運送会社のデスク俯瞰イラスト:点呼簿・運転日報・デジタコチャート・配車表・トラックキー・安全運転マーク・労働時間集計表
運送・物流業向け|CAIO代行

ドライバーは増やせない。
なら、"管理の時間"を取り戻す。

2024年問題で増えたのは運転時間ではなく 「管理の作文・集計」
点呼簿・運転日報・労働時間集計・運賃見積・荷主向け報告——警備会社を19年経営する代表が貴社のCAIO(AI担当役員)として伴走し、デジタコの"外側"でかさむ事務作業を取り戻します。

34.1%
2030年の輸送力不足
(試算・対策なし/検討会NX総研)
2.82倍
自動車運転 有効求人倍率
(厚労省2024/12・全業種1.22倍)
月10万
円〜Liteプラン
の開始価格

※ 14.2%(2024年)/34.1%(2030年)は「持続可能な物流の実現に向けた検討会」(国交省・経産省・農水省)でNX総合研究所が示した対策を取らなかった場合の試算であり、実現した事実ではありません。

Current Issues

デジタコは入れた。なのに事務が減らない理由

運送業は99.9%が中小・車両10台以下が54.7%(国交省/JILPT)。2024年4月の時間外労働 年960時間上限+改正改善基準告示で、ドライバーの時間は削れても、
その時間を守るための 「点呼・日報・労働時間集計」の事務 はむしろ増えました。痛みは 「デジタコの外側」 に集中しています。

運行管理SaaS・デジタコは入れたのに、点呼簿と日報の手入力が残ったまま
拘束時間・連続運転4hの集計をExcelで手作業。月284hの管理に追われる
標準的運賃8%引き上げで、運賃見積・荷主交渉・請求の作り直しに時間が溶ける
Gマーク・巡回指導・安全教育の書類を毎回ゼロから書き起こしている
運行管理SaaS・デジタコは「記録(運行データ・労働時間の取得)」が役割。「点呼簿・日報の構造化、労働時間の集計、運賃見積、荷主報告、安全教育資料、監査書類の作文」は別の仕事です。AIが効くのは、まさにこの 「記録の外側=作文・集計・教育の領域」

ONKS は、お使いの運行管理SaaS・デジタコ・点呼支援機器には手を入れません。記録系はそのままに、記録を元に「点呼簿・日報・集計・報告書」を生み出すAI を、その隣で動かす設計です。

Why ONKS

なぜONKSが運送会社にお話しできるのか。
答えは、代表が同じ現場系・人手不足業界の現役経営者だからです。

代表の堀内伸一郎は、東京で警備会社(JNT Security)を 19年間経営する現役の代表取締役です。道路・車両の現場で運送業と隣接する 2号警備(交通誘導・雑踏)を中心に事業を続けてきました。現場・シフト・人手不足・記録と法令対応——運送業の痛みは、警備業の痛みと地続きです。

2025年にAIの独学を始め、2026年から自社(JNT)へ本格導入してきました。
入札情報の自動収集、法定教育・健診の期限管理、日払い集計、月次の経営数字レポート——
すべてを Claude Code で内製で組み上げてきました。

「機器は入れた、でも書類仕事は減らない」——警備業の警備報告・隊員管理と、運送業の点呼簿・運転日報・労働時間集計づくりは、構造的に同じ問題です。

運送・物流業に特化してAI導入を伴走する会社は、私たちが調べた限り他にありません。

「デジタコは入れた、運行データは記録できる。 でも点呼簿を整えるのも、労働時間を集計するのも、 荷主への報告書をまとめるのも、結局は事務所の手元で起こっている」——
同じ現場系・人手不足業界の経営者として、 理想論ではなく現場の話ができます。
19年
現場系中小サービス業
経営歴
2025〜
AI独学から
本格導入へ
3部門
配車・現場・
バックオフィス
6 Use Cases

AIで変わる、運送・物流の管理業務6つ

2024年問題で増えた「管理の作文・集計」を、削減インパクトの大きい順に並べています。
いずれもAIは下書き・整形・集計に徹し、最終判断は運行管理者が行います。

1

点呼簿・運転日報(音声→構造化)

Before運行管理者が点呼結果と日報を口頭ヒアリング→手書き→Excel転記。1運行ごとに紙とキーボード。

After点呼・日報の内容を音声入力→AIが「健康状態・酒気帯び・指示事項・運行実績」を点呼簿/日報フォーマットに構造化。運行管理者は確認・記名のみ。

所要時間目安:1運行 10分 → 2〜3分(自社実装ベースの試算例)

2

労働時間集計(改善基準告示チェック)

Before拘束 年3,300h/月284h・1日13h・連続運転4h・休息11h——閾値ごとにExcelで手集計。月末に追われる。

Afterデジタコ/運行記録のデータをAIに渡し、ドライバー別・月次・運行単位で拘束・休息・連続運転を集計。閾値接近を一覧化したドラフトを出力。

所要時間目安:月次集計 半日 → 30分(最終確認は運行管理者)

3

運賃見積・請求書ドラフト(標準的運賃改定対応)

Before標準的運賃8%引き上げ+荷役対価加算で、荷主別の見積・請求を毎回ゼロから計算。経験頼り。

After距離・車種・荷役条件を入力→過去見積DBと標準的運賃を参照し、運賃見積・請求書ドラフトを自動生成。担当が最終確認。

所要時間目安:1件 30分 → 5分(荷主交渉の根拠資料も同時生成)

4

荷主向け報告・配送レポート

Before荷主ごとに違う様式で、月次の配送実績・遅延・温度記録などをExcel・Wordで手作業集計。

After運行・配送データから荷主別フォーマットに合わせた報告書ドラフトをAIが生成。コメント欄だけ担当が補正。

所要時間目安:1荷主 1時間 → 15分

5

安全教育・点呼指導の資料作成

Before年12回の指導・監督指針に沿った安全教育資料、KYT資料、事故事例の教育素材を毎回ゼロから作成。

Afterテーマ・自社のヒヤリハット記録を渡すと、教育資料・チェックリスト・テスト問題のドラフトを生成。運行管理者が内容確認。

所要時間目安:1テーマ 3h → 45分

6

Gマーク・巡回指導 書類ドラフト ― 応用(監査対応)

Before適正化事業実施機関の巡回指導・Gマーク申請のたびに、点呼記録・日報・教育記録を引っ張り出して書類整備。

After蓄積した点呼簿・日報・教育記録をAIが横断し、巡回指導チェックリスト・Gマーク申請書類のドラフトに整形。漏れも指摘。

所要時間目安:準備 月5h → 1時間(最終提出判断は運行管理者)

※ 上記の時間削減目安は ONKS 代表の自社実装結果と個別の運用想定からの試算例であり、効果を保証するものではありません。実際の効果は会社規模・運行形態・荷主構成・運用体制により変動します。

Structure

運行管理者・配車事務の月稼働は、こう変わる

ドライバーを増やせない以上、輸送力を守る道は「運転以外の時間」を削ること。デジタコの外側にある「作文・集計」をAIに渡すのが、最も無理のない一手です。

Before ─ 機器は入れても事務は残る

  • 点呼簿・運転日報の入力 25h
  • 労働時間集計(改善基準告示) 15h
  • 運賃見積・請求書作成 15h
  • 荷主向け報告書 10h
  • 安全教育・Gマーク/監査書類 15h

記録はSaaS/デジタコ任せでも、作文・集計に80h/月。

After ─ AIが「作文・集計」担当

  • 点呼簿・日報 → 音声構造化 5h
  • 労働時間集計 → AI自動集計 3h
  • 運賃見積・請求 → AIドラフト 4h
  • 荷主報告 → AI自動生成 3h
  • 安全教育・監査 → AIドラフト 5h

作文・集計 80h → 20h/月。確認と判断に集中。

月稼働 時間配分の変化

Before
点呼/日報 25%
労働時間集計 20%
見積/報告/教育 25%
配車・運行管理 30%
After
点呼5%
集計5%
作文系 15%
配車・運行管理・安全判断 75%

→ 作文・集計系80h/月 → 20h/月。運行管理者の本務(安全・配車判断)に時間を戻す

Deep Dive

代表ユースケース:点呼簿・日報+労働時間集計

2024年問題の本質は「労働時間を測り、守り、記録に残す」事務の急増。
デジタコは運行データを記録しますが、点呼簿への転記・改善基準告示の集計は人のまま。ここがAIで最も解ける領域です。

1

自社の点呼簿・日報フォーマットと閾値を AI に登録する

自社の点呼簿・運転日報の様式、改善基準告示の閾値(拘束 年3,300h/月284h・1日13h・連続運転4h・休息11h)を Claude Projects に「社内標準」として登録します。

2

点呼・日報の内容を音声/テキストで渡す

「体温36.4度、酒気帯びなし、健康異常なし。○○便、東京〜仙台、休憩2回、到着遅延なし」——対面・IT点呼で確認した内容を、運行管理者がそのまま音声入力。デジタコ/運行記録のCSVも併せて渡します。

3

AI が点呼簿に構造化+労働時間を集計

音声から「点呼種別・健康状態・酒気帯び・指示事項・運行実績」を点呼簿フォーマットに構造化。同時に運行記録から拘束・休息・連続運転4hを集計し、改善基準告示の閾値接近を一覧化します。

4

運行管理者が確認・記名し、台帳化

「連続運転が3h55分でギリギリ→次回中断指示を追記」など、判断と記名は運行管理者が行います。月次の労働時間サマリ・荷主向け報告・教育記録も同じ素材から派生生成。

出力サンプル(点呼簿+労働時間アラート・抜粋)
【点呼記録簿】2026年5月28日(木)業務前点呼(対面)
運転者: ○○ / 車両: 品川100 か ○○-○○
点呼執行者: 運行管理者 △△

■ 健康状態     異常なし(体温36.4℃)
■ 酒気帯び     なし(アルコール検知器 0.00mg/L)
■ 疾病・疲労    なし
■ 日常点検     実施済・異常なし
■ 指示事項     仙台道交差点で工事規制あり、迂回指示

──────────────────────────
【改善基準告示 集計アラート(当月・○○運転者)】
 拘束時間(月)   268h / 284h     残16h ⚠ 接近
 休息期間        最短 9h30m       下限9h クリア
 連続運転        最長 3h55m       上限4h ⚠ 要中断指示
 ※閾値は目安を含む。最終判断は運行管理者が実施。
AIは「下書き・集計」を担当、点呼の実施と記名は運行管理者。貨物自動車運送事業法・輸送安全規則上、運行管理者の選任義務・点呼の実施義務があり、安全・法的判断は運行管理者の責任です。AIの出力は「下書き/集計補助」として扱い、運行管理者の確認・記名のもと最終化してください。
閾値の「目安/努力義務」は断定しません。改善基準告示のうち「1日13h(上限15h・14h超は週2回まで)」「月の時間外・休日労働100h未満」は目安・努力義務を含みます。AIは集計と接近警告にとどめ、上限の最終判断は会社・運行管理者が行います。
個人情報・健康情報は学習除外プランで。運転者の氏名・健康状態・アルコール検知記録は Claude Enterprise 等の学習除外プランを前提に、社内のAI利用ポリシーに沿って扱います。
改善基準告示の閾値

なぜ「集計」が、AIの一番の出番なのか

2024年4月の改正改善基準告示は、日次・週次・運行単位での時間追跡を求めます。
この「測って・守って・記録する」細則こそ、AIによる労働時間集計・点呼/日報構造化が刺さる根拠です。

拘束時間

年3,300時間以内・月284時間以内(労使協定があれば年3,400時間・月310時間、年6か月まで)。月単位の集計と残時間の可視化が必要。

1日の拘束時間

13時間以内が原則(上限15時間、14時間超は週2回まで=目安)。日次の積み上げと回数カウントが要る。

休息期間

勤務間インターバル 継続11時間以上を基本・9時間が下限。前後の勤務をまたいだ計算が必要。

連続運転時間

4時間以内(中断は1回おおむね10分以上・合計30分以上)。運行記録から運転・中断の判定が要る。

断定しない設計です。「14時間超は週2回まで」「月の時間外・休日労働100時間未満」は努力義務/目安を含みます。AIは集計と閾値接近の可視化までを担い、上限該当の最終判断と労使協定の運用は会社・運行管理者が行う前提です。(出典:厚生労働省 改善基準告示/国土交通省 近畿運輸局資料)
Roadmap

導入の進め方 ─3つのフェーズ

2024年問題対応を急ぐ会社向けに、効果が体感しやすい「点呼簿・日報の音声入力」から最速で着手します。

PHASE 1
1〜4週目

点呼簿・日報を音声入力で試す

自社の点呼簿・運転日報フォーマットを登録→音声入力で構造化の品質を体感。まずは1〜2名の運転者・1営業所で出力品質を確かめる最初のステップ。

PHASE 2
1〜3か月目

労働時間集計・運賃見積へ展開

改善基準告示の集計、運賃見積・請求ドラフト、荷主向け報告に横展開。デジタコ/運行記録のデータ受け渡し運用を設計。AI担当者を兼任1名アサイン。

PHASE 3
半年〜

安全教育・監査・SaaS連携と自走へ

安全教育資料・Gマーク/巡回指導書類まで横展開。運行管理SaaSとの連携設計を最適化し、点呼・日報・教育記録のナレッジ基盤まで構築して自走できる体制へ。

Expected Effect

想定される効果
(ONKS 代表の自社実装と運用想定に基づくシミュレーション試算例)

中小トラック運送(運転者20〜40名・運行管理者/配車事務2〜3名規模)で Phase 2 完了時点(導入3か月)に想定される効果を試算したものです。

月60h
管理事務の
削減目安
作文・集計5領域合計
月18万円
削減効果
(時給3,000円換算)
事務60h/月ベース
2.82倍
採れない求人倍率
下での省人化
厚労省2024/12実数
1か月以内
投資回収期間の目安
(Lite月10万試算)

※ 上記の効果数値は、ONKS Holdings 代表の自社実装結果と運送業務一般の運用想定からの試算シミュレーション例であり、特定企業の実績保証や効果保証ではありません。輸送力不足14.2%(2024年)/34.1%(2030年)はNX総合研究所が国の検討会で示した「対策を取らなかった場合の試算」、有効求人倍率2.82倍は厚生労働省「一般職業紹介状況(令和6年12月)」の実数です。実際の効果は会社規模・運行形態・荷主構成・運用体制により変動します(景品表示法に基づく合理的根拠資料は社内保管)。

Package

運送・物流業向けの伴走プラン

CAIO代行サービスの2プランから、貴社の状況に合わせてご提案します。
運行管理SaaS・デジタコ・点呼支援機器との連携設計は無料相談で個別に整理します。

CAIO代行 Lite
月10万円〜
※税別・最低6か月〜
  • — 定例伴走 —
  • 月1回のオンラインレビュー(各1時間)
  • チャットサポート
  • — 運送業特化の初期構築 —
  • 点呼簿・運転日報 音声→構造化 初期構築
  • 労働時間集計(改善基準告示)AIテンプレ
  • 運賃見積・請求書 AIドラフト設計
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「まずは相談だけ」というお客様へ

実装まではいらない、判断の相談相手だけ欲しい — そんな方には AI顧問サービス(月3万円〜) をご用意しています。

FAQ

よくあるご質問

Q1. 運行管理SaaS・デジタコは導入済みですが意味ありますか?
むしろ親和性が高いです。運行管理SaaS・デジタコは運行データ・労働時間の「記録」のプラットフォームとして優秀ですが、そこに記録したデータを「点呼簿・運転日報のドラフト化」「改善基準告示の労働時間集計」「運賃見積・荷主報告への転用」へつなげる部分はAIの主戦場です。Standardプランではデータ連携設計も含み、既存の記録系を活かしたまま外側にAI層を足す構成を取ります。リプレース不要・追加投資最小で効果が出せます。
Q2. 点呼や安全の判断までAIに任せて大丈夫ですか?
いいえ、AIは下書き・整形・集計に徹します。貨物自動車運送事業法・輸送安全規則により、運行管理者の選任義務・点呼の実施義務があり、運転者の健康状態の確認や運行可否といった安全・法的判断は運行管理者の責任です。ONKSが構築するAIは、点呼簿の構造化・労働時間の集計・閾値接近の可視化までを担い、点呼の実施・最終判断・記名は必ず運行管理者が行う運用設計を前提とします。「人が判断し、AIが書類を整える」線引きを明確にします。
Q3. 改善基準告示の労働時間集計に本当に効きますか?
直接効きます。2024年4月の改正改善基準告示で、拘束時間(年3,300h/月284h)・1日13h・連続運転4h・休息11hなど、日次・週次・運行単位での時間追跡が求められるようになりました。これをExcelで手集計すると月末に大きな負担がかかります。デジタコ/運行記録のデータをAIに渡せば、ドライバー別・月次の集計と閾値接近の一覧化までドラフト化できます。ただし「14時間超は週2回まで」「月100時間未満」など目安・努力義務を含む項目は、AIは集計と警告にとどめ、最終判断は運行管理者が行う設計です。
Q4. 標準的運賃の改定(8%引き上げ)への対応にも使えますか?
使えます。2024年3月に国土交通省が標準的運賃を8%引き上げ、荷役の対価等を加算する告示を行い(2024年6月1日適用)、中小事業者は運賃改定・荷主交渉・請求の見直しを迫られています。距離・車種・荷役条件を入力すると、過去見積と標準的運賃を参照した運賃見積・請求書ドラフト、荷主交渉用の根拠資料をAIが生成します。最終的な運賃決定・交渉判断は貴社が行い、AIは計算と書類作成の下準備を担います。
Q5. ドライバーがいないのに、誰がAIを使うんですか?
使うのは運転者ではなく、運行管理者・配車・事務の担当者です。本サービスが取り戻すのは「運転の時間」ではなく、デジタコの外側でかさむ「点呼簿・日報・労働時間集計・運賃見積・報告書・教育資料の作文・集計の時間」です。有効求人倍率2.82倍(全業種1.22倍・厚労省2024/12)でドライバーも管理者も採れない今、限られた人で管理業務を回すための省人化として効きます。専任のIT担当は不要で、兼任1名から始められます。
Q6. Gマーク(安全性優良事業所)や巡回指導の書類にも使えますか?
書類のドラフト作成・整理に使えます。適正化事業実施機関の巡回指導やGマーク申請では、点呼記録・運転日報・教育記録の整備が求められます。日々AIで構造化しておいた点呼簿・日報・安全教育記録を横断し、巡回指導チェックリストやGマーク申請書類のドラフトに整形、不足項目の指摘までAIが補助します。提出可否・最終的な内容責任は運行管理者・事業者が負う前提で、あくまで準備の効率化として活用します。
Q7. AIに詳しい人材がいなくても導入できますか?
できます。ONKSの代表自身、ITの専門出身ではなく警備会社の経営者として、必要に迫られて自社にAIを実装してきました。だからこそ「AIに詳しくない現場でどう定着させるか」を当事者として理解しています。初期構築はONKSが伴走し、運行管理者・配車事務の方が無理なく日常運用に乗せられるよう、専門用語を避けて設計・トレーニングします。専任のIT担当を新たに雇う必要はありません。
デジタコ・運行管理SaaSを入れている方こそ、ご相談ください。
「機器は入れた、でも事務は減らない」——その違和感の正体は、記録系が触らない「作文・集計」領域。
そこに AI を置く設計を、お使いの記録系の隣で動かす形で提案します。

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オンライン対応可能です。AIに詳しくない方でも、専門用語を極力使わずにご案内します。
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ONKS Holdings 株式会社

長野県御代田町 / オンライン全国対応

代表:堀内伸一郎

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※ ONKS Holdings は税理士業務・社会保険労務士業務・弁護士業務・行政書士業務を行いません。

※ CAIO代行プラン(Lite / Standard)の最低契約期間は6か月です。

※ 想定効果はシミュレーション試算例(自社実装ベース)であり、特定企業の実績保証や効果保証ではありません(合理的根拠資料は社内保管)。

※ 輸送力不足14.2%(2024年)/34.1%(2030年)は「持続可能な物流の実現に向けた検討会」(国交省・経産省・農水省)でNX総合研究所が示した「対策を取らなかった場合の試算」であり、実現した事実ではありません。

※ 点呼簿・運転日報・労働時間集計・監査書類はAIドラフトを「下書き/集計補助」として扱い、運行管理者の確認・記名のもと、貨物自動車運送事業法・輸送安全規則・改善基準告示に沿って最終化してください。安全・法的判断は運行管理者の責任です。

※ 運転者の個人情報・健康状態・アルコール検知記録は Claude Enterprise 等の学習除外プランを前提に、社内のAI利用ポリシーに沿って扱います。

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