ドイツ鉄道がAIで目指す未来。自動走行やデジタルツインを模索

2026年10月2日

欧州最大規模の鉄道ネットワークを運営するドイツ鉄道（Deutsche Bahn）が、AI（人工知能）を全面的に導入して鉄道システムの未来を切り拓こうとしています。具体的には、AI開発プラットフォームの整備や、現実の鉄道網を仮想空間に再現するデジタルツインの構築により、列車の自動走行や運行効率の向上を目指しています。

調べてみると、ドイツ鉄道がどのような戦略でAI活用を進めているのか、その背景が見えてきました。

AI活用の基盤となるプラットフォームの整備

大規模な組織においてAIを導入する場合、プラットフォームの管理に大きな課題が伴います。具体的には、組織のコンプライアンスやセキュリティ基準を守りつつ、拡張性があり運用効率の高いプラットフォームを構築することが求められます。

そこでドイツ鉄道は、Amazon（アマゾン）社のSageMaker Studio（セージメーカー・スタジオ：機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイを支援するプラットフォーム）を主要なAIプラットフォームとして採用しました。

以前は、各チームが個別にJupyterLab（ジュピターラボ：データ分析によく使われるノートブック形式の環境）を管理・運用していましたが、これは効率的ではなく、コスト面でも課題があったとされています。

新しいプラットフォームの導入によって、以下のような変化が起きています。

開発環境の統合: 統合開発環境（IDE）を備えたフルマネージドなAI開発環境が提供され、機械学習（ML）のワークフローが簡素化されました。
チーム連携の強化: リアルタイムでの共同編集やノートブックの共有が可能になり、スムーズなチームワークが実現しています。
迅速な展開: 導入後8週間で120人以上の開発者が参加し、25のSageMakerドメイン（開発環境の単位）が提供されるなど、プロジェクトの開始が早まりました。

この基盤があることで、鉄道のメンテナンスや予測、さらには生成AIなどの将来的なアプリケーションに至るまで、幅広いユースケースの実現が進んでいると報じられています。

「デジタルツイン」で実現する自動走行の未来

ドイツ鉄道のもう一つの大きな挑戦が、AIを活用したデジタルツインの構築です。デジタルツインとは、物理的な世界にある物をデジタル空間に正確に再現した「双子の」モデルのことです。

ドイツ鉄道の鉄道網は、5,700の駅と33,000キロメートルの路線からなり、西欧で最大規模を誇ります。この膨大なネットワークを効率化するため、ドイツ鉄道の一部門であるDigitale Schiene Deutschland（DSD：ドイツデジタル鉄道）は、NVIDIA（エヌビディア）社のOmniverse（オムニバース：リアルタイム3Dシミュレーションプラットフォーム）を用いて、鉄道システムのフォトリアルで物理的に正確なエミュレーションを作成しています。

このデジタルツインには、都市や田舎を走る線路だけでなく、駅のプラットホームの寸法や車両センサーなどの詳細なデータが組み込まれます。

DSDがこのデジタルツインを通じて目指しているのは、新しい線路を建設することなくネットワークの容量を増やすことです。具体的には、以下のような未来の鉄道システムを構想しています。

列車の自動走行: 列車が自動化され、安全に、かつ列車間の間隔を詰めて走行し、ネットワーク内を最適に制御されるシステム。
シミュレーションによる最適化: 現実世界と完全に同期したデジタルツイン上で、予期せぬ状況への反応など、さまざまな「シナリオテスト」シナリオをテストし、変更内容を検証できます。
AIによる監視と反応: コンピュータビジョン（AIによる画像認識技術）を用いたシステムにより、ルートの監視やインシデントの認識を継続的に行い、潜在的な危険を自動的に警告し、反応させることが期待されています。

DB Netz（ドイツ鉄道のネットワーク管理部門）の知覚グループを率いるルーベン・シリングさんは、「With NVIDIA technologies, we’re able to begin realizing the vision of a fully automated train network」（NVIDIAのテクノロジーにより、完全に自動化された列車ネットワークというビジョンの実現に着手することができた）と述べています。