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UC-12
在庫・物流改正物流効率化法への対応をデータ整備から支援
対象部門：物流部・経営企画
計画・報告書づくりドラフト自動生成
そもそも、どんな仕組み？
2026年4月に全面施行された改正物流効率化法で求められる、中長期計画・定期報告のもとになるデータ集めと文書作成をAIが手伝う仕組みです。
BEFORE ─ いまの現場
一定規模以上の荷主・物流事業者には中長期計画の作成・定期報告・物流統括管理者（CLO）の選任が求められるが、積載率や待機時間のデータがそもそも散在していて集計できない。
AFTER ─ AI導入後
配車記録・出荷データ・倉庫実績をAIが集約・整形し、KPIの可視化と報告書のドラフトまで自動生成。整備されたデータは、共同配送などの効率化施策を検討する土台になる。
導入効果
法対応工数の削減
物流KPIの可視化
効率化施策の検討土台づくり
さらに拡張すると
整備した出荷・在庫データは、需要予測・在庫最適化（UC-06）にそのまま流用できます。
関連技術
データ整備集計自動化生成AI
特に相性のよい業界
食品・酒類卸日用品・化粧品建材・住設・木材