【レジデントシップ】東京海洋大学ダラシリさんの「レジデントシップ」体験談

はじめに

BEMAC東京データラボ（以下、「データラボ」）は、AI技術を活用し、海事業界の課題解決に向けた研究開発やデータ分析に日々取り組んでいます。今回は、東京海洋大学からレジデントシップとして参加いただいたダラシリさんに、実際のビジネス課題に取り組んでもらった体験談を語ってもらいました。
※東京海洋大学海洋AIコンソーシアム

Self-introduction

My name is Kritsada Darasiri, a second-year doctoral student at the Tokyo University of Marine Science and Technology. My research interests include ship control, simulation modeling, and machine learning. I am currently focused on developing deep neural network (DNN)-based control systems for the automatic berthing of ships. I am passionate about advancing maritime operations through the application of cutting-edge technology, particularly in the marine industry.

(日本語訳)自己紹介

私の名前はクリッサダ・ダラシリで、東京海洋大学大学院博士課程2年です。研究分野は船舶制御、シミュレーションモデリング、機械学習で、現在はディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた船舶の自動着岸制御システムの開発に取り組んでいます。海洋業界における最先端技術の応用を通じて、海事運航の発展に貢献することに強い情熱を持っています。

ダラシリさん（BEMAC東京支社にて）

Residentship Overview

I participated in a residentship at BEMAC through the Marine AI Matching Week, organized by the WISE Program for the Development of AI Professionals in the Marine Industry at the Tokyo University of Marine Science and Technology. The residentship started from November 2024 to April 2025, with weekly participation over a six-month period. During the residentship, I analyzed IoT-based ship data, focusing particularly on berthing and unberthing operations using real-world data. Additionally, I investigated tuning of ship motion simulation using actual ship data.

Additionally, before the residentship began, BEMAC kindly invited me to visit its headquarters in Imabari City, Ehime Prefecture. I had the opportunity to tour the company’s factories and gain a deeper insight into BEMAC’s products and their significant role in the maritime industry.

(日本語訳)レジデントシップの概要

東京海洋大学の海事業界AI人材育成プログラム（WISEプログラム）が主催する「Marine AI Matching Week」を通じて、BEMACのレジデントシップに参加しました。期間は2024年11月から2025年4月までの6か月間で、毎週訪問して業務に従事しました。レジデントシップ中は、実際のIoTデータを用いた船舶の着岸・離岸操作に着目し、そのデータ分析を行いました。また、実船データを用いて船体運動シミュレーションのチューニングの検討を行いました。

レジデントシップ開始前には、愛媛県今治市の本社をBEMAC様のご厚意で訪問し、工場見学を通じて同社製品が海事業界で果たす重要な役割を深く理解しました。

Residentship duties

I participated in two technical projects during the residentship. The first project involved analyzing real ship maneuvering data from large datasets such as AIS and IoT to identify characteristic control patterns. The second project focused on integrating actual operation data into the ship motion simulation validation and parameter tuning. The following steps were carried out using Python.

①Preprocessing large-scale ship maneuvering data:
　Cleaned and synchronized multi-sensor time-series data from large datasets for berthing and
unberthing operations.

②Web-based data visualization:
　Developed an interactive web application using Plotly Dash to visualize ship trajectories.

③Berthing phase detection:
　Designed a logic to segment the berthing and unberthing phases.

④Model tuning and evaluation
　Calibrated hydrodynamic parameters and actuator settings to reduce error between simulated and
experimental data.

(日本語訳)レジデントシップでの業務

レジデントシップでは2つのプロジェクトに参加しました。1つ目は大規模データ（AISやIoT）から実船の操船データを分析し、特徴的な制御パターンを抽出することです。2つ目は実運航データを用いたシミュレーションの妥当性検証およびパラメータチューニングです。これらをPythonで以下のステップで実施しました。

①データ前処理:
　着岸・離岸作業に関する大規模センサ時系列データをクリーンアップし、同期処理を実施

②Webベースのデータ可視化:
　Plotly Dashを用いて船舶軌跡を視覚化するインタラクティブWebアプリを開発

③着岸フェーズ検出:
　着岸・離岸の各フェーズを区分するロジックを設計

④モデルチューニング・評価
　シミュレーション結果と実測データ間の誤差を低減するため、流体力学パラメータとアクチュエータ
設定をキャリブレーション

Impressions from the Residentship

First of all, I would like to express my heartfelt gratitude to BEMAC Tokyo Data Lab team and my mentor. Although I wasn’t familiar with analyzing real-world data, my mentor patiently taught me everything from the ground up. I am truly grateful to have had the opportunity to work with someone so knowledgeable and inspiring.

At first, I was concerned about the language barrier, as Japanese is mainly used in the workplace. However, once I began working here, I realized that language was never an obstacle. My mentor explained everything clearly, guided me through technical tasks, and continuously encouraged me, eventually leading to the publication of a research paper. Achieving this within just six months was truly incredible.

While my interaction with other team members was limited, I could feel their expertise and kindness through the valuable tips and suggestions they shared. Their support, even in small moments, greatly enriched my learning experience.

This residentship has helped me realize how much more there is to learn and improve. I sincerely recommend this opportunity to anyone looking for a residentship, you will gain far more than you expect.

(日本語訳)レジデントシップの感想

まず、BEMAC東京データラボの皆様とメンターの方に心から感謝申し上げます。実データ解析は初めてでしたが、メンターの方は基礎から丁寧に教えてくださり、そのおかげで知識豊富で刺激的な環境で学ぶことができました。
当初は主に日本語が使われる職場環境において言語の壁を懸念していましたが、実際には何ら障害とならず、メンターの明確な説明と技術的サポート、励ましのおかげで、わずか半年で研究論文を発表するまでに至りました。
他のチームメンバーとの直接的な交流は限られていましたが、皆様からいただいた貴重なアドバイスからは専門性と温かさを感じ、学びが大いに深まりました。
このレジデントシップを通じて、自分にはまだ学ぶべきことや改善点が多くあると実感しました。レジデントシップを検討されている方にはぜひお勧めします。期待以上の成果が得られるでしょう。

メンターからのメッセージ

ダラシリさんは学ぶ意欲が高く、こちらが伝えたこと、教えたことを次々と吸収していってくれました。データ分析の経験があまりないにもかかわらず、レジデントシップという少ない作業時間の中で、データの整理や抽出、検討・考察まで行い、最終的に論文まで書き上げたことは驚くべきことです。普段の大学での研究に加え、レジデントシップでのハードルの高いタスクは、一時的にはとても負荷の高いものでもあったかもしれませんが、見事に成し遂げたことは称賛そのものです。この調子で博士課程の修了まで頑張っていただきたいと思います。今後も引き続きメンターとしてサポートできる部分は積極的にさせていただこうと考えております。

担当メンター：BEMAC 東京データラボ　M＆S課　課長代理　羽生一成