JR西日本、AIを活用した「着雪量予測モデル」の本運用を開始

北陸新幹線では、車両の台車部分に付着する雪が一定量以上見込まれる場合に、糸魚川駅上りホームで雪落とし作業を行っている。この雪落とし作業の実施発動は気象予報をもとに決定していたが、結果として車両に雪が付着していないケースもあり、不要な作業者の配置、作業実施のため運転規制により列車遅れが発生するなどがあったという。

そこで、雪落し作業の実施発動をより高精度化すべく、株式会社SIGNATEのデータ分析コンペティションを活用し、社内外から募集したAI予測モデルより、「着雪量予測モデル」を構築し、デジタルソリューション本部データアナリティクスと連携して業務実装に向けた検証を進めてきた。2020年度より試験運用を開始し、昨年度までに一定の成果が得られたことから、今冬より本運用を開始するとのことだ。

・運用開始日
2022年12月1日

・効果
2022年3月までの検証により、雪落し作業実施を適切に発動し、また本モデルが車両への着雪を見逃した事は無く、従来と比較して発動の精度が向上したことが確認できたという。これにより、不要な雪落し作業の実施を抑制し、以下の効果が得られるとのことだ。
（1）不要な作業者の配置を行わず、人件費を削減する
（2）糸魚川駅を通過する列車の臨時停車を減らし、北陸新幹線の安定性を維持する