IT-P60

公益社団法人日本船舶海洋工学会

造船業務の AI 化検討

最終報告書

2023 年 3 月

研究委員会

研究組織（2022 年 3 月末現在）
氏
会長

名

木村 元

所

属

九州大学大学院 工学研究院海洋システム工学部門
船舶海洋人材育成寄付講座 教授

幹事

木根森 弘治常石造船(株)企設計本部 機電設計部

会計

松尾 稔

(株)名村造船所 経営業務本部 企画部

委員

青山 和浩

東京大学大学院 工学系研究科システム創成学専攻 教授

委員

稗方 和夫

東京大学大学院 新領域創成科学研究科人間環境学専攻 准教授

委員

川村 恭己

横浜国立大学大学院 工学研究院

WIN21 推進グループ

海洋空間のシステムデザイン教室 教授
委員

竹澤 晃弘

広島大学大学院 工学研究科輸送・環境システム専攻 准教授

委員

濱田 邦裕

広島大学大学院 工学研究科輸送・環境システム専攻 教授

委員

大和 裕幸

国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所
構造基盤技術系基盤技術研究グループ 理事長

委員

松尾 宏平

(独)海上技術安全研究所 構造基盤技術系基盤技術研究グループ
主任研究員

委員

竹澤 正仁

(独)海上技術安全研究所 構造基盤技術系基盤技術研究グループ

委員

佐々木 吉通一般財団法人 日本海事協会 開発本部船体開発部 主管

委員

富澤 茂

(社)日本中小型造船工業会 技術部 技術部長

委員

安藤 英幸

(株)MTI 技術戦略グループ PM

委員

尾崎 雅

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部開発部 部長

委員

土井 憲治

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部 ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｱﾄﾞﾊﾞｲｻﾞｰ

委員

岡本 直樹

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部開発部第二開発課 課長

委員

広崎 貴

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部 本部長

委員

益井 崇好

NAPA Japan(株) 副社長

委員

青木 一紀

NAPA Japan(株) テクニカルコンサルタント

委員

谷川 雅彦

NAPA Japan(株) テクニカルコンサルタント

委員

砂川 祐一

(株)エスエス・テクノロジー 代表取締役（次ページに続く）

氏

名

所

属

委員

中尾 洋一

(株)大島造船所 情報システム部 部長

委員

平山 隆男

(株)大島造船所 情報システム部技術システム課

委員

西田 侑樹

(株)大島造船所 生産管理部生産情報課

委員

平木 常正

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課 課長

委員

三森 裕司

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課 主席

委員

酒井 史彦

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課委員

浅田 典彦

川崎重工業(株) 船舶海洋ディビジョン 事業基盤総括部 情報システム部
坂出システム課 課長

委員

佐脇 裕太

川崎重工業(株) 船舶海洋ディビジョン 事業基盤総括部
情報システム部坂出システム課 主事

委員

石原 唯

川崎重工業(株) 船舶海洋ディビジョン 技術総括部
造船設計部 総合設計課

委員

国貞 泰介

(株)新来島サノヤス造船 造船設計部 船殻設計課 副部長

委員

金高 泰人

(株)新来島サノヤス造船 技術管理部システム開発課 副部長

委員小山田 聡史(株)新来島サノヤス造船 生産設計部艤装生技課 主任

委員

長野 元睦

ジャパンマリンユナイテッド(株) 技術本部 ICT センター
企画開発グループ 主幹

委員

大下 達哉

ジャパンマリンユナイテッド(株) 技術本部 ICT センター
企画開発グループ 総括スタッフ

委員

吉冨 祐介

ジャパンマリンユナイテッド(株) 設計本部艦艇技術部
管理グループシステムチーム チーム長

委員

伊藤 圭司

住友重機械マリンエンジニアリング(株)製造本部システム戦略部 部長

委員

関口 晋

住友重機械マリンエンジニアリング(株)製造本部システム戦略部 主任技師

委員

藤原 浩二

三井 E&S 造船(株) 企画管理部 システムグループ 主管

委員

竹薮 直紀

三井 E&S 造船(株) 設計部 主管

委員

木村 亨

三井 E&S 造船(株) 技術部 課長補佐

委員

西 洋一郎

(株)名村造船所 経営業務本部企画部 WIN21 推進グループ 課長

委員

末次 英明

名村情報システム(株) 製造ビジネス本部海洋システム部
開発 3 グループ 課長

委員

小林

裕

委員

渡邉 真吾

常石造船(株) 設計本部機電設計部 部長
常石造船(株) 海外事業・経営管理本部情報システム室 課長代理

1. 研究委員会発足の経緯と目的
コンピュータが登場した 1950 年代から AI の研究は世界で始まり、現在は第三次ブームとも言われ、AI の活用に期待が高まっている。実際に IT 業界や自動車産業など様々な業界において AI を実際のビジネスに導入し成果を出す事例が出始めている。
このような中、情報技術研究会では「造船所の AI 利用」に着目した研究テーマの検討に加え他産業の適用事例の調査を行ってきた。また、ストラテジー研究委員会 S-19 「造船海洋分野への人工知能(AI)の導入可能性の調査と評価」では「AI 化を期待する造船業務」について検討された。
そこで本研究では、「造船所の AI 利用」を促進させることを目的として、「AI 化を期待する造船業務」の実現方法や事業規模のイメージを纏めることに加え、造船業務における研究委員の AI リテラシー向上
を到達目標とした。
・実現方法と事業規模のイメージ纏め
造船業務に適切な AI 技術の選定と必要なデータ、AI 化のための事業規模の算出と課題の整理
・研究委員の AI リテラシーの向上
課題解決に適した AI 技術の選定や AI 化を実現するための事業規模の算出知識、対象業務の課題の深堀
なお、本研究はこれまで情報技術研究会の活動のひとつとして行ってきたが、専門知識を有する民間企
業や研究機関等からの聴講や具体的な調査検討を今後始めていくにあたり、新たにプロジェクト研究委員会として発足された。

2. 活動内容
本委員会の活動期間は 2020 年 4 月から令和 2022 年 3 月までの 2 年間であり，その間に計 5 回の研究委員会を開催し、以下の内容にて実施した。
【１年目】
・ 各社 AI 活用状況、AI に関する取り組みの調査
・ 外部講師による AI 勉強会の開催
・ アンケートによる AI を活用できる各社業務の抽出【2 年目】
・ 外部講師による AI 勉強会の開催
・ アンケートによる AI を活用できる各社業務の抽出
・ 各社 AI 化を希望する業務のプロセス検証と、業務を実現できる AI 技術の選定、協議・ AI 化に必要なデータ、情報、学習サンプルの選定と実現の可能性の検討
・ まとめ、報告
AI 技術が様々な業種で活用されつつある中、本研究によって造船業務に適した AI 技術の選定や必要なデータに加え、AI 技術を活用するための事業規模のイメージが示されることは、日本の造船業界で検討期間の短縮や重複した検討コストの抑制により活用の促進が期待でき、その意義は極めて大きい。一括りとされる AI 技術にも様々な手法がある中で、それぞれの造船業務に適切な AI 技術を示そうとするものであり、さらに AI 技術の活用するための事業規模は今後の具体的研究や実用化の重要な指針になると考える。

第 1 回研究委員会（第 45 回情報技術研究会）
日時：令和 2 年 9 月 18 日
場所：オンライン TV 会議
出席者：33 名
活動内容：
AI に関する勉強として、長崎総合科学大学・影本教授、広島大学・和田特任講師による講演が行わ
れ、AI の活用と今後の展望について参加者全員で広く知見が共有された。また、ストラテジー研究委
員会からの報告を基に、「未来の IA 造船所」についてのブレインストーミングされた結果が紹介され、AI が広く実用化された近未来造船所のイメージを参加者で共有した。

第 2 回研究委員会（第 46 回情報技術研究会）
日時：令和 3 年 1 月 19 日
場所：オンライン TV 会議
出席者：32 名
活動内容：
前回に引き続き、AI に関する勉強として大阪府立大学・橋本教授による「深層強化学習を用いた船舶の自動避航に関する研究」と題した講演が行われ、AI を用いた最新の研究について紹介があった。また、各社よりストラテジー研究委員会にて取りまとめられた AI 化可能と思われる造船業務を基として「AI 化を期待、希望する業務」についてアンケートを実施、集計結果が報告され、AI 化を期待される
具体的な業務について方向性を明確とした。

第 3 回研究委員会（第 47 回情報技術研究会）
日時：令和 3 年 5 月 18 日
場所：オンライン TV 会議
出席者：28 名
活動内容：
海技研・平方様による、船舶海洋分野における今後の AI 利用について、および今後の AI の発展動向
による船舶海洋分野への影響についてのご講演が行われ、これまで行われた AI 研究と現状の課題について説明があった。また、前回聴取したアンケート結果を基に P-60 の進め方が示され、事前に聴取した各社の AI 化を期待する業務と現状のプロセスについての一覧表が委員会内で共有された。

第 4 回研究委員会（第 48 回情報技術研究会）
日時：令和 3 年 9 月 14 日
場所：オンライン TV 会議
出席者：30 名
活動内容：
九大・木村教授より「AI 技術のトレンドと盲点」と題された講演が行われ、強化学習に関する概要と適用例、現在の AI 研究のトレンドについての紹介があった。また各社の AI 化検討、要望一覧表に前

回委員会内で協議した項目を追加、内容を拡充したものが共有され、本研究委員会の成果物としてこれを調整したものを提出する事となった。

第 5 回研究委員会（第 49 回情報技術研究会）
日時：令和 4 年 1 月 25 日
場所：オンライン TV 会議
出席者：31 名
活動内容：
本研究委員会の成果物である「各社 AI 化の検討_各社要望一覧表_取りまとめ」を、KANRIN 連載記事として掲載するためのまとめ方や掲載すべき追加事項について協議を行った。またプロジェクト研究委員
会の最終報告書のまとめ方について審議を行った。

3. 研究成果
本研究の成果として、各研究委員会内で有識者によりいただいた講演の内容に沿って、KANRIN に記事が掲載され、現在の造船業における業務 AI 化の現状と今後の展望、志向すべき方向性など考察がまとめられた。これに加え、研究委員会内で各社より聴取したアンケートを基に作成した「各社業務 AI 化検討 要
望一覧表」を作成、今後各社で業務の AI 化を進めるうえで必要な技術、データおよび現時点での課題を明確化した。
(1) 木村元：AI 技術の俯瞰およびプロジェクト研究「造船業務の AI 化の検討（P60）の紹介，(特集：船舶海洋工学分野における AI 化の検討(第 1 回))，日本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨）96: 62−65，2021.
(2) 和田祐次郎，濱田邦裕：海運における AI ・ビッグデータの活用－ AI と海上物流ビッグデータによる海運市況の予測－ (特集：船舶海洋工学分野における AI 化の検討(第 2 回))，日本船舶海洋工学会
誌 KANRIN（咸臨）97: 46−50，2021.
(3) 青山和浩：工場モニタリングでの作業抽出-溶接の外観検査，(特集：船舶海洋工学分野における AI 化の検討(第 3 回))，日本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨）99: 52−57，2021.
(4) 橋本博公：深層強化学習による避航操船の獲得と実証実験，(特集：船舶海洋工学分野における AI 化の検討(第 4 回))，日本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨）100: 30−34，2022.
(5) 木村 元：シーズとニーズから見た造船業務の AI 化について，(特集：船舶海洋工学分野における AI
化の検討(第 5 回))，日本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨）103: 45−49，2022.
(6) 平方 勝：海事分野における AI の今後，(特集：船舶海洋工学分野における AI 化の検討(第 6 回))，日
本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨）107:，2023.

各社AI化の検討 各社要望一覧表(AI技術別区分け)

令和4年1⽉25⽇

必要と思われるAI技術 (Seeds)

AIに置き換える作業（Needs）
AIによって置き換え
省⼒化が可能となる業務

業務の置き換え、省⼒化に対して、必要となるAI技術とその役割

AI化に必要なデータ
AIにて業務をおこなう上で必要となる情報（図⾯、資料、データベース、画像…）実現に向けた課題

他業種で採用されている、類似業務をおこなうAI技術
各データの識別
⽂字の重なり感知
適切な⽂字位置を導出するロジック開発
判定精度の継続的なモニタリング

印字認識、⽂字位置調整、⽂字重複識別

ネスティング 部材分類の自動化、効印字重なりチェック
率的配置の決定、適切な場所への印字修正位置の提案
自動印字作業

部材形状認識、サイズごとの分類

形状認識による最適配置
最適鋼板幅の決定

部材サイズによる分類
類似形状の分類
部材形状データ、分類元となる形状データ、過去の鋼板サイズ情報(学習用)
分類された部材による発注板幅決定

効率的配置ロジックの確⽴
AI認識のためのデータ化
判定精度の継続的なモニタリング

ブロック形状認識

⽇程計画策定ブロック形状認識、定盤形状による最形状データ、定盤形状データ
適定盤配置

3Dデータ準備(工程により準備困難)
AI認識のためのデータ化

数値の認識、データ化

試運転計測におけるゲージ数値読み
ゲージ読み取りと数値のデータ作成
取り、データ化と計測結果分析

データベース内⽂章検索、新建造船の推定実施

船主コメント回答の効率化

部材形状データ
NST配置情報の2D図(印字⽂字情報込み)

情報技術研究会 P-60プロジェクト研究委員会
類似AI技術 / すでに実現された機能

google 画像検索、類似図⾯検索ソフト

画像認識技術

部材形状認識→パターン分類
最適配材順序の決定

機械学習技術- 教師データあり

機械学習技術- アンサンブル学習

配材作業標準作業計画作成

学習用のゲージ画像

過去⽂章の調査、類似⽂章の検索
過去船主コメントデータ
主要目等のパラメータを用いた、重量
過去船主要目データ
区分ごとのLW＆LCG、VCG推定

配材される部材の位置関係考慮

3Dモデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
学習用の詳細な過去の実作業の実績データ

振動による読み取りエラー対策
判定精度の継続的なモニタリング

陸上用ではすでに商品化されてる。

AI認識のためのデータ化
判定精度の継続的なモニタリング

watson {Assistant Discovery Natural
Language Classifier Natural Language
Classifier }(14)

AI認識のためのデータ化

パズル(ルービックキューブなど)の最短解を求めるAI
配送の最適化ロボット掃除機
市販スケジューラ
など

配管自動設計自動管割り作業

管製作作業性、取付作業性、部材 属性付き3Dモデル
数を考慮した管割り決定
過去の製作から取付までの工数、設計・工作の知⾒

学習用データの取得
3Dモデルのクレンジング⼿法確⽴
AI認識用データの確⽴
製作〜取り付けまでの工数実績のデータ化
設計・工作知⾒のデータ化

最適配材・運搬方法・順序の決定

配材作業標準作業計画作成

効率的な部材配置の策定
部材サイズ、重量の考慮配材される部材の位置関係考慮
部材の位置、交通性考慮

3Dモデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
工場の設備リソース

AI認識のためのデータ化
交通性の評価方法
AI認識用データの確⽴

配員計画

配員計画作成配材のための人的リソース考慮

工場の人材リソース、設備リソース

AI認識のためのデータ化

過去船情報から類似するものを選定
複数の設備制約条件の適合性を評価
技能・技術データと設備制約条件の照合、評価
評価基準に従って点数付け
過去船の予実データから類似するものを選定

⽇程計画

類似度の⾼い過去船候補の選定
設備制約適合性判定
工数平準化
評価基準の点数化,評価
施工順、施工期間等⽇程調整のための各種パラメータの自動調整

説明変数︓Lines、G/A、M/A、概略中央断⾯図、
目的変数︓過去船との類似度
設備制約（条件式）、工程・施工
技能・技術データ、設備能⼒のデータ
⽇程、評価基準（平準化度、ストック量、定盤配置成⽴度）
予実データ、工程、期間を左右するパラメータ

AI認識のためのデータ化
評価基準のロジック確⽴
変更履歴も含めた予実データの取得
工程、期間を左右するパラメータの定義

エキスパートシステム

過去船情報から類似するものを選定
施工効率などの評価指標により複数案に優劣つける

ブロック分割類似度の⾼い過去船候補の選定
ブロック分割案の評価

説明変数︓Lines、G/A、M/A、概略中央断⾯図、ブロック分割図、現場施工効率（組⽴施工、艤装工事、塗装工事、・・・）
目的変数︓過去船との類似度、ブロック分割複数案の優劣順位

AI認識用データの確⽴
現場施工効率の判定ロジック
AI認識のためのデータ化

類似図⾯検索、クラスタリング

設計ルール認識、空間認識、最適位置決定

各社AI化の検討 各社要望一覧表（要望別区分け）

各社要望項目開発初期業務

開発初期段階でのLW＆LCG、VCG推定

図⾯検図の自動化
図⾯作成業務AIに置き換える作業（Needs）

必要と思われるAI技術 (Seeds)

AI化に必要なデータ

AIによって置き換え、省⼒化が可能となる業務

業務の置き換え、省⼒化に対して、必要となるAI技術とその役割

AIにて業務をおこなう上で必要となる情報（図⾯、資料、データベース、画像…）

主要目等のパラメータを用いた、重量区分ごとのLW＆LCG、VCG推定
部材内の配置情報、はみだし確認

データベース内⽂章検索、新建造船の推定実施

過去船主要目データ

印字認識、重複識別

過去に検図で用いた図⾯データ(画像){不都合のあるもの、問題ないもののサンプル}

画像認識技術

印字重なりチェック
図⾯、仕様に対しキーワードを抽出
仕分けの効率化

キーワードから仕訳実施、データの検索

船主コメント回答の効率化

過去⽂章の調査、類似⽂章の検索

印字認識、重複識別印字修正位置の提案

印字認識、位置調整

部材形状データ
NST配置情報の2D図(印字⽂字情報込み)

画像認識技術

配管業務

建造計画業務自動管割り作業

部材形状データ
NST配置情報の2D図(印字⽂字情報込み)

最適鋼板幅の決定

効率的な部材配置の策定

部材形状認識、最適配置決定

画像認識技術
機械学習技術- 教師データあり

管製作作業性、取付作業性、部材数を考慮した管割り決定

設計ルール認識、空間認識、最適位置決定

機械学習技術- 教師データあり

類似度の⾼い過去船候補の選定

過去船情報から類似するものを選定

google 画像検索、類似図⾯検索ソフト

属性付き3Dモデル
過去の製作から取付までの⼯数、設計・⼯作の知⾒

学習用データの取得
3Dモデルのクレンジング⼿法確⽴
AI認識用データの確⽴
製作〜取り付けまでの⼯数実績のデータ化
設計・⼯作知⾒のデータ化

配管自動設計

説明変数︓Lines、G/A、M/A、概略中央断⾯図、
目的変数︓過去船との類似度

AI認識用データの確⽴※説明変数の各図⾯をどのようなフォーマットのデータとして扱うか

類似図⾯検索、クラスタリング

説明変数︓ブロック分割図、現場施⼯効率（組⽴施⼯、艤装⼯事、塗装⼯事、・・・）
目的変数︓ブロック分割複数案の優劣順位

現場施⼯効率の判定ロジック
AI認識のためのデータ化

xAI

AI認識のためのデータ化

最適運搬方法・順序の決定

3Dモデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
学習用の詳細な過去の実作業の実績データ
⼯場の設備リソース

配材のための人的リソース考慮

配員計画

⼯場の人材リソース、設備リソース

AI認識のためのデータ化

類似度の⾼い過去船候補の選定

過去船情報から類似するものを選定

説明変数︓Lines、G/A、M/A、概略中央断⾯図、
目的変数︓過去船との類似度

設備制約適合性判定

複数の設備制約条件の適合性を評価

設備制約（条件式）、⼯程・施⼯

形状認識による最適定盤配置

部材形状認識⼯数平準化

ブロック分割案の評価

施⼯効率などの評価指標により複数案に優劣つける配材される部材の位置関係考慮

部材形状認識→パターン分類
最適配材順序の決定

部材サイズ、重量の考慮

機械学習技術- アンサンブル学習

画像認識技術
機械学習技術- アンサンブル学習

AI認識のためのデータ化

機械学習技術- アンサンブル学習

エキスパートシステム
3Dデータ準備(⼯程により準備困難)
AI認識のためのデータ化

技能・技術データと設備制約条件の照合、評価

技能・技術データ、設備能⼒のデータ

⼯程、作業に必要な属性の定義
AI認識のためのデータ化

評価基準の点数化,評価

評価基準に従って点数付け

⽇程、評価基準（平準化度、ストック量、定盤配置成⽴度）

評価基準のロジック確⽴
AI認識用データの確⽴

施⼯順、施⼯期間等⽇程調整のための各種パラメータの自動調整

過去船の予実データから類似するものを選定

予実データ、⼯程、期間を左右するパラメータ

変更履歴も含めた予実データの取得
⼯程、期間を左右するパラメータの定義

学習用のゲージ画像

振動による読み取りエラー対策
判定精度の継続的なモニタリング

試運転計測におけるゲージ数値読み取り、データ化 ゲージ読み取りとと計測結果分析
数値のデータ作成

数値の認識、データ化

画像認識技術パズル(ルービックキューブなど)の最短解を求めるAI
配送の最適化ロボット掃除機
市販スケジューラ
など

AI認識のためのデータ化

形状データ、定盤形状データ

⽇程計画

試運転業務

各データの識別
⽂字の重なり感知
適切な⽂字位置を導出するロジック開発
判定精度の継続的なモニタリング

AIネスティング機能(数社から販売)

部材の位置、交通性考慮

⼯程計画作成業務

Classifier Natural Language Classifier }(14)効率的配置ロジックの確⽴
部材形状データ、分類元となる形状データ、、過去の鋼板サイズ情報、過去配置済データ（学習 AI認識のためのデータ化
判定精度の継続的なモニタリング用）

分類された部材による発注板幅決定

ブロック分割配材作業標準作業計画作成

敵対的生成ネットワーク (GAN)? / keras
Azure ML etc.
敵対的生成ネットワーク (GAN)? / keras
Azure ML etc.
watson {Assistant Discovery Natural Language

部材形状認識、サイズごとの分類

類似形状の分類
自動ネスティング 部材分類の自動化
効率的配置の決定

AI認識のためのデータ化
学習量
判定精度の継続的なモニタリング

他業種で採用されている、類似業務をおこなうAI技術

過去船主コメントデータ

印字重なりチェック

部材サイズによる分類実現に向けた課題

質問と回答のパターン、キーワードや区分データ

データベース内⽂章検索

ネスティング 適切な場所への
自動印字作業

ネスティング業務

令和4年1⽉25⽇
情報技術研究会 P-60プロジェクト研究委員会
類似AI技術 / すでに実現された機能

信用スコアリングモデル︖

陸上用ではすでに商品化されてる。

連載
船舶海洋工学分野におけるAI 化の検討

第1回

AI 技術の俯瞰およびプロジェクト研究「造船業務の AI 化の検討（P60）」の紹介
正会員

1．はじめにコンピュータが登場した 1950 年代から人工知能（Artificial Intelligence：以後 AI）の研究は世界で始まり，現在は第三次ブームとも言われ，AI を活用した様々な業務の効率化や省力化に期待が高まっている。実際に IT 業界や自動車産業など様々な業
界において AI を実際のビジネスに導入し成果を出す事例が出始めている。このように，AI 技術は IT
技術同様に船舶海洋分野の研究や実務において普通に使われ始めており，本誌においても AI 技術を用いた研究開発がたびたび紹介されているが，AI 技
術そのものを対象とした連載記事や特集は企画されていない。このような中，情報技術研究会では，他産業での AI 適用事例の調査を行ってきたことを踏まえた上で，令和 2 年度 4 月に「造船業務の AI 化の検討（P60）」をテーマとしたプロジェクト研究委員会を立ち上げた。また，ストラテジー研究委員
会 S-19「造船海洋分野への人工知能（AI）の導入
可能性の調査と評価」では「AI 化を期待する造船業務」について検討された。そこで本連載記事では，AI 技術に対する読者の理解を深めることおよび船舶海洋分野での AI 利用促進を目的として，主に上記のプロジェクト委員会（P60）での勉強会において取り上げた内容について紹介していく。
連載第 1 回である本稿では，一般に AI と呼ばれている技術が何なのか，またそのトレンドの変遷について分かりやすく解説する。

2．知識ベースシステム・
エキスパートシステムとその限界
2.1 知識 IF-THEN ルールを直接記述
1970 ～ 80 年代に AI の主流だった知識ベースシ
ステム，いわゆるエキスパートシステムとは，論理学的なルールベースシステムで，コンピュータが読み取り可能な形式（具体的には IF ～ THEN 形式）
で知識を格納し，それらを用いて自動推論を行う。
知識は論理的に一貫している（無矛盾である）こと＊

九州大学大学院工学研究院

木

村

元＊

が要求される。個々の知識を論理積・論理和・論理
包含・否定といった論理演算子を使って結合する。
知 識 ベ ー ス シ ス テ ム の 代 表 例 と し て， ス タ ン
1）
フォード大学の MYCIN（マイシン）が知られている。これは，感染症の症状より，原因となる菌と処方すべき薬を指示する診断システムである。
2.2 知識の修正や追加の限界
しかしながら，知識ベースシステムの開発のためには，ターゲット領域の専門家にインタビューを行ってルールベースを構築しなければならず，大変な人手による手間と時間が要求される。さらに，長期間の実運用にはルールの追加や変更が必須であるが，もとの開発者以外の者が，システムに記述されているルールの意図や文脈を理解した上で，無矛盾の新しいルールへ変更や追加を行うといったメンテ
ナンスが大変困難である。このような事情により1990 年代以降，明示的にエキスパートシステムと呼称する研究開発は下火となった。

3．データからの知識獲得：学習
知識ベースシステムのように論理式を用いた理論
は，いわゆる計算幾科学の分野にてプロセッサなどで進歩を遂げたが，推論を行うような AI では，膨大なルールを無矛盾に構築することは非現実的であることから下火になっていった。これに代わって台頭したのが「データから知識を獲得」していく，いわゆる「学習型 AI」である。この場合，「知識」とはデータ発生の規則性を指し，この規則性より推論を行う。このような学習の具体例としては，数値や画像などの入力データに対し，特定のパターンに一致するかどうかを判定するようなシステムにおいて，入力値と判定結果の事例を教示データとして多数与えて学習させ，教示データに無い未知の入力に対しても妥当な判定を行うことを期待するものが典型例として挙げられる。このようなシステムを実現する方法としてはニューラルネットや決定木など，無数の方法が提案されているが，全ての方法において共通の留意すべき点として，1）得られた学習器（知識）の誤り率（正解との誤差），2）得られた学習器（知識） の単純さ（記述長） の 2 点が挙げら— 62 —

第1回

AI 技術の俯瞰およびプロジェクト研究「造船業務の AI 化の検討（P60）」の紹介れる。まず，誤り率をゼロに近付ける最も単純な方
法は，「データの暗記」であり，実際そのようなシ化するため，重み変数の初期値によってはグローバ
ルな最適解を得ずに，誤り率が大きいままの局所解

ステムも存在するが，データを説明する単純な規則性という，人間にとって有用な知識は得られない
上，データにノイズや外れ値などのエラーが混入しへ陥ってしまう問題が生じる。さらに，ニューラル
ネットで得た学習結果が，人間にとって分かりやす
い「知識」としての表現になっていないといったデた場合や，教示データに無かった未知の入力があった場合に対する妥当な出力は期待できない。よって，学習で得るべき知識とは，データそのものよりメリットもあるため，ニューラルネットの研究開発
は 1990 年 代 半 ば ～ 2000 年 代 半 ば く ら い ま で の間，かなり下火になった。ところが，ニューラルネッ

も単純（記述長が小さい）で，かつデータにノイズや外れ値などのエラーを含むことを前提としたものでなければならない。誤り率を小さくするためエト の 訓 練 方 法 を 工 夫 す る と い う「自 己 符 号 化 器（Auto Encoder）」2）がブレークスルーとなり，後に説明するアンサンブル学習との併用により，近年のラーデータまで学習した結果，役に立たない知識を獲得して推定に悪影響を及ぼす現象は過学習（オーバーフィッティング）と呼ばれる。これを克服する
代表的な方法は，最小二乗法による関数近似という

AI ブームの主役として復活している。
3.2 人間に分かりやすい知識表現：決定木
データの入力値（属性値とも呼ばれる）と判定結

統計学的手段である。すなわち，データの入力値と判定結果の関係を何らかの単純な数式で表してモデ

果の関係を，属性値の判別テストの順番や手順を木構造で表したものである。身近な例として職業適性の判別テストを挙げると，質問に対して 2 択の選

ル（すなわち知識）とし，教示データの判定結果とモデルによる判定結果との誤差の二乗和を最小化す
るモデルを得る方法である。上記のモデル（数式）を線形関数で表せば（重） 回帰およびニューラル
ネットの基本となるパーセプトロン，モデルを多項式で表す場合は多項式近似，非線形関数として表現可能なものが多層ニューラルネットである。モデルが線形関数の場合，誤差の二乗和の最小化問題は 2次関数の極値問題なので微分式＝ 0 の式は 1 次方択肢を選んでいくと，最後に最も適した職種を示してくれる。このとき，「質問」はある属性値，すな
わちデータの入力値の特定の要素の判別テストであり，選択肢は，判別テストの結果，次に実施すべき判別テストを示す。これらが木構造に連なっており，末端の葉ノードに到達すると最終的な判定結果を得る。
この決定木では，膨大なデータから，いかに誤り率が少なくて単純な木構造を得るかが問題であり，

程式を解くだけであり，最適モデルの求解が保証される。ところがモデルが非線形関数になるとそう簡
単ではなく，一般に勾配法などの非線形最適化によりモデルの誤差を小さくしていく。特に多層ニュー

様々な決定木の生成アルゴリズムが提案されているが，最も洗練された方法として C4.53） が知られてラルネットにおいて勾配法によってモデルの誤差を改 善 し て い く 処 理 は， バ ッ ク プ ロ パゲ ー シ ョ ン（BP）と呼ばれている。
3.1 多層ニューラルネットと BP
上記のように， ニューラルネットにおける BP
は，非線形関数として表現された関数近似において，データごとに重み変数で誤差関数を微分した値を求めて，その方向へ重み変数を更新する操作を意味する。これは単なる非線形関数における勾配法による最適化なのだが，ニューラルネットのユニット（活性化関数）にシグモイド関数を用いると，上記の微分の計算が不要になったり，教示データが 1 個いる。これは，判別テストによって分割されるデー
タの情報量的なエントロピーの減少が大きいものほど決定木の根すなわち初期に実施する判別テストにするという方法である。ここで述べるエントロピーとは，データを分割した結果，教示データの示す判
定結果にどれだけ一致しているかを示す指標であり，データ分割前（テスト前）ではデータの判定結果が異なるものが混在しているのでエントロピーは高いが，きちんと分割されるとエントロピーはゼロになる。また個々の判別テストで調節可能な閾値パ
ラメータなども，データ分割により上記エントロ
ピーの減少が最大になるよう調節する。C4.5 は，教示データの与え方などによっては得られる決定木ずつ得られるたびに更新可能であるので，データを蓄えることなく学習可能であるといった工学的な利点がある。

が異なったり，最適な決定木獲得が保証されない，
いわゆるヒューリスティクスではあるが，モデルの単純さや分類性能の評価方法として「情報量」に着目したアルゴリズムである点が高く評価されていしかしながら，非線形関数を勾配法によって最適る。その後，C4.5 に改良を加えた方法が多数提案— 63 —

日本船舶海洋工学会誌 第 96 号（令和 3 年 5 月）

されたが，訓練データセットの与え方などによって得られる決定木が異なったり，誤ったデータが混入している場合に判別性能を維持しつつ過学習を避ける方法に決め手が無かった。
しかしながら，多層ニューラルネットの場合と同様に，近年アンサンブル学習と組み合わせることにより上記の問題点が解決され， やはり最近の AI
ブームを支える要素の一つとして復活している。
3.3「モデルの単純さ」と「誤り率」の統合
3.3.1 情報理論に基づく評価規範：AIC と MDL
データからの知識獲得において，モデルの単純さと誤り率をバランス良く評価するため，情報理論および統計学的に基づいて定式化された評価規範がAIC と MDL である 4）。これは，扱いが厄介であったデータに含まれるノイズ，すなわち誤差や外れ値に対する合理的な考え方として，モデルを「確率分布」とし，データとモデルの誤差（誤り率）の最小化という考え方を捨て，代わりにデータに対するモ
デルの尤度の最大化，すなわちモデルとする確率分
布からデータが発生する確率（またはその密度関数値）が最大になるようなモデルが良いという考え方である。これは統計学における最尤推定そのものである。もう一つの評価である「モデルの単純さ＝モデルの大きさ」の定義式は，AIC と MDL で異なるが，基本的にモデルの自由パラメータ数に比例する点で共通する。よって，AI の学習目標としては，「－モデルの対数尤度＋モデルの大きさ」を最小化するモデルを獲得することが最も合理的である。
上記の考え方は統計解析そのものであり，3 章の最初のデータからの学習事例で示した教師付き学習だけでなく，クラスタリングやデータ量子化・符号化といった「誤差」という評価が存在しないような教師無し学習と呼ばれる AI についても，全く同じ学習目標で扱うことが可能になる。
しかしながら，このような洗練された規範で評価しても，この評価で最適となるモデルを獲得できるかどうかは別問題である。

4．AI ブームの主役：アンサンブル学習
前章で説明したように，誤差や外れ値などのノイズを含むデータからの知識獲得では，合理的な評価
規範が定式化されているものの，最適なモデルを得るアルゴリズムが存在しないため，学習の結果獲得される知識が，局所解に陥った低評価なものになる
リスクを避けることはできない。このような性能の低い学習器は「弱学習器」と呼ばれる。当然ながら

弱学習器が得たモデルにデータを入力しても，推定される判定結果の誤り率や誤差は大きい。
ところが，このような弱学習器が多数存在し，かつそれらが多様性を有する状況では，弱学習器群の推定結果を統合することにより，推定の精度を格段に向上させることが可能である。このように多様な弱学習器を多数統合して推定性能を向上させる枠組
みは集団学習，あるいはアンサンブル学習と呼ばれている。 図 1 は， 入力 x に対して 0 または 1 の値を返すような多種多様な判別器を弱学習器として統合する様子を示す。ここで判別器は確率的に多様な（偏りのない）ものであることが求められるが，実装としては多層ニューラルネットでも決定木でも良く，それらの混在でも OK である。このように個別の弱学習器の上位の学習法は，一般に「メタ学習法」と呼ばれる。

判別器（弱学習器）がそれぞれ予測を出力

判別器
入力 xx

判別器
…

結合器で判別器が出した予測を集計

多数決

弱仮説

結合器

出力

判別器

図1

判別問題での弱学習器の多数決による統合

図 1 の二値分類問題において，n 個の弱学習器それぞれの誤分類率が等しくεであるとすると，n 個
中の k 個以上の学習器が誤分類する確率はと表される。すなわち弱学習器の個数 n を増やすと，誤分類率は指数関数的に小さく抑えることが可能である。弱学習器一つあたりの誤分類率 0.3 のとき，学習器の個数 n と，多数決により統合後の誤分離率の計算例のグラフを図 2 に示す。15 個以上
で誤分類率はほぼゼロになる。
図 3 は，関数近似を行う弱学習器を平均操作によって統合する様子を示す。各弱学習器の出す予測
がデータの真の期待値に対して同じ期待値で，かつ等しくσ2 の分散を持つとき，大数の法則により平均された値は真の期待値へ近づく。また，中心値極
限定理より，弱学習器の個数 n に対し，平均後の分散は 1/n に減る。つまり，学習器の関数近似性能を高めたければ，多様な弱学習器の個数 n を増や— 64 —

第1回

AI 技術の俯瞰およびプロジェクト研究「造船業務の AI 化の検討（P60）」の紹介

な k 決定木生成アルゴリズムで同一のデータ集合
を用いて決定木を生成すると，全て同一の決定木になってしまい，アンサンブル学習で求められている
多様な弱学習器ではなくなってしまう。そこで，データ集合からデータを復元抽出して複数の異なる訓練集合を生成し，それらから決定木を作る。このような多様な弱学習器の生成方法はバギングと呼ばれる。

5．おわりに
図2

誤分類率 0.3 の判定器数と統合後の誤分類率

本稿ではルールを直接記述する知識ベースシステ
ム，データから知識を獲得する学習，学習の評価規範，そして近年の AI ブームの主役的なブレークス
ルーであり，また学習方法の上位概念であるメタ学
習方法のアンサンブル学習について概説した。紙面の都合上，遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法はAI には含めなかった。また，強化学習についても説明を省いたが，時間的な遅れが存在するだけで強図3化学習も本質的には関数近似によるデータ学習とほぼ同じである。本稿では専門外の読者に抽象概念を分かりやすく伝えるため，極力数式による表現を避けたが，正確な定式化は参考文献を参照されたい。

関数近似における弱学習器の統合

すだけで過学習することなしに実現できることが分かる。
多層ニューラルネットにおいて，性能の良い学習方法として Dropout が知られている 5）。これは，ある更新で層の中のノードのうちのいくつかを無効にして学習を行うことを繰返す方法で， 入力層では20％程度のノードを無効化し，隠れ層では 50％程度を無効化するとよいと言われる。これはアンサンブ
ル学習の一種と考えることができる。また Dropoutに類似の方法として，エッジをランダムに無効化す
る Drop Connect6）や，ランダムにノードを無効化するのではなく適応的に無効化を行う Adaptive
Dropout7） などの手法も提案されており，これらもアンサンブル学習に類似の仕組みであると考えられる。
弱学習器として決定木を用いたアンサンブル学習としてランダムフォレストが提案されている 8）。
ニューラルネットと違い，C4.5 のような決定論的木村 元（きむら はじめ）
九州大学 大学院工学研究院
教授
知能システム科学・IT 利用設計支援・IT 利用作
業支援

参考文献
1） Shortliffe, E.H. : Computer Based Medical
Consultations: MYCIN, American Elsevier, 1976.
2） Geoffrey E. Hinton and R. R. Salakhutdinov:
Reducing the Dimensionality of Data with Neural
Networks, Science 313（5786）, pp.504-507, 2006.
3） J.R. Quinlan: Induction of decision trees, Machine
Learning volume 1, pp.81-106, 1986.
4） 赤池弘次：AIC と MDL と BIC，日本オペレーショ
ンズリサーチ学会，pp.375-378，1996 年 7 月号．
5） Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky,
Ilya Sutskever, Ruslan Salakhutdinov: Dropout:
A Simple Way to Prevent Neural Networks from
Overftting, Journal of Machine Learning Research
15 pp.1929-1958, 2014.
6） Li Wan, Matthew Zeiler, Sixin Zhang, Yann
LeCun, Rob Fergus: Regularization of Neural
Networks using DropConnect, Proceedings of the
30th International Conference on Machine Learning,
Atlanta, Georgia, USA, 2013.
7） Lei Jimmy Ba, Brendan Frey: Adaptive dropout
for training deep neural networks, Advances in
Neural Information Processing Systems 26（NIPS）2013.
8） Breiman, Leo: Random Forests, Machine Learning45（1）, pp.5-32, 2001.

— 65 —

連載
船舶海洋工学分野におけるAI 化の検討

第2回

海運における AI・ビッグデータの活用－ AI と海上物流ビッグデータによる海運市況の予測－
和
正会員 濱
正会員

田
田

祐次郎＊
邦 裕＊

および Kanamoto ら 9）は，Capesize バルカーを対
象に AIS データと機械学習手法（多層ニューラル

1．はじめに
海運業界は市況の変動が非常に激しい業界である。そのため船社が継続的な利益を確保するためには，海運市況を予測し，経営判断をすることが重要となる。このような背景を踏まえ，これまでにも海運市況の予測に関する研究は盛んに行われている。
近年では，AI 技術や船舶自動識別装置（AIS）の発展により，AI 技術や AIS データをはじめとする海上物流に関するビッグデータを海運市況の予測や解析等に利用する動きが見られ，実務においても利用されている。本稿では，著者らが取り組んでいる
AI 技術と海上物流ビッグデータを用いた短期的な海運市況の変動を予測する研究の事例を紹介する。
なお本稿は，著者らの既報 1）～3）を基に，新たなシミュ
レーション結果を加えて，再編集したものである。

2．関連研究のレビュー
こ れ ま で の 海 運 市 況 の 予 測 に 関 す る 研 究 は，ネットワーク）を用いて，バルチックケープサイズ
指数（BCI）を予測した。Farbrot ら 10）は，Capesize
5TC の FFA 価格を予測対象とし，AIS データおよび統計データを用いて，1 週間から 1 ヶ月先の予測を実施した。これらの研究により，AIS データを用いることで予測精度が向上することが確認されている。実務においては，船社・商社・AIS データプロ
バイダー等が AIS データを用いた海運市況の予測や分析に取り組んでいる 11）～ 13）。以上，関連研究とその動向を簡単に紹介したが，AIS データを利用した海運市況の予測や分析に関する研究はまだ少な
く，今後の発展が期待できる分野である。

3．海運市況予測モデルの構築
3.1 本研究の予測対象
本研究では鉄鉱石輸送における不定期船運賃に着目し，モデルを構築する。以下に対象を示す。

ARIMA，VAR，VECM 等の時系列解析の手法を応用することが一般的であった 4）～ 6）。一方近年では，
Deep Learning を始めとする機械学習手法の急速な発展の影響により，機械学習手法を用いた海運市
況の予測に関する研究が盛んに実施されている。
Han らは 7），ウェーブレット変換と Support Vector
Machine を組み合わせてバルチック海運指数（BDI）の予測を行い，提案手法の有効性を示した。
滕ら 8）は機械学習の手法の一つである Long ShortTerm Memory とテキストデータを用いて BDI を・対象船舶：バルクキャリア
・船舶サイズ：15 万 DWT－22 万 DWT・予測対象：C5（西豪州－中国航路の運賃），C3（ブラジル－中国航路の運賃）予測する手法を提案した。
また近年，AIS の発展により，船舶の動静をリア
ルタイムで把握できるようになった。この AIS デー

図 2 に示すように，この AIS データ（図中の黒色の点）は全球を網羅している。これらのデータはIHI ジェットサービス 16）より入手した。航路毎の運 賃 ， 鋼 材 価 格 ， 鉄 鉱 石 価 格 ， 為 替 ，B u n k e r
Price 等の統計データは Clarkson17），Investing。
com18），TRAMP Data Service19）等から取得した。
個船データは Sea-web ships20） のデータを利用した。

タは，世界の一定規模以上の全船舶を対象に，位置（座標情報），速度，向き，寄港地，喫水などを時系
列的に網羅しており，海上輸送分野のビッグデータといえる 1）。近年では，AIS データを利用した海運
市況の予測についても研究が進んでいる。Wada3）＊

広島大学

大学院先進理工系科学研究科

3.2 予測モデルの構築手順
本研究では海運市況の予測モデルを図 1 に示す
流れで構築する。
（1）データ収集
本 研 究 で は e x a c t E a r t h 14）（衛 星 A I S） とFleetMon15）（沿岸 AIS）の AIS データを用いた。

（2）クレンジング
AIS データには異なる船舶が同一の MMSI 番号— 46 —

第2回

海運における AI・ビッグデータの活用－ AI と海上物流ビッグデータによる海運市況の予測－

針路（COG）でフィルタリングする。
（4）データの前処理
海運取引所等が稼働しない休日は運賃等のデータに欠測が生じる。このように統計データに欠測等があった場合は，前日の値を用いてデータを補完する。また 1 日ごとに抽出した各海域の船舶動静デー
タは，移動平均法を用いてデータを平準化する。
（5）予測モデルの構築
以上の（1）～（4） の処理を施したデータを用いて， 予測モデルを構築する。 本研究では，Deep
Learning の手法を用いて予測モデルを構築する。

図1

詳細は第 4 章で述べる。
（6）特徴量選択構築したモデルの入力変数の影響度を評価し，モデル構築における入力変数を選択する。本研究では予測モデルの構築

以下の手順で入力変数を選択する。
A）モデル構築に利用した入力変数の影響度を感度解析を用いて評価する。モデルの評価期間にお図2利用した AIS データを可視化した結果を使っている等の影響により，エラーデータが含まれる。本研究では，以下の基準でエラーデータを除去する。
・緯度≦ |90°|，経度 ≦ |180°| を満足しないデー
タを除去する。
・船速が 50 knot 以上のデータを削除する。この船
速は 2 点の AIS データの緯度，経度，時刻情報を基に算出する。
・船舶の対地針路（COG）が 0 °以上，360 °未満を満足しないデータを除去する。
（3）データ抽出
個船データと AIS データを用いて，指定した海域内における船舶の動静を 1 日ごとに抽出する。
以下の A）～ D）にその手順を示す。
A）抽出領域の指定：緯度，経度を指定し，抽出する海域を指定する。
B）船舶サイズの指定：15 万 DWT－22 万 DWT の船舶を対象とする。
C）船 速 の 指 定：3 k n o t 以 上 を 稼 働 船 舶 と し，
3 knot 未満を停止船とする。
D）C）で稼働船舶と判定された場合，船舶の対地

いて，入力変数の削除で現状よりも良い結果が獲得できる場合は入力変数を削除する。
B）A）の処理をすべての入力変数に対して行い，現状よりも良い結果が獲得できない場合は新たな変数を追加する。
C）新たな入力変数の構成でモデルを再度構築する。
以上の A）～ C）をモデルの精度が改善しなくなるまで繰り返し実施し，最適な入力変数の構成を検討する。なお初期の入力変数の構成に関しては，既
往研究 3）や船社へのヒアリング結果に基づいて決定した。
（7）予測モデルの精度検証
予測モデルの構築に使用していない未学習の期間のデータを用いて，予測モデルの精度を検証する。
本研究では式（1）に示す平均二乗誤差（MSE）と21）を用いて式（2）～（3）に示す方向一致率（MDA）
モデルを評価する。平均二乗誤差は，予測モデルの誤差を定量的に評価するための指標として用いる。
方向一致率は，予測値と実績値の変動方向の一致度を評価するための指標として用いる。予測値がΔCF＝＋5（U S D / t o n）， 実 績 値 がΔC A＝＋3（U S D /ton）の場合，予測値と実績値は同じ方向（＋）に変動するため，変動方向は一致する。一方で，予測値 がΔC F＝＋8（U S D / t o n）， 実 績 値 がΔC A＝- 5（USD/ton）の場合，予測値と実績値は逆方向に変動するため，変動方向は一致しない。このように日ごとの変動方向の一致指標（DA）を精度検証の期間分計算し，方向一致率を算出する。

— 47 —

日本船舶海洋工学会誌  第 97 号（令和 3 年 7 月）



= ∑

 =

1
0



(

×

（1）
（2）

> 0)

デルを構築した。そのため，学習期間（2014/10/282017/7/13），評価期間（2017/7/14-2018/5/29），予測期間（2018/5/30-2018/12/31） の 3 つの期間にデータを振り分け，モデルを構築した。

（3）

表1

ここで，MSE： 平均二乗誤差，n： シミュレー
ション期間，ΔCAi：i 日目における運賃変動量の実
績値（USD/ton），ΔCFi：i 日目における運賃変動量の予測値 （USD/ton），MDA：方向一致率，DAi：i
日目における変動方向の一致指標を表している。

4．Deep Learning の適用
本研究では，AIS データや統計データの将来値を全く用いずに将来の海運市況の変動値を予測する。
本研究の予測モデルにおける入出力の関係を図 3 に示す。D は，統計データと船舶動静データの変数のセットを示す。例えば，西豪州周辺海域の船舶数（AIS データより抽出），東アジア周辺海域の船舶数（AIS データより抽出），鉄鉱石価格，鋼材価格を入力変数とした場合，D は 4 変数のデータセットとなる。本研究では，現時点から過去 60 日間入力する。
さらに，入力変数が前日と比較してどの程度変動したかを示すΔD もデータセットとして生成し，入力変数として加える。出力は，1ヶ月先（30 日先），2ヶ月先（60 日先）の運賃の変動量となる。

ハイパラメータの設定

データの正規化

Min-Max 正規化

誤差関数

平均二乗誤差（MSE）

最適化アルゴリズム

Adam

中間層

9

ミニバッチサイズ

10

学習回数

2000

ドロップアウト率

0.2

5．シミュレーション結果
5.1 シミュレーション条件
AIS データの重要度と特徴量選択による影響を評価するため，以下の 3Case のシミュレーションを実施した。
Case 1：統計データと AIS データを組合せ，入力変数を選定したモデル
Case 2：統計データのみで入力変数を選定したモデル
Case 3：統計データと AIS データを組合せ，入力変数を選定しないモデル
5.2 1 ヶ月先予測のシミュレーション結果
C5（西豪州－中国航路），C3（ブラジル－中国航路）の 1 ヶ月先の運賃を予測対象とした場合の結果を図 4 に示す。また表 2 に各 Case のモデルの予測精度を示す。以下に各 Case の結果を整理する。
Case 1：C5，C3 の方向一致率， 平均二乗誤差共に， 他 Case に比べて良い値を示してお

図3

り， 高い予測精度を獲得できている。 また Case 3 と比較して，特徴量選択により予測精度が向上したことがわかる。
Case 2：C5，C3 の方向一致率，平均二乗誤差共に，Deep Neural Network の適用

Case 1 と比較して大きく悪化する。また図4 の結果より，予測結果が Case 1 と比較予測モデルの構築に用いた各種パラメータを表 1に整理する。本研究では Neural Network を単純に多層化した Deep Neural Network（DNN）を用いる。入力層，出力層の活性化関数は Linear を用いて，中間層には ReLU を用いた。またすべての中間層に Dropout を組み込んでおり，Dropout 率は0.2 とした。また全層に Batch Normalization を組
み込んでいる。
また本研究では，ホールドアウト法を用いて，モして全体的に下方に移動する傾向がある。
Case 3：C a s e 2 の 結 果 と同 様 に，C 5，C 3 共 にCase 1 に比べて，方向一致率，平均二乗誤差が悪化する。特に 2018/5/30-2018/7/30の精度が，Case 1 に比べて低下する。
以上の結果より，AIS データと統計データの組合せることで予測精度が向上することが分かる。また— 48 —

第2回

表2
予測対象

C5

C3

海運における AI・ビッグデータの活用－ AI と海上物流ビッグデータによる海運市況の予測－

1 ヶ月先予測の結果

表3

各 Case

方向一致率

平均二乗
誤差

Case1

77.8 ％

1.26

予測対象

Case2

51.4 ％

3.21

Case3

53.2 ％

2.45

Case1

82.4 ％

2.59

Case2

60.2 ％

9.07

Case3

67.6 ％

6.45

C5

C3

2 ヶ月先予測の結果

各 Case

方向一致率

平均二乗
誤差

Case1

78.7 ％

1.71

Case2

69.0 ％

2.51

Case3

65.7 ％

2.94

Case1

83.8 ％

4.89

Case2

70.8 ％

9.50

Case3

76.9 ％

9.21

特徴量選択により，予測精度の高いモデルの構築が可能なことが分かる。

果と同様に 2018/5/30-2018/7/30 の精度が，Case 1に比べて低下する。また 1 ヶ月先予測の結果と比較

5.3 2 ヶ月先予測のシミュレーション結果
C5（西豪州－中国航路），C3（ブラジル－中国航路）の 2 ヶ月先の運賃を予測対象とした場合の結して，平均二乗誤差は悪化するものの（C5 の Case
2 は除く），方向一致率は向上する結果となった。
Case 2 の方向一致率の精度が向上していることを果を図 5，表 3 に示す。
まず Case 1 については表 3 の結果より，前節の5.2 に示す結果と同様に，C5，C3 共に他 Case に踏まえると，統計データは 1 ヶ月先よりも，2 ヶ月
先の予測方向の一致率の精度改善に寄与すると考えられる。

比べて高い予測精度を獲得できている。また図 5 に示すように，他 Case に比べ，実績の傾向を再現できている。表 2 の 1 ヶ月予測の結果と比較すると平
均二乗誤差は悪化するものの，方向一致率に関しては，大きく変わらないことが分かる。
Case 2，Case 3 に関しては，1 ヶ月先予測の結

この結果より，提案手法により 2 ヶ月先の運賃の変動に関しても，実用的な精度で予測可能であることを示した。今後は，予測モデルの構築に利用した
入力変数が予測結果にどのような影響を与えるのか
詳細に分析し，考察を深めていく。

図4

1 ヶ月先予測のシミュレーション結果

図5

２ヶ月先予測のシミュレーション結果— 49 —

日本船舶海洋工学会誌  第 97 号（令和 3 年 7 月）

6．おわりに本稿では，著者らが取り組んでいる Deep Learningの手法と AIS データを用いて短期的な海運市況の変動を予測する研究を最新のシミュレーション結果を含めて紹介した。 関連研究のレビューで紹介したように，海運市況の予測における AIS データの有効性に関しては既往研究で確認されているものの，AIS データを利用した海運市況の予測や分析に関する研究はまだ少なく，船舶サイズ，船種が限られている。今後は，コンテナのような複雑な貨物流動となる船種や Handymax バルカー等のような小さな船舶サイズに着目した研究が期待される。
参考文献
1） 和田祐次郎， 柴崎隆一，小坂浩之，渡部大輔，伊東弘人，坪田建明，荒谷太郎，泉山卓，岩佐竜至，
AIS 等の船舶動静データの物流・海運・造船・環境・ クルーズ分野における利用に関する研究レ
ビューと今後の展望，日本船舶海洋工学会講演論
文集，第 32 号，pp.145-154，2021.
2） 和田祐次郎 , 平山大貴，河原大輝，濱田邦裕，七尾丈太，渡邊大介，間島隆博，Deep Learning と海上物流ビッグデータを用いた海運市況の予測に関する研究，日本船舶海洋工学会講演論文集，第32 号，pp.177-178，2021.
3） Wada, Y.: Dry bulk freight index forecasting
based on satellite AIS data using deep learning，
27th Annual Conference of the International
Association of Maritime Economists, 2019.
4） Cullinane, K., Mason, K., Cape, M.: A Comparisonof Models for Forecasting the Baltic Freight Index:
Box-Jenkins Revisited，International journal of
maritime economics, 1, 15-39, 1999.
5） Batchelor, R., Alizadeh, A., Visvikis, I. : Forecasting
spot and forward prices in the international freightmarket， International Journal of Forecasting,23(1), 101-114, 2007.
6） Kavussanos, M. G., Nomikos, N. K. : Price discovery,
causality and forecasting in the freight futures
market，Review of Derivatives Research, 6(3), 203230, 2003.
7） Han, Q., Yan,B., Ning,G., Yu,B., : Forecasting dry bulk
freight index with improved SVM, Mathematical
Problems in Engineering, 2014.

8） 滕玲，長尾智晴：数値情報とテキスト情報による
バルチック海運指数の予測 , 情報処理学会第 79 回
全国大会，第 2 巻，pp.341-342，2017.
9） Kanamoto, K., Wada, Y., Shibasaki, R.: Predicting
a dry bulk freight index by deep learning with
global vessel movement data，Advances inTransdisciplinary Engineering, 10, 105-114, 2019.
10）Farbrot, H., Kalvik, S.: Scanning the horizon:
forecasting and trading on forward freightagreements using long short-term memory neuralnetworks and AIS-derived features，Masterthesis, Norwegian school of economics, 2019.
11）NYK：AI やビッグデータで市況を分析 https://www.nyk.com/news/2019/20190319_01.html（参照 2021-07-26）.
12）丸紅：AI を使った海上物流・海運市況の解析・予測に関する共同研究開始について～川崎汽船，海上・港湾・航空技術研究所，広島大学と協業～（プレスリリース）https://www.marubeni.com/jp/
news/2019/release/20191007_1J.pdf（参照 202107-26）.
13）IHS Dry Bulk Freight Rate Forecast：https://ihsmarkit.com/products/freight-rate-forecast.
html（参照 2021-07-26）.
14）exactEarth: https://www.exactearth.com/（参照2021-07-26）.
15）FleetMon: https://www.fleetmon.com/（参照 202107-26）.
16）IHI ジェットサービス：https://www.ihi.co.jp/ijs/
business/satellite/（参照 2021-07-26）.
17）Clarkson: https://www.clarksons.com ( 参照 202107-26）.
18）Investing.com: https://jp.investing.com/（参照2021-07-26）.
19）TRAMP Data Service: http://www.tramp.co.jp/（参照 2021-07-26）.
20) Sea-web ships: https://ihsmarkit.com/products/
sea-web-vessel-search.html（参照 2021-07-26）.
21) Bergmeir, C., Costantini, M., and Benitez, J.M.: On
the usefulness of cross-validation for directional
forecast evaluation, Computational Statistics andData Analysis, 76, 132-143, 2014.
Statistics and Data Analysis，76，132-143，
2014.

和田

祐次郎（わだ ゆうじろう）
広島大学 大学院先進理工系科学研究科
特任講師
システム工学・海上物流・海運経済

濱田 邦裕（はまだ くにひろ）
広島大学 大学院先進理工系科学研究科
教授
設計生産システム— 50 —

連載
船舶海洋工学分野におけるAI 化の検討

第3回

工場モニタリングでの作業抽出・溶接の外観検査正会員

1．はじめに計算機が登場した間もない時期に，造船業では数値制御方式の鋼板切断や罫書，計算機援用設計支援

青

山

和

浩＊

することによって，作業者の位置や作業情報（作業内容［溶接，グラインダなど］，作業時刻，作業場所）を抽出し，図 1 に示すようなガントチャートで作業実績の情報を表示するシステムである。

システム，溶接ロボット，工程計画／日程計画シス
テムの構築などの自動化やデジタル化が精力的に進められてきた歴史がある。計算機と情報技術は造船業の発展，拡大に対して多大なる寄与をもたらしたといっても過言ではない。近年の IoT（Internet ofThings）や AI（Artificial Intelligence）は生産活動のデジタル化や自動化の更なる高度化を推進し，DX（Digital Transformation）の実現には多くの期待が寄せられている。
IoT によって機械設備や労働環境の情報をビッグデータとして集め，それを AI で解析することで，機器の故障や労働環境の異常を事前に予知して保全し，生産設備や労働者の稼働率を高め，生産性の向上を実現する技術開発が様々な産業において試みられている 1）。 本稿では， 造船の建造工程におけるAI の活用について，その基本的な狙いと有効性および技術的課題について話題提供する。

2．造船工場の見える化を高度化するための画像解析における深層学習の活用
造船工場での作業状況の把握，すなわち「見える化」を実現することは，生産性向上の有効な手段となる。しかしながら，造船工場の作業フローは受注した製品ごとに異なり，また，作業者の作業場所や部材の位置が変化するジョブショップ型であるために複雑な建造環境となる。このような理由から，その「見える化」は容易ではないという課題がある。
この解決手段として，AI の活用に期待が寄せられる。
2.1 画像解析を使用した作業情報の抽出
筆者は，2010 年頃から情報技術を活用した造船工場のモニタリングを実現する「見える化システ
ム」の構築を進めてきた 2）。このシステムでは，工場に設置したビデオカメラで撮影される映像を解析＊

東京大学 大学院工学系研究科
人工物工学研究センター

図1

造船工場の見える化システム

このシステムでは，複数の画像をそれぞれ縦幅・横幅・色（RGB）の三次元テンソルに変換し，それらの差分による画像の変化箇所を解析して作業情報を抽出する画像解析手法を構築している。しかしながら，工場に差し込む太陽光や溶接光の鋼材への反射光などが誤検出され，誤った作業情報が抽出されてしまうという課題がある。
画像解析の精度を高めるためには検出ルールの適切なチューニングが要求される。しかしながら，造船工場の建造環境は多様であり，造船所によっても昼夜，天候の違いによって多様に変化するため，煩雑なチューニングが要求される。そこで，データの入力と出力から建造環境の特徴を自動で抽出する深層学習の適用が期待される。
2.2 深層学習を利用した作業情報の正誤判定
画像解析による作業情報を生成する際に，AI によって画像を正誤判定することで作業情報の抽出精度を向上させることが考えられる。その正誤判定を高精度に実行するためには学習精度が高い学習モデ
ルが必要となる。教師付き学習によって学習モデルを生成することを考えた場合，必要十分な量の教師データが要求され，その生成手法を構築することが重要課題となる。

— 53 —KANRIN99.indb

532021/11/22

9:43:08

日本船舶海洋工学会誌 第 99 号（令和 3 年 11 月）「見える化システム」 で抽出された作業情報には，解析された画像情報が関連づけられて管理さ所を図示している。各溶接作業の箇所に対応したタスクバーを表示したガントチャートが図 3（b）であれ，作業情報はガントチャート表示される。誤抽出
さ れ た 作 業 は， 作 業 の 編 集 機 能 に よ っ て ガ ン ト
チャート上で利用者が削除できる。この機能を活用る。これらの作業には正しい溶接作業は 1 箇所のみであり，誤抽出された作業が含まれる。

した学習モデルの生成と利用のフローを提案した
3）
。
（図 2）
Step1：撮影した画像を解析し，作業として判定された画像を集約して作業情報を抽出する。
次に，人（利用者）の目視によって作業を正誤判定し，「見える化システム」 の作業
編集機能を利用して作業を正誤分類する。
Step2：正誤分類された作業の画像（縦 60 px×横60 px）を抽出し，作業の正誤ラベルを付与したデータセットを生成する。このデータセットを教師データとし，深層学習の畳み
込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク（C N N：
Convolutional Neural Network）で学習す

本手法による修正結果と人による判断とを比較することにより，画像を正誤判定する深層学
習モデルを生成する。
Step3：一つの作業に対して作業情報として管理されている画像は複数存在する。これらの画像を個々に正誤判定し，正誤ラベルを付与する。
Step4：作業を正誤判定するために，その作業の作業情報として管理されている個々の画像の正誤ラベルを集約する。集約された正誤ラベルで多数決を取り，その作業の正誤判定

る（図 3（c））。まず作業 1 について判定対象である
画像が 346 枚あり，モデルによる判定結果は，「正しい」と判定した画像数が 1，「誤り」と判定した
画像数が 345 で，多数決の結果より「誤り」の作業と判定される。この結果は人の判断と一致する結果となった。同様に他の作業（2－6）を判定すると，作業 2 が正しく，作業 3 から 6 は誤った作業となり，人の目視よる判定の結果と一致した。図 3（d）には，他の工程における作業抽出の結果を示の結果とする。誤った作業であると判定された作業は作業情報のリストから削除さす。作業に対して人の判断による修正結果と深層学習モデルによる修正結果が一致している。

れ，教師データが更新される。
2.3 提案手法の実装と検証
内業工場（（株）名村造船所）における小組立工程を対象に，提案手法を検証した。図 3（a）は，ビデ

本提案では，初期段階など学習モデルが存在しな
い場合，あるいは十分でない場合には，画像抽出と人の判断を組合せてモデルの学習を行う。その協調的な処理によって学習モデルを更新し，そのモデル

オ撮影された画像を画像解析して作業抽出された箇を用いて画像の正誤分類を行うことが期待できる。
2.4 物体検知による作業情報の抽出への展開

図3

作業の抽出結果

画像解析による作業抽出と学習モデルによる正誤判定の組合せによって，高い精度で作業を抽出する手法を提案した。しかし，自動運転などの技術に多用されている物体検出手法の活用も魅力的である。
「見える化システム」における前節の手法の作業
抽出の流れにおいて，画像には作業の正誤ラベルが付与され，蓄積される。これらの画像データを活用
して，深層学習を活用した作業の検出手法を構築した。下記に作業を検出するフローを示す。
Step1：作業の正誤ラベルが付与された画像を，物
図2体検出のためのアノテーションデータとし

作業抽出と学習モデルの生成フロー— 54 —KANRIN99.indb

542021/11/22

9:43:09

第3回

工場モニタリングでの作業抽出・溶接の外観検査て登録する（図 4）。アノテーションは，図5（a）中の矩形で囲まれた領域が示す物体

正誤判定の対象から欠落してしまう問題がある。しかしながら，物体検出により欠落した作業をカバーの位置とラベルをセットにした教師データ
である。
Step2：SSD300 と呼ばれる CNN ベースの物体検できる可能性を確認でき，画像解析と正誤判定による手法よりも正確に作業を捉えることができる可能性があることが確認できた。

知モデルを用いて教師データ（画像と作業の位置座標・作業内容のラベル）を学習させ，学習モデルを生成する。

2.5 深層学習の運用面における考察と期待画像解析と画像の作業の正誤判定の学習モデルによる作業抽出や作業検出の学習モデルによる作業抽Step3：学習モデルを利用して，画像中の作業を物体検出する。

出に対して，人の判定による正誤判定のプロセスを追加することによって，教師データとして活用できる正誤画像を蓄積できる。学習モデルが十分ではな
い状況では作業の抽出精度は低くなるが，抽出結果
を人の判定で正誤分類する運用を重ねることにより，教師データが増加し，学習モデルが更新される
ことによって検出精度が高まることになる。このよ
うに，「画像解析＋正誤判定の学習モデル＋人の判定」によるシステムの運用により，教師データの拡

図4

充による学習モデルの汎用性が向上する。また，作業状況を網羅的に把握するためには，小組立工程で行われるグラインダ，ガウジングといった溶接以外の作業の検出にも拡張する必要があるが，同様な仕組みで対応することが可能である。

アノテーションデータの作成と登録

3．機械学習を用いた溶接ビードの外観判定
造船所では日々，溶接ビードの外観検査が行われ溶接品質が担保されている。しかしながら，外観検査の多くは検査員の主観に依存しており，溶接工事後の検査で不良部分の手直し要求が生じると，建造工程が混乱してしまうといった課題がある。そこ
で，溶接工事後に直ちに，その溶接ビードの欠陥の有無と場所が抽出されるシステムの構築が望まれる。その検査方法を実現するためには画像による判
図5

物体検出の学習モデルによる作業の抽出

作業の正誤判定の学習モデルを生成する際に利用した教師データのラベルが付与された画像データか
ら物体検出の教師データを生成した。異なる座標のアノテーションデータをサンプリングして教師デー
タを生成し，学習を行った。図 5（b）（c）は，学習済みモデルによるテスト画像に対しての検出結果を示している。図 5（b）が示す作業は，前節で述べた
画像解析と正誤判定による手法では検出できていな
い作業であったが，作業が検出されている。撮影日の天候の影響で環境の光度が通常と異なる場合は，定が有望と考えられ，機械学習による外観検査の画像判定に期待が寄せられている。
機械学習による溶接の欠陥を検知する試みは Liu
ら 4）によって行われている。Liu らは X 線画像に対して機械学習のモデル CNN の一つである VGG16を用いることで 97.6 ％の精度で溶接の欠陥を検出できることを示した。しかし，X 線撮影の検査は多くの手間とコストを有するので，リアルタイムでの検査を実現するためには，簡便なスマホなどの写真画像による判定が実現されることが望ましい。本研
究では図 1 に示すように機械学習を用いて溶接
ビードの品質を写真画像判定する手法を構築する。

画像解析による作業抽出が困難になるため，作業の3.1 溶接品質の画像判定の構成
深層学習による判定精度を確保するために必要な— 55 —KANRIN99.indb

552021/11/22

9:43:09

日本船舶海洋工学会誌 第 99 号（令和 3 年 11 月）

教師データの数を考慮し，取り扱う溶接と欠陥の種類をオーバーラップ，アンダーカット，ピンホールの三種類に絞り，検討した。また溶接品質の画像判
定システムの構成は約 1,000 サンプル／欠陥種類からなる教師データを用いて学習器に学習させ，それを用いて溶接ビード画像からその画像の欠陥である確率を算出し，その値に対して設定された閾値以上であれば，その溶接画像を欠陥を含む画像として判定した 5）。実際の溶接ビード画像は，日本船舶船舶
海洋工学会，建造革新研究会および日本溶接協会船
舶海洋構造部会に参加している 16 の造船所の協力を受けて収集した。
学習モデルとしては VGG16，VGG19，ResNet50の三種の CNN モデルを比較検討し，ImageNet で学習させたものを転移学習して用いた。
機械学習による溶接欠陥の確率を出す部分では，
分類（Classification）を用い，扱う三欠陥それぞれに対し欠陥のないビードとの二値分類の判別を行った（図 6）。溶接欠陥の箇所と種類を抽出する物体検出（Object Detection）の手法は大沢ら 6）が報告しているが，本報告では欠陥の有無を中心に判定した。
図7

溶接ビードの画像の前処理モデルを個別に作成した。それらの学習モデルを比較検討し，前処理の有効性について検証した。
3.3 実行例による検証
CNN で求められた欠陥である確率に対して閾値を設定し，その値以上であれば欠陥と判定した。一図6

3.2

方，欠陥と判定された溶接ビードは作業者が手直しの必要性を判断し，必要であれば手直しを行う。し溶接ビードの外観判定の概要

画像の前処理三種類の欠陥に対してそれぞれ三つの学習済みモ
デル，さらにデータ拡張の有無での組合せ，計 18
モ デ ル を 検 討 し た。 最 も 精 度 が 良 い も の は
ResNet50 であった。オーバーラップとピンホールではある程度の正答率は示されが，アンダーカット
では精度が良いモデルを得ることは難しかった。
撮影したままの溶接ビード画像では高い判別精度を望むことは厳しいことが確認されたため，判定精度を向上させるための画像データの前処理を検討した。スケール合わせ，ビード付近でのトリミング，

たがって，欠陥の未検出を低くしつつ，かつ全体の判定の正答率を高くすることが必要となる。そこ
で，実用使用することを想定するために，欠陥の未検出として「見逃し率」を指標として学習モデルを比較評価した（図 8）。表 1 に適切に設定した閾値
における見逃し率と正答率を示す。
1）オーバーラップ：正常ビードの二値分類における前処理としては，ビード付近のトリミングとス
ケール合わせが有効であることが確認された。
また，グレースケール化の有効性が示される一方で，輝度調整の有効性は確認できなかった。
2）ピンホール：学習モデルに関係なく，比較的良輝度調整，グレースケール化の四種類の前処理を検討した。図 7 に示すように，画像に対して前処理を行い，その前処理を行った画像集合を用いて学習

好な判定精度が得られた。 判定精度に対しては，ビード付近のトリミングの有効性が確認され，スケール合わせの影響も確認された。ビー— 56 —KANRIN99.indb

56

2021/11/22

9:43:10

第3回

工場モニタリングでの作業抽出・溶接の外観検査

ドを大きくズームした画像をスケール合わせした後に， ズームを弱めると誤判定が多く発生

・アンダーカット：グレースケール化のみが有効性を示した。閾値を適切に設定すると正答率はそこし，高倍率のズームが判定精度を向上する上で有効ではないかと考えられる。
3）アンダーカット：グレースケール処理した画像まで高くないものの，見逃し率を低くすることができることが確認できた。
閾値と正答率，見逃し率の関係性については，閾

を利用して見逃し率と正答率を算出した。閾値
を 0.15 に設定すると，見逃し率は 1.75 ％，正答率は 72.9 ％となる。また，閾値を 0.35 に設定す値を適切に設定することで見逃し率を抑えつつ，正答率を高くするように設定することの有効性についても確認した。特に最大の精度のものであれば，ピると見逃し率は 21.1 ％，正答率は 76.5 ％である。グレースケール化とビード付近のトリミングはアンダーカットと混ざった中の正常ビードのンホールの判別において，見逃し率は 7.0 ％，正答率は 88.8 ％であった。

4．おわりに判定に有効性があるのではないかと考えられる。

本報では，造船工場を対象に，作業と溶接ビードのモニタリングに対する AI の利用について紹介した。二つともに CNN の深層学習モデルを活用する事例であり，教師データの生成が重要な課題となる。自動運転での教師データは世界中で競ってデー

図8

タが生成され，学習モデルが公開されている。造船においても，作業者や作業，溶接ビードなどを検出する上で有効な学習モデルの生成，公開などが協調的に盛んになれば，抽出された情報を活用した戦略的な技術革新が期待される。最後に，日本船舶海洋工学会，日本溶接協会，i-Shipping の研究協力していただいた方々に感謝の意を表する。

正答率と見逃し率の基準となる閾値の算出
表1

正答率と見逃し率の算出

オーバーラップ
閾 値
0.1
0.4
正答率
73.6
82.7
見逃し率
0.79
9.52

ピンホール アンダーカット
0.05
0.2
0.15
0.35
84.0
88.8
72.9
76.5
2.34
7.0
1.75
21.1

3.4 得られた知見
深層学習を利用し，溶接ビード画像から欠陥を判定するシステムを構築し，またその精度向上に向けて学習モデル，前処理の有効性，閾値の設定について考察した。
これによって得られた知見を整理する。
・学習モデル：ResNet50 が最も良い有効性を示す
・オーバーラップ：スケール合わせとグレースケー
ル化とビード付近のトリミングが有効性を示す。
・オーバーラップ，ピンホールは，判別の精度が比較的良いため，逃し率を抑えつつ，正答率を高くする閾値が存在することが確認できる。
・ピンホールでは一部条件付きではあるが，検討した前処理全てにおいて有効性を示した。
青山 和浩（あおやま かずひろ）
東京大学 大学院工学系研究科
人工物工学研究センター
教授
建造工学，溶接工学，システム工学

参考文献
1） 木村大作，山縣謙一，IoT 時代のスマート設備管理を目指す操業ビッグデータを活用したオンライン異常予兆検知システムの開発，
azbil Technical Review，
9-15，20162） 劉捷，廣祐成，青山和浩，船舶建造工程のモニタ
リング情報の獲得と活用に関する研究：モニタリ
ングデータの信頼度を考慮した工程情報の抽出手法の構築，日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 18号，199-202，日本船舶海洋工学会，20143） 青山和浩，入江政行，竹中良太，大泉和也，造船工場の見える化を高度化するための画像解析における深層学習の活用，日本船舶海洋工学会講演会
論文集第 28 号，235-238，日本船舶海洋工学会，
20194） Bin Liu, Xiaoyun Zhang, Zhiyong Gao, and Li
Chen,“Weld Defect Images Classification with
VGG16-Based Neural Network,”2018。
5） 竹中良太，青山和浩，大泉和也，溶接ビード品質の画像判定における機械学習の適用，日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 28 号，253-257，日本船
舶海洋工学会，20196） 鈴木豊，河元泰裕，郷卓紘，四塚卓之，安永明弘，
山田智章，宮島秀規，大沢直樹，Object detection を応用した溶接ビード外観検査の自動化に関する研究，
日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 32 号，2021— 57 —KANRIN99.indb

572021/11/22

9:43:10

連載
船舶海洋工学分野におけるAI 化の検討

第4回

深層強化学習による避航操船の獲得と実証実験正会員

1．はじめに日本における船舶の自動化は 1960 年代に始まり，省人化，省エネ化，安全化が目標とされてきた。
1980 年代に実施された「高信頼度知能化船」1）プロ
ジェクトでは，最適自動運航システム，出入港自動境などの理由で普及にまでは至らなかった。当時はバブル経済の中にあり，日本が経済や技術で衰退していくとは予想だにしなかったことも一因であるかもしれない。
船舶の自動化が再び脚光を浴びたのは，2010 年
代に欧州で無人自律運航船に関する大型プロジェク
トが相次いだことによる。各プロジェクトには，多くのメーカー，船会社，船級協会，大学などが参加
し，要素技術の研究が共同で進められた。現在は実証段階に入っており，2018 年には，Rolls-Royceと Finferries がカーフェリーを用いて避航と着桟を含む自律的航行のデモンストレーションを行った
2）。国内では，日本郵船が 2019 年に外航船の自動航行試験を実施 3）するなど，国内外で自動運航技術の開発が進んでいる。
国土交通省海事局は，2018 年に自動運航船の開発・実用化に向けたロードマップ 4） を策定している。2025 年の実用化を目標としており，2020 年から 2025 年には，人工知能（AI）技術等を活用した自動運航船の技術開発や実証が位置付けられるな

本

博

公＊

MTI，
（株）日本海洋科学，国立大学法人神戸大学と共同で，自動運航船の実現に不可欠な避航操船を自動化するための AI 開発に取り組んだ 5）。本稿では，深層強化学習を用いた避航操船の獲得手法および2020 年 12 月に大阪湾で実施した実船による実証実験について紹介する。

化システム，総合シミュレーションの研究が実施されており，現在の自動運航船開発の源流といえる。
その中身を詳細に見れば，船舶の自動運航に必要と思われる主要な要素技術が確立されており，当時の日本造船業の技術の高さを物語っている。残念ながら，計算機の性能不足やセンサの精度不足，通信環橋

2．深層強化学習による避航操船の獲得
2.1 深層 Q ネットワーク
強化学習は，逐次的な意思決定を行う機械学習であり，対象への働きかけにより観測データが変化する状況において，最適な働きかけ方の系列を学習する。働きかける主体をエージェント，働きかけられる対象を環境と呼び，前者が制御器，後者が制御対象となる。エージェントはマルコフ決定過程で記述される環境に対して，観測されるデータをもとに，累積報酬の期待値を最大化する最適な方策を学習していく。
強化学習における方策改善のアプローチとして，状態と行動を変数とする行動価値関数（Q 関数）を直接的に推定し，この関数に基づいて最適な行動を選ぶように方策を改善する方法がある。これは価値ベースの手法と呼ばれ，Q 学習はその一つである。
環境モデルが既知の場合は，全ての状態と行動の組
み合わせに対して Q 関数を計算したうえで貪欲法を用いればよいが，環境モデルが未知あるいは不完
全な場合は，状態遷移確率が未知の状態で Q 関数を推定する必要がある。この場合，その時点で最良

ど，今後は操船における「認知」支援に留まらず，「判断」や「行動」にまで踏み込んだ自動操船シスとは限らない行動の選択（探索）と方策に基づく行動の選択（活用）をバランスよく実施することが重要 と な る。Q 学 習 で は 行 動 価 値 関 数 に 対 す る
Bellman 方程式を利用して，最適な行動価値関数
Q ＊を学習する。これは，全ての場面でエージェン
トが理想的な行動を選択した場合の価値関数であテムの開発が加速するものと考えられる。
筆者は，国土交通省総合政策局「交通運輸技術開発推進制度」の採択課題「人工知能をコア技術とす
る内航船の操船支援システム開発」において，（株）

り，未来の不確実性を報酬を割り引く形で表した割
引報酬和（収益）が一般的に用いられる。
6）は，
深層 Q ネットワーク（Deep Q Network）
Q 学習をベースとして，行動価値関数を深層ニュー＊大阪府立大学大学院工学研究科

ラルネットワークを用いて近似するアルゴリズムであり，制御対象の状態を入力として，選択可能な全— 30 —KANRIN100.indb

302022/01/20

15:33:41

第4回

深層強化学習による避航操船の獲得と実証実験ての行動に対応する行動価値を出力する。単純に適用するだけでは学習は安定しないため，標的ネット

予め設定した一定舵角による変針のみを行う。本船
は旋回性能に優れていること，実船実験では AI 操

ワークや体験再生，報酬クリッピングなどの工夫が取り入れられる。深層 Q ネットワークは，Atari 社のゲームにおいて人間を超えるレベルの制御を実現

船が相手船に脅威や違和感を与えないよう前広な避航を前提としていることから，変針のための舵角を±5 度に設定した。相手船は領域内のランダムな位したことで一躍注目を集めた。ただし，離散的な行
動空間を前提とするアルゴリズムであり，舵角，方位，速力などに関して離散的な指令を用いる操船問置に発生させるが，自船から半海里以内は除いている。相手船の隻数は 0 隻から 40 隻まで，船速は 0ノットから 14 ノットまで， 船首方位は 0 度から題には適用できるが，アームロボットの制御のように連続行動空間を対象とする問題を取り扱う場合には，行動空間の選択肢が膨大となるため，別の手法

360 度までを選択範囲として，各エピソードの開始
時にランダムに選択し，エピソード終了までは不変とする。相手船が領域外に出た場合は，再度領域内を用いる必要がある。
2.2 ネットワーク構造
船舶の避航問題に深層強化学習を適用するにあたり，ニューラルネットワーク構造の設計が必要となのランダムな位置に出現させる。学習時は 1 ステッ
プを 10 秒とし，120 ステップを 1 エピソードとした。すなわち，1 エピソードで 20 分相当の避航操船を行うことになる。ニューラルネットワークの重る。本研究では，入力情報として，自船を中心とす
る一辺 15 海里四方の領域を自船の長さを一辺とす

み 更 新 は 1 エ ピ ソ ー ド 毎 と す る が， 最 初 の1,000,000 ステップは学習用のデータ生成のみを行る正方形セルに分割し，各セルに状態に応じた数値を与える。相手船の現在位置に 1.0 を設定し，将来の予想位置に向かって線形的に数値を減少させる。
自船についても同様であるが，他船と自船を区別するため与える数値の範囲を変更し，後述する自船周りのバンパー領域には一定値を与えている。複数の数値が入るセルでは最も大きい値を採用すればよい。このセル値の配列は，現在のものだけでなく過去からの履歴もニューラルネットワークへの入力にう。 総 ス テ ッ プ 数 は 25 , 000 , 000 と し て お り，
200,000 回の学習を行った時点で終了となる。
衝突危険の認知には，いわゆるパンパーモデル 7）を参考に楕円と円を組み合わせた卵型バンパーを用いる。バンパーモデルは避航領域あるいは安全航過距離と捉えることができるが，水域の広さによって異なるサイズが提案されている。バンパー内への相手船の侵入に対して負の報酬を設定することで，相手船をバンパー内に侵入させない，すなわちバン
パー領域分の航過距離を確保した避航を習得するこ用いている。
行動は避航を達成するための操船が該当するが，過去に類を見ない実船実験であることから，AI による操船の意図を人間が一定程度理解できるように，行動選択肢を左針，直進，右針の 3 種類に限定し，速度変更は許していない。中間層は畳み込み層が二つ，全結合層が三つで構成されている。全結合のニューラルネットワークでは，全ての入力を同等のものとして扱うが，畳み込みニューラルネット
ワークでは空間的な位置情報を含めて扱われる。
2.3 学習環境と報酬設定
学習には操舵に対する応答モデルとして，一次系
近似の KT モデルを採用した。低速離着桟時の操船であれば MMG モデルに代表される多自由度操縦
運動モデルを要するが，一般的な避航操船の学習では KT モデルで十分である。本研究では，神戸大学
大学院海事科学研究科附属練習船「深江丸」を実証実験に用いることから，本船の Zig-zag 試験の結果をもとに係数 KT を決定した。
学習時の自船の船速は通常航海速力で一定とし，とができる。同時に，バンパー内に相手船が存在する場合の排除に関する操船も学習することになる。
本研究では，サイズが異なる二つの卵型バンパーを重ねた 2 重バンパー 8）を採用し，内側の限界航過距
離のバンパー領域に最大の負の報酬を与えること
で，海域の広さや輻輳度の違いに対応可能な避航操
船の獲得を試みた。なお，衝突危険がないときはウェ
イポイントに向かって直進することが望ましく，直進の選択に対してわずかな正の即時報酬を与えている。この際，120 ステップ連続して直進した場合に得られる正の報酬の合計値は，内側のバンパーに設定した負の報酬の絶対値よりも小さくする必要がある。
実船実験では，AI による操船が他船に恐怖や不安を与えないことが強く求められる。そこで，バン
パーを自船の避航領域ではなく，相手船に対して確保すべき航過距離と捉えて，大阪湾で遭遇し得る最大の長さの船舶に対応したバンパーを自船に保有させた。これにより，いかなる大型船に対しても十分— 31 —KANRIN100.indb

312022/01/20

15:33:41

日本船舶海洋工学会誌 第 100 号（令和 4 年 1 月）

な航過距離を保った避航を行えるようにしている。
遭遇し得る最大の船の長さに関しては，大阪湾の 1
年分の AIS データの解析により求めた。
学習終了後の避航操船 AI に関して，避航行動選択における入力情報のヒートマップの一例を図 1に示す。本図は勾配加重クラス活性化マッピング（Grad-CAM）9） により作成しており， 畳み込み
ニューラルネットワークの判断根拠を示唆するものである。ヒートマップでは DAC（Dangerous Area10）に類似した衝突危険領域がハイライ
of Collision）
トされていることから，こうした情報をもとに行動

3．AI による自動操船システム
相手船をバンパー内に侵入させない避航操船 AIと指令方位へ向かうオートパイロット（AP）を組み合わせることにより，目的地への航行と衝突判断・危険回避を人間の関与無しに行う自動操船シス
テムを構築した。実際の衝突危険度や必要航過距離
は，相手船との相対関係の変化や輻輳度により絶えず変化するものであるが，今回はバンパー形状とサ
イズを状況に寄らず固定とし，ブラックボックスで価値が決定されているものと窺い知れる。なお，今回の AI は現ステップにおける見合い関係だけでなく，見合い関係の経時変化と自船の旋回性能をもとある AI 操船の良否を人間が船上で容易に判定できることを優先した。
実船実験は神戸大学大学院海事科学研究科附属練習船「深江丸」（図 2）で行った。深江丸には外部に累積報酬の低下を避けるように回避行動することが特徴である。

信号に対応したオートパイロットが導入されており，船内 LAN には AIS や Gyro Compass などのデータがブロードキャストされている。実験に用いた自動操船システムの構成を図 3 に示す。周辺他
船は AIS 情報をもとに把握するが，AIS 非搭載船や 浮 標 等 に つ い て は レ ー ダ の 目 標 追 尾（T T：
target tracking）により情報を得る。相手船等の情報はデータベース化され，自船に近い順に任意の数だけ AI 搭載 PC に UDP で一秒毎に送信される。
受け取った相手船や障害物および自船の状態からニューラルネットワークへの入力情報を作成し，操船行動を決定する。同時にインターフェイス画面に描画を行う（図 4）。

図1

AI の避航行動選択に対する入力情報のヒート
マップ

図3

図2

練習船「深江丸」

自動操船システムの構成— 32 —KANRIN100.indb

322022/01/20

15:33:42

第4回

深層強化学習による避航操船の獲得と実証実験

子のスナップショットを示す。実験実施にあたり，「深江丸」に既設の航行装置に追加するものは二台のノート PC だけであり，これらを船内 LAN に接続することで AI による自動操船が可能となる。システムの事前検証は入念に行ったが，実験中は通常の当直体制を維持し，不測の事態に備えた。

図4

マンマシンインターフェイス

実船実験に先立って実施した操船シミュレータ実験 5）では，AI による避航直後に AP と AI の切り替
えが連続的に発生し，船首方位のふらつきが問題として指摘されていた。そのため，AI による避航操
船終了後に AP へ切り替えを行う際には，10 秒先までの AI の行動選択を先読みして，この間に避航の必要がない場合のみ AP に操船権利を渡す仕様とした。
実船実験中の通常操船から AI 操船への切り替え
は，船長の許可を得てロータリースイッチで行う。
システムの不具合等により実験の継続が困難と船長が判断した場合には，同スイッチで即座に通常操船に戻すことが可能である。学習時には行動選択肢として，一定舵角による左変針，直進，右変針の 3 パ
ターンを設定したが，AP には針路を与える必要がある。そのため，AP への切り替えの場合と同じく，将来の AI の行動選択とそれに伴う船体操縦運動を先読みし，方位の予測値から指令方位を決定・指示することとした。
実船実験の実施に際しては，安全・安心の確保が最優先である。そのため，ハードや通信異常などのトラブルが発生した場合に備えて FMEA（failuremode and effects analysis）によるリスク解析を事前に行った。詳細については参考文献 5）を参照願
いたい。

4．大阪湾での実証実験
2020 年 12 月 8 日から 10 日までの 3 日間，大阪湾にて避航操船 AI の実証実験を行った。実験では目的地と避航対象船を状況に応じて決定し，インターフェイスからウェイポイントの緯度経度を入力した後に AI による自動操船が開始され，AP による航行から避航して当初の目的方位に針路を戻すまでの一連の操船行動を確認した。図 5 に AI による避航操船実験の様子，図 6 に実験中の船橋内の様

図5

AI による避航操船の様子

図6

実船実験の船橋内の様子

実船実験の一例として，相手船がバンパーの外側にいる状況から AI による自動操船を開始した場合の航跡図と相対航跡図を図 7 に示す。この条件では，外側のバンパー内に相手船を侵入させないように右変針による避航を行うことが確認された。また，反航船との衝突危険を回避した後に，ウェイポ
イントに向かう針路を選択している。航跡図の赤線
は実船実験の結果，青線は実験で得られた周辺他船の情報を用いたシミュレーションの結果である。避航後の目標針路への復帰タイミングに違いは見られるものの，両者は類似の操船結果であるといえる。
次に，相手船がバンパーの内側に存在する状況か
ら AI 操船を開始した場合の結果を図 8 に示す。この場合は，限界航過距離に該当する内側のバンパー
内に相手船を侵入させないよう巧みな避航を行うことが確認された。実験とシミュレーションの航跡もほぼ一致している。このように操船困難度が大きく異なる両ケースで適切な避航が達成されたのは，異なる報酬を設定した 2 重バンパーによる効果と考えられる。

— 33 —KANRIN100.indb

332022/01/20

15:33:42

日本船舶海洋工学会誌 第 100 号（令和 4 年 1 月）

ベースの自動操船システムを開発し，海上交通量の多い大阪湾で実証実験を実施できたことは，今後の自動運航船の研究開発にとって大きな意味を持つ。
現在は日本財団の「MEGURI2040」プロジェク
トが進行しており，今年度中には各コンソーシアム
が自動運航船の実証実験を行う予定である。どのような新技術が報告されるのか期待して待ちたい。
謝辞
本報で紹介した研究開発は，国土交通省総合政策局交通運輸技術開発推進制度および科学研究費補助金（20H00284）により実施されたものである。共同研究を行った（株）MTI，（株）日本海洋科学，国立
大学法人神戸大学の関係者ならびに卒論・修論テー
マとして本研究に真摯に取り組んでくれた学生諸子に厚く御礼申し上げる。

図 7 実験（左）とシミュレーション（右）の比較（バンパー内に相手船が存在しない状況から開始）

参考文献

図 8 実験（左）とシミュレーション（右）の比較（バンパー内に相手船が存在する状況から開始）

5．おわりに本稿では，深層強化学習による避航操船の獲得手法ならびに練習船を用いた実証実験について紹介した。実用化に向けては解決すべき課題も残されているが， 危険判断と回避行動にまで踏み込んだ AI

1） 大島寛：高信頼度知能化船（高度自動運航システ
ム）（その 1），日本造船学会誌，721 巻，pp. 420423.
2） https://www.finferries.fi/en/news/press-releases/
finferries-falco-worlds-first-fully-autonomousferry.htm （参照 2021-12-17）3） https://www.nyk.com/news/2019/20190930_01.
html（参照 2021-12-17）4） https://www.mlit.go.jp/report/press/content/
001375594.pdf（参照 2021-12-17）
5） 橋本博公，西村遥，西山尚材，樋口譲司：自動操船 AI の開発と実船実験による検証，Class NK 技報，3 巻，2021，pp. 27-34.
6） Mnih, V. et al.：Human-level control through deep, 2015,
reinforcement learning, Nature, 518（7540）
pp. 529-533.
7） 藤井弥平，海上交通工学，海文堂，1981.
8） 井上欣三，宇佐美茂，柴田登紀子，制約水域における航過距離と離隔距離に関する操船者意識のモ
デル化，日本航海学会論文集，90 巻，1994，pp.
297-306.
9） 今津隼馬，避航と衝突予防装置，成山堂，1984.
10）Selvaraju, R. R. et al.：Grad-CAM：Visual
Explanations from Deep Networks via GradientBased Localization, IEEE International
Conference on Computer Vision（ICCV）, 2017,
pp. 618–626.

橋本 博公（はしもと ひろただ）
大阪府立大学大学院
工学研究科航空宇宙海洋系専攻 教授
船舶海洋工学
hashimoto@marine.osakafu-u.ac.jp— 34 —KANRIN100.indb

342022/01/20

15:33:43

連載
船舶海洋工学分野におけるAI 化の検討

第5回

シーズとニーズから見た造船業務の AI 化について
正会員

1．はじめに本稿では，プロジェクト研究委員会「造船業務のAI 化の検討（P60）」での活動で得られた知見について簡潔にまとめる。本研究委員会では，ニーズ側
より「AI 化が求められる造船業務」をリストアップし，それらの業務を AI 化するのに適した AI 技

木

村

元＊

場内ブロック配置計画立案に AI 活用が期待される。またこれらと作業能力を包括した工程の平準化も AI 活用が可能と考えられる。現状ベテランの判断となる基準の明文化，AI が学習するためのデー
タ化が課題となる。さらに高度な要求として，部品や工事個所の形状から，最適な配材順序の決定への利用が挙がった。

術や，今後の実用化にあたって研究開発を必要とす
る技術や課題について検討する一方で，シーズ側である AI 技術の代表的なものをいくつか挙げ，それ2.4 完成後検査業務
船舶の完成後に様々な完成計算を実施するが，画らが適用できそうな造船業務やデータを探すという
2 方向からの検討を通じて議論を深めた。ここではニーズ側の要望から見た AI 化の検討結果（表 1）について報告する。AI 技術別の検討結果は（表 2）に示す。

像認識を用いたこれらの出力データ読み込み，遠隔地からの監視・判定の AI 活用は，他業種での活用がすでに進められていることもあり実用化は近いと考えられる。振動・周囲の明るさなど完成検査時の周辺環境で活用できるかが課題となる。

2．ニーズ側の要望から見た AI 化の検討

3．おわりに

2.1 開発初期業務
船舶設計初期段階で，建造船のパラメーターと過去傾向から重量重心を推定する業務への AI 活用が期待される。過去船データが多く存在し構築は可能

各社から抽出された AI 活用が期待される業務に対し，共通して「保持している多くのデータを AIに学習させる手段」が課題として挙がった。具体的には，過去 P-55 プロジェクト研究委員会にて開発と思われるが，過去実績のデータ化，学習量が課題となり，判定精度の継続モニタリングが必要となる。
2.2 図面・設計資料作成／最適化検証業務
過去図面の画像認識による，設計時での図面検図された汎用 3D モデルフォーマット「SPEEDS」などを用いた 3D データを含むデータの洗い出しや要素の抽出，名寄せや棚卸しといった整理や分類，ア
ナログ情報からのデジタル化，分散したデータの一元管理化，業務ルールの再定義や共通化といった業

業務，文字の重なりなど調整作業への AI 活用が期待される。また図面・仕様の検索，仕分けの効率化

務整理が求められる。また，現存データ，特に 3Dデータが AI にて読み込み可能となる新技術についなどの管理業務，図面に出された船主・船級のコメントに対する回答作成効率化にも AI 活用が期待される。さらには設備制約条件を加味した管割り，ネ
スティングなど設計資料の作成は AI 活用が最も期てのブレイクスルーも必要である。
今後は AI 技術や先進技術を積極的に取り入れながら，運用に向けた概念実証の実践など「AI を活用できる体制づくり」を進めることにより，業務の待される。

構造転換を行っていくことが可能であると結論付けた。

2.3 建造計画，工程計画策定業務
工場設備に加え天候や人員など外乱要因を考慮に入れた船舶建造に係るブロック分割や工程計画，工＊九州大学大学院工学研究院— 45 —KANRIN103.indb

452022/07/04

18:07:24

日本船舶海洋工学会誌 第 103 号（令和 4 年 7 月）

表1

各社 AI 化の検討

各社要望一覧表（要望別区分け）
AI に置き換える作業（Needs）
各社要望項目
AI によって置き換え，省力化が可能となる業務

開発初期業務

開発初期段階での LW ＆ LCG，VCG 推定

主要目等のパラメータを用いた，重量
データベース内文章検索，新建造船の推定実施
区分ごとの LW ＆ LCG，VCG 推定
部材内の配置情報，はみだし確認

図面検図の自動化

印字認識，重複識別
印字重なりチェック

図面作成業務図面，仕様に対しキーワードを抽出
仕分けの効率化

キーワードから仕訳実施，データの検索

船主コメント回答の効率化

過去文章の調査，類似文章の検索

ネスティング
適切な場所への自動印字作業

建造計画業務

印字認識，重複識別印字修正位置の提案

印字認識，位置調整

類似形状の分類
自動ネスティング
部材分類の自動化効率的配置の決定

配管業務

印字重なりチェック

部材サイズによる分類

ネスティング業務

自動管割り作業

データベース内文章検索

部材形状認識，サイズごとの分類分類された部材による発注板幅決定

最適鋼板幅の決定

効率的な部材配置の策定

部材形状認識，最適配置決定

管製作作業性，取付作業性，部材数を設計ルール認識，空間認識，最適位置決定
考慮した管割り決定

類似度の高い過去船候補の選定

過去船情報から類似するものを選定

ブロック分割案の評価

施工効率などの評価指標により複数案に優劣つける配材される部材の位置関係考慮

部材形状認識→パターン分類
最適配材順序の決定

ブロック分割配材作業標準作業計画作成

部材サイズ，重量の考慮
部材の位置，交通性考慮

工程計画作成業務

日程計画

最適運搬方法・順序の決定

配材のための人的リソース考慮

配員計画

類似度の高い過去船候補の選定

過去船情報から類似するものを選定

設備制約適合性判定

複数の設備制約条件の適合性を評価

形状認識による最適定盤配置

部材形状認識

工数平準化

技能・技術データと設備制約条件の照合，評価

評価基準の点数化 , 評価

評価基準に従って点数付け

施工順，施工期間等日程調整のための
過去船の予実データから類似するものを選定
各種パラメータの自動調整
試運転業務

試運転計測におけるゲージ数値読み取り，
ゲージ読み取りと数値のデータ作成
データ化と計測結果分析

数値の認識，データ化— 46 —KANRIN103.indb

462022/07/04

18:07:24

第5回

シーズとニーズから見た造船業務の AI 化について必要と思われる AI 技術（Seeds）

AI 化に必要なデータ

業務の置き換え，省力化に対して，必要となる AI 技術とその役割AI にて業務をおこなう上で必要となる情報（図面，資料，データベース，画像…）

類似 AI 技術／ すでに実現された機能実現に向けた課題

他業種で採用されている，類似業務をおこなう AI 技術

過去船主要目データ

画像認識技術過去に検図で用いた図面データ（画像）AI 認識のためのデータ化{ 不都合のあるもの，問題ないもののサンプル }学習量
判定精度の継続的なモニタリング
質問と回答のパターン，キーワードや区分データ

敵対的生成ネットワーク（GAN）/keras
Azure ML etc.
敵対的生成ネットワーク（GAN）/keras
Azure ML etc.
watson {Assistant Discovery Natural
Language Classifier Natural
Language Classifier}（14）

過去船主コメントデータ
部材形状データ
NST 配置情報の 2D 図（印字文字情報込み）
画像認識技術

画像認識技術
機械学習技術－教師データあり

機械学習技術－教師データあり

機械学習技術－アンサンブル学習

画像認識技術
機械学習技術－アンサンブル学習

部材形状データ
NST 配置情報の 2D 図（印字文字情報込み）

各データの識別
文字の重なり感知
適切な文字位置を導出するロジック
開発
判定精度の継続的なモニタリング

部材形状データ，分類元となる形状データ， 効率的配置ロジックの確立
過去の鋼板サイズ情報，過去配置済データ
AI 認識のためのデータ化（学習用）
判定精度の継続的なモニタリング

google 画像検索，類似図面検索ソフト

AI ネスティング機能（数社から販売）

学習用データの取得
3D モデルのクレンジング手法確立
属性付き 3D モデル
AI 認識用データの確立
過去の製作から取付までの工数，設計・工作
配管自動設計製作～取り付けまでの工数実績のの知見
データ化
設計・工作知見のデータ化
AI 認識用データの確立
説明変数：Lines，G/A，M/A，
概略中央断面図，※ 説 明 変 数 の 各 図 面 を ど の よ う な 類似図面検索，クラスタリング
目的変数：過去船との類似度
フォーマットのデータとして扱うか
説明変数：ブロック分割図，現場施工効率（組現場施工効率の判定ロジック
立施工，艤装工事，塗装工事，…）
AI 認識のためのデータ化
目的変数：ブロック分割複数案の優劣順位
3D モデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
学習用の詳細な過去の実作業の実績データ
工場の設備リソース

AI 認識のためのデータ化

工場の人材リソース，設備リソース

AI 認識のためのデータ化

AI 認識のためのデータ化
交通性の評価方法
AI 認識用データの確立

xAI

パズル（ルービックキューブなど）の最短解を求める AI
配送の最適化ロボット掃除機
市販スケジューラ
など

説明変数：Lines，G/A，M/A，
概略中央断面図，
目的変数：過去船との類似度
AI 認識のためのデータ化
機械学習技術－アンサンブル学習

設備制約（条件式），工程・施工

エキスパートシステム

形状データ，定盤形状データ

3D データ準備（工程により準備困難）
AI 認識のためのデータ化

技能・技術データ，設備能力のデータ

工程，作業に必要な属性の定義
AI 認識のためのデータ化

日程，評価基準（平準化度，ストック量，定 評価基準のロジック確立
盤配置成立度）AI 認識用データの確立

信用スコアリングモデル

変更履歴も含めた予実データの取得
予実データ，工程，期間を左右するパラメータ 工程， 期間を左右するパラメータの定義
画像認識技術

学習用のゲージ画像

振動による読み取りエラー対策
判定精度の継続的なモニタリング

陸上用ではすでに商品化されてる。

— 47 —KANRIN103.indb

472022/07/04

18:07:24

日本船舶海洋工学会誌 第 103 号（令和 4 年 7 月）

表2

各社 AI 化の検討

各社要望一覧表（要望別区分け）必要と思われる AI 技術（Seeds）

AI に置き換える作業（Needs）

業務の置き換え，省力化に対して，必要となる AI 技術とその役割

AI によって置き換え省力化が可能となる業務

印字認識，文字位置調整，文字重複識別

ネスティング 部材分類の自動化，効率
印字重なりチェック的配置の決定，適切な場所への自動印字
印字修正位置の提案
作業

部材形状認識，サイズごとの分類

形状認識による最適配置
最適鋼板幅の決定

部材サイズによる分類
類似形状の分類分類された部材による発注板幅決定

ブロック形状認識

日程計画策定ブロック形状認識，定盤形状による最適
定盤配置

数値の認識，データ化

試運転計測におけるゲージ数値読み取
ゲージ読み取りと数値のデータ作成
り，データ化と計測結果分析

画像認識技術データベース内文章検索，新建造船の推定実施 船主コメント回答の効率化

過去文章の調査，類似文章の検索
主要目等のパラメータを用いた，重量区分ごとの LW ＆ LCG，VCG 推定

部材形状認識→パターン分類
最適配材順序の決定

配材作業標準作業計画作成

配材される部材の位置関係考慮

自動管割り作業

管製作作業性，取付作業性，部材数を考慮した管割り決定

最適配材・運搬方法・順序の決定

配材作業標準作業計画作成

効率的な部材配置の策定
部材サイズ，重量の考慮配材される部材の位置関係考慮
部材の位置，交通性考慮

配員計画

配員計画作成配材のための人的リソース考慮

機械学習技術
設計ルール認識，空間認識，最適位置決定－教師データあり

過去船情報から類似するものを選定
複数の設備制約条件の適合性を評価
機械学習技術技能・技術データと設備制約条件の照合，評価 日程計画
－アンサンブル学習
評価基準に従って点数付け
過去船の予実データから類似するものを選定

過去船情報から類似するものを選定
施工効率などの評価指標により複数案に優劣つ ブロック分割
ける

類似度の高い過去船候補の選定
設備制約適合性判定
工数平準化
評価基準の点数化 , 評価
施工順，施工期間等日程調整のための各種パラメータの自動調整

類似度の高い過去船候補の選定
ブロック分割案の評価— 48 —KANRIN103.indb

482022/07/04

18:07:25

第5回

シーズとニーズから見た造船業務の AI 化について

AI 化に必要なデータ
AI にて業務をおこなう上で必要となる情報（図面，資料，データベース，画像…）
部材形状データ
NST 配置情報の 2D 図（印字文字情報込み）

類似 AI 技術／ すでに実現された機能実現に向けた課題

他業種で採用されている，類似業務をおこなう AI
技術

各データの識別
文字の重なり感知
適切な文字位置を導出するロジック開発
判定精度の継続的なモニタリング

効率的配置ロジックの確立
部材形状データ，分類元となる形状データ，過去
AI 認識のためのデータ化の鋼板サイズ情報（学習用）
判定精度の継続的なモニタリング

google 画像検索，類似図面検索ソフト

形状データ，定盤形状データ

3D データ準備（工程により準備困難）
AI 認識のためのデータ化

学習用のゲージ画像

振動による読み取りエラー対策
判定精度の継続的なモニタリング

陸上用ではすでに商品化されてる。

過去船主コメントデータ
過去船主要目データ

AI 認識のためのデータ化
判定精度の継続的なモニタリング

watson {Assistant Discovery Natural Language
Classifier Natural Language Classifier }（14）AI 認識のためのデータ化

パズル等の最短解を求める AI
配送の最適化ロボット掃除機
市販スケジューラ

3D モデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
学習用の詳細な過去の実作業の実績データ

学習用データの取得
属性付き 3D モデル
3D モデルのクレンジング手法確立
過去の製作から取付までの工数，設計・工作の知 AI 認識用データの確立
見製作～取り付けまでの工数実績のデータ化
設計・工作知見のデータ化
3D モデル（部材形状・重量・材質データ）
作業ブロックの向きを含んだ位置データ
工場の設備リソース

AI 認識のためのデータ化
交通性の評価方法
AI 認識用データの確立

工場の人材リソース，設備リソース

AI 認識のためのデータ化

配管自動設計

説明変数：Lines，G/A，M/A，概略中央断面図，
目的変数：過去船との類似度
AI 認識のためのデータ化
設備制約（条件式），工程・施工評価基準のロジック確立
技能・技術データ，設備能力のデータ
変更履歴も含めた予実データの取得
日程，評価基準（平準化度，ストック量，定盤配工程，期間を左右するパラメータの定義
置成立度）
予実データ，工程，期間を左右するパラメータ

エキスパートシステム

説明変数：Lines，G/A，M/A，概略中央断面図，ブロック分割図，現場施工効率（組立施工，艤装 AI 認識用データの確立
工事，塗装工事，…）
現場施工効率の判定ロジック
目的変数：過去船との類似度，ブロック分割複数 AI 認識のためのデータ化
案の優劣順位

類似図面検索，クラスタリング

木村 元（きむら はじめ）
九州大学 大学院工学研究院
教授
知能システム科学・IT 利用設計支援・IT 利用作
業支援— 49 —KANRIN103.indb

492022/07/04

18:07:25

海事分野における AI の今後
タイトルカットが入ります

正会員

１．はじめに

平方 勝＊1

課題となっている．
人工知能研究は，人間の知識を人工物として実現

本稿は，「造船業の AI 化の検討プロジェクト研究することを目的としているが，それだけでなく，そ委員会」の講演をまとめたものである．研究会では，れを通じて知能の働きを解明することを目指す研究「人工知能の今とこれから -私の人工知能論-」と分野であるといわれている．

題して講演した．造船業務の AI 化について，本プ

人間の存在から人工知能の今後を議論する時代に

ロジェクト研究委員会で整理した報告がある 1), 2)．

なってきた．
人工知能学会はじめ，様々な研究会で，

本稿では，第三世代 AI（特化型深層ニューラルネッ

様々な分野の研究者が議論を開始した究極のテーマ

トワーク AI を中心とする技術）からその先にあるであると考える．その研究成果は，科学研究にとど第四世代 AI を展望する視点から AI の今後について

まらず，DX といった産業分野を変革するポテンシ

報告する．

ャルを持つ道具（存在）であると考える．

２．人工知能研究の今 -できること-

２.２ 人工知能研究の歴史とその周辺
人間の存在を考えるには，まず，生物の本質に学

２.１ 人工知能研究とはぶべきであると考える．シュレディンガーの 1943

人工知能とは，推論，認識，判断など，人間と同年の講演「生命とは何か」は，生物の本質を考える

じ知的な処理能力をもつコンピュータシステムであきっかけとなっている．この講演がきっかけに，ワるといわれている．ただ，人間について，知能につトソンとクリックが DNA は二重らせん構造をしていてもよくわかっていないことが実状である．人間いることを発見したともいわれる．生物の本質は，の場合，感覚と行動の間に思考推論などの処理が行

自己複製や代謝を行う開いた系であるとされる．こわれる．人間の脳は，特異な大脳皮質を持っているの発見から情報処理系のモノの見方が定着したといこと，右脳と左脳の機能がはっきり分化しているこえる．人工知能研究も，図１に示すように，他の研となどが，他の動物と異なる．

究領域と密接につながった開いた学問分野であり，人間は，
進化の過程で様々な道具を発明してきた．
言語は社会を秩序づける上で発明された道具ともいえる．また，人間は生まれた時から社会に埋め込まれ，社会に参画し，成長の過程で知能が発達する．
人工知能を考える上で，「埋め込まれた存在」は一つのキーワードであると考える．
人間は，道具としての思考ツール，コミュニケー
ションツールも進化させた．最近では，AI を搭載し進化，発展し続けると考える．
E. フッサール
J. リゾラッティ＜現象学＞＜ミラーニューロン＞ J. オキーフ
＜海馬の場所細胞＞
R. スペリー

情報科学

D. ヒューベル ＜分離脳：意識＞T. ヴィーセル＜視覚情報処理＞ 脳神経科学

人工知能

言語学

L. ウィトゲンシュタイン＜言語ゲーム＞
F. ソシュール
＜構造主義＞

生物学
認知科学
発達心理学
認知心理学
行動経済学 J. ピアジェ D. ヘッブ

E. カンデル＜記憶の生理学＞
J. モノー＜生物の合目的性＞

哲学

M. メルロー=ポンティ＜身体知＞
C. パース＜アブダクション＞
芸術

W. ジェームズ＜認知発達理論＞ ＜学習則＞ ＜プラグマティズム＞
D. カーネマン
利根川進
J. ギブソン＜記憶のメカニズム＞ ＜速い思考・遅い思考＞＜アフォーダンス＞

た対話型ロボットのような特化型 AI も進化の延長にあるともいえる．さらに先に，コミュニケーショ

図１ 人工知能研究とその他学問分野

ン能力を持った汎用型 AI が登場したならば，このAI は，単なる道具でなくなる．AI と倫理も喫緊の_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________＊1（国研）海上・港湾・航空技術研究所

人工知能研究の歴史を振り返ってみると，ダートマス会議以降 1960 年代からの第一次人工知能ブームがあったといわれる．記号主義とよばれ，記号を用いて論理的推論から知能を実現することを目指し

た分野がある．一方，ニューラルネットワークを基

レーム問題が未だに解決していないことだと考える．

調とするコネクショニズムという分野がある．これこの問題は，有限の情報処理能力しかないロボット

ら二つの分野は，現在の第三次人工知能ブームにおには，現実に起こりうる問題全てに対処することがいても続いている．第三次人工知能ブームも 2011

できないと，哲学者ダニエル・デネットが提起した

年の音声認識，2012 年の画像認識など，このあたり問題である．すなわち，現行の特化型人工知能は，からを指すようである．このブームを牽引した技術

柔軟な対応をおこなうための知能を持っていないこは，深層ニューラルネットワークであることは間違とにつきる．

いない．深層ニューラルネットワーク技術も，畳みもう一つの問題は，シンボルグラウンディング問込みニューラルネットワーク(CNN)がベースにある題である．コンピュータは記号の意味を理解してい画像認識技術や，再帰型ニューラルネットワーク

ないので，記号の操作だけでは対話は成立しない．

(RNN)がベースにある LSTM (Long Short Term

シンボル（記号）をそれを意味するものと結びつけ

Memory)を活用した言語処理技術がある．さらに，る（グラウンドさせる）ことが必要であるものの，その組み合わせ（CNN＋LSTM）もある．適用事例

現在の特化型人工知能では解決できていない．人間と応用事例は数多くある．図 2 に，CNN と LSTMの場合，認知主体と物理世界のアナログ的な相互作の組み合わせ技術によって画像から説明文を生成さ用によって意味するものと結びつける能力を持ってせた事例を載せる 3)．画像の説明文としては遜色ないる．

いレベルに達している．

３.２ 人工知能研究における今後の課題
2.2 で述べたように，第三次人工知能ブームが始まってから 10 年以上が経過した．現在，人工知能
ブームといった過剰な盛り上がりから変化していると思われる．この変化を社会・産業界に定着してきたものとみるか，これまでのブームの終焉を繰り返すとみるかは，歴史に委ねたいと考える．
第三次人工知能を牽引している人工知能技術は特化型人工知能である．特定の目的に応じて，大量のデータを用意して，統計的なデータ処理を行うテーマについては，十分な威力を発揮する．特化型人工図２ 画像からの説明文生成
さて，第三次人工知能ブームがはじまって 10 年が経過している．現在では，人工知能の研究・開発が行われながら，同時に，人工知能をどう活用するか，
そのための人材育成にどのように取り組むかに，話題が広がっている．第三次人工知能を牽引した深層ニューラルネットワーク技術が，ビッグデータを必要とするアルゴリズムであるために，データのデジタル化，
データ通信と切り離せない．
そのために，
データが比較的蓄積されやすいテーマから実用化が進んでいる．その結果，産業界における社会実装が遅れる傾向にある．

３．人工知能研究の今 -課題３.１ 人工知能研究における永年の課題
第三次人工知能ブームで一問一答や翻訳問題で大きな前進があったものの，対話破綻問題は解決されたとは言い難い．対話が破綻する一つの要因は，フ知能の多くは，識別型モデルである．これは高い精度を得るためには，
大量の教師データが必要である．
一方，人間は学習のためにそれほど大量のデータを必要としない．すなわち，子供の頃から知識を獲得する上で，推論（先読み）を行いながら，知識を蓄えていく．識別型モデルの課題，より少ないデータ量での機械学習が重要な技術課題であることを指す．
David Ha らは世界モデル 4)を発表している．これは環境からの限られた情報を基に，環境のモデルを学習によって内部的に構築する枠組みとされ，人間の認識メカニズムに近づいていると考える．
このように，深層ニューラルネットワークブーム
が盛り上がる中，これからの人工知能について，冷静に論評した寄稿 5)もある．人間は，意識を顕在化させ多くの情報を統合し，言語系を用いて論理的に推論する．人工知能がこうした高度の機能を獲得す
るには，もっと脳に学ぶ必要がある．そのために，今後は，ニューラルネットワークによる速い情報処
理と，ポストディクションの遅い情報処理を統合させる働きが必要である．
記憶システムも大事である．

ニューラルネットワークを活用して処理できるよう記憶はあるがままの事項を蓄えるわけではない．情になった．

報は要素に分解され，さらにそれらが関連付けられ

現在直面している問題は，このようなデータセッて，他の記憶と重ね合わさった形で保持される．
我々

トが揃わない分野，
想像・創造を要する対話の世界，が何かを想起するとき，蓄えられている情報をそのすなわち思考・推論の世界に展開していくことであままの形で引き出すわけではない．想起とは，ヒンる．脳内の神経回路ネットワークの活動が徐々に明トを手掛かりにこうした材料から情報を新たに生成

らかになってきたことにより，現在のニューラルネ

することである．情報は，多重に重ね合わされて，ットワークモデルではない，新たなモデルのイメー

相互の関連を軸として記憶している．連想記憶であジを構築していく必要がある．

る．人工知能学会においても，速い処理・遅い処理

以上は，一般的に識者が人工知能の将来についてを融合したシステム（2 階建てシステム）の議論が語っていることでもある．ここからは，「私の人工知深まり始めたといえる．

能論」として所感を述べる．まず，冒頭に述べたよ

３.３ 人工知能研究の最近のテーマ

うに，人工知能研究におけるパラダイムシフトが必

人工知能学会などでは，汎用人工知能研究を原理

然であると考える．甘利の寄稿 5)にあるように，深的な研究から進めていくことで，様々なテーマで取層ニューラルネットワークをどのように発展させてり組みはじめた．このような動きが，研究・開発分

いくか，人間のような脳処理を行うように，2 階建野においてパラダイムシフトを生むと考える．生物てモデルをモデル化していくかが課題である．さらに学ぶ（模倣する）ことは重要と考える．

に，生物と人工物（システム）の違いを認識したう

人工知能技術戦略実行計画 6)では，人工知能の基えで，人工物（システム）である人工知能の構造・礎基盤研究として，「人と協調できる AI」をテーマ

機能，情報処理を考えていく必要がある（図３参照）．

の一つにあげている．人間と対話し学習する人工知

そこで，決定的な違いは，自己複製機能をもった秩

能（ヒューマンインタラクション等）の開発を 2025

序だった振る舞いを起こす仕組みとは何か，脳神経

年度までを目標にしている．また，「柔軟に学習でき細胞にあるシナプス可塑性によって，環境に適応しる人工知能」もテーマに挙げられている．これは，ていく生物，すなわち生物と環境との相互作用（環大量・整理された教師データによらない（少量デー

境への主体化とその逆の生物の環境化）など，現在

タによる）学習技術等の開発であり，2025 年度までの人工物（システム）にはまだまだ，モデル化もでを目標としている．さらに，「信頼できる人工知能」

きていないのが実態である．生物の振る舞いを模倣をテーマに，機械学習による学習，推論結果を説明することが重要であると考える．

する技術の開発であり，2025 年度までを目標として
いる）

生物
遺伝

４．第四世代 AI の展望
第二次人工知能ブーム（第二世代 AI とする）のころ，運動を司る小脳は，現行のパーセプトロンニューラルネットワークであることが分かった．小脳

親
子

一

＜多＞

既存の人工物（システム）
＜一＞
自律分散
統合

分裂 DNA:設計図
成長

部品（要素）

組立

図３ 生物と人工物（システム）の比較

では意識は芽生えない．
第三次人工知能ブーム（第三世代 AI とする）のまた，人間の知能は，段階ごとに発達する．ピア

けん引役である画像認識（畳み込み深層ニューラル

ジェによると，感覚運動的段階，前操作的段階，具ネットワーク）は，視覚のニューラルネットワーク

体的操作段階，形式的操舵段階といった段階で知能を模擬している．感覚から知覚にいたる脳の神経伝が発達すると説明する．言語を獲得する前に，指差達を模擬したといえる．

しによる共同注意を促す行為が言語獲得につながる

第三世代 AI のもう一つのけん引役である言語処ともされる．言語能力の発達は，知能にもあたる非理（再帰型深層ニューラルネットワーク）は，一問

認知的スキルの向上と関連がある．非認知的スキル

一答や翻訳などの分野で，すなわち，一問一答であには，例えば，自律，内的動機づけ，メタ認知，コ

れば問いと答えのセットデータ，翻訳であれば，翻ミュニケーション能力，協働性，創造性などが挙げ

訳したい言語セットデータを大量に集めることで，られる．これら非認知的スキルは神経ネットワーク

であるデフォルトモードネットワークと関連あるこら学ぶ第四世代人工知能の実現にまだまだ取り組まとも分かってきた．自律に向けた発達を非認知スキ

なければならないと考える．

ルの段階的発達と関連させて図４のようにまとめた

造船は経験工学であり，想像・創造的な設計，計

7)．人間の知能について，まだまだ十分わかってい画，意志決定作業を行っている．最近では，人工知ない中，人工知能のこれからを語るにはテーマが大能の開発，運用にあたって，技術の習得やデータのきいが，現在，世界中の研究者が取り組んでいる，整備も必要と謳われているが，もっと大事なことは，

基礎的・基盤的研究であることは間違いない．異分

妄想をふくめて新たな発想だとの主張もある 8)．

野間の連携が重要である研究テーマである．また，海事分野においては，条約・規則を読み（解釈すその研究成果が産業界に展開されたときに，企業のる），理解して業務にあたることがベースになる．現

生産活動において，新たな付加価値を生み出す，国行 AI は規則の理解，解釈を行えるレベルに無い．

際競争力につながるテーマであることは間違いない．

主体的な学習を行う情報生成のメカニズムを考える
こと，自然言語処理のテーマの一つである解釈と説

非認知的スキル：
自律，内的動機づけ，
メタ認知，コミュニケー
ション能力，協働性，
想像性，創造性
他者の意図理解
延滞模倣
コトバの
発達

組み合わせ

④自律

知能：
目的（意図）を達成する為に，計画した行為と一体となったスキル（道具）③コミュニケーション能力③協働性②内的動機づけ②創造性②想像性

目的を達成するための社会との
調和
計画性

①メタ認知

明技術もマルチモーダルの観点から，依然として課題である．
「人と協調できる人工知能」「柔軟に学習できる人工知能」など，海事分野において期待される人工知能を生み出すには，これまで以上に，異分野研究領域との連携が求められる．
現行 AI（特化型 AI）でできることを冷静に理解することが重要である．現在は，その点を理解した上で，現行 AI を使う・作る人材も求められる時代
である．

⓪感覚運動的知能

図４ 非認知的スキルの発達イメージ

５．まとめ
最近は，人工知能ブームは踊り場にあたり，新たなパラダイムを求めていく時期だと考える．
現在主流の識別モデルは，大量のデータが必要となる．GAN (Generative Adversarial Networks：敵
対的生成ネットワーク)のような生成モデルが注目を浴びるようになって数年が経過する．
また，David Haの World Model の発表も新たな動きにつながることを予感させる．これらモデルの背景には，人間の知能の発達や行動/価値を源泉とする認識メカニズムが考えられる．機械学習を超えた知能の実装には，自然言語処理技術の発展は欠かすことができず，記号

参考文献
1）木村元：第 1 回 AI 技術の俯瞰およびプロジェクト研
究「造船業務の AI 化の検討 (P60)」の紹介，日本船舶海洋工学会誌，第 96 号，pp.62-65, 2021．
2）木村元：第 5 回シーズとニーズから見た造船業務のAI 化について，日本船舶海洋工学会誌，第 103 号，pp.45-49, 2022．
3 ） Oriol Vinyals et al.： A Neural Image Caption
Generator，2014．
4）David Ha：Recurrent World Models Facilitate Policy
Evolution，32nd Conference on Neural Information
Processing Systems (NIPS2018)，2018．
5）甘利俊一：もうちょっとだよなー，ディープラーニン
グ，人工知能学会誌，32 巻 6 号，pp. 827-835, 2017．
6）独立行政法人情報処理推進機構：AI 白書 2019，
ASCII，
pp.400，2019．

系とニューラルネットワーク系の融合が求められる．

7）平方勝，谷口智之，馬沖：自律に向けたベースとなるフレーム問題とシンボルグラウンディング問題に真知能構築の一考察, 第 33 回人工知能学会全国大会,

剣に取り組む時期にさしかかったと考える．
知能構築に向けたモデル化を生物のメカニズムか平方 勝（ひらかた まさる）
写真（国研）海上・港湾・航空技術研究所
構造・産業システム系 上席研究員
hirakata @m.mpat.go.jp

4A3-J-1-01, 2019.
8）安宅和人：シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成，PUBLISHING, 2020