AIボーディングブリッジ

到着時に地上係員が手動操作で連結しているボーディングブリッジを、AIを利用して自動的に行うという記事。2タミなので、JALさんが人柱(飛行機柱?)になるのか(笑)。記事では、画像認識でドア位置を判断してと簡単に書いているけれど、あれ全体が大きい物だから、かなり慣性が大きいと思うんですよね。だから、速度の調整とか、左右への微調整とか、さらには高さなんかの調整も結構シビアな気がする。そのブリッジ部分の操作も、多分雨で濡れているとき、換装しているとき、対応する飛行機の種類(ドア位置の違い)等で、また色々なパターンが発生するだろうし、単に画像認識だけでは解決出来なくて、慣性センサーとか、もしかしたら路面の認識パターンも必要かも。

正直、この部分が自動化されて、どの程度の省力化になるのかは一寸疑問。それよりも、飛行機のゲートインを自動化した方が速かったりして(笑)。流石にそれは、まだ危険が危ないのかもしれないけれど。こう言う部分の自動化は、有る程度やりやすいから進めていると思うんですが、究極的には搭乗客一人一人が空港内で認識されて、例えばもうボーディングが始まっているのに免税店で買い物していような乗客には、直ぐに警告が飛ぶとか、ボーディング前に集まって居る乗客を認識して、搭乗開始の優先順位を調節するとか、空港全体での最適化をすれば、かなり搭乗もスムースに進むと思うけれど。

ボーディングブリッジで時間がかかるのは、春から夏頃の多分新人さんがアサインされた時で、慣れないので時間が掛かったり、一度やり直しをしたこともありました。あと、ほぼドア前に移動しているんだけど、多分動かす動力部分の理由なんでしょうけど、微調整が出来なくて最後の詰めがなかなか出来ない場合とか。飛行機の場合、一昔前と比べたらかなら省力化、自動化が進んでいると思うけれど、それでも空港内の作業も含めて、まだまだ人手に頼る部分が多い業種ではありますよね。それでも、一番アナログ的だろうと思っていた出入国審査も自動化されている時代なので、もっと自動化を進めていける分野ではあるとは思うけれど。

そのうち、それぞれのボーディングブリッジとそれぞれの航空機の相性みたい物がデータとして蓄積されて、ゲートアサインも、それぞれの相性の良いもの同士でマッチングするようになったりして(笑)。どうしてもゲートが間に合わなくて、悪い相性の所だとなかなか降りられないし、沖止めだと飛行機が文句言ったりして(マテ)。AIもほどほどが良いかもな。