物流の実務を分かっているAI社員に、
任せられる仕事。
汎用チャットAIではなく、運送業の業務を前提に設計。少ない内勤に積み上がる、定型の準備業務です。
- 配車割付：受注を車両・免許・拘束時間で割付し、空車に求貨求車から候補を提示
- 帰り便マッチング：求貨求車をマッチングして実車率を改善
- 点呼・運行日報：デジタコ連携で日報を自動生成、点呼記録の抜けを検知して催促
- 拘束時間管理：改善基準告示の拘束時間をドライバー別に集計し、上限接近を事前警告
- 運賃・請求：運賃計算・請求書の下書き、荷主別の採算を可視化
- 荷主対応・電話：着時・遅延の一次回答、定型メールの下書きで内勤の電話を減らす
なぜ今、物流の事務に
AI社員なのか。
ドライバー不足だけが問題じゃない。配車・運行管理・荷主対応が、少ない内勤に積み上がっています。
- 2024年問題：時間外960h上限で、長距離・長時間に頼った運行が違法リスクに。拘束時間管理と効率配車が必須。
- 配車の属人化：車両・免許・時間・荷主の条件を頭で捌く職人技。担当が休むと止まる。
- 荷主対応と事務の波：着時問合せ、点呼記録、運行日報、運賃計算。定型なのに手が取られ続ける。
常駐までの、
3ステップ。
「まず何を任せるか」を一緒に整理するところから。IT担当がいなくても大丈夫です。
任せる業務の棚卸し
どの業務が重いか、現状をヒアリングします。
車両・荷主条件を取り込む
車両・免許区分・荷主条件・拘束時間ルールを学習させ、判断は人・準備はAIに切り分け。
Slack / LINE に常駐
普段の連絡ツールに招待し、毎日の準備業務を自動化。使いながら任せる範囲を広げます。
まず、御社の「重い事務」を
1つ教えてください。
資料では、物流・運送でのAI社員の任せ方・導入事例・補助金の使い方をまとめています。