株式会社CargoLaboは、航空貨物最適化プラットフォーム「CargoLabo」において、AIとOCR技術を活用した「レート管理機能」と「ルート検索機能」の正式提供を開始しました。本機能により、従来Excelやメール、PDFなどで手動管理されていた航空運賃や諸料金の取り込みおよび確認業務の自動化を図ります。フォワーダーの見積もり回答スピード向上と、業務の脱属人化を支援する狙いです。

航空貨物輸送では、荷主に対する迅速で競争力のある見積もり提示が成約率を左右します。一方で、複数の航空会社から提示される運賃や燃油サーチャージなどの諸料金はフォーマットが異なり頻繁に変動するため、手動の転記やExcel等での確認・管理が負担となっていました。

さらに、輸送ルートの選定には経由地やスケジュール、コストのバランスを考慮する必要があり、ベテラン担当者のノウハウに頼る属人化が課題となっていました。新機能はこうした作業工数を削減し、カスタマーサービスの質と生産性の向上を目的として開発されました。

新機能のうち「レート管理機能」では、航空会社から届くPDFやExcelなどのレート表を読み込ませることで、AI×OCR技術が運賃項目やサーチャージ、有効期限を読み取ってクラウド上に自動保存・一元管理します。データ入力作業のミスを防ぐほか、最新のレート情報をクラウド上で呼び出したり、CSV形式で出力したりすることが可能です。また、荷主ごとのマークアップレートの設定や管理、提示用見積データなどのCSV一括出力にも対応します。

「ルート検索機能」はレート管理機能と連携し、発地と着地を入力するだけで複数の航空会社や輸送ルートのスケジュールおよびレートを一覧で比較できます。これにより、経験の浅いスタッフでも最短・最適なプランを導き出せるよう支援します。

先行導入企業での成果と代表者コメント

国際航空貨物手配を手掛けるフォワーダーA社での先行導入では、データ登録工数の大幅削減や属人化の解消、見積もり回答スピードの向上が確認されました。導入企業の担当者は、AI×OCRとルート検索機能の活用により最適なプランを瞬時に導き出せるようになり、見積もり回答スピードが早くなったとコメントしています。

代表取締役の稲葉憲邦は、仕入の管理と提案スピードはフォワーディング事業の根幹であるとし、現場が直面する課題解決のために開発した本機能を通じて航空貨物事業者の業務インフラに貢献し、業界のDXを牽引していく方針を示しています。

今後の展望と会社概要

CargoLaboは今後、蓄積されたレート情報やルート検索データを活用した機能拡張を予定しています。荷主からの見積もり依頼メールをAIで自動解析し、見積書の発行から返信までを完結させる「AIエージェント機能」のリリースの準備を進めています。

株式会社CargoLaboの概要は以下の通りです。

• 本社所在地：大阪府大阪市中央区久太郎町4-1-3 大阪センタービル6F-269
• 代表者：代表取締役 稲葉 憲邦
• 設立年月日：2020年7月1日
• 事業内容：航空貨物に特化した業務最適化プラットフォーム『CargoLabo』の開発・提供
• コーポレートサイト：https://www.cargolabo.com/

本記事は株式会社CargoLaboの発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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