鉄道車両運用は、列車運行計画（ダイヤ）に基づいて計画を策定する。従来は、車両の編成組み替えや検査／清掃作業の時間や場所的な制約を考慮して、熟練者がその経験によって編成や割り当てを決め、運用計画を策定していた。

今回開始したプロジェクトは、グルーヴノーツが提供するクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」を活用し、量子コンピューターやAIなどの先端技術、および高度な数理モデルなどを活用して、車両最適化シミュレーションモデルの構築と実用化を目指す。

鉄道車両の運用計画を最適化、自動化することで、車両の保有数を削減できれば、車両の維持コストや老朽化対策に必要な設備投資の抑制につながるという。

検証は、主に福北ゆたか線と若松線を走行する車両を対象にして実施。同プロジェクトでの検証結果は他路線へも適用していく予定だ。また、旅客の需要予測などの新たなプロジェクトも共同で進める予定だ。