JR東日本グループ、輸送障害時の設備点検にAI画像解析とドローンを導入し早期復旧を目指します

新たな点検システムの詳細
1. AIを活用したパンタグラフ監視カメラの画像解析
2. 異常時点検ドローンの導入
導入による効果と今後の展望
1. 関連情報

新たな点検システムの詳細

輸送障害発生時における故障箇所の特定や復旧作業の効率化を図るため、以下の2つの技術が導入されます。

AIを活用したパンタグラフ監視カメラの画像解析

2026年4月より、山手線に導入されるパンタグラフ監視カメラで撮影された画像を、リアルタイムでAIが解析するシステムの試行が開始されます。このシステムでは、物体検出AIと損傷検知AIを組み合わせることで、パンタグラフの故障を早期に発見し、損傷パンタグラフ画像を抽出します。これにより、早期に列車を抑止し、設備損傷エリアの拡大を防ぐことが期待されます。本検証は、JR東日本スタートアップ株式会社と株式会社コーピーの共同で実施されています。

異常時点検ドローンの導入

2026年秋からは、ドローンを活用した設備点検が試行導入されます。設備故障発生時、指令などが遠隔操作するドローンが線路沿線に設置されたドローンドックから離陸し、点検を開始します。鉄道施設への衝突や敷地外への飛行を防ぐ安全システムが開発されており、都市部の鉄道敷地内で安全システムを搭載したドローンを導入するのは日本で初めてのことです。
2026年1月下旬には、JR山手線新橋駅近辺でドローン飛行試験が実施され、無線通信やLTE通信環境下での安定した飛行、夜間における鮮明な映像取得が確認されました。この検証はCalTa株式会社との共同で実施されています。

導入による効果と今後の展望

これらの新技術の導入により、主に以下の効果が見込まれています。

故障箇所特定時間の短縮: AIによるリアルタイム検知で、パンタグラフ損傷を早期に把握し、設備損傷エリアの限定が可能になります。
設備点検時間の短縮: ドローンが現地から離陸して点検を行うため、早期に設備点検を開始できます。また、ドローンのカメラにより夜間でも詳細な点検が可能となり、映像をタブレットやPCで確認できるため、関係者への情報展開も迅速になります。

シミュレーションの結果、これらの効果により、復旧に約7時間要した事象において、2時間程度の短縮が期待できるとされています。これにより、約30%程度の復旧時間削減が見込まれています。