あるトラック運送会社の経営者がRedditに投稿した内容が、目に留まりました。
約100台規模のトラック運送会社を運営する投稿者は、AIエージェントの構築に関心を持っていました。
そして、具体的な実装方法について、コミュニティに助言を求めいると言う状況です。
現状の課題
投稿者の会社では、配送記録とドライバーのスケジュールを別々のExcelシートで管理しています。
そして、ブローカーからメールで届くPDF形式の配送確認書に基づいて、これらのシートを更新しています。
この作業フローには、いくつかの非効率な点があります。
手作業による転記作業は時間がかかります。
また、人的ミスのリスクも存在します。
AIエージェントによる自動化のポイント
PDFからの情報抽出
ブローカーから届く配送確認書は、PDF形式で送られてきます。
このPDFから必要な情報を自動的に抽出し、Excelシートに転記することが可能です。
これには、既存のPDFパーサーライブラリが活用できます。
もちろん、AIによる解析もありでしょう。
スケジューリングの最適化
ドライバーの配置には、様々な要素を考慮する必要があります。
運転可能な車種や免許区分、勤務可能時間帯などの基本情報に加え、以下の制約条件も重要です。
- 1日の最大運転時間
- 連続運転時間の制限
- 適切な休憩時間の確保
- 前の配送終了地点からの移動時間
これらの条件を考慮したスケジューリングシステムの構築が可能です。
コミュニティからの反応
投稿に対して、多くの建設的なコメントが寄せられました。
ある開発者は、n8nというワークフローツールの活用を提案しています。
このツールを使えば、AIエージェントノードを組み合わせて、段階的にシステムを構築できます。
また、FleetSaaS（トラック運送会社向けの燃料管理システム）の開発者からは、豊富な自動化の経験に基づいた具体的な提案もありました。
実装へのアプローチ
AIエージェントの実装には、段階的なアプローチが有効です。
まず、基本的な機能から始めることが重要です。
そして、運用しながら機能を追加していくことで、より実用的なシステムが構築できます。
また、投稿者はプログラミングの経験があると述べています。
そのため、提案された内容は、十分に実現可能な範囲だと考えられます。
