AIによる「需要連動型ダイヤ」シミュレーション【鉄道】 
イベント開催情報、天気予報、過去の乗降実績、さらには周辺道路の混雑状況をAIがリアルタイムで統合分析し、将来数時間後の混雑を予測、それに基づいて列車の本数や車両数を柔軟に調整する「オンデマンド・ダイヤ」の実現に向けたシミュレーション施策です。固定されたダイヤではなく、需要に合わせて供給を最適化することで、過剰なエネルギー消費を抑えつつ、ラッシュ時やイベント時の混雑をスマートに回避します。人手不足に対応した「無駄な運行の削減」と、顧客の「快適な移動」を両立させ、鉄道経営を究極の効率化へと導きます。将来の完全自動運転時代を見据えた、自律型運行管理のコア技術です。
 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 需要平準化 |
| 業界② |
鉄道 |  対象 |
IT・AI解析 経営企画 運輸・指令部門 |
 費用 |
500〜6000万円 |  実施期間 |
240 |
主なToDo
- 人流データ（モバイル空間統計等）と運行実績の統合分析
- 動的ダイヤ生成AIアルゴリズムの開発と安全性シミュレーション
- 乗務員シフト・車両運用とのリアルタイム整合チェック機能開発
期待できる効果
電力・人件費の最適化。混雑解消による顧客満足度最大化。
躓くところ
運行計画の頻繁な変更に対する乗客の受容性。乗務員手配の柔軟性。
