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AIS データに基づく船舶積載貨物量の推計
知識・データシステム系＊小坂浩之

1．はじめに結果の平滑化を行う．本研究では，データを 5 分割して検証

国際海上輸送のデータ利活用によって，海運・造船業，政を行う．評価は，5 個のデータグループ毎に，積載貨物量の府，国際機関等の活動における効率化や高度化の必要性が高実績値と推計値から平均二乗誤差（Mean squared error, MSE）まっている．これまでも海運・造船業では，様々なデータをを算出し，その平均値を使用することで行う．線形回帰では，利用して，付加価値の創出やコスト削減を進めるための経営

表－1 に示す被説明変数と説明変数の組み合わせで，3 つの計画やマーケティング戦略を作成してきたが，近年は，ビッモデルを検討した．被説明変数における積載率は，積載貨物クデータを活用することで，それらの取組みを向上させるこ

量／DWT を示しており，積載率の推定後に DWT を掛けあわせとに期待が集まっている．船舶の航海データに関しては，AISることで積載貨物量を推計する．線形回帰では，DL と比較可データが広範囲で収集されるようになり，航海の安全や事故能にするため，k-分割交差検証法によるデータのグループをの分析のみでなく，民間企業のマーケティングや国際機関の使用し，同様の MSE の平均値を算出することで検証を行う．

環境問題の検討においても，AIS データを使用する事例が増えつつある．本研究は，AIS データの利用方法の 1 つである船舶の積載貨物量の推計 1), 2), 3)において，ディープラーニン

表－1 線形回帰モデルにおける変数モデル

被説明変数

説明変数

グ（以降，DL と称する）を適用し，その方法の妥当性を検討する．また，異なる種類のデータを使用し，推計値の修正をModel 1

積載貨物量

DWT行うことを意図し，マトリックスバランシングの手法 4), 5)のModel 2

積載率

GRT, 停泊日数，喫水差

Model 3

積載貨物量

DWT, 停泊日数，喫水差適用可能性を検討する．
2．積載貨物量の推計方法と検討内容
2．1 使用データの内容
豪州の Pilbara ports authority は，鉄鉱石の主要輸出港湾である Port Hedland における船舶の寄港状況を公表している 6)．本研究は，このデータにおける各船舶の鉄鉱石輸出量を，積載貨物量の実績値として使用する．データ項目は，寄港する船舶の到着日，出港日，仕向国，積載貨物量，載貨重量トン（DWT），総トン数（GRT）である．このデータのみ
では，積載時の喫水の情報が得られないため，AIS データにより喫水の確認を行った．Port Hedland に 2015 年 7 月から2018 年 11 月の期間に寄港した船舶に関して，AIS データとの照合を行い，917 隻，2,885 回の寄港データを作成した．
喫水は，入港時と出港時の値から，喫水差を算出し，これを変数として使用している．また，停泊日数は１日以下，2 日，3．積載貨物量の推計と修正
3．1 DL と線形回帰による積載貨物量の推計
各モデルに関して，MSE の平均値による評価結果を図－1に示す．線形回帰モデルは，Model 2 において，MSE が最も小さくなり，実績値と推計値の相違が少ない．さらに DL は，Model 2 に比べて 20％程度，MSE の平均値が小さいことから，DL による積載貨物量推計の有効性がわかる．DWT のみを説明変数にした線形回帰の Model 1 では，相対的に MSE が大きい
ことから，船舶の大きさを示す変数のみで積載貨物量を推計することが，推計精度を低下させている可能性を示している．図－2 と図－3 は，DL による積載貨物量の推計値と実績値をプロットしており，図－2 は喫水差を使用しない DL，図－3 は喫水差を使用する DL である．
喫水差を使用することで，3 日以上の 3 種類に分類し，3 次元のダミー変数として扱う．
2．2 推計精度の評価方法
本研究は，DL と線形回帰によって積載貨物量の推計と検証を行う．DL では，ニューラルネットワークの構造において，6 層のレイヤーを設定し，活性化関数は Relu 関数を用いている．DL では，入力を DWT，停泊日数，GRT とし，出力を積載貨物量としている．DL の検証は，k-分割交差検証法を使用した．k-分割交差検証法は，使用データを k 個のグループに分割し，その内の 1 グループを検証用データとし，その他の k-1個のグループを学習用データとする．検証用データと学習用

図－1 各モデルの MSE 平均値データの組み合わせが異なる k 回の評価を行うことで，検証

(113)

114

図－4 RAS 法による修正結果
図－2 DL による推計値と実績値の比較（喫水差未使用）ことで，推計値と実績値の相違が小さくなり，推計精度が大きく改善することがわかる．
4．まとめ
本研究は，AIS データの利活用の 1 つである船舶の積載貨物量の推計を，機械学習の DL によって実施した．本研究のDL は，従来の線形回帰の推計手法に比べ，MSE の観点で推計精度が改善することを示した．その際には，AIS データの喫水を利用することで，推計精度が向上していることを示した．また，マトリックスバランシングの RAS 法による推計値の修正についても有効性を示している．今後は，データの精図－3 DL による推計値と実績値の比較（喫水差使用）緻化と適用範囲の拡大等を実施する予定である．

実績値と推計値の一致度が高まる．このため，喫水差が重要な変数であることがわかる．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17K01284 の助成を受けたものです．

3．2 マトリックスバランシングによる推計値の修正
前節において，船舶の積載貨物量の推計が一定の条件下で参考文献可能であることを示した．ここでは，マトリックスバランシ 1) Adland, R., Jia, H. and Strandenes P. S.: Are AIS-based
trade volume estimates reliable? The case of crude oil
ングによって推計値を修正することを検討する．マトリック
exports, Maritime Policy & Management, Vol.44, No.5,
スバランシングは，マトリックスの各行，各列の総和が既知
pp.657-665, 2017.
である時に，マトリックスの要素を総和と一致するように調2)
Jia, H., Prakash, V. and Smith, T.: Estimating vessel
整する方法であり，人口分析，交通計画，経済学等の分野で，
payloads in bulk shipping using AIS data, Int. J.
IPF 法，Frater 法，RAS 法等の名称で研究が進められている．
Shipping and Transport Logistics, Vol. 11, No. 1,
船舶の積載貨物量の推計値に関しても，貿易統計等の他の集
pp.25–40, 2019.
計値と調整することで，推計精度を向上させることが期待で
3) Zhou, X., Hu, Q.: Estimation of Shipment Size in
きる．本研究では，前節の DL で推計した積載貨物量の推計
Seaborne Iron Ore Trade, International Journal on
値を月別，相手国別に集計し，推計値のマトリックスを作成Marine Navigation and Safety of Sea Transportation,
した．次に，実績値も同様に集計して実績値のマトリックス
Vol.13, No.4, pp.791–796.
を作成した．積載貨物量の推計値と実績値に差が存在するた 4) Wong, D. W.: The reliability of using the iterative
め，各行と各列の総和は両マトリックスで異なる．本研究は，proportional fitting procedure, The ProfessionalGeographer, Vol.44, pp.340-348, 1992.
実績値のマトリックスの各総和に一致する様に，推計値のマ
5)
Schneider, M. H. and Zenios, S. A.: A comparative study
トリックスの要素を修正する．この際，マトリックスバラン
of algorithms for matrix balancing, Operations
シングの 1 つの手法である RAS 法のアルゴリズムにより，修Research, Vol. 38, No. 3, pp. 439–455, 1990.
正の実施を行った．図－4 は，DL のみによるマトリックスと，
6)
Pilbara ports authority: Port of Port Hedland, Cargo
RAS 法により修正したマトリックスの要素に関して，MSE をWeights by Cargo Type Statistics, https://www.
算出した結果を示している．RAS 法によって，MSE が 10 分のpilbaraports.com.au/1 に減少していることから，DL の実施後に RAS 法を適用する(114)