北側チェックインの能力を確認
この例では朝のピーク前に到着が増え、稼働レーンの処理能力を上回ります。
現場の課題
合計では見えない課題
行列が通路へ広がってからでは対応が後手になります。窓口が空いていても担当者がいない場合や、追加配置が需要に追いつかない場合を時間で把握します。
Fortune AI プラットフォーム
空港ターミナルの状況と対応を、一つの画面で。
現場の質問から対象時間帯とカメラ映像を確認し、次に対応する場所を判断します。
- 01 · 質問現場の運用課題をそのまま入力
- 02 · 根拠対象時間帯とカメラ映像を確認
- 03 · 比較同じ条件で変更前後を検証
対象時間帯、カメラ映像、運用指標と次の対応を同じ画面で確認します。比較用の数値は目標例であり、測定実績ではありません。
測定から判断へ
質問、根拠、次のアクション
需要が処理能力を超えた時点と対応時刻を比較し、追加窓口や誘導を見直します。
Fortune AI Agent空港ターミナル
ピーク前の増加を確認
到着時間帯を稼働レーンと比較し、行列事象の根拠映像を確認します。
- 06:55列が伸び始める
- 07:20稼働能力が需要を下回る
- 07:45ピーク時間帯
ピーク前のレーン追加を検討
需要時間帯と人員・レーンの利用可能性を比較し、配置変更後の行列を確認します。
再生準備完了
課題から運用判断へ
ボトルネックを測定可能にする
スワイプして4つのシナリオを見る
画像を拡大01
行列の増加
エリアごとに列の形成、長さ、滞在、解消を追います。
判断： 周辺通路へ影響する前に継続的な増加へ対応。
目標例（実績ではありません） · 24 から 16 人行列の増加を測り、窓口追加でピーク待機を8人減らすことを目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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レーン利用率
稼働中の処理能力を旅客の到着需要と比較します。
判断： 窓口割当と人員配置を確認。
目標例（実績ではありません） · 2 から 3 レーンレーン需要を測り、配置調整で稼働レーンを1つ増やすことを目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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旅客の待ち時間
列に加わってからサービスが始まるまでを測定します。
判断： レーンごとの待ちの偏りを確認。
目標例（実績ではありません） · 18 から 12 分/旅客待ち時間を測り、レーン調整で旅客1人あたり平均6分の短縮を目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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サービス対応
需要の増加から実際の運用変更までの時間を測定します。
判断： 需要超過時にチームがどれだけ早く対応したかを確認。
目標例（実績ではありません） · 10 から 5 分/対応需要から対応までを測り、追加能力の稼働を5分早めることを目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
FAQ
空港ターミナルの導入前FAQ
空港ターミナル向けの測定方法、連携、現場での導入条件。
現場の条件を相談する空港旅客フロー分析ガイド（英語） 共通FAQ・他の業界を見る（英語）複数レーンが開いているのに空港の列が伸びるのはなぜ？
旅客到着、実際に対応中のレーン、処理時間を比較します。開いたレーンが稼働中とは限らず、Fortune AIの映像付き待機記録で実使用能力を確認します。
確認する指標列への進入から対応開始までの待ちと稼働レーン時間。
列の増加に担当者はどのくらいで対応する？
映像上の列の基準を定め、次に確認できた人員・レーン変更までを記録し、担当者と配置計画を確認します。時系列は順序を示すもので、判断が遅れた理由を単独で確定しません。
確認する指標基準到達から運用変更までの時間と担当者による例外レビュー。
レーン追加で旅客の待ちは本当に短くなる？
到着波、手続き条件、時間帯をそろえて変更前後を比較し、列待ちと処理時間を分けます。集計された流れを対象にし、旅客の識別や保安リスク判定は行いません。
確認する指標同条件時間帯の待ち時間中央値・長い待ち、処理量、稼働能力。
導入前に合意する範囲とプライバシーの条件は？
対象エリア、列の範囲、サービスの起点・終点を合意します。測定と映像は運用レビューのためのもので、保安判断や個人の身元推定を行いません。