人工知能(AI)が海運を真に変革するのは、データ、コンテキスト、接続性、分断されたワークフローが最終的に統合されたときである――これが、新刊SplashTechマガジンの序論として発表された、海事テクノロジーリーダーを対象としたSplashTech調査から浮かび上がる中心的な結論である。

調査で最も多く挙げられた答えはAIだ。しかしより示唆的なのは、その答えだけで終わらせようとする回答者がいかに少ないかという点である。

今後5年間でAIは海運のほぼすべての領域に影響を及ぼすと期待されている。航行計画、保守、調達、貨物作業、コンプライアンス、安全、商務上の意思決定、そして海上でも陸上でも膨大な時間を消費する日常業務である。しかし回答者は次々と同じ但し書きを付ける。知能は、その下にあるデータ、コンテキスト、接続性、アーキテクチャ、海事知識の質以上にはなり得ない、と。

この但し書きは、歴史的にデジタル化が不均一であった業界に向けられている。ただし、海運を取り巻く規制環境は今、より良いデータに報いる方向で変化している。IMO(国際海事機関)の炭素強度指標(CII)評価制度や、海事排出量をEU排出量取引制度(EU ETS)に組み込んだEUの動きにより、正確で検証可能な運用データは、任意の効率化プロジェクトではなくコンプライアンス要件となった。調査の回答者はこの実利的な圧力に繰り返し言及している――AIが報われるのは、それに供給されるデータが厳格な精査に耐えられる場合のみだ。

欠けた要素としてのコンテキスト

Complexioの共同CEOであるMatthew Talbotは、この議論を最も明快に示す一人である。彼が最も変革的な技術として選んだのは、海運の非構造化された調整層――電子メール、チャット、文書、添付ファイル――を読み取り、企業が実際にどう運営されているかのガバナンスされたモデルへと変換する能力だ。

「そこで重要な言葉はコンテキストです」とTalbotはSplashTechに語る。

汎用モデルなら電子メールの要約はできる、と彼は言う。より困難なのは、そのメッセージが特定の海運会社の中で何を意味するかを理解することだ。それがどの船舶、貨物、取引相手、人物、過去の意思決定に結びつき、業務が実際にどう流れているのか。海運の運用記録はしばしばERPではなく受信箱の中にある。機械がその履歴を知的に読み取れるようになるまで、その上に構築されたアプリケーションは全体像の一部しか扱えない。

Maris InvestmentsのManish Singhは同じ問題に別の方向からアプローチする。最も変革的な単一のデジタル技術を挙げてほしいと問われ、彼はあえて技術を名乗らない。彼の選択は「海事ワークフローに存在するサイロを解消する記録プラットフォーム(platform of record)」だ。

「それが実現するまで、多くの新しいツールは能力ではなく複雑さを加えていることになります」とSinghは言う。

これらの回答は、形成されつつあるより大きな競争を指し示している。海運に不足しているのはアプリケーションではない。アプリケーション、コミュニケーション、データ、人材が一つの運営体として機能できるようする結合組織なのである。

ただし条件付きのAI

Inmarsat Maritimeのゼネラルマネージャー兼副社長であるGert-Jan Pankenは、AIが最も広範な影響を持つと予想しつつ、その価値は投入される情報の質とそれを支えるデジタル基盤に完全に依存すると言う。AIが保守、航行最適化、安全、排出性能、商務効率を改善するには、信頼できるデータと安全な船陸間統合が必要である。その基盤がなければ、AIはもう一つの複雑さの層になるリスクがある。

ElomaticのデジタルトランスフォーメーションディレクターであるNico LehtinenもAIを挙げながら、海運はまだ表面的な部分に触れたにすぎないと強調する。この技術は、ユーザーが別個のアプリケーションとして訪れるものではなく、エンジニアリングと運用管理の自然な拡張へと徐々になっていくだろう。勝者は、最も目立つチャットボットを持つ企業ではないだろう。すでに意思決定が行われているワークフローの中に知能を静かに組み込む企業である、と彼は示唆する。

Agwaのプロダクト副社長であるMaayan Castelは、この機会を「センシング、意思決定、行動の間のループを閉じるドメイン特化型AI」と表現する。

「海運業界に必要なのは、誰かが解釈しなければならないデータを表示するダッシュボードの追加ではありません」と彼女は言う。

Marcuraのプロダクト・戦略成長担当上級副社長であるJanani Yagnamurthyは、別の大きな機会に着目している。組織知識を制度化できるAIエージェントだ。経験豊富な専門家が退職していく中で、数十年にわたる商務上の意思決定、業務慣行、契約解釈を捉えられる企業は、後から簡単に買い戻せない優位性を手にするだろう。

Talbotも同様の指摘をする。海運では依然として多くの運用知識が個人の持ち物として扱われている。なぜ機械を早めに交換したのか覚えている監督者や、特定の港でどの代理店なら確実に事を進めてくれるかを知るオペレーターだ。その人物が去ると、会社は同じ教訓を学び直すコストを支払うことが多い。

共通する糸は、単により賢いソフトウェアではない。知識と行動の距離を縮めることである。

基盤整備が先

Smart Ship Hubの最高経営責任者(CEO)であるJoy Basuは、おそらく調査の中で最も意図的に流行に逆らう回答を示した。本当に変革的な技術を一つ選ばなければならないとしたら、彼は船載データロガーを選ぶ。

海運は依然としてAIS、ノーンレポート(正午報告)、分断された船内システムに大きく依存している。エンジン、ボイラー、流量計、軸動力計、航海計器、貨物システムからの高頻度情報を低コストかつ確実に収集できれば、業界は突然、AI、デジタルツイン、自動報告、予測保守に必要な原材料を手にすることになる。

「汚損した船体、デレートされたエンジン、捏造されたAIS位置を考慮したことのないAIモデルは、自信満々のたわごとを出力します」とBasuは言う。

汎用AIは驚異的な速さで進歩しているが、船は汎用的な環境ではない。センサーはドリフトする。機械は劣化する。接続は途切れる。船体は汚れる。乗組員は臨機応変に対応する。天候は変わる。商務上の優先順位は衝突する。

Talbotは議論をテレメトリーの先へ広げる。センサー記録は、オペレーターにポンプが過熱したことを伝えるかもしれない。そのシグナルを監督者の電子メール、過去の点検報告書、乗組員が実際に行ったことと組み合わせれば、機械は「なぜ」を理解し始められる。構造化データと人間のコンテキストは、それぞれ単独よりも組み合わさった方が価値が高まる。

だからこそIdwalの最高技術責任者(CTO)であるDavid Evansは、変革は検証済みの運用データと標準化された報告から始まり、その上にAIと分析が位置すると主張する。SpecTecのCEOであるAdam Dennettも同様に、標準化された相互運用可能なデータこそが、誰が人工知能の恩恵を実際に受けるかを決める基盤だと選ぶ。AIはついに、海運が長年容認してきたデジタル上の問題を解決する商業的理由を提供するかもしれない。

人工知能そのものが主役に値するとは誰もが認めているわけではない。NAVTORのディレクターであるBjørn Kristianは、電子海図、水深測量、水位、表層海流などの航法製品を共通構造の下にまとめる次世代海事データフレームワーク「S-100」を選んだ。

「S-100は、より豊かで動的かつ相互運用可能な航法レイヤーをもたらします」とKristianは言い、状況認識、航路監視、航行計画の向上の可能性があるという。

彼の回答が有用なのは、まさに調査全体の結果を裏付けているからだ。次世代の海事知能の多くは、賢いアプリケーションが活用できるようになる前に、より豊かな情報が構造化され相互運用可能になることに依存している。水面下の技術が、表看板の技術が達成できることを最終的に左右するのだろう。

アプリケーションから運用層へ

ここでSinghの記録プラットフォーム論が特に重要になる。海事テクノロジーは伝統的に、部門ごと、課題ごとに購入されてきた。船員運用はあるシステム、機関部門は別、用船はまた別、調達も別、性能管理も別だ。そして人間が統合層となり、スプレッドシート、電子メール、再入力、記憶を通じて製品間で情報を移動させてきた。

Singhはこのアーキテクチャが耐用年限の終わりに近づいていると考えている。彼の目指す先は、船舶とそれを取り巻く人々に関する共通の運用記録であり、異なる機能が同じ基盤情報に収束できるようにするものだ。

「セグメントはベンダーが自分たちを整理する方法です」と彼は言う。「オペレーターはセグメントを体験しません。彼らが体験するのは、複数のプラットフォームとアプリケーションを横断する一つのワークフローです」

Talbotが往復書簡を重視するのは、アプリケーション層だけを解決しても不十分な理由を説明している。下流のすべてのシステムは、何が起きたのか、誰が決定したのか、何に基づいてかを知る必要がある。その証拠の多くは、データベースではなく会話や添付ファイルの中に埋め込まれたままだ。

Seaの最高商用責任者であるChristoffer Svardは、AIエージェントが人々に継続的に個別プラットフォームへログインさせるのではなく、他のシステムと直接接続するようになっていくと予想する。ソフトウェアは到達地点ではなく、ワークフロー生态系の一部になる。

SmartSeaのCEOであるKris Vedatは、船隊側から同様の結論に達している。彼は自律的な意思決定生态系が船舶、陸上チーム、海事インフラを接続すると予想する。ブレークスルーは個々のタスクの自動化ではなく、船隊が接続された運用ネットワークとして機能するようになることだ。

人間の判断はループ内に残る

エージェントと自動化への熱狂があるにせよ、今後5年間を人がいない海運への行進として思い描く回答者は比較的少ない。NAPAのCEOであるMikko Kuosaは、AIが提案し、人間が決定すべきだと主張する。Ardmore ShippingのイノベーションディレクターであるGarry Noonanも同様に、技術は人間の意思決定を置き換えるのではなく強化するときに最大の価値をもたらすと強調する。

Talbotはもう一つの敷居を提示する。出力は後から防御できるだろうか? 意思決定は数か月後、船主、用船者、検査員、保険者、仲裁裁判所によって異議を唱えられるかもしれない。正確さだけでは不十分だ。システムは、情報がどこから来たのか、どのバージョンが使われたのか、推奨の背後にある推論の連鎖を保存する必要がある。それこそが、実証から卒業する海事AI製品とそうでない製品を分ける違いの一つになるかもしれない。

5年後、AIはほぼ確実に海運により深く組み込まれているだろう。だがSplashTechの調査が示唆するのは、より大きな変革は、AIブームが業界にその周辺を整備させるもの――データ品質、コンテキスト、相互運用性、接続性、アイデンティティ、組織知識、ワークフロー――かもしれないという点だ。ブレークスルーは、すべての船がAIアシスタントを手にしたときに訪れるのではない。船と陸上事務所とテクノロジースタックが、最終的に同じ運用の現実に基づいて機能し始め――そしてその経緯を示せる――ときに訪れるのだ。

出典: Splash247