ISSN 1346-7301
国総研研究報告 第68号
令 和 4 年 1 0 月

国土技術政策総合研究所
研究報告
RESEARCH REPORT of National Institute for Land and Infrastructure Management

No.68

October 2022

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築

赤倉康寛

Development a method to Grasp and Analyze Offshore Waitingat World Container Terminals

AKAKURA Yasuhiro

国土交通省 国土技術政策総合研究所
National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, Japan

国土技術政策総合研究所報告No.68
2022 年 10 月
（YSK-R-55）

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築

赤倉康寛*

要

旨

2017 年の東西基幹コンテナ航路におけるアライアンス再編を契機としてコンテナサービスの定時性が低下し始め，2020 年夏以降の輸送需要急増と新型コロナウイルス感染拡大等によるコンテナ輸送の能力制約の影響で，世界の主要港湾において大量のコンテナ船の沖待ちが発生しており，輸入物
資が届かずに経済を混乱させるサプライチェーン・クライシスを引き起こしている．
本報告は，AIS データを活用してコンテナターミナルにおける沖待ちを把握する手法を構築し，世界及び日本のターミナルについて多様な分析を行ったものである．その結果，コンテナの沖待ち時
間・量は，ターミナルの陸側の能力制約がない状態では，バース占有率や着岸船腹量，実際の到着遅延及び着岸時間長期化と一定の関係性があることや，日本のターミナルの沖待ちは小型船が多いことが確認された．また，日本のターミナルでの沖待ちによる CO2 排出の増加量を推計し，削減対策を提案した．加えて，サプライチェーン・クライシス下で大量の沖待ち船が生じた海外ターミナルでは，バース占有率が平常時範囲内の場合と，バース占有率が約 8 割にまで達した場合に大別された．
さらに，沖待ちデータの重要性を踏まえ，リアルタイムに沖待ち時間・量を把握するシステムを開発した．
キーワード：ターミナル混雑，バース占有率，AIS，錨泊，遅延* 港湾研究部 港湾システム研究室室長〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 国土交通省国土技術政策総合研究所
電話：046-844-5019 Fax：046-842-9265
e-mail: ysk.nil-46pr@gxb.mlit.go.jpiTechnical Report of NILIM
No.68 October 2022
（ YSK-R-55 ）Development a method to Grasp and Analyze Offshore Waitingat World Container Terminals

AKAKURA Yasuhiro*

Synopsis
The punctuality of global container services began to decrease after the reorganization of the shipping
alliances of East-West trunk lines in 2017. Transport demand surged after the second half of 2020, and capacity
constraints of container transport, mainly due to the spread of COVID-19, triggered heavy congestion of world
major ports and resulted in many container ships waiting offshore. This supply chain crisis has caused shortagesof imported goods and has had a serious impact on the global economy.
This study developed a method for grasping of the situation of ships waiting offshore of container terminals
by utilizing AIS data and analyzed terminals in Japan and around the world from various viewpoints. It was
found that offshore container waiting time-volume was related to the berth occupancy ratio, total TEU capacityof berthing ships, and the actual delays of arrivals and overtime stays under the conditions that were free fromconstraints on land. At major Japanese terminals, the share of smaller ships was very high comparing with world
major terminals. In addition, CO2 emissions from ships waiting offshore at terminals in Tokyo Bay was estimated,and emission reduction measures ware proposed. Furthermore, overseas terminals with many waiting ships under
the current supply chain crisis were classified into two categories; terminals with normal berth occupancy ratios
and those that were around the limit of the ratio. A real-time calculation system that estimates waiting timevolume of each terminal was also developed, in view of the significance of the data.
Key Words: terminal congestion, berth occupancy ratio, AIS, anchoring, service delay* Head of Port Systems Division, Port and Harbor Department
Phone：+81-46-844-5019
Fax：+81-46-842-9265
e-mail: ysk.nil-46pr@gxb.mlit.go.jp

ii

目

次

1. 序論 ························································································································1
2. 沖待ち状況の把握方法································································································2
2.1 沖待ちの海域と形態 ······························································································2
2.2 使用データ ··········································································································2
2.3 沖待ち船把握及び沖待ち時間推計方法 ······································································32.4 コンテナ沖待ち時間・量の推計方法 ·········································································3
3. 世界及び日本の主要港湾・ターミナルの沖待ち状況の分析 ···············································4
3.1 世界の主要港湾・ターミナルの沖待ち状況 ································································4
3.2 日本の主要港湾・ターミナルの沖待ち状況 ································································5
3.3 沖待ちとターミナル運営状況の関係性の分析 ·····························································7
3.4 コンテナ船の沖待ち削減による定時性向上方策 ··························································8
4. 沖待ちによる CO2 排出増加量の推計 ············································································ 10
4.1 港湾にかかる地球温暖化対策の状況 ······································································· 10
4.2 排出量推計手法 ·································································································· 11
4.3 排出量推計結果 ·································································································· 12
4.4 削減対策の効果推計 ···························································································· 12
5. サプライチェーン・クライシス下の沖待ち状況の分析 ··················································· 14
5.1 Los Angeles/Long Beach 港の状況 ········································································· 14
5.2 沖待ち把握・分析結果 ························································································· 15
6. リアルタイム把握システムの開発 ·············································································· 18
6.1 沖待ちデータの精度 ···························································································· 18
6.2 リアルタイム把握システム ··················································································· 18
7. 結論 ······················································································································ 19
謝辞 ·························································································································· 20
参考文献 ···················································································································· 20

iii

iv

国総研研究報告 No. 68

ス，上海港に 14 サービスが寄港し，東アジア～北米西岸

1. 序論

航路の全 33 サービスのうち，Los Angeles/Long Beach 港に 23 サービス，上海港に 20 サービスが寄港している．

2017 年の東西基幹コンテナ航路におけるアライアンス
再編を契機としてコンテナサービスの定時性が低下し始このような特定の港湾・ターミナルへの寄港の集中は，め，2020 年夏以降の輸送需要急増と新型コロナウイルス

ハブ＆スポーク構造による輸送の効率性を向上させる一

感染拡大の影響で，世界中の港湾において大量のコンテ

方，スケジュールの乱れ，輸送需要の急増や荷役能力のナ船の沖待ちが発生しており，輸入物資が届かずに経済

低下，天候不順等に対して沖待ちや遅延が発生しやすくを混乱させるサプライチェーン・クライシスを引き起こなる．図-2 に，Sea-Intelligence1)による近年の遅延船（スしている．一方，沖待ち隻数を公表している港湾はほとケジュールより 2 日以上遅れて到着した船）の平均遅延

んどなく，ターミナル運営状況と沖待ちとの関係性を論

日数の推移を示す．2016 年～2017 年末まで増加し，2018

ずることが困難な状況にある．以上の状況を踏まえ，本

年は横ばいで推移したものの，2020 年初よりさらに増加

研究は，AIS データを活用してコンテナターミナルにおし，2022 年には 1 週間を超えていた．2021 年通年で定時ける沖待ち船を網羅的に把握する手法を構築し，世界及（スケジュール翌日まで）に到着したのは，就航便のび日本のターミナルについて多様な分析を行ったもので35.8%であった．このような遅延は寄港が集中する特定のある．

港湾・ターミナルに起因する部分が大きく，赤倉 2)によれ1990 年代後半からの Maersk 社により先導された大型

ば，2018 年 4～12 月の東西基幹コンテナ航路の遅延の約化により，コンテナ船の最大積載能力は約 5 千 TEU から，

8 割は欧米及び中国の港湾において発生していた．

約 2 万 4 千 TEU にまで増加してきた．船型大型化による遅延によるスケジュールの混乱は，各港湾における沖単位コスト低減を図るためには，大型化に見合った貨物8.0のための船社の合併やアライアンスの拡大が進んできた．

7.0

図-1 に，就航船の最大船型と，東西基幹航路（東アジア～欧州及び東アジア～北米）のサービスを提供するアラ
イアンス・船社数の推移を示す．積載能力の増大に応じて，アライアンス・船社数は減少してきており，2017 年にはアライアンスは 3 つにまで集約され，同時に，航路サービスも統合集約された．集約後のサービスは，需要遅延船の平均遅延日数を集荷する必要があることから，コンテナサービス統合

6.0

12ヶ月移動平均

5.0
4.0
3.0
2.01 7 1 7 1 7 1 7 1 7 1 7 1 （月）2016 2017 2018 2019 2020 2021 '22（年）の多く高効率な港湾・ターミナルに集中しており，2019
年 11 月時点で，3 アライアンスによる東アジア～北欧州※Data：Sea-Intelligence 1)

航路の全 20 サービスのうち，Rotterdam 港に 19 サービ

2 日以上遅延船の平均遅延日数

図-2

最大船型

運航アライアンス・船社
7グループ+9社 (EU/ASIA)

1991：4,600TEU

ACE

Hapag/MOL/MYK Maersk/P&O

Maersk/SeaLand

Norasia/SeaLand

ScanDutch/MISC/BenLine

2005：9,200TEU

BLASCOUASC

HanjinTricontinental

Eagle COSCO Evergreen
Wihelmsen Yangming Zim

3アライアンス+6社
TNWA

2017：21,400TEUGA CKYH Maersk MSC

CMA-CGMUASC

CSCL Evergreen

3アライアンス
2M

TEU：20ftコンテナ換算個数

0

100

図-1

200

300

TA

OA

400 (m)

就航船の最大船型と東西基幹航路の運航アライアンス・船社数の推移- 1 -世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

2. 沖待ち状況の把握方法

待ちを増加させていると想定されるが，沖待ち船の統計を公表しているのは Los Angeles 及び Long Beach 港しか見当たらない．高ら 3)は，大阪湾を対象に，船速 3 kt 未

2.1 沖待ちの海域と形態

満，かつ，バース近傍以外に位置した船を沖待ち船とし多くの港湾では，船舶が錨泊するための海域を指定して把握している．Marine Traffic4)は，各港湾周辺の錨泊指ているが，収容能力（面積）が十分ではないことも多く，定海域での停泊船を沖待ち船として把握し，その隻数のそれ以外の海域での沖待ちも多く見られる 3)．また，待つ推移を港湾混雑の指標として提供しており，同様のサー形態として，アンカーを下ろして錨泊する方法だけでな

ビスが eeSea，Project44，Vessel Value，Kuehne+Nagel 等でく，漂流や減速により待つ場合もある．図-3 に，沖待ちも開始された．しかし，いずれも着岸ターミナルは特定船の航跡例を示すが，上図の錨泊では，錨泊地点においできず，沖待ち状況とターミナル運営状況との関係性はて船舶の航跡が同心円状に重なっていたのに対し，下図議論されていない．また，後述するが，錨泊以外の方法での漂流では全く異なった航跡となっていた．このような沖待ちをする船もあり，網羅的な把握が出来ているかど

沖待ちを漏れなく把握するためには，港湾による指定錨

うかも確認が必要である．

泊海域だけでなく，港湾沖合の相当程度広い範囲を対象

本報告は，「世界のコンテナターミナルにおける船舶のとして，船舶の動静を把握する必要がある．

沖待ち時間の把握・分析」（土木学会論文集 B3，Vol.77，
No.2，pp.I_157-I_162，2021 年 9 月），
「Analysis about Delayof Container Trunk Lines and Offshore Waiting for Calling toCongested Container Terminals」（IAME2021Conferene，2021
年 11 月），「我が国のコンテナターミナルにおける沖待ち
船の待ち時間及びコンテナ量の推計」（沿岸域学会誌，Vol.34，No.3，pp.19-28，2021 年 12 月），「我が国のコンテ
ナターミナルにおける船舶の沖待ちによる CO2 排出量と対策効果の推計」（土木学会論文集 B3，Vol.78，No.2，掲
載決定），「Analysis of Deterioration of Port Performance andLong Offshore Waiting under Global Shipping Crisis 」（IAME2022 Conference，掲載決定）をとりまとめ，さらに，加筆をしたものである．
以降，本報告においては，2.にて各ターミナルの沖待ちコンテナ船の把握方法について述べ，3.で海外及び日本の主要港湾・ターミナルにおける沖待ち状況とターミ
ナル運営状況の関係性を分析し，4.で日本のターミナルにおける沖待ちによる CO2 排出の増加量を推計し，5.で2020 年秋以降のグローバルサプライチェーン・クライシス下の大量の沖待ち船発生状況について分析を加え，6.
でリアルタイムに沖待ちを把握するシステム開発について述べ，7.でとりまとめる．

図-3沖待ちの航跡例（上：錨泊，下：漂流）2.2 使用データ
沖待ちを把握するための船舶の動静は，一定規模（国際航海する貨物船は 300 GT）以上の船舶に搭載が義務付- 2 -国総研研究報告 No. 68

けられており，自船の船名，位置，針路，速力等を一定間

京湾の航跡例では，最初に着岸した①横浜港本牧 BC タ

隔で発信する AIS（Automatic Identification System：自動ーミナルでは入湾～着岸までの所要時間，次いで着岸し船舶識別装置）によって発信されたデータを使用して把た②東京港青海牧ターミナルでは，本牧 BC ターミナル

握した．各船の信号は，地上に設置されたアンテナにお発～着岸までの所要時間により沖待ち船を把握した．

いて，周辺海域を高密度に把握可能であるが，距離の問題から，沖合海域の動静把握は難しい．一方，各船の信号②青海

は，衛星により，大洋上においても受信が可能であるが，衛星が上空を通過する場合にのみ受信するため，その密度は低くなる．本研究では，港湾沖合のある程度広い範囲の船舶動静を把握する必要があることから，必要に応じ，地上及び衛星の両方で受信されたデータを統合して

①本牧BC

使用した．
2.3 沖待ち船把握及び沖待ち時間推計方法
前述の様々な形態の沖待ち船を網羅的に把握するため，
まず，各船の入港から着岸までの所要時間に着目することとした．入港及び着岸を判定するため，図-4 に示すよ
うに，各港の沖合海域に入港判定エリアを，また，各ター

入湾判定ライン

ミナルの前面海域に着岸判定エリアを設定した上で，船図-5舶が入港判定エリアの外側から内側に移動した時点を入東京湾入湾～ターミナル着岸の航跡例

港と判定し，船舶が着岸判定エリアで 10 分間以上 1 kt 以
下を継続した時点で着岸と判定した．入港判定エリアは，沖待ち船の判定及び沖待ち時間の算定方法のイメージ

錨泊，漂流や減速した海域を覆うように，港により異なを表-1 に示す．ターミナル別に，入湾もしくは前ターミ

るが 50 km 程度の規模で，どこから入港しても同じ距離

ナル毎に，着岸船を所要時間により昇順に並べ，以下のとなるように円形で設定することを基本とした．ただし，条件に合致した船を沖待ち船と判定した．

日本の東京湾や大阪湾では，港湾が隣接しており，円状(a) 入湾もしくは前ターミナル発～着岸までに AIS のの入港判定エリアを設定すると，重複が生じることとな

Status が錨泊中（at anchor）を記録していた場合る．そのため，東京湾や大阪湾では，湾全体として入湾判(b) 入湾もしくは前ターミナル発～着岸までに，着岸時を定エリアを設定することとした．なお，同港湾内（東京除き，2 時間以上船速 3kt 未満を継続していた場合

湾・大阪湾の場合，同湾内）のターミナル間移動の場合，(c) 入湾もしくは前ターミナル発～着岸までの所要時間
が，a)もしくは b)と同等以上であった場合

前ターミナルの離岸から，次のターミナル着岸までの所

表-1 では，(a)に該当するのが〔7〕〔9〕〔11〕〔12〕である

要時間を用いて沖待ち判定を行った．例えば，図-5 の東が，AIS の Status は手動でスイッチを入れる必要がある
ため，実際には錨泊していても Status は航行中のままの入港判定エリア航跡
錨泊
錨泊信号を確認船も多い．そのため，船速での錨泊判定が(b)であり，
〔10〕

入港

が該当する．また，漂流や減速により待つ船が，(a)・(b)

10/14 18:3７と同等以上の時間を要したのが(c)であり，〔8〕が該当す
る．沖待ち時間は，各船の所要時間から，(a)～(c)に該当しない船の中で最も長い所要時間（表では〔6〕の 3 時間）

所要時間：13.5時間を控除することにより推計される．

毎時の平均
船速を算定

2.4 コンテナ沖待ち時間・量の推計方法

着岸 10/15 6:08

コンテナ船の沖待ちの荷主等への影響の度合いは，ど着岸判定エリア
図-4

れだけの時間，どれだけのコンテナ量が沖待ちしたのか

入港・着岸判定エリア及び所要時間算定イメージに依存する．そこで，各ターミナルで相対比較が可能な- 3 -世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

表-1

沖待ち船特定及び沖待ち時間推計イメージ

船舶番号 〔1〕 〔2〕 〔3〕 〔4〕 〔5〕 〔6〕 〔7〕 〔8〕
0
0
0
0
0
2
2
沖待ち時間 01 13.7 13.8 15.4 13.6 12.0 14.8 9.0 11.2
2 13.1 12.8 11.9 10.6 9.7 7.5 3.3 3.4
0.5 1.7 3.2 0.0 2.9
310.7 6.54
3.3 4.2
5
6
所
要
7
沖待ち時間
時
8
間
9
10
11
12
13
14

〔9〕 〔10〕 〔11〕 〔12〕
3
4
9
11
9.7
1.3

8.0
2.8

10.9 10.3
0.7 2.0

0.4
2.1
4.6
0.8

0.7
0.2
0.3
7.1
0.5

0.2
0.1
0.0
0.0
0.0
0.4
6.3
9.6
7.4
4.1

沖待ちコンテナの時間・量の指標として，ターミナルの 1

0.0
0.0
0.0
0.3
0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
3.2
10.0
1.0

凡例
通常航行
錨泊信号（船速3kt以上）
船速3kt未満2時間以上錨泊信号 & 船速3kt未満※各セルの数値は平均船速（kt）

3. 世界及び日本の主要港湾・ターミナルの沖待ちヶ月のバース延長当たりのコンテナ沖待ち時間・量 W

状況の分析（時・TEU/m/月）を式(1)と定義する．
W=∑

Ship

VShip ⋅ TShip
LBerth

3.1 世界の主要港湾・ターミナルの沖待ち状況(1)

ここでは，世界の主要港湾・ターミナルにおける沖待

ここに，VShip ：各船の積載実入コンテナ量（TEU），TShip ：ち状況の把握結果を示す．前述のとおり，東西基幹コン

各船のターミナルにおける沖待ち時間， LBerth ：ターミナ

テナ航路の約 8 割の遅延が欧米及び中国の港湾で発生しルのバース長（m）である．積載実入コンテナ量は，各船ていた 2) ことを踏まえ，対象港湾は，Los Angeles/Longの TEU Capacity： TEU Ship を用いて式(2)で推計した．
(2)
VShip= α ⋅ TEU Ship

Beach，Rotterdam，上海（洋山）及び寧波港とし，対象期

ここに， α ：消席率は，各船が実際に積載していた実入

要を，表-2 に示す．

間は 2019 年 10 月の 1 ヶ月とした．対象ターミナルの概りコンテナ量の把握が困難であることから，Drewry5)における 2019 年の世界の長距離コンテナ航路の平均消席率：

表-262.9 %を踏まえて 60 %と設定した．各船の TEU Capacity

港湾については，Lloyd’s List Intelligence や MDS のデータベ

ターミナル

APMT
China Ship.
Eagle Marine
Los Angeles Ever Green
TraPacYang Ming
Yusen
Pier A
Pier C
Pier ELong Beach
Pier G
Pier J
Pier TAPMT MV2APMT
ECT Delta-N
Rotterdam
ECT Delta-S
Euromax
RWG

ース，運航船社の Web Page 等により特定したが，ごく一部の不明船については，岩崎・山形 6)より，載貨重量トン
数： DWTShip を用いて式(3)により推計した．
TEU Ship= β ⋅ DWTShip

対象ターミナル（世界，2019 年 10 月）
（1/2）

(3)

ここに， β ：変換係数（0.0858）である．

バース長
（m）
2,230
764
1,216
1,648
1,650
1,236
1,864
1,097
549
865
1,622
1,806
1,524
1,000
1,600
1,030
2,650
1,500
1,700

※週着岸数はAISデータによる算定

- 4 -

週着岸数
（隻）
4.1
2.3
2.3
1.8
1.8
2.0
2.7
4.1
2.0
1.8
2.3
2.0
5.9
15.1
23.3
13.3
50.6
40.0
33.9

国総研研究報告 No. 68

対象ターミナル（世界，2019 年 10 月）
（2/2）
バース長
週着岸数
港湾
ターミナル
（m）
（隻）
Phase I-II
3,000
21.9
上海
Phase III
2,600
17.6
（洋山）
Phase IV
2,350
15.8
BSCT
1,258
22.1
Daxie
1,500
18.3
Ganji
1,700
20.8
寧波
Meishan
1,800
29.4
NBCT
1,258
26.0
Yuandong
1,700
25.7

ジ輸送が行われているが，コンテナ船のみを対象とした

表-2

AIS データでは把握できなかったため，分析対象に含まれていない．
全体として，各船がどれだけの時間沖待ちしたのかを
ヒストグラムにより示したのが，図-7 である．およそ 6
割が半日以内であったが，一方で 1 日を超えて沖待ちをしていた船が 14 %に達していた．

200※週着岸数はAISデータによる算定

N=476

沖待ち隻数

150

各ターミナルの沖待ち状況の把握結果として，沖待ち
隻数割合とバース延長当たり沖待ち時間・量を，図-6 に示す．この期間中，Los Angeles/Long Beach 港ではほとん

100
50

ど沖待ちがなかった．一方，Rotterdam，上海及び寧波港
は，ターミナルによるが，着岸船の約 2～4 割が沖待ちを0していた．Rotterdam 港 APMT MV2 ターミナルや寧波港
NBCT ターミナルでは沖待ち隻数割合が 4 割を超え，沖図-7

待ち時間・量も非常に多くなっていた．沖待ち船が多く

61218 24 30
沖待ち時間

36

沖待ち時間ヒストグラム（世界）なると，大きな船の沖待ちや長い沖待ちが生じやすくなることが想定された．なお，Long Beach 港の Pier A では

3.2 日本の主要港湾・ターミナルの沖待ち状況

1 隻だけ 1 週間以上に及ぶ長期の沖待ちが見られたが，日本の主要港湾・ターミナルについて，前節と同様に

スケジュール上の予定着岸日に着岸をしていたことから，

沖待ち状況を把握した．対象港湾は，東京，横浜，大阪及船社の都合でのスケジュール調整とみなして，データかび神戸港であり，連続バースで基幹航路等が着岸していら控除した．また，Rotterdam 港では河川を利用したバー

る主要ターミナルを対象とした．対象期間は，2019 年 10月及び 2021 年 1 月のそれぞれ 1 ヶ月である．
2021 年 1 月

港湾・ターミナル 0%
APMT
Chi S
Egl M
Los
Evr G
Angeles TraP
Yng M
Yusen
Pier A
Pier CLong Pier E
Beach Pier G
Pier J
Pier T
APM2
APMT
ED-N
Rotterdam
ED-S
Ermax
RWG
P I-II
上海
P III
P IV
BSCT
Daxie
寧波 Ganji
Meshn
NBCT
Ydng

0

図-6

沖待ち隻数割合 ●
20%
30%
10%

時点の対象ターミナルの概要を，表-3 に示す．なお，東40%

京港では，2020 年 3 月に中防外ターミナル第 2 バースが供用開始し，青海ターミナル第 3 バースユーザーが移転したことから， 2021 年では中防外ターミナルを対象に加えた．また，横浜港では，2020 年 8 月に南本牧ターミ
ナル第 4 バースが暫定で供用開始しているが，暫定のため本分析の対象外とした．
表-3
港湾
東京
横浜
大阪
神戸

1,600
400
800
1,200
沖待ち時間・量（時・TEU /m /月）

対象ターミナル（日本，2021 年 1 月）
ターミナル
バース長
週着岸数
（m）
（隻）
（バース）
青海（A0~2,4）
1,570
21.9
大井（O1~7）2,35445.8
中防外（Y1~2）
630
16.7
本牧BC
1,150
34.1
南本牧（MC1~3）
1,390
34.3
咲洲（C8~9）
1,500
13.5
夢洲（C10~12）
1,400
29.4
PI（PC14~17）700
54.2
RI（RI2,4~5）
1,350
19.2

※週着岸数はAISデータによる算定

沖待ち隻数割合及び沖待ち時間・量（世界）- 5 -世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

140

待ち時間・量を，図-8 に示す．2 つの対象期間において，120

日本の主要港湾・ターミナルでは，着岸船の 1～3 割が沖

100

沖待ち隻数

各ターミナルの沖待ち隻数割合とバース延長当たり沖待ちをしており，沖待ち時間・量はいずれも 300 時・
TEU/m/月以下で，ターミナルにより差があるものの，全般的には，両期間で同じレベルにあった．この図は，図6 と同じスケールであるが，日本の港湾・ターミナルの沖

N=258

80
60
40
20

待ち時間・量は，Los Angeles/Long Beach 港よりは多く，0Rotterdam，上海及び寧波港に比べて少ないレベルにあっ612た．なお，2019 年 10 月には，台風 19 号が首都圏を通過しており，その影響があった 10 月 10～13 日における港

図-918 24 30
沖待ち時間

36

沖待ち時間ヒストグラム（日本，2019 年）

外待避は，沖待ちから除いた．
の割合は 1 割弱であり，図-7 に比べて，平均的には少し

全沖待ち船の沖待ち時間を集計して，ヒストグラムにしたのが，図-9 である．全般的な傾向は，世界の図-7 と沖待ち時間が短かった．

同様であったが，半日未満の割合が 3/4 を占め，1 日以上

ここで，沖待ち時間・量で比較すると，図-8 の日本の主要港湾・ターミナルは図-6 の Rotterdam，上海及び寧波

港湾・ターミナル
0%2019 年10 月
青海
東京
大井
本牧BC
横浜
南本牧
咲洲
大阪
夢洲
PI
神戸
RI
2021 年 1 月
青海
東京 大井
中防外
本牧BC
横浜
南本牧
大阪 咲洲
夢洲
PI
神戸
RI

0

図-8

沖待ち隻数割合 ●
30%
10%
20%

の主要ターミナルに比べて少なかったのに対し，各船の40%が見られなかった．このことは，両者において，沖待ち
量，すなわち，沖待ちした船舶の大きさに大きな差があることが想定された．そこで，世界及び日本のそれぞれの 3 つのターミナルについて，着岸船と沖待ち船の船腹量シェアを比較した結果が，図-10 である．左図の世界では，着岸船と沖待ち時間・量の船腹量シェアがある程度似ていたのに対して，右図の日本では，東京港大井ター
ミナル及び横浜港南本牧ターミナルにおいて，8,000 TEU
以上船の沖待ちはほとんどなく，大半が 4,000 TEU 未満
であり，着岸船に比べて，沖待ち時間・量は，明らかに小さい船型に偏っていた．日本のターミナルでは，東西基幹航路等の大型船を優先し，国内港湾を結ぶ国際フィー

400
800
1,200
1,600
沖待ち時間・量（時・TEU /m /月）ダー船（500 TEU 未満）やアジア近海航路（500～4,000
TEU）が相対的に多く沖待ちをしている傾向があることが分かった．

沖待ち隻数割合及び沖待ち時間・量（日本）100%

船腹量(TEU) シェア

沖待ち時間の図-9 と図-7 の比較では，それほど大きな差

80%

100%
8,000 ≤

80% 8,000 ≤
60%

60%
40%
20%
0%

<8,00040%
20%<4,000
着岸
沖待
着岸
沖待
Rotterdam・ED-S 上海・洋山P IV

着岸
沖待
寧波・Meishan

0%<8,000<4,000
着岸
沖待
東京・大井 '19

<500

着岸
沖待
着岸
沖待
着岸
沖待
東京・大井 '21 横浜・南本牧 '19 横浜・南本牧 '21

図-10 着岸船及び沖待ち時間・量の船腹量シェア（左：世界，右：日本）- 6 -国総研研究報告 No. 68

1,600

バース延長当たり沖待ち時間・量（時・TEU/m/月）

3.3 沖待ちとターミナル運営状況の関係性の分析
これまで把握してきた沖待ちの状況について，ターミ

1,200

ナルの運営状況との関係性について分析する．本来，全ての船が定刻に着岸・離岸すれば沖待ちは生じないが，到着遅延や着岸時間の長期化により，バースに空きがな
いことによって到着した船が沖待ちを強いられる．そのため，沖待ちが発生するかどうかは，バースにどれだけの空きがあるか，すなわち，混雑度に大きな影響を受けると想定される．そこで，この混雑度の指標として，赤倉・安藤 7)による式(4)のバース占有率

R=∑ ( BLShip ⋅ BTShip )

400
0
10%

図-11
(4)

LBerth ⋅ TAll

3.71

y=6776x2
R =0.609

800

R を使用する．

Ship

LA/LB
Rotterdam
上海・寧波
日本 2019
日本 202120%

30% 40% 50%
バース占有率60%70%

バース占有率と沖待ち時間・量の関係

沖待ち時間・量には大きな差があった．Eagle Marine ター

ここに， BLShip ・ BTShip ：各船のバース占有長（綱取りにミナルでは，3 つの本船用バースに 3 つのサービスが着必要な長さを含む）及び時間，TAll ：算定を行った全時間

岸しており，同サービスの前船に追いつかない限り沖待である．

ちは生じず，実際に生じていなかった．一方，RWG ター

バース占有率とバース延長当たりの沖待ち時間・量とミナルでは，数多くの本船サービスとフィーダーサービの関係性を図-11 に示す．全般的に，バース占有率の増加

スが着岸するスケジュールであり，本船間においても着に対して，沖待ち時間・量がべき乗で増加しており，占有岸間隔が短い部分が多く存在していた．このようなスケ率が 30 %台半ばを超えると，沖待ち時間・量が大幅に多ジュールの場合，到着船の遅延や着岸時間の長期化によくなる可能性があると言える．なお，バース占有率がって，沖待ちが生じやすい．なお，図-12 の両ターミナル

100 %よりかなり小さくても沖待ちが発生するのは，スケのバース占有率は対象期間中の実際の数値であり，スケ

ジュールが曜日や時間帯によって偏っている場合が多く，ジュールから算定されるものとは異なる．

また，多様な大きさの船が着岸するため，着岸時にもか多くの船が離着岸を繰り返すターミナルは沖待ちを生なりの空きスペースがあるためである．

じやすい可能性が想定されたため，着岸船腹量と沖待ち

一方で，図-11 では，回帰曲線の再現性はそれほど高く

時間・量との関係性を見たのが，図-13 である．着岸船腹はなく，大きく乖離しているターミナルも見られた．そ

量の多い，すなわち，離着岸回数が多く，船型が大きいほの要因の一つが，スケジュール特性と考えられる．図-12

ど，沖待ち時間・量が大きくなっていたが，べき乗の回帰に，Los Angeles 港 Eagle Marine ターミナルと Rotterdam

曲線より回帰直線の方が，わずかに再現性が高かった．

港の RWG ターミナルのスケジュール上の着岸位置・時

これらの関係性を踏まえ，ターミナル運営の目安とし間を表すバース・ウィンドウを示すが，両ターミナルのて，沖待ち時間・量に対するバース占有率（図-12）と着バース占有率が約 4 割で同レベルであるにもかかわらず，

岸船腹量（図-13）との関係を一つにまとめたのが，図-14

Los Angeles / Eagle Marine （バース占有率：38.1%，沖待ち時間・量：0時・TEU/m/月）
バース
本船用-1
本船用-2
本船用-3

日

月

SEA2

火
AAS2

水

木

金

土

SEA2

APL-EX1

Rotterdam / RWG （バース占有率：41.8%，沖待ち時間・量：282時・TEU/m/月）
バース
フィーダー用-1
フィーダー用-2
本船用-1
本船用-2

日

月

火

水

EURO
MAR

ISX4

FP1

IBESCO

AEU6

UK4

NIX2
LOOP E

AEU2

フィーダー用-3 LOOP E
フィーダー用-4 UKWC LOOP C

土
NL/FR

ATG1

NOR2

FE3
NOR4SECI1

AEGEAN

LOOP E
SCA

UK
ECUK1
WC
BGX

UKEC
RFS

LOOP E
LOOP E

NPX

バース・ウィンドウの例（2019 年 10 月時点）

- 7 -

FP1

PFX2

FE4

IBESCO
NOR3

図-12

金

NIX1

ISX6
NETH3

木

UKWC

本船については，全てスケジュールを使用したが，フィーダー船
はスケジュールが把握できない場合，実績から平均的な着岸・離岸時刻を設定した．

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

バース延長当たり沖待ち時間・量（時・TEU/m/月）

1,600

LA/LB
Rotterdam
上海・寧波
日本 '19日本 '21

1,200
800

過したケースはなかった．この結果から見ると，2019 年
10 月時点では，着岸時間の長期化より到着の遅延の方が沖待ち発生に大きく影響していたと推察される．

y=1.58x2
R =0.523
LA
Yusen

400
0
0

LG
LBCT
R'dam
Emax

100
200
300
400
500
バース延長当たり着岸船腹量（ TEU/m/月）

図-13

上海
P III

着岸船腹量と沖待ち時間・量の関係

定時到着

寧波
NBCT

である．沖待ち時間・量を，小：100 時・TEU/m/月未満，
中：100 時・TEU/m/月以上 700 時・TEU/m/月未満及び大：700 時・TEU/m/月以上に分類した．この図に基づけば，

到着遅延

≤ 1日

≤ 2日

≤ 3日 3日<

0%

20%

図-15

各ターミナルでの到着遅延の状況

40%60%
着岸隻数シェア

80%

100%

バース占有率：約 30 %以上かつ着岸船：約 150 TEU/m/月
以上において 100 時・TEU/m/月以上の沖待ちが，バース

LA
Yusen

占有率：約 50 %以上かつ着岸船：約 300 TEU/m/月以上で700 時・TEU/m/月以上の沖待ちが生じる傾向があると見

LG
LBCT

バース延長当たり着岸船腹量（ TEU/m/月）

ることができる．

R'dam
Emax

500

上海
P III

沖待ち時間・量（時・TEU/ m/月）
400 小（ <100 ）中（ <700 ）大（ 700≤ ）

寧波
NBCT

200

図-16

300

0%

時間内

20%

40%
60%
着岸隻数シェア

時間超過

80%

100%

各ターミナルでの着岸時間長期化の状況

100

3.4 コンテナ船の沖待ち削減による定時性向上方策
0
10%

図-14

≤ 1日 ≤ 2日

20%

30% 40% 50%
バース占有率60%

コンテナ船の遅延の多くが港湾・ターミナルでの沖待

70%

ちや荷役の長期化に起因しており，Notteboom8)によれば，バース占有率，着岸船腹量及び沖待ち時間・量

東西基幹航路の遅延の約 2/3 は港湾・ターミナルの混雑の関係が原因である．この状況下でコンテナ船の定時性を向上させるためには，ターミナル混雑が遅延を発生させ，遅また，どれだけ着岸船が遅延し，着岸時間が延びたの延が沖待ちを発生させるとの悪循環を解消するのが有効かも，沖待ちが発生する引き金として影響していると想である．その一つの方法として，ターミナルにおけるバ

定される．世界の各ターミナルについて，到着遅延と着ース割り当ての最適化があり，Lai and Smith9)，今井・西

岸時間長期化の実績を確認した結果が，図-15 及び図-16

村ら 10), 11)，Bierwirth and Misel12), 13)等数多くの研究が蓄積である．スケジュールが確認出来た長距離の本船のみをされており，現場においても既に様々な工夫がなされて対象とした．図-15 では，約 6 割～全ての船が遅れて到着いると想定される．

しており，特に，寧波港 NBCT では 2 日以上の遅延が約一方で，船舶大型化に伴うアライアンスの再編により，1/3 も占めていたが，同ターミナルはバース延長当たりのサービスが統合され，特定の港湾・ターミナルへの寄港

沖待ち時間・量が 2019 年 10 月の調査対象ターミナルのが集中し，混雑をもたらしている．また，ターミナルは，中で最も多かった．図-16 では，約 6～9 割の船の着岸時

物理的制約内でより多くのサービスを着岸をさせること間が時間内に収まっており，着岸時間が 2 日より多く超により，利益率の向上が図れる．この環境下では，ターミ- 8 -国総研研究報告 No. 68

ナルは，沖待ちを削減するために，着岸サービスのスケ必要となる．日本の主要港湾・ターミナルにおいては，沖ジュールに余裕を持たせるインセンティブはない．

待ちが小型船に偏っていたが（図-10），国際フィーダー船

しかし，沖待ちは荷主への貨物の到着を遅らせ，当該を運航する井本商運 14)は，外航船優先の運営により国際サービスの利用者を減少させる方向に繋がり，ターミナ

フィーダー船に沖待ちが発生していることから，本船用ルの取扱貨物量に影響を与える可能性がある．この観点

バースに隣接した国際フィーダー船のバース整備を要望

からは，沖待ち時間・量がある一定程度以上にならないしている．Rotterdam 港では，APMT MV2 及び RWG ター

ようにターミナルを運営することが望ましく，そのためミナルにはバージ用バースがあり，ECT Delta ターミナルの目安となる指標として図-14 のような分析結果は，更なや APMT に隣接する RCT もフィーダー船及びバージ用

るデータを蓄積していくことにより，有効な情報となりであり，専用のバースを整えている．一方，日本では，神得ると考えられる．すなわち，沖待ち時間・量は，ターミ

戸港では，PI ターミナル PC-17 の南隣と RI ターミナル

ナル運営の健全性を量る指標としても活用可能であり，

RC-6 の西隣にフィーダー船用のバースがあり，横浜港で各港湾・ターミナルにて，統計としての公表が望まれる．

は本牧 CD が整備中であるが，東京・大阪の両港湾では

現 時 点 で は ， 沖 待 ち 船 を 公 表 し て い る 港 湾 は Los

見当たらない．ただし，東京港 15)では，港湾計画改訂にAngeles/Long Beach 港のみしか見当たらず，同港も 2021

向けた長期構想において，国際フィーダー船専用バース

年 11 月以降は港湾近傍（40 mile 以内）の新たな錨泊が禁の整備と外貿埠頭へのシームレスな接続の必要性が記載止されたことから，沖待ち船の実数が把握できなくなっされている．

た．

また，隣接ターミナルの一体的な運営による運営規模

統計により沖待ち状況が比較可能となれば，ターミナの拡大も，統合前の各ターミナルのピークが異なる場合，

ル間の競争の促進にも繋がり，スポット貨物を予約する

空いているバース延長を確保出来る可能性が高くなるし，

荷主は，沖待ち時間・量の多い港湾・ターミナルを避けた

長いバースを連続して運用することで，同じ占有率におサービスの予約が可能となる．図-17 は，Marine Traffic4)

いても空きバース延長が長くなるため，着岸できる可能において，月 4 回程度，各港の沖合で錨泊していたコン性が高まる．図-18 に東京港大井ターミナルのオペレータ

テナ船の隻数を確認した結果を月別に集計した結果であー単位でのバース占有率を示す．同ターミナルは，7 バー

るが，2019 年 10 月には沖待ちがほとんどなかった Los

スが 4 オペレーターにより運営されているが，バース占Angeles/Long Beach 港では，2020 年の冬期には，後述す有率が高い時間帯はターミナルによって異なっており，

るように，沖待ち隻数が大幅に増加していた．ただし，こバースの融通による沖待ち削減の可能性がある．例えば，のデータは Los Angeles/Long Beach 港の公式統計とは差

1 月 21 日の午前は，5 バースはほとんど占有されていた異がある．もし，このようなデータが，多くの港湾の公式

一方，6-7 バースは着岸船がなかった．

データにおいて，ターミナル別に把握可能となれば，荷主要港湾では，多くのオペレーターが運営するターミ

主のサービス選択における参照情報が増加し，輸送の定ナルが併存し，同一アライアンスが複数のターミナルに分けて寄港していることもめずらしくない．表-4 に，AIS

時性向上に繋がる可能性がある．
ターミナルの混雑度を下げる方法としては，バースのデータにより，Los Angeles，Rotterdam，寧波及び東京港拡張整備やガントリークレーンの増設等の能力増強があ（2021 年 1 月）での 3 大アライアンス構成船社の所属船り，その効果は確実であるが，多くの費用と長い時間がの着岸ターミナルを整理したが，Los Angeles 港の 2M 以

50
40
Long Beach

30

寧波

20

図-17

Marine Traffic4)における各港沖合の錨泊コンテナ船の隻数の推移

- 9 -

1/1

7/1

1/1

4/1

2021 年

10/1

2020 年

10/1

0

Rotterdam
横浜

7/1

10
4/1

錨泊コンテナ船の隻数602022 年

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

100%

O6-7
O5

バース占有率

80%

O3-4

60%
40%

O1-2

20%
0%

1/17
（日）

図-18
表-4

1/18

（月）

1/19

1/20

（火）

（水）

1/21

（木）

1/22

（金）

1/23

（土）

東京港大井ターミナルのバース占有率の推移（2021 年 1 月，3 時間毎）

4. 沖待ちによるCO2排出増加量の推計

各港のアライアンス所属船の着岸ターミナル

Alliance Los Angeles

寧波
東京
Rotterdam
APM T
大井6-7
Ganji*
2M
APM T*APM T M V2*
中防外2
M eishanECT D-N*
China S*
BSCT
青海0-2
大井1-2*ECT D-S*
The Tra Pac*
Daxie
大井3-4*
M eishanAlliance Yang M ing* RWG*
大井6-7*
NBCT
Yusen*Daxie
ECT D-S
青海0-2
China S*
Ocean
M eishan
青海4*Fenix M * Euromax*
NBCT
Alliance
中防外1Ever Port* RWG*
Yuandong*

4.1 港湾にかかる地球温暖化対策の状況
我が国において，2050 年カーボンニュートラル実現を目指す一環として，カーボンニュートラルポート（CNP）
形成に向けた施策が展開されており，2022 年 3 月末時点
で 21 港湾及び 2 地域にて CNP 形成計画の検討会等が立ち上げられ，計画が深められている．また，2021 年 10 月には我が国として国際海運のカーボンニュートラルを目指すことが示され，11 月の IMO（国際海事機関）第 77 回
海洋環境保護委員会において，2050 年カーボンニュート*構成船社もしくは船社系オペレーターの出資，借り受けを示

ラルの目標化の共同提案をしている．その実現に向けて，
我が国の大手船会社（日本郵船，商船三井及び川崎汽船）

外，同一アライアンス船が複数ターミナルに着岸していでは，いずれも，ゼロエミッション燃料船の開発プロジ

た．アライアンス構成船社もしくは船社系オペレーター

ェクトを始動させている 16)．
一方，詳細は5.にて述べるが，2020年秋以降，国際コンが運営・出資しているターミナルが複数あるために，分散して着岸している可能性も想定される．

テナ輸送において，輸送需要の急激な増大と新型コロナ

ターミナル運営規模拡大の動きとしては，Singapore 港

ウイルス影響による能力制約等により，北米や中国を始では，新 Tuas ターミナル完成後には，現存 5 ターミナル

め世界の多くの港湾で大量のコンテナ船が沖待ちを強いを全て新ターミナルに集約させ，横持ち輸送をなくしてられている．このような状況は，カーボンニュートラル

効率的な運営を確保するとしている．香港港では，2019を目指す海運や港湾にとって大きな障害となる可能性が年に既存 4 ターミナルが Hong Kong Sea Port Alliance を結想定されるが，これまで，沖待ちによるCO2排出の増加量成し，その運営を一体化した．日本でも，神戸港においてをコンテナ船の航行実績に基づいて推計した研究は見当2016 年に PC15-17 の一体運営が開始され，横浜港でもたらない．IMOは，4th GHG Study17)において国際海運に2020 年に南本牧ターミナル 4 バースが完成して Maersk

よるCO2排出量の現状及び将来予測を行っており，その中による一体運営が開始され，ONE も着岸を集約させていでAISデータを用いたボトムアップ・アプローチの排出量

る．東京港でも，港湾計画改訂に向けた長期構想におい推計では，各船の航行や錨泊等の運転モードに応じた排て，バースウィンドウ・ガントリークレーンの相互融通

出量を積み上げて推計しているが，沖待ちは特定されてによるターミナルの一体的利用が掲げられている．このいない．CNP形成計画マニュアル18)は停泊中の船舶のみような一体運営の推進により沖待ちの削減が期待できるが対象であり，環境省による届出外排出量推計19)におけが，一方で，船社は，融通の利く専用ターミナルを指向す

る船舶にかかる排出量推計では，港湾区域内の航行は対る傾向もあり，また，運営規模が大きくなると，各船の着象となっているが，沖待ちは考慮されていない．また，酒岸場所の決定において，当該船に積載するコンテナの蔵井・渡邉20)は，我が国のコンテナターミナルのCO2排出量

置位置との関係性を考慮する必要性が強くなる面もある．

を推計しているが，沖待ちはないと設定されている．

- 10 -

国総研研究報告 No. 68

表-5
港湾
ターミナル
沖待ち隻数
沖待ち船の割合
平均沖待ち時間

東京湾の全コンテナターミナルの沖待ち状況（2021 年 1 月）
東京
青海
大井
18
40
19%
20%
11.1
7.5

品川
15
23%
8.4

川崎
千葉
中防外 東扇島 千葉中央 大黒
20
12
4
1
27%
25%
27%
2%
12.4
7.8
10.5
1.0

横浜
本牧BC 本牧D
26
27
18%
28%
8.5
11.5

193
21%
9.3

実際の航行時の主機出力 Wn (kW)は，航行速度 vn (m/s)

以上の状況を踏まえ，本章では，東京湾の全コンテナターミナルを対象に，沖待ちを含む着岸船の航行速度をを用いて(6)式により推計した．

把握することにより，沖待ちによる CO2 排出の増加量と，=
Wn

その対策の効果を推計する．

合計

南本牧
30
20%
8.7

( dn dd )0.66⋅ ( vn vd )ηw ⋅η f

3

⋅ Wd

(6)

ここで，各船の航行時喫水： d n (m)は把握が困難なため，

4.2 排出量推計手法
沖待ち船の把握方法は，3．で述べたとおりであり，2021

赤倉・高橋 22)より平均的な状況として，満載喫水の 85%

年 1 月の全ターミナルの沖待ち隻数，隻数割合及び平均とした．また， η w ：天候補正係数（0.867，ただし 1,000

沖待ち時間を，表-5 に示す（東京・横浜港の主要ターミ

TEU 未満：0.909）， η f ：汚れ補正係数（0.917）である．

ナルの隻数割合については図-8 の再掲）
．各船の CO2 排

主機の燃料消費量 FCm (g/h)は，エンジン及び燃料油タ

出量については，入湾もしくは他ターミナル離岸からのイプ別の消費率 SFC (g/kW/h)及びエンジン負荷率 L を用

各時の平均航行速度及び停泊時間を整理し，IMO17)をベい(7)式により推計した．

)(

FCm= SFC ⋅ 0.455 ⋅ L2 − 0.710 ⋅ L + 1.280 ⋅ Wn

ースとして，航行時及び着岸時の CO2 排出量を推計した．

(7)

主機の出力は，航行時の海水抵抗，すなわち，浸水断面

ここで，エンジン及び燃料油タイプ別の割合は，EMEP

積と，速度の 3 乗に比例する 21)ことから，IMO17)のデー/EEA23)の 2010 年データに対して，2020 年の Clarkson デタより，定格出力 Wd (kW)を(5)式により定式化した．

ータにより燃料油タイプ割合を更新し，消費率の全体平W=0.046 ⋅ B ⋅ d d ⋅ vd
d3

均は 177 g/kW/h であった．エンジン負荷率の係数は設計(5)速度から離れることよる効率の低下を示している．

ここに， B ：船幅(m)， d d ：満載喫水(m)， vd ：設計速度

補機及びボイラーによる実出力は，IMO17)においては，(m/s)である．載貨重量トン数に対して，IMO

17)によるデー

タ及び本研究の推計式による定格出力を図-19 に示す．

船の TEU 階級毎に，運転モード（通常航行，離着岸操船，

IMO17)では船の TEU 階級毎に設計速度が示されているた

錨泊及び停泊）毎の出力が整理されていたことから，載17)によるめ，本研究の推計式には不連続点があるが，IMO

貨重量トン数に対して，回帰式を作成して推計した．例

離散データを良く再現できていることが確認できた．なとして，補機の通常航行及び錨泊時の推計式を図-20 及び

お，図では載貨重量トン数に対して平均的な船幅と満載図-21 に示すが，いずれも IMO17)による離散データを良喫水の数値を用いて示したが，実際の推計では，各船のく再現できていた．補機及びボイラーの燃料消費量 FCs

諸元値を直接用いた．

(g/h)は，(8)式により出力 Ws (kW)から推計した．
2,500

70,00050,00040,0002,000

IMO

補機出力 (kW)

主機定格出力 (kW)60,000本研究

30,00020,000

図-19

IMO

本研究
y=4.00x 0.528

1,000
500

10,000001,500

50,000100,000
載貨重量トン数00

150,000

図-20

主機定格出力の推計式- 11 -

50,000100,000
載貨重量トン数

150,000

補機の航行時出力の推計式

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

補機出力 (kW)2,000

沖待ち TEU
時間 クラス39 h 1,000

1,500

IMO
本研究 y=8.48x 0.455

1,000

600

10 h

800

実排出量
沖待ちなし排出量

9 h 1,000

500

9h

0
0

図-21

24 h

50,000100,000
載貨重量トン数100

150,000

0

補機の錨泊時出力の推計式

図-22

5

10
15
CO 2 排出量 (t)2025

実排出量と沖待ちなし排出量（入湾～青海 T）(8)

ため，年排出量に換算した上で，酒井・渡邉 20)と比較を

時間あたりの CO2 排出量 EM (g/h)は，主機，補機及び行ったのが，表-7 である．単純比較したところ，酒井・ボイラーの合計燃料消費量 FC All (g/h)と，燃料油タイプの

渡邉 20)による 2003 年時点に対して，排出量で約 2 割削割合から，(9)式により推計した．

減，排出量原単位では，この 17 年間でコンテナ取扱量がFC=
SFC ⋅ Wss

(9)

微増であった横浜港で 2 割超，取扱量が約 4 割増加した以上の各船の CO2 排出量推計結果に対して，各船の沖

東京港では 4 割超の改善となっていた．船舶のエンジン

待ちがない場合に想定される排出量を推計し，その差をの燃焼効率や大型化による輸送効率の改善が大きな要因

沖待ちによる CO2 排出の増加量とした．沖待ちがない場と想定されたが，推計方法の相違の影響も含まれている．

合の排出量は，各ターミナルにおいて，入湾もしくは前

沖待ちによる CO2 排出の増加量については，東京湾の着岸ターミナル別に，沖待ちがなかった船舶の平均航行

全コンテナ船合計で 768 t であり，停泊時の約 15%に相当

時間及び航行速度を適用して推計した．その結果の例とすることが判った．表-5 において沖待ち船の割合が高く，して，東京湾入湾後に東京港青海ターミナルに着岸した

平均沖待ち時間が長い東京港中防外や横浜港本牧 D ター

沖待ち船の排出量を，図-22 に示す．実排出量は，船型ミナル等では，沖待ちによる増加排出量が大きくなって（TEU 積載能力クラス）が大きく，沖待ち時間が長いほいる傾向が見られたが，沖待ち排出量割合では，着岸船

ど排出量は多くなった．一方，沖待ちなしの排出量は，航と沖待ち船の船型差も関係していると想定された．

=
EM 3.115 ⋅ FC All

行時間 2.8 時間，
船速も他の着岸船の平均値となるため，船型の大小に依存した．沖待ちによる排出の増加量は，4.4 削減対策の効果推計

最大で約 20 t，最小で約 2 t であった．

IPCC24)では，船舶による排出量を，各航海の発港と着港が同国内かどうかで，国内海運と国際海運に分類して4.3 排出量推計結果
東京湾の全ターミナルについて，2021 年 1 月停泊コン

表-7テナ船の CO2 排出量及び沖待ちによる CO2 排出の増加量

酒井・渡邉 本研究
（2003年） （2020年）
CO2
32,506
東京港 39,176
25,121
年排出量 (t) 横浜港 31,550
排出量原単位 東京港
12.9
7.6(kg-CO2/TEU) 横浜港
13.3
10.4
項目

を推計した結果が，表-6 である．東京湾のコンテナター
ミナルでのコンテナ船の停泊時の月間排出量は，5,091 tとなった．この排出量は，CNP 形成計画で削減対象となっている基本となる量であることから，規模を確認する
表-6
港湾
ターミナル
停泊時排出量
沖待ち排出量
沖待ち割合

品川
296
95
32%

停泊時排出量の既往研究 20)との比較
港湾

差-17.0%-20.4%-41.0%-22.0%

各ターミナルの停泊時及び沖待ち CO2 排出量推計結果（t/月）
東京
青海
大井
712
1,333
98
90
14%
7%

川崎
千葉
中防外 東扇島 千葉中央 大黒
419
140
56
188
108
26
22
1
26%
19%
39%
0%

- 12 -

横浜
本牧BC 本牧D
680
537
96
139
14%
26%

南本牧
729
94
13%

合計
5,091
768
15%

国総研研究報告 No. 68

いる．前者は国としての CO2 排出量に算入されるが，後者は特定の国には属さず IMO において排出量削減の議論

時間の流れがなされている．そのため，日本の港湾に寄港するコン

太平洋航行

対策①
湾内減速

現状

RTA確認

テナ船の沖待ちは，定義上，日本と国際海運の排出量に分けられ，それぞれが削減を検討することとなる．ただし，環境省 19)では，この分類での排出量推計が困難であ

対策②
湾内外減速

通常航行

減速航行

東京湾入湾

通常航行

RTA確認

RTA再確認

港湾近傍

RTA確認
→沖待ち

減速航行

通常 or
減速航行

ターミナル

着岸

着岸

着岸

ることから，便宜上，港湾区域内の航行は国内排出量とみなして推計している．一方，CNP 形成計画 18)においては，船舶の航行時の排出量は対象となっていない．
このような状況の中で，沖待ちによる CO2 排出量の削減について，既往の研究では，川嶋 25)が，みなし ETA（Estimated Time of Arrival：到着予定時刻）を用いた港湾

図-23

東京湾入湾～着岸の沖待ち削減対策のイメージ

予約サービスを提案している．Global Industry Alliance26)も，通常の沖待ち12船舶の Just-In-Time Operation として，各船が着岸可能と船速(kt)

なる RTA（Requested Time of Arrival：指定到着時刻）を現状より早い段階で入手することによる沖待ちの削減を検討している．

8
対策①減速航行

4これらの例を参考に，東京湾におけるコンテナ船の沖0-1待ち削減の対策を，図-23 に示すように二種類検討した．

02

現状では港湾近傍到着までに RTA を確認し，必要に応じ
図-24

沖待ちすることとなっているが，対策①湾内減速では東46
入湾からの経過時間810

削減対策①の船速推移のイメージ

京湾入湾時点で RTA を確認し，着岸まで減速航行する方法である．図-24 にイメージを示すが，入湾後に一定の速動（同ターミナルでの一時沖合待機を含む）における沖度で航行することにより，排出量を抑えることができる．

待ちは削減できない．

東京湾内の港湾間移動の場合も，出港時に RTA を確認す

各沖待ち船に対して，対策①及び②を施した場合のることで同様の減速航行が可能となる．さらに，対策②CO2 排出量削減効果の推計結果を表-8 に示す．ターミナ

湾内外減速では，湾内での港湾間移動の対策①に加えて，

ルにより効果は異なるが，全体では，対策①湾内減速の

東京湾外から入湾する船舶については，太平洋航行時（数実施により沖待ちによる排出量増を概ね半減させること日前）に RTA を確認し，東京湾内では通常航行可能なよができ，対策②湾内外減速により排出量増の約 3/4 を削うに，東京湾入湾まで減速航行で時間調整をする方法で減できるとの結果であり，排出量増を大幅に抑制できるある．推計上，湾内は通常航行としたが，後述するように可能性があることが判った．

数日後の RTA は不確実性が高く，実際には東京湾内でも比較のために，表-8 においては，③LNG 二元燃料船就減速航行が必要となることも想定される．一方，ここで航及び④陸電供給の CO2 削減量も推計した．③LNG 二元

は，太平洋航行時の減速による排出量削減は算入しなか

燃料船については，同船が 2020 年時点の新造船と同じ割った．また，いずれの対策でも，同港湾内のターミナル移合で寄港すると仮定した場合で，③1)停泊時の削減量及表-8

各ターミナルでの沖待ち削減による CO2 排出量削減効果の推計結果（削減量：t/月）

港湾
ターミナル
①湾内減速
沖待ち削減率②湾内外減速沖待ち削減率

品川
62
65%
86
90%

③1) LNG船停泊③2) LNG船湾内
④陸電供給

13
36
55

東京
青海
大井
52
63
52%
71%
70
75
71%
83%
32
70
127

59
137
234

川崎
千葉
中防外 東扇島 千葉中央 大黒
72
3
12
0
67%
13%
54%
11%
104
11
12
0
96%
43%
56%
11%
19
50
76

6
12
26

- 13 -

2
5
10

8
14
34

横浜
本牧BC 本牧D
50
55
52%
40%
91
64
94%
46%
30
54
123

24
46
94

南本牧
48
52%
67
71%
32
64
128

合計
417
54%
579
75%
226
487
907

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

び 2)停泊及び航行時の削減量である．航行時の削減量の5. サプライチェーン・クライシス下の沖待ち状況の分析

推計では，出湾時は入湾時と同じ量が削減されるとみなした．④陸電供給については，米国カリフォルニア州港湾において，陸電供給施設の設置完了（2014 年）時の目

5.1 Los Angeles/Long Beach港の状況

標が着岸船舶の 50%以上での供給となっていたことから，

新型コロナウイルス感染拡大の影響により，2020 年の陸電により補機の排出量が半減する 20)と設定した．沖待前半はコンテナ輸送量が落ち込んだが，同年夏からの輸ち削減対策と比較をすると，対策①湾内減速は③1)停泊

送需要の急激な増加と，感染拡大によるターミナル処理

時の削減量を超え，対策②湾内外減速では③2)停泊及び能力やドレージ能力の不足，コンテナやシャーシの不足

航行時の削減量を超えるが，④陸電供給には及ばないと等により，コンテナ船が大量に沖待ちを強いられ，特にの結果であった．

欧米において，生活物資やクリスマスのギフトが東アジ
アから届かないサプライチェーン・クライシスが発生し以上の削減対策について，実行上の課題について整理ている．

する．対策①湾内減速では，入湾もしくは他港出港時に，さらに，②湾内外減速では，東京湾入湾の数日程度前に大量の沖待ちコンテナ船については，特に，米国西岸

RTA がほぼ確定している必要がある．RTA はターミナルの代表港湾であり，沖待ち隻数を随時公表している Losの着岸船の状況や他船の遅延により変化するので，実際

Angeles/Long Beach 港が大きく報道されていることから，には，随時の調整が必要となり，推計結果ほどの削減がまず，公表されているデータで状況を確認した．図-25 に，

難しい場合も想定される．また，長い時間沖待ちしていLos Angeles/Long Beach 港の輸出入別実入コンテナ量変化

た船は，減速航行の平均速度が低く設定されているが，率（対 2019 年同月比）を示すが，輸入量が 2020 年 7 月

航路航行において他船との関係性に考慮が必要なほか，に増加に転じてから，平均で約 2 割の増加率を示してい固定ピッチプロペラ船（2020 年 3 月時点で，プロペラのたのに対し，輸出量は低迷したままで，2021 年後半には種別が判明した就航コンテナ船の中で，81%の隻数を占2 割超の減少率も多く見られた．2020 年後半以降，東アめる）では主機の安定した回転が得られない速度となっジアから米国への輸送需要が増大して，輸送能力の不足ている可能性がある．

により東航（米国輸入）の運賃が高騰する一方，西航の運

なお，2021 年 11 月より，Los Angeles/Long Beach 港で賃は微増に留まりその差が非常に大きくなっており（図-は，従来の 40 mile 地点での到着順の入港リストを，前港

26，Drewry），ドレージ能力の不足もあり，船会社は運賃

湾発時点の情報に基づく CTA（Calculated Time of Arrival：の安い東航の貨物を輸送するより，空コンテナのままで

推計到着時刻）に変更しており，
川嶋 25)によるみなし ETA

きる限り早く東アジアへコンテナを返却することを優先に近いシステムに変更されたが，各ターミナルの RTA 決させているものと想定される．このことが米国輸出を阻定方法には変更がないため，港湾から 150 mile を超える害しているとの見方があり，2021 年 5～11 月に米国のコ海域で沖待ちしている船が見られる．

ンテナ輸出の 24.5%，157 億ドルが損なわれたとの推計 27)

一方で，比較対象とした LNG 二元燃料船の輸送能力は，もある．このため，米国議会にて，米国連邦海事委員会

2020 年時点の就航船ではわずか 0.03%に過ぎない．ただ（Federal Maritime Commission）の船会社への監視権現況

し，インセンティブとして，京浜港では LNG 燃料船の入化等を盛り込んだ米国改正海運法案（Ocean Shipping

港料を免除している．また，陸電供給施設も，我が国では実入コンテナ量変化率（対 2019 年同月比）

これから整備が始まる段階にある．

60%
40%
米国輸入

20%
0%

米国輸出

-20%
1

5
9
2020

1

5
9
2021

1

5 （月）
2022 （年）※Data：LA/LB港公式統計

図-25- 14 -

LA/LB 輸出入別実入コンテナ量変化率

40

10

10,000

32

8

24

6

16

4

8

2

8,000

錨泊隻数

12,000

西航

6,000
4,000
2,000
01

東航

5
9
2020

1

5
9
2021

1

0

5（月）
2022 （年）

1

5
9
2020

1

5
2021

※Data：Drewry (Lloyd's List掲載）

図-26

錨泊日数

コンテナ運賃（US$/40ft）

国総研研究報告 No. 68

0
9 （月）
（年）

※Data：LA港公式統計

上海～Los Angeles 東航・西航別運賃推移

図-28

Reform Act）が米議会に提出され，2021 年 12 月に下院でLos Angeles 港での平均錨泊隻数・日数

5.2 沖待ち把握・分析結果

可決され，修正案が 2022 年 3 月に上院で，6 月に下院で3.での沖待ち状況の分析については，ターミナルの陸可決され，同月にバイデン大統領が署名して成立した．

側の要因によりバースへの着岸に大きな制限がない状態

同法案には，多くの米国農業団体が支持を表明している．

で，ターミナル混雑状況や着岸船舶量とある程度の関係

Los Angeles 港でのコンテナ船の平均着岸日数と Los性が見られることを明らかにした．しかし，2020 年秋以Angeles/Long Beach 港での輸入コンテナの平均ターミナ

降のサプライチェーン・クライシス下においては，ター

ル滞留日数の推移を，図-27 に示す．2020 年前半にはい

ミナルにおいて様々な制約が生じており，この点を踏ま

ずれも 2～3 日程度であったが，2020 年後半に急増し，着えて沖待ち状況の分析を行う．分析対象は，2020 年 11 月

岸日数は 2021 年以降 6 日前後で推移していたのに対し，～2021 年 1 月の Los Angeles/Long Beach 及び Singapore 港

滞留日数は最大 8 日超にまで達していた．図-28 は，Losである．表-9 に，対象ターミナルの概要を示す．Los

Angeles 港において，40 mile 以内の沖待ちが禁止されるAngeles/Long Beach 港については，一部のターミナルの名

2021 年 11 月より前の，平均沖待ち隻数及び日数の推移
であるが，2020 年 9 月までは沖待ちがほとんどなかった

表-9

対象ターミナルの概要（クライシス分析）のに対し，10 月より急増し，2021 年 2 月に一旦ピーク
港湾（錨泊隻数：19.1 隻，錨泊日数：6.8 日）となり，その後

APM T
Ever Port
Ferix M arine
Los Angeles Trapac
WBCT China S
WBCT ECT
Yusen
Pier A
Pier C
Pier ELong Beach
Pier G
Pier J
Pier T
Brani
KeppelPasir Panjang-1
Pasir Panjang-2
Singapore
Pasir Panjang-3
Pasir Panjang-4
Pasir Panjang-5
Pasir Panjang-6

減少したものの，2021 年 7 月より再び増加し，10 月時点
で錨泊隻数：32.7 隻，錨泊日数：9.1 日となっていた．Los
Angeles/Long Beach の両港の合計では，2021 年 11 月 19日時点で，錨泊隻数：71 隻，平均錨泊日数：16.9 日，最長錨泊日数：55 日であった．

8
LA着岸日数日数64LA/LB輸入コンテナ
ターミナル滞留日数

2
0

1

5
9
2020

1

5
9
2021

1

5 （月）
2022 （年）※Data：LA港公式統計及びPMSA Report

図-27

ターミナル

LA 港の平均着岸日数と LA/LB 港の輸入

バース長 週着岸数
（m）
（隻）
2,225
4.7
1,648
2.1
1,216
3.7
1,652
2.1
764
2.8
762
1.6
1,864
4.7
1,097
6.5
549
2.1
1,280
3.7
1,171
1.9
1,446
2.6
1,524
4.0
1,000
42.9
1,600
15.2
1,030
25.7
2,650
48.8
1,500
28.7
1,700
13.5
3,000
38.3
2,600
43.9

※週着岸数はAISデータによる算定

コンテナの平均ターミナル滞留日数- 15 -

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

称や地形が表-2 から変化している．なお，長期間の沖待

各ターミナルの着岸船に占める沖待ち船の隻数割合とちが発生していたことを踏まえ，3 ヶ月間の AIS データ

バース延長当たり沖待ち時間・量を，図-31 に示す．これを使用するものの，中間の 2 ヶ月間（11 月 15 日～12 月まで分析した世界（図-6）及び日本（図-8）に比べて，沖15 日及び 12 月 16 日～1 月 15 日のそれぞれ 30 日間）に待ち隻数割合も沖待ち時間・量も圧倒的に増加していた．

ターミナルに着岸した船舶を対象とした．

沖待ち隻数割合では，Los Angeles/Long Beach 港では，ほここで，精度確認のために，Los Angeles 港について，

とんどの着岸船が沖待ちをしたターミナルが結構ある一

公式統計の錨泊隻数と本研究による沖待ち隻数の把握結方で，半分以下であるターミナルも見られた．これに対果とを比較したのが，図-29 である．公式統計は日付のみ

し，Singapore 港では沖待ち隻数割合は 11 月 15 日～12 月のため，図では，便宜上，各日の 12 時に表示した．日に15 日の Pasir Panjang-3 ターミナルを除けば，概ね 2～6 割

より 1 隻程度の差はあるが，基本的には，Los Angeles 港の範囲に収まっていた．沖待ち時間・量においても，Losにおいては，公式統計の錨泊隻数と本研究による沖待ち

Angeles/Long Beach 港ではターミナルにより大きく異な隻数は，ほぼ一致をしていた．

っていたが，Singapore 港では全ターミナルが 2,500 時・
TEU/m/月以下であった．Los Angeles/Long Beach 港ではそれぞれのターミナル運営者が異なっているのに対して，
Singapore 港では，
一部特定船社の専用部分があるものの，基本的には，全ターミナルを，PSA Singapore が一括して

LA港統計

15

運営していることが影響していると見られる．

10
港湾・ターミナル

11/15/20~12/15/20 0%

APMTEver P
Los Ferix M
Angeles TraP
W China
W Everg
Yusen
Pier A
Pier CLong Pier E
Beach Pier G
Pier J
Pier T
Brani
KeppelPP-1
PP-2
Singapore PP-3
PP-4
PP-5
PP-6

1/16/21

1/10/21

1/3/21

12/27/20

12/6/20

11/29/20

11/15/20

0

11/22/20

5

12/20/20

本研究

12/13/20

沖待ち隻数

20

Los Angeles 港の統計と本研究の沖待ち隻数

図-29以上を踏まえて，Los Angeles/Long Beach 及び Singapore
港の沖待ち隻数の推移を示したのが，図-30 である．11 月
下旬までは Singapore 港の方が多かったが，その後は両港が同程度で推移し，12 月下旬以降は Los Angeles/Long
Beach 港の沖待ちが増えており，いずれもピーク時は 30

APMTEver P
Los Ferix M
Angeles TraP
W China
W Everg
Yusen
Pier A
Pier CLong Pier E
Beach Pier G
Pier J
Pier T
Brani
KeppelPP-1
PP-2
Singapore PP-3
PP-4
PP-5
PP-6

LA/LB

30
25
20
15
10

図-30

0

1/16/21

1/10/21

1/3/21

12/27/20

12/20/20

12/13/20

12/6/20

11/29/20

Singapore

11/22/20

5

11/15/20

沖待ち隻数

35

●

80%

100%

12/16/20~1/15/21

隻を超える沖待ちが見られた．

40

沖待ち隻数割合20% 40% 60%

図-31

沖待ち隻数の推計結果

2,400 4,800 7,200 9,600 12,000
沖待ち時間・量（時・TEU /m/月）

沖待ち隻数割合及び沖待ち時間・量（クライシス分析）- 16 -

国総研研究報告 No. 68

各船の沖待ち時間の分布について，Los Angeles/Long

限界に達していたと見られる．すなわち，バースが空い

Beach 港，Singapore 港及び 2019 年 10 月の海外港湾（図-たら，順次着岸するとの運営をしていたと想定されるが，7）を比較した結果が，図-32 である．クライシス下の Los

その沖待ち時間・量の水準は，Los Angeles/Long Beach 港Angeles/Long Beach 港では 36 時間超のシェアが 8 割を超と Singapore 港とのターミナルで大きな差が見られた．

えていたのに対して，Singapore 港は 2019 年の平常時（クSingapore 港は，平常時よりターミナル側で着岸船をコンライシス前）よりも短い沖待ち時間のシェアが大きく，トロールしていると言われており，4.で述べた RTA を高約半数の船の沖待ち時間が 6 時間以下であった．この状

い確度を持って，事前に連絡できている可能性がある．

況より，Los Angeles/Long Beach 港の沖待ちは平常時とはその場合，着岸船は着岸予定時刻に合わせて減速航行す

全く異なり，異常に長くなっていたことが確認された．

ることにより，沖待ち時間・量を減らすことが可能である．一方，この時期の Los Angeles/Long Beach 港は港湾の沖合 40 mile に到着して始めて沖待ちの列に入ることと

36h<
≤ 36h
≤ 24h

80%

なっていたため，港湾機能の停滞にもかかわらず，船が随時到着し，沖待ち船が蓄積していた状況と考えられる．

≤ 18h

60%

12,000バース延長当たり沖待ち時間・量（時・TEU/m/月）

沖待ち船の隻数シェア

100%

≤ 12h

40%
20%
0%

図-32

LA/LB
Singapore

10,000

≤ 6h

LA/LB

Singapore2019

沖待ち時間の隻数シェアの比較

ターミナル運営状況との関係性を分析するため，図-11

8,000
6,000
4,000
2,000
0
10%

と同様に，バース占有率とバース延長当たりの沖待ち時
図-33間・量との関係を図-33 に示す．図には，図-11 の範囲（バ

図 -11

30%

50%
70%
バース占有率90%

バース占有率と沖待ち時間・量の関係（クライシス分析）

ース占有率：70%以下かつ沖待ち時間・量：1,600 時・
TEU/m/月以下，グレーにハッチング）とその回帰曲線も示したが，この範囲内にあるターミナルも多かった．一

Los Angeles/Long Beach 港では，2021 年後半になってさ方，この範囲内にないターミナルは，①バース占有率はらに沖待ち状況が悪化したことから，10 月にはバイデン

平常時範囲内にあるが，沖待ち時間・量が異常に大きい政権の対策として，両港の 24 時間・週 7 日運営が発表さターミナルと，②バース占有率が平常時より異常に高い

れ，さらに，両港は，11 月に，ターミナルに長期滞留しターミナルに大別された．

ているコンテナに対して課徴金を課す新制度の導入を発①のターミナルでは，バースにはまだ着岸できる時空表したが，その後長期滞留コンテナが減少したことから，間があるにも関わらず，沖待ち時間・量が非常に増加し課徴金徴収は延期されている．

ていたことから，例えば，ヤードにスペースが無いといったターミナルの陸側の能力制約により本船荷役が進まないため，着岸を制限していたものと想定される．該当する Los Angeles/Long Beach 港では，この時期に，輸入コンテナ量の急増に加えて港湾労働者に新型コロナウイル
ス感染のクラスターが発生し，労働力不足で処理が追いついていなかったとの報告 28)がある．
一方，②のターミナルでは，バース占有率が約 8 割になっていたが，着岸船の占有長はバース延長とは一致せずに空きスペースが出ることや着岸船の離岸後に次船の着岸までに空きがあることを踏まえると，実質的にほぼ- 17 -

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

20

10
5

性を向上させるためにも，ターミナルの沖待ち情報を統

LLIし，eeSea，Project44やKuehne+Nagelでも各港の沖待ち（錨図-34

12/13/20

1.にて述べたとおり，現在では，Marine Trafficを始めと12/6/20

11/15/20

いることは明らかである．

11/29/20

0ーン・クライシス下においては，その重要性が高まって

11/22/20

計として公開することを提案した．現下のサプライチェ

1/16/21において，沖待ちを削減させ，コンテナサービスの定時

1/10/21法を構築し，その分析結果を示してきた．その中で，3.4

15

1/3/21

これまで，コンテナターミナルの沖待ちを把握する手

本研究
LA港統計

12/27/20沖待ち隻数

6.1 沖待ちデータの精度

12/20/20

6. リアルタイム把握システムの開発

沖待ち隻数の比較

泊）隻数を提供している．Lloyd’s List Intelligence（LLI）
では，日々の分析記事において，錨泊隻数とその輸送能（Berthing）及び出発（Departure）の日付・時刻が記録さ力を記載している．また，Clarksonは，「Port Congestion

れており，沖待ちは到着と着岸との間に位置するはずでIndex」として，船種毎に，全輸送能力に占める港湾滞在

あるが，実際には，船により沖待ちが到着前の場合と，到能力（停泊＋沖待ち）の割合を提供しており，IHS Markit

着後の場合が混在している港湾が確認された．IHS MarkitとWorld Bank Groupは大手船社のデータを集計した「The及 び World Bank Group に よ る 「 The Container Port

Container Port Performance Index」において，沖待ちを含む

Performance Index」は，船社データを用いて港湾滞在時間

港湾滞在時間やクレーン荷役効率等を港湾機能の指標と等を指標化しているが，各船について，どのような定義して提供している．このように，様々なデータが提供さ

で港湾の到着・着岸の日付・時刻が整理されているのかれることは，荷主や船社の適切な判断を可能とし，競争によっては，指標の信頼性に影響があると考えられる．

環境の創出により港湾やターミナルのサービス改善に繋6.2 リアルタイム把握システム

がることから，望ましい方向である．しかし，提供においては，利用者の誤解を招かないように，そのデータの定

これまで強調してきたとおり，沖待ち統計は港湾の運義や精度に関する情報も合わせ提供すべきである．

営状況を把握する指標として非常に重要であり，また，

5.2において，Los Angeles港の沖待ち隻数について，本

その精度を担保するためにデータの収集・整理手法を明研究の推計手法の精度を確認したが（図-29），これにLLI

らかにする必要がある．さらに，同港湾内のターミナルの動静データによる錨泊隻数を追加したのが，図-34であによっても沖待ち状況は大きく異なり得ることから（図-る．LLIの動静データは，各港のターミナル及び錨泊海域

6，図-8及び図-31参照），ターミナルベースのデータが重の到着・出発日時がAISデータより整理されているため，

要であるが，既存のサービスでは，港湾別の隻数が基本

Los Angeles/Long Beachの錨泊海域に滞在し，かつ，そのである．このような状況を踏まえ，記録された過去のAIS

後同港へ入港した隻数を整理した．LLIのデータとLos

データを使用していた2.の方法を用い，リアルタイムにAngeles港のデータとの間には，日によってはかなりの差

沖待ち状況を自動で把握するシステムを開発した．

があり，全般的に過小評価であった．Los Angeles/Long

システムでは，AISデータを蓄積し，日付が変わると同

Beach港では，もともと設定されていた錨泊海域ではサプ

時に，各ターミナルに前日に着岸した船舶のリストを作

ライチェーン・クライシス下の沖待ち船は収まりきらず，

成し，当該船舶の入港（入湾もしくは他ターミナル離岸）

周辺海域を錨泊・漂流しており，その範囲も，沖待ち隻数からのAISデータにより，沖待ち船を把握し，沖待ち時間・が増加するにつれて拡大していたことから，錨泊海域の量を自動算定する．さらに，着岸船のデータを用いて，各設定が実態より狭かった可能性が想定される．Marine

ターミナルのバース占有率も算定する．システムの画面

Traffic，eeSeaやKuehne+Nagelの沖待ち（錨泊）隻数も，確

例を図-35に示す．実際に，関東地方整備局及び当研究所

認した範囲では，Los Angeles/Long Beach港のデータとのの東京湾に設置されたAISアンテナからの受信データを間に差異が見られた．

用いて，2022年1～2月に実証実験を行い，問題なく稼働することと，事後の検証においても，適切に沖待ちの判船社のデータにおいても，定義の曖昧さが見られる．
ONEは，自社の各運航船の各港への到着（Arrival），着岸

定がなされていることが確認された．

- 18 -

国総研研究報告 No. 68

7. 結論
本報告は，AIS データを活用してコンテナターミナルにおける沖待ち船を網羅的に把握する手法を構築し，世界及び日本のターミナルについて多様な分析を行ったものである．本報告で得られた結論は，以下のとおりである．

バース占有率(1)

入港（入湾，他ターミナル離岸）から着岸までの所

要時間に着目することにより，沖待ち船を網羅的に，******************************************

かつ，ターミナル別に把握する方法を構築した．
(2)

平常時のターミナルの沖待ち時間・量は，バース占有率の増加，特に 30%程度超に対して，大きく増える
傾向にあり，
また，着岸船の TEU Capacity や到着遅延，バース占有率（%）

着岸長期化とも関係が見られた．我が国のターミナル
では，小型船の沖待ちが大きな割合を占めており，こ占有率（%）の沖待ちの削減方策として，ターミナル別の沖待ちデータを統計して公表することや，小型船対応のターミ
ナル整備，ターミナル運営規模拡大の有効性を示した．
(3)

東京湾のコンテナターミナルでは，沖待ちによる

CO2 排出の増加量が，停泊時排出量の 15%に相当することが判明した．対策として，東京湾内外での減速航行により，その増加排出量の半分～3/4 を削減できる可能性があるものの，実際の適用にあたってはターミナ
ルの指定到着時刻の精度向上等課題があることを示し
た．
(4)
図-35

サプライチェーン・クライシス下において，Los

Angeles/Long Beach 港では，36 時間以上の沖待ちが 8

リアルタイム把握システムの画面例

割超を占める状態であったこと，Singapore 港を含めた本システムは，AISデータを利用可能な港湾であれば，各ターミナルでは，バース占有率が平常時範囲内のタ

どこでも稼働可能なものであり，コンテナ物流情報シスーミナルと，約 8 割にまで達するターミナルがあり，

テムColinsやCyber Port（物流分野）が既に稼働し，様々な後者の中でも Singapore 港のターミナルは沖待ち時間・

データの蓄積とその活用の重要性が強く認識されている量が低めであったことが判った．

状況を踏まえ，本システムの今後の活用方策を考えてい
(5)

きたい．

沖待ちに関する多くの民間のデータサービスが開始されている中で，データの精度が重要であることを示した上で，本研究の沖待ち把握手法を用いたリアルタ
イム把握システムを開発した．
サプライチェーン・クライシスは，現在のところ終わりが見えず，コンテナ輸送の定時性の低下は世界貿易・経済を大きく減速させており，いかに輸送の安定性・定- 19 -

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築／赤倉康寛

Research, Vol.244, Issue3, pp.675-689, 2015.
14) 井本商運株式会社：ISO 規格海上コンテナによる次世代型の「国内海上コンテナ輸送網」構築に向けて，
交通政策審議会物流体系部会第 1 回物流体系小委員
会，資料 6，2015.
15) 東京都港湾審議会：東京港第 9 次改訂港湾計画に向けた長期構想 進化し続ける未来創造港湾 東京港～スマートポートの実現～ 答申，令和 4 年 1 月，
2022.
16) 日本海事新聞社：海運大手 オールジャパンでゼロ
エミ船始動，2020 年 1 月 1 日付記事，2021.
17) International Maritime Organization: Fourth IMO
Greenhouse Gas Study, 2021.
18) 国土交通省港湾局：カーボンニュートラルポート（CNP）形成計画策定マニュアル，初版，2021.
19) 環境省：令和元年度 PRTR 届出外排出量の推計方法，
2021.
20) 酒井浩，渡邉豊：コンテナターミナルにおける CO2
排出量の評価と削減に関する基礎的研究，運輸政策
研究，Vol.9，No.1，pp.15-21，2006.
21) 柳潤：減速運転－メリットと注意点，日本マリンエ
ンジニアリング学会誌，Vol.49，No.1，pp.61-68，2014.
22) 赤倉康寛，高橋宏直：フルコンテナ船の入出港喫水と岸壁水深の関係，運輸政策研究，Vol.4，No.4，2001.
23) European Monitoring and Evaluation Program / European
Environmental Agency: Air Pollutant Emission Inventory
Guidebook 2019 – Update Oct. 2020, 2020.
24) Intergovernmental Panel on Climate Change: 2006 IPCC
Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, 2006.
25) 川嶋民夫：船舶の運航形態の改善による GHG 削減，
日本マリンエンジニアリング学会誌，Vol.45，No.6，
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26) Global Industry Alliance: Just-In-Time Operational
Roundtable Discussion, 2019.
27) Steinbach S.: Port congestion, container shortages, andU.S. foreign trade, Economics Letters, Vol.213, 110392,
2022.
28) 日本海事新聞社：LA・LB 港 沖待ちコンテナ船 41
隻 混雑解消めどたたず，日本海事新聞，2021 年 2
月 5 日付記事，2021.

時性を取り戻すかが，海運・港湾にとって大きな課題となっている．その解決に少しでも寄与できるよう，引き続き研究を続けていきたい(2022 年 8 月 30 日受付)

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費（22K04647）の助成を受けたものです．

参考文献
1)

Sea-Intelligence: Global Liner Performance Report (June29th, 2022), Press Room, 2022.

2)

赤倉康寛：我が国に関わる東西基幹コンテナ航路の遅延状況の把握・分析，国土技術政策総合研究所資料，No.1097，2020.

3)

4)
5)

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Resources., https://www.marinetraffic.com/
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6)岩崎幹平・山形創一：船舶の主要諸元に関する解析，

7)

赤倉康寛・安藤和也：AIS データを利用した世界主
要コンテナターミナルのバース・ウィンドウ作成による稼働率分析，土木学会論文集 B3，Vol.68，No.2，
pp.I_1175-I_1180，2012.

国土技術政策総合研究所資料，No.991，2017.

8)

Notteboom E., T.: The time factor in liner shipping
services, Maritime Economics & Logistics, Vol.8,
pp.19–39, 2006.

9)

Lai, K. K. and Shih, K.: A study of container berthallocation, Journal of Advanced Transportation, Vol.26,
No.1, pp.45-60, 1992
10) 今井昭夫・西村悦子：計画開始時刻を考慮した公共
バースの割当法，土木計画学研究・論文集，No.15，
pp.557-564，1998.
11) 西村悦子・今井昭夫・Pierre Cariou：岸壁空間の運用
規模区分を考慮したマルチユーザーターミナルの生産性に関する研究，土木計画学研究・論文集，Vol.26，
No.4，2009.
12) Bierwirth, C. and Meisel, F.: A survey of berth allocationand quay crane scheduling problems in container terminals,
European Journal of Operation Research, Vol.202, Issue3,
pp.615-627, 2010.
13) Bierwirth, C. and Meisel, F.: A follow-up survey of berthallocation and quay crane scheduling problems incontainer terminals, European Journal of Operation- 20 -

国土技術政策総合研究所研究報告
RESEARCH REPORT of N I L I M
No. 68
編集・発行

October 2022
©国土技術政策総合研究所

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国土技術政策総合研究所研究報告

No.68

世界のコンテナターミナルにおける沖待ちの把握・分析手法の構築

October 2022