港湾におけるコンピューター・ビジョンによる海上貿易の最適化

物品の90％以上が海上輸送される港湾は、世界貿易にとって不可欠な拠点である。港は陸と海をつなぐ重要な役割を担っている。港湾は、原材料、製造品、消費者製品などの貴重な貨物輸送を扱うことが多く、国際的なサプライチェーンの要となっている。

長年にわたり、最先端技術は世界中の港湾の運営・管理方法を変えてきました。これらの技術革新により、港湾管理はより速く、より安全で、より信頼できるものとなった。港湾における最近の技術革新には、人工知能（AI）が関わっていることが多い。

特に、AIのサブセットであるコンピューター・ビジョン（CV）は、港湾業務に大きな波を起こしている。ビジョンAIは、コンピュータシステムが視覚情報をリアルタイムで見て理解することを可能にする。画像やビデオを分析することで、以下のようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、パターンを特定し、物体を検出し、追跡することができる。 Ultralytics YOLO11は、リアルタイムでパターンを識別し、物体を検出し、動きを追跡することができる。画像分析からの洞察は、より効率的で正確なオペレーションを可能にし、港湾管理において多くの可能性を秘めている。

例えば、ヨーロッパ最大の港湾であるロッテルダム港では、コンピューター・ビジョン・システムを使ってメンテナンス・スケジュールを最適化している。AIを搭載したこのシステムは、ライブ・ビデオ・モニタリングを使って船舶や港湾設備を監視し、港湾作業員がメンテナンスの必要な時期を予測するのに役立っている。定期的な監視により、設備の稼働が長く保たれ、港湾業務がよりスムーズで迅速になる。

この記事では、コンピューター・ビジョン技術を活用した様々なスマート・ポートの例を探ります。また、将来的な展望を考慮しながら、この技術革新を港湾に利用することの利点と欠点についても説明します。さっそく始めよう！

スマートポートの重要性

港湾は毎日大量の貨物を受け入れており、効率的な業務の維持、作業員の安全確保、交通渋滞の緩和、悪天候への対応といった課題に直面している。海運会社にとっては、1時間の遅れでさえコストがかかる。 

例えば、貨物の荷降ろしに時間がかかりすぎること（デマレッジ）、荷降ろし後のコンテナの留め置きが長すぎること（ディテンション）、港での貨物の保管が長引くこと（保管料）、船舶の到着が遅れること（到着遅延料）などに関連するコストがある。このような高額なペナルティを避けるため、船会社はスケジュール、移動時間、港での活動を綿密に計画することを目指している。

こうした課題に対処しながら港湾業務を管理するため、海運会社や港湾当局は、AIを活用した先進的な自動化ソリューションにますます注目するようになっている。コンピュータ・ビジョンに関しては、港湾作業の画像やビデオクリップの膨大なデータセットで ビジョンモデルを訓練することができます。 

訓練されたモデルは、積み下ろしされる貨物コンテナの検出や追跡などの作業に使用できる。また、コンピュータ・ビジョンは、重い貨物コンテナを移動する港湾職員を追跡することで、港湾の安全性を強化するのにも役立ちます。

港湾におけるコンピュータ・ビジョンの応用

AIとコンピュータ・ビジョン技術が港湾で重要で価値がある理由を理解したところで、コンピュータ・ビジョンがどのように利用できるかを示すスマートポートの例を詳しく見てみよう。

港湾の安全維持にコンピュータ・ビジョンを活用

のようなコンピュータ・ビジョン・モデル Ultralytics YOLO11や Ultralytics YOLOv8のようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、作業員を追跡し、安全プロトコルの遵守を確認することができる。これはどのように機能するのか？YOLO11 、YOLOv8 、画像やビデオ内の物体を識別・分類する物体検出や、時間の経過に伴う物体の動きを監視する物体追跡など、さまざまなコンピュータ・ビジョン・タスクをサポートしています。 

これらのタスクは、作業員の安全に関する様々なユースケースで使用することができます。良い例は、ヘルメットやベストのような港湾従業員の個人保護具（PPE）を検出するために物体検出を使用することです。 

‍

同様に、物体追跡の ようなコンピューター・ビジョン機能と統合されたスマート・ポート・システムも、作業員の位置を監視し、リアルタイムで動きを追跡して危険を検知し、事故を防止するために使用することができる。 

ライブビデオ映像を分析することにより、ビジョンモデルは、落下物や作業員が危険な場所に立ち入るなどの潜在的な危険を特定することができます。このシステムは、作業員が誤って制限区域に入ったり、重機に近づきすぎたりした場合に、即座にアラートを送信するように設定することもできます。

港湾におけるAIによる船舶航行と監視

コンピュータビジョンソリューションは、海上航行を改善する上で重要な役割を果たすことができる。コンピュータ・ビジョン、船舶自動識別システム（AIS）通信（船舶の身元、位置、速度などを含む船舶からの信号）、その他の高度なセンサーと統合された海上システムは、船舶の所在に関する洞察を得るために使用することができる。これらの洞察に基づき、AIシステムは混雑の少ない、燃費の良い理想的な航路を描くことができる。また、これらの洞察に基づき、乗組員は待ち時間なしに積み込みや積み下ろしなどの作業のために港を準備することができる。

物体検出のようなコンピュータ・ビジョンの技術は、安全な航行のために港湾当局が海上の物体を検出・追跡するために使用することができる。例えば、ポートランドにあるメイン湾研究所では、船舶の航行と安全のためにAIベースのカメラシステムを使用している。このカメラはコンピューター・ビジョンを使って、夜間や霧の中でも、船舶、ボート、ブイ、人、その他の海洋の危険物を検出する。海中の障害物を検知することで、船のオペレーターは事故を回避し、容易に航行することができる。

‍

港湾のデジタル化で荷役作業が容易に

港湾における荷役作業は、重機や落下物の危険が伴うため、より複雑な作業のひとつである。調査によると、港湾事故の63％以上が、貨物の操縦や積み下ろし作業中に起きている。このような事故は、ラベルの読み取りや破損の検査などの作業のために、作業員がコンテナや港湾重機の近くにいる必要性を減らすことで回避することができる。 

ビジョン・システムは、コンテナのラベルを認識したり、コンテナのサイズ、種類、重量、シール、行き先をスキャンしたり、構造的な損傷を検出したりすることで、これを達成するのに役立つ。興味深い事例として、ギリシャのピレウス・コンテナ・ターミナル（PCT）が挙げられる。この港では、コンテナのシールが無傷かどうかをチェックするために、ビジョンAI内蔵カメラが使用されている。システムは、荷物の積み下ろし中に各コンテナの前面の画像をキャプチャする。そして、その画像からコンテナのシールの位置を特定するために物体検出が行われる。シールが紛失または破損している場合、アラートが発せられ、港湾当局に通知され、さらに調査が行われる。

‍

スマート・ポートにおける監視とアクセス・コントロール

港湾における警備・監視業務は、常に注意を払う必要がある。港湾全体の景観とオペレーションを監視するために必要なマンパワーは膨大だ。世界最小の港湾であるオレゴン州のデポー湾でさえ、その面積は6エーカーに及ぶ。広大なスペースと密接に積み重ねられたコンテナにより、人間が24時間手作業で監視することは事実上不可能だ。 

コンピュータ・ビジョンを使えば、複数のアクセス・ポイントで港湾業務を監視し、不正な入港を即座に発見することができる。光学式文字認識（OCR）および自動ナンバープレート認識（ANPR） 技術は、港に出入りする車両のナンバープレートを読み取り、不正な車両を検出することができる。さらにセキュリティを強化するために、顔認識システムを使って車両内の運転手と乗客の身元を照合することもできる。

‍

例えば、スペインのバレンシア港では、自律型ドローン、5G接続、拡張現実（AR）ヘッドセットで構成されるコンピューター・ビジョン・システムを使用して、港のセキュリティを監視している。自律型ドローンは定期的に港をパトロールするために使用され、ビデオフィードは5Gネットワークを通じてビジョンベースのシステムを使用して分析される。コンピューター・ビジョン・モデルが侵入や不審な行動を探す。通常とは異なるものが検出されると、アラートが生成される。ARヘッドセットを使用することで、セキュリティ・チームは警告されたエリアを見て、事件の重大性を理解することもできる。

ビジョンAIで油流出を検知する

油流出は、特に港湾の荷役作業中に、重大な環境脅威をもたらす。調査によると、中・小規模の油流出（7～700トン）の約29％がこれらの作業中に発生している。これらの流出は目に見えにくく、無害に見えるかもしれないが、その環境影響は深刻である。 

このような流出を手動で監視することは、大規模な港湾地域では特に困難である。この問題に対処するため、コンピューター・ビジョン・ソフトウェアを搭載した高度な水感知カメラが効果的なソリューションを提供できる。ビデオ映像を分析することで、これらのシステムはリアルタイムで油流出を検知し、迅速な対応と浄化作業を可能にする。

‍

実際、ヨーロッパ第二の港湾であるアントワープ港では、油流出の影響を軽減するためにコンピューター・ビジョン技術を使用している。遠隔操作のドローンが周辺の水域を監視している。コンピューター・ビジョンの能力を備えたこれらのドローンは、近隣の港湾地域の油流出を検知することができる。これにより、港湾当局は流出油の集中箇所を迅速に特定して対処することができ、海辺の水質が改善される。

港湾におけるコンピュータ・ビジョンの利点と限界

港湾管理におけるコンピュータビジョンの採用は、多くの利点をもたらし、ユニークな課題に対する様々なオーダーメードのソリューションを推進します。ここでは、これらの利点のいくつかを簡単にご紹介します：

• 海上ロジスティクスの改善 海上サプライチェーンにおけるAIは、物流に新たなレベルの業務効率をもたらしつつある。ビジョンベースのシステムは、航路間の商品のやり取り、港湾サービス、荷役などの監視に利用できる。 

• データに基づいた意思決定画像や映像の分析から得られる知見により、港湾管理者は十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

• より良い航路予測：ビジョンAIシステムは、港や船舶からのライブ映像などの視覚データを分析し、AIアルゴリズムが最適なルートを提案するのを支援することができる。

• 人件費の削減：船舶の監視、貨物の仕分け、船舶の追跡などの作業をコンピュータ・ビジョンによって自動化することで、港湾は人手への依存を減らすことができる。 

CVソリューションには多くの長所があるが、港湾への導入には考慮すべき課題もある。以下は、留意すべき制限事項である：

• 高い初期費用：業界標準のコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを港湾に導入するには、ハードウェア、AIの専門知識、計算インフラに多大な投資が必要となる。

• 環境の制約： 特に沿岸部では、雨や霧などの天候不順が画像や映像の品質に影響を与え、AIモデルの性能低下につながる可能性がある。

• 輸送コンテナサイズの多様性：輸送用コンテナはサイズ、色、ラベル、形状が様々で、視覚ベースのシステムにとって追跡が難しい。コンピュータビジョンモデルがこのような多様性を扱うには、さらなるトレーニングが必要かもしれません。

• 安定しないネットワーク接続：クラウドベースのコンピュータ・ビジョン・システムにとって、安定したネットワーク接続は重要なカギとなる。

港湾におけるコンピュータ・ビジョンの未来

報告書によると、世界のスマートポート市場は24.16％という驚異的な複合年間成長率（CAGR）で成長し、2033年には61億ドルに達すると予測されている。この成長は、AI、コンピューター・ビジョン、モノのインターネット（IoT）のような先進技術が、現代の港湾業務で利用されるようになっていることを浮き彫りにしている。港湾がより効率的でスマートなものになるにつれ、コンピュータ・ビジョンは作業の自動化、安全性の向上、業務効率の改善において重要な役割を果たすようになるだろう。

コンピュータービジョンをIoT、ブロックチェーン、ビッグデータなどの技術と組み合わせることで、リアルタイムの貨物追跡や港湾設備の予知保全など、AIを活用した高度で複雑なソリューションが可能になると期待されている。こうしたイノベーションは港湾運営を合理化し、エネルギー使用を最適化して二酸化炭素排出量を削減することで持続可能性を促進する。 

スマート・ポートに関する重要なポイント

コンピュータビジョンを港湾管理に組み込むことで、安全性、効率性、セキュリティの向上を図ることができます。作業員の活動の監視から、荷役や船舶航行のような複雑な作業の自動化まで、コンピュータビジョンアプリケーションは幅広い用途を提供し、港湾管理における重要な課題に対処することができます。 

自動化とAI主導のプロセスへの流れは、ビジョンAIソリューションの可能性に光を当てている。これらの先進技術を採用することで、港湾は世界の海事産業のリーダーとしての地位を確立し、経済成長と環境の持続可能性に貢献することができる。

私たちのコミュニティに 参加し、GitHubリポジトリをチェックしてAIについてもっと学びましょう。製造業におけるAIや ヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの他の興味深いアプリケーションをご覧ください。