運輸部門における AI 等の活用可能性に
関する調査
報

告

書

平成 31 年 3 月
一般財団法人 運輸総合研究所

【強制余白】

目
【本

次

編】

1 調査の概要 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
1.1 調査の目的 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
1.2 調査の内容・方法 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1.3 実施体制 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1.4 検討経緯 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

1
4
5

2 運輸・観光部門における AI 等の活用の動向 ・・・・・・・・・・・・・・ 6
2.1 昨今の AI 進展の動向 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
2.2 AI の基本構成・分類 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
2.3 運輸・観光部門における AI 活用の状況 ・・・・・・・・・・・・・・
2.4 国内外における AI 関連政策動向 ・・・・・・・・・・・・・・・・・

1123

3 運輸・観光部門における課題に基づく AI 活用事例の整理 ・・・・・・・・ 36
3.1 運輸・観光部門における課題の整理 ・・・・・・・・・・・・・・・ 36
3.2 運輸・観光部門における課題の観点からの AI 活用事例の整理 ・・・・ 43
4 運輸・観光部門における AI 活用取組主体の意向 ・・・・・・・・・・・・ 55
4.1 取組主体（運輸・観光関連）の現状、期待と課題 ・・・・・・・・・ 55
4.2 取組主体（AI 関連）の現状、期待と課題 ・・・・・・・・・・・・・ 56
5 運輸・観光部門における AI 活用に向けた政策課題 ・・・・・・・・・・・ 58
5.1 今後取り組むべき政策課題 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 58
5.2 政策課題への取組主体 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 79
おわりに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・【資料編】
日本における AI 活用事例（個票）
海外における AI 活用事例（個票）

80

・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 81
・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 171

【強制余白】

1 調査の概要
1.1 調査の目的
人工知能（Artificial Intelligence。以下「AI」という。）の飛躍的な進化が社会を根本から変える起爆剤になることが予想される中、運輸・観光部門における AI の活用事例や活用の可能性等についても注目される状況となっている。このような状況の中、今後優先して取り組むべき政策的な研究課題等を抽出するた
めには、運輸・観光部門における AI 活用の概況・動向について把握することが必要と考えられる。
以上のような認識のもと、本調査では、国内外における AI 等の活用事例や政策動向に関する情報を収集、整理するとともに、有識者との意見交換や企業・団体
等へのインタビューを通じて、今後取り組むべき研究課題の検討を行うこと等を目的として実施した。
1.2 調査の内容・方法
上記の目的を達成するため、以下のような内容・方法により調査を実施した。
(1) AI 活用の動向（事例・政策）の整理（国内）(2) AI 活用の動向（事例・政策）の整理（海外）(3) 有識者・実務者等からの情報収集・意見聴取（意見交換会の開催および企業・団体等へのインタビュー）(4) 政策課題の抽出・検討(1) AI活⽤の動向（事例・政策）の整理（国内）(2) AI活⽤の動向（事例・政策）の整理（海外）

事例
鉄道

船舶

⾃動⾞

航空

事例（概況）

政策動向

政策動向(3) 有識者・実務者等からの情報収集・意⾒聴取
意⾒交換会の開催
企業・団体等へのインタビュー(4) 政策課題の抽出・検討
調査研究課題の仮説検討

調査研究課題の抽出・具体化

図

調査フロー
1

報告書の
とりまとめ

来年度以降の調査研究事業に展開

(1) AI 活用の動向（事例・政策）の整理（国内）
我が国の運輸・観光部門における AI 活用事例を収集、整理した。事例数としては 90 事例を収集した。
収集した AI 活用事例について、個票の作成、一覧表による整理、マトリクスによる整理・考察を行った。
あわせて国内の AI 関連政策の動向についても情報収集・整理を行った。
表

国内事例調査の内容・方法等

項目

内容

調査対象

運輸・観光部門における AI 活用事例

収集事例数

90 事例

情報源

文献・インターネット等（公開情報）

整理方法

個票および一覧表による整理

考察方法

下記分類項目を軸としたマトリクス等による整理・考察

調査・分類項目

交通モード

鉄道/自動車/船舶/航空/その他

運輸対象

旅客（一般）/旅客（観光）/物流/その他

活用 AI 技術

認識系/分析・推論系/最適化系/擬人化系

適用業務

企画開発/計画/ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ/自動運転/ﾒﾝﾃﾅﾝｽ

適用対象

交通ﾓｰﾄﾞ利用時/交通ﾓｰﾄﾞ端点/運行ｼｽﾃﾑ全体

期待効果

AI 導入により期待される課題解決や効果

導入段階

研究開発/実証・試行/実用(2) AI 活用の動向（事例・政策）の整理（海外）
海外の運輸・観光部門における AI 活用事例の収集・整理を実施した。事例数としては 10 事例程度を収集した。
情報源は文献、インターネット等の公開情報とし、日本国内から得られる範囲
で情報を収集・整理した。
あわせて諸外国の AI 関連政策の動向についても情報収集・整理を行った。

2

(3) 有識者・実務者等からの情報収集・意見聴取
運輸・観光部門における AI 等の活用に関連する専門的な知見を有する学識者・有識者や、AI 等の活用事例に取り組む企業・団体等について、各方面の情報源か
らリストアップし、おおきく以下 2 種類に区分して、情報収集や意見聴取、意見交換を行った。
① 意見交換会の開催（主に学識者・有識者）② インタビュー調査（主に企業・団体）① 意見交換会の開催
・運輸・観光部門における AI 等の活用に関連する専門分野の学識者・有識者を中心として、委員 5 名、アドバイザー3 名を招請し、意見交換会を開催した。意
見交換会は期間中、計 4 回開催した（詳細後述）。
② インタビュー調査
・特に AI 活用に取り組む個別の企業・団体を対象とし、取組の課題・障壁となっている事項や、業界横断的・総合的に取り組むべき政策的課題等を聴取することを主な目的として実施した。

(4) 政策課題の抽出・検討
上記の検討を踏まえ、運輸・観光部門における AI 等の活用に関して取り組むべき政策課題を抽出・整理し、来年度以降の展開に向けた検討を行った。
事務局にて作成した仮説をたたき台としつつ、現状での AI 活用状況、国内外の政策動向、有識者や企業・団体からの情報収集・意見聴取等を通じ、これを精査・深堀することにより課題の具体化を行った。調査研究課題の抽出にあたっては、
以下のような観点を重視した。
● 運輸業界全体にかかる横断的・総合的な課題●●

運輸業の業務・サービスの生産性向上・品質向上に資する取組
主に政策面・事業面に係る課題（技術面の課題は個別企業等にて取り組む想定）

今後、運輸・観光部門における AI 等の活用を進展させていくための論点・課題の検討にあたっては、いくつかのアプローチの方向が考えられる。
今回の調査では、主に以下 3 つのアプローチを意識して検討を行った。
● AI 活用の観点からのアプローチ（主に第 2 章）
● 運輸・観光部門の課題の観点からのアプローチ（主に第 3 章）
● 業界全体の基盤・仕組み等の観点からのアプローチ（主に第 4 章）
3

運輸政策の観点からのアプローチ

AI活⽤の観点からのアプローチ• 進展するAIを運輸部門にどのように活⽤できるか。
• 活⽤の可能性があるのに現時点
ではできていないところはどこか。
• 他部門で活⽤されているもので参照・援⽤可能なものがないか。
• ・・・• 運輸政策において解決すべき課題となっていることは何か。
• 課題解決にAIの活⽤が期待されるものはないか。
• ・・・• 運輸部門におけるAI活⽤にあたり業界全体の共通課題となっていることはないか。
• AI活⽤促進のために必要となる共通的な基盤や仕組みなどはどのようなものか。
• ・・・• 新たな産業を産みだす
可能性はないか。
• ・・・

基盤・仕組み等の観点からのアプローチ

図

産業応⽤の
観点からの
アプローチ

検討のアプローチのイメージ

1.3 実施体制
本調査では、AI や運輸等に係る有識者、運輸総合研究所の研究員、事務局（業
務受託：三菱総合研究所）により意見交換会を組成して検討を実施した。
表

意見交換会メンバー構成

氏名
委員

研究アドバイザー

運輸総合研究所

カン

所属・役職

ビョンウ

一橋大学専任講師

古関隆章

東京大学教授髙玉圭樹

電気通信大学教授

谷口守

筑波大学教授鳥海

不二夫

東京大学准教授加藤浩德

東京大学教授田邉勝巳

慶應義塾大学教授

福田大輔

東京工業大学准教授

会長
理事長
所長
常務理事
研究員等

事務局

7名

三菱総合研究所4

1.4 検討経緯
調査期間中、計 4 回の意見交換会を実施し、協議検討を行った。
表

意見交換会開催日程

日程
第1回

第2回

2018 年 9 月 21 日

2018 年 11 月 1 日

主な議題
・主旨の説明・事例調査の報告
・政策課題に関する協議・ゲストスピーカー講演
・事例調査の報告
・政策課題に関する協議第3回

2018 年 12 月 13 日

等

等

・事例調査の報告
・企業・団体インタビュー報告
・政策課題に関する協議 等

第4回

2019 年 3 月 5 日

・企業・団体インタビュー報告
・政策課題に関する協議（今年度まとめ）
・来年度以降の調査研究課題

5等

2 運輸・観光部門における AI 等の活用の動向
2.1 昨今の AI 進展の動向
AI は 1950 年以降進展を遂げてきたが、現在「第 3 次 AI ブーム」といわれており、コンピュータが大量のデータから法則性やルールを自動的に発見する「機械学習」「深層学習」が重要な要素となっている。

図

昨今の AI 進展の動向

2.2 AI の基本構成・分類
今日の AI は情報システムの基本構成要素である「入力」「処理（判断）」「出力」と「処理（判断）」を支える「機械学習」から構成される。

図

AI の基本構成
6

表

AI の基本構成および要素技術

基本構成/要素技術
センシン
グ

概要
センサーやデバイスを通じて環境の情報（音声、画像、温湿度、振動、臭い等）を取得。

カメラ・マイク／
センサー

入力
認識

音声・画像・その他のデータから環境・状況・話者を認識。
ジェスチャーや利用者の感情を認識。
事前に定められたルールや閾値に基づいて処理。
機器間のデータの転送を行う手段。
3G/LTE/5G、Wifi、Bluetooth などを条件に応じて使い分け。
蓄積データから処理に必要なデータを抽出する。検索条件は文章で与えられる場合も。
利用者の意図や現状に至る文脈（コンテクスト）を認識。
状況認識をもとに、実行計画を立てたり最適な行動を選択。
利用者の反応と前後関係を踏まえて会話。
処理結果をもとにアウトプット（文章・音声・画像等）を生成。
モニターや TV・スマートフォン等に結果を表示。
提示インタフェースとして、VR（仮想現実感）・AR（拡張現実感）
・MR（複合現実感）
を利用。
利用者とのインタフェースとしてロボットを利用。
認識・推論を行うため、ビッグデータを用いて学習。また、精度維持のために自動的に再学習。
取得データを蓄える基盤。IoT のデータは
時々刻々伝送されてくるため、リアルタイ
ムの処理が必要。

画像／音声
ジェスチャー／感情
見える化／
ルールベース

処理
通信

検索

論理

論理

意図・文脈理解プランニング／
最適化
対話／質問応答生成

画像／音声／文章
サイネージ

出力
操作

VR・AR・MR

ロボット

学習

機械学習・深層学習

ビッグデータ基盤

データ蓄積・
リアルタイム処理

出典：人工知能学会資料等から作成

7

技術的な側面からみた AI の基本構成や要素技術は前述のとおりであるが、これをさまざまな産業分野の事業・業務等に適用する場合の広がりについて整理する。
まず、事業・業務の対象物となる「人」や「物」があり、これらを現実に取り扱って業務を行う「現場」がある。また、このような「現場」を管理する間接部門である「バックオフィス」がり、さらに、その後ろには、無形であったり明文化・形式知化していない場合も多いが、「組織・文化」の要素がある。
このような業務・組織の構造に対して、前述した AI の基本構成である「入力」「判断」「出力」と「学習」「ビッグデータ基盤」をあてはめると次ページのようになる。これまで主に人が行っていた判断や行動について、AI を活用・適用することで、業務の精度・品質の向上や生産性向上にむすびつくことが期待される。
さらに、業務・組織構造と AI の基本構成との組み合わせから、AI 適用の類型をあらためて整理すると「認識系」「分析・推論系」「最適化系」「擬人化系」の大きく 4 つの類型が抽出できる。

知識

組織
文化

※一部
擬人化系AI

情報（データ）バック
オフィス

最適化系AI

学習
ビッグデータ
基盤

⼊⼒

計画
判断

出⼒

IoT
計測

現場

認識系AI

判断

⾏動

分析・推論系AI

情報通信基盤（通信ネットワーク/端末機器等）

人／物図

AI の事業・業務への適用の広がり

8

擬人化系AIAI は人によるさまざまな知的活動を代替または支援する。AI の種類としては、大きく以下の 4 つに分類される。
認識系 AI： 対象物を検出し、その異常等を検知する
分析・推論系 AI： 情報を分析し知識をもとに推測する最適化系 AI： 与えられた目的・条件下で最適な対応を立案する
擬人化系 AI： 人とのやりとりを行う（チャットボット、ロボット等）
認識系 AI

図

分析・推論系 AI

AI の種類（認識系 AI/擬人化系 AI）のイメージ

9最適化系 AI図

擬人化系 AIAI の種類（最適化系 AI/擬人化系 AI）のイメージ

10

2.3 運輸・観光部部門における AI 活用の状況(1) 日本における主な取組事例
前述したとおり、さまざまな産業分野において AI の活用が進展しつつあるが、運輸部門においても取組が進みつつある。
本項では、文献・インターネット等の公開情報を情報源として、運輸・観光部
門における AI 活用事例を収集・整理した。事例数は 90 事例となった。
調査項目は事業概要、交通モード（鉄道、自動車等）、運輸対象（旅客、物流）、
活用 AI 技術（認識系、分析・推論系、最適化系、擬人化系）等とした。詳細の項
目を以下に示す。また調査した各事例の詳細内容を資料編に示す。
表

事例調査項目項目
事例概要

内容
事例の内容及び実施主体

自動車
鉄道
交通モード

船舶

各交通モードに関係する事例。

航空

運輸対象

活用 AI 技術

適用業務

適用対象

導入段階

その他

交通モードが特定されない事例。

旅客

旅客に関する事例。

物流

物流に関する事例。

認識

対象物の検出・検知等を行う事例。

分析推論

自称の分析・推論等をする事例。

最適化

業務の最適化・効率化等を図る事例。

擬人化

対人インタフェースに AI を活用する事例。

企画開発

商品の開発や集客に向けた企画等の策定に利用する事例。

計画

運行計画・作業計画等の策定に利用する事例。

オペレーション

運行実施や利用者へサービス提供等に利用する事例。

自動運行

自動運行に利用する事例。

メンテナンス

施設・設備のメンテナンスに利用する事例。

交通モード利用中

自動車であれば運転中、鉄道であれば運行中に適用する事例。

交通モード端点

物流拠点や鉄道駅、駐車場等における業務やサービスに適用する事例。

運行システム全体「交通モード利用中」「交通モード端点」のいずれにも適用
する事例。

研究開発

研究開発段階である事例。

実証試行

実証実験の段階である事例。

実用実用化されている事例。

11

（注）事例情報収集の対象・方法について
国内における運輸・観光分野における AI 等の活用事例については、以下に示す①～③のステップにより情報収取・事例抽出のうえ整理した。
①府省庁の検討会等で先進的な取組として取り上げられている事例から抽出
国土交通省や総務省等が実施した AI 関連の検討会などで、運輸・観光部門
における先進的な AI 活用の取組として資料に掲載されている事例を抽出。
②電機メーカー、SIer のプレスリリース・事例紹介から抽出
電機メーカー、SIer のプレスリリース・事例紹介から、運輸・観光部門における AI 活用事例を抽出。
③キーワードによる検索
AI 関連のキーワード（例：AI、機械学習、Deep Learning）および交通モードに関するキーワード（例：自動車、鉄道、船舶、航空）を用いて、ウェブ
上で運輸・観光部門における AI 活用事例を検索し抽出。

今回収集した 90 事例の整理・考察について、縦軸を「活用 AI 技術」、横軸を「適用業務」としたマトリクスを構成し、これに各事例の特性を考慮してプロットすることで、取組の広がりを確認した。
【マトリクス構成軸】
縦軸：
横軸：

活用 AI 技術（認識系、分析・推論系、最適化系、擬人化系）
適用業務（企画開発、計画、オペレーション、自動運行、
メンテナンス）また、マトリクスの 2 軸に加え、もう 1 軸を追加して整理・考察を行うため、各事例を色分けすることにより、その広がりを確認した。追加する軸について
は、「交通モード」「運輸対象」「適用対象」「導入段階」とした。
【追加分類軸】
交通モード
運輸対象
適用対象
導入段階

（鉄道、自動車、船舶、航空等）（旅客、物流）（交通モード利用中、交通モード端点、運行システム全体）（研究開発段階、実証試行段階、実用段階）
12図 運輸・観光部門における AI 活用事例の広がり（活用 AI 技術×適用業務のマトリクスによる整理）13

(2) 現在の取組状況に関する考察
収集・整理した AI 活用事例について、設定した分類軸から現状での広がりをみると、おおむね以下のような傾向があると考えられる。
①全体・「活用 AI 技術」（縦軸）では、認識系から擬人化系まで、幅広く AI 技術が適用されている。
・一方、「適用業務」（横軸）では、「オペレーション」に多くの事例があるが、「企
画開発」等の上流段階や「メンテナンス」等での取組事例は限定的である。
②交通モードの観点・「鉄道」では「メンテナンス」や「オペレーション」での事例が多く、「自動車」
や「船舶」では、「計画」「自動運行」における取組が多いようである。
・「鉄道」は、専用空間において原則定められた計画に従って運行しているため、これを適切に遂行させるための「オペレーション」や、設備・施設を適切に維持管理するための「メンテナンス」に AI を活用していると考えられる。
・一方「自動車」や「船舶」は、「鉄道」に比して、運行空間、運行計画等における不確定要素が多いため、これを最適化させるための「計画」や「自動運行」
での AI 活用の取組が多いものと推察される。
③運輸対象（旅客・物流）の観点
・特に「物流」での「オペレーション」業務における取組事例が比較的多い。
「物流」は、専用空間（大規模倉庫等）での荷捌き処理等、AI の導入に適した業務環境が存在するためと考えられる。
・「旅客」でも AI 活用は広がっているが、「物流」と比較すると「擬人化系」AI の活用が相対的に多い。
・「メンテナンス」については、インフラ設備の維持・管理に係る業務であることから、「旅客」「物流」の両方を対象とした取組が多いようである。
④導入段階の観点
・「オペレーション」での実用化が進んでいると考えられる。
・一方、「計画」や「自動運行」業務では、「研究開発」段階や「実証試行」段階の取組が多いようである。
14

図 運輸・観光部門における AI 活用事例の広がり（交通モード別整理）
15図 運輸・観光部門における AI 活用事例の広がり（運輸対象別整理）
16

図 運輸・観光部門における AI 活用事例の広がり（適用対象別整理）
17図 運輸・観光部門における AI 活用事例の広がり（導入段階別整理）
18

(3) （参考）海外における主な取組事例
海外においてもさまざまな AI 活用事例があるが、取組の内容・対象等については日本における事例とおおむね同様である。
ただし社会システムへの実装という観点では、米国や中国等で、特定の地域を設定した集中的な実証事業の展開など、先行した取組がみられる。
収集整理した事例の個票を資料編に示す。

出典：Railigent® – the solution to manage assets smarter,Siemens,2019 年 3 月 20 日閲覧

図

ドイツでの取組事例（鉄道維持管理のためのプラットフォーム）

出典：VIMOC Smart Parking Solutions, VIMCO, 2019 年 3 月 15 日閲覧

図米国での取組事例（駐車場の空車情報把握）19

出典：プレスリリース（2017.12.21）,

図株式会社 商船三井, 2019 年 3 月 15 日閲覧

船舶分野での取組事例（自律航行船の実現に向けた調査研究）

出典：Smart Columbus, 2019 年 3 月 14 日閲覧

図米国における取組事例（スマートシティチャレンジ・コロンバスの概念図）
20

事象発生の検知イメージ

危険車両の検知イメージ

渋滞の検知イメージ

公共交通機関の予測イメージ

出典：ET City Brain, Alibaba, 2019 年 3 月 14 日閲覧

図中国における取組事例（城市大脳プロジェクト）

21

(4) 現状での AI 活用の広がり
以上の整理から、現状、日本では、主に「オペレーション」業務（特に物流関連）や「メンテナンス」業務における AI 活用が進展している傾向が把握された。
今後の方向性として、「企画開発」業務、「計画」業務における「認識系 AI」「分
析・推論系 AI」
「最適化系 AI」や、「メンテナンス」業務における「分析・推論系
AI」「最適化系 AI」
「擬人化系 AI」の活用等について、展開の余地があると考えられる。
ただし、これらの進展については、運輸・観光部門における課題とその解決に向けたニーズの強さ等によるところがあるため、第 3 章において検討を行う。

図運輸・観光部門において今後 AI 活用進展の余地があると思われる領域（活用 AI 技術×適用業務のマトリクスによる整理）22

2.4 国内外における AI 関連政策動向(1) 日本における AI 関連政策動向
日本においては内閣府、国土交通省、経済産業省等において、各分野におけるAI 活用の方向性やロードマップが描かれており、これらの動きを見据えつつ、各フェーズで顕在化すると考えられる政策課題に取り組む必要がある。
内閣府では AI の研究開発及び倫理に関する基本原則、各分野の AI に関する研究開発の 5 年後の出口戦略、実用となる各省庁の施策について検討されている。
運輸分野の AI の政策に関する検討としては、経済産業省、国土交通省等で検討が行われている。
国土交通省では、プラットフォームの運営の計画や建設分野での AI 活用への取り組みも実施されている。また、運輸・観光部門における AI 活用に係る調査研究を公募により実施予定である。

23

表
区分

主体

名称

内閣府

人間中心の AI 社会原則検
討会議

内閣府

統合イノベーション戦略推進会議
イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI 戦略」（AI 戦略実行
会議）

AI 全般

経済産業
省

「IoT や AI が可能とする
新しいモビリティサービ
スに関する研究会」

国土交通
省

都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会

運輸部門の AI 政
策

国土交通
省
運輸部門
以外の
AI 政策

その他

日本における AI に関する政策等の動向（概況）

国土交通
省

その他

AI 開発支援プラットフォーム

AI を活用した建設生産システムの高度化に関する研究

著作権法の改正

概要
AI の社会実装に伴い、人間中心の AI
社会原則を策定し国際的な議論に供す
ため、AI 技術開発・利活用等に当たって考慮すべき倫理等について、産学民官のマルチステークホルダーによる幅広い視野から調査・検討を実施。
AI で実現すべき社会の絵姿を実現するための施策の方向性を検討し、各省へ向けて提言。
新しいモビリティサービスの活性化が経済成長や産業高度化の観点から重要であるとの問題意識から、日本の現状と課題と整理しつつ、官民が取り組むべき方策について検討。
都市・地方が抱える交通サービスの諸課題解決を目指し、望ましい MaaS のあり方、バス・タクシー分野でのAI・自動運転の活用に当たっての課題
抽出・今後の取組の方向性等を検討。
建設生産プロセスや維持管理、災害対
応分野における AI の社会実装を実現するために、AI プラットフォームの運営を計画。
IoT により施工現場から収集されるビ
ックデータを AI を用いて解析することで、調達や施工管理等の高度化の実
現、現場における課題解決に向けた研究を実施。
平成 31 年 1 月 1 日に著作権法の一部を改正する法律が施行。

① 人間中心の AI 社会原則検討会議
・実施期間：2018 年 5 月～2018 年 12 月（原則案を取りまとめ）・検討目的：AI の社会実装に伴い、人間中心の AI 社会原則を策定し国際的な議論に供すため、AI 技術開発・利活用等に当たって考慮すべき倫理等について、
産学民官のマルチステークホルダーによる幅広い視野から調査・検討を実施。

24

表

人間中心の AI 社会原則検討会議の概要

検討方法・検討体制

現時点での検討成果

 内閣府が国内の産学⺠官による取組や、海外における各種指針を参考として、人間中心のAI社会原則（以下原則とする）を取りまとめるための検討会議が設置。
 会議の議⻑は須藤⽒（東京⼤学⼤学院情報学環教授）、副
議⻑は北野⽒（一般社団法人⽇本経済団体連合会未来産
業・技術委員会 AI 活⽤原則 TF 主査/株式会社ソニーコン
ピュータサイエンス研究所代表取締役社⻑）、構成員は23名で構成。
 人⼯知能戦略会議の下、内閣府、総務相、文部科学省、厚⽣
労働省、経済産業省、国⼟交通省が合同で開催。
 2018年5⽉〜2018年12⽉にかけて計8回開催され、国内外の動向について情報を収集し、原則案を取りまとめる。取りまとめに際し参考とされた国内の取り組みは以下のとおり。

 原則案については、G7及びOECD等の国際的な議論に供すことを想定されているが、取りまとめの構成案等は未公表。

組織 国内の取り組みのほか、外資系IT・ネット企業の考えるAI倫理や回台についても意⾒交換を実施。
 本会議で参考とした、人⼯知能と人間社会に関する懇談会報告書（内閣府）では、運輸部門でのAI利⽤に関して、⾃動運転⾞と社会の関わりについての議論を実施。懇談会で⾏われた議論について2017年3⽉に報告書を公表しており、報告書では⾃動運転⾞について下記の論点での課題認識を実施。
• 倫理的論点（緊急事態に運転⾞1名と対向⾞の多数の乗員の命のどちらを救うべきか等）• 法的論点 事故発⽣時、⾃動運転のレベルに応じた責任分配の明確化の必要性について（運⾏管理者、地図情報提供者、シ
ステム管理者間での責任分配をどうするか等） ⾃動運転に対応した保険整備の必要性について参考とした指針等

内閣府

人⼯知能と人間社会に関する懇談会

経済産業省

AI・データ契約ガイドライン

総務省

国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案

人⼯知能学会

倫理指針

⽇本経済団体連合会

AI活⽤原則（検討中）
出所︓内閣府 「人⼯知能と人間社会に関する懇談会報告書」 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/ai/summary/aisociety_jp.pdf
内閣府「人間中心のAI社会原則検討会議」会議資料https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/index.html
人⼯知能技術戦略会議事務局「人間中心のAI社会原則検討会議活動状況」 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/7kai/siryo1.pdf② AI 戦略実行会議
・実施期間：2018 年 9 月～（終了期間は明示されていない）
・検討目的：AI で実現すべき社会の絵姿を実現するための５年後の出口戦略（施策の方向性）を策定。出口戦略を踏まえ、各省へ当面 3 年間に必要となる施策（AI 戦略パッケージ）を提言。
表

AI 戦略実行会議の概要

検討方法・検討体制

現時点での検討成果

 内閣府が2018年9⽉にAI利⽤に関するイノベーション戦略推進のため、AI戦略実⾏会議（正式名称︓イノベーション政策強化推
進のための有識者会議「AI戦略」）を設置。同⽉に第1回会議が開催。
 AI戦略実⾏会議は座⻑の安⻄⽒（⽇本学術振興会 顧問）を含む学識経験者3名で構成され、関係省庁として内閣府、総務
省、国⼟交通省、経済産業省、厚⽣労働省、文部科学省が参加。
 同会議はAIで実現すべき社会の5年後の出⼝戦略（施策の⽅向性）を策定し、2019年4⽉に各省へ向けた今後3年間の施策の提言（AI戦略パッケージ）を作成することが目標。
 同会議の前⾝となる有識者会議「人⼯知能技術戦略会議」は総
務省、文部科学省、経済産業省の合同により2016年4⽉に設置。
2016〜2018年に計7回開催され、2018年8⽉に「人⼯知能技
術戦略実⾏計画」（暫定）を発表。
 実⾏計画の発表後、「熾烈な国際競争下で世界に伍していくためには、さらに強⼒なリーダーシップと機動⼒が不可⽋」との判断のもと、「人⼯知能技術戦略会議」は内閣府「統合イノベーション戦略推進会議」直下の有識者会議として体制を強化。「AI戦略実⾏会議」として再編成。

 「AI戦略実⾏会議」の前⾝となる有識者会議「人⼯知能技術戦
略会議」は検討成果として2018年8⽉に「人⼯知能技術戦略実⾏計画」（暫定）を発表。
 「人⼯知能技術戦略実⾏計画」では、運輸部門でのAI利⽤施策として以下の実⾏計画を策定。
（計画担当省庁は国⼟交通省）
内容

目標

達成時期

⾃動
運航船

実⾏計画

船舶の開発・設計、建造および運航の全フェーズでのICT活⽤を目指すi-Shipping構想の一環として計画

⾃動運航船の
実⽤化

2025年
まで

AI
ターミナル
構想

港湾物流分野におけるAI、IOT、⾃働化技術を組み合わせたコン
テナターミナルの実現

AIターミナルの実現に向けた目標と
⼯程策定

2018
年度中

観光地域の
渋滞対策

ETC2.0やAIカメラ等の情報による流動分析と課⾦の技術的検討による対策面的な観光渋滞
策の導⼊

2020年

交通障害の
⾃動検知・
予測

カメラ動画等とAI画像解析を活⽤した交通状況把握や交通障
害発⽣の⾃動検知・予測システ
ムの開発

カメラ動画等のAI
画像解析の精度
検証と道路管理
への実装

2018
年度中

出所︓ 内閣府 「人⼯知能技術戦略実⾏計画」 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/keikaku.pdf
内閣府 「AI戦略の抜本的強化に向けた政府の検討状況」 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/6kai/siryo1-1.pdf
国⼟交通省 「海事⽣産性革命について」 http://www.mlit.go.jp/common/001173453.pdf

25

③ IoT や AI が可能とする新しいモビリティサービスに関する研究会
・実施期間：2018 年 6 月～（終了期間は明示されていない）
・検討目的：新しいモビリティサービスの活性化が経済成長や産業高度化の観点から重要であるとの問題意識から、日本の現状と課題と整理しつつ、官民が取り組むべき方策について検討。
表

IoT や AI が可能とする新しいモビリティサービスに関する研究会の概要
検討方法・検討体制

現時点での検討成果

 経済産業省等が、新しいモビリティサービスの活性化がについて官⺠が取り組むべき⽅策を検討するため検討会を開催。検討会は2018年6⽉〜10⽉に計3回開催され、意⾒交換等を実施。
 懇談会の座⻑は石田⽒（筑波⼤学特命教授）、学識経験者5名、関連事業者の14社（以下のとおり）が参加。事務局は経済産業省およびアーサー・ディ・リトル・ジャパン。

 2018年10⽉17⽇に、検討会をふまえた中間整理を公表。中間
整理では、新しいモビリティサービスの活性化に向けた今後の取り組
みの⽅向性として、以下の3点が挙げられた。（詳細は次ページ）• デジタル投資促進とデータ連携・利活⽤拡⼤のための基盤整備• スタートアップや異業種等との協業の促進• 企業と連携して新たな取り組みに挑戦する地域の支援【関連事業者】※「株式会社」は省略、記載の順番は経済産業省資料のとおり
KTグループ
本田技研⼯業ナビタイムジャパン
JapanTaxi
トヨタ⾃動⾞JTBコミュニケーションデザイン
NTTドコモ
ヤマト運輸
⽇産⾃動⾞
デンソー
未来シェア
小田急電鉄

 今後は、中間整理をふまえ各⽅面と意⾒交換を実施し、アップデー
トを図る予定。

みちのりホールディングス
東京急⾏電鉄26

【参考】 「IoT や AI が可能とする新しいモビリティサービスに関する研究会」
検討成果概要・本プロジェクトでは、新しいモビリティサービスの活性化に向けた今後の取り組みの方向性として、以下の 3 点が挙げられた。
●デジタル投資促進とデータ連携・利活用拡大のための基盤整備：モビリティ関連のデータはデジタル化されないまま埋もれている場合があり、民間企業でのデータの囲い込みもある。これらの課題解決のために、関連情報のデジタル化
やデータのオープン化等に取り組む必要がある（下図） 。
●スタートアップや異業種等との協業の促進：IoT・AI を活用したサービスの開発に向けて、スタートアップの今後の活躍余地は大きい。また観光や健康等の関連ビジネスとの掛け算が必要となる。これらをふまえ、先進的事例の収集と社会的共有、新規ビジネスに対する制度的グレーゾーンの解消（下図） 、新技術のトライアル環境の整備等に取り組むことが必要である。
●企業と連携して新たな取り組みに挑戦する地域の支援：自治体が地域における総合コーディネーターとしての役割を果たし、積極的に事業に関わることが重要である。これをふまえ、意欲的な自治体に対して多様なソリューション等を提供。

出所： 経済産業省「IoT や AI が可能とする新しいモビリティサービスに関する研究会」中間整理
http://www.meti.go.jp/press/2018/10/20181017005/20181017005.html

図今後の取り組みイメージ（データ連携・利活用拡大のための基盤整備）27

出所： 経済産業省「IoT や AI が可能とする新しいモビリティサービスに関する研究会」中間整理
http://www.meti.go.jp/press/2018/10/20181017005/20181017005.html

図今後の取り組みイメージ（制度的グレーゾーンの解消等）④ 都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会
・実施期間：2018 年 10 月～2019 年 3 年（中間とりまとめ）・検討目的：都市・地方が抱える交通サービスの諸課題解決とを目指し、望ましい MaaS のあり方、バス・タクシー分野での AI・自動運転の活用に当たっての課題抽出・今後の取組の方向性等を検討。
表都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会の概要

28

⑦ AI 開発支援プラットフォーム
・実施期間：実施期間は明示されていないが、関連する WG は 2018 年 7 月に開設。
・検討目的：建設生産プロセスや維持管理、災害対応分野における AI の社会実装を実現するために、AI プラットフォームの運営を計画。
表

AI 開発支援プラットフォームの概要⑧ AI を活用した建設生産システムの高度化に関する研究・実施期間：2018 年～2021 年
・検討目的：IoT により施工現場から収集されるビックデータを AI を用いて解析することで、調達や施工管理等の高度化の実現、現場における課題解決に向けた研究を実施。

29

表

AI を活用した建設生産システムの高度化に関する研究の概要○ その他 著作権法の改正・実施期間：著作権法の一部を改正する法律の施行は 2019 年 1 月
・検討目的：2017 年 4 月に文化審議会著作権分科会において取りまとめられた「文化審議会著作権分科会報告書」等を踏まえ、著作権法等の改正を実施。
表

著作権法改正の概要

著作権法改正箇所

改正の背景

 本改正では、以下の4点について規定を整備。
• デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定（著作権者の権利を制限し，著作権者の許諾なく著作物を利⽤することができる例外的な場面を定めた規定。）の整備• 教育の情報化に対応した権利制限規定等の整備• 障害者の情報アクセス機会の充実に係る権利制限規定の整備• アーカイブの利活⽤促進に関する権利制限規定の整備等

 本改正検討の背景となった文化審議会著作権分科会報告書は、内閣府が取りまとめを実施している「知的財産推進計画2017」の検討結果を踏まえている。この結果として、データ・AIの利活⽤推進に向けて本改正が実施。
 2017年11⽉から2018年5⽉にかけて、「知的財産推進計画
2018」策定に向けた知的財産戦略本部検証・評価・企画委員会を実施。「知的財産推進計画2018」にて検討された、AIに関連する論点は以下のとおり。
• 学習済みモデルやAIによる⽣成物について、技術やサービス等の変化に伴う知財制度や運⽤上の課題について注視、必要に応じて⾒直しを実施。
• 著作権法における柔軟性のある権利制限規定の整備を踏まえ、ガイドラインの策定、著作権に関する普及・啓発及びライセンシ
ング環境の整備促進への措置。

 上記の改正により、電⼦計算機による情報処理及びその結果の提供に付随する軽微な利⽤や、人⼯知能を開発する際の学習⽤のデータとして著作物をデータベースに記録する⾏為等は権利者の許諾が不要になる。

出所︓文化庁 著作権法の一部を改正する法律（平成30年法律第30号）について
http://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/h30_hokaisei/
⾸相官邸「著作権法の一部を改正する法律案 概要説明資料」
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2018/contents/dai4/siryou6.pdf
⾸相官邸「知的財産推進計画2018」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku2018.pdf

30

(2) 海外における AI 関連政策動向
諸外国においても AI 活用の戦略や計画が策定されている。
中国は国家主体による戦略として AI 産業を拡大する方向を打ち出している。
米国では民間企業による取組を促進・支援する方針ととらえられる。また、欧州
では個人情報保護や公共政策への活用等を打ち出している。
諸外国の政策と比較・対照すると、日本の政策は各分野で網羅的に立案・展開されているが、特に社会・行政への実装を志向している点で欧州に近い面がある。
① 米国
・米国では AI 等の活用は民間主導で展開されている傾向。
・国家としての AI 戦略は明確には示されておらず、政策としてはイノベーションに対する障壁を取り除くこと等に重点が置かれている。
表

米国における AI 関連政策動向の概要

発表時期

計画等の名称発表主体

2016/10Preparing for the Future of
Artificial Intelligenceホワイトハウス（オバマ政権）

AIの規制、公的な研究開発、⾃動化、倫理と公平、セキュリティに関する具体的な提案

2016/10National Artificial Intelligence
Research and Development
Strategic Plan

ホワイトハウス（オバマ政権）

公的予算を使うAI領域の研究開発のための戦略

2016/12

Artificial Intelligence,
Automation, and theEconomyホワイトハウス（オバマ政権）

⾃動化のインパクトや、AI導⼊による利益増加を促進し、コストを低減させるために必要な政策に関しての提案

2018/5/10

Summit on Artificial
Intelligence for American
Industry

ホワイトハウス（トランプ政権）

以下4点について言及がある• AI分野におけるアメリカのリーダーシップを保つ• アメリカの労働者を守る• 公的な研究開発を促進する• イノベーションのための障壁を除く

ホワイトハウス（トランプ政権）

以下6点について言及がある• 研究開発のための資⾦調達を優先させる• AI革新への障壁を取り除く• 未来の米国労働者の訓練• 戦略的な軍事優位を達成する• 政府サービスのためのAIの活⽤• AIに関する国際的な交渉を主導する

2018/5/10

Artificial Intelligence for theAmerican People

計画等の内容② カナダ
・AI に限らずベンチャー支援に力を入れており、結果として AI ベンチャーが増えている。
・「汎カナダ AI 戦略」では、研究開発促進と AI 人材の育成に焦点をあてている点が特徴的である。
・現状 AI 研究をリードする研究機関が立地しているという点で優位性あり。

31

表

カナダにおける AI 関連政策動向の概要※1Cドル＝約87円

発表時期

計画等の名称

2013

ベンチャーキャピタル・アクションプラン
（VCAP）

カナダ連邦政府

2017/3

Pan-Canadian Artificial
Intelligence Strategy（汎カナダ AI 戦略）

カナダ連邦政府

ベンチャーキャピタル・キャタリスト・イニ
シアチブ（VCCI）

カナダ連邦政府

ベンチャーキャピタル・アクションプラン（VCAP）の第二弾として、ベンチャー企業の成⻑後期段階（レイターステージ）にある企業への⺠間投資促進を目的として、4億Cドルのベン
チャーキャピタル・キャタリスト・イニシアチブ（VCCI）を⽴ち上げ

Innovation Superclusters
Initiative

カナダ連邦政府••

2017/12

2018

発表主体

計画等の内容カナダ事業開発銀⾏（BDC）を通じて、2013〜2016年の4年間で4億Cドル※をベン
チャー企業に出資し、⺠間投資を促進する••

Vector Institute、MILA、AMii の3つの研究所の研究助成等に、1億2500万
Cドルを拠出
各国企業のAI投資先としてカナダが魅⼒的になることを目指す

AIを含む5分野に対して、5年間で最⼤9億5000万Cドルの助成を⾏う
今後10年間で5万人以上の雇⽤創出と、500億Cドルの経済効果を⾒込む（資料）JETRO「AI中心に拡⼤するイノベーション・エコシステム（カナダ）」、
株式会社みずほ銀⾏「カナダAI業界のエコシステム」をもとに作成③ 中国
・2017 年発表の「次世代人工知能（AI）発展計画では、AI は国家の経済成長や国際競争力強化等、国家戦略推進のための柱として位置づけられている。
・外部人材の登用をはじめ、国家主導で急速に取組を進めている。
・2030 年までに理論、技術、応用全般で世界、10 兆元※以上の市場規模創出を目指している。
表

中国における AI 関連政策動向の概要※関連産業規模、1元＝約17円

発表時期

計画等の名称

発表主体

計画等の内容製造分野でのAI活⽤を目指す。特に、• 製造業のバリューチェーンにAIを導⼊• 製造業とネット（AI、クラウド）の融合

2015/5

中国製造2025

国務院

2015/7

インターネットプラス⾏動指導意⾒

国務院

新しい産業モデルを形成し得る11の重点分野の発展促進にかかる目標・任務を明確化

2016/3

ロボット産業発展計画

情報産業部、財務部、他

⾼度ロボットにAI搭載を目指す。特に、• AIを活⽤したロボットのコア技術開発• ロボット活⽤を福祉、医療、公共、教育等の分野に拡⼤

2016/5

インターネットプラス三か年の⾏動計画

国家発展改革委員会

AI活⽤領域の拡⼤を目指す。特に、• 主要産業分野におけるAIの活⽤・強化• AI製品開発• AI先端企業の支援、標準化、人材育成等

2017/3

政府活動報告国務院

AIの技術研究開発と実⽤化を加速すると表明。
中国の最も包括的なAI戦略。2020、2025、2030まで三段階の計画を策定。
2030年までにAI関連産業で10兆元以上の 市場規模を目指す。
AI振興に向けた法律法規・倫理規範の 制定、財政優遇措置を通じたAI関連企業支援、
知財権体系の整備、AI安全監督・評価システムの確⽴、AI事業従事者の研修強化、AI
科学普及活動などを推進。

2017/7

次世代人⼯知能（AI)発展計画

国務院

2017/12次世代人⼯知能（AI)産業の発展促進に関する三年⾏動計画（2018〜
2020）

中国⼯業情報化部•「次世代人⼯知能（AI)発展計画」（2017/7）により定められている計画の第一段
階を具体化するための計画。2020年までにAI製品やコア技術、製造業のスマー ト化、支援システムなどにおける⾏動目標をそれぞれ定めた。

（資料）独⽴⾏政法人労働政策研究・研修機構「人⼯知能発展計画と雇⽤問題」、経済産業省「中国における第四次産業革命の動向について」、⽇本貿易振興機構「官⺠一体でAIに賭ける中国」をもとに三菱総合研究所作成④ EU
・GDPR に代表されるように、テクノロジー活用における倫理的、法的枠組みを重視している。
・委員会には IT、保険、自動車、製薬メーカーの専門家が参加しており、AI 技術の社会実装を意識している。
32

表
発表時期

EU における AI 関連政策動向の概要

計画等の名称発表主体

2017/10/19

European Council meeting

2018/3/9

High-Level Expert Group on
Artificial Intelligenceを広く募集

2018/4/25

Communication from theCommission to the European
Parliament, the European
Council, the Council, theEuropean Economic andSocial Committee and theCommittee of the Regions on
Artificial Intelligence forEurope.

2018/6High-Level Expert Group on
Artificial Intelligenceを公表

計画等の内容EuropeanCouncil（欧州理事会）•急速に発展するAI技術に対応するために、2018年はじめに専門家会議を開催することを確認

EuropeanCommission（欧州委員会）•2017/10/19のEuropean Council meeting(理事会)を受けて、AI分野の専門家を公募

EuropeanCommission（欧州委員会）

EUのAIに対する向き合い⽅を以下3つの観点から明言• AI技術を先取りし、官⺠でAI技術を取り⼊れる• AI技術によってもたらされる社会、経済の変化に備える• 適切な倫理的、法的な枠組みを作る

52人の専門家から構成される委員会開催の目的は以下の3つ• 中⻑期の AI に関連する課題と機会に関して 欧州委員会に対して提言を⾏い、 政策
決定プロセス、法案の評価プロセス、次世代のデジタル戦略の開発に反映する• 公平性、安全性、透明性、仕事の未来、⺠主主義そして、プライバシー、個人データの保護、尊厳、消費者保護および非差別を含む人権憲章に対する影響を含むAI の倫
理ガイドラインを欧州委員会に提案する• AI アライアンスにおける幅広い関係者と交流するための啓蒙活動のメカニズムとさらなるエンゲージメントに関して、 EU 委員会を支援し、AI アライアンスとEU 委員会の情報の共有と収集を⾏う

EuropeanCommission（欧州委員会）（資料）European CommissionのAIに関するウェブサイト（https://ec.europa.eu/digitalsingle-market/en/artificial-intelligence）をもとに三菱総合研究所作成⑤ イギリス・政府の産業戦略の一部として AI 戦略を策定している。
・特に AI 戦略では、医療の質を向上させることが重点施策となっている。
・イギリスが AI の世界でグローバルリーダーになることを目標としており、ガバ
ナンスや倫理に関して、主導権を握ろうとしている。
表
発表時期

2017/10

イギリスにおける AI 関連政策動向の概要

計画等の名称
Growing the artificial
intelligence industry in the
UK

発表主体

英国政府

計画等の内容以下3点について言及• AI人材育成︓産業界が資⾦提供するAI修士号の導⼊等• 研究の推進と社会実装︓アラン・チューリング研究所に関する提言等• 需要と供給の創出︓公共組織が所有するデータを使⽤した取り組みへの資⾦提供等•
2017/11

Industrial Strategy: buildinga Britain fit for the future

英国政府

•

•

STEM（科学・技術・⼯学・数学）分野のスキル不⾜を解消するために、数学、デジタル
教育、テクニカル教育に4億600万ポンドの追加投資を⾏う
政府と産業界の間で業種別に⽣産性向上を図るセクター・ディール（Sector Deals）
を結ぶ。第一期セクター・ディールとして、ライフサイエンス、建設、人⼯知能（AI）、⾃動⾞の4分野から開始する
デジタルインフラの改善、AI人材の育成、データの倫理に関するグローバルなレベルでの対話を主導する2018/4AI in the UK: ready, willing,
and able

貴族委員の特別員会（theAuthority of
the House ofLords）

AIの発展が経済、倫理、社会に与える影響を10ヶ⽉に渡って調べた結果を 示す。さらに、政府に対して、以下のような提言を⾏った• テック企業によるデータの独占を監査する• データセットを監査する新たなアプローチの開発を促す• AIプロジェクトに取り組む中小企業のための成⻑ファンドの 作成

2018/5

PM speech on science andmodern Industrial Strategy

Prime
Minister’s
Office「Industrial Strategy: building a Britain fit for the future」（2017/11）のAI
分野の具体的なアクションとして、革新的な技術の活⽤により医療の質を向上させ、15年以内に5万人以上のがんの早期発⾒を可能にすることを 目標とした。これ により、がん5年⽣存
数は現在より約2万人増えるとしている。
（資料）英国政府「Growing the artificial intelligence industry in the UK」、英国政府「Industrial Strategy: building a Britain fit for the future」、the Authority of theHouse of Lords 「AI in the UK: ready, willing, and able」 、Prime Minister’s Office「PM speech on science and modern Industrial Strategy」をもとに三菱総合研究所作成

33

⑥ フランス・数学者であり国会議員でもあるセドリック・ヴィラニ氏が、マクロン大統領からの特命を受けて AI 戦略策定を実施。
・2022 年までに総額 15 億ユーロを AI 分野に投資する。
表
発表時期

フランスにおける AI 関連政策動向の概要

計画等の名称

発表主体

計画等の内容•2018/3/28

2018/3/29

For A Meaningful Artificial
Intelligence

Artificial Intelligence:“Making France a leader”

セドリック・ヴィラニ(国会議員・数学者)

マクロン⼤統領•••

2017年9⽉8⽇から2018年3⽉8⽇までの半年間400回の専門家ヒアリングを重ねた
ほか、パブリックコメントを実施、2,000件以上の意⾒を収集し作成。
全6章で構成され、AIの本質的な問題を取り上げるとともに、解決策を提示。
健康、交通・モビリティ、環境、防衛・安全保障の4つの戦略部門を特定。
AIのアルゴリズム開発に必要となるデータの保護や共有、AI人材の育成強化、AI普及に伴う労働市場の変化への対応などについて政策提言を⾏った。

セドリック・ヴィラニ⽒が3⽉28⽇にまとめたAI戦略に関わる報告書を受け、マクロン⼤統領が発表を⾏った。2022年までに総額15億ユー ロをAI分野に投資する。
以下4項目に関して、言及がある。
• AIエコシステムの強化（人材育成・誘致等）• オープンデータ政策（公的データと私的データの交換プラットフォームの整備等）• 規制緩和・公的資⾦の投資（15億ユーロ）・AI活⽤による公共政策• AIに関する倫理と規制、市⺠受容性の検討等（資料）セドリック・ヴィラニ「For A Meaningful Artificial Intelligence」、
フランス政府「Artificial Intelligence: “Making France a leader”」
https://www.gouvernement.fr/en/artificial-intelligence-making-france-a-leader（最終閲覧⽇︓2018年10⽉26⽇）をもとに三菱総合研究所作成⑦ ドイツ
・AI 戦略（2018/7）により今後の取組プランを明確化した（従来は AI に関する
施策は明確にはなっていなかった模様）。
・2018/12/3-4 のデジタル・サミットにおいて AI 戦略を公表予定。
表
発表時期

ドイツにおける AI 関連政策動向の概要

計画等の名称2017

The Federal Government‘s
action plan

2018/7

Eckpunkte derBundesregierung füreine Strategie KünstlicheIntelligenz（AI戦略に関する連邦政府の基本⽅針の決定）

発表主体
ドイツ連邦共和国
政府

ドイツ連邦議会

計画等の内容路上で求められる⾃律⾛⾏⾞の動作についての重要項目を規定した
包括的な戦略となっており、以下のような内容を 含む。
• 国際的にAI人材を集める• 政府サービスにAI技術を導⼊する• オープンデータ施策を進める• 倫理的なAI開発を促進する
ドイツのAIに対する基本⽅針を決定したものであり、2018/12/3-4に開催予定のデジタルサミットにおいて、本決定に基づいたAI戦略が公表される予定となっている。
（資料）ドイツ連邦共和国「The Federal Government‘s action plan」、
ドイツ連邦議会「Eckpunkte der Bundesregierung für eine Strategie
Künstliche Intelligenz(AI戦略に関する連邦政府の基本⽅針の決定)」をもとに三菱総合研究所作成

34

⑧ イタリア・諸国が研究開発や民間事業者の AI 技術促進に注力しているのとは対照的に、イ
タリアは行政における AI 技術の導入促進に焦点をあてている。
・「Artificial Intelligence: At The Service of Citizens」（2018/3）では、AI技術だけではなく、行政のデジタル化についても多く言及している。
表

イタリアにおける AI 関連政策動向の概要

発表時期

計画等の名称発表主体

2018/3

Artificial Intelligence: At The
Service of Citizens

The Agency for
Digital Italy

計画等の内容••倫理的側面、データ活⽤、法規制等を含め、AIを⾏政サービスに導⼊することに焦点を当てて報告
イタリア政府に対して教師データ収集のためのプラットフォームを作ることなど、10の 提案（資料）The Agency for Digital Italy「Artificial Intelligence: At The Service of
Citizens」をもとに三菱総合研究所作成

35

3 運輸・観光部門における課題に基づく AI 活用事例の整理
3.1 運輸・観光部門における課題の整理(1) 運輸部門における課題「交通政策基本計画」によると、わが国の運輸部門における課題として以下のようなものがあげられている。
〇〇

豊かな国民生活に資する使いやすい交通の実現
成長と繁栄の基礎となる国際・地域間の旅客交通・物流ネットワークの構築〇

持続可能で安心・安全な交通に向けた基盤づくり

表

交通政策基本計画において示されている運輸・観光部門の課題○豊かな国民生活に資する使いやすい交通の実現
・自治体中心に、コンパクトシティ化等まちづくり施策と連携し、地域交通ネットワークを再構築する
・地域の実情を踏まえた多様な交通サービスの展開を後押しする・バリアフリーをより一層身近なものとする
・旅客交通・物流のサービスレベルをさらなる高みへ引き上げる○成長と繁栄の基礎となる国際・地域間の旅客交通・物流ネットワークの構築
・我が国の国際交通ネットワークの競争力を強化する
・地域感のヒト・モノの流動を拡大する
・訪日外客 2000 万人に向け、観光施策と連携した取り組みを強める・我が国の技術とノウハウを活かした交通インフラ・サービスをグローバルに展開する○持続可能で安心・安全な交通に向けた基盤づくり
・大規模災害や老朽化への備えを万全なものとする
・交通関連事業の基盤を強化し、安定的な運行と安全確保に万全を期する・交通を担う人材を確保し、育てる
・さらなる低炭素化、省エネ化等の環境対策を進める
出典）国土交通省「交通政策基本計画」(2) 観光部門における課題「観光立国推進基本計画」によると、わが国の観光部門における課題として以下のようなものがあげられている。
36

〇
〇

国際競争力の高い魅力ある観光地域の形成
観光旅行の促進のための環境整備

表

交通政策基本計画において示されている運輸・観光部門の課題○国際競争力の高い魅力ある観光地域の形成
・観光旅行者の来訪の促進に必要な交通施設の総合的な整備（国際交通機関の整備、国内幹線交通・地域交通にかかる施設の整備）○観光旅行の促進のための環境整備
・観光旅行者の利便性向上（高齢者、障害者、外国人その他観光旅行者の円滑な旅行、ICT 活用した観光情報提供）
・観光旅行の安全の確保（事故、災害等に関する情報提供、観光旅行における事故の発生の防止）
出典）国土交通省観光庁「観光立国推進基本計画」

その他、各分野の白書や報告書等によると、わが国の運輸・観光部門における課題として以下のようなものがあげられている。
【参考】

運輸・観光部門における諸課題（各種公的資料から収集整理）＜交通モード別＞■鉄道
新幹線


新幹線ネットワークの着実な整備

新幹線網と在来幹線鉄道の連携をはじめとする広域的な幹線鉄道ネットワークの充実

フリーゲージトレインの新試験車両を用いた 3 モード耐久走行試験の実施による耐久性の分析・検証

都市鉄道


空港アクセスの一層の改善



遅延や輸送障害の拡大への対応



混雑への対応2020 年オリンピック・パラリンピックへの対応

まちづくりや他の交通モードとの連携



ホームドアの整備促進
37

接続する地下街やビルの管理者等と連携した、地下空間全体における浸水防止対
策の推進

地域鉄道
 厳しい経営環境における安全な鉄道輸送の確保
 経営の厳しい鉄道事業者における、より効果的・効率的な維持管理のための環境整
備 沿線住民の地域鉄道に対するマイレール意識の喚起
 沿線地域外からの利用者の確保等による地域鉄道の活性化
貨物鉄道
 貨物鉄道輸送サービスの競争力強化
 JR 貨物の経営改革推進
 低温物流分野等の新規成長分野の需要開拓
その他
 JR 北海道問題等を踏まえた鉄道輸送の安全確保にかかる保安監査の在り方の見直し 事故情報及びリスク情報の分析・活用、利用者に対する鉄道の安全利用啓発のさらなる推進 バリアフリー法「基本方針」の目標の確実な達成とさらなるバリアフリー化
 先進事例等の共有や積極的な情報発信による観光資源としての鉄道の活用推進 訪日外国人を含む観光客の鉄道利用環境の一層の改善
 安全・環境に加え、防災・減災、老朽化対策、維持管理のコスト低減に資する技術開発のさらなる推進 民間企業の運営型事業への参画推進の支援
 国際標準化の推進を担う人材の育成及び国際規格の認証機関における認証対象の
拡大
■自動車
貸切バス
 安心・安全な輸送の確保
 利用者が利用しやすい（訪日外国人、初心者にもわかりやすい）バスサービス・運行情報の提供 乗務員の確保
 乗務員の質の確保・向上

38

乗合バス
 安全・安心な輸送の確保
 マイカーに対する優位性をアピールできるような付加価値の提供
 ライフスタイルの変化に対応したサービスの提供
 地域の実情やニーズに即した施設整備や創意工夫を活かした多様なサービスの提供 利用者が利用しやすい（訪日外国人、初心者にもわかりやすい）バスサービス・運行情報の提供 乗務員の質の確保・向上
タクシー
 タクシー運転者の年間所得は全産業平均の約半分であるが、労働時間は全産業平均よりも長い
 不規則・長時間・力仕事などの過酷な労働環境により、女性・若者の新規就労がほとんどない 若年入職者が減少しており、就業者の高齢化が進展
 保有車両数に見合った乗務員を確保できず、実働率(車両稼働率)の低下を余儀なくされているタクシー事業者もある 乗務員を比較的確保し易く、実働車両数を維持可能な大手業者と、乗務員の確保が容易でない小規模業者の間で、業績は二極化
 近年は、所有と利用の使い分け等、移動手段が多様化しており、移動手段間でのユーザー獲得競争が激化
トラック
 配送単位の小口化、配送回数の増加によって、トラック積載効率が低下している（40％程度の積載効率）
 荷主、物流事業者の連携が不十分のため、物流の省力化、効率化が進んでいない（非効率的な商習慣） トラック運転手の不足、高齢化
 乗務員の一回当たりの勤務時間（運転時間）が長い トラックの CO２排出量が多い 個人向け配送では再配達が多く、物流の効率化が進んでいない■船舶
港湾
 港湾の選択と集中 港湾経営の民営化
 観光立国の推進に向けた客船クルーズの振興39 諸外国と比較して外航クルーズ船の入港時等における手続き（特に入国審査の手続き）が長い
 岸壁延長や静穏度の不足のため接岸の条件が厳しく制限され、 気象によっては入港が不可能
 我が国コンテナターミナル関連産業の海外展開が不十分
 港湾における地球温暖化対策
船舶
 海賊問題 環境問題 海洋汚染防止
 温室効果ガス削減
 生物多様性の保全
 船員の確保、育成■航空
 航空輸送上重要な空港が被災した場合の代替性の確保、早期復旧
 外国人が多いという空港の特殊性に鑑み、災害時の適切な誘導・情報提供が必要
 航空管制の能力強化
 空港整備財源の見直しと効率的な運営体制の構築
 インフラ海外展開
 相手国の需要の変化に対応し、空港の計画、建設、運営及び管制機能を統合した、
総合的な受注、サービス提供の体制強化
 官民一体で進出する海外勢と伍していくため、構想、計画が策定される初期の段階
からのプロジェクトに関与するための官民連携体制の強化
 円借款事業における各分野の高品質な成果に対する我が国への信頼性が、各国において次の機会への期待を醸成している一方で、価格面での競争への対応、機動的な資金需要への対応、さらには発注者の立場で基本計画、入札仕様書を作成する実務的な対応が必要＜地域別＞■大都市
 運輸部門エネルギー消費量は、三大都市圏で全国の半分超
 鉄道の混雑率が高く、150％を超える路線も多い
 郊外にスプロール化が進んでおり、通勤時間が伸びている 相互直通運転を実施していない路線に比べ、相直実施路線の方が遅延発生日数、平均遅延時間が大きい40

 国際空港が都心部から離れて立地しており、アクセスに時間がかかる 荷捌き及び駐車スペースの不足等による輸送効率の低下や、それに伴う周辺での交通混雑
地方都市
 地方都市圏において、人口規模が小さいほど、骨格幹線道路の整備率は低い
 多くの市町村で、地域公共交通総合連携計画が作られているが、多くは民間バスが廃止された路線について、
コミュニティバスなどで代替するための単体の計画にとどまる
 連携計画はまちづくり、観光振興等の地域戦略との一体的な取り組みにかけている
 LRT、地方鉄道以外による地域公共交通網の再編については、実効性を担保する措置が講じられていない
 人口減少社会の中で、民間交通事業者の事業運営に任せるだけでは、地域公共交通の維持や活性化は困難
過疎地域

厳しい事業環境

 輸送人員の大幅な減少
乗合バス：35％減（1990-2010 年）
地域鉄道：25％減（同上） 路線の廃止
乗合バス：8,160km（2009-2015 年）
地域鉄道：105km（同上） 事業者の経営状況
乗合バス：69%が赤字（2012 年、補助前）
地域鉄道：76%が赤字（同上）
高齢者にとっての交通 高齢者が今住んでいる地域の不便な点として挙げている項目をみると移動に関する問題が上位にあり、特に小規模な都市ほどその傾向が顕著
 高齢者の運転による高齢者死亡事故比率は上昇傾向
 高齢者の免許返納件数は増加している一方、免許返納を考えたことがある高齢運転者のうち 5 割近い者は免許返納後の代替交通手段に関する懸念から返納していな
い＜観光部門＞
 都市部を中心に乗降場所での長時間駐車や路上駐車による交通渋滞等が発生
 マイカーによる渋滞の発生やまちづくりと一体となった街路整備・水辺整備等の遅41

れ、観光情報の収集・提供システムの整備の遅れ等により、旅行者がゆとりをもって散策することが困難 空港・港での混雑により、出入国審査に時間を要する事案が発生
 航空チャーター便・国際旅客船等地方と外国を結ぶネットワークの活用・構築や出入国管理体制が十分でない 地域の実情において克服すべき課題が多種多様であるため、単一の解決策の適用が難しい（例：鎌倉市では観光客による混雑時に住民の乗車を優先させる実証実験等を行っている）
 世界水準と比較して広域観光周遊ルートが確立されていない
 新技術を活用したリアルタイムの情報が十分に提供されていない

 公共交通機関・宿泊施設や観光施設、観光のための案内表示システム・休憩施設の
バリアフリー化が進んでおらず、高齢者にとって負担となっている。

出典） 国土交通省「鉄道行政の現状と課題について」
公益社団法人 日本バス協会「バス事業の現状について」、
国土交通省「魅力あるバス事業のあり方研究会 中間とりまとめ」
国土交通省「タクシー事業の現状について」
一般社団法人 日本物流団体連合会「物流効率化の重要性と課題」
国土交通省「港湾局の主な政策課題について」、
商船三井「日本の海運界の歴史、現在の問題点と将来展望」
国土交通省「航空分野におけるインフラ国際展開の現状と課題」、
国土交通省「新たに考慮すべき課題と対策のあり方」
全日本空輸株式会社「今後の空港政策の課題について」
国土交通省「東京圏における都市鉄道の現状と課題について（補足資料）」
国土交通省「地域公共交通の活性化と再生」
国土交通省「観光をめぐる現状と課題等について」、
国土交通省「観光をめぐる諸事情」、
観光庁「平成 30 年度観光白書」

42

3.2 運輸・観光部門における課題の観点からの AI 活用事例の整理(1) AI 活用により解決が期待される運輸・観光部門の課題
本検討では特に第三次 AI ブーム以降実現している今日の AI を主たる対象とする。今日の AI は以下のような特徴を有していると考えられる。
○大量のデータと学習（機械学習、深層学習）との両輪。
○さまざまな人の知的活動を代替し、強化する。
○人が行っている知的活動を代替する（認識、推論、最適化、表現）○人が行っている知的活動を強化する（より多くの情報を用い、より速く、より的確に行う）。
前述した基本計画等で掲げられている運輸・観光部門における課題について、
AI で解決を支援できると考えられるものは、以下のように整理できる。
表

AI の種類と期待される機能等

AI の種類AI ができること

認識系

さまざまな情報（画像、音声、温湿度、振動、その他）を、的確に検知・認識することができる。

推論系

検知・認識した情報や、蓄積された情報（ビッグデー
タ）を活かし、発生している事象やその原因を分析・推論することができる。

最適化系

検知・認識した情報や、分析・推論した結果を踏まえ、人や物の状態や活動を最適化することができる。

擬人化系

AI が行う知的活動（認識、推論、最適化）について、擬人的なインタフェース（チャットボット、ロボット
等）で表現し、人とやりとりができる。

43

白書ほか公的資料などから以下のようなことが運輸・観光部門において解決
すべき課題として抽出・分類できる。これらは、AI の活用により、その一部を解決できること（解決を強化・加速できること）と考えられる。
表
分
類

全
体

主
に
利
用
者
の
視
点

主
に
事
業
者
の
視
点

運輸・観光部門の課題（AI により解決が見込まれるもの）

課題

概要

各分野における具体的な課題の例

運⾏の効率
化・最適化
（事業者間
連携・交通
モード間連携を含む）• 人々のライフスタイル・ワークスタイルの変化・多様化（時差通勤の増加等）や物
流ニーズの変化（小⼝宅配の増加等）に伴い、運輸に対するニーズも多様化・複雑化している。
• 発⽣する運輸需要（量・タイミング等）に適切に対応するため、運⾏の効率化・最適化を図ることが必要である。
• また運輸全体の効率化・最適化を図るた
めには事業者間や交通モ―ド間の連携も必要である。

• 新幹線網と在来鉄道網との連携（新幹線）• 空港アクセスの改善（都市鉄道、⼤都市）• トラック積載効率の低下（配送単位の小⼝化、配送回数の増加等のため）（トラック）• 荷主、物流事業者の連携不⾜による物流の省⼒化、効率化の進展不⾜（トラック）• 個人向け配達における再配達の多さのための効率化進展不⾜（トラック）• ⼊国手続きに時間がかかる（港湾）• 輸送効率の低下（⼤都市）

混雑・遅延・
障害等への対応• 運輸・観光に対する需要の変化・複雑化や都市災害等の増加により、混雑・遅延・障害等が発⽣しており、これらに適切に対処することが求められる。

• 混雑・遅延・輸送障害等の改善（都市鉄道）• 混雑の緩和（⼤都市）• 相互直通運転実施路線における遅延発⽣（⼤都市）• マイカーによる渋滞の発⽣（観光）

安全・安心の確保（防災を含む）• 運輸・観光部門において特に旅客の安全・安心を確保することは重要な課題である。
• 近年では⾼齢者や外国人等の安全・安心の確保も重要となっている。
• さらに災害発⽣時に的確に安全・安心を確保することも求められる。

• ホームドアの設置拡⼤（都市鉄道）• 水害等への対策（都市鉄道）• 厳しい経営環境下での安全性確保（地域鉄道）• 事故情報・リスク情報の分析・活⽤、利⽤者への喚起（鉄道）• 安全・安心な輸送の確保（貸切バス）• 安全・安心な輸送の確保（乗合バス）• ⾼齢者の運転事故の増加（過疎地）

多様な旅客へのサービス・
情報の提供
（外国人、
⾼齢者を含
む）

• 少⼦⾼齢化の進展、インバウンドの増加、
ライフスタイル・ワークスタイルの変化等により、運輸・観光事業の対象者やそのニーズは多様化している。
• これらに対応し、運輸・観光に関するサー
ビスや情報を適切に提供していくことが求められている。

• 訪⽇外国人客の利⽤環境整備（鉄道）• 利⽤しやすいサービス・運⾏情報の提供（貸切バス）• ライフスタイルの変化に対応したサービスの提供（乗合バス）• 外国人への災害時の適切な情報提供・誘導（航空）• 地域公共交通とまちづくり、観光との連携不⾜（地⽅都市）• 観光情報の収集・提供システムの遅れ、新技術を活⽤したリア
ルタイム情報提供が不⼗分（観光）地域における
輸送手段の確保• 特に地⽅部においては人⼝減少、少⼦⾼齢化等が進展しており、運輸需要の減少、
事業採算性等の問題から輸送手段の維持が困難となっているところもある。
• 都市・地域のコンパクト化を進めつつ、必要な輸送手段を維持する取組が必要である。

• 鉄道・LRT以外の交通手段による地域交通再編の実効性確
保（地⽅都市）• 少⼦⾼齢化進展下における地域公共交通の維持・活性化の困難さ（地⽅都市）• 輸送人員の⼤幅減少、路線廃⽌、厳しい経営環境（過疎地）• ⾼齢者の移動利便性の低さ（過疎地）

維持管理の
効率化

• 運輸・観光に係る施設・設備は数多くあり、一部は⾼度成⻑期等に整備され⽼朽化しているものもある。
• 安全・安心の確保のためにも施設・設備を効率的に維持管理することが必要である。

• 効率的な維持管理（地域鉄道）• 維持管理コストの低減（鉄道）• 地域の実情やニーズに即した施設整備（乗合バス）

人手不⾜へ
の対応（労
働⼒の品質
向上・技能伝承を含む）• 少⼦⾼齢化の進展に伴い、⽇本全体として労働⼒不⾜が⼤きな問題となっている。
運輸・観光部門も例外ではなく従来どおりの量・品質のサービスを提供することが困難となっている。

• 乗務員の確保（貸切バス・乗合バス）• 乗務員の質の確保・向上（貸切バス・乗合バス）• 過酷な労働環境のための新規就労者不⾜・⾼齢化の進展（タクシー）• トラック運転手の不⾜、⾼齢化、勤務時間の⻑さ（トラック）• 船員の確保・育成（船舶）44表

運輸・観光部門の課題（AI による解決支援のイメージ）

運輸・観光部門の課題

AI による解決支援のイメージ〇運行の効率化・最適化

交通に関するデータは大量で複雑に絡み合っており、人間による迅速・的確な最適化は難しいが、AI を活用
すれば、大量のデータをリアルタイムに処理でき、迅速・的確な効率化・最適化を支援することが可能。

〇混雑・遅延・障害等への 過去に蓄積した大量の混雑・遅延・障害等のデータ等を対応
AI が学習することで、将来の障害を予測し、的確に対処することが可能。
〇安全・安心の確保

人間の感覚（目視・打診等）ではすべての箇所・対象物の異常を発見するのは困難であるが、AI を活用すれば、人間が見逃していた異常も検知し対処することが可能。

〇多様な旅客へのサービ 個人の属性や位置情報、行動履歴等を AI が解析するこス・情報の提供とで、多様な旅客のニーズにマッチした最適な情報提供が可能。

〇地域における輸送手段 地域では輸送ニーズが薄く広く分散しており適切な対の確保応が難しいが、AI を活用することで、輸送ニーズと輸送手段の適切なマッチングが可能。
さらに地域における医療・介護・健康や生活環境の維持・向上のニーズについても輸送と連携したかたちでAI を活用することにより、地域・住民のニーズに合致したサービス等が期待される。

〇維持・管理の効率化

AI を活用することで、高精度な劣化予測や詳細な異常検知が可能。

〇人手不足への対応

これまで人間が対応していた業務の全部または一部を
AI に代替させることにより人手不足に対応可能。熟練技術者から新任者等への技術伝承も支援可能。

(2) 運輸・観光部門の課題の観点からの AI 活用事例の整理・考察①全体傾向
上記分類により、現状取り組まれている事例（第 2 章で収集した 90 事例）の分布をみると、「人手不足への対応」が最も多く（50 事例）、ついで、「多様な旅客へのサービス・情報の提供」（33 事例）、「運行の効率化・最適化」（32 事例）、「安全・安心の確保」（14 事例）、「維持・管理の効率化」（14 事例）が多かった。
「混在・遅延・障害への対応」（8 事例）、「地域における輸送手段の確保」（4 事例）に対応した AI 活用事例は、現時点相対的に少ないようである。
45

表

解決が期待される課題と対応する取組事例数
解決が期待される課題

対応事例数

１）運行の効率化・最適化

32２）混雑・遅延・障害等への対応

8３）安全・安心の確保

14４）多様な旅客へのサービス・情報の提供

33

５）地域における輸送手段の確保

4６）維持・管理の効率化

14７）人手不足への対応

50注）ひとつの取組事例に複数の解決が期待される課題が対応するため対応事例数の合計は 90 にならない。

②各課題への対応した取組事例の状況
1) 運行の効率化・最適化
この課題に対応した取組事例を交通モード別にみると、その 1/3 程度が自動車での取組であり、ついで航空、船舶の事例が多く、鉄道については今回の調査では収集できなかった。鉄道は原則として運行空間（線路、駅等）と運行機器（電車等）を同一の事業者が運営する「上下一体型」の交通モードであり、相対的に計画的な運行が可能と考えらえるが、その他の交通モードは「上下分離型」の場合が多く、運行にあたり不確定要素が相対的に多いため、このような交通モードでの効率化・最適化を図ろうという取組が多いと推察される。
また、運輸対象では物流が相対的に多く、特に経済性や適時性等が重視されるためと考えられる。
取組事例の内容としては、物流での倉庫内の荷捌きにおける自動搬送ロボットの活用等、限定された空間・対象において AI 活用の実用化が進展しているようである。
一方、旅客を対象とした取組や、都市・地域全体を対象とした取組、複数交通
モードに渡り、最適化を図ろうとする取組（（タクシー需要の発生箇所・量の予測と配車対応、コンテナターミナルにおける船舶、トラック、コンテナヤードの運用の最適化等、発生する運輸需要（量・場所・内容等）に対して AI を活用して適時・適切に運行サービスを提供する取組）については、研究開発や実証実験段階のものが多く、今後、これらについても、より具体的な取組の展開が期待される
ところである。

46

出典：国土交通省資料図

運行の効率化・最適化に向けた AI 活用の取組事例（AI コンテナターミナル構想）

出典：NTT ドコモ資料図

運行の効率化・最適化に向けた AI 活用の取組事例（AI タクシー）47

2) 混雑・遅延・障害等への対応
この課題に対応した取組事例は現時点全体的に少ない状況である。
取組事例の内容をみると、道路渋滞や電車の混雑・遅延の予想情報の提供、物流における輸配送車両の到着時刻予測や輸配送管理等がある。
物流では、混雑・遅延・障害等へのリアルタイムな対応に AI を活用している事
例（配送において、混雑しているルートを認識・迂回する対応等）も出てきているが、旅客関連では混雑・遅延予想情報の提供等にとどまっている。
障害発生時等はイレギュラーで複雑な事象にリアルタイムに対応する必要があ
ること、振替輸送等事業者間の連携が必要となることなど、高度な対応が必要となり、これらのような現場における対応への AI 活用のためには、もう一段の取組が必要と考えられる。

出典：シーオス資料図

混雑・遅延・障害等への対応に向けた AI 活用事例
（配送ルート設定における渋滞回避）

3) 安全・安心の確保
この課題に対応した取組事例について、交通モード別では船舶での取組が相対的に多いようである。活用している AI 技術としては認識系や分析推論系が多く、最適化系 AI の活用事例は少ない。
取組事例の内容をみると、鉄道駅のホームや踏切でのカメラ画像による監視や自動車の異常運転状況の把握、船舶における監視業務等への AI 活用事例が多い。
48

現時点では、特に異常検知の手段としての AI 活用の事例が多いようである。今後は蓄積データを活かした障害発生予測や予防対策等にも AI 活用の可能性があると考えられる。

出典：九州旅客鉄道資料

図

安全・安心の確保に向けた AI 活用事例（鉄道駅ホームにおける異常検知）

4) 多様な旅客へのサービス・情報の提供
この課題に対応した取組事例については、特に観光部門での取組が進みつつある。活用 AI 技術としては他の課題と異なり、擬人化系 AI も多く活用される傾向にある。
取組事例の内容をみると、外国人観光客への多言語による案内情報の提供、チャットボットやロボットを活用した案内等、旅客とのコミュニケーション手段として AI 活用が進んでいるようである。
顧客の趣味・志向や潜在ニーズに対応した情報提供等の取組（趣味・志向に基づく観光地や観光ルートの提案等）については、いくつかの事例も出てきているが、研究実証段階のものも多く、ビッグデータと AI 活用の可能性からみると今後の進展が期待される。

49

出典：西日本旅客鉄道資料

図

多様な旅客へのサービス・情報の提供に向けた AI 活用事例
（チャットボットやロボットを活用した観光情報案内）

5) 地域における輸送手段の確保
この課題に対応した取組事例は現時点全体的に少ない。
取組事例の内容をみると、乗合バスや相乗りタクシーのオンデマンド配車やルート選定等における AI 活用の取組となっているが、いずれも実証実験段階のものである。
特に都市部と異なり全体として運輸需要の量が少なく薄く、事業者の資本力も限られる地方部においては、限られた資源の制約の中で効率的・効果的に輸送手段を確保するニーズがあり、今後このような分野での AI 活用が進展することが期待される。

出典：株式会社未来シェア資料

図

地域における輸送手段の確保に向けた AI 活用事例
（オンデマンド乗合タクシー）50

6) 維持・管理の効率化
この課題に対応した取組は鉄道で比較的多いようである。活用 AI 技術では、安全・安心と同様、認識系 AI や分析推論系 AI が多い。
取組内容をみると、蓄積した各種データ（測定データや点検結果データ等）をもとに異常検知や将来の設備故障の予測等に AI を活用しているようである。ただし将来予測や対応については研究開発・実証実験段階のものも多い。

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.
出典：日本電気株式会社資料

図

維持・管理の効率化に向けた AI 活用事例（鉄道施設・設備の維持管理）

7) 人手不足への対応
この課題に対応した取組は全体的に多い。前述の課題に対応した取組についても人手不足が重要な要因となっている場合が多いためと考えられる。
また、運輸対象別にみると物流の事例が比較的多く、労働力不足を AI やロボッ
トにより解決しようとしていると考えられる。
取組内容は幅広いが、物流では物流拠点や倉庫内での荷捌き等での活用事例が多い。その他、現場監視が必要だったり、大量のデータを取り扱う必要があった
りする異常検知（駅ホームでの危険な行動の検知等）、多くの利用者への対応が必
要な旅客への情報提供（駅や空港等での観光客への情報提供）等での AI 活用の取組が広まっているようである。
51

一方、人手不足問題が深刻と考えられる運転手の支援・代替や熟練者の技術伝
承等では AI 活用事例は現時点あまりなく、今後の展開が期待される。

出典：オムロン株式会社資料

図表

人手不足への対応に向けた AI 活用事例（自動搬送モバイルロボット）

取組事例の分布（単純集計）計

解決が期待される運輸・観光部門の課題

運⾏の効率化・最適化
混雑・遅延・障害等への対応
安全・安心の確保
多様な旅客へのサービス・情報の提供
地域における輸送手段の確保
維持・管理の効率化
人手不⾜への対応

32
8
14
33
4
14
50

52

表

取組事例の分布（クロス集計：課題×交通モード）
交通モード
鉄道

解決が期待される運輸・観光部
門の課題

表

⾃動⾞

運⾏の効率化・最適化
混雑・遅延・障害等への対応
安全・安心の確保
多様な旅客へのサービス・情報の提供
地域における輸送手段の確保
維持・管理の効率化
人手不⾜への対応

0
2
2
8
0
6
9

船舶

航空

12
3
3
5
4
3
9

計

その他

1
0
5
1
0
1
5

5
1
4
6
0
3
9

14
2
0
13
0
1
18

32
8
14
33
4
14
50

取組事例の分布（クロス集計：課題×運輸対象）
運輸対象
旅客(一般) 旅客(観光)解決が期待される運輸・観光部門の課題

表

運⾏の効率化・最適化
混雑・遅延・障害等への対応
安全・安心の確保
多様な旅客へのサービス・情報の提供
地域における輸送手段の確保
維持・管理の効率化
人手不⾜への対応

8
4
3
10
2
0
7

物流

4
3
0
17
2
0
6

計

旅客・物流
19
1
0
3
0
2
21

1
0
11
3
0
12
16

32
8
14
33
4
14
50

取組事例の分布（クロス集計：課題×活用 AI 技術）
活⽤AI技術認識解決が期待される運輸・観光部門の課題

表

運⾏の効率化・最適化
混雑・遅延・障害等への対応
安全・安心の確保
多様な旅客へのサービス・情報の提供
地域における輸送手段の確保
維持・管理の効率化
人手不⾜への対応

分析推論
13
3
14
9
1
10
30

最適化

31
8
14
17
4
14
40

計

擬人化

29
2
2
6
4
7
26

0
0
0
16
0
0
9

73
13
30
48
9
31
105

オペレーショ
ン

⾃動運⾏

メンテナンス

23
7
8
30
3
4
34

5
0
4
1
1
1
10

0
0
1
1
0
9
8

取組事例の分布（クロス集計：課題×適用業務）
適⽤業務
企画開発

解決が期待される運輸・観光部門の課題

運⾏の効率化・最適化
混雑・遅延・障害等への対応
安全・安心の確保
多様な旅客へのサービス・情報の提供
地域における輸送手段の確保
維持・管理の効率化
人手不⾜への対応

2
0
1
4
0
3
4

53

計画
12
3
5
3
1
5
11

計

42
10
19
39
5
22
67

以上、現状での AI 活用の取組事例の状況について、運輸・観光部門の課題の解決という観点からみてきたが、現在の進捗状況、今後の実現可能性、実現した際に期待される効果の度合いについて整理すると以下のとおりである。
運輸・観光部
門の課題〇運行の効率化・最適化

AI による解決支援の展開状況
現在の進捗状況
今後の実現可能性
・物流倉庫内での荷捌きの ・事業者間、モード間、分最適化等が先行。
野間でさまざまなデー
・自動車、船舶等で実証的取タを共有することによ組が展開。
り、AI 活用の範囲、効果・事業者間、交通モード間でが高まることが期待さの連携はあまり進んでいれる。
ない。
〇混雑・遅延・ ・物流配送等での取組事例 ・過去のデータによる予障害等へのが先行しているが全体と想等は進展するものの、対応して事例は少ない。
障害時のリアルタイム
・旅客ではほとんど事例が対応での AI 活用は難易なく混雑予想程度。
度が高い。
〇安全・安心の ・異常の検知、障害の予想等 ・大量のデータを蓄積・活確保
で AI 活用事例がある。
用することにより異常検知等では取組が広がる可能性。
〇 多 様 な 旅 客 ・主に観光分野でチャット ・利用者の属性・行動等にへのサービ
ボットやロボット等の擬関するデータを適切にス・情報の提人化系 AI の活用が進展。
蓄積・共有できれば AI
供・利用者の属性・行動の分析
活用の範囲が拡大するやこれに応じた情報・サ期待。
ービス提供は端緒の段階。
〇 地 域 に お け ・現時点では取組は少なく ・技術的には AI 活用の余る輸送手段
乗合タクシー等に限定。
地はあると考えられるの確保
・また、研究・実証段階のもが、人材・体制、ビジネのが多い。
スモデル等の面で課題。
〇維持・管理の ・鉄道や物流での施設・設備 ・施設・設備に関するさま
効率化の維持管理における AI 活
ざまなデータを蓄積す用事例が多い。
ることで維持・管理への活用も拡大することに期待。
・AR/VR 等、擬人化系 AI の活用も期待される。
〇 人 手 不 足 へ ・他の課題とも関連するも ・AI 活用の進展、信頼性のの対応のが多く事例も多い。
高まり等により、人の活・現時点では人の活動を代動を支援・代替する割合
替するのではなく支援すが増加する方向。
る位置づけのもの。
・ただし責任の所在等、法的検討も必要。

期待される効果の度合
・運輸・観光サービス
全体における利便性向上等の効果が期待できる。

・中長期的な混雑予想と対応では効果発揮が期待されるが、リアルタイム対応では
期待効果は限定的。
・異常や障害の検知等には効果を発揮するが、最終的な判断は人間が行う必要。
・観光活動の促進、防災対応等、旅客の利便性向上に資する。

・地域における社会基盤を適切に維持する
うえで AI 活用に期待。
・社会基盤の適切な維持・管理はコスト面、人手面で大きな課題であり AI 活用による解決が期待される。
・多くの側面で人の活動の支援・代替をすることにより、人手不足対応に効果を発揮することに期待。

(3) 取組主体の観点からの AI 活用事例の整理・考察
現状での AI 活用の取組事例について、取組主体別にみると、個別の企業等単独による取組が多くを占めているもの、複数の企業等が連携したり、業界団体として取り組んだりしているものや、産・官・学・民の各主体が連携しているものなどもみられる。
54

4 運輸・観光部門における AI 活用取組主体の意向
運輸・観光関連事業者、AI 関連事業者に対し、今後の運輸・観光部門におけるAI 活用の期待と課題等についてインタビューを行った。
4.1 取組主体（運輸・観光関連）の現状、期待と課題
運輸・観光関連の事業主体から聴取した AI 活用の現状や、今後の活用進展への期待、課題等に関する主な意見は以下のとおり。

〇

船の自動運航システムでは、故障対応も含めメンテナンススキームの合意がとれていることが重要。メンテナンスを実施するメーカーとも共有。データ規格を標準化するなどの取組については、中立的な組織が取り組む必要がある。（船舶）〇

複数企業でデータ連携することにより訪日外国人の動きを地域全域で分析でき、これまで見えなかったものがデータから見えてくる。災害時の鉄道の利用状況、利用者の動きも分析できる。（鉄道）〇

今後、MaaS 型サービスの展開も想定され、運賃制度についても検討が必要と考えられる。（鉄道）〇

観光地の MaaS では、単なる移動経路の検索・選択・利用だけではなく宿泊施設との予約の連携等も想定している。AI が活用するデータの集約・統合を個別の企業で実施するのは難しく、中立的な機関により運輸に関する静的・動的なさまざまなデータを収集し、値付けして業界に提供するといった取組を進めていただきたい。（鉄道）〇

チャットボットの機能を全国共通なプラットフォーム上で利用できるとよい。独自にすべての仕組みを設計・実装するのは規模の小さな自治体等では難しく、ベースになる仕組みやデータを全国的に共有できるとよい。
（観
光）

55

4.2 取組主体（AI 関連）の現状、期待と課題
AI 関連の事業主体のから聴取した AI 活用の現状や、今後の活用進展への期待、課題等に関する主な意見は以下のとおり（一部事務局にて補足）。
〇

現状では施設・設備の保全は定期検査を前提としているが、AI の活用を前提とした保全基準の規制緩和等が考えられるのではないか。（電機）。

〇地方・中小の AI 活用を支援する仕組みが必要ではないか。（データ融通、
モデル融通等）（電機）〇

データ共有には確かにハードルはあるが、信頼できる参加者によるコンソ〇

ーシアム等を整備し、そのメンバーに限り共有したりカタログから選べた
りするといった環境整備がされると共有が進むのではないか（電機）。
フォーマットを統一してオープンデータとすることで、AI 活用に取り組む事業者がそのデータを自由に使えるようにするとよい。オープンデータとすることで地方や中小の企業も低予算で採用できる AI 活用事例を作れるとよい。（大学）〇

多くの自治体が独自の観光サイトやアプリを作っているが、観光は複数自治体にわたるものなので共通した仕組みを構築・活用した方がよい。
（大学）〇

AI により埋もれた観光地の魅力を発見したり、災害時は機能を切り替えて情報発信したりするといったことも可能だろう。（観光）〇

観光・運輸の事業者間のサービスの連携（検索だけでなく予約、決済等まで）を推進するためには、API の標準化・オープン化が重要だが、現状ではそうなっていない。（観光）〇大手企業だけでなく、AI ベンチャーと中小運輸事業者とのマッチング等を行う場も重要。（大学）

なお、今回の調査では企業・団体の取組動向を把握したが、今後は、利用者のニーズ・意向や、社会的受容性を把握・検討することも必要と考えられる。

56

5 運輸・観光部門における AI 活用に向けた政策課題
上記で調査・検討した現状・課題等を踏まえると、今後、運輸・観光部門における AI 活用の進展に向けた政策課題としては以下のようなものが考えられる。
なお、ここで提示する政策課題については、特に公共的・社会的な課題解決に資するものを取り上げている。また、個別単独の企業等のみで取り組める内容（技術開発や商品・サービスの事業化等）は原則として除外しており、複数の企業等、業界団体や、国・地方公共団体、中立的・公的な組織、その他、産官学民の連携等により取り組むべきと考えられるものを提示する。
運輸・観光部門における AI 活用に向けた政策課題（案）(1) AI 活用のためのデータ整備と共有の仕組みづくり① 事業者間・モード間でのデータ共有・連携に向けた課題整理と対応検討② 部門間でのデータ共有・連携に向けた課題整理と対応検討③

データ共有に係る法制度面の対応検討(2) 運輸・観光部門における AI 活用の効果・影響に関する調査研究① 運輸・観光部門における AI 活用による効果・影響の検討② 運輸・観光部門において AI を活用する際の安全性確保に関する調査研究(3) 業界全体への AI 活用普及のための取組① 中小・地方への AI 活用普及方策の検討② ニーズとシーズのマッチングの場の形成
図• モード間の業務・システムの差異、組織の壁• 個人情報保護とデータ活⽤の両⽴• （海外MaaS事例等の参照）• ・・・
交通モード間の連携によるAI活⽤運輸部門におけるAI活⽤全般• AIと人・組織との協調の仕組み・
責任分界点の整理• AI活⽤の経済合理性（外部不経済の懸念対応も含む）• ・・・

事業者間の連携によるAI活⽤

課題の広がり（イメージ）

鉄道
A社• 事業者間の業務・システムの差異、 船舶
組織の壁
G社• 個人情報保護とデータ活⽤の両
⽴
• ・・・

B社

⾃動⾞

C社

D社

H社

モード間連携航空
I社

事業者間連携事業者間連携、交通
モード間連携を実現する共通データ基盤
•
•
•
•
•

データ仕様の共通化・標準化
各事業者・各モードからのデータ提供・集約・共有の仕組み
プラットフォームサービスの提供
個人情報の匿名化加⼯・・・

57

特定の交通結節点等におけるケース
スタディ、実証検討

E社• 個別の交通モード、個別の交通結節点等におけるAI活⽤の効果・課題の実証的検討
• ・・・

F社

地⽅部・中小企業へのAI活⽤の普及
展開
J社• 低廉で簡易なサービス
開発・提供• 共通基盤の活⽤• 調達の仕組み（ニーズとサービスのマッチング）• ⼤学等の資源活⽤

5.1 今後取り組むべき政策課題(1) AI 活用のためのデータ整備と共有の仕組みづくり① 事業者間・モード間でのデータ共有・連携に向けた課題整理と対応検討【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・前述したとおり、運輸・観光部門においては「運行の効率化・最適化」「混雑・遅延・障害等への対応」「地域での輸送手段の確保」等が課題となっているが、これらは個別の事業者や交通モードだけで取り組んでも効果が薄く、複数事業者間・モード間で連携して取り組む必要がある。
・事業者間・モード間でデータの共有・連携を実現することにより、広域での運行状況の把握や分析・予測、これに対応した最適な運行計画の立案、混雑・遅延・障害発生時の的確な対応等を実現することが期待される。
【現状・課題】
・AI 活用により運輸・観光全体における事業・業務の効率化・高度化・最適化が期待されるものの、現時点では、事業者間・モード間でのデータ共有が十分には進んでいない。
・理由としては、各事業者や各交通モードの間で個別にデータを整備・利用しており、相互利用のための標準化・共通化がされていないことや、個別事業者間の競合関係や判断によりデータを他社に提供しないという側面もある。
・事故や障害等に係るデータは、いわゆる「ヒヤリハット情報」も含めて共有することが重要かつ有意義と考えられるが、秘密保持等の観点から、現状十分には共有されていない。
【参考】・政府各府省や業界団体等においても各分野でのデータの標準化・共有や連携の取組が進みつつあり、これらの動向を視野に入れ今後の取組を検討する必要がある。
・国土交通省においても、「国土交通データプラットフォーム」「観光予報プラッ
トフォーム」等の取組を展開予定である。
【取組の方向】・運輸業界全体、観光業界全体を対象とした、AI 活用による事業・サービスの効率化・高度化に向けたデータ共有・連携の仕組みづくりに向け、課題の整理と58

対応方策の検討を行う。
・なお、特定のデータについては、信頼できる限定された主体のみに対し、前提
条件・制約条件を整えた上で、有償での提要も想定して共有する仕組みとすることも想定される。
・また、対象となる地域や事業者の規模の差異により、活用可能なデータも異なることがありうるため、この点に留意してデータの整備や共有等を行うこととする。
<想定施策例>
・各交通モードにおける事業者間のデータ連携促進の取組（共有すべきデータの内容・項目・仕様等の検討、共有により期待される効果（定性・定量）の検討、共有に向けた実証的なデータ収集・分析の
試行、共有のためのプラットフォーム（組織、体制、基盤システム等）の検討等）
・交通モード間のデータ連携促進の取組（取組内容は上記と同様）
事業者間・交通モード間での連携によるAI活用

現状のAI活用状況（各事業者・交通モード個別でのAI活用）
鉄道
A社

船舶
G社

B社

C社

H社

⾃動⾞
D社

航空

I社

鉄道

E社

A社
F社

船舶
G社

J社

B社

⾃動⾞

C社

D社

H社

モード間連携
航空
I社

E社

F社

J社

事業者間連携• 各事業者・各交通モードでの個別でのAI活⽤。
• 事業者や交通モードをまたぐ乗り換え等のタイミングがあわず⻑い
待ち時間を要する。
• 旅客や物流の動きに適切に対応できず端点（乗り換え駅や物流ターミナル等）で運輸需給の逼迫や低稼働等が発⽣する。
• 特定の事業者や交通モードで混雑・障害・遅延等が発⽣した際の他の事業者・交通モードによる補完対応に手間や時間を要する
• ・・・

図

• 事業者間・交通モード間での連携によるAI活⽤• 事業者や交通モードをまたぐ乗り換え等のタイミングが適切に設定され待ち時間短縮に寄与。
• 旅客や物流の動きに適切に対応でき端点（乗り換え駅や物流ターミナル等）で運輸需給の最適化や稼働率向上に寄与。
• 特定の事業者や交通モードで混雑・障害・遅延等が発⽣した際の他の事業者・交通モードによる補完対応を支援。
• ・・・

事業者間・交通モード間におけるデータ共有・連携のイメージ

59

表
種類
運行データ
旅客データ
旅客属性データ
決済データ
物流データ
空間データ
維持・管理データ
事故・災害データ
気象データ
・・・

共有対象となるデータの種類（案・例）
概要
車両等の運行に関するデータ
旅客等の移動・行動に関するデータ
旅客等の属性（年齢、性別、居住地等）に関するデータ
旅客等の移動・行動におけるサービス購入等の記録データ
輸送物品の移動に関するデータ
車両・旅客等が移動する空間（駅、道路、観光地等）に関するデータ
設備・機器等の維持・管理に関するデータ
事故・災害時の事象に関するデータ
運輸に影響を及ぼす気象に関するデータ
・・・【施策展開イメージ（案・例）】
1） 鉄道分野におけるデータ共有推進のための課題と対応方策の検討

議論内容
概要

⾃動⾞、船舶、航空、物流等ではデータ共有に関する取組が進みつつあるが、鉄道では現状データ共有は⼗分にできていない状況にある。鉄道は運⾏空間（線路、駅等）と運⾏機器（電⾞等）を原則同⼀事業者が運営する「上下⼀体型」であることも影響していると考えられる。鉄道分野を対象としてデータ共有に向けた課題と対応方策を検討整理する。
現状・課題

実施内容・実施方法

 ⾃動⾞、船舶、航空、物流等の分野では、データ共有基盤の整備が進みつつある。
 一⽅、鉄道分野におけるデータ共有・連携は⼗分にはできていない面がある。鉄道が運⾏空間（線路、駅等）と運⾏機器（電⾞等）を原則同一事業者が運営する「上下一体型」であることも影響していると考えられる

 国内外の鉄道事業者間でのデータ共有の現状や課題を調査
 共有されている（されていない）データの項目・内容の確認
 共有基盤の有無・運⽤状況 等

目的・目標

 データ共有やデータ公開を実現している他分野事例調査
 ⾃動⾞、船舶、航空、物流分野、運輸以外の分
野等 鉄道分野において複数事業者が連携したAI活⽤を促進するため、鉄道データに関するデータ共有に関する実態・課題を把握・整理し、対応策を検討する。

 鉄道データ共有に関する課題と対策の検討 等

60

2) 複数交通モード間のデータ共有・連携による効果の検証
議論内容
概要

現状では、交通モード間での連携を実現するためのデータ共有は⼗分にはできていない。特に事故や災害発生時等に、例えば鉄道とバス、タクシーが連携することで、利用者・事業者ともに効果・メリットがあることを⽰す。
実施内容・実施方法

現状・課題異なる交通モード間の連携は利⽤者・事業者の双⽅にとって⼤きなメ
リットとなる（利便性向上、コスト縮減）。



特に事故や災害発⽣時に旅客輸送を適切に融通できるとよいが、例
えば、タクシー業界と鉄道業界ではデータ連携が⼗分にできていない。



現在、各⽅面でMaaSに関する検討が進んでおり、この動きと連動し、データ共有とAI活⽤による効果・メリットを定性・定量的に示す必要。

 ケーススタディを⾏う交通結節点（ターミナル駅等）を選定し、鉄道とバス、タクシーなど、異なる交通モードの連携
可能性について検討（最適なバス、タクシー配⾞、振替輸送時の連携などを想定）
 具体的に想定したユースケースにおいて、実際にデータ共有を⾏うことで、ユーザー利便性を向上させ、事業者のコストを削減できるかケーススタディを実施

目的・目標

 ケーススタディの結果を受け、他事例への展開可能性を検討

 複数の交通モード間によるデータ共有により、利⽤者・事業者双⽅にとっての効果を検証する
 利⽤者の利便性の向上
 事業者の業務の効率化・⾼度化・コスト削減等

3) データ共有による効果の検証
議論内容
概要

事業者間でのデータ共有を促進するため、データ共有による効果（利用者の利便性向上、事業者の業務効率化・コスト削減等）について、定性的・定量的に検討・検証する。
現状・課題

実施内容・実施方法

 各分野におけるデータ共有及びAI活⽤は、運⾏全体の効率化、事故・遅延発⽣時の対応の効率化・⾼度化等、意義・効果があると考えられる。
 一⽅、データ共有・AI活⽤による効果は、現時点、定性的・定量的に⼗分には整理・提示されていない。

 国内外の運輸事業者各社および共通のデータ規格等を調査
 データ共有・データ公開を実現している他分野事例に関して、データ共有の効果を調査

目的・目標
 各分野におけるデータ共有とAI活⽤による効果を定性的、定量的に把握しデータ共有促進に資する情報を提供する。
 データ共有の目的・期待効果、収集・共有するデー
タの種類、項目、内容、量などについて検討する
 データ共有による効果について、定性的整理、定量的試算を⾏う。

61

 複数事業者においてデータ共有することによる効果についてケーススタディを⾏い検証する。
 振替輸送の改善、発⽣頻度の低いデータ（事故等）の効率的蓄積等

【参考】 （自動車）標準的なバス情報フォーマット（国土交通省）【参考】 （船舶）IoS-OP コンソーシアム（日本海事協会他）

62

【参考】 （航空）CARATS オープンデータ（国土交通省）【参考】 （物流）運輸・物流動態データの共同利活用推進事業（国連大学他）

63

【参考】 モビリティ変革コンソーシアム（JR 東日本他）

64

②

部門間（運輸・観光・防災等）でのデータ共有・連携に向けた課題整理と対応検討【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・運輸・観光部門では、「多様な旅客へのサービス・情報の提供」が課題となっており、特に高齢者、障害者や、急増する訪日外国人や当該地に初めて訪れる観光客等に対し的確な情報提供を行うことが求められている。
・AI を活用し旅客の属性・志向・行動履歴等に対応した情報提供を行うとともに、運輸だけでなく、観光、防災も含めたトータルな情報提供を行うことにより、旅行客が安全・安心に快適な旅行を楽しむことができると期待される。
・また、運輸部門内のみの連携だけでなく、観光部門、防災部門と連携を図ることにより、例えば災害発生直後は運輸機関は利用せずに都市・地域内の施設で待機することにより災害対応の全体最適化を図るといったことも期待できる。
【現状・課題】
・上記のとおり、運輸部門、観光部門、防災部門等、多部門に渡るデータ連携に
より、MaaS 型サービスやインバウンドへの適切な情報提供・安全確保等が期待されるものの、現時点では各部門においてデータ共有・連携の取組（データ仕様の共通化・統一化やデータ共有・連携のための体制づくり）が進められており、個別の部門内でのデータ共有・連携も十分ではない状況であり、部門間のデータ共有・連携のための仕組みは整っていない状況といえる。
・このため、高齢者、障害者、外国人観光客等が円滑かつ安全・安心な観光行動には現時点さまざまな制約があり、混雑・障害や災害発生時の誘導等にも課題がある状況である。
・ただし、データの統合・共有や AI の活用により、特定の運輸機関や観光地に利用者が集中してしまうなど、生じうるネガティブな側面についても検討が必要と考えられる。
【取組の方向】・運輸、観光、防災等、複数部門間でのデータ共有・連携による AI 活用と全体最適化に向けた課題の整理と対応方策の検討を行う。

65

<想定施策例>
・運輸と観光とが密に連携した情報提供・予約・決済サービス等の検討
・外国人観光客等への防災情報の適時提供の仕組みづくり

運輸部門

運輸と観光に係る需給状況等に関する
データの共有・連携

観光部門

防災情報の適時・適切な提供
観光部門における活⽤

防災情報の適時・適切な提供
運輸部門における活⽤

防災部門

図

部門間（運輸・観光・防災）でのデータ共有・連携による対応イメージ【施策展開イメージ（案・例）】
１）事故・災害時の訪日外国人に対する適切な情報提供に関する検討
議論内容
概要

訪日外国人が安心して観光、移動できるようにするため、事故や災害時の情報提供に関するニーズを把握するとともに、事故・災害発生時に、運輸事業者、宿泊事業者等で連携して対応する仕組みを検討する
現状・課題



訪⽇外国人は急増しており、今後も増加が⾒込まれる。



事故・災害発⽣時に、外国人に情報提供を⾏うスマートフォン向け
アプリ等は存在するが、現時点、ルート案内等は⾏っていない。



訪⽇外国人が滞在先で事故・災害等が発⽣したときに、交通機関の運⾏状況などを把握し、円滑・安全に宿泊先まで帰ることには現時点課題があると考えられる。

実施内容・実施方法

 訪⽇外国人や⽇本人旅⾏者に対し、事故・災害時に提供してほしい情報に関するアンケート調査を実施。
 運輸事業者、宿泊事業者等に対して、事故・災害時の情報提供に関するアンケートやヒアリング調査を実施。

目的・目標

 運輸事業者、宿泊事業者との連携により、事故・災害時のデータ共有とAI活⽤による連携⽅策について検討。

 訪⽇外国人が安心して⽇本を観光、移動できるようにするため、事故・災害等の発⽣時にルート情報等も含めて情報提供できるようにする。
 事故・災害時の情報提供に関するニーズを調査
 事故・災害時のデータ共有する仕組みを検討

66

【参考】 プッシュ型情報発信アプリ「Safety Tips」（観光庁）

2) 観光産業の需給最適化に関する検討
議論内容
概要

集客施設運営者、宿泊事業者、運輸事業者とが連携し、リアルタイムなデータ共有とAI活用による観光業と運輸業の需給最適化について検討を⾏う
現状・課題

実施内容・実施方法

 集客施設運営者、宿泊事業者、運輸事業者は現時点
⼗分には情報共有・連携ができていないため、集客者や宿泊者の量やタイミングに対応した運輸サービスが適切に提供されないといった課題が⽣じている。
 一⽅、時々刻々と変化する観光資源の状況、集客者数等を適切に予測したり把握することは難しい。

 ⼭岳地、離島など交通モードがある程度限定され、かつ観光資源が豊富なエリアをケーススタディの対象地域として選
定。

目的・目標

 観光施設運営者、宿泊事業者、輸送事業者と協議会を開催し、リアルタイムなデータ共有に関して検討 データ共有の実現可能性
 データ共有した場合に実現可能なサービスの検討
 シミュレーション、実証事業等

 時々刻々と変化する滞在先の混雑状況や、観光資源の状況をリアルタイムでユーザーと各事業者で共有しAIを活⽤することで、ユーザー体験を最⼤化し、各事業者の収益増加に資する67

【参考】JR 東日本、東急電鉄、楽天による「観光型 MaaS」【参考】小田急電鉄、MaaS に関する取組

68

③

データ共有に係る法制度面等の対応検討【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・上記のとおり、運輸・観光部門のさまざまな課題解決に向け、事業者間、モード間、部門間でデータ共有・連携を図り、これをベースとして AI を活用していくことが期待されるがデータを取り扱うための法制度面等の整理も必要である。
【現状・課題】
・AI 活用に係るデータの利用に関する法制度面の対応（個人情報保護や著作権保護）については、政府各府省や業界団体等でも取組が進められているところだが、これを踏まえつつも、特に運輸・観光部門の課題について整理・検討が必要なものもある（交通データの匿名加工処理、データの所有権・利用権の整理等）。
・平成 30 年 1 月 1 日施行にて著作権法の改正があり、AI による学習用データセ
ットの共有、公開や、使用済学習用データセットの販売が適法となった。AI 活
用における著作権保護に係る法規制が緩和されたため、これを踏まえてデータ
共有・連携を促進することが期待される。
【取組の方向】・特に運輸・観光部門において事業者間・交通モード間・部門間でのデータ共有を図る際の、法制度面等の留意事項（個人情報保護や著作権保護等）の確認・整理。
【施策展開イメージ（案・例）】
データ共有における個人情報保護および著作権保護に関する検討

議論内容
概要

事業者間・交通モード間のデータ共有のニーズはあるが、個人情報や著作権の保護が必要であり、活用・共有のハードルとなっている⾯がある。運輸部門におけるデータ共有・利活用と個人情報保護・著作権保護を両⽴させるための方策を検討する。
現状・課題

実施内容・実施方法

 事業者間や交通モード間のデータ共有のニーズはあるが、個人情報保護や著作権保護に留意・配慮する必要がある。
 平成31年1⽉1⽇施⾏の著作権法改正により、AIのための学習⽤データセットの共有、使⽤済み学習⽤データセッ
トの販売、学習⽤データセットの公開が適法となる。

 事業者間・交通モード間でのデータ共有の際の個人情報保護、著作権保護に関する課題を整理。

目的・目標 データ共有を実現した他分野事例における個人情報保
護・著作権保護対応について調査。
 運輸部門におけるデータ共有に関する個人情報保護・著作権保護に関する⽅策を整理。

 事業者間・交通モード間のデータ共有と、個人情報保護・
著作権保護の両⽴を図るための⽅策を検討する。

69

【参考】 著作権保護法の改正（AI による利活用促進関連）70

(2) 運輸・観光部門における AI 活用の効果・影響に関する調査研究① 運輸・観光部門における AI 活用による効果・影響の検討【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・運輸・観光部門では、「運行の効率化・最適化」「混雑・遅延・障害等への対応」「地域における輸送手段の確保」「人手不足への対応」等が課題となっており、
AI 活用による解決の支援が期待される。
・AI 活用による効果や影響を定性的・定量的に把握する調査研究を進めることにより、運輸・観光部門における AI 活用に対する理解の進展、導入推進につながるものと期待される。
【現状・課題】
・運輸・観光部門において AI 活用は進展しつつあるが、その効果・影響の捉え方については現時点整理されていない。
・個別の企業等における投資対効果、事業採算性等については各企業で検討すればよい事項と考えられるが、社会的、公共的な効果・影響については公的機関による検討・整理が望まれる。
【取組の方向】・運輸・観光部門における AI 活用による効果や影響（特に社会的、公共的な効果・影響）について、その発現のメカニズム（どのような AI をどのような事業・業務に適用すると、どのような効果・影響が発現するか）を検討・整理したう
えで、定性的・定量的に把握・評価する手法について調査検討を行う。
・効果・影響の内容・範囲については、公共政策の観点から、社会的格差への対応、安全・安心の確保、環境への配慮等、幅広く視野に入れることが考えられる。
・なお、現状、運輸・観光部門における AI 活用は技術開発や試行的な導入を行っているものも多いため、経済効果や費用便益の算定等については、今後、本格的な AI 活用の進展を見込み、中長期的に検討すべき課題と考えられる。

71

【施策展開イメージ（案・例）】
運輸・観光部門における AI 等活用による社会的効果・影響等の調査研究
議論内容
概要

運輸部門においてもAIの活用は進展しつつあるが、その効果・影響を定性的・定量的に把握する⼿法は⼗分に整理・共有されていない。運輸部門の観点からAI導入の目的・効果・影響等を評価する⼿法を開発し、関係主体に提供することにより、適切なAI活用普及の⼀助とする。
現状・課題

実施内容・実施方法

 運輸部門においてAIの活⽤は進展しつつあるが、各分
野・各事業者独⾃の取組が多く、導⼊による利⽤者・事業者や経済・社会への効果・影響を定性的・定量的に把握する手法は⼗分に整理・共有されていない。
 運輸部門におけるAI導⼊の目的、期待される課題解決等との対応も⼗分に整理されていない。

 運輸部門におけるAI導⼊のパターンと導⼊目的・期待効
果等の整理。

目的・目標 運輸部門におけるAI導⼊による効果・影響の定性的整理（リストアップ）。

 運輸部門におけるAI導⼊の目的を整理したうえで、AI導⼊による利⽤者・事業者や経済・社会に対する効果・影
響を定性的・定量的に把握する手法を開発する。

 運輸部門におけるAI導⼊による効果・影響の定量的試
算（定量化可能なものを抽出）

 これを関係主体に提示・共有することで、運輸部門における適正なAI活⽤普及の一助とする。

72

②

運輸・観光部門において AI を活用する際の安全性確保に関する調査研究【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・運輸・観光部門では、「混雑・遅延・障害等への対応」「維持・管理の効率化」「多様な旅客へのサービス・情報の提供」「人手不足への対応」等の課題について、特に安全・安心の確保が重要な要素と考えられる。AI 活用により運輸・観
光部門における安全・安心の向上を図ることが期待される。
【現状・課題】
・運輸・観光部門における AI を活用した安全・安心確保の方策や、AI を活用する場合の留意点等について、既存の安全・安心確保の枠組み（鉄道における RAMS等）への AI の適用等、現時点十分に整理されていない。
・安全性の確保の観点では、現時点と比較してどの程度リスクが増減するか、といった視点での検討も重要な観点である。
【取組の方向】・特に運輸部門において重要となる安全性の確保について、AI 活用により効率化・高度化が期待されることや、AI 活用の際に留意すべきことなどについて、既存の安全性確保の基準や法令的な枠組み等を参照・確認しつつ、将来に向けた調査検討を行う。
・なお、運輸部門における安全管理の仕組みとしては、RAMS 等、既存の枠組みや基準等があり、これらを踏まえた検討が必要である。これらの基準等との整合・連携の観点から、いわゆる「ブラックボックス型 AI」の活用はハードルが高く、当面は人間の実施する業務を支援するものという位置づけとなると考えられる。

73

【施策展開イメージ（案・例）】
運輸・観光部門における AI 等活用における安全性確保に関する調査研究
議論内容
概要

運輸部門におけるAI導入にあたっては、特に旅客等の安全性の確保の観点から、適切な導入・活用が求められる。安全性を確保の観点からAIを導入・活用する方法、留意事項等を検討する。

現状・課題

実施内容・実施方法

 運輸部門におけるAI導⼊にあたっては、特に旅客等の安全性確保を⼗分に図ることが重要である。
 現状では、AI導⼊に際しての安全性確保の観点からの⽅策、留意事項等は⼗分に整理・提示されていない。

 運輸部門においてAIを導⼊する際の安全性確保の観点からの懸念事項の整理（人とAIの判断の整合、責任分
界点、サイバーセキュリティ等）
 運輸部門における既存の安全確保に関する法令・基準・取組等の確認とAI活⽤の可能性検討。

目的・目標 安全性の観点からの適切なAI導⼊⽅策（対象、⽅法）、留意点等の検討、整理。

 運輸部門におけるAI導⼊にあたり、特に安全性確保の観点からの適切な導⼊対象・⽅法や留意事項を検討する。

【参考】RAMS 規格の概要
・国際的には、鉄道システムに AI 技術を活用する際の安全性・信頼性を立証するためには、RAMS 規格（IEC62278）に準拠する必要がある。RAMS 規格はシステムのライフサイクルの各フェーズ（設計～運用～保守）を想定して、安全性評価、信頼性評価を行い、各フェーズにおける安全対策を事前に検討するための規格である。
・したがって、AI 活用に関する議論を行う際も、まず具体的なユースケースを想定した後に、RAMS 規格に則った安全性・信頼性の議論をする必要がある。
 鉄道システムに関して、システム全体の安全性・信頼性を立証する手法として“RAMS 規格” と呼ばれている国際規格（IEC 62278）が存在
 RAMS 規 格 は 、 Reliability （ 信 頼 性 ）、 Availability （ 可 動 性 ）、
Maintainability（保全性）、Safety（安全性）の頭文字を取ったもので鉄道
システム全体の規格 RAMS 規格は、システムの構想から廃棄までのライフサイクル全体について規定する機能安全規格（注）の一種
 欧州を始めとして、海外では、RAMS 規格に則って鉄道システムの安全性を立証することが主流となっている
 特に鉄道信号システムは IEC62425、鉄道ソフトウェアは IEC62279 が規格として定められている
注）機能安全規格：試験により規格適合を証明する技術仕様規格とは異なり、技術的・組織的機能の両方によって安全性を達成していることを示す規格74

表IEC62278 のコンテンツ

出典：IEC 62278:2002 Railway applications - Specification and demonstration ofreliability, availability, maintainability and safety (RAMS)75

(3) 業界全体への AI 活用普及のための取組① 中小・地方への AI 活用普及方策の検討【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・運輸・観光部門では、「地域における輸送手段の確保」「人手不足への対応」等
が課題となっており、これらは特に地方部や中小企業で深刻な問題となっている。
・地方・中小において、需要量が疎だったり、事業者の資本が不十分だったりしても、共有の AI サービスを廉価で活用すること等により、デマンド型交通手段の的確な運行、運転手の業務支援等を行うことにより、地域の課題解決に結びつくことが期待される。
【現状・課題】
・大手企業や大都市部では AI 活用が進展しつつあるが、中小企業、地方部では、解決すべき課題はあるものの、人材、資金、情報等の不足等のため、AI 活用が進みにくい。
【取組の方向】・AI 活用のニーズもあるにも関わらず、情報面や資金面、組織体制面等で AI 活
用が進みにくい中小・地方の運輸・観光事業者に対し、AI 活用を普及させるための方策について検討する。
<想定施策例>
・都市部・大手企業による AI 活用のためのデータの提供の仕組み
・クラウド型・共用型の AI 活用アプリケーションの創出・普及 等

大都市部

地方部

運輸上の課題はあるが運輸ニーズ総量や投下可能資⾦に限界があり
AI活⽤進展の障壁

⼤量の運輸ニーズ、
多額の事業費により⺠間主導でAI活⽤が進展

廉価・簡易なAI活⽤システム・サービスの情報提供
複数地域・複数事業者による共同運⽤等の仕組み

図

課題のイメージ76【施策展開イメージ（案・例）】
議論内容
概要

現在、大企業や都市部を中心にAI等の活用が進展しており、中小企業や地方等においてはあまり普及していないものと考えられる。中小・地方等におけるAI活用普及のための方策について検討・提言する。

現状・課題

実施内容・実施方法

 現状では、資本⼒の⼤きい⼤企業や、運輸需要量の多い都市部においてAI等の活⽤が進展している。
 中小企業や地⽅等においては、AI等の活⽤による業務・事業の効率化や利便性向上等が期待されるものの、現時点ではあまり普及していない。

 中小企業・地⽅等におけるAI活⽤の現状・課題等 （人材面、情報面、資⾦面等）の把握（アンケート・ヒアリン
グ等）

目的・目標

 中小企業・地⽅等におけるAI活⽤の可能性の検討

 特に中小企業や地⽅等においてAI活⽤普及のための⽅策を検討・提言する。

 中小企業・地⽅等におけるAI活⽤普及のための⽅策の検討・提言マッチング、共⽤プラットフォーム等）

 中小企業や地⽅等における実態・課題に即した⽅策を提
言する。

77

②

ニーズとシーズのマッチングの場の形成【運輸・観光部門における課題解決の方向】
・上記のとおり、運輸・観光部門におけるさまざまな課題解決のために AI 活用が期待されるところだが、そのためにはニーズ側（運輸・観光事業者）とシーズ側（AI 事業者）の適切なマッチングが必要である。
【現状・課題】
・運輸・観光事業者は解決すべき課題を抱えているものの、どのような AI 技術を
どのような業務に適用すれば効率的か、どのような事業者・組織や人材が AI 技
術活用サービスを提供できるのか、導入・運用コストはどの程度か、といった情報が不十分な状況である。
【取組の方向】・ニーズ側（課題解決のために AI を活用したい運輸・観光事業者）とシーズ側（AI 事業者（ベンチャー含む）や大学等）とのマッチングの場を形成する。
<想定施策例>・運輸・観光部門における AI 活用サービスや関連データの情報収集・カタ
ログ化・情報提供・販売支援等【施策展開イメージ（案・例）】

議論内容
概要

現状、AI等の活用が普及しつつあるが、ニーズ側（運輸事業者）とシーズ側（AI事業者・人材等）のマッチ
ングの機会は⼗分に形成されていないと考えられる。ニーズとシーズのマッチングを支えるプラットフォーム等について検討・提言する。

現状・課題

実施内容・実施方法

 現状、AI等の活⽤を求めるニーズ側（運輸事業者）とAIに関する製品・サービスを提供するシーズ側（AI事業者、人材等）のマッチングの機会は⼗分に形成されていな
いと考えられる。

 運輸事業者からのAI事業者・人材等に対するニーズ、情報収集⽅法等の実態把握（ヒアリング等）
 AI事業者・人材からの運輸事業者に対する情報発信、営業活動等の実態把握（ヒアリング等）

目的・目標 ニーズ側（運輸事業者）とシーズ側（AI事業者・人材）とのマッチングを支えるプラットフォームについて検討・提言する。

 ニーズとシーズのマッチングプラットフォームの企画⽴案、提言

 特に情報や機会が不⾜がちな中小企業・地⽅等を意識し、地⽅⼤学やベンチャー等とのマッチング機会も検討する。

78

5.2 政策課題への取組主体
前項で掲げた政策課題については、さまざまな主体の役割分担、協力連携により取り組むことが必要であると考えられる。それぞれの課題への取組において参加が想定される主体や役割分担等はおおむね以下のように考えられる。
(1) AI 活用のためのデータ整備と共有の仕組みづくり
AI 活用のためのデータ共有については、特に事業者間、交通モード間、分野間でのデータ共有が求められることから、個別の企業等での取組での実現は難しい側面がある。
複数の事業者が参加する業界団体や中立的な組織により、業界横断、交通モー
ド横断等でのデータ共有の仕組みを形成することが期待される。
なお、共有すべきデータの内容・項目・仕様等については、データ分析や AI 活
用の観点から、大学・研究機関等の協力を得て検討することが考えられる。
(2) 運輸・観光部門における AI 活用の効果・影響に関する調査研究
本報告書で提示している政策課題については、特に AI 活用に係る社会的な効果・影響や安全・安心確保に係る取組であるため、個別企業の参加・協力を得つ
つも、国、大学・研究機関、中立的組織等による取組が期待される。
(3) 業界全体への AI 活用普及のための取組
本報告書では特に地方・中小への AI 活用普及を企図していることから、地方自治体や地域の業界団体、大学・研究機関（特に地方大学等）の協力・連携による取組が期待される。
また、データやアプリケーションの地域間での共通利用等により、社会的コストの削減や地域間連携による旅客の利便性向上等の効果発揮等も期待されることから、国や中立的組織等による地域間連携や AI 活用普及への取組も期待される。

なお、これらの取組は相互に関係し、連携して取り組まれることが重要である。
さまざまな主体が参加するこれらの取組について、いかに連携させ総合的に展開していくべきかといったビジョンを国や中立的な組織等が描くことも重要であると考えられる。

79おわりに
わが国は人口減少・少子高齢化をはじめ、世界に先駆けて社会的な課題に直面し、この解決に取り組む「課題解決先進国」であり、運輸・観光部門の諸課題も重要な要素となっている。
また、特に運輸部門については、医療・健康・介護、環境・エネルギー等、他のさまざまな部門の基盤となるものであり、運輸部門の課題解決は他部門の課題解決にも資するものである。
昨今の AI の開発・普及の進展は著しく、運輸・観光部門においても AI の活用が進展しつつあるが、上記諸課題の解決という面からは、その取組はまだ緒についたところであるといえる。
今後、AI 技術の一層の進展が期待されるが、これに加えて、社会システムとしての運輸・観光事業への本格的な実装により、諸課題の解決に効果を発揮していくことが期待される。このためには、運輸・観光部門における AI 活用に関するビジョンやロードマップを描き、本調査で提示したようなさまざまな政策課題への取組を進めていくことが重要であると考えられる。

80

【資料編】

【強制余白】

日本における AI 活用事例（個票）

【強制余白】

No.1 【鉄道】 ホームへの転落防⽌
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ホームへの転落防⽌（九州旅客鉄道/オプティム）

鉄道

旅客
(一般)

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード
端点

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•

九州旅客鉄道とオプティムは、無⼈駅に設置した監視カメラの映像を分析し、線路内への転落や⽩線外への⽴ち⼊りをAIで自動的に検出するシステムの実証実験を実施(2017年10⽉〜)。
監視カメラの映像を深層学習で分析し、ホームの乗客を自動認識。異常を検出すると、ネットワーク経由で管理室に瞬時に知らせる仕組み。
従来は複数駅のカメラ映像を職員が同時に目視しており負荷が高かったが、AIがかわりに監視を実施。

システム構成※

画像解析結果のイメージ（⼈、電⾞、⻩⾊い線を認識）※

出所︓（※）プレスリリース（ 2017年10⽉6日 ），株式会社オプティム，2019年3⽉11日閲覧，https://www.optim.co.jp/news-detail/23884

81No.2 【鉄道】 問い合わせ対応の支援•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

問い合わせ対応の支援（東日本旅客鉄道/
IBM）

鉄道

旅客
(一般)

認識
分析・推論
最適化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

東日本旅客鉄道は、AIを活用したお問い合わせセンターの業務支援システムを導⼊。
IBMのAIプラットフォーム「IBM Watson」を活用し、お問い合わせセンターへの電話の内容を自動的に判断、回答する内容の候補をオペレーターに提示。
東日本旅客鉄道が策定した「技術⾰新中⻑期ビジョン」に基づき、今後もAIを活用したサービスを検討する予定。

システムの概要※
出所︓（※）ニュースリリース（2017年4⽉25日），東日本旅客鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.jreast.co.jp/press/2017/20170416.pdf

82

No.3 【鉄道】 列⾞の遅延時間予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

列⾞の遅延時間予測（富士通/ジョルダン）

鉄道

旅客
(一般)

分析・推論

オペレーション

交通モード
利用中

混雑・遅延・障害等への対応/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産

•
•

富士通とジョルダンは、既存の乗換案内サービスに、AIの機械学習技術を活用した列⾞の遅延時間を予測する機能を加え、
公共交通機関利用者の⾏動選択を支援する実証実験を実施（2016年7⽉〜9⽉）。
富士通のAI技術「Zinrai」を使い、過去の投稿情報と運⾏情報を学習させ、これらのデータと現在の投稿情報および運⾏情報から遅延時間を予測し、クラウドサービス「SPATIOWL」から提供。この予測情報は、ジョルダンの乗換案内アプリに乗換案
内の検索結果として表示され、列⾞遅延時における利用者の⾏動選択を支援。

システムの概要※

サービスの画面イメージ※

出所︓（※）プレスリリース （2016年7⽉19日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧， http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/07/19-1.html

83No.4 【鉄道】 列⾞の混雑予想••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

列⾞の混雑予想
（ヤフー）

鉄道

旅客
(一般)

分析・推論

オペレーション

交通モード
利用中

混雑・遅延・障害等への対応/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

ヤフーは、提供する乗換検索アプリ「Yahoo!乗換案内」の中で、ビッグデータを活用しAI技術により当日から5日分の電⾞内
や駅の混雑を予測する「異常混雑予報」を提供。
首都圏の主要26路線において、スポーツ⾏事やコンサート等のイベント開催で混雑が予測される場合、その混在度合いを予測。予測結果を用いて、当日から5日分の未来の⾞内や駅の混雑度を3段階、10分単位で表示、同時に混雑が予測される駅名も表示。

サービスの画面イメージ※
出所︓（※）プレスルーム（2018年2⽉19日），ヤフー株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://about.yahoo.co.jp/pr/release/2018/02/19a/84

No.5 【鉄道】 接客・案内の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

接客・案内の自動化（ティファナドットコム/
横浜高速鉄道）

鉄道

旅客
(一般)

擬⼈化

オペレーション

交通モード端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

•
•
•

ティファナドットコムは、AIを活用した接客システム「KIZUNA(絆)」を開発（現在は、名称を「AIさくらさん」に変更）。
音声やテキストで語りかけることで、テキスト情報以外にもExcelやpdf、動画等のデータでの情報と一緒に返答を提示。ユー
ザとのやりとりの中で蓄積されたビッグデータを、本システムにより解析し、顧客傾向やトレンド等を可視化することが可能。
横浜高速鉄道では、本システムを自社のホームページに採用。ヘルプデスクやコールセンター等の案内業務を⾏い、集積したデータをサービス向上に役⽴てる⽅針。今後はAI端末を駅構内にも導⼊する予定。

サービスの画面イメージ※
出所︓（※）記者発表資料（2018年1⽉31日），横浜高速鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.mm21railway.co.jp/info/news/uploads/press%20release_20180131_web.pdf

85

No.6 【鉄道】 駅案内ロボットによる案内
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

駅案内ロボットによる案内（日本信号/東京都
交通局）

鉄道

旅客
(一般)

擬⼈化

オペレーション

交通モード
端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実証
試⾏

単独

産

•
•
•

日本信号は、都営⼤江⼾線都庁前駅にて駅案内ロボット「ekibo」の実証実験を実施。本実証実験は東京都交通局の協⼒のもと実施 (2018年3⽉)。
日本語と英語に対応した音声による自然対話により、ロボットが駅周辺情報の案内サービスを提供。
駅周辺施設への最寄出口の案内、駅設備の案内等を提供可能。

ロボットの外観※

出所︓（※）ニュースリリース(2018年3⽉15日），日本信号株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.signal.co.jp/spdf/282.pdf

86No.7 【鉄道】 多言語での観光案内••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

多⾔語での観光案内（⻄日本電信電話）

鉄道

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

交通モード
端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産

⻄日本電信電話は、近畿日本鉄道京都駅において、コミュニケーションロボットを用いた多⾔語による観光案内の実証実験を実施(2017年3⽉)。
AI技術「corevo」を実装したロボット「Sota」を活用して、英語・中国語・日本語の３ヶ国語を用い、観光客と双⽅向の対話を実施。

実証実験の実施イメージ※
出所︓（※）ニュースリリース（2017年2⽉28日），⻄日本電信電話株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.ntt-west.co.jp/news/1702/170228a.html

87No.8 【鉄道】 ヒューマノイドロボットによる質問応答
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ヒューマノイドロボットによる質問応答（日⽴製作所/
東日本旅客鉄道）

鉄道

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

交通モード端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•

東日本旅客鉄道、日⽴製作所は、東京駅で対話型ヒューマノイドロボットによる質問応答の実証実験を実施(2016年10⽉)。
日⽴製作所が開発したヒューマノイドロボット「EMIEW3」により、日本語・英語・中国語の３ヶ国語で、駅を発着する列⾞の案内や駅構内や周辺施設、観光名所の案内を実施。

ヒューマノイドロボットの外観※
出所︓（※）ニュースリリース（2016年9⽉26日），株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2016/09/0926.pdf

88No.9 【鉄道】 貨物ダメージの自動判定
件名/取組主体
交通モード
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

貨物ダメージの自動判定（日⽴ソリューションズ・
クリエイト）

•
•
•

鉄道

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象
期待効果
⼤塚家具採⽤例

物流

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード
端点

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

日⽴ソリューションズ・クリエイトは、貨物の画像を撮影するだけでダメージのある貨物をAIが自動判別し、ダメージレベルを判定するシステムの市販化を開始。
貨物の「ツブレ｣｢ヨゴレ｣等のダメージ種別やダメージレベルをAIにより自動で判別。AIがダメージ部分を認識すると、画像へ自動でマーキングすることが可能。
⼈間が荷物のダメージを確認して登録するという作業が不要となる。

システムの全体イメージ※
出所︓（※）貨物ダメージ自動判別，株式会社日⽴ソリューションズ・クリエイト，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.hitachi-solutions-create.co.jp/solution/ai_plus/case/case6.html

89No.10 【鉄道】 データの集約・分析
件名/取組主体

データの集約・分析（東日本旅客鉄道）

•
•

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

鉄道

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

企画開発
計画
オペレーション
メンテナンス

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
維持・管理の効率化

研究開発

単独

産

東日本旅客鉄道は、運転や⾞両、電気、施設といった、部門ごとに持っているビッグデータを、クラウド上の情報プラットフォームに展開し利用する仕組み「クラウドシステムプラットフォーム」を検討。
プラットフォーム上のビッグデータとAIを活用してメンテナンスの効率化や⽣産性の向上、新サービスの提供等に利用する⽅針。

※BIM︓Building Information Modeling（建物情報モデル）※CIM︓Construction Information Modeling（土木情報モデル）

クラウドシステムプラットフォームイメージ※
出所︓（※）ニュースリリース（2016年11⽉8日），東日本旅客鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.jreast.co.jp/press/2016/20161105.pdf

90No.11 【鉄道】 踏切映像の伝送システム
件名/取組主体
交通モード
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

踏切映像の伝送システム（東急テクノシステム/東急電鉄）

鉄道

運輸対象

活用AI技術

適用業務

旅客
物流

認識
分析・推論

オペレー
ション

適用対象
期待効果
⼤塚家具採⽤例

交通モード
利用中

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

導⼊段階

取組体制

参画主体

実証試⾏

単独

産

東急テクノシステムは、東急世⽥⾕線若林交差点において、AIを活用した「踏切映像伝送システム」の実証実験を実施（2017年11⽉〜2018年4⽉）。
• 踏切に設置された監視カメラの映像をもとに、AIを活用して踏切内の異常を検知し、付近を⾛⾏中の電⾞の運転士や運⾏管理者等に警告とともに映像を2秒以内に伝送。
• 実証実験では、踏切内の異常をAIが検知できるかどうかの検証を実施。
•

システムの全体イメージ※

出所︓（※）更新情報（2017年11⽉20日），東急テクノシステム株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.tokyu-techno.co.jp/news/html/10_66_20171115203701.html

91No.12 【鉄道】 設備故障の原因推定
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

設備故障の原因推定（東日本旅客鉄道）

鉄道

旅客
物流

認識
分析・推論

メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

•
•
•

東日本旅客鉄道は、AIを活用することにより、点検やトラブルに関する学習結果から故障原因の推定や発⽣場所の可能性についてアドバイスするシステムを検討。
従来は設備故障の原因推定はベテラン技術者の経験に依存しており、今後の技術継承が課題であったが、課題解決に寄与する可能性。
AIを活用し、点検やトラブルに関する報告書類内の⾔葉の関連性から、因果関係を抽出。設備故障の事象を⼿がかりに、原因や対策を推定。

システムの概念※
出所︓（※）JR EAST Technical Review No.55-2016 ，東日本旅客鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_55/tech-55-13-16.pdf

92No.13 【鉄道】 ⾞両のメンテナンス
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

⾞両のメンテナンス（東日本旅客鉄道）

鉄道

旅客
物流

認識
分析・推論

メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

•
•
•

東日本旅客鉄道は、⼭⼿線および京浜東北線の営業⾞両にレールや架線の異常を検知するモニタリング装置を搭載。
モニタリング装置により日々収集したデータをAIにより分析、メンテナンスの意思決定を支援するシステム「スマートメンテナンス」
を検討。
従来の定期点検だけでなく、営業⾞両や点検⾞両から日々収集したビッグデータを分析、メンテナンスに活用する「状態監視保全（CBM︓Condition Based Maintenance）」の導⼊をめざす。

モニタリング装置

スマートメンテナンスのPDCAサイクル※
スマートメンテナンスの主なターゲット※
出所︓（※）JR EAST Technical Review No.55-2016 ，東日本旅客鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_55/tech-55-05-08.pdf

93No.14 【鉄道】 鉄道設備のメンテナンス
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

鉄道設備のメンテナンス（日本電気）

鉄道

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

日本電気は、鉄道設備のメンテナンスのためのシステムを提供。
検測⾞で測定した電⼒設備や軌道設備に関するデータおよびセンサで測定した信号設備や⾞両設備に関するデータを学習
し、将来の設備状態を予測するとともに、設備が劣化する要因を提示。
本システムの導⼊により、これまでは⼈的な判断・意思決定で実施していたメンテナンス作業計画について、熟練の技術者がいなくても策定できるように支援。

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

システムの概要※

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

システム導⼊イメージ※

出所︓（※）NEC Smart Analytics for Railway Maintenance ，日本電気株式会社、2019年3⽉11日閲覧、https://jpn.nec.com/transportation/railway-iotai/index.html

94No.15 【鉄道】 鉄道運⾏の省エネルギー化•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

鉄道運⾏の省エネルギー化（日⽴製作所）

鉄道

旅客
物流

分析・推論
最適化

計画

運⾏システム全体

維持・管理の
効率化

研究開発

単独

産

日⽴製作所は、AIを活用した鉄道運⾏の省エネルギー化を検討。
⾞両運⾏に関する1年分のセンサ情報を⼈⼯知能「Hitachi AI Technology」により分析し、駆動系消費電⼒量の低減に最も効果的な特徴量を自動抽出。
該当する指標をもとに運転を改善をした場合、区間平均で14%の消費電⼒の削減が⾒込めると想定。

Hitachi AI Technologyの活用例※

Hitachi AI Technologyへの⼊⼒データ一覧※

出所︓（※）鉄道分野でのAI活用 鉄道運⾏の省エネルギー化事例，株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_04.pdf

95No.16 【自動⾞】 駐⾞場の状況認識
件名/取組主体
交通モード
運輸対象
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

駐⾞場の状況認識
（富士通）

•
•
•
•

自動⾞

旅客
(一般)

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果
⼤塚家具採⽤例

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・
最適化

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

富士通は、AIを活用した駐⾞管理のソリューションの市販化を開始。
監視カメラの映像からAIにより⾞両を検知し、駐⾞場の駐⾞スペースの満⾞・空⾞情報をリアルタイムで認識。
監視カメラ一台あたり最⼤100台分の満⾞・空⾞情報をリアルタイムで監視可能。
スマートフォンでの駐⾞場空き状況の確認等の顧客サービスの向上、⻑時間駐⾞や駐⾞禁⽌エリアの監視といったセキュリ
ティの強化、さらには利用状況に応じた駐⾞料⾦設定による収益最適化といったマーケティングの強化等、さまざまな目的に利用可能。

⾞両・⼈物・顔の識別イメージ※

出所︓（※）プレスリリース（2016年10⽉3日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/3-1.html

96No.17 【自動⾞】 完全自動運転⾞両による交通サービス
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

完全自動運転⾞両
による交通サービス（ディー・エヌ・エー/
EasyMile）

自動⾞

旅客
(一般)

認識
分析・推論
最適化

自動運⾏

交通モード利用中

地域における
輸送⼿段の確保/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•

ディー・エヌ・エーとEasyMileは、完全自動運転⾞両による交通サービス「ロボットシャトル」の実証実験を実施（2016年8⽉）。
⾞両の四⽅にLiDARが搭載されており、全⽅位で障害物を検知。減速や加速、停⽌といった動作を自動で制御。
はじめは動物園や⼤学、公道等で実証実験を実施。今後も公共施設や商業施設等におけるデモンストレーションを繰り返し実施し、2019年のサービス開始を目指す。

⾞両の外観※

実証実験の様子※
出所︓（※）Robot Shuttle ，株式会社ディー・エヌ・エー，2019年3⽉11日閲覧，https://robot-shuttle.com/safety/97

No.18 【自動⾞】 ダイヤ改正の支援
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ダイヤ改正の支援（トラフィックブレイン/
両備グループ）

自動⾞

旅客
(一般)

分析・推論
最適化

計画

運⾏システム全体

運⾏の効率化・
最適化

実証試⾏

単独

産

•
•
•

トラフィックブレインは、バスロケーションシステムの運⾏データとAIを活用した自動ダイヤ改正支援システム「Dia Brain」を開発し、実証実験を実施。
「Dia Brain」は、バスロケーションシステムに蓄積された運⾏データをもとに、全路線の遅延時間や遅延箇所等を可視化し、最適なダイヤをAIにより自動で⽣成。
両備グループ内のバス会社4社における2018年4⽉1日以降のダイヤ改正に活用。

自動ダイヤ改正の仕組み※

システム導⼊の改善効果※

出所︓（※）プレスリリース（2018年4⽉3日），株式会社トラフィックブレイン，2019年3⽉11日閲覧，http://t-brain.jp/news/dia_brain_release/98No.19 【自動⾞】 相乗りタクシー
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

相乗りタクシー（NTTドコモ/未来
シェア/つばめ交通/
はこだて未来⼤学）

自動⾞

旅客
(一般)

分析・推論
最適化

計画
オペレーション

運⾏システム
全体

運⾏の効率化・最適化/
地域における
輸送⼿段の確保

実証試⾏

複数

産/学

•
•

NTTドコモ、未来シェア、つばめ交通、はこだて未来⼤学は、SAV（Smart Access Vehicle）システムを利用した相乗りタ
クシーの実証実験を名古屋市東部地区で実施（2018年2⽉〜3⽉）。
SAVシステムは、ルートを固定せず需要に応じて乗合い⾞両を⾛⾏させるシステム。乗客からのタクシーの利用要求に対し、AIが乗降位置や⾞両の運⾏状況をもとに最も効率的な配⾞を決定、自動でドライバーへ送迎指示を実施。

サービス概要※出所︓（※）Featured Posts（2017年12⽉23日），株式会社未来シェア，2019年3⽉11日閲覧，http://www.miraishare.co.jp/2018nagoya/99

No.20 【自動⾞】 ⾼速道路における渋滞予測•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

高速道路における
渋滞予測（東日本高速道/NTTドコモ）

自動⾞

旅客
(一般)

分析・推論

計画

交通モード
利用中

混雑・遅延・障害等への対応/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産

東日本高速道路、NTTドコモは、AIを用い渋滞を予測する実証実験を実施（2017年11⽉）。
⼈口統計と渋滞の関係性を学習しパターン化した「AI渋滞予知」を利用して渋滞を予測し、予測結果を配信。
2015年1⽉から2017年4⽉までのアクアライン上り線の渋滞実績と「AI渋滞予知」による評価結果を比較したところ、10km以上の渋滞予測の⾒逃し率は、従来では6%、「AI渋滞予知」では1%となった。

図 ○○○渋滞予測の配信イメージ※実証実験の実施イメージ※

出所︓（※）報道発表資料（2017年11⽉30日），株式会社NTTドコモ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2017/11/30_01.html

100No.21 【自動⾞】 タクシーの利⽤需要予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

タクシーの利用需要予測（NTTドコモ）

自動⾞

旅客
(一般)

分析・推論
最適化

オペレーション

運⾏システム
全体

運⾏の効率化・最適化

実用

単独

産

•
•
•

NTTドコモは、AIの分析によりタクシーの需要をリアルタイムに予測するサービス「AIタクシー」を提供。
携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される⼈口統計やタクシー運⾏データ、気象データ、周辺施設のデータをもとに、AIによりタクシーの需要予測モデルを作成、現在から30分後の乗⾞数を予測。
実証実験の結果では、需要予測技術を使ったドライバーは、1日あたりの売上高が平均で49％向上することを確認。

需要予測結果を活用した情報提供イメージ※

AIタクシーの活用イメージ※

出所︓（※）報道発表資料（2018年2⽉14日），株式会社NTTドコモ，2019年3⽉11日閲覧， https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2018/02/14_00.html

101

No.22 【自動⾞】 駐⾞場の検索
件名/取組主体
交通モード
運輸対象
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

駐⾞場の検索
（シード）

•
•
•

自動⾞

旅客
(一般)

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果
⼤塚家具採⽤例

分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード利用中

運⾏の効率化・最適化/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

シードは、AIにより目的地に一番近い、目的にあった最適な駐⾞場を検索するアプリケーション「パーキングライブラリ」を提供。
ユーザが目的地を⼊⼒、目的地までの距離と時間、時間帯ごとの価格によって、AIが最適な駐⾞場を提案しスマートフォンに表示。
スマートフォンで駐⾞場利用料を決済できるスマートパーキング機能も搭載。

サービスの利用イメージ※

出所︓（※）実⾏者の最新投稿（2017年2⽉9日），株式会社マクアケ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.makuake.com/project/parking-library/102

No.23 【自動⾞】 観光地における渋滞への対策••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

観光地における
渋滞への対策（国土交通省）

自動⾞

旅客
(観光)

認識
分析・推論

計画
オペレーション

運⾏システム全体

混雑・遅延・障害等への
対応

実証試
⾏

複数

産/官

国土交通省は、AIを活用した観光地周辺における渋滞対策を検討。
「観光交通イノベーション地域」に選定された鎌倉市、京都市注での実証実験が可能な技術を公募し「⼈・⾞の流動を分析する技術」の17技術を選定し公表。公表された技術の中に、AIによりカメラ画像から⼈物を検出する技術、観光スポットに設置されたカメラの画像から混雑状況やスポット間の移動を把握する技術などが含まれる。
注）この他、実験計画等の具体化に向けて検討を⾏う地域として軽井沢町、神⼾市を選定。

国土交通省が検討する渋滞対策の概要※
出所︓（※）プレスリリース（2018年7⽉20日）国土交通省ウェブサイト，2019年3⽉11日閲覧，http://www.mlit.go.jp/common/001246078.pdf

103No.24 【自動⾞】 AI運⾏バス•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

AI運⾏バス（JTB/会津電⼒/
NTTドコモ）

自動⾞

旅客
(観光)

分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード
利用中

運⾏の効率化・最適化/
地域における
輸送⼿段の確保

実証試⾏

複数

産

JTB、会津電⼒、NTTドコモは、「AI運⾏バス」を活用したモビリティ・シェア事業の実証実験を会津若松市内で実施（2018年3⽉）。
「AI運⾏バス」は、利用者がスマートフォンのアプリケーションから、予め設置された各停留所の中で乗⾞したい場所と降⾞したい場所を選択。選択した場所によって、市内を周回する乗合バスが配⾞されるシステム。
バスの運⾏ルートは、AIが⾞両位置と停留所の位置、乗⾞⼈数等から最適なルートを算出し、経由する停留所を⾞両に設置されたタブレットに送信しドライバーに通知。

サービスの提供イメージ※2

AI運⾏バス乗降ポイント※1

出所︓（※1）ニュースリリース（2018.3.8），株式会社NTTドコモ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/news_release/topics/topics_180308_01.pdf（※2）AI運⾏バス，会津電⼒株式会社，2019年3⽉11日閲覧， http://aipower.co.jp/archives/tag/ai%E9%81%8B%E8%A1%8C%E3%83%90%E3%82%B9

104

No.25 【自動⾞】 ニーズに応じたルート・配⾞の決定
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ニーズに応じたバスの運⾏（横浜市/NTTドコモ/
未来シェア）

自動⾞

旅客
(観光)

分析・推論
最適化

オペレーション

運⾏システム
全体

運⾏の効率化・最適化/
地域における
輸送⼿段の確保

実証試⾏

複数

産/官

•
•
•

横浜市、NTTドコモ、未来シェアは、みなとみらい21および関内エリアにて、AIを活用してユーザのニーズに応じてバス運⾏を実施する実証実験を開始（2018年10⽉〜12⽉）。
スマートフォンのアプリケーションもしくは商業・観光施設や宿泊施設等に設置された端末にて、ユーザが「AI運⾏バス」の乗⾞予約を実施。乗降予定場所や⾞両の運⾏状況に基づき、AIにより最適な運⾏ルートや配⾞を決定し運⾏。
「AI運⾏バス」は、未来シェアが保有する配⾞システム「SAV」等を利用しており、移動需要に応じて最適な時間・ルートで運⾏を⾏うオンデマンドモビリティサービスのこと。ドコモと未来シェアは、「AI運⾏バス」を実現するためのモビリティプラットフォームを共同開発。このモビリティプラットフォームを利用して、堺港に寄港する外国⼈観光客向けの相乗りタクシーの実証実験を実施（2018年9⽉〜10⽉）。

システムの画面イメージ（堺港）※2

システムの画面イメージ（横浜市）※1

出所︓（※）横浜市記者発表資料（2018.10.5），2019年3⽉11日閲覧， http://www.city.yokohama.lg.jp/keizai/shien/seizou/iot/20181005.pdf（※2）クルーズ振興に関する優良事例集 ９⾴，国土交通省，2019年3⽉11日閲覧，http://archive.city.yokohama.lg.jp/kowan/news/pdf/2018/05jireisyu.pdf※横浜市ウェブサイトではあるが、資料は国土交通省港湾局作成のもの。

105

No.26 【自動⾞】 配送能⼒の最⼤化
件名/取組主体

交通モード

配送能⼒の最⼤化（日⽴製作所/アスクル）

•
•

自動⾞

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレー
ション

交通モード
利用中

運⾏の効率化・最適化/
多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

アスクルは、配送⾞両の運⾏状況をリアルタイムに管理し、⼩刻みな時間帯で受取り時間を指定できるようにするサービス「Happy On Time」を提供。
本サービスには、日⽴製作所の⼈⼯知能「Hitachi AI Technology/H」を利用。配送⾞両の運⾏状況をリアルタイムで管理・更新、配達の前日に到着時間帯を30分刻みで確定し、正確な配達時間を顧客に通知。

サービスの提供イメージ※

出所︓（※）ニュースリリース（2016年6⽉28日），アスクル株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://pdf.irpocket.com/C0032/pTWD/ws9e/wiWC.pdf

106No.27 【自動⾞】 自動運転による無人搬送システム

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

自動運転による
無⼈搬送システム（日産自動⾞）

自動⾞

物流

認識
分析・推論
最適化

自動運⾏

交通モード利用中

⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

日産自動⾞は、自動運転技術を活用した完成⾞の無⼈搬送システム 「Intelligent Vehicle Towing」を追浜⼯場に導⼊。
同システムは、自動運転機能を備えた電気自動⾞「日産リーフ」ベースの牽引⾞と台⾞で構成されており、一度に最⼤3台の完成⾞を無⼈で搬送することが可能。
牽引⾞には、複数のカメラとレーザースキャナを搭載しており、自⾞の位置を把握、目的地までのルートを⼯場内の制限速度
で自動⾛⾏。
追浜⼯場での技術検証を実施するとともに、将来的には国内外の他⼯場への導⼊も検討。

⾞両の外観※
出所︓（※）ニュースリリース（2016年12⽉5日），日産自動⾞株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://newsroom.nissan-global.com/releases/161205-01-j?lang=ja-JP107

No.28 【自動⾞】 在宅確率の予測

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

在宅確率の予測（岡⼭⼤学）

自動⾞

物流

分析・推論
最適化

計画

運⾏システム
全体

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

学

岡⼭⼤学は、各家庭の未来の在宅確率を予測し、可視化するWebアプリケーション「Pigeon」を開発。
本アプリケーションは、AIを活用することにより、蓄積されたエネルギー使用量のデータから各家庭の⽣活パターンを学習し、未来の在宅確率を予測。
地図上に各家庭の在宅確率の推移を表示機能や、在宅確率の高い住宅の絞り込み機能も搭載。
本アプリケーションにより、宅配業者は在宅確率を考慮した宅配の経路設計が可能となり、再配達件数の減少が期待される。

Pigeon のマップ機能のスクリーンショット※

電⼒使用量の予測グラフ※

出所︓（※）次世代ロジスティクスオープンデータ活用コンテスト，岡⼭⼤学乃村研究室，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.swlab.cs.okayama-u.ac.jp/lab/nom/articles/nishi-20171124-142333

108

No.29 【自動⾞】 運送会社間配送マッチングシステム
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

運送会社間配送
マッチングシステム（ドコマップジャパン）

自動⾞

物流

分析・推論
最適化

計画

交通モード利用中

運⾏の効率化・最適化

実用

複数

産

•
•

•

NTTドコモ、富士運輸、トラボックス、イーソーコは、日本全国の空⾞⾞両の⾒える化・共有により物流をサポートする「ドコマップジャパン」を設⽴。専用の⾞載器を開発、これを利用した⾞両位置情報管理システム「DoCoMAP」を提供。
GPSによる⾞両位置情報を独自のサーバに集約し、GoogleMapsを利用して全国の空⾞⾞両の位置をリアルタイムにマップ上に⾒える化し提供。空⾞⾞両の情報をもとに、AIを活用して運送業者のマッチングを⾏い、業者間で自由に⾞両⼿配を実施。
⾞載器と搭載した⾞両の運⾏記録を過去1年分保存しており、待機時の場所や時間を記録可能。

⾞載器の外観※サービスの提供イメージ※
出所︓（※）Our Solution，株式会社ドコマップジャパン，2019年3⽉11日閲覧，https://www.docomap.jp/company

109No.30 【自動⾞】 輸配送の管理
件名/取組主体
交通モード
運輸対象
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

輸配送の管理（シーオス/
⼤塚倉庫）

•
•
•

自動⾞

物流

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果
⼤塚家具採⽤例

分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード
利用中

運⾏の効率化・最適化/
混雑・遅延・障害等への対応/
⼈⼿不⾜への対応

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

シーオスは、AIにより運送⾞両の配⾞管理を⾏うシステムを提供。
ルート上に渋滞や事故が発⽣した場合、到着予定時刻を自動更新し管理画面に表示。AIにより、配送ルートを動的に変更し遅配を防⽌。
⼤塚倉庫では、受注日の翌日午前中の納品に対応させるため、午前9:00台に全トラックの53%が集中、トラック・運転⼿
不⾜となっていた。AI運輸の導⼊で、180分かかっていた配⾞管理を20分に短縮、トラック回転率を1.2から1.7に改善。

配⾞管理の効率化※

AIによるルート変更※

出所︓（※）TMS（輸配送管理システム），シーオス株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.seaos.co.jp/quent-tms.html

110No.31 【自動⾞】 自動運転⾞両による配送サービス
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

自動運転⾞両による配送サービス（ディー・エヌ・エー/
ヤマト運輸）

自動⾞

物流

最適化

オペレーション
自動運⾏

交通モード
利用中

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

複数

産

•
•
•

ディー・エヌ・エーとヤマト運輸は、自動運転社会を⾒据えたサービス「ロボネコヤマト」プロジェクトを実施。本プロジェクトの一環として、藤沢市の限定エリアにて新たな受取り⽅を検証する2つのサービスを提供（2018年6⽉で終了）。
宅配サービス「ロボネコデリバリー」は、⾞内に保管ボックスを設置した専用EV⾞両を使用し、AIによる配送ルートの最適化を⾏うことで、配達の時間帯を10分刻みで指定できる次世代物流サービス。
実証実験では有⼈運転だが、2018年を目処に一部の配送区間における自動運転の導⼊を予定。

使用⾞両イメージ※2

利用イメージ※1

出所︓（※1）ロボネコヤマト×AI，株式会社ディー・エヌ・エー， 2019年3⽉11日閲覧，https://dena.ai/work1/（※2）ニュースリリース（2016年7⽉20日），ヤマト運輸株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.yamato-hd.co.jp/news/h28/h28_45_01news.html

111

No.32 【自動⾞】 自動⾞の自動認識•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

自動⾞の自動認識（センスタイムジャパン）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論

企画開発
計画

運⾏システム全体

安全・安心の確保

実用

単独

産

センスタイムジャパンでは、AIの活用により、市街地における自動⾞・⼆輪⾞・歩⾏者を検出し追跡するシステムを提供。
自動⾞の場合は、⾞種・⾊等の属性、歩⾏者の場合は性別・年代・鞄携帯の有無を認識する機能を搭載。
本システムは、交通管理やセキュリティ、マーケティング等への活用を想定。

検出結果イメージ※

出所︓（※）⾞・歩⾏者認識，株式会社センスタイムジャパン，2019年3⽉11日閲覧，https://www.sensetime.jp/sensevideo

112

No.33 【自動⾞】 自動⾞交通量の自動計測

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

自動⾞交通量の自動計測（クラウディアン）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論

計画

運⾏システム全体

⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

クラウディアンは、従来⼈⼿によって計測されていた自動⾞の交通量調査を、AIの活用により自動化するシステムを提供。
カメラで⾞両を認識したうえで、右折・左折・直進別や⾞線別の⾞両の追跡、旅⾏速度の計測、渋滞⻑の計測等が可能。
深層学習（ディープラーニング）および画像処理技術を活用することにより交差点等の複雑な場所での交通量計測も可能。
低コスト化、常時計測、多点測定、集計の高速化、⾒える化が可能になる。

AI 交通量計測イメージ※
出所︓（※）CLOUDIAN AI Solutions Vehicle Traffic Survey ，クラウディアン株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.cloudian.ai/vehicle-traffic-survey/

113

No.34 【自動⾞】 ドライブレコーダの動画分析•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ドライブレコーダの動画データ解析（住友三井オート
サービス）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論

計画

交通モード利用中

安全・安心の確保/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

住友三井オートサービスは、AIを活用してドライブレコーダにより撮影した動画を自動で分析するサービスを提供。
ドライブレコーダの映像から、携帯電話の利用や脇⾒運転等、危険運転につながるような特定の運転挙動を自動で判定し、レポートを作成。
本サービスには、ディジタルメディアプロフェッショナルが提供する画像分類エンジン「ZIA Classifier」を活用。本エンジンは、画像やビデオ等の画像の中に何が写っているかを判定でき、例えば画像データの⼈混みの中から、傘を差している⼈や歩いている⼈等を判定することが可能。

レポートの提供イメージ※

出所︓（※）ニュースリリース（2017年5⽉26日），住友三井オートサービス，2019年3⽉11日閲覧， http://www.smauto.co.jp/news/20170526AM1000.pdf

114

No.35 【自動⾞】 ドライバーの運転集中度の判定•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ドライバの運転集中度の判定（オムロン）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード利用中

安全・安心の確保/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

研究開発

単独

産

オムロンは、画像センシング技術とAIを組み合わせ、安全運転に適した状態かを判定する技術「ドライバー運転集中度センシ
ング技術」を搭載した⾞載センサを開発。
本技術は、カメラで撮影した映像から、ドライバーが運転に適した状態かをリアルタイムにレベル分けして判定するもの。
2019年〜2020年に発売される自動運転⾞等への採用を目指し、研究開発などを実施。

技術の概要※

運転復帰レベルの判定例※

出所︓（※）ニュースリリース（2016年6⽉6日），オムロン株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.omron.co.jp/press/2016/06/c0606.html

115

No.36 【自動⾞】 舗装損傷の診断
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

舗装損傷の診断（日本電気/福⽥道路）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論

メンテナンス

交通モード利用中

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

日本電気と福⽥道路は、AIを活用し、路面の映像からわだち掘れとひび割れを同時に検出する「舗装損傷診断システム」を提供。
ビデオカメラを取り付けた自動⾞から撮影した路面の映像をAIを活用し分析することで、路面のわだち掘れとひび割れを同時に検出。路面状況の劣化レベルの判定が可能。
従来の路面の目視点検や専用機器による調査に比べ、安価で効率的に路面の健全度の⾒える化を⾏うことが可能。

わだち掘れ検出のイメージ※システムの動作イメージ※
ひび割れ検出のイメージ※

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

出所︓（※）NECプレスリリース（2017年1⽉31日）、日本電気株式会社、2019年3⽉11日閲覧，https://jpn.nec.com/press/201701/20170131_01.html

116No.37 【自動⾞】 ⾼速道路のメンテナンス
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

高速道路のメンテナンス（東日本高速道路）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•

東日本高速道路は、⻑期的な道路インフラの安全・安心の確保に向けたプロジェクト「スマートメンテナンスハイウェイ」を実施。
本プロジェクトは、⻑期的な高速道路の安全・安心の確保に向け、ICTや機械化等を積極的に導⼊し、これらが技術者と融合する総合的なメンテナンス体制を構築することが目的。2020年までの重点プロジェクト。
「道路資産管理システム」「点検管理システム」等、15の個別システムから構成されるデータベース群を活用し、インフラ管理に必要なデータを蓄積。IoTやAIの活用、オープンデータへの対応を⾒据え、インフラ管理のためのデータ管理や交換の⼿法として RDF (Resource Description Framework) を採用。今後、IoT技術やビッグデータ解析技術などを取りいれ、AIを活用した高速道路管理を目指す。

スマートメンテナンスハイウェイの構想イメージ※

スマートメンテナンスハイウェイにおけるICTの活用イメージ※
出所︓（※）定例記者会⾒資料（2013年7⽉31日），東日本高速道路株式会社，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.e-nexco.co.jp/pressroom/data_room/regular_mtg/pdfs/h25/0731/01.pdf

117No.38 【自動⾞】 タイヤの画像診断
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

タイヤの画像診断（オートバックスセブン
/IBM）

自動⾞

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化

実用

単独

産

•
•
•

オートバックスセブンは、IBMが提供する画像認識技術「Visual Recognition」を活用したサービス「かんたんタイヤ画像診断」を提供。
スマートフォンからオートバックスのウェブサイトにアクセス、対象のタイヤを撮影し画像をアップロード。撮影されたタイヤの摩耗度合いに応じて⼤・中・⼩の3段階で評価し、それぞれの状態に応じた適切なアドバイスを送信。
「かんたんタイヤ画像診断」公開直後のアクセス数は、⽉間数千件程度。

『かんたん タイヤ画像診断』のアクセスページ※
出所︓（※）ニュースリリース（2017.9.26） 株式会社オートバックスセブン，2019年3⽉11日閲覧， https://www.autobacs.co.jp/images/data/news/2017/09/26/4L8rv9.pdf

118No.39 【船舶】 フェリー集客の強化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

フェリー集客の強化（商船三井グループ/
富士通/富士通総研）

船舶

旅客
(観光)

分析・推論

企画開発

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

•
•

商船三井グループ、富士通、富士通総研は、AIを活用したデジタルマーケティングを用い、フェリー利用者の集客強化を実施。
商船三井のウェブサイトの閲覧履歴や、フェリーについて記載されているブログの内容をAIにより分析することにより、フェリー旅
⾏を好む旅⾏者のセグメントや傾向を調査。これらの情報から、フェリーを利用した旅を好む年代や性別等の属性、属性ごとの特徴やニーズを把握して、効果的な広告配信等のマーケティング施策を展開。

商船三井グループのフェリー「さんふらわあ」 ※システムの概要図※

出所︓（※）FUJITSU JOURNAL（2017年6⽉22日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://journal.jp.fujitsu.com/2017/06/22/02/

119No.40 【船舶】 気象観測の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

気象観測の自動化（バニヤン・パート
ナーズ/神⼾⼤学/スカパーJSAT）

船舶

旅客
物流

認識
分析・推論

計画

運⾏システム全体

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

複数

産/学

•
•
•

バニヤン・パートナーズと神⼾⼤学は、スカパーJSATが取り組む「海上気象観測の自動観測・自動送信システムの開発」の一環として、AIを活用した海上気象観測の自動化システムを開発。
船上に設置した全天球カメラにより空の画像を撮影し、AIにより画像を解析、気象庁の定める「雲量」および「雲の状態」を導出。
現状、気象観測データの計測・送信は乗組員が船舶上から⼿動で実施。本システムの導⼊により、雲の量や状態に関する計測の精度向上と作業の効率化を目指す。

システムの概要※2

全天球カメラの外観※1

出所︓（※1）⼈⼯知能学会全国⼤会論⽂集 第32回全国⼤会(2018)「全天球画像のデータ収集と雲形と状態判定」，株式会社神⼾デジタル・ラボ等，2019年3⽉11日閲覧，https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/2A4-01/public/pdf?type=in（※2）プレスリリース（2017年10⽉5日），株式会社神⼾デジタル・ラボ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.kdl.co.jp/news/2017/10/banyan_cloudai.html

120

No.41 【船舶】 動的ホットスポットの予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

動的ホットスポットの予測（富士通）

船舶

旅客
物流

認識
分析・推論

計画
自動運⾏

運⾏システム全体

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産/官

•
•
•

富士通は、船舶の自動運転を支援するシステムとして、AIを活用し動的ホットスポットを検知するシステムを開発。実証実験をシンガポール港で実施（2018年7⽉）。
過去のAIS（Automatic Identification System︓船舶自動識別装置）データをもとに、AIにより個船ごと・船種ごとの航路パターンを抽出し、短期の針路予測や⻑期の交通状態を予測し動的ホットスポットの発⽣を予測。
シンガポール港は世界で最も混雑する港のひとつと⾔われており、同国における実証実験にて安全性、効率化を確認。

動的ホットスポットの定義と課題※

出所︓（※）FUJITSU JOURNAL（2018年7⽉17日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://journal.jp.fujitsu.com/2018/07/17/01/

121

No.42 【船舶】 船舶保全作業の支援
件名/取組主体

船舶保全作業の支援（JRCS/
日本マイクロソフト）

•
•
•

交通モード

船舶

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

計画
オペレーション
自動運⾏
メンテナンス

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

JRCSと日本マイクロソフトは、AIやMixed Reality（複合現実）を活用して、海洋産業の働き⽅改⾰を推進するプロジェク
ト「JRCS Digital Innovation LAB」を開始（2018年4⽉）。
本プロジェクトでは海洋事業者向けのトレーニングを可能とする「INFINITY Training」、船舶のメンテナンスを支援する「INFINITY Assist」、陸上からの船舶の遠隔操作を可能とする「INFINITY Command」を実施予定。
「INFINITY Assist」では、 AIやIoT等を活用して、船舶に関して経験豊かなエンジニアのスキルを収集、船舶のメンテナンスの際にこれらのスキルから⼿順を導出し提示。

「INFINITY Assist」の画面イメージ※
出所︓（※）プレスリリース（2018年4⽉6日），JRCS株式会社、2019年3⽉11日閲覧，https://www.jrcs.co.jp/news/article/20180406/

122No.43 【船舶】 船舶の避航操船
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

船舶の避航操船（MTI/JMS/神⼾⼤学）

船舶

旅客
物流

認識
分析・推論
最適化

計画
自動運⾏

交通モード利用中

安全・安心の確保

研究開発

複数

産/学

•
•
•
•

MTI、日本海洋科学、神⼾⼤学は、AIにより船舶の避航操船（他船と衝突を避けるための操船）を⾏うシステムを開発。
3社は共同で「⼈⼯知能をコア技術とする内航船の操船支援システム開発」を実施しており、本システムはその一環として開発。
複数の航海シミュレーションを通して、AIにより最適な避航⾏動を学習、さまざまな状況下において適切な避航操船⾏動を選択。
2021年には実船の操船システムに本システムを組み込み、実海域で実証試験を実施する予定。

国土交通省の研究課題採択決定の報道発表資料※1

MTIのプレスリリース※2

出所︓（※1）報道発表資料（2018年6⽉1日）, 国土交通省, 2019年3⽉11日閲覧，http://www.mlit.go.jp/report/press/sogo17_hh_000083.html（※2）プレスリリース（2018年7⽉26日），株式会社MTI，2019年3⽉11日閲覧，https://www.monohakobi.com/ja/company/news/news_20180726/

123

No.44 【船舶】 ⾒張り業務の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

⾒張り業務の自動化
（富士通）

船舶

旅客
物流

認識
分析・推論

オペレーション
自動運⾏

交通モード利用中

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•
•

富士通は、船舶の自動運転を支援するシステムとして、AIを活用した衝突警告システムの実証実験を実施 (2018年7⽉)。
AIにより監視カメラ画像を分析して、他船や障害物を検知、衝突する可能性がある場合に警告を実施。
複数の船舶や交差する船舶の識別も可能であり、船舶は種別（自動⾞運搬船、バラ積み貨物船、タンカー船、コンテナ運
搬船、その他⼩型船舶）ごとの認識が可能。
船種ごとに数百枚の教師データを用意、精度が低い場合には教師データを追加し誤検知を削減。

画像認識の流れ※

複数の船舶の検知イメージ※

出所︓（※）FUJITSU JOURNAL（2018年7⽉17日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://journal.jp.fujitsu.com/2018/07/17/01/

124

No.45 【船舶】 不審船の検知
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

不審船の検知（NECフィールディング）

船舶

旅客
物流

認識
分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

NECフィールディングは、AIを活用して不審船を識別するサービス「密漁監視システム」を提供。
海岸に設置した監視カメラの映像をAIにより分析、不審船を検知した場合にサービスのユーザに通知。
AIの活用により、⿃や波等の誤検知や、通常船と不審船の区別がつかない等の課題を解消。

サービス全体のイメージ※
出所︓（※）密漁監視システム，NECフィールディング株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://solution.fielding.co.jp/service/solution_search_3/smuggling_monitoring/125No.46 【船舶】 船舶の燃費性能の予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

船舶の燃費性能の予測（富士通研究所/東京
海洋⼤学/商船三井/
宇部興産海運）

船舶

旅客
物流

分析・推論
最適化

計画

交通モード利用中

運⾏の効率化・
最適化

実証試⾏

複数

産/学

•
•
•

富士通研究所、東京海洋⼤学、商船三井、宇部興産海運は、船舶に関連するビッグデータから、実海域における燃料消費や速度等の船舶性能を推定する技術を開発し、実証実験を実施。
富士通研究所のAI「Human Centric AI Zinrai」を応用、気象・海象のセンシングデータ、船舶エンジンのログデータ、船舶の速度や位置のデータ等を解析・学習、実海域での船舶性能を予測。
従来誤差が⼤きかった実海域での船舶性能が予測でき、船舶の性能評価や設計へのフィードバック、燃費改善等に寄与。

推奨航路のルーティングイメージ※（水⾊は波が穏やかな海域、オレンジ⾊は波がやや高い海域、ピンク⾊は波が高い海域を表す）

船速と燃料消費量の実測値とAIによる推定値との比較結果※

出所︓（※）ニュースリリース（2017年11⽉1日），富士通株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/11/1.html

126No.47 【航空】 顔認証の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

顔認証の自動化（法務省⼊国管理局/パナソニック）

航空

旅客
(一般)

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化
安全・安心の確保

実用

単独

産/官

•
•
•

法務省⼊国管理局は、⽻⽥空港の日本⼈の帰国⼿続において、顔認証を自動で実施する「顔認証ゲート」を導⼊。
パスポートにあるICチップ内の顔画像および顔認証ゲートで撮影した本⼈の顔画像を照合することにより、本⼈確認を実施。
パナソニックの深層学習（ディープラーニング）を活用した顔認証技術より、従来は認証が困難であった斜め、うつむき、逆光、
経年変化等の条件でも、顔認証をすることが可能。

顔認証ゲートの外観※

出所︓（※）プレスリリース（2017年12⽉15日）パナソニック株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://news.panasonic.com/jp/press/data/2017/12/jn171215-1/jn171215-1.html

127

No.48 【航空】 ⼿荷物搬送の自動化
件名/取組主体

⼿荷物搬送の自動化（日本航空/オムロン）

•
•
•

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

航空

旅客
(一般)

認識
分析・推論
最適化

オペレーション
自動運⾏

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

交通モード端点

安全・安心の確保/
多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

日本航空は、オムロンのモバイルロボット「LDシリーズ」を活用した⼿荷物の自動搬送の実証実験を実施。(2017年4⽉)。
実証実験に利用するモバイルロボットに内蔵されているレーザースキャナで⼈や障害物を検知、衝突を回避する進路を選択し目的地まで到着。
実証実験は、福岡空港において、空港内の⼿荷物受け取りターンテーブルから最寄の交通機関までの区間で実施。

モバイルロボットLDシリーズの外観※

現⾏業務との比較※

出所︓（※）プレスリリース（2017年4⽉19日），日本航空株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://press.jal.co.jp/ja/release/201704/004250.html

128No.49 【航空】 航空券の購入予測分析
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

航空券の購⼊予測
分析（日本航空/日本電気）

航空

旅客
(一般)

分析・推論
最適化

計画

運⾏システム全体

運⾏の効率化・最適化

実証試⾏

単独

産

•
•
•

日本航空と日本電気は、AIを活用して航空券の購⼊予測分析を自動化する実証実験を実施（2017年9⽉〜11⽉）。
日本電気のAI技術群「NEC the WISE」の1つである「予測分析自動化技術」を活用して、航空券予約サイトでのWebアクセ
スログ、会員情報、搭乗履歴等の情報から、購⼊予測分析が可能であるかを実証実験により検証。
検証の結果、特徴的な顧客⾏動が発⾒でき、購⼊予測分析の構築が可能であることを確認。

実証実験の実施イメージ※
出所︓（※）プレスリリース（2017年11⽉7日），日本航空株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://press.jal.co.jp/ja/release/201711/004489.html

129

No.50 【航空】 空港における旅客満⾜度向上
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

空港における旅客満⾜度
向上（福岡空港ビルディング）

航空

旅客
(一般)

分析・推論

計画
オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
混雑・遅延・障害等への
対応

実証試⾏

複数

産/学

•
•
•
•

福岡空港ビルディング、九州⼤学、富士通研究所は、AIを活用した空港におけるソリューションを検討、実証実験を実施(2015年9⽉〜2017年8⽉)。
旅客に関するデータ（空港到着時間、座席クラス等）と⼿続に関するデータ（レーン数、カウンター数等）を⼊⼒しAIにより分析、各⼿続における待ち時間や旅客満⾜度の指標を出⼒。
本レーンやカウンター数等の変更が旅客満⾜度に及ぼす影響を調べ、その結果に基づき課題の解決に向けた施策を決定。
福岡空港における旅客数は近年増加しており、空港内の⼿続施設やショップでの混雑が発⽣。このような課題の解消に有効。

福岡空港における旅客数の推移※

福岡空港国際線ターミナルの搭乗⼿続きエリア※

出所︓（※）ニュースリリース（2015年9⽉10日），株式会社富士通研究所，2019年3⽉11日閲覧，http://pr.fujitsu.com/jp/news/2015/09/10.html

130No.51 【航空】 問い合わせの自動対応

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

問い合わせの自動対応（Peach Aviation/SCSK
サービスウェア）

航空

旅客
(一般)

擬⼈化

オペレー
ション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

Peach AviationはSCSKサービスウェアが提供するAIによるチャット自動応答サービス「Desse」を導⼊。
顧客からPeach航空のウェブサイト上に寄せられる質問に対し、AIにより自動で応答。顧客からの質問のパターンをデータとして蓄積し、定期的に分析を⾏うことで応答の品質を向上。
就航している地域の⾔語である日本語、英語、中国語（繁体、簡体）、広東語、韓国語、タイ語の7ヶ国語に対応可能。
導⼊前の試験運用段階では、⼊⼒された約10万件の質問のうち約87％を自動応答で処理、オペレーターの負荷が低減したことを確認。

サービスの利用イメージ※
出所︓（※）ニュース［製品・サービス］（2018年1⽉30日）SCSKサービスウェア株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.scskserviceware.co.jp/news/144/detail.html

131No.52 【航空】 音声による自動対応
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

音声による自動対応（日本航空/NTTドコモ）

航空

旅客
(一般)

擬⼈化

オペレーション

交通モード
端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•

日本航空は、AIを活用したNTTドコモの自動音声対応サービス「my daiz」を通じ、航空機の運賃や空席照会を⾏うことができるサービスを提供。
「my daiz」の専用アプリケーションをダウンロード、本アプリケーションを開き「JALを呼んで」「航空券を予約したい」等とユーザが話しかけるとサービスが開始され、ユーザのニーズに合った情報を提供。

画面イメージ※
出所︓（※）プレスリリース（2018年5⽉30日），日本航空株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://press.jal.co.jp/ja/release/201805/004741.html

132No.53 【航空】 航空運賃の予測

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

航空運賃の予測（Hopper）

航空

旅客
(観光)

分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

Hopperは、AIを活用して航空運賃を予測するアプリケーション「Hopper」を提供。
過去の航空運賃に関するデータをAIにより分析、将来の航空運賃を予測して結果をカレンダー上に表示。
また、ユーザの嗜好や検索履歴をAIにより分析、同様の嗜好を持つユーザの検索結果データから、推奨する目的地等を提案。
Hopperによると、航空運賃の予測精度は95%。

Hopperの画面イメージ※
出所︓（※）Hopper APP ，Hopper ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.hopper.com/#the-app

133No.54 【航空】 空港案内の自動対応
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

空港案内の自動対応（日⽴製作所）

航空

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

交通モード端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•

日⽴製作所と日⽴ビルシステムは、⽻⽥空港においてヒューマノイドロボットによる接客・案内サービスの実証実験を実施(2016年9⽉)。
実証実験では、日⽴製作所が開発したヒューマノイドロボット「EMIEW3」を利用。
目的地までの案内を希望する空港利用者の要望に基づき、日本語、英語の⼆ケ国語で対応。案内情報ディスプレイに店舗の写真等の情報を表示したり、広範囲にフロア内を⾛⾏し目的地まで空港利用者を案内。

実証実験のイメージ※
出所︓（※）ニュースリリース（2016年9⽉2日）株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2016/09/0902.html

134No.55 【航空】 訪日外国人向けチャットボット

•
•
•
•

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

訪日外国⼈向け
チャットボット（ビースポーク）

航空

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

交通モード端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

ビースポークは、AIを活用した訪日外国⼈向けのチャットボット「Bebot」を開発、成⽥国際空港向けに導⼊。
空港内に設置されたポスターやステッカーにあるQRコードをスマートフォンにてスキャンすることで、チャットボットが開始。
空港利用者の質問に応じて、空港内の施設やサービスに関する情報、旅⾏中に必要な情報を提供。
実証実験では英語のみでの提供であり、実証実験後にその他の⾔語へも対応予定。

紹介画面と概要※
出所︓（※）成⽥空港BEBOT ，株式会社ビースポーク，2019年3⽉11日閲覧，https://narita.ai/narita/

135

No.56 【航空】 搭乗橋の自動装着
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

搭乗橋の自動装着（成⽥国際空港）

航空

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•
•

成⽥国際空港は、AIを活用した自動装着機能付きの搭乗橋注を試験的に導⼊ (2018年7⽉)。
搭乗橋に設置されたカメラにより撮影した画像をAIにより分析し航空機のドアを検知、ボタンを押下することで搭乗橋が自動で
航空機の10㎝⼿前まで移動。
従来、搭乗橋を航空機に装着する際の精度は、個⼈の技量により差異が発⽣。本システムの導⼊により、航空機の駐機位置がずれた場合や、悪天候等で環境が変化した場合にも、精度のよい搭乗橋の装着が可能。

※搭乗橋︓ターミナルビルから航空機へ搭乗する際に使用する可動式の通路

カメラの設置位置※

搭乗橋の外観※出所︓（※）ニュースリリース（2018年7⽉5日），成⽥国際空港株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.naa.jp/jp/2010705-AI-PBB.pdf

136

No.57 【航空】 障害物の自動検知
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

障害物の自動検知
（DJI）

航空

物流

認識
分析・推論
最適化

自動運⾏

交通モード利用中

運⾏の効率化・
最適化

実用

単独

産

•
•
•

DJIは、AIにより自律⾶⾏を⾏うドローン「PHANTOM4」を提供。
本機に搭載された障害物回避センサにより、⾶⾏経路上にある障害物を回避。
通常のフライトモードの場合、脚部上の光学センサが接近する障害物を認識、障害物に接近した場合には自動でストップしてホバリング。他のフライトモードの場合、障害物を自ら避けて⾶⾏するか衝突を避けて静かに停⽌。

ドローン（PHANTOM4）の外観※
障害物検知のイメージ※
出所︓（※）製品PHANTOM 4スペック，DJI JAPAN 株式会社，2019年3⽉11日閲覧， https://www.dji.com/jp/phantom-4

137No.58 【航空】 ⼿荷物の安全性自動識別•••件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

⼿荷物の安全性
自動識別（日⽴製作所）

航空

旅客
物流

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード端点

安全・安心の確保/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

日⽴製作所は、 X線を用いた⼿荷物検査において、AIを活用して材質や密度から安全性を自動で識別するシステムを開発。
X線画像から得られた物品の材質、密度、⼤きさ等の特徴をもとにAIにより分析、物品の安全性およびその種類を識別することが可能。
スポーツ・音楽イベントを想定した⼿荷物検査実験では、目視検査を実施した場合と比較して検査可能な⼿荷物の数が約40%増加。

X線⼿荷物検査システムでの安全性識別イメージ※
出所︓（※）ニュースリリース（2017年11⽉1日），株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2017/11/1101.pdf

138No.59 【航空】 航空機故障の予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

航空機故障の予測（日本航空/
日本IBM）

航空

旅客
物流

認識
分析・推論

メンテナンス

運⾏システム全体

安全・安心の確保/
維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•
•

日本航空と日本アイ・ビー・エムは、AIを活用して航空機における故障を予測するシステムを提供。
日本航空の航空機に蓄積されたセンサデータや整備履歴等のデータを収集しAIにより分析、機材の故障を予測。
従来は、機材に設置されていたセンサが収集する温度や圧⼒等のデータを1フライト単位で監視、センサの値が事前に設定した値を超過した場合に異常値として検出する⽅法で整備を実施。
AIを活用することにより、過去のフライトで得られたセンサデータや整備記録等を統合、統計値から故障を予測することが可能。

故障予測分析イメージ※
出所︓（※）プレスリリース（2016年12⽉7日），日本航空株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://press.jal.co.jp/ja/release/201612/004059.html

139No.60 【航空】 航空機部品の品質管理支援
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

航空機部品の品質管理支援（SAS Institute Japan/
三菱重⼯航空
エンジン）

航空

旅客
物流

分析・推論

企画開発

運⾏システム全体

維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

•
•

SAS Institute Japanと三菱重⼯航空エンジンは、エンジン製造の溶接⼯程における品質予測モデルにAIを活用することにより、業務プロセスの効率化を検討。
品質予測モデルにAIを組み込むことで、予測の精度や安定性が向上。不良品の低減や切削加⼯におけるチッピング (刃の欠損) の予兆検知等が可能。

航空機エンジン※

出所︓（※）製品紹介，三菱重⼯航空エンジン株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.mhi-aeroeng.co.jp/products/index.html

140No.61 【航空】 組織活性度の自動測定
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

組織活性度の自動測定（日本航空/日⽴
製作所）

航空

旅客
物流

分析・推論

企画・開発
計画

運⾏システム全体

維持・管理の効率化

実証試⾏

単独

産

•
•

日本航空と日⽴製作所は、従業員の⾏動パターンから組織の活性度を測定するシステムの実証実験を実施（2015年10⽉）。
日本航空で勤務する約80名に名札型ウエアラブルセンサを貸与、⾝体運動の特徴から集団の活性度を定量的に示した「組織活性度」を測定。従業員の属性や担当業務の特性等を用いてAIにより分析、従業員満⾜度の向上に向けた施策等を検討。

組織活性度の表示イメージ※
名札型ウエアラブルセンサの外観※

出所︓（※）プレスリリース（2015年10⽉5日），日本航空株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://press.jal.co.jp/ja/release/201510/002468.html

141No.62 【その他】 特定エリアの混雑状況の把握
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

特定エリアの混雑状況の把握（日本電気/横浜国⽴⼤学
COIサテライト）

その他

旅客
(観光)

認識
分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

混雑・遅延・障害等
への対応

実証試⾏

単独

産/学

•
•

日本電気と横浜国⽴⼤学COIサテライトは、AIを活用して特定エリアにおける混雑状況を把握するシステムの実証実験を、
新横浜花火⼤会2018にて実施（2018年7⽉）。
混雑状況を把握する仕組み（処理⼿順）は以下のとおり。この仕組みにより、カメラが設置されていない場所での混雑状況が把握可能。
① 日本電気のAI技術である群衆⾏動解析技術により、一部エリアに設置したカメラ画角内の滞在⼈数や⽅向別の通過⼈数を把握。
② Wi-Fiセンサを広範囲に設置、スマートフォンやタブレット等のWi-Fi設定を有効にしている端末数を把握。
③ Wi-Fiセンサとカメラを1台ずつ併設し、群衆⾏動解析技術から割り出した⼈数とWi-Fi設定を有効にしている端末数の測定比を把握することで、Wi-Fiセンサのみを設置した場所における⼈数を推定。

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

豊島区での群衆⾏動解析技術導⼊のイメージ※
出所︓（※）導⼊事例豊島区様，日本電気株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://jpn.nec.com/case/toshima/index.html

142No.63 【その他】 飲食店等の混雑状況の判別
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

飲食店等の混雑
状況の判別
（バカン）

その他

旅客
(観光)

認識
分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

混雑・遅延・障害等への対応/
多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

•
•
•

バカンは、AIを活用して飲食店等の混雑状況を配信するサービス「VACAN」を提供。
店内のカメラ等により客席や待ち列の混雑状況を把握、AIを活用して空席状況や待ち時間を判別しデジタルサイネージ等に表示。
2017年8⽉〜10⽉に、横浜駅⻄口の相鉄ジョイナスと髙島屋横浜店において、複数のレストランやカフェの空き状況が把握可能なデジタルサイネージを設置した実証実験を実施。相鉄ジョイナスと髙島屋横浜店には、2018年2⽉から本格導⼊。

混雑状況の判別⽅法※2
サービスの画面イメージ※1
出所︓（※1）VACANウェブサイト，株式会社バカン，2019年3⽉11日閲覧，https://www.vacanapp.com/（※2）プレスリリース（2018年1⽉25日），株式会社バカン，2019年3⽉11日閲覧，https://www.vacancorp.com/blog/vacan-6da69b20-8895-4602-bf3d-e12cbff25072

143

No.64 【その他】 外国人旅⾏者向けの観光支援①
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

外国⼈旅⾏者向けの観光支援（JTB/ナビタイムジャパ
ン/日本マイクロソフト）

その他

旅客
(観光)

認識
擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

複数

産

•
•

•

JTB、ナビタイムジャパン、日本マイクロソフトはAIを活用した訪日外国⼈旅⾏者向けのアプリケーション「JAPAN Trip
Navigator」を提供。
マイクロソフトのクラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」を基盤としたサービスであり、AIによりユーザの利用状況に応じた観光案内やチャットボットによる回答を実施。AIによる画像認識機能も搭載しており、ユーザがアップする画像を認識し関連情報を提供することも可能。
現在は英語のみ対応しているが、今後その他の⾔語にも対応予定。

サービスの画面イメージ※（左︓画面の構成、右︓チャットボット）
出所︓（※）Apple Store JAPAN Trip -travel guide,chat ，Apple Inc.，2019年3⽉11日閲覧，https://itunes.apple.com/app/id1340750911?mt=8144

No.65 【その他】 外国人旅⾏者向けの観光支援②
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

外国⼈旅⾏者向けの観光支援（近畿日本鉄道/⻄
日本電信電話/日本
電信電話）

その他

旅客
(観光)

認識
擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産

•
•

•

近畿日本鉄道、⻄日本電信電話、日本電信電話は、AIを活用した訪日外国⼈向け観光案内サービスの実証実験を近鉄
奈良駅にて実施（2018年7⽉）。
日本電信電話が提供する画像認識AI機能「かざして案内」とチャットボットを組み合わせた「マルチモーダル・エージェントAI」により、ユーザの希望に応じた情報（例えば構内の設備（コインロッカーやトイレ）、運賃、観光地のルート案内等）を提供。
英語、中国語（簡体、繁体）に対応。
実証実験では、スマートフォンを利用した案内サービスに対する外国⼈観光客のニーズや、「マルチモーダル・エージェントAI」に求められる機能の把握・分析等を実施。

サービスの画面イメージ※
出所︓（※）ニュースリリース【別紙２】 実証実験の概要，⻄日本電信電話株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.ntt-west.co.jp/news/1807/180727a_2.html

145

No.66 【その他】 観光関連データの統合
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

観光関連データの統合（島根県松江市/
日本ユニシス）

その他

旅客
(観光)

分析・推論

企画開発
オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産/官

•
•

•
•

島根県松江市と日本ユニシスは、AIを活用して松江市に関連するデータを統合する実証実験を開始（2018年8⽉）。
日本ユニシスの⼈流解析サービスである「JINRYU」により、松江歴史館内におけるユーザの⾏動や属性に関するデータを収集。
具体的にはカメラに接続した⼩型コンピュータうえで、撮影された映像上の⼈物や顔を認識し、その⼈物の動線や顔から推定した年齢・性別を判定。
このデータと、さまざまな機関が発信する松江市に関するデータ（松江市のオープンデータ、タウン情報Webサイト「Lazuda」、
SNS上のデータ等）をAIにより統合。
統合されたデータは、観光客向けの情報提供や観光客の動向の分析に利用される予定。

実証実験の概要※
出所︓（※）ニュースリリース（2018年8⽉24日），日本ユニシス株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.unisys.co.jp/news/nr_180824_matsue.pdf

146No.67 【その他】 適正な客室単価の設定
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

適正な客室単価の設定（メトロエンジン）

その他

旅客
(観光)

分析・推論
最適化

企画開発
オペレーション

運⾏システム
全体

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•

•

メトロエンジンは、AIを活用して適正な客室単価を設定するサービスを提供。
宿泊施設の予約⾏動に関するデータを収集しAIにより分析することで、宿泊施設のグレードを示す「ホテルレーティング」、宿泊の供給に関する指数「宿泊供給指数」、イベントや休日等を加味した「宿泊需要指数」等を算出。これらの数値から、適正な宿泊施設の客室単価を導出。客室単価は、タイプや部屋サイズ、食事、キャッシュバック、その他特典が付いている宿泊プラン
等に応じて算出が可能。
本サービスは、東急ホテルズやホテル関⻄等に導⼊。

料⾦設定の画面イメージ※
出所︓（※）メトロエンジンとは，メトロエンジン株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://metroengines.jp/about/147

No.68 【その他】 宿泊施設の市場分析・料⾦設定••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

宿泊施設の市場
分析・料⾦設定
（空）

その他

旅客
(観光)

分析・推論
最適化

企画開発
オペレーション

運⾏システ
ム全体

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

空は、宿泊施設の市場分析および料⾦設定を実施するサービス「ホテル番付」を「MagicPrice」へ一本化し提供。
宿泊施設の予約サイトに公開されている価格および客室数をAIにより分析、各ホテルの売上や稼働率等を算出し、宿泊施設の市場を分析。「MagicPrice」では、過去の販売傾向や現在の予約状況、ウェブ上の情報等をAIにより分析、推奨される客室の料⾦を宿泊施設側に提示。

料⾦検討画面イメージ※1

MagicPriceの画面イメージ※２

出所︓（※1）MagicPriceとは，株式会社空，2019年3⽉11日閲覧，https://www.magicprice.co/（※2）プレスリリース（2018年12⽉13日），株式会社空，2019年3⽉11日閲覧，https://www.magicprice.co/release/new-version-december-2018/148No.69 【その他】 チャットボットによるスポット検索
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

チャットボットによるスポット検索（ナビタイムジャパン）

その他

旅客
(観光)

分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

•
•

ナビタイムジャパンは、AI技術を活用したチャットボットによるスポット検索に対応した観光ガイドアプリ「東京 NAVITIME
Travel」を提供。
チャットボットにより、例えば具体的に⾏き先が決まっていない段階で「おなかすいた」「⼈気のお土産を買いたい」等といった質問にも回答が可能。また、ウェブ検索時や旅⾏中に撮影した画像や写真をチャットボットに送信することで、画像や写真から関連するキーワードを抽出し、スポットの名称や詳細情報を表示。

サービスの画面イメージ※
出所︓（※）プレスリリース（2017年5⽉23日），ナビタイムジャパン株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://corporate.navitime.co.jp/topics/pr/201705/23_4123.html

149

No.70 【その他】 ユーザの嗜好に応じた情報提供
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ユーザの嗜好に応じた
情報提供（DeapsTechnologies）

その他

旅客
(観光)

分析・推論

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

•
•

Deaps Technologiesは、AIを活用してユーザの嗜好に応じた情報を提供するアプリケーション「Deaps」を提供。
本サービスにおける操作履歴やお気に⼊り登録している観光プランやスポット、⾏動パターン等から、AIによりユーザの嗜好を分析し、該当する観光プランやスポットを表示。また、同様の嗜好を持つその他のユーザが訪れたスポット等を、ユーザに共有することも可能。

サービスの画面イメージ※（左︓ユーザの嗜好に合ったスポット、右︓ホーム画面）
出所︓（※）ニュースリリース（2016年11⽉28日），DeapsTechnologies株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://deaps.com/news/release/release20161128/

150

No.71 【その他】 モデルコースの提案
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

モデルコースの提案（岡⼭県観光連盟）

その他

旅客
(観光)

分析推論
最適化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

その他

•
•

•

岡⼭県観光連盟は、ウェブサイト「岡⼭観光WEB」 にAIを活用してモデルコースを提案する機能を導⼊。
ユーザが出発地点や交通⼿段、好み等を⼊⼒、⼊⼒結果をAIにより分析し、県内のスポットを巡るモデルコースを提案。ユーザの好みとして、「体験」「歴史」「ショッピング」「アート」「自然」の各項目の重要度を設定可能。また、⽳場好きか有名所好き
か、静けさ重視か賑わい重視か、写真映え重視か内容重視か、⼤⼈向けか子供向けかを選択可能。
他にも、滞在型観光の推進と観光消費の拡⼤を目指し、オンライン予約機能の強化やグルメ情報検索サイトとの連携等を実施。

希望条件の設定画面イメージ※

提案されたモデルコース※

出所︓（※）岡⼭観光WEBモデルコース，公益社団法⼈ 岡⼭県観光連盟 ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.okayama-kanko.jp/course/concierge

151

No.72 【その他】 外国人旅⾏者向けの観光支援③
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

外国⼈旅⾏者向けの観光支援（FKAIR/京都府南丹広域振興局）

その他

旅客
(観光)

擬⼈化

企画開発
オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産/官

•
•
•

FKAIRと京都南丹広域振興局は、AIを活用して外国⼈観光者向けに情報を提供するチャットボット「Kyoto Guide ENA」の実証実験を開始。英語のみ対応（2018年3⽉）。
「近くのおみやげ屋はどこ︖」「保津川下りへの⾏き⽅は︖」等の問い合わせに対して、ユーザの位置に応じた案内をAIにより自動で実施。 当社のチャットボットは、ユーザとの対話データから学習することが可能。
チャットボットから収集したユーザの情報をAIにより解析することで、マーケティングや⾏動分析に活用、施設の混雑状況の予測等に活用することが狙い。

当社のチャットボットに関する技術※
サービスの画面イメージ※
出所︓（※）FKAIRウェブサイト，株式会社エフケアー，2019年3⽉11日閲覧，https://www.fkair.jp/152No.73 【その他】 乗り換え案内の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

乗り換え案内の自動化（⻄日本旅客鉄道）

その他

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

交通モード端点

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実証試⾏

単独

産

•
•

•

⻄日本旅客鉄道は、⼤阪駅および京都駅にて、AIを活用した観光案内ロボットの実証実験を開始（2018年10⽉）。
ロボットには⼈の顔や声を認識するカメラが設置されており、 日本語もしくは英語での「通天閣はどうやって⾏くのか」等との問いかけを認識、AIにより鉄道の乗り換え案内等を実施。回答できなかった質問やイントネーション等は蓄積され、AIにより学習。
鉄道の乗り換え案内の他、駅構内のトイレやコインロッカー、近隣の商業施設や観光地等に関する案内も可能。
実証実験では、異なる4台のロボットを設置、機能や使いやすさを検証。

京都駅におけるシステムの設置イメージ※

⼤阪駅におけるシステムの設置イメージ※

出所︓（※）ニュースリリース（2018年9⽉21日），⻄日本旅客鉄道株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.westjr.co.jp/press/article/2018/09/page_13114.html

153No.74 【その他】 宿泊施設における接客の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

宿泊施設における
接客の自動化（アクティバリューズ）

その他

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•

•

アクティバリューズは、AIを活用して外国⼈観光者向けに宿泊施設関連の情報を提供するチャットボット「talkappiボット」を提供。
宿泊施設において、モーニングコールや掃除の依頼、館内施設の予約等をチャットボットにより自動で実施。ユーザの希望に応じた宿泊施設周辺の施設等の案内も、チャットボットにより自動で提供。5ケ国語（日本語、英語、中国語（繁体字、簡体字）、韓国語）に対応しており、必要に応じて、ドイツ語、イタリア語、フランス語等にも対応可能。
本サービスは、草津温泉のリゾートホテル「Hotel Village」や洞爺湖温泉等に導⼊。

チャットボットの画面イメージ※
出所︓（※）talkappiウェブサイト，株式会社アクティバリューズ，2019年3⽉11日閲覧，https://talkappi.com/bot/#sec2

154No.75 【その他】 旅⾏プランの提案•••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

旅⾏プランの提案（エヌ・ティ・ティ
レゾナント）

その他

旅客
(観光)

擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供

実用

単独

産

エヌ・ティ・ティレゾナントは、AIを活用してユーザの気分や希望に応じた旅⾏プランを提案するサービスを提案。
チャットボットによりユーザの気分や希望を伝えると、gooに蓄積されているデータ（ 「教えて!goo」「gooブログ」「goo旅⾏」「goo地図」等）からAIにより最適な旅⾏プランを提案。
エヌ・ティ・ティレゾナントでは、AI技術開発のステップ1として回答⽂章の自動⽣成を実施、ステップ2としてキャラクター性をもった会話を成⽴させる技術を開発。本サービスはステップ3として開発されたものであり、ユーザの興味や気分を判別する機能を搭載。

AIによる分析イメージ※1

サービスの画面イメージ※2

出所︓（※1）法⼈のお客様-AI（⼈⼯知能），エヌ・ティ・ティレゾナント株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.nttr.co.jp/showcase/case6.html（※2） gooプレスリリース（2017年9⽉20日），エヌ・ティ・ティレゾナント株式会社， 2019年3⽉11日閲覧，https://pr.goo.ne.jp/goo/2017/21589/

155

No.76 【その他】 梱包箱サイズの予測
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

梱包箱サイズの予測（NTTロジスコ）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

計画
オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

•
•

•

NTTロジスコは、AIを活用して、出荷実績データをもとに出荷する商品の梱包箱サイズを予測するシステムを検討。
AIにより出荷実績データ（注⽂情報と使用した梱包箱のサイズ）を学習、商品の寸法測定を実施せずに最適な梱包箱のサイズを予測。また、AIにより予測した梱包箱サイズの情報を用いて、各宅配サービスの地域とサイズ別の料⾦を比較すること
で、最適な宅配サービスが選択可能。
作業者が梱包箱を選定する⼯程を省くことで、⽣産性の向上を図り、宅配サービスの適用により最⼤約2割の配送コスト削減を⾒込む。

システムの全体イメージ※
出所︓（※）ニュースリリース（2018年3⽉1日），株式会社NTTロジスコ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.ntt-logisco.co.jp/info/list/180301.html

156

No.77 【その他】 物流画像の自動判別
件名/取組主体
交通モード
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

物流画像の自動判別（NTTデータ/佐川急便）

•
•
•

その他

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象
期待効果
⼤塚家具採⽤例

物流

認識
分析・推論

オペレーション

交通モード
端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

NTTデータは、AIを活用して荷物の特徴を判別する「物流画像判別AIエンジン」の市販化を開始。
荷物の荷姿、寸法、取り扱い、汚れ、破損の有無等の最⼤1,000種類の特徴を、画像から自動的に判別することが可能。
佐川急便の協⼒のもと、多様な荷物の判別や自動仕分けに対する有用性を検証。物流業務におけるAIの導⼊⽅法論を活用し、コンサルティングサービスと「物流画像判別AIエンジン」等を含むシステムの提供を通じて、2020年度末までに累計100億円の売上を目指す⾒込み。

画像からのデータ取得イメージ※システムの応用例※

出所︓（※）ニュースリリース（2017年5⽉31日），株式会社NTTデータ，2019年3⽉11日閲覧，http://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2017/053100.html

157

No.78 【その他】 ピッキング工程の自動化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ピッキング⼯程の自動化（MUJIN/アスクル）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

MUJINは、AIを活用したピッキングロボットを提供。
モーションプランニング技術により、商品の状況や⼤きさ、形状を3次元で認識。認識した情報から、状況に応じた最適なロボッ
トアームの軌道や掴み⽅をプログラムとして⽣成することが可能。
アスクルは、本ロボットを物流センターに導⼊。

ピッキングロボットの動作イメージ※

出所︓（※）ニュースリリース（2016年6⽉28日），アスクル株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://pdf.irpocket.com/C0032/FgNv/MwDt/IK0R.pdf

158

No.79 【その他】 ピッキング支援ロボット
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ピッキング支援ロボット（シーオス）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

シーオスは、倉庫内でのピッキング作業を支援するロボット「Logiler」を開発し発売。
ロボットは指示されたピッキング箇所まで移動、作業者がロボットに製品をセットした後、ロボットは指示された場所へと戻る。
ロボットには3Dカメラやセンサが搭載されており、自⼰位置をロボット自⾝で認識し倉庫内の地図を自動で作成するため、特別な⼯事や設備導⼊が不要。

運搬ロボットの外観※

システムの概要※

出所︓（※）搬送⼯程自動化—ピッキングロボット，シーオス株式会社，2019年3⽉11日閲覧， http://www.seaos.co.jp/xble-logiler.html

159No.80 【その他】 物流倉庫の最適化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

物流倉庫の最適化（日⽴製作所/日⽴物流）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

産

•
•

日⽴製作所と日⽴物流は、未来型物流倉庫「ドリームウェアハウス」を検討。
「ドリームウェアハウス」ではAIによる⼈の作業の制御技術、作業者と⼩型低床式無⼈搬送⾞の協調作業の制御技術、⼈同等のピッキング作業を⾏う自律移動型双腕ロボットの制御技術が活用されている。さらに、これらの技術によって制御される空間の詳細把握を支援するコックピット技術が活用されている。

自律移動型双腕ロボットの外観※
出所︓（※）日⽴評論（2016年1⽉2日）124⾴，株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/01_02/2016_01_02_22.pdf

160No.81 【その他】 自動搬送モバイルロボット
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

自動搬送モバイルロボット（オムロン）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション
自動運⾏

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

オムロンは、AIを搭載したロボット「自動搬送モバイルロボットLDシリーズ」を提供。
周囲250°の障害物をリアルタイムに検知し、⼈や障害物を自動で回避しながら最適なルートを決定、指示された場所に荷物を搬送。モバイルロボット自⾝で周囲環境の情報を収集し地図を⽣成するため、⼯場内のレイアウト変更等にも対応可能。
自動⾞や電子部品、食品・医療品等のものづくりの現場をはじめ、研究施設、物流倉庫等のさまざまな屋内空間における利用を想定。

商品ラインナップ※

モバイルロボットの稼動イメージ※

出所︓（※）モバイルロボットLDシリーズ，オムロン株式会社, 2019年3⽉11日閲覧，https://www.fa.omron.co.jp/solution/sysmac/topics/mobile_robot.html

161No.82 【その他】 積荷搬送ロボット••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

積荷搬送ロボット（ダイヘン）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション
自動運⾏

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

ダイヘンは、最適な⾛⾏経路をロボット自⾝で計画し、⼯場内での搬送やリフタによる積荷の上げ下ろし等を自動で実施する「AI搬送ロボット」を提供。
⼯場内のCADデータをもとに地図情報を把握し、最適な経路を判断し⾛⾏。また、搭載されたレンジセンサにより進⾏⽅向の障害物を検知、自動で減速もしくは加速を実施。

AI搬送ロボットの外観※
AI搬送ロボットの稼動イメージ※

出所︓（※）製品カタログ AI Transfer Robot，株式会社ダイヘン，2019年3⽉11日閲覧，http://www.daihen.co.jp/tech/pdf/ai_transfer.pdf?20180418

162

No.83 【その他】 ピッキング工程の効率化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

ピッキング作業の効率化（GROUND）

その他

物流

認識
分析・推論
最適化

オペレーション
自動運⾏

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•

•

GROUNDは、ピッキング作業を効率化する物流システム「Butler」を提供。
本システムは、ピッキング作業のオーダーを解析し、作業順序を最適化する。システムに紐づいた自動輸送ロボットは、物流セン
ターの床面を移動し可搬式の棚の下に潜り込み、ピッキング作業者の元に棚ごと商品を届けることで、センター内の省⼈化を実現。また、商品の出荷内容・頻度をリアルタイムに解析することで、棚の配置を最適化することが可能。
⼤和ハウス⼯業、ダイワロジテックは本システムを千葉県市川市に開設した物流センターに導⼊。

システムを導⼊した倉庫内のイメージ※

自動搬送ロボットの外観※

出所︓（※）GTP (Goods to Person) 型ロボット，GROUND株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://groundinc.co.jp/solution/gtp/163

No.84 【その他】 倉庫業務の効率化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

倉庫業務の効率化（日⽴製作所/ユニー）

その他

物流

分析・推論
最適化

計画

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•
•

日⽴製作所は、AIを活用して倉庫内での業務を効率化するサービス「Hitachi AI Technology/倉庫業務効率化サービス」の市販化を開始。
倉庫内のデータや作業実績、サプライチェーン全体の情報を日⽴のAI「Hitachi AI Technology/H」で分析し、業務効率化に向けた施策の導出や配置換え作業リストの作成等を実施。
総合⼩売業のチェーンストアであるユニーに導⼊。

サービスの概要※
出所︓（※）ニュースリリース（2018年3⽉28日），株式会社日⽴製作所，2019年3⽉11日閲覧，
http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/03/0328d.html

164No.85 【その他】 建設業務プラットフォーム
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

建設業務プラットフォーム（コマツ/NTTドコモ/SAP
ジャパン/オプティム/
日本マイクロソフト）

その他

物流

分析・推論
最適化

計画

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

複数

産

•
•
•

コマツ、NTTドコモ、SAPジャパン、オプティムは、建設業務における⽣産プロセスに関するプラットフォーム「LANDLOG」を提供。
本プラットフォームは、建設⽣産プロセスに関わる地形・建設機械・資材・⾞両等のさまざまなデータを集積し、現場の効率化に活用できる形式へと加⼯した上で、一元管理、提供するもの。
今後同プラットフォームにマイクロソフトのAIプラットフォームサービス Cognitive Servicesを活用した建設現場の画像解析機
能を追加予定。さらに、マイクロソフトの機械学習やAIの機能を活用した高付加価値機能の提供も検討している。

システムの概要※
出所︓（※）ニュースリリース（2017年7⽉19日），株式会社⼩松製作所，2019年3⽉11日閲覧，https://home.komatsu/jp/press/2017/others/1193601_1593.html

165No.86 【その他】 人員配置の最適化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

⼈員配置の最適化（日本電気/東邦
ホールディングス）

その他

物流

分析・推論
最適化

計画

交通モード端点

運⾏の効率化・最適化/
⼈⼿不⾜への対応

実証試⾏

単独

産

•
•

日本電気と東邦ホールディングスは、AIを活用したシステムにより、倉庫運営における⼈員配置の最適化を⾏う実証実験を実施（2017年7⽉）。
庫内管理システムで把握している倉庫内の⼈員配置状況と出荷作業の進捗情報から、直近の残りの作業と現在の⼈員による⽣産性をもとに、最適な⼈員配置をリアルタイムに分析・設計。分析結果をもとに、フロア全体の必要⼈員数、フロア内各エリアの最適⼈員配置数、現在のエリアごとの作業要員数や作業進捗状況を同時に表示させ、倉庫内における⼈員配置や状況の⾒える化を支援。

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

Copyright © NEC Corporation 1994-2019. All rights reserved.

サービスの画面イメージ※システムの概要※

出所︓（※）プレスリリース（2017年8⽉29日）日本電気株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://jpn.nec.com/press/201708/20170829_01.html

166No.87 【その他】 港湾物流の効率化
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

港湾物流の効率化（国土交通省）

その他

物流

分析・推論
最適化

計画
オペレーション

交通モード
端点

運⾏の効率化・最適化/
維持・管理の効率化/
⼈⼿不⾜への対応

研究開発

単独

官

•
•
•
•

国土交通省は、港湾におけるコンテナ物流の⽣産性の向上に向け、AIコンテナターミナル構想の取組に着⼿。
AIコンテナターミナルでは、曜日ごとの各荷主・貨物種類ごとの搬⼊・搬出パターンをAIで分析し積み込み作業を効率化。
また、IoTを活用した運搬⾞両の識別機能と連動させて積み荷の時間を短縮する。
2018年度から取組に着⼿し、京浜港および阪神港での実用化を想定。

AIコンテナターミナルの全体イメージ※
出所︓（※）国際コンテナ戦略港湾政策委員会（第８回）資料３，国土交通省，2019年3⽉11日閲覧，http://www.mlit.go.jp/common/001188972.pdf

167No.88 【その他】 チャットボットによる配送状況の確認••

件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

チャットボットによる配送状況の確認（ヤマト運輸）

その他

物流

擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

ヤマト運輸は会話AIを活用した荷物問い合わせ機能をLINE公式アカウントに追加した（2016年6⽉）。
会話AIの導⼊によりLINEのトーク画面から会話形式で、荷物の配送状況の確認や届け場所・受け取り日時の変更が可能。

サービスの提供イメージ※
出所︓（※）これからは、LINEで宅急便︕，ヤマト運輸株式会社，2019年3⽉11日閲覧，http://www.kuronekoyamato.co.jp/ytc/campaign/renkei/LINE/168

No.89 【その他】 チャットボットによる顧客対応
件名/取組主体

交通モード

運輸対象

活用AI技術

適用業務

適用対象

期待効果

導⼊段階

取組体制

参画主体

チャットボットによる顧客対応（ソフトバンク/IBM/
りらいあコミュニケーションズ/
アスクル）

その他

物流

擬⼈化

オペレーション

運⾏システム全体

多様な旅客へのサービス・情報の提供/
⼈⼿不⾜への対応

実用

単独

産

•
•

アスクルは、自社のインターネット通販サービス「LOHACO」の顧客対応窓口として、チャットボットにより応答するシステムを導⼊。
本システムは、IBMが提供するシステム「IBM Watson」をベースに、りらいあコミュニケーションズが提供する対話システム「バーチャルエージェント」を採用したもの。AIによる自然⾔語の解釈と学習機能を活用し、実際の問い合わせ対応を通じて学習、より確度の高い回答が可能。

システムの画面イメージ※

出所︓（※）プレスリリース（2017年4⽉28日），ソフトバンク株式会社，2019年3⽉11日閲覧，https://www.softbank.jp/corp/group/sbm/news/press/2017/20170428_01/

169No.90 【その他】 自動翻訳
件名/取組主体
交通モード
運輸対象
⼤⼿コンビニチェーン採⽤例

自動翻訳（ロゼッタ）

•
•
•
•

その他

旅客
物流

活用AI技術

適用業務

分析・推論
最適化

企画・開発
計画
オペレーション
メンテナンス

適用対象
期待効果
⼤塚家具採⽤例

運⾏システム全体

⼈⼿不⾜への対応

導⼊段階

取組体制

参画主体

実用

単独

産

ロゼッタは、AIの活用により、自動で翻訳するサービスを提供。
ユーザから送信された原⽂をもとに、専門分野別にカスタマイズされた自動翻訳データベースの中から、 AIにより前後の⽂脈に沿った訳語を選択、翻訳を実施。
AIの導⼊により、90％以上の精度で前後の⽂脈から各専門分野に適した訳語を選択することを確認。
輸送機器分野では日産自動⾞やダイハツディーゼル、日野自動⾞等との取引実績あり。

サービスの全体イメージ※
出所︓（※）サービス案内，株式会社ロゼッタ，2019年3⽉11日閲覧，https://www.jukkou.com/feature/170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 Traffic
Information 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︓Intelligence
Awareness 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 Trip
Planning/Common
Payment 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 Payment
System」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※

運輸部門における AI 等の活用可能性に関する調査報告書
平成 31 年 3 月
一般財団法人 運輸総合研究所