TUMSAT-OACIS Repository - Tokyo
University of Marine Science and Technology(東京海洋大学)
海上コンテナの直感的蔵置方法に関する研究
メタデータ

言語: Japanese
出版者:
公開日: 2018-06-20
キーワード (Ja):
キーワード (En):作成者: 張, 寧
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https://oacis.repo.nii.ac.jp/records/1572

博士学位論文

海上コンテナの直感的蔵置方法に関する研究

平成 29 年度
(2018 年 3 月)

東京海洋大学大学院海洋科学技術研究科
応用環境システム学専攻

氏名: 張 寧学籍番号: 1562008

指導教員: 渡邉 豊 教授

博士学位論文

海上コンテナの直感的蔵置方法に関する研究

平成 29 年度
(2018 年 3 月)

東京海洋大学大学院海洋科学技術研究科
応用環境システム学専攻

氏名: 張 寧学籍番号: 1562008

指導教員: 渡邉 豊 教授

目次
第一章 序論 ...........................................................................................................................1
１．１ 本論文の背景 .........................................................................................................1
１．２ 本論文の目的 .........................................................................................................1
１．３ 本論文の構成 .........................................................................................................2
１．４ 本論文のシミュレーションモデル ........................................................................4
第二章 海上コンテナの蔵置と船積み時の重量バランスの問題 ...........................................5
２．１ 積み荷の重量バランスに起因した海難事故 .........................................................5
２．２ 重さとは無関係に港湾に到着する海上コンテナ ....................................................8
第三章 海上コンテナの港湾への搬入データ ......................................................................12
３．１分析データの内容と項目 ........................................................................................12
３．２海上コンテナの重量別分類と港湾への到着の時系列特性 .....................................12
第四章 海上コンテナの到着順無差別蔵置 ..........................................................................16
４．１ 到着順無差別蔵置アルゴリズム..........................................................................16
４．２ 到着順無差別蔵置シミュレーション ..................................................................17
４．３ 到着順無差別蔵置の問題点 .................................................................................21
第五章 海上コンテナの重量分類別蔵置 .............................................................................23
５．１ 重量分類別蔵置アルゴリズム .............................................................................23
５．２ 重量分類別蔵置シミュレーション ......................................................................24
５．３ 重量分類別蔵置の問題点.....................................................................................30
第六章 海上コンテナの直感的な蔵置 .................................................................................31
６．１ 優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置の提案 ................................................31
６．２ 優勢到着優先蔵置アルゴリズム..........................................................................32
６．３ 優勢到着優先蔵置シミュレーション ..................................................................33
６．４ 到着順無差別蔵置及び重量分類別蔵置との比較 ................................................36
第七章 海上コンテナ蔵置シミュレーション結果の検証 ....................................................38
７．１ 蔵置から海上コンテナを取り出す一般的なアルゴリズム ...................................38
７．２ 蔵置から海上コンテナを取り出すシミュレーション ...........................................39
７．２．１ 到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション ..........................39
７．２．２ 重量分類別蔵置に対する取り出しシミュレーション ..............................41
７．２．３ 優勢到着優先蔵置に対する取り出しシミュレーション ..........................42
７．３ 優勢到着優先蔵置の利点.....................................................................................42
第八章 結論 .........................................................................................................................45＜参考文献＞ .........................................................................................................................46
謝辞 ........................................................................................................................................47

第一章 序論

１．１ 本論文の背景
港湾では、コンテナ貨物やそれを運ぶ車両を一時保管し待機させる必要がある。港湾では貨物量が膨大となるため、一時保管場所や待機場所の決定（ロケー
ション管理）が滞ると深刻な港湾混雑を引き起こしてしまう。例えば、ニュージ
ャージ港では 2014 年に、ターミナルのコンピューター問題で数カ月の長期間に、数時間に及ぶゲート待ち渋滞が頻発した 1)。日本でも、東京港で 2017 年に、システムトラブルが原因で新設したばかりの車両待機場の運用を中断余儀なくされた 2)。両者とも明確な原因の特定には至っていない。
港湾では膨大な貨物が多数の属性を持って日々頻繁に出入りするため、ビックデータ全体包括処理的なシステムでは、組み合わせ爆発等の理由から、瞬時のロケーション管理を求められると、サーバーの処理が追い付かなくなることが、この理由として考えられる。
一方で、将来的に、ハード・ソフトの両面で最先端の自動化技術を駆使した港湾開発も計画されている 3)。このような取り組みが実現され全社会的に普及できるのであれば、上記の問題は解消されることが期待できる。しかしながら、それが実現されるまでの長期の間に、既存港湾に生ずる上記の問題を放置することはよろしくない。この課題解決の一つの方向性として、老朽化した既存港湾シス
テムでも受け入れ可能な、計算負荷の軽微なよりシンプルなロケーション管理
アルゴリズムを構築することは、将来の先進港湾への橋渡しの期間において、たいへん重要である。
１．２ 本論文の目的
海上コンテナは、多数の荷主群から港湾に運ばれ、数日から２週間に及び船積みを待つ。港湾は敷地の制限から、海上コンテナはクレーン荷役の許される限界の高さに段積される。海上コンテナを段積することを、港湾物流では、蔵置（ぞうち）と呼んでいる。本論文も、この呼称に従う。また、これ以後、海上コンテ
ナのことを、コンテナと略称する。
本論文は、前節で述べた港湾のロケーション管理の課題について、以下の理由
から海上コンテナの蔵置に関して論ずることにする。
1

洋上で船舶の転覆を防止する観点から、船体の重心位置を下げるため、コンテ
ナ船には、より重いコンテナから順に船倉に積む必要がある。港湾において、重たいコンテが軽いコンテナの上段に蔵置されていれば、上から順にコンテナを蔵置から取り出し、そのまま船積みすれば、上記を達成できる。
荷主から軽いコンテナが絶えず重たいコンテナより先に到着して、その到着順に港湾でコンテナを蔵置できれば上記となる。しかし、コンテナを港湾に送る
各荷主は、自身の事情で貨物を生産、消費、調達する。結果として港湾では、コンテナは重さによらず時間的に不規則に到着することになり、先に到着して蔵
置済みの重いコンテナの上に、後から到着した軽いコンテナを蔵置せざるを得ないことが、多々発生する。
このような状態の蔵置から船積みのために重いコンテナを取り出すためには、上部の軽いコンテナを先に取り出して別のコンテナの上に仮蔵置し、その後に重たいコンテナを取り出す、再荷役が必要になる。この再荷役のことを、港湾物
流ではマーシャリングと呼んでいる。本論文も、この呼称に従う。
マーシャリングは、荷役コストを増加させ作業時間も浪費する。さらに、内部に積載されている包装貨物に衝撃や擦れなどのストレスを与え、荷傷みのリス
ク増加の一因となる。
そこで本論文は、重さとは無関係にコンテナが港湾に到着しても、必ず重たいコンテナが軽いコンテナの上に蔵置されてゆく、直観的なアルゴリズムを提案する。横浜港において船積みされた、実在の輸出コンテナのコンテナターミナルへの到着データを入手し、このアルゴリズムにより構築したシミュレーション
モデルに当該データを適用して、本研究が提案する蔵置方法の実効性を検証する。
なお、本論文で用いる「直感的」という用語は、前節で述べた趣旨に基づき、「老朽化した既存港湾システムでも受け入れ可能な、計算負荷の軽微なよりシンプルな蔵置アルゴリズム」の略称としての意味で用いている。
１．３ 本論文の構成
本論文は、海上コンテナの直感的な蔵置方法に関する研究について、以下の順にもとづいて述べる。
第二章では、港湾における海上コンテナの蔵置方法が、船舶の海難事故の原因になり得ることを指摘する。まず、船積みされた海上コンテナの船上での重量バ2

ランスが不均一であったため、大型の外航コンテナ船の船体が洋上で航行中に破断し沈没した事故例を取り上げる。次に、船体の改造により船体の重心が上昇
してしまい転覆事故に至った事故例も取り上げる。これらの事故例から明らかなように、船舶の航行安全の観点から、船積み時にはなるべく重い海上コンテナから先に船倉に積んでゆくべきである。
しかしながら、荷主から港湾に届けられる海上コンテナは、重量とは無関係に港湾に到着する。近年の港湾は周辺の都市化と貨物量の増大により、限られた敷地内に海上コンテナを数段に段積み蔵置してスペース効率を高めている。したがって、例えば、重たい海上コンテナが先に到着すれば、軽い海上コンテナがその上に蔵置されることになり、船積み時には下側にある重たい海上コンテナを取り出すために、上部にある軽い海上コンテナを一時的に荷役しなければならない。この一時荷役のことをマーシャリングと呼び、時間・労力・荷役コスト増
生じ、海上コンテナ内部の貨物の荷傷みにも直結し、百害あって一利もない作業である。
この理由から本論文は、マーシャリングを生じない直観的な海上コンテナの蔵置方法について論じる。
第三章では、本論文で用いる、実際の港湾で船積みされた海上コンテナの、港湾への到着データについてまとめる。これらには、横浜港から輸出された海上コンテナの港湾への到着日時、重量、船積みされた船舶、航路等の情報が示されている。
第四章では、第三章で述べる海上コンテナの港湾到着データを用いて、多くの既存港湾で余儀なく強いられている、到着順無差別蔵置のアルゴリズムを用いた、現状再現蔵置シミュレーションを行う。このシミュレーションによって、到着順無差別蔵置では、港湾敷地占有は最小化できるがマーシャリングは一切避けることはできないことを示す。
第五章では、第三章で述べる海上コンテナの港湾到着データを用いて、重量分
類別蔵置のアルゴリズムを用いた、蔵置シミュレーションを行う。荷主の業態はさまざまであるので、すべての重量分類に対して同じ数の海上コンテナが港湾に届けられることはあり得ない。したがって、このアルゴリズムは、マーシャリ
ングを避けることはできても、蔵置がなされない敷地と空間を大幅に増加させてしまう、非現実的な蔵置方法であることを示す。
3

第六章では、到着順無差別蔵置と重量分類別蔵置の欠点を相殺し利点のみを実現する、新たな蔵置アルゴリズムを提案する。それは、優勢な到着の海上コン
テナを重量分類の指定を超えて、港湾の敷地占有を支配的に決めてゆく方法である。この考え方は、囲碁などの陣地取りゲームの基本と同等である。このアルゴリズムによる蔵置方法のことを、本論文では、優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置と呼ぶことにする。そして、第三章で述べる海上コンテナの港湾到着データを用いて、優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置のアルゴリズムを用いた、現状再現蔵置シミュレーションを行う。
第七章では、到着順無差別蔵置と優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置の各アルゴリズムで蔵置されたシミュレーション結果に対して、蔵置後の状態か
ら海上コンテナを重たいものから先に取り出してゆくシミレーションモデルを構築する。このシミュレーションによって、前者に実際にどれほどの回数のマー
シャリングが発生するのか、そして、後者によりそのマーシャリング回数をどれほど減らすことができるのか、を比較検証する。
第八章では、各章で得られた結果と見識を整理して、本論文の総合的な結論を述べる。
なお、本論文においては、これ以後特にこだわらない限り、下記の各箇条書きに列挙する複数の用語は、は同義語として用いる。
・海上コンテナ，コンテナ
・港湾，コンテナターミナル・船舶，船・重量，重さ１．４

本論文のシミュレーションモデル

本論文では、第四章、第五章、第六章において、実データを用いたシミュレー
ションモデルを構築して、海上コンテナの蔵置管理を検証する。本シミュレーシ
ョンの構築には、プログラムの設計がフローチャートと対比した形で視覚的に行えるグラフィカル言語（LabVIEW）を用いて行う。

4

第二章 海上コンテナの蔵置と船積み時の重量バランスの問題
２．１ 積み荷の重量バランスに起因した海難事故
図 1 は 2013 年 6 月にインド洋で発生された MOL COMFORT 沈没事故の写真である。船体中央部に亀裂が入り浸水し、自力航行不能になった。その後、船は前
後 2 つの部分に破断し、それぞれ沈没した。その当時には、4382 本のコンテナが積荷され、ほぼ満載状態であった。事故の原因については、国土交通省により、「船体強度低下」であると推定され、再発防止の為、船舶安全の基準として、大型コンテナ船を対象に、「波の衝撃で生じる船体振動による力」及び「横方向から船体に加わる力の影響」にも耐えられる船体強度とすることを義務づけると定められて、国際海事機関（IMO）及び検査機関など国際団体に、この対策の実施を推進することになった。

図 2.1 MOL COMFORT 海難事故
http://zosen.blog70.fc2.com/blog-entry-190.html より引用して作成

しかし、単に船の構造の面だけを検討するだけでは、事故再発防止策としては十分ではないと考えられる。例えば、船は、重たい貨物を船の底から均等に積んで行かないと、航海中に船体のよじれがひどくなり、船体にヒビが入ってひどい場合には船体が折れてしまい、MOL COMFORT 事故のようになる。従って、貨物5が船内に適切な分布されることは、事故防止の観点で非常に大切である。
上述した MOL COMFORT 沈没事故は、重たい貨物が船の横方向に分布不均等となった危険な例であるが、船舶航行中の安定性を維持するためには、より重たい貨物が船の縦方向に適切に分布されること、即ち重たい貨物が船の下部に積載されることにより、船体の重心位置を下げることも重視されなければならない。
2014 年 4 月 16 日には、韓国大型旅客船「セウォル（SEWOL）」号が、全羅南

図 2.2 セウォル号転覆事故
http://ekuboboukugo.blog.so-net.ne.jp/upload/detail/m_kaizougo.png.html
より引用して作成

珍島郡の觀梅島沖海上で転覆し、沈没してしまい、476 名の乗員と乗客において、犠牲者が 299 人、行方不明が 5 人(2015 年 4 月 28 日時点で)の悲劇が発生した。
事故の原因は、主に以下の;* 過積載とバラスト水の不適切な操作* 運航会社の問題* 船長の離席と三等航海士の経験不足* 不適切な船体改造* 船体検査制度の不備* 船体の故障となる。
6

セウォル号は、1994 年に日本で建造され、鹿児島県のマルエーフェリーとして運行していたものである。2012 年 10 月にマルエーフェリーを引退した後、韓国の清海鎮海運に売却された。図 2 に示したように、売却された際には、最上階部分船体後方に客室を増設したり、船首右舷側の貨物用ランプウェイを取り外したり、不適切な改造が実施され、重心がマルエーフェリー時代より高くなった。
定員数は 804 人から 921 人に、総トン数は 6,825 トンにそれぞれ増加された。
当該事故により、船舶はコンテナ船ではなくても、船の重心位置が高くなると危険性が高くなることの論拠となった。

図 2.3 東方之星沈没事故
http://kobayakawashunichi.blog.jp/archives/1029978223.html
より引用して作成

残念ながら、セウォル号沈没事故が世間の人を悟らせる間もなく、同様な事
故が中国で相次いで起こった。2015 年 6 月 1 日に中国湖北省長江水域で大型客船東方之星号は、竜巻遭遇で転覆し沈没した。乗員乗客 458 人の中、431 人死亡、11 名行方不明(2015 年 6 月 7 日時点で)となる事態となった。事故の原因に関する情報が当局から公表されていなかったが、船体不適切改装が事故主因となった推論があった。図 3 を見ると、改装後の船の重心位置が上がったことが一目瞭然である。
7一方で、近年には、グローバル化の進展や海上貿易量の増大を背景に、輸送効率を高めるために、コンテナ船の大型化が推進された。表 1 に示したように、コンテナ積載可能 TEU による世界のコンテナ船の大きさ順位から見ると、コンテ
ナ船最大積載量は、2006 年の 9040TEU から 2017 年の 21413TEU へ増大してきた。
そして、原材料から精密部品、食料や雑貨など、日常生活に必要な物資のほとんどがコンテナ船で輸出入されているため、一つの船舶に、サイズの同じコンテナ（現在の主流サイズは 40ft と 20ft）でも、個々のコンテナの重量は大幅な差が出ている状態となった。この面から考えると、船積みの時にコンテナが船内に適切な分布とされることが必要となり、その方法も難しくなっている。
表 2.1 コンテナ積載可能 TEU による世界のコンテナ船の大きさ順位(8,400 TEU 以上）「en:List of largest container ships」および「de:Entwicklung der Schiffsgröße」も参照して作成

２．２ 重さとは無関係に港湾に到着する海上コンテナ
図 2.4 に示したように、仮に軽いコンテナが先にコンテナターミナルへ運
ばれ、①に蔵置され、重たいコンテナが後に運ばれ、②に蔵置されると、図2.5 の船積み時に、重たいコンテナが先に上の②から取り出し、③に積まれ、軽いコンテナが①から取り出し、④に積まれることとなる。その場合に、重たいコンテナが船の下に積まされ、軽いコンテナが船の上に積まされるため、船の重心が低くなり、航行中の安定性を保つことができる。これは、コンテナの港湾への理想的な到着順序と思われる。
8

一時蔵置場所

海

陸
②
①

先着

後着

軽

重

図 2.4 海上コンテナのコンテナターミナルへの理想的な到着順序(蔵置時)

航行中

安全
軽
重

船積作業

海
出港

船積作業

重

④

②

③

軽

図 2.5 海上コンテナのコンテナターミナルへの理想的な到着順序(船積時)

しかしながら、現実には、コンテナのコンテナターミナルへの到着順序は、重量と関係がなく、重たいコンテナが先に到着する状況がよくある。その場合、図2.6 の示したように、先着した重たいコンテナが①に蔵置され、後着した軽いコ
一時蔵置場所

海

陸
②
①

先着

後着

重

軽

図 2.6 海上コンテナのコンテナターミナルへの実際的な到着順序(蔵置時)

9

航行中

危険

船積作業

海
出港

重
軽

船積作業

軽

④

②

③

重

図 2.7 海上コンテナのコンテナターミナルへの実際的な到着順序(船積時、マーシャリングしない場合)

ンテナが②に蔵置された。図 2.7 の示したようにそのまま船に積むと、軽いコンテナが先に船へ③に積まされ、重たいコンテナがその上の④に積まされることとなる。そうなると、船の重心が高くなり、航行中には、横転事故の起こる可能性があるわけである。
従って、船に荷役する前に、マーシャリングは効率とエネルギーの節約の面にはよくないが、必要となる。図 2.8 のように、一度②に蔵置された軽いコンテナを積み替え、①に蔵置された重たいコンテナを先に取り出し、③に積み、その後に軽いコンテナを④に積むと、船の重心が低くなり、航行中の安全が維持できる。
港湾に十分な敷地があれば、コンテナは蔵置せずに台車に載せて平置きすることでマーシャリングは発生しない 4)。しかし、世界経済の進展とともに、貿易

航行中

安全
軽
重

マーシャリング

海
出港

重

船積作業
④

②

③

①

軽

図 2.8 海上コンテナのコンテナターミナルへの実際的な到着順序(船積時、マーシャリングする場合)

貨物が集中する港湾は各国で狭隘化し、コンテナを港湾で段積する蔵置が全世界で一般化した。蔵置の普及により蔵置の段の下方にあるコンテナを取り出す際に生じる、他のコンテナに対する再荷役や荷繰り作業がマーシャリングであ10

る。
マーシャリングの軽減に向けて、コンテナの港湾への到着タイミングの規則性を見出そうとした研究がある 5)。これは、コンテナ船の出港に対して船積みされるコンテナは、出港日の２週間前から港湾への搬入が開始されるという、港湾物流の慣習に着眼したものである 6)。一方、港湾には背後圏の経済活動が反映され、各地域の経済活動も相違し景気の浮揚にも影響されることから 7)、マーシャ
リングを是として港湾全体の荷役効率性を指標化した研究もある 8)。
しかしながら、マーシャリングは、大型の重機である港湾クレーンを頻繁に動かすことになるから、その作業に要するコストは高額となり港湾内の作業時間も浪費する。これは、港湾混雑を助長し、コンテナの港湾への到着をより不規則に助長してしまう。さらに、数十トンに及ぶ重量物であるコンテナが、別のコンテ
ナの上に着地するときの衝撃は、内部の包装貨物に荷傷みのリスクを与えるのは自明であり、マーシャリングは本来無用の長物である。港湾へのコンテナの到着が、不規則で事前に把握できないための苦肉の対応策と言える。

11

第三章 海上コンテナの港湾への搬入データ
３．１分析データの内容と項目
表 3.1 分析データより各船の情報
船のコード

243
21

221
42

44

926
958
608

航路

コンテナ個数

1.横浜 ⇌ 名古屋 ⇌ 神戸 ⇌ 香港 ⇌ 高雄
2.横浜 ⇌ オークランド ⇌ ロングビーチ ⇌ マンサニヨ ⇌ マイアミ ⇌チャールストン ⇌ ノーフォーク ⇌ ニューアーク→ ル・アーヴル→
フェリックストー→ ブレーマーハーフェン→ ロッテルダム→ ハリファックス→ ニューアーク
N/A

ｋｇ単位

日、時、分、秒

84
685

横浜 → 大連 → 天津 → 青島 → 横浜

154

横浜 ⇌ 神戸 ⇌ 香港 ⇌ 塩田 ⇌ シンガポール ⇌ タンジュン・ペラ
パス ⇌ アルヘシラス/地中海 ⇌ サラーラ ⇌ フェリックストー ⇌ロッテルダム ⇌ ヨーテボリ ⇌ ブレーマーハーフェン

コンテナの到着時間

370

横浜→塩田→香港 →ジョイア・タウロ→
フェリックストー→ロッテルダム→ブレーマーハーフェン→
シンガポール→高雄→神戸→名古屋

横浜 → ロングビーチ →オークランド → 光陽 →高雄 ⇌ 香港 ⇌ シンガポール ⇌ ポート・クラン →コロンボ → サラーラ ⇌ ジョイア・タウロ ⇌ ジッダ ⇌アルヘシラス/
地中海 → ハリファックス → ニューアーク → ノーフォーク →チャールストンアル → ヘシラス/地中海
上海 → 光陽 → 釜山 → ロングビーチ → マンサニヨ → フリー
ポート → チャールストン → ノーフォーク → ニューアーク → マン
サニヨ → ロングビーチ → オークランド → ダッチハーバー → 横
浜 → 名古屋 → 釜山 → 那覇 → 塩田 → 香港 → 上海
N/Aコンテナの重量

373

80
80
390

本研究は、横浜港に接岸したコンテナ船のコンテナの情報に関するデータを用い、コンテナの蔵置シミュレーションと取り出しシミュレーションを行い、最適なやり方を検討するので、本節には、本研究に使うデータを説明する。
入手したデータは、航路が相違する八つの船の船積み予定のコンテナをコン
テナターミナルに搬入した時に記録されたものである。詳細に記録された様々な項目があるが、本研究に、役に立つのは、表 3.1 に示したように、船舶コード、コンテナ個数、コンテナの重量とコンテナの到着時間となる。これらの中で、コンテナの重量とコンテナの到着時間は、個々のコンテナごとに異なるので、表3.1 には単位のみ示し、具体な数値は省略する。
なお、当該データは、横浜港のあるコンテナターミナルにて、ターミナルオペ
レーターをしている企業から入手した。その企業の個人情報守秘義務から、当該企業は匿名とする。当該データは、2000 年から 2010 年にかけてのある年の二か月間に記録されたデータである。
３．２海上コンテナの重量別分類と港湾への到着の時系列特性
後述するシミュレーションを行う前に、それぞれの船に所属するコンテナの12

コンテナターミナルへ到着時間を整理し、図 3.1 を作成した。横軸は、出港まで残った日数であり、縦軸は、コンテナの個数である。
コンテナの港湾への到着は、コンテナ船の出港日の２週間前から始まり、すべてのコンテナが港湾に到着済みとなるのは、コンテナ船の出港日の前夜である。
また港湾では、到着してくるコンテナが入構検査待ちのために長蛇の列を作って待機する。これはゲート待ち渋滞と呼ばれ、その行列長は数百メートルから数キロに及ぶ 9)。この原因は、一台の到着コンテナに対して多種な検査（コンテナ
現物確認、運転手持参の各種出荷船積み書類照合、運転手本人に対するセキュリ
ティチェック等々）、が必要になるからである 10)。これら一連のプロセスをすべてクリアしたのちに、コンテナを港湾のどの位置に蔵置するかの判断に入る。この判断に許される時間はほんの 1～2 秒しかない。
一つのコンテナ船に船積みされるコンテナは数百から数千個に及び、すべてのコンテナの重さも到着日時のタイミングも、みな異なる。加えて、出港当日になるまで船積みコンテナ群の全情報が明らかにならない。
例えば、図 3.2 は、図 3.1 をコンテナの重量別で示したものである。これを見れば歴然のとおり、コンテナの港湾への到着は重さには全く無関係に時間的に不規則であることが分かる。さらに、重量別のコンテナ総数もかなり相違しており、より軽いコンテナから先に港湾へ到着することなどは、現実にはあり得ないことが分かる。いつどのような重さのコンテナが、どのようなタイミングで港湾に到着するかを事前に正確に予測することなども、ほぼ不可能であることが分かる。
ところで、計算によって最適解を見出す典型的手法は、最適化計算等のデータ分析手法である。しかし、港湾にこれらの手法を適用した研究は、散見されるに留まっている 11)12)。この理由としては、まず、これらの手法の多くがが、はじめにすべての情報有り既の前提であるからと考えられる。したがって、事前に情報が無いコンテナの蔵置問題には、これらの手法は不向きである。
仮にすべての情報が事前に明らかでも、これらの手法によるコンテナの蔵置組合せ計算は、港湾業務に必要な情報量とその組み合わせから鑑みると、組合せ
爆発のリスクが極めて高く、さらに、高額な利用料金を要する大型計算機を用いたとしても、港湾物流現場においてリアルタイムに 1～2 秒で答えを提供するのは酷となる。これが港湾分野において、これらの手法が普及しない事情と考えら13

れる。
一方、最近の研究では、AI や Heuristic Algorithm をコンテナターミナルのオペレーションの改善に用いる試みも成されている 13）。これらの新規なアプロ
ーチは、自動運転の分野で最も期待が高まっている。その実用化には、ビックデータの存在が前提であり、本研究の前提である事前に情報が皆無というアプローチとは異なるものである。また、自動運転の実現には、これから数年以上はかかるという技術評価が現在においては定説であることから、海上コンテナの蔵
置問題に上述のアプローチを実用化させてゆくのは、時期尚早と考えられる。
そこで本論文は、前節で説明したコンテナ情報のデータ用い、シミュレーショ
ンモデルを構築し、シミュレーションを行うことによって、提案したコンテナの蔵置アルゴリズムを検証する。

14

出港週間前から毎日コンテナ到着量統計図（船別）
250

200

42

コ
ン
150
テ
ナ
の
個 100
数

21
221

958
926
608

50

44
船
の
コ
ー
ド

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12 13
出港まで残った日数243

14

図 3.1 出港 2 週間前から日単位のコンテナ到着量(船別)

出港週間前から毎日コンテナ到着量統計図（重量別）
160

140
コ 120
ン 100
テ
ナ 80
の
個 60
数
40

～5000
5000～10000
10000～15000
15000～20000
20000～25000

20
0
1

2

4

5

6

7

25000～

(

3

重
量
範
囲
ト
ン

8

9

10

)

11 12
13 14
出港まで残った日数

図 3.2 出港 2 週間前から日単位のコンテナ到着量(重量別)15

第四章 海上コンテナの到着順無差別蔵置
４．１ 到着順無差別蔵置アルゴリズム
第二章に述べたように、荷主はコンテナの重さのことは考慮せずに港湾にコンテナを送ってくるので、結果として港湾では、重たいコンテナが先に到着し、後から到着した軽いコンテナを重たいコンテナの上に段積せざるを得ない状況が多々発生し、船積み時にマーシャリングせざるを得なくなるのである。このような蔵置をする方法は、到着順無差別蔵置と呼び、実際の多くのコンテナターミ
ナルの現状となる。

k
j

15

10

15

20

10

20

10

5

10

15

5

15

10

5

20

25

20

15

25

10

15

15

25

25

15

20

10

15

10

20

10

15

5

10

5

15

25

10

30

20

5

20

10

5

15

15

10

15

30

20

10

25

20

25

15

25

25

30

25

30

i

図 4.1 到着順無差別蔵置説明図

図 4.1 の示したように、i 軸は門型クレーンの左右の脚の間のスペースに合わ
せ、６列の段積を置くことを表し、j 軸はコンテナが５段を上限として段積できるが、通常に 4 段積みとなることを表示する。コンテナの６列×4 段積みは一つのブロックが呼ばれ、k 軸の方向に蔵置していく。
図 4.1 の各コンテナに示された数字は、後述する 5 トン単位のコンテナの重さをイメージしたものである。実際のコンテナターミナルでは、門型クレーンの脚の間に蔵置されるコンテナは縦並びでかつ蔵置列間にはスペースなく整列されるが、図 4.1 及び後述する各図では、各コンテナの重さの相違が視覚的によ
く分かるよう、便宜的にコンテナの幅を広げるとともに蔵置列間にスペースを16

空けている。
４．２ 到着順無差別蔵置シミュレーション
前節に述べた到着順無差別蔵置のアルゴリズムによって、到着順無差別蔵置のシミュレーションモデルを構築し、8 つの船に積載する予定のコンテナの到着
順無差別蔵置のシミュレーションを各船ごとに行った。
コード 243 の船（これ以後 243 船と呼ぶ）を例として以下に詳細に説明する。図 4.2 は、243 船の到着順無差別蔵置のシミュレーション図で、青枠で囲ん
だ分部は６列×4 段積みのコンテナの一つのブロックとなり、表示された数字は、k

図 4.2 243 船到着順無差別蔵置シミュレーション図(k=0)

その蔵置位置に蔵置されたコンテナの重量（kg 単位）となる。緑枠で囲んだ分
部には、コンテナの総数、蔵置位置決定処理中のコンテナの重量、ブロック数(計算値:実数)、ブロック数(実際値:整数)と k の最大値の五つの項目がシミュレー
ションの結果として各自に表示される。
ここで、ブロック数(計算値:実数)とは、蔵置に必要な総ブロック数のことであり、到着順無差別蔵置の場合は、到着したコンテナの重量を無視して単に順番にコンテナを蔵置してゆくだけであるので、蔵置に必要な総ブロック数はあらかじめ以下の計算で求めることができる。
蔵置に必要な総ブロック数=コンテナの総数÷一つのブロックのコンテナ数
ここで、一つのブロックのコンテナ数=２４個（=4 段×6 列）である。この計算結果は実数となるから、実際に必要なブロック数は小数部を繰17

り上げた整数となる。これが、ブロック数(実際値:整数)である。
また、k の値は、蔵置ブロックの最前列（k=0）からのブロックの位置を表し、k の最大値には、現在蔵置が行われているブロックの位置番号が表示される。kはゼロから始まるので、到着順無差別蔵置シミュレーションが完了すると、k の値は、上述したブロック数(実際値:整数)より一つ少ない整数となる。
赤枠で囲んだ数字は k の値であり、任意の整数を指定できる。これによって、シミュレーション中にどのブロックまで蔵置作業が進んだかを確認でき、シミュレーション完了時点では、最後のブロックの位置がどこまで必要になったか（この値が k の最大値）を確認することができる。
例えば、図 4.2 は k=0 を指定しているので蔵置ブロックの最前列を示している。この状態から、赤枠の数値を 15 に指定すると、蔵置ブロックの最後尾の状
況を見ることができる。それが図 4.3 である。

k

図 4.3 243 船到着順無差別蔵置シミュレーション(k=15)

図 4.3 において、ブロック内の重量値がゼロとなっている所は、コンテナが蔵置されていないことを意味している。
以下同様に 21 船、221 船、42 船、44 船、926 船、958 船と 608 船の到着順無差別蔵置シミュレーションを分別に行った結果を、図 4.4～図 4.10 にそれぞれ示した。これらの図では、上述した赤枠の値は、k=0 として示してある。
以上のすべての船のコンテナに関する、到着順無差別蔵置シミュレーション
を結果をまとめたのが、表 4.1 である。

18

図 4.4 21 船到着順無差別蔵置シミュレーション

図 4.5 211 船到着順無差別蔵置シミュレーション

図 4.6 42 船到着順無差別蔵置シミュレーション図19

図 4.7 44 船到着順無差別蔵置シミュレーション

図 4.8 926 船到着順無差別蔵置シミュレーション

図 4.9 958 船到着順無差別蔵置シミュレーション
20図 4.10 608 船到着順無差別蔵置シミュレーション
表 4.1 到着順無差別蔵置シミュレーション結果統計表

船舶コード

コンテナの個数

ブロック数

243

370

16

21

84

4

221

685

29

42

154

6

44

373

16

926

80

4

958

80

4

608

390

17

マーシャリング有

４．３ 到着順無差別蔵置の問題点
前述のとおり、従来の到着順無差別蔵置方法は、コンテナの重量の相違が無視され、コンテナの到着順だけに従う蔵置方法であるので、図 4.2 から図 4.10 に示されたシミュレーション結果のすべてにおいて、重たいコンテナが軽いコン
テナの下に蔵置されてしまうこととなった。これでは、マーシャリングを避けることができず、図 4.11 に示すような世界各国の港湾で常態化している狭隘高段
積な蔵置に対してマーシャリングを行うことは、時間、コスト、労力の無駄となるのみならず、図 4.12 に示すような船積み荷役作業と港湾ゲートでのコンテナ
21

の受け渡し作業に遅延を生じて港湾混雑を悪化させ、さらに、マーシャリング時の衝撃がコンテナ内部の包装貨物の荷痛みを助長してしまう。

図 4.11 コンテナターミナル内の山積みコンテナ
渡邉豊教授により撮影

Port of Kobe

Port of Yokohama

Port of Tokyo

図 4. 12 日本港湾のゲート待ち渋滞
渡邉豊教授により撮影
22

第五章 海上コンテナの重量分類別蔵置５．１ 重量分類別蔵置アルゴリズム
本章では、最も単純かつマーシャリングを避けられるコンテナの蔵置方法を考えてみる。その方法は、まず、コンテナの重さを蔵置の列数に合わせて６つのグループに、次のように分類する。

k
j

15 15
15 15
1515
1515
10
1515
10
15
101010 151515 2010
1520101010 151515 2020
1010
1515 2020
20
10
15
20
10
15

5
55
5
5 55
5 5
5
5
～5

25
2525
2525 30
2525
3030
2525
30
2525 303030
25
30252525 303030
25
30252525 303030
2525 3030
25
30
25
30

5～10 10～15 15～20 20～25 25～

蔵
置
ス
ペ
ー
ス
増
加

i

(t)

図 5.1 重量属性指定列のみへの蔵置アルゴリズムi) ５トン未満ii) ５トン以上１０トン未満iii)１０トン以上１５トン未満iv) １５トン以上２０トン未満v) ２０トン以上２５トン未満vi) ２５トン以上
コンテナ船の大きさは、数千トンから数万トンに及ぶので、コンテナ一つの重さを五トン区切りに分類しても、船積み時に船体の重心位置を下げる観点では問題にならない。
この重量分類に基づいて、最も軽い i)に属するコンテナを左端に、その隣にii)に属するコンテナを、同様にして一番重い vi)に属するコンテナを右端に蔵置すれば、船積み時にコンテナを取り出すときには、右端のコンテナから取り出
しをはじめ、順次左隣の列に移って取り出すことで、必ずより重いコンテナが先に、コンテナ船に積み込まれてゆくことになり、船体の重心位置を下げられる。
23

これを、重量属性指定列のみへの蔵置と呼ぶ。
５．２ 重量分類別蔵置シミュレーション

図 5.2 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=0)

k

図 5.3 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=1)

本節では、前節に紹介した重量属性指定列のみへの蔵置アルゴリズムによってシミュレーションモデルを作成し、そのシミュレーションの結果について、説明する。図 5.2 は、243 船に対して重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーショ
ンを行った結果である。このとき、4.2 節で説明した計算から、蔵置スペースが最も少なくなる理想的なブロック数は 16 となるが、このアルゴリズムで必要となるブロック数は 30 となった。ここで、k の値を調整し、次のブロックに蔵置されたコンテナの状況を見ると(図 5.3 )、青枠内にコンテナがなく、最上段までコンテナが蔵置されずに、空いているところの出てしまうことが分かった。
24

ここで k の値を、k=2(図 5.4)、k=10(図 5.5) 、k=14(図 5.6)、 k=20(図 5.7)、k=30(図 5.8)と順次進め、蔵置内の後方の各ブロックを見てみると、さらに多くの無蔵置の空スペースが生じていることが分かった。
次に、図 5.9～図 5.15 は、21 船、221 船、42 船、44 船、926 船、958 船、608
船のそれぞれに、重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーションを行った結果である。
ここで、本章の重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション結果と前章で述べた到着順無差別蔵置のシミュレーションの結果を整理し比較すると、表 5.1となる。到着順無差別蔵置の必要なブロック数は理想な最少ブロック数となったが、マーシャリングが必要である。重量属性指定列のみへの蔵置はマーシャリ
ングが要らない利点はあるが、必要なブロック数が非常に増加しまった。したがって、このやり方も現実的ではない。

25

k

図 5.4 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=2)

k

図 5.5 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=10)k

図 5.6 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=14)26

k

図 5.7 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=20)k

図 5.8 243 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション(k=30)

図 5.9

21 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

27図 5.10221 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

図 5.1142 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

図 5.1244 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション
28図 5.13926 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

図 5.14958 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

図 5.15608 船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション

船重量属性指定列のみへの蔵置シミュレーション図29

表 5.1 シミュレーション結果対比(到着順無差別蔵置と重量属性指定列のみへの蔵置)

船舶 コンテナ
コード の個数
243

370

21

84

221

685

42

154

44

373

926

80

958

80

608

390

ブロック
マーシャリング数

蔵置方法
到着順無差別蔵置16

有重量属性指定列のみへの蔵置

31

無到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

7

無到着順無差別蔵置29

有重量属性指定列のみへの蔵置

45

無

到着順無差別蔵置7

有

重量属性指定列のみへの蔵置

18

無到着順無差別蔵置16

有重量属性指定列のみへの蔵置

30

無到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

8無到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

12

無到着順無差別蔵置17

有重量属性指定列のみへの蔵置

23

無５．３ 重量分類別蔵置の問題点
重量属性指定列のみへの蔵置方法に必要なブロック数が増加してしまった原因は、上述の i)から vi)に振り分けられる各重量分類のコンテナの総数は異なるので、港湾の敷地は、最大数の重量分類の列にブロック数を合わせなければならず、その他の分類の列においては、無蔵置の敷地と空間が大幅に生じてしまう（図 5.1）。実際に現実の港湾では、図 4.11 に示すとおり、無蔵置の空間を残すことは許されず、コンテナは可能な限り段数を高めて蔵置し、限られた港湾敷地においてコンテナ蔵置総数を可能な限り増やすオペレーションが求められる。

30

第六章 海上コンテナの直感的な蔵置
６．１ 優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置の提案
図 5.1 に示した方法では、港湾敷地が大幅に無駄になってしまう。これを解消するには、前章に示した i)～vi)による列の分類に妨げられずに、空いている所（３段以下の列）にコンテナを置けばよい。但し、その時に、必ず重たいコン
テナが軽いコンテナより上に蔵置されなければならない。加えて、ある時点に港湾に到着した 1 つのコンテナに対して、この蔵置を行った時に、その後、どのよ
うな重さのコンテナがどれだけの個数で港湾に到着するかは、不明である。
この状況に類似しているのが囲碁である。まだ無数の碁盤の目が残っている序盤戦の時点から、優勢を得た者はより有利に碁盤の目を占有してゆく。ひとたび占有された碁盤の目は、もはや取り返すことはできず、残されている碁盤の目を求めて劣勢を跳ね返すしかない。そして、勝敗が決する頃には、碁盤は余すとこ
ろなく目が碁石で埋まっている（図 6.1）。

図 6.1 優勢な指し者が優位に陣地取りスペースを支配する囲碁のコンセプト31なお、海上コンテナの蔵置は立体的に成されるが、マーシャリングを行わない
前提で一つのコンテナを蔵置する場合は、各蔵置列の最上部のみについて蔵置の可否を判断することになる。これは平面的な場での判断と同値となるので碁の考え方と共通性があると考えられる。
本研究は、この考え方をコンテナの蔵置に応用する 14)。到着数が多い重いグル

k

j

×
5
5

支優
配 勢5
す到
る 着5
直が
感敷
的地
な占
15有
蔵
置5を

5
5

15

25

×

×

×

30

×

25
25
30
25
25
30
10
15
25
30
25 25
10
15
25
30
25 25
15
25
30
20 25
10
15
25
30
20 25
15
30 20
15
25
30
15
25 20
15
25
30
15
20
15
25
30
15
20
15
25
30
10
10

15
15

～5 5～10 10～15 15～20 20～25 25～ (t)

i

蔵
置
ス
ペ
ー
ス
減
少

図 6.2 優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置ープのコンテナが、到着数の少ない軽いグループのコンテナの上に優先的に蔵置されてゆく。具体的には図 6.2 に示すとおりである。
ここで、通常の蔵置ではマーシャリングが余儀なくなる、コンテナは重さに無関係な到着をし、各コンテナの重量分類列はすでに上限段数まで達していると仮定する。例として、25 トン、30 トン、15 トンのランダムな到着順を考える。
最初に到着した 25 トンのコンテナは、最上段が空いている 20 トンの蔵置列に蔵置する。次に到着した 30 トンのコンテナは、20 トンの蔵置列に 25 トンのコンテナが蔵置されたが、まだ上限段数に達していないので、ここに蔵置する。最後に到着した 15 トンのコンテナは、5 トンの蔵置列に一つ最上段が空いている
ところがあるので、そこに蔵置する。このように、すべてのコンテナが、自身より軽いコンテナの上に絶えず蔵置されてゆくという考え方である。
６．２ 優勢到着優先蔵置アルゴリズム
図 6.2 に示した蔵置方法のアルゴリズムをフローチャート化すると、図 6.3 と32

なる。このアルゴリズムに基づいて、蔵置シミュレーションモデルを構築した。

図 6.3 優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置アルゴリズム

６．３ 優勢到着優先蔵置シミュレーション
本節において、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置のシミュレーシ
ョンを行う。図 6.4 は 243 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果となる。243 船のコンテナを優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置方法で蔵置すれば、ブロック数が 16 となった。これは到着順無差別
蔵置の場合と同じ、最小蔵置ブロック数となる。続いて、21 船、221 船、42 船、
44 船、926 船、958 船と 608 船の優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置のシミュレーション結果は、図 6.5～図 6.11 となる。

33

図 6.4 243 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

図 6.5 21 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

図 6.6 221 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果
34

図 6.7 42 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

図 6.8 44 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

図 6.9 926 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果
35

図 6.10958 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

図 6.11608 船優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーション結果

６．４ 到着順無差別蔵置及び重量分類別蔵置との比較
表 6.1 の示したように、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置では、蔵置完了に必要となるブロック数が、到着順無差別蔵置と同じく最少となった。
これに対して、重量属性指定列のみへの蔵置では、蔵置完了必要ブロック数が、上記の２つの蔵置方法より約２倍程度に多く必要となっている。
優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置の場合は、重たいコンテナが軽いコンテナより絶えず上に蔵置されながら、どの列も余すことなく最高段の４段まで蔵置し尽されているのに対して、重量属性指定列のみへの蔵置の場合は、３段以下の蔵置しかなされていない列（数字がゼロになっている箇所）が散見さ36

れる。したがって、すべてのコンテナに対する蔵置を完了した時には、より多くのブロック数が必要となってしまう。
表 6.1
船舶
コード

コンテナ
の個数

243

370

21

221

42

44

926

958

608

84

685

154

373

80

80

390

各蔵置アルゴリズムによるシミュレーション結果の比較

到着順無差別蔵置

ブロック
数
16

重量属性指定列のみへの蔵置

31

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

16

無到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

7

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

4

無

到着順無差別蔵置29

有重量属性指定列のみへの蔵置

45

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

29

無到着順無差別蔵置7

有

重量属性指定列のみへの蔵置

18

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

7

無到着順無差別蔵置16

有重量属性指定列のみへの蔵置

30

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

16

無到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

8無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

4

無

到着順無差別蔵置4

有

重量属性指定列のみへの蔵置

12

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

4

無

到着順無差別蔵置17

有重量属性指定列のみへの蔵置

23

無優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置

17

無

蔵置方法

37

マーシャリング
有第七章 海上コンテナ蔵置シミュレーション結果の検証
７．１ 蔵置から海上コンテナを取り出す一般的なアルゴリズム
船積み時に、蔵置から重たいコンテナを順に取り出そうとしたときに、軽いコ
ンテナが重たいコンテナの上に蔵置されていた場合は、マーシャリングを行う必要がある。このような、マーシャリングを伴うコンテナを蔵置から取り出す一
般的な方法のアルゴリズムは、図 7.1 のフローチャートのとおりである。

図 7.1 蔵置から海上コンテナを取り出す一般的なアルゴリズム

図 7.1 に基づく蔵置からコンテナを取り出すシミュレーションモデルを構築
し、表 6.1 に示された蔵置シミュレーション結果に対して、コンテナを取り出すシミュレーションを行った。
このシミュレーションは、第五章に示した 6 つの重量グループにおいて、まず、最も重いグループのコンテナを蔵置最前列から最後尾列に向けてすべてを取り出し、順次より軽いグループのコンテナを同様にすべて取り出すことを繰り返して、全グループすべてのコンテナを蔵置から取り出すものである。このプ38

ロセスにおいて、重いコンテナの上に軽いコンテナが蔵置されているとマーシ
ャリングが発生し、至近の位置にマーシャリングされたコンテナが再蔵置される仕組みになっている。
このシミュレーション分析では、本研究が提案する優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置と、到着順無差別蔵置、蔵置重量分類別蔵置とを比較し、マーシャリング回数の相違と有無を検証した。
７．２ 蔵置から海上コンテナを取り出すシミュレーション
図 7.1 に基づく蔵置からコンテナを取り出すシミュレーションモデルを構築
し、到着順無差別蔵置、蔵置重量分類別蔵置と優勢到着優先三つの蔵置方法に対するコンテナの取り出すシミュレーションを、それぞれ別々に行った。
７．２．１

到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション

第四章に述べた到着順無差別蔵置方法のシミュレーション結果を保存し、到着
順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーションのデータとして用いる。図 7.2は 243 船の到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション結果となる。
図 7.2 により、到着順無差別蔵置方法でコンテナを蔵置すれば、取り出す荷役
回数は 370 で、マーシャリング回数は 237 であることが分かった。

図 7.2 243 船到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション結果

今回は、船積みのための取り出しシミュレーションなので、最後にコンテナは
39

全部なくなるわけである。したがって、青枠内のコンテナの重量の表示はすべて
0 になり、シミュレーション結果としての意味ある部分は赤枠内の部分で、各船ごとの到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーションの結果を集計して

図 7.3 到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション結果総合集計
表 7.1 着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション結果評価40

まとめ、図 7.3 を作成した。
図 7.3 にまとめられた到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーション
結果と、このアルゴリズムによって当初に蔵置されていたコンテナ総数を合わせて、表 7.1 に示した。表 7.1 により、到着順無差別蔵置でコンテナを蔵置すれば、船積み時にどの船でも、マーシャリングはたくさん生じてしまうことが分か
った。
７．２．２

重量分類別蔵置に対する取り出しシミュレーション

８つの各船のコンテナを、重量分類別蔵置に対する取り出しシミュレーションを行った。図 7.4 は重量属性指定列のみへの蔵置に対する取り出しシミュレー
ションの総合集計となり、その結果を到着順無差別蔵置に対する取り出しシミュレーションと一緒に表 7.2 にまとめた。到着順無差別蔵置と重量分類別蔵置を比べてみると、到着順無差別蔵置は取り出す時にマーシャリングが生じたが、蔵置する時にブロック数が少なく、蔵置スペースが節約できる。それに対しては、
重量属性指定列のみへの蔵置は逆に取り出す時にマーシャリングが要らないが、

図 7.4 重量属性指定列のみへの蔵置に対する
取り出しシミュレーション結果総合集計
41

蔵置する時にブロック数が多くなり、蔵置スペースが増加している。
表 7.2 シミュレーション結果比較(到着順無差別蔵置と重量属性指定列のみへの蔵置)

７．２．３

優勢到着優先蔵置に対する取り出しシミュレーション

図 7.5 は優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置に対する取り出しシミュレーション結果の総合集計となり、その結果を用い、表 7.2 と合わせて表 7.3を作成した。
７．３ 優勢到着優先蔵置の利点
表 7.3 に、到着順無差別蔵置、重量属性指定列のみへの蔵置、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置の 3 つの蔵置方法のシミュレーションの結果を並べて比較すると、本研究にて提案した優勢到着が敷地占有を支配する直感的な
蔵置は、到着順無差別蔵置と重量属性指定列のみへの蔵置の利点を持ち、両者のデメリットを避けることができる。つまり、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置は、蔵置スペースを最小限にでき、かつマーシャリングも要らないこととなる。
本シミュレーションにおいて、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置42

に対する取り出し位置判断に要する時間を、次のように検証した。

図 7.5 優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置に対する取り出しシミュレーション結果総合集計

本論文で入手したコンテナのゲート到着データは、八つの異なる船への輸出コンテナであり、その総数は約 2,000 個である。この数は、国内の大規模港であれば繁忙期の一日に時として生ずることがあるゲート到着数である。これを仮にさらに十倍重ね合わせると、総数は二万個を超え、このような数の単日でのコン
テナゲート到着は、もはや国内ではあり得ず、海外有力ハブ港のみで生ずる減少となる。本シミュレーションが、このような膨大なコンテナゲート到着数に現実的に対応できるかを検証した結果が、下記の図 7.6 である。
この計算は、ごく普通のノートパソコン（2011 年製）を用いて行った。22,159
個目のコンテナの蔵置位置決定に要した処理時間は 0.5 秒程度であり、この時間は、前述の 3.2 節で述べた、港湾物流現場において蔵置のロケーション判断に許される時間は、リアルタイムに 1～2 秒が限度であることから鑑みると、十分に余裕があることが分かる。
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したがって、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置の判断に必要な計算上の時間は、図 7.6 に示すとおりごく短時間のため無視できるが、１つのコンテナに対するマーシャリングに要する荷役作業実時間は数分かかる。仮にコン
テナ一つ当たりのマーシャリングに要する当該時間を 1 分と仮定しても、221 船を例に取れば、到着順無差別蔵置に対するマーシャリングに要する総時間は 331分となり、優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置より５時間半もの荷役作業時間を余計に要する。

図 7.6 優勢到着が敷地占有を支配する直感的な蔵置シミュレーションモデル
におけるコンテナ一個当たりの処理時間の推移

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第八章 結論
本論文で提案した、優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置アルゴリズムを用いれば、蔵置に要する港湾敷地占有を最小化しながら、船積み時のマーシャリ
ングを皆無にする蔵置を実現できることが分かった。本アルゴリズムは直感的に機能するため、一般的なデータ分析手法と異なり複雑かつ長時間の計算時間を必要とせず、海上コンテナの港湾への到着後瞬時に蔵置位置を決定できる。
本論文は、船舶の洋上での海難防止に寄与できるよう、船積み時に重たい海上コンテナから船倉に積むことができ、かつ港湾上においてマーシャリングを生じない蔵置方法を提案した。しかしながら、海上コンテナの船積み優先順位は、重量のみならず、航路上の寄港地の順、危険物・検疫の有無等の様々な優先順位が存在する。この課題に対しては、各優先順位項目内において、本論文で行った
重量分類別と同等なグループ分けを行うことができれば、優勢な到着が支配的となる直感的な蔵置アルゴリズムを、重量以外の優先順位項目に順次当てはめることができると考えられる。
同様な考え方で本論文ではデータがないため検証できなかった輸入コンテナについても、当該アルゴリズムを適用できると考えられる。例えば、輸入コンテ
ナは、荷主の業態ごとに港湾から引き取られて荷主に送られるタイミングを分類できる。品目によっては港湾からの引き取りは曜日による制限を受けることも一般的である。例えば、工業製品向けの部品は、その週における工場での生産の観点から週初めに港湾からの引き取られることが多く、逆に消費関連物品は、
週末における店舗での販売に合わせて、週半ばから後半にかけて港湾からの引き取られることが多くなるなど、パターン分類化が可能である。
したがって、輸入コンテナに対しては、本論文で提案したアルゴリズムを、優勢な引き取りが支配的となる直感的な蔵置アルゴリズムとすることで、応用が可能と考えられる。

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＜参考文献＞
1)

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Muller, G., “Intermodal Freight Transportation”, Illinois: Intermodal Association of North America (1999)

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10) 渡部大輔、”海上コンテナに関するサプライチェーンセキュリティと情報通信技術の現状”、日本包装学会誌、Vol.23, No.1, p. 21 (2014)11) Tajima, H., “An Innovative Management System of Database for Intermodal Container Transportation”,
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14) Zhang, N., and Watanabe, Y., “Stacking Sequence of Marine Container Minimizing Space in Container
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謝辞
本研究を遂行するにあたり，終始渡り適切な助言を賜り、また丁寧に指導して下さった邊豊教授に心より感謝の意を表します。お忙しい中、本論文の作成について親身にご指導いただき、より厚く御礼申し上げます。
研究中、三菱倉庫株式会社の岡崎勇一様、ダイヤ情報株式会社の島田法常様におかれましては、数回に及び研究発表会に参加していただき、貴重なご意見をいただき、とても助かりました。誠にありがとうございました。
研究室の先輩の川島進さんとバハ・エイメ・フランクさんは、私のいい手本でありました。また、同僚の大学院生の方々など研究室のメンバーは、精神的にも支えられました。皆々様に対しまして、この場を借り増して深く御礼申し上げます。

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