画像認識AIとChatGPTの連携で月120時間の電話対応を10時間に圧縮。返還率と顧客満足度を同時に向上させる仕組みです。
落とし物管理の現場で最も深刻なのは、「見つかるかどうかわからない物を探す時間」です。具体的な数字で現場の負担を見てみましょう。
例えば、月間来場者数5万人規模のショッピングモールを想定します。ここでは月平均300件の拾得物が発生し、それに対する電話問い合わせは500件を超えます。
従来のアナログ運用では、1件の電話対応（ヒアリング、バックヤードでの捜索、台帳への記入、折り返し連絡）に平均15分かかると仮定します。すると、月間で約125時間もの貴重なリソースが「落とし物対応」だけに消えている計算になります。
これは、フルタイムスタッフ約1名分の労働時間の8割に相当します。警備や接客などのコア業務を圧迫するだけでなく、「電話がつながらない」「探しても見つからない」という状況は、顧客の施設に対する信頼を損なう「見えない損失」を生み出し続けています。
この課題を解決するのが、異なる得意分野を持つ2つのAIの連携です。単に「AIが答える」のではなく、「目（画像認識）」と「口（対話AI）」の役割分担によってシステムが稼働します。
拾得物をスマートフォンや専用カメラで撮影するだけで、特化型AIが解析を行います。「色」「形状」「ブランドロゴ」「種類（例：赤い、革製、長財布）」といった特徴を瞬時にタグ付けし、データベースへ登録します。
人の手による入力ミスや、担当者ごとの表記ゆれ（「ポーチ」と書くか「小物入れ」と書くか等）を防ぎ、検索精度を担保します。
LINEやWebチャットなどの問い合わせ窓口に、ChatGPT等の生成AIを連携させます。利用者がチャットで「昨日、フードコートで赤い革の財布を落としたかも」といった曖昧な入力をしても、ChatGPTがその意図を解釈します。
AIはデータベース内の画像認識データと照合し、「こちらのお品物でしょうか？」と候補画像を提示します。これにより、システム側での高度な検索処理を、利用者は「普通に会話するだけ」で利用できるのです。
先ほどのショッピングモールのモデルケースで、本システムを導入した場合の試算効果は以下の通りです。
一次対応のほとんどがチャットボット（AI）で完結するため、電話対応は「最終確認」や「受け渡し予約」のみに限定されます。これまで電話番に縛られていたスタッフ1名分のリソースを、警備強化やサービス向上といった、より生産性の高い業務へ再投資できます。
「言葉では伝わらなかったが、画像を見たら自分のもだと分かった」というケースが増加します。特に、子供のおもちゃや特徴的なアクセサリーなど、言葉で説明しにくい物品の返還率が劇的に改善します。「大切なものがすぐに見つかった」という体験は、顧客満足度を大きく向上させます。
ChatGPTの高度な翻訳能力により、インバウンド（訪日外国人）客からの問い合わせにも、追加コストなしで英語・中国語・韓国語などで自動対応が可能です。通訳スタッフを探す手間もなくなります。
A1: 画像認識だけでなく、メタデータ（拾得場所、拾得日時）も組み合わせて絞り込みます。AIが条件に合う候補画像を複数提示し、最終的に利用者に画像を見て「自分のものか」を確認してもらうことで特定します。
A2: 業務特化型のシステムでは、ChatGPTが自由に回答を作るのではなく、データベース内の登録情報のみを参照するように制限（グラウンディング）をかけています。そのため、存在しない落とし物を「あります」と答えたり、誤った案内をするリスクは最小限に抑えられています。
落とし物管理のDXは、単なる業務効率化ではありません。利用者が「困ったときにすぐ助けてくれる」という安心感を提供し、施設のブランド価値を高める投資です。
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