駅の遺失物対応コストを月200時間削減した「画像AI×生成AI」連携システムとは

画像認識による「特徴量の自動タグ付け」と、RAG（検索拡張生成）技術を用いたChatGPTの回答生成により、遺失物の特定・照会業務を自動化し、有人対応コストを最大60%削減するソリューションです。

現場の限界：なぜ「Excel管理」では破綻するのか

多くの現場では、いまだにExcelや手書き台帳で遺失物を管理しています。しかし、この手法は「検索性」と「属人性」の観点で限界を迎えています。
例えば、「青い傘」という問い合わせに対し、担当者は台帳の数百行の中から目視で探さなければなりません。担当者Aが「紺色」と登録し、問い合わせた利用者が「青」と言えば、その時点で見落としが発生します。結果として、「あるはずのものが見つからない」という事態が頻発し、クレーム対応や再調査のために、主要駅では月間数百時間もの業務時間が浪費されているのが実情です。

技術解説：画像認識 × ChatGPT（RAG）の連携フロー

この課題を解決するのは、単なるチャットボットではなく、「画像認識AI」と「生成AI」をAPI連携させた高度な検索システムです。具体的なシステム構成は以下の通りです。

1. 入力フェーズ：画像認識による構造化データ化

スタッフはスマートフォンで遺失物を撮影するだけです。画像認識AI（Computer Vision等）が、以下の情報を自動で抽出し、データベース（Vector Store）に登録します。

品目カテゴリ: 「折りたたみ傘」「長財布」などを自動分類。

特徴量抽出: 色（カラーコード）、形状、ブランドロゴ、模様などを数値データとして記録。

テキスト読み取り（OCR）: 免許証やカードに記載された名前や番号を自動でテキスト化（※セキュリティ処理後、ハッシュ化して保存）。

2. 照会フェーズ：RAG（検索拡張生成）による自然言語検索

利用者がチャットで「昨日、新宿駅で青っぽいチェック柄の傘を落とした」と入力した際、ChatGPT単体が回答を作るのではありません。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用い、以下のフローで処理します。
ユーザーの入力を検索クエリに変換。

データベース内から「新宿駅」「青」「チェック柄」「傘」の特徴量に近い候補を検索。

ヒットした候補データをChatGPTに渡し、「以下の候補が見つかりました」と自然な日本語で回答を生成させる。

この仕組みにより、曖昧な表現でも高精度なマッチングが可能になります。

【重要】企業利用におけるセキュリティ対策

DX担当者が最も懸念するのが「個人情報」と「AI学習」のリスクです。本システムでは以下の対策が必須となります。

学習除外設定（オプトアウト）: Azure OpenAI Service等のエンタープライズ版APIを利用し、入力されたデータがAIモデルの学習に利用されない設定を強制する。

PII（個人識別情報）のマスキング: 氏名や電話番号が含まれる画像やテキストは、保存前に自動でマスキング処理、またはアクセス権限管理されたセキュアなサーバーにのみ保存し、AI側には渡さない設計にする。

導入効果：月200時間の削減と「探す業務」の消滅

ある鉄道会社での実証実験では、本システムの導入により以下の定量的な成果が出ています。

問い合わせ対応工数の削減: 月間約300件の電話対応がチャットボットへ移行し、約200時間の業務時間を削減。

登録作業のスピードアップ: 1件あたり平均5分かかっていた台帳登録が、撮影のみの30秒に短縮。

返還率の向上: 画像特徴量のマッチング精度向上により、持ち主への返還率が15%向上。

現場スタッフからは、「電話対応に追われることがなくなり、身体の不自由な方への介助など、本来の接客業務に集中できるようになった」との声が上がっています。

まとめ：遺失物管理は「守り」から「攻め」のDXへ

遺失物管理の自動化は、単なるコスト削減ではありません。顧客体験（CX）を向上させ、現場スタッフのエンゲージメントを高めるための「攻めのDX」です。AI技術はもはや実験段階ではなく、実務で成果を出せるフェーズに入っています。
貴社の現場で「どの程度の工数削減が見込めるか」、まずはシミュレーションしてみませんか？

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