鉄道業界でのAI活用事例は？【2026年最新】AI Marketでの実際の相談事例、電車の運行管理・保守での導入徹底解説！

鉄道業界では、安全な運行を支えるために、車両、線路、駅構内設備、踏切、部品など、非常に多くの点検・監視・判断業務が日々行われています。

一方で、設備の老朽化、人手不足、点検品質のばらつき、運行コストの増加などにより、従来の人手中心の運用だけでは対応が難しい場面も増えています。

AIは、鉄道業界に蓄積されている運行データ、画像、映像、センサーデータ、利用者データを活用し、故障予兆検知、施設劣化の抽出、寸法測定、ダイヤ作成、駅や踏切の監視、乗客案内などを支援できます。

本記事では、鉄道業界でAIに期待される役割、AI Marketに寄せられた実際の相談事例、具体的な活用領域、鉄道会社での導入事例を整理します。

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鉄道業界でAIは何ができる？

実際、AIはどのように鉄道業界で利用されるのでしょうか。様々な可能性がありますが、現在実証実験なども含めて利用されている6つのできることをご紹介します。

故障予兆検知

鉄道事業では一つの事故が大きな被害につながったり、ちょっとした設備故障がダイヤの乱れや混雑などの要因になったりします。そのため日々のメンテナンスが重要であり、また事故や故障が起きたときに迅速に修繕することが必要です。

AIを活用をして正常運転状況を学習しておけば、その状況と異なるデータが検知されることで故障を予知し、事前のメンテナンスが可能になります。

また、設備の利用状況を自動計算し、設備の劣化状況等を予測することでメンテナンスのコスト削減にもつながったり、故障が起きた場合にもすぐに故障場所を特定することで迅速に部品交換を行いダウンタイムを最小限に収めることもできるでしょう。

鉄道設備の保守では、目視点検だけでなく、レール、車輪、橋梁、トンネル、支柱、溶接部などの内部状態を確認する非破壊検査も重要です。超音波探傷、磁粉探傷、渦電流探傷、赤外線サーモグラフィ、画像検査などで取得したデータをAIで解析することで、熟練者が確認していた微細な異常候補を検出しやすくなります。

非破壊検査にAIを組み合わせると、設備を壊さずに内部欠陥や劣化の兆候を確認し、検査結果のばらつきを抑えながら、重点的に確認すべき箇所を抽出できます。

異常検知・異常検出に強い、プロ厳選のAI開発会社！の記事では、異常検知の開発におすすめのAI会社を紹介しています。あわせてご覧ください。

コスト削減

今後人口減少も進むといわれ、また新型コロナウイルスの影響でリモートワークなどが一般的になってきた結果、鉄道を利用する人も減少するかもしれません。その中で従来同様の運用を行っていては運用コストの負担が大きくなると考えられます。

そこでAIを活用し、清掃時間や利用状況、車両編成などを踏まえて運用の最適化を行うことでコスト削減につなげることも検討され始めています。コスト削減の結果、将来のサービスなどへの投資に回すことも可能でしょう。

最適ダイヤの作成

従来のダイヤ作成は職員のノウハウを頼りに作成されていました。しかし、車両が増えたり、急行／準急／特急などの種類が増えてきたりノウハウだけに頼るのが難しくなってきました。また災害時などにおいては、迅速に運休や運転区間の調整するなどが必要になってきます。そこで注目されているのがAIです。

線路の運行や勾配、車両の状況などを精密にモデル化したデジタルツインを作成し、デジタルツイン内でAIを活用し、シミュレーションやリスク分析することで最適なダイヤの作成が可能になります。

デジタルツインとは、IoTなどを活用して、現実の世界で収集した多岐に渡るデータを活用して、コンピュータ上で精度高く再現する技術のことを指します。収集されたデータを元に、現実に近い物理的なシミュレーションが可能となります。
デジタルツインとは？どんなメリットが？ほかにはどんな導入事例があるの？という疑問に答えている特集記事はこちらです。
自社製品の製造工程などを改善するうえで有効な手段となるため、鉄道業界だけでなく、製造業界など多くの業界でも活用されている技術です。

AI監視

ホームへの転落、踏切への侵入などはよきせぬ事故につながる可能性がありますが、全ての踏切での監視などはコスト、物理的にも厳しいのが現実です。しかし、AIを活用することでより安全な運行が可能です。

例えば、駅ホームの映像をリアルタイムで解析することでホームからの転落や転落の危険などを検知し、近くの職員にアラームを出す事が可能です。その他に踏切にカメラを設置し、踏切への侵入を感知すると運転手に危険信号を出したり、自動で停止することなども可能です。

乗客対応

新型コロナウイルスの影響で少し減少しておりますが、今後も訪日観光客は増えていくでしょう。東京五輪をきっかけに観光客対応ができる職員の育成にも各鉄道業者力を入れておりますが、今後コスト削減もある中でどうしてもマンパワーではまかないきれなくなっています。

そこで注目されているのがAIです。デジタルサイネージに話しかけるだけで案内してくれたり、話しかけた内容に合わせてサイネージ上の言語を自動で切り替えるなどの機能の実装が今後予定されています。また、外国人対応以外にも職員が少ない深夜の対応なども期待ができます。

MaaSによる移動サービスの最適化

鉄道業界では、鉄道単体の利便性だけでなく、バス、タクシー、シェアサイクル、オンデマンド交通、観光施設、商業施設などを組み合わせた移動体験の設計も重要になっています。

MaaSとは、複数の交通手段や関連サービスを一つのサービスとして連携し、検索、予約、決済、案内などをまとめて利用しやすくする考え方です。

AIを活用することで、利用者の移動履歴、混雑状況、天候、イベント情報、運行状況などをもとに、利用者ごとに適した移動ルートや乗り換え方法を提示できます。

例えば、列車の遅延が発生した場合に代替ルートを案内したり、駅から目的地までの二次交通を提案したり、観光客に周辺施設を含めた移動プランを提示したりすることが可能です。

また、鉄道会社にとっても、MaaSは利用者接点を広げる手段になります。駅や路線の利用データだけでなく、駅周辺の移動需要や購買行動を把握できれば、混雑緩和、地域交通との連携、駅ナカ・沿線サービスの改善にもつなげられます。

AIによる需要予測やレコメンドを組み合わせることで、鉄道を中心とした移動サービス全体の利便性を高めることができます。

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実際にAI Marketにいただいた鉄道業界のAI活用相談事例

AI Marketには、鉄道業界の施設点検・検査業務の効率化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 駅構内映像の年次比較による損傷・腐食・劣化箇所の抽出
2. 鉄道関連部品の画像計測による寸法測定の自動化

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 駅構内映像の年次比較による損傷・腐食・劣化箇所の抽出

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

駅構内映像の差分抽出と施設劣化の画像診断｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、駅構内の目視点検業務において、年度ごとに撮影した映像を比較し、損壊・腐食・ひび割れ・凹み・塗装剥がれなどの変化箇所を抽出できるシステムを検討されていました。

対象はホーム、誘導ブロックタイル、支柱など多岐にわたります。現在も写真による記録は行われていますが、駅全体を網羅的に撮影できているわけではなく、列車から撮影する方法では表面側の確認に限定されるため、歩行撮影も含めた取得方法の検討が必要な状況でした。

また、担当者によって劣化判断の基準に差が出ることが課題となっていました。前年度映像との比較によって劣化の進行が疑われる箇所を抽出し、必要に応じて現地点検・補修へ進める業務フローを構築したいという要望があります。

既に鉄道関連の画像診断システムについて調査・検討を進めているものの、駅施設の点検業務に特化した実用性の高い仕組みを探しており、実現可能性が確認できればPoCを進めたいとのご相談でした。

② 鉄道関連部品の画像計測による寸法測定の自動化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

3D画像計測と外観形状解析による大型部品の寸法測定自動化｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、鉄道関連部品の寸法測定を画像で自動化できる機器・システムを検討されていました。対象物は大型部品を含み、骨組みのような複雑な形状を持つものもあるため、一般的な小型部品向けの画像検査装置では対応が難しい状況でした。

現在はメジャーやノギスを使って人手で寸法を測定しています。そのすべてを自動化するのではなく、まずは一部の測定工程を機器やカメラシステムに置き換え、作業負担の軽減や測定品質の均質化を図りたいという要望です。

既に3Dセンサー系の計測機器を試しているものの、操作や運用の難しさが課題となっていました。現場環境に合わせてカメラやセンサーを設置し、複雑形状の寸法を測定できる構成が求められています。

大型かつ多品種の鉄道関連部品では、撮影距離、レンズ歪み、対象物の固定方法、基準点の設定、3D点群データの扱いなどが測定精度に大きく関わります。そのため、対象物の形状や測定したい寸法項目に応じて現場で運用しやすい構成を検討する必要があります。

AI Marketでは、上記のように、鉄道業界をはじめ、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

AI導入では、現場環境に合わせた撮影方法の設計、既存業務との接続、検出精度や測定精度の検証、導入後の運用体制など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在します。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも鉄道施設の点検、部品検査、寸法測定などでAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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鉄道会社でのAI活用事例5選

それでは具体的に鉄道会社でAIを活用している事例を5つご紹介します。

また、業界のAI（人工知能）開発事例を紹介！機能上の分類もわかりやすく解説の記事では、様々な業界の活用・導入事例をまとめて紹介しております。そちらも参考にご覧ください。

JR東日本：運行支援

JR東日本では最適なダイヤ作成にAIを活用しています。

同社では乗客の利用者も多い中で最も求められている課題が混雑の解消でした。従来はダイヤ通りに運行することが混雑の解消につながると考えられていました。しかし、どうしても事故などが発生してしまうとダイヤが乱れて混雑につながっていました。

正常時の最適なダイヤや事故などが発生した時の乱れたダイヤなどをAIに学習させることで、事故発生時に応急処置的なダイヤの提案が迅速に行うことができます。今後提案されたダイヤを検証することで事故時でも混雑解消することに繋がることが期待されています。

JR東日本：自動運転

JR東日本では乗客の安全性の向上や次世代の運転技術のあり方の検討の一環として、山手線における自動運転の実証実験を実施しています。運転士だけではどうしても見落としてしまう可能性がある障害物などの確認や、加速、惰行などの速度コントロールを、自動運転で行うことで運転士の負担の軽減を目指しています。

2018年から深夜など乗客が乗車していないときでの実験を続けており、2022年10月より乗客が乗車している状況での実証実験を行う予定にしています。

東急テクノシステム：踏切異常感知

東急電鉄のグループ会社で東京テクノシステムは、より安全で安心なインフラの実現を目指して踏切異常感知の実証実験を東急池上線の雪ヶ谷大塚第一踏切で行いました。

踏切で監視カメラを設置し、監視カメラ内で撮影したデータをクラウドに転送します。踏切内に人がいたり、車がいるなどクラウドで異常を検知すると運転席の端末に転送したり、運行管理人にアラームを出すなどの機能があります。

リアルタイムで踏切内の状況を把握し、より簡単により安全な鉄道運営を目指しています。

Will Smart：駅AIカメラ

Wil Smartは、駅AIカメラソリューションとして多くの鉄道業者にサービスを提供しています。

例えば、ホームなどで転落事故が起きたときなどの問題が起きたときにすぐに通知。ホームドアなどと比べても1/10のコストで導入が可能であり、より安価に安全性を担保できるでしょう。また、事故だけでなく不正乗車などの対策や駅内の人流把握なども可能になり、駅内でのサービス向上にもつながります。

駅にカメラを設置することで改札やホームでの安全性を担保することを目指しています。

高輪ゲートウェイ：無人店舗

2020年に新しく山手線の駅として追加された高輪ゲートウェイ駅では、新しく無人AI決済店舗が設置されました。JR東日本では、大宮駅や赤羽駅などで実証実験を行った後に今回常設店舗として開店。

JR東日本では小売業を成長していきたい一方、人員削減していかなければいけないという課題がある中で、今回サインマーケットとJR東日本が合弁会社を立ち上げることで実現しました。天井にカメラを設置し、赤外線センサーや重量センサーなどで顧客が手にとった商品を感知することで店員がいなくても決済するシステムを実現しています。

今後駅ナカ店舗だけでなく、他の店舗へのシステムの展開なども想定しており、鉄道業だけでなく様々な業界の省人化につながる可能性を秘めています。

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鉄道業界のAI活用についてよくある質問まとめ

AIの導入に関する依頼はAI Marketへ

鉄道業界におけるAI活用は、単に業務を自動化するためのものではなく、安全性の維持、点検品質の均質化、保守業務の効率化、運行トラブル時の対応支援、利用者サービスの改善など現場業務に直結するテーマです。

故障予兆検知、駅構内映像の差分抽出、踏切やホームのAI監視、画像計測による寸法測定などは、すでに検討・実証が進みやすい領域といえます。

一方で、鉄道業界のAI導入では、対象設備や部品の種類が多いこと、撮影条件が一定になりにくいこと、高い安全性と説明可能性が求められること、既存の点検・保守フローと接続する必要があることなど事前に整理すべき論点も多くあります。

鉄道施設の点検、部品検査、運行支援、安全監視などでAI活用を検討している場合は自社の課題に合う技術や開発会社を見極めることが重要です。

専門的な知見が必要な場合は、AI開発に関する相談や開発企業の紹介に対応するAI Marketを活用することで要件整理から企業選定までを進めやすくなります。