東日本旅客鉄道株式会社「信通指令初動リコメンデーション」実用化
第2回 豊富な経験と熟練の勘を学んだ“AI指令長”の誕生

「第1回 AI技術とデータ資産のシナジーで迅速な障害復旧を支援」はこちら＞

専門的な概念をAIに学ばせるためのアプローチ

障害発生時の初動対応は、その後の復旧までに要する時間に大きく影響します。本システムの役割はその初動をサポートすることですが、複雑な電気機器を広範囲に備えた軌道回路に障害が発生した際、初動時に修理箇所を特定するのは極めて困難で現実的ではありません。

東日本旅客鉄道株式会社
イノベーション戦略本部（出向）
副長
渡邉 信太 氏

そこで本システムは修理箇所の特定ではなく、過去の類似事象の原因を参考情報として提示して初動時における指令員の判断を促すことで、原因究明・障害復旧時間の最短化をめざしました。 「今までに最も類似した事象の原因を参考にする過去の事故情報を提示して、原因究明や障害復旧までの時間を最短化できるか」を判断軸に開発されています。「そういう意味でシステム名には、『初動リコメンデーション』という言葉を選びました」と説明するのは渡邉 信太氏です。

また、難しい判断が求められる初期対応をサポートするAIの構築にあたっては、現場で使われている専門用語をどうAIに理解させ取り込むのか、またベテランの勘ともいえるロジックをどう学習させるかに創意工夫が求められました。

東日本旅客鉄道株式会社
東京信号通信設備技術センター
企画・人財育成グループ グループリーダー
池亀 純也 氏

これについて池亀 純也氏は「例えば、軌道回路の故障時に使う『不正落下』という専門用語は軌道回路が不正に落下するという意味ですが、AIは通常『不正』と『落下』をそれぞれ別の概念として扱うため、重要な用語の判定精度が損なわれてしまうのです」とその難しさを指摘します。そこでまず日立のデータサイエンティストがJR東日本から多数の専門用語とその重要性を徹底的に学び、さらに指令員の思考ロジックなども研究。ある用語を単体としてだけでなく、その意味領域や言葉の揺らぎまで取り込んだ細やかなチューニングを施すなどして、少しずつ着実に判定精度を向上させていきました。

さらに、今回の対象だった「軌道回路」だけに特化したワードをAIに学習させてしまうと、他の設備へのシステム適用時に手間や時間、コスト面の非効率は避けられません。これを防ぐために、機械学習に際しては未知語にも対応できるような汎用性の高いモデルを採用しています。

まるで熟練者のような指令員の心強い味方

こうした緻密な調整とフィードバックを重ねることで、AIは加速度的にベテラン指令員の“勘”とも言える判断ロジックを習得。熟練度にばらつきのある各指令員の経験と勘を補完できるシステムが実現しました。AIシステムの効果測定として原因特定に約3時間半を要した過去の障害事例をシミュレーションしたところ、原因特定までの所要時間が約1時間半まで短縮。さらに複数の事例をシミュレーションした結果、平均で障害特定時間を半減できることが確認されています。

こうした効果が認められ、新たな復旧対応支援システムの正式導入が決定。システム構築を経て、東京総合指令室で2023年4月より運用が開始されました。大量の事例を細やかに機械学習したAIシステムは、まず想定されうる原因を最初に提示するなど指令員の自然な感覚に沿ったリコメンデーションを提供します。これが指令員に信頼感と安心感をもたらし、いまでは「AI指令長」と呼ばれるほど親しまれているとか。さらに、発生頻度が低い希有（けう）な事象についても類似ケースを抽出でき、人では思いつかないような原因まで提示してくれる「AI指令長」は、現場の指令員にとって心のよりどころになっているそうです。

その印象について池亀氏は、「まるで大ベテランが常に後ろで待機してくれているような安心感があります。指令員には1秒でも早く障害復旧しなければ、というプレッシャーが常にありますから、その存在はとても大きい。私にとっては『AI指令長』というより『スーパー指令長』と呼びたくなるような心強い味方です」と称賛します。

重要交通インフラの安定性向上をめざして

プロジェクトの成功を受けて、現在JR東日本では踏切や転てつ機なども含めた信号設備全般への本システムの適用を計画中です。さらに現在の首都圏在来線に加え、新幹線へのシステム導入も検討しています。

この「AI指令長」にはJRグループ各社や他の鉄道事業者も興味を示しており、すでに現場見学に訪れた数社から好評を得ていると言います。

東日本旅客鉄道株式会社
長野支社 鉄道事業部 設備ユニット
副長（チーフ）
高野 友佑 氏

プロジェクトを振り返り、「密度の高い打ち合わせを重ね、実際に現場でシステムを利用する指令員たちの話を丁寧に聞いてもらったことで、とても使いやすいシステムを実現できました」と日立の取り組みを評価する高野 友佑氏。一方、池亀氏は「2018年にデータベースを構築した当時は、AIと組み合わせる使い方は想定していませんでした。これからも日立さんには新しい技術やアイデアを積極的に提案してほしいですね」と今後のパートナーシップに期待を寄せます。

長年にわたるJR東日本との協創の歴史にまた新たな1ページを書き加えた今回のプロジェクト。これからも日立は協創のパートナーとして同社の課題解決に取り組みながら、AIをはじめとする高度なデジタル技術を駆使して、鉄道という重要な社会インフラの安定性向上に貢献していきます。

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