JR東日本子会社などが駅のトイレ清掃にAI活用　匂いセンサーで省力化を目指す

2025年4月16日、JR東日本の子会社を含む3社が、駅のトイレ清掃業務にAI技術を活用した匂いセンサー「FlavoTone」の実証実験を4月から開始したことを発表した。
清掃員不足という社会課題に対し、省力化を進めていく。

匂いの可視化が清掃業務を変える　AIがトイレの衛生状態を自動判断

実証実験を実施したのは、JR東日本環境アクセス、長瀬産業、三洋化成工業の3社である。2024年3月に1カ月間の短期検証を終え、現在は本格導入を見据えた長期実験が進行中だ。背景には、少子高齢化を背景とした清掃員の人手不足と、駅施設の衛生管理への社会的関心の高まりがある。

中核を担う匂いセンサー「FlavoTone（※）」は、空気中の香り分子がプローブと呼ばれる検知部に吸着するときに生じる電気抵抗の変化を計測することで、匂いの有無を捉える。
従来の人間の五感による判断に依存していた清掃のタイミングを、センサーによって定量的に管理することが可能になる。
さらに、AIが事前に学習した匂いのパターンと照合することで、「清掃が必要な状態」を遠隔かつ即座に把握できる点が大きな特徴だ。

同センサーの導入により、駅構内のどのトイレに異常が発生しているのかをリアルタイムで把握し、清掃員の移動効率や業務負荷を軽減できると見込まれている。

※FlavoTone（フレボトーン）：三洋化成工業が開発した匂いセンサー。特定の香気成分に対する電気的反応を利用して匂いを検知し、AIと組み合わせて用途ごとに最適な識別を行う。

AIによる清掃のスマート化はどこまで進むか　本格導入と他施設展開の可能性

今回の取り組みは、駅に限らず他の公共施設や商業施設にも展開可能な汎用性を持つと考えられる。
たとえば、ショッピングモールやオフィスビルといった人の出入りが多く、トイレの利用頻度が変動しやすい場所では、匂いセンサーによる清掃判断の自動化が特に有効であるだろう。

また、AIが収集した匂いの変化データをもとに清掃履歴や利用状況を可視化すれば、管理者による施設全体の運用計画にも反映できるのではないだろうか。
清掃業務における「人の勘と経験」に依存していた部分が減少し、属人的な判断から脱却する道筋が見えてきたと言える。

ただし、センサー機器の導入コストやAIの誤検知といった課題も残るだろう。
たとえば、匂いの強さだけで衛生状態を判断することは一面的であり、機器の保守や正確なデータ解析も継続的な運用には欠かせない。
これらを乗り越えることができれば、駅の清掃のみならず、都市全体のスマート施設管理の一環として、より広範な応用が期待されるだろう。