AI音声合成でバス車内放送を自動生成、全333両で更新をオンライン化

効いたのは、音声を「あらかじめ用意しておくもの」から「必要なときに作るもの」へ置き換えた設計です。AI音声合成をシステム側に組み込み、専用サーバーと車載機器をオンラインで結んだことで、原稿の変更が車内で流れる音声まで届く経路ができました。音声ファイルを車両へ運ぶのではなく、放送の元になる情報を更新すれば足りる形に変わっています。さらにGTFS（公共交通データの共通フォーマット）を活用し、放送以外の運行に必要な情報の更新も同じオンラインの流れに載せています。

もう一つは、いきなり全車両に広げなかった段取りです。2024年6月から11月まで鶴見営業所の管轄路線に絞って実証実験を行い、そこで見えた点を改良に反映させてから333両への展開に進んでいます。走行中の車両をすべて一度に置き換えれば、不具合が出たときの影響範囲も戻し方も読みにくくなる。範囲を限った検証を先に置いた判断が、全車両展開へ踏み切る足場になったと考えられます。

音質を実際の利用環境に合わせて調整した点も見落とせません。DNN（深層学習を用いた方式）による滑らかな音声をそのまま載せるのではなく、バス車内で聞きやすくなるようチューニングが施されています。聞き取れるかどうかは乗客にとっての価値そのものであり、合成音声の自然さと車内での明瞭さは必ずしも一致しません。加えて、車載システム、広告販売、運行、音声合成、技術面の助言という役割を複数の主体で分担した体制が、一社だけでは踏み込みにくい領域をつないでいます。