AI 等を活用したターミナルオペレーション最適化の実証と効果検証を行い AI システム導入の際のガイドラインをとりまとめました

　コンテナ船の大型化に伴い、１寄港あたりのコンテナ積降個数が増加しており、ターミナルにおける荷役効率の更なる向上が求められています。一方で、ターミナルにおいては、必要なコンテナを取り出すために「荷繰り※」と呼ばれる作業が発生し、ターミナルでのコンテナ取扱個数が増加するほど、この作業が頻繁に発生します。
　ターミナルの更なる効率的なオペレーションのためには、無駄な作業を可能な限り削減し、効率的な荷繰り等を実現する必要があります。

　コンテナ搬出入日時予測等の機能（詳細は別紙１参照）を有するAI システムを構築し、ターミナルオペレーションシステム（TOS）とAI システムを連携したうえで、通常のオペレーションとAI を活用した場合のオペレーションを同時並行で行う現場実証を実施しました。その上で、両オペレーションにおける荷繰り回数の比較や、AI システムの計画立案速度について効果検証を行いました。

　一定の荷繰り回数の削減効果（最大約83％）や、実運用可能な速度での計画立案が可能であることが確認できました。（詳細は別紙１参照）
　また、事業者がターミナルオペレーションにAI システムを導入する際の検討手順をまとめた、導入ガイドラインについてとりまとめました。（別紙２参照）

報道発表資料（PDF形式）

【別紙１】AI等を活用したターミナルオペレーションの最適化実証と効果検証結果（PDF形式）

【別紙２】荷繰り最少化AIシステム導入ガイドライン（PDF形式）