【2026年最新】物流×生成AI 完全ガイド｜輸送依頼の受付から運行管理の書類まで活用事例とプロンプト5選

物流が直面する構造的課題と生成AIの可能性

数字で見る物流の今：残業の上限・長い労働時間・輸送力不足

まず、国の資料で物流の今を確かめます。2024年4月から、トラックドライバーにも時間外労働の上限が適用されました。2026年3月31日に閣議決定された「総合物流施策大綱（2026年度～2030年度）」には、次のような数字が載っています。

大綱は、トラック運送業は他の産業より労働時間が約2割長く、トラックドライバーの有効求人倍率は全産業平均の約2倍だとしています。2030年度の約34%の不足は、トラックドライバー34万人に相当すると試算されていました。

政府は2023年6月2日に「物流革新に向けた政策パッケージ」を決め、官民の取り組みの結果、2024年度に見込まれた約14%の不足は「概ね克服」したとしています。一方で、2025年3月の関係閣僚会議では、2030年度までを物流革新の「集中改革期間」と位置づけました。運ぶ人の時間は、これからも増やせません。

AIの活用はまだこれから：物流の部門は事務の部門より遅れている

中小企業庁が2026年版中小企業白書の概要として示した資料を見ます。2019年以降の省力化の投資で、AIの活用に「取り組んだ」中小企業は30.3%でした（n=5,645）。

AIに取り組んでいない会社に理由を聞くと、上位は次の3つでした（n=3,888、複数回答）。「活用する業務がイメージできていない」63.4%、「活用を推進する人材が不足している」40.0%、「社内ルール・ガイドラインが整備されていない」26.2%です。総合物流施策大綱も、生成AIなどの活用が進んでいないという課題を挙げています。そのうえで、AIを活用して業務の効率化・省力化を図ることが重要だとしています。

中小の運送会社ならではの3つの壁：なぜ使い始めにくいのか

• 依頼の形がばらばら：荷主ごとに電話、FAX、メール、Excelと依頼の来方が違い、AIに渡す材料が文字になっていない
• 配車がベテランの頭の中にある：どの車に、どの荷物を、どの順で積むかの判断が、配車担当の経験に頼っている
• 間違いが許されない情報が多い：届け先の住所、時間指定、重量、ドライバーの拘束時間は、間違えると事故や法令違反につながる

だからこそ、生成AIは「配車を決める道具」ではなく、「人が確かめる前提の下書き係」として使うと、中小の運送会社でも始めやすくなります。届いた依頼を受付票の形に整える、荷主への連絡文のたたき台を作る、といった事務所の仕事です。

物流における生成AIユースケース全体像

生成AIは、文章を読む・まとめる・書き直す仕事が得意です。運送会社・倉庫会社の仕事を場面ごとに分けると、使いどころは次のようになります。

荷主から届くメール・Excel・PDFの輸送依頼を読み取り、足りない項目を確かめる仕組みもあります。社内の物流システムへの受付登録まで進める形は、輸送依頼の受付・登録支援のページでご紹介しています（国際物流・フォワーダー向け）。

国内物流の生成AI・AI活用事例

ここでは、各社が公式に発表した内容と、国土交通省の事例集に載っている内容だけを紹介します。文章を扱う生成AIの事例に加えて、物流ならではの予測や配車のAIの事例も、違いが分かるように並べます。数字は発表に書かれたとおりです。

ヤマトコンタクトサービス｜生成AIで、配送のメール問い合わせ対応の約20%を自動処理・抑制

日本オラクルは2025年7月7日、ヤマトコンタクトサービスの顧客サポート業務を、オラクルの生成AIサービスなどで効率化したと発表しました。同社はヤマトグループのコンタクトセンター業務を担う会社です。問い合わせに合うFAQを示せる割合（FAQ提案マッチ率）を、従来の約2倍の85%まで高めたとしています。宅急便の配送で生じるメール問い合わせ対応業務のうち約20%は、AIで自動処理・抑制しているとしています。

SGシステム（SGホールディングスグループ）｜生成AIの通話要約で、実証では月約180時間を削減

佐川急便などのコールセンター業務を担うSGシステムは2025年11月27日、独自開発の「AI音声認識・要約ツール」を導入すると発表しました。通話の文字起こしと要約を自動にして、オペレーターが作る通話記録の品質のばらつきと作業の負担を減らすものです。2025年3〜4月の実証実験では、保険会社と複合機メーカーのコールセンター業務で、月約180時間の削減を確認しました。本格運用では、オペレーターの作業時間を約30%減らす見込みだとしています。

日本通運｜AIの出荷予測の計算を、1アイテム1〜2時間から約5分に

日本通運は2026年5月14日、物流Webアプリ「DCX」のAI出荷予測機能を強化したと発表しました。これまで1アイテムあたり1〜2時間程度かかっていた計算を約5分に短縮し、日別・週別・月別で最大半年先まで予測できるようにしたとしています。こちらは文章を作る生成AIではなく、データから先を予測するAIの事例です。

ロジスティード｜在庫分析の自動化で、熟練担当者の集計・分析を月25時間削減（実証）

ロジスティードは2023年7月5日、物流センターの在庫適正化を支援するサービスの提供開始を発表しました。2021年7月から行った実証実験で、熟練担当者のデータの集計・加工・分析の業務を、月あたり25時間削減できることを確認したとしています。物流センターの在庫は、6〜15%削減できる見込みだとしています。

国土交通省の事例集より｜AIの配車支援で、丸二日かかっていた配車の決定が数時間に

国土交通省は、中小物流事業者に向けて「物流・配送会社のための物流DX導入事例集」（2022年3月）をまとめています。その中に、3PL企業のスーパーレックスが、AIを載せた配車計画のクラウドサービスを入れた事例があります。配送店舗の増減に伴うルートの変更に丸二日かかっていた配車の決定が、数時間でできるようになりました。土地勘がなくても配車を組めるようになり、引き継ぎもスムーズになったとしています。

物流で使えるプロンプト5選

そのまま貼り付けて使える文例です。（　）の中を自社の内容に置き換えてください。届け先の個人の名前・住所・電話番号、荷主の社名や運賃などは入れずに、仮の名前や記号に置き換えて試すのが基本です。

①【受付】輸送依頼のメール・FAXを受付票に整理し、足りない項目を出す

②【荷主との連絡】配車の変更や遅れを荷主に伝える連絡文

③【運行管理】運転日報のメモから、拘束時間・休息期間の確認表を作る

④【荷主との交渉】荷待ち時間の記録から、改善のお願い文を作る

⑤【事故・誤出荷】記録から社内の報告書と、朝礼で伝える注意点をまとめる

どの文例でも、AIが作ったものは下書きです。日時、届け先、重量、拘束時間、安全の対策は、必ず人が元の記録や現場と照らし合わせてから使ってください。

物流×生成AIのリスクとガバナンスをどう設計するか

物流で特に気をつけたい3つのリスク

1. 情報の持ち出し：届け先の個人の名前・住所・電話番号、荷主の取引の内容や運賃、配車表を、会社が認めていないAIサービスに入れてしまう
2. もっともらしい間違い：AIは、法令の数字や住所、時刻について、それらしい間違いを書くことがある
3. 運行と安全の判断を任せきりにする：配車の決定、拘束時間が基準に収まるかの判断、点呼での運転の可否を、AIの出した答えのまま進めてしまう

物流で押さえておきたい法令・ガイドライン

• 改善基準告示と時間外労働の上限：厚生労働省の改善基準告示は、トラックドライバーの拘束時間、休息期間、運転時間を定めています。2024年4月からは、時間外労働の上限（臨時的特別な事情がある場合でも年960時間）も適用されています。AIで作った確認表は補助で、基準に合っているかを判断するのは運行管理者です
• 改正物流効率化法（物資の流通の効率化に関する法律）：2025年4月から、すべての荷主と物流事業者（トラック、鉄道、港湾運送、航空運送、倉庫）に努力義務が課されました。荷待ち・荷役の時間の短縮や、積載効率の向上などに取り組むことです。2026年4月からは、一定規模以上の事業者が「特定事業者」に指定されます。保有車両150台以上のトラック事業者、保管量70万トン以上の倉庫業者、取扱貨物9万トン以上の荷主などです。特定事業者には、中長期計画の作成と定期報告が義務になりました（荷主は物流統括管理者の選任も）
• 改正貨物自動車運送事業法：同じ改正で、運送契約を結ぶときの書面の交付などが義務になりました。書面には、運ぶ仕事の内容や対価（附帯業務料、燃料サーチャージなど）を書きます。元請の事業者には、実運送体制管理簿の作成も義務付けられました。AIで書面の下書きを作るときも、中身は契約のとおりかを人が確かめます
• 個人情報とAIのガイドライン：個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を入力するときの注意を呼びかけています。総務省と経済産業省は、AIを開発・提供・利用する事業者に向けた「AI事業者ガイドライン」を公表しています

国は改正物流効率化法の目標（KPI）として、施行後3年で（2019年度比）次の2つを掲げています。荷待ち・荷役の時間を1人あたり年間125時間減らすこと、積載率の向上で輸送能力を16%増やすことです。荷待ち時間の記録をまとめる、荷主へのお願い文を作る、といった仕事は、AIの下書きと相性がよい分野です（プロンプト④）。

社内ルールに入れたい5つのポイント

• 使ってよいAIサービス：会社が認めたサービスとアカウントだけを使い、入力した内容の扱い（学習に使われない設定かなど）を書いておく
• 入れてはいけない情報：届け先の個人の名前・住所・電話番号、荷主ごとの運賃、契約の中身などを具体的に挙げる
• 人が確かめる書類：荷主に出す連絡文、運送契約の書面、事故の報告書は、必ず担当者が読んでから出す
• 運行と安全の判断はAIに任せない：配車の決定、拘束時間の判断、点呼での運転の可否は、配車担当と運行管理者が決める
• 困ったときの連絡先：間違えて情報を入れたときに、誰に、すぐ何を伝えるかを決めておく

ルールは1枚にまとめ、事務所と倉庫の両方に置いておきます。項目の立て方と文例は、生成AIの社内ルールの作り方で紹介しています。

物流のための3段階導入ロードマップ

期間は目安です。会社の大きさや、依頼や日報がどれだけ文字になっているかによって前後します。

段階1：事務所の「書く仕事」から始める（0〜3か月）

• 使ってよいAIサービスと、入れてはいけない情報を1枚のルールにまとめる
• 事務担当と配車担当1〜2人で、輸送依頼の整理、荷主への連絡文、事故・誤出荷の報告書の下書きを試す
• 試す前と後で、1件あたりにかかる時間と、聞き直しや書き直しの件数を記録しておく

段階2：運行管理・荷主との交渉・倉庫の手順書へ広げる（3〜6か月）

• うまくいった使い方を、文例と手順書にして社内で共有する
• 運転日報の確認表、荷待ち時間の記録のまとめ、倉庫の作業手順書、ドライバー向けの教育資料に広げる
• 使う人を増やす前に、社員向けの研修を行う

研修の内容や進め方によっては、国の助成金の対象になることがあります。条件はAI研修に使える助成金で解説しています。

段階3：受付から登録・連絡までを、AIエージェントで流れにする（6か月〜）

• 件数の多い仕事は、AIの下書きを人が写す形から、決まった手順で処理する仕組みへ進める。例：届いた輸送依頼を読み取り、不足を確かめ、社内のシステムに登録し、連絡文の案まで用意する
• 配車のベテランへの聞き取りや、過去の事故・誤出荷の記録をまとめ、AIで探せるようにする
• 月ごとに作業時間や手直しの件数を確かめ、続ける・広げる・やめるを決める

シス学の場合

シス学（システム経営学）は、AIエージェントを活用し、会社を「儲かるシステム」につくり変える経営学です。株式会社むさしAI研修が提供しています。

シス学では、仕事を「作業・確認・判断」に分けて考えます。運送会社の毎日の書類の代表である、輸送依頼の受付票に当てはめると、次のようになります。

受付票は、3つのシのうち「時間創出」に向く書類です。社長や配車のベテランに集まっていた受付と確認を、AIと社員に渡します。始める前に、受付票1件にかかる時間と、荷主への聞き直しの件数を1か月分記録しておくと、渡した後と比べられます。

受付票の先の、社内システムへの登録や連絡案の準備までの進め方は、輸送依頼の受付・登録支援をご覧ください。どの仕事から始めるかの順番づくり、社内ルール、社員向けのAI研修、AIエージェントによる仕組みづくり。これらを続けて進める形として、シス学 AIコンサルティングをご用意しています。

まずは30分の無料相談から。料金は、対象の業務と体制をお聞きしたうえで、無料相談でご案内します。オンラインで全国に対応しています。日時を選んで無料相談を予約できます。

まとめ：物流×生成AIは「事務所の書く仕事」から始め、運ぶ人の時間を守る

• トラックドライバーには2024年4月から年960時間の残業の上限が適用され、労働時間は他の産業より約2割長い。何もしなければ2030年度に約34%の輸送力が不足するおそれがある
• AIに取り組んだ中小企業でも、製造・生産管理・物流の部門の活用は57.2%で、事務の部門より遅れている
• 生成AIは、輸送依頼の受付、荷主への連絡、運転日報の確認表、荷待ち時間のまとめ、事故・誤出荷の報告書など、文章を読む・まとめる・書き直す仕事で使える
• 大手は、配送のメール問い合わせの約20%をAIで自動処理・抑制（ヤマトコンタクトサービス）などを公表している。数字はそのまま自社に当てはめない
• 届け先や荷主の情報を扱うため、使ってよいサービスと入れてはいけない情報を先に決める。配車・拘束時間・安全の判断はAIに任せない

まずは、社長と配車担当で「事務所で毎日書いている書類」を3つ書き出し、そのうち1つでこの記事のプロンプトを試してみてください。かかった時間を前と比べることが、自社に合う使い方を見つける一歩目になります。

よくある質問