JR東海は2024年6月21日、次世代のリニア中央新幹線のデータドリブンな運営に向けて、新たに山梨リニア実験線でAmazon Web Services（AWS）の活用を開始したと発表した。
リニア中央新幹線
超電導リニアは、運転士が乗車して列車の速度を制御する方式ではなく、地上から列車を遠隔制御する高精度・高信頼の「自動運転システム」が採用されており、運行に関わる車両と地上設備の全情報がデータ化され、すでに運行システムなどの多くのシステムが連携している。車両と地上設備のリアルタイムでの状態監視と機械学習を活用した状態監視保全や予知保全を実現し、高い安全性と快適性を兼ね備え、効率的で省人化された次世代高速鉄道サービスの実現が進められる。
山梨リニア実験線においては2024年1月から、AWS IoTサービスなどを活用し、リニア車両の走行に不可欠な送電設備や、始発列車走行前に沿線を点検するための電動保守用車の状態データを取得し、状態監視～データ分析までの一連のプロセスを検証する概念実証（PoC）を開始した。
具体的には送電設備の異常を識別する機械学習モデルを、あらゆるユースケースで機械学習を実現するマネージドサービスAmazon SageMakerを利用して5カ月で構築し、ビジネスインテリジェンスサービスであるAmazon QuickSightで可視化している。これにより、重篤な故障に至る前に異常予兆を捉えて保守作業を行えるようになった。今後は、AWS Professional Servicesの支援のもと、IoT化の対象設備やデータの幅を拡大し、機械学習技術を用いた分析のユースケースを拡大していく予定だ。
超電導リニアでは、従来の人手による保全から、リアルタイムのデータを用いて、IoTや機械学習といった最新テクノロジーを活用したデータドリブンな保全へと移行が進められている。今後、生成AIアプリケーションの構築・拡張を支えるフルマネージドサービスであるAmazon Bedrockを、設備情報や保守作業記録の検索など多様な業務に活用することで、社員の働きやすさの実現にも取り組む。
こうした取組を進めるにあたり、JR東海ではクラウドのスピードと信頼性を活かすデジタル人材育成も加速している。例えば、リニア開発本部では、機械工学等を専門とする社員十数名がAWS Professional Servicesによる機械学習人材育成支援プログラムに参加し、現在も、社員が自ら継続的にこの機械学習モデルを改善する取組が進められているという。
