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平田 燕奈
大学院海事科学研究科 海事科学専攻
准教授

  • プロフィール

    2016年神戸大学経営学研究科を修了、博士号(経営学)を取得。世界大手海運会社を経て、2019年9月より神戸大学数理・データサイエンスセンター入職。2022年4月より神戸大学海事科学研究科准教授に就任、2025年４月より同教授。交通・サプライチェーン分野において経済・経営理論とデータサイエンス手法を融合した研究を行う中、海事分野でのDX、ブロックチェーン、フィジカルインターネットの応用に取り組む。直近では、自然言語処理、機械学習などの手法を用いて、サプライチェーンのコスト削減、効率向上及びカーボンニュートラル化に関する研究を行っている。

研究者基本情報

■ 学位
  • 博士（経営学）, 神戸大学
■ 研究ニュース
■ 研究キーワード
  • 自然言語処理
  • 経営工学
  • 人工知能
  • ビッグデータの解析
  • ブロックチェーン
  • 交通経済学
■ 研究分野
  • 情報通信 / 知能情報学 / 人工知能、機械学習、深層学習
  • 人文・社会 / 経済政策 / 交通経済、海運、デジタル化、ブロックチェーン、フィジカルインターネット
■ 委員歴
  • 2022年06月 - 現在, Maritime Policy & Management, 編集委員
  • 2022年04月 - 現在, 港湾の効率向上と競争力強化のための官民協力（PEPP II）, 国際諮問委員会の委員, https://projects.au.dk/pepp-ii/international-advisory-board
  • 2021年11月 - 現在, 海運経済学会, 国際交流委員

研究活動情報

■ 受賞
  • 2023年07月 Emerald Publishing, Emerald Literati Awards 2023 Outstanding Paper, Uncovering the impact of COVID-19 on shipping and logistics
    Enna Hirata, Takuma Matsuda

  • 2022年07月 Emerald Publishing, Emerald Literati Awards 2022 Outstanding Paper, Blockchain technology in supply chain management: insights from machine learning algorithms
    Enna Hirata, Maria Lambrou, Daisuke Watanabe

  • 2018年06月 The 11th International Conference of Asian Shipping and Logistics (ICASL 2018), Commended Paper Award
    平田燕奈

  • 2016年10月 日本海運学会, 国際交流賞
    平田燕奈

■ 論文
  • Hisatoshi Naganawa, Enna Hirata
    2025年04月, Logistics, 9(2)(56) (56), 1 - 21, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Hisatoshi Naganawa, Enna Hirata
    2025年03月, Electronics, 14(7)(1241) (1241), 1 - 13, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Enna Hirata, Nailah Firdausiyah, Widha Kusumaningdyah
    Springer Science and Business Media LLC, 2024年12月, Maritime Economics & Logistics, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Enna Hirata, Kevin X. Li, Daisuke Watanabe
    Elsevier BV, 2024年12月, Sustainable Futures, 8, 100358 - 100358, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Muhammad I. Fahreza, Enna Hirata
    Informa UK Limited, 2024年11月, Maritime Policy & Management, 1 - 14, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Strategy Generation and Selection for Maritime Piracy and Armed Robbery Problem in the Straits of Malacca and Singapore through Bayesian Network-based TOPSIS Analysis
    Muhammad I. Fahreza, Enna Hirata
    2024年11月, The Proceedings of the 70th JSCE Annual Meeting., 70, 英語
    研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

  • フィジカルインターネット環境における圧縮水素のコンテナ輸送に関する提案
    野原郁哉, 平田燕奈
    2024年11月, 土木計画学研究・講演集, 70, 日本語
    研究論文（大学，研究機関等紀要）

  • 自然言語処理を用いた駅周辺の人流予測に関する研究
    樊世星, 平田燕奈
    2024年11月, 土木計画学研究・講演集, 70, 日本語
    研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

  • 物流の2024年問題：YouTubeのコメントデータを用いた自然言語処理分析
    長縄尚駿, 平田燕奈
    2024年11月, 土木計画学研究・講演集, 70, 日本語
    研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

  • 平田燕奈
    2024年09月, 生活協同組合研究, 584, 30 - 37, 日本語
    [招待有り]

  • Daiki Ueno, Enna Hirata
    (1) Background: This work focuses on improving the efficiency of warehouse operations with the goal of promoting efficiency in the logistics industry and mitigating logistics-related labor shortages. Many factors are involved in warehouse operations, such as the optimal allocation of manpower, the optimal layout design, and the use of automatic guided vehicles, which together affect operational efficiency. (2) Methods: In this work, we developed an optimal method for operating a limited number of workers or picking robots in a specific area, coping with cases of sudden disruptions such as a change in picking order or the blockage of aisles. For this purpose, the number of pickers, the storage capacity, and other constraints such as sudden changes in picking orders during the picking process, as well as blockages in the aisles of a warehouse site, are considered. The total travel distance is minimized using Gurobi, an optimization solver. (3) Results: The picking routes were optimized in three different scenarios using the shortest route between the starting point and the picking points, resulting in up to a 31% efficiency improvement in terms of the total distance traveled. (4) Conclusions: The main contribution of this work is that it focuses on the day-to-day work situations of sudden changes in the picking order and the presence of route blocks in real-world logistics warehouse sites. It demonstrates the feasibility of responding to sudden disruptions and simultaneously optimizing picking routes in real time. This work contributes to the overall efficiency of logistics by providing a simple, yet practical, data-driven solution for the optimization of warehouse operations.
    MDPI AG, 2024年08月, Mathematics, 12(16) (16), 2580 - 2580, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Hisatoshi Naganawa, Enna Hirata
    2024年05月, the Proceedings of the 10th International Physical Internet Conference, 26 - 35, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
    添付ファイルのURL

  • Enna Hirata, Daisuke Watanabe, Athanasios Chalmoukis, Maria Lambrou
    2024年04月, Sustainability, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    添付ファイルのURL神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Hisatoshi Naganawa, Enna Hirata, Nailah Firdausiyah, Russell G. Thompson
    2024年04月, Logistics, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    添付ファイルのURL神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Enna Hirata, Annette Skovsted Hansen
    2024年02月, Logistics, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    添付ファイルのURL神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • フィジカルインターネットにおける物流拠点の最適立地と配送ルートの最適化
    長縄尚駿, 平田燕奈
    2023年11月, 土木計画学研究・講演集, 68, 日本語
    研究論文（その他学術会議資料等）

  • 物流倉庫におけるピッキングの最適化
    上野大樹, 平田燕奈
    2023年11月, 土木計画学研究・講演集, 68, 日本語
    研究論文（その他学術会議資料等）

  • Enna Hirata, Takahiro Yamashita, Seiichi Ozawa
    2023年07月, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 27(4) (4), 603 - 608, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Enna Hirata, Takuma Matsuda
    Elsevier BV, 2023年04月, Asian Transport Studies, 9, 100110 - 100110, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Enna Hirata, Takuma Matsuda
    PurposeThis research aims to uncover coronavirus disease 2019’s (COVID-19's) impact on shipping and logistics using Internet articles as the source. Design/methodology/approachThis research applies web mining to collect information on COVID-19's impact on shipping and logistics from Internet articles. The information extracted is then analyzed through machine learning algorithms for useful insights. FindingsThe research results indicate that the recovery of the global supply chain in China could potentially drive the global supply chain to return to normalcy. In addition, researchers and policymakers should prioritize two aspects: (1) Ease of cross-border trade and logistics. Digitization of the supply chain and applying breakthrough technologies like blockchain and IoT are needed more than ever before. (2) Supply chain resilience. The high dependency of the global supply chain on China sounds like an alarm of supply chain resilience. It calls for a framework to increase global supply chain resilience that enables quick recovery from disruptions in the long term. Originality/valueDiffering from other studies taking the natural language processing (NLP) approach, this research uses Internet articles as the data source. The findings reveal significant components of COVID-19's impact on shipping and logistics, highlighting crucial agendas for scholars to research.
    Emerald, 2022年10月, Maritime Business Review, 7(4) (4), 305 - 317, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Matrix Researcher2vec による研究者ネットワーク可視化システムの開発
    平田燕奈, 山下貴大, 小澤誠一
    2022年09月, the Proceedings of the 30th Symposium on Fuzzy, Artificial Intelligence, Neural Networks and Computational Intelligence, 240 - 243, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • A Study on Market Forecast of International Logistics Using Natural Language Processing -Based on a Questionnaire Survey for Major Freight Forwarders in Japan
    Daisuke Watanabe, Enna Hirata, Maria Lambrou
    2022年09月, Proceedings of 2022 conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Enna Hirata, Daisuke Watanabe, Maria Lambrou
    Shipping, like most industries, is undergoing a digital transformation process which influences existing business models and operational practices, in a multifaceted way. Today, the shipping business context has been changing to incorporate further social demands, environmental, innovation and sustainability priorities, into fundamental shipping strategies, while taking advantage of technological advancements. In the era of Industry 4.0, which constitutes a recent evolution of advanced communications and information technologies and further promotes sustainable, human-centric, and resilient business development strategies, shipping and port entities need to embrace a broader perspective and a deeper understanding of various elemental technologies, namely: Artificial Intelligence, Blockchain, Cloud Computing, Big Data, and Physical Internet, in addition to core maritime logistics matters. This chapter proposes a descriptive framework of shipping digitalization and port automation, while providing a review of related technologies and business approaches, also international initiatives, for automation in global ports. Hence the chapter offers insights for business practitioners to steer through the current challenging global environment, also for policy makers to gain a more informed understanding of maritime logistics developments, towards necessary coordination and oversight mechanisms implementation.
    IntechOpen, 2022年07月, IntechOpen, 英語
    [査読有り][招待有り]
    論文集(書籍)内論文

  • Enna Hirata, Takuma Matsuda
    With the increasing availability of large datasets and improvements in prediction algorithms, machine-learning-based techniques, particularly deep learning algorithms, are becoming increasingly popular. However, deep-learning algorithms have not been widely applied to predict container freight rates. In this paper, we compare a long short-term memory (LSTM) method and a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) method for forecasting the comprehensive and route-based Shanghai Containerized Freight Index (SCFI). The research findings indicate that the LSTM deep learning models outperformed SARIMA models in most of the datasets. For South America and the east coast of the U.S. routes, LSTM could reduce forecasting errors by as much as 85% compared to SARIMA. The SARIMA models performed better than LSTM in predicting freight movements on the west and east Japan routes. The study contributes to the literature in four ways. First, it presents insights for improving forecasting accuracy. Second, it helps relevant parties understand the trends of container freight markets for wiser decision-making. Third, it helps relevant stakeholders understand overall container shipping market trends. Lastly, it can help hedge against the volatility of freight rates.
    {MDPI} {AG}, 2022年04月, Journal of Marine Science and Engineering, 10(5) (5), 593 - 593, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    添付ファイルのURL神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Takuma Matsuda, Enna Hirata, Tomoya Kawasaki
    PurposeSince the 2010s, market conditions for container shipping companies have been deteriorating owing to decreasing container cargo trade and increasing supply capacity. This study aims to contribute to the empirical literature on the container shipping industry market structure. Specifically, this study aims to investigate the extent of market competition. Design/methodology/approachThis study analyzes the market structure and evaluates the market power of shipping companies through a non-structural test. FindingsThe H-statistic for the entire period of 2004–2018 was 0.37, which is significantly different from zero. This indicates the absence of monopoly pricing throughout the entire period. For the time-phased estimates, the H-statistic between 2004 and 2008 is 0.15, which is not significantly different from zero. On the other hand, the H-statistic from 2009 to 2018 was 0.40, which differs significantly from zero. Originality/valueAs the Far East Freight Conference had released tariffs and charge rates by item for container shipping routes, monopolistic pricing is said to have appeared until the European Union abolished the European Economic Community (No. 4056/86) in 2008, before the economic crisis. However, this study indicates that pricing in the container shipping industry has been distinctly non-monopolistic; further, competition seems to have intensified since 2008. Industry competitiveness is of interest not only to academics but also to practitioners, including policymakers, especially when considering competition policies.
    Emerald, 2021年12月, Maritime Business Review, 7(4) (4), 318 - 331, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
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  • フィジカルインターネットにおけるブロックチェーン技術の応用性に関する研究
    平田燕奈
    2021年12月, 海事交通研究, 70, 67 - 77, 日本語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Similarity between Digital Platforms – A Machine Learning Approach
    Enna Hirata, Maria Lambrou, Daisuke Watanabe
    2021年11月, Proceedings of 2021 conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Quazi Mohammed Habibus Sakalayen, Okan Duru, Enna Hirata
    Purpose Bulk shipping mostly facilitates the smooth flow of raw materials around the globe. Regardless, forecasting a bulk shipbuilding orderbook is a seldom researched domain in the academic arena. This study aims to pioneer an econophysics approach coupled with an autoregressive data analysis technique for bulk shipbuilding order forecasting. Design/methodology/approach By offering an innovative forecasting method, this study provides a comprehensive but straightforward econophysics approach to forecast new shipbuilding order of bulk carrier. The model has been evaluated through autoregressive integrated moving average analysis, and the outcome indicates a relatively stable good fit. Findings The outcomes of the econophysics model indicate a relatively stable good fit. Although relevant maritime data and its quality need to be improved, the flexibility in refining the predictive variables ensure the robustness of this econophysics-based forecasting model. Originality/value By offering an innovative forecasting method, this study provides a comprehensive but straightforward econophysics approach to forecast new shipbuilding order of bulk carrier. The research result helps shipping investors make decision in a capital-intensive and uncertainty-prone environment.
    Emerald, 2021年09月, Maritime Business Review, 6(3) (3), 234 - 255, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Yongpeng Wang, Daisuke Watanabe, Enna Hirata, Shigeki Toriumi
    In this study, we propose an effective method using deep learning to strengthen real-time vessel carbon dioxide emission management. We propose a method to predict real-time carbon dioxide emissions of the vessel in three steps: (1) convert the trajectory data of the fixed time interval into a spatial–temporal sequence, (2) apply a long short-term memory (LSTM) model to predict the future trajectory and vessel status data of the vessel, and (3) predict the carbon dioxide emissions. Automatic identification system (AIS) database of a liquefied natural gas (LNG) vessel were selected as the sample and we reconstructed the trajectory data with a fixed time interval using cubic spline interpolation. Applying the interpolated AIS data, the carbon dioxide emissions of the vessel were calculated based on the International Towing Tank Conference (ITTC) recommended procedures. The experimental results are twofold. First, it reveals that vessel emissions are currently underestimated. This study clearly indicates that the actual carbon dioxide emissions are higher than those reported. The finding offers insight into how to accurately measure the emissions of vessels, and hence, better execute a greenhouse gases (GHGs) reduction strategy. Second, the LSTM model has a better trajectory prediction performance than the recurrent neural network (RNN) model. The errors of the trajectory endpoint and carbon dioxide emissions were small, which shows that the LSTM model is suitable for spatial–temporal data prediction with excellent performance. Therefore, this study offers insights to strengthen the real-time management and control of vessel greenhouse gas emissions and handle those in a more efficient way.
    MDPI AG, 2021年08月, Journal of Marine Science and Engineering, 9(8) (8), 871 - 871, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Enna Hirata, Maria Lambrou, Daisuke Watanabe
    Purpose This paper aims to retrieve key components of blockchain applications in supply chain areas. It applies natural language processing methods to generate useful insights from academic literature. Design/methodology/approach It first applies a text mining method to retrieve information from scientific journal papers on the related topics. The text information is then analyzed through machine learning (ML) models to identify the important implications from the existing literature. Findings The research findings are three-fold. While challenges are of concern, the focus should be given to the design and implementation of blockchain in the supply chain field. Integration with internet of things is considered to be of higher importance. Blockchain plays a crucial role in food sustainability. Research limitations/implications The research findings offer insights for both policymakers and business managers on blockchain implementation in the supply chain. Practical implications This paper exemplifies the model as situated in the interface of human-based and machine-learned analysis, potentially offering an interesting and relevant avenue for blockchain and supply chain management researchers. Originality/value To the best of the knowledge, the research is the very first attempt to apply ML algorithms to analyzing the full contents of blockchain-related research, in the supply chain sector, thereby providing new insights and complementing existing literature.
    Emerald, 2021年05月, Maritime Business Review, 6(2) (2), 114 - 128, 英語, パスワードが無い
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
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  • Ziaul Haque Munim, Okan Duru, Enna Hirata
    Blockchain technology, since its introduction, has been expected to be implemented in many areas. Cryptocurrency is one unique example that established a functioning application. On the other hand, blockchain technology is not immune to various challenges related to the nature of itself, privacy management, and antitrust laws, among others. This study lays out the nature of blockchain and applications in the maritime industry, while highlighting the bottlenecks. Potential resolutions and anticipated developments are proposed. To do this, we adopt a systematic approach and present an overview of blockchain in maritime literature. In addition, the fundamental problems with blockchain are investigated, beginning from their essentials to the pain points that are claimed to need improvement. For establishing a legitimate and practically meaningful blockchain platform, stakeholders need to achieve pluralism (consensus validation), privacy, and security of the system.
    MDPI AG, 2021年03月, Journal of Marine Science and Engineering, 9(3) (3), 266 - 266, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Hoegwon Kim, Daisuke Watanabe, Shigeki Toriumi, Enna Hirata
    Many states are actively working toward regulating CO2 emissions from a wide range of industries. However, due to the international characteristic of shipping, the emissions from shipping have not yet been strictly controlled. Using Automatic Identification System (AIS) data acquired through satellites, this study estimates the emission inventory, such as, CO2, CH4, CH4, N2O, NOx, CO and non-methane volatile organic compounds (NMVOCs) around the world and bunker consumption from a liquified natural gas (LNG) fleet under the assumption that a LNG fleet uses LNG as fuel. Using position data calculated from an AIS database, we made comparisons regarding the LNG trade amount and bunker consumption of LNG fleet, as well as the total CO2 inventory and CO2 emissions from LNG fleet in the vicinity of the coasts of relevant countries. The result provides insights into (1) how the emissions and bunker consumption from LNG fleet is distributed, (2) which countries are taking relatively more advantages of LNG trade, and (3) which countries are suffering possible harmful effects.
    {MDPI} {AG}, 2021年01月, Sustainability, 13(3) (3), 1250 - 1250, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Forecasting container freight rate: A comparison of traditional and deep learning-based models
    Enna Hirata, Takuma Matsuda
    2020年11月, The Asian Logistics Round Table (ALRT) 2020 Conference, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Enna Hirata
    Inderscience Publishers, 2020年11月, International Journal of Shipping and Transport Logistics, 12(6) (6), 563 - 563, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • A Discussion on How Covid-19 Impacts Shipping and Logistics: Implications from Machine Learning Perspective
    Enna Hirata, Takuma Matsuda
    2020年09月, Proceedings of the 8th International Conference on Transportation and Logistics, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Application of Blockchain in Supply Chain: Insights from Machine Learning
    Enna Hirata, Maria Lambrou, Daisuke Watanabe
    2020年09月, Proceedings of 2020 Conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • ブロックチェーンと港湾電子化 : トレードレンズの概要と最新動向
    平田燕奈
    2020年04月, 港湾荷役, 65(4) (4), 411 - 416, 日本語
    [招待有り]
    研究論文（大学，研究機関等紀要）

  • 海運物流分野におけるブロックチェーン技術の応用及び効果についての考察
    平田燕奈
    2019年10月, 海運経済研究, 53, 61 - 70, 日本語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Analyzing spatial autocorrelation in AIS based LNG emitted bunker consumption
    Howgwon Kim, Daisuke Watanabe, Enna Hirata
    2019年08月, Proceedings of the International Conference on Logistics and Industrial Engineering (ICLIE2019), 1 - 6, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Measuring structure-conduct-performance in the container shipping market
    Enna Hirata
    2019年06月, Proceedings of 2019 Conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Enna Hirata
    Elsevier {BV}, 2019年03月, The Asian Journal of Shipping and Logistics, 35(1) (1), 24 - 29, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Enna Hirata
    Inderscience Publishers, 2018年10月, International Journal of Shipping and Transport Logistics, 10(5/6) (5/6), 500 - 500, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）
    神戸大学リポジトリ（Kernel）へのリンク

  • Service characteristics in container liner shipping industry
    Enna Hirata
    2018年06月, Proceedings of the 11th International Conference of Asian Shipping and Logistics, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Service recovery and customer satisfaction in container liner shipping industry
    Enna Hirata
    2017年06月, Proceedings of 2017 conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Enna Hirata
    Elsevier {BV}, 2017年03月, The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(1) (1), 27 - 32, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

  • Demand Elasticity and Competitive Conditions in Container Liner Shipping Market
    Enna Hirata
    2016年09月, Proceedings of 2016 conference of International Association of Maritime Economists, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • The Effect of Container Liner Shipping on Economic Growth: A Panel Data Analysis
    Enna Hirata, Hideki Murakami
    2016年05月, Proceedings of International Forum on Shipping, Ports and Airports (IFSPA) 2015, 318 - 325, 英語
    [査読有り]
    研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Liner Shipping Market Contestability in Alliance Era
    Enna Hirata, Hideki Murakami
    日本海運経済学会, 2015年10月, 海運経済研究, (49) (49), 41 - 50, 英語
    [査読有り]
    研究論文（学術雑誌）

■ MISC
  • DX時代の海運と航空の共通課題と解決策
    平田燕奈
    2023年11月, ていくおふ, (173) (173), 24 - 31, 日本語
    [招待有り]
    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

  • SNS データから見るポストコロナ時代の日本物流
    平田燕奈, 松田琢磨
    2022年08月, 運輸と経済, 82(8) (8), 日本語
    [招待有り]

  • ブロックチェーンが切り開く貿易物流
    平田燕奈
    2019年08月, 日本海事新聞, 日本語
    [招待有り]
    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

■ 書籍等出版物
  • 新国際物流論 基礎からDXまで
    平田 燕奈, 松田 琢磨, 渡部 大輔
    共著, 第1章 第6章 第8章 第13章 第14章, 晃洋書房, 2022年09月, ISBN: 4771036721

  • Supply chain : recent advances and new perspectives in the industry 4.0 era
    平田燕奈, 渡部大輔, Maria Lambro
    共著, 第７章, IntechOpen, 2022年01月, 英語, Shipping, like most industries, is undergoing a digital transformation process which influences existing business models and operational practices, in a multifaceted way. Today, the shipping business context has been changing to incorporate further social demands, environmental, innovation and sustainability priorities, into fundamental shipping strategies, while taking advantage of technological advancements. In the era of Industry 4.0, which constitutes a recent evolution of advanced communications and information technologies and further promotes sustainable, human-centric, and resilient business development strategies, shipping and port entities need to embrace a broader perspective and a deeper understanding of various elemental technologies, namely: Artificial Intelligence, Blockchain, Cloud Computing, Big Data, and Physical Internet, in addition to core maritime logistics matters. This chapter proposes a descriptive framework of shipping digitalization and port automation, while providing a review of related technologies and business approaches, also international initiatives, for automation in global ports. Hence the chapter offers insights for business practitioners to steer through the current challenging global environment, also for policy makers to gain a more informed understanding of maritime logistics developments, towards necessary coordination and oversight mechanisms implementation., ISBN: 9781803553726
    DOI

  • データサイエンス基礎
    齋藤, 政彦, 小澤, 誠一, 羽森, 茂之, 南, 知惠子
    分担執筆, 第一章（pp.1-40）, 培風館, 2021年03月, 日本語, ISBN: 9784563016104

  • e-Shipping : 外航海運業務の電子化
    平田燕奈(著), 森隆行(監修)
    著者, 海文堂出版, 2018年10月, 日本語, ISBN: 9784303164140

■ 講演・口頭発表等
  • 次世代物流ネットワーク「フィジカルインターネット」の仕組みと導入例
    平田燕奈
    JB Press Japan Innovation Review Forum, 2024年04月, 日本語
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • 物流倉庫におけるピッキングの最適化
    上野大樹, 平田燕奈
    2023土木計画研究会秋大会, 2023年11月, 日本語
    口頭発表（一般）

  • フィジカルインターネットにおける物流拠点の最適立地と配送ルートの最適化
    長縄尚駿, 平田燕奈
    2023土木計画研究会秋大会, 2023年11月, 日本語
    口頭発表（一般）

  • Research Topics and Methods in Maritime Decarbonization: A Natural Language Processing Approach
    Hirata, Enna, Li, Kevin, Watanabe, Daisuke
    International Association of Maritime Economists (2023), 2023年09月, 英語
    口頭発表（一般）

  • Industry 4.0: technologies for next-generation maritime logistics and shipping digitalization
    Enna Hirata
    Emerging Topics in Transportation Studies, 2023年02月, 英語
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • Advanced Technologies and Recent Applications in Smart Ports
    Enna Hirata
    Utilizing Digital Technology in the Field of Trade Facilitation under the Current COVID-19 Pandemic and Beyond: Best-Practices Sharing Workshops, Asia-Pacific Economic Cooperation, 2023年01月, 英語
    [招待有り]
    シンポジウム・ワークショップパネル（指名）

  • Researcher2Vecによる研究者ネットワーク可視化システムの開発 － 神戸大学における研究DXの取組
    平田燕奈, 山下貴大, 小澤誠一
    第30回インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN2022）, 2022年09月, 英語
    [招待有り]
    口頭発表（一般）

  • Decoding Logistics Trend in Japan using SNS Data
    Enna Hirata, Takuma Matsuda
    International Association of Maritime Economists Conference 2022, 2022年09月, 英語
    口頭発表（一般）

  • A Study on Market Forecast of International Logistics Using Natural Language Processing -Based on a Questionnaire Survey for Major Freight Forwarders in Japan
    Daisuke Watanabe, Enna Hirata, Maria Lambrou
    International Association of Maritime Economists Conference 2022, 2022年09月, 英語
    口頭発表（一般）

  • ブロックチェーン技術と国際物流
    平田燕奈
    JMC 海事振興セミナー, 2022年07月, 日本語
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • SNSデータから見るポストコロナ時代の日本物流
    平田燕奈, 松田琢磨
    日本海運経済学会；日本交通学会, 2022年06月, 日本語
    [招待有り]
    口頭発表（一般）

  • 海事と気候変動 - 日本における関連研究の紹介
    平田燕奈
    JSPS JARA イベント 2022 デンマーク, 2022年03月, 英語
    [招待有り]
    口頭発表（基調）

  • スマートコンテナターミナルにおけるAI・ブロックチェーン技術の活用について
    平田燕奈
    アフリカ開発シニア・マネージャー・フォーラム --ブロックチェーンとビッグデータ時代の持続可能なコンテナターミナルのためのスマートな戦略に向けて, 2022年01月, 英語
    [招待有り]
    口頭発表（招待・特別）

  • ブロックチェーンプラットフォーム間の類似性 - 機械学習によるアプローチ
    平田燕奈, Maria Lambrou, 渡部大輔
    国際海事経済学会, 2021年11月, 英語
    口頭発表（一般）

  • ブロックチェーンと海上輸送
    平田燕奈
    日本船舶海洋工学会 アフターコロナ禍特別検討委員会, 2021年10月, 日本語
    [招待有り]
    シンポジウム・ワークショップパネル（指名）

  • Covid-19 and Global Logistics –Implications from text mining perspective
    平田燕奈, 松田琢磨
    International Conference of Transportation and Logistics, 2020年09月, 英語
    口頭発表（一般）

  • Identifying Trends for Blockchain Application in Supply Chain Using Text Mining
    平田燕奈, Maria Lambrou, 渡部大輔
    Conference of International Association of Maritime Economists, 2020年06月, 英語
    口頭発表（一般）

  • ブロックチェーン技術を活用したサプライチェーン管理
    平田燕奈
    日経 xTECH EXPO 2019, 2019年10月, 日本語, 国際会議
    [招待有り]
    口頭発表（招待・特別）

  • 外航海運業務電子化と革新的テクノロジー
    平田燕奈
    日本海運集会所, 2019年09月, 日本語, 国内会議
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • コンテナ海運業における M＆A の経済的効果
    松田琢磨, 平田燕奈, 川崎智也
    第 36 回日本物流学会年次大会, 2019年09月, 日本語
    口頭発表（一般）

  • A Blockchain Solution for Shipping and Logistics
    平田燕奈
    International Association of Port and Harbors 2019, 2019年05月, 英語, 国際会議
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • 海運業界における業務電子化（現状と動向）
    平田燕奈
    海事振興連盟・海洋立国懇話会, 2019年04月, 日本語, 国内会議
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • Digitizing Global Supply Chain – An Application of Blockchain in Shipping
    平田燕奈
    The Maritime CIO Forum, 2018年10月, 英語, 国際会議
    [招待有り]
    公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

  • Service Characteristics and Customer Satisfaction in Container Liner Shipping Industry
    平田燕奈
    the 11th International Conference of Asian Shipping and Logistics, 2018年06月, 英語

  • Service characteristics in container liner shipping industry
    平田燕奈
    The 11th International Conference of Asian Shipping and Logistics, 2018年06月, 英語, 国際会議
    口頭発表（一般）

  • コンテナ船業界のサービスリカバリーと顧客満足度
    平田燕奈
    日本海運経済学年次大会, 2017年10月, 日本語, 国内会議
    口頭発表（一般）

  • Service recovery and customer satisfaction in container liner shipping industry
    平田燕奈
    Service recovery and customer satisfaction in container liner shipping industry, 2017年06月, 英語, 国際会議
    口頭発表（一般）

  • Demand Elasticity and Competitive Conditions in Container Liner Shipping Market
    平田燕奈
    The Conference of International Association of Maritime Economists, 2016年08月, 英語, 国際会議
    口頭発表（一般）

  • A Panel Data Analysis to the Effect of Container Liner Shipping on Economic Growth
    平田燕奈
    International Forum on Shipping, Ports and Airports, 2015年12月, 英語, 国際会議
    口頭発表（一般）

■ 所属学協会
  • 土木学会
    2023年09月 - 現在

  • 日本物流学会
    2021年 - 現在

  • 人工知能学会
    2020年02月 - 現在

  • 情報処理学会
    2019年09月 - 現在

  • アジア物流研究会
    2019年01月 - 現在

  • International Association of Maritime Economists (IAME)
    2016年04月 - 現在

  • 日本海運経済学会
    2015年09月 - 現在

■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
  • フィジカルインターネットにおける物流拠点の設計
    平田 燕奈
    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 基盤研究(C), 神戸大学, 2023年04月 - 2026年03月, 研究代表者

  • スマート港湾における船舶・陸上輸送の運用効率化と環境負荷低減に関する研究
    渡部 大輔, 鳥海 重喜, 平田 燕奈, 近藤 智士
    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 基盤研究(B), 東京海洋大学, 2021年04月 - 2026年03月, 研究分担者

  • 平田 燕奈
    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 基盤研究(C), 神戸大学, 2017年04月 - 2020年03月, 研究代表者
    本研究プロジェクトは、当初予定していた3つの研究目標、コンテナ船市場における「サービス差別化特性の調査」、「市場支配力の測定」と「M&A影響の予測」について研究を実施し、以下の結果を得ることができた。 (1)顧客満足度に影響を与えるサービス特性のTOP３は、カスタマーサービス担当者の質、デジタル化の水準、営業担当者の質である。(2)規模の経済は2009年より衰退し、この数年間で規模の不経済が顕在化している。(3)M＆Aは企業の収益性に貢献しなかったが、財務の安定性を高め、破綻のリスクを軽減する効果をもたらした。 また、研究成果として、3編の論文が査読付き国際ジャーナルに掲載されている。

■ 社会貢献活動
  • Container Shipping Summit (Singapore)
    Ocean Network Express
    パネリスト, https://one-container.com/en/, 2023年08月03日 - 2023年08月04日

  • 物流におけるビッグデータ活用の最前線 ～ビジネスへの応用を探る！～
    Shippio Logistics DX Summit
    パネリスト, https://service.shippio.io/conference/lds2023/, 2023年03月02日 - 2023年03月03日

  • 日本海運経済学会第55回大会
    東京大学
    パネリスト, ポストコロナ時代の海運・航空分野のデジタライゼーション, 2021年10月17日 - 2021年10月17日

  • Trends and outlook: Transitioning to a digital future
    Digital Ship
    パネリスト, 2018年08月

■ メディア報道
  • 気鋭の有識者、国際物流変革にビッグデータやブロックチェーンは不可欠と指摘
    LOGI-BIZ
    2023年04月06日, https://online.logi-biz.com/78934/
    インターネットメディア

  • ブロックチェーンが切り開く貿易物流
    日本海事新聞
    2019年08月
    新聞・雑誌

  • ブロックチェーン技術を活用したエコシステム構築
    日経ＢＰ
    2018年12月
    インターネットメディア

■ 学術貢献活動
  • ASIAN LOGISTICS ROUND TABLE (ALRT) CONFERENCE
    University of Tasmania
    2020年09月01日 - 現在
    学会・研究会等

  • Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
    Elsevier
    2020年08月01日 - 現在
    査読等

  • Maritime Policy and Management
    Taylor & Francis
    2018年09月01日 - 現在
    査読等

  • International Association of Maritime Economists (IAME) conference
    2023年09月05日 - 2023年09月08日
    学会・研究会等
    外部リンク

  • International Conference on Neural Information Processing 2022
    2022年11月22日 - 2022年11月26日
    大会・シンポジウム等

  • International Conference on Neural Information Processing 2021
    2021年12月08日 - 2021年12月12日
    大会・シンポジウム等

  • プログラム委員会委員
    International Joint Conference on Neural Networks (2021)
    2021年07月18日 - 2021年07月20日
    大会・シンポジウム等

  • 持続可能なロジスティクスに関する国際シンポジウム
    トロス大学
    2021年04月30日 - 2021年04月30日
    大会・シンポジウム等

  • Growth and Change, Wiley
    Growth and Change, Wiley
    査読等

  • The Asian Journal of Shipping and Logistics, Elsevier
    The Asian Journal of Shipping and Logistics, Elsevier
    査読等

  • International Journal of e-Navigation and Maritime Economy, Elsevier
    International Journal of e-Navigation and Maritime Economy, Elsevier
    査読等

  • Conference of International Association of Maritime Economists
    Conference of International Association of Maritime Economists
    大会・シンポジウム等

  • International Journal of Shipping and Transport Logistics, Inderscience
    International Journal of Shipping and Transport Logistics, Inderscience
    査読等

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