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、少子高齢化に伴う人口減少により、過疎地域における公共交通の維持やインバウンドの増加に伴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、コスト削減や収益の拡大への取り組みが必要不可欠となっています。

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。

豊富なデータを活かし、交通業界の課題解決に挑む

交通業は移動に関する大量のデータを集めやすいという特色があります。輸送用機器や設備などの稼働ログや IoTデータはもちろん、交通系ICカードの普及により、利用者の個人データや移動データ、キャッシュレス決済の利用データなども収集できるようになりました。また、GPSデータ、MaaS Mobility as a Serviceのデータもあり、このように大量かつ多様なデータを所有している点は、交通業界ならではの大きなアドバンテージです。

そこで、AI・データ活用により、生産性の向上や業務改善、新たな需要を創出するユースケースをご紹介します。

交通業界におけるAI・データ活用のユースケース

①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

センサーなどのIoT機器から収集されたデータを用いて、稼働中の機械や設備に生じる不具合の予兆を把握し、事前のメンテナンスや部品交換を実施して故障を未然に防ぐ「CBM（Condition Based Maintenance：状態基準保全）」に取り組むことで、コスト削減が見込まれます。

②電力使用量の需要予測で追加コストを抑制

契約電力量内に収めるために、需要予測が有効です。各設備での電力消費が大きい要因と時期の予測がわかれば、さまざまな施策を打つことができるため、電力使用量の効果的なコスト削減につながります。

③沿線施設・観光地への送客を強化して利用客増を実現

交通業界は、人々の生活を支えるインフラであるため、収益が見込めない路線であっても簡単に廃止・縮小はできません。沿線施設や観光地に送客できれば、交通機関の利用客数の増加はもちろん、施設や観光地での消費拡大、さらには沿線価値の向上にもつながります。

④インバウンド客増加に伴う公共交通機関の最適化

交通業界が抱える課題にインバウンド客急増にともなうオーバーツーリズム問題があります。データ分析によりインバウンド客が急増している場所や施設、その要因に気づくことができれば、車両の運行計画や配車数の見直しなど交通機関の最適化を図ることが可能です。