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PS-17

AI 貨物輸送経路推定システム(CRAS-AI)を用いた海上輸出入コンテナ貨物取扱港の支援
知識・データシステム系

1．はじめに＊松倉 洋史2．2 輸送モデル

当所では AI(Artificial Intelligence)の中心的手法の一つである(1) 貨物発着地及び経由地

Deep Learning を用い，港湾改善計画の策定に資することを主な

国内の貨物発着地は，国内を 207 に分類(図－４参照)した生目的に輸出入海上コンテナ貨物の経路推定手法を開発してきた活圏 4)の中核的な役所の所在地とし，国内港は主要港とそれ以

1)他．開発した AI 貨物輸送経路推定システム(CRAS-AI: Cargo

外の地方港に分類して用いる．海外の貨物発着地は港とみなRoute Analysis System by Artificial Intelligence)は，成果普及のし，簡単化のため日本に関する輸出入経路を考える際の重要性一環として当所のクラウドサービス提供サイト(サービス名称 海技を鑑みて世界を 24 地域に分類し代表港(同上)を定めるとともに，研クラウド)上で簡易版の公開が行われている 2)．本報告では上6 港についてはフィーダー機能を設定する．

記を紹介すると共に，応用的な海上輸出入コンテナ貨物取扱港(2) 輸送パターンの支援例として，新規有望貨物，重点営業貨物，ベース貨物の輸送は 40ft コンテナを用いて行われるものとし，以下の 7 パターンに集約する(海外港には海外フィーダー港を含む)．

抽出について述べる．

a) 生活圏→中枢港→海外港b) 生活圏→中枢港→海外フィーダー港→海外港

2．AI 貨物輸送経路推定システム
輸出入海上コンテナ貨物の経路推定手法は以下のとおりであc) 生活圏→地方港→海外港

る．なお，紙幅の制約から概要説明となっているため，詳細につd) 生活圏→地方港→中枢港→海外港

いては文献 1)を参照されたい．

e) 生活圏→地方港→海外フィーダー港→海外港f) 生活圏→中枢港→中枢港→海外港

2．1 概要g) 生活圏→地方港→地方港→海外港

貨物の輸送経路の選択は複数の候補から最も良いものを選ぶ

生活圏と国内港間は海上コンテナ用トレーラで輸送し，国内港という相対評価が基本である．そこで，文献 3)をベースに様々な間は内航コンテナ船等でフィーダー輸送する．各輸送経路の費データを加味して学習データを用意し，対象貨物に対して正解用・所要時間等の属性は各種文献を基に設定する．

経路を含んだ一定数(ここでは 4 本)の候補経路を入力として，図なお，上記の輸送パターンは輸出の例である．輸入について－１のように正解経路番号を出力させる教師あり学習を Deepは輸出と逆向きの輸送であるため記載を省略する．

Learning 手法により行う．1 つの貨物の発着地ペアに対しては多(3) 候補ルートの計算数かつ不定数の候補経路があるため，4 本を 1 セットにしてトーナメント形式で用いることで最終的な推定経路を得る．

輸出入の発着ペアに対し，組合せ可能な全ての輸送パターンをあらかじめ計算して候補経路データベースを作成する．

従来の分析手法はロジットモデル，犠牲量モデル等の利用が殆どであり，少数の因子間の比較的単純な関係に基づいた分析

2．3 学習データの作成と Deep Learning による学習にとどまっている．しかし，本手法では Deep Learning を用いるこ

貨物属性として発着地・品類・フレートトン等の 13 種類，経路属とで多種多様な輸送属性間の非線形かつ複雑な関係を考慮す性として距離・時間・費用・輸送手段等の 18 種を用い，学習デーることが可能になり，性能向上が期待できる．

タ(訓練・検証・評価用データ)を作成する．
また，高水準ニューラルネットワークライブラリである Keras (ver.
2.2.4)を用い，TensorFlow (ver. 1.12.0)を間接的に実行する方式

学習データ1セット
貨物データ

経路1選択確率で実装し，Deep Learning の学習を行う．

候補経路1データ
経路2選択確率候補経路2データ

2．4 推定性能の評価
性能検証用の評価結果例を図－２に示す．これは 2008 年デ

経路n選択確率

候補経路nデータ
入力層(m次元:mは変数の総数)

中間層

出力層(n次元)

図－１ CRAS-AI の人工ニューラルネットワークータで学習を行って経路推定モデルを作成し，2013 年データで正答率を求めたものである．リーマンショックの影響を色濃く受けた 2008 年データを用いたにも関わらず，その 5 年後の検証データでも性能が確保されている．本手法は推定性能のみならず，時間経過耐性も高いと期待できる末尾脚注 1)．

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2008年データで学習し、2013年データで検証

正解率[%]
100■平均 ■最良82.2

89.1

定的な貨物である．以上は大まかな分類ではあるものの，実用上は十分と考える．

84.5

図－４は京浜港を対象に，費用・時間を低減させた状態で計77.380算した例である(図－３の(2)に相当)．京浜港の増加貨物の発地
60は近隣よりむしろ静岡・愛知県付近に分布し，増加貨物の着地は東南アジア方面に多く分布していることが分かる．

40200
輸出

輸入

図－２ 推定性能の検証(10 回学習を試行)

3．有望貨物，重点営業貨物，ベース貨物の抽出
CRAS-AI は，港湾改善案による貨物増加の費用対効果の評価を行うなど，港湾改善計画の策定に資することを目的に開発されたものである．一方，応用例として新規有望貨物，重点営業貨物，ベース貨物の抽出という使い方も可能である．

貨物増加量を 100%として円の面積で表示

図－３に輸入を例にした貨物抽出の仕組みを示す(輸出は貨物の向きを逆にして考えればよい)．図中の(1)は現在の状態を表している．海外港 1～3 より国内 3 か所の港を経由してそれぞれ 3か所の着地へ貨物が輸入されている．
(1) 現状 海外港2

海外港3貨物3

貨物2

海外港1

対象港

貨物1

貨物増加量を 100%として円の面積で表示

着地3
着地2
改善等により対象港の所要時間・費用が低減(2) 改善対象港の通過貨物が増える
貨物3

図－４ 計算結果例(京浜港対象，費用・時間低減，2013 年輸出)

老朽化等により対象港の所要時間・費用が増大

着地1(3) 劣化

4．おわりに対象港の通過貨物が減る

対象 港

貨物2

対 象港

本稿では AI 貨物輸送経路推定システム(CRAS-AI)及びその応用利用事例について紹介した．CRAS-AI は港湾改善計画の策定や貨物の特性分析など多様な応用が可能である(詳細な分析には国土交通省への文献 3)のデータ利用申請が必要)．今後
は，評価の詳細化・高度化，及び更なる性能の向上を目指し，鋭図－３ 貨物抽出の仕組み(輸入の例)

意改良を継続する予定である．
参考文献

ここで，図中(1)の"対象港"を通る全ての候補経路のみについて，費用・時間を低減させた状態を仮想的に設定して貨物の経1)

輸送経路推定，日本船舶海洋工学会論文集，Vol.32，路を予測する．当然ながら，(2)のように計算上は対象港を通過す

2020，https://doi.org/10.2534/jjasnaoe.32.209

る貨物が増えることとなる．増加した貨物は，現在は他港を使っているものの，条件が良ければ対象港を使うようになりやすい貨

2)
3)

国土交通省：平成 15 年，20 年，25 年全国輸出入コンテナ

4)

国土交通省：全国幹線旅客純流動調査，2007．

貨物流動調査，2004，2009 及び 2014．て，費用・時間を増加させた状態を仮想的に設定し貨物の経路を予測する．すると，(3)のように計算上は対象港を通過する貨物

海技研クラウド：CRAS-AI(AI 貨物輸送経路分析システム)，
2021.6 公開，https://cloud.nmri.go.jp/apps/cras-ai/

物，いわば営業上の新規有望貨物である．
次に，図中(1)の"対象港"を通る全ての候補経路のみについ松倉洋史：Deep Learning による輸出入海上コンテナ貨物のが減ることとなる．これらは現在は対象港を使っているものの，条件が良ければ他港に移る可能性の高い，維持に力を入れるべき重点営業貨物と解釈できる．一方，このように費用・時間を増加させても対象港から動かない貨物は，ベースカーゴとも呼ぶべき固注 1) 通常は多数回試行して最良の学習モデルを採用するため，最良値である輸出 89.1%，輸入 84.5%が運用上で利用可能な性能となる．

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