| Project/Area Number |
23K21015
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| Project/Area Number (Other) |
21H01564 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
渡部 大輔 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (30435771)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 智士 福井工業大学, 経営情報学部, 准教授 (10848336)
平田 燕奈 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (20791891)
鳥海 重喜 中央大学, 理工学部, 准教授 (60455441)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
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| Keywords | スマート港湾 / 国際海運 / デジタル化 / 運用効率化 / 環境負荷低減 |
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| Outline of Research at the Start |
スマート港湾に伴う自動化・デジタル化が港湾・船舶・陸上輸送に与える影響をまとめるとともに、輸送手段をまたいだ情報共有の円滑化に伴う運用効率化と環境負荷低減を評価するためのモデルを開発する。そして、スマート港湾の導入による環境負荷低減効果を明らかにし、今後必要となる港湾・船舶・陸上輸送におけるソフト・ハードのインフラ整備と国際貿易における制度設計について考察および提言を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、スマート港湾による情報共有に伴う運用最適化モデルの構築において、船舶航行データを用いた船舶入出港スケジューリングに関する最適化モデルを対象とした開発を行った。全世界・全船種を対象とした衛星AISデータを購入することで、船舶動静データを用いた船舶入出港のスケジュールの現状把握を行ったで、AISデータを活用して船舶の航跡を生成し、港湾への入出港に関する通航ルートの定量的な評価を行うとともに、スケジューリング問題として定式化を行い、船舶入出港の最適なタイミングを求めた。
陸上輸送を対象とした内陸コンテナ輸送における共同輸送や隊列走行などを活用した運用最適化モデルについて、開発を行った。内陸のコンテナデポを想定するとともに、隊列形成を計画的に行うための専用施設の整備を前提とし、貨物ODと隊列区間の空間配置から隊列形成をした方がメリットのがある領域について解析的に導出する数理モデルを構築した。
そして、ブロックチェーンを用いた港湾・船舶・陸上輸送の情報共有による需要予測モデルの構築を行った。国際物流に関するサプライチェーン全体における国際的かつ業際的な関係者間の情報共有において、国連CEFACTや世界税関機構など関係団体により、データ構造の標準化に関する議論が進められてきた。そして、貿易手続きの電子化において提案されているデータモデルなど国際標準を参照することで、データのやり取りに関するAPI規格におけるデータ構造について検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請書に記載した当初計画通り、進行しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
スマート港湾による情報共有に伴う運用最適化モデルの構築において、船舶航行データを用いた船舶入出港スケジューリングに関する最適化モデルを対象とした開発を行う。来年度は本年度に構築した船舶入出港の最適なタイミングを求めるスケジューリング問題を基に、現実の輸送を想定した感度分析を行う。
陸上輸送を対象とした内陸コンテナ輸送における共同輸送や隊列走行などを活用した運用最適化モデルについて、開発を行う。本年度に構築した貨物ODと隊列区間の空間配置から隊列形成をした方がメリットのがある領域について解析的に導出する数理モデルを基に、我が国における現実の輸送を想定した感度分析を行う。
そして、ブロックチェーンを用いた港湾・船舶・陸上輸送の情報共有による需要予測モデルの構築を行う。本年度に検討した貿易手続きの電子化において提案されているデータのやり取りに関するAPI規格におけるデータ構造を基にして、港湾荷役、船舶航行、陸上輸送でのトラック輸送における各種運行に関する動静データを用いて、貨物流動の需要予測モデルを構築する。
上記のモデルに対して、我が国における海上コンテナ輸送による国際物流データに適用による環境負荷低減効果の評価に関するシナリオ分析を行う。国際物流に関する各種統計の入手と整理を行い、本課題で統合的に用いるデータベースを構築した上で、シナリオを設定した上で分析を行う。我が国における物流システムとしてそれら技術を応用し運用する際、我が国における長年の法規制や商慣行の点から様々な障壁を明らかにすることで、今後必要となる港湾・船舶・陸上輸送におけるソフト・ハードのインフラ整備と国際貿易における制度設計について考察および提言を行う。
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