A.T. カーニー株式会社は、論考『鉄道にAIを実装する時である』を公開しました。国際鉄道連合の2024年研究を参照し、AIの導入拡大によって世界の鉄道業界で年間130億～220億ドルの価値創出余地があるとの試算を紹介しました。推計は、保全計画の最適化や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、鉄道バリューチェーン全体の潜在的な収益拡大とコスト削減を条件付きで積み上げたものです。一方で、鉄道のAI活用は自動車や航空に比べて限定的で、実証実験段階にとどまる取り組みが多い現状があります。同論考は、この停滞を打破し、現場実装から事業価値への接続を図る実践的アプローチを提示しています。個別事例として、スペインのCAFがリアルタイム分析基盤LeadMindにより車両故障を15％削減した例を挙げています。予知保全の効果は、予備品管理や保全計画、技術者支援を含む保全システム全体に組み込むことで最大化されるとしています。
3つの構造障壁と4要素の実行フレームワーク データを最大の非人的資産へ
同論考は、AI導入を阻む構造障壁として、文化的慣性、ガバナンスと商業上の複雑性、データと技術の課題を挙げています。長い更新サイクルや人材不足、雇用不安といった文化面に加え、規制や所有構造の分断、初期投資の大きさとROI算定の難しさがボトルネックとなっています。さらに、データの分散や品質ばらつき、レガシーとの非互換、所有権の問題が技術実装を阻害します。メーカー側にデータや基盤が集中し、小規模運行主体は十分なデータや交渉力を持ちにくいという現状にも言及しています。解決に向けては、個別用途の点在的導入ではなく、継続的展開を可能にする共通データ基盤への投資が重要とし、航空のデジタルツインや自動車のソフトとハードの分離型アーキテクチャを参考例として示しています。実装を進める4要素として、戦略ロードマップ、革新親和的な文化と人材、拡張可能なデータと技術基盤、メーカーや運行主体、交通当局、研究者を結ぶパートナーシップのエコシステムを一体で整備する必要があると述べています。特に「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転換を提起し、信頼性の向上や停止時間、在庫量の削減といった成果に応じて価値を配分する、成果連動型の契約条項も提案しています。
詳しくは「A.T. カーニー株式会社」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
