（共同リリース）
日本航空株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長 グループCEO：鳥取 三津子、以下「JAL」）、日本電気株式会社（本社：東京都港区、取締役 代表執行役社長 兼 CEO：森田隆之、以下「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）」(注1、以下「本ソリューション」)の実証実験を実施しました。世界初(注2)となる本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ご搭乗の実現を目指します。実証実験の結果を踏まえ、運用方法を検討し、今後JALが本ソリューションを導入する予定です。
（NEC Baggage Counting Solution概念図）
【背景】
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、お客さま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ります。また、搭乗開始後に機内持ち込み手荷物を貨物室にお預かりする作業が発生する場合もあります。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ました。
【実証実験内容】
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、本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いました。その後本ソリューションの有用性を評価しました。
1. 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します。
2. 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します。
3. 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します。
（搭乗口に設置されたカメラと実証に用いたBaggage Counting SolutionのUI）
【実証の成果と今後】
本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ります。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ります。
JALは、今後もデジタル技術を活用し、お客さまのよりスムーズなご搭乗を実現し、定時性向上などカスタマーエクスペリエンスの最大化に向けて取り組んでまいります。
NECはDXに関して、ビジネスモデル、テクノロジー、組織・人材の3軸で、戦略構想コンサルティングから実装に導くオファリングなど、End to Endのサービスを提供しています。さらに、従来型のSIerから「Value Driver」への進化を目指し、その価値創造モデルを「BluStellar(ブルーステラ)」(注3)として体系整理しました。業種横断の先進的な知見と研ぎ澄まされた最先端テクノロジーによりビジネスモデルを変革し、社会課題とお客様の経営課題を解決に導いていきます。
注1. NECが特許出願中。(2024年11月1日時点)
注2. 搭乗口にて機内持ち込み手荷物の個数と種類を自動解析し、積載量を推定するソリューションは世界初。(2024年10月時点NEC調べ)
注3. 「BluStellar(ブルーステラ)」は実績に裏打ちされた業種横断の先進的な知見と長年の開発・運用で研ぎ澄まされたNECの最先端テクノロジーにより、ビジネスモデルの変革を実現し、社会課題とお客様の経営課題を解決に導き、お客様を未来へ導く価値創造モデルです。
以上
（共同發行）
日本航空控件公司（總部：東京都品川區、代表董事長兼集團CEO：鳥取 三津子、以下簡稱爲「JAL」）、日本電力股票型公司（總部：東京都港區、董事代表執行董事長兼CEO：森田隆之、以下簡稱爲「NEC」）使用人工智能技術自動分析機載隨身攜帶手提行李的數量和種類，進行了「NEC Baggage Counting Solution（NEC行李計數解決方案）」(注1，以下簡稱爲「本解決方案」)的實證實驗。藉助這一全球首創的解決方案，可以採取針對機載隨身攜帶行李導致航班延誤的一項措施，旨在提高準點率並實現順利登機。根據實證實驗結果，將研究運營方法，並計劃日本航空未來將引入這一解決方案。
（NEC行李計數解決方案概念圖）
【背景】
航空器內攜帶的手提行李數量過多時，有可能導致手提行李存放架無法容納所有行李，乘客需要耗費更多時間存放手提行李，從而導致機艙通道擁堵。此外，搭乘開始後，也可能涉及將機載隨身攜帶行李放入貨艙的工作。這導致搭乘時間延長，成爲引發航班延誤的因素之一。
【實證實驗內容】
2024年4月~9月期間，在東京國際機場（羽田）第1航站樓13號登機口，我們進行了使用本解決方案對機內攜帶行李進行精準分析（檢測精度、分類精度）以及驗證機艙行李存儲架的超容量警報時機。隨後對本解決方案的實用性進行了評估。
1. 利用機器學習技術（AI）對通過登機口攝像頭拍攝的畫面進行分析，以便檢測乘客攜帶的機內手提行李。
2. 沿着事先註冊的類型對機內攜帶手提行李進行分類，並實時估計檢測到的行李佔據機內行李存儲架的空間。
3. 一旦估計的載重量達到事先設定的閾值，將發出警報。
（使用登機口攝像頭和Baggage Counting Solution的UI進行驗證的界面）
【驗證的成果和展望】
通過此解決方案，可以收集和分析機艙內手提行李佔用情況和警報頻率等數據。因此，可以基於數據採取針對行李存儲和重新裝載貨艙以防止航班延誤的具體措施。
日本航空將繼續利用數字技術，努力實現顧客更順暢的登機體驗，提高準點率等，最大化客戶體驗。
NEC在數字轉型方面，提供從戰略規劃諮詢到實施的端到端服務，涉及業務模式、技術、組織人才等三大領域。此外，爲實現從傳統SIer向「價值驅動者」演變，整合其所創造的價值模式並命名爲「BluStellar（藍星）」（注3）。通過業界領先的跨行業見解和精湛的先進技術，改變商業模式，解決社會問題和客戶經營問題。
注1. NEC正在申請專利。（截至2024年11月1日）
注2. 在登機口自動分析機上攜帶行李的數量和種類，並估算載重量的解決方案是世界首創。（2024年10月NEC調查數據）
注3. 「BluStellar（藍星）」是由NEC的經驗支持的跨行業先進見解和多年的開發運營磨練出的最先進技術，實現了商業模型的改革，解決了社會問題和客戶經營問題，引領客戶走向未來的價值創造模型。
以上
