京急電鉄のAI活用事例（エネルギー・インフラ／2021年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階実証実験（PoC）

使用ツール5G, AIディープラーニング, 4Kカメラ, サーマルカメラ

背景・課題

鉄道インフラの保守点検は人手に依存しており、車両の床下機器やブレーキパッドの目視確認に多くの人員と時間を要していた。効率的かつ高精度な自動監視技術が求められていた。

中央復建コンサルタンツ、NTTドコモ、京急電鉄、横須賀市の4者が久里浜工場で実証試験を実施。4K映像を5Gで伝送し、MEC（Multi-access Edge Computing）上でAIディープラーニングにより解析。車両の床下機器を固定4Kカメラとサーマルカメラで撮影し、異常を自動検出。

映像取得から遠隔配信まで0.94秒、幅1mmの疑似き裂を検出

台車の疑似き裂（幅1mm）、ブレーキパッド摩耗、機器収容箱ハンドルの開き、車軸温度上昇を確実に検出。映像取得から遠隔地への配信まで0.94秒という低遅延を実現。試行ごとに対象の異常を見逃すことなく検出に成功。

5GとAIの組み合わせにより、従来の目視点検を大きく上回る精度での自動監視が実現可能。MECでのエッジ処理により低遅延を達成し、リアルタイム監視という鉄道業界の要件を満たした。