特集 維持管理⑵ICT を活用した
鉄道メンテナンスの革新
東日本旅客鉄道株式会社 JR 東日本研究開発センター
テクニカルセンター所長

よこやま横山あつし

淳

製品のモデルチェンジ・改良は数年ごとに行われ

1.

21世紀におけるイノベーションるのが通常です。
これに対して，21世紀型のイノベーションモデ
ル（図― 2 ，次頁）の中心である「製品」はモノ

18世紀から始まった産業革命により鉄道，自動ではなく，仕組み（プラットフォーム）で，それ車，電話などの交通，通信手段が生まれ，20世紀を支える技術はICTやバイオテクノロジーなどのになっても多くの家電製品などによって人々の生産業革命以降に生まれた技術です。さらにユーザ

活は飛躍的に便利になり，産業の生産性も向上しーとの関係はインタラクティブ（双方向）であました。日本でも多くの企業がこれらの技術を活り，ユーザーは常にその「製品」を使いながらそ用し高品質でリーズナブルな価格競争力のある商の価値を高める役割を果たしています。今の時代品を生み出して世界をリードしてきました。にイノベーションを起こすには，きれいに見える

しかしながら20世紀末から起こった情報革命にテレビやガラケーといわれる携帯電話の機能向上

よって，人々の生活や産業に大きな変化をもたらという今のモノの改良ではなく，ユーザーとコラしているイノベーションといわれるサービスは，ボしながら常に新しいサービスレベルを向上させモノを中心とした商品ではなく，手に触れることる仕組み（プラットフォーム）を提供することとができない「情報・データを使った仕組み・プラいえるでしょう。

ットフォームによるもの」になってきました。し鉄道も成熟産業といわれて久しいのですが，おかもその仕組みはサービスの享受者であるユーザ

客様へのサービス面や鉄道運行を支える技術面でーとコラボしながら絶えず変化し，その仕組みを21世紀型のイノベーションを実現することによっ支える技術は産業革命以降に生まれたICT技術がて，他交通機関との差別化や安全性の向上，さら中心です。には大幅なコスト構造の改善などを実現すること20世紀型モデル（図― 1 ，次頁）ではサービスができると考えています。の中心である「製品」は自動車や電話，電化製品というモノであり，それを支える技術は主に産業革命で生まれた内燃機関や電力などです。これら

2.

ICTを活用したスマートメンテナンス構想の製品は大企業が中心となって作り上げ，ユーザーとの関係は一方的（企業→ユーザー）であり，

38

建設マネジメント技術

2014 年 10 月号

JR東日本研究開発センターでは，鉄道設備の維持管理⑵ 特集

メンテナンスにおいて21世紀型のイノベーションMaintenance）からCBM（Condition Based Mai-としてスマートメンテナンス構想を提唱していまtenance）に変更していくというものです。これ

す。スマートメンテナンス構想は単に修繕工事方

はメンテナンスの哲学の大きな変更ともいえ，こ法の改善という側面ではなく，前章で述べたメンれを実現することによりこれまでと比較してはる

テナンス全体の新しい仕組み・プラットフォーム

かに合理的なメンテナンスが可能になります。鉄の提案であり，常に進化しながら効果を発揮し続道の代表的な設備である軌道（線路）メンテナンける「21世紀型のイノベーション」であると自負スを例にとってこの違いを解説します。
図― 4 に示すようにこれまでのTBMでは定期しています。

的な周期で検査を行い（在来線軌道では 3 カ月に⑴

スマートメンテナンス構想とは1 回），軌道変位に関するデータを取得します。

スマートメンテナンス構想は四つの柱から構成されています（図― 3 ）。

このデータに基づいて修繕実施の判断をするわけですが，この意思決定はある一定の基準値（例えまずメンテナンスの基本をTBM（Time Basedば23mm）を超えれば修繕するというあらかじめ定められたルールに基づいて行われます。

ユーザーは製品の受け手

ユーザー

この基準値は過去のデータ

ユーザーは提供された製品を選択
一方的

製品

価値は製品の中にある。

電化製品

その価値の決定者は企業

電話
鉄道◆工業的発明蒸気機関技術から脱線する可能性がある軌

自動車

内燃機関

道変位（例えば40mm）と検査周期が 3 カ月であることを○大企業が中心となり，製品を製造考慮した軌道変位の最大進みし，業界が形成量から決められます。脱線は○製品仕様や，数年ごとに行われるスペックアップの時期等は企業があってはいけないことですの

決定で，ある一定周期で検査する○技術は自前主義

電力システムことを前提した修繕基準値は画期的なイノベーションが起こりにくい仕組み

図― 1

最大変位進み量を考慮して非20世紀型ビジネスモデル（モノ中心の工業経済）常に余裕を持った値に定めています。
これに対してCBMでは一ユーザーと企業はユーザー

インタラクティブ
仕組み を提供
Amazon ：レコメンデーション機能
iPod,iTunes
iTunes store（音楽配信システム）
製品
Facebook（SNS ：ｿｰｼｬﾙﾈｯﾄﾜｰｷﾝｸﾞｻｰﾋﾞｽ）
KOMTRAX（コマツ：建設機械管理システム）

定周期の定期検査ではなく，モノから得られるサービスの大量にデータを取得する状態

共同生産者監視保全が基本となります。

○ユーザーと企業が共同で創造軌道の例でいえば営業列車に○オープンイノベーションによりよる軌道変位データの取得が創造可能○技術自前主義，製品改良からは可能となれば毎日軌道変位がイノベーションは起きない取得され，それを分析するこ◆科学的発明バイオ，ナノ技術

テクノロジーとで軌道の劣化スピードがオープンイノベーションによる新しい仕組み，プラットフォームの提案

1 mご と（ 設 備 のConditionごと）に把握することができ

ＩＴ（情報通信）図― 2

21世紀型ビジネスモデル（サービス中心のサイエンス経済）

ます。従って場所ごとに異なる軌道変位の変化を正確に予建設マネジメント技術

2014 年 10 月号 39

特集 維持管理⑵CBMの実現

アセットマネジメント導入

AＩによる業務サポート

統合データベース

3

図― 3

スマートメンテナンス構想

現 在

今 後
高頻度データの活用

・専用の軌道検測車が年4回運行

・営業車により軌道変位と材料・目視による材料状態検査

状態のデータを高頻度に取得

個々の状態から意思決定画一的なルールに基づき実施

支援システムを活用して実施
変位
量

変位
量
1月

4月

7月

検査データ

技術者

図― 4規程1月

4月

意思決定支援システム

7月

高頻度データ

技術者

軌道変位を例としたTBMとCBM

TBM
過去のデータに基づく画一的なルール

CBM
リアルタイムデータに基づく予防保全
変化率を捉えてアラームを発信し，最適なタイミングで修繕限度値個々の場所によって変化率もさまざま

時間

図― 540

建設マネジメント技術

2014 年 10 月号

TBMとCBMの意思決定根拠

維持管理⑵ 特集

想しながら最適なタイミングで修繕時期を決める果も非常に良く分かります。CBMでは，図― 6ことができることになり，非常に合理的な予防保に示すようにデータの取得⇒データ分析による劣全が可能となります。

化状況把握⇒修繕時期，方法，箇所に関わる意思

このことはTBMとCBMでは「いつ，どこを，決定⇒修繕施工⇒修繕効果の確認・評価というサどのように修繕するのか」というメンテナンスのイクルを日常的かつダイナミックに回すことが可

最重要事項である意思決定の根拠が根本的に変わ能となり，データが蓄積されればされるほどメンることを意味します（図― 5 ）。

テナンスにとって最も重要な意思決定が賢く（スまた軌道変位データを毎日取得できれば修繕効マートに）なります。
TBMにおいては意思決定結果をトレースど）によって規定されていま劣化推移から施工の時期，方法，検査頻度等を評価，次のサイクルに反映評価すので，どうしても日常的に収集見直すという意識が働かなく「賢く」施工

過去の施工実績から必要な情報を提示の根拠がルール（社内規程な

多くのデータを取得なり，現に保線における整備劣化を把握
施工基準値は50年ほど変わってい分析ません。

データから劣化予測，変化，原因の提案

意思

現在，当研究開発センター
では軌道関係の変位を営業列決定

車で検測する装置を開発し，分析結果を基に最適な意思決定を実現

京浜東北線において試験走行変化を捉え適切な時期にメンテナンスを実施しています。その結果

図―6は大変良好で，図― 7 に示す

メンテナンス業務のサイクル

ように軌道変位を連続的に捉

軌道変位データの表示
補修方法の違いによる軌道変位進みの違い

MTT（機械）による補修

任意の箇所を選択

施工
Ｚ

施工後の劣化が緩やか

TT（人力）による補修
軌道変位進みの時系列変化を表示
施工
施工直後に劣化が進行

図―7

線路設備モニタリング装置の開発状況

建設マネジメント技術

2014 年 10 月号 41

特集 維持管理⑵え，将来の変位の予測も行えるようになっていました。しかし実際には設備ごとに「劣化状況」はす。またマルタイなどの修繕の結果も的確に把握異なるためにまだ余寿命のある設備も取り替えてでき，その修繕方法の妥当性や改善すべき項目なしまうなど非常にムダがある可能性があり，なおどが現場において判断できるようになります。こかつ「まれに寿命前に壊れてしまう事象」を見逃のように軌道変位についてはデータ取得ができるすこともあります。

ようになりましたので，現在は現場等での意思決

しかしながら近年のICTの発達，特にデータ分定をサポートするためのシステム（図― 8 ：軌道

析技術の進歩によってこのような「突然故障する状態の予測および修繕のための予算や修繕機械のタイプ」の機器についてもある物理量（電流値や運用などの制約条件や現場責任者の意図を反映抵抗値など）を連続測定することによって故障のし，対話型で修繕計画を提案する，また修繕効果予兆や原因を捉え，劣化パターンなども分かるよを評価してさらに計画に反映するなどの機能を有うになってきました。
図― 9 は車両のドア故障を分析したものですするもの）の開発を行っています。
上記は軌道という劣化を直接測定でき，また劣が，ある状態の物理量（例えばドアが開きかけて化が連続的に捉えることができる設備を対象にいるときの電流の最大値）を測定することによっCBMを説明してきましたが，鉄道における設備て，ドアが故障する原因別の劣化が捉えられるこはこのようなものばかりではなく，車両設備や電気とが分かってきました。これを深度化することに設備などのように劣化そのものを捉えることが困より，これまで経年で一斉取り替えしていた装置難であり，なおかつ劣化が連続的に進まず，表面的などでも個々の装置ごとの劣化状況によって的確には突然故障するタイプの設備が数多くあります。

な時期に修繕・取り替えを行う（理想的には故障

このような設備は劣化が捉えられないため，こする直前に直す）ことが可能となり，ムダをなくれまでは定期的に検査して不具合があったら修繕すことができるだけでなく，突発的な故障の発生する，また寿命をあらかじめ設定しておき経年でも防ぐことができることになります。

一斉に設備を取り替えるということを行ってきま

このような取り組みは分岐器の転てつ装置や電①測定④施工計画案・シミュレーション

計画案○○線 ○○km～○○km②劣化予測③制約条件，⑤意思決定

責任者の意思！

⑥施工計画

取得したデータの劣化予測結果から，「メンテナンスの制約条件（予算，機械運用等）」「意思決定者の考え方」等を考慮し，最適なメンテナンスの計画を策定

図―842

建設マネジメント技術

2014 年 10 月号

意思決定支援システム

維持管理⑵ 特集

異常判定モデル

ドア装置の動作データ（モニタリングデータ）

類似波形分析

【類似波形検査装置】
主成分分析
類似度（2次元マッピング）

判定結果出力

異常判定モデルを適切に作成すれば，ドアの異常判定ができる

図―9

ドア装置に関するデータ分析事例

力の変電設備などにも応用可能であり，今まで不故障の場合には信号のあおりの状況など）から事可能と思われてきた機械・電気設備の効果的な予故原因の特定をすばやく行う必要があり，今は現防保全が実現できることになります。

場の技術者がこれを行っています。経験豊富な技

スマートメンテナンス構想の他の柱であるアセ

術者であれば過去の事故例やその設備状態，さらットマネジメントおよびAIにおける判断業務支にはさまざまな環境条件などから的確に事故原因援もCBMと同じくメンテナンスに関わる意思決を推定し，すばやく事故復旧に当たることが可能

定を賢く行うためのものです。アセットマネジメですが，経験が乏しい技術者では事故原因特定はントは主に橋梁やトンネルなどの土木構造物のよ非常に困難な作業です。そこでベテランの豊富なうに設備の劣化スピードが遅く，修繕工事の規模知識や経験，さまざまな条件から事故原因を推定が大きいものを対象にして，長期スパンでの最適するアルゴリズムをコンピュータに「学習」さな修繕計画を具体的に行うものです。設備の価値せ，結果的に事故事象から事故原因を推定するよをライフサイクルにわたって最大限に発揮させるうなことができないか，という研究をしてします。

も の と も い え る で し ょ う。 ま たAI（Artificial

具体的にはテキストマイニングと機械学習といIntelligent：人工知能）を用いた業務の判断支援

うテクノロジーを用いて，過去のさまざまな事故はハードルがまだ高いのですがチャレンジし甲斐例や故障のパターンなど膨大なデータをコンピュのある取り組みです。

ータに覚えこませることにより，事故原因をそのこれは現在（ベテランの技術者などの）人間が確かさと一緒に推定して示す試験を行っています

行っているさまざまな判断業務をコンピュータに（図―10）。まだ精度は低いのですが，いずれは人間よってサポートさせるものです。例えば，設備故が判断しているようなアルゴリズムを判断事例と障などが起こったとき，その事故の事象（信号機して機械学習することによって，的確な判断が可
建設マネジメント技術

2014 年 10 月号 43

特集 維持管理⑵し，そのユーザーである現場ＡＩで何をやりたいのか？

現場技術者の判断をＡＩがベテランの技術者が絶えずそのプラッ技術者に強力にサポートを行う

トフォームを改善することができるようにすること，これがスマートメンテナンス構想○設備の特情に応じた適切なメンテナンス業務

メンテナンス
技術者の役割○異常時等における適切な判断の基本であり，前章で述べた（メンテナンス業務の核心部分）21世紀型イノベーションであるとする理由です。これを現期待される効果場に定着することにより，鉄早期復旧やトラブルの未然防止に効果

・異常時のトラブルシューティング
・特情箇所等のメンテナンス時のポイント提示

道設備のメンテナンスに関す

ベテラン社員の暗黙知を形式知に置き換え，る革新的な変革を起こすこと

現場技術者の判断をサポートができると考えています。

キーテクノロジー：テキストマイニング，機械学習

図―10AI（人工知能）による業務サポートの意義⑵

スマートメンテナンス構
想がもたらすもの能なシステムを作ることができると考えています。
このように，CBM，アセットマネジメント，上記で述べたスマートメンテナンス構想です

AIによる判断業務支援はメンテナンスの要諦でが，なぜ今実現する必要があり，その効果はどのある「劣化を的確に捉えて最適なタイミングと方ようなものかを述べたいと思います。

法が何かを意思決定する」ことを強力にサポート

まず鉄道事業を取り巻く環境ですが，これからし，それを常に進化させるプラットフォームです。の日本における人口減少が大きく影響するはずでつまりメンテナンスに関わるサイクルをICT技す。図―11は日本の人口動態の推移と，国鉄の民術による仕組み・プラットフォームとして提供

営分割化以降のJR東日本における鉄道設備のメ①人口予測と当社の鉄道運輸収入
サービス品質，安定性の向上

140,000
120,000

人口(千人)

100,000

今ここ

80,00060,000

品質の向上

設備の強化・増強
設備の強化・増強
40,000

最小コストで資産価値を最大化

20,00020 30 40 50 60 70 80 90 00 10 20 30 40 50 60 70 80 90 00
19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 21

西暦②当社の経費構造とメンテナンス経費
20,00018,000

当社単体の営業費

16,000

金額(億円)

14,00012,00010,0008,000

メンテナンス経費

6,000
4,000
2,000

約4,400億円
営業費の１/３～１/４を占める
営業費の１/３～１/４を占める
年

1年

200920
12005
年

2007
年

2003
年

年

1年

1999

20
0年

7年
1993年

1995

1991
年

1997年
1981989
年

0年度

図―1144

建設マネジメント技術

日本の人口動態とメンテナンス経費の推移

2014 年 10 月号

維持管理⑵ 特集

ンテナンス経費の推移を表していま
PDCAの意思決定が常に改善意思決定がよりスマートに効果は徐々に表れ，継続していくす。
メンテナンスに関わる経費は鉄道事業全体の経費の約 3 分の 1 弱を占（徐々に効果を発揮）

意思決定

修繕

コスト効果と働く人の人手不足の影響による人検査
現状件費の増加を考えると，その経費構

CBM 意思決定支援
導入後 システムの深度化

将来投入コストと整備レベルの見える化が可能

造に抜本的なメスを入れることが必

経営環境の変化に応じた経営判断が可能に要であり，そのためには上記スマー

安全トメンテナンス構想の実現が不可欠です。特に地方ほど急速に人口が減◎現状と同じ目標レベルの場合のトータルコストの推移イメージ
メンテナンスの最適化

データ分
析施工

めており，今後の人口減少によるお客さまの減少（当然鉄道収入の減）

データ
取得

評価

安定輸送ることを考慮すると（図―12，本頁

設備状態の劣化をモニタリング⇒ 安全確保
設備故障の予兆把握ができることで⇒ 部内原因の設備故障の削減

図―13下部），当社が多く抱える地方ロー

スマートメンテナンスの効果

カル線設備のメンテナンスのやり方を大きく変える

トメンテナンス構想の仕組みがより洗練され，賢必要があります。

くなることが継続すると期待できます。

また上記スマートメンテナンス構想のメンテナ
ンス経費削減効果は正確に推定することは困難で

3.

おわりにすが，スマートメンテナンス構想はデータの蓄積があるほど「意思決定が賢くなる」という性質か21世紀に入り，人口減少やグローバル化の進ら，図―13に示すように将来にわたって（永続的展，ICT技術の急速な発展など鉄道を取り巻く環に）継続することになります。

境が大きく変化していることを認識し，さらに日またスマートメンテナンス構想によって設備レ本を支えるインフラの代表である鉄道をいっそうベルとコストの関係がはっきり可視化することが発展させることが私たちの責務であると考えていできますので，経費をどうするかという経営判断ます。そのためにはこれまでの鉄道技術の枠に留をより的確に行えるようになる，ということもス

まらず，オープンイノベーションをキーとして，マートメンテナンス構想の大きなメリットです。

研究開発を着実に進めていくことが大切です。

さらにICT技術の発達がこれからも継続するでしょうから，今はデータ分析が困難なものでも将関係の皆様のいっそうのご支援・ご協力をお願いする次第です。

来は可能となり，データの蓄積と相まってスマー

図―12

地方の人口動態

建設マネジメント技術

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