JR西日本、北陸新幹線の着雪AI予測　雪落とし効率化

JR西日本は北陸新幹線の車両台車に付着する雪落とし作業の効率化のため、人工知能（AI）を活用した「着雪量予測モデル」を12月1日から本格運用する。天気や気温、降雪量といった気象予報データから台車への着雪の可能性を判断できる。雪落としによる臨時停車をできるだけ少なくして、安定的な運行につなげる。

北陸新幹線では糸魚川駅で、同駅を通過する列車を含めて台車の雪落としをしている。ある程度の降雪が見込まれる場合に作業の実施を決めていたが、雪が付着していないケースがあり、作業の精度を高めることが課題だった。

AI開発・運用などを手がけるSIGNATE（東京・千代田）の協力を得て、着雪量予測モデルを構築、2020年度から試験運用した。着雪画像の実績データを使って同モデルを検証し、一定の成果が出たことから本格運用することにした。

JR西日本によると、糸魚川駅で雪を落とす作業には27人程度配置する必要があるという。「不要な雪落とし作業を抑制すると同時に、糸魚川を通過する列車の臨時停車を減らしたい」（金沢支社）としている。