日本電気（以下、NEC）は、事故や自然災害などによる輸送障害時における最適復旧ダイヤを作成するAIを活用したプロトタイプシステムを構築した。

　これまで一般的には、混合整数計画法などを活用した組合せ最適化AIによるダイヤ作成が試みられてきたが、大規模かつ複雑な鉄道路線での利用は、膨大な計算時間が必要であり、迅速な復旧が求められる輸送障害時の運用は不可能だったという。

　今回開発した輸送障害時の復旧ダイヤ作成システムは、現実的な時間で大規模最適化問題の解が得られる強化学習を搭載したAIである「大規模システム最適化技術」を活用。短時間で最適な復旧ダイヤ作成を実現するとしている。

　また、NECが開発した鉄道運行をデジタル空間に再現する鉄道運行用デジタルツインを用いて、作成したダイヤの実用性を検証。実際の輸送障害のケースに加えて、未経験のケースをデジタルツイン上で発生させることで、AIは試行錯誤しながらその対処方法を学習するという。

　輸送障害時には一旦全列車を停止させるなどの鉄道事業者が規定するルールを順守するAIを協調的に動作させることで、大規模かつ複雑な鉄道路線でも守るべきルールと効率性とを両立したダイヤ作成を行うことが可能。これにより、これまで困難とされていた鉄道路線における利用が可能となり、輸送障害時の復旧時間の短縮に寄与するとしている。

　なお、小田急小田原線を対象に、鉄道運行用デジタルツインで技術検証を実施。過去の輸送障害事例のうち任意のケースにおいて、列車の駅間停車を回避する運転整理ダイヤの出力を可能にしたという。

　NECは今後、復旧ダイヤの作成だけではなく、通常ダイヤ作成や乗務員計画への拡張などを通して、鉄道DXの一環として鉄道運行におけるAIソリューションの展開可能性について検討を進めていくとのこと。また同技術は、航空や物流など様々な業界での応用も検討していくとしている。