予測分析：グローバルコンテナ危機の鍵となる解決策

世界中の荷主が急騰する輸送コストに対応するため奔走し、それを支える物流組織は予期せぬ形で挑戦されています。中国から米国西海岸港への海上輸送費は、40フィートコンテナあたり2万ドル超に達し、パンデミック前の平均1,590ドルの数倍となっています。

新たな規制とデータの重要性

欧州の「Fit for 55」や米国の「2021年海運改革法」といった新たな環境規制が業界に更なる課題をもたらし、迅速かつ効率的なソリューションの必要性に緊急性を加えています。

現在、データは新たなハードルを乗り越える際、あらゆる業界にとって最も重要な資産です。過去、現在、未来の運営への洞察を与えるからです。データを活用したデジタル進化は、定量的・歴史的情報を用いて格差是正を支援することで、海運業界に新たな透明性の時代をもたらします。この移行は、高コストな混乱がどう、どこで、時にはいつ発生するかを示します。人工知能（AI）は、サプライチェーンが現在の圧力で崩壊しないために、企業にとって必要不可欠な適応になりつつあります。

現代のグローバルサプライチェーン最大の問題、複合的な不測の事態が運営にどう影響しているか、AIによる予測分析が現代物流の課題解決にどう役立つかを探ります。

変わり果てた海運の姿

現在、消費者は旅行を控え物質的なものに支出するため、Eコマースが爆発的に拡大しました。その結果、サービスが遅すぎて顧客が過剰在庫を抱える事態となり、悪循環を生んでいます。核心問題は、ほとんどのコンテナが船上で停滞し、船舶が港での荷降ろしのために延々と列をなしていることです。これにより更なる混雑が生じ、サプライチェーン全体に極端なボトルネックを作り出しています。

輸出業者によると、高い運賃を支払ってもコンテナが出港港に放置され、適時に輸送されないケースが多発しています。これに加え、Eコマースと宅配の急増により、小包・ラストマイルセグメントのコストが24.3%増加。これは商品提供企業と配送企業の双方に追加費用を強いており、最終的に一貫して低いサービスレベルという不幸な結果を招いています。

月ごとに世界中で輸送費が20%上昇し続けています。欧州航路ではさらに高い見積もりが見られ、中国東部からロッテルダムやハンブルクへの輸送費は、上海からロサンゼルスへの輸送費を大きく上回ります。作業員とトラックが不足する中で入荷量が増大し、港に到着しても混雑は避けられません。これが輸送価格を急騰させ、わずか1年前の6倍超のコストとなっています。

さらに、半導体から木材まで必須素材の不足が増え、グローバルサプライチェーンの混乱を複合的に悪化させています。納期遅延とコスト上昇を全般的に招き、2022年も更なる不確実性をもたらすことは間違いありません。

不透明な見積もり

小売業者が第4四半期に入ると、在庫レベルは日々増加し、倉庫スペースはますます希少になっています。これにより物流企業は、これらの商品を輸送するための船舶キャパシティを把握することがさらに困難になり、多くの企業がスペースを過大評価し、更なる輸送遅延を招いています。

現在、船上ではコンテナキャパシティが遊休状態なのに陸上ではそうでないため、輸送企業が頻繁に利用する港にコンテナの備蓄を持つことが極めて重要です。皮肉なことに、デポでの遊休コンテナレベルは依然として比較的高く、それらの一部を再配置すればコンテナ管理がより効率的になる可能性を示しています。事実、空コンテナは依然として必要ですが、需要を満たすためのコンテナと「万が一」のためのコンテナを考慮し、より正確かつ効率的に配分するためのより良い意思決定が必要です。

現実には、海運業界に直面する課題のそれぞれが互いを悪化させています。さらに、どの単一要素も決定要因ではなく、すべてが合わさって現在の困難を生み出しています。サプライチェーンに関わるすべての企業が、常に変化する条件に追いつくため必死の対応を取る中、断絶の滑りやすい坂が現れています。

一部の企業はこの空白を埋めるために協力し始めており、海運ライン間の提携がすでに進行中です。現在の業界発展ペースを鑑みれば、企業間協力の力と実現可能性は毎年高まるでしょう。

ゲームチェンジャーとなるソリューション

これらのニュアンスを乗り越える極めて強い必要性が、物流企業を新たなソリューション開発とサービス拡大へと駆り立てています。AIイノベーションの採用によるデジタルトランスフォーメーションは、サプライチェーン上のすべての企業が文字通りにも比喩的にも「届けられる」よう必要な要求を満たす希望の光となっています。

コンテナライフサイクル中に発生するすべてのコストを考慮したAI最適化モデルが必要です。データ分析により、過去のパフォーマンス、現在の運営健全性、予測トレンドに基づく将来コストの可視化が可能になり、コンテナを特急輸送すべきか、港で待機させる余裕があるかを判断できます。これにより、空コンテナを需要の高い場所へジャストインタイムで戻し、保管コストを節約しながら、サイト間の空コンテナ不均衡を緩和できます。AI予測により、満タンコンテナの数だけでなく、利用可能な空コンテナの推定も可能になります。

物流企業はデータ抽出プロセスを自動化でき、機械学習アルゴリズムでデータ品質をさらに向上できます。このデータを活用することで、コンテナ保管、再配置、計画の戦略を実行でき、フリートの機動性向上だけでなく、必要量の削減も可能になります。これらの予測分析により、個々の企業は運営の可視性を高め、健全で最適な安全在庫レベルを実現できます。データの真正性と統合により、予測分析は輸送需要をより適切に配分し、コストを大幅に削減できます。

最も重要なのは、企業がより良いデータ管理を行えば、「一つの真実」が業界全体の標準として現れることです。デジタルトランスフォーメーションを実装することで、需給チェーンは2021年の複合的なニュアンスを乗り越えられます。

Marc Meyer氏はTransmetricsの最高商業責任者です。