JAL、AIで手荷物解析–積載量見極め収納時間を短縮

今回は「JAL、AIで手荷物解析–積載量見極め収納時間を短縮」についてご紹介します。

関連ワード (ソフトウェア等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 日本航空(JAL)とNECは11月29日、機械学習技術(AI)により、機内持ち込み手荷物の個数と種類を自動解析する実証実験「NEC Baggage Counting Solution(NECバゲージ・カウンティング・ソリューション)」を実施したと発表した。フライトの遅延防止や顧客満足度の向上を目指す。

 NECバゲージ・カウンティング・ソリューションは、搭乗口に設置されたカメラで撮影された映像にAIを活用し、搭乗者が持つ機内持ち込み手荷物を検知。あらかじめ登録された種別に沿って機内持ち込み手荷物を分類し、検出された手荷物が機内の手荷物収納棚を占有するスペースをリアルタイムで推定するというもの。推定積載量があらかじめ設定したしきい値に達したらアラートを出す。

 実証実験は4~9月に羽田空港第1ターミナルの13番搭乗口で実施。機内持ち込み手荷物の解析精度と機内の手荷物収納棚の許容量超過を知らせるアラートタイミングを検証した。

 機内持ち込み手荷物は、収納棚に入りきらずに機内通路が混雑したり、搭乗開始後に貨物室に預かったりすることもあり、搭乗にかかる時間が長くなり、フライトの遅延が発生する要因になっていたとのこと。今回の実証実験結果を踏まえ、JALでは、NECバゲージ・カウンティング・ソリューションの導入を予定する。

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