Logistics
2024年4月からの時間外労働の上限規制で、拘束時間を守りながら組む配車の難易度が上がりました。一方で、荷主ごとに様式の違うFAX依頼の手入力、手書き日報の翌朝の判読、傭車先への請求突合といった作業は、今も人が担っています。プレラナのAI研修は、あらかじめ用意している30種類以上のコースの中から、御社に合ったコースを選定して実施します。演習には当社が用意している物流向けのサンプルデータを使います。実際の帳票をもとに仕組みを作る個別の対応は、研修とは別サービスの導入支援・コンサルティングで承ります。
Issues
解決策の前に、まず現状を書きます。ひとつでも当てはまるなら、AIが効く余地があります。
拘束時間の残り、車種と荷姿、荷主の着時間指定、ドライバーの得意エリア。これらを同時に見て割り振れる方が社内に1人か2人しかいません。その方が休んだ日は、翌日の配車表ができるのが夜になります。引き継ごうにも、判断の理由が言葉になっていません。
複合機から出てくる依頼書は、荷主ごとに欄の並びも略号も違います。手書きの数量が読み取れず、夕方に電話で確認することがあります。依頼が集中する時間帯ほど入力が追いつかず、配車の着手そのものが後ろにずれます。
日報を集めてExcelに転記して、はじめて誰が何時間だったかが分かります。上限に近い方に気づくのが翌月になります。日々の配車では、残り時間を感覚で見積もりながら割り振っている状態です。
10社前後から届く請求書を、自社の運行実績と1行ずつ照合します。待機料の単価やキャンセルした便で金額が合わず、配車係と傭車先の両方に確認します。この数日だけ経理担当の残業が伸びます。
乗務後に書かれた日報を、翌朝に運行管理者が読みます。判読できない欄はドライバーへ電話して確認します。ヒヤリハットは「注意する」の一行で終わることが多く、教育に使える形になっていません。
Use Cases
それぞれ「人がやる場合」と「AIを使った場合」を対比し、実際の手順とサンプルデータまで公開しています。
乗務後の手書き日報とヒヤリハット報告を、音声で話した内容からAIに項目別の下書きへ整理させ、翌朝の判読確認と月末の転記をなくします。
荷主ごとに様式の違うFAX依頼書とメール添付の依頼書を、AIに決まった列のCSVへ読み取らせ、受注表への手入力と電話での確認を減らします。
ベテラン配車係の判断基準を条件表に書き出し、翌日の割り当て案をAIに複数出させて比較します。最終決定と法令の確認は運行管理者が行います。
傭車先から届く請求書PDFをAIに明細化させ、自社の運行実績表と突き合わせて差異のある行だけを抽出し、月末月初の照合作業を絞り込みます。
運行管理規程、荷主別の構内ルール、事務手順書をAIチャットに読み込ませ、出典付きで答えさせます。法令にかかわる判断は運行管理者に残します。
Process
期間と成果物を先に示します。何が起きるか分からないまま進むことがないようにするためです。
FAQ
効果の数値について
このページに掲載している削減効果は、出典のあるものだけを引用しています。 それ以外は「要実測」と記載しています。効果は業務内容によって大きく変わるため、 当社の支援では導入前に実際の業務時間を計測してから目標を置きます。
このページの5事例をまとめた資料をご用意しています。社内で共有していただける形式です。具体的なご相談は60分のオンライン無料相談で承ります。