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物流AIジャーナル LOGISTICS AI JOURNAL

配車・点呼・請求のAI活用が学べる、運送会社のための専門メディア

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物流・運送業のAI活用

特集AI活用の基礎・選び方

運送会社の生成AIツール選定で人が決める線|注文取り込みで2週間試して標準を決める

生成AIツールの選定は、料金とデータ取扱いの写し取り、業務一覧との適合の下書き、試行記録の集計をAIに渡せます。標準にするツール、有料IDの範囲、入力してよい情報の線引きは経営者と運行管理者が決めます。

2026.09.2210分で読めます

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いま物流・運送でAI活用が進んでいる理由

運送会社の業務は、荷主から注文を受け、配車担当が車両とドライバーと時間を組み、運行管理者が点呼で出発を確認し、ドライバーが集荷・配送し、荷主と受取人に報告し、月末に運賃と付帯作業を請求するという流れで進みます。

  • 配車の属人化

    荷主の癖、ドライバーの得意な現場、車両の制約がベテラン配車担当の頭の中にあり、その人が休むと配車が回りません。

  • 空車・積載率の低さ

    帰り便の空車や積み合わせの不足が運賃収入を下げ、国土交通省の資料では令和10年度までに積載効率44%が目標として示されています。

  • 荷待ち・荷役

    着荷主の都合で待機と荷役が発生し、国土交通省の調査では1運行当たり2時間2分が荷待ち・荷役等時間です。

  • 長時間労働・拘束時間

    国土交通省の調査では1運行当たりの平均拘束時間は10時間13分で、改善基準告示の枠内で配車を組む負荷が配車担当と運行管理者にかかります。

  • 再配達・不在

    受取人の不在や時間指定の変更で再配達が発生し、ルートと当日の時間が崩れます。

  • 紙伝票・FAX注文

    注文がFAXとメールで届き、配車表・納品書・運転日報・点呼記録が紙で残るため、転記と保管に時間がかかります。

数字で見る物流・運送

1運行当たりの平均拘束時間

10時間13分

一般貨物自動車運送事業のうち実運送を行う事業者を対象とした業界全体の平均で、個社の数字ではありません。

出典国土交通省 報道発表「トラックドライバーの1運行当たりの平均拘束時間に関する調査結果の公表」(令和8年7月10日)確認 2026.07.10

1運行当たりの荷待ち・荷役等時間

2時間2分

前回調査比で1時間16分減っています。

出典国土交通省 報道発表「トラックドライバーの1運行当たりの平均拘束時間に関する調査結果の公表」(令和8年7月10日)確認 2026.07.10

車両10台以下の事業者のうち営業赤字の割合

64%

令和4年度決算版の値です。

出典全日本トラック協会「経営分析報告書(概要版)令和4年度決算版」(令和6年3月)確認 2024.03.01

営業損益率(有効回答2,532者の平均)

0.0%

経常損益率は1.8%で、営業黒字は42%の事業者にとどまります。

出典全日本トラック協会「経営分析報告書(概要版)令和4年度決算版」(令和6年3月)確認 2024.03.01

業務から探す

受注・配車 受注・配車とは、荷主の注文を取り込み、車両・ドライバー・時間を組み合わせて配車表を作り、変更に対応する業務です。 記事 3 本 ドライバー管理 ドライバー管理とは、点呼、勤務と拘束時間、教育、健康状態、違反歴を運行管理者と労務担当が記録し管理する業務です。 記事 1 本 原価・請求 原価・請求とは、運賃・燃料・待機・付帯作業を便ごとに集計し、荷主別の請求と入金照合、採算把握を行う業務です。 ルート・運行 ルート・運行とは、配送順序とルートを決め、休憩と到着予測を踏まえて運行を管理し、遅延時に再配車する業務です。 記事 1 本 倉庫 倉庫とは、入荷、棚入れ、在庫管理、ピッキング、梱包、出荷を行い、荷主へ在庫と出荷を報告する業務です。 荷主・受取人対応 荷主・受取人対応とは、問い合わせ、遅延連絡、再配達の調整、配達証明、月次報告と条件交渉に対応する業務です。 記事 1 本 安全・事故 安全・事故とは、危険予測、事故・ヒヤリハットの報告、映像の確認、是正と教育を安全担当と運行管理者が行う業務です。 法令 法令とは、改善基準告示、点呼、法定帳票、許認可、監査対応に関する記録と手続きを経営者と運行管理者が整備する業務です。 車両管理 車両管理とは、日常点検、定期点検、整備、燃料、故障、車両更新を車両台帳と整備履歴で管理する業務です。 AI活用の基礎・選び方 AI活用の基礎・選び方とは、物流・運送の会社が生成AIを業務に入れる前に決めるツール・データ・ルール・順番を、業務と帳票に落として判断する業務です。 記事 1 本

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この媒体を出している BoostX は、物流・運送の業務のAI化を支援しています

記事に書いた業務の分け方も、工程ごとの線引きも、株式会社BoostXが企業の現場で実際に使っている手順です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。物流・運送を含め、業種を問わずお受けしています。

  1. 毎月ひとつずつAI化する

    AI顧問

    今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。

    この進め方を見る

  2. 部署をまたいで一気に動かす

    FDE型AI伴走支援

    BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。

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  3. 仕組みとして作り切る

    AIエージェント開発

    試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。

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物流・運送の業務の課題を解決したい会社の方へ

オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。

対象 自社の業務でAIを使いたい会社の方(経営者・部門責任者・情報システム/DX担当) / 営業・提携のご提案、個人の学習相談はお受けしていません。