IT-S18-20（社）⽇本船舶海洋⼯学会

AIS 等の船舶動静ビッグデータの物流・海運・造船分野
における活⽤に関する検討委員会

最終報告書

令和 3 年 3 ⽉

委員構成（令和 3 年 1 ⽉）
⽒名
柴崎

所属
隆⼀

（委員⻑）
和⽥

東京⼤学 ⼤学院⼯学系研究科 レジリエンス⼯学研究センター 准教授

祐次郎 広島⼤学 ⼤学院先進理⼯系科学研究科

船舶設計イノベーション共同研究講座

（幹事）

特任講師

⻘柳

主⽔

三井物産株式会社

⻘⼭和浩

東京⼤学 ⼤学院⼯学系研究科 システム創成学専攻 教授

荒⾕

太郎

⽯井

昌宏

泉⼭

卓

伊藤

秀和

関⻄学院⼤学商学部 教授

伊東弘⼈

セントラルコンサルタント株式会社

岩佐 ⻯⾄㈱商船三井 ドライバルク営業本部

上阪 欣史

⽇本経済新聞社

⼤泉和也

東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 システム創成学専攻 助教

京⽥繁樹

海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所 知識・データシステム系
主任研究員
上智⼤学 経済学部 経営学科
株式会社 IHI

浩之

坂本

淳⼦

柴⽥

憲⼀

教授

航空・宇宙・防衛事業領域宇宙開発事業推進部システム技術グループ部⻑

メディア戦略部 次⻑

株式会社商船三井

スマートシッピング推進部

スマートシップ運航チーム

チームエキスパート

久保⽥ 祥孔 (株)⼤島造船所
⼩坂

船舶営業部

企画部

海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所 知識・データシステム系
上席研究員
商船三井システムズ株式会社

ICT 戦略推進部 ICT 戦略推進第⼆チーム

チームリーダー
常⽯造船株式会社

設計本部

船体設計部 部⻑⾼松 純⼦

⽇本経済新聞社

デジタル事業情報サービスユニット 部⻑

辻中 仁⼠

株式会社ナウキャスト 代表取締役

坪⽥建明

東洋⼤学 国際学部 国際地域学科

⼿塚広⼀郎 ⽇本⼤学 経済学部・教授

⿃海重喜

中央⼤学 理⼯学部情報⼯学科

七尾丈太

川崎汽船株式会社 AI・デジタライゼーション推進室

花房

⽐佐友 株式会社 アイ・トランスポート・ラボ 技術部⻑濱⽥邦裕

広島⼤学 ⼤学院先進理⼯系科学研究科 教授

古池健太

サノヤス造船株式会社 技術本部 技術開発部⻑

准教授

前⽥

佳彦

株式会社 MTI 船舶技術グループ ソリューションチーム専任チーム⻑

松⽥琢磨

拓殖⼤学 商学部 教授

村上進亮

東京⼤学 ⼤学院⼯学系研究科 システム創成学専攻 准教授

森

⼀夫

中⼭

智郎

渡部

⼤輔

和中

真之介

フォレストレイド CEO
ジャパンマリンユナイテッド株式会社

商船事業本部 海上物流イノベーション

推進部 商品・ソリューション企画グループ
東京海洋⼤学 学術研究院 流通情報⼯学部⾨ 准教授
海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所 知識・データシステム系
研究員

最終報告書執筆者
柴崎
⽥

隆⼀，和⽥
建明，渡部

祐次郎，荒⾕ 太郎，伊東 弘⼈，岩佐 ⻯⾄，泉⼭ 卓，⼩坂
⼤輔

浩之， 坪

目次
１. 背景・目的
1.1

委員会の設立背景と目的

1.2

活動内容

1.3

報告書の構成２．AIS（船舶自動識別装置）の概要
３．AIS 等の船舶動静データの利用に関するこれまでの研究
3.1

海上貨物輸送量の推計

3.2

海運ネットワークの時系列変化とその分析

3.3

海運市況の分析と予測

3.4

造船需要の予測3.5

船舶航行における環境影響分析

3.6

クルーズ分野への適用

４．AIS データの活用に関する実務ニーズとその実装状況
4.1

AIS データの活用の実務ニーズ

4.2

AIS データ解析サービスの実装状況

５．各分野における今後の研究展望
5.1

海上貨物輸送量の推計

5.2

海運ネットワークの時系列変化とその分析

5.3

海運市況の分析と予測

5.4

造船需要の予測

5.5

船舶航行における環境影響分析

5.6

クルーズ分野への適用

６．結 言
参考文献
添付資料
添付資料１

AIS データサービスの特徴

添付資料２

日本船舶海洋工学会

ＯＳ講演論文１．背景・目的
1.1 委員会の設置背景と目的
近年，AIS（船舶⾃動識別装置）の発展により，船舶の位置情報をリアルタイムで獲得できるようになり，従来困難であった船舶の動静の精緻な把握が可能になっている．AIS などの船舶動静データは，世界の⼀定規模以上の全船舶を対象に，位置（座標情報）や速度，向き，寄港地，喫⽔などを時系列的に網羅しており，各船舶の諸元に関する静的情報とあわせ海上輸送分野のビッグデータといえる．従来は，不審船探知，衝突回避，寄港船舶の統計解
析などの⽤途に利⽤されてきた．⼀⽅近年では，実務の分野において，船舶動静データを海運・物流，市場予測分野，環境影響の評価へ活⽤する動きが⾒られ，その利⽤範囲が拡⼤しつつある．
以上の背景のもと，本研究委員会は，AIS データを物流・海運・造船分野へ活⽤する⽅法について検討することを⽬的として設⽴された．具体的な⽬的は，以下の３点である．
・AIS 等の船舶動静データから直接知ることのできない，搭載貨物の内容（品⽬）や積載量（laden/ballast の判定含む）の推計⽅法を確⽴すること．
・推計された港湾間物流量（海上物流データベース）の活⽤ニーズ（例：海運市況予測，造船需要予測，環境影響予測等）を発掘し，それぞれの⼿法を具体的に検討すること．
・船舶⼯学の他，交通・物流，経済，資源⼯学等の様々な領域を専⾨とする⼤学等の研究機
関の研究者，AIS や衛星画像データを扱う専⾨家，海運・造船・物流・商社等の各業界の関係者が⼀堂に会し，議論を⾏う場を設けること．
委員には⼤学，研究機関，海運，商社，造船，データ会社，メディア等から幅広く参加頂いた．本報告書では，本委員会の活動により創出した研究成果，ニーズ調査の結果を整理す
るとともに，国内外における AIS データの利⽤に関する研究，サービスをレビューする．
そして，これらの調査結果を基に⽇本として今後取り組むべき船舶動静データの利⽤研究の⽅向性を提⾔する．
1.2 活動内容
本委員会における活動記録を以下に⽰す．また本研究会で公表した研究成果（講演論⽂）
に関しては，添付資料に整理する．
①2018 年度
全 3 回の研究会を開催し，研究者委員による研究発表や今後の進め⽅に関する議論を⾏うとともに，実務家委員に対して利⽤ニーズの調査を⾏い，その結果を踏まえて研究者委員
で今後の研究の⽅向性について議論を⾏った．
回
期⽇
場所
出席者数
発表件数
第 1 回 10.01
東京⼤学本郷キャンパス 23 名
1件
第 2 回 01.08
東京⼤学本郷キャンパス 24 名
2件
第 3 回 03.06
東京⼤学本郷キャンパス 11 名
2件
②2019 年度
2019 年度は全 3 回の研究会を開催し，研究者委員による研究発表や今後の進め⽅に関する議論を⾏った．また，前年度に引き続き実務家委員に対して利⽤ニーズの調査を⾏った．
さらに，秋季講演会にて OS を開催し中間成果の公表を⾏った．この OS では ４ 件の講演が⾏われた．三宅，濱⽥ら（広島⼤）は，様々なデータを⽤いて AIS データや船舶動静デー
タの信頼性を分析し，その特徴を⽰した．中島，柴崎ら（東京⼤）は AIS 等の船舶動静デー

タを⽤いたドライバルク船の品⽬別の全世界流動量の推定について報告し，品⽬によっては⾼精度に貨物流動の推定が可能なことを⽰した．渡部ら（東京海洋⼤）は，船舶動静デー
タを⽤いた LNG 船の GHG 排出量の空間分布の可視化，沿岸国の環境影響評価結果について報告した．河原，和⽥ら（広島⼤）は，Deep learning と AIS データを⽤いた海運市況予
測について報告し，海運市況予測モデルの構築⼿法及び海運市況における AIS データの有効性を⽰した．これらに加え，海外の研究者を招聘して国際セミナーを開催し，対象分野の国際動向に関する情報収集を⾏った．この国際セミナーでは，NHH Norwegian School of
Economics Prof.Roar Adland 教授，The Hong Kong Polytechnic University Assist. Prof.Yang
Dong，東京⼤ 准教授 柴崎隆⼀，東洋⼤ 准教授 坪⽥建明（当時：アジア経済研究所
所属）らにより，基調講演が実施され，最新の船舶動静データの利活⽤⽅法に関して報告があった．さらに上記の 2 名の海外の招聘研究者に加え，Assist. Prof. Bai Xiwen (Tsinghua
University)， 特任講師 和⽥祐次郎(広島⼤) ，岩佐⻯⾄⽒（商船三井），前⽥佳彦⽒（MTI）
らを含め, パネルディスカッションを実施し，実務における船舶動静データの活⽤を含め議論を⾏った．
回
期⽇
場所
出席者数
発表件数
第 1 回 07.28
東京⼤学本郷キャンパス
31 名
2件
第 2 回 11.21
姫路・⻄はりま地場産業センター 36 名
4件
(⽇本船舶海洋⼯学会 オーガナイズドセッションの開催)
第 3 回 12.18
東京⼤学本郷キャンパス
56 名
7件(物流分野における AIS 等の船舶動静データの活⽤に関する国際セミナー)③2020 年度
全 4 回の研究会を開催し，研究者委員による研究発表，最終報告書の作成を⾏った．また COVID-19 の影響により中⽌となった春季講演会の代替としてオンラインセッション（OS）を開催し，研究成果の公表を⾏った．この OS では，4 件の講演の加え，3 件の有志の発表があった． 鎌⽥・濱⽥・和⽥らは，船社が有するデータを⽤いて，船舶動静デー
タの信頼性を評価した．⾦本・中島・柴崎らは AIS データとバース情報を活⽤したドライ
バルク貨物を品⽬別に推計する⼿法を開発し，全世界のドライバルク貨物の貨物流動を推計した．また⾦本・Murong・柴崎らは，船舶の船型選択モデルを構築し，貨物の品⽬によって船型選択に影響する要因（需要量，輸送距離，輸出港および輸⼊港の喫⽔制限，運河の通航制限など）が異なることを明らかにするとともに，船型別の将来輸送需要を予測した．伊藤は船舶動静データを⽤いて，都市レベルの貿易量に与える要因，特に 2 地点間の海上距離，港湾都市の規模，港湾⽴地特性等を計量分析により明らかにした．柴崎・安⽥・中島らは，AIS データを⽤いて新型コロナウイルス感染症拡⼤による海運への影響について分析し，その結果を報告した．伊東らは,船舶動静データを⽤いてクルーズ産業と新型コロナウイルス(COVID-19)の関連性を分析し，クルーズが新型コロナウイルスの感染拡⼤に与える影響を分析した．和⽥らは，海運・造船市場における GHG 排出規制の影響評価し，各種の GHG 削減対策の有効性を分析した
これらに加え，令和 3 年 ⽇本船舶海洋⼯学会 春季講演会で「オーガナイズドセッショ
ン(OS5)： AIS 等の船舶動静ビッグデータの物流・海運・造船分野における活⽤」を開催
し，本委員会の成果を報告した．また，2021 年 7/7 にもオンラインセッションを開催し，本委員会の成果を報告した．
回
期⽇
場所
出席者数
発表件数
第1回
05.08
オンライン
30 名
3件
第2回
06.19
オンライン
95 名
7件

(COVID-19 関連を含む AIS 等の船舶動静ビッグデータの物流・海運・造船分
野における活⽤に関するオンラインセッション)
第３回（幹事会）12.10
オンライン
8名
1件
第４回（幹事会）02.26
オンライン
10 名
1件
1.3

報告書の構成1 章では，委員会の設⽴背景・⽬的を述べた．2 章では AIS の概要を⽰し，第 3 章で国内外における AIS データの利⽤に関する研究，特に海運，物流，造船，環境，クルーズ分野
等，従来の AIS データの利⽤⽅法と異なる研究を包括的にレビューする．さらに第 4 章において，AIS データの利⽤に関する実務ニーズ，AIS データ解析サービスの実装状況について整理する．第 5 章では，第 3 章と第 4 章の結果に基づき，各分野における今後の研究課題を整理し，今後の展望を⽰す．最後に第 6 章において，これらの結果を踏まえ，⽇本として今後取り組むべき AIS データの利⽤研究の⽅向性を⽰す．
これに加え，添付資料として著者らがこれまでの研究で利⽤した AIS データサービスの特徴を整理した結果を⽰す．さらに，本委員会活動の⼀環で開催したオーガナイズドセッシ
ョンの講演論⽂を添付する．
なお，本報告書の内容は，⽇本船舶海洋⼯学会の原著論⽂「AIS 等の船舶動静データの利⽤に関する研究レビューと今後の展望−物流・海運・造船・環境・クルーズ分野を中⼼にして−」として投稿し，受理されたものである．

２．AIS（船舶自動識別装置）の概要
AIS は，船舶の衝突回避を目的に，SOLAS 条約にて，国際航海に従事する 300 総トン以上の船舶，すべての旅客船，国際航海に従事しない 500 総トン以上のすべての船舶に対して，2002 年 7 月以降搭載が義務付けられた 1)．AIS で送信されるデータとしては，以下に示す船舶の動的情報，静的情報，航海関連情報が含まれる．
(1) 動的情報：時刻（UTC），位置情報（緯度，経度），位置精度，対地船速，対地進路，
船首方位，回頭角速度，航海ステータス(2) 静的情報：IMO 番号，MMSI 番号，コールサイン，船名，船長，船幅，船種，アンテナ
位置(3) 航海関連情報：喫水，積荷の種類，目的地，目的地到着時刻（ETA）
これらのデータには，一部手動で更新されるものがあり，動的情報の航海ステータス，航海関連情報の喫水，積荷の種類，目的地，目的地到着時刻が該当する 2)．AIS 信号の送信間隔は，船舶が 3knot 以上で航行する場合は 2~10 秒，錨泊中は 3 分である．また AIS の電波特性（VHF 帯電波）として，通信可能距離が水平方向で数十 km であるのに対し，上空方向
は数百 km に達するため，衛星で AIS 信号を捕捉することができる．一方で衛星では，輻輳
海域における AIS 信号の捕捉率が低下するという特性がある．そのため，輻輳海域においては陸上基地局で AIS 信号を捕捉している 3)．
このような AIS の特性を利用し，近年は，衛星や陸上基地局を通じて AIS 信号が収集されている．Fig. 1 はコンテナ船の AIS データを地図上に示したものである．図中の点（フラッグマーク）が各船舶の位置情報を示す．このように衛星・陸上基地局の整備が進むことにより，全球における船舶の運航状況，寄港状況をリアルタイムに把握することができるようになった．
さらに最近は，海外を中心に，衛星・陸上基地局により収集された AIS 信号を整理し，

AIS データや船舶寄港データを提供するサービスが発展している．代表的な AIS データサービスとして，Lloyd’s List Intelligence 社が Seasearcher4)，exactEarth 社が ShipView5)等を提供している（前者は Orbcomm 社と Spire 社，後者は自社の衛星により収集した AIS データを利用）．これらのサービスでは，web ブラウザから各社のデータベースにアクセスすることができ，AIS データ，船舶寄港履歴等のデータを利用することができる．各 AIS データサービスでその特徴は異なっており，例えば Seasearcher は，AIS データ，船舶寄港データを利用できる点に特徴があり，その期間に制限はない．AIS データは数分から数十分に 1 件程
度の間隔に調整されている．ShipView は AIS データのリアルタイム性に特徴があり，過去3 年分の AIS データ，船舶寄港データを利用でき，AIS データに関してはほぼリアルタイム（1 分毎）に更新される．このように各 AIS データサービスで特徴が異なるため，用途に合わせた選定が必要である．
この他にも，海上荷動き量の推計，船舶の燃料消費量の推計，特定航路における船舶動静の抽出等，各種の AIS データを解析し，提供するサービスも発展している（詳細は 4.2 で述べる）．

Fig. 1Visualization result of AIS data 4)

３．AIS 等の船舶動静データの利用に関するこれまでの研究
AIS データの利用に関する代表的なレビュー論文を以下に示す．Tu ら 6)は，AIS データの特徴の整理やデータの比較に加え，特にこれまで多くの応用研究が行われている不審船探知，航行ルートの推計，衝突予測，航行経路の計画・最適化の 4 分野における既存研究のレビューを行っている．Svanberg ら 7)は，187 編の AIS データ利用に関する研究論文を 10 分
野に，Yang ら 8)は 171 編の論文を 7 分野に整理し，包括的なレビューを行っている．さらに，Sanchez-Gonzalez ら 9)や Munim ら 10)の海運におけるビッグデータや AI 技術の応用の観点から整理されたレビュー論文でも，AIS データを利用した研究について紹介されている．
これらの論文でも整理されているように，AIS データを用いた研究としては，従来，不審船探知や漁業活動の監視，航行計画の支援，航行経路や衝突の予測等を目的とした船舶挙動分析など，直接的にデータを活用することのできる分野で主に進められてきた．一方で，積載貨物の詳細品目や積卸状況は AIS データから直接得ることができないため，物流・海運・

造船分野において AIS データを利用した研究はまだ少ない．Svanberg ら 7)や Yang ら 8)のレビュー論文においても，AIS データの貿易・物流分野への応用は，今後発展が期待される研究テーマと位置付けられている．
以上を踏まえ，本稿では，AIS データの利用研究として実施例が少なく今後の発展が期待される，物流・海運・造船分野に着目する．さらに，我が国においても年々ニーズが高くなっている環境分野やクルーズ分野における研究にも着目する．具体的には，海上物流量の推計，海運ネットワークの時系列変化とその分析，海運市況の分析と予測，造船需要の予測，船舶航行における環境影響分析，クルーズ船の動向分析について，以下で既存研究を整理する．
3.1．海上貨物輸送量の推計海上物流量の推計値に関しては，国連等から貿易統計という形式で公表されている．一方で，これらの貿易統計は公表されるまで相当の時間が必要であり，即時性の観点で課題があった．AIS データを用いることで，海上貨物の荷動き量をリアルタイムに把握することが期待できる．しかし，上述した通り，積載貨物の詳細品目
や積卸状況を AIS などの船舶動静データから直接得ることができないため，輸送量や積載率を何らかの形で推計する必要がある．
Svanberg ら 7)によるレビューにおいては，貿易・物流分野における数少ない研究例として，
Adland ら 11)による原油を対象とした輸出貨物量の推計，Adland ら 12)によるブラジル鉄鉱石輸送における積載率決定要因の分析，Shibasaki ら 13)によるバルクキャリアの航路選択分析を紹介している．さらに，Jia ら 14)は，船員による手入力である AIS データの喫水情報を使用して積載貨物量を推計する際の精度について検討している．同様に Miyake ら 15)も，IHS
社の Maritime Intelligence Network から取得した船舶寄港データとその喫水情報を用いた貨物輸送量の推計を行い，貨物輸送量の推計精度を分析している．Arslanalp ら 16)は，AIS データを利用してリアルタイムな船種別の貿易量推計を試みているものの，品目の推計は行っていない．金本ら 17)および Shibasaki ら 18)も，品目の推計が不要な LNG 輸送を対象に，全世界の港湾間流動量の推計を行っている．また Arifin ら 19)は，後述の造船需要推計を行うことを目的に，日本～豪州間の鉄鉱石および石炭の輸送量について推計精度を確認している．小坂・荒谷 20)は，AIS データと船舶要目データを米国税関データに統合した独自のデータセットを用いて複数の手法によりコンテナ輸送量の予測を行い，機械学習手法のひとつである K-近傍法が最も精度が高いと結論付けている．また Zhou and Hu 21)は，AIS データから抽出した特徴量を学習した BP ニューラルネットワークを用いて，豪州・ブラジル―中国間の鉄鉱石輸送量を予測している．
一方で，金本ら 22)および Kanamoto ら 23)は，AXS Marine 社が提供する AXS Dry データベースに基づき，ドライバルク貨物の品目別港湾間輸送量を独自に推計しており，3 大メジャーバルク（鉄鉱石，石炭，穀物）および肥料については概ね良好な再現性を得ることができた．さらに中島・柴崎 24) は，この推計結果に基づき，鉄鉱石積出港の週次取扱量を，AIS データから得られる様々な特徴量（船舶通航量，船速，バースの稼働率，喫水変化率，寄港履歴）を入力とした，時系列予測を扱う機械学習モデルの一種である LSTM モデルにより推計し，COVID-19 感染拡大のような突発事象後の取扱量についてもリアルタイムに予測可能なことを示した．
また，AIS データを活用して時系列モデルや機械学習モデルにより，海上貨物輸送量と関係する寄港船舶数や燃料供給量を推計する研究も存在する．例えば Zhang ら 25)は，時空間⾃⼰回帰移動平均モデルにより，2011 年から 2016 年までの AIS データを⽤いて東アジア数

港湾の⽉別寄港船舶数の推計を⾏った．また Zhang ら 26)は，複数の⼿法により，2010 年から 2014 年までの AIS データを⽤いて，ロサンゼルス港の⽇別寄港船舶数を推計し，⾃⼰適応型粒⼦群最適化・誤差逆伝播⼿法（SAPSO-BP）が最も推計精度が⾼いという結論を得た．
Zhou ら 27)は，複数の機械学習⼿法により，AIS データから得られたある海域上での航⾏船
舶数の推計を⾏って結果を⽐較している．Ibadurrahman ら 28)は，全世界の海域を対象に，多層ニューラルネットワークを⽤いてにより船舶の挙動を推定している．さらに Fuentes 29)は，各港湾におけるバンカリングを AIS データから得られる船舶挙動から機械学習（DBSCAN）
により抽出する方法を提案して，港湾別の燃料供給量を推計している．ただしこれらの研究は，いずれも品⽬別の推計などを⾏っているものではない．
このように，AIS データを用いた海上貨物輸送量の推定手法は，品目の推計が必要ない船種においては，おおよそ手法が確立しつつある．さらに，品目の推計が必要なドライバルク
貨物においても，港湾統計やバース情報など他のデータベースと組み合わせることで高精度な推計を実現している．また最近では，機械学習手法を用いて，海上荷動量を推計する研究も実施されており，研究の高度化が進んでいる．一方で，このような推計に用いられることの多い喫水情報は，2 章に示したように船員の手入力であり，取り扱い次第では誤推計の要因となるため，慎重かつ丁寧な分析が必要である．
また近年では，寄港船舶数や燃料供給量を推計する研究も発展している．これらの研究は，港湾の混雑状況の予測，船舶の挙動分析等に有用と考えられる．一方で，寄港船舶数の推計・予測手法に関する研究はまだ基礎研究レベルの段階と考えられる．
3. 2 海運ネットワークの時系列変化とその分析
AIS データが入手できるのは最近に限られるため，海運ネットワークの時系列分析においては Lloyd’s に代表される船舶動静データが主として利用される．Lloyd’s による船舶動静
データは，古くは 1696 年から発刊され，1880 年からは週刊誌として定期化されると共にカバレッジも世界規模になった．19 世紀から 20 世紀前半までは第一次グローバリゼーションとも呼ばれており，帆船が蒸気船へ変化していった時代でもあった．船舶の技術水準の変化
やその航路の変化などは瞬時には生じないものの，数十年単位で見ると大きな変化を目の当たりにすることができる．このような長期の海運データを分析した論文は，KosowskaStamirowska ら 30)，Ducruet ら 31)などが詳しく，Ducruet32)は最新のレビュー論文である．なお，Ducruet 33)および Ducruet34)は，海運ネットワークに関する過去の航海日記を用いた研究（Garcia-Herrera ら 35)）や，ネットワーク特性に関する時系列変化の分析（Guinand and Pigné36)）などまで包括的に収録している．航海日記を電子化して過去の船舶動静データを構築した研究としては， Wiegmans ら 37)や Arguedas ら 38)などがある．また，コンテナ船ネットワー
クの時系列変化を扱った分析としては Ducruet39)や Tran and Haasis40)があげられる．また最近では，ネットワーク構造とその背後地等が相互に影響する関係性の分析も行われており，
Ducruet41)らはネットワークを変化させうるイベントとしてコンテナリゼーションを取り上げ，経済厚生に対する影響を計測した．
また，戦争・経済制裁・急激な景気変動・自然災害などのイベントを対象として，ネット
ワーク脆弱性等の観点から分析する研究もいくつか存在する．Xu and Itoh42)は，阪神大震災
による寄港地選択の変化とその変化が恒常化した点を明らかにしている．Fang ら 43)は，印パ国境紛争とイランの経済制裁について，AIS データから構築した海運ネットワークを用いてショックへの反応を分析し，イベントの影響の違いだけではなく，対象となる港が置かれているネットワーク上の特性により結果が大きく異なることを示している．Rousset andDucuet44)は，阪神大震災，ハリケーン・カトリーナの来襲，米国同時多発テロの各イベント
について，また齊藤ら 45)は 1970 年代に生じたスエズ運河封鎖の影響を，船舶動静データにより比較分析している．
さらに，グラフ理論を用いたネットワーク分析の一分野として，海運ネットワークの性質
を AIS や Lloyd’s などの船舶動静データを用いて分析する研究も多く存在する．カリブ海地
域のコンテナ輸送ネットワークを対象に Lloyd’s の船舶動静データを用いて分析を行った
Veenstra ら 46)，同じく北東アジア地域を対象とした Ducruet ら 47)，さらに現在は存在しない
CI-online データを用いた Hu and Zhu48)，Lloyd’s データに基づき全世界のコンテナ船の動静の図示やクラスタリングを行った鳥海 49)，そしてこの研究分野においてはじめて AIS デー
タを用いて，コンテナ以外の船種を含む全世界の海運ネットワークを対象とした Kaluza ら
50)等が，先駆的研究としてあげられる．その後も，コンテナ船の輸送ネットワークを対象とした分析研究 51)-58)や，ドライバルク・タンカーなどその他の船種の輸送ネットワークを対象とした分析研究（コンテナ船を含む全船種を対象としたものも含む）59)-68)は多くなされている．なお，前者のコンテナ船を対象とした分析については，AIS や Lloyd’s 等の船舶動静データ以外にも，Datamyne や MDS，あるいはコンテナ船社の提供するスケジュールなどの定航サービスデータも利用される．また，特にネットワークの脆弱性やチョークポイントにおけるリスクに着目した研究例としては，上記のうちのいくつかの研究で検討されているものに加え，AIS 等の船舶動静データを用いてリスク分析を行った研究 69)-73)もあげられる．
このように，海運ネットワークの時系列分析に関する研究は，Lloyd’s の船舶動静データ
や航海日記を用いた研究を中心に発展しており，近年では AIS やその他のデータソースを利用した研究も報告されている．しかしながら，2 章に示したように，AIS は 2002 年 7 月
以降に搭載が義務化されたこともあり，データの蓄積がまだ十分でない．そのため，長期の海運ネットワークの変化を分析する場合は，現状では Lloyd’s の船舶動静データや航海日誌等が利用されている．しかし，これらのデータは基本的には紙情報であるため，定量的な分析を行うためには電子化が必須である．
また既往研究においては，世界的な海運ネットワークの時系列的変化の分析について研究が進んでいるものの，より詳細に各地域のネットワークの時系列変化やその要因を分析する研究についてはまだ進んでいない．また，ネットワーク構造の変化などについては，クラスターの図示を行った研究例などはあるものの，その要因について網羅的かつ定量的に分析できているものはほとんどない．さらに，ネットワーク構造とその背後地等が相互に影響する関係性の分析もまだ始まったばかりであり，植民地の独立などの国境の変化や宗主国との関係の変化などが与える海運ネットワークへの影響などについては，まだほとんど
明らかとなっていない．
3. 3

海運市況の分析と予測

これまでの海運市況の分析や予測に関する研究は，海事産業全体の構造的観点からの分析 74) や時系列解析の手法を応用 75)することが一般的であった．AIS データを用いることにより，AIS データに含まれる船舶の空間的な分布情報や船速などが海運市況に与える影響を
リアルタイムで把握できるようになり，より高精度な海運市況の予測が期待できる．
AIS データを用いた海運市況に関する分析研究の例として，Prochazka ら 76)は，原油タンカーを対象に，Clarkson データから得られる傭船契約情報を AIS データから得られる位置情報と組み合わせることで，輸送契約のタイミングと地理的な特徴や運賃指数との関係について分析を行っており，輸出地域や市況の好況・不況時で輸送契約のタイミングに変化が生じることや，輸出地域までの距離とタンカーの運賃指数（BDTI）には正の相関があることが示されている 77)．さらに Murong and Shibasaki78)は，ドライバルク船を対象に同様の検討を行い，地域や品目，船型により傭船契約のタイミング（直前の輸送の荷揚げ前か後か，

荷揚げ後の経過日数等）が異なることなどを示している．
AIS データを利用した海運市況の予測に関しては，Wada 79) および Kanamoto ら 80)が，Capesize バルカーを対象に，AIS データと機械学習手法（多層ニューラルネットワーク）により BCI（バルチックケープサイズ指数）を予測している．また，和田ら 81)は，西豪州～中国間とブラジル～中国間の運賃を対象に，AIS データに加え，鋼材や鉄鉱石の価格，為替，
バンカー価格等の統計データも用いて，機械学習手法（多層ニューラルネットワーク）により市況予測モデルを構築し，入力データを適切に選定することで予測精度が大幅に向上することを示した．Farbrot ら 82)は，Capesize 5TC の FFA 価格を対象に，AIS データに加えてバルチック海運指数，為替，バンカー価格，鉄鉱石価格等の統計データを用いて，1 週間から 1 カ月先の予測を実施した．シミュレーション結果より，長期の予測になるほど，AIS データが有効であることが示されている．Frederik ら 83)は，AIS データに基づいて短期 VLCC
運賃と船舶動静の関係を分析し，AIS データがスポットタンカーの運賃予測に役立つことを示した．同様に Olsen ら 84)も，タンカー傭船市場を対象として，AIS データを入力データに加え，時系列解析手法の 1 つである VAR を用いて市況予測モデルを構築し，市況予測における AIS データの有効性を確認した．Næss85)は，LPG 船傭船市場を対象に，AIS データを用いて 1 週間先の傭船料を予測し，AIS データを用いることで予測精度が改善することを示している．
Prochazka76)らや Murong and Shibasaki78)のような AIS データと傭船契約情報を用いた海運市況分析はまだ少なく，先駆的な研究と位置付けられ，分析対象の船種の拡大なども含め研究を蓄積していく必要がある．また，AIS データを利用した海運市況の予測について
は，AIS データから抽出される指定海域・航路の船舶の隻数，平均航海速度等の特徴量を
入力データに加えることで，予測精度が改善することが既往研究で示されている．しかし，これらの特徴量が海運市況の変化に対してどのような影響を与えるのかまだ解明できておらず，より詳細な分析が必要である．また現状では Capesize Bulker，VLCC Tanker，
LPG 船等のような貨物の流れを把握しやすい船種に対象が限られている．
3. 4

造船需要の予測

これまでの造船需要予測に関する研究は，前節の海運市況と同様に，時系列解析の手法を応用する 86)か，あるいは System Dynamics を用いる 87)ことが一般的であった．AIS や船舶動静データを利用することで，将来需要の見込める船舶の仕様のより詳細な検討を行うことが期待できる．
AIS データを用いた造船需要の予測に関しては，前述の Arifin ら 19)が，船舶動静データ等を利用して船舶の配船をモデル化したうえで，ドライバルク船の基本計画支援を行うシス
テムを構築している．また青山 88) らは，1 年分のドライバルク船の AIS データに基づき，品目別の貨物輸送需要と船舶供給需要を算出し，将来の造船需要について検討した．さらに
金本ら 89)および Kanamoto ら 23)は，AIS データ等から生成した貨物流動情報を入力情報として与え，ロジットモデルにより利用される船舶サイズを推定する手法を提案した．
これらの研究では，造船需要予測モデルの構築プロセスにおいて AIS データを利用している点が共通するものの，利用方法が各研究で異なる．Arifin19)らは，船舶動静データを用いて港湾クラスターを生成し，船舶の基本計画支援システムの一部である荷主モデルの定義に利用している．青山ら 88)は，AIS データを活用して用船パターン抽出している．これ
らの研究は，船舶を配船するシミュレーションモデルをベースに造船需要を推定しており，研究の基本コンセプトは類似する．一方で，金本ら 89)および Kanamoto ら 23)はロジットモデ
ルを利用して造船需要を推定しており，モデル構築に利用する海上輸送距離のパラメータ

を AIS データより得られる平均船速と平均航海時間を用いて算出しており，アプローチが異なる．このような造船需要の予測に AIS や船舶動静データを用いた研究はまだ少なく，
基礎研究レベルである．一方で，著者らの知る範囲では，このような研究は海外では実施されておらず日本特有のものと位置付けることができる．
3. 5 船舶航行における環境影響分析
温室効果ガス（GHG）及び大気汚染物質の人為的排出は大きな社会問題になっている．これに関連した規制は多くの産業で組織的・世界的に行われており，船舶からの排出もその例
外ではない．国際海事機関（IMO）では，2100 年までに船舶からの GHG 排出をゼロにする
長期目標を掲げ，GHG 削減に関する制度や排出規制海域（ECA）の制定などを行っている．
しかし，途上国の発展などを理由に船舶による運航そのものが増加していることから，現時点では全体的な排出量は増加傾向にある．以下では，AIS データを用いた国際海運におけるGHG の環境影響評価，硫黄酸化物（SOx）や窒素酸化物（NOx）等の大気汚染物質の環境影
響評価に関する研究を対象に，レビューを行う．
(1) 国際海運における GHG の影響評価
Serra and Fancello90)によると，国際海運による船舶からの GHG 排出量の削減を中心とした環境影響に関する文献として，1990 年から 2019 年までに 958 編が出版されており，
Second IMO GHG Study91)の発表以降，急激に増加している．さらに，2020 年に発表された
Fourth GHG Study92)では，2012 年から 2018 年までの国際海運による GHG 排出のインベン
トリ作成，炭素排出効率の推計，2050 年までの CO2 排出量の予測等を実施している．イン
ベントリ作成は，主に UMAS がボトムアップ・アプローチと呼ばれる手法により実施し，各船舶の要目と活動量から船種・船型別の CO2 排出量等が推計されている．特に，各船舶の活動量を定量化するために AIS データが利用されている．ボトムアップ・アプローチは，船舶要目データの編集，船舶要目データと AIS データの統合，AIS データの前処理，国際と国内の排出量の分割，排出量推計モデルの適用の 5 つのモジュールで構成されている．また，炭素排出効率の推計におけるトンマイル当たりの CO2 排出量の算出にあたっては，AIS
データにおける喫水を用いた積載貨物量推計値が使用されている．
(2) 国際海運における大気汚染物質（SOx・NOx）の推計
2015 年以降の文献 93)-108)を調査すると，対象地域は，北欧，中国，韓国など ECA に含まれる海域・港湾域が分析対象となっているものに加え，地中海や豪州のように未指定の海域での評価も行われている．分析に用いたモデルとしては，独自に AIS データによる分析を行っている研究に加え，既存の汎用モデルとして公開されている大気質モデル（CALPUFF,
BenMap-CE model, WRF/Chem model）や，船舶排出インベントリの計算において AIS データを利用したパッケージ（STEAM model, PAQman System）などが用いられている．ECA の設定に関する研究としては，東アジアにおいては，最近 ECA が設定された中国（2018 年）と韓国（2020 年）で多数の研究が発表されている．
このように，温室効果ガスにおける CO2 や SOx・NOx 等の大気汚染物質の推計に関する研究は盛んに実施されており，その推計手法は概ね確立している．最近では，AIS データの発展により船舶航行に関する正確なデータが入手可能となったため，AIS データを用いた分析が多く実施されている．一方で海域レベルの推計については，現状ではまだ発展途上であり，現状は海域や地域が限られている．日本における研究例は，2013 年に ECA の設定が見送られたこともあり，岡田ら 109)に限られている．
3. 6

クルーズ分野への適用

クルーズ分野の研究に AIS データを利用した事例は，数は少ないものの，いくつか確認できる．例えば，AIS データを使ってクルーズ船の運航及び停泊の状況を把握し，これに環境負荷の原単位を用いて排出ガスによる汚染状況を計測した Tichavska ら 110)の事例や，AIS
データを使ってクルーズ船の修繕のタイミングを追跡し，排水を回収することで船内での排水処理の実態を分析した Vicente-Cera ら 111)の事例などがある．また Vicente-Cera ら 112)は，
欧州の各港湾へのクルーズ船の寄港状況を AIS データをもとに集計し，各港湾におけるクルーズ船の受け入れ状況に関する多様性を評価したうえで，凝集型階層クラスタリングの手法を使って港湾の類似性を評価している．さらに Ito ら 113)は，COVID-19 の感染が拡大し始めた期間の各港湾へのクルーズ旅客の上陸人数を推計し，各国の COVID-19 の感染率との関連性を分析するために，AIS データを使ってクルーズ船の各港湾への寄港回数をカウントしている．
このようにクルーズ分野において，AIS データは，海洋や大気への負荷状況の計測，クルーズ港湾の多様性の評価，COVID-19 の感染状況の分析等に利用されている．これらの研究の特徴として，Tichavska ら 110)の事例は， STEAM model を用いて排出ガス量を推定しており，3.5 に示した関連研究と類似する．また Vicente-Cera111)は，船舶のバラスト水や排水の処理状況を分析した（AIS データを使用しない）他の多くの研究例とは異なり，船舶の修繕のタイミングに着目し，そのタイミングを AIS データにより分析した点に特徴がある．一方で，Vicente-Cera112)ら，Ito113)の研究らの研究は，クルーズ特有の旅客や観光といった観点を含んだ船舶の寄港分析に関する研究と位置付けられる．しかし，AIS データの利用方法は，クルーズ船の航行軌跡の位置情報や，各港湾への寄港回数の情報といった船舶動静に関するデータの利用に限られており，まだ研究の蓄積が十分でないと考えられる．

4.

AIS データの活用に関する実務ニーズとその実装状況

本章では，本稿に関連する分野の AIS データの活用に関する実務ニーズと AIS データ解析サービスの実装状況を整理する．これにより，優先的に取り組むべき研究課題の明確化，
研究と実務のギャップを明確化する．
4. 1

AIS データの活用の実務ニーズ

実務者のニーズを把握するため，海事関連事業者の 12 社（船社（外航関連）：3 社，造船所：4 社，商社：2 社，その他（メディア・コンサルティング・IT：3 社）に対して，AIS 等の船舶動静データを活用した研究開発に関するアンケート調査を実施した．調査期間は2019/1/23-2020/1/27 とし，選択回答形式を採用した．
研究開発が必要と思われる分野についての調査結果を Fig. 2 に示す．以下に図に示された結果を整理すると，以下の通りである．
① 海運市況予測・海運マーケット解析，造船需要予測・造船の基本計画支援，海上物流の詳細把握・リアルタイム推計に関するニーズが高い．
② 環境規制の影響評価・環境トレーサビリティの向上に関する研究もニーズがある．
③ 内航物流のモーダルシフト評価，船舶の到着時刻（ETA）予測の高度化に関しては，ニーズが低い．
①に関しては，調査対象者の実務に直接影響を与えるため，ニーズが高くなったと推察される．②に関しては，近年の船舶の GHG 削減対策，SOx・NOx 排出規制の影響を受けたものと考えられる．IMO 等の国際機関でも様々な規制が検討されているため，今後はさらに

ニーズが高まると予想される．③に関しては，内航事業者，荷主がアンケートの調査対象に含まれていなかったため，ニーズが低い結果となったと考えられる．
また，AIS データの活用に関する現状の課題についての調査結果を Fig. 3 に示す．以下に結果を整理する．
① データ活用・解析できる人材の育成に関して課題がある，という回答が最も多い．
② データの解析方法，モデル構築方法に関して課題がある，という回答も多い．
③ 一方で，データの活用に関するアイデアがないという回答は少ない．
この結果より，AI・ビッグデータ解析技術を有するデータ活用人材の育成，データの活用に関する手法等を提供する場が必要であることが分かる．産業界が必要とするデータ活用
人材を育成するため，ビッグデータの活用や機械学習モデル等の構築に関する総合演習な
ど，大学における講義内容の検討も必要と考えられる．また，研究者が AIS データの活用に関するセミナーを開催し，データの活用に関する知見を実務者に幅広く提供することも必要と考えられる．

Fig. 2 Results of questionnaire survey: Needs of AIS data usage

Fig. 3 Results of questionnaire survey: Challenges in AIS data usage
4. 2

AIS データ解析サービスの実装状況

各種の AIS データサービスが発展する中，AIS データプロバイダーを中心に，AIS データ

を解析し，その結果を提供する取り組みが進められている．以下では，本稿に関連する分野
を中心に，AIS データ解析サービスの例を示す．例えば，ドライバルク等の一部の船種を対象に，AIS データの喫水情報や独自に整備したバース情報などに基づき品目や輸送量（積載率）の推計結果を提供するサービス 114),115)や，全世界のコンテナ船の出入港状況と目的地到着予想時刻を提供するサービスが開始されている 116)．また類似事例として，AIS データと気温データを組み合わせ，温度情報を含めた生鮮食品等の貨物（コンテナ貨物）のトラッキ
ング情報とその到着予想時刻を提供するサービスもある 117)．環境分野では，個船ごとの船舶の燃料消費量の推計結果や，Ship-to-Ship を含めた船舶のバンカリング状況の解析結果等も提供されている 118)．また，CO2 排出量と輸送コストの削減の観点から，不定期船の速度や寄港地等をリコメンドするサービスも開始されている 119)．海運市況の分析と予測という観点では，AIS データ等を用いて，ドライバルク船市場におけるインサイトを提供するサービスが開始されている 120)．同様に，船社・商社・AIS データプロバイダー等もドライバル
クやタンカー市場を対象に，AIS データを用いた海運市況分析に取り組んでおり 121)-124)，一部では市況予測サービスとして提供を始めている．
このように，実務における AIS データの利用も進んでいる．しかし現状では，対象となる船種，船舶サイズ等が依然として限定されており，サービスとして発展途上であるものが多い．また，造船需要の予測に関しては，実務ニーズも高いものの，実装されているサービスは存在しない．さらに，このような各種 AIS データサービスから入手したデータやその解析結果の信頼性について比較・検証を行い，その質を分析する研究については，まだ十分に実施されているとはいえない．そこで，鎌田ら 125)や Wada ら 126)は，全球の AIS
データの取得率を船社の Noon report を用いて時系列的に分析し，輻輳海域における AIS データの取得率を算出している．さらに，AIS データサービスから入手できる船舶寄港デー
タの取得率についても，船社が独自に所有する船舶寄港データ(Operation report)と時系列で比較し，定量的な評価を行っている．今後，このような研究が進展すれば，各サービスで得られるデータの特徴やその精度がより明確になることが期待される．

5.

各分野における今後の研究展望

本章では，第 3 章のレビュー結果と第 4 章の実務ニーズおよび AIS データ解析サービスの実装状況の調査結果を踏まえ，各分野における AIS 等の船舶動静データの利用研究に関する課題と今後の展望を整理する．
5. 1

海上貨物輸送量の推計

AIS データを用いた海上貨物輸送量や品目の推定については，3.1 や 4.2 で述べた通り，
高精度な貨物量推計手法が確立されつつあり，AXS Marine 等の民間企業により，AIS デー
タ解析サービスとしても提供されている．今後は，全船種に推計の対象を拡げていくとともに，推計精度のさらなる向上を図る必要がある．特に，積載率の推計や積卸の判定に使用される喫水情報の精度に関する検討が今後も必要と考えられる．また今後は，Fuentes29)による燃料供給量の推計に見られるような，より細かい活動の把握などにも焦点があてられるものと思われる．
一方，AIS データの即時性という特徴を生かしたリアルタイムな，あるいは短期的な将来（数週間～数か月先）の海上貨物輸送量や港湾取扱量の予測は，実務ニーズが多い（著者らのヒアリング結果に基づく）と考えられることから，今後の主要な研究課題のひとつとなるだろう．そのためには，AIS データには現在の位置情報だけでなく，船速や向き，あるいは

過去の履歴など多くの情報が含まれるため，これらの情報を包括的に活用してより高精度な予測を行うことが求められる．さらに，衛星画像の低価格化・高頻度化や最近の画像解析
技術の進展に伴い，衛星画像解析によってターミナルの稼働率や海上・陸上輸送機関の混雑状況などがより高頻度かつ高精度で把握可能となりつつあることから，これを AIS データと組み合わせることで，オペレーションの効率性などについてより精緻な分析が可能となることが期待される．
5. 2

海運ネットワークの時系列変化とその分析

AIS データ等を用いた海運ネットワークの分析については既に取り組みが始まっており，
今後は海運ネットワークの長期の時系列的変化に焦点を当てた研究の発展が期待される．
海運ネットワークの長期の時系列変化の分析については，得られるデータの制約から（Lloyd’s 船舶動静データの電子版は 1970 年代後半から入手可能），さらに時間をさかのぼるには紙情報の効率的な電子化手法の構築等によるデータの蓄積が期待される．紙媒体である Lloyd’s 船舶動静データが電子化されることで，海運だけでなく世界全体または各地域の経済・政治にとって重要と考えられる歴史的イベント（たとえば，大恐慌・中東戦争・植民地の独立等）の前後でのネットワークの変化の有無や，あるいは変化に要する時間や継続期間等を検証することで，その影響の大きさや持続性を分析することが可能となり，ネット
ワークの頑健性を明らかにできると考えられる．また，Lloyd’s 船舶動静データのカバレッジに関する検討も今後の課題である．たとえば，小型の帆船に限らず汽船であっても Lloyd’s
船舶動静データに掲載されなかった船舶が存在しており，港湾統計などとの突合せなどから Lloyd’s 船舶動静データのカバレッジについて検証することで，海運ネットワークの全体像を明らかにしていく必要がある．
あわせて，地域的なネットワークの時系列変化とその要因の特定や，ネットワーク構造の変化要因に関する網羅的かつ定量的な分析研究の発展も期待される．さらに，ネットワーク
構造とその背後地等が相互に影響する関係性の分析のような新しい観点からの分析も重要である．これらの分析を実施するためには，それぞれの分野における関連データの整備・入手が不可欠であり，必要となるデータの発掘や整備を進める必要がある．
5. 3 海運市況の分析と予測
AIS データと傭船契約情報を組み合わせた海運市況分析は，輸送契約と海運市況の関係を理解する上でも重要な研究と考えられ，このような研究が進むことで，将来の運賃変動の予測や船舶の配船計画立案に役立てることができるだろう．そのためにも，継続的に研究に取り組み，船種別の特徴分析や COVID-19 等の突発的なイベントの影響に関する分析等への展開が必要と考えられる．
また，AIS データを用いた海運市況予測という観点では，既往研究において市況予測における AIS データの有効性が確認されており，実務においても取り組みが開始されている．
しかし既往研究や提供されているサービスでは，Capesize Bulker，VLCC Tanker，LPG 船等のように，貨物の流れを把握しやすい船舶サイズや船種に限られている．一方で，コンテナ
船の市況予測に関しては，貨物流動がより複雑で把握が難しいため，取り組んだ事例は見当たらない．今後は，このような複雑な動きをする船種に着目した研究が期待される．また海運市況予測における AIS データから抽出される特徴量の重要度の解析についても，船種の拡張と併せて実施する必要がある．
さらに，人の推測が入らない客観的な海運市況を示す指標の開発（例えば，需給の逼迫度を示す指標等）も，この分野における重要な課題と考えられる．バルチック海運指数の算出にあたって，パネリストの推測が入ることが一般に指摘されている．AIS 等の船舶動静デー
タを使えば，人の推測が入らない客観的な指標の開発が期待できる．
5. 4

造船需要の予測

3.4 および 4.2 で述べた通り，AIS データを用いた造船需要の予測に関する研究は日本に限られており，AIS データ解析サービスとしても提供されていない．現状では，AIS データを用いた造船需要予測に関する研究はまだ基礎研究レベルであり，理論体系の構築や妥当性の検証が必要である．また既往研究では，船種，船舶サイズが限定されており，実務的な観点からは，対象とする船種や船舶サイズの拡張も今後重要となる．
また近年，IMO により GHG 削減戦略が示され，船舶の使用燃料の構成変化が今後予想される．このような燃料転換のシナリオを踏まえた造船需要の予測も求められる．
5. 5

船舶航行における環境影響分析

AIS データを用いた GHG 排出量の推計手法は，IMO GHG Study で取り入れられ，概ね確立されている．また，AIS データ解析サービスとして，GHG 排出量の推計において重要となる個船ごとの燃料消費量の推計結果が提供されている．今後は，船舶の輸送品目と積載量等の推計結果をもとにした船舶の GHG 排出量の推計や，リアルタイムに GHG 排出量を推定し，モニタリングするプラットフォームの構築等が課題となる．さらに，船舶の運航パフォーマンスの推定（例えば，個船ごとの GHG 削減率や燃費性能の評価）も重要な課題と考えられる．このような取り組みについては，Anan ら 127)，Tsujimoto128)らによって開始されているものの，まだ発展途上と考えられ，今後の発展が期待される．また，欧州圏内では，
EU MRV データ 129)により，個船ごとの GHG 排出量に関する実績データが入手可能となった．このデータを用いることで，GHG 排出量の推計精度を実績ベースで分析できるため，
推計精度の向上に寄与すると考えられる．
同様に，SOx および NOx の推計に関する研究についても，AIS データを用いたこれらの排出量の推計手法は概ね確立している．海外では欧州，中国，韓国周辺の ECA に含まれる海域・港湾域が分析対象となっているのに対し，日本周辺を対象とした研究はまだ少ない．
我が国においても環境問題に関するニーズが年々高くなっていることから，日本周辺海域を対象とした研究の実施が重要となる．
さらに最近では，船舶由来の GHG を削減するため，既存船舶に対する燃費規制（EEXI）
130)
が IMO で採択され，今後は既存船の運航形態の変化や改修なども進むと予想される．このため，AIS データの利用による船舶の運航状況のモニタリングや ETA 予測，修繕ドックの混雑状況の把握等といったニーズが増えていくものと考えられる．このように，船舶の運航を総合的にモニタリングするプラットフォームの開発も重要と考えられる．
5. 6

クルーズ分野への適用

クルーズ分野における AIS データの適用には，二つのアプローチがあると考える．一つは，先行研究が多く存在する物流を中心とする海運分野で開発された手法や得られた知見を，人流を目的とするクルーズ分野へと応用していくことである．もう一つは，クルーズ産
業特有の研究ニーズに対して AIS データを活用していくことが挙げられる．
まず前者では，AIS データを用いた海上貨物輸送量の推計手法を，クルーズ旅客の移動人数の推計する手法として改良していくことや，他にも海運ネットワークの時系列変化の分
析や船舶航行による環境影響分析等は，クルーズ分野にも適用できると考えられる．一方で，後者のクルーズ産業特有の視点からの分析としては，AIS データによって把握したクルーズ

船の動静に関する情報をもとに，旅客の消費活動によって発現する寄港地への経済波及効
果の詳細な推計に適用することが考えられる．また COVID-19 を例に挙げれば，上陸した旅客による寄港地での感染症の発生状況との因果関係の分析に適用することが考えられ，クルーズ分野においても今後，AIS データを活用した研究の進展が期待される．

6.

結

言

本稿は，海運，物流，造船，環境，クルーズ分野における AIS 等の船舶動静データの利用に関して，国内外の文献，実務ニーズ，AIS データ解析サービスとしての実装状況を調査して各研究分野の課題を整理し，今後の展望を示した．以下に結論を示す．
(1) 取り組むべき研究課題
AIS データ等の船舶動静データを利用した物流，海運，造船，クルーズ分野における研究は，海外だけでなく我が国においても着手されているものの，まだ研究事例が多いとは言えず，発展途上である．一方で，環境分野において AIS データを利用した研究は，海外では盛んに行われている一方で，日本国内の研究事例は少ないことが分かった．今後は，第 5 章に示した通り，海上貨物輸送量や港湾取扱量のより精緻かつリアルタイムな予測と市況の分
析，ネットワーク構造の変化要因の網羅的かつ定量的な分析，ネットワーク構造と背後地等の相互影響の分析，輸送契約と海運市況の関連分析，人の推測が入らない客観的な海運市況を示す指標の開発，燃料転換のシナリオを踏まえた造船需要予測手法の開発，日本周辺海域
における大気汚染物質の推計，船舶の運航状況や GHG 排出量を総合的にモニタリングする
プラットフォームの開発，AIS データ・OD データ・物流等に関する情報の連携によるクルーズの産業・観光的観点からの分析等が，重要性の増す研究テーマと考えられる．
(2) 実務における活用
実務ニーズの調査からは，海運市況予測・海運マーケット解析，造船需要予測・造船の基
本計画支援，海上物流の詳細把握・リアルタイム推計，環境規制の影響評価・環境トレーサ
ビリティの向上に関する調査研究等のニーズが高いことがわかった．これらのテーマについては，対象とする船種，船舶サイズ等を拡張するなど，継続的に研究を実施・高度化するだけでなく，AIS データ解析サービスとして実装するなどして，実務者に対して研究成果をフィードバックする必要があると考えられる．このような AIS データ解析サービスの実装は海外が先行しており，日本でも開発が進められているものの，その速度は海外と比べて遅いと考えられる．我が国においても，研究で獲得した知見やユーザーのニーズを AIS デー
タ解析サービスとして迅速に展開するための体制の整備や，ベンチャー企業の育成が重要と考えられる．
また実務において，AI・ビッグデータ解析技術を有するデータ活用人材の育成やデータ活用手法の修得に関して課題があることがわかった．これより，データ活用人材の育成や教育，
データの活用に関する知見を実務者に幅広く提供することにも取り組む必要がある．この点については，我が国においても物流分野におけるデータ活用人材の育成に関する議論が行われている 131)ところであり，今後は，このようなデータ活用人材の育成と教育を含め，大学のカリキュラムや社会人向けのリカレント教育の総合的な検討も必要と考えられる．
(3) 研究を推進するための環境と体制の整備
本分野における研究者は世界的に見ても多くはなく，研究者のリソースを最大限に生かす環境整備も重要となる．また，現在の AIS 等の船舶動静データの利用料が年間数百万円程度かかることが，本分野への新規参入や研究継続の障壁のひとつになっていると考えられる．今後，海事クラスターのさらなる成長をめざす日本として，AIS データの活用研究を継続，発展させるためには，研究者のリソースを最大限に生かすことを念頭に，研究者と実務者といった立場，工学系や経済系の様々な学会，船舶の自動運航や運航解析等の分野などの垣根を超えた議論が必要であり，共同研究等を実施するための環境整備や研究体制の構築も必要と考えられる．また，安価に船舶動静データを利用できるための環境整備として，
データプロバイダーとの連携や AIS データの活用研究を実施する研究グループ（コンソー
シアム）の設立も考えられる．

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商船三井：横浜国立大学との海運ビッグデータ活用に関する共同研究を開始～AI を活用し，海運市況予測モデルの高度化を目指す～（プレスリリース）
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船舶動静データの信頼性評価に関する研究，日本船舶海洋工学会講演論文集 30: 51‒52,
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Wada, Y., Hamada, K., Kamata, T., Nanao, J., Watanabe, D., Majima, T.: Evaluation of AIS
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127)
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国土交通省：船舶の気候変動対策，国際海事機関（IMO）で日本提案を議論～ IMO 温
室 効 果 ガ ス 削 減 対 策 に 関 す る 国 際 Web 会 議～
https://www.mlit.go.jp/common/001354074.pdf (Accessed on 9 March, 2021)
131)
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statusofadvancedlogistics
humanresourcesdevelopment,
https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001403933.pdf (Accessed on 9 July,2021)
国土交通省：物流を取り巻く動向と高度物流人材育成の現状, https://www.mlit.go.jp/sei
sakutokatsu/freight/content/001403933.pdf (Accessed on 9 July, 2021)

添付資料 1AIS データサービスの特徴

ここでは，これまで著者らが研究活動において利⽤した AIS データサービスを整理する．
(1) MINT
MINT (Market Intelligence Network 118)は，IHS Markit 社が提供する市場調査予測の中で，海運・貿易分野のコモディティ分析における AIS データを利⽤した情報サービスの１つである． web ブラウザからアクセスすることでサービスを利⽤できる(Fig.4)．サービスの特徴を以下に⽰す．
・個船ごとの船舶動静に加え，船舶寄港履歴等も利⽤可能である．
・データの抽出機能に優れ，港湾別，地域別での船舶寄港履歴や指定した海域における船舶
動静に関しても抽出可能である．
・AIS から抽出される情報に加え，船舶名，輸送量，船舶チャータ者等も提供される．また船舶リストが作成可能で，リストごとに寄港履歴等が抽出できる．
・データのダウンロード機能に優れ，抽出したデータを excel，csv の形式が保存できる．データを⼀括で保存ができる．⼀括でのデータダウンロード量の上限は，船舶動静データで100 隻の船舶で 3 万件程度である．
（選択する船舶，期間などにより異なると推察される．）
・その他，港湾滞在時間，燃料消費量の推計値等の AIS データ解析情報に関しても利⽤可能である．AIS データに関しては，システム上には表⽰されるものの，ダウンロードはできない．
・詳細な個船データにアクセスする場合は，別のデータベース（Sea-web）が必要である．
・詳細なバース情報等は記載されているもののダウンロードは不可である．
・アラーム機能，船舶リストの保存機能等を有している．
IHS Markit 社は，MINT の他に AIS データを⽤いたリアルタイム船舶動静を表⽰する
AISLive や，船舶，船社，造船会社，港湾，事故履歴等の海事関連各種データベースを提供する Sea-web 等も提供している．

Fig.4 MINT の画⾯例（出典: IHS Markit 社ホームページ）

(a) 海域を指定して特定の船舶種別の出⼊り (b) データ分析により，任意の粒度で貨物のをモニター可能

動きを整理・表⽰可能

Fig.5 MINT の使⽤・表⽰例（出典: Market Intelligence Network(MINT)リーフレット）(a) 船舶の航⾏経路履歴表⽰(b) 地図上での船舶指定と船舶情報の表⽰

Fig.6 AISLive の表⽰例（出典: IHS Markit 社ホームページ）(2) Sea-searcher
Sea-searcher４）は，Lloyds list intelligence 社が提供する AIS データサービスである．web
ブラウザからアクセスすることでサービスを利⽤できる(Fig.7)．サービスの特徴を以下に⽰す．
・船舶寄港データ，AIS データに加え，個船データ（所有者，船舶主機・補機，事故履歴，
船級と保険等を含む），港湾データなどが⼀元管理されている．これらのデータに関して
は，全てデータのダウンロードが可能で，期間等の制限はない．ただし，サービス速度，
主機・補機等の詳細情報は⼀括ダウンロードできない．同様に，港湾データも設備情報等の詳細は⼀括ダウンロードできない．
・AIS データに関しては，密度調整がされている．（時期，船舶，海域によって異なるが，基本的に数分から数⼗分に 1 件程度の間隔に調整されている.
・⼀⽅で，地域・国単位で船舶寄港データの抽出はできない．（港湾，船舶単位での抽出が基本となる．
）
・データのダウンロードに関しても上限（最⼤ 1000 件）が決まっている．
・AIS データの解析情報にアクセスには，追加費⽤が必要なものもある．
・アラーム機能，船舶リストの保存機能等を有している．

Fig.7 Sea-searcher の画⾯例（出典: Sea-searcher User Guide）(a) 船舶の航⾏経路履歴表⽰(b) 船舶の事故情報表⽰

Fig.8 Sea-searcher の使⽤・表⽰例（出典: Sea-searcher User Guide）(3) iOMS/ShipView 等
ShipView5)は衛星 AIS オペレータ/AIS 情報サービス会社である exactEarth(eE)社が提供する AIS データサービスである． また，iOMS(IHI Ocean Monitoring Service)は，eE 社の⽇本総代理店である IHI ジェットサービス(IJS)社が eE 社の AIS データと他の情報を融合して提供する海洋情報に関する包括的な情報サービスである． IJS 社はコンテナ船に特化した情報サービスとして，AIS LinerViewer のサービスも展開しており，web ブラウザからアクセスするとともに，EDI/API によりデータをダウンロードすることができる． サービスの特徴を以下に⽰す．
・個船ごとの船舶動静に加え，船舶寄港履歴等も利⽤可能である．
・AIS から抽出される情報に加え，船舶名，船主，保険情報等も提供される．
・データの抽出機能に優れ，港湾別，地域別での船舶寄港履歴や指定した海域における船舶
動静に関しても抽出可能である．履歴としては，過去 3 年まで遡ることができる．
・データのダウンロード機能に優れ，API 等により⾃動で必要な情報を⼀括ダウンロード，
保存できる．
・⼤規模な衛星 AIS によりほぼリアルタイム（1 分毎）に AIS データ（船舶位置）が更新される．
・コンテナ船については，AIS データの分析により全世界での出⼊港状況（実際，計画，予測）を提供している（AIS LinerViewer）．

Fig.9 ShipView の画⾯例（出典: exactEarth ShipView リーフレット）

(a) ⽔温と漁船の相関(iOMS)(b) 船舶情報(ShipView)(c) 船舶の航⾏経路履歴(AIS LinerViewer)(d) コンテナ船の位置・出⼊港状況
(AIS LinerViewer)

Fig.10 iOMS/AIS LinerViewer の使⽤・表⽰例（出典: AIS LinerViewer リーフレット等）
MINT，Sea-searcher, ShipView の価格は 3 つのデータベース共に，100 万/年以上となり，各データベースで，その特徴が異なり利⽤可能なサービスも異なる．この他にもClarkson 社，exactrEarth 社なども AIS データサービスを提供している．

添付資料 2
日本船舶海洋工学会 OS 講演論文

論文番号 2019A-OS1-1

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 29 号

船舶動静データの信頼性に関する研究
学生会員
正 会 員
by

三
平

宅
田

悠
法

介*
隆*

正 会 員
正 会 員

濱
和

田
田

邦 裕*
祐次郎*

A Study on Reliability of Ship Movement Data

Yusuke Miyake, Student Member
Noritaka Hirata, Member

Kunihiro Hamada, Member
Yujiro Wada, Member

Key Words: Ship movement data, Crude oil tanker, AIS, Data reliability

1. 緒

言

近年，ICT 技術の発展により様々なビッグデータが利用可能になりつつある．海運業界でも AIS データ，港湾
発着データなどの船舶動静データが利用可能になり，それらのデータを利用して航路の安全性評価に関する研究
1)
や，海運市況に関する研究 2)が実施されている．これらの研究は基となる船舶動静データの信頼性に大きな影響を受ける．
一方で，海上物流に関するビッグデータの信頼性評価に関する研究は決して多くはない．柴崎らは AIS データと港湾発着データから LNG の世界流動を推計する研究を行った 3)．また，Adland らは原油タンカーの港湾発着データからサウジアラビアの原油輸出量を推計した 4)．これらの研究により港湾発着データや AIS データの特徴の一部が明らかになったものの，船種や年度は限定されており研究蓄積は依然として少ない状況である．
そこで本研究では，原油タンカーの船舶動静データに着目し，その信頼性を世界規模で複数年にわたって評価することを目的とする．

2. 本研究で着目するデータ
本研究では，船舶の運航を表現する船舶動静データの内，以下の 3 種類のデータに着目する．なお，これらのデータは IHS 社 5)より提供を受けた．
(1) 喫水データ
喫水データは，航海，係留，港湾滞在を含む船舶の運航時の喫水のデータである．このデータより船舶がバラスト状態であるか，貨物積載状態であるかを把握できる．
喫水データは船員による手入力であるため，更新忘れ，誤送信などの人為的ミスが含まれる可能性がある．本研
究では，港湾発着時の喫水データに着目し，データ更新
や喫水情報の入力が正確に行われるかを評価する．
(2) 港湾発着データ
港湾発着データは船舶の港湾発着履歴に関する情報であり，港湾名，寄港した船舶の IMO 番号，港湾入出時刻，
入港時喫水，出港時喫水などの情報が記載される．港湾
発着データは AIS データと港湾に待機するエージェント
からの情報を基に生成される．本研究では港湾発着デー

タを基に貿易量を推定することにより，船舶の寄港デー
タがどの程度網羅されているかを評価する．
(3) AIS データ
AIS データには各船舶のリアルタイムでの位置情報（緯度，経度），頭角，対地速度などの動的データが記述される．データは各船舶から送信され，陸上基地局又は衛星により受信される． 混信や恣意的な送信停止などにより一部のデータが欠損する場合もある．AIS データは主として衛星により取得される航海中のデータと，陸上基地局等から取得される港湾滞在時のデータが存在する．
本研究では，港湾滞在時のデータの取得状況を評価する．

3. 喫水データの評価
3. 1 評価の概要
全世界の原油タンカーを対象に，2009 年から 2018 年の喫水データを以下の 2 つの視点で評価する．

喫水率の妥当性：入力されている喫水データが満載
喫水の 45%-110%の範囲であるか．

喫水の更新：寄港時に喫水が更新されているか．
上記の評価結果を Table 1 に示す 4 つのケースに分類し，地域による違いや年度による違いを明確化する．
3. 2 評価結果
Fig. 1 に全世界の喫水データの評価結果を示す．2012
年から 2013 年にかけて Case31 が急増し，2013 年以降はCase31 の割合は全体の 7 割程度で安定している．
一方，Fig. 2 と Fig. 3 は国ごとの Case31 の割合を示しており，Fig.2 は 2013 年，Fig.3 は 2017 年である．カナダ，
フランス，ノルウェーなどでは 2013 年時点において
Case31 の割合が 90％を超えている．
一方で中国，
イラン，
アメリカなどの国では 2013 年から 2017 年にかけて
Case31 の割合が上昇している．
以上より，喫水情報については 2013 年以降の信頼性が高いこと，および国によって信頼性が高くなる時期に違いがあることが分かる．

* 広島大学大学院工学研究科
原稿受付 令和元年 9 月 6 日
公開日 令和元年 11 月 14 日
秋季講演会において講演 令和元年 11 月 21, 22 日
©日本船舶海洋工学会

─89─

Table 1 Evaluations of draught data
喫水率の妥当性

喫水の更新

Case31〇〇

Case32〇

×

Case33×〇Case34××

4. 港湾発着データの評価
4. 1 評価の概要
本研究では港湾発着データと喫水データを利用して，貨物輸送量を推定する．この推定結果と貿易統計を比較することにより，港湾発着データの妥当性を評価する．
貨物輸送量の推定式を(1)式に示す．なお，データクリー
ニングは文献 6)と同様である．
d arr − 0.2 
d max


V = DWT ×(1 − 0.2)(1)
V：推定貨物量(t)，DWT：載貨重量トン数(t)，darr：寄港時の喫水(m)，dmax ：満載喫水(m)4. 2 評価結果
Table2 に示す貿易に着目して，2009 年，2013 年および2017 年の貿易量を推定した結果を Fig.4 に示す．Case41（中東―日本）では 2013 年から推定量と貿易統計 7)の量がおおよそ一致している．一方，中東－インドの貿易を示す Case43 では 2017 年においても推定貿易量は貿易統計の 60％程度である．
4. 3 より詳細な貿易量推定
鉄鉱石輸送に関して，より詳細な貿易データを入手できたため，港レベル，月レベルの輸送量推定を行った．
対象はオーストラリアの鉄鉱石の主要輸出港である Port
Hedland, Dampier, Port Walcott と日本との貿易であり，対象年度は 2014 年である．結果を Table 3 に示す．表内の数値は実績値に対する推定値の比率を示している．港湾
毎・月毎に見ても，推定値と貿易統計の数値はおおよそ合致している．
ここに

Fig. 1 Changes of draught data reliability

Fig. 2 Reliability of draught data (2013)

Table 2 Targeted trades
ExportImportCase41
Case42
Fig. 3 Reliability of draught data (2017)

Japan
Saudi Arabia, Iraq, Kuwait,
Iran, Qatar, United ArabEmirates, Oman

China

Case43

India

Fig. 4 Comparisons of estimated cargo trades and trade statistics data by countries
Table3 Trade volume estimation for each ports
Jan

Feb

Port Hedland [%]

110

97

Dampier [%]

106

107

Port Walcott [%]

94

97

Mar
102

Apr

May

Jun

Sep

Oct

103

101

102

102

107

90

86

90

84

112

96

89

102

104

97

99

86

107

107

105

100

─90─

Jul

Aug

Nov

Dec

Total

109

104

103

109

99

107

99

105

102

100

99

5. AIS データの評価

6. 結

5. 1 評価の概要
2 章で述べたように，本研究では港湾滞在時の AIS データの取得状況を評価する．具体的には，式(2)を用いてAIS データの存在確率を評価する．対象は 2017 年の原油
タンカー約 3000 隻分の AIS データとする．
(2)
ここにPAIS Existence ：AIS データの存在確率
NAIS Data：AIS データの位置情報の分析から得られる
港湾寄港回数
NPort Arrival and Departure Data：港湾発着データに記載される
港湾寄港回数
5. 2 評価結果
Fig. 5 は国毎の港湾発着データに対する，AIS データの存在確率を示している．フランス，サウジアラビア，オーストラリアなど国では AIS データの存在確率は 100％に近い一方で，インドや北アフリカの国では他国と比較すると AIS データの取得割合が低いことが分かる．
ところで，4 章で示したように，インドの場合には，港湾発着データから推定される貿易量は貿易統計の約 63%である．したがって，実際の寄港実績に対する AIS デー
タの存在確率は，Fig. 5 に示す約 80％ではなく，港湾発
着データが存在する確率と，
港湾発着データに対する AIS
データの存在確率の積である約 50％程度と予測される．

言

本研究では原油タンカーを主な対象とし，喫水データ，
港湾発着データ，AIS データの 3 種類の船舶動静データに着目してデータの評価を実施し，以下の結論を得た．

喫水データの信頼性は 2013 年に大きく向上している．また，国ごとに信頼性が向上するタイミン
グが異なる．

港湾発着データも時間の経過とともに信頼性は向上するが，国ごとに状況が異なる．

AIS データの取得状況も国毎に異なる．先進国では 2017 年度では 100%に近い．

船舶動静データの信頼性が高い範囲では船舶動静データを用いることにより，月レベル・港レベ
ルの詳細な貨物流動の推計が可能である．

謝

辞

本研究は科学研究費（16H04602, 19K15233）の支援を受けて実施された．ここに御礼申し上げる．

参 考 文 献
1)

2)

3)

4)

5)
6)
Fig.5 Differences of AIS Data existence by countries

7)

─91─

Miyake R., Fukuto J., Hasegawa K., Procedure forMarine Traffic Simulation with AIS Data: TransNav, theInternational Journal on Marine Navigation and Safety of
Sea Transportation, Vol. 9, No. 1, 59-66, (2015).
Wada Y., Dry Bulk Freight Index Forecasting based onSatellite AIS data using Deep Learning: 27th Annual
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Conference Proceedings of The Japan Society of Naval
Architects and Ocean Engineers, 375-380, (2018).
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Arifin M. D., Hamada K., Hirata N., Ouchi K.,
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Identification System (AIS) and statistical data: Proc. of
TEAM 2016, (2016), 395-402.
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論文番号 2019A-OS1-2

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 29 号

AIS 等の船舶動静データを用いた
ドライバルク船の品目別全世界流動量の推定
学生会員

中
金
篠

島
本
原

陽

斗*

正会員

啓
流**
*

柴
中

崎
道

隆
達

一*
也**

Port-based Estimation of Global Dry Bulk Cargo Flow Using Vessel Movement Data Including AIS
byMinato Nakashima, Student Member
Kei Kanamoto
Ryu Shinohara

Ryuichi Shibasaki, Member
Tatsuya Nakamichi

Key Words: Dry Bulk, Cargo Flow Estimation, Iron Ore, Coal, Grain, AIS, Port-based Estimation

1. 緒

言

世界のエネルギー消費量が経済成長とともに増加し続けている現在，国際海上輸送による資源貿易は，我々の生活において欠くことのできないものとなっている．またエネルギー需給に連動して国際海上輸送貿易を取り巻く環境も毎年変化を続けており，世界の貿易輸送の挙動を把握し，世界流動量の全体像を捉えることは非常に重要である．
一方で，近年，航海時の速度・位置や寄港履歴などの様々な船舶動静データが蓄積されている．この船舶動静データを用いた研究が，現在様々な用途で進んでいる．
しかし，直接的に品目の内容や積み下ろし状況が把握できないことから，船舶動静データを用いて資源の世界流
動や輸送パターンの推計を試みる研究はまだ数が少ない．
Shibasaki et al.1)やAdland et al.2)による先行研究
では，国や港湾レベルでの推計が信頼できる範囲では行
われておらず，輸送パターンの把握には程遠い．また，
Arifin et al.3)らは鉄鉱石の輸送に関してオーストラリ
ア，日本間の輸送について高い精度で推計を行っているが世界の港湾を網羅するものではない．一方，金本ら 4)
やShibasaki et al.5)は，LNG の各国間輸送量を高い精度で推計するアルゴリズムを構築したものの，特定の品目を扱う船舶への適用を前提としており，そのまま複数品目を扱う船種へ適用することは難しい．
以上を踏まえ，本研究では，複数品目を輸出するドラ
イバルク船を対象とし，そのうち主要品目である鉄鉱石，石炭，穀物について全世界を対象とした港湾間輸送量を推計するアルゴリズムを構築することを目的とした．

2. データ概要と推計アプローチ
2. 1 データ概要
使用した船舶動静データは 2 種類あり，1 つは船舶寄港に関する Lloyd's List Intelligence (LLI) movement デ* 東京大学大学院工学系研究科, システム創成学專攻
** 株式会社 IHI 航空・宇宙・防衛事業領域，宇宙開発事業推進部 システム技術グループ
原稿受付 令和元年 9 月 6 日
公開日 令和元年 11 月 14 日
秋季講演会において講演 令和元年 11 月 21, 22 日
©日本船舶海洋工学会ータである．これは，2016 年における全ドライバルク船の年間寄港履歴と各寄港における発着時刻などの動的情報に加えて，IMO 番号および DWT (載貨重量トン数)などの静的情報が加えられたデータであり，ドライバルク船2,965 隻を対象とした 455,546 件のデータとなっている．
もう 1 種類は航海中の情報も含む AIS データである．
AIS とは自動船舶識別装置の略称で，搭載条件を満たすす
べての船舶に対して設置が義務づけられており，数秒から数分間隔で様々な情報を発信しており，合計 804 万件のデータとなっている．AIS から発信される情報には，IMO
番号や船幅などの静的情報，ある時刻での緯度経度，船速などの動的情報，および船の喫水や目的地などの航海関連情報が含まれる．
2. 2 推計アプローチ
品目別の輸送量を推計するために以下の3段階を経た．
(1) 国際輸送データの抽出
まずLLI movementデータを国際輸送のみ抽出できるよ
うに整形を行う．LLI movementデータは，船舶別の1年間の寄港履歴が時系列順に並んでいるデータである．寄港
先には，待機港や補給港など直接的には輸出入に関わらない港湾も記載されている．そこで，寄港履歴から輸出入港以外の直接輸送に関わらない寄港地を飛ばすことで，積載が行われた出発港(輸出港)と最終的な目的港(輸入港)が対応したデータに整形する．輸出入に関わらない寄港地としては，待機港を表す'Anch.'の文字列を含む港湾，
および中継港としての役割を果たすシンガポールの各港
湾，カナリア諸島の各港湾，およびジブラルタルや各海峡・運河等を指定した．
上記処理を行ったのちに，LLI movementデータから出発国と目的国が一致しているデータは国内輸送とみなし，推計対象から除くことで，国際輸送のみのデータへと整形した．
(2) 輸出港リストの整備
次に，各寄港履歴がどの品目を輸送しているかを判定するために，石炭データブック6)や輸入鉄鉱石年鑑7)などの各品目に関する統計やLLI 社の港湾データベースを用
いて，品目別に輸出港リストを作成する．この文献調査
によって126港からなる輸出港リストを作成した．
しかし，文献からでは情報が不十分な国・地域もあったため，AISから船舶滞留点を抽出し，その周辺の港湾を

─93─

調査することで出発港リストへ追加することとした．具
体的には，まずAISデータのうち対地速度が0.3knot以下のデータを船舶滞留点として抽出し，これらの船舶滞留点を衛星画像にプロットして滞留点の多い領域の港湾を
衛星画像で確認した後に，文献等によりその港湾がドラ
イバルク品目を取り扱っていることが確認できた場合，輸出港リストに追加することとした．
この手順を踏むことで，情報が不足していたアメリカ
合衆国の船舶滞留点約200,000個から55港の取扱品目を識別し，判定することができた．その他にもブラジルやインドネシアなどの主要輸出国を中心に，船舶滞留点を利用して24 港を輸出港リストに追加した(Fig.1，Fig.2)．
ただし，この手法で全てのアメリカやブラジルなどの港湾を追加できたわけではない．最終的に，全品目合計で205港の輸出港リストが作成された．

3. 複数品目を取り扱う港湾の推計
3. 1 推計方法
出発港が複数の品目を取り扱う港湾だった場合，2章で説明した手順に加えて，どの品目を積載したのかを判定する必要がある．そのため，輸出港リスト作成の段階で複数品目を取り扱う港湾については品目別のターミナルの位置情報も記載した．この輸出港リストにおけるター
ミナル位置情報と，LLI movementデータに記載された出港時刻に最も近いAISデータから付与した位置情報を照合することで，輸送品目の判定が可能となる．
3. 2 バンクーバー港への適用例
3.1で示した手法をバンクーバー港に対して適用した結果を示す.
港湾レポート8)によるとバンクーバー港は年間9,380万トンの貨物を扱っており,今回推計対象とした石炭と穀物の両方を輸出する港である．Fig.3とFig.4はそれぞれバンクーバー港の石炭ターミナルと穀物ターミナルの位置を示している．

Fig. 1 Vessel staying points along the US coast.
(Map data ©️2019 Google)
Fig. 3 Location of coal terminals in Port of Vancouver.
(Map data ©️2019 Google)

Fig. 2 Ports identified from the vessel staying points.
(Map data ©︎2019 Google)
なお，より正確に輸送品目を判定するために品目別輸入港リストを作成することも検討したものの，世界中の膨大な輸入港を網羅することは非現実的であったため，輸出港に限定してリストを作成することとした．
(3) 輸送量の推計(2) で 作 成 し た 輸 出 港 リ ス ト を (1) で 作 成 し た LLI
movementデータの各寄港履歴の出発港と照合し，合致した場合は出発港の取扱品目を輸送しているとみなし，貨物積載率（消席率）を100％と仮定して，各輸送行動に携わった船舶のDWTを品目別に合計することで，品目別の全世界輸送量を算出した．

Fig. 4 Location of grain terminals in Port of Vancouver.
(Map data ©️2019 Google)
LLI movementデータには，バンクーバー港発の寄港履歴が国内輸送を除くと922件あり，DWTの合計は約7,256万トンである．DWTの合計値と港湾レポートの実績値との間で相違がある要因としては，ドライバルク船以外の種類の船舶によって輸送が行われたことなどが考えられる．
Fig.5は石炭ターミナルと穀物ターミナルが隣接する区域を拡大したものである．

─94─

小推計が，推計精度の低かった要因と考えられる．またTable 2に示すように穀物輸出量を国別にみると，実績値に比べて過大推計となった国も多く，穀物とマイナーバ
ルクなどとの分離が不十分であったことも推計精度を低くする要因であったことが推察される.

Fig. 5 Coal terminal (right) and grain terminal (left) closely
located.
品目判定を行うために，まず，バンクーバー港の穀物
バース8箇所と石炭バース2箇所の計10箇所の位置情報を取得し，バース同士が被らないように，位置座標によりバースの範囲を指定した．
次にLLI movementデータからバンクーバー港発のデータを抽出し，IMO番号や時刻を基準にAISデータにおける船舶滞留点と紐付けを行った．ただし，利用したAISデー
タは80,000DWT以上の船舶のみとした．その結果，922件のLLI movementデータのうち144件にAISデータの船舶滞留点が紐付き，位置座標情報を付与できた．これらについて品目の判定を行ったところ，70件が穀物バースに，また45件が石炭バースに分類され，輸出量は穀物626万ト
ン，石炭377万トンと推計された．

4. 推計結果

Table 2 Estimation results in top grain export countries.
ExportObserved
Estimated
Estimated/
Country
AmountAmountObserved (%)(million ton)(million ton)
USA
12.5
14.9
119
Argentine
35.6
83.3
234
Canada
25.3
53.1
210
Australia
20.7
15.3
74
次に，鉄鉱石と石炭の各国別輸出量と輸入量について実績値と推計値を比較した(Fig.6～Fig.11)．Fig.6およびFig.7に示す鉄鉱石は，輸出入の重相関係数が0.990および0.998と高い精度で推計ができていることが分かる．
一方で両者を比べるとFig.7に示した各国別輸入量の精度の方がやや悪いことが分かる．これは本研究においては出発港のみを判断材料として輸送量の推計を行っており，到着港の妥当性を考慮していないことに起因すると考えられる．

以上の手順により，ドライバルク貨物の品目別港湾間
輸送量を推計することが可能となった．推計結果の例として，Table 1に鉄鉱石の港湾間輸送量の上位5組を示す．
Table 1 Top 5 export-import port pairs
in terms of iron ore transport.
Export port - import port
Estimated flow between theports (million ton per annum)
Port Hedland - Caofeidian
54.2
Port Hedland -Tangshan
53.0Port Hedland - Xingang
49.8
Port Hedland - Rizhao
34.4
Port Hedland - Beilun
29.0
なお，本研究の最終的な成果である港湾間輸送量に関する実績値は，一部の港湾間のみでしか存在しない．そのため推計精度の確認には，国間の品目別海上輸送量に関する統計であるWTS統計9)を用いた．
推計精度確認のための指標として，国別および国間輸送量の推計値をそれらの実績値で除したカバー率，および推計値と実績値の間の重相関係数R を用いた．カバー率
は，世界全体の輸送量が妥当かを示し，重相関係数は国レベルで集計した輸出量及び輸入量の推計値が妥当かの指標として利用した．
はじめにカバー率に注目すると，鉄鉱石の全世界輸送量の実績値約15.0億トンに対し推計値は約13.9億トン，石炭の実績値約10.3億トンに対し，推計値が約9.0億トン
で，カバー率はそれぞれ92.7%，87.4%となった．その一方で，穀物は実績値が約8.4億トンなのに対し，推計値は約3.2億トンとなり，カバー率は38.1%にとどまった．穀物には小麦や大豆，トウモロコシなどが含まれ，世界中
でさまざまな種類の穀物が生産されていることもあり，穀物の輸出港リストの整備が不十分だったことによる過Fig. 6 Comparison between the observed and estimatedexported amount of iron ore (million ton)．

2

─95─

Fig. 7 Comparison between the observed and estimatedimported amount of iron ore (million ton)．

また，石炭の輸出入量の重相関係数は輸出が0.760で輸入が0.940である(Fig.8, Fig.9)．輸出量の推計精度が低い要因は，Fig.8から分かるように石炭の輸出量世界第2位であるインドネシアの輸出量の推計精度が低いことに起因する．この原因の1つとして，インドネシアの石炭は
主に発電燃料として使われる一般炭が95% 近くを占め 10)
他国よりもその比率が大きいという特徴があり，発電所には大型船舶が停泊できるような設備が整っていないことも多いため, 今回の分析対象としたドライバルク船より小型のジェネラルカーゴ船による石炭輸送が他国よりも多いことが考えられる．

7)11) と推計値の比較である．両表とも推計値が実績値の90%~120%ほどとなっており，港湾レベルでの精度もおおむね確保できていると思われる．
品目別に見ると，鉄鉱石の場合は鹿島，木更津ともに
カバー率は100%未満となった一方で，石炭の場合は100%以上となっている．石炭が実績値に比して多く計上されているのは，鉄鉱石を運ぶような大型のドライバルク船とは異なり，小型のドライバルク船は石炭以外の品目も輸送することがあり，本研究において石炭専門港とみなしている港湾から，少量ではあるが穀物やマイナーバル
クも輸送されていることが要因と考えられる．

Fig.10 Comparison between the observed and estimated ironore flow between exported and imported countries.
Fig.8 Comparison between the observed and estimatedexported amount of coal (million ton).

Fig.11 Comparison between the observed and estimated coalflow between exported and imported countries.
Fig.9 Comparison between the observed and estimatedimported amount of coal (million ton).
さらに，鉄鉱石と石炭の国間輸送量の精度を検討する．
Fig.10とFig.11はそれぞれ鉄鉱石と石炭の国間輸送量を示している．それぞれの重相関係数は0.987と0.772となっており，Fig.6~Fig.9で得られた傾向と一致している.
なお，日本の港湾の中には輸入量に関する統計が公表されているところもあったため，そのいくつかに関して
港湾レベルでの精度比較も行った．Table 3, 4は鹿島港と木更津港の鉄鉱石および石炭の輸入量に関する実績値

─96─

Table 3 Comparison between the observed and estimatedimported amount of iron ore in selected Japanese ports(million ton).
Port
Statistics
Estimation Coverage(%)
Kashima
21.1
18.7
88.6
Kisarazu
18.4
15.8
85.9

Table 4 Comparison between the observed and estimatedimported amount of coal in selected Japanese ports(million ton).
Port
Statistics
Estimation Coverage(%)
Kashima
9.4
11.1
118.1
Kisarazu
7.8
9.2
118.0
以上を踏まえ，鉄鉱石と石炭における港湾間輸送量の推計については，おおむね妥当な結果が得られているものと思われる．

5. AIS の喫水変化情報を用いた推計精度の改善
国別輸送量の推計において，鉄鉱石に関しては輸出入
ともに重相関係数が高かった一方で，石炭はやや精度が低かったことを受けて，LLI movement データに AIS デー
タの喫水変化情報を紐づけることで石炭の推計精度の改善を試みた．
LLI movement データのうち，出発港で喫水が増加しているデータのみを輸出とみなして推計した場合(Case 1)と，到着港で喫水が減少しているデータのみを輸入とみなして推計した場合(Case 2)における，国別輸出量，国別
輸入量，各国間輸送量についての実績値との間の重相関係数を，4 章で示した基本ケース（Original Case）の値とともに，Table 5 に示す．その結果，到着港で喫水が減少したデータのみを輸入とみなして集計した Case 2 においては，全世界輸送量に関するカバー率は 3 割程度減少するものの，いずれの重相関係数とも Original Case よりも増加した．

成した．そしてその輸出港リストとLLI movementデータの各寄港履歴の出発港を照合し，品目別リストに記載されていた品目を輸送していると判定した．これらの過程を経て，品目別に各輸送を行ったドライバルク船のDWTを合計することで港湾間輸送量を推計した．
結果として，穀物の推計精度は低かった一方で，鉄鉱石と石炭に関しては概ね妥当な精度で港湾間輸送量の推計が可能となった．
また，さらなる推計精度向上を行うため，AIS データの喫水変化情報を用いたところ，到着港判定にのみ喫水変化情報を適用すると，全体としての推計量は小さくなるものの，輸送行動の判定精度が改善されることが分かった．
6. 2 課題と今後の展望
本研究において，品目別全世界港湾間輸送量の初歩的な推計は行ったものの，以下の 3 つが特に大きな課題としてあげられる．すなわち，①鉄鉱石，石炭に比して精度の低かった穀物の推計精度を向上させること，②複数品目を取り扱う港湾のターミナルに関する情報取得の効率化，③本研究では作成しなかった品目別輸入港リストの作成，が挙げられる．
これらを解決できる可能性のある 1 つの手法として画像認識技術の活用も検討すべきと考えている．Fig.12 は鹿島港において輸入された鉄鉱石（左側）と石炭（右側）が隣同士でストックされている様子である．このような貨物ヤードの衛星写真から自動的に港湾の取扱品目に関する情報を取得できれば，推計作業の効率化がかなり進むと考えられる．

Table 5 Correlation coefficients of export/import amount andflow between countries in the cases using AIS draught data.
Exported
Imported
Flow between
amountamountcounties
Original Case
Case 1Case 2

0.772
0.774
0.820

0.760
0.767
0.825

0.940
0.995
0.951

Fig.12 Iron ore and coal stocked
closely each other in Kashima Port.

original case とくらべ，重相関係数が Case 1 ではあまり変化がない一方で Case 2 で増加したのは，前章までで示した推計手法においては出発港のみで輸送行動を判定していたため，Case 2 において判定基準に到着港側の情報を加えることが，当該推計手法の補完として機能したためと考えられる．
この結果から，AIS の喫水変化情報を用いると全体の推計量は減るものの，輸送行動の判定精度を向上させることができる可能性が示された．

ただし Fig.12 でも見られるように，酸化具合によって同じ鉄鉱石でも色見が違うなど，実際の自動識別においては判定方法を詳細に検討する必要があるものと考えられる．また，港湾に関する新たなデータベースを利用することも行っていきたい．

6. 結言
6. 1 本研究の成果
本研究は，経済成長に伴って資源の輸出入が増加していることを背景に，ドライバルク貨物の国際輸送の全体像を把握することを目的とした．具体的には，AISデータ
やLLI movementデータを用いてドライバルク船が取り扱
う主要3品目(鉄鉱石，石炭，穀物)の全世界港湾間輸送量を推計することを目的とした．
推計を行うために，まずLLI movementデータから中継
港や国内輸送を除いた．次に品目別に輸出港リストを作

─97─

参 考 文 献1) Shibasaki. R et al.: Global route choice and its modeling ofdry bulk carriers based on vessel movement database:
Focusing on the Suez Canal, Transportation Business &Management, 25, pp.51-65, 2017.
2) Adland et al.: Are AIS-based trade volume estimatesreliable? The case of crude oil exports, Maritime Policy &Management, 44(5), pp.657-665, 2017.
3) M. D. Arifin et al.: Development of Ship Allocation
Models using Marine Logistics Data and its Application
to Bulk Carrier Demand Forecasting and Basic Planning
Support, 日本船海洋工学会論文集, 第 27 号,
pp.139-148, 2018.

4) 金本啓ら：AIS 等の船舶動静データを用いた LNG 全世
界流動量および輸送経路の推計，日本船舶海洋工学
会講演会論文集，GS13-3，2018．
5) Shibasaki. R et al.: Estimating global pattern of LNG supply
chain: A port-based approach by vessel movement
database, Maritime Policy & Management (accepted)6)一般財団法人石炭エネルギーセンター：石炭データ
ブック 2017 年度版，2017．
7) The TEX Report Ltd.: 輸入鉄鉱石年鑑 2017 年度版．
8) Port of Vancouver: 2017 Statistics Overview, 2017．
9) World Trade Service Inc.: World Trade Service10)日本海運集会所：2018 Outlook for the Dry-Bulk andCrude-Oil Shipping Markets 海上荷動きと船腹需給の見通し, pp.37-45, 2018.
11) The TEX Report Ltd：2018 石炭年鑑．

─98─

論文番号 2019A-OS1-3

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 29 号

船舶動静データを用いた環境影響に関する空間解析－LNG 船を対象とした衛星 AIS データを用いて－
正 会 員

渡部 大輔*
鳥海 重喜**

金會勧*Spatial Analysis of Emission Inventory Using Vessel Movement Data:
Case Study of LNG Fleet Based on Satellite AIS Databy

Daisuke Watanabe, Member
Shigeki Toriumi

Hoegwon Kim

Key Words: Automatic Identification System(AIS), Ship Emission, Geographic Information System(GIS)

1. 緒

言

現在，国際海運における温室効果ガス（GHG）の排出に対して，国際的に様々な取り組みが行われている 1)．国
際海事機関（IMO）では，2013 年からの新造船の燃費規制，2019 年からの燃料消費実績報告制度（DCS）などによる省エネ運行の促進が進められてきた．そして，2018 年には「IMO GHG 削減戦略」が決議され，2030 年には効率40％以上改善，2050 年には総排出量 50％以上削減を目標とするような中長期的な削減目標が定められた．また，欧州連合（EU）においても，域内における GHG 排出規制に関して活発的に取り組んでおり，2018 年より運航データ
報告制度（EU-MRV）として，域内を発着する航海に対する燃料消費量等の報告が義務付けられている．更に，2005
年より EU 域内で導入されている排出権取引制度（EUETS）について，国際海運において適用することが検討されたこともあった．
このような環境規制に対して，船舶からの GHG 排出の現状に対して，船舶動静データを用いた環境影響評価に関する研究が数多く行われてきた 2,3)．その際，船舶動静データとして，SOLAS 条約第 V 章により設置が義務付けられている AIS（船舶自動識別装置）からのデータを取得することにより，位置（座標情報）や速度，方向，寄港地，喫水などの航海に関係する情報を用いた分析が可能となっている．
本研究では，船舶動静データとして衛星 AIS データ（2016 年上半期）を用いて，LNG 船を対象とした船舶航行の際のエネルギー消費に基づいて，地理情報システム（GIS）を用いた GHG 排出量の空間的分布を地図上に可視化とともに，海岸線データを用いた空間解析を行うことで，沿岸国に対する環境影響について明らかにすることを目的とする．

2. 燃料消費量と GHG 排出量の計算本研究では，図 1 のような手順で計算を行う 4)．以下，
各手順について，簡単に説明する．
1) AIS データから対象となる LNG 船のみを抽出すると* 東京海洋大学** 中央大学理工学部
原稿受付 令和元年 9 月 6 日
公開日 令和元年 11 月 14 日
秋季講演会において講演 令和元年 11 月 21, 22 日
©日本船舶海洋工学会

ともに，船舶の ID や位置に関するエラー処理を行う．そして，船舶の諸元を各種データソースから補完する．なお，
今回は LNG を燃料として使用することを仮定する．
2) 船速や喫水などの地点毎のデータを用いることで，国際試験水槽会議（ITTC）の提示されている手続き 5)を用いて，船舶に働く抵抗の計算を行う 6)．具体的には，全抵
抗𝑅𝑅𝑇𝑇 ，全抵抗係数𝐶𝐶𝑇𝑇 ，流体密度 ρ，浸水表面積 S，船速V とすると，
𝑅𝑅𝑇𝑇 = 1/2 ∗ 𝐶𝐶𝑇𝑇 ∗ 𝜌𝜌 ∗ 𝑆𝑆 ∗ 𝑉𝑉 2(1)と表されている．なお，摩擦抵抗係数𝐶𝐶𝐹𝐹 ，剰余抵抗係数
𝐶𝐶𝐴𝐴 （形状抵抗と造波抵抗），空気抵抗係数𝐶𝐶𝐴𝐴𝐴𝐴 ，増分抵抗係数𝐶𝐶𝑅𝑅 とすると，𝐶𝐶𝑇𝑇 は，

𝐶𝐶𝑇𝑇 = 𝐶𝐶𝐹𝐹 + 𝐶𝐶𝐴𝐴 + 𝐶𝐶𝐴𝐴𝐴𝐴 + 𝐶𝐶𝑅𝑅
(2)と表されている．
3) 全抵抗に対して，シーマージンなど考慮することで，船舶の推進に必要な馬力が求める．
4) 燃料消費率を用いることで，燃料消費量が求める．
5) 燃料消費量に対して，排出係数をかけ合わせることでGHG など各種排気ガスの排出量を求める．
6) GHG 排出量の空間分布について，GIS を用いて，緯度
経度 1 度ずつのグリッドで集計し，地図上に可視化する
7) 海岸線データを用い空間解析を行うことで，各国の領海内における通航船舶からの GHG 排出量を求める．
なお，データ処理には Python（Ver.3.6.6），排出量の数
値計算には Pandas（Ver.0.23.4），地図作成には Qgis
（Ver.2.14.21），空間解析には GeoPandas（Ver.0.4.0）を用いた．
3. 環境影響に関する計算結果

・燃料消費量と排出量の算出結果
前章の手順 4)で求められた全消費燃料量（LNG）は，3,540,342.2(MT)と求められた．そして手順 5)で求められた各種 GHG の排出量は，表 1 のようになった．
・燃料消費量の空間的分布
手順 6）で求められた空間的分布については，図 2 のようになる．なお図中の黒い線は，経緯度それぞれ 30 度間隔である．この結果より主に，下記のような 3 つの基幹航路が見ることができる．そして，各種排気ガスの排出量
は，燃料消費量と比例しているため，図 1 の結果と同じ空間分布となる．
a) 中東・極東間（主にカタールから，ペルシャ湾，アラ
ビア海，マラッカ海峡，南シナ海経由）b) 中東・欧州間（主にカタールから，ペルシャ湾，紅海，

─99─

スエズ運河，地中海経由）
オセアニア・極東間（主にオーストラリアから，インドネシア群島，南シナ海や太平洋経由）
・沿岸国における環境影響手順 7）で求められた各国の領海（計算簡易化のため，沿岸から 0.2 度とした）における燃料消費量を用いて，
LNG の貿易量との関係について分析を行う．LNG の貿易量については，LNG の輸出入に関する統計（2017 年，
International Gas Union）を用いて，輸出入の合計を用いることとする．図 3 は，各国における沿岸における燃料消費量と LNG 貿易量の散布図である．中心にある斜線の右側にある国は，LNG 貿易量の方が，船舶の燃料消費量よりも大きい国であり，輸入の多い日本や韓国，輸出の多い
カタールやオーストラリアが見られる．一方，左側にある
国は，LNG 貿易量より船舶の燃料消費量の方が大きい国であり，マレーシア，インドネシア，エジプト，イエメン，
イランなどが見られる．これは，マラッカ海峡，スエズ運河，ペルシャ湾などのチョークポイントに位置する国家が多く見られることから，自国の貿易とは関係のない海運により，環境影響を大きく受けているということが分かる．
c)Bunker consumption made vicinity, Unit : Thousand MT

Fig. 2 Distribution of bunker consumption by LNG fleet,
1*1 degree (Jan-Jun, 2016).
90.00
80.00
70.00

Malaysia

60.00
50.00
Indonesia

40.00

Egypt
Japan

30.00
20.00
10.00
0.00

Yemen
Iran
Singapore
Oman
P hilippines

0

10

Spain
Trinidad and Tobago
Algeria
RussiaU.A.E. India
Nigeria
Taiwan20

Qatar
S. Korea

Australia

China

30

40

50

60

LNG trade amount unit : Million TPA

70

80

90

Fig. 3 Scatter plot of LNG trade amount and sum ofemission made from 0.2 degrees away from the coast.

4. まとめ本研究では，船舶動静データとして衛星 AIS データを用いて，LNG 船を対象とした船舶航行の際のエネルギー
消費に基づいて，GHG 排出量の空間的分布を地図上に可視化とともに，海岸線データを用いた空間解析を行うことで，沿岸国に対する環境影響について分析を行った．その結果，チョークポイントに位置する国家において，自国の貿易とは関係のない海運により，環境影響を大きく受けているということが明らかになった．

参 考 文 献1)

2)
3)
Fig. 1 Flowchart of calculation.
Table 1 Emission inventory of LNG fleet (Jan-Jun, 2016).
CO2
CH4
N2O
NOx
CO
NMVOC

Emission amount (MT)9,735,941.050
181,265.521
389.438
27,720.879
27,720.879
10,656.430

4)

5)
6)

─100─

国土交通省：国際海運 GHG ゼロエミッションプロジ
ェクト, http://www.mlit.go.jp/maritime/maritime_tk7_00
0026.html(2019/8/13 閲覧)
Smith, T. W. P. et.al., Third IMO Greenhouse Gas
Study 2014, International Maritime Organization,
2015.
Johansson, L., Jalkanen, J.-P., and Kukkonen, J.,
Global assessment of shipping emissions in 2015
on a high spatial and temporal resolution, Atmos.
Environ., vol. 167, pp. 403-415, 2017.
Kim, H., Watanabe, D. and Toriumi, S., Spatial
Analysis of AIS-based LNG Fleet Emission
Inventory, International Forum on Shipping, Ports
and Airports, pp. 1-13, 2019.
International Towing Tank Conference, ITTC –Recommended Procedures and Guidelines.
Procedure 7.5-02-02-01, Revision 04, 2017.
野原威男, 庄司邦昭：航海造船学, 海文堂出版, 2005.

論文番号 2019A-OS1-4日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 29 号

Deep Learning と海上物流ビッグデータを用いた海運市況の予測に関する研究
正 会 員 和正 会 員 濱田 祐次郎* **田 邦 裕*

学生会員

河

原

大

輝*

Shipping Market Forecasting using Deep Learning and Big Data of Maritime Logistics
byYujiro Wada, Member
Kunihiro Hamada, Member

Taiki Kawahara, Student Member

Key Words: Shipping Freight Market, Baltic Dry Index, Satellite AIS Data, Deep Learning

1. 緒

言

Table 1 Statistical data utilization.

船社が継続的な利益を確保するためには海運市況を予測し，その予測を基に今後の経営戦略を立案することが重要である．船社の経営戦略の立案を支援するため，著者 ら は Deep Learning と AIS(Automatic Identification
System)等の海上物流ビッグデータを利用した海運市況の予測に関する研究を実施している．
先行研究 1)では，バルチック海運指数の予測を対象とし，提案手法の有効性を検証した．しかし①中国経済状況等の統計データの不足，②船舶動静データの有効性の検証が不十分といった課題があげられる．そこで本研究では，先行研究で得た知見を基に，新たな統計データを加え，
海運市況予測モデルを再構築する．そして統計データの追加の影響，船舶動静データの有効性を考察する．

Data name

This study Previous study

Details of data

Iron ore priceIron ore fines 62% Fe CFR Futures〇〇

Steel stock priceTokyo SE TOPIX17 Steel Stock Price〇〇

Crude oil price

WTI price〇〇

Maritime market data

Baltic Capesize Index

×〇

Crude oil price
BRENT price
China-Australia
CNY/AUD
exchange rate
Shanghai stock index Shanghai Sharp Electronics Co

〇

×

〇

×

〇

×

PICK

iShares MSCI Global & Mining Producer〇

×

China steel index

Shanghai steel price Rebar
180cst bunker price Japan
380cst bunker price Japan
MDO bunker price Japan
380cst bunker price Korea
MDO bunker price Korea
380 bunker price Hong Kong

〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

×
×
×
×
×
×
×

VC3:Brazil-China〇

×

VC4:South Africa-Netherland〇

×

VC5:Australia-China〇

×

TC8:Brazil-Netherland〇

×

TC14:Gibraltar-Germany〇

×

Bunker Price

Capesize freight rate

2. 基本方針
2. 1 本研究の対象
本研究では，利用する衛星 AIS データの特性を考慮し，
豪州－中国間の運賃を対象とし，先行研究のフレームワークを用いて海運市況予測モデルを構築する．
2. 2 利用データ
本研究で利用した統計データを Table 1 に示す．予測精度の向上のため，中国経済の影響，バンカー価格，鋼材価格，その他の海域の運賃のデータ等を新たに追加した．
これらは，Investing.com 2), Custeel.net 3)，Clarkson 4)より入手した．また本研究では,国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)の衛星 AIS データ 5)を用いた．このデー
タは一定期間，大西洋の AIS データを取得できていないと い う 特 性が あ る ．個 船 デ ータ に 関 して は ，最 新 のAstra-paging のデータ 6)を利用した．
2. 3 船舶動静データの抽出
Table 2 に衛星 AIS データより抽出した船舶動静データの項目を示す．先行研究ではインド洋，豪州周辺の 2 カ所を対象海域とした．本研究では東アジアを対象海域に加え，対象海域を 3 カ所とした．また航行中の船舶に加え，船速が 3.0knot 以下の停船中の船舶も対象とした．

* 広島大学 大学院工学研究科** 海上技術安全研究所 （研究当時）
原稿受付 令和元年 9 月 6 日
公開日 令和元年 11 月 14 日
秋季講演会において講演 令和元年 11 月 21, 22 日
©日本船舶海洋工学会

Table 2Extraction and utilization of ship movement data.

Extraction data
Area
StatusIndia

Australia

Sailing ships
Sailing ships

COG ∑DWT
〇
East
West
North
South

Sailing ships

Previous study
AS ∑DWT AS × ∑DWT
〇
〇
〇

〇
〇
〇

×
〇
×

×
〇
×

×
〇
×

〇

×

×

×

×

North

〇

〇

×

×

×

South

〇

〇

×

×

×

〇

×

×

×

×

Anchoring ship
East Asia〇〇〇

This study
AS × ∑DWT〇

Anchoring ship

個船データとクレンジングした衛星 AIS データを用いて，指定した海域における日毎の隻数(∑DWT)，平均船速(AS)を抽出する．抽出する際は，船舶サイズ(DWT), 船
速，船の向き（COG）によりデータをフィルタリングする．隻数(∑DWT)と平均船速(AS)の抽出後，隻数(∑DWT)
×平均船速(AS)を算出する．
2. 4 モデル開発
本研究の Deep Learning の構造を Fig.1 に示す．本研究では，１ヶ月先の豪州－中国間の運賃の変動値を予測す
る．入力データとして，現時点から過去 60 日間のデータを入力する．さらに，前日からの差分値ΔD(前日の値と比べ，現時点の値がどの程度増減したか)も入力データに加えた．出力は 1 ヶ月先の運賃の変動値である．Deep
Learning に利用したデータセット，ハイパーパラメータを Table 3 に示す．

3. シミュレーション結果
統計データの追加の影響及び船舶動静データ導入の有効性を検証するため，下記の条件で予測モデルを構築し，

─101─

Dt
・
・
・

・
・
・

Dt-60

ΔFreight
ΔBCI
t+pt rate t+30

・・・

ΔDt

Output Layer
・
・
・

・
・
・

・
・
・

ΔDt-60Hidden Layer

Input Layer

Input data (Statistical data and ship movement data)t Internal time of simulation (days)

検証結果を Fig.3 に示す．Case 1 の場合， 2017 年 11
月頃，2018 年 4 月頃の実績の傾向を十分に学習できていないことが分かる．一方で Case 3 の場合，Case 1 に比べ，実績の傾向を学習できている．この影響を詳細に考察するため，船舶動静データの感度を解析した．
Case 5 の結果は，船舶動静データを除外し，Case 3 のモデルを用いて運賃予測を実施した結果である．この場
合，2017 年 11 月頃，2018 年 4 月頃の傾向が大きく変化することが分かる．この結果より船舶動静データは，天候不良などの影響による短期的な市況変動の予測に有効と考えられる．

Fig.1 Structure of deep learning.
Δ Freight Rate($/ton)Table 3 Dataset and hyper parameter for deep learning.

4

Dataset distribution

2

900 days(October 28, 2014 - December 31,
2016 and April 1, 2017 - July 13, 2017)
200 days(July 14, 2017 - January 29, 2018)

Learning dataset
Validation dataset
Forecast dataset

Case 3-4

Case 5-6
Sep-17

Min-Max normalization9

Nov-17Jan-18Mar-18May-18

Fig.3 Influence of ship movement data.

Root mean squared error (RMSE)
Adam

5. 結

10
2000

シミュレーションを行った．
Case 1：統計データ 19 項目
Case 2：先行研究の統計データ 4 項目
Case 3：統計データ 19 項目と船舶動静データ 14 項目
Case 4：統計データ 4 項目と船舶動静データ 6 項目
Fig.2 にシミュレーション結果を示す．Case 1 と Case 2を比較した場合，Case 1 の結果の方が実績の傾向を再現できている．一方 Case 2 の場合は，その傾向を十分に再現できていない．この結果より，統計データを追加する
ことにより予測結果が大きく改善することが分かる．
Case 4 と Case 3 を比較した場合，Case 3 の方が実績の傾向を再現できている．本研究の手法により先行研究よりも良好なモデルを構築できることが分かる．しかしCase 3 は Case 1 と同様の結果となっており，船舶動静データの効果を十分に学習できていないことが分かる．
ΔFreight Rate($/ton)30days ahead forecast
4

謝Case 2-2

Case 3参 考 文 献
1)

Case 4Apr-18May-182)

Fig.2 Simulation results.

4. 考

辞

本 研 究 は 国 立 研 究 開 発 法 人 宇 宙 航 空 研 究 開 発機 構
（JAXA）との研究協定，及び株式会社 IHI ジェットサー
ビス並びに株式会社 IMC との共同研究により行われた．
実施にあたっては本研究で用いた衛星 AIS データ等をご提供頂くと共に多くのアドバイスを頂いた．各位に対し，
記してここに謝意を表する．また本研究は JSPS 科研費
19K15233 の助成を受けたものである。

Case 10

言

本 研 究 で は 船 社 の 経 営 判 断 の 支 援 を 目 的 に Deep
Learning の手法と衛星 AIS データを用いて短期的な海運市況を予測する手法を再検討した．豪州－中国間の運賃を対象に予測モデルを構築し，提案手法の有効性を示した．本研究の結論を以下に示す．
(1) 統計データを追加することにより運賃の予測結果が大きく改善することが分かった．
(2) 船舶動静データの有効性を検証するため，学習デー
タの構成を変更して，感度解析を実施した．その結果，船舶動静データは船舶の滞船等の短期的な海運
市況の変動に予測に有効であることが分かった．

Actual2

Mar-18

Case 1-2Hyper parameters of Deep Learning-4
Jan-18Actual0

120 days(January 30, 2018 - May 29, 2018)

Normalization method
The number of
middle layers
Loss Function
Optimizer
Batch size
Epoch number

30days ahead forecast(Learning)

3)
4)

察

船舶動静データの導入効果を考察するため，滞船の影
響による海運市況の変動期間（2017 年 11 月頃，2018 年 4月頃）を学習データに加え，実績の傾向を学習できるか検証した．各 Case は 3 章と同様である．

5)
6)

─102─

Yujiro Wada: Dry Bulk Freight Index Forecasting basedon Satellite AIS data using Deep Learning, 27th Annual
Conference of the International Association of Maritime
Economists, 2019.
Investing.com: https//www.investing.com (25/9/2018
Accessed).
Custeel.net: www.custeel.net (26/9/2018 Accessed).
Clarksonshipping
intelligence
network:https://www.clarksons.com (12/7/2018 Accessed).
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA): Satellite
Automatic Identification System (14/12/2018 Accessed).
Astra paging: Individual ship data (28/11/2017 Accessed)

論文番号 2020S-OS2-1

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 30 号

船社データを用いた船舶動静データの信頼性評価に関する研究
学生会員
正 会 員

鎌
和
渡

田
田
邊

拓 実*
祐次郎*
大 介***

正 会 員
正 会 員

濱
七
間

田
尾
島

邦
丈
隆

裕*
太**
博****

Evaluation of Ship Movement Data Reliability using Ship Operation Data of a Shipping Company
byTakumi Kamata, Student Member
Yujiro Wada, Member
Daisuke Watanabe

Kunihiro Hamada, Member
Jota Nanao
Takahiro Majima, Member

Key Words: AIS, Ship Movement Data, Bulk Carrier, Data Reliability

1. 緒

言

近年の ICT 技術の急速な発展により，様々なデータが利用可能になった．海事業界でも AIS（船舶自動識別装置）データなどにより，船舶の動静をリアルタイムで把握することが可能となった．また AIS を利用することにより，船舶の港湾発着に関しても詳細に把握可能となっている 1)．しかし，これらの船舶動静データにはエラーが含まれることが一般的である．
以上の背景に基づき，船舶動静データの信頼性を評価する研究が行われている 2-3)．しかし，これらの既往研究
は，対象地域や評価期間などが限られている．そのため，
船舶動静データの信頼性における時系列的な変化や全世界的な特性の把握に関しては，未だ不十分である．そこで本研究では，船社の運航データを利用して，船舶動静
データの信頼性と特徴を全世界的かつ複数年にわたって
分析し，その特徴を把握することを目的とする．

データ 4-5)を統合したものを使用する．これらのデータは(株) IHI ジェットサービスから提供受けた．
2. 2 船社データ(1) Operation Report
Operation Report は船社から提供された船舶の港湾発着履歴である．発着港湾名，時刻，喫水などが含まれており，港湾発着データの検証に使用する．
(2) Noon Report
Noon Report は船舶の乗員により作成され，位置や速度，
気象情報，航海情報などが毎日正午に船社へ送信される．
AIS データの検証に使用する．
2. 3 評価の基本方針
本研究では先ず，船社データに対応する港湾発着デー
タと AIS データが存在するか否かを評価する．これをデータの存在率の評価と呼ぶ．次に，AIS データに記載されている値（喫水，速度，位置等）が正しいか否かを評価する．これを詳細評価と呼ぶ．

2. 本研究で着目するデータと評価の方針
3. 港湾発着データの信頼性評価* 広島大学 大学院先進理工系科学研究科** 川崎汽船株式会社*** 丸紅株式会社**** (国研) 海上技術安全研究所

100%

1800

90%

1600

80%

1400

70%

1200

60%

1000

50%
800

40%

600

30%
20%

400

10%

200

0%

The number of data

ケープサイズバルクキャリア 159 隻，2009 年～2018年を対象とした．港湾発着データと Operation Report に記録された日付を関連付け，対応する港湾発着データ数
を全 Operation Report 数で除することにより，全世界・国別で港湾発着データの存在率を算出した．
Fig.1 に全世界の港湾発着データの存在率の評価結果を示す．データの存在率は 2015 年まで年々上昇し，94％にData acquisition rate

2. 1 評価対象データ(1) 港湾発着データ
船舶の港湾発着履歴であり，発着港湾名，時刻，喫水などが含まれる．港湾に待機するエージェントなどにより収集されたデータと AIS データの集約により作成される．本研究では IHS 社から入手した Port Calling タイプのデータ 1)を使用する．
(2) AIS データ
AIS とは，船舶の識別符号や種類・位置・進路・航行状態，その他の安全に関する情報を船舶局相互間及び船舶局と陸上の航行援助施設などとの間で情報交換を行うシステムである．衛星により AIS データを受信することで，遠洋を含む地球全体の AIS データを取得することが可能となる．
本研究では exactEarth 社と FleetMon 社の AIS

02009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

原稿受付 令和 2 年 3 月 6 日
公開日 令和 2 年 5 月 18 日
春季講演会講演論文として投稿©日本船舶海洋工学会

The number of operation report
The number of port calls data related to operation report
Acquisition rate of port calls data
Fig.1 Changes of port calls data acquisition rate

─51─

達した．一方で 2016 年から 2018 年にかけて減少しており，2018 年の存在率は 90％程度である．
Table 1, 2 に鉄鉱石輸出国と輸入国ごとの結果を示す．
輸出国のオーストラリアとブラジルは 2012 年以降ほとんど 100％に近い値で推移しているが，輸入国の割合は低くなっている．中国と韓国は近年における存在率が 70%～
90%であり，欠損しているデータの割合が増加している．

Table 4 AIS data acquisition rate in east/southeast Asia
Area

Around China

South China Sea Philippine Sea

Around Japan

Noon Acquition Noon Acquition Noon Acquition Noon Acquition
Year
ReportRate
ReportRate
ReportRate
Report
Rate

2010
2012
2014
2016
2018

416
552
366
160
336

15%
54%
80%
86%
84%

363
482
318
157
289

33%
79%
94%
95%
83%

431
739
100
71
374

52%
99%
95%
100%
99%

378
595
203
67
365

43%
79%
91%
100%
93%

Table 1 Iron ore export country results
Australia

BrazilYear

Operation
ReportPort
Calling

2010
2012
2014
2016
2018

126
198
225
227
257

116
191
219
227
253

Ratio

Year

Operation
ReportPort
Calling

92%
96%
97%
100%
98%

2010
2012
2014
2016
2018

30
33
42
50
80

28
33
40
50
79

Ratio

93%
100%
95%
100%
99%

Table 2 Iron ore import country results
China
Operation
Year
Report

2010
2012
2014
2016
2018

Port
Calling

63
94
124
121
228

30
85
109
106
198

Japan
Operation
Year
Report

2010
2012
2014
2016
2018

157
224
288
267
295

Ratio

Table 5 Evaluations of Ship Position Data in AIS

48%
90%
88%
88%
87%

Year
2010
2012
2014

Korea

Port
Calling

Ratio

90
182
261
254
275

57%
81%
91%
95%
93%

Operation
Year
Report

2010
2012
2014
2016
2018

4. 2 AIS データの詳細評価
AIS データが取得されている場合に，船速・位置情報
が Noon Report と合致しているかを評価した．位置情報の評価結果の抜粋を Table 5 に示す．Table 5 では各データを用いて算出した 2 点間の距離が 24 時間で航海できる距離
以下の場合に AIS 位置データを正しいものと仮定し，正しいデータの確率を示している．Table 5 に示すように位置情報は概ね正確であり，速度についても同様の傾向で
あった．

Port
Calling

45
88
84
70
61

2016
Ratio

25
67
74
62
43

2018

56%
76%
88%
89%
70%

4. AIS データの信頼性評価

Year

2010
2012
2014
2016
2018

AroundSouth Africa

2)

East/Southeast
Asia

Noon Acquition Noon Acquition Noon Acquition Noon Acquition
ReportRate
ReportRate
ReportRate
Report
Rate

577
351
191
153
493

31% 1077
95% 1655
99%
839
97%
496
100% 1630

47%
100%
97%
100%
99%

538
772
373
219
557

48%
100%
97%
100%
99%

3934
6229
2679
1237
3372

92%
100%
100%
100%
100%

96%
93%
96%
95%
96%

98%
99%
98%
99%
98%

98%
98%
99%
97%
98%

98%
98%
99%
98%
98%

参考文献
1)

3)
Indian Ocean

AroundAround Indian East/Southeast
EU
South Africa Ocean
Asia

本研究ではバルクキャリアを対象とし，船社の運航データを利用することで港湾発着データ及び AIS データの信頼性の評価，その特徴把握を実施した．以下に本研究の結論を示す．
・ 港湾発着データの存在率は時間経過とともに増加
しており，おおよそ 90%が取得されている，・ 鉄鉱石の輸出国よりも輸入国側の港湾発着データの方が信頼性は低い．
・ AIS データは概ね取得されているものの，東・東南
アジアなどで欠損が生じやすい．
・ 位置，速度の情報は信頼性が高く，データが取得できる海域では十分に利用可能である．

Table 3 Changes of AIS data acquisition rate
Around EU

97%
94%
98%
100%
99%

Panama
Canal

5. 結言

4. 1 AIS データの存在率の評価
ケープサイズバルクキャリア 224 隻，2009 年～2018 年を対象とした．全世界の海域を 9 つに分類して評価を行う．AIS データと Noon Report に記録された日付を関連付
け，対応する AIS データ数を全 Noon Report 数で除することにより，AIS データの存在率を年ごとに評価した．
結果の一部を Table 3 に示す．AIS データの存在率は2010 年から 2012 年にかけて全ての海域で向上している．
以降は 90%～100%で推移しており，高い割合で AIS デー
タが取得されている．一方で，東・東南アジアは他の海域と比べて存在率が低いことが分かる．
上記の結果を踏まえ，Table 4 に東・東南アジアの海域を詳細に分類し，分析した結果を示す．日本周辺やフィリピン海では存在率が 90%を超える年は多いが，ばらつきがみられた．南シナ海では 2018 年における存在率が大幅に減少している．また中国近海は存在率が低く，2014
年以降においても 15%程度のデータが欠損している．

Area

Atlantic Ocean(North)

43%
88%
94%
95%
95%

4)
5)

─52─

MarketIntelligence
Network(MINT),
https://www.marketintelligencenetwork.com, (18/01/2020
Accessed).
Miyake, Y., Hamada, K., Hirata, N., Wada, Y., Dimas, A.
F. Muzhoffar, 2019, A Study on Reliability of Ship
Movement Data, The 33rd Asian-Pacific Technical
Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures.
Last, P., Bahlke, C., Hering-Bertram, M., and Linsen, L.,2014, Comprehensive analysis of automatic identification
system (AIS) data in regard to vessel movement
prediction, The Journal of Navigation, 67(5), 791-809.
exactEarth, https://www.exactearth.com/, (18/01/2020
Accessed).
FleetMon, https://www.fleetmon.com//, (18/01/2020
Accessed).

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 30 号

論文番号 2020S-OS2-2

AIS データとバース情報を活用した
ドライバルク貨物の品目別全世界流動の推計
金 本
啓*
Murong Liwen*

学生会員

学生会員
正 会 員

中 島 陽 斗*柴 崎 隆 一*Estimating Global Flow of Dry Bulk Cargo by Commodities Using AIS and Port Berth Databy

Kei Kanamoto, Student Member
Ryuichi Shibasaki, Member

Minato Nakashima, Student Member
Liwen Murong

Key Words: AIS, Dry Bulk Carrier, Cargo Flow Estimation, Commodity Estimation

1. 緒

言

世界のエネルギー消費量が経済成長とともに増加し続けている現在，国際海上輸送による資源貿易は，我々の生活に欠くことのできないものとなっている．国際海上輸送貿易は，エネルギー需給に連動して日々市況が激しく変動する分野であるため，世界の貿易輸送の挙動を把握し，世界流動量の全体像を捉えることは非常に重要である．一般的に，世界貿易の統計は，各国の政府など公的な機関が集積したデータが広く利用可能な状態になっている．こうした従来からある統計は，国際貿易の様々な分析や実証モデルの作成に使用されているものの，これらのデータの扱うところは，国から国への単位に留まっている．
一方で，近年 Automatic Identification System（船舶自動識別装置，以下 AIS）および衛星通信機能の発達により，船舶の寄港履歴や航海情報が，船舶動静データとして蓄積されている．様々な用途で AIS データを用いた研究が進んでいるものの，輸送品目や荷役状況をデータから直接的に確認できないことから，船舶動静データを用いて各貨物の世界流動や輸送パターンを港湾単位で把握することを試みる研究はまだ数が少ない．
海上貨物輸送の中でも，ドライバルク貨物輸送は，海上荷動き量の約 44%を占める，重要な輸送手段である．ドライバルクは三大バルク貨物と呼ばれる鉄鉱石，石炭及び穀物を主として，肥料，鉄鋼，木材などのマイナーバル
ク貨物など複数品目を扱う．ドライバルク船は関連する
港湾や船舶数が多く，また同一船舶においても複数の品目を扱うことが多いため，船舶動静データを用いた輸送分析が特に難しい．
本研究では AIS データと港湾内各バースの取扱品目情報を活用することで，複数品目を扱うドライバルク船輸送について，港湾単位の貨物流動量の推計を行う手法を構築する．また，推計結果を外部統計と比較することで推計精度を確認する．

2. 既往研究
金本ら（2018）1)および Shibasaki et al. (2020)2)は，液化天然ガス（Liquid Natural Gas，以下 LNG）船について，港* 東京大学大学院工学系研究科
原稿受付 令和 2 年 3 月 6 日
公開日 令和 2 年 5 月 18 日
春季講演会講演論文として投稿©日本船舶海洋工学会

湾単位の全世界貨物流動の推計を行い，高い推計精度を実現した．しかしながら，推計対象の LNG 船は専用船であるため，品目を推定する必要がない．中島ら（2019）3)
は，ドライバルク船について，港湾単位の全世界流動の推計をプロトタイプ的に行い，鉄鉱石について高い推計精度を実現した．しかしながら，石炭の一部の国や穀物については推計精度が良くなかった．Arfin et al.（2019）4)は，
ドライバルク船の配船モデルを構築し，需要予測において港湾単位の全世界流動の推計を行った．しかしながら，鉄鉱石と石炭輸送量の推計について精度の確認が日本―
豪州間に限定されていることや，穀物単体での推計が実現していないという課題がある．
以上のように，貨物の全世界流動の推計を行った研究は複数あるものの，ドライバルクのように複数品目を扱
う船型について，高い精度で複数の品目の推計を行った研究は存在しない．

3. データ概要と推計手法
3. 1 データ概要(1) AIS データ
本研究では，Lloyd’s List Intelligence 社の Seasearcher が提供する AIS データを使用した．AIS は搭載条件を満たすすべての船舶に対して設置が義務づけられている．AIS
データには，IMO 番号，船長や船幅などの静的情報，位置座標，進行方向や船速などの動的情報，喫水や目的地な
どの航海関連情報が含まれる．動的データは，航行中は船の速度に応じて 2~10 秒ごとに，停泊中は 3 分ごとに記録されている 5)．航海関連情報は手動で入力されているため，誤入力やデータの欠損が発生することがある．
(2) AXS Dry
AXS Dry は，AXS Marine 社が提供する，市況調査や船舶運航計画の支援を目的とした，ドライバルク船に関する統合的なデータを提供するツールである．AXS Dry では船舶，港湾，契約情報を基に，出発港と到着港のペアを一つの航海として記録しており，各航海で荷役を行った
バースの名前，輸送品目，航海時間，喫水変化，平均船速が含まれている．本研究ではバース単位での品目リストを作成するために AXS Dry を用いた．
3. 2 推計手法(1) 推計の流れ
基本方針としては，中島ら（2019）3)と同様に，港に関する取扱品目リストを作成し，船舶の寄港履歴から特定した輸出港と輸入港の組合せと照合することで，輸送品目を特定する．既往研究では資源の偏在性の観点から輸─53─

出港のリストを優先的に作成していたところ，本研究では輸入港のリストも作成することで精度向上を図った．
ドライバルク輸送においては，Fig. 1 のように同一港湾
内で複数の品目を扱うケースが多くある．この場合，荷役をしたバースの位置まで確認することで，品目を判別できることが多い．そのため，AIS データから荷役したバースの位置が分かるように滞留点を抽出する必要があり，港のリストについても，複数品目を扱う港については，バース単位で取扱品目リストを作成していく必要がある．

Fig. 1 Coal berth and grain berth in Vancouver(2) 荷積／荷揚行動の判定
船舶が特定の地点で滞留している時，船舶の行動としては貨物の荷積や荷揚の他にも，燃料補給，修理，沖待ちなどのケースが想定される．本研究では AIS データの喫水情報を用いて荷役行動の判定を行った．本研究では，各船舶の最大喫水変化値に対する当該喫水変化値の割合を
喫水変化率と定義した．ここで，燃料補給やバラスト水の出し入れの際にも喫水が変化することを踏まえ，各滞留点において，喫水変化率が 20%以上となる場合に荷積（輸出）または荷揚（輸入）と判定した．
またドライバルク輸送では，複数港において連続して荷積や荷揚が行われ，輸出港や輸入港が連続するケースがあるため，その場合は喫水変化率が一番大きい港を代表的な輸出港（または輸入港）とすることで，輸出港と輸入港が交互に出現するようにし，輸出入ペアを特定する．
なお，各港における喫水変化率を用いて複数港に貨物輸送量を割り当てることも考えられるものの，喫水値がマ
ニュアル入力であり精度が担保されていないため，喫水変化率の利用は今後の課題とする．
(3) AIS データからの船舶機構履歴の抽出
品目別輸送量の推計を行うためには，AIS データから以下の情報を含む滞留点を抽出する必要がある．
・停泊港湾名・到着時刻，出発時刻，滞在時間
・バース単位での停泊位置
・到着前喫水，出発後喫水，喫水変化量
本研究では，AIS データから滞留点を抽出するため，
Geohash と呼ばれる手法を導入した．Geohash は，地球上の全座標を緯度・経度をもとに分割し，複数桁の文字コー
ドをつけて扱うジオコーディング手法である．Geohash は，
緯度経度の組み合わせを一つのコードで表すことができるため，位置情報の参照先を一つのカラムにまとめられることが利点である．緯度経度情報から滞留点を抽出する場合，移動距離の計算処理が重くなるのに対して，
Geohash を用いれば，前後のコードの比較により領域移動の有無を検出できるため，簡易に処理することができる．
また Geohash は桁数を上げるほど分割が小さくなり，分析精度があがるため，目的に応じてスケールを自在に変化させることができる．
本研究では，港の停泊を抽出する際は 10km オーダーの4 桁の Geohash（Geohash 4：以下 X 桁の Geohash を Geohash
X と表す）を，バースの停泊を抽出する際は 100m オーダ
ーの Geohash 7 を用いた．このように港とバースの二段階に分けて抽出を行う理由は二点ある．一つは，Fig. 2 のよ
うに Ship to Ship (STS) で荷役を行う場合など，船舶が停泊していても固定されず，小刻みに移動するケースにおいて滞在時間の分散を防ぐためである．もう一つは，喫水変化の紐付けを正確に行うためである．喫水変化量は，各滞留点の到着時喫水を比較して抽出しているものの，喫水の値はマニュアル入力であるため，実際に喫水が変化してから AIS データ上で喫水の値が変わるまで，時間差が生じることが多い．Geohash 7 のみで抽出を行うと滞留点が細分化されるため，実際に荷役を行った滞留点に喫水変化の値が紐づかないケースが発生してしまう．
以上を踏まえ，本研究では以下の手順で AIS データから滞留点を抽出した．
Step 1. 船速，喫水の欠損値や未入力部分を，直前の値を用いて補間する．
Step 2. 位置座標（緯度経度情報）から Geohash 4 とGeohash 7 を生成したのち，喫水および Geohash 7 について，時系列で同じ値がどれくらい連続しているかカウン
トする．
Step 3. 同じ Geohash 4 が 5 時間以上連続しているケースを滞留とみなし，先頭と末尾のデータから，滞留開始時
刻と終了時刻を取得する．
Step 4. Step 3 で抽出した Geohash 4 の滞留時間内で，Step
2 で取得した連続カウントが最大である喫水値を到着前
喫 水 と み な し ， Geohash 4 の 滞 留 時 間 内 に 含 ま れ る
Geohash 7 について，Step 2 で取得した滞在時間が最大である Geohash 7 を港湾内での停泊位置情報として割り当
てる．さらに，（Geohash4 レベルの）各滞留点の次の滞留点の喫水を出発後喫水として割り当て，喫水変化を求める．

Fig. 2 AIS data in case of Ship to Ship transfer(4) 品目別輸出港リストと輸入港リストの作成
輸出港リストおよび輸入港リストは，AIS データから上述の方法で抽出した滞留点と，AXS Dry の輸送履歴情報を紐づけることによって得られる，各滞留点の取扱品
目実績をもとに作成する．AIS データ及び AXS Dry 間で共通している船舶 9,856 隻について，AXS 側の輸出入ペ
アごとの輸送履歴 64,602 レコードに対し，AIS 側の連続停泊する Geohash 4 に停泊開始してから終了するまでの期間と重複があることを条件とした紐付けを行った．
その結果，輸出港リストは，830 の単一品目取扱港（バースを参照せずに品目が特定できる港，以下単一品目港），

─54─

544 の複数品目取扱港（以下複数品目港）で構成され，複数 品 目 港 は 6,855 の 単 一 品 目 取 扱 バ ー ス （ 正 確 に はGeohash 7 の数，以下単一品目バース），590 の複数品目
取扱バース（以下複数品目バース）に細分化された．輸入
港リストは，537 の単一品目港，941 の複数品目港で構成され，複数品目港は 7,094 の単一品目バース，2,524 の複数品目バースに細分化された．Table 1 に品目別の単一品
目港，単一品目バースの数を示した．また，複数品目バー
スについては，その品目の組み合わせについて輸出入別に Table 2，Table 3 に示した．なお，３つ以上の品目を同一バースで扱う際は，表中で重複してカウントしている．

複数品目バースの場合は，共通して扱う品目が一意に決まる場合はその品目，決まらない場合は輸出港側で一番輸出量の多い品目とする．
Table 4 Export / import combinations and reference targets

Table 1 Number of loading/discharging ports and berths whichhandles single commodity

Table 2 Number of multi-commodity loading berths for eachcombination of commodity*including 61 berths where more than 3 types of commodity are loaded

Table 3 Number of multi-commodity discharging berths foreach combination of commodity

4. 推計結果と外部統計との比較
4. 1 全世界輸送船腹量の推計と積載率の推定
本研究では，三大バルク貨物である，鉄鉱石，石炭，穀物に加え，主要なマイナーバルク貨物である肥料，鉄鋼を含めた 5 品目について，品目別港湾間輸送量の推計を行った．一般に，全世界を網羅する貿易量の統計は国レベルに限られており，港湾レベルでは得られない．そのため，
AIS データに基づく推計結果を国別に集計した上で外部統計と比較し，推計精度の確認を行った．三大バルク貨物
については Clarkson 社が提供している Dry Bulk Trade
Outlook6)，マイナーバルクについては IHS 社が提供するWorld Trade Service（WTS）を使用した．
Table 5 に，本研究で推計した 2016 年全世界輸送船腹量（DWT ベース）の推計値と，外部統計との比較を示した．結果より，鉄鋼を除くと，AIS データを用いた本研究の推計結果が外部統計の全世界輸送量をカバーできていることが分かる．鉄鋼については，各統計において鉄鋼に分類される細品目の定義が異なることが，カバー率の低い一因と考えられる．
以下では，鉄鋼を除く各品目について，DWT ベースで推計した全世界輸送船腹量と統計値の比較により，平均的な積載率（Load Factor，以下 LF）を Table 6 に示す通り
品目別に算出し，これを推計した輸送船腹量に乗じることにより，輸送量とみなす．なお，AIS データの喫水変化率を用いて LF を算出することも考えられるものの，LFを正確に推定するには船型や積載貨物を考慮した詳細な検討が必要になるため，本研究では採用せず，今後の課題とする．

*including 812 berths where more than 3 types of commodity are discharged(5) 品目判別方法
Table 4 に，輸出港と輸入港を同時に照合した際の，品目判定の方法を示した．輸出と輸入の各リストには，単一
品目港，複数品目港が混在している．輸出港と輸入港どちらかが単一品目港であれば，その品目を割り当てる．どちらも複数品目港である場合は，バースの取扱品目を参照
する．バースについても，単一品目バースと複数品目バースが混在している場合は，単一品目バースがあれば，その品目を割り当てる．稀に，輸出入港ともに単一品目港または単一品目バースであるものの，品目が矛盾することがある．その場合は，輸出側の品目を割り当てることとする（Table 4 中の網掛け部分）．これは，資源の偏在性より，輸出港湾数の方が限定されるため，輸出側の品目の方が基本的に確からしいとみなせるからである．輸出入とも

─55─

Table 5 Comparison between total observed and estimatedflow of dry bulk cargo

Table 6 Estimated average load factor of each cargo based on
statistics
Commodity
LF
Iron Ore
86%
Coal
91%
Grain
87%
Fertilizers
90%
4. 2 輸出入国別取扱量の推計結果と外部統計との比較(1) 鉄鉱石
Fig. 3 と Fig. 4 に鉄鉱石における輸出入国別取扱量の推計値と Clarkson による実績値の比較を示した．決定係数
R2 は輸出国が 0.9975，輸入国が 0.9998 となっており，全体として高い精度で推計できていることが分かる．
(2) 石炭Fig. 5 と Fig. 6 に石炭における輸出入国別取扱量の推計
値と実績値（Clarkson）の比較を示した．決定係数 R2 は輸出国が 0.9829，輸入港が 0.9915 となっており，鉄鉱石
同様に高い精度で推計できている．輸入におけるタイ，ベトナム，フィリピンなど東南アジアの国について過小推計の傾向がみられた．
(3) 穀物
Fig. 7 と Fig. 8 に穀物における輸出入国別取扱量の推計
値と実績値（Clarkson）の比較を示した．決定係数 R2 は輸出国が 0.9392，輸入国は 0.9834 となり，中島（2019）3)による推計では精度が悪かった穀物についても，高い精度で推計できていることが分かる．輸入国のイランについては過小推計が目立っている．
(4) 肥料
Fig. 9 と Fig. 10 にマイナーバルクである肥料について，
輸出入国別取扱量の推計値と実績値（WTS）の比較を示した．決定係数 R2 は輸出国が 0.8685，輸入国が 0.9356 となった．特に輸入については高い精度で推計でき，輸出についても取引規模の小さい一部の国を除くと高い精度で推計できていることが分かる．
(5) 鉄鋼マイナーバルクである鉄鋼について輸出入国別取扱量の推計値と実績値（WTS）を比較したところ，決定係数
R2 は輸出国が 0.8697，輸入国が 0.2448 となった．輸出については最大国の中国の推計精度は高かったものの，全体としては精度が悪く，輸入についても全体として精度が悪くなった．

Fig. 3 Comparison between observed (provided by Clarkson)and estimated amount of iron ore export by country

Fig. 4 Comparison between observed and estimated amount ofiron ore import by country

Fig. 5 Comparison between observed (Clarkson) and estimatedamount of coal export by country

─56─

Fig. 9 Comparison between observed (provided by WTS) andestimated amount of fertilizers export by country

Fig. 6 Comparison between observed (Clarkson) and estimatedamount of coal import by country

Fig. 10 Comparison between observed (WTS) and estimatedamount of fertilizers import by country

Fig. 7 Comparison between observed (Clarkson) and estimatedamount of grain export by country

4. 3 月別取扱量の推計結果と外部統計との比較
全世界を網羅する貿易量の統計は年単位に限られているものの，一部の月別の取扱量が入手可能な国について
は，月単位で推計結果との比較が可能である．Fig. 11 に，鉄鉱石および石炭に関する日本の 2016 年月別輸入実績 7)と推計結果との比較（実績値に対する推計値の割合）を示した．結果より，鉄鉱石の 1 月輸入量を除いておおむね
精度よく推計できていることが分かる．1 月輸入量の推計
精度が悪いのは，本研究では 2015 年末の輸出情報が AIS
データから抽出できていないことが原因と考えられる．
また，Shibasaki et al.2)に示した LNG の月別輸入量と同様，
夏季（7, 8 月）が他の月に比べると実績値と推計値がややずれる傾向にあり，船舶の入港と通関のタイミングの相違に季節的な特徴が存在する可能性が示唆される．

Fig. 8 Comparison between observed (Clarkson) and estimatedamount of grain import by country

─57─

輸入時にカタール海域で一部荷揚を行ってから入港するケースが多いため，推計された輸入量がカタールに計上されることがあり，バーレーンにおける過小推計の原因となっている．

Fig. 11 Comparison between observed and estimated monthly
iron ore / coal imports in Japanese ports
4. 4 港湾別取扱量の推計結果と外部統計との比較
全世界を網羅する貿易量の統計は国レベルに限られているものの，一部港湾統計が入手可能な国については，港湾レベルで推計結果との比較が可能である．Table 7 に，日本の石炭上位輸入港における港湾統計に基づく輸入量
実績値と本研究の推計結果との比較を示した．多くの港湾については高い精度で推計できている一方で，大分港については過大推計，北九州港と川崎港については過小推計となった．たとえば川崎港については，本研究の推計
上は東京湾のより湾口に位置する横須賀港で代わりに多く計上されている（実績はゼロ）ことから，喫水変化のタ
イミングや寄港時間の関係で正しく推計されないことがあることがわかった．また，大分港と北九州港は，合計すると概ね実績と一致する（推計精度 115%）ことから，次節(1)で考察するように，複数港で輸入を行う際の判定に課題があるものを考えられる．
Table 7 Comparison between observed and estimated coal
imports in selected Japanese ports

4. 5 本研究で提案した推計手法の課題
国別輸出入取扱量の推計結果を実績値と比較した際に精度が悪かった国について AIS データを精査したところ，
特に以下のようなケースについて，本研究で提案した
AIS データを用いた推計手法の適用が困難であることが分かった．
(1) 複数港を経由して輸出入を行うケース
前述の通り，ドライバルク貨物輸送においては，輸出や輸入を行う際に，複数港に連続寄港して荷役を行うケースがある．本研究では喫水変化が最も大きい Geohash 7 を代表的な輸出入バースとしているため，実際の荷役港と異なる港湾に輸出入量が計上されてしまうケースがある．
Fig. 12 はバーレーンおよびカタールの港湾において，連続して鉄鉱石を荷揚げしている例である．バーレーンは，

Fig. 12 Example of iron ores imported in multiple ports in
Qatar waters (IMO 9422067)(2) AIS の通信環境が悪い地域で荷役するケース
AIS データは船舶の密集，天候，通信設備などの影響により，船舶の情報を正常に受信できないケースが存在する．
Fig. 13 はフィリピンにおける輸入が，通信環境の悪さが原因でインドネシアでの輸入に誤って推計された例を示している．フィリピンやベトナム周辺の海域では，多数の船が集中するなど AIS の通信環境が悪いため，寄港時の滞留点を抽出できないケースがある．その結果，実際にはフィリピンで荷揚げされた後のインドネシア周辺での徐行や停泊地点が荷揚港と判定されるケースがあり，フィリピンやベトナムの過小推計及びインドネシアの過大推計の原因となっていると考えられる．

Fig. 13 Example of bad AIS communication(3) 人為的に AIS が切られるケース
AIS 装置は搭載条件を満たす全ての船舶に設置されているものの，船員が人為的に発信を停止することが可能である．例えば，海賊が出没するソマリア沖では，航行の─58─

際に安全のため人為的に AIS 装置が切られることがある．
また北朝鮮やイランなど，外交上の理由で輸送が制限されている国へ入港する際に人為的に AIS が切られることもある．Fig. 14 にイランの主要港 Bandar Imam Khomeini
付近での AIS データ欠損例を示した．この例では 2016 年
6 月 6 日に AIS が停止し，輸入を行った後の 6 月 14 日に再度 AIS が起動していると推定され，この間一週間ほど
AIS データが取得できていない．このように人為的に AISが停止されることのあり得る特定地域では滞留点が抽出できず，推計精度が悪くなる原因となっている．

Fig. 14 Example where AIS is turned off artificially

5. 結言
5. 1 結論
本研究では，複数品目を輸送するドライバルク船について，AIS データ等の船舶動静データと，各港湾・バースの品目情報を活用し，品目別港湾間全世界貨物流動の推計を行った．以下に本研究で得た知見を述べる．
(1) 品目判定に必要な情報の整理と AIS データからの寄港履歴の抽出ドライバルク船のように複数品目を扱う船種においては，船舶動静データに含まれる港湾への寄港情報だけでは品目を特定することができないことが多い．そのため，
AIS データの喫水情報を利用した輸出入の判定，位置座
標情報を利用した停泊バースの特定が必要になる．本研
究では Geohash と呼ばれるジオコーディングの手法を導入し，港湾レベル（Geohash 4）とバースレベル（Geohash7）の二段階に分けて滞留点抽出を行うことで，AIS デー
タから停泊港および停泊バースを，喫水変化量とともに抽出した．
(2) ドライバルク輸送に関する輸出港リストと輸入港リストの作成
品目情報付き寄港履歴情報を含む AXS Dry データを活用することで，AIS データから抽出した滞留点に品目情報を付与した．紐づいた品目情報を集計することにより，ドライバルク輸送に関する輸出港リストと輸入港リストを作成した．
(3) 荷役の判定と推計アルゴリズム
停泊港における喫水変化により，船舶の寄港履歴から
輸出港とそれに対応する輸入港を紐づけた．輸出港と輸入港の取扱品目を参照することで，その航海における品目を推定した．得られた結果から，品目ごとに輸送船舶の船腹量を集計し，既存統計との比較から得られた平均積載率を乗じることで，港湾間流動量の推計を行った．
(4) 推計結果と外部統計との比較
鉄鉱石，石炭，穀物の三大バルクと，肥料，鉄鋼のマイ
ナーバルクに関して，本研究で提案した AIS データに基
づく推計結果（輸出入国別取扱量）を外部統計と比較した．
その結果，三大バルクについては，外部統計と比較して，高い精度で推計することができた．肥料についても，ある
程度確からしい推計ができたものの，鉄鋼については，外部統計と対象品目を統一することが困難だったこともあり，全体的に推計精度が悪くなった．外部統計を入手できた日本の港湾を対象に月別輸入量や港湾別輸入量についても比較を行ったところ，それらのレベルでもおおむね高い精度で推計が行えたことが分かった．ただし，港湾別の推計においては，一部の港湾で大きな過大推計や過小推計が生じており，港湾レベルでの推計精度には改善の余地があるといえる．
(5) AIS による推計が困難なケース
精度の悪い国について AIS データを精査することで，以下のケースで AIS データによる滞留点抽出が困難であることが分かった．
・ 複数港で連続して輸出または輸入を行うケース
・ AIS の通信環境が悪い地域で荷役を行うケース
・ 人為的に AIS が切られるケース
5. 2 今後の課題
上述の通り，鉄鋼をはじめとして，AIS データによる推計結果と外部統計の乖離がある箇所について，精度向上を検討する必要がある．なお，AIS データによる欠損が発生しやすい地域については，別途船舶動静データを用いて補間することで精度改善を行うことができる可能性がある．さらに，本研究では外部統計の総量から逆算する形
で積載率を割り当てたものの，Jia et al.（2019）8)のように個々の輸送単位で，品目，船長，喫水情報などを統合した
積載率算出モデルを作成し，より正確な輸送量推計を行うことも必要である．また，その他の主要マイナーバルク
である木材やボーキサイトの輸送量についても，本研究の手法を今後適用して推計する予定である．
また，本研究で得られたドライバルクの品目別全世界
流動量を用いることで，既往研究では考慮できなかった品目の違いに着目した分析を行っていくことも今後の課題である．たとえば，輸送品目別の船型選択分析 9)，ドラ
イバルクの不定期船に着目した稼働効率分析，品目付き
寄港履歴と AIS データを用いた船舶需要予測などに活用できると考えている．

参 考 文 献
1)

2)

3)

─59─

金本啓・柴崎隆一・青山和浩・中道達也・鈴木健之，
AIS 等の船舶動静データを用いた LNG 全世界流動及び輸送経路の推計，日本船舶海洋工学会講演会論文集，GS13-3，2018.5
Shibasaki, R., Kanamoto, K., Suzuki, T. Estimating global
pattern of LNG supply chain: A port-based approach by
vessel movement database. Maritime Policy &Management, 47(2), 143-171, 2020.
中島陽斗・柴崎隆一・金本啓・中道達也・篠原流，AIS等の船舶動静データを用いたドライバルク船の品目

4)

5)
6)
7)

8)

9)

別全世界流動量の推定，日本船舶海洋工学会講演会
論文集，2019.11
Arifin, M. D., Hamada, K., Hirata, N., Ihara, K., Koide, Y.
Development of Ship Allocation Models using Marine
Logistics Data and its Application to Bulk Carrier Demand
Forecasting and Basic Planning Support. Journal of theJapan Society of Naval Architects and Ocean Engineers,27, 139-148, 2018.
小林英一. AIS 装置の概要 (< 特集> AIS 導入のその後). 日本航海学会誌, 160, 73-83, 2004.
Dry Bulk Trade outlook, Clarkson Research
公益財団法人日本海事センター 海上荷動きの動向
ド
ラ
イ
バ
ル
ク
貨
物
http://www.jpmac.or.jp/relation/drybulk_cargo_pdf/d201
7-09.pdf （2020 年 3 月 2 日最終アクセス）
Jia, H., Prakash, V., Smith, T. Estimating vessel payloads
in bulk shipping using AIS data. International Journal of
Shipping and Transport Logistics, 11(1), 25-40, 2019.
金本啓・Murong Liwen・柴崎隆一，AIS 等の船舶動静データを用いたドライバルク船の品目別全世界流動量の推定，日本船舶海洋工学会講演会論文集，2020.05

─60─

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 30 号

論文番号 2020S-OS2-3

ドライバルク船の輸送品目別船型選択モデルの構築
学生会員
正 会 員

金
柴

本
啓*
崎 隆 一*

Murong Liwen*

Developing a Vessel Size Selection Model by Commodity for Dry Bulk Carriers
by

Kei Kanamoto, Student Member
Ryuichi Shibasaki, Member

Liwen Murong

Key Words: dry bulk, vessel size, vessel type selection, multinomial logit model

1. 緒

言

国際海上輸送による資源貿易は，我々の生活に欠くことのできない重要な経済活動である．海運市場は，全体として複雑なシステムを構成しているものの，大局的な視点では，輸送需要と船腹供給の関係性が，市況を左右していると言える．船腹供給量は新造船の発注や解撤によって変化し，海上輸送市場に大きな影響を与える．一般に船舶は 15~30 年の寿命を想定して造られているため 1)，一度供給過剰が発生すると短期的な修正が困難であり，海運市場全体が不況に陥ってしまう．実際に，Fig. 1 に世界の船舶受注量の推移を示す通り，中国の発展に伴う海上荷動き量の活発化により 2002 年頃から急激に受注量が増加したものの，その後のリーマンショックによる世界経済の不況と船舶の供給過剰で船価は大きく下落した．そのため，新造船の発注にあたっては，海上荷動き量と船腹量の需給バランスを考慮し，計画的な造船戦略を立案するのが望ましい．
ドライバルク船による貨物輸送は，海上荷動き量の約
44%2)を占める，重要な輸送手段である．ドライバルク船は主に三大バルク貨物と呼ばれる鉄鉱石，石炭および穀物を輸送し，またマイナーバルク貨物とよばれる，肥料，
原木，チップ，鉄鋼，セメントなども輸送する．ドライバ
ルク船は，輸送量や品目に応じて複数の船型が用いられ，また同一船舶においても複数品目を扱うケースが頻繁にある．しかしながら，船舶の荷役情報や輸送品目は一般に公開されていないため，これまで個別の輸送単位で船型と品目に関する詳細な分析を行うのは困難だった．
近年，情報技術や衛星設備の発達に伴い，船舶自動識別装置（Automatic Identification System，以下 AIS）データに代表される，船舶動静データの拡充が進んでいる．金本ら（2020）3)では，AIS データと港湾バース情報を用いることによって，ドライバルク船の品目別全世界港湾間貨物流動を高い精度で推計することができた．
そこで本研究では，ドライバルクの船型選択に影響を与える要素を整理したうえで，金本ら（2020）3)で得られたドライバルク船の品目別全世界港湾間流動データに対して，重回帰モデルと多項ロジットモデルを用いること
で，ドライバルク船の船腹量や船型選択を説明するモデ* 東京大学大学院工学系研究科
原稿受付 令和 2 年 3 月 6 日
公開日 令和 2 年 5 月 18 日
春季講演会講演論文として投稿©日本船舶海洋工学会

ルを品目別に構築する．得られたモデルにより，海上輸送の各要素がドライバルク船の船腹量や船型選択に与える影響について定量化することが可能になる．また，モデルを用いて，品目別の船型別将来輸送需要の予測も行うものである．

Fig. 1 Changes in vessel orders by world region4)

2. 既往研究
Wada et al. (2018)5)は，ドライバルク船に関する新造船の需要予測手法の検討を行った．鉄鉱石，石炭，穀物輸送を対象として，貨物輸送予測モデル，注文予測モデル，建設モデル，配船モデルを定義しシミュレーションを行っている．Borthen et al. (2018)6) は，ノルウェー沖合にある
石油プラットフォームへの補給船（Platform Supply Vessels,
PSV）の配船計画問題に関して，遺伝的探索の手法を構築した．チャーターする PSV の最適なサイズと航海スケジ
ュールを推計し，実務的な船舶量に対応できるスケーラ
ビリティが確 認された．Santos et al. (2017)7) は，Rollon/Roll-off (RORO) 船輸送について，運賃，航海費用など収益を考慮した上で，最適な船舶サイズを決定するモデルを作成した．ここでは，ポルトガルの Leixoes とオラン
ダの Rotterdam 間における RORO 船輸送にモデルを適用し，燃料費，排出量制限エリア，喫水や船長制限が収益に与える影響を定量化した．Lindstad et al. (2014)8)は，船型デザインを細身にすることによる，船舶運航における燃料諸費を考慮した収益の評価を行った．従来，船型デザイ
ンは建造コストを下げ，輸送量を最大化するという観点で設計されてきたが，流体力学を考慮した細身のデザイ
ンにすることで，エネルギー効率設計指標が 25%~30%改
善し，運航時の燃費を改善しコストを抑えることができることを示した．
以上のように，船舶サイズについてはマクロな造船需要の予測や，輸送時のコストを考慮した船型選択，もしく─61─

は最適化に関する研究が多い．一方，入手データの制約もあり，ドライバルク船について，船舶サイズの観点で品目別にどのように輸送が行われているかを定量的に検討した研究はほとんど存在しない．

3. データ概要
本研究では，金本ら（2020）3)が推計したドライバルク
船の品目別全世界港湾間流動のデータを用いる．品目別
全 世 界 港 湾 間 流 動 は ， Lloyd’s List Intelligence 社 のSeasearcher が提供する AIS データに，AXS Marine 社が提供する AXS Dry に含まれる港湾バースの品目情報を紐付けて推計されている．2016 年のドライバルク輸送を対象に，三大バルク貨物である鉄鉱石，石炭，穀物およびマイナーバルクの肥料，鉄鋼についての全世界港湾間流動量が推計され，鉄鋼以外の品目については概ね精度の高い結果が得られた．なお鉄鋼については，推計精度が他の品目と比べ悪かったことから，以下の分析においては含めない．
本研究では，金本ら（2020）3)および船社関係者へのイ
ンタビューをもとに，ドライバルクの船型を，Table 1 に示す 7 つに分類した．Very Large Ore Carrier（VLOC）は，
主に鉄鉱石を運ぶための超大型船で，ばら積み船の中で最も大きな船型である．Capesize は主に鉄鉱石と石炭を輸送する大型の船型で，スエズ運河を通航できず喜望峰を回ってインド洋大西洋間を通航したことに由来する．
近年では，各国の港湾設備の拡張に併せて，Capsesize の
新造船は既存の同型船よりも大型化している．Panamax は，
元々パナマ運河を通航できる最大船型として 6~8 万トンのものが分類されていた．2016 年にパナマ運河が拡張した影響で，これまで通航不可能であった 10 万トン級のドライバルクが通航可能となった．そこで拡張後のパナマ運河を通航できるサイズを Overpanamax として分類した．
Panamax より小さい船型である Handymax や Handysize は，
世界各地の港湾における喫水や船長の制約，荷役設備の有無に影響されにくいこともあり，比較的小規模な港湾において穀物やマイナーバルクを中心に活用されている．
このように，ドライバルクの船型は，航路や品目，目的等に応じて使い分けられており，船型タイプも踏まえた輸送実態の詳細分析は重要である．
Table 1 Range of DWT and numbers of data for each vessel
type
本研究で使用したデー
船腹量
船型タイプ
（103 DWT） タにおける該当船舶数
VLOC
220~
223
Capesize120~
1,424
Overpanamax
85~
556
Panamax
65~
2,165
Handymax
40~
3,383
Handysize
20~
2,663
Minibulk~20
1,149

4. 船型選択に影響を与える要因
本章では，船型と品目に関する分析を行うにあたり，金本ら（2020）3)による推計結果および AXS Dry データに基づいた，品目別の地域間輸送における船型利用実態の分析結果を踏まえ，ドライバルクの船型選択に影響を与える輸送環境要因を整理する．
4. 1 輸送需要量

貨物輸送の際，一般には大きい船型で大量に運ぶほど輸送効率が上がる（単位重量あたりの輸送費用が低減する）．そのため，取引規模が大きい輸出国と輸入国の組み合わせでは，航海距離等に依らず Capesize 以上等の大型船を利用することで，往復回数を減らし輸送費用を減らすことができる．一方で，需要が小さい国で大きい船型を用いると，積載率が小さくなりコスト高となってしまう．
そのため，取引国間の輸送規模（輸送実績）は，使用される船型に影響を与えると考えられる．
4. 2 航海距離
一般に，航海距離が長くなると輸送コストが大きくなることから，輸送コスト低減のため大型船を利用するイ
ンセンティブが高まり，船型が大きくなる傾向にある．
4. 3 港湾の入港制約
各港湾においては，入港船舶の最大喫水や船長等に制約が設けられており，特に喫水制限が厳しい港湾では，大型船は積載率を落として喫水を小さくするしかないため，輸送効率が落ちてしまう．このように，港湾における喫水制限等も船型の選択肢を狭める要素となっている．
港湾による船型の制限には，他にも長さ，幅，排水量などがあるものの，完全に整備されている港湾データがな
いことと，喫水制限とある程度相関があるため，本研究では喫水制限で港湾の入港制約を代表させることとする．
4. 4 航海ルート上のチョークポイント（運河等）
スエズ運河やパナマ運河などの運河や，マラッカ海峡など一部の海峡においては，一定サイズ以上の大型船が通航できないことがある．この場合，大型船は大きく迂回するか輸送量を減らして喫水を上げて航行することにな
り，輸送時間や費用が増加する．例えばペルーからアメリ
カ東岸へ行くケースのように，パナマ運河の通航による航路短縮での収益増加（費用節約）が明らかな場合，パナマ運河が通航可能である船型が選択されやすくなると考えられる．
また，運河によっては，船舶サイズが大きくなるにつれ
単位貨物重量あたりの通航料金が低減するシステムになっていることがあり，通航可能な範囲内でより大きな船型を用いるインセンティブが働くことがあると考えられ
る．
4. 5 不定期船運賃指数
不定期船運賃指数は，海上の荷動き量と船腹量の需給関係を表した指標である．ドライバルクの不定期船運賃
指数は，バルク全体の指数を表す Baltic Exchange Dry
Index (BDI)のほか，主たる船型の運賃指数を表す Baltic
Capesize Index (BCI)，Baltic Exchange Panamax Index (BPI)，
Baltic Exchange Supramax Index (BSI) ， Blatic Exchange
Handysize Index (BHsI)などがある．Fig. 2 に，各指数の近年の推移を示す．
これら運賃指数の変動は，全体的な傾向としては海運市況に連動しているものの，短期的には船型ごとの需要と供給のバランスの相違によって指数の変動に差があると考えられる．つまり，相対的に運賃指数が高い船型は，その時点で他の船型より稼働率が高く，供給が相対的に少ないと考えることができる．なお，本研究においてモデルの説明変数として用いる際は，これらの指数はある程度相関しており，多重共線性を引き起こしやすいことから，BCI，BPI，BSI，BHsI そのものではなく，それぞれと BDI との比を用いることで，船型間の相対的な運賃指数の差を説明する変数として扱うこととする．

─62─

確認する．
Table 2 t-value of each variable and R-squared estimated byregression analysis by commodity

Fig. 2 Trend of BCI/BPI/BSI/BHsI (2010~2019)9)

5. 重回帰モデルを用いた船舶サイズ推定
5. 1 重回帰モデルの概要
ドライバルク貨物輸送における船舶サイズの決定に影響を与える要因を定量化するため，前章で整理した諸要
素を説明変数として，船舶の DWT を被説明変数とした重回帰分析を行う．輸送品目による船舶サイズへの影響の違いを把握するため，鉄鉱石（9,085 輸送），石炭（13,473
輸送），穀物（9,498 輸送），肥料（3,237 輸送）の各品目の輸送履歴に対してモデルを構築する．なお，極端な多重共線性を回避する観点から各要素の相関係数を事前に算出したところ，不定期船運賃指数の指標である BSI と
BHsI について高い相関が確認できたため，本研究ではより小さい船舶の運賃を表す BHsI のみを説明変数として用いる．
以上を踏まえると，ある品目 c の輸出港 i から輸入港 jまでの輸送における船舶サイズ DWTcij の回帰式は(1)式のようになる．
𝐷𝑊𝑇
𝛼 𝑆

𝛼
𝛼 𝑉
𝛼 𝑃
𝛼 𝑏

𝛼 𝐷
𝛼 𝑝

𝛼 𝑙
𝛼 ℎ

𝛼 𝑑
1

Vcij：品目 c の輸出港 i と輸入港 j 間の年間輸送実績（10kton）
Dij：輸出港 i から輸入港 j の海上輸送距離（km）
lci, dcj：輸出港 i，輸入港 j における入港可能船舶の最大喫水（m）
Sij, Pij：スエズ運河，パナマ運河通航を表すダミー変数
b, p, h：BCI，BPI，BHsI と BCI の比
𝛼 ：各説明変数の回帰係数（品目別に設定）
ここで，海上輸送距離は，AIS データより得られる当該港湾間の航行における平均船速と平均航海時間の積を用いて算出した．また港湾の入港可能最大喫水は，各港湾に入港実績のある船舶の中で最大喫水となる船舶の値を設定している．スエズ運河，パナマ運河通航のダミー変数は，各航海ルートにおいて，全航海のうちスエズ運河，パナマ
運河を通航した割合をもとに設定している．
5. 2 推計結果
Table 2 に，品目別に推計した重回帰モデルにおける各説明変数の t 値および決定係数（R2 値）を示す．表に示
す通り，どの品目のモデルについても決定係数はあまり大きくない．これを前提として，以下で品目ごとに結果を(1) 鉄鉱石
港湾の入港可能最大喫水，輸送実績，航海距離が船舶サ
イズ（DWT）に対して大きな影響を与えていることが分かる．特に港湾の入港制約に関しては，輸出港と輸入港の最大喫水の t 値がともに大きくなっている．これより，鉄鉱石輸送においては，最大喫水が大きく喫水制限にかからない場合については大型船が多く利用されることが推察される．
また，t 値から判断すると，輸送実績の方が航海距離よりも影響が大きい．鉄鉱石は，取引上位国間の輸送需要が安定して大きい点が，大型船の長期契約が締結しやすい
ことにつながっており，それが結果に表れていると考えられる．
(2) 石炭鉄鉱石と同様に，港湾の最大喫水，輸送実績，航海距離が船舶サイズに対して重要な影響を与えている．輸入側の最大喫水の影響が輸出側よりも大きく，たとえば日本のように，需要量が多い一方で港湾拡張が進んでいない国の影響が大きいと考えられる．
また，スエズ運河を通航する場合に船舶サイズが有意に大きくなっている．スエズ運河の通航料金は，船舶サイズが大きくなるにつれ単位貨物重量あたりの料金が低減
するシステムのため，通航可能な範囲内でより大きな船型を用いると費用が節約できる．一方で，パナマ運河を通航するかどうかが船舶サイズ選択にあまり寄与していな
いのは，パナマ運河の通航料金は，船舶サイズに関わらず
純トン数当たり一定の料率が適用されているため 10) ，船型を大型化するインセンティブが効きにくいためと考えられる．
(3) 穀物
穀物輸送については，輸送実績が最も船舶サイズに影響を与えており，次いで航海距離，輸出入港の最大喫水が同程度の影響度となっている．穀物は，鉄鉱石や石炭と比べ供給地と需要地が世界各地に分散しており長距離航路が少なく，また貨物密度が小さく輸送時の燃費も良いことから，長距離輸送であっても Hanadymax 以下の船型が頻繁に使われる．そのため，航海距離よりも輸送需要そのものの大きさの方が，船舶サイズを大きくするのに寄与する結果となった．
また，他の品目と異なり，不定期船運賃指数も船舶サイズの決定に寄与する結果となった．不定期船運賃指数は，他の品目の需給状況と複雑に影響しあうため，サイズに寄与する要因を断定することは難しい．しかしながら，穀物は他の品目と比較して収穫時期による季節性が特に強─63─

い品目であり，時期によって需給が変わりやすい性質から，他の品目よりも不定期船運賃指数の影響値が，有意なものになっていると考えることができる．
(4) 肥料輸出港の最大喫水，輸送実績による影響が比較的大き
く，航海距離と輸入時の最大喫水，スエズ運河の通航が続いている．肥料の場合，金本ら（2020）3)に示されるように主要な輸出地域のひとつである中東の港湾や需要地である発展途上国の輸入港において港湾整備があまり進んでいないこともあり，輸送に使用される船舶の喫水制限によって，主要な船型である Handymax と Handysize 以下が選択されることが強く作用していると考えられる．ス
エズ運河通航の影響が大きいのも，運河通航に際して，輸送効率向上のために Handysize から Handymax へと船型を大きくする誘因が作用していると考えられる．

を Handysize に統合して，選択肢が 4 つの多項ロジットモ
デルを構築した．
6. 2 推計結果
品目別の船型タイプ選択多項ロジットモデルは，選択
確率上位一位の選択肢と実際の船型選択結果の一致率(第一正解率と定義する) ，選択確率上位二位までの選択
肢と実際の選択結果の一致率 (第二正解率と定義する)により，モデルの精度を確認した．Table 3 に，品目ごとの正解率を示す．全ての品目について，第一正解率で 5 割を超えており，第二正解率で 8 割水準の正答率となっている．以下で品目ごとに結果を確認する．
Table 3 Accuracy rate by multinomial logit model

6. 多項ロジットモデルを用いた船型選択モデル
6. 1 多項ロジットモデルの概要
ドライバルク貨物の輸送では，荷主が希望取引量に対して 5%程度の差分を許容して発注するケースも多い．そのため，船舶サイズを 1 トン単位で予測することはあまり実用的とはいえず，それよりは Capesize や Panamax な
どといった船型タイプの選択に焦点を当てることの方が，運航計画や造船需要の分析を行うにあたって意義が大きいと考えられる．また，重回帰モデルではどの品目についても R2 値が低く，より精度の高いモデルを構築することが望ましい．
そこで，サンプル数が 3 つ以上存在する場合の選択問
題を扱う多項ロジットモデルを用いて，既出の輸送環境要因を説明変数とする船型タイプの選択モデルを品目別に構築する．なお，不定期船運賃指数については，前節の重回帰分析において穀物を除けば統計的に有意な結果を示さなかったことから，本モデルでは採用しないこととする．
ある品目 c の輸出港 i から輸入港 j までの輸送において，VLOC から Minibuk までの選択肢 l (l=1,2,…7) を選択する確率 Prcj(l)は，(2)式のように表せる．

(1) 鉄鉱石
Table 4 に，鉄鉱石輸送に関するモデル推計結果を示す．
鉄鉱石については，パナマ運河通航のダミー変数を除いて，ほとんどのパラメータの推計値（限界効果）が統計的に有意となっている．輸出港と輸入港の最大喫水については，喫水が大きくなるほど VLOC，Capesize の順に選択確率を増加させ，特に VLOC の増加幅は大きい．すなわ
ち ， VLOC に つ い て は ， 入 港 可 能 最 大 喫 水 の 影 響 がCapesize よりも大きく表れていることが分かる．
Table 4 Estimation results of multinomial logit model for ironore shipping

𝑃𝑟
∑

(2)

Vcij：品目 c の輸出港 i と輸入港 j 間の年間輸送実績（10kton）
Dil：輸出港 i から輸入港 j の海上輸送距離（km）
eci(l),dcj(l)：輸出港 i，輸入港 j の港湾喫水制限（m）
Sij(l),Pij(l)：スエズ運河，パナマ運河通航を表すダミー変数
𝛽 ：各説明変数の係数（品目別に設定）得られたモデルから，各説明変数についての限界効果を確認することで，各変数が特にどの船型タイプの選択に寄与しているかを分析する．本研究では，ニュートン法を用いて係数を求めているため，特定の選択肢を選択したサンプルが極端に少ないとヘッセ行列が計算できず解を求めることができないケースがあることから，鉄鉱石輸送については Minibulk を Handysize に統合した．また，石炭については，選択肢を 6 つとした場合の正解率が低かったため，Overpanamax を Panamax に，また Minibulk(2) 石炭Table 5 に，石炭輸送に関するモデル推計結果を示す．
石炭については，スエズ運河通航のダミー変数を除いて，限界効果が統計的に有意となった．輸送実績，航海距離については Handysize の選択確率を大きく下げている．輸出港および輸入港の最大喫水については，喫水が大きくなるほど Capesize，Panamax の順に選択確率が増加し，残りの選択肢については減少する．これは，実際の石炭輸送において，前章でも述べた通り，輸入側の港湾施設の設備水準による Capesize の入港可否が重要な要素となっていることとも整合的である．パナマ運河通航のダミー変数は
Panamax，Hnadymax の選択確率を同程度上げており，Capesize，Hanadysize の選択確率を下げている．

─64─

Table 5 Estimation results of multinomial logit model for coalshipping

Table 7 Estimation results of multinomial logit model for
fertilizers shipping(3) 穀物
Table 6 に，穀物輸送に関するモデル推計結果を示す．
パナマ運河通航のダミー変数を除き，ほとんどの推計値（限界効果）が統計的に有意となった．また，穀物の一大生産地である米国メキシコ湾岸からアジアへ輸出する場
合にパナマ運河を通航する必要があるため，Panamax の選択確率が全体的に大きくなっている．輸送実績はPanamax，Handymax の順に選択確率を増加させ，Minibulk，Handysize の順に選択確率を減少させており，船舶サイズに沿った結果となっている．航海距離については，輸送実績と同様に Panamax と Handymax の選択確率が増加しているものの，その増加率は同程度であることが分かる．これは，穀物輸送の燃費の良さから，Handymax も長距離輸送に使われる傾向が反映されていると言える．

6. 3 船型別将来輸送需要の予測
IHS 社の World Trade Service（WTS）では，エネルギー
資源を含む品目別各国間貿易量の将来予測値が提供されている．WTS による 2030 年の各国間鉄鉱石輸送需要と石炭輸送需要の予測値を，本研究で構築した多項ロジッ
トモデルに入力し，将来時点における船型タイプ別の輸送需要の変化を推定した．
はじめに，Fig. 3 に 2016 年と 2030 年の船型タイプ別の鉄鉱石輸送需要を示した．図より，2030 年には全船型タ
イプについて 2016 年よりも輸送量が増えており，伸び率については Panamax が僅かに大きいものの，全船型でほぼ同じ水準となった．一方，Fig. 4 に示す石炭輸送需要についてみると，2030 年には全船型タイプについて 2016 年
よりも輸送量が増えていることは鉄鉱石と同様であるものの，伸び率については Handymax が相対的に大きいことが分かる．これは，途上国など新興国の経済発展が進み，石炭輸入の需要が新たに生じる国が増加するためと推察される．

Table 6 Estimation results of multinomial logit model for grainshipping(4) 肥料
Table 7 に，肥料輸送に関するモデル推計結果を示す．
ほとんどの結果について限界効果が統計的に有意となった．スエズ運河通航のダミー変数については，Handymaxの選択確率が増加し，Handysize の選択確率が減少しており，船型を大きくする方に寄与していると考えられる．一方で，パナマ運河通航のダミー変数については，Minibulkの選択確率が最も増加する結果となっている．これは米国東岸から Minibulk を用いて，パナマ運河を通航してコ
ロンビア西岸に向けて輸送するルートの影響で，パナマ運河通航による Minibulk 選択確率が相対的に上昇した結果である．他にも Handysize 以下の船型を用いて，米国東岸や欧州からパナマ運河を通航して南米へ輸送するルートが多くあり，結果としてパナマ運河通航が Panamax やHanadymax など大きな船型の選択確率を減少させる方に寄与している．

Fig. 3 Estimated future shipping demand of iron ore by vessel
type in 2030

Fig. 4 Estimated future shipping demand of coal by vessel typein 2030

7. 結言
7. 1 結論
本研究では，金本ら（2020）3)において推計したドライ
バルク船の品目別全世界港湾間流動データを用いること

─65─

で，これまで分析が困難だった品目別の船舶サイズごとの利用の差異について定量的な分析を行った．はじめに
ドライバルクの船型選択に影響を与える海上輸送の要素を整理したうえで，これらを入力とした重回帰モデルにより，輸送に利用する船舶サイズを品目別に推計し，各要素の寄与度を確認した．さらに，重回帰モデルの決定係数の低さや海運・造船業界における実用性をふまえ，船型タ
イプを選択肢とした多項ロジットモデルを構築した．その結果，以下のような知見を得た．
・鉄鉱石は，輸出側の喫水制限（入港可能な船舶の最大喫水）が VLOC などの大型船の利用に重要な役割を果たしている．また，上位国間で安定した長期契約が結ばれていることなどを反映し，特に取引規模が船舶サイズ決定に大きく影響している．
・石炭は，輸入側の喫水制限が大型船（Capaseize）の選択に大きな影響を与えており，ボトルネックになっている可能性が高い．
・穀物は，供給地と需要地が分散していることもあり，また輸送時の燃費も良いため，輸送距離が長くてもHandymax を選択するなど，輸送距離による船型増大への影響が小さい．また，貨物の供給に季節性があることから
不定期船運賃指数の寄与が確認できる．
・肥料は，多くの変数が Handymax への寄与が大きい中，
パナマ運河の通航可能性が，間接的に米国―南米間の輸送において Handysize や Minibulk を選択させている．
・スエズ運河の通航料金は，船舶サイズが大きくなるに
つれ単位貨物重量あたりの料金が低減するため，通航可
能な範囲内でより大きな船型を用いるインセンティブとなっている．
また，構築したモデルに WTS の将来輸送需要の予測値を入力することにより，船型タイプ別の将来輸送需要についても推定することができ，特に石炭輸送においては，
新 興 国 の 輸 入 需 要 の 増 加 によ り ， 比 較 的小 さ い 船 型（Handymax）の需要が相対的に大きくなる可能性が示された．

日 2020 年 2 月 29 日）
金本啓・中島陽斗・Murong Liwen・柴崎隆一，AIS 等の船舶動静データを用いた LNG 全世界流動及び輸送経路の推計，日本船舶海洋工学会講演会論文集，
2020.05
4) 日 本 造 船 工 業 会 ： 造 船 関 係 資 料 ,2016.http://www.sajn.or.jp/pdf/Shipbuilding_Statistics_S
ep2016.pdf （最終アクセス日 2020 年 2 月 27 日）
5) Wada, Y., Hamada, K., Hirata, N., Seki, K., & Yamada, S.
(2018). A system dynamics model for shipbuilding
demand forecasting. Journal of Marine Science andTechnology, 23(2), 236-252.
6) Borthen, T., Loennechen, H., Wang, X., Fagerholt, K., &Vidal, T. (2018). A genetic search-based heuristic for a
fleet size and periodic routing problem with application to
offshore supply planning. EURO Journal on
Transportation and Logistics, 7(2), 121-150.
7) Santos, T. A., & Guedes Soares, C. (2017). Methodology
for ro-ro ship and fleet sizing with application to short sea
shipping. Maritime Policy & Management, 44(7), 859-881.
8) Lindstad, H., Sandaas, I., & Steen, S. (2014). Assessmentof profit, cost, and emissions for slender bulk vessel
designs. Transportation Research Part D: Transport andEnvironment, 29, 32-39.
9) 川 崎 汽 船 株 式 会 社
投 資 家 情 報
https://www.kline.co.jp/ja/ir/finance/shipping.html （ 最終アクセス日 2020 年 02 月 29 日）
10) CanaldePanamaTolls
Assesment
https://www.pancanal.com/eng/op/tolls.html （最終アクセス日 2020 年 3 月 5 日）3)

7. 2 今後の課題と展望
本研究で用いた重回帰モデルや多項ロジットモデルは，
2016 年の推計データから作成した．そのため，例えば 2017年のデータに対してモデルを適用することで，構築したモデルのロバスト性を確認する必要がある．また，異なる年次の分析結果を比較することで，船型タイプに関する時系列変化を把握することができる．
また，本研究では WTS の将来需要予測値を用いて船型ごとの将来輸送需要を推計した．今後は，港湾単位での世
界流動に基づいたより詳細な将来予測モデルなどと組み合わせ，港湾喫水制限の将来変化なども考慮して，各船型タイプの将来利用の動向を詳細に評価していく必要もあると考えている．

参 考 文 献1)

2)

町田進, 的場正明, 吉成仁志, & 新村豊. (1990). 船舶の寿命に関する基礎考察. 日本造船学会論文集,
1990(168), 605-614.
三井住友銀行 海運市況動向と業界各社の戦略の変化
https://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/resources/pdf/3_00_CRSDReport068.pdf （最終アクセス

─66─

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 30 号

論文番号 2020S-OS2-4

海上距離はどれほど都市間貿易に影響を与えるのか？
－過去 40 年間の LLI データを用いた実証分析－
伊 藤 秀 和*The Effects of Maritime Distance to Trade Volumes between Port Cities
by Hidekazu Itoh

Key Words: container shipping, gravity model, maritime trade, port cities, maritime networks

1. はじめに港湾とその背後圏を支える都市との空間的・機能的な関係はこれまでも重要な問題を提起し，グローバル化が進展した現代でも，海上輸送ネットワークの分析は注目される．例えば，2 地点間の貿易量はその地理的距離に大きく影響されることが明らかになっているが，こうした実証分析の多くはデータ制約から国レベル（背後圏は国全体）の分析に制限され，都市の成長や港湾の立地，さらにそれらの変化の影響を議論するには限界があった．
本研究では，1977 年から 2016 年まで 40 年間の Lloyd’s
List Intelligence (LLI) の船舶動静データを用いることで，都市レベルの貿易量に与える要因，特に 2 地点間の海上
距離，港湾都市の規模，港湾の立地特性，さらには経年変化や国・地域の違いを計量分析により明らかにする．
本稿の構成は，以下の通り．第 2 節では，本研究の背景と既存研究のレビューを行う．第 3 節では，実証分析で用いるデータと分析枠組み，分析手法の紹介を行う．
第 4 節では，実証分析の推計結果を示し，その考察を行う．最後の第 5 節では，本稿のまとめを行う．

2. 研究の背景と先行事例
従来，重力モデルを用いて，地域間の貿易量が同じくその地理的距離に負の影響（遠いほど貿易量は少ない）を受ける結果を示した研究は多い．また，距離だけでな
く，国境，内陸地・諸島，さらには成長度合・言語・植
民地の繋がり・通貨・制度など，幾つかの要因が貿易量に影響を与えることを示した．しかし，貿易量というデータ制約から，多くの研究は国レベルで，都市間の貿易量を対象とした研究は，特定の国・地域，さらには港湾毎の分析を除けば，限定的である．すなわち，地球規模で港湾都市を対象とした研究は見当たらない．

3. 利用データと分析手法
3. 1 利用データ
本実証分析では，1977 年から 2016 年まで 40 年間の LLIの船舶動静データを用いる．各年 4 ヶ月（3 月・6 月・9月・12 月），フルコンテナ船の港湾発着データおよび船舶情報を基に，各港湾および港湾間の寄港船舶容量（Deadweight Tons）を集計した（約 9,000 港湾，約 4,600* 関西学院大学商学部
原稿受付 令和 2 年 3 月 6 日
公開日 令和 2 年 5 月 18 日
春季講演会講演論文として投稿©日本船舶海洋工学会

都市を対象）．なお，本来は貨物輸送量を用いるべきであるが，都市および都市間それぞれの実輸送データは得られないため，船舶容量を用いた．すなわち，本分析においては，消席率は一定と仮定している．
港湾都市の定義・分類は，Ducruet et al. (2018)1) に従い，
以下の 2 種類を用いた．1 つは，港湾が都市の内部に位置するとした Gateway モデル (Case 1) ，もう 1 つは，港湾
は都市の外部（郊外）に位置するとした Central places モ
デル (Case 2) である．後者では，港湾と都市は何らかの輸送手段で接続し，より広い背後圏と仮定する．両者を比較することで，港湾都市の定義の違いがどの程度，輸送量の推計に影響するのかを検討できる．
さらに，2 地点間の輸送を行うバルク貨物と異なり，コンテナ船は基幹航路とフィーダー航路の組合せによって海上輸送ネットワークを形成することを考慮し，船の寄港が単純なループを形成すると仮定した L モデル（Space-L）と港湾間の全てのルートを仮定した P モデル（Space-P）の 2 つを用いる（Hu and Zhu, 2009）2)．すな
わち，前者は主に基幹航路の，後者はよりフィーダー航路の，影響を反映したモデルとなる．
3. 2 分析手法
本稿では，主に 2 つの実証分析を行う．1 つは，港湾（都市）に発着する船舶容量が，人口や貿易相手との平均距
離，さらに港湾立地場所とどのような関係であるのかの，
もう 1 つは，港湾都市間の船舶容量が，当該都市それぞれの人口，当該港湾間の距離とどのような関係であるのかの定量分析である．前者は，港湾都市の船舶容量を被説明変数としたパネルデータ分析，後者は，港湾都市間の船舶容量を被説明変数とした重力モデル分析である．
特に，距離に対して年毎の「相互作用項」を用いることで，船舶容量に対して距離の影響がどう変化したのかの検証を行う．さらに，港湾都市の定義による差異や基幹航路・フィーダー航路を考慮した場合の差異を比較することで，海上輸送ネットワークの構造を明らかにする．

4. 推計結果と考察
4. 1 港湾都市の発着輸送量と距離の関係
具体的に，港湾都市の船舶容量を被説明変数に，港湾
都市の人口と各年の平均海上輸送距離の自然対数，さらに年ダミー，都市ダミー，港湾立地ダミー，地域・大陸
ダミー，次数中心性（degree of centrality）を説明変数としたパネルデータ分析を行った．
その結果（Table 1），人口が多く，輸送距離が長いほど輸送量は増大し，特に Central places でフィーダー航路を考慮したモデル（Space-P, Case 2）の適合度が高い．また，港湾の立地も沿海部や河川下流部に比べ，やはり内─67─

陸部・上流部の方が航行船舶に対する制約が高いため，輸送量は低下することがわかる．
さらに，上記のパネルデータ分析において，距離変数に対して「相互作用項」を用いた場合の係数の推計値を図示したものが Fig. 1 である．なお，距離変数は，相対的な貿易構造の変化を見るため，各年・各都市の変数を各年の（サンプル全体の）平均距離で割った指数を用いた．2000 年前半までは，相対的な輸送距離の長さ（遠くの都市と貿易大）が正の影響を与えたものの，それ以降，急速に影響は低下した．フィーダー航路の充実や基幹航路の再編（寄港数減少）などが影響したと考えられる．
Table 1 Estimated results on panel-data analysis
Space-LSpace-P
Case 1Case 2
Case 1Case 2
***
***
***
人口
0.218
0.242
0.095
0.111 ***
***
***
***
距離
0.138
0.137
0.112
0.102 ***
***
***
***
年ダミー
0.200
0.215
0.158
0.175 ***
都市ダミー
諸島
0.028 ***
0.028 ***
0.074 ***
0.072 ******
首都-0.0010.007
0.030
0.028 ***
立地ダミー
下流部
0.013 **
0.026 ***
0.009 *
0.011 **
内陸部
-0.044 *** -0.022 *** -0.042 *** -0.023 ***上流部-0.063 *** -0.051 *** -0.052 *** -0.043 ***次数中心性
0.571 ***
0.558 ***
0.663 ***
0.664 ***
2
Adj-R
0.670
0.692
0.692
0.714
注）モデル間の比較のため，推計値は標準化されている．
立地ダミーは沿海部を基準，大陸ダミーは欧州を基準．
大 陸 ダ ミ ー 変 数 の 係 数 は 省 略 さ れ て い る ． *p<0.1 ，**p<0.01，***p<0.001．

後に一旦，縮小（航路運休などで，同じ距離でも相対的に輸送量は拡大）したことが理解できる．
Table 2 Estimated results on gravity model analysis
Space-LSpace-P
Case 1Case 2
Case 1Case 2
発地人口0.207 ***
0.221 ***
0.214 ***
0.239 ***
着地人口0.209 ***
0.226 ***
0.206 ***
0.229 ***
距離-0.122 ***-0.154 ***-0.137 ***-0.176 ***
***
***
***
年ダミー
0.252
0.257
0.239
0.242 ***
2
Adj-R
0.160
0.178
0.158
0.184
注）Table 1 に同じ．

Fig. 2 The change of actual distance’s effects between ports

5. おわりに
本稿では，主に LLI データを用いて，1977 年から 2016年まで 40 年間の海上輸送量が，港湾都市の人口，海上輸
送距離，さらに都市特性・港湾立地特性とどのような関係性を有したのか，またそれが時系列にどう変化したのかを計量分析により明らかにした．
その結果，大都市は多くの輸送量を誇り，また相対的に遠くの港湾都市と貿易を行うが，輸送距離の影響は低下，特に 2000 年代前半に急速に低下している．さらに，港湾都市間の輸送量も，発着都市の人口に正の影響を受け，また都市間距離に負の影響（貿易の抵抗に）を受ける．距離の影響（抵抗）は次第に拡大し，すなわちコン
テナ輸送が進展したことで，域内のフィーダー航路が主要な海上輸送になったことを示唆する結果であった．

謝Fig. 1 The change of relative distance’s effects at ports
4. 2 港湾都市間の発着輸送量と距離の関係
2 地点の港湾都市人口それぞれ，当該都市間の海上輸送
距離を説明変数に，当該都市間の船舶容量を被説明変数とした重力モデル分析を行った．
その結果（Table 2），発着共に人口は輸送量に正の，輸送距離は負の影響を示した．また，4.1 と同じく，Space-Pの Case 2 の適合度が最も高いことがわかる．
4.1 と同様，上記の重力モデル分析において，年毎の距
離変数に対する係数の推計値を図示したものが Fig. 2 である．2000 年代前半まで，負の影響は緩やかに絶対値で拡大（遠いほど輸送量は減少）し，リーマン・ショック

辞

本稿は，科学研究費補助金・国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）17KK0058 および関西学院大学 2017 年度個人特別研究費による成果の一部である．ここに記して感謝したい．なお，残り得る誤りは，筆者に帰するものである．

参 考 文 献
1)

2)

─68─

C. Ducruet, et al.: Maritime networks as systems of cities:
The long-term interdependencies between global shipping
flows and urban development (1890-2010), Journal ofTransport Geography, vol.66, pp. 340-355, 2018.
Y. Hu and D. Zhu: Empirical analysis of the worldwide
maritime transportation network, Physica A, vol.388,
no.10, pp. 2061-2071, 2009.

論文番号 2021S-OS5-2

日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

Long-term Ship Position Prediction
Using AIS data and Deep Learning
byIbadurrahman*, Student Member
Yujiro Wada*, Member
Daisuke Watanabe***Kunihiro Hamada*, Member
Jota Nanao**
Takahiro Majima****, Member

Key Words: Deep Learning, AIS, Ship Position, Long-term Prediction, End-to-end tracking

1. INTRODUCTION
Prediction of ship position plays an essential role in maritime
navigation. The prediction can be divided into three categories
based on its time-interval ∆t threshold: short, medium, and longterm prediction. A short-term prediction, from a high-precision
real-time up to less than a one-hour prediction, is mostly used
for collision avoidance and maritime traffic monitoring. The
medium-term, where prediction is below 24 hours, is needed
concerning Maritime Situational Awareness (MSA) as a key
aspect of maritime safety and security. Prediction with 24-hourtime interval ∆t and more is considered long-term prediction.
Shipping companies need long-term prediction to place ships
appropriately following the freight demand; an ability to predict
the fleet's long-term position is vital to strategize and plan
according to the maritime industry's fast-changing dynamics.
Before the widespread use of maritime Big Data, research of
ship position prediction had been carried out using radar/laser
sensor1). After the era of Big Data, vessel position prediction
started using AIS data as a source of historical data of shipposition. Many studies have performed a trajectory-based
prediction of vessels with Machine Learning (ML)2,3).
Subsequently, research on predicting vessel position has
developed using end-to-end tracking with ML where vessel
trajectories classification is no longer concerned4), and mostrecent studies have started utilizing the promising Deep
Learning (DL) to generate prediction5,6). These studies mainly
focused on the short and medium-term prediction from 30minute up to 10-hour time-interval.
Ship position prediction with average 24-hour time interval
and more is the objective of this study, where nine-year
Capesize-bulk carrier AIS data worldwide and Deep Learning(DL) are used to realize a rapid end-to-end long-term prediction.
The utilization of the long-time range of AIS data and the longterm ship position worldwide is the novelty of this paper.

2. DATA USED IN THIS STUDY
2. 1 AIS data
Automatic Identification System (AIS) is a spatial time-seriestransmission transmitted continuously by vessels. As of 2008,

international ocean-going vessels have been regulated to be
outfitted with an AIS Class A device by IMO. Each AIS
transmission contains the vessel's static information such as
maritime mobile service identity (MMSI) and IMO number, anddynamic information such as longitude, latitude, speed overground (sog), course over ground (cog), and heading.
Archived AIS data from ExactEarth7) as one of the dataservice companies was used. The data used is nine-yeararchived AIS messages of worldwide Capesize-bulk carriers
from July 2010 to December 2018. The dataset alone contains
more than 3.5 million AIS messages from 1698 different IMO
numbers. The AIS messages were archived daily for each IMO
number in randomly different time-interval ∆t, with the average
24-hour interval; their distribution is depicted in Fig. 1.

Fig. 1 ExactEarth AIS data distribution.

2. 2 Ship data
Ship data from IHS SeaWeb's fleet8) was used in this study.
The data contains ship details and technical specifications suchas vessel’s length, beam, draught, displacement, design speed,and cargo volume. Ship data was utilized to validate theCapesize bulk carrier vessels from the whole raw AIS data andcorrect their static information on the AIS message. This dataset
was also used to formulate static data usability as the input inthe prototyping process.

3. RESEARCH PROCEDURE* Hiroshima University** Kawasaki Kisen Kaisha, Ltd.
*** Marubeni Corporation**** Knowledge and Data System Department, NRMI
Received 12th March 2021
Published 24th May 2021
Read at the spring meeting 31st MAY and 1st JUN. 2021
©The Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers

This research has three main iterative steps. The first two
steps were building a DL model and creating a DL model withdefined properties for the Indian Ocean. Subsequently, DL
models for worldwide waters were developed for each six open
ocean and six near-ports global primary checkpoints with thesame model properties. The model objective was to predict
next-day position accurately and generalize either for ocean-

─155─going vessels or near-ports navigating vessels. An overview of
the research flow is depicted in Fig 2.

express the target time's implicit information and the vessel
history at the previous timestep 𝑡 − 1.

Input data 𝑿𝒊
longitude
latitudetime-interval
speed over groundFig. 2 Overview of research procedure.

4. DEEP LEARNING MODEL
4. 1 Model Structure
The decision of networks' hyperparameters and detailed DL
architecture was determined based on deep understanding andextensive experimentation. For analysis, we carried out training
and prediction using the scalar regression architecture at theexpense of double running time but similar performance.
Hyperparameters governing the model structure are presented
in Table 1. The model was built with six layers: 5 hidden layers
and 1 output layer. An adaptive learning rate method was
utilized using Adaptive Moment Estimation (Adam)
optimization algorithm, an update to the RMSProp with
momentum.
Table 1 Hyperparameters of the DL model.
Hyperparameters
Properties
Number of hidden layers
5
Number of units[64, 64, 32, 32, 16, 1]
Activation function[s, s, s, s, s, -]loss function
MAE
Optimizer
Adammini-batch size
64

𝑈

𝑑 /∆𝑡

course over ground𝜓-heading𝜓

distance𝑑∆𝑡 𝜓

haversine distance𝑑

Manhattan distance

𝑑

𝑑
𝑑

(

(

),(

,
(

),(

,

,

, )
, )

),(

,

)

4. 4 Target of the prediction
The target was defined through an extensive evaluation. The
DL model's output targets one variable only, either longitudeinterval ∆𝜆 or latitude-interval ∆𝜑 (see Fig.3). All the input
and the target were normalized with standard deviation 𝜎 toavoid imbalance on networks’ parameters and loss calculation,
respectively.

Fig. 3 Definition of model output (target).

The selection of the most suitable input features wasestablished by evaluating Permutation Feature Importance(PFI)9). After a model was trained and the model score 𝑠 wascomputed, a corrupted matrix 𝑋 , was generated bypermuting feature 𝑗 in the original matrix 𝑋. Following that, a
new score 𝑠 , was computed based on the prediction of the
permuted data 𝑋 , , and then PFI score 𝐼 was calculated as∑

average speed+𝑑4. 2 Variable Selection

𝐼 =Table 2 Input data.
SymbolDefinition
𝜆
𝜑
∆𝑡
𝑇 −𝑇
𝑈
-

,

× 100%

4. 5 Loss Function
In the scalar regression DL model, the loss function (i.e.
MAE) was calculated discretely for each standardized target∆𝜆 and ∆𝜑 . In this study, after the predictions of ∆𝜆 and∆𝜑 were generated, both results were inversely normalized
and then transformed into 𝜆𝑎𝑛𝑑 𝜑 . Next, a new loss
score for each result was calculated as(1)

The permuted data 𝑋 , was then returned to the original order.
The step was repeated for the entire features of input data. The
PFI evaluation was performed on the dev set to decide howmuch the model relies on each feature for making predictions.
All irrelevant features with low and minus PFI scores were
removed, and subsequently, new features were extracted and reevaluated until final input features are established.

4. 3 Input Data
For vessel position prediction at the next timestep 𝑡 + 1, weused its state at the current timestep 𝑡 and some implicit
information at 𝑡 − 1 as input. The inputs were defined throughiterative evaluation. The input contains ten features, expressed
as in Table 2 where subscript 𝑡 stands for timestep and 𝑇 is
the AIS message's timestamp. 𝜆, 𝜑, 𝑈 , 𝜓 , and 𝜓 are
retrieved from the AIS message. The rest of the input features

𝑀𝐴𝐸 =

∑

𝜆

−𝜆

(2)

𝑀𝐴𝐸 =

∑

𝜑

−𝜑

(3)

5. DL MODEL FOR INDIAN OCEAN
5. 1 Model Development
A hold-out validation scheme was utilized to prevent
information leaks on the test data and tune model properties.
Randomly shuffled AIS data from July 2010 to December 2017and half of randomly shuffled 2018 data were used as a training
set and dev set, respectively. The rest half of the 2018 data as atest set had never been used for model prototyping. An overview
of the hold-out validation scheme is depicted in Fig. 4.
Keras10), as a popular open-source high-API level frameworkwith GPU-capable running, was used to facilitate rapid model
prototyping and building the final model with the specified
model properties.

─156─

∑

𝑀𝐷𝐸 =
𝑀𝑎𝐸 =

∑

𝐶( , , ) = arccos

Fig. 4 Hold-out validation scheme of Indian Ocean dataset.

𝑑
𝐶(

,
, ),(

,(
,

( , )

,
),(

,

( , )
( , )

(6)

)
)
( , )

(7)
(8)

( , )

5. 2 Target Area
The observation area was within 60oE-90oE longitude and
24oS-0oN latitude, approximately 8.6-million-kilometer square(see Fig. 5). AIS messages with missing values andabnormalities as well as outliers were omitted in training. The
training set consisted of more than 122 thousand AIS messages,
while each dev set and test set contained more than 10 thousand
data. These sets' size is considered large enough, giving highconfidence in the DL model's overall performance.

Fig. 6 Relation between Distance Error and Angle Error.

5. 5 Result
The loss and metric scores of the test result and the non-ML
baseline is presented in Table 3. The DL model outperformed
the baseline model in both loss and metric scores, almost double
performance. The geodesic calculation might be accurate forlong route planning, but given the AIS data to predict the nextday position, this method yielded a 40 km distance error average(8% error). Given that the distance between vessels' previous
positions to the next-day position was around 486 km, the DL
model could adequately produce more accurate predictions witha mean error of just about 25 km in the distance (5% error) anddiffering a slight 1.6-degree in angle.
Fig. 5 Normalized density distribution of AIS data in theobserved Indian Ocean area.

5. 3 Target of Comparison
A non-ML baseline and a sanity check were used as modelbuilding’s guidelines for better analysis to tackle the model'sbias and variance, giving high confidence in the DL model's
overall performance. As the baseline model, the geodesic
calculation is a point prediction based on a spherical earth's
shortest distance11). Given a starting position, current course,and distance to the target, the destination points along a (shortest
distance) great circle arc is calculated as𝜑= asin sin(𝜑 ) cos(𝛿 ) + cos(𝜑 ) sin(𝛿 ) cos 𝜓
sin 𝜓 sin(𝛿 ) cos(𝜑 ) ,𝜆= 𝜆 + atan2
cos(𝛿 ) − sin(𝜑 ) sin(𝜑 )

(4)
(5)

where 𝜑, 𝜆, 𝜓 are in radian, and 𝛿 is the angular distance𝑑 /𝑟. These results were subjected to be normalized to adegree. As a sanity check approach, Vessels' previous position
solely examined the loss and metric score between the previous(𝜑 , 𝜆 ) and true position (𝜑 , 𝜆 ).

5. 4 Model Evaluation Score
Evaluation scores for the combined result were defined asmean distance error (MDE) and mean angle error (MaE) basedon the haversine distance between the prediction and target (trueposition) in kilometer. Angle error formula was derived
combined with spherical law of cosine because the haversine
distance between the prediction and target was small. Fig. 6
illustrates the relation between Distance Error and Angle Error.
Accordingly, these evaluation function can be defined as

Table 3 Comparison of the model performance.
Loss
𝑀𝐷𝐸 𝑀𝑎𝐸
Methods
𝑀𝐴𝐸(km) (degree)
𝑀𝐴𝐸
Previous position
3.54
2.57
486.1 Geodesic calculation 0.23
0.23
40.6
3.32
DL model
0.17
0.14
25.8
1.62

6. INFLUENCE OF AREA
6. 1 Target Area
DL models were created for every six open oceans and six
near-ports global chokepoints to assess the influence of area:
North Pacific Ocean (NPO), South Pacific Ocean (SPO), North
Atlantic Ocean (NAO), South Atlantic Ocean (SAO), Indian
Ocean (IO), Philippine Sea (PS), Gibraltar Strait (GS), South
Africa Coast (SAC), Bab al-Mandab Strait (BMS), Strait of
Hormuz (HS), Laccadive Strait (LS), and Malacca Strait (MS).
Fig. 7 shows the location and exact size of each target area.
The global chokepoints' observed size was as large as theopen ocean despite the strait itself covers only a small area. Eacharea had the same observation area size: within 30-interval
longitude and 24-interval latitude, covering more than eight
million square kilometers. All models had the same model
properties and hold-out validation scheme.

6. 2 Result
The loss score and metric score of the DL model and baselinemodel in each area are presented in Table 4. DL model
outperformed the baseline model in every observation area. All
DL models predicted next-day position with a total MAE of lessthan 1, signifying that the worse DL model could still generate
position result with less than 0.5-degree accuracy in latitude and─157─longitude despite having an input with the sparse time-interval
distribution.

Sea, where the total data is above the limit. However, this effectcaused by the total data limitation does not affect improvementscores in the near-ports maritime chokepoints because thebaseline model already fails on predicting vessels' behavior nearports.

7. CONCLUSION

Fig. 7 Location of the observed area: on open oceans (above)and near-ports maritime checkpoints (below).
Table 4 Comparison of the loss and metric scores of DL modeland baseline model on each observed area.
DL modelGeodesic calculation total
data
Area
𝑀𝐴𝐸 𝑀𝐴𝐸 𝑀𝐷𝐸 𝑀𝐴𝐸 𝑀𝐴𝐸 𝑀𝐷𝐸 (x103)
NPO 0.14 0.16
26
6
0.14 0.16
26
SPO

0.19

0.19

33

0.21

0.22

37

7

NAO 0.30

0.21

39

0.31

0.26

44

39

SAO 0.11

0.12

20

0.15

0.16

26

50

IO

0.17

0.15

27

0.25

0.25

43

147

PS

0.22

0.23

38

0.35

0.30

55

115

GS

0.48

0.28

60

0.70

0.50

93

59

SAC

0.37

0.23

48

0.61

0.56

94

175

BMS 0.31

0.29

53

0.54

0.71

109

12

HS

0.35

0.28

54

0.78

0.72

127

47

LS

0.27

0.29

48

0.51

0.52

87

62

MS

0.32

0.30

54

0.82

0.83

144

308

6. 3 Discussion
By comparing the DL model's total MAE values with thebaseline model, the improvement percentage of how much the
DL model's performance outperforms its baseline model can be
known. The improvements notably soar on the near-ports area
than the open ocean area where almost all DL models yielded
more than 200% improvement. This phenomenon confirms thatthe baseline model was accurate enough to predict moving
vessels but fails on vessels' behavior near ports. DL model,
however, achieved a better performance on vessels voyaging in
Ocean than the baseline model and still generates reliable results
on long-term vessels' location prediction near ports.
Moreover, the number of data significantly affects the DL
model performance. For example, in the open ocean areas, theDL models barely outperformed their baseline model when the
total data is lower than 100 thousand but have a highimprovement percentage in the Indian Ocean and the Philippine

We created DL models with experimentally definedparameters using ExactEarth AIS daily messages. DL model
was first examined on the Indian Ocean, and then other models
were created based on six-different open Oceans and sixdifferent near-ports maritime chokepoints. Their results showthat prediction with a time-interval average of 24-hour and moreis possible. The result of vessels' position prediction was moreaccurate than the geodesic calculation as the baseline model,
where the number of data significantly affects its performance.
Predictions in the near-port areas yielded higher improvementsperformance over its baseline model than the open ocean areas.

ACKNOWLEDGMENT
This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number
20H02371. The authors would like to express their gratitude forthe support.

REFERENCES
1) L. P. Perera et.al. : Maritime Traffic Monitoring Based on
Vessel Detection, Tracking, State Estimation, andTrajectory Prediction, IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems, Vol13, pp.1188-1200, 2012.
2) J. Liu et.al. : Vessel Trajectory Prediction Model Based on
AIS Sensor Data and Adaptive Chaos Differential
Evolution Support Vector Regression (ACDE-SVR),
Applied Sciences, Vol.9, 2019.
3) E. Tu et.al. : Modeling Historical AIS Data For Vessel Path
Prediction: A Comprehensive Treatment, arXiv e-prints,
p.arXiv:2001.01592, 2020.
4) P. Borkowski: The Ship Movement Trajectory Prediction
Algorithm Using Navigational Data Fusion, Sensors,
Vol.17, 2017.
5) S. Yang et.al. : An Approach to Ship Behavior Prediction
Based on AIS and RNN Optimization Model, International
Journal of Transportation Engineering and Technology,
Vol6, pp.16, 2020.
6) X. Zhou et.al. : Using Deep Learning to Forecast Maritime
Vessel Flows, Sensors, Vol.20, 2020.
7) https://www.exactearth.com/product-exactais-archive(accessed on April 13, 2020)8) https://maritime.ihs.com/Areas/Seaweb/ (accessed on
March 20, 2020)
9) A. Fisher et.al. : All Models are Wrong, but Many are
Useful: Learning a Variable's Importance by Studying an
Entire Class of Prediction Models Simultaneously, Journalof Machine Learning Research, Vol.20, pp.1-81, 2019.
10) F. Chollet: Keras, 2015. https://github.com/fchollet/keras(accessed on May 21, 2020)
11) W.-K. Tseng et.al. : The Vector Function for Distance
Travelled in Great Circle Navigation, Journal of Navigation,
Vol.60, pp.158-164, 2007.

─158─

論文番号 2021S-OS5-3日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

AIS データを用いた機械学習に基づく
港湾取扱貨物量の短期予測
学生会員

中 島 陽 斗*正 会 員

柴崎 隆 一*

Short-term Forecasting of Cargo Throughput at Port Level by Machine Learning Using AIS Databy

Minato Nakashima, Student Member

Ryuichi Shibasaki, Member

Key Words: Cargo throughput forecasting, Machine learning, LSTM, AIS data, Dry bulk, Iron ore

1. 緒

言

1. 1 研究の背景
世界のエネルギー消費量が経済成長とともに増加し続けている今日，国際海上輸送による資源貿易は，我々の生活において欠くことのできないものとなっている．エ
ネルギーの需要と供給は世界情勢や経済状態とともに刻一刻と変動しており，それにともなって，国際海上輸送貿易をとりまく環境も毎年変化を続けている. そのため，世界の貿易輸送の挙動を把握し, 特定の資源に関する輸送形態や取引量について分析し，世界流動の全体像を捉えることは, 絶え間なく変貌し続けるエネルギー社会の中で非常に重要なことである．
一方で近年，情報技術や衛星設備の発達に伴い，船舶自動識別装置（Automatic Identification System，以下 AIS）
データに代表される，船舶動静データの拡充が進んでいる．これにより，個別の船舶について，その船舶の通航実績や航海速度，位置などの数値データが, リアルタイムに受信できるようになっている．一般に，個体の行動を集積してできる巨大な情報群はビッグデータと呼ばれており，新製品の開発や将来予測の分野において有効性を発揮している．上述のような，船舶から得られる海上ビッグデータも海事分野における活用が期待されており，多くの機関が多様な研究を行っている．しかし，船舶の衝突防止や環境影響の分析に関した研究は多いものの，物流分野への応用的な研究はまだ少ない．
1. 2 研究の目的
本研究は，AIS データを用いた港湾取扱量のリアルタ
イム予測モデルの構築を目指す．港湾レベルでの予測を可能とすれば，船主や船社といった海上輸送の主要な担い手だけでなく，港湾においてはオペレーションの最適化に伴うコスト最小化，採鉱会社にとっては予測された需要に基づく弾力的な採鉱量の調整など多様な海上輸送の担い手がメリットを享受できる．
予測手法には LSTM と呼ばれる長期的な時系列を学習できる機械学習手法を用いる．LSTM に港湾取扱実績と予測対象品目である鉄鉱石の先物価格および AIS データから抽出した変数を特徴量として学習させ，船会社へのヒアリングに基づき，実務上予測需要のある 3 週間後の港湾取扱量を予測する．
* 東京大学 大学院工学系研究科
原稿受付 令和 3 年 3 月 12 日
公開日 令和 3 年 5 月 24 日
春季講演会において講演 令和 3 年 5 月 31 日, 6 月 1 日©日本船舶海洋工学会

高精度かつリアルタイム性のある汎用的なモデルを構築するため，まず Port Hedland 港をモデルケースとして，予測精度向上に貢献する AIS データから抽出した変数を特定する．次に，この変数を用いて Port Hedland を含む複数港湾の取扱貨物量を予測し，その精度を評価することで，モデルの汎用性を確認する．

2. 既往研究2. 1 港湾取扱量の予測に関する研究
港湾取扱量の予測は，様々な手法で行われてきた．
Klein(1996) 1)は，アントワープ港の輸送量を，1971-82 年の 11 年間の取扱実績を入力として予測する一変量時系列
分 析 モ デ ル を 構 築 し た ． 2000 年 代 に は ， ARIMA やSARIMA といった統計的アプローチを利用した研究が主流であった．2010 年代に入ってからは，ビッグデータ分
析の潮流の中で機械学習を用いた予測も見受けられるよ
うになったが，依然として統計モデルによって取扱量や経済指標を入力とした予測が主流と言える．
最近では，Yang et al. (2019)2)が 11 の手法を用いて中国の主要 5 港湾における月次コンテナ取扱量を予測している．これらの手法には，移動平均法（MA 法）のような単純な計算手法，Holt-Winters 法や ARIMA のような古典的な時系列分析モデル，人工ニューラルネットワークを用いた学習手法，および Wavelet 変換を行った上で上記の手法を組み合わせたアンサンブル手法が含まれる．その結果，Wavelet 変換を用いたアンサンブル手法が最も精度が高いという結論を得ている．
2. 2 AIS データを用いた将来予測に関する研究
ここ数年，AIS データを活用し，船舶活動を詳細に把握しようとする研究がみられるようになり，その中でも機械学習を用いて大量の AIS データから将来動向を予測する研究例として，以下があげられる．
和田ら(2018)3)は，衛星 AIS データから抽出した特徴量を機械学習モデルに学習させ，ドライバルク船の運賃指数である Baltic Capesize Index（BCI）の変動方向に関する
短期予測モデルを構築した．学習の結果，当該モデルを利用すれば，衛星 AIS データを用いて 1 週間から 1 ヶ月程度の市況予測ができる可能性があることを示した．また Kanamoto et al. (2020)4)は，より包括的な AIS データを用いて同様の予測を行い，その結果，統計情報のみで予測した場合に比べ，AIS から抽出した特徴量を用いた場
合，BCI の変動方向一致率が大幅に改善したことが分かった．なお，課題として，DNN を用いる上で AIS データを更に収集できれば学習精度はより向上したと述べられ
ている．

─159─

Zhou and Hu(2019)5)は，AIS データから抽出した特徴量で学習した BP ニューラルネットワークを用いて，鉄鉱石輸送における船舶積載量を予測するモデルを構築した．
学習には，2018 年にオーストラリア及びブラジルから中国に輸入された鉄鉱石輸送 1,650 件の輸送量をデータセットとして，特徴量には各々の輸送に従事した船舶の船長，船幅，最大喫水，DWT，輸出港湾出港時の喫水を用いている．その結果，2018 年の中国の鉄鉱石輸入総量を0.5%の誤差で予測することができた．
これらの研究は，AIS データから抽出した特徴量を用いることで，従来の時系列予測手法や統計値のみを用いた機械学習手法より海運市況や港湾取扱量の予測精度が高くなる可能性を示唆している．しかし，それと同時に
AIS データの精度が高まってからの日が浅く賦存量が不十分であるため，学習データ量の制約を受け十分な精度を出せていない点を課題として挙げており，本研究においても精緻な特徴量の抽出とデータセット数の確保が重要になると考えられる．

3. モデルの構築
3. 1 モデルの概要
1.2 で述べたように，本研究では AIS データを用いて，高精度かつリアルタイムに情報を反映可能な港湾取扱量予測モデルの構築を行う．予測単位は週次，学習期間は2016 年第 1 週から 2019 年前半（第 26 週）まで，予測対象期間は 2019 年後半にあたる第 27 ~52 週に設定した．予
測単位を週次としたのは，船社の配船行動が週次で行われるなど最小単位と考えられるためである．また AIS データの精度が向上したのが最近であることから学習開始
期間は 2016 年とせざるを得ず，そのため学習に使う AIS
データを最大限確保する目的で，研究開始直前の期間である 2019 年後半を予測対象期間として設定した．
本研究では， LSTM（Long short-term memory）を学習モデルとして用いた．LSTM は，時系列関係を学習できる再帰型ニューラルネットワーク（以下，RNN）の一種である．ここで通常のニューラルネットワークで用いられる誤差逆伝播は，出力層の誤差のみを重みの更新に用いており，隠れ層の誤差を考慮できないため RNN に適さない．そこで，RNN 用に時間経過を表現できるような形に改良された手法が何種類か提案されている．
そ の 中 で よ く 利 用 さ れ る 手 法 の ひ と つ が BPPT
（backpropagation through time）とよばれ，隠れ層の出力を介して時間方向に誤差を伝播させる方法である．しかし，この BPPT を用いることで新たに勾配消失問題と勾配発散問題が発生する．勾配消失問題とは，損失関数の勾配の大きさが原因で，学習データが長くなるほど過去の時系列関係がうまく予測に反映されない問題を指し，勾配発散問題は逆に過去の傾向を反映しすぎてしまう問題を指す．このうち勾配発散問題については，勾配が指定した閾値に達したら閾値を用いて正規化を行うことで対処が可能だが，勾配消失問題はこのような対処方法がない．
この問題を解決するために開発されたのが長短期記憶（LSTM）である．長短期記憶（LSTM）は，勾配消失問
題 を 解 決 す る 方 法 と し て Hochreiter and Schmidhuber(1997)6)によって提案された手法である．LSTM においては，勾配消失問題を，隠れ層を 3 つのメモリセルと 3 つのゲートで構成された LSTM セルに代えることで解決している．3 つのゲートは，忘却ゲート（forget gate），入力ゲート（input gate），出力ゲート（output gate）と呼ばれ，それぞれシグモイド関数によりデータを通す/通さな
いを判定する．このゲートによる制御を繰り返すことで，重要なデータの重み付けを長期的に保持し，不要なデー
タの重みづけを忘却することで勾配消失問題を解消している．
本モデルでは，AIS データから抽出した複数の特徴量
を入力値として時系列関係を学習するため，複数の変数を扱え，かつ長期の時系列関係を記憶できる LSTM を利用モデルに選んだ．
3. 2 データの概要
以下に示す 3 種類のデータについて，3.1 で示した学習期間および予測期間である，2016 年から 2019 年までの4 年分を収集した．
(1) AIS データ
AIS は，超短波を通じて，AIS を搭載している他の船だ
けでなく，沿岸の基地や衛星においても情報を受信することができる．国際海事機関では，国際航海に従事する300 総トン数以上の全ての船舶，すべての旅客船，国際航海に従事しない 500 総トン以上の貨物船に対して，AISの搭載を義務化している．
AIS データには，大きく分けて以下の 3 種類の情報が含まれている．
・静的情報
IMO 番号，信号符字及び船名，船舶の長さと幅，船舶の種類，船舶上の測位システムアンテナ位置・動的情報
緯度経度，時刻（UTC），対地針路，対地船速（SOG），
船首方位（COG），回頭率（ROT），航海状態
・航海関係情報
船の喫水目的地，到着予定時刻（ETA），航行の安全に関する情報
動的情報は，航行中は船の速度に応じて 2~10 秒ごとに，停泊中は 3 分ごとに送信される．静的情報及び航海関係
情報は航行状態に関わらず，6 分ごとのペースで受信する．
また，AIS データは自動的に感知されているデータと，船員らによって手動で入力されているデータがあり，航海関係情報である，ETA，喫水，目的地などが後者に相当する．そのため，これらのデータは空欄や誤った値が入力されることがある．また，Harati-Mokhtari et al. (2007)7)
は，通信で自動的に感知されるデータについても，AISの密集度や通信環境によっては受信できない，あるいは他の船舶と混ざってしまうケースがあると指摘している．
また，極端な例では AIS の通信そのものが人為的に切断されることもある．そのため，AIS データを扱う際は，これらの誤差に注意を払って，クレンジングや補間を行う必要がある．
本研究では，LLI 社提供の Seasearcher より Capsize のドライバルク船 1,117 隻の AIS データを収集したうえで，
異常値の除去や補間を行い，さらにデータ量の削減と時間間隔の均一化による処理効率の向上を目的として，基本的に 10 分間隔となるようにデータを抽出・加工した．
そのうえで，この AIS データに含まれる情報を用いて複数の特徴量を作成した．具体的な方法は次節に示す．
(2) AXS Dry
AXS Dry は，AXS Marine 社が提供する，市況調査や船─160─

舶運航計画の支援を目的としたドライバルク船に関する
統合的なデータを提供するツールである．AXS Dry の中で提供される機能のひとつである Trade Flow は，船舶，
港湾，契約情報を基に，ドライバルク船の寄港履歴と輸送品目情報を提供している．
寄港履歴としては，出発港と到着港のペアとして一つの航海が記録されており，各航海で荷役を行ったバースの名前，輸送品目，航海時間，喫水変化，平均船速が含まれている．これらは AIS データを用いて推定されているものの，Trade Flow 自体は緯度経度情報を提供していないため，航海ルートや港湾内での正確な停泊位置は提供されていない．
本研究では，AXS dry に記載されている通航履歴の輸送量を足し合わせ，週別の港湾取扱量実績を作成した．
(3) 鉄鉱石先物価格
予測時点における鉄鉱石のマクロ需要を表す特徴量として，鉄鉱石先物価格を用いる．鉄鉱石先物価格は，将来の経済動向・業界動向が適時的に織り込まれているため，港湾取扱量の良い先行指標といえる．本研究では，
日次の鉄鉱石先物価格を週次平均へ加工して入力した．
参考として，2016 年から 2019 年の計 4 年分の週次鉄鉱石
先物価格を Table 1 に示す．
Table 1 Weekly future price of iron ore during 2016 to 2019
(出典：Investing.com8))
週
52
51
50
49
48
47
46
45
44
43
42
41
40
39
38
37
36
35
34
33
32
31
30
29
28
27

Future Price (U.S.$)
2019 2018 2017 2016
93.4 73.1 71.3 79.8
91.6 69.2 70.9 79.8
91.7
69
69.1 79.9
92.3 67.9 68.5 78.9
88.6 66.8 70.4 74.6
84.7 72.3 62.6 71.8
83.8 74.2 61.5 70.2
82.8 75.1 61.8 73.4
80.4 75.6 59.6 63.7
83.6 72.9 60.5 57.5
90.2 72.4 60.7 56.6
90.8 71.4 60.6 56.1
92.9 70.5 63.3
55
92.2 69.2 69.8 56.6
92.9 68.7 71.6 56.9
93.4 68.7 73.5
57
94.8 68.4 74.7 57.9
89.4 68.1 77.8 58.1
90.9 67.2
75
60.7
92.9 67.5 74.4 60.6
93.6
68
73.8 59.8
93.6 68.6 73.5 60.2
107 68.2 65.9 56.6
120 64.1 65.2
56
121 63.6 64.9 56.3
120 63.2 62.9 54.2

週
26
25
24
23
22
21
20
19
18
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1

Future Price (U.S.$)
2019 2018 2017 2016
117
63
56
52.7
109
64.8 54.7 50.8
10864.9 54.7 50.6
104
65.4 54.5 50.9
97.8 64.7 56.3 48.2
98.8 64.5 61.3 54.9
98.1 66.3 61.9
56
96.3
67
61.5 55.5
95.1 67.5 62.5 58.3
93.8
67
70
59.6
93.2 65.3 70.9 58.7
92.9 65.1
73
56.1
93.8 64.6 76.9 53.5
91.8 63.3 86.8 53.2
85.7 69.7 88.4 55.8
85.9 70.3 89.5 55.5
86.1 72.7 86.4 55.3
85.2
72
87.6 52.1
86
76.4 87.6 46.2
88.2 77.1 86.4 45.2
88.6 76.9 84.1 43.4
92.1 74.9 80.2
44
86.9 72.9 80.3 41.2
74.6 76.2 79.5 41.1
75.2 76.7 78.7 40.8
74.2 77.4 75.7 41.1

3. 3 学習データの作成(1) 対象港の拡大による学習データの増強収集した 2016 年から 2019 年までの前項で述べた 3 種
類のデータのうち，2016 年第 1 週から 2019 年第 26 週までを学習データ，2019 年第 27~52 週を検証用のデータとして利用する．
しかし，予測対象港湾のみでは 182 週分の取扱貨物量
データしかなく，学習データ量が不十分であると考えられるため，予測対象港湾に類似する複数の他港湾の取扱

貨物量についても学習データに加えることとした．
類似港湾の選定基準は，①予測対象港湾と同品目を取り扱っており，②2016 年から 2019 年の総取扱規模が近い，の 2 点とした．たとえば，世界最大の鉄鉱石輸出港である Port Hedland 港における取扱量予測では，Table 2 に示す 8 港とした．これにより，9 港合計で合計 1,638 週分の学習データを確保した．これは，2.2 で紹介した機械学習
手法を用いたどの研究よりも多い学習データ量となっている．
Table 2 List of Similar Ports for Port Hedland(2) 入力変数の準備と特徴量の抽出
本研究で学習モデルとして採用した LSTM は，予測にあたって，どれくらい前の期間までの変数を説明変数（特徴量）として入力するかを明示的に与える必要がある．
本研究では，予測対象期間の 1～26 週間前までの変数を特徴量として入力することとした．
本研究では，AIS データの港湾予測における利用可能性を包括的に検証するため，データ内に含まれる位置情
報，喫水情報，船速情報・目的地情報といった主要な動的情報を全て利用し，以下に示す 15 種類の変数（以下，「AIS 系変数」とよぶ）を作成した．
① 予測対象港湾周辺の船舶通航量
対象港湾の存在する海域へ向かう船舶の通航量は，短期的な将来における貨物輸送量に直結する変数である．
本研究においては，Kanamoto et al. (2020)9)と同様に，AISから取得した各時点における船舶の位置情報を Geohashによりハッシュ化し，対象港湾と同じ Geohash に存在す
るドライバルク船の総データ数（≒総滞在時間）を入力とした．ここで判定に用いる Geohash のサイズは，4 桁，
2 桁，1 桁の 3 種類を用意した．これはそれぞれ港湾レベ
ル，地方（州）レベル，国レベルに概ね相当する．このように 3 種類のサイズの異なる Geohash を用意したのは，ハッシュを小さくするほど，他港湾に向かう船舶など当該港湾に無関係な挙動はより精確に除外できる一方で，ハッシュを大きくするほど，近隣の同品目取扱港湾に向かう船舶の通航量などから読み取れる予測対象品目に関するマクロな需要が反映されるという意味で，含まれる情報にトレードオフの関係があると考えられるためである．
② 主要輸入港の船舶通航量検討対象となる輸出港だけでなく，当該品目を需要する輸入港側の取扱貨物量の変動も，重要な変数といえる．
本研究においては，AXSDry データに基づき，検討対象港
湾から輸出される当該品目の輸入量が最大となる港湾を

─161─

選定し，その港湾（Geohash 4 桁）における船舶通航量を入力変数とする．なお，当該輸出港において品種別に利用バースが異なるケースなどを想定すると，バース単位（Geohash 7 桁）や逆に地域（Geohash 2 桁），国（Geohash1 桁）単位などで貨物輸送量の多い主要相手バース，地域，
国などを特定し，船舶通航量を入力することも考えられるものの，この点は今後の課題とする．
③ 対象港湾のバース稼働率
対象港において本研究の検討対象となる当該品目（鉄鉱石）を取り扱うバースの稼働率も，取扱貨物量に直接関係する変数といえる．本研究においては，AXSdry の港湾情報データベースから対象港のバース位置を特定し，Kanamoto et al. (2020)9)と同様の考え方により，Geohash 7
桁のレベルで位置情報が一致する AIS データの滞在時間を計測することで，バース稼働率を求めた．なお，検討対象品目を取り扱うバースが複数存在する場合は，代表的な 1 バースを対象に稼働率を求めた．
④ 洋上船速対象品目の輸送需要が大きいとき，船会社は輸送，回送時の船速を速めることで輸送量を増やそうとする可能性がある．逆に輸送需要が小さいときは通常よりも低速で航行することも考えられる．そこで，AIS データに含まれる各船舶の対地船速を Geohash 1 桁レベルで週ごとにデータ数（≒滞在時間）に応じて重みづけ平均し，入力変数とした．
⑤ 喫水変化率
同様に，各船舶は，輸送需要が大きいときは満載で運航し，需要が小さいときは満載に至らないまま運航される可能性がある．そこで，各船舶の入港時と出港時（いずれも Kanamoto et al. (2020)9)の知見に基づき，Geohash 4桁レベルで把握）の喫水変化率について，当該週に入港した船舶の平均値を入力変数とした．
⑥ 寄港履歴AIS データには各船舶のそれまでの航行履歴情報が含まれる．過去に検討対象港湾や近隣諸港に寄港したことがあるかどうかという履歴情報は，航行海域や港湾施設整備水準の観点から当該港へ寄港可能な船舶であるかどうかというだけでなく，長期契約に基づく当該港への定期的な寄港の可能性に関する代理指標と位置づけることもできる．そこで本研究では，寄港履歴情報に関連し，以下に示す，情報集計の期間や地理的範囲の異なる 6 つの変数を用意した．
はじめに，対象週に対象港湾へ到着した船舶のうち，直前の貨物輸送の出発港も当該対象港湾だった船舶の隻数を考慮する．ここで，直前の出発港の定義として，AIS
データに含まれる目的地情報（Destination）を利用する方法と，実際の位置情報を Geohash 7 桁で把握する方法の 2
種類について検討した．次に，より長期的な影響を考慮するため，直近 1 年および 2 年間における対象港湾（Geohash 4 桁レベルで把握）への通算寄港回数を入力変数とした．さらに，長期契約の中には積み出し港を 1 か所に限定せず近隣港湾も含むものがあることや当該海域の寄港履歴情報を反映することを念頭に，予測対象港湾と同じ国の港湾（Geohash 1 桁レベルで把握）への直近 1年および 2 年間の通算寄港回数も入力変数とした．
⑦ 港湾ダミー変数(1)で述べたように，本研究では対象港湾だけでなく類
似港湾の港湾取扱量も特徴量として利用しているため，

これをダミー変数によって区分することとした．ダミー
変数としては，対象港湾以外の港湾をすべて 1 とするケース（common dummy variable）と，対象港湾以外の各港
湾にすべて異なるダミー変数を設定するケース（different
dummy variables）の 2 種類を用意した．

4. 推計結果
4. 1 入力変数の選択
前章で述べた AIS 系変数のうち，予測精度の向上に貢献する変数を識別し，最終的な予測に用いる変数を選定する．以下の検討における対象港は Port Hedland とし，精度指標には，平均的な誤差の比率を表す絶対平均パーセ
ント誤差（以下，MAPE）と分散を表す平均二乗偏差（以下，RMSE）の 2 指標を用いる．MAPE および RMSE の定義を以下の式(1), (2)に示す．

(1)

(2)
ここで，n: サンプル数，ai: サンプル i の実績値，fi: 推計値である．
各変数が予測に貢献しているか否かは，自港および類
似港における取扱貨物量と鉄鉱石先物価格のみ（以下，「基礎データ」とよぶ）を入力値とした予測の精度（MAPE）から，基礎データに加えそれぞれの AIS 系特徴量のみを入力値としたときの精度（MAPE）への差分（改善度）で計測する．
Fig. 1 に，各変数の MAPE，RMSE および MAPE の改善度を示した．改善度が 5%ポイントより大きい変数を赤色，0%~5%ポイントの変数を青色，悪化したものを灰色で示す．表に示した結果に基づき，学習データ量に対して特徴量が過多とならないことも勘案し，5%ポイント以
上の MAPE の改善が観測された，対象港湾周辺の船舶通航量（Geohash 4 および Geohash 2），主要輸入港における船舶通航量，対象港湾の 1 年間の寄港回数の 4 つを選定した．また，これらの変数においては，他の変数と比
べ，RMSE についても概ね小さいことが確認できる．以下では，各変数について，推計精度の改善に寄与した理由または寄与しなかった理由について考察する．
はじめに，予測対象港湾周辺の船舶通航量については，
Geohash 4（港湾レベル）および Geohash 2（地域レベル）は当該港湾の取扱貨物量の推計精度を大きく改善するのに対し，Geohash 1（国レベル）の寄与度は小さい．港湾
レベルの船舶通航量に加え，地域レベルの同情報も推計
精度改善に寄与する理由としては，大きく分けて以下の 2つの可能性が考えられる．1 つめは，鉄鉱石のように資源賦存域が偏在している場合，港湾周辺に同品目を扱う港
湾が多く，そのような港湾に向かう船舶も補足すること
で，世界的ないしはその地域における輸出需要をより正確に捉えられると考えられるためである．2 つめは，対象
港湾近辺で積み込みを待つ船舶まで捕捉でき，取扱量の変動をより精緻に考慮することができた可能性が考えら

─162─

れる．一方で，Geohash 1 桁までハッシュを拡大すると，当該港の輸送とは関係ない船舶の動きによるノイズが大きくなるため，精度改善には寄与しない結果になったと考えられる．
次に，主要輸入港（ここでは中国の Caofeidian 港）の
船舶通航量も推計精度を大きく改善する結果となった．
これは，輸入港側の船舶通航量も，検討対象港・品目における輸送需要を表す指標として機能していることを意味する．また，バース稼働率，船速，喫水変化率についてはいずれもほとんど推計精度には影響しない結果となった．このうち船速と喫水変化率については，（最大値等ではなく）平均値を用いたために変化が検出できるほど十分な大きさでなかったという可能性に加え，特に喫水変化率については，需要の変動は消席率の変動ではな
く輸送船舶数の変動で吸収されることが一般的と考えられることも理由としてあげられる．また，バース稼働率については，本研究においては検討対象港湾の主要 1 バースに着目して算出しているため，特に世界最大の輸出量である Port Hedland 港においては，主要バースが常時稼働し各週の差異がほとんど見られない状況のため有効でなかった可能性も考えられる．そのため今後は，対象港
湾の全バースについての稼働率を算出するなどの工夫や，Port Hedland 以外の港湾における同様の検討も必要と考えられる．
さらに，寄港履歴に関連する 6 変数の中では，対象港
湾における 1 年間の寄港回数が推計精度を最も改善する結果となった．なお，同じ寄港回数について 2 年分のデータを入力した時の改善度があまり大きくないのは，過去に遡るほど AIS データの信頼性が下がることが影響していると考えられる．最後に類似港湾に関するダミー変数の推計精度改善への寄与はあまり大きくなかった．これは，検討対象港湾と各類似港湾の過去の取扱貨物量の変動が，港湾を区別する必要がないほどかなり類似していることを示唆している．

No. Variable
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Basic Data
Traffic volume around the target
port (Geohash4)
Traffic volume around the target
port(Geohash2)
Traffic volume around the target
port(Geohash1)
Traffic volume in the vicinity ofthe main destination
Berth Active Rate
Average ship speed in the ocean
Draught change rate
M ost recent passage history of
the target port (Destination)
M ost recent passage history of
the target port （Position）
Navigation history of the target
port for the last 1year
Navigation history of the target
port for the last 2years
M ost recent one-year travel history
for the target country
M ost recent twp-years travel history
for the target country
Dummy Variable(Target or Not)
Dummy Variable(Each Port)

MAPE
(%)

RMSE

MAPE
Improvement
Rate (%point)

25.3

2.83

16.7

2.11

8.6

14.8

1.75

10.5

24

2.85

1.3

17.8

2.04

7.5

26.2
27.2
24.2

3.08
3.30
2.86

-0.9
-1.9
1.1

22.8

2.77

2.5

21.9

2.58

3.4

15.7

2.67

9.6

20.3

2.32

5

22.6

2.39

2.7

20.8

2.62

4.5

23.8
22.3

2.90
2.98

1.5
3

-

4. 2 Port Hedland 港における予測結果
前節で選定した 4 つの AIS 系変数に関する特徴量と基礎データを入力値として LSTM を学習させ，Port Hedland
港の 2019 年第 27~52 週目の鉄鉱石輸出量について検証した．なお，Port Hedland 港の取扱量推計において入力対象となる類似港湾は，3.3 の Table 2 に示した通りである．
推計結果を Fig. 2 に示す．図には，上記モデル（以下，「AIS モデル」とよぶ）の推計結果に加え，基礎データのみを用いて構築したモデル（以下，「基礎モデル」）
による推計結果と実績値も示す．
図に示す通り，AIS モデルにおいては MAPE が 9.3％と比較的高い精度で実績値を予測できており，基礎モデル
による推計結果（MAPE：25.0%）に対して，14.7％ポイ
ントの改善となった．また，基礎モデルによる推計では類似港湾の取扱量の変動に影響され，実績値に比べかな
り週次の変動が大きい傾向がみられるものの，AIS モデ
ルでは変動がかなり緩和され，実績値に近づいていることがわかる．ただし，AIS モデルにより推計された輸出
貨物量の変動幅は依然として実績値よりも大きく，この点については今後改善の余地がある．

Fig. 2 Estimated results on export amount of iron ore in Port
Hedland
4. 3 Ponta da Madeira 港における予測結果
前節においては Port Hedland 港の取扱貨物量を概ね高い精度で推計できることが示されたものの，これは Port
Hedland 港が世界最大の鉄鉱石輸出港であり，輸出量が比較的安定しているためという可能性も考えられる．そこ
でモデルの汎用性を検証するため，世界第 3 位の鉄鉱石
輸出量を有するブラジルの Ponta da Madeira 港の取扱量についても，同じ AIS 系変数に関する特徴量を用いたモデルにより予測を行う．ここで，Ponta da Madeira 港の取扱貨物量予測における類似港湾としては，Table 3 に示す 3案を用意した．すなわち，自港以外の取扱量の多い上位 9港（Larger Ports），2 位から 10 位までの 9 港（Larger andSmaller），3 位から 11 位までの 9 港（Smaller Ports），の3 グループである．

Fig. 1 Improvement rate of LSTM model by AIS-related
variables

─163─

Table 3 Settings on related ports for Ponta da Madeira port
No. Port Name
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Port Hedland
Port Walcott
Ponta daM adeira
Dampier
Tubarao
Sepetiba(Itaguai)
Saldanha Bay
GuaibaSeven Islands
Teluk Rubiah
Port Cartier

Total cargo
LargerCountry
volume (10Portsmillion ton)
Australia
196○
Australia
75○
Brazil69○
Australia
56○
Brazil37○
Brazil23○
South Africa
22○
Brazil16○
Canada9○
Turkey9
Canada9LargerandSmaller
○
○
○
○
○
○
○
○
○

Smaller
Ports

○
○
○
○
○
○
○
○
○

各類似港湾グループの取扱貨物量を入力したモデルによる推計結果を，Fig. 3 に示す．3 つのモデルのうち最も精度が高かったのは，1 位からの上位 10 港湾（自港を除く）を類似港湾に利用した場合（Larger Ports）であった．
これは，上位 2 港湾が下位の港湾に比べると Ponta da
Madeira 港に取扱規模が近いために，輸出パターンが最も類似していたためと考えられる．
Fig. 4 に，上記の Larger Ports を類似港湾として採用した AIS モデルと基礎モデルの推計結果の比較を示す．Port
Hedland 港における推計結果よりは基礎モデルからの
MAPE の改善度はやや減少している（RMSE の改善度はむしろ大きい）ものの，十分な改善が見られると判断でき，本研究で採用した AIS モデルには一定の汎用性があることが示されたといえる．

Fig. 3 Comparison of estimated results in different settings on
the related ports

週単位での港湾取扱量予測が可能となった．
次に，AIS データに含まれる主要な動的情報（位置情
報・喫水情報・船速・目的地）を全て用いて変数を作成
し，予測に対する貢献度を測定した．その結果，予測精度を高める効果的な変数を 4 つ（①対象港湾周辺の船舶
通航量（Geohash 4），②対象港湾を含む地域の船舶通航量（Geohash 2），③主要輸入港の船舶通航量，④対象港
湾での直近 1 年間の輸送回数）を発見した．
また，本予測モデルにおいて，類似港湾を選定する際には，取扱規模の近い港湾を組み込むと最も精度が上がることが分かった．
本研究において扱いきれなかったいくつかの点については今後追加的な検討が求められる．
①鉄鉱石輸出量以外の予測
本研究において，鉄鉱石輸出港湾を対象として予測モデルを構築したものの，他品目および輸入港湾を対象とした予測は取り扱っていない．今後，取扱品目や港湾の役割の変化に応じて，どのような変数が効果的なのかを検討し，予測モデルの最適化を目指す．
②他の類似港湾の選定基準の検討
本研究では，最低限の学習データ量を確保するため，
予測対象港湾に類似する港湾を選定した．類似港湾の選定基準として「取扱品目」と「品目取扱規模」を選んだ
ものの，類似性として他にも地域区分，港湾内のバース数や港湾の最大喫水など様々な切り口が存在する．このように様々な類似性が定義できる中で，どの類似性が最も予測精度を向上させるか検証する必要がある．
③予測に用いる変数の検討
本研究では，最終的な港湾取扱量予測のために，港湾取扱実績，鉄鉱石先物価格および AIS 系の 4 つの変数，の合計 6 つの変数を用いた．一般的に，学習データの次
元数は，学習データ量が多いほど増加し，数千から数万次元での分析も行われる．この点について，他分野に比べてデータ賦存量の少ない AIS データを用いた本研究においては，6 つの変数それぞれについて直近 26 週間分を組み込んだ 156 次元としたが，この学習データ量において，どの程度変数を組み込むことが許容されるかについても今後検討していきたい．

参 考 文 献Fig. 4 Estimated results on export amount of iron ore in Ponta
da Madeira port

5. 結論
本研究では，AIS データを用いることで，異なる時期・
港湾でも高精度でのリアルタイム予測が行える予測モデ
ルを構築した．その過程では，AIS データを用いたリア
ルタイム予測研究の足掛かりとなる以下の知見を得た．
AIS データから週次単位の特徴量を作成することで，

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bulk carriers. Maritime Economics & Logistics online

─165─

論文番号 2021S-OS5-4日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

Geographical Analysis for Bulk Carriers in the Spot Market
byRyuichi Shibasaki*, Member

Liwen Murong*

Key Words: bulk shipping, AIS, spot market, fixture, geographic analysis

1. INTRODUCTION
With the rapid development of all aspects in society, thedemand for resources is becoming larger and larger.
International trade is an indispensable component and bedrockfor keeping the daily life. Among global trade, maritime
transportation represents approximately 90% by volume.
According to Clarkson’s database (Clarkson PLC 2015) andYin et al. (2016), dry bulk shipping took up 53% of world
seaborne trade volume.
However, dry bulk shipping market is characterized by its
high risk and volatility of charters. The evolution of the Baltic
Dry Index (BDI) from 1999 to 2013, as shown in Fig. 1,
illustrates the uncertainty in dry bulk shipping market. It is
proven that the balance of demand and supply experienced
great changes, based on the high variance of BDI. In May
2008, BDI reached its peak, due to the growing demand from
China and the following demand for new-built ships. However,in November 2008, BDI collapsed to 10% of its peak value,
led by the unexpected Lehman shock.
Different from time charter contract, the spot contract
market depends greatly on the relationship between supply anddemand. As described by Yu et al. (2017), most of majorcommodity shipping in dry bulk market is based on tramp
shipping. Therefore, analysis on spot market in the dry bulk
shipping market is vital. In the spot market, for shipping
companies, there is a lack of information about availability ofcommodity, cargo volume or competitors. It is common thatthe chance of getting new fixture is small and unstable after
finishing the previous fixture, leading to shipping companies
confusing about following behaviors. To improve the strategy
for getting new fixture and better understand the decisions
under uncertainties, there is an urge need to explore thebehavior patterns of vessels in the spot market.
Moreover, in recent years, as satellite technology updates,
Automatic Identification System (AIS) data is greatly
improved in accuracy and transmit rate. Based on it, the lackof real-time navigation data is no longer an obstacle. AIS data
provides real-time information, including sailing speeds andlocations. Therefore, big-data analysis in the field of maritime
transportation is available to be conducted. However, AIS datais generally applied to research about environment or collision;
the research about fixture and the spot market is insufficient.
As a consequence, in this study, based on AIS data, thebehavior patterns of bulk carriers in the spot market are
explored, mainly from statistical and geographical viewpoints.
Based on the establishment of integrated database of fixture,* The University of Tokyo
Received 12th March 2021
Published 24th May 2021
Read at the spring meeting 31st MAY and 1st JUN. 2021
©The Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers

voyage with commodity information, and AIS data, this paper
conducts statistical and geographic analyses by commodity
and by vessel size.

Fig. 1 The evolution of the Baltic Dry Index (BDI) from 1999
to 2013. (source: Yin et al., 2016)

2. LITERATURE REVIEW
There are several studies focusing on exploring ship
behavior patterns. Aarsæther and Moan (2009) conducted a
research using AIS data to estimate navigation patterns in thearea surrounding Risavika harbor. Trajectories were classified
into groups, based on their curvature. A time-series analysis
was applied for each group to characterize their navigation
patterns by finding the timing and turning points, meaning
where vessels changed their courses or directions. A model
was proposed to explain the maneuver plan in the researcharea, and they found that the ability of the human operators
was very powerful and the relationship between maneuvers
was weak. Xiao et al. (2015) investigated the ship behavior on
the inland waterway. They compared the behavior on narrow
waterway to the behavior on wide waterway by using the caseof Netherlands and China, and found that vessels in wide
watercourse and those in narrow watercourse were similar in
the distribution of ship positions, speeds, courses, and timeintervals, but the navigational patterns, including waterway
choices and changes of sailing direction, were different andvessels in narrow waterway tended to sail at higher speed. Gao
et al. (2016) attempted to analyze the container behavior fromthe Seto Inland Sea and its oceanic waters to China, Japan, andSouth Korea. They developed an algorithm based on AIS data
to identify the status of vessel in the entire voyage. Taking
status, speed, sailing time, waiting time and TEU into
consideration, they found that the congestion mainly occurred
between midnight and morning, and there was no large
container navigating this area and the frequent change in speed
was found in vessels navigating the inland sea. Different fromvoyage-based analysis, Zhou et al. (2019) classified ships into
these clusters based on the static ship characteristics. They
found that behavior patterns were greatly related to theassociation of ship length with ship beam. According toaforementioned studies, it is common for researchers to apply
AIS data to analyze ship behavior patterns, although their─167─scope of analyses were very limited to the specific sea areasuch as port area. Moreover, it is also proved by studies thatvessel size is an influential element on affecting ship behavior.
Therefore, this study focuses on conducting analysis in ship
behavior pattern by vessel size.
Besides the application of AIS-based data, the fundamentalof this study lies in the spot market. Kavussanos (1996)
focused on exploring the volatility of markets by vessel sizes.
They found that volatility of smaller vessels is much lower,
because small vessels could be used to various trades, andthere is no severe port restriction on small vessels. Kavussanos
and Alizadeh-M (2001) investigated the influence of the natureof seasonality on dry bulk freight rates by different vessel sizes,
contract types and market conditions. They found that freightrates increased during early spring, while dropped sharply
during early summer. For the influence from the market, theyfound that when the market condition was deteriorating,seasonal fluctuations were sharper. Moreover, the influence of
seasonality on large-size vessels was more significant than on
small-size vessels. Further, regardless of vessel size, theseasonality declined as the duration of contract rose. Tsioumas
and Papadimitriou (2014) investigated the dynamic process ofexcess return between trip charters and underlying voyage
charters in the dry bulk spot market. Based on the long-term
relationship analysis between time contract and trip contract,they focused on short-term deviations and developed themodified momentum trading model and constructed achartering strategy. The strategy they proposed was verified tooutperform the benchmark strategy. Similar research was
conducted by Zhang and Zeng (2015). They also analyzed therelationship between trip contract and spot freight rates, andsimilar findings were discovered. Based on their findings, they
developed a price discovery function of trip contract.
According to aforementioned studies, in research in the spot
market, the emphasis was usually on the economic side. The
influence from vessel sizes and regions were also involved.
Therefore, from a novel perspective, this study attempts toanalyze the behaviors in the spot market from a geographicalviewpoint by using AIS data.
For behavior analysis in the spot market using AIS, only
Prochazka et al. (2019) investigated the decision-making
process of contracting in the crude oil market, using AIS. They
found that contracting behaviors of crude oil ship were related
to market conditions, vessel age, vessel flag, seasonality andcharterer. Due to the novelty of AIS data and lack ofvoyage-based behavior analysis in the spot market, there is agreat lack of behavior analysis in the spot market. In-depth
research about behavior pattern of dry bulk carriers in the spot
market has not been conducted yet. This study attempts to use
AIS data as a basis to find the geographic pattern of behaviors
for dry bulk carriers in the spot market.

3. DATA PROCESSING
3. 1 Data description and matchingThis study focuses on the behavior pattern analysis for dry
bulk carriers from the perspective of contracting. Therefore,
three types of databases are necessary, namely AIS databaseprovided by Seasearcher, whereas voyage and fixture databaseprovided by AXS Marine. This study focuses on the behavior
of all dry bulk carriers in 2016: AIS and voyage database

contain data from November 2015 to February 2017, whereas
fixture database contains one-year records for 2016. AIS
database provides navigational information, including speeds
and positions every several seconds, and static information,
including IMO number and vessel dwt. Voyage database
specialized in bulk carriers provides integrated information by
voyage, including commodity, average speed, loading
countries, discharging countries, and even the static
information of vessels, including IMO number and vessel
names. Fixture database provides fixture information bycontract type, namely long-term time contract (t/c) andshort-term voyage-based contract (spot). The details ofcontracts are involved in this database, namely the duration ofcontract, the exporter and the importer, and the Laycan date,when vessels have to start their loading process before.
Besides, the static information is also involved in the fixture
database, such as vessel names and dwt. However, there is no
official platform or equipment for collecting contract data,
meaning that shipping companies voluntarily upload their
fixture and choose whether to open to the public or not.
Therefore, the fixture database does not cover all laden
shipping of the world.
These three databases are integrated as follows. Due to thelack of records and IMO numbers, fixture database is used as
the basis in the matching. In the first step, each fixture data ismatched to the corresponding voyage data. In the second step,
note that the information on the previous voyage is necessary
to be included. With the information about the discharge port
and the discharge date of previous voyage, it helps us to judge
if the voyage got the new fixture after finishing previous
fixture and know where the ballast shipping starts. In the third
step, according to Kanamoto et al. (2020), AIS data is matchedto them. But considering the possible error contained duringmatching, it is necessary to confirm the accuracy and establish
the final database, namely the confirmed database. The sample
size for each step is shown in Table 1.
Table 1 Sample sizes during integrating
Raw data
Sample size

7281

The first The second The third Confirmed
step
step
step
database
3865
3202
2336
2044

3. 2 Vessel size classification
Based on Kanamoto et al. (2020), the classification of vessel
sizes and the sample size for each size are shown in Table 2.
Generally, Very Large Ore Carrier (VLOC) is the biggest sizein bulk carrier. However, VLOC tends not to enter the spot
market. Therefore, in this study, the biggest size is Capesize,
which mainly carries iron ore and coal. Panamax andOver-Panamax are integrated in this study with dwt ranges
from 60,000 to 100,000 tonnage. Small-size vessels,
Handymax and Handysize, require much lower shore-side
equipment and the capacity of port, different from large-size
vessels. Therefore, the movement and the range of sailing are
more flexible for small-size vessels. Moreover, a lot ofcontracts using Handysize are private-based, namely, a highproportion of their contracts is not open to public.

─168─

Table 2 Sample sizes by vessel sizes

Vessel size
Capesize

DWT～>120,000

Sample size
405

Panamax 65,000< ～≤120,000

544

Handymax 40,000< ～ ≤65,000

335

Handysize～ ≤ 40,000

81

3. 3 Influential variables
For exploring behavior patterns in the spot market, firstly, it
is necessary to pick out the influential factors. As mentioned in
Section 1, our focus is on the vessels which do not get the new
fixture in the spot market after the previous fixture. Therefore,
the timing when fixture is contracted is important. Fig. 2
shows a time line of vessel movement from the previous to
next fixture. If vessels get their new fixture before the end ofdischarge process, their movement is predictable, because they
will head to the next loading place. In this case, the fixture
status is defined as ‘during laden shipping’. If vessels get their
new fixture after finishing the discharge process, the fixture
status is defined as ‘after discharged’. The sample size for each
fixture status is shown in Table 3.

port is lower. For each vessel size, extremely large distances
are eliminated, namely more than 50,000 km.
(3) Rate of fixture distance to ballast shipping distance
Ballast shipping distance is the distance from thedischarging place to next loading place. The rate of fixture
distance to ballast shipping distance means how close vessels
are to the potential load ports when they got fixed. Higher therate is, closer the vessels are to the next load place. But
considering the short-distance trade or the case that thedischarge place is the same as the next load place, the accuracyof the rate is more valid for long-distance voyage.

4. BASIC ANALYSIS
4. 1 Ballast shipping time vs previous laden
shipping time
Fig. 3 shows the rate of ballast shipping time to previous
laden shipping time in both fixture status whether fixture wasbefore or after the discharge end date. Fig. 2 depicts that when
the fixture of ‘during laden shipping’ voyages sailing shorterin ballast shipping than in laden shipping is much larger than
the share of ‘after discharged’ voyages.

Export port
Loading

Loading
Fixture time

Fixturedistance

Fixture place
Fixture date

Discharging

Import port
Fig. 2 Timeline for getting new fixture
Table 3 Sample sizes by fixture status
Fixture status
Sample size
During laden shipping
679
After discharged
1365
If focusing on the after-discharged behavior of vessels,
following variables are vital for representing the behavior
pattern of bulk carriers.
(1) Fixture timing from discharging dateAs shown in Fig. 2, we define the fixture timing as theelapsed time to the date when vessels get their new fixture
from the end date of discharge in the previous laden voyage.
Contract timing is directly related to vessel use efficiency.
Smaller the contract timing is, higher the use efficiency ofvessels will be. Considering the accuracy of data and thepractical situation, in this study, records with contract timing
over 70 days are eliminated from the database.
(2) Fixture distance to loading port
In this study, ‘distance to loading port’ (or ‘fixture
distance’) is defined as the distance to the loading port fromthe place that vessels got new fixture. In the practical situation,
closer vessels are to the big traders or load places, higher the
probability of fixing will be, because more contract
information is available, and the shipping cost to the loading

Fig. 3 Ballast shipping time vs previous laden shipping time
ditribution from discharging date of the previous voyage
Fig. 3 Rate of ballast shipping time to laden shipping timeby fixture statusThe following Fig. 4 shows the detailed rate
by vessel size in ‘after discharged’ voyages. According to Fig.
3, distribution varies greatly among sizes. For Handysize andHandymax, most of voyages sailed much shorter in ballast
shipping. But for Capesize and Panamax, most of voyages
sailed near or over the laden shipping distance. In general, forall sizes, extremely long ballast shipping distance is notcommon.

─169─

During laden
After voyage

Mean
0.52
0.92

Standard deviation
0.84
0.84

Mean Standard deviation
Capesize 10.96
12.37
Panamax 13.64
12.81
Handymax 14.24
14.21
Handysize 10.34
10.79

Fig. 4 Rate of ballast shipping time to laden shipping time for‘after-discharged’ voyages by vessel size

Fig. 6 Fixture timing distribution for ‘after-discharged’
voyages by vessel size

4. 2 Fixture timing from discharging dateFig. 5 shows the fixture timing distribution in both fixture
status ‘during laden shipping’ and ‘after discharged.’ The
figure indicates that around discharge end date is of highprobability of fixing. Moreover, the longer fixture timing after
discharged is often observed, namely, more than two weeks
after discharged.

4. 3 Fixture distance to loading port
Fig. 7 presents fixture distance distribution to loading port
for the ‘after-discharged’ voyage for each vessel size. The
figure indicates that the closeness to the potential load places
is very important to increase the chance of getting fixture foreach vessel size. Besides, for large-size vessels, namely
Capesize and Panamax, the average fixture distance andstandard deviation are obviously larger than small-size vessels,
namely Handymax and Handysize. Generally, larger vessels
are easier to get fixture from distant exporters. It implies larger
size vessels generally are employed between distant traders
and the geographic proximity is more important for small size
vessels.

Mean Standard deviation
Capesize 14002
10262
Panamax 11230
9091
Handymax 3414
3458
Handysize 2256
1856

Fig. 5 Fixture timing ditribution from discharging date of theprevious voyage
The following analyses in this section focus on the‘after-discharged’ voyages. Fig. 6 presents the fixture timing
distribution for each vessel size separately. The figure
indicates that the mean fixture timing for Panamax and
Handymax is larger than Capesize and Handysize. If excluding
Handysize vessels which sample size is smaller than others,
average timing is larger as vessel size becomes larger and the
fixture timing varies more significantly.

Fig. 7 Fixture distance distribution for ‘after-discharged’
voyages by vessel size

4. 4 Rate of fixture distance to ballast shipping
distance
The rate of fixture distance to ballast shipping distancemeans how close vessels are to the potential load ports when
they got fixed. Fig. 8 presents the distribution of the
fixture/ballast shipping distance for the ‘after-discharged’
voyage by each vessel size.
Standard deviation is similar to each other. Comparatively,
Capesize is more stable. For standardized average values,
Capesize, Panamax and Handysize have the similar values. It

─170─

No.
Abb.
Zone name
1
AM_N
North America
2
AM_S
South America
3EUEurope (North)
4
MED
Mediterranean
5
AFR_S Southern Africa
6 AFR_W
West Africa
7
MID_E
Middle East
8 ASIA_S
South Asia
9 ASIA_SE Southeast Asia
10 ASIA_E
East Asia
11
OC
Oceaniameans that even some fixture is close to the discharge port,
most of them got fixture on the way to load places or near load
places.
Due to the fact that small vessels generally are used forsmall distance, the value for each group may be close to eachother. For large vessels, Capesize and Panamax, they barely
got fixture at places near or at the discharge ports, except thecase that the next load place is the discharge place. Most ofthem got the fixture on the way to load places.

Symbol

5.1 Capesize vessels

Mean Standard deviation
Capesize 0.70
0.29
Panamax 0.60
0.31
Handymax 0.51
0.33
Handysize 0.48
0.34

Fig. 8 Rate of fixture/ballast shipping distance distribution for‘after-discharged’ voyages by vessel size

5. GEOGRAPHICAL ANALYSIS
Based on the analysis of fixture time, fixture distance and its
rate to the ballast shipping distance, it is found that geographic
relationship significantly affects the behavior of vessels.
Therefore, in this section, the places when vessels got thecontracts (hereinafter ‘fixture places’) are employed and thegeographic analysis is conducted by vessel sizes, bycommodity, by loading places, and by discharging places. In
the following analyses, considering the influence frompotential commodities, for each size shipping, voyages aregrouped based on three major commodities.
The fixture time directly affect the efficiency of vessel use.
Therefore, in some analyses, four fixture time groups areincorporated for classifying the ‘after-discharged’ voyages
with specific colors as shown in Table 4, based on the resultsin the previous section. Besides, Table 5 shows zone divisions
in this study, where the world is divided into 11 zones basedon Shibasaki et al. (2017). The symbol for load places is □ andthe symbol for discharge places is △. The detailed divisions
are attached in the Appendix.
Table 4 Classificaition of fixture timing for ‘after-discharged’
voyages

Group name

Timing

The first timing group≤ 2 days

The second timing group≤14. days, >2 days

The thrid timing group>14 days

SymbolFig. 9 shows the fixture places for Capesize vessels bytiming group for ‘after-discharged’ voyages. According to thefigure, near the big importers, China and EU, the fixture places
were concentrated. Besides, some concentrations were also
observed in Southeast Asia (specifically, near the Singapore
port) and the Mediterranean Sea (specifically, near the Strait ofGibraltar). Moreover, a lot of fixture places were observed in
the Indian Ocean.
In terms of fixture time, near the coast of big exporter, for
China, most of fixture were contracted within 14 days after
discharged from the previous laden shipping, whereas a few
vessels still stayed at the coast of China even longer, morethan 14 days. Moreover, on the way to big exporters from
China, namely South America and Australia, there is theSingapore port, making vessels have a chance to wait longer
before making movement. However, for EU, no ports in the
middle way to nearby exporters, South America and North
America, it is safe for them to wait at the Strait of Gibraltar or
the west coast of Europe.
By discharging zones

Fig. 9 Fixture places for Capesize vessels by fixture timegroup for ‘after-discharged’ voyages(1) Iron ore
Fig. 10 shows the fixture places of Capesize vessels in ironore shipping by discharging and loading zones. The figure
depicts that fixture places were highly concentrated in the
coasts of big importer and along the route from Asia in the
Indian Ocean, but no fixture places observed near or at thecoasts of the biggest exporter, namely South America andAustralia. This indicates that the behavior of Capesize vessels
is careful and conservative, compared to smaller vessels(which will be shown later).

Table 5 Zonal divisions of the world

─171─By discharging zones

fixture time group for the ‘after-discharged’ voyages. Based on
the figure, coasts along East Asia, Southeast Asia, EU, theMediterranean
Sea,
and
South
America,arefixture-concentrated. And a lot of contracts were fixed on theroute in the Indian Ocean to South Atlantic Ocean. But forcoasts, due to the variety of Panamax shipping, without further
analysis, it is hard to define if ports are for importing orexporting.
In terms of fixture time, near or at the coast of SouthAmerica and North America, among the fixture places, mainly
the third fixture time group was observed. Besides, taking theroutes into consideration, there was no clear concentration at
the middle way port, the Singapore port, from East Asia to
South America. Comparing to Capesize vessels, behaviors of
waiting at middle way points were reduced, whereas behaviors
of long-distance moving were observed.. Further analysis need
to be conducted for classifying the influence of traders on
shipping.

By loading zones

Sample size: 347
Fig. 10 Fixture places in iron ore shipping by Capesize vessels
by loading and discharging zones(2) CoalFig. 11 shows the fixture places of Capesize vessels in coalshipping by discharging and loading zones. The figure depicts
that fixture places were mainly concentrated in the coasts ofimporters, namely, East Asia, South Asia, EU and theMediterranean Sea. Similar to iron ore shipping, exporters
were mainly Australia, South America and South Africa.
Different from iron ore shipping, no clear concentration was
not observed on the route in the Indian Ocean, or near theSingapore port.
By discharging zones

By loading zones

Fig. 12 Fixture places for Panamax vessels by fixture timegroups for ‘after-discharged’ voyages(1) CoalFig. 13 shows the fixture places of Panamax vessels in coalshipping by discharge and loading zones. The figure indicates
that, near East Asia and Southeast Asia, the fixtures were highconcentrated. It generates a triangle area left to Sri Lanka,
down to Indonesia, up to North East Asia, picked out by blacklines, although it is not common in coal shipping by Capsize
vessels. It implies that geographic proximity is of great
influence when demand is small. Besides, some vessels waited
at next loading zones for new fixture in Southeast Asia,
specially. Small part of this case is found in East Asia andSouth Afirca.
By discharging zones

Sample size: 58
Fig. 11 Fixture places in coal shipping by Capesize vessels byloading and discharging zones

5. 2 Panamax vessels
Fig. 12 shows the fixture places for Panamax vessels by─172─

By loading zones

clear observations of concentrations in the routes across the
Indian Ocean.
In terms of the fixture time, near South America or on theSouth Atlantic Ocean, most of fixture were classified in thelonger time group.

Sample size: 174
Fig. 13 Fixture places in coal shipping by Panamax vessels byloading and discharging zones(2) Grain
Fig. 14 shows the fixture places of Panamax vessels in grainshipping by discharging and loading zones. The figure
indicates that Southeast Asia including the Singapore port was
no longer the fixture-concentration area. Besides, the densityof waiting at discharging ports was much lower, comparing toboth any shipping by Capesize vessels and coal shipping byPanamax vessels. Moreover, long-distance voyages from
Asian countries, EU or the Mediterranean Sea to North orSouth America were the majority. Furthermore, small-distancevoyages were also observed for trades between Middle Eastand the Mediterranean Sea through the Suez Canal.
By discharging zones

By loading zones

Fig. 15 Fixture places for Handymax vessels by fixture timegroup for ‘after-discharged’ voyages(1) CoalFig. 16 shows the fixture places of Handymax vessels incoal shipping by discharging and loading zones. The figure
indicates that the triangle area was highly fixture-concentrated
for small-distance trades between Asian countries andSoutheast Asia. Compaing to coal shipping using Capesize andPanamax vessels, the feature of the triangle area is shown.
Considering the reults in Section. 4 that small vessels tend totravel short and the finding that coal trade depends on demand,
namely large exporters are South America, South Afirca andAustralia, in the triangle area of Asia, the attraction of
resources in Southeast Asia is strong due to the geograohic
proximity and demands from nearby small importers.
Combing to previou figure for timing, for vessels departingfrom South Asia, vessels generally departed directly for fixture.
They tend to head to South Africa or Southeast
Asia.Compaing with big vessel shipping, it is found that only
small vessels, represenging small demand, choose to go in thediretcion of Southeast Asia. In general, as the size becomes
small, the preference for nearby trades becomes stronger.
By discharging zones

Sample size: 246
Fig. 14 Fixture places in grain shipping by loading anddischarging zones

5. 3 Handymax vessels
Fig. 15 shows the fixture places for Handymax vessels by
fixture time group for the ‘after-discharged’ voyages. The
figure indicates that the distribution was more dispersed,
comparing to that of larger vessels. Fixtures concentrated near
the coasts of small traders, namely Southeast Asia, Middle
East, the Black Sea, North America, and West Africa. The
traingle area is also observed. They also concentrated in theroute in the South Atlantic Ocean. However, there was no─173─By loading zones

Sample size: 109
Fig. 16 Fixture places in coal shipping by Handymax vessels
by loading and discharging zones(2) Grain
Fig. 17 shows the fixture palces of Handymax vessels ingrain shipping by discharging and loading zones. The figure
indicates that the need for Handymax shipping was mainly
from small importers and for short-distance trades, namelyfrom South Africa to South America, from West Africa to
North America or South America, and from South America to
North America. Besides, it is common that vessels waited at
the loading zones, such as North America and South America.
Moreover, the trade between the Mediterranean Sea andMiddle East through the Suez Canal was observed.
By discharging zones

Fig. 18 Fixture places for Handymax vessels by fixture timegroup for ‘after-dishcarged’ voyages
Fig. 19 shows the fixture places of Handysize vessels bydischarging and loading zones. The figure indicates that thedischarging zone generally corresponded with the next loadingzone. Besides, the trade between Middle East and theMediterranean Sea was also observed. Combing the observed
results from Figs. 18 and 19, it reveals that no matter how long
vessels may wait, if they arrive at the next loading port, they
prefer to wait. For example, along the coast of South America,
almost every fixture at this coast discharged at this coast, andwould get the new fixture at this coast. But the timing groupfor vessels is different. Longer elapsed time, namely longer
than 14 days, is not rare in this case.
By discharging zones

By loading zones

By loading zones

Sample size: 52
Fig. 17 Grain in Handymax shipping by loading anddischarging zones

Sample size: 81
Fig. 19 Fixture places for Handysize vessels by loading anddischarging zones

5. 4 Handysize vessels
Regarding Handysize vessels, it is difficult to conduct theanalysis by commodity due to the lack of data. Therefore, only
overall analsysis is conducted.
Fig. 18 shows the fixture places for Handysize by fixture
time group for the ‘after-discharged’ voyages.. The figure
indicates that fixture places mainly were at the coasts or
nearby and were largely distributed at the areas of EU, theMediterranean Sea, and North/South America.

6. CONCLUSIONSIn this study, the emphasis is on exploring behavior patternsof bulk carriers in the spot market. Contract-based maneuverplan is the fundamental in deciding behaviors. With theestablishment of the integrated database, behavior patterns areanalyzed.

─174─

Analysis is conducted by vessel size, of each variable. The
key for analysis is to conduct the geographic analysis by using
AIS data.
For Capesize shipping, the influence of middle-way ports
is found. Singapore port is an important port for vessels
departing from East Asia, because the target big exporters are
in different directions. The fixture is found concentrating alongor near the coast of big importers, and near the important
points, Singapore port for Asia, and the Strait of Gibraltar for
EU and the Mediterranean Sea. There is no clear difference
among commodities.
For Panamax, the influence of middle-way ports are not as
influential as Capesize. The influence of commodities is greaton behavior patterns of Panamax. For grain shipping, it is used
for long-distance shipping, from Asia to America. For coalshipping, it is for short-distance shipping, the triangle area. For
Handymax and Handysize, domestic trades occupy the large
share, from Middle East to the Mediterranean Sea. Moreover,the case that voyages which the discharging port is the next
loading port is found.
For Handymax and Handysize, the long-distance trade israre in small vessel shipping. They are mainly used forshort-distance trade or the case that voyages which thedischarging port is the next loading port. The fixture is foundconcentrating near exporters
Besides, the regional difference is also explored. For SouthAsia, vessels departing from there tend to leave early,
regardless of vessel sizes. For Middle East, instead ofimporting grain from America, vessels tend to wait at the
nearby the Mediterranean Sea for fixture, through the Suez
Canal. For EU and the Mediterranean Sea, due to the lack of
middle-way ports to big exporters, namely South America andNorth America, the Strait of Gibraltar is of great importancefor ‘after discharged’ voyages to find new fixture. For Asian
countries, the triangle area for coal shipping is found.
As a conclusion, the behavior patterns are explored byvessel sizes. And the characteristics of commodity is found.
Based on it, the application of behavior patterns can be
developed, such as in the aspect of forecasting the vessel
movement and improving the maneuver plan to improve theefficiency.

transportation market: Evidence from fixtures matched with
AIS data. Transportation Research Part A: Policy andPractice, 130, 37-53, 2019.
7) K. Kanamoto et.al. : Can maritime big data be applied toshipping industry analysis? Focusing on commodities andvessel sizes of dry bulk carriers. Maritime Economics &Logistics, 1-26, 2020.
8) R. Shibasaki et.al. : Global route choice and its modellingof dry bulk carriers based on vessel movement database:focusing on the Suez Canal, Research in Transportation
Business & Management, 25, 51−65, 2017.
9) J. Yin et.al. : Dynamics and interactions between spot andforward freights in the dry bulk shipping market, Maritime
Policy &Management, 44(2): 271-288, 2016.
10) B. Yu et.al. : Ship scheduling problems in tramp shipping
considering static and spot cargoes, International Journal of
Shipping and Transport Logistics, 9(4), 391-416,2017.

No.
1
2

Example of countries included
US and Canada
Mexico, Central America, and Colombia
Portugal, Belgium, Netherland, Germany, Denmark, Poland, the Baltics, UK, Ireland, Norway,
3
EU
Europe (North)
Sweden, Finland, Iceland, Switzerland , Atlantic coast of Spain and France, and Baltic coast of
RussiaItaly, Malta, Mediterranean coast of Spain and France, Greece, Albania, Montenegro, Croatia,
4
MED
Mediterranean
Slovenia, Cyprus, Syria
5
AFR_S Southern Africa
Angola, Namibia, South Africa
West African coastal countries from Mauritania to Congo DPR plus Atlantic Coast of Morocco and
6 AFR_W
West Africa
Canary Islands
Sudan, Eretria, Djibouti, Somalia, Yemen, Jordan, Red Sea coast of Egypt, Israel, Saudi Arabia,
7
MID_E
Middle EastOman, UAE, Qatar, Bahrain, Kuwait, Iraq, Iran, Arabian Gulf coast of Saudi Arabia
8 ASIA_S
South Asia
Pakistan, Maldives, Arabian Sea coast of India
ASEAN countries (Myanmar, Thailand, Malaysia, Singapore, Brunei, Indonesia, Cambodia, Vietnam,
9 ASIA_SE Southeast Asia
Philippines), TimorLeste
10 ASIA_E
East Asia
China, Hong Kong, Macau, Japan, South Korea, North Korea, Taiwan, Far East coast of Russia
11
OC
Oceania
Australia, New Zealand, Pacific Islands countries

REFERENCES

1) F. Xiao et.al. : Comparison study on AIS data of ship traffic
behavior. Ocean Engineering, 95, 84-93, 2015.
2) X. Gao et.al. : Ship Behavior Analysis for Real Operatingof Container Ships Using AIS Data.
TransNav,International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea
Transportation, 10, 2, 2016.
3) Y. Zhou et.al. : Ship classification based on ship behavior
clustering from AIS data. Ocean Engineering, 175, 176-187,
2019.
4) M. G. Kavussanos and A. H. Alizadeh-M: Seasonality
patterns in dry bulk shipping spot and time charter freightrates. Transportation Research Part E: Logistics andTransportation Review, 37(6), 443-46, 2001.
5) H. Zhang and Q. Zeng: A study of the relationships between
the time charter and spot freight rates. Applied Economics,
47(9), 955-965, 2015.
6) V. Prochazka et.al. : Contracting decisions in the crude oil

─175─

Abb.
AM_N
AM_S

APPENDIX
Table Divisions of the world

Zone nameNorth America
South America

論文番号 2021S-OS5-5日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

Deep Learning と海上物流ビッグデータを用いた海運市況の予測に関する研究
正 会 員 和河七
正 会 員 間

田
原
尾
島

祐次郎*1
大 輝*2
丈 太*3
隆 博*5

学生会員
正 会 員

平
濱
渡

山
田
邊

大
邦
大

貴*1
裕*1
介*4

Shipping Market Forecasting Using Deep Learning and Big Data of Maritime Logistics
byYujiro Wada, Member
Taiki Kawahara
Jota Nanao
Takahiro Majima, Member

Hiroki Hirayama,Student Member
Kunihiro Hamada, Member
Daisuke Watanabe

Key Words: Shipping Freight Market, Freight Rate Forecasting, AIS Data, Deep Learning

1. 緒

言

海運業界は運賃の変動が非常に激しい業界である．そのため船社が継続的な利益を確保するためには，海運市況を予測し，経営戦略を立案することが重要である．近年，
船舶自動識別装置（AIS）の発展により，船舶の位置情報
をリアルタイムに把握することが可能となった．
この AIS
データを用いて海運市況を予測し，船社の持続的な発展を支援する取り組みが開始されている．先行研究 1)では，
AIS データ，統計データ，Deep Learning を用いて Baltic
Capesize Index (BCI)を予測するモデルを構築した．しかし，
AIS データの取得範囲やその精度が不十分なこと，入力
データの選定が不十分なことが課題であり，AIS データ
が海運市況の予測においてどの程度有効か十分に把握できていない．以上を踏まえ，本研究では先行研究の知見を基に，海運市況を予測するモデルを再構築し，海運市況予
測における AIS データの有効性を分析する．

2. 基本方針
2. 1 本研究の予測対象
本研究では，予測対象を C5（西豪州―中国間），C3（ブラジルー中国間）の 1 か月先の不定期船運賃の変動量とする．また，対象船舶を Capesize の 15 万-22 万 DWT のバルクキャリアとする．
2. 2 モデル構築の概要
海運市況予測モデルの構築手順を Fig. 1 に示す.
(1) データの準備
本研究では exactEarth 2)（衛星 AIS）と FleetMon 3)（陸上 AIS）の AIS データを用いた．この AIS データは全世*1 広島大学 大学院先進理工系科学研究科*2 広島大学 大学院工学研究科（研究当時）*3 川崎汽船株式会社*4 丸紅株式会社*5 国研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所
原稿受付 令和 3 年 3 月 12 日
公開日 令和 3 年 5 月 24 日
春季講演会において講演 令和 3 年 5 月 31 日, 6 月 1 日©日本船舶海洋工学会

統計データ

AISデータ（1）データの準備（1）データの準備（2）データの抽出（3）データの前処理(4)モデル構築(5)変数選択

Fig. 1 Procedure of model development
界を網羅しており，先行研究で利用したものよりも高品質である．これらのデータは IHI ジェットサービスより入手した．海域運賃，鋼材価格，鉄鉱石価格，Bunker Price
等の統計データは Clarkson 4) ，Investing.com 5), TRAMP
Data Service 6)等から取得した．個船データは Sea-web ships
7)のデータを用いて生成した．
(2) データの抽出
個船データと AIS データを用いて，指定した海域内における船舶の動静を以下の手順で抽出する．
A) 抽出領域の指定：緯度，経度を指定し，抽出する海域を指定する．
B) 船舶サイズの指定：15 万 DWT-22 万 DWT の船舶を対象とする．
C) 船速の指定：3knot 以上を稼働船舶とし，3knot 未満を停止船とする．
D) C)で稼働船と指定した場合，COG（船舶の対地針路）
でフィルタリングする．
(3) データの前処理
海運・証券取引所等が稼働しない休日では海運指数，株価等のデータを取得できない．このようにデータの欠損があった場合は前日の値を用いてデータを補完する．また 1 日毎に抽出した海域毎の船舶動静データは，移動平均法を用いてデータを平準化する．
(4) モデル構築
本研究では，Deep Learning の手法を用いてモデル構築を行う．予測モデルの構築に用いた，ハイパーパラメータをTable 1 に整理する．本研究では Neural Network を単純に多層化した Deep Neural Network (DNN)を用いる．入力層，出力層の活性化関数は linear を用いて，中間層に はReLU を用いた．また中間層にすべて Dropout を組み込─177─

んでおり，Dropout 率は 0.2 とした．また全層に Batch
Normalization を組み込んでいる．本研究では，Hold out 法
を用いて，モデルの学習を進める．

ΔC3($/Ton)
8
6

ActualCase 1Case 2

Case 3

4
2

Table 1 Hyper parameters
データの正規化
Min-Max 正規化
誤差関数
平均二乗誤差 (MSE)
最適化アルゴリズム
Adam
ミニバッチサイズ
10
学習回数
2000
ドロップアウト率0.2

02018/05/30-2

Case 1Case 2

Case 3Fig. 3 Simulation results of C3 forecasting.

予測対象
C5

C3

2018/09/29

2018/11/29

Date

謝

言

辞

参 考 文 献
1)

2)
3)

5)

-3

7)

-4

1.26
3.21
2.45
2.59
9.07
6.45

本研究の一部は JSPS 科研費 JP19K15233，JP20H00286,
JP20H02371 の助成を受けたものです．

6)

-2

77.8%
51.4%
53.2%
82.4%
60.2%
67.6%

4. 結

4)
2018/07/30

Case 1Case 2
Case 3
Case 1Case 2
Case 3

本 研 究 で は 船 社 の 経 営 判 断 の 支 援 を 目 的 に Deep
Learning の手法と AIS データを組合せた短期的な海運市
況を予測するモデルを再構築した．C5(西豪州－中国間)と C3(ブラジルー中国間)の運賃を対象に予測モデルを構築し，提案手法の有効性を示した．また AIS データを組み込むことで，予測モデルがどの程度改善するか定量的に示し，海運市況予測における AIS データの有効性を分
析した．

1
0
2018/05/30-1

Table 2 Simulation accuracy
各 Case
方向一致率
平均二乗誤差Case 2: C5，C3 の方向一致率，MSE 共に，Case 1 と比較して大きく悪化する．Fig. 2，Fig. 3 の結果より実績に比べ，予測結果が下方に移動していることが分かる．
Case 3：Case 2 の結果と同様に，C5・C3 共に Case 1 に比べて，方向一致率，MSE が悪化している．特に 2018/5/302018/7/30 の精度が，Case 1 に比べて低下する．
以上より，AIS データと統計データの組合せにより予測精度が向上することが分かる．またデータ選定により，予測精度の高いモデルの構築が可能なことが分かる．

3
2

Date

-8

3. シミュレーションの精度評価

Actual2018/11/29-6

3. 1 モデルの構築条件
本研究では，学習期間(2014/10/28-2017/7/13)，評価期間(2017/7/14-2018/5/29)，予測期間(2018/5/30-2018/12/31)の 3
つの期間にデータを振り分け，モデルを構築した．
3. 2 モデルの精度評価
AIS データの重要度と入力データの選定による影響度を調査するため，3 Case のシミュレーションを実施した．
Case 1：統計データと AIS データを組合せ，入力データを選定したモデル
Case 2：統計データのみで入力データを選定したモデル
Case 3：統計データと AIS データを組合せ，入力データの選定を行わなかったモデル
C5(西豪州―中国間)の 1 カ月先の運賃を予測対象とした場合の結果を Fig. 2, C3(ブラジル―中国間)の 1 カ月先の運賃を予測対象とした場合の結果を Fig. 3 に示す．また Table 2 に各 Case のモデルの予測精度を示す．以下に各 Case の結果を整理する．
Case 1: C5，C3 の方向一致率，平均二乗誤差（MSE）共に，
どの Case よりも良い値を示しており，高い予測精度を獲得できている．また Case 3 と比較して，入力データの選定を行うことで予測精度が向上したことがわかる．

4

2018/09/29-4(5) 変数選択構築したモデルを用いて，変数の影響度を評価し，変数を選択する．本研究では以下の手順で変数を選択した．
A) 任意に選定したデータを用いてモデルを構築
B) モデル構築に利用した変数の影響度を感度解析を用いて評価する．変数の削除で現状よりも良い結果が獲得できる場合は変数を削除する．
C) B)をすべての変数に対して行い，現状よりも良い結果が獲得できない場合は新たなデータを追加する．
D) 再度シミュレーションを行う．
以上の B)-D)をモデルの精度が改善しなくなるまで繰
り返し実施し，最適な変数の構成を検討する．

ΔC5($/Ton)

2018/07/30

Fig. 2 Simulation results of C5 forecasting.

─178─

Yujiro Wada : Dry Bulk Freight Index Forecasting basedon Satellite AIS data using Deep Learning, 27th Annual
Conference of the International Association of Maritime
Economists,2019.
exactEarth: https://exactearth.com (Accecced on 2019/7/9）
FleetMon: https://www.fleetmon.com/, (Accessed on
2019/7/9)
Clarkson:https://www.clarksons.com,(Accessedon
2019/12/10）
Investing.com:
https://jp.invsting.com, (Accessed on
2019/6/19)
TRAMP Data Service: http://www.tramp.co.jp/, (Accessedon 2019/6/18)
Sea-web ships: https://maritime.ihs.com/Account2/Inde（Accessed on 2021/1/20）

論文番号 2021S-OS5-6日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

AIS データを活用した海上輸送の用船パターンの抽出と用船シミュレーションの構築
正 会 員

青 山 和 浩*山 田 周 歩*石 松 岳 浩*Extraction of Charter Pattern and Development of Charter Simulation Utilizing AIS Databy

Kazuhiro Aoyama, Member
Shuho Yamada

Takehiro Ishimatsu

Key Words: Charter Pattern, Marine Transport Simulation, Ship demand forecast, AIS Data

1. はじめに
1.1 研究背景
近年，世界経済の発展に伴い海上輸送を取り巻く環境は大きく変化している．中でも，海上輸送量の増加と環境規制の強化が著しい．また，AIS の普及も大きな変化の一つである．AIS とは船舶自動識別装置のことで，これにより航海に関する情報が取得可能となる．
このような海上輸送を取り巻く環境の変化によって，海運市場で求められる船舶も変化する．変化の激しい状
況では，設計当初の船舶が竣工時には，すでに市場から求められていないということもありうる．よって，造船会社
がオンデマンドの生産方式から脱却するためには，船舶需要予測が重要である．その際，AIS データの活用の有効性に注目が集まっている．
1.2 本研究の目的
本研究では，造船会社のオンデマンドの生産方式からの脱却を目指し，世界経済の動きや AIS データを有効活用することで，船舶需要予測実現に貢献することを目的とする．そのために，各航海での輸送量を推定し，その輸送にどの船型の船舶が配船されるかを予測するモデルを確立する．

2. 既存研究と本研究のアプローチ
船舶需要予測の手法は大きく分けて，統計的な手法とシミュレーションベースの手法の二種類に分類される．
2.1 統計的な手法
統計的な手法は，過去の航海情報を元に，各航路をクラスターに分類し，それぞれに大域的なルールを設定する
ことで船腹需要を算出する．そして，存在する船舶を設定された船型比率に基づいて供給することで，船腹供給を予測する．
斉藤 1)は，この手法で船舶需要予測を行なった．
その際，契約形式の概念と船齢制限を導入した．さらに，同一貨物内での，航路長による配船傾向の差異についても考慮し，配船結果を出力した．問題点としては，設定した大域的な*東京大学大学院工学系研究科
原稿受付 令和 3 年 3 月 12 日
公開日 令和 3 年 5 月 24 日
春季講演会において講演 令和 3 年 5 月 31 日, 6 月 1 日©日本船舶海洋工学会

ルールをヒアリングベースで作ってしまったことがある．
これらのルールにシミュレーション結果が大きく依存するモデルであるため，ヒアリングベースでルールを作成したことは致命的であった．よって，残された課題として，
正確な航海情報の有効活用が挙げられる．
2.2 シミュレーションベースの手法
シミュレーションベースの手法では，船腹需要から配船までをマルチエージェントシステム（MAS）として再現する．ここでは，荷主，船舶などがエージェントとして存在し，局所的なルールに基づいて行動する．各エージェントの集合が全体を成すため，結果的に大域的なルールを形成する．
寺岡 2)は，荷主，船舶，海運仲介人をエージェントとして MAS を構築することで船舶需要予測を行った．その際，以下の五つの局所的なルールを設定してシミュレーショ
ンを行った．
1) 輸送コストの最小化
2) 在庫量の安定
3) 港湾制限
4) 船舶の稼働限界
5) 航海の採算性
また，船腹需要予測の際，野澤 3)の研究で用いられた考え方から，輸送コストと在庫変動に関する評価関数を設定し，最適化を行った．
船舶供給予測にて，指定積み荷日からの遅れによる損失を求める際に，稲村ら 4)の研究で用いられた「在庫金利」という概念を導入した．在庫金利とは，荷主が在庫を抱える際にかかる資金を示す管理上の会計金利である．
寺岡の研究により，MAS での船腹需要予測，配船シミュレーションの手法が確立された．一方で，ここでも精緻化されたデータ不足により，現実との乖離が激しい設定が見受けられた．
2.3 本研究のアプローチ
本研究では，寺岡が提案した手法を基礎として採用し，その上で既存研究で課題として挙がったデータの精緻化を実現する．すなわち，航海情報として，既存研究では活用されていなかった AIS データを用いる．AIS データの定性的または定量的な分析によって，用船パターンを抽出することができ，より精度の高い局所的なルールの設計や入力データの改善が期待できる．つまり，本研究では，
AIS データを活用して用船パターンを抽出し，MAS によって用船シミュレーションを構築する．

─179─

Fig. 1 Overview of simulation

3. 不定期船市場の概要とモデル化
3.1 不定期船市場の概要
本研究では，不定期船市場のバルクキャリアを対象とする．主な利害関係者は，造船会社，船主，海運会社，海運仲介人，荷主である．荷主には，貨物を積地で送り出す
送り荷主と，揚地で受け取る受け荷主がいる．通常，受け荷主は複数の送り荷主から貨物を依頼しているため，一対多の関係にある．

Fig. 2 Stakeholders in freight market
Table 1 Definition of ship type

不定期船市場では，海運会社や荷主は用船するために契約を結ぶ．船主と海運会社，海運会社と荷主の間で契約は結ばれることになるが，前者は船舶の賃借契約，後者は輸送業務の請負契約にあたる．本研究でのシミュレーシ
ョンに関わる後者の契約は，航海用船契約と呼ばれる．航海用船契約は契約期間によって，短期契約と長期契約に分けられる．短期契約は，一航海ごとに結ばれ，短期的な需要が発生した際に用いられる．長期契約は，複数の航海を連続で行う連続航海用船契約や，船舶を特定せず一定期間で定められた量の貨物を輸送する数量契約などがある．期間は 10〜20 年にわたる場合もある．
3.2 モデル化
本研究では，海運会社と荷主の間での用船シミュレー
ションの構築を目的としているため，それに関わる利害関係者をエージェントとして定義する．定義されるのは，
送り荷主，受け荷主，船舶，海運仲介人である．それぞれの関係性を示した全体像を Fig.1 に示す．
到着港で貨物を受け取るエージェントとして，受け荷主（Consignee）を定義する．受け荷主は一品目一到着港
につき存在するものとする．入力データから，到着港，輸送品目，港湾制限を読み込む．出発港で貨物を送り出すエージェントとして，送り荷主（Shipper）を定義する．送り荷主は一品目一航路につき存在するものとする．入力
データからは，出発港，到着港，輸送貨物，月単位での荷動き量，港湾制限を読み込む．実際には海運会社が荷主に船舶を供給するが，本研究のシミュレーションでは，各船
舶（Ship）をエージェントとして定義した．入力データ
からは名称，平均船速，積載重量トン数（DWT）を読み込む．また，船舶の船型を Table1 のように分類した．
本研究におけるシミュレーションでは，市場の競争原理を再現するためにオークション形式で配船を行う．すなわち，荷主が入札を行い，それに対して船舶が応札する．
そこで，それぞれの入札情報，応札情報を取りまとめるエージェントとして海運仲介人(Broker)を定義した．

4. 用船シミュレーションの構築
用船シミュレーションの全体像を Fig.2 に示す．船腹
需要予測と船腹供給予測によって構成される．
4.1 船腹需要予測
船腹需要予測は Consignee エージェントごとの部分ネ

Fig. 3 Indifference curve of transportation costs
and inventory fluctuations2)
ットワーク内で行われる．また，月毎の最適な輸送モードを決定するため，同じ部分ネットワーク内でも月単位で独立である．よって，月毎の発注頻度を設計変数として，各月の最適な輸送モードを決め，発注データを生成する．
まず，各 Consignee エージェントにおいて各航路での月毎の貿易データから月毎の最適な発注頻度を求める．
まず，2.2 節で述べたルール(1)，(2)より，輸送コスト
cost(f)と在庫変動 dev(f)の二軸で評価関数 E(f)を設定する．ここで，在庫変動量の限界値としてパラメータ α を定義する．すると，Fig.3 の無差別曲線が描ける．dev(f)が α に対して十分小さいときは効用を下げるためには，輸送コストを下げること，すなわち発注頻度を下げることが有効である．しかし，dev(f)が α に近づくとその効果は弱まり，効用を下げるために在庫変動量を下げることの有効性が強まる，すなわち発注頻度を上げるが好まれる．
今回この評価関数 E(f)の最適化には，解の改善だけでなく改悪も許容する近似解法の一つである焼き鈍し法（SA 法）を採用した．このようにして発注頻度が決まると，一回あたりの発注積み高が定まる，各指定積み荷日が定まる．これらのデータを発注データとして生成する．
4.2 船腹供給予測
発注データが生成された後は，それらを Fig.4 に従って Ship に割り当てる．その際，発注データを入札として，指定積み荷日が早いものから順に，オークションを行い

─180─

Fig. 4 Overview of ship supply forecast
Ship からの応札を求める．オークションが始まると，各Ship エージェントは 2.2 節のルール 3)~ 5)によって絞られる．残った候補の中で最も単位重量あたりの総コストが低い応札が選ばれる．総コストとは，運航コストと指定
積み荷日からの遅れによる損失の合計である．ここで，後者の損失を算出するにあたって，在庫を抱えた際に生じる資金負担を示す在庫金利をパラメータ β として導入した．そして，貪欲法によって最適化問題の近似解を得て，応札が選定されると，契約積み荷と実際の積み荷開始日の情報を持った契約データが生成され Ship へ割り当てられる．発注積み高から契約積み荷を引き，残りがあれば再度オークションを行う．発注積み高がなくなる，または候補となる Ship がなくなると，次の入札へ移行する．全ての入札を処理すると船舶供給予測が完了する．

5. シミュレーションを用いた考察
今回は 2018 年の AIS データを用いてシミュレーショ
ンを行なった．なお，5.2 節，5,3 節ではパラメータ(α,β )=(40%SS,0.2)としてシミュレーションを行った．
5.1 感度分析
在庫変動量の限界値 α，在庫金利 β について感度分析を行なった．
まず，α を安全在庫（SS）の 10%，30%，40%，50%に変化させ船腹需要予測結果の船型比率を Fig.5 に示す．αの増加に伴って船腹需要は大型の船型比率が高まっている．これは，評価関数に関して在庫変動量が α 付近であるとき以外は輸送コストの方が支配的であるため，α が大きくなるにつれて輸送コストの支配力が強まり，輸送コ
ストを下げるために発注頻度が少なくし，結果的により大型の船型需要が高まるからと考えられる．結果的に，αの増加に伴って小型船型の需要が大型船型の需要へ吸収される．

Fig. 6 Ship type ratio according to parameters
さらに，α を 10%SS，30% SS，40% SS に，β を 0.01，
0.2，1.0 に変化させてそれぞれの組み合わせにおける船腹供給予測結果の船型比率を求めた(Fig.6)．実線がシミュレーション結果，点線が AIS データを表している．この結果から最適なパラメータを決定するために，A I S データからのずれの合計を各組み合わせで算出し，最も小さい組み合わせを最適なパラメータとした．結果的に，今回用いたレンジにおける最適なパラメータ (α, β ) を(40%SS，0.01)に決めることができた．
5.2 多角的な精度検証
船型比率以外の側面についてもシミュレーション結果
に対して分析，考察を行なった．
まず，輸送スケジュールに関して，Oita (Japan) に運
ばれる，Iron Ore の累積グラフを Fig.7 に示す．指定積
み荷日の精度は横軸のずれ，発注積み高の精度は縦軸のずれによって検証可能である．グラフをみると，シミュレ
ーション結果は AIS データと近い動きを示していることが分かる．具体的には，AIS データでは月によって発注頻度が異なり，グラフにおける階段の底が比較的長い月があるが，シミュレーションでもその傾向が示されている．発注積み高に関しても同様である．これは，年間を通して等量等間隔とした既存研究と違って，本研究では月単位で船腹需要予測を行ったためであると考えられ，その有効性が確認できた．
また，航路長と契約積み高の関係については，AIS データから得られた以下の傾向について考察した．
a) 航路長が長いほど契約積み高も多くなるb) 契約積み高が 6 万トン，16 万トン付近で集中することがある
まず，a)の傾向は，シミュレーションにはあまり現れな

次に，β を 0.01，0.1，0.2，1.0 に変化させ，シミュレーションを行なったが，このレンジでは，船腹供給結果の船型比率にほとんど影響を与えないことが分かった．

Fig. 7 Cumulative graph of annual cargo movement(Iron Ore, to Oita)

Fig. 5 Ship type ratio of result of ship demand forecast

─181─

ップによって変動する．船舶供給者は，需要が高まるとそれに応じて供給量を増やし，逆もまた同様である．よって，需要量と供給量が絶えず追い越し追い越されを繰り返す
ため，需給ギャップは非常に不安定である．例えば，100隻の船腹需要があるとき，市場に 99 隻の船舶がある場合は供給側に優位な状況となり運賃は上昇し，101 隻の船舶がある場合は需要側に優位な状況となり運賃は下がる．
極端な例ではあるが，供給量がおよそ 2%変動するだけで需給ギャップの正負は変わりうる．
以上より，船舶の需要量と供給量の差から需給ギャッ
プを求め BDI を推定するには相当な精度で算出する必要があり，現実的でない．そこで，需給ギャップと相関のある他の要素から BDI を推定することが賢明である．そこで，本研究のシミュレーションにおける発注データと契約データのずれによって需給ギャップの変動を表し，
BDI の推定に繋げる．発注データと契約データのずれは，指定積み荷日と実際に積み荷を開始できる日のずれと，発注積み高と契約積み高のずれによって構成される．ここで，
これらのずれを可視化したグラフを Fig.10 に示す．
横軸が時間(day)，縦軸が積み高(ton)であり，青の点が発
注データ，オレンジの点が契約データを指している．これ
らの点が線で結ばれているのは，発注データと契約デー
タの対応関係を示しており，一つの発注データから複数の契約データへ線が伸びているのは，発注積み高が分割されて契約されたことを示す．以上より，指定積み荷日と実際に積み荷を開始できる日のずれ，発注積み高と契約
積み高のずれは，それぞれ横軸，縦軸のずれによって可視化される．

Fig. 8 Scatter plot of distance and intake(Steam Coal, from Balikpapan)

Fig. 9 Scatter plot of distance and intake (Iron Ore)
かった(Fig.8)．通常，同一送り荷主から貨物を輸送する際，運航コストの観点から，航路長が長い航海により大きな船舶を割り当てるはずである．しかし，シミュレーションでは同一送り荷主がそれぞれ独立な関係であり，運航コ
ストの最適化が行われていない．すなわち，同一送り荷主の関係性の考慮が， a)に影響を与えることが示唆された．
b)に関して，実際はパナマ運河やスエズ運河の通航制限のため，その限界値付近に積み高が集中する(Fig.9)．こちらも，シミュレーションには現れておらず，通航制限のため船型によって航海距離を変えることを導入していないからだと考えられる．よって，船型によって航海距離を可変にすることの重要性が示された．

需給ギャップを定量化するために，Fig.10 における発注データと契約データを結ぶ線の長さを採用した．その際，時間と積み高を統合的に扱うために，時間のずれ，積
み高のずれを指定積荷日の間隔，発注積み高で割ること
で 0〜1 の範囲の値になるよう調整した．この長さが短い
場合は，割り当てられた船舶が発注積み高と同程度の積載重量トン数で指定積み荷日からほとんど遅れないことを示し，長い場合は，発注積み高に遠く及ばない積載重量
トン数である，もしくは指定積み荷日から大きく遅れる，
またはその両方であることを示す．すなわち，需要に対して適切な供給が行われたかを測ることができる．
これを用いて BDI を推定するには，まず全発注データにおいて長さを求めた後，船型ごとに指数を算出する．指数は，指定積み荷日ごとの長さを集計し，その移動平均を求め，初日を 1 として算出する．そして実際の BDI と同様に，ケープサイズ，パナマックス，ハンディマックスそ5.3 適用例
本研究でのシミュレーションの適応例として，バルチック海運指数（BDI）の推定，CO2 排出規制への対応を挙げた．
BDI とは，ドライバルクを運搬する外航不定期船の運賃指数である．1985 年 1 月 4 日を 1000 として，主要バ
ルクキャリアであるケープサイズ，パナマックス，ハンディマックスそれぞれの運賃指数を 4:3:3 の比率で加重平均をとることによって算出される．
BDI は，通常，船腹需要に対し供給不足のときに上がり，供給過剰のときに下がる．すなわち，船舶の需給ギャ

─182─

Fig. 10 difference of loading date and lot

Fig. 12 Ship type ratio of result of ship supply forecast(Steels, Cement)

Fig. 11 BDI and its estimates
れぞれの指数を 4:3:3 の比率で加重平均とることで BDIの推定値を求める．ここでは，BDI の推定精度をより長期的に検証するため，2017 年から 2019 年までのおよそ三年間でシミュレーションを行い，その結果を Fig.11 に示す．増減の傾向は再現できているといえるが，2019 年
2 月から 6 月までの期間では逆の動きをしてしまっている．その原因として，船腹需要にてケープサイズの需要が著しく大きいため，大幅な荷動き量の減少に対してもあまり影響を受けず常に供給不足の状態が続くためであると考えられる．この問題点を改善するには，大型船舶の恒常的な著しい船腹需要を抑え，船舶の需給ギャップが覆るような状況にも対応できるシミュレーションを行うことが有効である．
CO2 排出規制に対しては，ハンディのみ 30%の減速運航を適用した場合とケープサイズのみ 30%の減速運航を適用した場合のシミュレーションを行った．
ハンディのみ減速運航した場合の Steels，Cement の輸送における船舶供給予測結果の船型比率の変化を
Fig.12 に示す．結果をみると，ハンディの供給量が増えたことが分かる．これは，通常ハンディの単位重量あたりの輸送コストは高いが，減速運航によってその輸送コストが下がったため，より多くが供給されるようになったからであると考えられる．
また，ケープサイズのみ減速運航した場合は，特に大きな影響を受けた品目である Iron Ore，Steam Coal に
おいてもあまり変化がなかった(Fig.13)．これは，通常
ケープサイズの単位重量あたりの輸送コストは他の船型と比べて低いため，減速運航によってその輸送コストが下がってもその優位性は変わらないからであると考えられる．

6. おわりに
6.1 結論AIS データを活用することで，シミュレーションにて設定した局所的ルールの裏付けや入力データの精緻化によって，ヒアリングベースで構築したシミュレーションからの脱却に成功したことが示された．また，シミュレー
ション結果からは，各パラメータが船型比率に与える影
響度合いが分かった．その上で，品目によっては船型比率を高い精度で再現可能であることや最適なパラメータの組み合わせが示された．船型比率やその他の分析，考察を通して，ある側面では高い精度を誇るが，別の側面では不十分であり，さらなる改善点があることが分かった．最後に，2 つの適用例を挙げ考察したことで，今後の更なる可Fig. 13 Ship type ratio of result of ship supply forecast(Iron Ore, Steam Coal)
能性を示唆することができた．
以上の成果から，本研究で提案した考え方を用いることによって，本研究の目的である「AIS データを活用した用船パターンの抽出と用船シミュレーションの構築を行い，船舶需要予測実現に貢献すること」を果たしたと結論づける．
6.2 将来展望
本研究で残された課題として，シミュレーションの詳
細設定の取捨選択，精度検証の網羅性，方向性の見直しが挙げられた．一方で本研究の応用可能性として，複雑な輸送方式を含んだシミュレーション構築，船舶の仕様変更が与える影響評価といった事例が考えられる．

参考文献
1)
2)

3)
4)

─183─

斉藤圭之介：船腹需要の予測シミュレーションツー
ルの構築，東京大学工学部卒業論文，2006.
寺岡篤志：船型間の競争原理に従う配船契約モデル
を用いた船舶需要予測，東京大学工学部卒業論文，
2007.
野澤久穂：資源海上輸送の全体再現シミュレーショ
ン，東京大学卒業論文 ，2006.
稲村肇，中村匡宏，具滋永：海上フィーダー輸送を考慮した外資コンテナ貨物の需要予測モデル，土木学会論文集 第 562 号，1997.

論文番号 2021S-OS5-7日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号

船舶動静データを用いた排出規制海域の影響に関する分析－LNG 船を対象とした衛星 AIS データを用いて－
正 会 員

横川 達也*
鳥海 重喜**

渡部 大輔*
金 會勧*Spatial Analysis of Emission Control Area Using Vessel Movement Data:
Case Study of LNG Fleet Based on Satellite AIS Databy

Daisuke Watanabe, Member
Hoegwon Kim

Tatsuya Yokogawa
Shigeki Toriumi

Key Words: Automatic Identification System(AIS), Emission Control Area(ECA), Geographic Information System(GIS)

1. 緒

言

近年，温室効果ガス及び大気汚染物質の人為的排出は大きな社会問題になっており，国際海運を含めて関連した規制は多くの産業で組織的・世界的に行われている．船舶からの海洋汚染に関する取り決めを行う国際海事機関（IMO）では，2100 年までに船舶からの温室効果ガスの排出をゼロにする長期目標 2)や各国からの提言による排出規制海域（ECA）の制定とともに，2020 年 1 月には一般海域での船舶燃料の硫黄分規制強化するなど，主要な大気汚染物質の排出を抑えようとするなどの取り組みをなされている．しかし，新興国での経済発展などを理由に船舶による運航そのものが増加していることから，現時点では全体的な排出量は増加傾向にある．
このような現状から，船舶からの排気ガス排出の現状に対する船舶動静データを用いた環境影響評価に関する研究が数多く行われてきた．その際，船舶動静データとして，SOLAS 条約第 V 章により設置が義務付けられている
船舶自動識別装置（AIS）からのデータを取得することにより，位置（座標情報）や速度，方向，寄港地，喫水などの航海に関係する情報を用いた分析が可能となっている．
そこで本研究では，船舶動静データとして衛星 AIS データ（2016 年上半期）を用いて，LNG 運搬船を対象とした船舶航行の際のエネルギー消費に基づいて，地理情報システム（GIS）を用いた燃料消費量の空間的分布を地図上に可視化とともに，現行の ECA に加え，現在未設定である日本周辺海域 ECA の有無を仮定した場合の燃料消費及び排気ガス排出に関する影響を明らかにする．

2. 燃料消費量と排気ガス排出量の計算手順
本研究では，2020 年 1 月以降の硫黄分濃度規制強化（ECA0.1%，一般海域 0.5%）を考慮した上で，以下のような手順 4)で計算を行う．
1) AIS データから対象となる LNG 運搬船のみを抽出するとともに，船舶の ID や位置に関するエラー処理を行う．
そして，船舶の諸元を各種データソースから補完する．
2) 船舶の ID から求めるタンク容量と船舶建造年から，* 東京海洋大学** 中央大学理工学部
原稿受付 令和 3 年 3 月 12 日
公開日 令和 3 年 5 月 24 日
春季講演会において講演 令和 3 年 5 月 31 日, 6 月 1 日©日本船舶海洋工学会

船舶の推進システムと消費燃料の定義づけをする 1)．
3) 船速や喫水などの地点毎のデータを用いることで，国際試験水槽会議（ITTC）の提示されている手続き 3)を用いて，船舶に働く抵抗の計算を行う 5)．具体的には，全抵
抗𝑅 ，全抵抗係数𝐶 ，流体密度 ρ，浸水表面積 S，船速 Vとすると，
𝑅 = 1/2 ∗ 𝐶 ∗ 𝜌 ∗ 𝑆 ∗ 𝑉(1)と表されている．なお，摩擦抵抗係数𝐶 ，剰余抵抗係数
𝐶 （形状抵抗と造波抵抗），空気抵抗係数𝐶 ，増分抵
抗係数𝐶 とすると，𝐶 は，
𝐶 = 𝐶 +𝐶 +𝐶

+𝐶

(2)

と表されている．
4) 全抵抗に対して，シーマージンなど考慮することで，船舶の推進に必要な馬力を求める．
5) 推進システムに基づく燃料消費率を用いることで，燃料消費量を求める．
6) 燃料消費量の空間分布について，GIS を用いて緯度経度 1 度ずつのグリッドで集計し，地図上に可視化する．
7) 燃料消費量に対して燃料ベース排出係数，または馬力にエネルギーベース排出係数をかけ合わせることで各種排気ガスの排出量を求める．
8) ECA について，GIS を用いて図 1 のように設定する．
その際，現行の ECA（欧州，米州，中国，韓国）とともに，日本周辺海域の ECA として沿岸から 12 海里のバッ
ファ領域を仮定する．各 ECA 内を航行する船舶の抽出をECA 設定時期別に行い，該当する船舶の ID を取得する．
9) 該当する船舶において，ECA における燃料への転換を行う．その際，HFO を燃料とする船舶において硫黄分濃度 0.5％の HFO から，硫黄分濃度 0.1％の HFO またはMDO へ燃料の転換をするものとする．
10) 転換後の燃料により再度，排気ガス排出量を求める．
なお，データ処理には Python（Ver.3.8.3），排出量の数
値計算には Pandas（Ver.1.0.5 ），地 図作成には QGIS（Ver.3.4.15）を用いた．

3. 環境影響に関する計算結果
3. 1 燃料消費量の算出結果
手順 5)により消費燃料量は，HFO: 587,689.8(MT)，MDO:40,821.6(MT)，LNG: 3,540,342.2(MT)と求められた．
手順 6)で求められた燃料消費の空間的分布は図 1 のようになる．LNG 運搬船からの燃料消費は LNG が大部分を占めており，LNG 運搬船の推進システムの 92％を占める

─185─

蒸気タービン機関・LNG ディーゼル機関において使用され，広範囲に渡って消費されている．また，MDO は 2007
年以降の比較的新しい LNG 運搬船に導入される LNG デ
ィーゼル機関を使用する際のパイロット噴射により使用
され，広範囲であるがその量は比較的少ない．HFO は QFlex，Q-Max と呼ばれる大型船舶において SSDR(Slow
Speed Diesel Re-liquefaction Plant)と呼ばれる推進システム
により排出されており，カタールから日本，中国，英国への運航経路となるペルシャ湾，マラッカ海峡，スエズ運河
等に分布が集中している．HFO は ECA による使用燃料の規制を受けるため，ECA の有無によって燃料の変更を検討する必要がある．
3. 2 排気ガス排出量の算出結果
手順 7) 及び手順 10)で求められた各種排気ガス排出量は，表 1 のようになった．また，燃料転換により排出量が変化する 7 種の排気ガス（SOx，PM2.5，PM10，CO2，
CO，N2O，BC）における ECA 設定時期別排出量の変化は
図 3 のようになった．ECA を設定することにより SOx は
約 12％，PM は約 8％削減されており，さらに日本周辺海域の設定によりそれぞれ約 18％，約 10％削減されることが分かる．また，硫黄分濃度が直接排出に影響を与えない
排気ガスにおいても MDO への転換によって削減されていることが分かる．

Table 1 Emission inventory of LNG fleet (Jan-Jun, 2016).
emissions（MT）
Gas / Alternative Fuels
NOx

169,392.8

CH41,745.3

NMVOC

5,765.2

SOx
PM2.5
PM10

HFO(0.1%)

423,857.6

MDO

410,108.4

HFO(0.1%)

2,716.9

MDO

2,321.2

HFO(0.1%)

2,921.4

MDO

2,495.9

CO2

MDO

11,345,465.5

CO

MDO

10,058.0

N2O

MDO

482.5

BC

MDO

40.9

Fig.3 Reduction of emissions due to ECA
Fig.1 Emission Control Area

HFO

4. 結

語

本研究では，船舶動静データとして衛星 AIS データを用いて，LNG 運搬船を対象とした船舶航行の際の燃料消費の空間的分布を地図上に可視化するとともに，現行のECA 及び日本周辺海域の ECA 設定による排気ガス排出量への影響の分析を行った．その結果，LNG 運搬船の消費燃料別分布の傾向とともに，日本周辺海域の ECA 設定
が排気ガス排出削減へ大きな影響を与えており，温室効
果ガス削減にも繋がる可能性があることがわかった．

謝

辞

本研究 の成 果の一 部は 、JSPS 科研費 18K04601 と17H02042 の助成を受けたものです。

参 考 文 献
MDO

1)
2)
3)
4)

LNG
Fig.2 Distribution of Bunker Consumption by LNG fleet

5)

─186─

International Gas Union: 2020 World LNG Report, 2020.
International Maritime Organization: Reduction of GHG
Emissions from Ship: Fourth IMO GHG Study 2020 –Final report, 2020.
International Towing Tank Conference: ITTC –Recommended Procedures and Guidelines. Procedure 7.502-02-01, Revision 04, 2017.
Kim, H., Watanabe, D., Toriumi, S. and Hirata, E.: Spatial
Analysis of an Emission Inventory from Liquefied Natural
Gas Fleet Based on Automatic Identification System
Database,
Sustainability,
13(3),
1250;
https://doi.org/10.3390/ su13031250, 2021.
野原威男, 庄司邦昭：航海造船学, 海文堂出版, 2005.