科学的な議論やメディアで自動運転車が取り上げられる頻度から判断すると、自動運転車は次の一大トレンドであるだけでなく、私たちの主要な移動手段に取って代わる可能性さえあります。
一方、鉄道のような伝統産業は、すでにその競争に敗れたように見えます。
しかし、モノのインターネット（IoT）機器や人工知能（AI）などの新技術を、新たな交通手段の創出だけでなく、従来の交通手段の変革にも活用できるとしたらどうでしょうか。
このデジタル化をうまく進められれば、第一次産業革命の勝者である列車は、実際にこれからも存続していくかもしれません。
長距離
自動運転車を支える技術に大きな可能性があり、短距離の移動では自動運転車が勝者となるかもしれないのは確かです。
しかし、長距離移動では、列車が選ばれる交通手段となる現実的な可能性が十分にあると私は考えます。
デジタル化は、具体的にどのようにこれを実現するのでしょうか。
新たなデジタルプロセスを活用すれば、鉄道会社はネットワークの輸送容量を増やし、交通のボトルネックを解消できます。その結果、より多くの人が早く目的地に到着できるようになります。
新興技術の活用により、未来の列車はより快適になるだけでなく、長距離では自動車よりもエネルギー効率、安全性、速度に優れる可能性もあります。
この課題を解くための要素は、すでにいくつか整っています。
鉄道業界に残されているのは、未来に備えるために必要な変革を見極め、IoT技術とAIをその主要な推進力として受け入れることです。
鉄道業界がすでに備えている強み
1. 鉄道はエネルギー効率に優れています。政府機関は、さまざまな交通手段のエネルギー効率を定期的に調査しています。たとえば、最近の米国の調査によると、高速列車は商用航空機より最大8倍効率的で、同じ距離を移動する場合、自動車よりエネルギー効率が4倍高いとされています。世界全体の傾向は変わりませんが、数値は地域によって異なります。
欧州の高速列車が必要とするエネルギーは、自動車での移動に使われる量のわずか3分の1です。日本の高速鉄道はさらに進んでおり、エネルギー消費量はわずか6分の1です。
2. 鉄道輸送は環境負荷が低いです。道路での貨物輸送は、貨物列車よりCO2排出量が8倍多くなります。貨物輸送と旅客輸送を合わせると、その差はさらに明確です。鉄道会社の排出量は運輸部門のCO2総排出量のわずか1.3％である一方、航空は12.4％、船舶は12.7％、道路輸送は72.2％を占めています。
3. 鉄道は、ほかの旅客輸送手段より安全です。米国運輸省によると、2010年に高速道路で負傷した人の数は、鉄道事故の死傷者数の304倍でした。
自動車移動が北米ほど圧倒的ではない欧州でも、数値は明確な傾向を示しています。自動車事故で死亡した人は15倍多く、2013年には鉄道関連事故よりも自動車事故で亡くなった人のほうが多くいました。
4. 鉄道はすでに成長しています。中央欧州の高速鉄道路線の総延長は、1981年以降16倍に増加し、欧州の鉄道網の拡張は今も続いています。
世界全体で見ると、列車による旅客輸送量は1985年以降2倍になりました。人々は列車での移動を好んでいるようで、その人気はすぐには衰えそうにありません。
今後どのような課題があり、どうすれば克服できるでしょうか。
ネットワークの輸送容量不足や、混雑路線の交通ボトルネックは、鉄道業界の進歩を妨げる主な要因です。
線路にさらに多くの乗客と列車を受け入れ、列車が定刻に到着するようにする方法を見つけられなければ、鉄道は「モビリティの未来」の一部にはなれません。鉄道業界は、時代に遅れないよう新技術と運行プロセスを導入する必要があります。
IoT技術とAIは、この変革を可能にする力を持っており、一部ではすでに変化が始まっています。スマートなインフラ部品と自動運転列車は、まもなく相互接続され、互いに通信できるようになります。
こうした機器間通信は、列車運行の効率を高めます。また、スマートセンサーが現場データを適切なプラットフォームにできるだけ効率よく送信できること、機器データを運行記録以外にも活用できること、そして非常に多様な情報源からのデータを容易に集約できることを意味します。
列車ネットワークの運営者がこうしたスマート機器と機械学習アルゴリズムを組み合わせれば、リアルタイムで路線を最適化し、交通量をより均等に分散できます。
ボトルネックと保守
一時的な交通ボトルネックが発生する非常によくある原因は、予定外の保守作業です。
インフラの損傷を修復するまで、鉄道路線が全面的に閉鎖されたり、速度制限が設けられたりします。この問題は鉄道旅行が始まった頃から存在しますが、避けられないものとして受け入れる必要はありません。
鉄道会社はすでに列車やインフラへのスマートセンサーの設置を始めており、問題が起きた際により迅速に対応できるようにしています。
このいわゆる「状態監視」とAIの両方を用いる技術は、さらに一歩先を行きます。
こうしたソリューションは、鉄道インフラの現在の状態を監視するだけでなく、摩耗や故障の可能性を事前に予測できます。そのため、鉄道会社は適切な時期に保守を計画し、列車の遅延を防げます。
リアルタイムの路線最適化と、予定外の保守作業による列車の遅延の減少は、鉄道会社の運行コストを削減するだけでなく、乗客にとって鉄道旅行をより魅力的なものにします。
さらに、駅のインタラクティブマップ、モバイルチケット、旅程計画アプリなど、現代の旅行者に便利なIoTアプリケーションが加われば、鉄道は交通の未来の一部となるでしょう。特に長距離移動でその可能性が高まります。
2017年のテクノロジー・パイオニアについて詳しくは、ウェブサイトをご覧ください。
