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コース概要
モジュール1:物流・供給業務におけるAI入門
- 人工知能の基本概念および実際の応用例について理解する。
- 物流や燃料流通分野におけるAI活用の可能性とその影響を学ぶ。
- Excel AI、ChatGPT、Power BIなどのノーコードAIツールについて紹介する。
- 運送・燃料業界における実際の成功事例を取り上げる。
モジュール2:運用データの構造化と分析方法
- 配送経路、タンク情報、納品記録など物流・供給関連の重要なデータ項目を特定する。
- 体積管理や在庫情報をAI活用に適した形で整理する方法を習得する。 </li>
- Excelにおけるデータのクリーニング、書式設定および妥当性検証の手順を学ぶ。 </li>
- 洞察取得のための動的テーブルやピボットチャートの作成法を理解する。 </li>
モジュール3:燃料需要予測におけるAI活用
- 需要予測の仕組みおよび関連する要因について学ぶ。 </li>
- Excel内蔵のAI機能やChatGPTを用いた予測分析手法を習得する。 </li>
- 1〜2週間程度先までの短期燃料需要傾向を予測できるようになる。 </li>
- 既存データに基づき簡易的な予測モデルを構築する実践演習を行う。 </li>
モジュール4:配送経路計画とリソース最適化
- 配送経路最適化およびスケジューリングの基本原則を理解する。 </li>
- AIツールを活用して最適な配送順序やルート案を導き出す方法を習得する。 </li>
- 実際の制約条件に合わせてExcelおよびChatGPTを用いた経路計画の進め方を学ぶ。 </li>
- 配送ユニット向けの最適ルート案を作成する演習を行う。 </li>
モジュール5:物流費用見積もりと最適化
- 距離、通行料金、燃料消費量、運送コストといった費用要因を把握する。 </li>
- AIモデルを用いた物流費用の見積もり手法について学ぶ。 </li>
- 手作業による計算とAI支援型計画との比較を行う。 </li>
- 動的な入力値を用いた物流費用算出テンプレートの作成法を理解する。 </li>
モジュール6:ダッシュボードとKPI可視化技術
- Power BIやExcelを活用したダッシュボード作成の基本事項を学ぶ。 </li>
- 物流・供給管理に関する主要指標を視覚的に表示できるレポート設計法を習得する。 </li>
- 体積管理システムからのデータ連携方法について理解する。 </li>
- リアルタイムな物流パフォーマンスを可視化したダッシュボード作成演習を行う。 </li>
モジュール7:物流業務におけるAI統合方法
- 反復的なレポート作成やデータ集約作業の自動化手法について学ぶ。 </li>
- Power AutomateやExcelマクロを用いたタスク自動化の進め方を理解する。 </li>
- 在庫水準や納品条件の変化に応じたアラート設定方法を習得する。 </li>
- タンク補充時期を示すAIベースのアラート設定例を用いた実践演習を行う。 </li>
モジュール8:物流・供給業務向け90日間のAI導入計画
- 段階的なAI導入戦略を立案するためのフレームワークを理解する。 </li>
- 初期的に適用すべきシナリオや成功基準の見定め方について学ぶ。 </li>
- AI支援型業務フローを全部門へ拡大するための手順と工夫点を把握する。 </li>
- 継続的改善や知識共有体制の構築に向けた実践的な考え方を習得する。 </li>
総括および今後の展開について
要求
- Microsoft ExcelまたはGoogleスプレッドシートの基本的な操作ができること
- 人工知能に関する事前知識や経験は不要です
受講対象者
- 燃料輸送および販売業界で従事する物流・供給担当者
- 運用管理や在庫調整を担うコーディネーター
- 車両の配送経路や燃料配達の計画・管理を行う監督者およびプランナー
14 時間