RailGuard AI — 鉄道インフラ点検・安全監視ソリューション

課題

鉄道設備の老朽化、保守人材の不足、点検業務の負担増加が進む一方、現場に揃っているセンサーや監視システムが安全につながる形で活かされていませんでした。

• 架線・災害・侵入の監視システムが個別最適のまま連携せず、悪天候時の総合的な安全判断にデータを活かせない
• センサーデータは豊富にあるものの、異常系のサンプルが極端に少なく、教師データとして活用しきれない
• 雨霧・振動・電磁波など実環境の複合ノイズにより誤検知・見逃しが多発し、ラボで実現した精度が現場では通用しない
• 熟練者の暗黙知をアルゴリズムに落とし込める、鉄道と機械学習の双方を理解する人材が社内に不在

アプローチ 1: 鉄道設備検査

深夜に運行する検査車両で取得した線路画像をAIが解析し、ボルトの緩み、枕木の破損、レールの変形などを自動検出します。従来、作業員が目視で確認していた大量の画像確認作業を効率化し、異常箇所の早期発見と点検品質の向上を実現します。

アプローチ 2: 沿線災害・侵入監視

線路沿線やリスクの高いエリアに設置した監視カメラ映像をAIが常時解析します。落石、土砂流入、不審者や動物の侵入、線路上の異物などを検知し、異常発生時には関係者へ迅速に通知。監視業務の負担を軽減しながら、鉄道運行の安全性向上に貢献します。

アプローチ 3: 電車線・付帯設備検査

検査車両に搭載したカメラで電車線や付帯設備を撮影し、AIが摩耗、損傷、変形、位置ずれなどの異常を検出します。高所に設置された設備の点検を効率化し、作業員の安全性向上と予防保全の推進を支援します。

成果・価値 — 持続可能な鉄道保守へ

AIは人の判断を置き換えるものではなく、現場担当者の確認・判断を支援する技術です。AIによる自動検出と専門担当者による最終確認を組み合わせることで、鉄道インフラの安全性、効率性、持続可能性の向上に貢献します。

• 線路設備の検査時間を1人あたり約10時間から約2時間へ大幅に短縮
• 異常候補の自動抽出により見逃しリスクを低減し、点検品質を標準化
• モデル軽量化により現場機器でのリアルタイム処理を実現
• AI検出と専門担当者の最終確認を組み合わせ、持続可能な保守体制を構築