商船三井と日本IBM、船舶運航の意思決定を高度化するAIプラットフォームを共同開発

発表内容のポイント

• 気象・海象や地政学動向など分散していた情報をリアルタイムに統合し一元可視化
• 過去の運航実績と現在のデータを基に、AIが直面するリスクを特定し優先順位付けを支援
• 過去の事故情報や対応事例などのナレッジを組織全体で共有・分析できる基盤を構築

発表の背景

近年、気象・海象の急激な変化や地政学的要因の影響拡大により、船舶の運航環境は複雑化している。商船三井の安全運航支援センター（SOSC）では、膨大かつ分散した情報の中から重要な事象を抽出し、複数の要因を横断的に整理した上で、迅速かつ的確な判断を下すことが課題となっていた。この意思決定の質と速度の両立を解決するため、両社はAI技術と専門知識を組み合わせたプラットフォームの開発に至った。

何が発表されたのか

共同開発されたプラットフォームは、SOSCが蓄積してきた運航知見、グループ会社のAI技術、そして日本IBMのAI・データ活用の専門知識を融合して構築された。開発には、顧客ニーズに沿ったシステムデザインから実装までを一気通貫で推進する「IBM Garage」の手法が活用されている。AIによるデータ分析と船長経験者の知見を組み合わせることで、動静監視や状況評価における優先順位付けを支援し、予防的かつ的確な運航判断を可能にする仕組みを整えた。

製造業・生産管理への見方

製造業のサプライチェーン管理や生産管理において、海上輸送の遅延や停止は部品調達や製品出荷に直結する重大なリスクである。本プラットフォームによる船舶運航の意思決定高度化は、気象変動や地政学的リスクによる輸送トラブルを未然に防ぎ、海上輸送の信頼性を高めることにつながる。また、分散したリアルタイムデータと過去のナレッジを統合し、AIを用いて現場の意思決定を迅速化するアプローチは、製造業における工場動態の監視やトラブル予測、DX推進のモデルケースとしても参考になる。

現場で確認したいポイント

• 自社のグローバルサプライチェーンにおいて、海上輸送の遅延リスクをどのように評価・管理しているか
• 分散する運行情報や外部環境データを一元化し、迅速な意思決定に繋げるデータ基盤が自社にあるか
• 熟練者の知見や過去のトラブル対応事例を、AIやシステムを用いて組織的に共有・活用できているか

確認しておきたい点

本プラットフォームは商船三井の安全運航支援センター（SOSC）を中心に運用されるものであり、外部の荷主や製造業者が直接このシステムを操作・利用できるかについての詳細は記載されていません。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社商船三井の公式ホームページ
• 関連ページ：本件に関する商船三井のプレスリリース詳細ページ
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報