届いた落とし物を「撮影するだけ」で、AIが特徴を自動抽出しデータベース化するシステムです。手入力による登録時間を90%削減し、画像マッチングによる高速検索で、電話対応の保留時間をゼロにします。
空港という特殊環境では、落とし物の種類が多様かつ大量であり、現場スタッフは以下の課題に忙殺されています。
保安検査場や機内から届く大量の物品。これらを「メーカー名」「色」「形状」「傷の有無」まで詳細に記録するには、熟練スタッフでも1件あたり5分以上を要します。繁忙期には登録が追いつかず、「届いているのにデータがない（検索できない）」というラグが発生します。
空港で最も多い落とし物は、黒いスーツケースやPCバッグ、そしてワイヤレスイヤホンです。電話で「黒いバッグです」と言われても、保管庫には似たような物が数百個あり、特定が極めて困難です。
海外からの旅客に対し、電話や対面で細かな特徴（ストラップの柄やキーホルダーの種類など）をヒアリングするのは、言語の壁があり非常に時間がかかります。
これらの課題を解決するのが、「置き型のAI登録端末」と「画像照合アルゴリズム」です。監視カメラのような大掛かりな工事は不要で、デスク上のオペレーションを変えるだけで導入可能です。
スタッフが拾得物を専用の撮影台（またはタブレット）で撮影するだけで、AIが画像を解析し、瞬時にタグ付けを行います。
AIが読み取る情報： 「カテゴリ（財布/傘/スマホ）」「色（ネイビー/濃紺）」「ブランドロゴ」「柄」「テキスト（名刺やカードの文字情報）」
効果： テキスト入力の手間が不要になり、登録時間は数秒に短縮されます。入力ミスや表記揺れ（スマホ／スマートフォン／携帯）も根絶されます。
問い合わせ対応のフローも一変します。
従来： 電話で「赤いスマホケースで…」と聞き取り、スタッフが保管庫を走り回る。
AI導入後： 旅客がWebフォームやチャットボットから「落とした物の画像（または類似画像）」を送信。システム内の保管データ（登録された画像）とAIが照合し、「一致率の高い候補」を即座に提示します。
効果： 「似ているが違うもの」を排除し、確実な候補だけを確認できるため、返還までのリードタイムが劇的に短縮されます。
実際にこの仕組みを取り入れた空港や大規模交通機関では、明確な数字として効果が表れています。
画像検索により、該当物品の有無を即答できるようになるため、1件あたりの対応時間が平均15分から3分へ、約80%短縮された事例があります。
従来は言葉で説明しきれず「ありません」と回答されがちだった「キャラクターグッズ」や「子供の玩具」、「特殊な形状のガジェット」などが、画像マッチングにより持ち主の元へ戻る確率が大幅に向上しています。
早期に持ち主が見つかることで、倉庫での保管期間が短くなり、常に逼迫している空港の保管スペース（倉庫コスト）の圧縮に貢献します。
空港ならではの「言葉で説明しにくい物」こそ、AI画像認識が威力を発揮します。
お土産の紙袋・免税品：「白い紙袋」は無数にありますが、AIは紙袋の「ロゴ」「店舗名」「柄」を識別し、特定します。
モバイルバッテリー・ケーブル類：保安検査場のトレーや充電スタンドによく忘れられます。メーカー名が不明でも、形状やコネクタのタイプからAIが候補を絞り込みます。
海外製WiFiルーター：機種名が読めない場合でも、外観画像から同一機種を瞬時に検索可能です。
A. いいえ、監視カメラは使用しません。必要なのは、バックヤード（遺失物センター）で物品を登録するためのスマートフォン・タブレット端末のみです。大掛かりな工事不要で、スモールスタートが可能です。
A. 多くのシステムでは、免許証やクレジットカードを撮影した際、AIが自動で文字情報を読み取ってテキスト化すると同時に、画像上の個人情報部分には自動でマスキング（ぼかし）処理を施すセキュリティ機能を備えています。
空港における遺失物対応のデジタル化は、監視やセキュリティのためだけではありません。「現場スタッフを単純作業から解放すること」と「旅客の不安を一日でも早く解消すること」が本質です。
膨大な落とし物を「さばく」業務から、テクノロジーで「解決する」サービスへ。画像認識AIの導入は、空港のカスタマーサービスを次のステージへと引き上げます。
撮影するだけで登録完了。実際の管理画面や、空港・交通機関での導入事例をご覧いただけます。
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