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Beyond X 最前線
デジタルツインから線路点検ロボットまで、AIが線路・車両故障を予測

デジタルツインから線路点検ロボットまで、AIが線路・車両故障を予測

2026年8月24日

#フィジカルAI #ヒューマノイド #ロボット

デジタルツインによる予知保全を構築するドイツ鉄道
AIロボットによる線路点検を目指すJR東日本
Siemens Mobilityが進める予兆検知のプラットフォーム化

鉄道の安全運行は、これまで定期検査と現場技術者の経験に大きく支えられてきた。しかし、車両や線路、分岐器、架線、信号設備などは膨大な数に上り、老朽化や気候変動、人手不足が重なるなか、従来型の保守だけでは故障の兆しを早期に捉えることが難しくなっている。こうした課題の解決に向け、鉄道事業者ではAIを活用し、センサーや画像解析、走行データなどを組み合わせた予知保全の導入が進んでいる。

デジタルツインによる予知保全を構築するドイツ鉄道

予知保全は、故障が起きてから修理する事後保全や、一定期間ごとに部品を交換する時間基準保全とは異なり、設備や車両の状態変化をデータで把握し、異常の兆候を検知して保守計画に反映する考え方だ。AIは、振動、温度、電流、音、画像、走行速度、ブレーキ動作、ドア開閉回数などのデータを学習し、人間が見落としやすい微細な変化を捉える。

欧州で予知保全の取り組みを進めている鉄道事業者の1つが、1日に4万本以上の列車を運行し、約3万3000kmに及ぶ広大な鉄道網を管理するドイツ鉄道（Deutsche Bahn AG）だ。近年は車両に搭載されたセンサーや検測装置、保守工場で得られる検査データ、線路や分岐器の監視データを組み合わせ、AIで異常傾向を分析する保守の高度化を進めている。

そうした取り組みの1つが、鉄道インフラと車両のほぼ全てを仮想空間に再現するデジタルツインの構築だ。ドイツ鉄道のデジタル部門であるDigitale Schiene Deutschland（DSD）は、NVIDIAの3D開発プラットフォーム「NVIDIA Omniverse」を活用し、約3万3000km・5700駅に及ぶ鉄道網全体を再現するデジタルツインの構築を進めている。予知保全においては、現実のインフラ設備のセンサーデータをデジタルツインに反映させることで、インフラの状態変化を空間的な文脈（どの路線のどの地点で何が起きているか）とともに視覚化・分析し、RUL（Remaining Useful Life：残存耐用期間）予測の結果に基づいた最適な保守計画を立てる。

（図1）ドイツ鉄道が構築を進めるデジタルツインのイメージ（出典：NVIDIAの動画より引用）

AIロボットによる線路点検を目指すJR東日本

日本でも、鉄道保守のデジタル化は重要なテーマとなっており、JR東日本は線路設備の点検や保守にAI、画像解析、モニタリング技術を活用する取り組みを進めている。これまで、JR東日本は鉄道の安全・安定輸送を確保するため、大雨や地震の発生時には係員が線路沿線を徒歩などで巡回し、路盤の崩壊や線路内への土砂流入といった支障事象の有無を目視で確認してきた。しかし、こうした作業には2次被害のリスクが伴うほか、近年では、クマの出没増加に伴う係員の安全確保も新たな課題となっている。

そこで、JR東日本はロボットの遠隔操作・制御に関する研究開発に取り組み、Preferred Roboticsと共同で「事務所など離れた場所から実施できる」点検手法の確立を目指した、線路点検AIロボットによる実証実験を開始した。両社は2024年4月より開発を開始し、概念実証（PoC）を2段階にわたって実施したうえで、八高線など計6線区で検証を行ってきた。開発中のロボットは鉄道の線路上を自律走行するもので、高精度カメラやLiDAR（レーザーで周囲との距離を測るセンサー）、GNSS（衛星を利用して位置を把握する仕組み）などから得られる情報を基に走行する。

障害物の検知には学習型AI（物体検出モデル）を用い、検知結果に基づいて走行・停止の判断を実行する。また、人・車両・動物・落石などをAIで検知させ、人がその場で操作しなくても、ロボット自身が走行経路を判断し、衝突回避や警笛鳴動を自律的に行う。走行中に取得した映像や各種データは機体内に保存するとともにリアルタイムで事務所内など離れた場所にいる係員へ送信され、列車の運行に支障を及ぼす異常の有無は最終的に人が判断する。

（図2）ロボットとAIで目指す鉄道インフラ維持管理の将来イメージ（出典：Preferred Roboticsのプレスリリースより引用）

Siemens Mobilityが進める予兆検知のプラットフォーム化

鉄道メーカー側から予知保全を広げている企業としては、Siemens Mobilityが挙げられる。同社は鉄道車両から信号、鉄道自動化、保守サービスなどを手がけており、デジタルプラットフォームを通じて鉄道事業者の運行と保守を支援している。なかでも、鉄道向けのデータ分析基盤「Railigent X」は、車両やインフラから得られるデータを収集し、AIや分析モデルによって故障の予兆検知や保守最適化に役立てる仕組みとして位置づけられている。

「Railigent X」の予兆検知では、車両のドア、空調、主変換装置、ブレーキ、台車、バッテリーなど、運行品質に影響しやすい装置の状態を継続的に監視する。例えば、ドアの開閉時間が少しずつ長くなる、空調装置の消費電力が通常より増える、ブレーキ関連機器の温度変化が過去のパターンから外れるといった変化は、故障前の兆候である可能性がある。

一方、列車の総保守コストの大部分を占める台車に組み込まれる車輪は、大きな機械的ストレスにさらされている。滑りやすい線路や強いブレーキ操作、ブレーキ・ベアリングの不具合は、台車の故障原因になりやすい。AIはこうした小さな変化を、複数のデータを組み合わせて検知し、保守担当者に注意すべき車両や部品を提示する。それによって、予知保全が個別の装置単位ではなく、運行サービス全体の改善につなげられるようになる。