東京海洋大学
海洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大学院プログラム
2021年度 第1回海洋AI公開セミナー

自律航行技術の開発と社会実装
2021年11月29日
株式会社MTI 取締役
株式会社 日本海洋科学 運航技術グループ グループ長

安藤 英幸© 2021.
NYK Group. All rights reserved.
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桑原 悟

(前半) 安藤1. 人とコンピューターの組み合わせが最強
2. DXのはじまりは、船の操船術
3. 海事分野におけるAIビッグデータの取り組み

目次(後半) 桑原
4. 自動運航船技術開発における理念
5. 郵船グループにおける自動運航船の取り組み
6. 自動運航船技術 (高度支援) の例© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 1

人とコンピューターの組み合わせが最強© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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Donald Norman 誰のためのデザイン? (増補・改訂版)(The DESIGN of EVERYDAY THINGS)

Donald A. Norman
カリフォルニア州立大学
San Diego校教授
Director of Design Lab.
元Apple副社長© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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「誰のためのデザイン」増補・改訂版の一節

世界最強のチェスプレイヤーは？
1997年 IBMのDeep Blueが、チェス・世界王者のガルリ・カスパロフに勝利

しかし、最強のコンピュータよりも、最強のプレイヤーよりも勝るプレイヤーがいる。
それは、コンピュータの特徴をうまく使いこなす人間だ。
(MIT教授 Erik Brynjolfsson)
引用) Norman, Don. The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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同じパターンはビジネスやサイエンスでも起こる
Moreover, Brynjolfsson and McAfee argue that the same pattern
is found in many activities, including both business and science:“The key to winning the race is not to compete against
machines but to compete with machines. Fortunately, humans
are strongest exactly where computers are weak, creating a
potentially beautiful partnership.”引用) Norman, Don. The Design of Everyday Things: Revised and Expanded
Edition「レースに勝つ鍵は、機械と競争するのではなく、機械と共に競争することだ。幸運なことに、コンピューターの弱点において人間は最強で、潜在的に美しいパートナーシップを人間と機械は作り出せる。」© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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コンピューター + 人間

両者の特徴を活かした補完

強み
圧倒的に計算が早い
計算を間違えない
疲れない
弱み

頭が固い
柔軟に考えられない人間の強み、得意分野総合的に考えられない人 + 機械(コンピューター)のそれぞれの特徴を活かす上手い組み合わせを作り出せるかどうか？ → 様々な産業分野の国際競争力上の重要課題© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 2

DXのはじまりは、船の操船術© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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人とテクノロジーの組み合わせは最強
The cognitive scientist (and anthropologist) Edwin Hutchins of the University ofCalifornia, San Diego, has championed the power of distributed cognition,
whereby some components are done by people (who may be distributed acrosstime and space); other components, by our technologies. It was he who taught
me how powerful this combination makes us. This provides the answer to thequestion: Does the new technology make us stupid? No, on the contrary, itchanges the tasks we do. Just as the best chess player is a combination ofhuman and technology, we, in combination with technology, are smarter thanever before.
引用) Norman, Don. The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition

人とテクノロジーの組み合わせが如何に強力か、Don Normanに教えたのは、認知科学者（兼 文化人類学者）のEdwin Hutchins。

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Edwin Hutchinsと分散認知
Edwin Hutchins
認知科学者 （兼 文化人類学者）
カリフォルニア州立大学サンディエゴ校の名誉教授
分散認知 “Distributed Cognition”を提唱
認知科学の研究に、文化人類学的手法の導入を初めて提唱・実践した研究者
ヨット競技者

分散認知とは何か？
認知科学は、人の頭の中での情報処理をモデル化して、人間の思考のプロセスを明らかにしようとする学問分野。
Hutchinsは、文化人類学の手法、現場での参与観察を通じて、実際の社会活動における人の思考を捉える上では、人の頭の中だけではなく、人が利用している様々な道具、人の思考をアシストする道具、人と道具との間の情報のやり取りを捉えることが必要であるとした。
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Hutchinsは、どこから分散認知の着想を得たのか？
正解）船のブリッジにおける操船作業の観察から
論文 E.Hutchins, “The technology of team navigation” (1990)
Hutchins' article is a classic text in computer supportive cooperative work thatprovides an in-depth description of how a team navigates a large ship. The paper
gives a detailed description of the bearing-taking process and the tools that arenecessary in order to do it and makes an a number of influential observations
about the role of overlapping knowledge, external representations, coordinatedwork, and distributed cognition within a team working in a highly routinizedenvironment. The essential argument is that a ship bridge represents, "adistribution of knowledge among the members of the navigation team that makes
the system very robust in the face of individual component failure."
引用：https://acawiki.org/The_technology_of_team_navigation→ 後にComputer Supported Cooperative Work(CSCW)の研究に大きな影響を与えることになった。
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11認知科学ハンドブック (1992.3)
E. Hutchins「チーム航行のテクノロジー」© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(1)「チーム航行のテクノロジー」より

観察の対象：「狭水路でのパイロッティング」
自船の位置決め自船の船速測定© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(2)「チーム航行のテクノロジー」より

位置決め (position fix)
水深の狭い水域にいるときには、絶え間なく（例えば、毎分サイクルで）船の位置を記録し、次の航跡を予測し、更に船の次の位置を記録する準備をする役割を担う一連の活動船に近い海岸線の目標物を見つける

目標物の方位(bearing)の読み取り

海図上での作図(plot)による位置決め

指方規内のプリズムによって、ジャイロ 位置決め線の交わる角度が十分深け
コンパスの目盛りが目標物の上に二重写 れば、小さな観測の誤差は交わりの位置に対してあまり影響しない。
しに見えるようになっている。
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Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(3)「チーム航行のテクノロジー」より

位置決め (position fix)サイクル
狭水路では6名体制
作図係は方位測定係と直接やり取りをしない。

甲板日誌
記録係

作図係

方位測定係(S)• 方位測時記録係から直接伝えられるか、方位測時記録係が記録した方位日誌から読み取る

高精度の位置決めを行うには、方位はできる限り短時間、二箇所同時に測定しなければいけない。
位置決め線を引く作業は時間がかかる→作図係と方位測定係の仕事のタイミングにはズレが有る。

方位測時間記録係(BTR)の役割
方位測定係と作図係が、それぞれ最適のペースで作業ができ、時間的に同調する 方位測時記録係必要が無いようにして、時間/作業の一致 (BTR: bearing timerecorder)の制約を緩める© 2021. NYK Group. All rights reserved.

水深探知機
オペレータ

方位測定係(P)15

Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(4)「チーム航行のテクノロジー」より測位の計算から船速を求める方法
船が2回の観測の間の3分間に1500ヤード進んだとする(100 ヤード = 1/20 海里)

船速は何ノット？

航海尺

道具は、答えや解き方が一目瞭然になるように作業のあり方を置き換えている。
→ 人が即座に正しい判断を行うことを助けるのが良い道具。道具自身が知的かどうかではない。
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Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(5)「チーム航行のテクノロジー」より

観察の対象：「狭水路でのパイロッティング」
自船の位置決め自船の船速測定

まずい位置決めの例ではある → 目標物の選択が不適切（交わり角が浅い）
しかし、それがチームに共有されるオープンな道具であることを評価© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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Hutchinsは、ブリッジの操船から何を学んだか？(6)「チーム航行のテクノロジー」より
組織の目標「生産」と「再生」

人はいつか辞めていくので、人間のシステムは二つの問題を同時に解決することを余儀なくされる。つまり生産するべきものを生産すると同時に、存続していくためには、自分自身を再生していかなくてはいけない。
人員がシステムを辞めていくたびに、その専門技術なり知識は、何らかの形で穴埋めされる必要がある。
実際に必要な知識の大部分は現場で学ばれているし、おそらく現場のみで学べるのだろう。
→人のシステムの柔軟性と安定性が可能なのは、知識や能力がメンバーの間に重複して分布しているから。
チームが上手く同期的に働くために重要な知識の分布は、
実はシステムが自己を再生する方法に由来する。

多くの人的システムでは、各人が熟練するに従って作業のグループの他の役割に移っていき、経験の浅い人に場所を譲るとともに、より熟練した人がさらに先に移動したり、辞めていったりした後を埋めていく。船の上の航行技術の熟練の過程にも、このようなことが見られる。
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Hutchinsの分散認知は現在のDXにつながる• Hutchinsの分散認知の研究は、その後、Computer Supported Cooperative
Working (CSCW), Human Computer Interaction (HCI)の分野におけるUI(User Interface)デザイン、UX(User Experience)に影響を与え、Anthropology (文化人類学)の手法を利用するトレンドにつながった。
• 現在の、デジタル化、DX、働き方改革それらにつながる潮流の原点、と言っても過言ではないだろう。
• 大事なことは、①業務への深い理解（参与観察、データのような客観的な観測可能な事実の活用、熟練者との協業）、②道具、プロセス、役割分担、生産と再生、これらに配慮した人とテクノロジーの在り方をデザインすること、ではないでしょうか。
以上で取り上げたのは、「チーム航行のテクノロジー」の一部

さらなる詳細は、是非、元論文を参照頂きたい。
（若干、日本語訳は認知科学研究の論文調で分かりにくいところがあるので、元の意味を正確に取るためには、必要な場合に、英語の原文も併せて読まれることをオススメします。）© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 3

海事分野におけるAIビッグデータの取り組み© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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20海事分野における“価値を産み出す”デジタライゼーション
1. フリート及びマーケットの分析・戦略
2.

最適オペレーション

3.

故障予測
継続的な学習継続的な改善より良い意思決定

オペレーションと設計の全体最適の追求

4. 船舶・機器システムの自動化
5. リアルタイム・パフォーマンス
モニタリングと予実管理© 2021. NYK Group.
All rights© 2020.
MTIreserved.
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安全で安定したオペレーション

船会社におけるデータ活用のイメージ〜各組織における課題設定が重要実現したい課題
フリート及びマーケットの分析・戦略

活用するデータ

解析技術

IoT Data

ドメイン知識・ 配船戦略

レポートData

最適オペレーション・・

故障予測

この他にも使えるデータは積極的に活用© 2021.
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All Co.,rights Ltd.
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MTI
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IT・データ解析

AIS Data

燃節
マージン最小化

気象・海象

運航データ
••
•

航海スケジュール
航路
CB、HB

本船スペック••••

試運転データ
搭載機器データ
付加物データ
塗料データ

マーケット
••
•

燃料油価格
傭船価格
市況データ

ビジネス
••
•

顧客
船隊計画
傭船

日本郵船のIoTプラットフォーム
SIMS (Ship Information Management System)

SIMS IoT data+ SPAS manual data

Data Center
SIMS Data Collection
OnboardSIMS Monitoring & Analysis
at Shore

Sat Com(VSAT, FBB)

Operation(Tokyo, Singapore …)• GPS• Doppler log• Anemometer• Gyro Compass

SIMS unit(IoT gateway)
Onboard dashboard

VDR
Data Acquisition andProcessing<Navigation Bridge>© 2021. NYK Group. All rights reserved.

-Operational efficiency-Performance-Engine & plantcondition

reportShore Dashboard- For operation

Motion sensor- For ship manager
Technical Analysis(NYK, MTI)

<Engine Room & Cargo>• Main Engine• Power plant• Cargo control• Auxiliary machineries

Analysis

Big data analysis

IntegratedAutomation
System日本主導による船舶IoTに関するISO規格化(ISO 19847, 19848, 16425 改訂中、ISO 23807 策定中)
Shore

Ship

Service Provider

Data Center
User
ISO/NP 19847 (改定)船上データサーバーの各種要件
ISO/NP 19848 (改定)船上機械及び機器用データ標準 Ship
Data center(operated byneutral body)

LAN
M/E
D/G

Softwareagent

Boiler
T/G…

Asia

broadband

Shipboarddata server

Performancemonitoring

Security / access control••

requestoperator

Ship
owner
Weather routing
Ship
Managementcompany

Enginemonitoring

VDR

Class Society

Radar

dataBMS

Onboard application

Cargocrane•••….
•

Weather routing
Performancemonitoring
Enginemaintenance• ISO/NP 16425
Plant operation
optimization

Data center(operated byneutral body)•Energymanagement
Security / access control

ECDIS

Shipyard

Engine maker

ISO/NPEurope 23807 船陸非同期データ通信
RemotemaintenanceMarketing(改定) 船上通信ネットワーク装備指針

andBig data
analytics

Ship
equipment
maker.
.
.

日本舶用工業会・スマートナビゲーション研究会4(SSAP4)と船舶技術研究協会(JSTRA)で連携して推進
24© 2021. NYK Group. All rights reserved.

課題

季節毎のシーマージン把握
Service route

実海域性能モデル

季節毎の- シーマージン- 燃料消費量
推定
過去の気象データ上での航海シミュレーション

デジタルの実海域性能モデルを使って、運航シミュレーションを行い、意思決定を支援。
25© 2021. NYK Group. All rights reserved.

課題

ハード改造による性能改善
オペレーション・プロファイル

実際のオペレーションに合わせた最適設計（リーマンショック後、大幅に運航速度減速）

船を活きかえらせる

23 % CO2 reduction
was confirmed•••••バルバスバウ改造
省エネデバイス (MT-FAST)
プロペラ換装主機ディレーティング
改造した数 40隻

新船型開発においても、運航プロファイル、実海域性能を考慮した最適化が進む© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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Manned-Autonomous Ship 有人自律船

Provided by Japan Radio Co. Ltd.

•

操船者の承認の下で、コンピュータが情報収集、分析、行動計画、制御を実施•

Human-in-the-Loop コンピュータによるヒューマンファクターの補完

Information
Acquisition

MannedAutonomousOnboard
Equipment
Seafarer

Ref 1)

AnalysisPlanning

Approval

Onboard
Equipment
Seafarer

Onboard
Equipment
Seafarer

Seafarer

Reference：1) Lloyds Register, “Current and Emerging Cyber Risks facing Maritime Industries”, EuropeanMaritime Cyber Risk Management Conference, London, June 2017
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操船の自動化、研究の最前線とは？
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日本郵船ほか5社、最新研究の一部を公開
2017.12.27 乗りものニュース編集部

機関異常検知への取り組み

事例）M/E (Main Engine) シリンダ排ガス温度異常

No.3cyl.の排気温度が上昇排気弁の吹き抜け

現在の取り組み• CBM(Condition-based Maintenance) – メーカー、船級との協同• 風力発電など他産業の先進事例からの学習と船舶管理分野への適用© 2021. NYK Group.
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MTIreserved.
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前半のまとめ
人とコンピューターの組み合わせが最強→ 人とコンピューターのそれぞれの強みを活かして、世界的にも競争力の高い海事産業を、皆で作っていきましょう。
DXのはじまりは、船の操船術→ 業務への参加を通した深い理解。そこでの理解に根差した人とテクノロジーの巧みな連携の在り方。目指すべきは、人、プロセス、テクノロジー、組織の上手いデザイン。
海事分野におけるAIビッグデータの取り組み→ 互いの専門性を尊重し、信頼関係を構築し、解決するべき課題を得意して、連携して取り組むことが今のオープンコラボレーションのスタイル。AIやデー
タサイエンスは、これからのキーテクノロジー。是非、ビジネスやオペレーションのエキスパートとタッグを組んで、社会課題・ビジネス課題の解決に取り組んでいきましょう。
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CHAPTER 4

自動運航船技術開発における理念© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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自動運航船技術開発における理念

何を目指しているのか?
安全性向上(事故削減)
労働負荷低減(人材不足対応)© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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自動運航船技術開発における理念

現場の知見で未来を創る
ユーザー主体のOpen Innovationで、現場が望む技術を開発する
同時に、技術の標準化・法律/ルールの整備・保険/運賃などの視点での価値の創造・教育要件の整備など、自動運航船を取り巻く環境整備にもスポットを当て開発した技術の社会実装を目指し、より安全・効率かつ労働負荷を低減した運航を達成させる

自動運航船建造が目的ではない© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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自動運航船技術開発における理念

どのようなアプローチで?
機械による高度支援=ヒューマンファクターの補完© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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自動運航船とは 〜自動運航船の定義〜
一般的に、船舶の運航要素の一部またはすべてが自動化された船のことをいうが、これといって統一された定義は存在しない
自動化のレベル（Autonomy Level）も各船級が提示しているが、実はバラバラAL0AL1AL2AL3AL4AL5AL6• Manual-noautonomous
function• On –shipdecision
support• On and off–ship decision
support• ‘Active’
human inthe loop

• Human on
the loopoperator/supervisory• Fully
autonomous(& rarelysupervised)• Fully
autonomous(& with nosupervision)

マニュアル(自動化無し)意思決定支援 意思決定支援(船上)(船上・陸上)

有人自律

遠隔操船

無人化
(ほぼ自律)

無人化(完全自律)（参考）Lloyd Resister が設定する自律化レベル
参考：Edward Fort , Global Head of Engineering, Lloyds Register, “Autonomous ships – LR approach” January 2018
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自動運航船とは -IMOによる暫定の定義と程度自動運航船の定義（暫定）：
人間との相互作用から様々な形で独立して運航することができる船舶

自動運航船の程度（暫定）：１．自動化された処理機能及び意思決定機能を持つ船舶
２．船上に船員を乗せて遠隔制御される船舶

３．船上に船員を乗せずに遠隔制御される船舶
４．完全に自律運航することができる船舶© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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自動運航船の種類 -操船タスク毎の分類操船タスク

情報収集

分析

計画

判断

乗組員
船上の機械乗組員

乗組員

乗組員

船上の機械船上の機械船上の機械乗組員

乗組員

乗組員

③ 完全自律船上の機械

船上の機械船上の機械船上の機械

④ 遠隔

船上の機械

船上の機械船上の機械遠隔オペレータ① 有人② 有人自律乗組員

いずれの方式も機械による高度支援が基本© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 5

郵船グループにおける自動運航船の取り組み© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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郵船グループの取り組み -Open Innovationの拡大先進安全船舶技術研究開発支援事業〔国土交通省〕（2016-2020）

出資元と協業企業の数

5

事例3国交省

1日本郵船

2日本財団

自動避航プログラム
実証試験〔日本郵船〕（2018-2019）

交通運輸技術開発推進
制度 AI避航プログラム〔国土交通省〕（2017-2020）

操船支援機能と遠隔操船等を活用した船舶の実証事業〔国土交通省〕（2018-2021）

無人運航船の実証実験にかかる技術開発共同プログラム〔日本財団〕（2020-2021）© 2021. NYK Group. All rights reserved.

3

事例1

44

事例2

16

事例330
(59 incl.海外企業)

事例439

事例1: 避航操船プログラム 世界初のIMO暫定ガイドライン準拠トライアル
周囲状況把握 システム構成

周囲状況把握にRadar Echo Data 利用
避航操船プログラム

日本郵船 「IRIS LEADER」
IMO Interim Guideline for MASS Trial に準じた実船試験＆パナマ共和国承認取得 (いずれも世界初)

衝突回避のための優れた“ルール”を予め定めるアプローチ© 2021. NYK Group. All rights reserved.

https://m.youtube.com/watch?v=QUKbMA5sjSA

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事例2: AI (人工知能) 活用した避航AI (人工知能)

国土交通省「交通運輸技術開発推進制度」

AIを活用した本邦初の避航操船実験

目的地

膨大な数の施行結果から最適な避航を学ぶ
１晩で数百万回の施行が可能“目標” を与えて成長させるアプローチ

神戸大学 「深江丸」
輻輳海域におけるAI避航の実証に成功

AIが判断した針路指令に従って大阪湾内を航行© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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国土交通省 「先進安全船舶技術研究開発支援事業」

事例3: 遠隔操作による避航 国土交通省「操船支援機能と遠隔からの操船等を活用した船舶の実証事業」
新技術開発
衝突リスク判断指標・衝突リスクエリア表示(衝突回避に対する有用性検証済み)

新日本海洋社 「吉野丸」

ClassNK 「自動運航、自律運航に関するガイドライン」策定に寄与
自律船フレームワーク (APExS)ClassNK AiP取得 (承認第1号)© 2021. NYK Group. All rights reserved.

https://youtu.be/YGn-2ifrYvY

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事例4: 無人運航船の実証 DFFASプロジェクト
内航海運の社会的課題「労働力不足」に Challenge
国内物流の健全性・安定性を維持するとともに長期的な成長を視野に Open Innovation
国内外の多種多様な組織・企業を抱えた巨大コンソーシアム
コンソーシアムメンバー
749GT内航船「すざく」

2022年2月末 実証予定

From 東京湾

To 伊勢湾輻輳する既存航路における無人運航船の実運用を模擬した実船実証© 2021. NYK Group. All rights reserved.

◆ 日本海洋科学(代表)◆ イコーズ◆ ウェザーニューズ◆ EIZO◆ NTT◆ NTTドコモ◆ NTTコミュニケーションズ◆ MTI◆ 近海郵船◆ サンフレイム◆ 三和ドック◆ ジャパンハムワージ◆ ジャパン マリンユナイ
テッド◆ スカパーJSAT◆ 鈴与海運◆ 東京海上日動火災保険◆ 東京計器◆ ナブテスコ◆ 日本海運◆ 日本郵船◆ 日本シップヤード◆ 日本無線◆ BEMAC◆ pluszero◆ 古野電気◆ 本田重工業◆ 三浦工業株式会社◆ 三井住友海上火災保険◆ 三菱総合研究所◆ 横河電子機器参画企業: 30社 (含国内外 協力組織: 60社弱)
43

事例4: 無人運航船の実証 DFFASプロジェクト
通信基盤システム(通信インフラ [地上・衛星])

自動航行計画システム(自律航行機能)DFFAS

MEGURI 2040
自動航行制御システム (制御機能 [DPS])

統合情報管理システム (情報管理機能)
フリート支援システム(陸上支援センター)© 2021. NYK Group. All rights reserved.

遠隔機関運航管理システム(遠隔機関機能 [異常予知含])

非常対応システム (遠隔操船機能)
44

CHAPTER 6

自動運航船技術 (高度支援) の例© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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45例1: コンピュータビジョン
情報収集

人間の特性上、夜間や視界不良時は情報収集が困難

人間の特性上、夜間や視界不良時は情報収集が困難であるが、画像認識・処理技術を活用し、見えない物標・見えにくい物標を明確に見えるようにすることで情報収集を支援© 2021. NYK Group. All rights reserved.

46例2: Virtual Reality表示 (3D Bird View)
情報収集

分析

センサーフュージョンにより自船周囲の状況を把握し、操船者が直感的に状況を把握できる形(空間把握能力の補完)で情報提供することで、操船戦略立案を支援© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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例3: 着岸支援システム nijitt リスクレベルの可視化による支援
分析

自船が置かれている状況を継続的に分析しリスクを見える化することで取るべき動作の判断を支援と共に、共通言語のビジュアルとして情報提供することで水先人とのコミュニケーションを支援
Risk Level
本船
速力Unmanageable

CriticalDanger
操船者は、本船が緑～青の領域に収まるように速力調整を実施すれば岸壁への接触を回避することが可能

WarningControllable（SF*＜0.3）

Recommendable（SF 0.3-0.6）
Available（SF＞0.6）

岸壁までの距離© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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例4: 衝突リスク表示
分析

計画

多数の情報から高度かつ複雑な状況判断・未来予測が求められるが、人間の処理能力を超える状況に頻繁に遭遇(輻輳海域)
海技者の操船感覚をデータ化し、指標(色と領域)として可視化することで状況分析・計画を支援
レーダエコー(Conventional)

衝突リスクレベル表示の例

危険レベルと危険領域(New)TT(Conventional)

色（危険度レベル）：
本当に危険な船を気づかせる形（危険領域）：
行ってはいけない場所を気づかせる※領域は、自船が針路を変更しても変化しない物理衝突点を示している
つまり、領域に入らないように操船すればぶつからない© 2021. NYK Group. All rights reserved.

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