海外における AI 活用事例（個票）

【強制余白】

【鉄道】 メンテナンス等に係る情報管理•••

香港の鉄道会社であるMTR Corporationは、交通情報の管理にETMS（Engineering Works and TrafficInformation Management System ）を活用。
AIにより線路全体の監視を実施し、メンテナンス作業の優先順位を決めるなど、駅の⼯事計画を⾃動的に⽣成することで効率化を実現。
効率的な保守・整備によって2016年には地下鉄の定時到着率が99.9％であったと公表。

モニタリングを⾏っているコントロールセンター※

出所︓（※）Business overview, MTR, 2019年3月19日閲覧https://www.mtr.com.hk/archive/corporate/en/publications/images/business_overview_e.pdf

171【鉄道】 メンテナンス状況の確認•••

鉄道⾞両製造メーカーであるBombardierは、SurferLabプロジェクトを開始。
SurferLabプロジェクトの研究として、タブレットを通じて電⾞⾞両のメンテナンス状況にアクセスする拡張現実のほか、AIを用いた故障の⾞両状況を予測するなどの取り組みを実施。
今後は、電⾞や航空機で使用している運転機能や、機器の状態を診断するシステム構築を検討。

拡張現実を用いたメンテナンス状況の確認※

出所︓ （※） Bombardier and Industry Partners Launch SurferLab, Bombardier,
2019年3月19日閲覧https://www.bombardier.com/en/media/newsList/details.bt_20171026_bombardier-and-industry-partners-launchsuferlab.bombardiercom.html

172

【鉄道】 鉄道向けの専用プラットフォーム••••

ドイツの企業であるSiemensは、鉄道関連の情報を記録・転送・可視化・評価するためのプラットフォーム「Railigent」を構築。
Railigentの機能の1つであるスマートプレディクションは、故障を予測するものであり、鉄道⾞両の部品に保守が必要となった場合、⾃動的に交換時期や製品の寿命等に関する警告を実施。
Siemensとオランダの企業であるStruktonRailは、Railigentを用いた初期故障の検出システムを開発。 ビデオで撮影した映像から、線路上で発⽣した⾞両等の誤作動を⾃動的に認識。
同社によると、Railigentの導入により、メンテナンスに係るコストおよび消費エネルギーが10〜15%削減。また、計画外のダウンタイムが30〜50%削減。

プラットフォームの活用イメージ※
出所︓ （※） Railigent® – the solution to manage assets smarter,
Siemens,
2019年3月20日閲覧https://new.siemens.com/global/en/products/mobility/rail-solutions/services/digital-services/railigent.html

173

【⾃動⾞】 駐⾞場の空⾞状況把握•••

Vimoc Technologiesは、AIを活用して駐⾞場の利用状況を把握するシステムを⽶国のカリフォルニア州レッドウッドシティに導入。
駐⾞場内に設置されたカメラからの画像を現地に設置されたAIシステム（neuBox）により分析、駐⾞場に出入りする⾞両を認識して空⾞スペースを割り出し、駐⾞場外壁や市内に設置された電⼦掲⽰板に表⽰。
上記のシステムを利用することによって、データ処理を⾏うセンターシステムに⼤容量の動画データを転送することが不要。

Smart Parking と Smart Mobilityの概要※

市営駐⾞場および市内に設置してある電⼦掲⽰板※
出所︓ （※） VIMOC Smart Parking Solutions, VIMCO, 2019年3月15日閲覧，https://www.vimoc.com/resources174

【⾃動⾞】 乗客の希望に応じた⾃動運転••

Local Motorsは、AIを活用した⾃動運転電動ミニバス「Olli」の実証実験を実施（2016年6月）。
IBMのAI「Watson」が搭載されており、乗客が⾏き先の希望（例えばお勧めのレストラン等）を伝えることで該当する場所を提案し、その場所まで⾃動運転で向かうことも可能。前後に搭載されたセンサーやステレオカメラにより周辺を認識し、⾃動⾛⾏を実施。また⾞内の状況を認識するための内部カメラも搭載。

搭載されているAI技術の概要※2

⾞両の外観※1

出所︓（※1）Of Moonshots and Shuttles., LocalMotors, 2019年3月15日閲覧，https://localmotors.com/meet-olli/（※2）⾃動運転のOlli実用化が⽰唆する未来の都市型モビリティの姿, IBM, 2019年3月15日閲覧,https://www.ibm.com/jp-ja/industries/manufacturing/cognitive-product-autonomous-car

175

【⾃動⾞】 荷主とドライバーのマッチング••••

Cargomaticは、荷物を発送したい発送者と地元の輸送業者である輸送者をマッチングするサービスを提供。
荷物を発送したい法人は発送者として、地元の輸送業者は輸送者としてそれぞれサービスに登録。発送者は近くの輸送業者を検索し配送を依頼。
輸送者にはトラックの積載率および稼働率の向上が期待され、発送者は物流在庫を削減することが期待される。
⽶国（ロサンゼルス、ニューヨーク、サンフランシスコ）における150マイル都市圏で提供中。

サービスの画⾯例※

出所︓ （※） Sharing EconomyとCrowdsourcingで加速する物流イノベーション ―流通・⼩売・製造へ与えるインパクトとビジネスチャンス― , JETRO,
2019年3月15日閲覧, https://www.jetro.go.jp/ext_images/jetro/overseas/us_sanfrancisco/platform/column_ushio.pdf

176

【⾃動⾞】 都市の最適化•••

Verizonは、AIを活用して都市を最適化するシステムを検討。
都市に設置されたカメラで撮影した動画をNVIDIAのAI ビデオプラットフォーム「Metropolis」により解析、⾞両、⾃転⾞、歩⾏者等に分類して相互の影響を特定。これにより、⾚信号での右折等の交通違反や横断歩道から外れた歩⾏者の動作等の検出が可能となり、交通事故の発⽣予測等が可能。
NVIDIAの 「Metropolis」は、ビデオ画像にAIを適用することにより公共安全や交通管理等を実現するもので、カメラ設置場所（Edge）側でほぼリアルタイムで効率的なデータ分析を実施。またEdgeとCloud全体を使ったより詳細な分析もサポート。

ビデオ分析アプリケーション活用例（迷⼦の発⾒） ※（NVIDIA社 掲載動画よりキャプチャー）

NVIDIA社「Metropolis」のアプリケーション構成図※
JETSON︓内蔵型コンピュータプラットフォームTESLA︓GPUアクセラレータ
QUADRO︓プロフェッショナルグラフィックス
DGX-1︓ディープランニングプラットフォーム

出所︓ （※） NEWS CENTER（2017年5月8日）, NVIDIA, 2019年3月15日閲覧
https://developer.nvidia.com/deepstream-sdk
https://news.developer.nvidia.com/introducing-metropolis-video-analytics-for-smart-cities/177【⾃動⾞】 マルチモーダルの移動プラットフォーム•••ダイムラーの⼦会社であるMoovelは、マルチモーダル移動のプラットフォームであるアプリケーション「moovel」を提供。
鉄道、⾞両、⾃転⾞、バスを対象としているアプリケーションであり、各移動⼿段の検索、予約、⽀払いが可能。気象条件・⼤気条件に基づいて運賃を変動させることにより、公共交通機関の利用を促進する等の施策を実施。
アプリケーションの対象地域は、欧州の一部都市（アムステルダム、バルセロナ、ヘルシンキ、キエフ、リヴィブ、マドリード、オスロ、ウィーン）、北⽶国の一部都市（オースティン、ボストン、ポートランド）、シドニー。

気象条件が悪い日に、割引率を決めるスロット※2
moovelの画⾯例※1

出所︓（※1）moovel app , moovel, 2019年3月15日閲覧, https://www.moovel-group.com/en/press?&product[]=moovel-app（※2）https://www.moovel.com/en/news-resources/press/with-the-moovel-app-and-a-bit-of-luck-you-can-travel-on-localpublic-transport-on-particulate-matter-alarm-days-completely-free-of-charge178【⾃動⾞】 ⾃動⾞配⾞の需要予測・最適ルートの提案••••

Uber Technologiesは、⾃動⾞の配⾞ウェブサイトおよびアプリケーションの「Uber」を提供。
現在位置から、最適なルートを検索した配⾞計画を⾏えるアルゴリズムを使用しており、乗客の位置情報や乗⾞希望時間に基づいたルートを提案。
機械学習を使用して、ニュースやイベント、休日や天気などの外部要因を学習することで、それらの影響をモデル化し、リアルタイムで需要を予測することが可能。
Uber Technologies社はAIによる予測を統合的に⾏うための社内向けプラットフォーム Michelangelo を構築。当該プラットフォームにより、社内の複数のチームが予測モデルごとに新規に異なる分析ツールを使用していた状況を改善。

目的地を予測するための決定木※

Uberの⾃動運転⾞※

出所︓ （※） Engineering More Reliable Transportation with Machine Learning and AI at Uber, Uber,
2019年3月14日閲覧
https://eng.uber.com/machine-learning/179

【船舶】 ⾃律航⾏船の実現に向けた技術の研究••

商船三井とロールス・ロイスは、⾃律航⾏船の実現に向けた、アドバイス型障害物認識システム（IAS︓IntelligenceAwareness System）により、センサーで取得したデータを分析し船員に情報提供ができるシステムを検討。
取得したデータをもとに、AIを用いてより⾼い精度での周辺の航⾏船や障害物検知を目指す。

本船周囲の航⾏船や障害物などの検知イメージ※1

IASの活用イメージ※1

⾃律航⾏船の実現に向けたロードマップ（参考︓ロールス・ロイス）※2

出所︓（※1）プレスリリース（2017.12.21）, 株式会社 商船三井, 2019年3月15日閲覧, https://www.mol.co.jp/pr/2017/17110.html（※2） Autonomous ships The next step, ロールス・ロイス, 2019年3月15日閲覧, https://www.rolls-royce.com/~/media/Files/R/RollsRoyce/documents/customers/marine/ship-intel/rr-ship-intel-aawa-8pg.pdf%20&cd=4&hl=ja&ct=clnk&gl=jp

180

【航空】 航空機の⾃動運⾏••

BoeingとSparkCognitionは、航空機の⾃動運⾏を実現するための新会社「SkyGrid」を設⽴したことを、2018年11月に発表。
SkyGridの開発しているプラットフォームでは、 unmanned aircraft system(UAS)の新たなトラフィック管理システムを提供することを目指しており、AIを活用した経路計画や、緊急時の対応⽀援などのサービスを提供するほか、メンテナンスに必要な機器の状態の予測を実施。

SkyGridのウエブページ※

出所︓ （※） WHAT IS SKYGRID?, SkyGrid, 2019年3月22日閲覧
https://skygrid.com/company/181

【航空】 無⼈航空機システムによる⽕災の早期発⾒•••

Lockheed Martinは、無人航空機システムである「Indago」を開発。
⾶⾏中には、地上の管制施設と連携し、Inddagoで検出する熱センサーと位置情報を読み込むことで、火災場所の特定や危険箇所の検出を実施。
石油やガス施設といった危険な箇所の点検や検査についても、画像や現場のデータを収集するIndagoが代⾏することが可能となり、消防士の労働時間削減や、検査時間の削減を実現。

折りたたんだ場合のIndago※

操作パネル※

出所︓ （※） Indago UAS, Lockheed Martin Corporation, 2019年3月20日閲覧https://www.lockheedmartin.com/en-us/products/procerus-technologies/indago-unmanned-aerial-system.html

182

【その他】 案内の⾃動化•••

Facebookは、ユーザとの対話によってAIが道案内を実施するシステム「Talk the Walk」を開発中。
ユーザの現在地を特定するため、「Masked Attention for Spatial Convolutions (MASC) 」メカニズムを用いてユーザの現在地から観察できる建物についての対話に基づき、システム側がディープラーニングによりユーザの位置を特定し、そこからユーザを正しい目的地へ誘導する。
「Talk the Walk」はユーザとの“⾃然な”対話をいかに正しく認識できるかを主目的とし、現在はユーザ側の発⾔もAIで作成し繰り替えし検証することにより、正解率向上に向けた研究を実施している。現在、「Talk the Walk」のアルゴリズムなどは公開されており、会話認識向上のためのアルゴリズム改善の協⼒を募っている。

左︓ユーザ側のスマホカメラ画像
中︓ユーザ（⻘、AI）とガイド（⻩、AI）とのチャット内容
右︓ガイド側の２Dマップ画像

Talk the Walkの道案内の対話コミュニケーション例※（ Facebook社 掲載動画よりキャプチャー）

出所︓ （※） Talk the Walk: Teaching AI systems to navigate New York through language，Facebook , 2019年3月15日閲覧
https://code.fb.com/ai-research/talk-the-walk-teaching-ai-systems-to-navigate-new-york-through-language/183⽶国における動向（スマートシティ・チャレンジ︓コロンバスの事例）••

⽶国運輸省は、交通・運輸分野における新たな技術を全⽶で競う「スマートシティ・チャレンジ」を開催。本プロ
ジェクトには78都市が応募し、統合プラットフォーム等の技術を提案したオハイオ州コロンバスが優勝（図1）。
コロンバスでの実施内容は下表のとおり。このうち「Multimodal Trip Planning/Common Payment
System」では、AIを活用してユーザの⾏動パターンを学習し、マルチモーダルな旅⾏計画等を提案（図2）。
項目

実施内容

Connected Vehicle
Environment

交差点における安全性を向上させるため、⾞⾞間通信、路⾞間通信を利用して前⽅衝突警告や緊急ブレーキ警告等を実施。
113台の路側機、1800台の⾞載機を利用する予定。

Multimodal TripPlanning/CommonPayment System交通機関のユーザに乗り換えルートの提案と支払いシステムを集約したアプリケーションを提供。AIによりユーザの⾏動パターンを学習、単⼀モードを頻繁に利用するユーザにはインセンティブを⽰す等で他モードの利用を提案する等、ユーザに最適な計画を提案し、渋滞の解消や地域ビジネスを促進。

Smart Mobility Hubs

バス停においてWi-fi等を利用可能にすることにより、乗客の乗り継ぎ等を⽀援。

Mobility Assistance for
People with Cognitive
Disabilities

バスルートシステムに関するアプリケーションを導入し、⾼齢者や視覚障害者に対する移動⽀援を実施。

Prenatal Trip Assistance

妊婦に対して、公的医療機関への移動⼿段と⽀払いシステムを提供。

Event Parking
Management

複数の事業者が所有する駐⾞場情報と⽀払い管理を一元化したシステムを提供。

Connected ElectricAutonomous Vehicle(CEAV)

市街地の代替交通⼿段として、⾃動運転が可能な電気⾃動⾞を適切に配備。

Truck Platooning

トラックの隊列⾛⾏に連動した信号システムを提供。

図1 コロンバスが提案したスマートシティの概念図※1

分析にAIを活用

図2「Multimodal Trip Planning/Common PaymentSystem」のシステム構成図※2

出所︓（※1）U.S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION, 2019年3月14日閲覧, https://www.transportation.gov/smartcity/winner（※2） Smart Columbus, 2019年3月14日閲覧, https://smart.columbus.gov/uploadedFiles/Projects/180720_CV%20Environment%20ConOps%20Webinar_Final%20(2).pdf

184中国における動向（次世代⼈⼯知能発展計画︓城市⼤脳）••

中国政府は、AIによる技術を発展させる目的で「次世代人⼯知能発展計画」を発布。この一環として、AI関連事業者である4事業者を選定、その1つであるアリババは都市交通システムに関して検討。中国の杭州に3千台のトラフィックカメラを設置、アリババの技術「ET City Brain」を利用して都市を管理統制するプロジェク
ト「城市⼤脳」を実施。本プロジェクトの実施内容は下表に⽰すとおり。
アリババによると、本プロジェクトの実施により⾞両の平均移動速度は3分短縮、緊急⾞両の応答時間は50%短縮したとのこと。
項目

実施内容

事象検知と処理

トラフィックカメラの画像やウェブ上の情報等を統合しAIにより分析、交通事故や渋滞等の事象を検知。必要に応じて緊急⾞両等の出動を要請し、優先的に通⾏できるように交通信号を制御。（図1）

コミュニティと公共安
全性

トラフィックカメラの画像をAIにより分析、悪質な交通違反等を⾏う危険⾞両等を検知し場所を提⽰。（図2）

渋滞と信号制御

トラフィックカメラの画像や地図アプリ「AutoNavi」のデータ等を統合しAIにより分析、渋滞を検知し交通信号を適切に制御。（図3）

公共交通と⾞両配置

トラフィックカメラの画像や地図アプリ「AutoNavi」のデータ等を統合しAIにより分析、
図3 渋滞の検知イメージ※
図4 公共交通機関の予測イメージ※
公共交通機関の遅延や公共交通機関を必要とする乗客数等を予測。バスのルートやタクシーの配⾞等を計画。（図4）
出所︓（※）ET City Brain, Alibaba, 2019年3月14日閲覧,※蘇州で実施されているもよう。
https://www.alibabacloud.com/et/city?spm=a3c0i.186601.977604.1.2e21f480oWIBs6

図1 事象発⽣の検知イメージ※185

図2 危険⾞両の検知イメージ※