[事例ニュース]

2025年9月26日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　東京地下鉄（東京メトロ）は、CBM（Condition Based Maintenance：状態基準保全）の技術開発に取り組んでいる。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。

　今回、AI画像解析で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、NECおよびNEC通信システムと共同で開発した。東京メトロ千代田線を対象に、2025年8月に利用を始めている。「河川や濠に近接する区間では、湿潤環境によってレールの腐食が進みやすい」（同社）という課題に対処する（図1）。

図1：東京メトロ千代田線で運用が始まった、AI画像解析でレールの腐食を検知するシステムの利用イメージ（出典：東京地下鉄、NEC、NEC通信システム）
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　開発したシステムは、NEC通信システムの「映像点検監視基盤」をベースにしている。営業列車に搭載し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システムに取り込み、AIで画像を解析し、レールの腐食を自動的に検知する。

　ディープラーニング（深層学習）を利用したデータ解析ソフトウェア「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の領域抽出機能を活用している。腐食箇所をピクセル単位で抽出し、腐食位置とサイズを特定・把握する。

　東京メトロは今後、同システムを他路線に拡大する予定である。