物流 / サードパーティロジスティクス
C.H. Robinson：小口混載(LTL)の集荷漏れの確認と後続対応の決定
- 企業
- C.H. Robinson
- 国
- 米国
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業務課題
C.H. Robinsonが2026年1月26日に発表したプレスリリースによると、1台のトラックが最大20の荷主の貨物を運ぶ小口混載(LTL)輸送では、貨物の準備ができていなかったり車両が渋滞に巻き込まれたりして集荷が漏れることが業界全体でよくあった。担当チームは1日の半分以上を運送会社のウェブサイトの確認、電話、記録、顧客への連絡に費やし、状況を確認できないと輸送を再手配するため、別のトラックが来ても貨物がまだ準備されていないか、すでに集荷済みだったということが起きていた。
使った技術とデータ
会社は2つのAIエージェントを作った。1つのエージェントが集荷漏れについて運送会社に電話し、もう1つのエージェントが次の対応を決め、2つのエージェントは合わせて100件の電話と100件の判断を同時にこなす。エージェントはまず中小の荷主が使うFreightquoteプラットフォームで使われ、その後7月からLTLの顧客全体に広げられた。会社は新たに集めた集荷漏れのデータを毎日運送会社と共有し、運送会社が電子的な連絡方法、ターミナルごとの運用上の問題、配車の計画を改善できるようにしている。
成果
プレスリリースによると、集荷漏れの確認の95%が自動化されて1日350時間を超える手作業が減り、漏れた貨物を取りに戻る不要な運行は42%減った。エージェントはこれまでに11,000を超える顧客の輸送を1日数百件処理している。
限界と残る課題
プレスリリースは、42%の減少を測った期間と比較基準、エージェントが処理できず人が引き継いだ件数を明らかにしていない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。