실증실험에서는 도쿄공업대학 환경·사회이공학원의 츠지모토 연구실이 개발한 「열차내의 혼잡도 해석 기술」(특허 출원중)의 정밀도를 검증한다.열차내의 혼잡 정보를 가시화하여 승차 전의 손님에게 실시간으로 제공함으로써, 혼잡도가 낮은 차량에의 승차를 촉구해, 가능한 한 혼잡을 피하고 싶다고 하는 손님의 요구에 응하는 것을 목표로 한다.

　실험에서는, 열차의 승객이 가지는 스마트 폰의 블루투스 신호를, 역에 설치한 「혼잡 해석 장치」로 취득해, 클라우드상의 AI에서 혼잡 상황을 해석. AI의 해석 정밀도를 높이기 위해, 역의 홈상으로부터 「고속도 카메라」로 촬영·측정한 혼잡 상황등도 조합해, AI의 튜닝을 실시한다.또한, 고속 카메라는 얼굴 식별 기능을 갖지 않고, 분석 후의 데이터에는 손님의 개인의 식별에 이르는 정보는 포함되지 않는다.또한 화상 데이터는, 도큐 전철과 도쿄 공업 대학간, 한큐 전철과 도쿄 공업 대학간에서만 각각 취급해, 제XNUMX자가 액세스할 수 없는 환경하에서, 열차내의 승차 인원수의 해석에 한정해 사용해, 해석 완료 후, 신속하게 삭제한다.

　이번 실증 실험은 과학 기술 진흥 기구가 실시하는 지원 사업, 「SCORE」대학 추진형(거점 도시 환경 정비형)에 채택된, 도쿄 공업 대학을 주간으로 하는 혁신 디자인 플랫폼(IdP) 내의 GAP펀드의 지원에 의해 실시되고 있으며, 지원 종료 후에는 도쿄공업대학발의 벤처에 의한 사업화를 목표로 한다.

참고 : 【한큐 전철 주식회사】 도큐 전철 및 한큐 전철은 도쿄 공업 대학과 협동하여 「열차 내의 혼잡 상황의 가시화」에 관한 실증 실험을 실시합니다 (PDF)