JR東日本グループは6月10日、デジタル技術を活用した業務変革（DX）を推進しており、2027年度末の完成を目指して社員の業務を支援する「鉄道版生成AI」の開発を進めている。そうしてたなかで信号通信設備に「鉄道版生成AI」を活用し、輸送の安定性向上を目指す。

より具体的には、2025年度内に国内で初めて新幹線および首都圏の在来線の信号通信設備復旧支援システムに生成AIを導入し、復旧までの時間を従来比で最大50%削減する。

更に2025年9月には、首都圏の運行管理システム（ATOS／首都圏在来線の運行管理システム）を対象に、国内初となる生成AIの導入実証実験を開始し、システムトラブル発生時の早期復旧を実現させたい意向だ。

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１．今回取り組む内容
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信号通信設備の故障発生から復旧するまで指令員を支援するシステムに生成AI を導入する。なお、新幹線および在来線に本システムを導入するのは、国内初となる。

（１）信号通信設備復旧支援システムへの生成AI導入
なでに2023年3月より首都圏の在来線信号設備の一部に於いて、故障発生時に指令員の判断を支援するAIを活用したシステムを導入している。

その現行システムから以下の3点を改良することで、推定原因、対応方針、復旧見込時刻を表示し、社員が最適な手順で復旧作業を実施できるよう支援する。
１．無線通話から生成AIが自動的に作業経過を作成
２．解析に使用するAIを機械学習から生成AIに変更
３．マニュアルなど基本情報インプットの簡素化

なお、当該システムはBIPROGY株式会社とともに開発した。

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（２）ATOSの故障箇所早期特定に向けた生成AI導入
ATOS は多くの機器を複雑に組み合わせて構築しているため、マニュアル等での解決が難しい場合は、専門知識を持つ社員やメーカー技術員などとやりとりしながら原因究明を行う必要があり、復旧までに時間がかかる場合がある。

今回は2025年9月より、ATOS のトラブル発生時に原因を解析し対応策を提案することができる生成AIの実証実験を日立製作所と行うことにした。

ATOS のような大規模な鉄道運行管理システムへの生成AIの活用は国内初めての取り組みという。
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２．効果
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（１）信号通信設備故障発生時の早期復旧
最適な手順での作業により、故障から復旧までの時間短縮が見込まれる。原因特定の難しい複雑な事象に於いて、復旧までの時間を従来の約50%に短縮できることを見込んでいる。

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（２）顧客へのタイムリーな情報提供
提示された「復旧見込時刻」を基に指令員が判断することで、運転見合わせ時の「運転再開見込時刻」を顧客へ早期に提供することが可能になる。
（３）社員の知識と経験依存からの脱却
生成AIを活用することで、経験の浅い社員が担当した場合に於いても、高度な専門知識を持つ社員が対応した場合と同等の復旧プロセスとできることを見込んでいる。

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３．今後の展開
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今回導入する復旧支援システムをさらに機能向上すると共に、他の分野でも導入することを検討している。

参考・関連する過去のリリース等

・2022年11月8日発表　「信号設備におけるAIを活用した輸送安定性向上に向けた取り組み」
https://www.jreast.co.jp/press/2022/20221108_ho01.pdf

・2024年2月6日発表　　「信号システムにおけるDXを推進します」
https://www.jreast.co.jp/press/2023/20240206_ho03.pdf

・2024年10月8日発表　「鉄道固有の知識を活用し『鉄道版生成AI』を開発します」
https://www.jreast.co.jp/press/2024/20241008_ho02.pdf