我々は知っているウェザールーティングの終焉

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従来のウェザールーティングのソリューションは、その名の通り、船舶の航路を予想される天候を基に決定します。 しかし、それは、重要な要素である船舶自体を考慮していないのです。

あなたの日常の1日を、これから99%の確率で何が起こるか分かった上で、始めることを想像してみてください。 決まった時刻に家を出て、職場に行くのに最適なルート(交通状況や天候の変化によっては、その場でルートを調整することもあるでしょう)、を選び、車の燃費を最も良くする速度で運転するかもしれません。 オフィスに到着する時刻では、エレベーター待ちの人の数によっては、最初の会議に間に合わせるために階段を上がる必要があるかも含めて、想像してください。 このレベルの予測可能性であっても、あなたが下すあらゆる意思決定が、あなたの一日の目標(それが例え何であれ)にどのように影響するか想像できるでしょう。

同様に、脱炭素化、コスト削減、そしてデータの透明性拡大に課題を抱える海運業界においても、結果を予測する能力は、全く新しい可能性の扉を開くことができるのです。 海運業界は、常にコストの最適化を試みてきましたが、顕著な節約を実現する取り組みは、多くの制度的障壁に妨げられました(代表的な例は、船主、運航者、および用船者或いは荷主間のインセンティブの取り合いです)。 しかしながら、日に日に高まる規制および収益性の圧力により、燃料油消費コストを最適化し、二酸化炭素排出量を最小化することが全ての利害関係者にとって不可欠となっています

果たして、技術は、海のような変化の激しい環境で将来の結果を正確に予測できるのでしょうか?

海運業界では、将来予測に利用可能なデータの量が急速に増大しているため、いずれの海運組織もこの難題に対する技術的ソリューションを模索し、効率を高め、新たな解決の機会を見出す可能性が益々高まっています。 船舶の運航と燃料消費および炭素排出の相関を解き明かそうとする人にとって、気象条件や速度、航路、そして潮流などの動的要素は、各船舶固有の条件と組み合わさり、複雑なパズルになります。 海という変化の激しい環境では、如何なる時も、多数の変動要因が船舶の運航性能に影響を与えます。

概念としての「予測分析」は、データ、統計アルゴリズム、人工知能、およびその他ツールを用い、過去の既知の事実に基づいて将来の結果の蓋然性を特定することを意味します。 予測分析の目的は、過去に何が起こったかを知ることによって、さらに近い将来何が起こるであろうかについて最良の推論を提供することです。 これを海運に当てはめると、船舶が港を出る前にどのような航路を辿るべきか高い精度で予測し、運航途中で予期せぬ事態(例えば、強い逆流との遭遇)が発生した場合、正しい操船対応(例えば、減速)を提案することを意味します。

パフォーマンスルーティング対従来のウェザールーティング

非効率的な航路や速度政策、最適には遠く及ばない船舶システム運用により、毎日膨大な量の燃料油が浪費されています。 この損失を最小限に抑えることが全ての海運会社にとって継続的な使命のはずですが、業界には、これまで効果的に対処する正しいツールが有りませんでした。 「ウェザールーティング」という従来の概念を例に挙げましょう。 ウェザールーティングソリューションのプロバイダーは、その名の通り、予測する気象を基に船の航路を作成します。 しかし、彼らは、予測の重要な要素、即ち船舶自体を取り込むことを完全に怠っているのです。

船舶のDNAを知ることは、運航計画の立案プロセスの精度を大幅に高め、結果的に燃料の節約につながります。 (単なる気象データに基づいて)燃料消費量を最適化する航路を作成する従来の「ウェザールーティング」と気象変化の中での各船舶の固有の性能プロファイルを考慮する次世代のアプローチの間には、その能力において大きな違いがあります DeepSeaでは、この革命的なアプローチをパフォーマンスルーティングと呼んでいます。

これは実際に何を意味するのか、非常に具体的な一例を挙げると、同じ気象条件の下で航行する船舶でも、綺麗な船体の船舶と船体汚染のある船舶では、そのパフォーマンスが大きく異なるのです。 同様に、小型の船舶ほど波の影響を受けると共に、波に対して大型船舶と違った挙動を示します。 DeepSeaでは、どのような船舶でもそのモデル化に際して、合計19のパラメーターを検討します。

従来のウェザールーティングのようなツールに比較して、DeepSeaのPythiaのようなAIを活用したパフォーマンスルーティングのプラットフォームでは、如何なる運航計画においてもこの種の情報が不可欠であると考えています。 事実、Pythiaは、あらゆる条件下での各船舶の正確なパフォーマンスに合わせてカスタマイズされた世界初の運航最適化プラットフォームです。 強力なAIモデルを活用することで、Pythiaは、変化する気象条件と船体汚染状態の下で個々の船舶がどのようなパフォーマンスを発揮するかを正確に理解するようになります。

Pythiaのプラットフォームは、現在300隻を超えるあらゆるタイプのディープオーシャンの船舶に採用され、気象データと船舶のDNAとも言える詳細情報を使って、そのパフォーマンスプロファイルを99%の精度で予測します。その結果、8%~10% の燃料消費量の削減効果につながっています。

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