物流企業(従業員350名)｜ 2024年11月〜2025年2月（4ヶ月）
PoC止まりだったAI配車エージェントを本番運用へ移行
承認フロー・監査ログ・権限設計を含む統制基盤を構築し、PoCから本番移行までを一気通貫で支援
PoC→本番移行期間
50%
短縮
配車計画工数
65%
削減
配送効率
18%
向上
監査対応
完了
（ISO準拠）
プロジェクト開始前の課題
PoCは成功したが本番に進めない
AI配車最適化エージェントのPoCでは配送効率が15%改善する結果が出たが、「誰が最終承認するのか」「事故時の責任は誰が取るのか」が未定義のまま8ヶ月が経過。経営層から「いつまで検証しているのか」と指摘されていた。
監査・コンプライアンス要件への対応
ISO 9001認証を取得しており、AIによる配車判断の履歴を監査証跡として残す必要があった。既存のPoC環境ではログが残らず、監査法人から「このままでは本番導入できない」と指摘を受けていた。
現場ドライバーの反発
ベテランドライバーから「AIに仕事を奪われる」という懸念の声が上がっていた。現場の納得感なく本番導入しても定着しないリスクが高かった。
CIALTEのアプローチ
導入診断・ステークホルダー整理
経営層・物流管理者・現場ドライバー・品質管理部門・監査法人を含む全ステークホルダーを洗い出し、各者の懸念事項と本番移行の判断基準を明確化。特に現場ドライバー向けの説明会を実施し、「AIはドライバーの判断を支援するツール」という位置づけを共有。
Why this approach
PoCが止まる最大の原因は技術ではなく「合意形成の不在」。全ステークホルダーの懸念を可視化し、それぞれに対する回答を用意することで、本番移行の意思決定を加速。
承認フロー・責任分界設計
営業担当者が自然言語で入力した配車条件（「明日午前中に○○を△△へ、冷蔵車で」等）をClaude APIが構造化データに変換し、OR-Toolsで最適化した配車提案→管理者確認→ドライバー承認の3段階承認フローを設計。異常値（通常より30%以上乖離するルート）は自動的に管理者エスカレーションされる仕組みを実装。事故時の責任分界も明文化し、法務部門の承認を取得。
Why this approach
Human-in-the-Loopの設計が本番移行の鍵。特に物流業では「事故時の責任」が最大の懸念。承認フローと責任分界を明確にすることで、経営層・現場双方の不安を解消。
監査ログ基盤構築・本番移行
AIの配車判断履歴・承認者・変更理由を全件記録する監査ログ基盤を構築。ISO 9001の監査要件に準拠したトレーサビリティを確保。段階的に本番環境へ移行し、2週間の並行稼働後に完全切り替え。
Why this approach
監査対応は後付けだとコストが膨らむ。設計段階から監査要件を組み込むことで、本番移行とコンプライアンス対応を同時に達成。
Technology Stack
プロジェクトの成果
| Metric | Before | After |
|---|---|---|
| PoC→本番移行期間 | 8ヶ月以上停滞 | 4ヶ月で完了 |
| 配車計画作成工数 | 毎朝3時間 | 毎朝1時間（確認のみ） |
| 配送効率（走行距離） | 基準値 | 18%削減 |
| 監査対応状況 | 未対応 | ISO 9001準拠完了 |
「8ヶ月止まっていたPoCが4ヶ月で本番稼働した」と経営層から高評価
現場ドライバーから「自分の経験を活かしつつ、AIの提案で新しいルートも試せる」と前向きな声
監査法人から「AI導入でここまで監査証跡を残している企業は珍しい」と評価
"PoCの結果は良かったのに、「誰が責任を取るのか」が決まらず8ヶ月止まっていました。CIALTEさんに承認フローと責任分界を設計してもらったことで、経営会議で即決できました。監査対応まで一緒に設計してくれたので、安心して本番移行できました。"
物流管理部 部長
物流企業