東京メトロ、CBMに向けレールの腐食を検知するAIシステムを開発

　東京メトロが開発したのは、レールの画像から腐食の位置や大きさを検知するためのAI（人工知能）システム（図1）。東京メトロ千代田線で2025年8月から運用を始めている。東京メトロは、車両や軌道、トンネルを対象にCBM（Condition Based Maintenance：状態基準保全）の技術開発を進めている。今回のシステムは軌道CBMの一環だ。河川や濠に近接する区間では湿潤環境によってレールの腐食が進みやすく、その管理が重要になっている。

図1：レールの腐食部分の検知イメージ

　レールの画像は、営業列車に搭載した線路設備モニタリング装置で撮影する。その画像を元にディープラーニングを搭載した機械学習ソフトウェアにより対象領域をピクセル単位で抽出する（図2）。

図2：東京メトロが開発したレールの画像から腐食を検知するシステムの構成

　検知システムは、NECとNEC通信システムと共同で開発した。2019年度～2021年度に東京メトロ千代田線の北千住駅と町屋駅の間で検証し、2023年度にNEC通信システムの「映像点検監視基盤」とNECの機械学習ソフトウェア「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」を使って検知システムを開発した。2024年度に精度向上と追加検証を進め、2025年4月から千代田線への導入に向けた試験運用を実施していた。

　今後は、腐食検知に加え、保線業務全般への活用を進めるとともに、他路線への拡大も予定する。