JR･京王･東武…日立と組む｢鉄道AI｣で何が変わるか　熟練者の知見をAIに､ローカル線も導入できる？

安達氏が例に挙げたのは、「デジタル化するアセットとは車両や線路といったハードウェアだけでなく、人が持っているノウハウもデジタルアセット化して、技術継承のために使っていく。人の作業もデジタルアセット化して、より働きやすい環境を整えていく」。そして紹介されたのが、2025年9月頃から始まったJR東日本との取り組みである。

JR東日本が首都圏の在来線の運行を管理する「東京圏輸送管理システム（ATOS）」は非常に複雑で大規模なシステムであり、多くの熟練スタッフが運用に関わっている。その運用ノウハウをどうアセット化して次世代に継承していくかが課題となっていた。

そこで、JR東日本と日立は熟練者のノウハウを整理・可視化して、鉄道制御システム向けのAIエージェントの開発に取り組む。トラブルが発生したときにAIが原因を特定し、対応方針を提案するなど、指令員の判断を支援することができるか、現在共同で検証を進めている。将来的には設備故障対応に要する時間の短縮や工数の削減を実現するとともに、鉄道運行停止リスクを低減することを目指す。この取り組みについても「業界全体に広げていきたい」と安達氏は意気込む。

自動運転だけでは人的負荷は変わらない

鉄道業界では将来の運転士不足に対応するため自動運転技術の開発も進んでいる。しかし、「自動運転になって運転士だけ節約できても、それに付随する車両のメンテナンスや線路の状態監視などに超アナログ的な作業が残っていたら、運行に伴う人的負荷はあまり変わらない。自動運転、メンテナンス、運行管理、場合によっては災害対応も。そういったことも含めて、AIで回していく必要がある」。

さらには、駅の混雑状況や乗客のニーズもAIがリアルタイムに把握し、需要に応じた列車運行や2次交通との連携といったことも安達氏は思い描く。

イギリスの車両の台車に取り付けられたセンサー。ベアリングの状態や振動を常時モニタリングする（写真：日立製作所）