物流倉庫のAI活用出荷依頼・入荷差異・
手順書で
始める方法と指示文

物流倉庫のAI活用で、中小の倉庫が最初に試しやすいのは、出荷依頼の読み取り、入荷差異の報告、作業手順書づくりなど、庫内作業の前後にある事務を生成AIに手伝わせる使い方です。

この記事は、荷主ごとに違う形式の依頼を受け、少人数で入荷から出荷までを回している倉庫の責任者・事務担当者向けです。

工程ごとにAIへ任せられる範囲を分け、そのまま使える指示文3つと、WMSや専用システムとの使い分けを説明します。

以下に出てくる倉庫・荷主・品番・数量はすべて架空の設計例です。AI製品の性能試験や、導入した会社の成果を測った結果ではありません。

この記事で分かること

• 中小の倉庫では、まず「情報をそろえる作業」から始めると、設備を止めずに効果を確かめられます
• 入荷予定数と検品数の差は、AIに数えさせず、Excelの式で出します
• 誤出荷の対策では、生成AIより先に、バーコード照合が全工程で使われているかを確かめます

倉庫でAIと人が担う作業

先に、入荷から出荷までの工程ごとに、AIの出番と人が持つ判断を分けます。

倉庫の作業には、品物を動かす作業と、情報をそろえる作業があります。

品物を動かす作業の自動化は、ロボットや搬送機器の導入になり、設備投資とレイアウト変更を伴います。

一方、依頼の読み取りや報告文の作成は、いま使っている対話型の生成AIとExcelで試せます。

中小の倉庫では、まず「情報をそろえる作業」から始めると、設備を止めずに効果を確かめられます。

表の右列に、数量の確定と在庫の計上が並んでいる点が大切です。

在庫の数字を動かす操作は、AIの文章ではなくWMSやバーコードの照合で確定させます。生成AIは読み違いや計算違いをすることがあり、在庫差異の原因が追えなくなるためです。

倉庫で使われる
AIの種類と違い

「物流倉庫のAI」と呼ばれるものには、性質の違う技術が混ざっています。

検索すると、需要予測、画像検品、自律走行ロボット、生成AIが同じ一覧に並びます。費用も準備も大きく違うため、まず種類を分けて考えます。

予測やロボットは、出荷実績のデータがそろい、物量が一定以上ある倉庫で検討する選択肢です。

出荷依頼をメールやFAXで受け、毎朝打ち直している段階なら、予測より先に打ち直しの手間を減らすほうが、効果を短い期間で確かめられます。

迷ったら、毎日人が読み替えている文書を探し、そこへ生成AIを当てるところから始めます。

設計例：荷主4社の倉庫事務

架空の倉庫の1日を時間帯ごとに分け、事務担当の手が止まる場所を探します。

設計例の前提

従業員20人ほどの倉庫で、日用品・健康食品・部品など4社の荷主から保管と出荷を受託しているとします。

在庫と出荷はWMSで管理していますが、出荷依頼の受け方は荷主ごとに違います。

荷主AはCSVを送ってきます。荷主Bはメール本文に届け先と品番を書き、荷主CはExcelの添付、荷主DはFAXです。

事務担当2人が、毎朝これらをWMSの取り込み形式に打ち直しています。

この中で、毎日発生し、ミスが出荷事故につながりやすいのは朝の打ち直しです。

入荷差異の報告は件数こそ少ないものの、荷主との信頼に直結します。

設計例では「出荷依頼の読み替え」と「入荷差異の報告」を最初の対象にします。

指示文①：出荷依頼を表にする

メール本文で届く出荷依頼を、WMSに取り込める列の表へ読み替える指示文です。

AIに渡す前に用意するもの

用意するのは、荷主ごとの品番一覧と入数、WMSの取り込み列の並びの2つです。

品番一覧を渡さないと、AIは見たことのない品番を「それらしく」補ってしまうおそれがあります。

届け先が個人の場合は、氏名・住所・電話番号を入力してよいか、社内ルールと荷主との契約を先に確認してください。

確認できない間は、届け先を「届け先1」のような記号に置き換えて試す方法があります。

指示文の全文

あなたは倉庫の出荷受付担当の補助です。
次の「出荷依頼メール」を、「取り込み列」の並びの表に書き換えてください。

# 守ること
- 品番を一覧の別の品番に書き換えない。一覧にない品番も、メールの表記のまま行に残し、確認事項に入れる。
- 数量は書かれた数字のまま写し、ケースからバラへの換算はしない。
- 単位は「ケース」か「バラ」で書く。「個」「本」はバラとして扱う。単位が書かれていない数量は、単位を空欄にして確認事項に入れる。
- 届け日・時間指定が書かれていない行は空欄のままにする。
- メールにない情報を補わない。
- 最後に「確認事項」を箇条書きで出す。確認事項がなければ「なし」と書く。

# 取り込み列
届け先 / 品番 / 数量 / 単位 / 届け日 / 時間指定

# 品番一覧（荷主B）
HB-210 ハンドソープ詰替 入数24
HB-215 ハンドソープ本体 入数12
HB-220 除菌シート 入数30

# 出荷依頼メール
（ここにメール本文を貼る）

依頼メールと出力の見本

荷主Bから、次のようなメールが届いたとします。

明日出荷分です。よろしくお願いします。
①届け先1　HB-210 2ケース、HB-215 12個　午前着
②届け先2　HB-210 6、HB-302 1ケース

期待する出力は次の表です。弊社が条件から手作業で作った見本であり、AIの実行結果ではありません。

メールに届け日の記載がないため、届け日の列はすべて空欄です。

「個」「本」をバラとして扱うのは、この架空の倉庫の取り決めです。荷主によって「個」が内箱を指すこともあるため、実際には荷主ごとに単位の対応を品番一覧へ書き、それに合わせて指示文の単位の行を書き換えます。

確認事項には「届け先2のHB-210『6』に単位が書かれていない」「HB-302は品番一覧にない」の2点が出れば合格です。

この指示文の目的は、表を完成させることより、人が確認すべき行を朝のうちに洗い出すことです。

WMSに取り込む前の確認

確認事項が一つでも残っている表は、荷主の回答を待ってから取り込みます。

WMSがバラ数で取り込む形式なら、Excelで「ケース数×入数」の式を置いてバラ数に換算します。換算をAIに任せないのは、掛け算の誤りがそのまま出荷数量の誤りになるためです。

確認事項の問い合わせ文も、同じ会話でAIに下書きさせると、荷主への連絡が早くなります。

指示文②：入荷差異を報告する

入荷予定と検品結果を突き合わせ、差異の報告を作る場面です。

Excelで計算し、
AIで報告文を作る

入荷予定数と検品数の差は、AIに数えさせず、Excelの式で出します。

例えば、下の表のようにB列に予定数、C列に検品数を入れ、D列に「=C2-B2」と書けば、不足はマイナス、過剰はプラスで表示されます。

計算はExcel、言葉にする作業はAI、と役割を分けると、数字の誤りが報告文に入り込みにくくなります。

指示文の全文

あなたは倉庫の入荷担当の補助です。
次の「入荷差異の表」から、荷主へ送る報告メールの下書きを作ってください。

# 守ること
- 表の数字を書き換えない。差が0の品番は本文に書かない。
- 不足・過剰・破損を分けて書く。
- 原因は検品時のメモに書かれたことだけを書く。原因が書かれていなければ「（原因は確認中）」と書く。
- 誰の責任かを判断する文章を書かない。
- 最後に、荷主に決めてもらうこと（返品・保留・在庫計上の方法など）を質問の形で1〜2点書く。

# 入荷差異の表
（ここにExcelの表を貼る）

この表の数量はすべて個数です。この例で期待するのは、PT-105の6個不足と外箱の潰れ、PT-110の2個過剰を分けて書き、過剰分の扱いを荷主に尋ねる文面です。

「運送中の事故と思われます」のように、メモにない原因が書かれていたら削除します。「（原因は確認中）」の箇所は、担当者が実際の確認状況に合わせて直してから送信します。

差異の報告で荷主が知りたいのは、数字と現物の状態、そして倉庫側で止めている対応です。原因の推測を足すと、後で事実と違ったときに説明が難しくなります。

指示文③：新人向けの
手順書を作る

倉庫では、短期のスタッフや日本語を母語としないスタッフが加わることがあります。

ベテランの口頭説明に頼っている作業を、短い手順書にする場面で生成AIを使えます。

次の「ベテランの説明メモ」を、倉庫の作業手順書に書き直してください。

# 守ること
- 1つの手順は1文にし、番号を付ける。
- 品番、棚番号、数字、機械の名前は書き換えない。
- メモにない注意点を足さない。不足していると思う点は、最後に「確認したいこと」として別に書く。
- 作業手順をやさしい日本語で書き、そのあとに（スタッフが読める言語）の訳を付ける。

# ベテランの説明メモ
（ここに説明を貼る。例：出荷検品はハンディで出荷ラベルを読んでから商品のバーコードを読む。
数量が合わないときは箱を閉じずに黄色のカゴへ置いて、リーダーを呼ぶ。）

訳文の正しさは、その言語を読めるスタッフに確認してもらってから掲示します。

「確認したいこと」に出た項目は、ベテランに聞き直して手順に足します。手順書を育てる場面での使い方は、生成AIでマニュアルを作る方法で詳しく説明しています。

手順書づくりでAIに任せるのは書き直しまでです。作業の正解を決めるのは、現場をよく知る人です。

荷待ち時間の記録を
AIで読み解く

トラックの受付記録は、集計すれば待ち時間を減らす手がかりになります。

荷待ち時間を減らす努力義務

国土交通省の「物流効率化法」理解促進ポータルサイトによると、2025年度から、倉庫業者を含むすべての荷主・物流事業者に、荷待ち時間や荷役等時間の短縮などの努力義務が課されています。

同サイトでは、各年度の入庫貨物の合計重量が70万トン以上の倉庫業者を「特定倉庫業者」とし、2026年度から中長期計画の作成や定期報告を求めています。

特定倉庫業者に当たらない中小の倉庫でも、荷主や運送会社から待ち時間の実態を聞かれる場面は増えると考えられます。

待ち時間を集計し、
AIで傾向を読む

受付記録に「到着時刻」「荷役開始時刻」「荷役終了時刻」があれば、待ち時間はExcelで計算できます。

例えば到着時刻がB列、荷役開始時刻がC列なら、「=(C2-B2)*24*60」で待ち時間を分単位で計算します。

この計算は、社内で待ち時間の傾向をつかむための目安です。国土交通省の「荷待ち時間」と「荷役等時間」の算定方法では、指示した到着時刻より早く着いた便は指示時刻から数えることや、ドライバーの到着の遅れで後ろ倒しになった分は除けることが決められています。荷主や運送会社へ数字として示すときは、この算定方法に合わせて計算し直します。

結果のセルが時刻の形で表示されたら、表示形式を「数値」に変えます。日付をまたぐ便があるなら、時刻だけでなく日付も含めて記録した列で計算します。

件数もExcelで数えます。待ち時間が60分を超えた便を、ピボットテーブルやCOUNTIFS関数で曜日・時間帯・荷主別に集計します。

AIに渡すのは集計済みの表です。件数はExcelで確定させ、AIには傾向の説明文と、荷主や運送会社へ相談する文面の下書きを頼みます。

指示には「表の数字を書き換えない」「表にない理由を書かない」を必ず入れます。

例えば入荷便の到着が月曜の午前に集中していれば、荷主や運送会社に到着時間の分散を相談する材料になります。

倉庫で使うシステムの選び方

どの道具を使うかは、困りごとの種類と、データがどこにあるかで決まります。

誤出荷の対策では、生成AIより先に、バーコード照合が全工程で使われているかを確かめます。

品番と数量の照合は、AIより、決まった規則で読み取って照合するシステムのほうが確実です。

一方、荷主ごとに形式が違う依頼の読み替えは、決まった規則で書き切れないため、生成AIの得意な場面です。

指示文での試行がうまくいき、毎日の件数が増えてきたら、メールの受信から確認事項の通知、取り込み用CSVの作成までを一続きにする仕組みを検討します。

その段階では、WMSの取り込み仕様、荷主ごとの例外、確認者の権限をそろえる設計が必要です。

紙やFAXの依頼が多い場合は、FAX注文書の入力を自動化する方法も参考になります。

よくあるつまずきと直し方

試し始めてから出やすい問題を、確認することと合わせてまとめます。

社内でAIを使い始めるときの順序は、中小企業のAI導入の進め方にまとめています。

まずは荷主1社・1週間で試す

物流倉庫のAI活用は、ロボットから考えるより、毎日人が読み替えている文書から始めるほうが確実に進みます。

最初の一歩は、依頼の形式がいちばん揺れる荷主を1社選び、指示文①を1週間使って、確認事項に出た行を記録することです。

1週間分の記録があれば、どの揺れが多いのか、荷主に形式をそろえてもらえるのか、仕組みにする価値があるのかを判断できます。

どの工程から手を付けるか決めかねる場合は、業務棚卸し表でAI化する業務を選ぶ方法で比べてみてください。

弊社は、荷主ごとの依頼の違いや、WMSへの取り込み仕様を聞き取り、確認の手順を残したまま自動化する部分を切り出すところからお手伝いしています。