月5,000件規模の現場でも、AIによる画像解析とRAG活用チャットボットを導入すれば、問い合わせ対応を70%削減し、遺失物法に基づく書類作成も自動化可能です。
A駅ビルの管理担当、佐藤氏（仮名）は当時をこう振り返ります。
「特にイベントがある週末は最悪でした。深夜、段ボール箱いっぱいに届く傘や手袋、飲みかけのペットボトルまで……。それらを一つひとつ遺失物法に則って台帳に記帳し、警察への提出書類を揃えるだけで、気が付けば朝日が昇っていることも珍しくありませんでした」
現場を苦しめていたのは、単なる「作業量」だけではありません。
「色」を巡る不毛なやり取り: 「ベージュの財布」と登録しても、お客様からは「薄茶色」と言われる。この主観のズレが照合作業を泥沼化させていました。
鳴り止まない「確認電話」: 「今すぐ確認して！」というお客様の怒号に近い電話に対し、現物を確認しにバックヤードへ走る往復だけで、スタッフの足は棒になっていました。
この「地獄」を終わらせたのは、単なるデジタル化ではなく、現場の痛みを理解したAIの実装でした。
スマホでパシャリと撮影するだけ。AIが「長財布 / 牛革 / キャメル / ファスナー式」と、遺失物法上の分類を瞬時に特定します。「スタッフによって書き方がバラバラ」という問題が解消され、1件あたりの登録時間は5分から30秒へと激減しました。
「先週のライブ帰りに、2階のカフェで失くした青っぽいポーチ」こうした曖昧な問い合わせに対し、自社DBのみを参照するRAG（検索拡張生成）を採用したAIが対応します。過去の膨大なデータから「条件に合致する可能性が高い上位3件」を即座に提示。有人対応の必要性を70%カットすることに成功しました。
「一番助かったのは、警察署へ提出する『拾得物届出書』の自動生成機能です」と佐藤氏は語ります。遺失物法第4条に基づき、必要なデータをワンクリックで出力。深夜まで及んでいた事務作業が、文字通り「一瞬」で終わるようになりました。
導入から半年。A駅ビルの現場は一変しました。
「かつては『探し物が見つからない』とお客様に謝り続ける毎日でしたが、今はAIが瞬時に候補を見つけ出し、笑顔でお返しできる。スタッフも『これは本来のホスピタリティだ』とやりがいを感じています」
数値としても、月間の残業代が大幅に削減されただけでなく、返還率も前年比で15%向上するという驚異的な結果を残しています。
A：はい。警察への届出書類作成や、保管期間の自動計算など、日本の法律を前提とした設計です。
A：API経由のRAG構成のため、貴社の在庫データがAIの学習に利用されることは一切ありません。公共インフラ級のセキュリティを確保しています。
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