東京メトロ千代田線に導入し、保線業務の省力化と安全性向上に貢献

　東京メトロ、NEC、NEC通信システムは9月26日、AIと画像解析技術を活用し、レールの画像から腐食の位置やサイズを検知するシステム(以下「本システム」)を共同開発し、東京メトロ千代田線において2025年8月から本格導入を開始したと発表した。
　東京メトロ、NEC、NEC通信システムが共同特許出願中(2025年9月時点)。

　東京メトロでは、これまでもCBM(状態基準保全)の技術開発に取り組んでおり、車両、軌道、トンネルの各分野において、メンテナンスの効率化、最適化を図っている。
　今回の開発は、軌道CBMの検討の一環として、河川や濠に近接する区間では湿潤環境によりレールの腐食が進みやすく管理がとても重要となることから2019年度～2021年度に東京メトロ千代田線(北千住駅～町屋駅間)において、3社による検証を実施し、レールの腐食の位置とサイズを検知できる本システムを2023年度に共同開発した。
　その後、2024年度に精度向上と追加検証を進め、更なる保線業務の省力化と安全性向上に向け、2025年4月から千代田線での導入に向けた試験運用を実施、同年8月に本運用へ移行した。
　三社は「今後、この本システムは他路線への拡大も予定している」との方針を示している。

　今回、共同開発した本システムは、NEC通信システムのプラットフォーム「映像点検監視基盤」をベースにしている。営業列車に搭載された線路設備モニタリング装置で撮影したレールの画像を本システムに取り込み、AIと画像解析技術を活用して分析することで、線路における腐食を自動的に検知することができる。
　具体的には、ディープラーニングを搭載した機械学習ソフトウェア「NEC Advanced Analytics – RAPID機械学習」の領域抽出機能により、腐食箇所をピクセル単位で抽出する。これにより、腐食位置の特定やサイズの把握が自動化され、広範囲かつ短時間でその解析結果を確認することができ、一貫して高い精度を実現した。

　三社は「東京メトロにおける本システムの導入は、AIを活用した軌道保守の新たな取り組みだ。腐食の検知から、進行度に応じた計画的な保全が可能となり、レールの効率的な保守運用に寄与する。将来的には、腐食検知にとどまらず、保線業務全般への活用を進めていく。東京メトロは、今後も技術革新を通じて、安全・安心の向上をめざす」としている。

　NECは、価値創造モデル「BluStellar(ブルーステラ)」のもと、業種横断の知見と最先端テクノロジーによりビジネスモデルを変革し、社会課題と顧客の経営課題を解決に導く。三社は「鉄道業界においても、その中核技術であるAIをレール、架線、車両など設備の保守や点検の分野で引き続き活用していく」としている。