ようこそ、Railroadersの皆さん！<\/A><\/STRONG><\/SPAN><\/P><\/P>私たちEsriは今年のバーチャルカンファレンスにとてもワクワクしています。皆さんもそうであることを願っています！直接会って話し合い、学ぶことができないのは寂しいですが、サンディエゴ周辺で数日過ごすことも含めて、バーチャルカンファレンスには他の利点があると期待しています。<\/P><\/P>Gunny Highwayの言葉を引用すると「私たちは即興で対応し、適応し、克服する」。私たちはうまくやり遂げます。これは毎日私たちがビジネスを行う方法と何ら変わりませんよね？<\/P><\/P>こちらのFreight and Commuter Rail担当Esriアカウントエグゼクティブ、Mark Pescevicからの歓迎ビデオ<\/A>をご覧ください。<\/P><\/P>また、ArcGISを鉄道で使用することに関連したEsri UCのすべての活動を一目で見られるFLYERもご覧ください。<\/P><\/P><\/A>画像をクリックしてください<\/EM><\/SPAN><\/P><\/P>鉄道に関わる方や鉄道輸送におけるGISの活用に興味がある方のために、いくつかのビデオをご用意しました。 <\/P><\/P>1) 保守作業のために線路をフラッグアウトする際の安全性向上 <\/STRONG><\/SPAN><\/P><\/P> <\/P><\/P>このビデオをご覧ください。<\/A><\/STRONG><\/SPAN><\/P>（代替ビデオリンク）<\/A><\/EM><\/P><\/P>Maintenance of Way (MOW) の作業では、安全に線路や設備の修理・検査を行うために「フラッグアウト」、つまり一時的な線路閉鎖が必要になることがあります。MOW作業は本質的に危険であり、一方でサービスレベルや収益にも直接影響します。<\/P><\/P>保守作業では通常、作業リストがあり、そのリストを優先順位付けして最も重要なものから行います。これは非常に合理的です。しかし鉄道保守の場合、それだけが基準ではありません。保守作業の場所も優先順位と同じくらい重要だと言えます。例えば、高優先度の作業で線路をフラッグアウトする必要がある場合、その周辺で修理や検査が必要な他の項目（全体としては優先度が低くても）を見つける価値があります。そうすることで、より多くの作業を短時間で完了でき、線路停止時間の短縮、収益損失の減少、運用中断の減少、安全性向上につながります。<\/P><\/P>2) 地理的ビュー、スキマティックビュー、および直線図ビューを同期させる<\/STRONG>このビデオをご覧ください。
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私たちEsriは
また、
Maintenance of Way (MOW) の作業では、安全に線路や設備の修理・検査を行うために「フラッグアウト」、つまり一時的な線路閉鎖が必要になることがあります。MOW作業は本質的に危険であり、一方でサービスレベルや収益にも直接影響します。<\/P>
保守作業では通常、作業リストがあり、そのリストを優先順位付けして最も重要なものから行います。これは非常に合理的です。しかし鉄道保守の場合、それだけが基準ではありません。保守作業の場所も優先順位と同じくらい重要だと言えます。例えば、高優先度の作業で線路をフラッグアウトする必要がある場合、その周辺で修理や検査が必要な他の項目（全体としては優先度が低くても）を見つける価値があります。そうすることで、より多くの作業を短時間で完了でき、線路停止時間の短縮、収益損失の減少、運用中断の減少、安全性向上につながります。<\/P>
2) 地理的ビュー、スキマティックビュー、および直線図ビューを同期させる<\/STRONG>
（代替ビデオリンク）
鉄道データや保守作業および車両移動を追跡する際には、標準的な地理的地図が最適な場合もあれば、相対位置を示すスキマティックビューが最適な場合もあります。また直線図で表示するほうが良い場合もあります。このデモでは、Esri Roads and Highways Webサービスと鉄道データをLinear Referencing System（LRS）を使って連携させ、これら異なるビューを同期かつインタラクティブに保つ方法を示します。
3) 人工知能を使って列車車両をカウントおよび分類する
このビデオをご覧ください。
(代替ビデオリンク)
列車を見るとき、機関車とボックスカーの違いがわかりますか？タンク車とホッパー車はどうでしょう？それではゴンドラ車とコンテナ輸送用フラットカーは？
もちろんわかりますよね！
実は、それ以外にもわかるものがあります。それは適切に訓練されたディープラーニングモデルです。はい、人工知能技術を使って面倒で繰り返し行う作業を支援し、ご自身の専門知識だけができる仕事に集中できるようになります。
列車通過の映像からディープラーニングモデルを構築し、新しい映像が与えられた際には列車車両数や種類（機関車、ボックスカー、コンテナ車、タンク車など）を地図やダッシュボード上に表示し、分析・報告用にデータベースへ保存できます。このソリューションはArcGIS API for Python のarcgis.learnモジュールおよびArcGIS Dashboards を使用しています。
ArcGISは鉄道運用のためのSystem of Engagementです
まとめとして、このビデオでは、Esri Transportation Team のKeith King と Jim Barry が ArcGIS を鉄道向け System of Engagement として説明・実演しています。ArcGIS を使えば組織全体でデータ管理・分析・可視化が可能となり、常に最新の運用空間認識情報を持ち、効率と安全性最大化のため最良の意思決定ができます。
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