當司機只剩一人，JR東日本運用 AI 接手月台最後一秒的風險判讀

隨著日本鐵道系統逐步擴大「ワンマン運転（司機一人作業）」的適用範圍，過去由多名人員分工完成的旅客上下車安全確認，正越來越集中在單一列車駕駛員身上。這種結構性的變化，使得「月台最後一刻的安全判讀」成為高壓、且高度依賴個人專注力的工作情境。在這樣的背景下，JR東日本於2025年11月公開一套系統，透過AI解析車輛側面攝影機影像，判別月台上是否仍有乘客接近車門，並即時提醒列車司機，同時也公布了實際導入的路線與推動時程。此一宣布，反映的是鐵道營運方對現場風險提高與人力配置變化所做出的回應，而非單純的技術展示。

司機一人作業中的風險判讀限制

在司機一人作業的情境下，列車司機原本即需透過車側攝影機畫面，確認旅客上下車狀況。然而，影像本身所能提供的只是「是否看得到」，並不等同於能在短時間內完成準確的風險判讀。當月台人潮密集、乘客移動頻繁時，畫面中充斥大量動態資訊，真正需要被注意的接近車門的高風險行為反而容易被淹沒。JR東日本在相關說明資料中提到，距離攝影機較遠的乘客在畫面中會顯得較小，使得單純依賴人眼判讀的難度進一步提高。也正因如此，這套系統的設計目標並非取代列車司機，而是將「是否有人進入特定監控區域」這項高度耗費注意力的初步判斷工作移交由系統處理，讓司機接收經過篩選的提醒訊號後，再進行最終的安全決策。

影像辨識系統的輔助定位

這套系統的設計，並未推翻既有的旅客上下車安全確認流程，而是建立在現行車輛側面攝影機影像的基礎上。系統透過AI解析影像內容，在乘客進入預設監控區域時即時發出提醒，協助列車司機及早注意潛在的安全風險。為了因應遠距離人物在畫面中不易辨識的問題，JR東日本進一步整合車輛前後多個攝影機的影像進行綜合判讀，以維持偵測結果的穩定性。這樣的設計思路反映出一個重要觀點：影像辨識型AI在公共安全場域中的實用性，往往取決於對實際營運條件的細緻掌握，而非單純仰賴模型性能的提升。相關技術已取得專利，也顯示這並非臨時拼湊的實驗性作法。

圖1：JR東日本車輛接近偵測系統示意
資料來源：お客さまの車両への接近を検知するシステムを導入します

上線不是終點，而是驗證的開始

在導入策略上，JR東日本先於相模線進行實地測試，並在不同時段與各種天候條件下反覆驗證系統的偵測表現。透過持續蒐集實際營運環境中的影像資料進行訓練，系統穩定性逐步提升，最終才對外宣布已達到可實際運用的成熟階段，並同步公布自2026年2月起於營業列車中正式導入使用的計畫。

截至目前，這套系統對外可掌握的成果，主要仍集中在實際導入的路線與時程規畫上。相模線將作為首個全面導入的路線，至於未來是否擴展至其他採司機一人作業的路線，則有待觀察系統在實際運作後的安全表現與第一線人員的回饋，並在正式上線後，持續累積可被檢視與驗證的安全指標。

結語

隨著司機一人作業逐步擴大，原本由多名人員分擔的風險與責任，正集中到單一司機身上。JR東日本選擇將AI 放在「最後一刻的提醒者」這一角色，而非將其定位為全面解決安全問題的工具。這樣的技術定位，使系統得以自然嵌入既有的營運流程之中，也為後續的擴大導入與制度治理保留了彈性空間。對外界而言，這不僅是一個月台安全技術的個案，更是一個觀察公共運輸系統如何在高度不確定的環境中，逐步培養並內化AI作為長期組織能力的起點。

封面圖片來源：本文作者以AI生成

參考資料來源：

1.JR 東日本以 AI 偵測乘客接近　導入相模線，提升月台安全（共同通信） - Yahoo!新聞 --- JR東、乗客接近をAIで検知　相模線へ導入、ホームの安全に（共同通信） - Yahoo!ニュース

2.お客さまの車両への接近を検知するシステムを導入します

3.お客さまの車両への接近を検知するシステムの開発について