鉄道車両の運用計画はダイヤに基づいて策定する。その際、車両の編成組み替えや検査・清掃作業などの時間、場所の制約を踏まえて、熟練者が経験によって鉄道車両の編成や割り当てを決めていた。

今回のプロジェクトでは、グルーヴノーツが提供するクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」を活用して、量子コンピュータやAIなどの先端技術や、高度な数理モデルを用いた車両最適化のシミュレーションモデルを構築し、実用化することを目指す。



JR九州では、新型コロナウイルス感染症の長期化により、鉄道事業における抜本的なコスト削減が急務となっている。クラウドコンピューティングや量子コンピュータを活用し、鉄道車両の運用計画を最適化・自動化することで、車両の保有数を削減できれば、車両の維持コストや将来の取り替えにかかる設備投資を抑制することにつなげることができる。

今回の検証は、福北ゆたか線と若松線を主に走行する車両を対象に実施する。また、今回のプロジェクトを通じて得た結果をもとに、他路線への適用拡大や、旅客の需要予測などのプロジェクトも共同で進める予定だ。