海運会社向け｜運賃市況の変動に強い収益管理をデータとAIで進める実践フレームワーク

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI データ×AI 連携シリーズ 運賃が乱高下しても、 収益を読み、 手を打てていますか。 海運会社のための 運賃市況の変動に強い収益管理を、データとAIで進める実践フレームワーク データ データ×AI 業務・経営への適用 運賃・用船料の市況 契約と配船の判断 データ×AI 船腹量・荷動き 運賃と需給の予測・ ヘッジの判断 収益シナリオの分析 燃料価格・為替 収益見通しの更新 契約・船隊の情報 データの管理ルール（市況データの出典・更新頻度・利用権限） 市況変動 2021年 2024年 運賃・用船料の コンテナ運賃が 紅海情勢で運賃が 大きな振れ幅 記録的に高騰 再び上昇 本稿の内容 1 運賃市況の変動が「経営課題」になった理由 4 市況に強い収益管理とデータ×AI連携の4層構造 2 海運市況をめぐる主な出来事 5 セルフ診断と次のステップ 3 データとAIの連携を阻む3つの課題 アクセンチュア株式会社 2026年 外部公開版 Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved.

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI 2 EXECUTIVE SUMMARY 市況を完全には予測できなくても、変動への備えは設計できます。 海運の運賃や用船料は、世界の荷動き、船腹の需給、燃料価格、地政学の出来事によって大きく変動します。2021年には感 染症の影響でコンテナ運賃が記録的に高騰し、その後急落しました。2024年には紅海情勢による迂回で、運賃が再び上昇し ています。 本稿では、海運会社が市況・船隊・契約のデータをつなぎ、AIによる予測とシナリオ分析を契約・配船・ヘッジの判断に生かして、 市況の変動に強い収益管理を実現するための考え方とアプローチを整理します。 Why 1 市況の変動は「避けられない前提」として管理するものになりました 海運の収益は、長期契約とスポット取引の組み合わせ、船隊の規模、燃料費、為替によって決まります。市況が上振れしたときに収益を 取り込み、下振れしたときに損失を抑えるには、事前に打ち手を決めておく必要があります。 しかし、多くの企業では、市況の見通しと契約・配船の判断、財務のヘッジが別々に行われています。同じデータとシナリオで判断できる仕 組みが求められています。 図1 海運の収益構造とデータ活用のホットスポット 市況 契約 船隊・配船 コスト 財務 長期契約 運賃・用船料 船隊の規模 燃料費 為替 の比率 船腹の需給 スポット取引 配船計画 港湾・運河費 燃料ヘッジ 地政学の 用船の 契約条件 船員費 収益見通し 出来事 出し入れ データ活用の効果が大きい領域 中程度の領域 比較的小さい領域 図1：データ活用の効果は、運賃・需給の見通し、契約の比率、配船計画、燃料費と収益見通しに集中しています（概念図） 市況変動 2021年 2024年 運賃・用船料の コンテナ運賃が 紅海情勢で運賃が 大きな振れ幅 記録的に高騰 再び上昇 ※市況の動きは日本貿易振興機構（ジェトロ）ほかの公表情報に基づきます。図1と表紙の図は概念図です。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI 3 図2 市況に強い収益管理を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 予測の壁 分断の壁 データの壁 市況 ・ 需給 ・ 地政学 営業 ・ 配船 ・ 財務 市況 ・ 契約 ・ 船隊 ・市況の変動要因が多い ・契約と配船の判断が別々 ・市況データが散在している ・地政学の出来事が読めない ・財務のヘッジと連動しない ・契約条件が一覧で見えない ・見通しが担当者の経験頼み ・部門ごとに見通しが違う ・収益の感応度が分からない 先を読んだ判断ができない 打ち手がかみ合わない 影響を数字で示せない 図2：予測・分断・データの3つの壁が、市況に強い収益管理を難しくしています Why 2 市況の波は、出来事のたびに形を変えて訪れます 感染症の拡大、港湾の混雑、紅海情勢による迂回など、海運市況はここ数年、予想しにくい出来事によって大きく動いてきました。次の変 動がどのような形で訪れるかを正確に予測することは困難です。 求められるのは、1つの見通しに賭けることではなく、複数のシナリオで収益への影響を把握し、契約・配船・ヘッジの打ち手を事前に用意し ておくことです。 図3 海運市況をめぐる主な出来事 2020年 2021年 2021年 2023年 2023年11月～ 2024年 対応 1 2 3 4 5 6 7 感染症の拡大で コンテナ運賃が スエズ運河で 運賃が 紅海での 迂回の拡大で シナリオに 物流が混乱 記録的に高騰 大型船が座礁 大きく下落 船舶攻撃 運賃が上昇 基づく収益管理 求められる対応 市況を動かした出来事 図3：予想しにくい出来事が続く中、シナリオに基づく収益管理が求められています 予測精度だけでなく、外れても対応できる備えを。収益管理の発想を変えるときです。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI 4 Why 3 データとAIをつなぐには、3つの課題があります AIで運賃と需給を予測し、収益のシナリオを分析するには、市況・契約・船隊・コストのデータがつながり、分析の結果が営業・配船・財務 の判断に使われ、データの扱いのルールが整っている必要があります。そこには3つの課題があります。 データの連携 1 市況・契約・船隊・燃料のデータを、航路と期間をそろえてつなぎます。 分析結果の活用 2 AIの予測とシナリオの分析を、契約・配船・ヘッジの判断に組み込みます。 データの管理ルール 3 市況データの出典・更新頻度・利用権限の基準を定めます。 図4 従来の収益管理と目指す姿 従来の収益管理 目指す姿 市況の見通しは担当者の経験 AIの予測を判断材料に加える 契約・配船・ヘッジを別々に判断 同じシナリオで打ち手をそろえる 収益への影響は事後に集計 市況の変化ごとに影響を試算 長期契約の比率は慣習で決める 収益の安定度から比率を設計する 見通しは年に数回更新する データで見通しを継続的に更新 アプローチ データ連携からAIの分析、経営判断までを一体で設計する 市況・契約・船隊・コストのデータを連携し、AIで運賃と需給を予測して、複数のシナリオで収益への影響を分析します。分析の結果を契 約・配船・ヘッジの判断に生かし、収益の見通しを継続的に更新します。それを支えるのが次の4層構造です。 図5 市況に強い収益管理とデータ×AI連携の4層構造 Layer 4 経営判断 契約比率 船隊計画 ヘッジ方針 契約比率・船隊計画・ヘッジ方針の判断 Layer 3 業務での活用 契約判断 配船計画 収益見通し 契約・配船・財務の業務での活用 Layer 2 AIによる分析・予測 運賃予測 需給予測 シナリオ分析 運賃・需給の予測と収益のシナリオ分析 Layer 1 データ連携 市況データ 契約条件 燃料・為替 市況・契約・船隊・コストデータの連携 図5：データ連携を土台に、AIの分析・予測、業務での活用、経営判断を積み上げます Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI 5 図6 市況に強い収益管理 実行ロードマップ STEP 1 0～6カ月 STEP 2 6～18カ月 STEP 3 18カ月～ データの統合と AI予測の試行と 収益管理の 感応度の把握 打ち手の設計 定着と高度化 市況・契約データの統合 運賃予測の試行 見通しの継続更新 収益の感応度分析 契約比率の見直し 部門横断の判断会議 シナリオの設計 ヘッジ方針の設計 予測の精度向上 「何が収益を動かすか」 変動への備えが整う 市況に強い収益構造になる が見える 図6：統合・試行・定着の3段階で、市況に強い収益管理をつくります STEP 1 何が収益を動かすかを把握する 市況・契約・船隊・コストのデータを統合し、運賃・燃料・為替の変化が収益に与える影響を分析します。複数の市況シナリオを設計します 。 STEP 2 AIの予測を試し、打ち手を決める AIによる運賃と需給の予測を試し、担当者の見通しと組み合わせて精度を確かめます。シナリオごとに、契約の比率・配船・ヘッジの打ち手 を事前に定めます。 STEP 3 見通しを更新し続ける 市況の変化に合わせて収益の見通しを継続的に更新し、営業・配船・財務が同じ数字で判断する場を設けます。予測の精度を検証し、 改善を続けます。 期待する成果 段階ごとに得られる成果 短期（0～6カ月） 中期（6～18カ月） 長期（18カ月～） → データの統合 → 運賃予測の試行 → 収益の安定化 → 収益の感応度分析 → 契約比率の見直し → 判断の迅速化 → シナリオの設計 → ヘッジ方針の設計 → 市況に強い収益構造 ※成果の時期は目安であり、対象範囲や現状により異なります Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜海運業 × 財務・コスト管理 × データとAI 6 セルフ診断 あなたの会社は、市況の変動に備えた収益管理ができていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、市況の変動で収益が大きく揺らぐリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 海運の収益管理 セルフ診断チェック 運賃・燃料・為替の変化が収益に与える影響を試算していない 収益管理の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります 契約・配船・ヘッジの判断が部門ごとに別々 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 長期契約とスポットの比率に明確な方針がない 1～2個 → 早急な対応が必要な可能性があります 注意が必要 市況のシナリオごとの打ち手を用意していない → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 市況・契約・船隊のデータがつながっていない 早急に着手 → 早期の見直しをおすすめします 当てはまる項目の数 AIによる運賃や需給の予測を試していない → 早期の見直しをおすすめします 図7：紫の背景は早急な対応が必要な項目、灰色の背景は早期の見直しをおすすめする項目です 1つでも当てはまる場合 3つ以上当てはまる場合 市況の変動で収益が大きく揺らぐリスクが潜んでいる可能性が 市況に強い収益管理の仕組みづくりに早急に着手すべき段階 あります。まずは、運賃と燃料の変化が収益に与える影響を確 です。データの統合と感応度の把握から始めることをおすすめし 認してください。 ます。 次のステップ 収益管理の現状診断から始める 市況に強い収益管理は、すべての仕組みを一度に変える必要はありません。何が収益を動かしているかを把握することから始まります。アク センチュアでは、現状診断から、データ連携の基盤づくり、AIによる予測とシナリオ分析、契約とヘッジの方針設計まで、段階的に支援して います。 収益管理とデータ×AIの活用を、まずは相談してみませんか？ 現状診断のご相談を受け付けています。お気軽にお問い合わせください。 アクセンチュア株式会社 Supply Chain & Engineering（SC&E） SupplyChain_Engineering@accenture.com 本稿のデータは公表情報・統計資料に基づきます。図は概念図を含みます。個別の投資・経営判断については、当社の専門家にご相談ください。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com