日立、JR東日本における輸送の安定性向上に向け、鉄道運行管理システムにて初めてAIエージェントを活用する共同検証に合意

深刻化する労働力不足とDXによる業務変革に対応し、運行管理業務の効率化と安定性の向上をめざす

日立製作所は、JR東日本と、首都圏の鉄道運行管理・保守業務におけるAIエージェントの効果測定を目的とした共同検証を、2025年9月頃より実施することに合意した。
首都圏の在来線の運行を管理する東京圏輸送管理システム（ATOS）は、多くの機器が複雑に組み合わさった大規模なシステムで構築されている。そのため、トラブルや機能に関する問い合わせ等が発生した時、それらの解析や原因の特定を行う指令員には、非常に高度な専門知識やノウハウが求められる。マニュアル等での解決が難しい場合は、熟練者への問い合わせが必要となり、故障原因の特定から復旧までに時間を要することもある。
今後、労働人口の減少がさらに進み、指令員の人財不足も見込まれる中、より少ない人数でさらなる安定輸送を実現するために、両社はDXによる業務変革としてAIエージェントを活用し、安全で持続可能な鉄道運行の実現をめざす。
具体的には、日立がこれまで取り組んできた数百の事例から獲得したOT（制御・運用技術）ナレッジの活用手法に加え、データと知見を価値に変える Lumada のアプローチを通じて、JR東日本のシステム仕様書（形式知）や、日立のインフラ制御システム事業部が保有する制御機器のドキュメント（形式知）、運用ノウハウ（暗黙知）といった両社の知識資産を取り込むことで、鉄道運行管理に特化した大規模言語モデル（以下、LLM）を構築する。さらに、熟練者の思考プロセスを再現した故障対応シナリオに基づくAIエージェントも開発し、LLMと組み合わせることで、故障個所の特定や対応方針の提案を自動的に行い、指令員の判断を支援できるかどうかを検証する。鉄道運行管理システムに生成AIを適用する本検証は両社にとって初めての試みとなる。これらの取り組みにより、運行管理業務の効率化と安定性の向上に寄与することをめざす。

* 図は 共同検証の概要図

共同検証について

ATOSにおいて、複数の拠点で連動して稼働している複数の機器の一つに障害が発生した状況など、具体的な障害発生を想定して検証を行う。そのような障害が発生すると、その機器に連動している各機器からもアラートが同時に発報され、指令員の監視端末にすべてのアラート情報が集約される。さらに、現地作業員からの現場情報の報告も加わり、錯綜する情報を指令員が総合的に分析し、原因究明と復旧方法の特定を行うという実際の業務シナリオに沿って進めていく。指令員は、通常、膨大なマニュアルを参照しながら調査作業を行うが、高度な専門知識とノウハウが必要とされ、相当な時間も要する。
今回は、そのような障害発生時の業務シナリオにおいて、両社の知識を融合したAIエージェントを適用したプログラムを活用することで、指令員の対応工数や時間が削減できるかどうかを検証する。

今後の展望について

今後、日立は、共同検証で得られるデータや知見を詳細に分析し、JR東日本の鉄道システム有識者や日立の技術者が有する判断基準といった暗黙知も組み込むことで、AIエージェントの精度をさらに向上させていく予定である。さらに、JR東日本とともに、継続的にDXによる業務変革を推進することで、設備故障対応に要する時間の短縮や工数の削減を実現するとともに、鉄道運行停止リスクを低減することをめざしていく。
また、本共同検証から得られる成果は、運行管理領域にとどまらず、運用保守やシステム要件定義、設計・製作業務への応用も視野に入れている。日立は、このようなノウハウや技術を生かしながら、ミッションクリティカルな現場を有するOT分野へとAIエージェントの適用を進めることで、フロントラインワーカーの業務変革を支援するとともに、環境・幸福・経済成長が調和する Harmonized society の実現に貢献していく。

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