安川情報システム／西鉄エム・テック
IoTを活用した「スマートバス停」が利便性向上とバス事業者の労働力軽減に貢献
安川情報システムは、西鉄エム・テックと開発したIoT（Internet of Things）技術を搭載する「スマートバス停」の実証実験を、北陸鉄道およびホクリクコムと共同で進める。期間は2019年1月29日～3月31日まで、石川県金沢市内で行われる。
金沢市内に設置された「スマートバス停」 （出典：安川情報システム）
安川情報システムは2019年1月29日、西鉄エム・テックと共同開発したIoT（Internet of Things）技術を搭載する「スマートバス停」の実証実験を、北陸鉄道およびホクリクコムと共同で実施することを発表した。実証実験は、同年1月29日～3月31日までの期間、石川県金沢市内で行われる。
このたび開発したスマートバス停は、デジタルサイネージのディスプレイ上に時刻表や運行情報、路線図を表示する他、外国語表示、告知文や緊急案内、広告などをリアルタイムに提供できるもの（リッチモデル、エコモデルの2タイプを展開）。
時刻表の曜日や時間帯の文字サイズを自由に設定できる（例：当日の時刻表を拡大して表示する）など、利用者の利便性向上にも寄与する仕様となっている。
気になる実証実験の内容は？ スマートバス停で得られる効果
スマートバス停は遠隔操作が可能なため、時刻表などの張り替えといった現地作業が不要となり、管理の効率化が図れ、バス事業者の働き方の改善にも効果が期待できる。さらに、時刻表の印刷コストや手間などの削減にも貢献できるとする。
今回の実証実験では、観光客が多く訪れる兼六園にほど近い「広坂・21世紀美術館」バス停1箇所に、電力供給のないバス停でも使用できるエコモデルのスマートバス停を導入し、雪や低温などの悪環境の中でも、即時に正確な情報発信ができるかなど、正常運用の可否を検証する。
北陸鉄道およびホクリクコムとの実証実験の概要 （出典：安川情報システム）
スマートバス停（エコモデル）は、太陽光発電型で電源環境のない場所でも設置可能。さらに、反射型液晶モニターの採用により、消費電力の極小化が図られている。積雪が多く、日照時間の短い北陸地方において、稼働に必要な発電量を十分に確保できるかも実証実験のポイントとなるという。
北陸鉄道およびホクリクコムとの実証実験では、平日、土曜、日祝で分かれている時刻表のうち、当日の時刻表を拡大して表示する機能、緊急時のお知らせなど、タイムリーな情報配信、路線図表示を機能として提供する。
安川情報システムと西鉄エム・テックの両社は、県外展開初となるこのたびの実証実験を通じ、悪環境下でも実運用に耐え得るかの技術的検証を進め、ノウハウの蓄積を行う。加えて、九州内外でのスマートバス停導入の拡大を推進（※）すると同時に、バス事業者の労働力軽減にも貢献したい考えを示す。
※西鉄グループと安川情報システムによる実証実験では、2018年1月29日から北九州市内で西鉄バス北九州が管理しているバス停全7停にスマートバス停（リッチモデルおよびエコモデル）を設置し、検証を行う計画である。
西鉄グループおよび安川情報システムによる実証実験の概要 （出典：安川情報システム）
◎編集部イチ押し関連記事：
» ぷらっとホームのIoTゲートウェイ、「超ビッグデータ創出基盤」実験に利用される
» IoTゲートウェイ製品ラインアップを拡充、迅速なIoTアプリケーションの開発に貢献
» Web技術でIoTゲートウェイ機器をインテリジェント化
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
企業戦略（自動車）
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] 自動車業界には好機 脱炭素×コスト削減×現場改善を実現するエネルギー戦略 -
製品資料
[株式会社 Green AI] 脱炭素投資をすぐ回収したい 自動車業界にも有効なCO2削減アプローチ -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
CAE解析をAIエージェントに任せてみた 人は何を担うのか
-
2
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：「PCIM 2026」で見たパワー半導体最前線――電子版2026年10月号
-
3
スマート工場動向調査2026
-
4
「見て覚えろ」が通じない時代 製造業の保全技術はどのように継承すればよい？
-
5
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：製造現場にフィジカルAIをどう実装するか――電子版2026年9月号
-
6
製造現場などを支える状態監視システム サンプリングの位相ずれを減らすには？
-
7
高精度テクノロジーの学習モジュール 「高精度ADC 基礎編・上級編」
-
8
QC活動の形骸化はどう防ぐ？ 実効性のある業務へ転換する3つの解消策とは
-
9
自律走行搬送ロボット（AMR）の位置推定と自律走行はどこまで高精度化できる？
-
10
半導体の微細な構成要素を非破壊で可視化／評価する「3D X線技術」とは？
TechFactory SNS
@techfactory_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー