こんにちは、re:Bright（リブライト）の代表、山脇です。
普段は名古屋市を中心に不用品回収の現場を飛び回っていますが、実はその裏で、Pythonなどを使って業務を効率化する「システム開発」も行っています。
今日から数回にわたって、私がなぜ「不用品回収」と「IT」という、一見無関係な二つの領域を掛け合わせようと思ったのか、その開発ストーリーをお届けします。
不用品回収の見積もりに伺うと、非常に高い確率でいただく言葉があります。
「これ、まだ綺麗なんですけど、買い取ってもらえませんか？」
リサイクルやゴミの減量が注目される今、お客様が「使えるものを有効活用したい」と思われるのは当然のことです。私自身、古物商の許可は持っていますし、お客様の負担を少しでも減らしたいという思いは常にあります。
私は業界のベテランというわけではなく、過去にリサイクルショップでの修行経験があるわけでもありません。アンティーク品、最新家電、楽器、ホビー…。世の中にある膨大な品物の「適正価格」をその場で見抜く力は、一朝一夕で身につくものではないのです。
当初は、各ジャンルの専門業者さんに連絡し、現場に来てもらったり写真で査定をお願いしたりしていました。しかし、そこにはいくつかの「不」がありました。
- 日程調整の難航：お客様、私、そして査定士さんの3者のスケジュールを合わせるのは至難の業です。
- 写真査定の「情報の少なさ」：来られない時に写真を送るのですが、現場の空気感や細かい傷、画角の制限で、正確な査定が出にくい。
- 送付の手間：現場で何十枚も写真を撮り、それを整理して各業者に送る作業は、思っている以上に時間がかかります。
「お客様をお待たせしたくない。でも、自信がない価格で買い取ってお互いに損をするのも避けたい……」
現場で一人立ち尽くしながら、私はこう思いました。
「もし、私の目利きのなさを補完してくれる『デジタルな眼』があったら？」
現場の写真を撮るだけで、瞬時に市場の相場（メルカリやヤフオクなど）を横断してリサーチし、その場でお客様に「これなら〇〇円で買取可能です！」と胸を張って言えるツール。そんなものがあれば、どれだけ救われるだろうか。
Pythonを使って業務の自動化を始めていた私は、ついに決意しました。
「ないなら、自分で作ってみよう」と。
こうして始まったのが、現在開発を進めている「AI査定ボット」プロジェクトです。
次回は、具体的にどのような技術（PythonやAI）を使って、この「目利きの壁」を突破しようとしているのか。開発の第一歩についてお話しします。
現場の悩みから生まれるITソリューション
