[事例ニュース]
Osaka Metro、全路線の混雑状況を1週間先まで予測するAIモデルを構築
大阪・関西万博開催の影響を受け、公式サイト/アプリで混雑予測を配信
2025年7月24日(木)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）
Osaka Metro（大阪市高速電気軌道、本社：大阪府大阪市西区）は2025年7月24日、全路線の混雑状況を1週間先まで予測するAIモデルを構築し、公式サイト/スマートフォンアプリで混雑予測情報を配信すると発表した。混雑予測のAIモデルをJBCCと共同で開発、過去のデータを学習することで混雑予測を実現している。
Osaka Metroは、全路線の混雑状況を1週間先まで予測するAIモデルを構築した。公式サイト/スマートフォンアプリで混雑予測情報を配信する。2025年7月31日17時頃に、初回として8月1日～8月7日の混雑予測情報を配信し、その後毎日情報を更新する予定である。
現在開催中の2025年大阪・関西万博に、世界/日本全国から来場者が押し寄せ、Osaka Metroの各路線が通常より大幅に混雑していることを受けて、乗客への混雑予測情報配信を行う。「混雑情報を天気予報のように日常的に確認できるようにすることで、混雑の回避に役立てる」（同社）としている。
画面1：Osaka Metroの混雑予測画面。公式サイト/スマートフォンアプリで配信する（出典：Osaka Metro）拡大画像表示
混雑予測のAIモデルは、JBCCと共同で開発した。過去のデータを学習することにより、1週間先までの列車の混雑を予測する。列車の乗車人数に応じて混雑度を5段階（1：空席あり 2：ゆったり立てる 3：やや混雑 4：混雑 5：大変混雑）で表示する（画面1）。
構築したAIモデルの検証では、各駅において次の駅までの乗車人数の予測値を算出し、実績値と比較している。図1は、2025年7月中旬に実施した検証の結果で、AIの予測値（オレンジの線）と実績値（ブルーの線）がほぼ同じになることを確認している。
図1：混雑予測AIモデルによる予測値と実績値の比較（出典：JBCC）拡大画像表示
