運送業では、配車計画の作成や、ドライバー・荷主からの問い合わせ対応に、担当者の経験と多くの時間が使われています。この記事では、AIエージェントによってこれらの業務がどう変わるかを整理します。

AIエージェント開発

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配車・問い合わせ対応で、時間を取られていること

配車計画は、積載量、配送先の順番、ドライバーの稼働時間など、多くの要素を考慮しながら、ベテランの配車担当者が経験で組み立てていることが多くあります。加えて、ドライバーからの確認の電話や、荷主からの配送状況の問い合わせにも、随時対応する必要があります。

AIエージェントで変えられる部分

過去の配送データを参照し、配車案の下書きを作成する部分は、AIエージェントに任せることができます。配車担当者は、提示された案をもとに、当日の天候や道路状況を加味して最終調整を行います。また、配送状況のデータと連携できれば、荷主からの問い合わせにも自動で対応できるようになります。

自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →

導入するときに注意したいこと

  • 最終的な配車判断は、人が行う前提を崩さない
  • 緊急時のドライバーからの問い合わせは、人が対応する体制を残す
  • 配送状況データとの連携可否を、最初に確認する

導入の進め方

最初から全ての配車を任せる必要はありません。配送状況の問い合わせ対応など、定型的な部分から試し、効果を確認しながら範囲を広げる進め方があります。開発を検討する場合の確認ポイントはAIエージェント開発を依頼する前に、社内で決めておく5つのことを参考にしてください。

よくある質問

Q. 配車の最終判断も、AIエージェントに任せられますか？

A. 任せるべきではありません。過去のデータをもとにした配車案の提示はできますが、天候や道路状況など当日の変化は、配車担当者の判断が必要です。

Q. ドライバーからの問い合わせにも対応できますか？

A. 定型的な問い合わせ（配送先の確認、積載量の確認など）には対応できます。緊急時の判断は、人が対応する体制を維持する必要があります。

Q. 荷主からの配送状況の問い合わせにも使えますか？

A. 使えます。配送状況のデータと連携できれば、荷主からの「今どこにあるか」といった問い合わせに、AIエージェントが案内できます。

Q. 小規模な運送会社でも導入する効果はありますか？

A. あります。配車担当者が一人で多くの車両を管理している会社ほど、配車案の作成支援による効果を感じやすい傾向があります。

発信：株式会社オルアナ（新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援）