人工知能

人工知能（AI）を活用した航路の安全確保

公開日 2023年11月27日

更新日 2026年6月3日

著者

Gaurav Roy

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人工知能（AI）は世界中で急速に普及しています。しかし、その影響はチャットボットやバーチャルアシスタントとの会話にとどまらず、さまざまな産業でコスト削減や人的エラーの可能性低減、効率向上、持続可能性の向上、そして安全対策の強化に活用されています。

海運は、AIが大きな可能性を示し、運用方法を革命的に変えている産業の一つです。海運業界は世界の商取引の90%以上を輸送しているため、極めて重要です。

海運部門が世界的な商取引において重要であり、企業が競争力を保つために、船舶運航に機械学習アルゴリズムを活用することは不可欠です。複雑で厳しい環境である世界経済において、わずかな改善でも大きな利益をもたらす可能性があります。

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AIの航運業界における範囲

ご存知の通り、航路は経済的かつ環境に優しいため、世界経済において極めて重要です。そのため、国境を越えて貨物を輸送する安全かつ効率的な手段が求められます。したがって、これらの航路を保護するためにAIを活用することが重要です。

この文脈では、先進技術が活用され、航路が直面する様々な課題を収集、分析、監視、対応します。例えば、AI搭載システムは船舶ルートのリアルタイムデータを提供し、航行を向上させ、センサーによる継続的な監視でセキュリティ脅威を防止します。さらに、AIアルゴリズムはデータを分析して保守ニーズを予測し、ダウンタイムを削減し、船舶が最高のパフォーマンスで稼働できるようにします。

NauticExpoが数年前に推定したように、世界の海上貨物輸送の収益は2023年までに2000億ドルを超える可能性がありますが、これを実現するには業界が「デジタル技術の武装にAIを加える」必要があります。

航運業界において、AIは船会社がタスクを自動化し、計画を改善し、運用を最適化し、より良い意思決定を行い、安全性を向上させるのに役立ちます。また、配送計画、積み下ろし作業の効率化、インテリジェントなスケジューリング、変化する市場の現実や需要への適応にも貢献します。さらに、AIは航行制御、通信システムの保護、緊急対応の改善に大きく役立ち、全体的な航運安全性に寄与します。

Navisによる調査では、多くの参加者がAIがプロセス自動化に関与できると同意しており、特にコンテナ取扱機器の割り当てやデッキシステムにおいて重要とされています。他の参加者は、AIの活用を推奨アクションやゲートボリュームの予測、船舶の積載計画にも見出しています。しかし、技術と専門知識の不足がAIの最大の課題であり、これは技術がまだ新しいことから理解できます。

これに対応するため、企業はすでに取り組みを始めています。例えば、オリエント・オーバーシーズ・コンテナ・ライン（OOCL）は、Microsoftのアジア拠点の研究部門と協力し、AIを通じて航路ネットワークの運用改善に取り組んでいます。パートナーシップの一環として、機械学習と集中的なトレーニングセッションを通じてAI開発者の育成が目指されています。

セキュリティのためのデータ活用

効果的なAIはデータに依存していることに留意すべきです。学習から予測まで、AIは多様で大量のデータセットを必要とします。したがって、航運業界が複雑かつ大規模なデータセットの取り扱いに熟練すれば、人間が船舶をより効率的かつ安全に操作できる新たなAIシステムを構築できます。

最近、ビクトリア大学とコペンハーゲン大学ニールス・ボーア研究所の研究者は、AIを用いて大型のローグウェーブ（突発的な大波）の発生を予測しました。これらの波は船舶だけでなく石油リグも損傷させます。研究者は、海の動きを示す700年分の膨大なビッグデータを活用し、そのような波の発生確率を予測できる数学モデルを発見しました。

「本研究では、ローグウェーブを生成する因果変数をマッピングし、人工知能を用いてそれらをモデルに組み込みました」と、ニールス・ボーア研究所の元博士課程学生で本研究の著者であるディオン・ヘフナー氏は述べています。「このモデルはローグウェーブ形成の確率を算出できます」

このデータは、米国沿岸および海外領土の150以上の地点に設置されたブイから24時間体制で収集されました。研究では10万波をローグウェーブとして記録しました。機械学習を用いて、研究者はすべてをアルゴリズムに変換しました。この研究は、300年の歴史を持つ「線形重ね合わせ」という要因がローグウェーブを引き起こすことを示しました。

これが航運業界に意味することは、貨物船会社がこのアルゴリズムを利用して危険な波のリスクが発生する時期を予測し、事前に航路を計画できるようになるということです。

さらに、シンガポール・マネジメント大学（SMU）、富士通、A*STARのハイパフォーマンスコンピューティング研究所（IHPC）なども、シンガポール港や世界で最も混雑する海路であるシンガポール海峡とマラッカ海峡における船舶交通管理のためのビッグデータとAI技術の開発に取り組んできました。

これらの組織は、実際のデータを活用して混雑予測を改善し、潜在的な衝突を特定する技術を開発しています。その目的は、航空管制のような次世代の海上交通調整技術を実現することです。

自律船の進展に伴い、SMUのラボディレクターであり、都市コンピューティング・エンジニアリング卓越センター（UCE CoE）の主任研究者であるラウ・フーン・チュイン教授によれば:

この技術は船舶交通管理を変革し、人為的エラーを減少させ、航行安全性を向上させる可能性があります。

一方、シンガポールのツアス港は、シンガポール海事港庁が開発した次世代船舶交通管理システム（NGVTMS）を活用し、2040年までに世界最大の完全自動化港になることを目指しています。

航運業界の自動化

機械学習とAIは10年以上にわたり海運業界の風景を形作っており、成長を続けています。開発が進んでいる分野の一つは、無人航行であり、例えば自律船が混雑した航路を安全に横断したり、複雑な輸送チャネルを航行したりするタスクです。

2023年のロイズ・レジスターとThetiusによる共同報告書によると、船舶自律市場とAI駆動システムは5年で合計50億ドルの価値になると予測されています。

船舶の数とサイズが増加するにつれ、衝突の可能性が高まっています。欧州海事安全庁によると、2014年から2019年の間に年間4,000件の衝突や事故が報告され、その大多数（最大96％）が人的エラーに起因しています。

その結果、レーダー、LIDAR（光検出と測距）、ソナー、GPS、AISなどのセンサーを活用し、データを提供して航行支援を行う自律船や遠隔操作船の試験が行われています。

2018年、Sea Machines Roboticsとデンマーク拠点のA.P.モラー・マースクは、コンテナ船でAI搭載システムのテストを共同で実施しました。これは、海運業界がコンピュータビジョンとLiDAR、認識ソフトウェアを船舶に導入し、輸送作業を改善・強化した初めての事例です。

このため、Sea Machinesは車両に搭載されているデータ駆動型支援システムに類似したAIベースのソリューションを採用し、海上での状況認識を向上させ、物体の識別と追跡を実現しました。このソリューションは高度なセンサーを使用して船舶の環境情報を継続的に取得し、潜在的な衝突を特定・追跡し、効率的に表示して安全かつ効率的な海上作業を支援します。

航運業界の自動化は大きな勢いを得ています。日本の船会社Mitsui OSK Lines（MOL）と、中国のテック企業SenseTime（本社はホンダと共同で自動運転車を開発）は、現在、船舶画像認識システムにAIを活用する研究を行っています。

このシステムは、超高解像度カメラとGPUを使用して周囲の船舶を自動的に識別し、大型船舶が小型船舶と衝突するのを防ぎ、安全性を向上させます。

AIディープラーニング技術とMOLの豊富な海運経験を組み合わせて開発されたこの画像認識技術は、航路の監視にも利用できます。

最近、11月に、フォードのモビリティイノベーション部門であるMichigan CentralとテックハブNewlabは、航運業界の自動化を目指すパイロットプロジェクトを開始しました。この8週間のプロジェクトで、パートナーはMythos AIの自律船をテストし、デトロイトのモーン港と周辺の五大湖水路の水中地形をデジタルマッピングしました。

エリアのデジタルツインを作成することで、この船舶は貨物船により多くの洞察を提供し、プロセス改善を支援します。収集されたデータは、完全自律航路の作成、将来の自律船の訓練、低排出自律船の導入に使用されます。Mythos AIのCEO、Geoff Douglass:

自律船技術は海上物流を変革します。このイノベーションを他の港へ拡大すれば、旧式システムを刷新し、排出量を削減し、世界規模で経済成長を促進するでしょう。

AIを活用して航路を保護する企業

2019年のマッキンゼー・グローバルAI調査によると、複数のビジネス領域でAIの利用が前年同期比で約25％増加しました。物流は特にAI駆動の産業であり、技術の大きな可能性が海運業界の改善に寄与し、定型業務を排除しています。

マッキンゼーの別の業界横断調査によると、物流分野で積極的に戦略を取った早期導入者は5％以上の利益率向上を享受しています。

AIは航運業務にかなりの利益をもたらすことは明らかで、実際にAIを導入し行動を起こした企業は、より効率的なネットワークを構築し、競争上の優位性を得て、将来に備えることができます。

現在、航路の安全確保のためにAIを探求・導入している企業は多数存在します。

1. Rolls Royce

ロールス・ロイスは、自律航行に取り組み、海上作業における航行と安全性を向上させるためにAIを活用している企業の一つです。過去数年間にわたり、同社は安全リスクを軽減するための複数のソリューションを発表しており、インテリジェント・アウェアネス（IA）システムや完全自律商用船舶が含まれます。その取り組みの一環として、ロールス・ロイスはインテルおよびグーグルと提携しています。

(RR )

2022年、ロールス・ロイスは収益が12.6910億ポンドに上昇し、前年度の10.9470億ポンドから大幅に増加するなど、顕著な財務上昇を経験しました。同社はまた、基礎的営業利益が6.52億ポンドに達し、前年度比で2.38億ポンド増加したことを報告しました。

2. Wärtsilä

テクノロジー企業のワルツィラは、航行と安全性のためにAIを活用するスマート航運技術の開発に取り組んでいるもう一つの企業です。同社はインテリジェント・ポートソリューション、船舶と陸上間の安全データ通信、そしてeナビゲーションにおける相互運用性の構築を進めています。

同社は6%増加受注額が6,074百万ユーロに達したと報告しました（前年度の5,735百万ユーロから増加）。また、純売上高は22％増の5,842百万ユーロとなり、2021年の4,778百万ユーロと比較して大幅に上昇し、売上の48％がサービス部門に起因しています。

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

日本郵船株式会社（NYK）は、主要な日本の船会社であり、2021年に衝突回避システムを実証しました。Orca AIは、ビジョンセンサーとサーマルカメラに加えてAIアルゴリズムを使用し、船舶に新しい見張り支援システムを提供します。特に困難な条件下で視認性を向上させ、人為的エラーの防止に寄与します。

2022会計年度において、日本郵船株式会社（NYK）は約19億ドルの現金・預金を保有し、流動性が高い状態でした。また、売掛金や契約資産を含む受取債権は約29億ドル、在庫資産は約4億6600万ドルと報告しました。

注目のプレーヤー

A.P.モラー・マースクは、世界最大級の船会社の一つで、デジタル技術とAIを積極的に活用し、航運作業の最適化と安全性向上に取り組んでいます。

一方、Sea Machines Roboticsはボストン拠点の企業で、AIを組み込んだ自律船舶制御システムを開発し、海上作業の安全性と効率性を高めています。同社は商業用海洋船舶や作業船の自律・遠隔操作を可能にする初の産業用グレード制御システムを先駆けて開発したことで評価されています。また、さまざまな船舶向けの高度な認識技術と航行支援技術の開発にも取り組んでいます。

次に、MSCという大手船会社があります。同社は業界初のIDベースのコンテナピックアップシステムを導入しました。PINコードではなくIDと生体認証データを使用することで、プロセスの効率とセキュリティを向上させています。

ノルウェー拠点のKongsberg Gruppenも、自律およびAI駆動のソリューション開発に関与しており、他の参加企業としてBedrock Ocean Exploration、Ladar、Soshianest、i4 Insight、Buffalo Automation、Arinto Maritime GmbH、Vake、Massterlyが挙げられます。