北陸新幹線 AIを用いた着雪量予測モデルの本運用を開始

最終更新日:2022/12/08

JR西日本は、AIを用いた「着雪量予測モデル」の本運用を開始しました。

このAIニュースのポイント

今までは糸魚川駅で気象予報を基に行っていた雪落とし作業を、AI予測モデルで対応可能に
2020年度より試験運用を開始し、一定の成果が得られたことから2022年12月1日より本運用を開始
事前検証で人件費の削減や北陸新幹線の安定性の維持といった効果が確認できた

JR西日本は、AIを用いた「着雪量予測モデル」の本運用を開始しました。こちらはJR西日本が取り組むデジタル技術開発の1つとして、2019年12月時点で検討中としていたものです。

北陸新幹線では、車両の台車部分に付着する雪が一定量以上見込まれる場合に、糸魚川駅上りホームで雪落とし作業を行っています。この雪落とし作業の実施発動は気象予報をもとに決定していましたが、結果として車両に雪が付着していないケースもあり、不要な作業者の配置、作業実施のため運転規制により列車遅れが発生するなどしていました。そこで雪落し作業の実施発動をより高精度化すべく、株式会社SIGNATEのデータ分析コンペティションを活用して社内外から募集したAI予測モデルより、「着雪量予測モデル」を構築し、デジタルソリューション本部データアナリティクスと連携して業務実装に向けた検証を進めてきました。2020年度より試験運用を開始し、昨年度までに一定の成果が得られたことから、2022年12月1日より本運用を開始しました。

2022年3月までの事前検証により、雪落し作業実施を適切に発動し、また車両への着雪を見逃した事は無く、従来と比較して発動の精度が向上したことが確認できました。これにより、不要な雪落し作業の実施を抑制することで、人件費の削減、糸魚川駅を通過する列車の臨時停車を減らすことによる北陸新幹線の安定性の維持といった効果が見られたため、導入に至りました。

出典：PR TIMES