投稿者 global-ai-media 
海運大手マースクとハパックロイドによる新協力体制「Gemini」が、治安情勢により回避していた紅海航路への復帰を検討し始めたというニュースは、グローバル物流における意思決定の複雑さを象徴しています。本記事では、この事例をテーマに、AI技術（数理最適化、シミュレーション、リスク予測）がいかにして不確実性の高い環境下での意思決定を支援しているか、そして日本企業が学ぶべきサプライチェーン強靭化（レジリエンス）の要諦について解説します。
不確実性の中での最適解：海運「Gemini」の決断とデータ活用
2024年、海運業界の巨人であるマースク（Maersk）とハパックロイド（Hapag-Lloyd）が結成した新たな協力体制「Gemini Cooperation」は、スエズ運河・紅海ルートの再開を慎重に検討しています。このニュースは単なる航路変更の告知にとどまらず、地政学的リスク、燃料コスト、輸送遅延、そして安全性という相反する多数の変数を抱えた「多目的最適化問題」の実例と言えます。
現代のグローバル・サプライチェーンにおいて、こうした意思決定は人間の経験や勘だけで行うことは困難になりつつあります。ここで重要な役割を果たしているのが、機械学習を用いたリスク予測モデルや、数理最適化アルゴリズムによるシミュレーションです。AIは、過去の襲撃データ、気象情報、燃料市場の変動、船舶の稼働状況などをリアルタイムで統合し、「どのルートを選択すれば、許容できるリスクの範囲内でコストと時間を最小化できるか」という問いに対し、確率論的なシナリオを提示します。
サプライチェーン・レジリエンスとAIの役割
物流領域におけるAI活用は、単なる倉庫内作業の自動化にとどまりません。より戦略的なレイヤーでは、「デジタルツイン（Digital Twin）」技術が注目されています。これは、物理的なサプライチェーンネットワークを仮想空間上に再現し、様々な「もしも（What-if）」のシナリオをシミュレーションするものです。
例えば、「紅海ルートが再び封鎖された場合、アフリカ喜望峰周りでどの程度の遅延が発生し、在庫コストがどう変動するか」といったシミュレーションを瞬時に実行できます。これにより、企業は事後対応（リアクティブ）ではなく、予測に基づいた事前対応（プロアクティブ）が可能になります。AIによる需要予測と動的な在庫再配置（リバランシング）は、グローバルな混乱が常態化する現代において、企業の生存戦略そのものと言えるでしょう。
日本の物流事情とAI導入の課題
日本国内に目を向けると、いわゆる「物流2024年問題」によるドライバー不足や輸送能力の低下が喫緊の課題となっています。また、島国である日本にとって、海上輸送の混乱は原材料調達や製品輸出に直結する重大なリスクです。
しかし、多くの日本企業では、依然としてサプライチェーンの可視化が遅れているのが現状です。各部門や取引先ごとにデータがサイロ化（分断）されており、AIに学習させるための「統合されたデータ基盤」が整っていないケースが散見されます。AIによる高度な予測や最適化を行うためには、まず自社のサプライチェーン全体をデータとして把握し、エンドツーエンドでの可視性を確保することが、技術導入以前の必須条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の海運アライアンス「Gemini」の動向から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の視点を持つべきです。
1. 「勘と経験」から「データとアルゴリズム」への移行
熟練担当者の経験則は貴重ですが、未曾有の地政学リスクやパンデミックのような事態には対応しきれません。AIを用いたシミュレーションにより、客観的な数値に基づいて「リスクとコストのトレードオフ」を判断する体制への移行が必要です。これは現場レベルだけでなく、経営層の意思決定プロセス自体の変革を意味します。
2. サプライチェーン全体の可視化とデータ整備
AI導入の失敗例の多くは、データ品質の問題に起因します。部分最適ではなく全体最適を目指すために、社内外のデータを統合するデータ基盤（データレイクやデータウェアハウス）の整備を優先すべきです。特に、サプライチェーン上のリスク情報をリアルタイムで収集・連携する仕組みは、経済安全保障の観点からも重要度を増しています。
3. 人とAIの協調（Human-in-the-loop）
AIは最適解を提示しますが、最終的な安全性の判断や倫理的な責任を負うのは人間です。今回の紅海ルート再開検討のように、人命に関わる判断においては、AIの予測値を鵜呑みにするのではなく、それを判断材料の一つとして活用する「Human-in-the-loop（人間が介在する）」ガバナンス体制を構築することが、日本企業らしい信頼性の高いAI活用のあり方と言えるでしょう。