配車計画、伝票処理、在庫管理。
物流の紙とExcelを脱却する。

物流現場の「人の頭に頼る業務」をAIで仕組み化。属人化を解消し、生産性を上げます。

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こんな状況になっていませんか?

配車計画を毎朝ベテランの配車係が1時間かけて作成。この人がいないと業務が回らない
伝票・送り状の処理が手作業。入力ミスによる誤配送が月に数件発生している
在庫管理がExcel頼り。棚卸のたびに差異が出て、原因調査に丸1日かかる
ドライバーの労務管理が複雑で、2024年問題への対応が追いつかない
荷主からの問い合わせ対応に追われ、業務改善に時間を割けない
配送ルートの最適化を人力でやっていて、燃料コストが下がらない

AI導入で変わる物流の業務

業務導入前導入後
配車計画 毎朝1時間(ベテラン依存) AI提案15分+確認15分
伝票・送り状処理 手作業で月40時間 AI読み取り+自動入力で月15時間
在庫管理 Excel手動更新(月末棚卸に丸1日) AI自動更新+差異アラート
荷主問い合わせ 1件5〜10分(電話・メール) AIチャット2分+必要時人対応
月次報告書 半日 AI自動生成1時間

物流でAIが活きる業務

01

配車計画の最適化

配送先・荷量・時間指定をAIに入力し、最適なルートと配車案を15分で出力します。毎朝1時間のベテラン依存作業を効率化し、走行距離最小化で燃料費を月10〜15%削減できます。

02

伝票処理・入力作業の自動化

送り状・納品書をOCRで読み取り、AIが自動でデータ整形して入力します。月40時間の手作業が15時間に短縮され、入力ミスによる誤配送やクレームも大幅に減少します。

03

在庫管理の精度向上

入出庫データをAIがリアルタイムに追跡し、在庫数の自動更新と差異アラートを実現します。月末丸1日の棚卸が日次自動チェックに変わり、過去データから需要予測も行えます。

04

荷主問い合わせ対応の効率化

配送状況や到着予定などの定型的な荷主問い合わせにAIチャットが自動対応します。問い合わせ件数を50%以上削減でき、オペレーターの対応時間を1日2時間から30分に圧縮します。

05

ドライバーの労務管理・2024年問題対応

ドライバーの勤務時間・休憩時間をAIが自動集計し、年960時間の上限に近づくとアラートを出します。改善基準告示への違反リスクを事前に警告し、法令遵守と事業継続を両立します。

06

コスト分析と収益改善

燃料費・人件費・車両維持費などをAIが分析し、削減余地のある項目や荷主別の収益率を自動レポート化します。ルート別の採算分析で運賃交渉の根拠も得られ、年間数百万円の改善が見込めます。

07

月次・週次報告書の自動生成

配送件数・稼働率・コスト推移などのKPIをAIが自動集計し、報告書を生成します。半日のレポート作成が1時間になり、荷主ごとのフォーマットに合わせた自動出力も可能です。

08

安全管理と事故分析

事故・ヒヤリハット報告をAIが自動分析し、発生パターンや再発防止策を提案します。安全教育資料の作成も自動化され、事故率20%削減で保険料の低減や荷主からの信頼向上につながります。

AIを入れたのに、うまくいかない理由

配車最適化ツールを入れたが、ベテラン配車係が使ってくれなかった

30年の経験で「自分の方が正確だ」という自負があり、ツールの出す配車案に不信感を持っていた。

BoostXの対応

まずAIの配車案とベテランの配車案を2週間並行で比較し、AIの精度をデータで示します。全てを置き換えるのではなく「AIの提案をベテランが調整する」運用にすることで、経験知とAIの両方を活かします。BoostXは導入して終わりではなく、定着するまで伴走するのが強みです。

荷主のデータをクラウドに入れることへの抵抗があった

荷主の出荷データや取引量は営業上の機密情報であり、外部のAIサービスに入力することへの懸念が大きかった。

BoostXの対応

荷主との契約条件を確認した上で、入力可能なデータの基準を策定。匿名化処理やローカル環境でのAI利用など、セキュリティを確保した運用方法を提案します。BoostXは導入して終わりではなく、定着するまで伴走するのが強みです。

AIの在庫予測が実態と大きくズレていた

基礎となる入出庫データに欠損や誤りが多く、AIの予測が信頼できる精度に達しなかった。

BoostXの対応

AI導入の前段階として、データの整備と正確な記録体制の構築から着手します。3ヶ月分の正確なデータが蓄積されてから予測機能を稼働させる段階的アプローチを取ります。BoostXは導入して終わりではなく、定着するまで伴走するのが強みです。

物流のAI導入、設計から定着まで一気通貫。

物流業界の業務フローを理解したうえで、最適なAI活用を提案します。
ツール選定だけでなく、現場への定着・社内教育・運用改善まで伴走します。

なぜ今、AI導入すべきなのか

2024年問題によりドライバーの労働時間に上限が設けられ、「同じ人数でより効率的に配送する」ことが経営課題になっています。AIによる配車最適化は、限られたリソースで最大の成果を出す手段です。
物流業界の人手不足は深刻で、ドライバーの有効求人倍率は全産業平均の2倍以上。事務作業をAIで自動化し、人は「運ぶ」ことに集中できる体制が必要です。
荷主からのコスト削減要求は強まる一方です。AIによる業務効率化とコスト分析で、利益を確保しながら競争力のある運賃を提示できる体制が求められています。

物流業界のAI導入ステップ

01

無料相談(30分)

物流の業務課題をヒアリングし、AI活用ポイントを特定

02

AI導入設計

物流に最適なツール選定・業務設計・ROI試算をレポートでお渡し

03

伴走支援開始

現場への導入から定着・効果測定まで物流業界に寄り添い継続サポート

よくある質問

現場にITに詳しい人がいませんが大丈夫ですか? +

スマートフォンの操作ができれば十分です。BoostXが現場向けの操作マニュアルを作成し、導入初期のフォローも行います。初回の無料相談で、御社に最適なスケジュールをご提案します。

既存の基幹システム(TMS・WMS)との連携は可能ですか? +

API連携が可能なシステムであれば直接連携、そうでない場合はCSVエクスポート経由での連携方法をご提案します。初回相談で現在のシステム環境を確認します。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

小規模な運送会社(車両10台以下)でも効果はありますか? +

車両数に関わらず、配車計画と伝票処理の効率化は効果があります。社長が配車も事務も兼務している場合、月30時間以上の削減が見込めます。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

2024年問題への対応に具体的にどう役立ちますか? +

ドライバーの労働時間の自動集計・上限アラート・配車最適化による効率化で、法令遵守と事業継続を両立させます。詳細は初回の無料相談(30分)でお伝えします。

導入にかかる期間はどのくらいですか? +

伝票処理や問い合わせ対応の効率化であれば2〜3週間で運用開始できます。配車最適化や在庫管理を含む場合は1〜2ヶ月が目安です。導入初期のサポートも含まれていますので、安心してお任せください。

この30分で、配車と事務作業がどう変わるかお見せします

あなたの業務に合わせた具体的な活用方法をお伝えします

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