船舶大型化を考慮した内貿ユニットロード輸送の動向分析（正）平山 貴之（国土技術政策総合研究所）中川 元気（元国土技術政策総合研究所）（正）小川 雅史（国土技術政策総合研究所）長津 義幸（元国土技術政策総合研究所）（正）赤倉 康寛（国土技術政策総合研究所）
1. はじめに
近年、少子高齢化に伴い生産年齢人口が減少しており、労働力不足が進行している。そのため、労働力を確保するために働き方改革が行われている。物流業界においては、働き方改革関連法に基づき、2024
年 4 月 1 日以降、トラックドライバーの時間外労働の上限が年 960 時間に規制されるため、運賃の大幅増や物流の滞り等業界全体で大きな影響を受ける「2024 年問題」として懸念されている。
また、2050 年カーボンニュートラル社会の実現に向けて脱炭素化が急務であり、環境負荷が大きいトラック輸送に比べて、貨物集約を行い効率的な輸送を行う海上・鉄道輸送は、環境負荷が小さく、地球温暖化対策の観点からも、有効活用が必要である。
内航フェリー・RORO 船は、環境負荷が小さいだけでなく、積み替えが不要であることから、トラック輸送からの輸送モードの転換であるモーダルシフトの受け皿として、期待されている。その担い手となるためには、輸送キャパシティの増加が必要で、船舶のリプレイス（更新）時に、船型を大型化させることとなる。船舶は、一定の間隔でリプレイスされており、その間隔と、リプレイス時の輸送キャパシティ増強割合の実績に対して、一定の仮定をすれば、将来の輸送キャパシティが試算でき、モーダルシフトにより受け入れ可能な輸送貨物量の目途とすることが可能となる。
そこで本稿では、中長距離フェリーを対象として、リプレイスの間隔と、その際の輸送キャパシティ増加率を分析し、年間輸送キャパシティの将来動向を試算した。さらに、リプレイスからの経過年数と消席率の関係性により、モーダルシフトの受け入れ可能量の目安となる輸送貨物量の将来試算を行った。
2. 研究方法
2.1 研究手順

まず、(1)中長距離フェリーのリプレイス情報の収集を行う。具体的には、2013/1/1～2023/3/31（以後、「過去 10 年」という）におけるフェリーのリプレイス及び新規就航について、海上定期便ガイド、日本船舶明細書、日本海事新聞、各船社 HP より情報収集を行う。情報収集後、(2)それらフェリーのリプレイス間隔及び輸送キャパシティの分析を行い、その結果を基に、(3)将来の輸送キャパシティを算定する。また、リプレイスによりキャパシティが増加すると、キャパシティに対する輸送貨物量の割合である消席率が、一旦低下し、少しずつ上昇していくと想定し、(4)リプレイスからの経過年数と消席率の関係性を整理し、そのモデル化を行い、現況再現性の確認を行った上で、(3)で算定した輸送キャパシティの将来値を用いて、(5)輸送貨物量の将来動向を試算する。
2.2 対象となるフェリー 本稿の対象となるフェリーを、図―１のとおりに分類した。まず、対象となるフェリー航路として、離島航路を除く片道 100km 以上の中長距離航路を、2022 年版海上定期便ガイドブックより抽出した。なお、青森－函館航路については、リプレイス前のフェリーの情報を把握することができなかったため、本稿では対象外とした。図―１では、①過去 10 年以内にリプレイスまたは新規就航したフェリーと、②過去 10 年以前にリプレイスまたは新規就航したフェリーに分類し、さらに、①については、①-1 輸送キャパシティがリプレイスにより増加したフェリー、①-2 輸送キャパシ

ティがリプレイスにより減少したフェリー及び①-3 新規就航のフェリーとした。

図―１ 本稿の対象となるフェリー
2.3 年間輸送キャパシティの算出方法

フェリーの輸送キャパシティは、トラック輸送台数等の車両積載能力を、国土交通省の港湾調査 1)に使用されている取扱貨物量の単位：フレートトンに換算することで整理した。これは、海上定期便ガイド等では、輸送キャパシティとして、異なった全長のトラック台数で記載されているため、台数だけでは、実際の輸送キャパシティの変化を把握できなかったためである。さらに、年間便数から、各フェリーの年間輸送キャパシティを算出した。
100

3. 輸送キャパシティの分析
リプレイス間隔の分析

フェリーの年間累積相対度数

3.1

輸送キャパシティを算定するために、図－１における①-1 及び①-2 を対象として、まず、フェリーのリプレイス間隔を分析したのが、図－２である。
本稿では、リプレイス間隔の目安として、累積相8075604025200

対度数：25%及び 75%の値に着目することとした。
図―２より、縦軸の累積相対度数が、25%時点でリ22242528

図―２ リプレイス間隔の累積分布

フェリーのリプレイスにおける輸送キャパシティ増加率を、図―３に示す。ここでは、モーダルシフトの受け皿として、今後、フェリーがリプレイスにおいて、輸送キャパシティを減少させることはないと想定し、年間輸送キャパシティが減少していた航路は除外し、図－１における①-1 のみを分析対象とした。なお、
国土交通省港湾局における船社へのアンケートでは、今後のリプレイスは、同一キャパシティかキャパシティ増加となっていた 2)。図100

累積相対度数

輸送キャパシティ増加率の分析

191916リプレイス間隔（年）プレイス間隔が 19 年、75%時点が 24 年となった。
3.21380756040252000.91.11.21.31.41.5

1.71.9輸送キャパシティ増加率

図―３ 輸送キャパシティ増加率の累積分布

2.1

－３では、縦軸の累積相対度数が、25%時点で増加率が 1.2 倍、75%時点が 1.4 倍となった。
3.3

輸送キャパシティの将来分析

これまで分析したリプレイス間隔と輸送キャパシティ増加率を用いて、将来の輸送キャパシティの試算を次の 4 ケースで行った。
CASE_A：リプレイス間隔が 19 年、輸送キャパシティが 1.4 倍
CASE_B：リプレイス間隔が 19 年、輸送キャパシティが 1.2 倍
CASE_C：リプレイス間隔が 24 年、輸送キャパシティが 1.4 倍
CASE_D：リプレイス間隔が 24 年、輸送キャパシティが 1.2 倍
将来のリプレイス年の設定に当たり、CASE_A 及び CASE_B において、現時点で既に就航から 19 年以上、もしくは、CASE_C 及び CASE_D において、既に 24 年経過しているフェリーに関しては、全て2024 年にリプレイスされると設定した。また、図－１の①のフェリーが、それぞれの CASE で所定のリプレイス期間を経た場合には、再度リプレイスされるとした。
以上の結果、将来の輸送キャパシティは、5 年後の 2028 年には 1.03 倍～1.1 倍、10 年後の 2033 年には、1.05 倍～1.19 倍になると算定された（図－６参照）。
―過去 10 年間にリプレイスされたフェリー―過去 10 年以前にリプレイスされたフェリー―消席率のモデル式

4. 将来貨物量の試算
4.1

消席率のモデル化

前章で算定した将来キャパシティを、貨物量の換算100%80%

そのため、図－１の対象①-1 における 2港間航路（4 航路）について、2012 年～消席率をするために、消席率をモデル化する。

60%
Y=0.017x＋0.52

40%2019 年の消席率を、各フェリーのリプレ20%

イス後の年数により、モデル化を行った。

0%

消席率は、航路ごとに港湾統計から入手

0246810 12 14 16 18 20 22 24

リプレイス後の経過年数

した輸送貨物量を年間輸送キャパシティ

図―４ 消席率のモデル化で除すことにより算定し、経過年数は、用いた。その結果を図―４に示すが、図において、赤が過去 10 年間にリプレイス間にリプレイスされる前のフェリーの消席率の動向を示している。これらを基に算出した消席率のモデル式を式(1)に示す。消席率のモデル式は各折れ線グラフの近似線（傾き、切片）の平均値を採用した。
𝑈𝑈𝑈𝑈 = 0.017𝑥𝑥 × 0.52

(1)

ここに、Ux：各フェリーのリプレイス後の経過 x 年後の消席率、x：各フェリーのリプレイス後の経過年数である。

5,000

100%

4,000

80%

3,00060%

2,00040%

1,00020%02012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

輸送貨物量（試算）

年間輸送キャパシティ（実績）
消席率（実績）年0%輸送貨物量（実績）
消席率（試算）図―５ 消席率のモデル式による現況再現消席率のモデル化を行った航路について、各フェリーの年間輸送キャパシティにモデル式による消席消席率されたフェリーの消席率、青が過去 10 年

年間輸送キャパシティ（万 FT）
輸送貨物量（万 FT）

航路を構成する各フェリーの平均年数を率を乗じた推計値について、輸送貨物量の実績値を比較した結果を図―５に示す。2016 年以降は、現況再現性が比較的高くなっていた。
4.2 輸送貨物量の将来試算 輸送貨物量の将来値は、各フェリーの年間輸送キャパシティに、リプレイス後の経過年数に基づく消席率を掛け合わせて算定した。算定結果である年間輸送貨物量の将来試算を、3.3 において算定した輸送キャパシティと合わせて、図―６に示す。輸送キャパシティを、CASE_Aから CASE_D の 4 ケースで設定したため、将来貨物量も 4 ケースの算定結果となる。
将来貨物量は、5 年後の 2028 年には 1.01 倍～1.06 倍、10 年後の 2033 年には、1.07 倍～1.17 倍になると算定された。この貨物量の増加は、モーダルシフトで受け入れ可能な量の目安と見ることができる。
年間輸送キャパシティが一番大きく伸びる CASE_A では、2024 年の増加は、既にリプレイス後 19 年以上を経過しているフェリーのリプレイスが一気に行われるとの設定のためで、2033 年以降は、過去 10年でリプレイスされたフェリーが再度リプレイス時期を迎えるためであるが、リプレイスされると、一旦消席率が低下するとの設定のため、将来貨物量は、リプレイス間隔の長い CASE_C と大きな差がなかった。このことは、輸送貨物量の算定において、年間輸送キャパシティの増加より、リプレイスからの経過年数の影響が大きく出ていたこととなるが、図－４のモデル式が、実績値を良く表現できているとは言えない部分もあり、リプレイス後に、一旦消席率が低下し、徐々に増加してくるとの仮定が、実際の状況を反映しているのかどうか、より多くの航路のデータを用いて検証が必要であると考えている。

年間輸送キャパシティ（万 FT）
輸送貨物量（万 FT）
17000―CASE_A ―CASE_B ―CASE_C ―CASE_D※上段が年間輸送キャパシティ、下段が輸送貨物量

15000
13000
11000
9000
7000
年

図―６ 年間輸送キャパシティ及び輸送貨物量の将来試算
5. 今後について
2024 年問題や地球温暖化対策の観点から、内航フェリー、RORO 船の将来動向の分析は重要であると考えており、より精度を上げていきたい。本稿では４航路という限られたデータから消席率のモデル式を求めたが、精度向上のため、今後は対象データを増やす必要がある。また、本稿ではフェリーのみの分析にとどまったが、今後は RORO 船についても将来動向を分析し、モーダルシフトによる年間輸送キャパシティ及び輸送貨物量の算出を行っていく予定である。
参考文献
1) 国土交通省：交通統計資料フレートトン換算値

2) 国土交通省：第２回次世代高規格ユニットロードターミナル検討会