投稿者 global-ai-media 
デンマークの海運大手Maerskと独Hapag-Lloydによる提携「Gemini Cooperation」が、紅海情勢を受けた航路変更を発表しました。AI業界において「Gemini」といえばGoogleの生成AIモデルを指しますが、このニュースは偶然にも、現代のAIが解決すべき「複雑な環境下での意思決定」という課題を浮き彫りにしています。本記事では、グローバルな物流リスクを事例に、生成AIや予測AIがどのように企業の危機管理と意思決定を高度化できるか、日本企業の視点から解説します。
不確実性が常態化する世界とAIによる予測・最適化
元記事にあるように、MaerskとHapag-Lloydの提携（Gemini Cooperation）は、地政学的なリスクが高まる紅海を通過するサービスにおいて、柔軟な航路変更（喜望峰経由への切り替え等）を余儀なくされています。これは単なる物流ニュースではなく、現代企業が直面する「変数の多すぎる意思決定」の典型例です。
従来、こうした判断は熟練担当者の経験と勘に依存していましたが、機械学習（ML）と数理最適化の進化により、状況は変わりつつあります。最新のAIトレンドでは、過去の航行データ、気象情報、そして燃料コストなどの構造化データをMLOps（機械学習基盤）上でリアルタイムに処理し、最適なルートを動的に提案するシステムが実用化されています。日本企業においても、サプライチェーンの強靭化（レジリエンス）は喫緊の課題であり、こうした予測型AIの導入は、単なるコスト削減を超えたBCP（事業継続計画）の中核となりつつあります。
生成AI（LLM）が担う「非構造化データ」のインテリジェンス化
ここで、Googleの「Gemini」などの大規模言語モデル（LLM）や生成AIの出番について触れます。物流の混乱を引き起こす要因の多くは、ニュース記事、現地の公式発表、SNS上の報告といった「非構造化データ」の中に潜んでいます。
従来のシステムではこれらを自動処理することは困難でしたが、マルチモーダル対応の生成AIを活用することで、世界中のテキストや画像情報を瞬時に解析し、「紅海エリアでのリスクレベルが上昇したため、ルート変更を推奨する」といった高度な判断材料を人間に提示することが可能になります。これを「Agentic AI（自律エージェント型AI）」として業務フローに組み込む動きは、欧米を中心に加速しており、日本企業もまた、AIを単なるチャットボットとしてではなく、こうした「意思決定のコパイロット（副操縦士）」として活用する視点が必要です。
日本企業特有の課題とガバナンス
一方で、日本企業がこうしたAI活用を進める上では、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクと、現場の「納得感」が壁となります。特に物流やインフラといったミッションクリティカルな領域では、AIの提案が100%正しいとは限らないため、最終判断には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop」の設計が不可欠です。
また、日本の商習慣では、取引先との調整や細やかな品質管理が重視されます。AIによる効率化を追求しつつも、AIが導き出した判断の根拠（Explainability）を明確にし、ステークホルダーへの説明責任を果たせるようなAIガバナンスの構築が求められます。技術の導入だけでなく、それを運用する組織文化の変革こそが、成功の鍵を握っています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI活用を進める上で意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「守り」のAI活用の具体化
生成AIをコンテンツ生成などの「攻め」だけでなく、サプライチェーンのリスク検知や代替案策定といった「守り（リスク管理）」に活用する視点を持つこと。特に輸入依存度の高い日本企業にとって、物流AIは経営の安定性に直結します。
2. 構造化データと非構造化データの統合
社内のERPデータ（構造化）と、外部のニュースや市場動向（非構造化）を、LLM等を介して統合的に分析できる基盤（データパイプライン）を整備すること。
3. 現場主導のガバナンス策定
AIの判断を現場が信頼して利用できるよう、AIの限界を理解した上で、最終責任の所在と運用ルールを明確にすること。丸投げではなく「協働」のスタンスが重要です。