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公開：2024-08-22

小田急電鉄が新百合ヶ丘駅で画像解析AI実証実験、列車出発時の安全確認を効率化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 小田急電鉄が新百合ヶ丘駅で実証実験を開始
• 画像解析AIで列車出発時の安全確認を強化
• 2024年8月21日から約6ヶ月間実施予定

小田急電鉄の画像解析AI活用による列車出発安全確認システムの実証実験

小田急電鉄株式会社は、2024年8月21日から2025年2月頃にかけて、小田急線新百合ヶ丘駅5番ホームにて画像解析AI技術を活用した列車出発時の安全確認システムの実証実験を開始した。この実験は、将来の労働力不足に備え、持続可能な鉄道運行体制を確立するためのものだ。株式会社サイバーコアと共同開発したアルゴリズムを用い、実際の駅環境での有効性を検証する。^[1]

実証実験では、1日10万人以上が利用する新百合ヶ丘駅のホームに専用カメラを設置し、混雑度や天候、時間帯による明るさの変化など、刻々と変わる環境下でデータを蓄積する。AIに検知漏れや誤検知情報を学習させることで、精度を高め実用化を目指す。このシステムは、ホーム端の黄色い点字ブロックと列車の間に人がいる場合や、閉扉後に傘などが挟まっている状況を自動検知し、通知する機能を持つ。

小田急電鉄は、これまでも先端技術の導入による安全性向上に努めており、経堂駅と祖師ヶ谷大蔵駅ではホームからの転落を検知するシステムを運用している。また、踏切監視カメラ映像を用いた異常状態検知の実証実験にも取り組んでいる。2035年度までに運行従事者が2020年度比で30%減少しても、安全・安心な運行を継続できる体制の構築を目指している。

小田急電鉄の画像解析AI実証実験の概要

Universal Anomaly Detectionについて

Universal Anomaly Detection（汎用異常検知）とは、小田急電鉄と株式会社サイバーコアが共同開発した画像解析AIアルゴリズムのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• ホーム上家から吊られたカメラの映像を分析
• ホーム端の危険な人の存在を自動検知
• 閉扉後の傘などの挟まりを自動検知

このアルゴリズムは、小田急電鉄が新百合ヶ丘駅で実施する実証実験の核心技術となっている。実験では、1日10万人以上が利用する駅の実際の環境下で、混雑度や天候、時間帯による明るさの変化など、様々な条件下でのデータを収集し、AIの学習に活用する。これにより、将来的な労働力不足に対応しつつ、安全性を維持・向上させることを目指している。

小田急電鉄の画像解析AI実証実験に関する考察

小田急電鉄の画像解析AI技術を活用した安全確認システムの実証実験は、将来の労働力不足に対する先進的な取り組みとして評価できる。特に、混雑や天候などの変化する環境下でのデータ収集と、AIの継続的な学習による精度向上は、実用化に向けた重要なステップだ。一方で、プライバシー保護の観点から、カメラ映像の取り扱いや個人情報の管理に関する明確なガイドラインの策定が必要になるだろう。

今後の課題として、AIの判断ミスによる列車の遅延や、システム障害時の対応策の確立が挙げられる。これらの問題に対しては、人間の監視者とAIシステムのハイブリッド運用や、複数のバックアップシステムの導入が有効な解決策となる可能性がある。また、他の鉄道会社や公共交通機関との技術共有や標準化を進めることで、業界全体の安全性向上に貢献することが期待される。

将来的には、このAIシステムを列車の運行管理や乗客の流動分析にも応用することで、より効率的で快適な鉄道サービスの提供が可能になるだろう。小田急電鉄には、この実証実験を成功させ、得られた知見を他の駅や路線にも展開していくことで、日本の公共交通の安全性と効率性の向上に貢献することを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「将来も安全に列車を出発させていくために、画像解析AIによる確認システム構築を目指す検証　８月２１日、新百合ヶ丘駅ホームで実証実験をスタートします | 小田急電鉄株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001234.000012974.html, (参照 24-08-22).

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