投稿者 global-ai-media 
MaerskとHapag-Lloydによる海運アライアンス「Gemini Cooperation」が、スエズ運河経由へのルート変更という重要な意思決定を行いました。Googleの生成AI「Gemini」と同名ですが、このニュースは物理世界における「複雑な意思決定」の象徴です。本稿では、グローバル物流の動向をフックに、AIによる経路最適化、リスク予測、そして日本企業が直面する物流課題へのAI活用の可能性について、専門的な視点から解説します。
物理世界の不確実性とAIによる意思決定支援
元記事にある「Gemini Cooperation」は、海運大手のMaerskとHapag-Lloydによる新たなアライアンスの名称であり、GoogleのLLM（大規模言語モデル）とは異なります。しかし、このニュースが示唆する「グローバルな物流網における動的なルート変更（Rerouting）」は、現在のAI技術が最も貢献できる領域の一つです。
海運におけるルート選択は、単なる最短距離の計算ではありません。燃料コスト、港湾の混雑状況、地政学的リスク（紅海周辺の情勢など）、そして天候予測といった無数の変数を考慮する必要があります。従来、熟練者の勘と経験に依存していたこれらの判断は、現在、数理最適化（Mathematical Optimization）と機械学習（Machine Learning）を組み合わせた高度なアルゴリズムによって支援されています。
「組合せ最適化」と「予測AI」の融合
物流におけるAI活用で現在主流となりつつあるのが、過去のデータを学習して未来を予測する「予測AI」と、与えられた制約の中で最良の解を導き出す「組合せ最適化」の融合です。
例えば、ある航路で遅延が発生する確率を機械学習モデルが予測し、そのリスク値をコスト関数に組み込んだ上で、最適化エンジンが代替ルートを提示します。これをリアルタイムで行うことで、今回のような「スエズ経由への変更」といった大規模な意思決定においても、データに基づいた迅速な判断（Data-Driven Decision Making）が可能になります。
生成AI（LLM）が担うサプライチェーンの強靭化
一方で、生成AIやLLMも物流・サプライチェーン管理（SCM）において重要な役割を果たし始めています。最適化アルゴリズムは数値を扱いますが、地政学的なリスク情報や各国の法規制変更、港湾当局からの通達といった情報は「非構造化データ（テキスト）」です。
最新のトレンドでは、LLMを用いて世界中のニュースやレポートをリアルタイムで解析し、「どの地域でリスクが高まっているか」を構造化データとして抽出、それを従来のリスク予測モデルにインプットするアプローチが増えています。これにより、数値データだけでは検知できない突発的なリスク（紛争、ストライキなど）への対応力が向上します。
日本の「物流2024年問題」とAI実装の課題
視点を日本国内に向けると、「物流2024年問題」に代表される労働力不足が深刻化しており、AIによる配送ルート最適化や積載率向上は待ったなしの状況です。しかし、日本企業でAI導入を進める際、最大の障壁となるのが「データのサイロ化」と「標準化の遅れ」です。
グローバル企業であるMaerskなどが高度な動的ルーティングを実現できる背景には、コンテナ単位での追跡データや業務プロセスの標準化が徹底されていることがあります。対して、日本の現場では依然として紙やFAX、属人的なスプレッドシートが主流であるケースが少なくありません。AIは魔法ではなく、あくまでデータを処理するエンジンであるため、まずは社内外のデータをデジタル化し、AIが読める形に整える「データガバナンス」の整備が、モデルの開発以上に重要なファーストステップとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の海運業界の動向およびAI技術の進化を踏まえ、日本の実務者は以下の点に留意すべきです。
- 「予測」と「最適化」をセットで考える：単に「需要を予測する」だけでなく、その予測に基づいて「どう動くのが最適か」を提案する数理モデル（Prescriptive Analytics）の実装を目指すべきです。
- LLMを「センサー」として活用する：生成AIをチャットボットとしてだけでなく、社内外の膨大なテキスト情報からリスクや機会を検知するセンサーとしてシステムに組み込む設計が有効です。
- 現場の暗黙知をデータ化する：ベテラン担当者の判断基準をヒアリングし、それをアルゴリズムのパラメータや制約条件として落とし込むプロセス（MLOpsにおけるドメイン知識の統合）が、現場で使われるAIを作る鍵となります。
- スモールスタートと継続的な改善：物流環境は常に変化します。一度作ったモデルを固定せず、継続的にデータを再学習させ、精度を維持するMLOpsの体制構築を、開発初期から計画に含める必要があります。