AIが交通インフラを最適化する未来:カサナレのバスダイヤ作成実証が示す地域の課題解決策

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バス運行ダイヤ作成の課題とAIによる解決

常滑市の市バスのダイヤ作成は、利用傾向、鉄道との接続、車両台数、EV充電計画、運転士の勤務時間、交通状況など、多岐にわたる制約条件を考慮する必要があり、担当者の経験やノウハウに依存していました。このため、時間と労力がかかり、業務が属人化しやすいという課題を抱えていました。少子高齢化が進む中で、担い手の減少も懸念されています。

カサナレ株式会社は、このような課題に対し、AIが対応することの重要性を認識し、本プロジェクトに参画しました。

従来業務とKasanare AIによるダイヤ案自動生成の比較

ハイブリッドAIによるダイヤ表の自動生成

今回の実証では、大規模言語モデル(LLM)と最適化アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド方式が採用されました。このシステムは、制約条件をルールとして構造化し、条件に基づいた複数のダイヤ案をAIで自動生成、さらにシミュレーション比較までを一連のプロセスとして実行できます。プロンプト入力により、ダイヤ表という形式での出力が可能となりました。

この取り組みにより、ダイヤ作成に要する時間の削減が期待されます。また、手作業による修正や条件の見落としに伴う再調整の抑制、作業の手戻り防止にもつながると考えられています。AIを用いることで代替案や修正案を迅速に生成できるため、従来よりも柔軟かつ効率的な対応が可能になります。

プロジェクトの概要と成果

運行ダイヤ案生成におけるフロー

  1. 複数制約条件の構造化:鉄道接続、固定便、車両台数、EV走行距離上限・充電拠点、労務休憩規程などを統合し、ルールとしてシステムに反映します。
  2. ダイヤ案の自動生成:上記複数の制約条件に基づき、運行ダイヤ案を自動で生成します。
  3. 人による柔軟な編集:生成されたダイヤは、空き時間の活用や新規便の追加などを、ドラッグ&ドロップで直感的に編集できます。
  4. レビューシステム:生成されたダイヤを生成AIが自動レビューし、リスクや改善点、最適化理由を提示します。

成果・実績

  • 対象7路線において、ダイヤ案作成工程の一部自動化を実現しました。

  • バス運行ダイヤ作成時間の削減に成功しました。

  • 複数の制約条件を同時に処理し、効率化を図りました。

  • 手作業中心だった条件整理工程を効率化し、品質の安定化を実現しました。

常滑市の担当部門からは、カサナレがオーダーメイドで構築したシステムによる対策効果や、バスダイヤ改正業務における省力化・属人化の解消につながる点について、高い評価が寄せられています。

カサナレ株式会社は、本実証で得られた成果を踏まえ、行政や公共領域での「Kasanare」導入を推進し、バスの運行ダイヤ表やトラックの配送業務など、多様なケースでの活用拡大を目指しています。

カサナレ株式会社について

Kasanareのサービス紹介と受賞歴

カサナレ株式会社は、「現場から未来をつくる」をビジョンに掲げ、企業の知的資産を継続的な競争力へと変えるスタートアップです。独自のフィードバックシステムによりAIの精度が自動で改善される自己進化型の仕組みを実現しており、複数のAIが連携して稼働するAIオーケストレーションを支える基盤を構築することで、エンタープライズ企業を中心に導入実績を拡大しています。同社は2025年に『Forbes JAPAN’s AI 50』や『Japan Financial Innovation Award』にも選出されるなど、注目を集めています。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のカサナレによるバス運行ダイヤ作成の実証は、公共交通機関におけるAI活用の具体的な可能性を示しています。特に、属人化しやすい複雑な業務プロセスをAIで自動化・最適化できる点は、人手不足が深刻化する地方自治体や交通事業者にとって大きな意味を持つでしょう。ダイヤ作成だけでなく、配送ルート最適化やシフト管理など、多様な制約条件を持つ業務への応用が期待されます。これにより、業務効率の大幅な向上、コスト削減、そして最終的には住民サービス向上へとつながる可能性を秘めており、ビジネスモデル変革の一助となることは間違いありません。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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