物流業界では、2024年問題による人員制約のなかで、間接・現場の業務をいかに省力化するかが課題です。ここでは生成AIによる効率化の進め方と対象業務を整理し、osFoundry の使い方を、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

効率化が見えやすい対象業務

  • 問い合わせ対応 — 荷主・社内からの照会対応
  • 各種文書・報告の作成 — 定型文書の下書き
  • 運行関連の社内ナレッジ活用 — ルール・手順の検索
  • 報告業務の省力化 — 日報・実績まとめ

配車最適化や倉庫自動化は専門ツールの領域です（物流業界のAI導入事例 参照）。生成AIはまず間接・文書業務に当てます。

2024年問題と効率化

ドライバーの時間外労働に上限が入り、限られた人員で輸送を維持する必要があります。間接業務を省力化すれば、人手を輸送・現場業務に振り向けやすくなります。

osFoundryの適性

osFoundry はモデル非依存・利用量ベースで、拠点に点在する社内活用を一つの基盤にまとめられます。業務自動化の進め方は 業務ワークフローのAI自動化 も参考になります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、効率化の対象選定から実装・定着までを支援します。