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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月の社長会見で検証中とお伝えいたしました、AIを用いた「着雪量予測モデル」の本運用を開始いたしますので、お知らせいたします。
※2019年12月11日社長会見「降雪災害への備え　北陸新幹線台車部着雪量予測の精度向上（データサイエンスの活用）」
https://www.westjr.co.jp/press/article/2019/12/page_15371.html




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概要

　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おりましたが、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、お客様へご迷惑をお掛けする場合がございました。
　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（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：齊藤秀、以下「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」（別紙）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、今冬より本運用を開始するものです。

＜これまでの取組み＞
・2017年12月
　SIGNATEと連携し着雪量予測モデルの開催（〜2018年1月）
・2018年冬シーズン
　上位3件のAIモデルによる試行、高精度化に向けた検証を開始
　※3件のAIモデルのうち1件は当社社員が開発したモデルとなります。
・2020年冬シーズン
　雪落し作業の実施発動として試験運用を開始
・2022年11月
　2022年冬シーズンからの本運用開始を決定



運用開始日

　2022年12月1日


効　果

　2022年3月までの検証により、雪落し作業実施を適切に発動し、また本モデルが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し、以下の効果が得られます。
（１）不要な作業者の配置を行わず、人件費を削減します
（２）糸魚川駅を通過する列車の臨時停車を減らし、北陸新幹線の安定性を維持します

JR西日本では、今後もAIを活用した技術革新に取り組んでまいります。
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今回ご案内の取り組みは、SDGsの17のゴールのうち、特に9番に貢献するものと考えています。
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