海運における人工知能 (AI) は変革をもたらすメリットをもたらしますが、安全、効率的、倫理的な実装を確保するために関係者が対処しなければならないいくつかの課題と考慮事項ももたらします。
2025 年には AI 関連のビジネスやツールの世界がこれまで以上に急速に成長すると予想されますが、そこで私たちは、輸送および物流業界で AI を使用する際に考慮すべき最大のリスクと事項をいくつか見ていきます。
サイバーセキュリティリスク
船舶や港湾は相互接続されたシステムへの依存度が高まっており、サイバー攻撃に対して脆弱になっています。AIシステムは標的にされたり操作されたりする可能性が高く、航行エラーやデータ漏洩につながる可能性があります。その結果、船舶は航路を変更されてハイジャックされ、通信システムはテロリストや海賊による外部からの支援を阻止するために遮断される可能性があります。
規制と法律の不確実性
国際海事法は、自律型船舶やAI駆動型船舶に完全には適応していません。AIシステムが関与する事故が発生した場合の責任については、船主、ソフトウェア開発者、それとも運航者といった誰が責任を負うのかという疑問が依然として残ります。こうした状況は、保険会社にとっても大きな問題となる可能性があります。
データの品質と可用性
AIモデルが効果的に機能するには、大量の高品質なデータが必要です。船舶、センサー、港湾から得られるデータの一貫性や不完全性に問題があると、予測や意思決定が不正確になる可能性があります。
レガシーシステムとの統合
多くの船舶は依然として時代遅れの技術で運航されており、最新のAIソリューションの導入が困難です。これにより導入が遅れ、最新鋭の船舶と旧式船舶の間に格差が生じています。
人間とAIのコラボレーション
船員はAIシステムと連携し、その出力を解釈するための訓練を受ける必要があります。AIへの過度の依存は、船員のスキル低下につながる可能性があります。
倫理的および社会的影響
自動化により、特定の海事関連職種の必要性が減少する可能性があり、失業や労働力不足への懸念が高まっています。人命に関わる衝突回避など、意思決定の場面では倫理的なジレンマが生じる可能性があります。これらの問題に対処するには、思慮深い政策立案と包括的な技術導入が必要です。
環境リスクと事業リスク
AIシステムは、過酷な海洋環境（嵐、塩水腐食など）に対応できる堅牢性を備えていなければなりません。自律システムの故障は、油流出や座礁などの環境災害につながる可能性があります。
コストとROIに関する懸念
AIインフラ、トレーニング、システムアップグレードには、初期投資コストが高額です。特に中小規模の海運会社にとって、投資収益率の不確実性は課題となっています。
一般的に、AIは他の業界と同様に、海運業界にも変革をもたらすでしょう。しかし、これらの課題に対処しなければ、荷主はさらなる困難に直面することになるでしょう。