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  5. 貨物船の到着確認を自動化し年間最大180時間削減、ロゴスの貿易業務DX|株式会社ロゴスコーポレーションの導入事例

✓ やさしく事例解説
製造業
アウトドア用品の企画・製造・販売、直営店舗運営

更新 2026.09.17

貨物船の到着確認を自動化し年間最大180時間削減、ロゴスの貿易業務DX

開発(実装支援・AI搭載支援)
AIツール・サービス

※イメージ画像です

貨物船の到着確認を自動化し年間最大180時間削減、ロゴスの貿易業務DX のプロジェクト概要図解

取り組み概要

やさしく事例解説

プロジェクト解析

実施・導入企業

こんな方へおすすめのAI解説です

  • 同じ確認の電話に何度も手を止められる
  • 納期情報がメールやExcelに散らばっている
  • 同じ案件に複数人が二重で動いている
OVERVIEW

どのようなAIの取り組み?

貨物船の到着を自動で追跡し、書類を読み取るAIも組み合わせて、貿易事務の作業時間を年間最大180時間削減したAI取り組み

業種

アウトドア用品の企画・製造・販売(製造業)

取り組み領域

貿易・輸入業務/国際物流の進捗管理

使ったAI

AI-OCR(書類の文字読み取りAI)を備えた貿易管理クラウド「Shippio Cargo」

主な成果

貿易課の作業時間を年間150〜180時間削減

貨物船の到着確認を自動化し年間最大180時間削減、ロゴスの貿易業務DX のプロジェクト概要図解

総合アウトドアブランド「LOGOS」を展開するロゴスコーポレーションは、海外の工場でつくった商品を国内へ運び込む輸入業務を、経営管理部 貿易課の3名で担っています。導入前は、営業部門から入荷時期を尋ねられるたびに船会社のサイトで貨物船のスケジュールを調べ、遅れがあれば管理表を手で直して回答し直す作業が繰り返され、船名や到着予定日、輸送ステータス、入荷数といった情報も基幹システム、Excel、メール、紙に分散していました。同社は2025年の展示会で知ったクラウドサービス「Shippio Cargo」を、トライアル期間に作業時間を実測して費用対効果を試算したうえで採用。貨物船の自動追跡、輸送案件ごとのチャットへの情報と書類の集約、AI-OCRによる書類の読み取りを組み合わせ、年間150〜180時間の作業時間削減につながっています。

出典:貿易業務を最大180時間削減!Shippio Cargo導入事例 発行元:Shippio

EASY GUIDE

やさしく事例解説

何に困って、AIを入れたのか

貿易課がもっとも負荷を感じていたのは、貨物船がいまどこにいて、いつ着くのかを確かめる作業でした。営業部門からの問い合わせが入るたびに手元の仕事を止め、船会社のサイトを見て、管理表を直し、電話を掛け直す。1回あたり20分ほどのこの往復が毎日のように発生し、確認した情報の置き場所も基幹システムやExcel、メール、紙とばらばらでした。案件ごとのメールに3名全員を宛先として入れる工夫もしていましたが、今度は同じ問い合わせに複数名が同時に反応してしまいます。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は作業量の多さではなく、情報の「最新の一次情報がどこにあるか」が決まっていなかったことにあります。所在が定まらない情報は、誰かが取りに行き、誰かに伝え、どこかに書き写すという人の動作でしか流通しません。その動作が毎回発生するからこそ、集中力が細切れになり、人気商品の補充のような先手の対応に回す余力が削られていったのではないでしょうか。

どうやって、うまくいったのか

複数の困りごとを一つのサービスで引き受ける形を選んだ点が、この事例の出発点になっています。ロゴスは自社システムの改修や手元のツールの活用も検討したうえで、正確性を上げようとすれば工数が増えるトレードオフになると判断して見送り、動静確認だけ、書類管理だけといった単機能のツールも費用対効果の観点で採用していません。困りごとの中身が「情報の分散」である以上、情報を集める手段そのものが複数に分かれてしまえば、新しい確認作業が増えるだけになります。貨物船の自動追跡と、書類まで含めた情報の一元化が同じ画面の上で成立することが、選定の決め手として働いています。

輸送案件(シップメント)ごとにチャットを置き、社内外のやり取りと必要書類をそこに集約する設計も効いています。全員を宛先に入れたメール運用では、可視化はできても、誰がすでに動いているかまでは分かりません。案件という単位で情報の置き場を先に決めてしまえば、やり取りの経緯がその場に残り、対応の重複を避ける判断材料が同じ場所に揃います。船名や到着予定日、通関状況を管理画面で見て即答できる状態も、この「置き場を決める」考え方の延長線上にあります。

導入前のトライアルで、サービスがある場合とない場合の所要時間を実際に計測して比較した進め方にも注目したいところです。稟議を通すための材料になっただけでなく、日々の業務のどの動作にどれだけ時間を使っているかを、担当部門自身が数字で把握する機会になっています。効果の出る作業と出ない作業を先に切り分けておけば、導入後に「便利になった気がする」で終わらず、運用の焦点を定めやすくなります。

具体的に、どんな成果が出たのか

改善・向上したこと

業務の自動化
生産性向上
対応時間・リードタイムの短縮
売上・収益の向上
社内ナレッジ活用

この事例で出た成果

貿易課では年間150〜180時間の作業時間削減につながっています。内訳として、本船動静の把握は自動トラッキングにより1案件20分から0分に、案件ごとの進捗管理・情報伝達・書類共有は30分から10分に、AI-OCRを使う書類内容の確認・照合・反映は1枚あたり7分から2分へと短縮されました。輸送中の商品をコンテナ単位で把握できることで輸送スケジュールの調整に余裕が生まれ、納品日の遅延も起きにくくなっています。バックオフィスへの展開も始まり、商品軸で輸送状況を確認できる点に「これは便利」という反応が出ています。

うちでも使える?

応用しやすいのは、外部の相手が握っている情報を社内が繰り返し問い合わせる構造を抱えた業務です。船の到着予定に限らず、協力会社の作業進捗や、取引先からの納期回答などを、担当者が都度調べて社内に伝え直しているなら、同じ形の負担が発生している可能性があります。反対に、到着予定や通関状況のように外部から機械的に取得できる情報が乏しく、相手との個別交渉や電話でのすり合わせが情報源の中心を占める業務では、自動追跡にあたる部分が成立しにくく、効果は情報の集約側に限られます。取り扱う案件数が少なく、確認の頻度が月に数回という規模でも、費用に見合う削減にはなりにくいでしょう。

判断材料として役立つのが、ロゴスがトライアルで行った時間の実測です。まずは直近1週間、同じ内容の問い合わせに何回答えたかと、1回あたりにかかった分数だけを記録してみる。その2つの数字が揃えば、投資の検討に入る前に、自社の負担が量の問題なのか構造の問題なのかが見えてきます。

ANALYSIS

プロジェクト解析

プロジェクト内容

AI導入・支援形態

SaaS・AIツール導入

AIツール・サービスの提供形態

紙・Excelを置き換え
部門を越えて活用
トライアルで検証

導入部門・データ活用

導入部門:全社共通・汎用業務

専用AIツールの導入
AIによる定型業務の自動化
請求書読み取り

活用したデータ:帳票・紙の資料

貿易書類
在庫・生産・物流データ
外部API・リアルタイムデータ

採用したAI技術・ツール

採用したAI技術:テキスト・言語AI

データ抽出・入力自動化
文字認識・読取(OCR)

AIモデル・ツール

Shippio Cargo
COMPANIES

プロジェクト実施・導入企業

実施・支援企業 (VENDOR)

Shippio

国際物流の可視化を実現するクラウドサービスを提供。情報共有機能、貿易書類・請求書管理、納期調整を一元管理できる仕組みにより、貿易業務の可視化・効率化を支援している。

この取り組みに関心があれば Shippioの公式情報をご覧ください

導入先企業 (CLIENT)
株式会社ロゴスコーポレーション
業種:アウトドア用品の企画・製造・販売、直営店舗運営

出典・参考情報

※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

貿易業務を最大180時間削減!Shippio Cargo導入事例

発行元:Shippio

掲載企業の方へ:本記事は公開情報をもとに作成しています。内容の修正・削除、または貴社確認のうえでの公式掲載をご希望の場合はこちらからご連絡ください。

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