東京地下鉄株式会社（東京メトロ）は、駅構内ディスプレイで号車ごとの混雑状況をリアルタイム表示する取り組みを開始した。
AIとデプスカメラを活用し、混雑の可視化と予測を行うことで、利用者の分散乗車を促す狙いである。
号車別の混雑をリアルタイム表示
2026年3月30日、東京メトロは、日比谷線中目黒方面および東西線中野方面の混雑区間において、駅構内ディスプレイによる号車ごとの混雑情報表示を開始したと発表した。
対象駅は三ノ輪駅、入谷駅、南砂町駅、葛西駅、浦安駅の5駅だ。
表示される情報は、デプスカメラ（※）とAIを組み合わせて取得した実測データに基づくものである。
到着列車の実際の混雑状況に加え、乗車後の各駅における混雑予測も提示され、乗車直前の判断材料として活用できる設計となっている。
従来は体感や経験に依存していた乗車判断について、データに基づく選択を可能とする仕組みである。
この仕組みにより、利用者は混雑の少ない号車を選択しやすくなり、結果として車内の混雑が分散される効果が期待される。
本取り組みは、2022年度の東西線早稲田駅、2023年度の半蔵門線青山一丁目駅での実証実験を踏まえて本格導入された。
過去の検証では、リアルタイム情報の提示により空いている号車への移動が促進される一定の効果が確認されている。
※デプスカメラ：対象物までの距離情報を取得できるカメラ。人物の形状や位置を把握できるが、通常の映像カメラと異なり個人の特定を目的としない形でデータ取得が可能とされる。
混雑分散の高度化と行動変容の鍵
今回の取り組みは、鉄道利用における「混雑の見える化」を一段と進めるものといえる。
リアルタイム情報に加え、乗車後の混雑予測まで提示されることで、利用者の行動はより戦略的に変化する可能性がある。
特に朝ラッシュ時においては、乗車位置の選択が通勤体験の快適性に直結するため、こうした情報提供は実用性が高い。
一方で、情報に基づく利用者の行動が集中すれば、特定の号車に人が偏るリスクも否定できない。
予測精度と表示タイミングの最適化が今後の課題となるだろう。
また、AIによる混雑データの蓄積は、ダイヤ策定や輸送計画の高度化にも活用される可能性がある。
実際に東京メトロでは、同システムをアプリや運行計画の基礎データとしても活用しており、単なる情報提供にとどまらない波及効果が期待できる。
今後は対象路線や駅の拡大が進めば、都市交通全体の最適化に寄与する可能性がある。
一方で、カメラによる計測に対する利用者の心理的抵抗やプライバシーへの配慮も重要となり、技術と社会受容のバランスが問われる局面になりそうだ。
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