AIと画像解析でレール腐食を自動検知する新システム、東京メトロとNECグループ：製造IT導入事例

東京メトロ、NEC、NEC通信システムは、AIと画像解析技術を活用してレールの腐食を自動検知するシステムを共同開発した。2025年8月から千代田線に導入し、保線業務の省力化と安全性向上を図る。

[MONOist]

　東京地下鉄（東京メトロ）、NEC、NEC通信システムは2025年9月26日、AI（人工知能）と画像解析技術を用いてレール画像から腐食の位置やサイズを自動検知するシステムを共同開発したと発表した。同年8月から東京メトロ千代田線で本格導入を開始し、保線業務の効率化と安全性の向上に貢献する。

システムの仕組み［クリックで拡大］ 出所：NEC

　同システムは、NEC通信システムの「映像点検監視基盤」を基に構築。営業列車に搭載した線路設備モニタリング装置で撮影したレール画像を解析し、AIが腐食箇所を自動で検知する。

システム画面のイメージ 出所：NEC

　ディープラーニングを搭載したML（機械学習）ソフトウェア「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の領域抽出機能を活用し、腐食箇所をピクセル単位で抽出できる。これにより、腐食位置とサイズの特定を自動化し、広範囲を短時間で高精度に点検できるようになった。

　東京メトロで2019〜2021年度に千代田線北千住〜町屋駅間で3社による検証を実施し、2023年度に同システムを共同開発。2024年度には精度向上と追加検証を進め、2025年4月に試験運用を経て同年8月に本格導入した。今後は他路線への展開も予定している。

　同システムの導入により、腐食検知から進行度に応じた計画的な保全が可能になり、効率的な軌道保守の実現が期待される。東京メトロは今後、保線業務全般へのAI活用を拡大し、安全で安心な輸送サービスを目指す。

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