コンテナ海運のデジタル変革：スマートで効率的な運営への戦略

物流業界全体がデジタル変化に遅れを取っている中、コンテナ海運は特にアナログ手法から脱却できていません。空コンテナ移動に関する複雑な意思決定が、今なおスプレッドシート上で人間の勘に頼って手作業で処理されています。

しかし今、総船腹量が2020年に過去最高を記録する見込みの中、あらゆる港湾と海運拠点の企業が、長年のビジネスプロセスを見直し始めています。

世界貿易量の約90%は海上輸送で運ばれ、海上貿易は2030年までに倍増すると予測されています。2020年はグローバル化の進展に陰りが見えますが、コンテナ海運業界におけるデジタル導入の必要性はこれまで以上に高まっています。

多くの海運キャリアは過剰な予備コンテナを保有しており、大きな非効率を生んでいます。さらに、コストの実態が見えません。多くの場合、ロジスティクスチームが世界規模で空コンテナのリポジショニングを管理し、別の調達チームがベンダー費用を管理しています。

この断絶により、あるベンダーに特定ロケーションで総額いくら支払ったかは分かっても、そのコストのドライバー（要因）が不明確です。何個のコンテナが動き、なぜ動いたのか？ 別のベンダーならもっと安く済んだのではないか？ こうしたロジスティクス意思決定を行う担当者が、自分のアクションのコストインパクトを完全に把握していないのです。

遅延がどう・どこで発生し、プロセスをどう改善できるかという洞察の欠如は、コンテナ海運を大きく阻害します。幸い、業界発展を牽引するデジタル変化が、真の成長のための新たな機会を生み出しています。

グローバルコンテナ海運の改善

コンテナ海運の朗報は、海上でのコンテナ紛失が近年劇的に減少し、過去最低水準に達していることです。こうした物理的インシデントは迅速な手順修正を促します。対処が難しいのは、データ不足から生じる損失です。

アナログソリューションと手作業データ入力は、港から港へ貨物を運ぶ手段にはなってきました。しかし、世界の資源を扱うこれらの伝統的手法は、2020年に鋭い転換点を迎えています。

ボストン・コンサルティング・グループによれば、世界のコンテナ3個に1個が空で移動されています。このアンバランスは業界に年間最大200億ドルのコストを強いていますが、適切なロジスティクス計画戦略を適用すれば打ち消せます。

空コンテナ管理の非効率は、リロケーションの遅さ、リポジショニングコスト、保管コスト、所有コストに起因します。空コンテナリポジショニングの200億ドルコストを全額排除することはできませんが、適切なテクノロジーの助けで約30%は回避可能と推定されます。こうした改善は、特にルート上に競合がある場合、将来のロジスティクス意思決定をより良く導きます。

過去数十年、予測は専ら人間の知識に基づいていました。世界の一角の作業員が自分のブッキングと経験に基づき需要を予測し、それらが単一のマスターフォーキャストに統合されていました。この手法で実際の需要をおおよそ近似できても、人的ミスとバイアスの影響を受けます。

さらに、世界のコンテナ海運業界は労働力不足、需要減退、サプライルートの混乱に直面しています。すべての船が適切な数のコンテナを積み、定時に、毎回出航することは、今や単なる目標ではなく、企業の生存に直結する不可欠条件です。

コンテナ海運だけでなくロジスティクス全般の主要ハードルは、将来の海運パターンをいかに高精度で予測するかです。需要予測ソリューションを採用する企業が優位に立ちます。

AIがもたらす答え

コンテナ海運へのデジタルアプローチはソリューションベースです。「2020年の残り」で考えがちですが、海運キャリアは来年以降も同様のボリュームパターンが続くと知っています。長年蓄積された過去データには価値があり、老舗ロジスティクス企業は毎年それを頼りに成功してきました。しかし、地域単位でもグローバルでも、需要をより精密に見極めるのはより大きな挑戦です。

ここで人工知能が、ノイズからシグナルを分離する役割を果たします。予測アルゴリズムとデータモデルが社内情報を用い、祝日などの時間ベースの外部要因を考慮しながら、コンテナをいつどこへ出荷すべきかを判断します。

AIにより、キャリアは納品の2〜3ヶ月前から顧客需要を評価できます。空コンテナリポジショニング、修理コスト増、過大な人件費予算は、あらゆる海運ラインの主要な収益阻害要因です。コンテナフローが最適化されれば、リソースへの負担が減り、過剰な空容量を抱え込まなくて済むため、収益が増加します。

グローバル海上貿易の規模は莫大で、ほとんどの海運会社がサプライチェーンを手作業で最適化するのは困難です。AIの助けにより、意思決定者は自社コンテナがどこへ向かい、どこへ向かうべきかという広範な全体像を得られます。

2020年に向けたソリューションの最適化

広大な洋上をコンテナで輸送する際、推測の余地はほとんどありません。各出航は、ボトムラインだけでなく、数週間〜数ヶ月先の到着港の需要の現実にも適合させる必要があります。

さらに、経済収縮は世界的な船隊縮小を迫っています。需要と供給の両方が変動する状況に直面しています。明確さを得るには、適切な予測分析ツールに目を向ける必要があります。

AIは、荒波の中で航行する人々の「導き星」となります。コンテナ海運が正しいデータによって駆動されれば、空コンテナフローの最適化と合理的な需要予測により、スピード、安全性、利益がすべて向上します。

今日のコンテナ海運企業には、急速に変化する出来事を確実に予測することが求められます。つまり、デジタルソースからの情報を用い、データドリブンな意思決定に集中することです。ソーシャルディスタンスの時代でも、経営陣の行動と従業員のエンゲージメントは最重要です。今日の進化は、リーダーが適切なテクノロジーを活用し、自信を持って船出するやり方にあります。

ジョン・ファス氏はTransmetricsの最高運営責任者です。