東日本旅客鉄道(株)【9020】の掲示板 2024/10/29〜

鉄道では、線路という長大な設備が大部分を占めており、その維持・管理に多くの人員を割いている。
従来のインフラの点検は、人の力に頼る部分が大きかった。
専門性の高い技能と知識を持った作業員が定期的に線路を歩いて、目視や手作業で設備の異状を見つけていた。
それゆえ、作業員の経験や勘に頼る部分も大きかった。

現在は、このような作業員を確保することが難しくなっている。
それは生産年齢人口の減少だけでなく、作業員に求められる技能や知識が高度で、技術継承が難しくなっていることが関係している。

このため近年は、インフラ点検の「車上化」が着々と進められている。
「車上化」とは、インフラ点検を行う装置を車両に搭載すること。
たとえば本年6月に引退が発表された「ドクターイエロー」は、インフラ点検の「車上化」を実現した車両であり、東海道・山陽新幹線を走りながら線路の各種設備の「健康診断」を行っている。
収集されたデータは、深夜に行われる精密検査や補修に生かされている。

現在は、インフラ点検でAIの導入が進められている。AIの発達によって、膨大な数の画像データの解析が可能になった。
鉄道におけるAIの導入は、すでに世界的な潮流になっている。

鉄道総研も、AIの活用に取り組んでいる。
その例としては、車両に取り付けたカメラでレールやまくらぎなどを撮影し、得られた画像から異状を検知するシステムの開発や、異状を検知するセンシング技術の開発、そしてツールの共通化やデータ連携の基盤となる技術（プラットフォーム）の開発などがある。

ただし、これらの技術の完成度を高めるには、技術基準等の安全性や信頼性を担保するための科学的根拠の提供や、AIが学習するための膨大なデータの蓄積が必要になる。
技術基準等の整備には国（国土交通省）、データの蓄積には鉄道事業者との連携を要する。