土木学会論文集B3（海洋開発）, Vol. 77, No. 2, I_157‐I_162, 2021.

世界のコンテナターミナルにおける船舶の沖待ち時間の把握・分析
赤倉康寛1・高橋宏直2

1 正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所（〒239-0826 神奈川県横須賀市長瀬 3-1-1）
E-mail: akakura-y83ab@mlit.go.jp (Corresponding Author)
2 正会員 一般財団法人みなと総合研究財団（〒105-0001 東京都港区虎ノ門 3-1-10）
E-mail: takahashi@wave.or.jp

近年，コンテナ船の遅延が大きな問題となっており，船舶大型化に伴うアライアンスの再編によって航路サービスが集約され，特定の港湾・コンテナターミナルへ寄港が集中していることが主要な原因の一つとみられる．
以上の状況を踏まえ，本研究は，世界のコンテナターミナルを対象に，遅延を引き起こす船舶の沖待ちを把握し，沖待ち時間に及ぼす影響を分析したものである．各船の沖待ち時間は，AIS データを利用して，船舶の入港から着岸までの時間に着目して算定した．算定結果により，各ターミナルの沖待ち時間は，バース占有率の上昇に従い急激に増加する傾向があることに加え，着岸船の到着遅延，荷役時間の長期化やターミナルのスケジュール特性が大きく関わっていることが明らかになった．

Key Words : container shipping, supply chain, punctuality, terminal, offshore waitingの中で，Maersk社の先導によりコンテナ船の大型化が続き，最大船の輸送能力は約5 千TEUから2 万4 千TEUまで増加した．船型の大型化は，船社・アライアンスの再編を促し，2017年4月以降，東西基幹航路の航路サービスは3アライアンスにより提供されている．Sea-Inteligance2)によれば，図-1に示すとおり，このころからコンテナ輸送の遅延が増加してきており，世界のコンテナ輸送サービスにおいて，予定日時から24 時間以内の到着船の割合を示す定時到着率は2016年の83 %から2020年64 %に低90%

6.080%

5.070%

4.060%※Data: Sea-Intelligence 3.0

遅延船の平均遅延日数

現在の世界経済は，広範で精緻なサプライチェーンに大きく依存しており，その中で海上コンテナ輸送が果たしている役割は非常に大きい．そのコンテナ輸送において，近年，遅延が大きな問題となっている．船舶大型化に伴うアライアンスの再編によって航路サービスが集約され，特定の港湾・コンテナターミナルへ寄港が集中していることが主要な原因の一つとみられる．赤倉1)によれば，2018年の東西基幹コンテナ航路の遅延の約8 割は欧米及び中国の港湾において発生していた．以上の状況を踏まえ，本研究は，世界のコンテナターミナルを対象に，遅延を引き起こす船舶の沖待ちを把握し，沖待ち時間に及ぼす要因を分析したものである．
1990年代からの経済のグローバリゼーションの潮流

定時到着率

1. 序論

2)

2016

2017

2018

2019

2020

図-1 コンテナ船の定時到着率及び遅延船の平均遅延時間

下し，遅延船の平均遅延日数は3.2 日から5.0 日に増加している．ジャスト・イン・タイムに代表される高効率なグローバル・サプライチェーンは部品の生産停止や輸送停滞等の混乱に対して脆弱な面があり，欧米工場に5～7日程度の在庫しか持たない日系企業もある中で，この遅れの影響は非常に大きいと想定され，度々，航空便による追加輸送が必要となった可能性がある．
コンテナ船は，ターミナル沖合海域への到着時に，着岸可能なバースが確保できない場合，沖待ちをする．この沖待ちは，当該船の以降の遅延を増加させるだけでなく，同ターミナルを利用する後続船へも連鎖的に沖待ちや遅延を発生させる可能性がある．しかし，沖待ち隻数・I_157

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時間の実績を発表しているターミナルは見当たらない．
高ら3)は，船速が3 kt未満，かつ，バース近傍に位置しない船舶を沖待ち船として，大阪湾内での沖待ちの実態を把握した．また，Marine Traffic4)は，各港の錨泊海域を指定して停泊隻数・時間を港湾混雑の指標として提供している．しかし，いずれも着岸ターミナルは把握できず，沖待ち時間に及ぼす要因は分析されていない．

2. 沖待ち時間の算定方法(1) 沖待ちの海域と形態
多くの港湾では錨泊海域を指定しているが，数が十分ではないこともあり，それ以外の海域における沖待ちも多い 3)．また，待つ方法としては，アンカーを下ろして錨泊をする方法だけでなく、漂流や減速により待つこともある．図-2 は，錨泊及び漂流により沖待ちをした船舶の航跡例である．上図では，錨泊位置で船舶の航跡が同心円状に重なっていたのに対し，下図の漂流は全く異なった航跡であった．このような沖待ちを把握するためには，コンテナターミナルの沖合の相当広い海域を対象として船舶の動静を把握する必要がある．
(2) AIS データ
船舶の動静は，高ら 3)や Marine Traffic4)と同じく，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けられており，自船の船名，位置，針路，速力等を一定間隔で発信する AIS（自動船舶識別装置）のデータを用いた．現在，船舶から送信される AIS データは地上に設置されたアンテナだけでなく，衛星でも受信が可能である．地上のアンテナでは，周辺海域を高密度に把握可能であるが，沖合海域の把握は難しい．一方，衛星のアンテナでは，衛星が上空を通過する場合にのみ受信できるため密度は低いが，大洋上でも把握が出来る．本
研究では，コンテナターミナルの沖合海域における船舶の動静を把握する必要があることから，LLI（Lloyd’s ListIntelligence）と CLS（Collecte Localisation Satellites）による地上と衛星の両方のアンテナにより把握されたデータを全て統合して使用した．対象港湾は，Los Angeles，LongBeach，Rotterdam，上海（洋山）及び寧波港，対象期間は 2019 年 10 月の一ヶ月である．

図-2 沖待ちにおける航跡の例（上：錨泊，下：漂流）

入港判定エリア入港
航跡
錨泊
錨泊信号を確認10/6 14:38

所要時間：16.5時間

毎時の平均船速を算定

着岸 10/7 7:09
着岸判定エリア
図-3 入港・着岸エリアの設定と航跡のイメージ

は，錨泊や漂流をした海域を覆うように，港により異なるが 50 km 程度の規模で，どこから入港しても同じ距離となるように円形で設定した．この入港判定エリアの外(3) 算定方法
ターミナル毎に，着岸船の沖待ち状況を把握するため， 側から内側に船舶が移動した時点を入港と判定し，着岸判定エリアにおいて 10 分間以上 1 kt 以下を継続した時各船が入港から着岸までに要した時間に着目して沖待ち点を着岸と判定した．また，同港内のターミナル間移動時間を算定することとした．まず，図-3 のように，各港の場合に必要となる離岸は，10 分間以上 1 kt 以上を継続にて入港判定エリアを設定すると共に，各ターミナルのした時点とした．
前面海域に着岸判定エリアを設定する．入港判定エリア

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表-2 各ターミナルの沖待ち隻数・時間（2019 年 10 月）

表-1 沖待ち時間算定のイメージ

バース長 着岸船（m）（隻）
APMT
2,230
18
China Shipping
764
10Eagle Marine
1,216
10
LAX Ever Green
1,6488TraPac
1,6508Yang Ming
1,2369Yusen
1,86412Pier A
1,09718
Pier C
549
9
Pier E
865
8
LGB
Pier G
1,622
10
Pier J
1,806
9
Pier T
1,524
26
APMT MV2
1,000
67
APMT
1,600103
ECT Delta-N
1,03059
RTM
ECT Delta-S
2,650224
Euromax
1,500
177
RWG
1,700150
Yangshan P I-II 3,00097
上海 Yangshan P III
2,60078
Yangshan P IV
2,35070
BSCT
1,25898
Daxie
1,50081Ganji
1,70092
寧波
Meishan1,800130
NBCT
1,258115
Yuandong
1,700114
港湾

番号[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12]00022349 1100
沖待時間 01 13.7 13.8 17.4 13.6 10.1 16.5 9.0 10.4 9.7 8.0 10.6 10.3
2 13.7 12.7 11.7 10.6 9.7 6.5 3.3 3.4 1.3 8.6 0.7 2.0
0.5 1.7 3.2 0.0 4.2 0.7 4.0 0.7 0.0
310.7 5.2 2.4 4.2 0.7 0.043.3 2.1 4.5 3.3 0.7 0.0
50.8 5.4 0.7 0.3
所 60.5 0.7 0.1
要 7
沖待ち時間
時 80.7 0.0
間 96.3 0.0
9.8 0.0通常航行
10
錨泊信号発信中
7.4 0.0
11
船速3.0kt未満
4.7 3.212
錨泊信号 & 船速3.0kt未満
10.013※各セルの数値は平均船速（kt）
1.0
14

入港時点と着岸時点の判定により，着岸船全船の入港から着岸までの所要時間が算定できる．この所要時間がある閾値以上の場合に沖待ちをしていたと判定し，沖待ち時間を算出する．表-1 にイメージを示すが，着岸全船を所要時間で昇順に並べ，番号[7]～[12]が沖待ち船との判定である．まず，錨泊していても AIS の錨泊信号が発信されない場合が多いことを踏まえ，各船の毎時の平均船速と錨泊信号を併用して，沖待ち船を把握した．船速は，高らの研究 3)を参考に，着岸時を除き，3 kt 未満が 2時間以上継続した場合とした．表-1 では，番号[7][9][11][12]が，平均船速・錨泊信号より沖待ち船と判定され，沖待ちをしていない船の中で最も所要時間が長い番号[6]により，沖待ち判定の閾値，すなわち入港から着岸までが正味の航行所要時間が 3 時間となり，各船の沖待ち時間が算定できる．番号[8] [10]については，錨泊・船速では該当しなかったが，所要時間から，漂流や減速により沖待ちをしていたとみられる．また，同港湾内のターミナル間の移動についても，同じ方法により算定した．
AIS データの処理に当たっては，突然地理的に離れた位置に飛ぶようなイレギュラーなデータが見られる場合があり，2 地点間の船速を算定して，30 kt 以上の場合には，原因となる位置情報を取り除いた．

3. 算定結果と要因分析(1) 算定結果
欧米及び中国の 5 港湾の主要ターミナルでの沖待ち隻数・時間の算定結果を表-2 に示す．まず，各港湾への着岸船では，Los Angeles（LAX）及び Long Beach（LGB）
港は着岸隻数が少ないが，基本的に長距離の本船のみで，各船の着岸時間が非常に長い．上海（洋山）港も，本船がほとんどを占めているが，ターミナルの規模が大きい

ターミナル

沖待船 沖待時間（隻）（時間）
000000000000000000001150032524340273801610384
1,07747427
4041821176
2424820191
24445
192342328637596
45851
21257

ため隻数が多かった．一方，Rotterdam（RTM）と寧波港は，着岸時間の短い近距離のフィーダー船の着岸も多かった．沖待ちについては，Los Angeles 港や Long Beach港ではほとんど発生していなかったのに対し，特に着岸隻数の多い Rotterdam 港や寧波港では，沖待ち隻数が多く，各船が沖待ちした時間を合計した沖待ち時間も長くなっていた．なお，Long Beach 港の Pier A では 1 週間以上に及ぶ長期の沖待ちが見られたが，スケジュール上の予定着岸日に着岸をしていることから，船社の都合でのスケジュール調整とみなして，データから控除した．
各ターミナルにおいて，着岸船の中で沖待ちをした隻数の割合が多いほど，長い沖待ちを強いられた可能性がある．そこで，表-2 で沖待ちが生じたターミナルについて，沖待ち隻数の割合と，沖待ち船における平均沖待ち時間の関係性を見たのが図-4 である．平均沖待ち時間は，概ね 8～19 時間であり，沖待ち隻数の割合とは特段の関係性は見出せなかった．各船の沖待ち時間は，各船の遅延時間と，当該船の到着時のターミナルのスケジュールにより決まり，偶然の要素が大きいためではないかと推察される．
(2) ターミナルの混雑度と沖待ちの関係
沖待ちは，到着時に，ターミナルのバースに空きがな

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70

バース長当たり沖待ち時間(時間/100m)

沖待ち船の平均沖待ち時間
（時間）

20.0
15.0
10.0
5.0
0.010%60

3.96

50

y=293x2
R =0.602

40

寧波

RTM

302010上海
LAX LGB50%

00% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
バース占有率図-4 沖待ち隻数の割合と沖待ち船の平均沖待ち時間

図-5 バース占有率とバース長当たりの沖待ち時間∑ship �Lship ×Tship �(1)LAll ×TAll
ここに，Lship・Tship：各船の占有長・占有時間，LAll・TAll：全延長・全時間である．占有長 Lship には係留索に必要とされるバース長も見込んだ．
各ターミナルのバース占有率と，バース 100 m 当たりの 1 ヶ月の沖待ち時間との関係を，図-5 に示す．全般的には，バース占有率は，バース長当たりの沖待ち時間との関係性が認められ，特に，占有率が 30 %台半ばを超えた辺りから，占有率の増加に対して，沖待ち時間が急激に増加する傾向が見られた．着岸船が遅れて到着した場合や荷役時間が予定を超過した場合，バース占有率が高いターミナルでは，沖待ちが生じやすく，また，生じた沖待ちが連鎖的に後続の着岸船の沖待ちに繋がる可能性も高い．一方で，回帰曲線の再現性はそれほど高くはな
く，占有率が 50 %を超えているにもかかわらず沖待ち時間は非常に少ない Long Beach 港の Pier T や，占有率が30 %台半ばで沖待ち時間が 20 時間を超えた Rotterdam
港の APMT が見られたことから，他にも沖待ち時間に影響を与える大きな要因があることも想定された．
OR =100%≤ 3日80%

着岸隻数割合いことにより発生する．そのため，ターミナルが混雑するほど，沖待ちが発生しやすくなり，その時間も長くなる可能性がある．本研究では，ターミナルの混雑度を表す指標として，赤倉ら 5)によるバース占有率を使用した．
バース占有率 OR は(1)式により定義される．

遅延60%

0%

3日<≤ 2日
≤ 1日

40%
20%

定時前 ≤ 0日
LAX
Yusen

RTM
RWG

上海P III

寧波NBCT図-6 到着の遅延の割合とその日数100%≤ 1日 時間超過

80%

着岸隻数割合20%30%40%沖待ち隻数の割合

60%
≤ 0日

40%

時間内
20%
0%

LAX
Yusen

RTM
RWG

SHA
P III

NGB
NBCT

図-7 着岸時間の長期化の割合とその日数とした．図-6 では，約 6 割～全ての船が遅れて到着しており，
上海港 Phase III や寧波港 NBCT では 1 日以上の遅(3) 沖待ち時間に影響のある要因
延も多かった．特に，NBCT では 2 日以上の遅延が約 1/3
もともと，全ての着岸船がスケジュール通りに到着し， も占めていたが，同ターミナルは図-5 においてバース長予定時間までに離岸すれば沖待ちは発生しない．した当たりの遅延時間が最も長かった．図-7 では，約 6～9 割がって，沖待ち時間は，(i) どれだけ着岸船が遅延し， 着の船の着岸時間が時間内に収まっており，着岸時間が 1岸時間が延びたのかの実績と，(ii) 到着の遅延や着岸時日より多く超過したケースはなかった．この結果から見間の延長をどこまで吸収できるスケジュールなのかとのると，調査時点では，着岸時間の長期化より到着の遅延スケジュール特性の 2 点に影響を受けると考えられる． の方が沖待ち発生に大きく影響していたと推察される．
(i) 到着の遅延と着岸時間の長期化について，4 つの(ii) スケジュール特性については，同程度のバース占ターミナルで実績を確認した結果が，図-6 及び図-7 であ有率を示した 2 つのターミナルで，スケジュール上の着る．スケジュールが確認出来た長距離の本船のみを対象岸位置・サービスを示すバース・ウィンドウを作成した

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Los Angeles / Eagle Marine （バース占有率：38.1%，沖待ち時間0.0時間/100m）
バース日

火

月

水

木

金

土

AAS2本船用-1SEA2本船用-2SEA2APL-EX1本船用-3Rotterdam / RWG （バース占有率：41.8%，沖待ち時間24.6時間/100m）
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

火

月

水

木

ISX6FP1IBESCO

NETH3AEU6UK4NIX2LOOP E

フィーダー用-3 LOOP E
フィーダー用-4 UKWC LOOP CAEU2ATG1NOR2NOR3AEGEAN

LOOP ESCAUKECUK1WCBGX

FP1PFX2FE4IBESCO

土NL/FRFE3
NOR4SECI1

金EUROMARNIX1ISX4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．

UKEC
RFS

LOOP E
LOOP E

NPX

UKWC

図-8 バース・ウィンドウの比較例（2019 年 10 月時点）

（図-8）
．Los Angeles 港の Eagle Marine では，3 つの本船用バースに 3 つのサービスが着岸しており，同サービスの前船に追いつかない限り沖待ちは生じず，実際にも生じていなかった．一方，Rotterdam 港の RWG では，バース数が多いものの，数多くの本船サービスとフィーダーサービスが着岸するスケジュールであり，本船間においても着岸間隔が短い部分が多く存在していた．このようなスケジュールの場合，到着船の遅延や着岸時間の長期化によって，沖待ちが生じやすい．ここで，両ターミナルのバース占有率は対象期間中の実際の数値であり，図-8 のスケジュールから算定されるものとは異なる．実際の着岸時間はスケジュールより短くなる場合が多く（図-7），見かけの占有率は小さく出ている．
以上より，ターミナルの沖待ち時間はバース占有率が高くなるほど長くなる傾向があるが，到着の遅延や着岸時間の長期化と，スケジュールが遅延をどれだけ吸収できるかによって，その長さは変化すると考えられる．

4. 考察(1) コンテナ輸送の定時性の向上に向けて本研究の成果により，各港各ターミナルにおいて沖待ち時間に相違があることが明らかになった．Notteboom6)によれば，東西基幹航路の遅延の約 2/3 は港湾・ターミナルの混雑が原因となっている．同時に，遅延が沖待ちの大きな原因であることも，本研究にて推察された．大きな問題となっているコンテナサービスの遅延を少しでも減少させるためには，ターミナル混雑が遅延を発生させ，遅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である．その一つの方法として，ターミナルにおけるバース割り当ての最適化があり，数多くの研究が積み重ねられてきている．ここでは，他の方法として，各ターミナルの沖待ち時間を，統計データとして把握することを提案する．各ターミナルでは，着岸船の管理のため，沖待ち時間を把握しているが，公表されていなく，比較や分析を行うことは現時点では難しい．本研究は対象港湾・期間が限られており，多くのターミナルにおける継続的な分析が必要である．また，相互比較を可能とすることは，ターミナル間の競争の促進にも繋がる．さらに，沖待ち時間は，ターミナルの既存施設の有効活用や，更なる施設整備の必要性を見極める観点からも重要なデータである．加えて，スポットでコンテナ輸送を利用する荷主にとっては，長い沖待ちが発生しているターミナルに着岸するサービスを避けることにより，定時性を確保できる可能性が高まる．図-9 は，Marine Traific4)
において，月 4 回程度，各港の沖合で錨泊していたコンテナ船の隻数を確認した結果であるが，2019 年 10 月には沖待ちがほとんどなかった Long Beach 港では，2020年の冬期には，コンテナ貨物量の急増により，着岸時間が長期化し，臨時船の投入も相まって，沖待ち隻数が大幅に増加していた．もし，このようなデータがターミナル別に把握可能であれば，荷主のサービス選択における参照情報が増加し，輸送の定時性を高めることが可能となる．将来的には，コンテナ貨物の到着時刻予測に繋げることも可能かも知れない．
(2) ターミナル再編の効果
本研究の分析結果では，同港湾内でもターミナルによりバース占有率や沖待ち時間に差が見られた．また，図-8 の Rotterdam 港の RWG では，日曜日～月曜日早朝及び木曜日が混雑していたが，ターミナルにより混雑する曜日や時間帯が異なる可能性がある．現在，東西基幹コンテナ航路のアライアンスは 3 つになっているが，運営の効率性や積み替えの利便性を踏まえれば，同アライアンスのサービスは，同一ターミナルへの着岸が望まれる．

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土木学会論文集B3（海洋開発）, Vol. 77, No. 2, I_157‐I_162, 2021.
3025平均錨泊隻数す影響を分析したものである．
本研究では，AIS データを利用して，船舶の入港から着岸までの時間に着目して，錨泊だけでなく漂流や減速による沖待ちの算定方法を構築した．
世界の5 港湾のコンテナターミナルの1 ヶ月間の算定結果では，各ターミナルの沖待ち時間は，特にバース占有率が 30 %台半ばを超える辺りから，占有率の上昇に従い急激に増加する傾向があることに加え，着岸船の到着遅延，荷役時間の長期化やターミナルのスケジュール特性が大きく関わっていることが明らかになった．
今後は，日本のターミナルを把握対象に含めると共に，沖待ち発生に及ぼす影響の分析を深めていきたい．

LGB
寧波

201510RTM504564)※Data: Marine Traffic

78 92020年

10 11 121 22021年

図-9 沖合で錨泊中のコンテナ船の隻数

このような観点から，ターミナルの再編や寄港ターミナルの集約の動きが見られており，例えば，香港港では，2019 年 1 月に 4 つのターミナルが Hong Kong Sea PortAlliance を結成し，事実上 1 ターミナルに再編された．
横浜港では，全 4 バースが完成した南本牧ふ頭で，Maersk による一体運用が開始されており，2021 年春にはONE も寄港を集約する．釜山新港では，複数ターミナルを使うアライアンスによるターミナル間の横持ちが問題となっており，将来的に，単一ターミナルのように運営する方向を検討している．一方で，例えば Los Angeles
港では，China Shipping，Ever Green，Yan Ming，Yusenといった船社保有のターミナルが多く，利用が分散している．小規模なターミナルは，曜日や時間帯によるサービスの集中に対して余裕がなく，ターミナル間の積み替えには横持ちが発生する．ターミナル再編の進展による沖待ち時間，さらには，定時性の向上を期待したい．

5. 結論

謝辞：AIS データ分析ツールの開発に当たっては，IMCの柴田勝規部長及び SEH の梶原真一部長にご助力をいただきました．ここに記し，感謝の意を表します．
参考文献
1) 赤倉康寛：東西基幹コンテナ航路の定時性の把握と遅延要因の分析，土木学会論文集 D3，Vol.76，No.1，pp.33-42，2020.
2) Sea-Intelligence: Global Liner Performance Report (Jan29th, 2021), Press Room, 2021.
3) 高欣佳・牧野秀成・古莊雅生：AIS データを用いた沖待ち船
舶の航行実態解析に関する研究，土木学会論文集 B3，Vol.70，
No.2，pp.I_948-I_953，2014.
4) Marine Traffic: Understanding Port Congestion, Resources.,
https://www.marinetraffic.com/
5) 赤倉康寛，安東和也：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.
6) Notteboom E., T.: The Time Factor in Liner Shipping Services, Maritime Economics & Logistics, Vol.8, pp.19–39,
2006.

本研究は，世界のコンテナターミナルを対象に，遅延を引き起こす船舶の沖待ちを把握し，沖待ち時間に及ぼ(Received February 4, 2021)(Accepted April 23, 2021)

GRASPING AND ANALYZING OF OFFSHORE WAITING TIME
AT WORLD CONTAINER TERMINALS
Yasuhiro AKAKURA and Hironao TAKAHASHI
Delay of container services is the big problem in recent years. One of the causes is considered theconcentration of calling at specific ports and terminals, which had been induced by revision of alliances.
Based on this background, this study analyzed offshore waiting time, which is the main factor of delay, in world container terminals. Waiting time of each ship was calculated by spent time from port entry
to berthing by utilizing AIS data. From the result, it was revealed that offshore waiting time of each terminal linked to berth occupancy ratio, delay of berthing ship, and characteristic of schedule.

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