e.g.掲載日: 2019年12月3日20:13
AIの予測技術を用いて新幹線運行における着雪量予測の精度を向上
- 交通/運輸、
- セキュリティ、
- 予測、
- 実施企業
- 西日本旅客鉄道株式会社
- 技術提供
- 株式会社SIGNATE
- 株式会社ギックス
- 目的
- あらかじめ着雪量を予測し、雪落とし作業の要否の事前判断
- 概要
- JR西日本は、株式会社SIGNATEに依頼してデータサイエンスコンペを行い、優秀なベンダーと共に着雪量予測のAIモデルを開発
- 効果
- 高精度な着雪量予測,優秀な社内のIT人材発掘
- 課題/背景
- 冬に金沢から北陸を通って東京を目指す際には、走行中に車両の下部に雪が付着する。雪が固まり、ある程度の大きさになると軌道に落下する場合もあり、軌道に敷かれているバラストと呼ばれる砕石が飛散し周囲に危険が及ぶ。雪を取り除くためには大量の人員を必要とするため、あらかじめ着雪量を予測し、雪落とし作業の要否の目処をつける必要がある。北陸新幹線は通常12両編成で、1両に台車が2つ付いているので24台車ある。1両に2名の人員を付ける場合、24名をアサインする必要があるので、予測精度が上がれば最低でも一日で数100万円の人件費を救える可能性があった。
- 実施内容
- JR西日本は株式会社SIGNATEに依頼してデジタルサイエンスコンペを開催し、優秀なベンダーを見極め、着雪量予測のAIモデルの作成を依頼した。コンペに参加したベンダーはモデルの精度が低かったわけではなく、実際に上位入賞もしていた。現在では、自社で対応するのが難しい課題についてはいつでも相談できる体制を作り、すばやく精度を確認したい場合は、コンペを通じてパートナー（ベンダー）として選定し、資本業務提携を交わした株式会社ギックスに相談する役割分担の体制を敷いている。
- 結果
- 高精度な着雪量予測モデルの獲得だけでなく、コンペに参加したJR西日本社員が上位に入賞したことで、隠れデータサイエンス人材を発掘することができた。
- e.g.掲載日 2019年12月3日20:13
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