリッドモデルかもしれません。

私たちが「本物」と出会うために――。
その未来は、技術と人間の共創によってつくられていくのです。