今年、長期間のデジタルデトックスを経験していない限り、AI関連のある種の誇大宣伝が暴走列車のように加速していることに気づかなかった人はいないだろう。しかし、ChatGPTやDALL-Eといった生成AIツールの開発をめぐるバイラルな話題とはかけ離れた、ムンクを拠点とするディープテックAIスケールアップ企業Konuxは、機械学習を応用して鉄道輸送の変革を静かに進めてきた。同社は、独自のセンシングハードウェアとAIを活用したSaaSビジネスを構築し、鉄道インフラを一つずつアップグレードしていく予知保全SaaS（Software as a Service）を推進している。
同社の使命は、人類が持つ最も持続可能な大量輸送手段である鉄道旅行のデジタル化と変革を推進することです。そのためには、AI と IoT (モノのインターネット) を活用し、鉄道ネットワークで何が起こっているかに関するリアルタイム データをキャプチャすることで、固定されたレールにインテリジェンスを追加します。
消費者が二酸化炭素排出量削減策を模索する中で鉄道旅行の需要が高まり、政府や鉄道事業者が鉄道網のデジタル化と新技術の活用による既存の業務改革を推進している中で、同社はこうした取り組みを進めている。スタートアップ企業にとっては、袖をまくり上げて泥臭い仕事に取り組む機会が生まれているが、Konuxは自社が先手を打ったと考えている。（鉄道の運行状況と定刻通りの運行が長年の政治課題となっているドイツで同社が設立されたのも当然と言えるだろう。）
「根本的な問題は、実は厄介な問題なのです」と、KonuxのCEOであるアダム・ボニフィールド氏は述べ、現在世界中で注目を集めているAIビジネスとの違いについて語りました。「これは、AIモデルを構築するといった、完全にデジタル化されたクリーンな問題ではありません。センサーを環境に耐えさせ、データを抽出し、それを解釈し、顧客と共にビジネス上の課題に当てはめ、そして組織を数々の組織改革へと導くという、厄介な問題なのです。」
「こうした問題こそが、変化にインパクトを与え、後世に遺産を残すものなのだと私は思います。」
Konuxの事業をもう少し詳しく説明すると、同社はディープテックの手法とストレステスト済みのコネクテッドハードウェアを用いて、鉄道線路が日々受けている負荷と力を可視化している。線路の振動を測定し、故障の前兆となる可能性のある異常を検知し、今後数ヶ月でインフラに何が起こるかを確率的に分析して提示する。Bonnifield氏によると、同社のAIによる予測は90%の精度で開発されているという。
同社の技術の顧客である鉄道事業者は、重要なインフラの運用負担を軽減するために設計された、アクセスしやすいソフトウェアインターフェースを通じて、予測保守に関するインサイトを得ることができます。もはや、スケジュールを推測しながら盲目的に行動する必要はなくなります。線路に設置されたセンサーと機械学習モデルは、運行事業者が保守に関してより賢明な判断を下せるよう支援することを目指しており、Konuxのチームがこのデータ問題に取り組んできた約10年間で記録された、現在「数十億」に上る列車の軌跡データに基づいています。
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乗客側では（技術の導入とツールの活用が成功すれば）、このAIの応用によってサービスのダウンタイムと遅延が減少するはずです。ですから、いい加減な汎用AIは忘れてください。これは、特定の問題に的を絞った機械学習が、いかに真に素晴らしいエンジニアリングの偉業となり得るかを示す、レール上のデータ活用です。
KonuxのAI + IoTアプローチは、予知保全に加え、ネットワークのトラフィックと利用状況に関するビジネスインテリジェンスをさらに深め、鉄道事業者をサポートします。さらに最近では、運行スケジュール管理のサポートも提供しています。現在、Konuxは3つの製品を提供しています。前述のKonux Switch（予知保全）、Konux Network（利用状況の監視と検査計画）、そしてKonux Traffic（よりスマートな運行ダイヤ作成）です。
その構想は、AIとIoTを活用してデータに基づく意思決定を強化し、鉄道運行の他の側面の最適化を推進することだ。これは、Konuxが当初注力してきたネットワークの主要地点におけるインフラの負荷追跡から発展したものである。（スイッチは、列車の運行経路をネットワーク上で決定するために不可欠であると同時に、可動部品を持つ機構であるため、故障しやすい。）ボニフィールド氏によると、同社は鉄道路線で何が起こっているかに関する知見を深め続けることで、より多くの製品を開発できるようになると期待している。
全体として、KonuxのAIとIoTを活用した鉄道のデジタル化が実現できる魅力的な点は、計画外のメンテナンスの必要性を本質的に排除することで、未実現の膨大な容量を解放できるという点です。同じ線路で2倍の容量を運用できるようになることが期待されています。
鉄道インフラを物理的に拡張することなく、既存の低炭素輸送手段からこれほど多くのメリットを得られるのであれば、気候変動問題への取り組みにとっても良い兆しとなるでしょう。まさに、気候災害を回避するために目指すべき最適化と言えるでしょう。（注： Konuxは現時点では、自社製品が導入されている鉄道網のごく一部しか監視していませんが、もちろん完全なデジタル化と最大限の効果を目指しています。）
「乗客と貨物の輸送能力を2倍に高め、より安全に輸送できます」とボニフィールド氏は断言し、Konuxの技術が鉄道全体に普及すれば、このスタートアップが抱く変革の可能性を具体的に示唆した。「ネットワーク内で実際に何が起こっているか、より詳細に把握できるようになるからです」
「こうしたネットワークを運用する人々が抱える最大の悩みの一つは、全くの無知な状態で運用しているということです」と彼は続ける。「彼らはスケジュールを立て、保守体制や検査体制を整備しますが、ネットワーク内の検査計画などに基づいて推測しているのです。」
「会社に入社した時に、もし成功すれば地球を救う大きな力になれると言える人はほとんどいません」と彼は付け加えた。「そして、私たちが今行っている仕事と、その影響との間に、明確な線を引くのはそれほど難しいことではありません。だからこそ、AIの力について、とても心強い思いがあるのです。」
鉄道事業者は線路の状況を把握していないことが多いため、遅延が大きなボトルネックへと容易に連鎖し、業務に大きな混乱が生じる可能性があります。これは、例えば表示板では5分遅れと表示されていた列車が、なぜ突然50分以上の遅延になったのかと乗客が途方に暮れるなど、大きな苦痛となります。Konuxは、事業者がネットワークをより詳細に把握できるようにすることで、動的な交通管理が可能になり、小さな遅延が大きなボトルネックに連鎖することを防げると確信しています。そうなれば、遅延の削減、運転停止の減少、そしてより反応的で動的な列車ルーティングを活用して、鉄道の輸送力を大幅に向上させることができます。（例えば、線路の摩耗を最小限に抑えることを目的として、積載列車の重量に応じた動的な速度推奨をシステムが提供できるようになることも考えられます。）
「この交通管理問題に別のアプローチを取れば、混乱の連鎖的な影響をより正確に予測できるようになります。これは最適化という難しい問題であり、解決するにはネットワーク内で何が起こっているかに関する膨大なデータが必要です」とボニフィールド氏は言います。「したがって、これは乗客の視点から見た鉄道網の混乱への対応方法に革命をもたらす可能性があります。乗客はロンドン行きの列車が常に時間通りであることしか知りませんが…ネットワークを運営する人々の視点から見ると、適切な時間に適切な列車を手配する方法は全く異なるものになります。」
「鉄道網の輸送能力を倍増させる必要があることは分かっています。地球規模の気候変動対策の要請に応えるためです」と彼は続ける。「だからこそ、鉄道を優先的な移動手段として推進していくための大規模な取り組みが必要です。しかし、現状では解決策はありません。少なくともヨーロッパでは、線路を増設することはできないからです。ですから、不足している輸送能力を補うために、鉄道網の運用と維持管理の方法を見直す必要があるのです。」
これは、今日この会社で働くほぼ全員の心を突き動かす問題です。地球規模の気候変動目標を達成するためには、これを実行する必要があることを私たちは皆知っています。そして、これこそが、目標達成に必要な一連の革命の重要な一環だと考えています。
鉄道事業者は、特定の分岐器を通過する列車の数など、ある程度のデータはこれまで入手できていましたが、各列車がその線路上をどのくらいの速度で移動したか、またその時点で列車の重量はどのくらいだったかといった詳細な情報は把握していませんでした。そのため、ネットワークの脆弱な部分にかかる正確な累積的なストレスを定量化し、インフラの障害についてより情報に基づいた予測を行うことができませんでした。そこでKonux独自のセンシングハードウェアが登場します。
同社の製品を支えるのは、堅牢な軌道設置型センサー（目を引く高光沢の黄色に塗装）です。これらのセンサーには、レールにかかる力と加速度を測定する一連の加速度計が搭載されています。この地上レベルのデータは、同社のAIモデルに入力され、軌道上のコンポーネントに短期的に何が起こるかを予測します。（Konuxによると、同社のSwitch製品は、スイッチの状態が今後90日間でどのように変化するかを予測します。これにより、オペレーターは劣化の兆候を早期に特定し、事前に検査計画を立てたり、実際のネットワーク使用状況に基づいてメンテナンスの優先順位を決定したりすることができます。）
「ご想像のとおり、極めて高い負荷とエネルギーを必要とする列車がいくつかあり、最終的にはネットワークを麻痺させる可能性があります」とボニフィールド氏は指摘します。「これらの列車の乗車率と速度を検知し、実際に何が起こっているか、つまりネットワークで何が起こっているかという根本的な真実を理解できるようになることで、実際のデータを使用することになり、列車の管理と運用方法に大きな変化をもたらすでしょう。」
「ですから、こうしたネットワークを勇敢に運用している人々に、実際に何が起きているのかをより詳細に把握させ、理解を深めてもらうこと、そして彼らがどのように対応すべきかについて非常に明確な予測を立てられるようにすること、これらが [50% の追加] 容量を実現する主な原動力なのです。」
Konux は、独自のハードウェアで取得した線路レベルのデータだけでなく、オープン データやサードパーティ データの他のソースも統合して、特定の場所の温度などのローカルな線路状況のビューを補完します。また、列車に搭載されたカメラを操作するパートナー企業からの視覚データ (センサーが劣化の可能性があると検出した資産を視覚的にチェックするため) も活用します。
このプラットフォームの目標は、オペレーターがネットワークの可視性を獲得し、継続的にデータに基づいた意思決定を行えるようにすることで、よりスマートな鉄道運行を推進するインテリジェントな処理センターとなることです。
「つまるところ、私たちはまずAI企業だと考えています」と彼はTechCrunchに語った。「私たちはAI企業を築き上げました。本質的には、この問題を解決する上で非常に優れた分析ソフトウェア企業を築き上げました。そして、AI企業のニーズに完璧にマッチする、類を見ないセンサーデバイスを開発しました。しかし、私たちは特定の分野にとらわれません。データはどこにあっても融合し、統合します。価値のあるものなら何でも。たまたま、このセンサーの問題は非常に難しい問題だったのです。だからこそ、私たちは最初にこの問題を解決する必要がありました。しかし、もし私たちが簡単にデータを取得でき、他の誰かがそれを実行していたとしたら、私たちは別の方法で解決していたでしょう。しかし、ご存知のとおり、私たちは本当に脳になりたいのです。手でも足でもなく、ネットワークの脳になりたいのです。」
「もちろん、目標は、インフラ管理者や資産所有者の専門性を高め、それを日々の業務の中でより重要なものにすることです」と彼は付け加えます。「ネットワーク上のすべての資産を実際に調査する必要があると言うのではなく、私たちが自動的にそれを行います。問題を見つけたら、実際に現場に出向いて何が問題だったのかを確認しなければならないと言うのではなく、私たちがそれを視覚化します。そして、そのストーリーを伝えます。問題が発生した場合は警告を発し、可能であれば推奨事項も提供します。こうして、これらの人々の知力を最大限に活用します。」
Konuxは2014年に設立されました。創業者たちは、困難な産業環境にAIを適用するというアイデアの芽を見出しました。この勇敢なスタートアップは鉄道分野をその戦場として選び、その後、潤沢な資金を持つスケールアップ企業へと成長しました。これまでに約1億3,060万ドル（2021年1月のシリーズCラウンドで8,000万ドルを調達）を調達し、現在までに約10の市場で通信事業者と共同で製品のテストと導入を行っています。
Konuxの予測AIモデルの開発には、長年にわたる研究開発とテストが費やされました。これには、ボニフィールド氏の言葉を借りれば「基本的にあらゆる環境に汎用化できる」モデルを構築するために、プロトタイプの導入やハードウェアの試験運用が複数国で行われ、様々な鉄道運行状況でテストされました。
「これは最も難しい作業の一つです。なぜなら、私たちが構築している[AI]モデルが特定の環境や特定のダイナミクスに過剰適合しているかどうかを判断するのは非常に難しいからです。ですから、私たちが構築したコアIPは、収集したデータと、そのデータをどのように解釈するかというノウハウ、そしてそれらを管理する全体的なパイプラインであると考えています」と彼は付け加えます。
Konux が現在キットを最も広く導入しているのはヨーロッパですが、中国、インド、日本の鉄道にも接続デバイスを設置しています。
同社は現在、母国ドイツ市場において、同国の国鉄であるドイツ鉄道（DB）との提携により、大規模な事業拡大に向けて準備を進めている。（Konuxは2020年末に、DBからスイッチのデジタル化に関する長期枠組み契約の入札を獲得した。）
これにより、現在世界中の鉄道線路に配備されている約 1,000 台のセンサー デバイスが、今後 1 年ほどでドイツ国内だけで DB の鉄道ネットワークで最も交通量の多い部分にさらに 3,500 台設置されるようになり、ボニフィールド氏によると、1 年以内に運用範囲全体が 10 倍に拡大するという。
「これは当社にとって、信じられないほどの大きな変革となるでしょう」と彼は語る。「この8年間は、次世代AIとIoTをこの業界に導入するために必要な、多くの組織改革を先導し、技術的課題を解決するという、非常に重要かつやりがいのある仕事でした。そこで今回初めて、ヨーロッパ最大の鉄道網、そして最も交通量が多く、輸送力が最も高い、ドイツという国の主要幹線道路において、大規模な展開を行うことになります。」
このマイルストーンに到達するまでに、彼はKonuxが成し遂げた数々の「初」を列挙した。まず、「このようなIoTデバイス」の認証を取得した最初の企業であること、そして「鉄道業界初のAI企業」であることなどだ。彼によると、同社は鉄道網とSaaS契約を結んだ最初の企業でもあり、これは大手運輸会社がこれまで行ってきた高額な資本投資からの大きな転換点となった。そして、鉄道入札を受注した最初のテクノロジー系スタートアップでもある。政府規制の承認プロセスを通過するには、さらにもう一つの「初」が必要だった。AIモデルの性能を評価するための基準を新たに開発する必要があったのだ。
「このようなパフォーマンス基準はこれまで存在していませんでした」と彼は指摘する。「予知保全を行うとはどういうことでしょうか？そもそも未来をパフォーマンス予測するとはどういうことでしょうか？この業界では、このようなやり方はこれまでなかったため、全く新しい発想です。」
「初めてのことが山ほどありました。基本的に膨大な努力の積み重ねです。まずディープテック企業を立ち上げ、次に組織変革企業を立ち上げました。そして、それがついに大規模な展開という形で現れたのは、本当に信じられないことです」とボニフィールド氏は付け加えた。
「したがって、DB拡張における私たちの目標は、このソリューションが、ヨーロッパ最大かつ最も重要な鉄道ネットワークの最も重要性の高いエリアで大規模に機能することを証明することです。つまり、これが物事を行うためのより良い方法であるという一種の証拠となるのです。」
もちろん、課題はそれだけではありません。鉄道事業者に、絶対的に（そして必然的に）安全第一の環境において、固定インフラの監視と保守方法を根本から見直すよう協力してもらうことは、大規模かつ継続的なビジネス変革の課題でもあります。
「営業パイプラインについて考える時、これはまさに私たちのパイプラインです」と彼は続ける。「私たちのパイプラインは、お客様に私たちの事業の価値を納得してもらうためのものではありません。なぜなら、お客様はそれを知っているからです。重要なのは、お客様が日々抱えている苦痛です。お客様が今、生き残るために奮闘している危機です。いわば、営業とは、組織変革という課題に協力して取り組むことなのです。」
「多くの障壁が存在するのは、正当な理由があるからです」と、ボニフィールド氏は鉄道業界のプロセスと安全プロトコルについて付け加えます。「鉄道は公的に規制された業界であり、安全性は極めて重要であり、国家の存続は安全性にかかっています。そのため、これを実現するためには、様々な段階にわたる変革を段階的に進めていく、極めて厳格で段階的な革命的なプロセスが必要です。」
「つまり、私たちにとってそれは、現場に設置するデバイスの技術的認証です。電磁スペクトルに干渉しないこと、物理的に堅牢で、あちこちに揺れないこと、そして所定の場所にしっかりと固定されていることなどです。つまり、このアプローチがビジネスの観点から実現可能であることを証明することです。鉄道網の運用方法に適合できること、そして実際に機能し、付加価値をもたらすことを証明することです。」
「約1年間、私たちはただ予測を立て、その予測と現実の出来事の差を検証し、失敗するだろうと予測した何かが実際に失敗することを証明しようとしていました。そして、私たちは90%の精度という基準に縛られていました。未来を予測する際に、90%の確率で正しいと断言するのは非常に難しいことです。」
「しかし、これは、AI モデルが十分に機能し、これが機能するだけでなく、非常にうまく機能し、ほぼ完璧に機能していると言えるまで到達するために必要なことであり、それを経て、これをオンにして、全国の何千台ものデバイスに展開するという正当性を得ることができました。」
公的に規制された安全基準を満たすために何年もかけて訓練され、テストされ、磨き上げられ、そして、大きな容量獲得の鍵となる高精度の予測を提供することが可能なデータ駆動型テクノロジーは、確かに世界が注目する価値のある AI のように思えます。
KonuxのDB展開の次の段階では、主要鉄道事業者の国内市場における関連ネットワーク資産の15%を監視することになります。これは、ネットワーク全体（ドイツ国内および海外）をカバーするという同社の目標にはまだ程遠いものです。しかし、デジタル化の売り文句を支える基盤を築くために、長年にわたる懸命な（そして地道な）努力を重ねてきた結果、Konuxは勢いを維持し、成長軌道を加速させる態勢が整ったように見えます。
今のところ、ヨーロッパがスタートアップ企業の主力であるが、ボニフィールド氏が言うところの「技術の驚くべき実証の場」（安全性と性能に対する高い要求と、鉄道が地域政治的に非常に重要な意味を持つことから）として、野心的なスケールアップ企業として当然ながら Konux は国際展開の大きな計画を立てており、その技術を北米、ラテンアメリカ、アジアの市場にも展開することを目標としている。
