東京メトロ、NEC、NEC通信システムは9月26日、AIと画像解析技術を活用し、レールの画像から腐食の位置やサイズを検知するシステムを共同開発し、東京メトロ千代田線において2025年8月から本格導入を開始したことを発表した。

取り組みの概要

東京メトロでは、これまでもCBM(状態基準保全)の技術開発に取り組んでおり、車両、軌道、トンネルの各分野において、メンテナンスの効率化、最適化を図っている。

新システムは、軌道CBMの検討の一環として、河川や濠に近接する区間では湿潤環境によりレールの腐食が進みやすく管理がとても重要となることから2019年度～2021年度に東京メトロ千代田線(北千住駅～町屋駅間)において、3社による検証を実施し、レールの腐食の位置とサイズを検知できる同システムを2023年度に共同開発したもの。

その後、2024年度に精度向上と追加検証を進め、さらなる保線業務の省力化と安全性向上に向け、2025年4月から千代田線での導入に向けた試験運用を実施、同年8月に本運用へ移行した。

  • システムの仕組み

    システムの仕組み

システムの仕組み

今回、共同開発したシステムは、NEC通信システムのプラットフォーム「映像点検監視基盤」をベースにしたもの。

営業列車に搭載された線路設備モニタリング装置で撮影したレールの画像を同システムに取り込み、AIと画像解析技術を活用して分析することで、線路における腐食を自動的に検知することができる。

具体的には、ディープラーニングを搭載した機械学習ソフトウェア「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の領域抽出機能により、腐食箇所をピクセル単位で抽出する。

これにより、腐食位置の特定やサイズの把握が自動化され、広範囲かつ短時間でその解析結果を確認することができ、一貫して高い精度を実現したという。

  • システム画面(イメージ)／拡大したシステム画面(イメージ)

    システム画面(イメージ)／拡大したシステム画面(イメージ)

  • システム操作の様子

    システム操作の様子