物流・モビリティAI活用

PORTFLOW ― AI港湾ゲート予約平準化プラットフォーム

対象とする社会課題：港湾コンテナターミナルのゲート渋滞と待機時間の恒常化

#港湾物流#AI需要予測#ゲート予約最適化#トラック待機時間削減#スマートポート

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あなたとのフィット

あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、共同創業者に求める人物像まで示します。

どんなサービスか

PORTFLOWは、港湾コンテナターミナルのゲート渋滞を予約段階と当日運用の両面で解消するAI予約平準化プラットフォームです。フォワーダー・運送会社はWebとLINEから搬出入希望を入力すると、AIが船舶入港予定・過去実績・道路混雑・天候を解析し、混雑を避けた時間枠を提示します。ドライバーはスマホで信号機式のゲート混雑予測を確認し出発時刻を調整できます。ターミナル運営者はダッシュボードで予約充足率と予測待機時間を見ながら、AIが提案する枠数調整シナリオを承認するだけで運用できます。入場1時間前にはAIが再計算し、遅延見込みの予約者にチャットボットが代替枠を自動提案します。朝7時台に集中していたトラック列と待機時間90分超の常態化を、事前平準化と当日リバランスの二段構えで実質的に減らすことを狙います。

5W1Hで見る事業概要

Who（誰が）

コンテナターミナル運営会社、フォワーダー・トラック運送会社、港湾局、そしてPORTFLOWを開発・運営する事業者が主体となる

What（何を）

AIによる需要予測と最適化エンジンでゲート予約枠を平準化し、当日はチャットボットが動的に代替枠を再提案するプラットフォームを提供する

When（いつ）

0〜6ヶ月で実証準備、6〜24ヶ月で本格導入拡大、24〜36ヶ月で全国8ターミナル・3000台規模へ展開する計画

Where（どこで）

国内コンテナ取扱個数上位20港湾のうち渋滞が顕在化している大規模ターミナルを中心に導入する

Why（なぜ）

ドライバー高齢化と待機時間の実質無給労働化が担い手不足を悪化させ、ヤード渋滞・CO2増・接岸遅延を招いているため

How（どのように）

既存TOSとAPI連携し大規模改修なしで数週間稼働、需要予測AIと混合整数計画法の最適化エンジンで予約枠を動的に配分・再調整する

ユースケース

予約平準化のための推奨枠提示

誰が: フォワーダー運行管理担当
場面: Webまたは LINE連携画面で翌週の搬出入希望を入力すると、AIが船舶入港スケジュールと道路混雑データを解析し、混雑の少ない時間枠を3案提示する。
効果: 自己申告時の時間帯偏りが解消され、特定時間帯への集中予約が減ることで平均待機時間の短縮につながる想定。

信号機式混雑予測での出発調整

誰が: 個人事業主トラックドライバー
場面: 出発前にアプリでゲート混雑予測を赤・黄・緑の色表示で確認し、赤表示の時間帯を避けて出発時刻を30分遅らせる。
効果: ゲート前での長時間停車が減り、待機時間中の無給労働が1回あたり最大60分程度短縮される見込み。

動的枠数調整の承認運用

誰が: ターミナル運用責任者
場面: ダッシュボードで時間帯別の予約充足率と予測待機時間を確認し、AIが提案する枠数増減シナリオをワンクリックで承認する。
効果: 手動での枠調整作業(従来1日数回・各30分程度)が承認作業のみに簡略化され、運用工数が削減される想定。

当日の遅延時代替枠自動再提案

誰が: フォワーダー・ドライバー双方
場面: 入場1時間前にAIが需要を再計算し、遅延が見込まれる予約者にチャットボットが代替枠を自動提示、ドライバーがLINEで1タップ承認する。
効果: 当日の電話連絡・再調整の手間が減り、ゲート前での予定外待機が発生するケースが減少する見込み。

ターゲットユーザー

個人事業主トラックドライバーの佐藤さん

49歳、京浜港エリアでコンテナ輸送を営む個人事業主。1日3〜4便の搬出入をこなし、朝7時台のゲート前渋滞に毎日並んでいる。

課題：ゲート前で平均90分待たされても荷待ち料が発生せず、実質無給の待機時間が月20日以上続き手取りが減っている。

フォワーダー運行管理担当の中村さん

38歳、中堅フォワーダー企業の配車担当。1日50台超のトラック配車をExcelと電話で調整し、ターミナルの予約枠は自己申告制で埋めている。

課題：希望時間帯を申告しても実際の混雑状況と乖離し、ドライバーからの遅延クレームと再配車対応に毎日追われている。

コンテナターミナル運用責任者の田中さん

52歳、名古屋港のコンテナターミナルでゲート運用を統括する港湾運送事業者の課長。既存TOSで搬出入実績は把握できるが、需要予測機能がない。

課題：午後の搬出締切前に予約が集中してヤード内が渋滞し、船社への接岸計画遅延の説明対応と臨時レーン増設の判断に追われている。

収益の柱（事業モデル図）

ターミナル向けSaaSライセンス

コンテナターミナル1バース当たり月額80万円〜150万円(処理能力・レーン数に応じ変動)の定額課金

運送会社・フォワーダー向け有料オプション

優先予約枠・混雑回避AIアラート利用料として車両1台あたり月額3,000円〜5,000円のサブスクリプション

データ分析・レポート提供

港湾局・自治体向けに渋滞削減効果や環境負荷低減量の可視化レポートを年間契約300万円〜で提供

導入支援・カスタマイズ費

既存TOSとのAPI連携構築、初期データ移行支援として1ターミナルあたり初期費用500万円〜1,000万円

コスト比較（使わない場合 / 導入する場合）

❌ この事業をやらない / 自前でやる場合

ドライバー待機時間の実質無給労働損失(1ターミナル・1日100台×平均90分×時給換算2,500円で試算)
約9,000万円/年
ヤード渋滞によるアイドリング燃料費増加分
約600万円/年
船社接岸計画遅延に伴う港湾使用料調整・違約金相当
約300万円/年
配車担当者の再調整業務(電話・Excel再配車)にかかる残業代
約200万円/年

✅ このサービスを使う場合

ターミナル向けSaaSライセンス(1バース・標準プラン)
100万円/月(年間1,200万円)
運送会社向け有料オプション(優先予約枠・混雑回避アラート、1台あたり)
4,000円/月
港湾局・自治体向けデータ分析レポート提供
300万円/年

💡 1バース当たりの待機時間損失は年間約9,000万円と試算され、SaaS導入によるKPI目標(待機時間40%削減)が達成できれば年間約3,600万円相当の損失削減が見込まれる。SaaS年額1,200万円に対し回収期間は4〜5ヶ月程度が目安となり、CO2削減や船社遅延リスク低減分を含めれば投資対効果はさらに高まる想定。

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