紙の配車表、FAXの発注書、手書きの点呼記録、そして「あの人しかできない」配車。2024年問題で運行がタイトになるほど、机の上の事務仕事が現場を圧迫していきます。
高いシステムを入れる前に、まずは今ある紙・FAX・電話を、社員自身が「自分で作れる」ようにする。Exteryは、非エンジニアの現場社員が生成AIで日々の事務を軽くしていく、その第一歩を伴走します。
AIに詳しい人は要りません。配車や運行のことを一番よく知っている、あなたの会社の社員が主役です。
こんなお悩み、ありませんか
物流・運輸の現場では、こんな「あるある」をよく聞きます。ひとつでも当てはまれば、AI活用で軽くできる余地があります。
- 配車が“あの人頼み”になっている。 どの車で、どのドライバーが、どのルートで運ぶか。紙の配車表とホワイトボードで組み、ベテランの勘に頼っている。その人が休むと明日の便が回らない。
- 荷主からの依頼が、いまだにFAXと電話。 手書きの注文書・伝票を事務が目で読んで、基幹システムに手入力。読み間違いや二重入力も起きる。
- 同じ情報を、何度も打ち直している。 受注 → 配車 → 運行指示 → 帰庫後の実績入力。傭車先とのやり取りでも、同じ数字を繰り返し転記している。
- 手書きの日報・点呼記録が、事務を圧迫している。 運転日報も点呼記録簿も紙。事務が清書して集計し、月次の突合に膨大な時間がかかる。法定で1年保存も必要。
- 問い合わせの電話が鳴りやまない。 荷物追跡・着荷確認・再配達の電話が事務やドライバーに集中し、本来の仕事が進まない。
- 安全教育の資料を、毎回ゼロから作っている。 KY（危険予知）活動、ヒヤリハット共有、朝礼ネタ、新人マニュアル、事故報告書。作るだけで手一杯。
- 2024年問題で、事務にかける時間そのものが消えていく。 運行がタイトになる一方、連絡・見積・請求といった机仕事は減らない。1日2〜3時間が事務に溶けていく。
これらの多くは「高度なAI」ではなく、「アナログ業務を言葉にして整理する」だけで解けます。まず紙・FAX・口頭を、自分で作れる小さなツールでデジタルにする——それが今の現実的な一歩です。
Exteryのアプローチ
Exteryは、2種類のやり方を組み合わせて支援します。一つは、研修で現場社員が構築を演習する小さなツール。もう一つは、AIバディが御社の隣で作る、少し本格的な仕組みです。
研修で構築を演習する小さなツール（明日から使える）
ChatGPT・Gemini・Claude などの生成AIを使い、非エンジニアの社員が自分の手で作れる範囲です。コードは書きません。頼むだけです。
- 遅延・遅着連絡文の自動下書き — 荷主への遅延連絡を、5〜10分かけて書いていたものが、1分かからずに整う。定型の言い回しをAIに覚えさせておく。
- スポット配送の見積返信を自動で起案 — 距離・車種・待機条件を伝えると、運賃見積メールの下書きができる。
- 運賃改定・値上げ交渉文を、荷主別に何パターンも — 相手や関係性に合わせたトーンで案を出し分ける。
- 手書きの点呼記録・運転日報を、清書して週次サマリーに — メモを貼れば整形と集計をしてくれる（法定記録の最終確認は、必ず人が担当します）。
- KY（危険予知）シナリオを、季節・路線・天候に合わせて自動生成 — 注意喚起のネタ切れをなくす。
- ヒヤリハットの一言報告を、朝礼用の注意喚起文に3分で — 現場の気づきをそのまま教材に変える。
- ベテランの段取りを、新人向けチェックリスト・マニュアルに言語化 — 頭の中の「勘」を文章にして残す。属人化と技術継承への備えになる。
- 外国人ドライバー向けに「やさしい日本語＋母国語」で翻訳 — 指示書やマニュアルを多言語化する。
- 求貨求車の返信文・傭車手配メールの雛形づくり — 空車と帰り荷のマッチング連絡を素早く。
AIバディが、御社の隣で作る仕組み
研修だけでは届かない、少し本格的な自動化は、AIバディが月々の相談の中で少しずつ形にしていきます。採用せずに、御社に“AIの実務担当”を一人置くような感覚です。
- FAX・紙の発注書を、読み取って所定のExcel／CSVに変換 — 二重線・欄外のメモ・手書きも拾い、人は内容確認と修正だけ。基幹システムへの取り込みで、入力ミスを大きく減らす。
- 手書きの送り状・配送伝票の入力を自動化 — 伝票を読み取ってデータ化し、転記の手間をなくす。
- 問い合わせ対応のチャットボット — 荷物追跡・再配達・着荷確認といった定型のやり取りを24時間自動で受け、電話の集中をやわらげる。
- 事故報告書・日報の素案を自動で作る仕組み — 入力を最小限にし、書式を社内でそろえる。
- 社内ナレッジの検索 — 配車ルール・荷主別の特記事項・車両ごとの制約を、誰でも検索できる資産にする。ベテランの頭の中を、みんなが引ける形に。
- 物量の予測や、配車・ルートの立案支援 — データが揃ってきた段階で、次のステップとして。
研修で足元の事務を軽くしながら、必要に応じてバディが仕組みを足していく。「習う → 広げる → 続ける」の順で、無理なく内製化を進めます。
導入後に、期待できる変化
成果を保証するものではありませんが、こうした変化を目指せます。
- 配車や段取りの“勘”を言葉にして、誰でも引ける仕組みに近づけます。 「あの人しかできない」を減らし、休みや引き継ぎに強い体制を目指せます。
- FAX・手書きの読み取りと転記の手間を減らし、入力ミスを抑えることを目指せます。 事務が本来の仕事に時間を使えるようになります。
- 遅延連絡・見積・請求といった文章仕事を、下書きから一気に立ち上げられます。 「書き出しの一行」で止まる時間をなくしていきます。
- 点呼記録・日報の清書と集計を軽くし、月次の突合にかかる時間の短縮を目指せます。 法定記録の最終確認は人が担う前提で、事務負担だけを下げます。
- 問い合わせ電話の一部を自動対応に回し、現場が本来業務に集中できる状態を目指せます。
- 安全教育・マニュアルづくりの手間を減らし、続けやすい形にできます。
参考までに、大手・中堅では手書き伝票の入力自動化や需要予測の導入が進んでいます（各社の公表値であり、Exteryが手掛けた事例ではありません）。運輸業のAI活用はまだ始まったばかり。だからこそ、今、身近な事務から始める価値があります。
まずは、無料でご相談ください
「うちの配車、AIで何とかなる？」——その一言から始めましょう。物流・運輸の業務に合わせて、御社に合う進め方をご提案します。しつこい営業はしません。まず“作れそうか”だけ、一緒に確かめましょう。
関連するサービス
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- AI研修（02 TRAINING） — 事務・配車・運行の担当者が「自分で作れる」を身につける、チーム向けの研修。1日目は全員共通の基礎、2日目は自分の業務を題材にAIエージェント構築を演習します。
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