成田空港、AIでロストバゲージ防止　画像で手荷物特定する実証実験

　成田空港を運営する成田国際空港会社（NAA）は2月16日、AI（人工知能）を活用した手荷物管理高度化に向けた実証実験を始めると発表した。手荷物を仕分けする作業負荷軽減や、紛失・遅延といった「ロストバゲージ」の防止につなげる。

AIを活用した手荷物特定システムのイメージ（NAAの資料から）

実証実験を行う成田空港の第3ターミナル＝PHOTO: Yusuke KOHASE/Aviation Wire

　実証実験は、AIによる画像解析技術を持つAutomagi（東京・西新宿）と第3ターミナルで実施。監視カメラなどで撮影した画像を基に、手荷物タグの情報をひも付けて特定する実験を行う。

　バーコード読取機で手荷物タグの情報を読み取り、手荷物の画像データとバーコード情報をひも付け、手荷物画像だけで該当する手荷物を判別したり、追跡できるようにする。

　現在は乗客から預かったスーツケースなどの手荷物は、タグに印刷されたバーコード情報を読み取り後に航空機へ搭載している。読み取り時に不具合が発生した場合は、係員が手作業で再度読み取ることになり、読み取り不具合が係員の負担を増やしたり、手荷物の誤搭載や到着遅延などの要因になる可能性がある。

　スイスのSITA社がまとめた「SITA Baggage IT Insights 2023」によると、紛失や遅延など手荷物が乗客のもとへ正しく届かない事例が2022年は約2600万個にのぼり、手荷物1000個あたり7.6個発生している。NAAでは、AI活用でこうしたトラブルを抑制すると共に、現場の作業負荷軽減につなげたいという。

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