線路からデータへ：デジタル鉄道がエンジニアリングサービスをどのように再定義しているか

鉄道の歴史の大部分において、線路の状態を把握するには、人が線路沿いを歩いて目視検査を行う必要がありました。検査員は担当区間を徒歩で巡回し、レールやバラストの状態を目視で確認しており、現在でも多くの検査員が同様の作業を行っています。 

しかし、鉄道の健全性を最も的確に把握する手段として、技術の導入がますます重要になってきている。走行中の列車の下に取り付けられたカメラ、分岐器モーターに設置されたセンサー、すべての列車の位置を把握する信号システムなどがそれである。

この変化は、鉄道関連の支出が拡大し続ける中で起こっています。 9月のInnoTransで発表されたUNIFEの最新「世界鉄道市場調査」によると、世界の鉄道供給市場は年平均3.2％の成長が見込まれています。これにより、市場規模は2023～25年の約2,210億ユーロから、2029～31年には2,668億ユーロに達すると予測されています。

しかし、線路での作業に充てられる時間は、それに比例して増えてはいない。利用頻度の高い路線網では、運行する列車が1本増えるごとに、保守作業の実施可能時間がさらに狭まってしまう。

したがって、鉄道のデジタルトランスフォーメーションは、運用上の課題である。事業者は、自社の資産から得られる情報を基に、精査に耐えうる根拠を示しつつ、適切な作業を適切な時間帯に実行できるだろうか。事業者がそれを実現できるよう支援することが、鉄道エンジニアリングサービスの核心的な役割となりつつある。

鉄道業界にはすでにデータがある

2019年初頭までに、ネットワーク・レールの監視列車は、時速125マイルで走行しながら0.8ミリメートルごとに線路を撮影しており、1秒あたり約7万枚の画像を記録していた。これにより、すでに8,500マイルの線路において手作業による点検が置き換えられていた。 さらに、つい2020年半ばには、ドイツ鉄道（DB）が2万8,000か所のポイントにセンサーを接続し、各ポイントモーターの消費電力を測定して異常を検知する体制を整えました。この技術により、DBは3,600件の不具合を未然に防ぐことができました。

スマート信号システムも新たなデータ源となる。電子連動装置はすべての経路設定とポイントの動作を記録でき、通信ベース列車制御（CBTC）は区間ごとではなく、各列車の位置を継続的に追跡する。さらに、軸受、パンタグラフ、ドア、エスカレーターなど、鉄道全体にIoTを導入すると、データ量が問題となる。

1秒間に7万枚の画像を撮影するカメラが、判断を下すわけではありません。人間であれインテリジェントシステムであれ、誰かがそれらの画像の中から、今夜の保守作業枠で対応すべき欠陥を示すものと、後回しにできるものを判別します。ボトルネックは、検知から判断へと移行したのです。

鉄道エンジニアリングサービスに求められること

事業者やOEM（オリジナル・エクイップメント・メーカー）は従来、エンジニアリングを「この台車を設計する」「あの連動装置を試験する」「この車両群をサポートする」といった形で個別に調達してきました。デジタル鉄道には、それよりも困難な課題、すなわちセンサーから作業指示書に至るまでの全プロセスを一貫して設計・構築することが求められます。その中で、特に重要な4つの能力があります。

まずはエッジから始めよう。カメラを搭載した列車は、モバイル通信回線では実質的に伝送しきれないほどの画像を生成するため、検知処理は振動や粉塵に耐えるハードウェア上で、車内で行われることが増えてきている。

次に、異なる時代のシステムを横断する統合が求められます。鉄道資産は数十年にわたり使用されるため、1つの路線上で、リレー式連動装置、ソリッドステートシステム、そして複数のサプライヤーが提供する新しいセンサーが混在することがあります。鉄道データ分析が機能するのは、すべての測定値が特定の時点における特定の資産に紐付けられるようになって初めてです。

3つ目は保証です。鉄道用ソフトウェアはEN 50716などの安全基準に基づいて開発されており、安全上の判断に影響を与えるあらゆる要素については、評価者が受け入れられる証拠が必要です。AIは、問題を早期に発見し、優先順位を付けることでその存在価値を証明します。最終的な決定権は、有資格者と認定されたシステムが保持します。

最後に、セキュリティは設計段階から組み込まなければならない。なぜなら、接続されたセンサーの一つひとつが侵入経路にもなり得るからだ。 鉄道業界団体であるUNIFE、CER、UITPは、欧州の「サイバーレジリエンス法」が「スマートフォンから機関車に至るまで」の製品を対象としていると説明しています。2026年9月以降、メーカーは実際に悪用された脆弱性を報告する義務があり、主な義務は2027年12月から適用されます。

これらの機能のいずれも、それ単体では目新しいものではありません。それらを1つのシステムとして統合することこそが新しい試みであり、それがパイロット事業と本格的なプログラムを分ける要素なのです。

LTTSが注力している分野

当社の鉄道事業は、データと安全が交差する領域、すなわちスマート信号、線路点検、状態監視に注力しています。

スマート信号分野では、当社のエンジニアが、列車制御やシステムエンジニアリングに加え、ルートリレー連動装置、ソリッドステート連動装置、CBTC（通信ベースの列車制御）を横断して取り組んでいます。ほとんどの鉄道網では、新旧の信号システムが長年にわたり並行して運用されるため、こうした幅広い対応が重要となります。

線路点検分野では、当社のAIベースのTrackEi™システムが、NVIDIA Jetson™エッジAIプラットフォーム上でディープラーニングを実行します。 高解像度カメラとレーザープロファイリングにより、列車の走行中にレールの破損、亀裂、位置ずれを検知し、車載処理によって遅延と帯域幅を削減します。ある顧客案件では、TrackEi™を時速100 km以上で稼働させ、点検効率を2倍に高めつつ、点検作業量を40％削減することに成功しました。

状態監視においては、IoT対応の診断および予知保全ソリューションを構築し、資産からのシグナルを保守の優先順位へと変換することを支援しています。鉄道における予知保全が成果をもたらすのは、そのアラートが計画担当者が即座に行動を起こせる形で届く場合に限られます。

私たちにとって、これが鉄道分野における「エンジニアリング・インテリジェンス」の意味するところです。つまり、事後的にダッシュボード上で処理するのではなく、問題が発生している現場である列車や資産そのもので機能するAIのことです。

鉄道のインテリジェンス層の構築

デジタル鉄道変革の次の段階は、誰が最も多くのセンサーを設置するかによって決まるものではありません。それは、新たなデータストリームごとに、次の3つの問いに答えられるかどうかによって決まるのです。「どの意思決定が変わるのか？」「それに基づいて行動する責任者は誰か？」「それが安全かつセキュアであることを証明できるか？」

スマート信号システム、線路点検、状態監視、そしてAIは、デジタル鉄道ソリューションの構成要素です。これらを、人々が信頼できる単一のシステムとして統合することこそが真の課題であり、鉄道事業者は鉄道エンジニアリングサービスパートナーに対して、まさにこれを期待すべきなのです。

検査員が線路を歩いて点検することは、今後何年もの間続くでしょう。違いは、彼らがどこに注目すべきかを知っているという点です。