交通分野のAI：地下鉄システムを再定義する

地下鉄は都市の公共交通機関の要であり、毎日何百万人もの乗客を運んでいます。ニューヨークや東京では、それぞれ1日あたり300万人以上、600万人以上が地下鉄を利用しています。都市の成長に伴い、乗客にとってより効率的で安全かつ快適な地下鉄システムを実現することが重要になっています。

ここで活躍するのが人工知能（AI）です。AIは、切符の購入から列車の保守まで、あらゆるものを変革しています。この記事では地下鉄の旅をたどりながら、AIが各段階をどのように改善するのか、そしてシステムを円滑に稼働させる隠れたAI技術について見ていきます。

公共交通機関におけるAIは、運賃の収受から始まります#

通常、地下鉄での移動は、列に並んで乗車券を購入し、改札を通るところから始まります。AIはこの流れを効率化し、乗客にとってより迅速で便利なものにします。たとえば、地下鉄の乗車券システムには顔認識技術を活用できます。混雑する都市では、乗客は紙の乗車券やスマートカードを使わずにサービスを利用できます。代わりに、入口で顔をスキャンすることで、スムーズに入場できます。2019年、北京では、ラッシュアワーの混雑や長い行列を解消するために、顔認識システムが導入されました。

図1。中国・深圳地下鉄の顔認識システム。

AIを適切に導入すると、毎日の通勤がより便利になり、何百万人もの乗客にメリットをもたらします。AIを活用した改札システムは、乗客の利便性を高めるだけでなく、セキュリティも強化します。顔のデータを分析し、認証された乗客だけが駅に入れるようにします。AIは身元をすばやく確認し、不正な入場を防ぎ、潜在的な脅威を検知できます。入場手続きを迅速化し、セキュリティを強化するとともに、運賃逃れを減らすことができます。

AIを活用した地下鉄路線の移動支援#

地下鉄に乗った後、駅構内で目的地を探すのは、特にラッシュ時には混乱しがちです。AIベースのナビゲーションシステムは、リアルタイムの案内を乗客に提供し、駅構内の移動を容易にします。GPS、センサー、カメラなどのデータをAIアルゴリズムで分析し、最適なルートを見つけて正確かつ最新の道順を案内します。乗客はGoogleマップのようなモバイルアプリを使い、駅構内で段階的な道順を確認して、ホーム、出口、設備をすばやく見つけられます。AIベースのナビゲーションは、時間を節約し、ストレスを軽減できます。

ナビゲーションだけでなく、地下鉄構内のカメラデータとコンピュータービジョンを利用し、混雑度をリアルタイムでモニタリングすることもできます。駅構内に設置されたカメラで特定エリアの乗客数を数え、ボトルネックや過密な場所を検知できます。こうした知見をもとに、交通機関の運営者は列車の運行頻度を調整したり、混雑管理のために職員を配置したりするなど、先手を打った対策を講じられます。実際、ドバイではAIの実験的な活用により、混雑を40%から60%削減し、ピーク時や公共イベント開催時の待ち時間を30分に短縮しました。

図2。物体検出を使った地下鉄構内の人数カウント。

AI対応の地下鉄への乗車と利用#

乗客が列車に乗り込む際、AIはさまざまな方法で移動体験を向上させます。以下に活用例を紹介します。

• アクセシビリティ支援: 物体検出などのコンピュータービジョン技術で車椅子利用者を特定し、列車内で最も利用しやすい区画へ案内できます。また、こうした乗客が安全に乗車できるよう、ドアの閉鎖手順を変更して乗車時間を延長することもできます。
• カスタマイズされたアナウンスと広告: AIを活用して、列車内にいる乗客や時間帯に応じて、アナウンスや広告をカスタマイズできます。
• 車内の忘れ物確認: 地下鉄網の終着駅では、コンピュータビジョンを使って「車内の忘れ物確認」を行い、乗客が車内に取り残されていないことを確認できます。
• 置き忘れ荷物の管理: 荷物が置き忘れられた場合、コンピュータビジョンで検知し、プラットフォームの画面に表示できます。乗客は自分の荷物を簡単に受け取れます。

地下鉄の列車自体にもAIを搭載できます。完全自動運転列車は、乗務員なしで安全に運行できます。AI搭載列車は、高度なアルゴリズムによるリアルタイムの意思決定と、障害物を検知して安全に運行するためのセンサーを利用します。AI駆動の地下鉄列車は人件費を削減し、より高い柔軟性によってサービス品質を保ちながら多くの乗客を運べます。また、定時運行をより安定させ、加速とブレーキを最適化して電力消費を抑えられます。たとえば、ホノルル・レール・トランジット・プロジェクトは、米国初の完全自動運転システムです。このシステムにより、1日あたり約40,000件の自動車移動をなくし、交通渋滞と排出量を削減できると見込まれています。

図3。イタリア・ミラノの無人地下鉄。

AIを使って地下鉄駅から出る乗客を監視する#

各駅からの降車人数をモニタリングすることも、地下鉄の人の流れを効率的に管理するうえで欠かせません。Ultralytics YOLOv8などのAIモデルが、このプロセスで重要な役割を果たします。YOLOv8は物体追跡にも対応しており、複数の物体をリアルタイムで特定して追跡できるため、混雑する地下鉄システムに適しています。駅構内に設置されたカメラの映像を分析することで、YOLOv8は降車する乗客を数え、動きを追跡し、混雑のパターンを検知できます。

地下鉄の改札の外では、AIをラストマイルの交通手段に組み込むこともできます。AI対応のシェアサイクルステーション、配車サービス、シャトルサービスによって、乗客は駅を出た後に移動しやすくなります。リアルタイムデータを分析することで、AIは需要や各サービスの利用可能状況を予測できます。また、現在の交通状況や個人の好みに基づいて、最適なルートや交通手段を提案できます。その結果、乗客は駅を出てすぐに最適な交通手段を利用でき、待ち時間を減らして、より便利に移動できます。

舞台裏のAI：地下鉄の線路を保守する#

乗客として地下鉄を利用する際、私たちはその裏側で行われている複雑なプロセスを見過ごしがちです。特に線路の点検と保守では、AIが重要な役割を果たしています。Duos Technologiesの鉄道車両検査ポータル（RIP）などのシステムは、このAI駆動のアプローチを示しています。AIアルゴリズムを使うRIPは、時速125マイルを超える速度でも、すべての車両の360度画像を数秒で撮影して分析します。エッジベースのAIシステムが問題を検知し、保守上の問題を60秒以内に鉄道職員へ通知します。継続的なモニタリングにより、潜在的な問題をすばやく特定して対処できます。

エネルギー管理と最適化も、あまり知られていない地下鉄におけるAIの活用例です。たとえば、Metro de Madridは、AIベースのシステムを使用して換気にかかるエネルギーコストを25%削減し、年間1,800トンのCO₂排出量を削減しています。年間最大80ギガワット時のエネルギーを消費する891台の換気ファンを運用するこのシステムは、ミツバチの群れの採餌行動に着想を得た最適化アルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは、大量のデータを分析し、気温、駅の構造、列車の運行頻度、乗客数、電力価格などの要因を考慮します。過去のデータとシミュレーションデータの両方を使用して各駅に最適なバランスを予測・実現し、機械学習によって時間とともに改善します。

図4。マドリード地下鉄のAIベースの換気システム。

公共交通機関におけるAIのメリットとデメリット#

地下鉄システムへのAI導入は、数多くのメリットをもたらしています。たとえば、地下鉄の運行スケジュールの順守、遅延の削減、運行の最適化を支援し、サービスの円滑化によって効率を高めます。また、継続的な監視によって安全性が向上し、予知保全によって事故や故障を防ぎます。

一方、地下鉄システムへのAI導入には、次のような課題があります。

• データプライバシーへの懸念: 乗客データの収集と利用には重大なプライバシー上の懸念が伴うため、個人のプライバシー権を守るために慎重に管理する必要があります。
• 既存インフラとの統合: AIシステムを既存の地下鉄インフラに統合する作業は複雑で、改修が必要になる場合があります。
• 高額な導入コスト: AI技術の導入には初期費用がかかるため、一部の地下鉄システムにとって障壁となる場合があります。
• 熟練した専門家の必要性: AIシステムの導入と保守を成功させるには、高度なスキルを持つ専門家が必要であり、人材の確保が課題となる場合があります。

こうした課題があるにもかかわらず、AIのメリットは、地下鉄のような現代の都市交通システムを変革する力となっています。効率の向上、安全性の強化、乗客体験の改善が期待できることから、AIがもたらすメリットを十分に実現するために、AIコミュニティがこうした障壁の克服に積極的に取り組んでいる理由が分かります。次に地下鉄を利用するときは、移動の一部を担っているAIのイノベーションに注目してみてください。

交通分野におけるAIの未来#

駅への入場から構内の移動、乗車、降車まで、AIは移動のあらゆる段階を変革しています。業務を最適化し、安全性を高め、乗客により快適な体験を提供します。線路の保守やエネルギー管理を改善することで、地下鉄システムの効率性と費用対効果の維持にも役立ちます。導入コストやデータプライバシーへの懸念などの課題はあるものの、地下鉄のような都市交通システムにおけるAIの利点は明らかです。都市が成長し続けるなか、地下鉄の移動をよりスマートで安全、かつ効率的にするうえで、AIはますます重要な役割を果たします。

AIについて学び続けるには、コミュニティにご参加ください。GitHubリポジトリでは、農業や製造業など、さまざまな業界でAIを活用して革新的なソリューションを生み出す方法をご覧いただけます。