相互直通運転の増加や複々線化などが進む。運行形態が複雑になっているところへ、線路内立ち入りや動物との衝突などがあり、自然災害に見舞われることもあり、遅延・運行可能区間の制限など輸送障害の件数が増加している。
『鉄軌道輸送の安全に関わる情報』(国交省鉄道局PDF) に上記件数等が示されている。鉄道の、行先・運行種別の変更や運休、運行順序の変更など、複雑で多岐にわたるパターンがある運行ダイヤの作成は従来、係員の経験に依存してきた。ベテランの退職や若手社員の採用難に伴い、効率的な運行の維持とダイヤ作成業務の省力化が求められている。そこでこれまで一般的に――
混合整数計画法などを活用した組合せ最適化AIによるダイヤ作成が試みられてきたが、大規模かつ複雑な鉄道路線での利用は膨大な計算時間が必要であり、迅速な復旧が求められる輸送障害時の運用は不可能だったという。NECは、事故や自然災害などによる輸送障害時における最適復旧ダイヤを短時間で作成するAIを活用したプロトタイプシステムを構築。今後、性能向上やUI開発等を行いながらその実用性を検証していく。
同システムは、強化学習を搭載したAI「大規模システム最適化技術」（開発協力：NEC-産総研 人工知能連携研究室）を活用。同社が独自開発した"鉄道運行用デジタルツイン"を用いて、未経験ケースへの対処方法も学習し、数分間で効率的なダイヤを作成する。鉄道事業者の規則を順守するAIを協調動作させて、利用が困難だった大規模かつ複雑な鉄道路線でも、守るべきルールと効率性とを両立したダイヤ作成が行える。
今回、小田急電鉄の協力のもと上記デジタルツインを検証し、列車の駅間停車を回避する運転整理ダイヤの出力を可能にしたという。NECは、通常ダイヤ作成や乗務員計画への拡張などを通して鉄道DXを展開していく――。今般の技術は航空・物流業界での応用も検討していく構えだ。