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概要

近年、深刻化しているインフラや製造業における人手不足。鉄道業界を例に挙げると、これまで限られた匠たちの手によって作られていたダイヤの作成や検査の計画、人員配置などを考慮した複雑な鉄道の運用計画は、後継者不足により今後立ち行かなくなる懸念があります。
 
そこで東芝は、人手に頼らない運用計画を目指して、独自の最適化AIを開発しました。複雑に絡み合った様々なケースを考慮しなければならない場合でも、複数の最適化AIが同時に動き協調することで、短時間で計画し、生産性を向上するとともに人員不足の解消に貢献します。鉄道の人員不足の課題を解決するために開発された「輸送計画ICTソリューションTrueLine®」は、まさにこの最適化AIがベースとなっています。
 
このAIは「TrueLine®」として現在、鉄道を中心に適用されていますが、最適化AIは、限られた資源を効率的に活用し、投資効率を最大限に高める技術として、航空や物流、電力、製造業などの領域でもすでに活用され、今後広がる可能性があります。さらに、AIの進化は続いており、最適化の限界を押し広げるための開発も進められています。
本セミナーでは、そんな「最適化AI」の開発背景や特長、活用方法を、鉄道運用計画を効率化するソリューション「TrueLine®」を例に用いてご説明します。ご興味のある方、ぜひご参加ください！お待ちしております。

タイムスケジュール

時間	内容
14:05〜14:40	セッション1 複数の最適化AIの協調で実現する、人手に頼らないインフラ運用計画 ～輸送計画ICTソリューションTrueLine®による鉄道車両運用計画での成功事例～
14:40〜15:15	セッション2 最適化AIは、熟練者の技をどう実現するか ～鉄道車両基地における複雑な車両の運用計画を自動で解く最適化AIとは～

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

セッション1　複数の最適化AIの協調で実現する、人手に頼らないインフラ運用計画　～輸送計画ICTソリューションTrueLine®による鉄道車両運用計画での成功事例～

私たちの生活を支える社会インフラ。円滑な運用を実現する背景には、非常に複雑な計画作成があり、これまで一部の熟練者によってつくられてきました。しかし近年、彼らの退職や人手不足によって期待されているのが、最適化AIによる計画案の自動作成です。

鉄道業界においては、ダイヤ乱れの対応や鉄道車両基地における車両運用計画、検査・清掃など多種多様な制約を満たす必要があります。そこで東芝では、複数の最適化AIを協調させる輸送計画ICTソリューションTrueLine®を開発し、効率的な運用計画を人手に頼らず短時間で作成することに成功しました。
本セミナーでは、複雑な鉄道車両運用計画を例に、最適化AIをベースとしたTrueLine®が運用計画の課題をどう解決したか、そして本ソリューションをどう活用するかについて解説します。

■講演のポイント
複雑なインフラの運用計画を実現するためには、車両運用AIや遅延予測AI、検査計画提案AIなど様々なAIを同時に機能させる必要があります。熟練退職後の後継者問題や人手不足が深刻化する中、幅広い領域において活用が期待されます。ぜひ、ご参考いただけますと幸いです。

久保 英樹

東芝デジタルソリューションズ株式会社
ICTソリューション事業部　フェロー

平成元年   ：	（株）東芝入社。駅務機器システムの開発に従事。
平成19年　 ：	鉄道輸送計画システムの開発に従事。
平成30年　 ：   鉄道業界のデジタルコンサルティングに従事。事業部フェロー　現在に至る。

主に国内・海外の鉄道輸送計画システムの開発・コンサルティングを担当。

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セッション2　最適化AIは、熟練者の技をどう実現するか　～鉄道車両基地における複雑な車両の運用計画を自動で解く最適化AIとは～

人手不足が問題となっているインフラ業界や製造現場においては、運用計画や生産管理においてAIの活用が期待されています。本講演では、インフラの運用計画における複雑な計画作業を自動で解く最適化AIについて、鉄道運用計画を例に概説します。このAIがどのような設計思想で開発され、どう機能するのかについて、また、鉄道などの交通分野のみならず、物流や保守・点検の効率化、製造業における設計・生産自動化、エネルギー分野でのプラント運転計画や制御などでも活用が期待される、最適化AIの適用の可能性についても紹介します。

■講演のポイント
複雑な運用計画を現場で本当に使えるレベルにするには、最適化AIの得意な点と、人間の優れた点のいいとこどりで問題を解決していくことが重要です。また、現場のきめ細かな要求や、突発的な事態にも柔軟に対応できるように最適化AIを設計することがポイントとなります。本セッションが、製造現場や設計業務、保守・点検などのさまざまな領域で、最適化AIのご活用をご検討いただくきっかけとなれば幸いです。

大槻 知史

株式会社 東芝　総合研究所​
ＡＩデジタルＲ＆Ｄセンター　システムＡＩ研究部　フェロー

平成15年　 ：    （株）東芝入社。最適化、機械学習、ソフトウェアエンジニアリングなどの研究開発に従事。
令和4年　　：    研究開発センター知能化システム研究所システムAIラボラトリー　フェロー　現在に至る。

主に鉄道、電力分野などの最適化・スケジューリング技術の研究開発を担当。

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こんな方におすすめ

• インフラや製造業の人手不足、後継者不足に解決策を求めている方
• 輸送計画立案などの業務に課題を感じている公共交通事業者の方
• 自社の人員配置や、設備運用の最適化による生産性向上に関心のある経営者の方
• 最適化AIや数理モデル活用に関心がある技術者・研究者の方
• AI活用に関心のある学生・求職者の方

開催概要

時間	内容
主催	株式会社 東芝
日時	2025年4月11日（金） 14:00～15:30
会場	オンラインセミナー（事前登録制・Zoom配信）
参加費	無料
対象	どなたでも参加いただけます

注意事項

• ご参加には事前のお申し込みが必要です。
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• プログラムは事前の予告なく変更させていただく場合があります。
• 本セミナーは国内居住者を対象にした社外向けセミナーとなっています。以下の方のお申し込みはご遠慮ください。
  東芝グループ従業員
  日本国外に居住の方