JR西日本、駅構内や作業現場の安全確保を支援する映像解析サービスを開発

　JR西日本（西日本旅客鉄道）が開発したのは、危険な状況などを、その対象物だけでなく周囲の状況からも判断する画像解析サービス。これまで提供してきた駅構内や作業現場の異常を検知する画像解析サービス群「mitococa（ミトコカ）」に追加する。mitococaに生成AI（人工知能）モデルの1つであるVLM（Vision Language Model：視覚言語モデル）を組み合わせ、mitococaが抽出した対象をVLMに推論させることで、学習していない未知の状況への対応力を高めたという。

　VLMベースの画像解析サービスでは、自然言語によるプロンプトを入力すれば、画像の解析結果を画像やグラフで表示する。外部機器との連携機能を高めたほか、UI（User Interface）は現場での実用性と操作性に重点を置いたとしている。

　具体的なユースケースとして（1）沿線の建設工事確認、（2）保護具の着用状況検知、（3）店舗の来店者分析の3つなどを挙げる。

　沿線の建設工事確認では、先頭列車にあるカメラ映像から、クレーンや足場など、この先で建設作業が行われているであろうことを示す兆候を抽出する（図1）。工事の見落とし防止や現地確認の負担を軽減する。事前に通知された工事は、添乗社員が目視確認しているが、通知がない場合は見落としや対応遅れのリスクがある。

図1：VLMベースの画像解析サービスで、沿線の建設工事を走行中のカメラ画像から検知する画面例

　保護具の着用状況検知では、現場と作業員の状況を映像からリアルタイムで監視し、一定時間ごとにヘルメット着用の有無を判定する。未着用を検知すると管理者宛てに「不安全検知」「ヘルメット未着用」といった通知を送信する。通知条件は管理画面からプロンプトにより設定する。

　店舗の来店者分析では、mitococaで検出した来店者の属性をVLMで推定し、結果をダッシュボードに表示する。来訪者の傾向を基にした施策の立案と、効果検証の効率化につなげる。

　今後は、列車標識の異常や労災発生状況の検知、工作機械の稼働状況の監視や製造ラインでの不良品判定などへの展開を視野に入れる。

　JR西日本が採用したVLMは、視覚情報と言語情報を統合的に処理できる生成AIモデル。画像とテキストを学習済みで、対象の意味や関連性を理解できるのが特徴だ（表1）。

　JR西日本グループは「長期ビジョン2032・中期経営計画2025」において、「イノベーションによる長期ビジョンの実現」を掲げ、新たな価値創造に取り組んでいる。グループの技術やノウハウを活用した課題解決を目指す「アウトバウンド型のオープンイノベーション」を進めており、mitococaや画像解析サービスの開発はその一環。