AI導入拡大で年間130億～220億ドルの価値創出の可能性
国際鉄道連合（UIC）の2024年研究では、AI導入が広範に進んだ場合、年間130億～220億ドルの世界的な価値創出が期待できると推計されています。この推計は、保全計画の最適化、エネルギー消費の削減、ネットワーク容量の拡大、サービス信頼性の向上などを通じて生まれる潜在的な収益・コスト削減効果を示すものです。AIは、予知保全、インテリジェント運行、自律・半自律列車運行、エネルギー最適化、インフラ設計・ネットワーク最適化、旅客体験の高度化など、幅広い領域での活用が期待されています。
具体的な事例として、スペインの鉄道車両メーカーCAFは、リアルタイム分析基盤「LeadMind」を導入し、車両故障を15％削減しました。論考では、予知保全の効果は、予備品管理や保全計画、技術者支援などを含めた保全システム全体に組み込むことで最大化されると指摘されています。
AI導入を阻む3つの構造障壁
鉄道業界におけるAI導入は、自動車や航空と比べて依然として限定的で、多くの取り組みが実証実験の段階にとどまっています。論考では、この状況を打開するために、AI導入が進みにくい背景として以下の3つの構造障壁を挙げています。
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文化的慣性: 長い更新サイクル、データサイエンス人材不足、雇用への不安などが挙げられます。
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ガバナンス・商業上の複雑性: 規制や所有構造の分断、責任範囲の複雑さ、多額の初期投資とROI算定の難しさが要因です。
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データ・技術面の障壁: データの分散や品質のばらつき、レガシーシステムとの非互換性、データ所有権の問題などが課題となっています。
論考では、メーカー側にデータや分析基盤が集中する一方で、小規模な運行主体は十分なデータや交渉力を持ちにくい現状にも言及されています。データが分散したままでは、ネットワーク全体を最適化するAIモデルを構築しにくく、ベンダー依存や相互運用性の不足につながる可能性があります。また、航空業界のデジタルツインや、自動車業界におけるソフトウェア・ハードウェア分離型アーキテクチャを参考事例として挙げ、用途ごとの個別導入ではなく、AIを継続的に展開できる共通データ基盤への投資が重要であると指摘されています。
4つの相互連関要素で統合型モビリティシステムへ
論考では、鉄道AIの導入を進めるための実行要素として、以下の4つの相互連関要素を一体で整備する必要があるとしています。
- AI施策を中核事業課題へ整合させる明確な戦略ロードマップ
- 革新親和的な文化と人材基盤
- 現代的で堅牢かつ拡張可能なデータ・技術基盤
- メーカー、運行主体、交通当局、研究者などを結ぶパートナーシップのエコシステム
特に論考では、「車両」ではなく「データ」を鉄道業界最大の非人的資産と捉える発想への転換が提言されています。運用データを共有資産として扱う公平な取り決めや、信頼性向上・停止時間削減・在庫要求低減による価値を配分する成果連動条項の導入などを通じて、AI活用の効果を業界全体へ広げていくことの重要性が示されています。
論考について
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論考名: 『鉄道にAIを実装する時である』（英題：It’s time to put the AI in rail）
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URL: https://www.jp.kearney.com/issue-papers-perspectives/its-time-to-put-the-ai-in-rail
A.T. カーニーについて
A.T. カーニー（グローバル・ブランド名：Kearney）は、100年にわたり世界有数の経営コンサルティングファームとして、Fortune Global 500企業の4分の3以上をはじめ、世界各国の政府機関に信頼されるパートナーであり続けています。世界40カ国以上に拠点を展開し、「インパクト・ファースト」を掲げて、顧客企業が直面する最も困難な課題に挑み、変革の実現をともに推進しています。日本には1972年に進出し、主要産業のリーディングカンパニーに、戦略策定から変革の実行まで一貫した支援を提供しています。
詳細については、以下のウェブサイトをご覧ください。
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