世界で最も古い産業である海運業がAIを活用する方法とは？
世界の貿易の内、約90%を占める海上輸送は、常に世界経済の原動力と考えられてきました。しかし、海運業界は、変化や革新的な取り組みに関して保守的であることでもよく知られています。ただ、潮目は変わりつつあります。従来からの手法に大きく依存し、最先端技術の採用に慎重であった海運会社も、技術のメリットを認識して、デジタルの世界に対応するための取り組みを始めました。
あらゆる選択肢の中で、AI（人工知能）は、海上輸送による貿易の、ほとんどの業務を合理化するソリューションを提供できる可能性があるため、他のソリューションと比較して、魅力があると考えられます。海運事業にAIを活用することで、無人船や港湾サービスおよび文書処理から安全性向上、さらに環境への配慮まで、包括的に変革することができるのです。
1. 自動運航船
海難事故の75%以上が、主に疲労、コミュニケーションミス、判断ミス、および規則を守っていないという人為的ミスに関係していると推定されています。このため、自動運航船は安全性を高め、海難または危険な行動から人間を解放するためのソリューションです。乗組員のいない船にはレーダー、GPS、センサー、カメラ、衛星通信が装備され、AIシステムによって運航されることで、航海中のデータ収集や分析、航路計画および危険回避が可能となります。乗組員関連の費用は航海の総コストの最大30%を占めるため、自動運航船は海運会社にも顕著な経済的利益をもたらすと期待されています。
ロールスロイス社とフィンフェリーズ社が開発した世界初の完全自律型フェリーの実証実験が、2018年に行われました。2020年、IBM社のAI技術を使用する自動運航船メイフラワー号は、9月に大西洋横断旅行を開始します。テクノロジーの飛躍的な発展により、自動運航船が既存の船舶技術を追い越す未来はそれほど遠くなさそうです。
2. サイバーポート（デジタルポート）
船舶が大型化するにつれて港湾は、ばら積み貨物（バルクキャリア）の取り扱いをするためにインフラを適応させるという課題に直面しています。港湾では競争力を維持するために、出荷ターミナルはより速く、より効率的に、よりインテリジェントにするほかありません。AIは自動化だけでなく、リアルタイムデータを活用することにより、港湾業務を最適化します。
例えば、さまざまな情報源からデータが収集され、設備の待ち時間を推定し、トラックの入出庫、積み降ろし、積み上げなどのジャストインタイムのスケジューリングを実行します。これにより、設備の空き時間を短縮し、コンテナの取り扱いがシームレスに実行されるようになります。最近では、多くの港でAIを導入しており、港湾業務運用のデジタル化に成功しています。
オランダのロッテルダム港は、船舶の到着時間を予測するアプリケーションを開発し、ベルギーのアントワープ港では、AIとコンピュータービジョンによるモビリティ分析からトラフィックフローに関する重要なインサイト（洞察）を得ています。
3. 仮想アシスタント
2019年12月、海運大手会社であるMaerskは、改良された遠隔コンテナ管理（RCM）プラットフォームの仮想アシスタントであるCaptain Peterをローンチしました。このアシスタントは、貨物の移動中に顧客を支援し、コンテナの温度、湿度、CO2レベルを監視し、異常がある場合は通知します。
海運業界では、仮想アシスタントが貨物の追跡、配送予約、注文の修正を支援するだけでなく、情報をすばやく取得して翻訳し、船員やオフィスの従業員が緊急の状況で、回答やガイダンスを得ることを支援します。また、ユーザーの好みや適切なデータを提供するためのコミュニーション方法も学習します。
AIは急速に成熟しつつある技術であり、Captain Peterをはじめとした将来の仮想アシスタントは、日常の船舶運航における人間の関与を即、大幅に削減し、人員をより付加価値の高い仕事に移すことができるようになります。
4. 文書処理
海運業の企業は、毎日、船荷証券、インボイス、パッキングリスト、銀行為替手形など、膨大な量の書類を処理する必要があります。このような紙の文書を手作業で処理することは、費用と時間がかかるだけでなく、ミスも起こりやすくなります。
AIソリューションは何千もの異なるフォームを学習し、文書から用語を読み取って、スキャンし、正確に抽出することができます。これにより、データ入力の人員を削減し、最も重要なことである、誤り率を下げることができます。
5. 安全性の向上
航海の安全性を高めることは、AIが海運業界にもたらすおそらく最も重要な特徴の1つです。この技術は、技術的な異常を検出するだけでなく、気象パターン、港湾の状態、犯罪の多発地に関するデータを分析することにより、船員がより十分な情報に基づいた意思決定を行うことに役立ちます。これによって、作業者が予期しない停止、損害、事故を回避するための予防措置を講じることで、より安全な作業環境を提供することができます。
AIを画像認識システムと組み合わせて使用すると、周囲の物体を識別し、視界が悪い場合に警告を発し、大型船舶と小型船舶間の海洋衝突を最小限に抑えることができます。ナビゲーションシステムは、事故記録に基づいて最も安全な航路を自動的に作成するだけでなく、水上の他の船を見つけて追跡できるようにするため、ナビゲーションがより簡単でインテリジェントになります。
6. 環境に配慮した取り組み
水上輸送は商品を移動する際に圧倒的に最も環境にやさしい方法ですが、海運産業はより厳しい環境規制が強化され、その影響を減らすことを目指しています。AIはさまざまな要因を考慮して最適な航路を予測できるため、燃料消費量と二酸化炭素排出量を削減できます。現在、自動運航船のほとんどは、完全に電気式であるか、太陽光と風力から電力を得るように設計されており、より地球にやさしい影響を与えることは間違いありません。
現実には、この技術を利用することで提供されるメリットにもかかわらず、海運産業におけるAIの取り込みは他の分野と比較して非常に遅れています。それでも、海運会社が競争力に不可欠な技術進歩の採用を検討し、AIをワークフローに統合するのは時間の問題です。
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【Written by ファム・マイ・ガン 2020年2月27日】
【Reference】
- OECD (2020)：Ocean shipping and shipbuilding.
- Allianz (2019)：Safety and shipping review 2019.
- CBInsights (2018)：Massive Cargo ships are going autonomous. Here are the companies and trends driving the global maritime industry forward.
- Maersk (2019)：Maersk launches new visibility tool “Captain Peter”
- ABB (2019)：Maritime’s next wave: An ancient industry’s bold new thinking.
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