「ドライバー不足」「2024年問題後の運賃改定」「在庫管理の属人化」――。中小運送会社・倉庫業者が直面する3大課題は、AI活用で大幅に軽減できます。DeCが支援した物流業の実例を公開します。

物流業がAI化すべき業務トップ5

1. 配車計画：ベテラン配車係の経験を学習→AIが最適ルート提案
2. 在庫予測：曜日・気象・販売実績から発注量を自動算出
3. 伝票・送り状処理：手書き／PDFをOCR+AI判定で自動転記
4. ドライバー日報：音声入力→AIが日報フォーマットに整形
5. 顧客問い合わせ対応：LINE/電話の一次対応を自動化

配車計画AI：月60時間→8時間

東京都の運送会社（配送車両15台規模）でDeCが実装した事例：

従来は配車係1名がExcelで朝6時から3時間かけて作成。AIが過去2年分の配送実績・道路状況・荷物特性を学習し、最適配車を5分で出力するように。

実数値

配車作成時間 月60時間→8時間（87%削減）／配車係1名の負担激減で離職リスク解消

在庫予測AI：欠品率を半減

倉庫業（商品3,000SKU管理）の事例：

曜日・気温・販売実績・SNSトレンド・キャンペーン情報をAIに学習させ、SKU別の翌週発注量を自動算出。

実数値:欠品率 8% → 3.5%（半減）／在庫過多による廃棄ロス 月¥400,000→¥180,000

伝票OCR+AI判定：1件3分→10秒

中小運送会社で手書き／FAX／PDFの送り状を毎日200件処理。OCR+AIで自動転記＋業務システムへ連携。

実数値:1件処理時間 3分→10秒／月の伝票処理時間 100時間→6時間／パートスタッフの時給コスト 月¥300,000削減

コスト構成

DeC物流業向けパッケージの料金：

  • 配車AI初期¥250,000 + 月額保守¥50,000
  • 在庫予測AI初期¥200,000 + 月額保守¥30,000
  • 伝票OCR AI初期¥150,000 + 月額保守¥30,000

3点セット導入で初期¥1,000,000 + 月¥160,000。投資回収は3〜4ヶ月。

導入プロセス（5週間）

Week1:業務ヒアリング・サンプルデータ収集
Week2:AI学習データ整備・配車ルール抽出
Week3:AIモデル構築・テスト
Week4:本番稼働・既存システム連携
Week5:Zoomレクチャー2回・運用伴走開始

2024年問題＋AIで生き残る物流

ドライバー労働時間規制（2024年4月施行）で運送業界は深刻な人手不足に直面。業務効率を1人あたり30%上げないと現状維持できません。

AI活用は中小運送会社が大手と渡り合うための必須インフラ。今から準備すれば、来年には差別化要因になります。

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