●科学技術ニュース●JALとNEC、世界初となる搭乗口にて機内持ち込み手荷物をAIで解析、積載量を推定するソリューションの実証実験を実施

　日本航空（JAL)とNECは、搭乗口にて機内持ち込み手荷物の個数と種類を、機械学習(AI)を活用して自動解析する「NEC Baggage Counting Solution(NECバゲージ・カウンティング・ソリューション)」の実証実験を実施した。

　世界初となる同ソリューションにより、フライトの遅延原因の一つである機内持ち込み手荷物に関する対策を講じることが可能となり、定時性の向上とスムーズな搭乗の実現を目指す。

　実証実験の結果を踏まえ、運用方法を検討し、今後JALが同ソリューションを導入する予定。

　航空機内に持ち込まれる手荷物の量が多い場合、手荷物収納棚に荷物が入りきらず、搭乗者が手荷物収納の時間を要することで機内通路が混雑することがある。

　また、搭乗開始後に機内持ち込み手荷物を貨物室に預かる作業が発生する場合もある。これにより、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となっていた。

　2024年4月～9月の期間中、東京国際空港(羽田)第1ターミナルの13番搭乗口で、同ソリューションを使用した機内持ち込み手荷物の解析精度(検知精度、分類精度)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の検証を行ない、その後同ソリューションの有用性を評価した。

　搭乗口に設置されたカメラで撮影された映像に対して、機械学習技術(AI)を活用し、搭乗者が持つ機内持ち込み手荷物を検知する。

　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。

　推定積載量があらかじめ設定した閾値に達したらアラートを出す。

　同ソリューションにより、機内の持ち込み手荷物の占有状況やアラート発生頻度などのデータを収集・分析できるようになる。

　その結果、手荷物の収納や貨物室への再搭載による出発遅延を防ぐための具体的な対策を、データに基づいて講じることが可能になる。＜NEC＞