「落とし物」返還率が3倍に！気鋭ベンチャー開発の意外なソリューションと狙う巨大市場とは

findのLINE画面

電車やタクシーでの移動中、あるいは商業施設を利用した際、ついうっかりしてしまう落とし物や忘れ物。私たち落とし主だけでなく、実は管理する側の鉄道会社や商業施設にとっても大きな悩みの種となっている。

その「落とし物問題」に目を付け、LINEを活用した問い合わせ機能と画像認識AIを活用したマッチングシステムを提供するのが、2021年創業のスタートアップfind（東京都／高島彬CEO）だ。2023年に入って京王電鉄、JR九州と大手鉄道会社が続々と導入を決定。他の鉄道会社や商業施設にも徐々に広がりつつある。

findが提供する「落とし物ソリューション」とは一体どういうものか。同社COO（経営執行責任者）の和田龍氏に聞いた。そこには、多くの人が“見落として”いた大きなマーケットの可能性が拓けていた。

落とした人も預かる施設も厄介な「落とし物問題」

findのLINE画面

　鉄道会社の連絡先を検索し、コールセンターに電話をかけてみるが、なかなかつながらない。何回目かの電話でようやくつながり、落とし物の特徴と日時、路線などを伝えるも、またしてもしばし保留音を流されて待たされる。その挙句に「こちらには届いていませんね」――このように、電車内や駅のホームで落とし物、忘れ物をしてしまい、苦労した経験は誰しもあるだろう。落とし物をした自分が悪いといえばそうなのだが、心が折れそうになる。

　しかし裏を返すと、鉄道会社側にとっても落とし物の管理は“お荷物”なのだ。一般的に、コールセンターのオペレーターが1日に処理する電話の件数は30～40件程度だという。しかも鉄道会社が管理する落とし物は膨大な点数に上るので、その中から検索し、照合する作業にも時間を要する。

　「落とした人にとっても、落とし物を預かる鉄道会社や商業施設にとっても、抱えている『ペイン』（痛みや悩み）は大きい」と、findのCOO和田龍氏は語る。そのペインをもたらす大きな要因は、多くの鉄道会社が導入している落とし物の管理システムにある。

　データベースに登録されるのは基本的にテキスト情報のみ。届けられた落とし物が仮に「ピカチュウのぬいぐるみ」だとすると、もし駅係員が「ピカチュウ」を知らなければ「ピカチュウ」ではなく「黄色いぬいぐるみ」「尻尾がついている」といったキーワードのみが記録される。そうなると、落とし主から「ピカチュウのぬいぐるみを落としました」と問い合わせを受け、オペレーターが「ピカチュウ」と入力したところで当然ながらヒットしない。

　このように、係員が属人的に入力するテキスト情報のみを頼りに、膨大な落とし物の点数の中からマッチングさせるのは至難の業で、そもそものマッチング精度にも問題があった。

　落とし物管理システムは概して古いものが多く、ある大手鉄道会社では約20年前のクラウドがない時代に構築したものを継ぎ足し、継ぎ足しで使い続けている状態だという。

　もっとも鉄道会社にとっては運賃収入や広告収入の確保が主要な経営課題で、落とし物の管理はコストセンターゆえに優先度が低い。加えて、長く運用しているシステムのスイッチングコストもかかる。DXがなかなか進まない領域なのも想像に難くない。

コールセンターの生産性が4～5倍に向上！

「JR九州や駅名　忘れ物」などで検索するとLINEが案内される

　落とし主にとっても鉄道会社にとってもお互いに不幸な「落とし物問題」に、救世主となりうるサービスが登場した。それが、AIを活用した落とし物クラウドサービス「find」だ。

　findでは、まず落とし主は電話でなくLINEを使って問い合わせる。自動応答のチャットで基本的なやり取りを行い、落とし物の情報や可能であればヒントとなる画像を送信する。もちろんLINEなので24時間対応だし、待たされることもない。

　一方、落とし物が届けられた施設側は、落とし物のテキスト情報だけでなく画像データも登録することができる。そして、落とし主からLINEで送られた素材とデータベースをAIで照合することで、迅速かつ正確なマッチングを可能にした。

　東京・神奈川で鉄道路線を運営する京王電鉄が2023年2月から4月にかけてfindを試験導入したところ、電話による忘れ物の問い合わせが、導入前に比べ３分の１減少した。それだけでなく、1件の問い合わせに対して10分前後を費やしていた検索・マッチングの作業が30秒～1分程度と、劇的に短縮された。

　「これまでオペレーターが1日に処理していた問い合わせ件数が30～40件だったところ、最大で200件ほどまで捌くことができた」（和田氏）。単純計算で、生産性が4～5倍上がったことになる。

　生産性だけでなく、問い合わせに対する落とし物の返還率も、画像認識AIを活用したマッチングシステムによって飛躍的に向上した。京王電鉄の実証実験では、findを利用した場合は従来に比べて約3倍にまで返還率が高まったという。

　実証実験によってコールセンターの生産性やマッチング精度に劇的な改善が見られたことを受け、京王電鉄は5月からfindを正式導入。落とし物の問い合わせページにLINEのQRコードを配し、チャットで問い合わせるように導線を設けている。

　京王電鉄に続いて、JR九州も今年9月からfindを導入。約1カ月が経過し、すでに電話での問い合わせが80%削減されているという。京王電鉄との実証実験で成果が出たことで、他にも検討する鉄道会社が増えているようだ。

落とし物を一元管理する「プラットフォーム」構想

プラットフォームイメージ図

　今後、各鉄道会社や商業施設などに順次導入が見込まれるfind。その先に和田氏たちが描いているのが「企業や業態の枠を超えて落としものを一元管理するプラットフォーム」の構想だ。

　特に首都圏の鉄道ではJRや各私鉄が相互乗り入れしており、鉄道会社にとっては「他のJRや私鉄関連の落とし物の問い合わせも頻繁にかかってくる」（和田氏）状態だという。落とし主にとっても、一度忘れ物をしてしまうとしらみつぶしに複数の鉄道会社を当たらなければならないのは面倒だ。

　そこで、鉄道会社や商業施設を横断して落とし物情報を集約したプラットフォームが構築できれば、落とし主にとっても窓口が一元化され、コールセンターの生産性もさらに改善が期待できる。

　このプラットフォームが実現すれば、最終的に各鉄道会社や商業施設は、落とし物の管理自体をfindに一括してアウトソーシングすることができるだろう。「さらに大幅なコスト削減につながるので、鉄道会社からもそこに期待を寄せていただいている」（和田氏）。

　また、鉄道会社で保管された落とし物は、2週間後に近くの警察署に届けられることから、その警察との連携もプラットフォーム構築のカギとなるだろう。

年間40億円の「未開拓のフロンティア」に挑む

COOの和田龍氏

　findの落とし物プラットフォームの可能性は、それにとどまらない。「いずれは物流の分野にも入っていきたい」と和田氏は語る。

　落とし物でもう一つ厄介なのが、見つかった落とし物の受け取り。保管センターは時として遠方にあり、時間をかけて取りに行かなければならない（筆者もJR「湘南新宿ライン」の浦和駅で忘れ物に気づき、最終的に見つかったのはよいが、神奈川の平塚駅まで取りに行った経験がある）。

　和田氏たちが描いているのは、集約された落とし物を、落とし主のもとへと届けるサービスまで踏み込むこと。「理想としては、LINEで問い合わせたらすぐに落とし物が見つかり、Amazonのように翌日には届けられるようにしたい」（和田氏）。

　物流の機能を実装することで、さらに新たな付加価値の可能性が拓けてくる。それは、最終的に落とし主が現れなかった落とし物を売買する二次流通のプラットフォームだ。

　鉄道会社から警察署に預けられた落とし物は、3カ月間の保管期間が過ぎると、一時拾得者である鉄道会社に再び戻ってくる。この“持ち主知らず”の落とし物の処分も鉄道会社にとっては悩みの種で、現状はリサイクル業者に丸投げしている会社が多いという。

　「私たちが落とし物の管理を一括で受託できるようになれば、ECで販売したり、オークションにかけることができ、その収益を各鉄道会社に還元することができる」

こう和田氏は語り、「そのためにも、まずはfindを各鉄道会社や商業施設に普及させ、面を広げていきたい」と意気込む。

警視庁が2022年中に受理した拾得物の件数は約343万件、金額にして実に約40億円にも上る。「落とし物問題」には、多くの人が“見落として”いた未開拓のフロンティアが広がっているのだ。新進気鋭のスタートアップが今、そのフロンティアに挑んでいる。