ＪＲ貨物は２０１８年度に、ＩｏＴ（モノのインターネット）やビッグデータ（大量データ）を活用した車両管理、保守の最適化に取り組む。機関車や貨車の検査記録をタブレット端末で入力して一元管理するシステムを導入。労働生産性の改善や部品交換の適正化による保守費用低減などにつなげる。運行中の機関車からデータを常時収集し、人工知能（ＡＩ）で故障を予測する技術も研究する。

　ＪＲ貨物は１０月の稼働を目指し、車両管理システムの刷新に着手した。従来は作業者が現場で作成した検査書類を上司が目視で確認していた。電子入力する新システムの導入により、検査データは社内で迅速に共有でき、記載漏れも防げる。年４万件程度の事務作業削減が見込める。

　車両情報の一元管理により蓄積したビッグデータを活用して、故障傾向や予兆管理などに効果を見込む。部品の交換時期や在庫の適正化で修繕費用の抑制も狙う。作業進捗（しんちょく）状況の可視化により、ボトルネック工程を把握し、生産性改善にもつなげる。