AI路線別・拠点別「ROIC/PBR」最適化ダッシュボード【鉄道】 
全路線・全駅に対し、投下資本利益率（ROIC）、乗車人員推移、および駅ビルの収益性をAIが統合分析し、投資の優先順位を提案するシステムです。人口減少下において、不採算路線の最適化や、拠点駅への重点投資判断をデータに基づいて迅速化します。社内SEは、ERP（会計）と改札ログ、不動産データを統合。AIが「将来の沿線人口予測」に基づく20年先の収益推移をシミュレーションし、経営層へ「最適アセット構成」を可視化します。PBR1倍超えを目指す資本経営と、コンパクトシティ構想をテクノロジーで強力に支えます。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
運輸・インフラ |  目的 |
収益最大化 組織力強化 |
| 業界② |
鉄道 |  対象 |
戦略策定/収益管理 |
 費用 |
1000〜10000万円 |  実施期間 |
240 |
主なToDo
- 路線・駅別の財務・非財務データの統合IDと形式定義
- 将来人口動態と収益感応度のAI予測モデルの実装
- 経営会議用ダッシュボードの構築と投資判断フロー整備
期待できる効果
資本効率の向上。不採算アセットの早期特定。投資家への透明性。
躓くところ
共通費（本社費等）の配賦ロジックの妥当性。地域住民との合意。
