特開 2024-141622 コンテナ船の需要予測方法、コンテナ船の需要予測プログラム及びコンテナ船の需要予測システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024141622

(43)【公開日】2024-10-10

(54)【発明の名称】コンテナ船の需要予測方法、コンテナ船の需要予測プログラム及びコンテナ船の需要予測システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20241003BHJP

   G06Q 10/083 20240101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

G06Q10/083

【審査請求】未請求

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023053368

(22)【出願日】2023-03-29

(71)【出願人】

【識別番号】501204525

【氏名又は名称】国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所

(71)【出願人】

【識別番号】504136568

【氏名又は名称】国立大学法人広島大学

(74)【代理人】

【識別番号】110001210

【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】和田 祐次郎

(72)【発明者】

【氏名】濱田 邦裕

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA04

5L010AA16

5L049AA04

5L049AA16

(57)【要約】

【課題】コンテナ船の将来的な需要を高い精度で予測する。
【解決手段】コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、港湾混雑率、コンテナ船の船腹量を取得する入力値取得ステップと、海上荷動き量を導出可能な海上荷動きモデルを適用して、コンテナ港湾取扱量と貨物輸送距離に基づいて海上荷動き量を導出する海上荷動き量導出ステップと、コンテナ船の発注量を導出可能な発注モデルを適用して、海上荷動き量とコンテナ船の船腹量と船速と港湾混雑率に基づいて輸送効率を導出する輸送効率導出ステップと、発注モデルを適用して、輸送効率とコンテナ船の船腹量に基づいてコンテナ船の発注量を導出する発注量導出ステップとを有するコンテナ船の需要予測方法とする。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテナ船の需要を予測するコンテナ船の需要予測方法であって、
コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、港湾混雑率、コンテナ船の船腹量を取得する入力値取得ステップと、
海上荷動き量を導出可能な海上荷動きモデルを適用して、前記コンテナ港湾取扱量と前記貨物輸送距離に基づいて前記海上荷動き量を導出する海上荷動き量導出ステップと、
コンテナ船の発注量を導出可能な発注モデルを適用して、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量と前記船速と前記港湾混雑率に基づいて輸送効率を導出する輸送効率導出ステップと、
前記発注モデルを適用して、前記輸送効率と前記コンテナ船の船腹量に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出する発注量導出ステップとを有することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項2】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記海上荷動きモデルは、
（式１）に基づいて前記コンテナ港湾取扱量から総流動量を求め、
（式２）に基づいて前記総流動量と前記貨物輸送距離を乗算して前記海上荷動き量を求める、

【数1】

ことを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項3】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記発注モデルにおける前記輸送効率は、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量に基づき、前記港湾混雑率に応じ、（式３）又は（式４）を選択して求める、

【数2】

ことを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項4】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
予め求めた前記輸送効率と、前記コンテナ船の発注量と前記コンテナ船の船腹量の比との関係式に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項5】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記入力値取得ステップにおいて外部要因発注量を取得し、
前記外部要因発注量に応じて、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量を補正する発注量補正ステップを有することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項6】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記入力値取得ステップにおいて前記コンテナ船のサイズ別発注割合を取得し、
前記サイズ別発注割合と、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量に基づいてサイズ別発注量をさらに導出するサイズ別発注量導出ステップを有することを特徴するコンテナ船の需要予測方法。

【請求項7】

請求項６に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記サイズ別発注量に基づいて竣工量を導出可能な建造モデルを適用して、前記入力値取得ステップで取得したサイズ別の手持工事量に基づいてサイズ別竣工量を導出し、さらに前記サイズ別竣工量を合算して前記竣工量を導出する竣工量導出ステップを有することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項8】

請求項７に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記建造モデルは、造船所の操業状態による前記竣工量、時間遅れによる変化、及び国ごとの前記コンテナ船の建造能力の違いを考慮して、前記手持工事量と前記竣工量の関係を構築したものであることを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項9】

請求項７に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
予め定めたサイズ別の前記手持工事量と前記竣工量との関係に基づいて前記サイズ別竣工量を導出することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項10】

請求項７に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記竣工量に基づいて前記コンテナ船の船腹量を修正することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項11】

請求項８に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記竣工量に基づいて前記手持工事量を修正することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項12】

請求項１に記載のコンテナ船の需要予測方法であって、
前記輸送効率に基づいて廃船量を導出可能な廃船モデルを用いて、前記輸送効率、前記廃船量及び前記コンテナ船の船腹量の比の関係に前記輸送効率導出ステップで導出された前記輸送効率を適用し前記廃船量を導出する廃船量導出ステップを有することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法。

【請求項13】

コンテナ船の需要を予測するプログラムであって、
コンピュータに、
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の海上荷動きモデルと発注モデルを組み込ませ、入力値取得ステップ、海上荷動き量導出ステップ、輸送効率導出ステップ、及び発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラム。

【請求項14】

請求項５を引用する請求項１３に記載のコンテナ船の需要予測プログラムであって、
前記コンピュータに、外部要因発注量を取得させ、発注量補正ステップを実行させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラム。

【請求項15】

請求項６を引用する請求項１３に記載のコンテナ船の需要予測プログラムであって、
前記コンピュータに、コンテナ船のサイズ別発注割合を取得させ、サイズ別発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラム。

【請求項16】

請求項７を引用する請求項１５に記載のコンテナ船の需要予測プログラムであって、
前記コンピュータに、建造モデル取得ステップと竣工量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラム。

【請求項17】

請求項１０を引用する請求項１３に記載のコンテナ船の需要予測プログラムであって、
前記コンピュータに、廃船モデル取得ステップと廃船量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラム。

【請求項18】

コンテナ船の需要を予測するシステムであって、
条件入力手段と、導出結果を出力する結果出力手段と、コンピュータとを備え、
前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載のコンテナ船の需要予測方法を実行し、導出された結果を前記結果出力手段から出力することを特徴とするコンテナ船の需要予測システム。

【請求項19】

請求項１８に記載のコンテナ船の需要予測システムであって、
前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続され、前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載のコンテナ船の需要予測方法を実行することを特徴とするコンテナ船の需要予測システム。

【請求項20】

請求項１８に記載のコンテナ船の需要予測システムであって、
前記条件入力手段への入力に応じて、前記結果出力手段の前記導出結果の出力内容が選択可能であることを特徴とするコンテナ船の需要予測システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンテナ船の需要予測方法、コンテナ船の需要予測プログラム及びコンテナ船の需要予測システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、船舶による貨物輸送の需要が拡大しており、船舶の需要を予測し、その予測を基に経営戦略を立案することが必要とされている。

【0003】

非特許文献１及び非特許文献２には、種々の要因が相互に影響する複雑システムのモデル化や分析に有効なシステムダイナミクスの手法を用いて船舶の需要予測を行うシミュレーションシステムが開示されている。また、非特許文献３には、システムダイナミクスを使用して、港でのコンテナ量を高い精度で予測するモデルが提供されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】和田祐次郎、「船舶需要予測用ＳＤモデルとその活用に関する研究」、平成２９年３月、広島大学大学院工学研究科博士論文

【非特許文献2】Yujiro Wada et.al. “A system dynamics model for shipbuilding demand forecasting”, J Mar Sci Technol, July (2017)

【非特許文献3】Ying Wang et.al. “Application and Improvement of a System Dynamics Model to Forecast the Volume of Containers”, Journal of Applied Science and Engineering, Vol. 16, No. 2, pp. 187-196 (2013)

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

造船の需要予測に関する従来技術では、バルクキャリア船についての需要予測が主であり、コンテナ船の需要予測についての研究は十分でなかった。

【0006】

本発明は、コンテナ船の需要予測を可能にするコンテナ船の需要予測方法、需要予測プログラム及び需要予測システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の請求項１に係るコンテナ船の需要予測運用方法は、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、港湾混雑率、コンテナ船の船腹量を取得する入力値取得ステップと、海上荷動き量を導出可能な海上荷動きモデルを適用して、前記コンテナ港湾取扱量と前記貨物輸送距離に基づいて前記海上荷動き量を導出する海上荷動き量導出ステップと、コンテナ船の発注量を導出可能な発注モデルを適用して、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量と前記船速と前記港湾混雑率に基づいて輸送効率を導出する輸送効率導出ステップと、前記発注モデルを適用して、前記輸送効率と前記コンテナ船の船腹量に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出する発注量導出ステップとを有することを特徴とするコンテナ船の需要予測方法である。

【0008】

ここで、前記海上荷動きモデルは、（式１）に基づいて前記コンテナ港湾取扱量から総流動量を求め、（式２）に基づいて前記総流動量と前記貨物輸送距離を乗算して前記海上荷動き量を求める、

【数1】

ことが好適である。

【0009】

また、前記発注モデルにおける前記輸送効率は、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量に基づき、前記港湾混雑率に応じ、（式３）又は（式４）を選択して求める、

【数2】

ことが好適である。

【0010】

また、予め求めた前記輸送効率と、前記コンテナ船の発注量と前記コンテナ船の船腹量の比との関係式に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出することが好適である。

【0011】

また、前記入力値取得ステップにおいて外部要因発注量を取得し、前記外部要因発注量に応じて、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量を補正する発注量補正ステップを有することが好適である。

【0012】

また、前記入力値取得ステップにおいて前記コンテナ船のサイズ別発注割合を取得し、前記サイズ別発注割合と、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量に基づいてサイズ別発注量をさらに導出するサイズ別発注量導出ステップを有することが好適である。

【0013】

また、前記サイズ別発注量に基づいて竣工量を導出可能な建造モデルを適用して、前記入力値取得ステップで取得したサイズ別の手持工事量に基づいてサイズ別竣工量を導出し、さらに前記サイズ別竣工量を合算して前記竣工量を導出する竣工量導出ステップを有することが好適である。

【0014】

また、前記建造モデルは、造船所の操業状態による前記竣工量、時間遅れによる変化、及び国ごとの前記コンテナ船の建造能力の違いを考慮して、前記手持工事量と前記竣工量の関係を構築したものであることが好適である。

【0015】

また、予め定めたサイズ別の前記手持工事量と前記竣工量との関係に基づいて前記サイズ別竣工量を導出することが好適である。

【0016】

また、前記竣工量に基づいて前記コンテナ船の船腹量を修正することが好適である。

【0017】

また、前記竣工量に基づいて前記手持工事量を修正することが好適である。

【0018】

また、前記輸送効率に基づいて廃船量を導出可能な廃船モデルを用いて、前記輸送効率、前記廃船量及び前記コンテナ船の船腹量の比の関係に前記輸送効率導出ステップで導出された前記輸送効率を適用し前記廃船量を導出する廃船量導出ステップを有することが好適である。

【0019】

本発明の請求項１３に係るコンテナ船の需要予測運用プログラムは、コンテナ船の需要を予測するプログラムであって、コンピュータに、上記の海上荷動きモデルと発注モデルを組み込ませ、入力値取得ステップ、海上荷動き量導出ステップ、輸送効率導出ステップ、及び発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることを特徴とするコンテナ船の需要予測プログラムである。

【0020】

ここで、前記コンピュータに、外部要因発注量を取得させ、発注量補正ステップを実行させることが好適である。

【0021】

また、前記コンピュータに、コンテナ船のサイズ別発注割合を取得させ、サイズ別発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることが好適である。

【0022】

また、前記コンピュータに、建造モデル取得ステップと竣工量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることが好適である。

【0023】

また、前記コンピュータに、廃船モデル取得ステップと廃船量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることが好適である。

【0024】

本発明の請求項１８に係るコンテナ船の需要を予測するシステムであって、条件入力手段と、導出結果を出力する結果出力手段と、コンピュータとを備え、前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって上記のコンテナ船の需要予測方法を実行し、導出された結果を前記結果出力手段から出力することを特徴とするコンテナ船の需要予測システムである。

【0025】

ここで、前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続され、前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって上記のコンテナ船の需要予測方法を実行することが好適である。

【0026】

また、前記条件入力手段への入力に応じて、前記結果出力手段の前記導出結果の出力内容が選択可能であることが好適である。

【発明の効果】

【0027】

本発明の請求項１に係るコンテナ船の需要予測運用方法は、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、港湾混雑率、コンテナ船の船腹量を取得する入力値取得ステップと、海上荷動き量を導出可能な海上荷動きモデルを適用して、前記コンテナ港湾取扱量と前記貨物輸送距離に基づいて前記海上荷動き量を導出する海上荷動き量導出ステップと、コンテナ船の発注量を導出可能な発注モデルを適用して、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量と前記船速と前記港湾混雑率に基づいて輸送効率を導出する輸送効率導出ステップと、前記発注モデルを適用して、前記輸送効率と前記コンテナ船の船腹量に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出する発注量導出ステップとを有することによって、コンテナ船の将来的な需要を高い精度で予測することができる。

【0028】

ここで、前記海上荷動きモデルは、（式１）に基づいて前記コンテナ港湾取扱量から総流動量を求め、（式２）に基づいて前記総流動量と前記貨物輸送距離を乗算して前記海上荷動き量を求める、

【数3】

ことによって、コンテナ船の海上荷動き量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の海上荷動き量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0029】

前記発注モデルにおける前記輸送効率は、前記海上荷動き量と前記コンテナ船の船腹量に基づき、前記港湾混雑率に応じ、（式３）又は（式４）を選択して求める、

【数4】

ことによって、コンテナ船の輸送効率を高い精度で導出することができ、コンテナ船の輸送効率を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0030】

また、予め求めた前記輸送効率と、前記コンテナ船の発注量と前記コンテナ船の船腹量の比との関係式に基づいて前記コンテナ船の発注量を導出することによって、コンテナ船の輸送効率を用いてコンテナ船の発注量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0031】

また、前記入力値取得ステップにおいて外部要因発注量を取得し、前記外部要因発注量に応じて、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量を補正する発注量補正ステップを有することによって、コンテナ船の発注量をより高い精度で導出することができ、コンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0032】

また、前記入力値取得ステップにおいて前記コンテナ船のサイズ別発注割合を取得し、前記サイズ別発注割合と、前記発注量導出ステップで導出した前記コンテナ船の発注量に基づいてサイズ別発注量をさらに導出するサイズ別発注量導出ステップを有することによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の発注量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の船舶サイズ毎の発注量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0033】

また、前記サイズ別発注量に基づいて竣工量を導出可能な建造モデルを適用して、前記入力値取得ステップで取得したサイズ別の手持工事量に基づいてサイズ別竣工量を導出し、さらに前記サイズ別竣工量を合算して前記竣工量を導出する竣工量導出ステップを有することによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の竣工量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の竣工量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0034】

また、前記建造モデルは、造船所の操業状態による前記竣工量、時間遅れによる変化、及び国ごとの前記コンテナ船の建造能力の違いを考慮して、前記手持工事量と前記竣工量の関係を構築したものであることによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の竣工量をより高い精度で導出することができ、コンテナ船の竣工量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0035】

また、予め定めたサイズ別の前記手持工事量と前記竣工量との関係に基づいて前記サイズ別竣工量を導出することによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の竣工量をより高い精度で導出することができ、コンテナ船の竣工量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0036】

また、前記竣工量に基づいて前記コンテナ船の船腹量を修正することによって、コンテナ船の船腹量を高い精度で修正することができ、修正されたコンテナ船の船腹量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0037】

また、前記竣工量に基づいて前記手持工事量を修正することによって、コンテナ船の手持工事量を高い精度で修正することができ、修正されたコンテナ船の手持工事量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0038】

また、前記輸送効率に基づいて廃船量を導出可能な廃船モデルを用いて、前記輸送効率、前記廃船量及び前記コンテナ船の船腹量の比の関係に前記輸送効率導出ステップで導出された前記輸送効率を適用し前記廃船量を導出する廃船量導出ステップを有することによって、コンテナ船の廃船量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の廃船量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0039】

本発明の請求項１３に係るコンテナ船の需要予測運用プログラムは、コンテナ船の需要を予測するプログラムであって、コンピュータに、上記の海上荷動きモデルと発注モデルを組み込ませ、入力値取得ステップ、海上荷動き量導出ステップ、輸送効率導出ステップ、及び発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることによって、コンテナ船の将来的な需要を高い精度で予測することができる。

【0040】

ここで、前記コンピュータに、外部要因発注量を取得させ、発注量補正ステップを実行させることによって、コンテナ船の発注量をより高い精度で導出することができ、コンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0041】

また、前記コンピュータに、コンテナ船のサイズ別発注割合を取得させ、サイズ別発注量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の発注量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の船舶サイズ毎の発注量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0042】

また、前記コンピュータに、建造モデル取得ステップと竣工量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることによって、コンテナ船の船舶サイズ毎の竣工量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の竣工量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0043】

また、前記コンピュータに、廃船モデル取得ステップと廃船量導出ステップを実行させ、導出結果を出力させることによって、コンテナ船の廃船量を高い精度で導出することができ、コンテナ船の廃船量を用いてコンテナ船の需要予測の精度を向上させることができる。

【0044】

本発明の請求項１８に係るコンテナ船の需要を予測するシステムであって、条件入力手段と、導出結果を出力する結果出力手段と、コンピュータとを備え、前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって上記のコンテナ船の需要予測方法を実行し、導出された結果を前記結果出力手段から出力することによって、必要な情報を入力し、当該入力された情報を用いて高い精度で予測されたコンテナ船の需要をユーザに提示することができる。

【0045】

ここで、前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続され、前記条件入力手段で入力された入力値を含む条件にしたがって上記のコンテナ船の需要予測方法を実行することによって、情報通信網を利用して遠隔地から必要な情報を入力し、当該入力された情報を用いて高い精度で予測されたコンテナ船の需要をユーザに提示することができる。

【0046】

また、前記条件入力手段への入力に応じて、前記結果出力手段の前記導出結果の出力内容が選択可能であることによって、ユーザが必要とする情報に応じて出力内容を選択可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0047】

【図1】本発明の実施の形態におけるコンテナ船の需要予測システムの構成を示す図である。

【図2】本発明の実施の形態におけるサーバの構成を示す図である。

【図3】本発明の実施の形態におけるコンテナ船の需要予測システムの構成を示す図である。

【図4】本発明の実施の形態におけるコンテナ船の需要予測方法を示すフローチャートである。

【図5】本発明の実施の形態における発注モデルに適用される輸送効率と発注量との関係を示す図である。

【図6】本発明の実施の形態における建造モデルに適用される手持工事量と竣工量との関係を示す図である。

【図7】本発明の実施の形態における廃船モデルに適用される輸送効率と廃船量との関係を示す図である。

【図8】本発明の実施の形態における用船料と廃船補正量との関係を示す図である。

【図9】本発明の実施の形態におけるシミュレーション結果を示す図である。

【図10】本発明の実施の形態におけるシミュレーション結果を示す図である。

【図11】本発明の実施の形態におけるシミュレーション条件を示す図である。

【図12】本発明の実施の形態におけるシミュレーション結果を示す図である。

【図13】本発明の実施の形態におけるシミュレーション条件を示す図である。

【図14】本発明の実施の形態におけるシミュレーション結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0048】

本発明の実施の形態におけるコンテナ船の需要予測システム１００は、図１に示すように、サーバ１０２、データベース１０４、ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）を含んで構成される。サーバ１０２、データベース１０４、ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）は、情報通信網１０８を介して情報交換が可能となるように接続される。情報通信網１０８は、有線であっても、無線であってもよく、例えば、インターネット等の公共回線とされる。

【0049】

コンテナ船の需要予測システム１００では、ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）の条件入力手段からの条件入力を受けて、データベース１０４に記憶された各種情報に基づいてサーバ１０２においてコンテナ船の需要予測処理が実行される。サーバ１０２において求められた処理結果は、ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）へ送信されて、結果出力手段によって処理結果が出力される。

【0050】

サーバ１０２は、コンテナ船の需要予測を行うサービスを提供する。サーバ１０２は、例えば、コンテナ船の需要予測を行うサービス機関に設置される。サーバ１０２は、コンピュータ２００によって実現される。

【0051】

コンピュータ２００は、図２に示すように、処理部３０、記憶部３２、入力手段３４、出力手段３６及び通信提供手段３８を含んで構成される。処理部３０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部３０は、記憶部３２に記憶されているコンテナ船の需要予測プログラムを実行することによってコンテナ船の需要予測処理を行う。記憶部３２は、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶手段を含む。記憶部３２は、処理部３０とアクセス可能に接続され、コンテナ船の需要予測プログラム、コンテナ船の需要予測処理に必要な各種の情報を記憶する。なお、コンテナ船の需要予測プログラムには、コンテナ船の需要予測に必要な海上荷動きモデルや発注モデル等、各種のモデルを含むこともできる。また、海上荷動きモデルや発注モデル等、各種のモデルを含むプログラムを別のプログラムとして準備し、予めコンピュータ２００の記憶部３２に記憶させて組み込ませ、必要に応じて読みだしてコンテナ船の発注量や竣工量等の導出に利用することもできる。この場合、別のプログラムであっても、コンテナ船の需要予測プログラムに含むものと解釈する。
入力手段３４は、コンピュータ２００に情報を入力する手段を含む。入力手段３４は、例えば、ユーザからの入力を受けるキーボード等を備える。出力手段３６は、コンピュータ２００から情報を出力する手段を含む。出力手段３６は、例えば、ユーザインターフェース画面（ＵＩ）等のコンピュータ２００での処理結果を出力する手段を含む。出力手段３６は、例えば、ユーザに対して画像を呈示するディスプレイを備える。通信提供手段３８は、情報通信網１０８を介して、データベース１０４及びユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）や他の情報通信機器と情報をやり取りするためのインターフェースを含んで構成される。通信提供手段３８による通信は有線及び無線を問わない。

【0052】

コンピュータ２００は、コンテナ船の需要予測プログラムを実行することによって後述するコンテナ船の需要予測処理を行う。これによって、コンピュータ２００は、入力値取得部１０、海上荷動き量導出部１２、輸送効率導出部１４、発注量導出部１６、発注量補正部１８、サイズ別発注量導出部２０、サイズ別竣工量導出部２２、竣工量導出部２４及び廃船量導出部２６として機能する。

【0053】

データベース１０４は、コンテナ船の需要予測システム１００においてコンテナ船の需要予測を行うために必要な情報を記憶したデータベースである。コンテナ船の需要予測を行うために必要な情報として、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、船舶サイズ別発注割合、港湾混雑率、外部要因発注量、用船料、船舶サイズ別手持工事量、船腹量等が含まれる。データベース１０４は、情報通信網１０８を介してサーバ１０２からアクセスされ、必要に応じて記憶されている情報をサーバ１０２へ送信する。

【0054】

ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）は、サーバ１０２へコンテナ船の需要予測処理を行うための情報を入力及び送信するための端末である。ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）は、一般的なコンピュータとすることができる。コンテナ船の需要予測を実行しようとするユーザは、ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）に設けられた条件入力手段を用いてコンテナ船の需要予測処理を行うための条件を入力する。ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）は、条件の入力を受け付けると、情報通信網１０８を介して当該条件をサーバ１０２へ送信する。サーバ１０２は、当該条件を受信すると、当該条件に応じてコンテナ船の需要予測処理を行い、情報通信網１０８を介して処理結果をユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）へ送信する。ユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）は、処理結果を受信すると、結果出力手段を用いてユーザに処理結果を提示する。条件入力手段への入力に応じて、結果出力手段による導出結果の出力内容を選択可能としてもよい。

【0055】

なお、本実施の形態では、ユーザ端末１０６ａはコンテナ船の需要予測を行うＡ社に設置され、ユーザ端末１０６ｂはコンテナ船の需要予測を行うＢ機関に設置された例を示している。

【0056】

なお、コンテナ船の需要予測システム１００は、図３に示すように、データベース１０４及びユーザ端末１０６（１０６ａ，１０６ｂ）の機能をサーバ１０２が兼ねる構成としてもよい。当該構成では、入力手段３４によってコンピュータ２００に条件や情報が直接入力され、出力手段３６によって処理結果が直接出力される。この場合、データベース１０４は、情報通信網１０８を介して接続することもできる。

【0057】

以下、図４のフローチャートに沿って、コンテナ船の需要予測システム１００におけるコンテナ船の需要予測方法について説明を行う。本実施の形態のコンテナ船の需要予測システム１００は、予め構築した海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルを利用し、これらのモデルを組み合わせることによってコンテナ船の将来的な需要の予測を行う。具体的には、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、船舶サイズ別発注割合、港湾混雑率、外部要因発注量、用船料、船舶サイズ別手持工事量、船腹量等の条件を入力値として海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルに適用してコンテナ船に対する発注量、廃船量、竣工量、船腹量、手持工事量等の将来的な需要の予測を行う。

【0058】

ステップＳ１０～ステップＳ１６では、サーバ１０２において予め構築した海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルの取得が行われる。海上荷動きモデルは、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離等から海上荷動き量を導出するためのモデルである。発注モデルは、海上荷動き量、船腹量、船速及び港湾混雑率から輸送効率を求め、輸送効率からコンテナ船の発注量を導出するモデルである。また、発注モデルは、導出されたコンテナ船の発注量について外部要因発注量に基づいて補正を行う処理に適用される。また、発注モデルは、導出されたコンテナ船の発注量についてサイズ別発注割合に基づいてサイズ別発注量をさらに導出する処理に適用される。建造モデルは、手持工事量及び発注モデルで導出された発注量からコンテナ船の竣工量を導出するモデルである。また、建造モデルは、サイズ別の手持工事量及び発注モデルで導出されたサイズ別発注量に基づいてコンテナ船のサイズ別竣工量を導出する処理に適用される。廃船モデルは、海上荷動き量、船腹量、船速及び港湾混雑率から輸送効率を求め、輸送効率からコンテナ船の廃船量を導出するモデルである。また、廃船モデルは、導出された廃船量についてコンテナ船の用船料に基づいて補正を行う処理に適用される。海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルについては、ステップＳ２０～Ｓ３４において詳細を説明する。

【0059】

なお、海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルは、サーバ１０２を利用して一連のステップとして構築することもできる。

【0060】

取得あるいは構築された海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルは、サーバ１０２を構成するコンピュータ２００の記憶部３２に記憶される。サーバ１０２は、コンテナ船の需要予測処理を行う際に、記憶部３２からこれらのモデルを読み出して適用することによって海上荷動き量導出部１２、輸送効率導出部１４、発注量導出部１６、発注量補正部１８、サイズ別発注量導出部２０、サイズ別竣工量導出部２２、竣工量導出部２４及び廃船量導出部２６として機能する。

【0061】

ステップＳ１８では、ステップＳ２０～Ｓ３４における処理に必要な処理条件の入力値を取得する処理が行われる。当該ステップおける処理によって、サーバ１０２は入力値取得部１０として機能する。サーバ１０２は、情報通信網１０８を介して、データベース１０４又はユーザ端末１０６に接続され、コンテナ船の需要予測処理に必要な情報を取得する。コンテナ船の需要予測処理に必要な情報は、コンテナ港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、船舶サイズ別発注割合、港湾混雑率、外部要因発注量、用船料、船舶サイズ別手持工事量、船腹量等が挙げられる。コンテナ船の需要予測処理に必要な情報は、予めデータベース１０４に記憶させておいてもよいし、ユーザ端末１０６の条件入力手段によってユーザが入力するようにしてもよい。

【0062】

ステップＳ２０～Ｓ３４では、海上荷動きモデル、発注モデル、建造モデル及び廃船モデルを適用してコンテナ船の需要予想処理が行われる。コンテナ船の需要予想処理は、シミュレーションの内部時間ｔの時間間隔で繰り返し行われる。

【0063】

ステップＳ２０では、海上荷動き量の導出処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は海上荷動き量導出部１２として機能する。サーバ１０２は、コンテナ港湾取扱量及び貨物輸送距離に基づいてコンテナ貨物の海上荷動き量を算出する。

【0064】

まず、サーバ１０２は、（式１）を用いて、コンテナ港湾取扱量ＣＰＨＶ_ｔに基づいて総流動量ＴＦＶ_ｔを算出する。さらに、（式２）を用いて、総流動量ＴＦＶ_ｔ及び貨物輸送距離ＴＤ_ｔに基づいて海上荷動き量ＯＣＶ_ｔを算出する。以下、各量の添字ｔは、シミュレーションの内部時間ｔを示す。

【数5】

【0065】

ステップＳ２２では、輸送効率を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は輸送効率導出部１４として機能する。サーバ１０２は、発注モデルに対してステップＳ１８において取得された船速、港湾混雑率、船腹量及びステップＳ２０において導出された海上荷動き量を適用してコンテナ船の輸送効率を導出する。輸送効率は、コンテナ船の市況の逼迫度を示す指標である。

【0066】

サーバ１０２は、（式３）又は（式４）を用いて、海上荷動き量ＯＣＶ_ｔ、コンテナ船の船腹量Ｖ_ｔ、船速Ｓ_ｔ及び港湾混雑率ＣｏｎＲ_ｔに基づいて輸送効率ＴＥ_ｔを導出する。このとき、港湾混雑率ＣｏｎＲ_ｔの値に応じて（式３）又は（式４）のいずれを用いるかを選択する。港湾混雑率ＣｏｎＲ_ｔが１００より大きい場合には（式３）を適用し、港湾混雑率ＣｏｎＲ_ｔが１００以下であれば（式４）を適用する。なお、港湾混雑率ＣｏｎＲ_ｔは、シミュレーションの内部時間ｔにおける沖待ちの船腹量を全世界の船腹量で除算して無次元化したものである。また、船腹量Ｖ_ｔは、後述する建造モデルを用いた処理によって導出されるコンテナ船の竣工量に基づいて修正された値を適用することが好適である。

【数6】

【0067】

ステップＳ２４では、コンテナ船の発注量を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は発注量導出部１６として機能する。サーバ１０２は、発注モデルに対してステップＳ２２において導出された輸送効率を適用してコンテナ船の発注量を導出する。コンテナ船の発注量は、輸送効率とコンテナ船の発注量との関係から導出することができる。すなわち、発注モデルには、輸送効率とコンテナ船の発注量との関係が適用される。

【0068】

図５は、２００７年から２０１７年までの期間における輸送効率とコンテナ船の発注量との関係を示す図である。ただし、図５では、外部要因が大きかった２００８年、２０１２年、２０１４年及び２０１５年のデータは除いてある。図５に示すように、輸送効率とコンテナ船の発注量（図５では、発注量／船腹量で示す）との関係は、輸送効率の範囲毎に所定の関係式で表される。

【0069】

ステップＳ２６では、コンテナ船の発注量を補正する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は発注量補正部１８として機能する。サーバ１０２は、ステップＳ１８において取得された外部要因発注量に応じてステップＳ２４において導出されたコンテナ船の発注量Ｏ_ｔを補正する処理を行う。具体的には、外部要因発注量Ｏ_ｏｕｔをステップＳ２４において導出されたコンテナ船の発注量Ｏ_ｔに加算してコンテナ船の発注量Ｏ_ｔを補正する。ただし、外部要因発注量に応じたコンテナ船の発注量Ｏ_ｔの補正処理は、これに限定されるものではなく、輸送効率とコンテナ船の発注量との関係では考慮されていなかった外部要因に基づくコンテナ船の発注量を考慮した補正を行うものであればよい。

【0070】

ステップＳ２８では、コンテナ船のサイズ別発注量を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２はサイズ別発注量導出部２０として機能する。サーバ１０２は、ステップＳ２６において補正されたコンテナ船の発注量Ｏ_ｔに対してステップＳ１８において取得された船舶サイズ別発注割合を乗算することによってコンテナ船の船舶サイズ毎の発注量を導出する。船舶サイズは、例えば、３０００ＴＥＵ未満、３００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満、１２０００ＴＥＵ以上に分類される。そして、それぞれの船舶サイズに対して発注割合を取得し、当該発注割合を補正されたコンテナ船の発注量Ｏ_ｔに乗算することで船舶サイズ毎のサイズ別発注量を導出することができる。なお、船舶サイズ別発注割合は、過去におけるコンテナ船の発注割合の統計データから設定してもよいし、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。

【0071】

ステップＳ３０では、コンテナ船のサイズ別竣工量を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２はサイズ別竣工量導出部２２として機能する。サーバ１０２は、建造モデルに対してステップＳ１８において取得した船舶サイズ別手持工事量を適用することによってコンテナ船の船舶のサイズ別の竣工量を導出する。建造モデルは、造船所の操業状態による竣工量、時間遅れによる変化、及び国ごとのコンテナ船の建造能力の違いを考慮して手持工事量と竣工量の関係を構築したモデルである。

【0072】

図６は、過去の統計から得られた船舶サイズが３０００ＴＥＵ未満、３０００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満、１２０００ＴＥＵ以上のコンテナ船の手持工事量に対する竣工量の関係を示す。船舶サイズが３０００ＴＥＵ未満の場合、竣工量ｙ＝２．９×１０^－２×手持工事量ｘで表される。船舶サイズが３０００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満の場合、手持工事量が２０００×１０^３ＴＥＵ未満であれば竣工量ｙ＝３．３×１０^－２×手持工事量ｘで表され、手持工事量が２０００×１０^３ＴＥＵ以上であれば竣工量ｙ＝２．４×１０^－２×手持工事量ｘで表される。船舶サイズが１２０００ＴＥＵ以上の場合、手持工事量が２０００×１０^３ＴＥＵ未満であれば竣工量ｙ＝２．６×１０^－２×手持工事量ｘで表され、手持工事量が２０００×１０^３ＴＥＵ以上であれば竣工量ｙ＝３．０×１０^－２×手持工事量ｘで表される。このような関係式に基づいて、手持工事量に対応する竣工量を算出することができる。なお、コンテナ船の船舶サイズはこれらの分類に限定されるものではない。

【0073】

このとき、コンテナ船のサイズ別の手持工事量に対して時間遅れをもってコンテナ船のサイズ別竣工量は増減するので、当該時間遅れに応じてコンテナ船のサイズ別の手持工事量をコンテナ船のサイズ別竣工量に反映させることが好適である。例えば、時間遅れは９ヶ月とすることが好適である。

【0074】

ステップＳ３２では、コンテナ船の竣工量を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は竣工量導出部２４として機能する。サーバ１０２は、ステップＳ３０において導出された船舶サイズ別竣工量に基づいてコンテナ船の総竣工量を求める。例えば、３０００ＴＥＵ未満、３００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満及び１２０００ＴＥＵ以上のそれぞれの船舶サイズに対する竣工量を合算してコンテナ船の総竣工量を導出する。

【0075】

ステップＳ３４では、コンテナ船の廃船量を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サーバ１０２は廃船量導出部２６として機能する。サーバ１０２は、廃船モデルに対してステップＳ２２において導出された輸送効率を適用することによってコンテナ船の廃船量を導出する。廃船モデルでは、発注モデルと同様に、輸送効率とコンテナ船の廃船量との関係が適用される。

【0076】

図７は、２００７年から２０１７年までの期間における輸送効率とコンテナ船の廃船量との関係を示す図である。ただし、図７では、外部要因が大きかった２０１２年～２０１４年及び２０１６年のデータは除いてある。図７に示す関係から、輸送効率とコンテナ船の廃船量（図７では、発注量／船腹量で示す）との関係は線形回帰式で表すことができる。すなわち、図７の例では、輸送効率の範囲毎に、輸送効率ＴＥ_ｔが約１１０００（ｍｉｌｅ）未満では廃船量Ｓｃ＿ＴＥ_ｔはＳｃ_ｔ＝（－１．０×１０^－６ＴＥ_ｔ＋１．０×１０^－２）×船腹量Ｖ_ｔで算出され、輸送効率ＴＥ_ｔが約１１０００（ｍｉｌｅ）以上ではＳｃ＿ＴＥ_ｔ＝（－２．９×１０^－７ＴＥ_ｔ＋３．３×１０^－３）×船腹量Ｖ_ｔで算出される。

【0077】

なお、コンテナ船の船腹量Ｖ_ｔは時間遅れをもってコンテナ船の廃船量Ｓｃ＿ＴＥ_ｔに影響する。したがって、当該時間遅れに応じてコンテナ船の船腹量Ｖ_ｔをコンテナ船の廃船量Ｓｃ＿ＴＥ_ｔに反映させることが好適である。

【0078】

また、廃船量は、コンテナ船の用船料に応じて補正することが好適である。すなわち、市況の逼迫度が低く、用船料が低い時期においてコンテナ船の廃船が追加で行われるので、用船料ＦＲに応じた廃船補正量Ｓｃ＿Ｔｃ_ｔを廃船量Ｓｃ＿ＴＥ_ｔに加えて廃船量Ｓｃ_ｔ＝廃船量Ｓｃ＿ＴＥ_ｔ＋廃船補正量Ｓｃ＿Ｔｃ_ｔ算出する。図８は、用船料がｉｎｄｅｘ＝４８から下回った時点からの用船料の差（ｉｎｄｅｘ＝４８との差）の蓄積に対する廃船補正量Ｓｃ＿Ｔｃ_ｔ（廃船量の差分）の関係を示す。当該関係から、廃船補正量Ｓｃ＿Ｔｃ_ｔを求め、補正された廃船量Ｓｃ_ｔを算出することができる。

【0079】

ステップＳ３６では、コンテナ船の船腹量の修正が行われる。コンテナ船は手持工事量に追加されてから時間遅れをもって竣工され、竣工に伴って船腹量に加算される。そこで、ステップＳ１８において取得された船腹量をコンテナ船の総竣工量に基づいて修正することが好適である。

【0080】

ステップＳ３８では、コンテナ船の手持工事量の修正が行われる。コンテナ船の竣工量に応じてコンテナ船の手持工事量は減少する。したがって、コンテナ船の竣工量に応じてコンテナ船の手持工事量を修正することが好適である。例えば、コンテナ船の船舶サイズ毎の竣工量に応じてコンテナ船の船舶サイズ毎の手持工事量を修正する。なお、コンテナ船の手持工事量はステップＳ２８において導出されたコンテナ船のサイズ別発注量に基づいて修正してもよい。この場合、コンテナ船のサイズ別発注量に対して時間遅れをもってコンテナ船の手持工事量は増減するので、当該時間遅れに応じてコンテナ船のサイズ別発注量をコンテナ船の手持工事量に反映させることが好適である。

【0081】

ステップＳ４０では、コンテナ船の需要予測を行う全期間について需要の予測処理が終了したか否かが判定される。コンテナ船の需要予測を行う全期間について需要の予測処理が終了していれば需要予測処理を終了し、そうでなければシミュレーションの内部時間ｔを所定のステップ時間だけ進めてステップＳ２０に処理を戻し、次の内部時間ｔについての需要予測処理を繰り返す。

【0082】

以上の処理によって、コンテナ船の需要予測システム１００におけるコンテナ船の需要予測に関してコンテナ船の発注量、手持工事量、竣工量、船腹量、廃船量が導出される。サーバ１０２は、これらの量の情報を記憶部３２に記憶させると共に、情報通信網１０８を介してデータベース１０４に送信して記憶させる。また、サーバ１０２は、情報通信網１０８を介してこれらの情報をユーザ端末１０６へ送信する。ユーザ端末１０６では、結果出力手段を用いて、コンテナ船の需要予測に関するコンテナ船の発注量、手持工事量、竣工量、船腹量、廃船量、海上荷動き量、輸送効率等の情報をユーザに提示する。

【0083】

［実施例］
以下、コンテナ船の需要予測システム１００によるコンテナ船の需要を予測するシミュレーションを行った実施例について説明する。

【0084】

シミュレーションでは、まず２００７年～２０１７年のシミュレーション期間について、コンテナ船の港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、船舶サイズ別発注割合、港湾混雑率、外部要因発注量、用船料の実績値を入力として、コンテナ船の発注量、廃船量、竣工量、船腹量及び手持工事量を１ヶ月間隔で予測する処理を行った。当該予測処理によって、コンテナ船の需要予測システム１００において使用されるモデルの開発を行った。

【0085】

図９は、モデル開発時におけるシミュレーションで導出されたコンテナ船の発注量、竣工量、船腹量及び廃船量の経時的な変化を示す。図９において、破線は実績値を示し、太実線はシミュレーション結果（用船料による補正あり）、細実線はシミュレーション結果（用船量による補正なし）を示す。図９に示すように、コンテナ船の発注量、竣工量、船腹量及び廃船量のシミュレーション結果が実績値に一致するようにモデルを構築した。

【0086】

次に、開発モデルの妥当性を確認するために、上記のモデル開発期間外の２０１８年～２０２１年をシミュレーション期間としてコンテナ船の港湾取扱量、貨物輸送距離、船速、船舶サイズ別発注割合、港湾混雑率、外部要因発注量、用船料の実績値を入力として、コンテナ船の発注量、廃船量、竣工量、船腹量及び手持工事量を１ヶ月間隔でシミュレーションを行った。

【0087】

図１０は、シミュレーションで導出されたコンテナ船の発注量、竣工量、船腹量及び廃船量の経時的な変化を示す。図１０において、点線は実績値を示し、実線はシミュレーション結果（港湾混雑率による補正あり）、破線はシミュレーション結果（港湾混雑率による補正なし）を示す。図１０に示すように、２００７年～２０１７年のモデル開発期間内の実績値を用いて構築したモデルを適用して２０１８年～２０２１年のモデル開発期間外にコンテナ船の発注量、竣工量、船腹量及び廃船量のシミュレーションを行った結果は実績値に略一致した。これによって、構築したモデルが妥当であることが確認できた。

【0088】

続いて、コンテナ船の需要予測システム１００を用いて将来シミュレーションを実施し、コンテナ船の造船需要の将来の動向を検討した。シミュレーション期間は、２０２２年～２０４０年とした。図１１は、シミュレーション条件を示す。ケース１（Ｃａｓｅ１）では、コンテナ港湾取扱量が年成長率１．９９％で増加、貨物輸送距離が毎月１．２４５ｍｉｌｅ減少、船速はｉｎｄｅｘ＝７５、港湾混雑率は２０１６年を１００として２０２３年に収束、船舶サイズ別発注割合は３０００ＴＥＵ未満が１４．４％、３０００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満が１２．３％、１２０００ＴＥＵ以上が７３．３％、用船料は１９９３年を１００として２０２５年にｉｎｄｅｘ＝４８を上回るように回復するものとした。ケース２（Ｃａｓｅ２）では、コンテナ港湾取扱量が年成長率３．２８％で増加、それ以外の条件はケース１（Ｃａｓｅ１）と同じとした。また、ＥＥＸＩ規制に伴う強制廃船が毎月２０８３３ＴＥＵだけ行われるものとした。

【0089】

図１２は、図１１に示したシミュレーション条件においてコンテナ船の発注量の将来の予測を行った結果を示す。図１２において、実線はケース１（Ｃａｓｅ１）、破線はケース２（Ｃａｓｅ２）のシミュレーション結果を示す。図１２に示すように、ケース１（Ｃａｓｅ１）では２０２３年～２０３２年の期間においてコンテナ船の発注量は低迷し、ケース２（Ｃａｓｅ２）では２０２３年～２０２８年の期間においてコンテナ船の発注量は低迷するという予測結果が得られた。

【0090】

また、コンテナ船の需要予測システム１００を用いて将来シミュレーションを実施し、コンテナ船の造船需要の将来の動向を検討した。シミュレーション期間は、２０２２年～２０４０年とした。図１３は、シミュレーション条件を示す。ケース１（Ｃａｓｅ１）～ケース３（Ｃａｓｅ３）では、コンテナ港湾取扱量が年成長率３．２８％で増加、貨物輸送距離が毎月１．２４５ｍｉｌｅ減少、船速はｉｎｄｅｘ＝７５、港湾混雑率は２０１６年を１００として２０２３年に収束、船舶サイズ別発注割合は３０００ＴＥＵ未満が１４．４％、３０００ＴＥＵ以上１２０００ＴＥＵ未満が１２．３％、１２０００ＴＥＵ以上が７３．３％、用船料は１９９３年を１００として２０２５年にｉｎｄｅｘ＝４８を上回るように回復するものとした。また、ＥＥＸＩ規制に伴う強制廃船に加え、国際海運における環境規制等により追加廃船があるケースとして、ケース１（Ｃａｓｅ１）では追加廃船なし、ケース２（Ｃａｓｅ２）では毎月２０８３３ＴＥＵだけ追加廃船が行われ、ケース３（Ｃａｓｅ３）では毎月４０２６３ＴＥＵだけ追加廃船が行わるものとした。

【0091】

図１４は、図１３に示したシミュレーション条件においてコンテナ船の発注量の将来の予測を行った結果を示す。図１４において、実線はケース１（Ｃａｓｅ１）、破線はケース２（Ｃａｓｅ２）、一点鎖線はケース３（Ｃａｓｅ３）のシミュレーション結果を示す。ケース３（Ｃａｓｅ３）に示すように、追加廃船を進めることによって２０２５年から発注量の回復が見込めるが、２０３２年以降に発注量が低迷するという予想結果が得られた。これに対して、ケース２（Ｃａｓｅ２）では、追加廃船を適量に維持することで、２０２６年から発注量は回復し、その後の発注量の減少も抑制できるという予想結果が得られた。

【産業上の利用可能性】

【0092】

本発明は、コンテナ船の需要予測に利用することができる。ただし、本発明の適用範囲は、コンテナ船の需要予測に限定されるものではなく、他の種類の船舶の需要予想にも適用することができる。

【符号の説明】

【0093】

１０ 入力値取得部、１２ 海上荷動き量導出部、１４ 輸送効率導出部、１６ 発注量導出部、１８ 発注量補正部、２０ サイズ別発注量導出部、２２ サイズ別竣工量導出部、２４ 竣工量導出部、２６ 廃船量導出部、３０ 処理部、３２ 記憶部、３４ 入力手段、３６ 出力手段、３８ 通信提供手段、１００ 需要予測システム、１０２ サーバ、１０４ データベース、１０６（１０６ａ，１０６ｂ） ユーザ端末、１０８ 情報通信網、２００ コンピュータ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】