Name: AIがシンガポールの港湾をいかに効率化したか (How AI made Singapore’s ports more efficient)
Uploaded: 2025-10-07T18:56:40.000Z
Duration: 9 min 24 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Every minute is precious in global trade.

グローバル貿易では、一分一秒が大切です。

基礎受動態

Which is why here at the Port of Singapore, one of the world's busiest shipping hubs, no time is wasted as operations run 24,7 all year round.

だからこそ、世界で最も忙しい輸送ハブの一つであるシンガポール港では、年中無休24時間体制で運営されており、時間の無駄はありません。

Still, not everything runs like clockwork amidst activity.

それでも、活気あふれる中でも全てが順調に進むわけではありません。

A silent crisis has been gripping the haulier industry in Singapore, which is a relatively small country.

比較的小さな国であるシンガポールでは、運送業界が静かな危機に直面しています。

We have a lot of trucks that are operating within Singapore, almost like close to 3,000 or more.

シンガポール国内では、3,000台近く、あるいはそれ以上のトラックが稼働しています。

Generally, the trucking industry globally has some of the key issues are high operational costs and high carbon emissions.

一般的に、世界のトラック業界の主な課題は、高い運営コストと高い炭素排出量です。

These are attributed to the sub optimal use of resources as well.

これらは、リソースの最適未満な使用にも起因しています。

The biggest one being manpower shortages in the aging workforce, be it the drivers who are driving the trucks, controllers as we call the planners who are planning the trips for for the drivers.

最大の課題は、トラックを運転するドライバーや、ドライバーの運行計画を立てる計画担当者と呼ばれる運行管理者など、高齢化する労働力における人手不足です。

Trucking is a fragmented industry, which means it still relies on manual processes.

トラック業界は断片化された産業であり、手作業プロセスに依存しています。

But what if there was a more efficient way to move goods from port to destination?

しかし、港から目的地まで、より効率的に貨物を移動させる方法があるとしたらどうでしょうか？

With rapid urbanization and rising consumer demands, supply chains are being forced to evolve.

急速な都市化と高まる消費者の需要により、サプライチェーンは進化を余儀なくされています。

This alliance is hoping to help drive that evolution with AI powered halyard planning and location services intelligence.

このアライアンスは、AI搭載の貨物計画とロケーションサービスインテリジェンスで、その進化を推進することを目指しています。

PSA has been focusing a lot on terminal operations for multiple decades.

PSAは、何十年にもわたりターミナルオペレーションに注力してきました。

So in the last about four to five years we've also started expanding our digital solutions into the community space which is beyond the terminal where we saw that just optimizing what happens inside the terminal is not sufficient to look at the logistics industry or supply chain as a whole.

そのため、過去約4〜5年間で、ターミナル内での最適化だけでは、ロジスティクス産業やサプライチェーン全体を網羅するには不十分であると認識し、ターミナルを超えたコミュニティスペースへのデジタルソリューションの展開も開始しました。

Optitruck, to put it very simply, is a transport management solution which addresses the trip planning, the trip execution and making sure that we account for all the jobs that we undertook and all the way up to invoicing and billing.

Optitruckは、非常に簡単に言うと、配車計画、配車実行、そして請求書発行と請求まで、すべての業務を確実に処理する輸送管理ソリューションです。

HERE technologies is a location technology and platform company.

HERE technologiesは、ロケーションテクノロジーとプラットフォームの会社です。

What we're using is something called tour planning.

私たちが使用しているのは、ツアー計画と呼ばれるものです。

There are many variables to define that tour.

そのツアーを定義するには、多くの変数があります。

What is this AI model or the machine learning model does to find the best route in that planning phase.

このAIモデルまたは機械学習モデルは、その計画段階で最適なルートを見つけるために何をするのでしょうか？

So when a container or the truck has to go from point A to point B or point B to point C, the algorithm is able to efficiently predict what is the best way to move.

そのため、コンテナやトラックがA地点からB地点、またはB地点からC地点へ移動する必要がある場合、アルゴリズムは効率的に最適な移動方法を予測することができます。

The partnership with HERE actually started off with a meeting to share some of the pain points in our industry and the initiatives that we are working on.

HEREとのパートナーシップは、私たちの業界の課題や取り組んでいるイニシアチブを共有するための会議から始まりました。

For a complex operations like this, one of the fundamental problem is the efficiency.

このような複雑なオペレーションにおいて、根本的な問題の一つは効率性です。

So our shared vision is to work with PSA to provide efficiency, reduce cost or the downtime where there are empty containers or empty trucks.

そこで、PSAと協力して効率性を提供し、空のコンテナや空のトラックがある場合のコストやダウンタイムを削減するというのが、私たちの共通のビジョンです。

では、このテクノロジーはどのように機能するのでしょうか？

ワンタップで旅が始まります。

Every delivery is made up of an intricate network of ports, hauliers and logistics systems.

すべての配送は、港、運送業者、物流システムが複雑に絡み合ったネットワークで構成されています。

As of early 2025, the system had onboarded 400 trucks, acquiring close to 20% of Singapore's market share.

2025年初頭の時点で、このシステムは400台のトラックを導入し、シンガポール市場の約20％を獲得しました。

Each truck now handles about 10 to 12 deliveries daily.

現在、各トラックは1日に約10〜12回の配送を処理しています。

Before the system's launch, up to 35% of trips were empty, wasting fuel, labour and maintenance costs.

システム導入前は、最大35％の輸送が空で、燃料、労働力、メンテナンスコストを無駄にしていました。

Unproductive trips effectively means that the truck is not carrying a container.

非生産的な輸送とは、実質的にトラックがコンテナを積んでいないことを意味します。

It's like a taxi is moving without a passenger.

まるでタクシーが乗客なしで走っているようなものです。

Ever since we have implemented Optitruck Sometime in late 2022, we have seen that they managed to reduce their empty trips almost by 50%.

2022年後半にOptitruckを導入して以来、空の走行をほぼ50％削減できたことがわかりました。

Cutting empty trips isn't just about logistics.

空の走行を削減することは、単なるロジスティクスの問題ではありません。

よりスマートな計画が必要です。

That's where automation and resource sharing come in.

そこで登場するのが、自動化とリソース共有です。

そこで、2つの機能をご紹介します。

One is automated scheduling and asset pooling.

1つは自動スケジューリングとアセットプーリングです。

So automated scheduling largely focuses on addressing the productivity and efficiency of the controllers who are actually planning the trips.

自動スケジューリングは、主に配車計画を担当する運行管理者の生産性と効率性に対処することに焦点を当てています。

There are manpower shortages and the aging workforce.

人手不足と高齢化する労働力があります。

So what happens five years down the line when there aren't many uptakes for the controllers?

では、運行管理者の採用が少ない5年後にはどうなるのでしょうか？

Can the system be able to do it automatically based on data and AI?

データとAIに基づいてシステムが自動でできるようになりますか？

So there could be cases where I have trucks, but

そのため、トラックは持っているけれど、

I don't have enough jobs to do, whereas my partner or my friend has a lot more jobs to do than the number of trucks they have.

やることがあまりない一方で、パートナーや友人はトラックの数よりもはるかに多くの仕事を持っている、という状況もあり得ます。

Why don't we get together, pool our resources, and

一緒になってリソースを共有しませんか？

in doing so effectively, we need lesser number of trucks.

そうすることで、より少ないトラックで済みます。

ドライバーもより少なく済みます。

But optimizing resources is just one piece of the puzzle.

しかし、リソースの最適化はパズルのほんの一部にすぎません。

Real efficiency comes from something even more powerful.

真の効率性は、さらに強力なものから生まれます。

Imagine a concept of a ride hailing app where the truckers are actually being allocated jobs and loads based on their proximity, their job type, the overall competency type.

トラック運転手が、その近さ、仕事の種類、全体的な能力に基づいて仕事や貨物を割り当てられる配車アプリのコンセプトを想像してみてください。

So tool planning makes use of the underlying layer of location data, which is geocoding attributes.

ですので、ツール計画は、ジオコーディング属性である基盤となる位置データを利用します。

Point of interest, a normal human eye on a picture can only look at 30, 40 attributes.

POI、つまり普通の人の目が写真で見れるのは30、40個の属性が限界です。

But our technologies and what we call within the industry is a digital reality index.

しかし、私たちのテクノロジー、そして業界内で「デジタルリアリティインデックス」と呼んでいるものは、

It goes beyond 900 attributes on one static picture.

静止画1枚に900以上の属性を持つことができます。

That is the sheer power to convert those snippets on a picture to usable data.

それが、写真の断片を実用的なデータに変換する純粋な力です。

So a particular sign becomes your speed limit, road sign.

例えば、特定の標識が速度制限や道路標識になります。

So all this attributes are blended in to give the most accurate result possible.

これらのすべての属性がブレンドされ、可能な限り正確な結果が得られます。

Now, when the truck hits the road, then a lot of dynamic things happens, right?

さて、トラックが道路に出ると、多くの動的なことが起こりますよね？

You have an accident, traffic congestion, you need to take a detour.

事故や交通渋滞が発生し、迂回が必要になります。

These efficiency gains rely on precise digital mapping.

これらの効率向上は、正確なデジタルマッピングにかかっています。

So how reliable is this approach when faced with the unpredictability of everyday roads?

では、日常の道路の予測不可能性に直面した場合、このアプローチはどれくらい信頼できるのでしょうか？

We have something called unimap methodology, which is the live injection of fresh data coming in from billions of probes, active traffic, government agencies, a Lot of, you know, feeds that comes and gets injected into the overall engine.

ユニマップという方法論があり、これは数十億ものプローブ、アクティブトラフィック、政府機関など、多くのフィードから入ってくる新しいデータをリアルタイムで注入し、全体的なエンジンに組み込むものです。

The tool is actually designed to give those ETA ATDs in the most correct manner because it directly affects your cost, your serviceability, your user experience and overall ecosystem.

このツールは、ETAやATDを最も正確な方法で提供するように設計されています。なぜなら、それはコスト、サービス提供能力、ユーザーエクスペリエンス、そして全体的なエコシステムに直接影響するからです。

According to PSA, scaling up Optitruck could cut 10 million kg of CO2 emissions annually, the same impact as planting 300,000 trees.

PSAによると、Optitruckをスケールアップすれば、年間1000万kgのCO2排出量を削減でき、これは30万本の木を植えるのと同じ効果があります。

Singapore is committed to lowering emissions with a target of 60 million tonnes of CO2 equivalent by 2030.

シンガポールは、2030年までに6000万トンのCO2相当量の排出量削減を目指し、排出量削減に取り組んでいます。

By 2050, the vision is even more ambitious.

2050年までには、そのビジョンはさらに野心的になります。

ネットゼロエミッションです。

Our contribution to net zero and the sustainability is to reduce the carbon footprint because it's going to consume less fossil fuel when it is being efficient.

ネットゼロと持続可能性への私たちの貢献は、炭素排出量を削減することです。なぜなら、効率的であればあるほど、化石燃料の消費が少なくなるからです。

We are seeing lots of EVs also coming into the picture.

EVもたくさん登場してきています。

These carbon emission savings are actually not for us, but it's for our customers.

これらの炭素排出量削減は、実際には私たちのためではなく、お客様のためなのです。

On top of the sustainability initiatives that we have undertaken, like electrification of our equipment, we also help our customers by building digital platforms to help them achieve such savings as well.

さらに、機器の電動化といった持続可能性への取り組みに加え、お客様が同様の削減を達成できるよう、デジタルプラットフォームを構築して支援しています。

Singapore launched its next generation tuas Port in September 2022 and expansion will continue over the next two decades with the aim of making it the world's largest, largest fully automated port terminal.

シンガポールは2022年9月に次世代のトゥアス港を開港しました。世界最大級の、完全に自動化された港湾ターミナルを目指し、今後20年間にわたり拡張が続けられます。

By the 2000 and 40s, Tua's port will be able to handle a capacity of 65 million containers annually, nearly double the volume of all Singapore ports in 2021.

2040年代までには、トゥアス港は年間6,500万TEUのコンテナを処理できるようになり、これは2021年のシンガポール港全体の取扱量のほぼ2倍になります。

As we scale up Tuas port and go into full capacity operations by 2040, we're also looking into building our PSA supply chain hub which is focusing on cargo operations.

トゥアス港を拡張し、2040年までにフル稼働させるにあたり、私たちは貨物オペレーションに焦点を当てたPSAサプライチェーンハブの構築も検討しています。

So beyond container trucks, we're also looking at other kinds of cargo movements.

そのため、コンテナトラックだけでなく、他の種類の貨物輸送も検討しています。

For example, like smaller trucks, they have very unstructured and very fragmented market where people can have one lorry to hundreds of lorries, but

例えば、小型トラックのような、非常に構造化されておらず、断片化された市場では、1台から数百台のトラックを所有している人々がいますが、

繰り返しになりますが、非常に、非常に手作業で行われています。

They don't use any planning or transport management system.

計画システムや輸送管理システムは一切使用していません。

So if we fix that particular angle on visibility, how it improves overall port efficiency, that's our goal.

ですので、この可視性という特定の側面を改善し、港全体の効率をどのように向上させるかが私たちの目標です。

The AI technology is going to be everywhere.

AI技術はあらゆる場所で活用されるでしょう。

Be it an operation which is like maritime medicine, healthcare, finance.

例えば、海運、ヘルスケア、金融のような、非常に構造化されておらず、断片化された市場では、1台から数百台のトラックを所有している人々がいますが、

What this is going to do is deal with more and more data points.

As we are evolving further, we'll be able to handle such volume, such scale and of course there will be very different conditions might come in.

But we believe with our experience dealing with such changes or the evolution of technology over four decades, those experience will come very, very handy.