日本物流・運輸2025 – 継続中東日本旅客鉄道（JR東日本）
信号・通信設備の故障復旧を支援する生成AI
JR東日本、信号・通信設備の故障復旧システムに生成AIを導入 復旧時間をおよそ半減する見込み
課題
信号や通信の設備が故障した際、指令所の指令員は原因を突き止め、現場の社員に対応を指示しなければならない。複雑な故障は時間がかかり、指令所の負担も大きい。
取り組み
JR東日本はBIPROGYとシステムを構築し、2025年6月10日に発表した。生成AIモデルが、過去の故障の時系列とマニュアルから学習した。現場の社員と指令員の無線のやり取りを時系列で記録し、考えられる原因、対応案、復旧までの見込み時間を示す。以前の機械学習版は、2023年3月から一部で使われていた。首都圏の運行管理システムでの試験運用は2025年9月に、無線の音声をテキスト化して要約する機能は2025年度に予定されていた。
主な数値
示唆
BIPROGYは、生成AI版は従来の機械学習版より学習に要する時間が短く、費用も安いと説明した。復旧時間を50%縮めるという数字は、あくまで同社の見込みである。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 物流・運輸
- 業務機能
- 生産・品質
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- AI技術
- 生成AI
- 導入形態
- パートナーとの共同開発
- 根拠
- 企業自身の発表
出典
出典の要約
信号・通信の故障時に無線のやり取りを文字に起こし、原因、対応、復旧時間を提案する生成AIシステムを取り上げている。東京の運行管理システムでの試験運用が2025年9月に予定されていたこと、以前の機械学習版が2023年3月から稼働していたことを伝える。復旧時間を50%短縮するという数字は、見込みとして示されている。
BIPROGYが、生成AIによる復旧支援システムをJR東日本に納入したと発表したことを報じている。AIは蓄積された故障の時系列とマニュアルから学習し、BIPROGYは、機械学習のAIより学習が速く、費用も低いと説明した。無線の音声をテキスト化して要約する機能は2025年度内に予定され、JR東日本は2027年度末までに鉄道に特化した生成AIを計画している。
詳細は原典でご確認いただけます。
