人口減少が直撃。鉄道保線を救ったAIソリューション企業の価値創造力。
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弊社がご支援させていただいた、日本線路技術（NSG）様とのAI開発プロジェクトの裏側対談を記事にしていただきました。
NSG様は、その名の通り、線路を専門とする技術企業としてJRをはじめとした日本各地の鉄道輸送を裏で支えておられる存在で、近年は「線路DX」を掲げてデジタル改革に積極的に取り組まれています。
「すり合わせ」という表現を記事では使ってもらっていますが、AI導入においては、解決すべきビジネス課題に対して最適な仕様・性能でAIの設計を行うことが欠かせず、それに際しては、ビジネス⇄AIの「すり合わせ」がキーになります。
昨今の生成AIブームにもそうした節が見られますが、一般的にAIの性能は高ければ高いほどよいと考えられがちです。ですが、性能が高すぎる＝オーバースペックだと無駄な計算コストが生じ、スピード重視のビジネス現場では使い物にならないといったことも少なくありません。
「共創」という言葉がまさにしっくりくるのですが、AIの開発・導入においては、「ビジネスで実現したいこと」⇄「AI技術でできること」をすり合わせていき、精度、スピード、投資コスト、すべての面で”ちょうどよい”状態を想定して、協働を重ねて行くことがとても大切になります。
NSG様とは長期に渡って共創に取り組ませていただいており、今般実用化に至ったAIは「線路設備不良判定AI」と名付け、2/26に報道発表をさせていただきました。この記事では開発の裏側に迫っていますが、そもそもの「線路設備不良判定AI」の概要について興味がある方は、下記もご参考いただけますと幸いです。
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弊社Laboro.AI HP「線路設備の不良判定の自動化」
https://laboro.ai/case/nsg/
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＊日本線路技術の皆様、NewsPicks エディターの金子さんをはじめ、大変貴重な機会を賜った方々にこの場を借りて御礼申し上げます。鉄道に限らず、道路や橋梁、トンネル、上下水道、電柱、高圧線、太陽光発電など広域なインフラメンテナンスは点検・補修に膨大な労力を要しています。AIを活用した点検の効率化は、政府のアナログ規制改革と共に急速に進みそうです。日本らしい地道なAI活用ですが、素晴らしい取り組みです。
社会全体の課題である人口減少、労働力不足。鉄道業界も例外ではなく、線路の保守点検を行う人員の不足に悩まされているようです。
こうした課題に、どのようにAIを活用したのか、どのようにプロジェクトを進めたのか。これまでイメージしていたソフトウェア中心のAIソリューションとは全く異なる活用法に、目が開かされる思いでした。
印象的だったのは、AI活用に重要なのは、ビジネス課題の掘り下げであるということ。
今後、具体的なAIソリューションはプロにお任せして、企業はもっと自社事業の本質的な目標を掘り下げることが必要になるのかもしれません。
