「日本の鉄道＝優れているけど“ガラパゴス”」がここにも？ “標準化”の壁 AI活用の“初手でつまづく”恐れ

AIが変える鉄道現場の「常識」

　2025年11月26日から幕張メッセで開催された「鉄道技術展」では、講演会や展示において、鉄道へのAI活用が多数紹介されました。ここから見えた技術の最新動向と、日本が抱える課題を紹介します。

山手線。一部車両に線路のモニタリング技術を搭載している（画像：写真AC）

　講演会「AIは鉄道をどう変えるのか」によると、日本の鉄道はマルスや券売機・自動改札（サイバネティクス）など、早くからIT技術を取り入れ、世界の鉄道技術を牽引してきた歴史があるといいます。そして日本の鉄道現場は、鉄道各社が独自の職人的ノウハウと高い技術力を背景に発展してきました。

　しかし、AI技術が産業界を一変させるAI元年の中で、日本の鉄道はデータの共通化や連携が遅れており、AI学習の「入り口」でつまずき、国際的な潮流に乗り遅れかねないと指摘されています。

　AI技術は、従来も運転整理などに活用されてきました。AIを活用することで、鉄道の安全性、快適性に加え、これまで難しかったエネルギーの最適化や、熟練の技術者のノウハウの再現などが可能となります。特に、予測・最適化・検出の分野と相性が良く、現場の働き方、安全性、効率性を大きく変える可能性を秘めています。

　例えば「運転整理AI」です。列車運行に支障が発生した際のダイヤ回復作業は、司令員の高度なスキル（経験知）に依存していました。一方、AI（特に強化学習）は、膨大な支障・回復シナリオを学習することで、未経験の支障に対しても高速で最適な回復ダイヤを導き出し、司令員のスキルの平準化が期待されると説明されています。

　もう一つの応用分野が、設備の保守管理です。従来の定期的な時間基準保全（TBM）では、まだ使える部品も時間で区切って交換するためコスト増の原因となっていました。これに対し、AIを活用した予知保全（PdM）では、センサーデータや過去の故障履歴を分析し、設備が故障する直前の予兆を捉えることで、本当に必要なタイミングでのみメンテナンスを実施します。これにより、安全性向上とコスト削減の両立を目指すことができます。

　AIは、大量のデータを学習し、規則性など複雑なルールベースを自動で構築します。現実にはめったに起きない支障を学習させるためには、シミュレーターを用いて意図的に多様なシナリオを再現し、AI学習に必要なデータを生成しますが、シミュレーターの精度を上げるにも質の高いデータの整備が必要になります。

データの取り方が各社バラバラ！

　前出の通り、日本の鉄道業界は独自の高い安全性と職人的な技術力で発展を遂げてきました。しかし、この独自性と属人化が、最新のAI技術導入の足かせとなりつつある様子です。

鉄道技術展ではAI活用が多数紹介された（山田和昭撮影）

　AI学習に必要なデータが、「機械可読なデータ」になっていないという実態がその一つです。例えば、線路構造などの重要な情報が、画像データのみ存在しており、AIが分析できる形式（オープンデータ化や標準化）での整備が遅れているという実態が示されました。

　研究者の立場からも、AI応用への最大の課題として「データをどうやって手に入れるか」という声が上がっています。大学側が実機での実験環境を構築することは難しく、事業者との密な共同研究が不可欠ですが、セキュリティや機密性の問題から、データの利用が制限されがちであると指摘されています。

　他方、収集されたデータが「あまりに膨大すぎてどう扱っていいかわからない」という事業者側の声もあると紹介されています。

　さらに、日本の新幹線保守データ収集の方向性にも違いが見られます。東海道新幹線がいわゆる「ドクターイエロー」を廃し営業列車での測定に移行する一方、JR東日本は専用の検査車両を維持するなど、データの収集方法自体に差があり、欧州のようにデータを共通化して大量に集めるという方向とは異なる意識の差があることも指摘されました。

「一枚岩化」を進めてきた欧州

　一方、欧州では国境を越えて列車が運行する「相互運用性（インターオペラビリティ）」を確保する必要があったため、以前からデータ標準化が進められてきました。

　欧州連合（EU）の標準化規格群であるRAMS（信頼性、利用可能性、保守性、安全性）規格は、鉄道安全管理の土台となっており、国際規格（IEC 62278）としても採用されています。EN 17095:2019では、鉄道車両の保守履歴を事業者間で追跡・理解できるよう、故障日時、原因、交換部品の識別情報といった「記録すべきデータ要素の様式と構造」を統一しました。

　この標準化されたデータ基盤を活用することで、予知保全は飛躍的に進化します。リアルタイムの状態データと過去の故障履歴を組み合わせ、深層学習モデル（LSTMなど）を用いて、設備の残存耐用期間（RUL：Remaining Useful Life）を推定し、「あと約3週間で故障する確率が高い」といった予測が可能になり、保守計画の最適化につながります。

　さらにドイツ鉄道（DB）は、NVIDIA社と協力し、鉄道インフラと車両のほぼ全てを仮想空間に再現する「デジタルツイン」をDSD（Digitale Schiene Deutschland）プロジェクトの主導により構築しています。運行最適化、GoA4（完全自動運転）のAIトレーニング、RUL予測に基づく保守計画の策定といった、鉄道運行全体を最適化する役割が期待されています。

一方で進む先進的なデータ連携：高輪の都市OS

　データ標準化の遅れが指摘される一方で、日本の鉄道事業者も世界に先駆けた先進的なデータ連携の取り組みを進めています。講演会「TAKANAWA GATEWAY CITYを起点とした新たな価値創造」で紹介された都市OSです。

鉄道技術展ではKDDIとJR東日本の対談も行われた（山田和昭撮影）

　これは、鉄道が持つ運行情報などのデータと、高輪ゲートウェイシティという街の設備データ、KDDIが保有するauデータ（同意を得た範囲内）を統合し分析します。例えば、混雑予測に基づくデマンドモビリティのルート設計、異なるメーカーの配送・警備・清掃ロボットやエレベータが混雑を避けながら連携するロボットプラットフォーム、自動改札通過時に利用者の興味関心に合わせた情報提案、災害時の1万人規模の避難シミュレーションなど、多岐にわたるサービスを支えます。

　JR東日本とKDDIは、この都市OSにより、リアルな移動（鉄道）とデジタル（バーチャル）を融合させる「空間自在プロジェクト」を将来的には広域品川圏や全国へと拡大を目指します。

　一方、鉄道技術展の展示エリアでは、日本の鉄道会社がクラウドサービスを利用した座席予約システムや、司令システムを構築した事例、欧州・アジアの鉄道事業者が使用する運賃収受や保守も含めた業務を統合したシステムも紹介されていました。

　このようにシステムが一元化されるとデータ統合も進めやすくなります。クラウドサービスにはAI機能も提供されているため、保守マニュアルや仕様書を学習させた、故障切り分けなどの対応支援も提案されていました。

　日本の鉄道業界が、データ標準化の遅れを克服するには、都市OSやクラウドのようなデータ基盤の取り組みを業界全体に拡大していくことが鍵となるでしょう。

実は損している？

ニュースを読んでポイントが貯まるサービスがあるのを知っていますか？ポイントサイトのECナビでは好きなニュースを読んでポイントを貯めることができるのです。（※ECナビはPeXの姉妹サイトです。）今日読んだニュースが実はお小遣いになるとしたら、ちょっと嬉しいですよね。

ポイントの貯め方はニュースを読む以外にも、アンケート回答や日々のネットショッピングなど多数あるので、好きな貯め方でOK！無料で登録できてすぐに利用できます。貯まったポイントはPeXを通じて現金やAmazonギフトカードなどに交換できます。

運営実績も15年以上！700万人以上の方がポイントを貯めています。毎日好きなニュースを読んでお小遣いを貯めてみませんか？

簡単無料登録はこちら