物流向け AI エージェント：活用例と導入成果

物流における AI エージェントとは？

輸送情報と業務ルールを使い、メール、書類、連携システムをまたいで業務を実行するソフトウェアです。不足情報の確認、輸送レコードの更新、マイルストーンの追跡を行い、権限を超える判断は人に引き継ぎます。Shipflow はこの技術を AI オペレーターとして実装し、結果を検証できる完了状態、または人による対応が必要な状態までワークフローを進めます。

お客様の導入実績

99%+

導入済みワークフローの対象依頼における、人手を介さない完了率

合意したブッキングワークフローの対象依頼のみの指標です。Dimerco 全体のブッキングを示すものではなく、業務範囲、入力品質、導入設定に依存します。

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97%+

導入済みの MBL/HBL 照合作業で削減した時間

導入済み MBL/HBL 照合作業の時間削減率です。全体の精度や、同社のすべての書類業務の指標ではありません。対象範囲と書類品質に依存します。

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100%

導入済みの貨物追跡ワークフローを Shipflow が自動処理

導入済みの貨物追跡ワークフローに限定した結果で、ColliCare の全業務を示しません。対象範囲、情報源の利用可能性、導入設定に依存します。

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AI コパイロット、RPA、AI オペレーターの違い

各方式は併用でき、機能が重なる場合もあります。名称ではなく、実際にどの仕事を完了できるかで比較してください。

• AI コパイロットは下書き、要約、提案を支援し、業務を次に進める責任は人が担います。
• ルールベースの自動化や RPA は、入力、判断、システム動作が予測できる安定した手順に適しています。
• Shipflow の AI オペレーターはシステム間の業務を実行し、結果を確認し、例外を引き継ぎます。入力が多様で業務の文脈が必要な反復作業に適しています。

エージェンティック AI は推論と実行をつなぐ

文脈から次の手順を選び、作業完了または人の判断が必要な地点まで進めます。本番運用には SOP、アクセス権限、完了確認、失敗時の復旧や引き継ぎが必要です。Shipflow の AI オペレーターはこれらを組み合わせます。

例：ブッキングメールから確認済み TMS レコードへ

以下は説明用の例です。実際の手順は書類、システム、承認要件に合わせて設計します。

• 1. 依頼を読む：メールと添付から輸送情報を抽出し、顧客とサービスを特定します。
• 2. 要件を確認する：必須項目を SOP と関連レコードに照合し、不足や矛盾を確認します。
• 3. 更新を準備する：検証済み情報を TMS の項目に対応付け、必要な承認を待ちます。
• 4. 実行して確かめる：合意した接続を通じて書き込み、レコードの作成・更新を確認します。
• 5. 例外を引き継ぐ：更新失敗や権限外の判断があれば、案件の文脈、実施済みの操作、未解決事項をチームに渡します。
• 6. 結果を測る：完了レコード、未解決案件、残る人の処理時間、修正を測定します。ブッキングの準備完了は、運送会社による予約確定とは異なります。

八つの開始点と 50 以上の活用例

見積、ブッキング、書類処理、顧客・仕入先の入札、追跡、請求書、運送会社の選定・調整、例外管理が代表的な開始点です。頻度が高く、入力を特定でき、完了条件が明確な業務を選びます。フォワーダー、運送会社、倉庫、宅配・郵便事業者など、業態と輸送モードに合わせて手順を設定します。

既存システムとチームの管理を維持

Shipflow は TMS、ERP、メール、CRM、ポータル、運賃情報源、社内システムに実行機能を加え、置き換えを求めません。観察、準備、実行、引き継ぎのどこまで許可するかを操作ごとに定義します。ダッシュボードで文脈、状態、操作、承認、例外、結果を確認でき、SOP は会社・拠点・チーム単位で管理できます。

測定できる業務から本番運用へ

企業導入は通常一〜三か月です。対象業務を選び、権限と判断の範囲を定め、システムを接続して通常案件と例外を検証します。複雑さ、アクセス、データ、セキュリティ審査、社内確認が期間を左右します。準備が整っていれば短縮できます。

抽出項目だけでなく、完了した仕事を測る

同じ対象範囲で導入前後の人の処理時間、完了件数、処理期間、誤りを比較します。受信案件のうち自動化対象となる割合と、その中で人の介入なく完了する割合を示してください。レビューや後日の修正も含めます。項目の正確性と無人完了率は異なる指標です。