在演示實驗中，我們將驗證東京工業大學環境與社會科學與工程學院辻本實驗室開發的“火車擁堵度分析技術”（正在申請專利）的準確性。通過將列車擁堵信息可視化並在上車前實時提供給乘客，我們旨在鼓勵乘客搭乘低擁堵的車輛，並儘可能滿足希望避免擁堵的乘客的需求。

　實驗中，通過安裝在車站的“擁堵分析儀”獲取列車乘客智能手機的藍牙信號，並通過雲端AI對擁堵情況進行分析。 為了提高人工智能分析的準確性，人工智能將結合車站平台上的“高速攝像機”拍攝和測量的擁堵情況進行調整。高速攝像頭沒有人臉識別功能，分析的數據不包含可以識別個人客戶的信息。此外，圖像數據僅在東急株式會社與東京工業大學之間、阪急株式會社與東京工業大學之間進行處理，僅用於在第三方無法訪問的環境中分析列車上的乘客數量。分析完成後立即進行。

　該示範實驗在東京工業大學領導的創新設計平台（IdP）內，被日本科學技術廳開展的支持項目“SCORE”大學推廣類型（基礎城市環境改善類型）採用. 在 GAP 基金的支持下實施，支持完成後，目標是由東京工業大學的一家風險投資公司進行商業化。

參考：[阪急電鐵] 東急電鐵和阪急電鐵將與東京工業大學（PDF）合作，開展“列車擁堵可視化”的示範實驗。