日立とJR東日本、鉄道設備の復旧対応を支援するシステム実用化–復旧時間が半減

今回は「日立とJR東日本、鉄道設備の復旧対応を支援するシステム実用化–復旧時間が半減」についてご紹介します。

関連ワード （ビッグデータ等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　日立製作所（日立）は11月28日、鉄道設備の輸送障害発生時に指令員による早期の障害原因の特定や復旧方法の指示を行う人工知能（AI）支援システムを開発したと発表した。同システムは、東日本旅客鉄道（JR東日本）との現場実証を経て実用化された。

　同システムは、膨大な過去の記録から類似の事象を判定・抽出する「リコメンドAI技術」を用いた日立の「オペレーション・リコメンデーションシステム」を基に、JR東日本が蓄積する障害対応の記録から類似事象を判定し、原因の絞り込みや復旧方法の提案などを現場の後方支援や指示を行う指令員に提示し、判断を支援する。特に、経験や知識だけでは類似性に気付くことが困難な発生頻度の低い事象についても、独自の学習モデルにより、類似の事象を抽出・提示できるという。

　JR東日本と日立は、2020年3月から同システムの実証実験（PoC）を実施しており、有効性が確認できたことから、2023年4月に山手線などの首都圏在来線で本番運用を開始する。PoCでは、従来約2時間かかっていた事象の復旧を約1時間に短縮できるなど、約50％の復旧時間の短縮を確認した。

　障害発生時において、鉄道設備の現場を直接確認することが困難な中央の指令員は、経験やノウハウに基づく情報収集と判断が求められる一方、膨大なノウハウの継承には時間を要するほか、発生頻度の低い障害については熟練の指令員でも経験を積む機会が少なく、判断や対応が困難だという。JR東日本では、自然災害や設備故障に伴う輸送障害の発生時、早期復旧に向けてデジタル技術を活用する取り組みを行っており、今回はその一環である。

　同システムでは、障害発生時、エラー内容や現場で行った確認事項を指令員が入力すると、日立のリコメンドAI技術により、過去の障害対応に関する記録から類似度の高い事象を判定してダッシュボードとして一覧化し、過去の類似事象の原因や対策を提示する。また、人の経験や知識からは類似性に気付くことが困難な発生頻度の低い事象についても、発生頻度を加味した類似度判定により、類似事象を抽出・提示する。

　両社は、線路上の区間における列車の有無を検知する装置「軌道回路」での障害を対象にPoCを進めてきた。PoCではJR東日本の指令室でAI支援システムを利用しており、リコメンドAIの提案内容について現場の指令員から高い評価や一定の有用性が確認できたとしている。日立によると、オペレーション・リコメンデーションシステムの活用で得られた知見はさまざまな産業分野に応用できるといい、その活用を検討するとのことだ。