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運行管理AIとは？自動化できる業務・おすすめシステム8選・選び方
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運行管理にAIを導入することで、手入力・目視確認に依存する管理方式から脱却し、負担とエラーの大幅削減が期待できます。
この記事では、AIを搭載したおすすめサービスやAIで自動化できる業務などを詳しく解説します。運行管理の効率化にお役立てください。
目次
1．運行管理においてAIで自動化できる業務とは
まずは、運行管理AIで自動化できる主要な領域について整理します。
（1）点呼・アルコールチェックの自動化
点呼とアルコールチェックは、貨物自動車運送事業法および貨物自動車運送事業輸送安全規則により義務化されており、運転者の酒気帯びの有無、健康状態、車両点検状況を確認し記録・保存する必要があります。特に2022年4月からは、安全運転管理者によるアルコール検知器を用いた酒気帯び確認が義務化されています。
AI搭載の点呼システムでは、顔認証による本人確認、アルコール検知器との連動、体調申告の取得までを自動化し、結果を電子データとして保存できます。
異常があれば即時に管理者へ通知できるため、法令遵守と安全確保に寄与しつつ、深夜や複数拠点の点呼負担を大きく削減できます。
参考：https://www.mlit.go.jp/jidosha/content/001869578.pdf
（2）運転日報・稼働記録の自動生成・保存
運転日報・稼働記録は、運転者の乗務開始・終了時刻、走行距離、休憩・待機状況などを把握し、労務管理・安全管理の根拠とするために記録・保存が求められる業務です。
AI搭載の運行管理システムでは、走行データ・車両位置情報・エンジンON／OFF・速度などを自動取得し、運転日報を自動生成できます。
データは電子保存され、検索・出力にも対応するため、監査や指導への備えとしても有効です。記入作業の削減に加え、勤怠・労務管理との突合精度が高まる点も実務上のメリットとなります。
なお、運転日報や運転記録は貨物自動車運送事業輸送安全規則により1年間の保存が義務付けられており、監査や巡回指導の際に提示を求められることがあります。
（3）車両位置情報・運行状況のリアルタイム把握
従来は運転者への電話連絡に依存し、所在不明時間や情報の行き違いが発生しやすいことが課題でした。
AI搭載の運行管理システムでは、GPSと車両データから位置・速度・停車・渋滞状況などを自動取得し、地図上でリアルタイムに可視化できます。
異常停車や予定外ルートの走行があった場合に通知する機能を備えたものもあり、状況判断の迅速化に役立ちます。事務所とドライバーの確認作業が減り、問い合わせ・電話対応の工数削減につながるだけでなく、遅延連絡や緊急時の対応精度も向上します。
（4）安全運転評価・ヒヤリハット検知・指導への活用
AIを搭載した運行管理システムでは、急加速・急減速・急ハンドル・速度超過・長時間運転などの走行データを自動解析し、リスクの高い運転傾向を可視化できます。
さらに、ヒヤリハットが起きやすい場面や時間帯を抽出し、運転者ごとに改善ポイントを提示できるため、指導の属人化を防ぎます。評価データは記録・保存されるため、事故再発防止計画や安全教育の根拠資料としても活用でき、事故低減と安全文化の定着につながります。
国土交通省の「事業用自動車総合安全プラン2025」では、運転者の安全教育や適性診断の活用を通じた事故削減が重点施策として位置付けられており、AIによる客観的な運転評価データはこうした取り組みの基礎資料として活用が進んでいます。
（5）勤怠・シフト・労務管理との連携による管理負担の削減
勤怠・シフト・労務管理は、運行管理と密接に関連しながらも別管理になりやすく、二重入力や突合作業の負担が発生しやすい領域です。
AI搭載の運行管理システムでは、走行データや点呼情報と勤怠データを自動連携し、実績に基づいた労務時間を算出できます。
特に2024年4月からトラックドライバーの時間外労働上限規制（年960時間）が適用されており、運行実績と労働時間を正確に把握・管理する重要性が一層高まっています。AIによる自動連携は、法令違反のリスク低減と労務管理の精度向上に直結します。
シフト編成時に法令超過の可能性をアラート表示する機能を備えたものもあり、配車計画・勤務計画段階でリスク回避が可能です。
記録照合や労務集計の手作業が大幅に減り、管理者の負担軽減とルール違反の抑止に寄与します。
2．運行管理に利用できるAIの種類とその事例
運行管理に活用できるAIは一つの仕組みではなく、目的に応じて複数のタイプが存在します。
ここでは、運行管理に利用できる代表的なAIの種類と、現場での活用事例を整理します。
（1）AI点呼
AI点呼は、顔認証や音声認識、アルコール検知器との連携により点呼結果を自動で記録でき、記入漏れや不正防止、証跡保存の確実性向上につながります。深夜や複数拠点で点呼を行っている運送会社でも、管理者の拘束時間を減らしながら法令遵守と安全管理の精度を維持できる点が評価されています。
国立流通政策研究センターの報告によると、AI・IoTを活用した点呼の実証実験が紹介されており、テレビ電話を用いた遠隔点呼に加えて顔認証やセンサーによる状態判定を行う「ロボット点呼」を試行した結果、点呼の確実性を維持しながら深夜帯の管理工数を削減できたとしています。
（2）AI搭載の運行管理クラウド
AI搭載の運行管理クラウドは、車両位置情報・走行データ・点呼結果・日報・勤怠など複数の情報を一元管理し、運行状況をリアルタイムに可視化できる仕組みです。
各データが自動で紐づくため、運行管理者が個別システムや紙帳票を照合する負担が大きく減り、遅延対応や安全指導など判断業務に集中しやすくなります。
運行管理システム「AIR」の導入事例では、配車・日報・動態・労務をクラウドで一元管理できるようになったことで、運行管理者の業務時間が約32％削減されています。
拠点間での情報共有もスムーズになり、属人化の解消や管理精度向上にも効果が見られました。
（3）AIドライブレコーダー
AIドライブレコーダーは、映像データと加速度・速度・ハンドル操作などの走行情報をAIで解析し、危険運転の兆候や事故リスクの高い場面を自動抽出できる仕組みです。急加速・急減速・車線逸脱・速度超過といった運転傾向を定量的に把握できるため、指導の属人化を防ぎ、安全教育の精度向上につながります。
日本データ通信協会の事例では、危険運転のリアルタイム検知やヒヤリハット発生時の自動記録・クラウド共有により、事故防止指導の精度が向上し、運転傾向データを活用した継続的な安全教育が可能となっています。
（4）AI配車
AI配車は、配送先・積載量・車両性能・運転者の勤務時間・道路状況などの条件をもとに、最適なルートと車両割り当てを自動算出する仕組みです。経験や勘に依存しやすい配車業務をデータ化することで、走行距離の削減・稼働率向上・燃料コスト削減を期待できるほか、属人化の解消にも寄与します。
宮城県の実証報告では、AIによるルート最適化・自動配車システムを導入した結果、配車計画・収集指示作成の業務時間が約35％削減されたと示されています。
車両割り当てと走行ルートを自動算出できるようになったことで、属人化しやすい配車業務が平準化され、若手や少人数体制でも運用できる仕組みに移行できた点が大きな成果とされています。
参考：https://www.pref.miyagi.jp/documents/51915/06_resultstechnowing_digitdemo_r6.pdf
(5) 予防安全・運転支援AI（衝突被害軽減ブレーキ・車線逸脱警報）
国土交通省は、2021年11月から車両総重量3.5トン超の新型トラックに対し、衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）の装着を義務化しており、2024年9月からは既販車にも段階的に適用が拡大されています。
これらの予防安全装置は、AIによる画像認識・センサー解析技術を活用しており、前方車両や歩行者との衝突リスクを検知し、自動でブレーキを作動させることで事故を未然に防ぎます。
また、車線逸脱警報装置（LDWS）も同様にAI技術を活用し、運転者の意図しない車線逸脱を検知して警告を発することで、居眠りや脇見運転による事故リスクを低減します。
国土交通省の効果検証では、AEBSにより衝突速度を20km/h低減できた場合、被追突車両の乗員の死亡事故を約9割減らせると推計されています。
これらの技術は運行管理の枠を超えた「車両自体の安全性向上」に寄与するものであり、運送事業者にとって導入メリットが大きい領域です。
3．運行管理で自社に適したAIツールの選び方
ここでは、運行管理で自社に適したAIツールの選び方について解説します。
（1）点呼・日報・位置情報・安全管理の対応範囲を比較する
点呼・日報・位置情報・安全管理の対応範囲を比較する際には、まず「自社業務で必要な機能」を明確にしてから、それぞれのツールがその機能を満たしているかを確認しましょう。
たとえば、出庫前点呼・アルコールチェック・健康確認を含む点呼機能、安全運転評価・ヒヤリハット記録など安全管理機能、走行ルートや車両位置のリアルタイム追跡、運転日報の自動生成・勤怠との連携など、必要な項目は様々です。
なお、国土交通省の「貨物自動車運送事業輸送安全規則」では、点呼記録は1年間、運転日報は1年間、運行指示書は1年間の保存が義務付けられており、監査や巡回指導の際に提示を求められます。ツール選定時には、これらの法定記録を確実に保存・出力できる機能があるかを必ず確認してください。
（2）法令対応・記録保存・証跡出力の水準を確認する
点呼やアルコールチェックの義務、運転日報の保存義務など、運送業務では記録の正確性と証跡の提示が求められます。
システムから必要な期間の記録をすぐに検索・出力できるか、CSVやPDF形式でのエクスポート機能があるか、データの改ざん防止措置（タイムスタンプや編集履歴の記録）が講じられているかも確認ポイントです。実際の監査対応を想定し、「どの記録を・いつ・どの形式で出せるか」を導入前に確認しておくことで、対応時の混乱を防げます。
アルコール検知器との連携、顔認証や免許証確認の記録、点呼結果の改ざん防止機能、電子データの保存方式が制度に合致しているかを必ず確認しましょう。
（3）初期費用・ランニングコスト・無料プランの有無を確認する
AI運行管理ツールの導入コストは、初期費用とランニングコストという2つの側面で確認が必要です。
初期費用には機器導入、設置工事、システム初期設定などが含まれる場合があります。とくに車載器の取り付けやドラレコ・GPSの搭載が必要な場合は、コストが高くなる傾向があります。一方で、アプリ型やクラウド型では端末を既存のスマホやタブレットで代用できれば初期コストを抑えられるケースもあります。
また、月額料金やライセンス費用、データ保存料、アップデート料、サポート費用などのランニングコストの有無を確認することも重要です。無料プランの有無やトライアル期間の設定があるサービスであれば、導入前に自社の運用実態と照らし合わせて適合性を確かめることができます。トータルコストを見極めたうえで、管理コストと得られる効果のバランスを判断してください。
（4）現場のITリテラシーに合う操作性かを判断する
操作性に関しては、スマホやタブレットで簡単に入力や確認ができるか、操作手順が直感的で覚えやすいか、入力ミスが起きにくいUIになっているかといった点を確認します。
操作が複雑であったり、PCに慣れていないドライバーが多い会社では、入力漏れや報告遅れが生じるリスクがあります。
ツール提供者による研修サポートや操作マニュアルの提供、トライアル運用期間があるサービスなら、まず少人数で運用感触を確かめるのがおすすめです。
実務では、「管理者側は使いやすくてもドライバー側の入力画面が複雑」といったケースもあります。ドライバーが実際に操作する画面を導入前に確認し、入力項目数や手順の多さを必ずチェックしておくことで、運用開始後の定着率が大きく変わります。
（5）トラブル対応・アップデート頻度を確認する
アルコールチェックデータの保存不具合や、GPS／位置情報の同期に問題が発生した場合、迅速に対応してもらえる体制が必要です。
複数拠点で運用している場合など、現場側で修正やリトライを依頼する手間や時間的コストが大きくなることがあります。
また、法令改正や安全指導基準の見直しなどに対応するため、システムが定期的にバージョンアップされているか、かつその通知や更新がスムーズかどうかも重要です。たとえば2024年4月の時間外労働上限規制（年960時間）や、アルコール検知器使用義務化といった制度変更に迅速に対応できるベンダーを選ぶことで、法令違反リスクを回避できます。
サポート窓口の対応時間、サポート手段（電話／チャット／メールなど）、障害時の対応プロセス、更新履歴の透明性などをあらかじめチェックし、長期運用を見据えた信頼できるベンダーを選んでください。
4．AI搭載の運行管理システム8選
5．AI搭載の運行管理システムをスムーズに導入するポイント
ここでは、導入のつまずきを防ぎながら現場に浸透させるための具体的なポイントを整理します。
（1）小規模なテスト運用から開始する
小規模な検証フェーズを設けることで、実際の業務フローとの齟齬、入力手順の負担、ドライバーごとの操作習熟度の差、帳票出力や日報連携の不具合といった課題を早期に把握できます。
テスト結果を踏まえて設定や運用ルールを調整してから全体展開することで、導入後の混乱や反発を抑えながらスムーズに浸透させることが可能です。
（2）既存業務との役割分担を明確にする
たとえば、点呼やアルコールチェック、日報作成、車両位置の把握、勤怠管理などを「どこまでシステムが担い、どこからを人が確認・判断するのか」を曖昧にすると、二重入力や確認漏れ、責任範囲の曖昧化につながります。
そのため導入時には、業務フロー単位で役割分担を言語化し、「ドライバーが行うこと」「管理者が行うこと」「システムが自動処理すること」を整理して共有することが効果的です。
これにより、運用の混乱を防ぎながら、システムの効果を最大限発揮しやすい状態を作ることができます。
（3）周知と運用ルールの統一を行う
「点呼の入力タイミング」や「運転日報の提出方法」などの運用ルールにばらつきがあると、データの不整合や入力漏れが発生し、管理者側の負担がむしろ増えてしまいます。
導入時はドライバー・配車担当・運行管理者など関係者全員に周知し、手順書やチェックリストを提示して運用を統一することが重要です。加えて、スマホやタブレットの画面キャプチャを用いた操作説明資料を共有すると、浸透スピードが上がります。
ルールの統一はシステム定着の土台となり、トラブル削減と工数削減の両方に寄与します。
（4）改善ループを定期的に検証する
AI搭載の運行管理システムは、導入して終わりではなく、運用データをもとに改善を重ねていくことで効果が最大化されます。
点呼の入力漏れが発生していないか、日報提出が遅れやすい時間帯や担当者がいないか、位置情報やドラレコデータの確認が滞りやすい工程がないかといった運用実態を定期的に振り返ることで、ルールや設定の改善ポイントが見えてきます。
改善内容は大がかりなものである必要はなく、「アプリ入力の手順を1ステップ減らす」「通知のタイミングを変更する」「確認担当者を明確化する」など小さな調整の積み重ねが、現場の負担軽減と定着率の向上につながります。
6．まとめ
運行管理AIは、点呼や日報作成、位置情報の把握、安全運転指導など、これまで人手に依存していた業務を自動化することで、管理負担の削減と法令順守、安全性向上の両立を実現できます。ただし、機能や価格帯の幅が広く、自社に適したツールを選べなければ運用が定着せず、導入効果が得られません。選定時は、機能範囲、法令対応、コスト、操作性、サポート体制を軸に比較し、現場の業務フローに合うかどうかを判断することが重要です。
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