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 期間 14 時間

コース概要

モジュール1:物流・サプライにおけるAIの紹介

  • 人工知能の理解:概念と応用
  • 物流および燃料配給におけるAI:機会とインパクト
  • ノーコードAIツール:Excel AI、ChatGPT、Power BIなど
  • 輸送・燃料業界の実践的な事例

モジュール2:運用データの構造化と分析

  • 主要な物流・サプライデータセットの識別(ルート、タンク、配送)
  • 体積制御および在庫データのAI利用に向けた整理
  • Excelにおけるデータクリーニング、フォーマット設定、検証
  • インサイト生成のための動的テーブルとピボットチャートの作成

モジュール3:燃料需要に向けたAI支援予測

  • 需要予測と影響変数の理解
  • ExcelのAI機能とChatGPTを用いた予測分析
  • 短期間(1〜2週間)の燃料需要トレンドの予測
  • 実地演習:既存データを用いた簡易な予測モデルの構築

モジュール4:ルート計画とリソース最適化

  • ルート最適化とスケジューリングの主要な概念
  • AIツールを用いた最適ルートと配送順序の提案
  • 実際の制約条件を持つルート計画へのExcelとChatGPTの適用
  • 実地活動:配送ユニットのルートオプションの生成

モジュール5:コスト推定と物流最適化

  • コストドライバーの識別:距離、通行料、燃料消費量、運賃
  • AIモデルを用いた物流コストの推定
  • 手動コスト計画とAI支援コスト計画の比較
  • 動的入力を用いたコスト計算テンプレートの構築

モジュール6:ダッシュボードとKPI可視化

  • Power BIとExcelダッシュボードの紹介
  • 物流・サプライKPI向けのビジュアルレポートの設計
  • 体積制御システムからのデータ統合
  • 実地:リアルタイム物流パフォーマンスダッシュボードの作成

モジュール7:物流業務フローへのAI統合

  • 反復的なレポート作成およびデータ集約タスクの自動化
  • タスク自動化へのPower AutomateまたはExcelマクロの使用
  • 在庫または配送しきい値用のアラートシステムの作成
  • 実践例:タンクリフィルスケジューリングのためのAIベースのアラート

モジュール8:物流・サプライ向け90日間AI導入計画

  • ステップバイステップのAI実装ロードマップの構築
  • パイロットユースケースと成功メトリクスの特定
  • チーム横断的なAI支援業務フローのスケーリング
  • 継続的な改善と知識共有の実践確立

まとめと次のステップ

要求

  • Microsoft ExcelまたはGoogle Sheetsの基本操作スキル
  • 人工知能(AI)の既往経験は不要

対象者

  • 燃料輸送・販売業界における物流・サプライのプロフェッショナル
  • オペレーションおよび在庫コーディネーター
  • 車隊のルートや燃料配送を管理するスーパーバイザーおよびプランナー

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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