内航海運の現状の把握と施策立案のためのデータ利活用
2017年に策定された「内航未来創造プラン」では、今後10年間の将来像や具体的な取組を示しており、船舶、船員等の内航海運の生産手段の能力を最大限発揮させ、輸送量を最大化することを目指しています。このような中、より輸送量を増強するために解像度の高い事業実態のデータ分析を進めることが有効です。
ファイル名 | 主なデータ項目 | データ形式 | 年次 | 範囲 | ファイル数 |
---|---|---|---|---|---|
内航海運業法データ (登録/届出/休止・廃止) |
・事業者名 ・事業者住所 ・船舶番号 ・船舶名 ・従業員数 ・資本金 ・総トン数 ・船舶数 |
CSV | 2022年度までの累計 | 全国 | 1ファイル |
内航海運業に係る報告書 (事業概況報告書等) |
・事業者名 ・経営形態、事業形態 ・営業収益 ・内航海運業費用 ・営業損益 ・経常損益 ・特別損益 ・資本金 ・損益合計 |
Excel | 2022年度 | 全国 | 1ファイル |
内航船舶輸送統計調査 (内航船舶輸送実績調査票) |
・事業者番号 ・船舶番号 ・総トン数 ・載貨重量トン数 ・航海距離(月ごと) ・積載重量 ・実際に輸送した距離 |
Excel | 2020~2022年度 | 全国 | 36ファイル (405,762レコード) |
港湾調査 (入港船舶/海上出入貨物移出入/ コンテナシャーシ個数移出入) |
・港湾名 ・総トン数隻 ・シャーシ/コンテナ数 (移入/移出) ・シャーシ/コンテナの規模別分類 ・空シャーシ割合 |
CSV | 2013~2022年度 | 全国 | 30ファイル (543,177レコード) |
泊地係船岸及び本船荷役報告書 (港湾統計年報別冊) |
・港湾名 ・パース数 ・貨物トン数 (荷揚、荷積) ・係留数 ・入港隻数 |
紙(冊子) | 2018~2022年度 | 全国 | 5ファイル (815レコード) |
港湾位置情報 | ・港湾の位置情報 | Shapefile | 2014年度 | 全国 | 1ファイル (166レコード) |
①改正内航海運業法関係書類
発行元: 国土交通省
参考URL: https://www.mlit.go.jp/maritime/maritime_fr3_000045.html
②内航海運業に係る報告書(事業概況報告書等)
発行元: 国土交通省
参考URL: https://www.mlit.go.jp/maritime/maritime_mn3_000009.html
③内航船舶輸送統計調査データ ※統計2次利用
発行元: 国土交通省
参考URL:https://www.mlit.go.jp/k-toukei/naikouyusoutoukei.html
④港湾統計調査データ ※統計2次利用
発行元: 国土交通省
参考URL: https://www.mlit.go.jp/k-toukei/kouwan.html
⑤国土数値情報 港湾データ
発行元: 国土数値情報
参考URL: https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/jpgis/datalist/KsjTmplt-C02.html
内航海運の現状の詳細把握と施策立案支援システムの開発
LINKS_LOGIS (Logistics Operational Gateway Information System)
内航海運のデータを活用した施策立案業務の効率化と品質向上を目的としたシステムです。
情報政策課が保有する内航船舶輸送統計、港湾統計、内航海運業法登録申請データ、内航海運事業概況報告書を組み合わせて、内航海運における労働生産性の分析や、港湾利用状況の把握を支援します。
1.事業者ごとの生産性指標の確認と事業影響分析
内航海運輸送統計、内航海運業事業概況報告書などを活用することによって、生産性指標などを横断的に検索やグラフ作成を行うことができます。
2.重回帰分析によるKPI指標と収益における関係性分析
事業者のデータ(特定パラメータ)を重回帰分析(※1)することによって、データ項目間の関係性をより深く理解し、特定のデータ項目により大きな影響を与えているデータ項目を探ることができます。
(※1)回帰分析手法の一つで、複数のデータ項目間の関連性を明らかにする統計手法
3.港湾毎の受け入れ能力の変化比較
港湾におけるデータについて整理することによって、過去数年間における受け入れの増減などを地理的に比較し、可視化できます。
国土交通省職員を対象に、有用性検証会を行いました。「内航海運の現状の把握と施策立案のためのデータ利活用」をテーマに、内航未来創造プランに即した事業者ごとのKPIの算出や、次なる港湾投資に向けた資料作成を想定したシステムの操作を体験し、システムの使いやすさや業務への有用性について意見交換を行いました。
\ 利用者の声 /
紙ベースの申請書等をスキャンし、テキストデータとして取り込む機能は、集計業務の効率化に繋がると感じました!
現在はExcelでデータを集計しているため、データの揺れなどを直すクレンジング作業が発生することや、集計時のピボット集計には作業知識や経験が必要になることが課題となっていました。本システムを活用することで、直感的にデータを操作でき、データクレンジング作業が不要になれば、相当の作業量の軽減になると思います!