年720時間削減を試算、菓子物流会社の生成AI研修と内製化伴走

物流業界を覆う深刻な人手不足の中で、合通カシロジが向き合っていたのは、働き方改革と業務効率化をどう同時に成り立たせるかという問いでした。ただ、専務取締役が当初重視していたのは目先の業務削減ではありません。全社員の意識を変え、日常業務での活用余地が大きい事務部門の教育を厚くし、将来的にAIが裏側で自動的に動く仕組みへつなげる。その土台づくりには時間をかけてよい、という判断が先にありました。

編集部の見立てでは、この会社の困りごとの本質は「AIを使える人がいない」ことではなく、AIを前提に業務を組み直す発想そのものが社内になかった点にあります。ツールを配っても、日々の作業をAIに寄せて考える習慣がなければ、利用は一部の関心の高い人に閉じてしまう。削減目標ではなく理解の浸透を出発点に置いたのは、その構造を見越した選択だったのではないでしょうか。

支援を「全社への研修」と「選抜メンバーへの伴走」の2段階に分けた設計が、この取り組みの背骨になっています。2024年10月からの半年間は月1回の対面研修でリテラシーの底上げに充て、選抜した3名への実践支援に移ったのは2025年5月から。順序を逆にして少人数の実務改善から始めれば、数字は早く出ても、周囲には自分とは縁のない話として映ったはずです。全体の理解をそろえてから深掘りへ進む段取りが、後の広がりを準備したと考えられます。

経営層と現場を別々の回路でつないだ体制も見逃せません。管理部長を窓口に据えて日常のやり取りを一本化しつつ、専務取締役とは定期的に振り返りを持ち、次のステップを一緒に設計しています。長期のビジョンを描く側と、日々の手数を減らしたい側では、AIに期待するものが食い違いやすいもの。両者に別の接点を用意したことが、方針と現場感覚のずれを早い段階で吸収する仕掛けになっていました。

三つ目は、ChatGPT一択に寄りかからず、議事録づくりにはNotebookLM、用途によっては画像生成AIというように、業務ごとに道具を割り当てる進め方です。難易度の高いプロンプトやGAS・VBAのスクリプトはHitamuki側が代わりに作りつつ、その設計の考え方までセットで共有しています。成果物だけを渡せば依存が固定されますが、作り方が残れば次は自分たちで書ける。選抜メンバーが将来社内講師として教えられるよう、教え方やナレッジ共有の方法まで支援対象に含めた点も、内製化を掛け声で終わらせないための具体策です。

支援4ヶ月目の時点で、年間720時間の削減効果が推定されています。内訳では、複数シートへの同一情報入力を自動化した入力業務が年約185時間、データ判別を効率化した引き当て作業が年約170時間。いずれも確定した実測値ではなく推定として示されている点は押さえておきたいところです。あわせて、従来3〜10日を要していた提案書作成が1日以内に収まり、議事録は会議後10分程度で仕上がるといった変化も現れています。「AIは怖い」から「AIは便利」へと社内の受け止めが変わり、他部署からの相談や、合通グループ他社への展開の動きも生まれています。