AI人物検知で安全性向上へ──JR東日本・西武鉄道が進めるワンマン運転支援技術の現在地／Enhancing Safety with AI-Based Human Detection — The Current State of One-Person Train Operation Support Technologies by JR East and Seibu Railway
AI人物検知で安全性向上へ──JR東日本・西武鉄道が進めるワンマン運転支援技術の現在地
2026年2月、JR東日本は相模線（茅ヶ崎～橋本間）にて、AIによる人物検知機能を正式導入する予定です。これは、車両側面カメラの映像をAIが解析し、ホーム上で乗客が車両に接近した際に運転士へ通知するというもの。ワンマン運転時の安全性を高める目的で開発され、2023年から相模線で実証試験が行われてきました。
このシステムは、2012年から開発が進められてきた「車載ホームモニタシステム」をベースにしています。運転席で車両側面のカメラ映像を確認できる仕組みに加え、AIによる人物検知機能を搭載。特に注目すべきは、車両前後に設置された2台のカメラ映像を統合することで、遠距離にいる人物も高精度に検知できる技術です。2024年には特許も取得済みで、技術的な完成度は高まっています。
西武鉄道も同様のシステム導入を目指しており、2026年頃の本稼働に向けて準備を進めています。両社はAIの機械学習に必要なデータ量を共有することで、検知性能の向上と開発期間の短縮を図っています。これは、鉄道技術分野における協力体制の一環であり、スマートな事業運営の加速を目的としたものです。
ワンマン運転の拡大と懸念
技術的には「車掌の機械化」とも言えるこの取り組みは、生成AIの活用によって実現可能となりました。相模線のようなローカル性を持つ路線では、混雑が少ない時間帯を中心に導入することで、安全性と効率の両立が可能です。しかし、懸念もあります。たとえば、南武線のような混雑度の高い路線で全列車をワンマン化するのは、現場の安全確保という観点から見て過剰ではないかという声もあります。特にJR東日本は、駅係員をホームに常時配置する運用を基本としていないため、混雑時の対応力に疑問が残ります。
今後の展望
相模線以外でも、ホーム上の混雑が目立つ駅を抱えるワンマン運転線区への導入が検討されています。AIやIoTを活用した鉄道運営のサステナビリティ向上は歓迎すべき方向性ですが、技術導入と現場運用のバランスをどう取るかが問われています。
安全性の向上と効率化の両立は、鉄道事業者にとって永遠の課題です。AI人物検知技術はその一助となる可能性を秘めていますが、現場の実態に即した運用設計が不可欠です。特に都市部の混雑路線では、技術だけでなく人的支援との併用が求められるでしょう。
Enhancing
Safety with AI-Based Human Detection — The Current State of One-Person Train
Operation Support Technologies by JR East and Seibu Railway
In February 2026, JR East plans to
officially introduce an AI-powered human detection system on the Sagami Line
(between Chigasaki and Hashimoto). This system analyzes footage from cameras
mounted on the sides of train cars to detect passengers approaching the train
on the platform and alerts the driver accordingly. Developed to enhance safety
during one-person train operations, the system has been undergoing field trials
on the Sagami Line since 2023.
Technical Overview and Evolution
The system builds upon the "Onboard
Platform Monitoring System," which has been under development since 2012.
This system allows drivers to view side-camera footage from the cab. The newly
added AI-based human detection feature is particularly noteworthy for its
ability to integrate footage from two cameras mounted at the front and rear of
the train car, enabling accurate detection of passengers even at a distance. A
patent for this technology was granted in 2024, marking a significant milestone
in its technical maturity.
Technical Collaboration with Seibu
Railway
Seibu Railway is also preparing to
implement a similar system, aiming for full-scale operation around 2026. By
sharing data required for AI machine learning, both companies are working to
improve detection accuracy and shorten development timelines. This
collaboration is part of a broader partnership in railway technology, aimed at
accelerating smart business operations.
Expansion of One-Person Operations and
Emerging Concerns
This initiative, which could be described
as the "mechanization of the conductor role," has been made possible
through the use of generative AI. On semi-local lines like the Sagami Line,
where crowding is relatively low, the system can be introduced during off-peak
hours to balance safety and efficiency.
However, concerns remain. For example,
fully converting all trains on heavily congested lines like the Nambu Line to
one-person operation may be excessive from a safety standpoint. JR East
generally does not assign station staff to platforms on a regular basis,
raising questions about its ability to respond effectively during peak hours.
Future Outlook
Beyond the Sagami Line, JR East is
considering expanding the system to other one-person operation lines with
stations that experience significant platform crowding. The use of AI and IoT
to promote sustainable railway operations is a welcome direction, but the
challenge lies in balancing technological implementation with on-the-ground
operational realities.
Striking a balance between safety and
efficiency remains a perpetual challenge for railway operators. AI-based human
detection technology holds promise as a tool to support this goal, but its
deployment must be grounded in the realities of each line. In urban areas with
high passenger volumes, combining technology with human support will be
essential.
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