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交通業界におけるAI・データ活用ユースケース集
豊富なデータをどう活かすか?労働力不足にインバウンド需要…AI・データ活用で交通業界の課題解決に挑む
人々の生活を支える交通業は、少子高齢化による労働力不足、過疎地域における公共交通の維持や廃止、設備の老朽化、さらにはオーバーツーリズム問題など多くの社会課題を抱えています。これらの解決策としてデータ活用が注目されていますが、実際にデータを活用できていない企業も少なくありません。
交通業界を取り巻く課題
人々の生活を支える重要なインフラである交通業の経営の根幹である運輸事業は、少子高齢化にともなう人口減少により、過疎地域における公共交通の維持と廃止、労働力不足、設備の老朽化、インバウンドの増加にともなうオーバーツーリズム問題など、さまざまな社会課題を抱えています。
そのため、運賃の価格改定や運行スケジュールの見直し、駅の無人化、ワンマン・自動運転の拡大や保全業務の見直しなど根本的な構造改革に取り組み、コスト削減が必要不可欠になります。また、収益の拡大に向けて、沿線施設の需要喚起や観光需要拡大などの新たな需要の創出も欠かせません。これらの課題解決に有効なのが、デジタルトランスフォーメーション(DX)への取り組みです。
本資料では、AI ・データ活用によって課題解消を実現するユースケースを紹介するとともに、 AI ・データ活用を促進する方法を解説します。
豊富なデータをどう活かすか?
交通業界における AI・データ活用ユースケース集
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輸送用機器・設備の予知保全におけるコスト削減で収益力を向上
- 電力使用量の需要予測で追加コストを抑制
- 新規事業で収益増を実現
- AI・データ活用を阻む壁を突破する、AI・自動分析ソリューション「dotData」
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