令和5年度「AI・IoT等を活用した更なる輸送効率化推進事業費補助金(内航船の革新的運航効率化実証事業_後年度事業)」
基本情報
この補助金のまとめ
この補助金の特徴
AI・IoTによる内航船の運航最適化
AIとIoTセンサーを活用して船舶の運航データを収集・分析し、最適な航路選定、速度調整、エンジン効率化などを実現します。デジタル技術で海運の省エネルギーを推進する先端的な実証事業です。
経産省×国交省の共管事業
資源エネルギー庁(省エネルギー課)と国土交通省海事局(海洋・環境政策課)が共同で管轄する事業であり、エネルギー政策と海事政策の両面から支援されています。
複数年度の実証プロジェクト
令和4年度に採択されたプロジェクトの後年度事業であり、継続的な実証データの蓄積と技術の成熟化を図ります。継続審査委員会で次年度の交付適否を審査する仕組みです。
補助率1/2、上限10億円の大規模実証
補助率1/2で予算上限10億円と大規模な実証事業です。内航海運のカーボンニュートラルに向けた技術開発を加速します。
ポイント
対象者・申請資格
対象者
- 令和4年度「AI・IoT等を活用した更なる輸送効率化推進事業費補助金(内航船の革新的運航効率化実証事業)」に採択された事業者
- 令和5年度の継続を希望する者
手続き
- 参考様式に基づき継続審査委員会審査資料を作成
- 2023年2月20日(月)17時までに提出
- 継続審査委員会で交付適否を審査
ポイント
あなたは対象?かんたん診断
5問の質問に答えるだけで、この補助金の対象かどうかを簡易診断できます。
申請ガイド
ステップ1
継続審査委員会審査資料(参考様式)と継続審査概要資料(PowerPoint)を作成
ステップ2
令和4年度の実証成果と令和5年度の計画を整理
ステップ3
2023年2月20日17時までに提出
ステップ4
継続審査委員会で審査後、交付決定を受けて事業継続
ポイント
審査と成功のコツ
定量的な省エネ効果の提示
令和5年度の明確な目標設定
社会実装に向けたロードマップ
ポイント
対象経費
対象となる経費
技術開発費(3件)
- AI・IoTシステムの開発費
- センサー機器の購入・設置費
- データ分析基盤の構築費
実証試験費(3件)
- 実証航行の燃料費
- 船舶改修費
- 計測機器のレンタル費
人件費(2件)
- 研究開発要員の人件費
- データ分析担当者の人件費
外注費(3件)
- 専門技術のコンサルティング費
- データ解析の外注費
- 報告書作成費
対象外の経費
対象外の経費一覧(5件)
- 船舶の新造費
- 通常の運航費用
- 土地・建物の取得費
- 他の補助金で支援を受けている経費
- 前年度に完了した経費
よくある質問
Q新規で応募できますか?
本公募は令和4年度採択者の継続審査であり、新規応募は受け付けていません。内航船の運航効率化に関する実証事業に関心がある場合は、経済産業省・国土交通省の次年度以降の新規公募情報をご確認ください。
Qどのような技術が実証対象ですか?
AI・IoT技術を活用した内航船の運航効率化全般が対象です。具体的にはAI航路最適化、IoTセンサーによるエンジン監視、機械学習による燃費予測、風力・波力の活用支援システムなどが想定されます。
Q実証の成果はどう活用されますか?
実証で確認された省エネ技術は、内航海運業界全体への展開が期待されています。成果は資源エネルギー庁と国土交通省を通じて公表・普及される予定です。
Q補助率1/2の自己負担はどう確保すればよいですか?
自己負担分は事業者の自己資金で賄います。内航海運事業者、造船会社、IT企業等のコンソーシアムで分担するケースが一般的です。
Q後年度事業は何年間続きますか?
プロジェクトの設計によりますが、一般的に2-3年度の実証期間が想定されています。毎年度の継続審査で交付適否が判断されます。
Q他の補助金・助成金と併用できますか?
本事業は経産省・国交省共管の実証事業であり、同一経費の重複補助は不可です。ただし、船舶の設備更新はグリーンイノベーション基金等の別事業、運航効率化のAIシステムは本事業という形で対象経費を区分することは検討可能です。
詳細説明
内航海運のDX・脱炭素化
内航海運は国内貨物輸送の約4割(トンキロベース)を担う基幹物流です。しかし船舶の老朽化や船員不足が深刻であり、AI・IoT技術による運航効率化は輸送の持続可能性と脱炭素の両面で不可欠です。
事業の位置づけ
本公募は令和4年度採択プロジェクトの後年度事業(継続分)です。前年度の実証成果を踏まえ、技術の改良と実用化に向けた取組を継続します。新規応募ではなく、継続審査委員会での審査です。
技術の適用例
- AIによる最適航路の自動選定(気象・海象データ活用)
- IoTセンサーによるエンジン効率のリアルタイム監視
- 機械学習による燃費予測モデルの構築
- デジタルツインによる運航シミュレーション
関連書類・リンク
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