陸海空とも総合的な物流の効率化等の要求が求められ、また、モーダルシフト等の観点から海上交通への期待が高まっている。また、グローバルな物流システムの変革の嵐が新しい海上物流システムを検討する必要性を強めている。こうした状況の中で、船舶が社会に貢献した面と、逆に社会的条件に規定されて設計される側面を取り上げて検討する研究も起こってきた。従来のこれらの研究成果を踏まえると、安全や環境に配慮した効率的な、より高度な海上物流システムの構築を提言する展望が見えてくる。本研究はより高度な新海上物流システムを提言できる研究の方法や可能性を調査研究する。

　

従来の研究成果を踏まえ、次の3点の具体的目標を立てる。

　

3.1.1　純流動貨物調査データ

　平成7年度全国貨物純流動調査の非集計データを用いて、全国のユニットロード物流、とりわけ長距離ユニットロード物流の分析を行い、後述の国内物流シミュレーターに必要な知識を集積した。なかでも長距離フェリーに輸送される貨物の特性を示した。

　このような非集計データは使い方を工夫でき価値が高い。5年に1度の周期で行なわれるので時系列分析もできる。

　都道府県単位の0Dについてユニットロードの経路分配を自動的に表示するプログラムを開発した。その出力例を、図3.1.1に示す。

　

　

3.1.2　米国税関輸出入貨物データ(PIERSデータ)

　国際物流では、太平洋定期船航路を調べた。米国税関の輸出入海上輸送貨物のBL毎の生データ(PIERSデータ)をJournal of Commerce社から購入し、コンテナ貨物を中心に荷動きを調べた。具体的には、コンテナ貨物について[1]米国発着貨物の実態を知る、[2]太平洋定期船航路シミュレーションのためにデータを整理する、の2つを目標にした。

　太平洋定期船航路では船社アライアンスが繰り広げられ、6大コンソーシアムを形成している。この海運秩序を無視して物流を語ることはできない。造船所にとって関心の高い船型はこのアライアンスによって左右されている。物流・荷主・船隊・航路などについてアライアンス毎の比較も行なわれた。

　PIERSデータは米国税関のデータで次々に情報公開されている。非集計データなので活用範囲は広い。そこで、データ整理し、作表・作図するプロセスを記録再現させ、更新データに対応した分析システムを作成した。図3.1.2に分析システムの機能図を示す。

　その他、独立船社であるMaersk SealandとEvergreenについてその沿革、経営方針のユニークさ、保有船舶・造船の特徴、業績、大型化への姿勢など多面的に調査した。