AI開発のご相談ドライバー派遣・物流を手がける同社が抱えていた6部門・27件の業務課題を、全3回のAIヒアリングで抽出・構造化した進行中の事例。名寄せ困難や車両×経理の未連動、約800名ドライバーの問い合わせ工数といった散在課題の根本を「全社的なデータ基盤の不在」と特定した。それらを①データ基盤②管理システム③チャットボットの3開発軸に集約し、最終報告書と可視化ダッシュボード提案としてまとめ、本開発フェーズを提案中。AIサーベイ（診断）を起点に大型開発へ接続する典型導線を体現している。
同社はドライバー派遣・物流を事業とし、経理・HR・現場管理・カスタマーサポート・営業・パートナー管理の6部門にわたって業務課題が山積していた。車両管理と経理が連動せず月末になるまで売上が確定しない、顧客・ドライバー情報がシステムごとに分断され名寄せができない、約800名のドライバーからの問い合わせ対応が属人的に膨らむ、リード差配が担当者の勘に依存する、採用マッチングのミスマッチで確定率が約40%にとどまる——といった症状が同時多発していた。
そこで全3回のAIヒアリングを設計し、各部門の業務フローと痛点を体系的に棚卸しして27件の課題を抽出。シート分断・名寄せ困難・KPI不統一という共通パターンから、これらが個別の不具合ではなく「全社的なデータ基盤の欠如」という単一の根本原因に由来すると分析した。27課題を放置せず、①データ基盤構築（ドライバーIDマスター＋名寄せエンジン）②管理システム構築（車両×経理のリアルタイム連動・CRM統合）③チャットボット開発（約800名向けFAQ・事故対応ワークフロー自動化）の3開発軸へマッピングし、各軸に関連課題数を割り当てて構造化した。
技術アプローチとして、チャットボット軸では社内の問い合わせ知識をRAG（検索拡張生成）で参照し、正確な回答と事故対応フローの自動案内を実現する設計を採用。ドライバーとの接点にはLINE APIを想定し、使い慣れたチャットUIから問い合わせ・事故報告・FAQ検索を完結できる導線を描いた。データ基盤軸では名寄せエンジンで分断された台帳を突合し、その上に管理システム軸を積むことで車両稼働と経理をリアルタイムに接続する。管理システムはデータ基盤を土台とするためセット導入を推奨し、最終報告書＋可視化ダッシュボード提案として納品した。
導入前の課題と、AI活用支援によって変わったポイント。
要件定義から実装まで、デジライズが元請・PMとして伴走した具体的な流れ。
本案件で構築した主な機能群。
この開発で採用した主要な技術と、その役割。
規模: 6部門横断・約800名のドライバーを対象とする全社規模のAIサーベイ＋大型開発提案案件（進行中）