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自動識別システムデータを用いた海運のカーボンフットプリント算定

Using automatic identification system data to determine the carbon footprint of shipping (原題)

A. S. Reutskii, E. O. Ol᾿khovik

Vestnik Gosudarstvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota imeni admirala S O Makarova📚 査読済 / ジャーナル2026-05-28#炭素会計Origin: Global経営インパクト: 調達リスク対象セクター: transport
DOI: 10.21821/2309-5180-2026-18-2-171-189
原典: https://doi.org/10.21821/2309-5180-2026-18-2-171-189
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、IMOが開発した海運脱炭素化のための国際規制手段（EEDI、EEXI、CII等）を包括的に分析し、バルト海フィンランド湾をケーススタディとして、AISデータを用いた船舶のカーボンフットプリント算定手法を提案する。既存規制の限界を指摘し、STEAMモデルを例に、AISベースの動的排出計算モデルを開発・検証した。AIS手法の制度的活用を提言している。

English

This paper comprehensively analyzes IMO's decarbonization regulatory instruments (EEDI, EEXI, CII, etc.) and proposes a method using AIS data to determine shipping carbon footprint, with a case study in the Gulf of Finland. It identifies limitations of existing regulations, develops and validates a dynamic emission model (STEAM), and advocates institutionalizing AIS-based methodologies for monitoring and verification.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本は海運大国であり、IMO規制への対応が急務。本論文のAISデータ活用による排出算定手法は、日本船社のCII・EEXI遵守や港湾管理者の排出管理に応用可能。バルト海の事例だが、東京湾や瀬戸内海など国内海域への適用も期待される。

In the global GX context

Globally, the IMO's 2023 GHG Strategy and upcoming regulations demand robust emission monitoring. This paper's AIS-based model offers a scalable, independent verification tool that complements existing indices, addressing the reporting gap. It aligns with the need for spatially resolved, real-time carbon accounting in maritime transport, relevant for compliance with EU MRV and FuelEU Maritime.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a validated methodology for AIS-based emission modeling that can be extended to other regions and vessel types.

🏢実務担当者:Shipping companies and port authorities can use this approach to monitor carbon intensity, verify CII compliance, and identify operational efficiencies.

🏛政策担当者:Demonstrates the feasibility of AIS-based independent monitoring to strengthen enforcement of IMO regulations and support maritime decarbonization policies.

📄 抄録（日本語訳）

本論文は、国際海事機関（IMO）が策定した海運の脱炭素化に関する国際規制文書の包括的分析を提示するものであり、エネルギー効率設計指標（EEDI）、既存船舶エネルギー効率指標（EEXI）、炭素強度指標（CII）、エネルギー効率運航指標（EEOI）、温室効果ガス燃料強度（GFI）を含む。その目的は、バルト海のフィンランド湾をケーススタディとして、海運の炭素フットプリントを決定するための自動識別システム（AIS）データの利用方法とモデルを開発することにある。本研究は、これらの文書の導入背景、適用範囲、規制目標、および計算原理を検討する。既存の規制枠組みの根本的な限界が特定されており、これには指標の設計ベースかつ集計的な性質、対象となる温室効果ガスの範囲の限定、空間的帰属の欠如、および自己報告データへの依存が含まれる。AISデータに基づく排出評価のための独立した計算手法により規制メカニズムを補完する必要性が実証されている。特に、温室効果ガス（CO₂、CH₄、N₂O）ならびにNOₓ、SOₓ、粒子状物質、ブラックカーボン、揮発性有機化合物の連続的かつ空間的に分解された排出監視を可能にする地球物理学モデリングツールの例として、船舶交通排出評価モデル（STEAM）に注目している。本論文は、バルト海地域におけるAISデータの収集・分析のためのソフトウェアの開発と検証の結果を示しており、航路の可視化と炭素フットプリント強度のマッピングを含む。地域の地理的特性、流体力学的抵抗（水、風、波浪、氷）、およびエンジン負荷に対する比燃料消費量の非線形依存性を考慮した動的排出計算モデルが提案されている。AISベースの方法論は、海洋地域における客観的な監視、報告の検証、および環境安全性の確保のためのツールとして制度化されるべきであると結論付けられている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This paper presents a comprehensive analysis of international regulatory instruments for the decarbonisation of maritime transport developed by the International Maritime Organization (IMO), including the Energy Efficiency Design Index (EEDI), Energy Efficiency Existing Ship Index (EEXI), Carbon Intensity Indicator (CII), Energy Efficiency Operational Index (EEOI), and Greenhouse Gas Fuel Intensity (GFI), with the aim of developing methods and models for the use of Automatic Identification System (AIS) data to determine the carbon footprint of shipping, using the Gulf of Finland in the Baltic Sea as a case study. The study examines the drivers behind the introduction of these instruments, their scope of application, regulatory targets, and calculation principles. Fundamental limitations of the existing regulatory framework are identified, including the design-based and aggregated nature of the indices, the limited range of greenhouse gases considered, the absence of spatial attribution, and reliance on self-reported data. The necessity of supplementing regulatory mechanisms with independent computational methodologies for emission assessment based on AIS data is substantiated. Particular attention is given to the Ship Traffic Emission Assessment Model (STEAM) as an example of a geophysical modelling tool enabling continuous, spatially resolved monitoring of emissions of greenhouse gases (CO 2 , CH 4 , N 2 O), as well as NO x , SO x , particulate matter, black carbon, and volatile organic compounds. The paper presents the results of the development and validation of software for the collection and analysis of AIS data in the Baltic Sea region, including route visualisation and mapping of carbon footprint intensity. A dynamic emission calculation model is proposed, accounting for regional geographical characteristics, hydrodynamic resistance (water, wind, waves, and ice), and the nonlinear dependence of specific fuel consumption on engine load. It is concluded that AIS-based methodologies should be institutionalised as a tool for objective monitoring, verification of reporting, and ensuring environmental safety in maritime areas.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。