物流・倉庫の事務に生成AIを使う ── 出荷トラブルの報告・作業指示・ドライバーへの連絡

夕方の出荷締めが終わったころ、荷主から電話が入る。「届いた品番が違うと、お客さんから言われているんですが」。そこから倉庫の事務所の夜が始まります。社内向けの誤出荷報告書、荷主への経緯説明のメール、翌朝の朝礼で読み上げる作業指示の追記、再配送をお願いするドライバーへの連絡。1件のトラブルで、書く仕事が4本に増えます。

しかも、どれも宛先が違います。社内の上長、荷主の担当者、現場のスタッフ、協力会社のドライバー。同じ事実を、相手ごとに書き分けることになります。生成AIが手伝えるのは、主にこの書き分けの部分です。

物流・倉庫の事務所で生成AIに下書きを任せられる業務と、任せてはいけない判断を分けて書きます。業務と場面はすべて架空の想定例で、実際の顧客事例ではありません。

倉庫の事務所の書く仕事は、社外に向いている

製造現場の手順書や日報の話は、製造・現場部門で生成AIを使うに書きました。工場の文書は、社内で読まれるものが中心です。

倉庫の事務所は事情が違います。荷物は荷主のもので、運ぶのは運送会社で、作業するのは派遣や協力会社のスタッフということも珍しくありません。書いた文書の多くは、社外の誰かに読まれます。言い方ひとつで、荷主との関係が変わる。だから事務所の担当者は、文面を考えるのに時間をかけます。

その一方で、書く材料はたいてい手元にそろっています。出荷伝票、倉庫管理システムの出荷実績、検品の記録、ドライバーからの電話のメモ。材料がそろっていて、相手ごとに書き分けが要る。生成AIの下書きが効きやすい条件です。

物流・倉庫の事務で使える6業務（想定例）

以下は架空の想定例です。所要時間や効果は業務量や習熟度で変わり、保証するものではありません。

01と02は、同じ事実から2本を書き分ける組み合わせです。社内向けは経緯を細かく、荷主向けは要点と今後の対応を短く。この書き分けを、事務所の担当者が毎回ゼロから考えている職場は多いと思います。

06は地味ですが、繁忙期に効きます。梱包の仕方、ラベルの位置、納品書を同梱するかどうか。荷主ごとに違う取り決めが、担当者の記憶とメールの山に散らばっている状態を、一覧表の形に整え直します。表計算ソフトでの整え方はExcel作業を生成AIに任せるが参考になります。

報告書は「事実」と「推測」を分けて渡す

誤出荷の報告書を生成AIに書かせると、困ったことがひとつ起きます。原因の欄を、もっともらしく埋めてしまうのです。「ピッキング時の品番確認が不十分であったと考えられる」。材料に原因が書かれていなくても、報告書らしい形に整えようとして、それらしい原因を足してきます。

防ぎ方は、渡す材料を最初から2つに分けることです。確認済みの事実と、まだ分かっていないこと。そのうえで、指示に「原因の欄は『調査中』と書くこと。材料にない原因を推測しないこと」と入れます。報告書の型は、発生日時、伝票番号、荷主名、品番と数量、発見の経緯、暫定対応、原因、再発防止策の順にしておくと、毎回同じ形で出てきます。

それでも、出てきた下書きは数字と固有名詞から確かめてください。伝票番号の1桁違い、品番の取り違えは、報告書そのものが誤出荷の二次被害になります。確かめる順番はAIの出力をどう確認するかに書きました。

荷主への経緯説明で、AIが勝手に書き足すこと

荷主あての経緯説明は、報告書よりさらに注意が要ります。丁寧に書こうとするほど、生成AIは約束を足してくるからです。

よくあるのは3つです。「今後は全数検品を徹底いたします」のような、社内で決めていない再発防止策。「送料は弊社にて負担いたします」のような、まだ判断していない補償。そして「担当者の確認不足により」のような、特定の人に責任を寄せる書き方。どれも、文章としては自然です。だから読み飛ばされます。

経緯説明の下書きを読むときは、文中の「いたします」「させていただきます」を拾って、それが社内で決まったことかを1つずつ確かめるのが早い方法です。お詫びの文面をAIに書かせるときの落とし穴は、問い合わせ対応の返信文を生成AIででも扱っています。

作業指示とドライバーへの連絡は、相手の言葉で短く

倉庫には、入って数日の短期スタッフや、日本語を母語としないスタッフがいることがあります。ピッキング手順を短い文に直す、漢字を減らす、1つの文に1つの動作だけを書く。この言い換えは生成AIの得意な仕事です。ただし、数量の単位（ケースかバラか）とロケーションの表記は、元の手順書と1文字ずつ突き合わせてください。言い換えの途中で「3ケース」が「3個」に変わることがあります。

ドライバーや協力会社への連絡は、短さが勝負です。時間指定の変更、積み地や降ろし先の変更、再配送のお願い。運転中に読まれることもあるので、要件、日時、場所、連絡先の4つが最初の数行に入っているかを見ます。

ここで気をつけたいのが、入力する情報です。届け先の個人の氏名・住所・電話番号は入力せず、〔届け先〕のような記号に置き換えてから下書きさせ、送る直前に人が戻します。荷主の出荷数量や取引先の一覧も、荷主との契約で扱いが決まっていることがあります。何を入力してよいかの社内ルールは、第3条と第8条だけ先に決めるの考え方で、最初に線を引いておくのが近道です。

任せない判断

ここまでの6業務は、どれも下書きの話でした。次の3つは、下書きの形でも生成AIに決めさせません。

事故原因の確定

誤出荷や破損の原因は、現物と記録を見た人が確定します。生成AIに「考えられる原因を挙げて」と頼むことはできますし、確認する箇所の漏れを防ぐ役には立ちます。ただ、挙がった候補がもっともらしいほど、現場の確認が甘くなります。原因の欄を埋めるのは、ロケーションの棚、検品の記録、作業者への聞き取りを済ませた人です。

補償の判断

商品代、送料、再配送の費用を誰が負担するか。荷主との契約、運送会社との取り決め、保険の扱いが絡むので、事務所の担当者がひとりで決める話でもありません。経緯説明の文面に補償の話を入れるのは、社内で判断が出てからです。

安全に関わる指示

フォークリフトの動線、荷の積み付け方、高所での作業、悪天候のときに出発を遅らせるかどうか。安全に関わる指示は、安全の担当者や運行を管理する立場の人が決めます。注意喚起の文面の下書きはAIに頼めますが、その中身が正しいかどうかは人が判断します。

よくある質問

倉庫管理システムとつなげないと、生成AIは使えませんか？

つなげなくても始められます。最初に扱うのは、報告書、経緯説明、作業指示、連絡文といった事務所の文書で、材料はシステムの画面や伝票から人が書き写せば足ります。システムとの連携は、社内でどの業務に使うかが固まってから検討する順番で十分です。当社はツールの導入代行は行っていないため、連携が必要な場合はシステムの提供元にご相談ください。

外国人スタッフ向けの手順書の翻訳に使ってもよいですか？

使えます。短い文に直してから翻訳させると、誤訳が減るケースが多いです。ただし、数量の単位、ロケーションの表記、安全に関わる注意事項は、元の手順書と突き合わせて人が確認してください。可能なら、その言語を読めるスタッフに一度読んでもらい、現場で通じる言い方になっているかを確かめると安心です。翻訳した手順書は、元の日本語版と並べて掲示しておくと、どちらが最新かで迷いにくくなります。

誤出荷の原因分析に生成AIを使ってもよいですか？

過去の報告書を、場所・時間帯・作業の種類で分類したり、確認すべき箇所の候補を並べたりするところまでは使えます。原因の確定は、現物と記録を確認した人が行ってください。もっともらしい説明が先に出ると確認が甘くなるので、AIの候補は「確かめる箇所のリスト」として扱う前提を、事務所で共有しておくことをおすすめします。

事務所の書き分けから始める

物流・倉庫で生成AIを使うなら、現場の作業より先に、事務所の書き分けから始めるのが無理のない順番です。同じ事実を、社内、荷主、スタッフ、ドライバーに向けて書き分ける。その下書きをAIに任せ、原因の確定と補償と安全は人が決める。この線を先に引いておけば、トラブルの夜の書く仕事は軽くなる見込みがあります。

どの文書から手をつけるかで迷う段階でも、ご相談いただけます。

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