富士通は、AIを活用した列車遅延予測と鉄道交通流予測機能を参考出展。運行情報や口コミ、気象データなどから、列車事故や局所的災害などのトラブル発生後の交通状況を予測し、その予測情報を提供するシーンを紹介した。列車運行情報をはじめ、ユーザーのTwitterなどによる投稿情報、各種気象データから列車の遅延を予測させるカギは「機械学習技術」（遅延予測エンジン）。遅延予測情報は、乗換案内の検索結果として表示され、ユーザーのリアルタイムな移動の選択をフォロー。スマホによるデモでは、「【遅延予測】25分～35分の遅延発生の可能性があります」と表示されていた。予測情報は、APIを通じて2種類を提供。ひとつは、路線ごとの遅延予測時間（路線遅延予測API）、もうひとつは単一路線2駅間の予測所要時間（旅行時間予測API）。同社は今夏、乗換案内のジョルダンと手を組み、関東エリア138路線を対象に列車遅延予測の実証実験を実施。この実験機能の提供を10月末まで延長するとも伝えていた。また、運行データや出改札データ、インシデントデータなどから混雑・遅延状況をグラフ化・視覚化し、顧客満足度向上・業務改善へとつなげるBtoB向けモビリティマネジメントも紹介していた。
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