自動運転（ATO/GoA）導入シミュレーター【鉄道】 
将来的なドライバレス運転（GoA4等）や自動列車運転装置（ATO）の導入に向け、各路線の勾配、カーブ、信号配置を仮想空間で再現し、安全かつ定時性に優れた運転パターンをAIが算出するシミュレーション施策です。熟練運転士のブレーキ操作や加速のタイミングを学習し、最もエネルギー効率が良い「エコ運転」を自動でプログラム化します。人手不足への対応として、将来のワンマン化や自動運転化を加速させるためのデジタル基盤となります。また、万が一の障害発生時の自動復旧（徐行解除、等間隔運転への復帰）のアルゴリズムも検証し、トラブルに強い自律型鉄道システムへの進化を支援します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
運輸・インフラ |  目的 |
コスト削減 働き方改革 |
| 業界② |
鉄道 |  対象 |
R&D 車載開発 運輸部門 |
 費用 |
1000〜20000万円 |  実施期間 |
365 |
主なToDo
- 熟練運転士の操作データ（マスコン、ブレーキ）の収集・解析
- 路線ごとのデジタルマップと車両性能シミュレーションエンジンの構築
- ATO地上・車上設備の改修計画と連動したフェーズ別導入検証
期待できる効果
人手不足の解消。電力消費の10%削減。高度な定時性維持。
躓くところ
法規制（鉄道営業法等）のクリアと世論の理解。異常時の責任分界点。
