多くのメーカーや貨物運送業者にとって、物流管理は依然として非常に手作業の多いプロセスです。電話やオンラインで貨物を追跡し、そのデータをExcelスプレッドシートに入力するといった作業です。「次世代物流オペレーティングシステム」を自称するPortcastは、多様なソースからデータを収集することでこのプロセスを効率化します。貨物をリアルタイムで追跡するだけでなく、主要な気象現象、潮汐、パンデミック関連の問題など、輸送の進捗に影響を与える可能性のある要因を予測します。
同社は本日、ニュータウン・パートナーズが主導し、インペリアル・ベンチャー・ファンドを通じて、シリーズA前ラウンドで320万ドルを調達したことを発表しました。このラウンドには、ウェーブメーカー・パートナーズ、TMV、イノポート、SGInnovateが参加しています。シンガポールに拠点を置くPortcastは、アジアとヨーロッパの顧客にサービスを提供しており、調達した資金の一部を新たな市場への進出に充てる予定です。
共同創業者のニディ・グプタ氏とリンシャオ・シア博士は、シンガポールのアントレプレナー・ファーストで出会いました。ポートキャストを設立する前、グプタCEOはDHLでアジア地域におけるリーダーシップ職を歴任しました。その間、彼女は物流業界の「非効率性は、実はこの分野において何かを創造するチャンスである」と気づきました。機械学習の博士号を持ち、製品開発とクラウドコンピューティングのバックグラウンドを持つシア博士は「非常に相性が良かった」と語り、現在はポートキャストの最高技術責任者を務めています。
ポートキャスト社によると、同社は世界貿易量の90%以上、航空貨物量の35%を追跡しており、3万もの貿易ルートの需要予測が可能だという。情報源には、船舶の位置、速度、方向、目的地の港、風速、波の高さなどに関する衛星データなどの地理空間データが含まれる。ポートキャスト社はまた、経済パターン（例えば、英国の港湾へのブレグジットの影響、世界におけるワクチン接種の展開が航空会社と船舶の輸送能力に及ぼす影響など）、台風などの気象現象、スエズ運河の閉塞などの混乱も分析している。
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その他のデータ ソースには、大手の運送会社や貨物運送業者などの顧客からの独自の取引データが含まれます。
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「私たちにとっての課題は、いかにしてこのすべてのデータを共通の言語で話せるようにするかということです」とグプタ氏はTechCrunchに語った。「データは異なる頻度、異なる粒度で入ってくるので、それをどのように統合し、機械が理解し解釈できるようにするかということです。」
Portcastの主要ソリューションは、現在、輸送コンテナをリアルタイムで追跡する「Intelligent Container Visibility」と、予約パターンを追跡する「Forecasting and Demand Management」の2つです。Portcastは、すべてのコンテナにデバイスを設置するのはコストがかかるため、コンテナの追跡にはIoTを活用していません。しかし、IoTプロバイダーと連携し、ハイブリッドソリューションの開発に取り組んでいます。例えば、1つのコンテナに追跡デバイスを設置し、そのデータを活用して残りの輸送コンテナを管理するといったソリューションです。
このスタートアップの目標は、企業の業務効率向上と手作業への依存軽減に役立つ予測を提供することです。「毎週何百もの貨物が入荷する物流業者は、毎日手作業で確認しています。その情報はExcelシートに入力され、下流工程の計画のベースとなります」とグプタ氏は語ります。
しかし、COVID-19のパンデミックによって「デジタル化の緊急の必要性が生まれ、サプライチェーンはコスト関数から製品を時間通りに届ける中核へと変化しました。そのため、私たちは大手メーカーや貨物運送業者と提携しています」と彼女は付け加えた。例えば、ヨーロッパのある食品・飲料会社は、通常約70日かかる台北への貨物輸送を依頼した。ところが、到着までに3ヶ月以上もかかった。Portcastは、複数の港や船舶を経由する貨物の追跡を可能にし、顧客が遅延の原因を把握するのを支援した。
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「混乱がいつ発生するかを予測するだけでなく、台風や積み替えによる遅延の可能性がX日間あると正確に特定できます。これにより、輸送チームや倉庫チームにコンテナの入荷予定数を伝えることができるため、輸送業者の負担を軽減できます」とグプタ氏は述べた。「これにより、港湾使用料や滞留料が削減され、各社のウェブサイトを手動で確認してサプライチェーンに何が起こっているかを把握するのに費やす時間も削減されます。」
サプライチェーンの可視性向上を目指す他の物流テクノロジースタートアップに対するPortcastの優位性の一つは、同社がアジア太平洋地域から事業を開始したことです。この地域では船舶は通常、複数の港を通過し、熱帯暴風雨や台風といった頻繁な気象現象に対処しなければなりません。Portcastが開発した技術は、例えばシンガポールとマレーシア間の航海時間を短縮するために開発されましたが、これはアジアとヨーロッパ、あるいはアジアとアメリカといった大陸間ルートにも適用可能です。
「当社の技術は世界規模で展開しており、この市場で他社と競争することができます」とグプタ氏は述べた。「もう一つの差別化要因は、メーカーだけでなく、海運会社、物流会社、貨物航空会社とも連携し、ネットワーク効果を生み出していることです。海上貨物輸送と航空貨物輸送の現状には非常に強い相乗効果があり、業界の動向を把握し、当社のプラットフォームに参入する他の企業にとって有利な立場を築くことができます。」
Portcastの将来計画には、今後2四半期以内に予測AIから処方AIへの移行が含まれています。現在、このプラットフォームは企業に遅延の原因を報告できますが、処方AIによって自動提案も可能になります。例えば、どの港がより速いか、混乱を回避するのに役立つ他の船舶や輸送手段、そしてキャパシティを最適化する方法を顧客に伝えることができます。
同社はまた、特定の商品を詰めたコンテナを追跡できる機能「Order Visibility」を年末までにリリースする予定です。サプライチェーンの逼迫もあって、様々な商品の消費者価格が上昇しています。Portcastは、企業が特定のSKUをリアルタイムで追跡できるようにすることで、商品の到着を迅速化するだけでなく、各配送がどれだけのCO2排出量を生み出すかを示すことができます。
「カーボンオフセットやカーボントレーディングは、実際にどれだけの費用がかかっているかを把握して初めて実現できます。そして、まさにそこが私たちが関与できる部分です」とグプタ氏は述べた。「例えば、船が早く到着するかどうかといった予測が可能になれば、船会社は速度を落として燃料（バンカー燃料など）を節約する機会が生まれます。これは莫大な節約になるだけでなく、CO2排出量の削減にもつながります。」
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