海運キャリアの排出削減が遅れ──AIが急速な変化を促せるか？

世界の海運業界は、比較的短期間で船舶排出ガスを削減する大胆な目標を掲げています。しかし、その目標達成に向けて十分な取り組みをしているでしょうか？

Ami Daniel氏はそうは考えていません。彼は海事管理に人工知能を適用するベンチャー企業Windwardの共同創業者兼CEOです。Daniel氏は、海運キャリアがより厳しい排出上限の採用に向けて、あまりにゆっくりしか動いていないと指摘します。

IMOの規制と現状

確かに、安全、セキュリティ、持続可能性、法的問題に関する業界課題を監督する国連機関であるIMO（国際海事機関）は、2020年1月1日に排出ガスについて劇的な措置を講じました。船舶燃料油の硫黄含有量を、それまでの最大3.5%からわずか0.5%に削減することを義務付けました。さらに、バルト海、北海、米国・カナダ沿岸、米国管理下のカリブ海の5つの指定排出規制海域では、さらに厳しい0.1%の上限を設定しました。IMO加盟国は、低硫黄燃料またはLNG（液化天然ガス）への切り替え、または船舶エンジンから排出される硫黄酸化物を除去する「スクラバー」の設置により、新基準を満たせます。

同機関の長期目標は、業界の総温室効果ガス排出量を2050年までに少なくとも50%削減することです。印象的ですが、Daniel氏はIMOがより厳しい硫黄制限に合意するのに約30年かかったことを指摘します。「要するに、必ずしも変化を望まない人々の集まりなのです。」

気候変動意識の高まりと新たな規制

気候変動の影響に対する世界的な認識の高まりに直面し、海運業界は今適応せざるを得ません。IMOの制限は総産業排出量に大きな影響を与えるでしょう。海事部門は世界の燃料油需要の半分、炭素排出量の最大3%を占めています。Daniel氏によれば、この数字は2050年までに10%まで上昇すると予測されています。

海事業界の環境インパクトへの更なる認識は、欧州委員会が海運をEU-ETS（排出量取引制度）に追加した最近の行動にも見られます。2005年開始のETSは、温室効果ガス排出量取引の世界初の主要メカニズムとされています。参加設備からの炭素排出に段階的に厳しい上限を設け、排出許容量の購入や受領、取引を可能にします。今後、船舶排出もETSに組み込まれます。同時に、欧州港に寄港する船舶は、温室効果ガス排出により厳しい制限への準拠が求められます。

燃料内容以外のアプローチ：データ活用

船舶をより環境に優しくする方法は、燃料内容への注力だけではありません。Daniel氏によれば、利用可能なデータをより良く活用し、総炭素フットプリントを計算することも一つの方法です。

海事部門では、その数値を算出するのは容易ではありません。Daniel氏によると、船舶排出量の97%は、船舶設計の基本仕様によって決まるものではありません。天候、速度、喫水、水の塩分濃度、船底のフジツボによる抵抗などの変数によって影響を受けます。「車の運転と同じです」と氏は言います。「荒く運転するか、穏やかに運転するか。それが絶対にカーボンフットプリントに影響します。」

AIがもたらす変革

人工知能の助けを借りれば、キャリアは現実世界の船舶運航と排出の複雑さをグローバル規模でモデル化できます。そのデータは、より低いカーボンフットプリントをもたらす航海計画に利用でき、したがってカーボンクレジット購入の必要性を減らせます。

AIはその膨大なデータを処理し、実用的な推奨を出力するために独自に適格だとDaniel氏は言います。最終的には、与えられた航海に対する海洋学的条件と商業的制約の両方をシミュレートするコンピュータ生成シナリオを活用し、より効率的な船舶の設計と導入につながります。

AIが船舶運航の問題に適用され始めたのはわずか過去3〜4年だとDaniel氏は指摘します。この進歩は、グローバルな持続可能性目標達成における自社の重要な役割に対するキャリアの認識の高まりと一致します。「多くの顧客が、最近まで炭素排出を気にしていなかったと語っています」とDaniel氏。

目覚めるのが遅すぎたのでしょうか？IMOや他の環境団体が定める比較的短いタイムラインは、海運オペレーターが他の産業セクターに追いつくために慌てていることを示唆しています。一方、実際の船舶排出量を計算し、実行可能なオプションを出力するテクノロジーは進化し続けています。

「これは炭素に関する暗黒時代です」と氏は言います。「ゼロ可視性から、95%以上の精度を持つディープラーニングへ移行しています。しかし、改善の余地は山ほどあります。」