運輸業のAI活用による効率化とは、配車や運行、安全管理などの業務にAIを取り入れ、限られた人手で運ぶ力を保つ取り組みです。
2024年問題やドライバー不足を背景に、どの業務から手をつければよいか探している事業者は少なくありません。
この記事では、AI活用を運送業務の流れに沿って四つの領域で整理し、実際の企業事例や導入の進め方まで、公的資料と各社の発表にもとづいて解説します。
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- AI活用は運送業務の4領域で整理できる
- 配車・運行・安全点呼・事務で使える
- 汎用AIと専用AIは役割を分けて使うべきである
- 効果の出やすい業務から小さく始める
- TKwriteworksの無料相談で、自社に合う始め方がわかる
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運輸業がいま直面する効率化の圧力
はじめに、なぜ運輸業で効率化が急がれているのかを整理します。
背景を押さえておくと、AIに取り組む理由を社内で共有しやすくなります。
本章では、2024年問題、ドライバー不足、そして発想の転換という三つの視点から確認しましょう。
2024年問題で運べる時間が減った
2024年から、トラックドライバーの時間外労働に上限が設けられました。
これにより、一人のドライバーが働ける時間が以前より短くなっています。
結果として、同じ人数でも運べる荷物の量が減るという課題が生まれました。
これは、運送業の構造そのものにかかわる問題だといえます。
国の資料では、対策を講じなければ2030年度に約34%の輸送力が不足すると試算されています。（出典：国土交通省 トラック運送業の現状等について）
限られた時間で運びきるために、業務の効率化が避けられなくなっているのです。
働ける時間そのものが制度で区切られた以上、これまでと同じ運び方を続けるだけでは荷物を運びきれなくなるため、一つひとつの業務を見直す必要に迫られています。
ドライバー不足と高齢化
もう一つの課題が、ドライバーの不足と高齢化です。
運送を担う人材は集まりにくく、年齢層も高まっているのが実情です。
国の資料でも、トラック運送業は全産業と比べて高齢化が進んでいると示されています。（出典：国土交通省 トラック運送業の現状等について）
若手が入りにくいままでは、将来の担い手がさらに細ってしまいます。
採用に頼るだけでは、人手の課題を解ききれない状況にあります。
人を増やすことが難しい以上、いまいる人がより多くの荷物を運べるように支える仕組みづくりが、現実的な打ち手として求められているのでしょう。
一人あたりの生産性を高める発想へ
これらの課題は、発想の転換を迫っています。
人を増やして運ぶ量を保つという考え方は、成り立ちにくくなりました。
これからは、一人あたりが運べる量を高めるという発想が重要になります。
その手段として、AIによる効率化への期待が高まっているのです。
無駄のない配車や事務の自動化は、限られた人手を活かす助けになります。
人手を増やして規模を保つ時代から、一人ひとりの働きをAIで支えて生産性を高める時代へと、運輸業の考え方そのものが移り変わりつつあります。
運輸業のAI活用を「4つの領域」で捉える
AIの活用は、運送業務の流れに沿って捉えると整理しやすくなります。
配車、運行、安全、事務という四つの領域に分けると、使いどころが見えてきます。
本章では、四つの領域の全体像と、それぞれの位置づけを確認しましょう。
計画の領域と走行中の領域
一つ目が、走る前の計画にあたる配車の領域です。
どの車がどの順番で回るかを決める配車は、効率を大きく左右します。
二つ目が、走行中の運行を支える動態管理の領域です。
車の位置や到着の見通しを把握することで、待ち時間の削減につながります。
この二つは、荷物を運ぶ流れの中心となる領域だといえます。
走る前の計画をどう立てるか、走っている間の状況をどう把握するかという二つは、運送の効率に直結するため、AIの効果が表れやすい領域といえるでしょう。
安全と事務の領域
三つ目が、安全と法令の順守にかかわる領域です。
危険な運転の兆しをつかんだり、点呼を支えたりする使い方があります。
四つ目が、伝票や連絡といった事務の領域です。
手作業の多い事務は、AIによる自動化の効果が出やすい部分です。
四つの領域を、次の表で整理しておきます。
| 領域 | 主なAI活用 | 狙い |
|---|---|---|
| 配車 | ルート最適化・配車支援 | 走行の無駄を減らす |
| 運行 | 動態管理・到着予測・需要予測 | 待機と積載の無駄を減らす |
| 安全・点呼 | 運転の危険検知・自動点呼 | 事故を防ぎ負担を減らす |
| 事務 | 伝票の読み取り・連絡の自動化 | 手作業の時間を減らす |
自社の課題がどの領域にあるかを見極めることが、取り組みの出発点になります。
領域ごとに合うAIは異なる
領域によって、向いているAIの種類は異なります。
配車のような複雑な計算には、専用に作られたAIが力を発揮します。
一方、文章の作成や要約には、汎用の生成AIが向いています。
この違いを理解せずに使うと、期待した効果が得られないこともあります。
領域と目的に合ったAIを選ぶことが、活用の成否を分けるでしょう。
たとえば配車ルートの計算を汎用の生成AIに任せても精度は期待しにくいため、複雑な最適化には専用のAI、文章づくりには生成AIというように、目的に応じて使い分ける視点が欠かせません。
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配車とルート最適化のAI活用
走る前の計画にあたる配車は、効率化の効果が大きい領域です。
ベテランの経験に頼りがちな配車を、AIで支える動きが広がっています。
本章では、配車の標準化、需要予測との連動、そして注意点を確認しましょう。
ベテラン依存の配車を標準化する
配車は、長年の経験を持つ担当者の勘に頼ることが多い業務です。
そのため、担当者が変わると質が下がってしまう心配があります。
AIを使えば、経験に頼らず効率的なルートを組み立てられます。
配車の質が人に左右されにくくなるのは、大きな利点でしょう。
ベテランの技を、仕組みとして残すことにもつながります。
特定の担当者に配車が集中していると、その人が休んだり退職したりしたときに現場が回らなくなるため、AIで一定の質を保てる状態をつくっておく意味は大きいといえます。
事例：西濃運輸の配達時間削減
配車の効率化に取り組む事例として、西濃運輸が挙げられます。
同社は、配車を支援するシステムを使った共同の実証に取り組みました。
発表では、この取り組みで配達にかかる時間を約20%削減することを目指すとしています。（出典：西濃運輸 ニュースリリース）
配達の時間が縮まれば、ドライバーの負担も軽くなります。
配車の支援が、現場の働きやすさにもつながる例といえるでしょう。
限られた時間で運びきることが求められるなかで、配達ルートを効率化して時間を縮める取り組みは、2024年問題への対応としても意味を持ちます。
汎用AIに配車計算をさせない
配車で気をつけたいのが、使うAIの選び方です。
近年話題の生成AIに、配車ルートの計算を任せようと考える人もいます。
しかし、複雑なルートの最適化は専用のAIが得意とする領域です。
汎用の生成AIに任せても、実用に足る精度は期待しにくいものです。
目的に合ったAIを選ぶことが、失敗を避ける鍵になります。
話題性だけでAIを選ぶと期待した成果が出ないため、配車のような複雑な計算にはその用途に作られた専用のAIを選ぶという判断が、遠回りに見えて確実な進め方になります。
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運行・動態管理と需要予測のAI活用
走行中の運行を支える領域でも、AIの活用が進んでいます。
車の位置や荷物の量を把握し、無駄を減らす取り組みです。
本章では、動態管理と到着予測、積載の最適化、そして需要予測を確認しましょう。
動態管理と到着予測で待機を減らす
動態管理とは、車の位置や状況をリアルタイムで把握する仕組みです。
到着の見通しを予測できれば、荷主側の受け入れ準備も整えやすくなります。
これにより、荷待ちの時間を減らせる効果が期待できます。
荷待ちはドライバーの拘束時間を延ばす大きな要因の一つです。
その時間を減らすことは、2024年問題への対応にもつながります。
いつ到着するかが事前にわかれば、荷主も受け入れの段取りを組みやすくなるため、現場で待たされる時間が減り、限られた労働時間を運ぶことに使えるようになります。
積載率の最適化と共同配送
運ぶ効率を高めるうえで、積載率の改善は重要です。
荷物を効率よく積み合わせることで、少ない車両で多くを運べます。
AIは、積み合わせや配送のまとめ方を考える助けになるでしょう。
複数の会社で車両を共有する共同配送でも、AIの調整が役立ちます。
空いたスペースを減らすことは、コストの削減にも直結するでしょう。
半分しか荷物を積んでいないトラックを走らせるのは大きな無駄になるため、積み合わせをAIで最適化して積載率を高めることが、運ぶ力を保ちながらコストを抑える手立てになります。
需要予測を車両計画に活かす
需要予測のAIは、荷物の量の見通しを立てるのに役立ちます。
いつ、どのくらいの荷物が発生するかを予測できると計画が立てやすくなります。
大手の物流企業でも、AIによる需要予測を現場の最適化に活かす実証が進んでいます。（出典：NIPPON EXPRESSホールディングス プレスリリース）
見通しが立てば、車両や人員の配置に無理や無駄が生じにくくなります。
予測を計画につなげることが、効率化の鍵になるでしょう。
荷物の量を事前に見通せれば、繁忙に合わせて車両や人員をあらかじめ手配でき、急な増減に振り回されずに済むため、現場の負担の平準化にもつながります。
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安全運転支援と点呼のAI活用
運輸業では、安全と法令の順守が欠かせません。
この領域でも、AIが事故の防止や負担の軽減に役立っています。
本章では、危険運転の検知、自動点呼の制度、そして活用の注意点を確認しましょう。
ドライブレコーダーAIによる危険検知
AIを搭載したドライブレコーダーが、安全運転を支えています。
急ブレーキやわき見といった危険の兆しを、AIが自動で捉えます。
記録された映像は、具体的な場面にもとづく安全指導に使えます。
抽象的な注意ではなく、実際の運転をもとに指導できるのが利点です。
事故を未然に防ぐことは、会社にとっても大きな意味を持ちます。
ヒヤリとした場面をAIが自動で拾い上げてくれれば、指導する側は具体的な映像をもとに助言でき、ドライバーも自分の運転の癖に気づきやすくなるでしょう。
自動点呼・遠隔点呼の制度
点呼は、運行の前後に運転者の状態を確認する大切な業務です。
近年、機器を使った遠隔での点呼が制度として認められるようになりました。
国土交通省は、令和4年から遠隔点呼を実施できる制度を整えています。（出典：国土交通省 報道発表資料）
離れた場所からの点呼が可能になると、管理者の負担を減らせます。
制度を活用することで、点呼の効率化と確実さを両立しやすくなるでしょう。
複数の営業所の点呼を一か所からまとめて行えるようになれば、早朝や深夜の管理者の負担が軽くなり、限られた人手で運行の安全を保ちやすくなります。
安全データの扱いと注意点
安全にかかわるAIの活用では、注意しておきたい点もあります。
運転の映像や点呼の記録には、個人にかかわる情報が含まれます。
これらの情報は、目的を定めて適切に管理することが欠かせません。
また、AIの検知はあくまで支援であり、最終の判断は人が担います。
AIを監視ではなく育成の手段として使う姿勢も大切でしょう。
データを取り締まりの道具として使うとドライバーの反発を招きやすいため、あくまで安全を守り運転を上達させるための支援として活用する姿勢が、現場の納得を得る鍵になります。
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事務・バックオフィスのAI活用
運送の現場を支える事務も、効率化の効果が大きい領域です。
手作業の多い事務は、AIによる自動化と相性がよい部分です。
本章では、伝票の自動化、連絡や日報の効率化、そして情報の扱いを確認しましょう。
伝票入力の自動化
運送業では、大量の伝票を扱う事務が発生します。
手書きの伝票を人が入力する作業には、多くの時間がかかるものです。
文字を読み取るAIを使えば、入力の手間を大きく減らせます。
佐川急便のグループでは、伝票入力にAIを取り入れ、月間で約8,400時間の作業を削減したと発表しています。（出典：SGシステム ニュースリリース）
削減した時間を、より付加価値の高い業務に振り向けられます。
くり返しの多い入力作業をAIに任せることで、担当者は確認や例外への対応に集中でき、事務全体の負担を大きく軽くすることにつながります。
連絡や日報を生成AIで効率化
日々の連絡や日報の作成も、事務の負担になりがちです。
こうした文章づくりは、生成AIが得意とする領域です。
要点を伝えれば、文章の下地を短時間で用意できます。
荷主への連絡文や社内の報告も、たたき台をAIに任せられるでしょう。
人は最終の確認と調整に集中すればよいため、負担が軽くなります。
ヤマトホールディングスも、需要予測をはじめとするデジタル技術で配送の生産性を高める取り組みを進めており、事務や計画の効率化が業界全体に広がりつつあります。（出典：ヤマトホールディングス ニュースリリース）
情報の扱いで気をつけること
事務でAIを使う際にも、情報の扱いには注意が必要です。
伝票や連絡には、荷主や個人にかかわる情報が含まれます。
外部のサービスに入力する内容は、扱ってよい範囲を定めておくことが大切です。
生成AIがつくる文章に誤りがないかも、人が確かめる必要があります。
便利さと安全の両立を意識して使うことが欠かせません。
どの情報をAIに入力してよいのかをあらかじめ社内で決めておくことで、便利さを享受しながら、情報の漏えいや誤りといった思わぬ問題を避けられます。
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運送会社がAI導入で失敗しない進め方
最後に、AIの導入を成功させる進め方を整理します。
いきなり大きく始めず、順を追って進めることが失敗を避ける鍵です。
本章では、業務の選び方、小さく試す進め方、そしてツールの使い分けを確認しましょう。
効果の出やすい業務から選ぶ
導入は、効果が出やすい業務から始めるのが基本です。
手作業が多く時間がかかっている業務ほど、改善の余地が大きいものです。
まずは自社で負担の大きい業務を洗い出すことから始めます。
費用と効果を見比べて、取り組む優先順位を決めましょう。
効果が見えやすい業務は、社内の理解も得やすくなります。
最初に成果が見えると現場の協力も得やすくなるため、伝票入力のように負担が大きく効果を測りやすい業務から着手するのが、失敗を避ける現実的な進め方でしょう。
小さく試して現場に定着させる
選んだ業務は、いきなり全社に広げず小さく試します。
一部の営業所や車両で試すことで、効果や課題を確かめられます。
試したうえで、現場が使いこなせるよう支えることが大切です。
導入して終わりにせず、定着まで見届ける姿勢が欠かせません。
うまくいけば、他の営業所へ順に広げていくとよいでしょう。
新しい仕組みは現場に慣れるまで時間がかかるため、小さく試して使い方を固めてから広げることで、混乱を抑えつつ着実に定着させられます。
専用ツールと汎用AIの使い分け
AIを選ぶときは、専用ツールと汎用AIを使い分けます。
配車や需要予測のような専門的な計算には、専用のツールが向いています。
文章づくりや要約には、汎用の生成AIが使いやすいでしょう。
目的に合わないAIを選ぶと、期待した効果は得られません。
弊社TKwriteworksでも、AI活用や人材育成を支える研修を提供しており、進め方から相談いただけます。
どの業務にどのAIが合うかの見極めは難しいため、活用を担う社員の学び直しとあわせて、専門家や支援機関の力を借りながら進めると無理がありません。
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運輸業のAI活用についてよくある質問
運輸業でAIの活用を検討する際に、よく寄せられる疑問をまとめました。
Q1. 小さな運送会社でもAIは活用できますか？
規模が小さくても、活用できます。
月額で使える配車支援や動態管理のサービスが増えており、大きな投資をせずに始められます。
まずは負担の大きい一つの業務から試すのが現実的でしょう。
Q2. 何から始めるのが失敗しにくいですか？
手作業が多く時間のかかる業務から始めるのが基本です。
伝票入力の自動化など、効果を測りやすい事務から取り組むと成果を実感しやすくなります。
小さく試して効果を確かめ、うまくいった取り組みを広げると失敗しにくくなります。
Q3. 生成AIに配車を任せてもよいですか？
配車の計算を汎用の生成AIに任せるのは、あまり向きません。
複雑なルートの最適化は、その用途に作られた専用のAIが得意とします。
生成AIは文章づくりに使い、配車は専用ツールに任せる使い分けが安全です。
まとめ
運輸業のAI活用は、2024年問題やドライバー不足を乗り越える手立てになります。
活用は、配車・運行・安全点呼・事務という四つの領域で捉えると整理しやすくなります。
専用のAIと汎用の生成AIは、目的に応じて使い分けることが大切です。
まずは効果の出やすい業務から小さく始め、現場に定着させながら広げていくとよいでしょう。
自社に合う始め方や、活用を担う人材の育成については、TKwriteworksの無料相談までお気軽にお寄せください。
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