特殊なカメラとAIで計測
東京メトロは7月14日、新型コロナウイルス禍における「密」を避けたいというニーズに対応すべく、銀座線と丸ノ内線の各列車・号車ごとのリアルタイム混雑状況を「東京メトロ my! アプリ」で提供するサービスを開始した。2021年度中に他路線にも展開する予定だ。
鉄道業界では既にJR東日本が山手線、JR西日本が大阪環状線で、台車の空気ばねにかかる荷重から乗車率を算出し、号車ごとの混雑状況をアプリで提供しているが、東京メトロは駅のホームに設置したデプスカメラと人工知能（AI）を用いて列車ごとの混雑状況を計測する仕組みだ。
デプスカメラとは、奥行きの情報を取得するカメラのこと。これを用いて車両を側面から撮影して車内にどれくらい人がいるかを把握。このデータをAIで処理し、混雑率を推定する。AIの学習には、デプスカメラで撮影した画像データと空気ばねの荷重状況から測定した混雑率データを用いているそうだ。
それならJRのように空気ばねの荷重状況をそのまま配信すればよいように思えるが、そこには東京メトロならではの事情がある。このシステムの開発がスタートしたのは2018年のこと。当初は東京メトロで最も混雑する路線である東西線の分散乗車、時差通勤を促進するための情報提供を目的としていた。
だが、空気ばねの加重状況をリアルタイムに把握して外部に配信するためには、車両と地上にデータを送受信する装置を設置する必要がある。相互直通運転により他社の車両が乗り入れてくる東西線では、こうした装置を全車両に設置するのは困難なので、デプスカメラを用いたシステムを開発することになったという。
ここまで読んだ読者は、全駅にデプスカメラを設置し、全列車・全号車を随時撮影することで、混雑状況をリアルタイムに把握するシステムなのだろうと思ったかもしれない。しかしそうではないのが、このシステムの面白いところだ。
今回、サービスを開始した銀座線では渋谷方面行きは上野駅、浅草方面行きは表参道駅、丸ノ内線では新宿方面行きは新大塚駅、池袋方面行きは新宿駅と、両線とも各方面1駅しかカメラは設置されていない。今後、他路線に展開するにあたっては各方面2～3駅に設置する予定というが、それでもカメラ設置駅は全体のごく一得にすぎない。
過去の統計データから推測も
それではカメラのない駅ではどうやって混雑率を把握しているのかというと、過去の統計データから、各駅で号車ごとにどの程度乗降があるか、パターンを推測することが可能なのだという。そのため、アプリは走行区間の混雑状況だけでなく、先の区間の混雑状況の予測も提供している。
ただそうなると、カメラのない駅で数十人が特定の車両に突発的に乗車した場合には、混雑状況を正確に把握できないのではないかという疑問が生ずる。しかし東京メトロの担当者によると、そうした例外はほとんどなく、多くはパターンに沿った乗降が行われているそうだ。
乗客の数が増減しても基本的なパターンは一定のため、パターンにデプスカメラで測定した混雑状況を掛け合わせることで、区間ごと、車両ごとの細かい混雑状況が算出できる。少なくとも、アプリが提供する4段階の混雑状況で示す分には十分な精度が得られるという。
実は同じような考え方で混雑予測をしているのが東急電鉄だ。東急は2017年からナビタイムジャパンと連携し、各列車、各号車ごとの混雑状況を公開しているが、こちらもナビタイムジャパンの「電車混雑シミュレーション」技術に、車両別の荷重状況をもとにした乗車率データを組み合わせた予測に基づき、実際の混雑状況を測定することなく情報提供を行っている。
東京メトロのシステムは、こうしたシミュレーションに加えて、デプスカメラの情報で補正をかけているというわけだ。
ただ、ダイヤ乱れ時などはパターンに沿わない利用が増えるため、混雑状況が提供できないケースがあるという。このあたりは銀座線、丸ノ内線の運用状況を見ながら、今後の展開に反映していきたいとしている。
【鉄道業界インサイド】は鉄道ライターの枝久保達也さんが鉄道業界の歩みや最新ニュース、問題点や将来の展望をビジネス視点から解説するコラムです。更新は原則第4木曜日。アーカイブはこちら