投稿者 global-ai-media 
マースクとハパックロイドによる「ジェミニ・コーポレーション」が、リスクの続く紅海航路への復帰を発表しました。地政学的リスクと輸送効率のバランスが問われる中、現代の物流網においてAIが果たす役割、特に「動的なルート最適化」と「リスク予測」の重要性が高まっています。本記事では、このニュースを起点に、日本の物流・製造業におけるAI活用のあり方を考察します。
地政学的リスクと物流の意思決定
海運大手マースクとハパックロイドの新たな提携「ジェミニ・コーポレーション（Gemini Cooperation）」が、イエメンのフーシ派による脅威が続く中、紅海を経由するME11サービスの再開を発表しました。この決定は、グローバルなサプライチェーンにおける「リスク」と「効率」のトレードオフがいかにシビアであるかを物語っています。
従来、こうした航路決定は熟練者の経験や静的な情報に基づいて行われてきましたが、状況が刻一刻と変化する現代において、AI技術、特に機械学習を用いた動的な意思決定支援システムの重要性が増しています。
サプライチェーンにおけるAIの役割：予測と最適化
不確実な情勢下での航路選定において、AIは主に以下の2つの領域で活用が進んでいます。
- 動的ルート最適化（Dynamic Route Optimization）：
燃料コスト、所要時間、港湾の混雑状況に加え、リスク保険料や天候、地政学的リスク指数を変数として組み込み、その時点での「最適解」を算出します。数理最適化技術と機械学習を組み合わせることで、喜望峰周りの迂回ルートと紅海ルートのコスト対効果をリアルタイムで比較検討することが可能です。 - 非構造化データの分析によるリスク検知：
最近のトレンドとして、大規模言語モデル（LLM）を活用し、現地のニュース、SNS、公的機関の発表など、膨大なテキストデータ（OSINT：オープンソース・インテリジェンス）を解析するアプローチがあります。これにより、脅威レベルの上昇を早期に検知し、人間の担当者にアラートを出す仕組みが構築されつつあります。
日本企業における「経済安全保障」とAI
日本は資源や部材の多くを海上輸送に依存しており、紅海のようなチョークポイント（海上交通の要衝）の情勢変化は、製造業や小売業に直結する経営課題です。ここで重要となるのが、単なる「効率化」ではなく「強靭化（レジリエンス）」のためのAI活用です。
日本の商習慣や組織文化において、AIに全権を委ねる「完全自動化」は、特に安全管理の面で心理的・制度的なハードルが高い傾向にあります。したがって、AIはあくまで「シナリオプランナー」として位置づけるのが現実的です。例えば、「もし紅海が明日封鎖されたら」「もし運賃が3倍になったら」といった複数のシナリオをデジタルツイン（仮想空間でのシミュレーション）上で高速に試算し、意思決定者が迅速に判断を下せるよう支援する体制が求められます。
AIの限界と「Human-in-the-loop」
一方で、AIには限界もあります。過去のデータに基づいて学習する従来の機械学習モデルは、今回のような複雑な地政学的対立や、前例のない突発的な攻撃パターンを正確に予測することは困難です。「ブラックスワン（予測不能な事態）」に対しては、AIの予測モデルが機能しないリスク（モデルリスク）を常に考慮する必要があります。
そのため、AIが出した推奨ルートを鵜呑みにせず、最終的には人間の専門家が政治的情勢や企業の倫理規定（コンプライアンス）、乗組員の安全を総合的に判断する「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」のガバナンス設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の海運大手の動向とAI技術の現状を踏まえ、日本の実務者は以下の点を意識すべきです。
- 外部データの積極的な取り込み：
社内の物流データだけでなく、地政学リスクや気象、市況などの外部データをAPI経由でAIモデルに取り込み、予測精度を高めるデータ基盤の整備が必要です。 - BCP（事業継続計画）へのAI統合：
有事の際にマニュアルを参照するだけでなく、AIシミュレーションを用いて、代替供給網への切り替えコストと時間を平時から可視化しておくことが、経済安全保障上の強みとなります。 - 責任分界点の明確化：
AIがリスクの低いルートを提案したとしても、万が一事故が起きた際の責任は企業にあります。AI活用推進と同時に、法的・倫理的責任の所在を明確にするガバナンス体制を構築することが、日本企業が信頼を維持しながらAIを活用する鍵となります。