運送会社でAIを使うなら、どこから始めるか
結論から言えば、配車を決める前に、労務と安全の制約を先に掛けるところから始めるのが早道です。
最適な配車をAIに組ませることでも、ルートをAIに引かせることでもありません。この順序を勧めるのは、配車してから勤務時間の超過に気づくという順序が、やり直しと法令違反の両方につながるからです。
残りの拘束時間、休息、資格、車両の状態。これらは配車のあとに確認するものではなく、割り当てる前に掛ける制約です。順序が逆になっていると、配車のやり直しが発生し、そのたびに現場が止まります。
まず一運行を一つのIDでつなぐ。そのうえで、AIに配車候補の提示と、労務制約のチェックを任せる。この順序が効きます。
この記事が想定しているのは、自社の車両と自社で雇用するドライバーを持つ、一般貨物自動車運送事業者です。特定の荷主の専属輸送と、複数荷主の混載のどちらも含みます。利用運送のみを行う事業者、自家用車で自社の荷物だけを運ぶ会社、旅客運送、倉庫業を主とする会社は、適用される規制も原価の作られ方も違うため、この記事の範囲には入れていません。以下の整理は、この範囲の中でのものです。
運送会社の仕事は、どう流れているか
運送の仕事は、一つの運行が、受注から請求までの長い鎖になっているという特徴を持っています。
流れは、運送依頼の受付 → 貨物条件と輸送制約の確認 → 運賃・料金・付帯作業の見積 → 契約と書面の交付 → 配車と運行計画 → 運転者と車両の割当 → 点呼・健康・酒気帯びの確認 → 日常点検 → 集荷 → 積込と貨物照合 → 運行と進捗管理 → 荷待ち・荷役・付帯時間の記録 → 納品と受領（POD） → 運賃・料金の確定 → 請求と入金、と続きます。
この業種の特徴は、売上と原価が別々のところで発生することです。売上はPODで確定し、原価は燃料・高速・傭車・時間として運行中に発生します。この二つが月末まで突き合わされないと、赤字の便に気づくのが遅れます。
もう一つの特徴は、待機と荷役が「見えないサービス」になりやすいことです。ドライバーの日報にだけ残り、料金の交渉にも荷主との改善協議にも使われない。ここが記録されているかどうかで、採算の議論の質が変わります。
AI導入の優先Top3
Top 1 受注から配車へ、労務制約を先に掛ける
配車のやり直しと、拘束時間の超過を減らせます。
小さく始めるなら、配車の前に確認する項目を決めるところからです。残りの拘束時間、休息の確保、必要な資格、車両の状態。 この4つを、割り当てる前のチェックにします。
★ この4つは、始めるための簡易な例です。改善基準告示の適用を判定する完全な条件ではありません。実際には、1年・1か月・1日の拘束時間、休息期間、運転時間、連続運転、そして一定の場合の例外や上乗せの条件が関わります。この4項目を満たしたことを「法令上問題なし」と読み替えないでください。自社の運行形態にどの条件が掛かるかは、現行の告示に当たって決めてください。
役割はこう分けます。
- 制約の判定と候補の組み合わせは、ルールと計算です。拘束時間の残り、休息、資格、車両条件は日付と数値の比較であり、生成AIの仕事ではありません
- 生成AIが向くのは、警告の理由を言葉にすることです。「この組み合わせは、翌週の休息が確保できないため外した」——現場が納得できる説明にします
- 最終的な配車の割当と、点呼における出庫の可否は人が判断します。ここは法令上の責任が伴う領域です
そしてもう一つ、設計の条件があります。必要な労務データが欠けているときは、候補を出さないでください。前日の終業時刻が入っていない、休息の実績が空欄——この状態で候補を出せば、制約を掛けたつもりで掛かっていない配車ができあがります。欠けているなら「候補なし・要確認」と返す。これが、この領域で最初に決めるべき挙動です。
何を測るか：配車にかかる時間／再配車の件数／拘束時間の超過警告の件数
Top 2 待機・荷役を記録し、料金の議論に載せる
「見えないサービス」を、見えるようにします。
小さく始めるなら、到着、受付、荷役の開始と終了、契約外の作業を記録するところからです。荷主別に集計すると、どの荷主でどれだけ待っているかが数字になります。
これは値上げのためだけの話ではありません。荷主側にとっても、バースの回し方を変える材料になります。改善の協議に持っていける形にすることが目的です。
何を測るか：荷主別の待機時間／無償で行っている附帯作業／追加料金の請求額
Top 3 PODから請求へ、運行から原価へつなぐ
赤字の便に気づくまでの日数を短くします。
小さく始めるなら、納品完了（POD）から請求までを自動でつなぐところからです。あわせて、燃料・高速・傭車・時間を運行IDに紐づけます。荷主別、路線別、車両別の粗利が早く見えるようになります。
何を測るか：請求までの日数／請求漏れの件数／赤字の便を把握するまでの日数
「AI」をひとくくりにしない
この記事で「AI」と書いているものは、性質の違う4つを含みます。
| 種類 | 何をするか | 運送会社での例 |
|---|---|---|
| 基幹・運行管理システム | 記録し、つなぐ | 受注、配車、点呼記録、POD、請求。運行IDをつなぐ土台であり、AIではありません |
| ルールと制約計算（最適化） | 決められた条件で判定・計算する。AIでなくても実現できます | 拘束時間・休息・資格・車両条件の判定、配車候補の組み合わせ、到着予定時刻の算出 |
| 専用AI（画像・信号） | 学習した対象を判別する | ドライブレコーダーからの危険挙動の検知 |
| 生成AI | 曖昧な文章を整理し、候補や説明文を作る | 依頼メールの構造化、警告が出た理由の説明、荷主別の待機状況の要約、事故報告の下書き |
この区別は、この業種ではとくに重要です。
労務と安全の制約は、ルールと制約計算で掛けてください。生成AIに「この配車は法令上大丈夫か」と尋ねる設計にしてはいけません。もっともらしく「問題ありません」と答えることがあり、その誤りは警告が出ないまま通ってしまうからです。
整理すると、最適化が配車の候補を出し、生成AIがなぜその警告が出たかを説明し、人が最終的に配車を決める。この順番を崩さないでください。
AIに任せやすい仕事
- 運送依頼の受付内容の構造化と、案件レコードの作成
- 集荷の到着予約とバース調整の管理
- GPSによる位置と進捗の管理、到着予定時刻の算出
- 荷待ち・荷役・付帯時間の実績の記録
- 納品と受領（POD）の記録
- 再委託・実運送体制の管理簿の作成と、委託段階の確認
- 運賃・料金の確定と、追加請求の根拠の整理
- 請求・入金・傭車支払の照合と差異の抽出
- 拘束時間・休息・時間外の遵守状況の集計
- 車両・燃料・高速・傭車の原価集計と、便別粗利の算出
いずれも「AIが決める」のではなく、人が見るべきものを絞り込む役割です。
AIの支援が向く仕事——人の確認を挟むもの
- 貨物条件と輸送制約の整理（受託してよいかの判断は人が行う）
- 運賃・料金・付帯作業の見積の候補づくり（交渉と値上げは人が行う）
- 配車と運行計画の候補出し（最終的な割当は人が決める）
- 点呼記録と期限の管理（出庫の可否は人が判断する）
- 日常点検の結果からの異常候補の抽出（使用停止と整備の判断は人が行う）
- 遅延・事故・異常時の代替計画の候補（運行を続けるか中止するかは人が判断する）
- 事故時の証拠の整理（報告、責任、再発防止は人が行う）
この列で外せないのが、点呼です。健康状態と酒気帯びの確認は、記録と期限の管理をAIが支援できても、出庫の可否そのものは人が判断します。
人に残す仕事・判断
| 仕事 | AIの役割 | 人の判断 |
|---|---|---|
| 受託の可否 | 条件の整理 | 貨物・安全・契約上の可否 |
| 配車 | 候補の提示 | 最終的な割当 |
| 点呼 | 記録、期限の管理 | 出庫の可否 |
| 車両 | 異常の候補 | 使用停止と整備の判断 |
| 運行の異常 | 到着予定、代替の候補 | 継続するか中止するか |
| 再委託 | 書面と委託段階のチェック | 委託先の選定と可否 |
| 運賃 | 原価、標準的な運賃の参照 | 交渉と値上げ |
| 事故 | 証拠の整理 | 報告、責任、再発防止 |
仮に9割が正しいとしても、100件を見れば10件の誤りが混じります。この業種では、その1件が重大な事故や、法令違反になりえます。 だからこそ、点呼と配車の最終判断は人に残します。
目指す姿
運送会社でAIがうまく回っている会社は、次のような状態になります。
受注、契約条件、配車、運転者、車両、点呼、位置、待機、荷役、納品、POD、運賃・料金、請求が、一つの運行IDでつながっている。 正常な運行はシステムとAIが前処理し、遅延、異常、拘束時間の超過、委託段階の逸脱は人へ上げる。
設計として押さえたいのは、次の5つです。
- 一運行一正本 — 受注から請求までを一つのIDでつなぐ
- 配車の前に労務・安全の制約を掛ける — 配車してから気づくのではなく、割り当てる前にチェックする
- 待機・荷役を「見えないサービス」にしない — 記録し、荷主別の採算と改善の協議へつなぐ
- 再委託をブラックボックスにしない — 元請、委託先、実運送事業者、委託段階、契約書面をつなぎ、誰が実際に運んだかを追跡できるようにする
- PODから売上へ、運行から原価へ — 荷主・路線・車両別の粗利を早く把握する
4つ目は、近年の制度改正で重みが増しています。後述しますが、実運送体制の管理は制度として求められる方向にあります。仕組みとして持っておくほうが、後から慌てずに済みます。
Before / After
Before
配車担当の経験で割り当てています。休息、資格、車両条件の確認は属人的です。待機時間はドライバーの日報にだけ残り、料金の交渉にも荷主との改善にも使われません。POD を回収したあとに事務が請求を入力するため、請求が遅れたり漏れたりします。傭車と再委託はメールと電話が中心で、実際に誰が運んだかを追いにくくなっています。燃料・高速・傭車費は月次で集計するため、便別・荷主別の赤字が遅れて見えます。
After
一運行IDで、受注から請求までがつながっています。配車の前に労務と安全の制約が掛かり、超過の警告が出ます。待機と荷役が記録され、荷主別に集計できます。POD から請求が自動で立ち上がり、燃料・高速・傭車・時間が原価として同じIDに紐づきます。運行管理者と配車担当は、点呼、最終的な割当、異常時の判断に集中します。
Beforeが悪いわけではありません。そうなっているとすれば、理由があります。日々の運行が途切れず、荷主の都合で予定が動き、経験で回してきた——どれも実際に起きていることです。
法令・規制・情報管理
運送業は、労働時間と安全が法令で細かく定められている業種です。AIを入れる前に、ここを設計の前提に置いてください。
誰の責任かを分けて考える
「AIに任せてよいか」の前に、その行為が誰の責任かを分けます。
- 法令上の義務者——輸送の安全確保、点呼、記録の管理は一般貨物自動車運送事業者である自社の義務です
- 選任された者の職務——点呼をはじめとする運行管理に関する業務は、選任された運行管理者（および補助者）の職務として定められています
- 社内で承認する者——最終的な配車の割当、車両の使用停止、運行の中止を決める責任者
- 荷主が決めるもの——荷役の条件、到着時刻の指定、運賃の合意。ただし、荷主が決めたからといって、法令上の制約を超えてよいわけではありません
- 行政が決めるもの——許可、監査の結果、行政処分
これらは重なりません。AIが関われるのは、いずれの決定でもない判定・候補づくり・記録の準備の工程です。
「確認済み」を一つの状態にしない
配車と点呼のまわりで「OK」と呼ばれているものも、分けて持ってください。
- 制約チェック済み——拘束時間・休息・資格・車両条件のルール判定を通った
- 配車確定——責任者が最終的に割り当てた
- 点呼実施済み——健康状態・酒気帯び・日常点検の確認を行い、記録した
- 出庫可——点呼で運行管理者が出庫を認めた状態
制約チェックを通っただけの配車を「出庫可」として扱わないでください。そして、必要なデータが欠けている運行は、「制約チェック済み」にもしない。未判定と、判定して問題なしは、別の状態です。
改善基準告示と労働時間
トラック運転者については、2024年4月から時間外労働の上限が年960時間とされ、改善基準告示も改正されて適用されています。
改善基準告示では、1年の拘束時間は原則3,300時間以内、1か月は原則284時間以内とされ、休息期間は原則として継続11時間以上与えるよう努めることを基本とし、9時間を下回らないものとされています。
これらは原則であり、一定の場合の例外や上乗せの条件があります。自社の運行形態に当てはめる際は、必ず現行の告示を確認してください。
重要なのは、これを配車の前に掛ける制約として扱うことです。AIは遵守の候補を判定できますが、勤務の命令と例外の適用は責任者が確認します。
貨物自動車運送事業法と輸送安全規則
点呼、運行管理者の選任、運転者と運行の記録の管理が必要です。具体的な義務は、営業所の規模、車両数、運送の形態によって変わります。 自社に何が求められるかは個別に確認してください。
2025年・2026年の改正
2025年4月施行の改正で、書面の交付と実運送体制管理簿などの制度が導入されました。
2026年4月施行分では、委託段階を2次までに制限する努力義務などが導入されています。これは「努力義務」です。 直ちに違反となる義務と混同しないでください。
あわせて2026年4月から、違法ないわゆる白トラ事業者へ有償の運送を委託した場合、利用する側も処罰の対象となり得ます（100万円以下の罰金や是正指導の対象となり得ます）。委託先の事業許可を必ず確認してください。
ここで誤解しやすい点があります。 白ナンバーの車で自社の荷物を運ぶこと（自家運送）そのものが違法になるわけではありません。問題になるのは、許可なく他人の荷物を有償で運ぶ事業者へ委託することです。
なお、許可の更新制度（5年ごと）や、適正な原価を下回る運賃・料金の制限は、公布後3年以内に施行される将来の項目です。現行の義務と分けて管理してください。 更新に備えた記録の整備は、いまから始めておく価値があります。
物流効率化法
2025年度から、すべての荷主・物流事業者に努力義務があります。そして2026年度から、一定規模以上の特定事業者には計画や報告等の義務が生じます。
中小企業だから自動的に対象外、とは断定できません。 自社が特定事業者に当たるかどうかを確認してください。
個人情報と位置情報
運送会社は、運転者の健康、位置、勤怠、事故の情報を扱います。位置情報は、業務の管理に必要である一方、人事評価などへの二次利用は別の問題です。
アクセスの制御と、利用目的の範囲を先に決めてください。AIを使う場合、当初の目的を超えた使い方に流れやすいのがこの領域です。
個人情報保護委員会は、事業者が生成AIサービスへ個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定された利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認するよう注意喚起しています。
また、本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、それが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があります。 そのため、サービス提供者がその個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認してください。
AIへ投入する前に確認すること
運送会社がAIへ入れうるもののうち、扱いが重いのは、運転者の健康・勤怠・位置・事故の情報、そして荷主の出荷情報と運賃です。使う前に、次を確認してください。
- 必要最小限の情報だけを投入する——運転者名や荷主名を伏せて処理できないかを先に検討する
- AI事業者が入力データを学習に利用するか
- 保存期間と削除の方法
- 契約上の機密保持・データの取扱条件——利用規約と、荷主との運送契約の両方
- アクセス権限と操作ログ——誰が投入でき、誰が見られるか
- 再委託・国外での処理など、自社の規程上確認が必要な事項
運転者の健康・位置・勤怠の情報と、荷主の出荷情報は、会社が利用を承認したアカウント・サービスに限定します。健康と事故に関する情報は、投入しない前提から始めてください。
※法令・制度に関する記述は、内容確認日時点の一般的な整理です。実際の適用は、事業の区分、営業所の規模、車両数、運送の形態、契約関係、施行時点の法令・行政解釈等によって異なります。重要な判断は、最新の一次情報と自社の運行形態を確認してください。
生成AIを業務に入れるときの社内ルールの作り方は、生成AIの社内ルールにまとめています。
最初の30日プラン
1週目：いまを測る
対象は、配車、点呼、待機・荷役、請求、原価把握。測るのは、配車にかかる時間、再配車の件数、拘束時間の超過警告、荷主別の待機時間、POD から請求までの日数、便別の粗利が見えるまでの日数。5〜10営業日、簡易なログで十分です。
2週目：正本とルールを整える
運行IDの単位を決め、受注・配車・運転者・車両・点呼・待機・POD・請求の最低限の項目を統一します。そして、配車の前に掛ける制約（残余拘束時間・休息・資格・車両状態）を明文化します。AIへ入れてよい情報と禁止する情報も、ここで決めてください。運転者の健康と位置の情報が対象になります。
3週目：低リスクなところからAIを使う
運送依頼の構造化、配車候補の提示、労務制約の警告、待機・荷役の集計、POD から請求への連携。ここまでです。点呼の判断と最終的な配車は、人が行います。
4週目：比べて、次を決める
時間の短縮だけで評価しないでください。拘束時間の超過警告が正しく出たか、誤警告はどれだけあったかまで見ます。誤警告が多いと、現場が警告を無視するようになります。警告そのものが機能しなくなるという意味で、警告が出ないことより悪くなりえます。誤警告の率は、導入の可否を分ける指標として扱ってください。
効果の測り方は、AI導入のKPI・ROIも参考になります。
AI活用の成熟度
| Lv | 状態 |
|---|---|
| Lv1 | 配車担当者の頭、電話、紙で回している |
| Lv2 | 配車、点呼、勤怠、請求の個別システムはあるが、分断している |
| Lv3 | 一運行IDでデータが連結している |
| Lv4 | 配車候補、労務チェック、到着予定、待機、請求をAIが支援する |
| Lv5 | 正常系は自動で連携し、例外をAIが抽出し、人が安全と契約の判断を行う |
まず目指すのはLv3です。 点呼・勤怠・配車が別々のシステムにあると、労務の制約を配車前の条件として使えません。 つなぐことが、Top 1の前提になります。
よくある質問
Q. 配車をAIに自動で組ませてもいいですか。
候補の提示までは有効です。最終的な割当は人が決めてください。 荷主との関係、ドライバーの事情、当日の道路状況など、システムに入っていない条件が必ずあります。
Q. 点呼をAIで自動化できますか。
記録と期限の管理は支援できます。出庫の可否そのものは人が判断します。 健康状態と酒気帯びの確認は、法令上の責任が伴う領域です。
Q. 位置情報を人事評価に使ってもいいですか。
業務管理のために取得した位置情報を、当初の目的を超えて使うことは別の問題になります。利用目的の範囲を先に決め、二次利用は分けて管理してください。AIを使うと、この線を越えやすくなります。
Q. どのくらい利益が改善しますか。
現時点で確かな数字は示せません。荷主構成も車種も運行形態も会社ごとに違います。だからこそ、1週目に自社のベースラインを測ることをおすすめしています。
近い構造の業種
社労士事務所のAI活用 一見遠い業種ですが、労働時間の管理が仕事の中心にあるという点で強くつながります。改善基準告示は社労士の主戦場であり、運送会社にとっては最大の制約です。労務の制約を業務の前提として設計するという考え方は、そのまま参考になります。
シリーズの一覧は 業種別AI活用ベストプラクティス からご覧いただけます。
この記事を自社へ当てはめたい方へ
同じ運送会社でも、長距離が中心か地場配送が中心か、特定の荷主に依存しているか複数に分散しているかによって、最初の一手は変わります。
長距離が中心なら、Top 1の「配車前の労務制約」の効果が大きくなります。拘束時間の制約が厳しく効くためです。地場配送で待機が多いなら、Top 2の「待機・荷役の記録」から入るほうが、荷主との交渉材料になりやすいでしょう。
まず、自社の現在地を確かめる
AI戦略診断は無料・登録不要です。回答すると、いまどの段階にあるかと、最初に取り組むべき領域が分かります。
自社への当てはめを一緒に進めたい場合は、AI顧問サービスでご案内しています。初回は30分の無料リモート面談を承っています。
具体的なご相談はお問い合わせからどうぞ。
なお、AI活用の全体像は社長の経営OSをAI化する戦略のすべてにまとめています。
最終更新日: 2026年8月25日／内容確認日: 2026年8月23日
