港湾におけるコンピュータビジョンによる海上貿易の最適化

海上輸送が貨物輸送の90%以上を占める現在、港湾はグローバル貿易に不可欠な拠点です。陸と海を結ぶ重要な役割を果たし、原材料、工業製品、消費財などの貴重な貨物を扱うことが多いため、国際的なサプライチェーンの要となっています。

長年にわたり、最先端技術は世界中の港湾の運営と管理方法を変えてきました。これらのイノベーションにより、港湾管理はより速く、より安全で、より信頼性の高いものになりました。最近の港湾におけるイノベーションには、人工知能（AI）が関わることがよくあります。

特に、AIのサブセットであるコンピュータビジョン（CV）は、港湾業務に大きな変革をもたらしています。Vision AIにより、コンピュータシステムは視覚情報をリアルタイムで見て理解することができます。画像や動画を分析することで、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、パターンを識別し、オブジェクトを検出し、動きをリアルタイムで追跡できます。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、港湾管理に多くの可能性をもたらします。

例えば、ヨーロッパ最大の海港であるロッテルダム港では、メンテナンススケジュールを最適化するためにコンピュータービジョンシステムを使用しています。彼らのAI搭載システムは、ライブビデオ監視を使用して船舶と港湾設備を監視し、港湾作業員がメンテナンスの必要時期を予測するのに役立ちます。定期的な監視により、設備の稼働時間が長くなり、港湾業務がよりスムーズかつ迅速になります。

この記事では、コンピュータビジョン技術を活用したさまざまなスマートポートの事例を探ります。また、港湾におけるこのイノベーションの使用に関する利点と欠点について、その将来の見通しを考慮しながら議論します。それでは、始めましょう。

スマートポートの重要性

港湾は日々大量の物資を受け入れており、業務効率の維持、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ます。1時間の遅延でも、海運会社にとっては大きな損失となり得ます。 

例えば、貨物の荷降ろしに時間がかかりすぎる（デマレージ）、荷降ろし後にコンテナを長期間保持する（デテンション）、港で商品を余分に保管する（保管料）、船の到着が遅れる（遅延料金）などに関連する費用があります。これらの高額なペナルティを回避するために、海運会社はスケジュール、移動時間、港湾活動を慎重に計画することを目指しています。

これらの課題に対処しながら港湾業務を管理するために、海運会社と港湾当局は、高度な AI 駆動の自動化ソリューションにますます注目しています。コンピュータビジョンに関して言えば、ビジョンモデルは、港湾業務の画像とビデオクリップの膨大なデータセットでトレーニングできます。 

トレーニング済みのモデルは、貨物コンテナの積み下ろしを検出および追跡するなどのタスクに使用できます。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労働者を追跡することにより、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で重要かつ価値がある理由を理解しましたので、次はコンピュータビジョンがどのように使用できるかを示すスマートポートの例をいくつか詳しく見ていきましょう。

港湾の安全維持にコンピュータビジョンを活用

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徹底できます。これはどのように機能するのでしょうか？YOLO11とYOLOv8はどちらも、画像または動画内のオブジェクトを識別および分類するオブジェクト検出や、これらのオブジェクトの経時的な動きを監視するオブジェクト追跡など、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、さまざまな作業者の安全に関するユースケースで使用できます。良い例としては、ヘルメットやベストなど、港湾労働者の個人用保護具（PPE）を物体検出を使用して検出することが挙げられます。

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同様に、物体追跡などのコンピュータビジョン機能を統合したスマートポートシステムも、作業者の位置を監視し、リアルタイムで動きを追跡して、危険を検出し、事故を防ぐために使用できます。 

ライブビデオ映像を分析することで、ビジョンモデルは、落下物や危険区域に立ち入る作業員など、潜在的な危険を特定できます。作業員が誤って制限区域に立ち入ったり、重機に近づきすぎたりした場合に、即座に警告を送信するようにシステムを設定することも可能です。

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、海上ナビゲーションの改善に重要な役割を果たすことができます。コンピュータビジョン、自動識別システム（AIS）送信（船舶の識別、位置、速度などを含む信号）、およびその他の高度なセンサーと統合された海上システムを使用して、船舶の所在に関する洞察を得ることができます。これらの洞察に基づいて、AIシステムは、混雑が少なく、燃料効率の高い船舶の理想的なルートをマッピングできます。これらの洞察により、乗組員は待機時間なしに、積み込みや荷降ろしなどの作業のために港を準備することもできます。

オブジェクト検出のようなコンピュータビジョン技術は、港湾当局が安全な航行のために海上にあるオブジェクトを検出し、追跡するために利用できます。例えば、ポートランドのメイン湾研究所は、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ます。このカメラは、コンピュータビジョンを利用して、船舶、ボート、ブイ、人、その他の海洋の危険物を、夜間や霧の中でも検出します。海上にある障害物を検出することで、船舶運航者は事故を回避し、容易に航行できます。

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港湾のデジタル化により容易になった貨物取扱い

貨物取扱いは、重機が関与し、落下物の危険性があるため、港湾におけるより複雑な作業の1つです。調査によると、港湾事故の63％以上が、貨物の操縦および積み込みまたは積み下ろし作業中に発生しています。これらの事故は、ラベルの読み取りや損傷の検査などの作業のために、作業員がコンテナまたは重い港湾設備の近くにいる必要性を減らすことで回避できます。 

Visionシステムは、コンテナのラベルを認識し、サイズ、種類、重量、シール、および目的地をスキャンしたり、構造的な損傷を検出したりすることで、これを実現するのに役立ちます。この興味深い事例研究として、ギリシャのピレウスコンテナターミナル（PCT）があります。この港では、Vision AI統合カメラを使用して、コンテナのシールが損傷していないかどうかを確認しています。システムは、積み込みまたは積み下ろし中に各コンテナの前面の画像をキャプチャします。次に、オブジェクト検出を使用して、画像上のコンテナのシールを特定します。シールがないか破損している場合、アラートがトリガーされ、港湾当局に通知してさらに調査するように指示します。

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スマートポートにおける監視およびアクセス制御

港湾でのセキュリティおよび監視業務には、絶え間ない注意が必要です。港全体の状況とオペレーションを監視するために必要な人員は膨大です。世界最小の港であるオレゴン州のデポベイでさえ、6エーカーの広さがあります。広大なスペースと密集して積み重ねられたコンテナにより、人間が24時間体制で手動で監視することは事実上不可能です。 

コンピュータビジョンを使用することで、港湾業務を複数のアクセスポイントで監視し、不正な侵入を即座に発見できます。光学文字認識（OCR）と自動ナンバープレート認識（ANPR）技術により、港に出入りする車両のナンバープレートを読み取り、不正な車両を検出できます。セキュリティをさらに強化するために、顔認識システムを使用して、車両内の運転手や乗客の身元を照合することもできます。

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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ます。自律型ドローンは定期的に港を巡回するために使用され、その映像は5Gネットワークを通じてビジョンベースのシステムで分析されます。コンピュータービジョンモデルは、侵入や不審な活動がないかを確認します。異常が検出されると、アラートが生成されます。セキュリティチームはARヘッドセットを使用して、アラートが発生したエリアを確認し、インシデントの重大度を把握することもできます。

Vision AIを活用した油流出の検出

原油流出は、特に港湾での積み降ろし作業中に重大な環境的脅威をもたらします。調査によると、中小規模の原油流出（7〜700トン）の約29％がこれらの活動中に発生しています。これらの流出は容易に目に見えず、無害に見えるかもしれませんが、環境への影響は深刻になる可能性があります。 

このような流出を手動で監視することは、特に大規模な港湾地域では困難です。この問題に対処するために、コンピュータ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します。これらのシステムは、ビデオ映像を分析することにより、油の流出をリアルタイムで検出し、迅速な対応とクリーンアップ作業を可能にします。

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実際、ヨーロッパで2番目に大きい港であるアントワープ港は、コンピュータビジョン技術を使用して、油流出の影響を軽減しています。遠隔操作のドローンが周辺の海域を監視しています。コンピュータビジョンの能力を備えたこれらのドローンは、近くの港湾地域で油流出を検出できます。これにより、港湾当局は集中的な流出地域を迅速に特定して対処し、海岸沿いの水質を改善することができます。

港湾におけるコンピュータビジョンの利点と限界

港湾管理にコンピュータビジョンを導入すると、多くの利点がもたらされ、固有の課題に対するさまざまなカスタマイズされたソリューションが生まれます。これらの利点のいくつかを簡単に見てみましょう。

• 海上物流の改善： 海上物流におけるAIは、物流業務に新たなレベルの効率性をもたらしています。ビジョンベースのシステムは、航路、港湾サービス、貨物処理などの間での商品のやり取りを監視するために使用できます。 

• データに基づいた意思決定: 画像およびビデオ分析からの洞察により、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。

• より良いルート予測: ビジョンAIシステムは、港や船からのライブ映像などの視覚データを分析して、AIアルゴリズムが最適化されたルートを提案するのを支援できます。

• 人件費の削減：コンピュータビジョンを通じて、船舶の監視、貨物の仕分け、船舶の追跡などのタスクを自動化することにより、港湾は人的労働への依存を減らすことができます。 

CVソリューションは数多くの利点を提供しますが、港湾での実装には考慮すべき特定の課題があります。留意すべきいくつかの制限事項を以下に示します。

• 高い初期コスト: 港湾で業界標準のコンピュータビジョンアプリケーションを実装するには、ハードウェア、AIの専門知識、および計算インフラストラクチャへの多大な投資が必要です。

• 環境的制約: 特に沿岸地域における一貫性のない気象条件（雨や霧など）は、画像やビデオの品質に影響を与え、AIモデルのパフォーマンス低下につながる可能性があります。

• 輸送コンテナサイズの多様性: 輸送コンテナは、サイズ、色、ラベル、および形状が異なるため、ビジョンベースのシステムで追跡するのが困難です。コンピュータビジョンモデルは、そのような多様性に対処するために追加のトレーニングが必要になる場合があります。

• 不安定なネットワーク接続： クラウドベースのコンピュータビジョンシステムでは、安定したネットワーク接続が重要です。中断が発生すると、港湾業務において遅延、非効率、および安全上のリスクが発生する可能性があります。

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、年平均成長率（CAGR）24.16%という目覚ましい成長を遂げ、2033年までに61億ドルに達すると予測されています。この成長は、現代の港湾運営におけるAI、コンピュータビジョン、モノのインターネット（IoT）などの高度な技術の利用拡大を浮き彫りにしています。港湾がより効率的かつスマートになるにつれて、コンピュータビジョンはタスクの自動化、安全性の向上、および運用効率の向上において重要な役割を果たす可能性があります。

IoT、ブロックチェーン、ビッグデータなどのテクノロジーと組み合わせることで、コンピュータビジョンは、リアルタイムの貨物追跡や港湾設備の予知保全など、高度で複雑なAI搭載ソリューションを可能にすると期待されています。これらのイノベーションは、エネルギー使用の最適化と炭素排出量の削減により、港湾業務を効率化し、持続可能性を促進します。 

スマートポートに関する主なポイント

コンピュータビジョンを港湾管理に統合することで、安全性、効率、セキュリティを強化できます。作業員の活動の監視から、貨物処理や船舶航行などの複雑なタスクの自動化まで、コンピュータビジョンアプリケーションは幅広いアプリケーションを提供し、港湾管理における重要な課題に対処できます。 

自動化とAI主導のプロセスへのトレンドは、Vision AIソリューションの可能性に光を当てています。これらの高度な技術を採用することにより、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できます。

ぜひ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応用例もご覧ください。