Who（誰が）
中小運送会社(車両5〜100台)の運行管理者・経営者、および荷主企業の物流管理部門担当者が主な利用者となる
対象とする社会課題：トラック運転手の荷待ち・荷役待機が常態化し、労働環境と物流効率を蝕んでいる
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
荷待ちの時間が当たり前になっている現場では、記録すら残せず、正当な待機料も請求できません。中小の運送会社は荷主との力関係で声を上げられず、『待たされても仕方ない』という諦めが業界に染み込んでいます。センサーとAIで待機の実態を自動で証拠化し、請求書と交渉スクリプトまで用意することで、現場の声を制度に届ける仕組みが必要です。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
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TruckWait AIは、トラック運転手がスマホアプリを起動するだけで、GPSと加速度センサー(OBD2連携)が『走行』『待機』『荷役』を自動で判別し記録するサービスです。
運転手は到着時にボタンを押す程度の操作で済み、面倒な手入力は不要です。運送会社の管理者は月次で荷主別・拠点別の待機時間ランキングと、国交省の標準的運賃に基づく請求可能額をレポートで確認でき、荷主への請求書ドラフトや交渉トークスクリプトもAIが自動作成します。これまで『言っても無駄』と諦めていた待機料請求が、データに基づいて具体的な金額とともに交渉できるようになります。荷主企業向けには業界平均との比較ダッシュボードを提供し、待機削減への動機付けも行います。
国土交通省の調査では、トラック運転手の荷待ち時間は平均1時間34分/回に達し、全体の運行時間の1〜2割を占めるとされる。
2024年問題で時間外労働の上限規制が始まった一方、荷主側の入出荷スケジュールは旧態依然のままで、運送事業者は交渉力が弱く「待たされても文句を言えない」立場に置かれている。特に中小運送会社(車両30台以下が全体の8割を占める)は、荷主との力関係上、待機時間の記録すら取っておらず、正当な対価請求(標準的運賃・待機料)ができていない。運転手個人はデジタコやアプリの記録が煩雑で継続できず、結果として「待機は仕方ない」という諦めが業界全体に蔓延している。国が標準的運賃制度や標準運送約款で待機料請求を後押しし始めているが、証拠となるデータの取得・整理・請求書化までを支援する仕組みが存在しないため、制度が現場で機能していない。
①行動認識AI(センサーフュージョン)がGPS・加速度・車速データから『待機』『荷役』『走行』を自動分類し手入力の手間をゼロに近づける。
②予測モデルが荷主・拠点・曜日・時間帯ごとの待機時間傾向を学習し、次回配送の待機リスクを事前予測して配車計画に反映する。③自然言語生成AIが待機実績データと標準的運賃表を突合し、荷主向け請求書・改善要望書・交渉スクリプトを自動生成する。④対話型AIチャットが運送会社の管理者からの質問(例:「A社への請求はいくら可能か」)にリアルタイムで回答し、交渉準備の意思決定を支援する。
運転手はスマホアプリを起動するだけで、GPS・車両センサー(OBD2連携)・音声入力から到着/待機開始/荷役開始/出発の各イベントを自動記録する。
AIが位置情報と加速度データを解析し、運転手が手動操作しなくても『待機』『荷役』『走行』を自動分類、荷主・案件ごとに待機時間を蓄積するデータベースを構築する。月次で運送会社の管理者向けに、荷主別・拠点別の待機時間ランキングと国交省標準的運賃に基づく請求可能額をAIが自動算出したレポートを生成し、荷主への請求書・改善要望書のドラフトを自然言語生成で作成する。運送会社はそのドラフトを確認し、AIが荷主の業界慣行や過去の交渉履歴を踏まえて作成した交渉トークスクリプトを使って荷主と交渉、成功事例はデータベースに蓄積され次の交渉材料の精度向上に使われる。荷主側にも専用ダッシュボードを提供し、自社が業界平均と比べてどれだけ待機を発生させているかをAIベンチマークで可視化することで、待機削減へのインセンティブを与える。
| 未請求の待機料相当損失(車両20台・年間想定) | 年間約3,000万円(1台あたり月62.8時間×時給換算2,000円で算出) |
| 手書き・Excelによる待機記録の事務作業コスト | 月額約5万円(月20時間×時給2,500円) |
| 荷待ちに起因する時間外労働超過対応・再配車コスト | 年間約100万円の目安 |
| 待機常態化による離職者の採用・教育コスト | 年間約150万円(離職3名×採用コスト50万円換算) |
| 運送会社向けSaaS(車両20台・月額1,500円/台) | 月額3万円(年間36万円) |
| 待機料回収成功報酬(回収額の10%) | 回収実績に応じ変動(例:年間回収300万円なら成功報酬30万円) |
| 荷主向けベンチマークダッシュボード(拠点数に応じ) | 月額5万円〜30万円 |
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国交省調査ではトラック運転手の荷待ち時間は平均1時間34分/回に達し、運行時間の1〜2割を占めているが、車両30台以下の中小運送会社(全体の8割)では待機記録すら取られておらず、正当な待機料請求ができていない。
運転手個人によるデジタコやアプリ入力は煩雑で継続できず、記録が残らないため荷主との交渉材料がない。国は標準的運賃・標準運送約款で待機料請求を後押ししているが、証拠データの取得から請求書化までを支援する仕組みがなく制度が現場で機能していない。この結果『待機は仕方ない』という諦めが業界に蔓延している。
MVP開発フェーズ(Phase1)は要件が確定していない実証実験段階のため、準委任契約が適した想定である。
行動分類AIの精度検証や協力運送会社5社との実証を通じて仕様が変わることが多いため、成果物を固定する請負契約では手戻りコストが発生しやすい。Phase2以降、請求書生成や交渉スクリプト機能など要件が明確になった機能単位では請負契約への切り替えを検討する。発注時は、行動認識AIの精度基準(85%など)を検収条件に含めるか、努力目標として扱うかを契約書上で明確に区別しておくことが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小運送会社のトラック運転手(車両5〜100台規模の会社に所属し、日々の配送業務でアプリを起動する現場担当者) |
| セカンダリ | 荷主企業の物流管理部門担当者(製造業・卸売業でベンチマークダッシュボードを閲覧し待機削減の意思決定を行う担当者) |
| 管理 | 運送会社の運行管理者・経営層(月次レポートを確認し、請求書ドラフトの承認や荷主との交渉実行を判断する管理者) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 行動自動分類AI | GPS・加速度・車速データを入力→AIが待機/荷役/走行を判定→イベントログをDB保存 |
| 待機リスク予測モデル | 荷主・拠点・曜日別の過去実績を入力→AIが学習・予測→配車計画に待機リスクスコアを出力 |
| 請求書・改善要望書自動生成 | 待機実績と標準的運賃表を入力→NLGが突合・文書化→請求書/要望書ドラフトを生成 |
| 対話型AIチャット | 管理者の質問文を入力→AIが実績DBを検索・算出→請求可能額等を即時回答 |
| GPS/OBD2連携イベント記録アプリ | 車両のGPS・OBD2信号を入力→端末が前処理→サーバへ送信しイベント記録開始 |
| 音声入力イベント登録 | 運転手の発話音声を入力→音声認識AIがテキスト化→到着/出発イベントとして登録 |
| 月次待機時間レポート生成 | 蓄積待機データを入力→AIが荷主・拠点別に集計→月次ランキングレポートを自動生成 |
| 交渉トークスクリプト生成 | 過去交渉履歴・荷主慣行データを入力→AIが分析→交渉スクリプトを自動作成 |
| 交渉成功事例データベース蓄積 | 交渉結果・回収実績を入力→システムが記録・学習→次回スクリプトの提案精度に反映 |
| 荷主向けベンチマークダッシュボード | 自社待機発生データを入力→AIが業界平均と比較演算→ダッシュボードに可視化表示 |
| 運行管理ベンダーAPI連携 | デジタコ等の動態データを入力→API経由で取得・統合→自社DBへ自動反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, type(運送/荷主), plan, contract_start_date, vehicle_count |
vehicles | vehicle_id, company_id, plate_number, obd2_device_id, driver_id, active_flag |
drivers | driver_id, company_id, name, phone, app_install_date, last_active_at |
trip_events | event_id, vehicle_id, event_type(到着/待機開始/荷役開始/出発), lat, lng, timestamp, confidence_score |
waiting_records | record_id, vehicle_id, shipper_id, site_id, wait_start, wait_end, duration_min, classified_by_ai |
shippers | shipper_id, name, industry, dashboard_plan, benchmark_rank |
billing_drafts | draft_id, company_id, shipper_id, period, claim_amount, status, generated_text |
negotiation_logs | log_id, company_id, shipper_id, script_text, result(成功/失敗/交渉中), recovered_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ドライバー用記録画面 |
| 2 | 待機タイムライン確認 |
| 3 | 管理者ダッシュボード |
| 4 | 請求ドラフト編集画面 |
| 5 | 交渉スクリプト表示 |
| 6 | 荷主ベンチマーク画面 |
| 7 | AIチャット問い合わせ |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | React Native(iOS/Android共通アプリ開発を効率化) |
| 2 | AWS IoT Core(OBD2/GPSデータのリアルタイム収集) |
| 3 | Amazon SageMaker(行動分類AIモデルの学習・運用) |
| 4 | TimescaleDB(時系列の位置・センサーデータ管理に適合) |
| 5 | OpenAI API(請求書・交渉スクリプトの自然言語生成) |
| 6 | Auth0(運送会社・荷主の権限分離認証を簡易実装) |
| 7 | Metabase(荷主向けベンチマークレポートの可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止を除く年間ダウンタイム上限8.8時間以内の想定 |
| 性能 | 性能: 行動分類AIの推論応答は1イベントあたり2秒以内、車両1万台同時接続時も遅延3秒以内を目標 |
| セキュリティ | セキュリティ: GPS位置情報・車両データはAES256で暗号化保存し、アクセス権限を管理者ロール単位で分離 |
| データ保持 | データ保持: 待機実績・交渉履歴データは請求時効を考慮し最低3年間保存、削除依頼時は30日以内に対応 |
| 障害復旧 | 障害復旧: RTO(目標復旧時間)4時間以内、RPO(目標復旧時点)15分以内を目安にバックアップ体制を構築 |
| 監査性 | 監査性: 待機時間判定ログと請求根拠データは改ざん防止のため書き込み専用ログとして90日以上保持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力運送会社の運転手数名に、到着・待機開始・荷役開始・出発を紙またはチャットで手動報告してもらい、荷主別の待機時間集計と請求書ドラフトを人力で作成して、荷主に受け入れられるかを確かめる。 | 協力謝礼と交通費、資料作成の人件費程度 |
| ②最小システム | スマホアプリでGPSと簡易な手動ボタンのみで待機・荷役・走行を記録し、月次で荷主別待機時間ランキングと標準的運賃に基づく請求額の試算をノーコードツールと外部AI APIの組み合わせで自動生成する。 | 外部AI利用料とノーコードツールの利用料、外注デザイン費で数か月分 |
| ③本開発 | 行動認識AI（センサーフュージョン）をOBD2連携込みで自社開発し、請求書・交渉スクリプトの自然言語生成、荷主向けベンチマークダッシュボードまでを含む本番システムを構築する。 | MLエンジニア・ドメインエキスパート・セールス採用込みで外注開発の数倍規模 |
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 車両20〜50台規模の中小運送会社の経営者または運行管理者 | 待機実態と請求への切実なニーズを持つ一次顧客で、実証データ提供の協力も得やすい | 都道府県トラック協会の会員名簿や運送業者向け展示会(トラックショー等)で紹介を依頼 |
| 都道府県トラック協会(例:東京都トラック協会)の経営相談・労務担当職員 | 標準的運賃制度の普及活動を行っており、会員企業への導入紹介の窓口になる | 協会公式サイトの相談窓口に事業説明資料を送付し面談を申し込む |
| デジタコ・動態管理ベンダー(例:矢崎エナジーシステム)の事業開発・アライアンス担当者 | API連携によるデータ取得基盤の共同構築とチャネル拡大の可能性を確認するため | 展示会(物流Weekなど)のブースや企業サイトの提携窓口から接点を作る |
| 製造業・卸売業の物流子会社の物流管理部門マネージャー | 荷主側ダッシュボードの初期ユーザーとなり、待機削減の社内理解者を得るため | 運送会社経由の紹介、または物流子会社協会(日本ロジスティクスシステム協会)経由で接触 |
| 国土交通省自動車局貨物課の標準的運賃制度担当者 | 制度運用の最新動向・改定予定を把握し、請求根拠ロジックの正確性を確保するため | 国交省の意見交換会・パブリックコメント窓口を通じて面談機会を申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県トラック協会の勉強会・部会 | 「荷待ち時間の記録が請求の証拠になる仕組みを試作したので、実際の運行データで一緒に検証させてほしい」と協会の労務改善部会に持ち込み、会員企業を紹介してもらう。 |
| デジタコ・動態管理ベンダーの既存顧客 | ベンダー担当者に「御社の顧客の中で荷待ち時間の請求に困っている会社はないか」と尋ね、共同デモの機会をもらう形で紹介を依頼する。 |
| 中小運送会社への直接訪問・電話 | 車両30台以下規模の運送会社の運行管理者に「待機時間を記録して荷主に請求書を出す作業を無料で一緒にやってみないか」と持ちかけ、実証協力先として口説く。 |
| 物流業界紙・業界メディアへの寄稿・取材協力 | 改善基準告示や標準的運賃の解説記事を寄稿し、記事末に「実証に協力いただける運送会社を募集」と告知して問い合わせを募る。 |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（創業融資） | 法人設立前後の創業者、自己資金要件を満たす者 | 運転資金の融資枠として想定しており、融資合計は500万円を軸に、開発人件費や営業立ち上げ費に充てる想定。設立から数か月後の着金を前提に資金計画を組む必要がある。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | 運送会社向けチラシ作成やトラック協会向け説明会の開催費、初期の営業活動費の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（本事業では自社導入だけでなく顧客企業側の導入支援の枠組み理解にも有用） | 顧客である中小運送会社がSaaS導入時に本補助金を活用できる可能性があり、営業トークとして提案できる。自社の開発ツール導入にも使える枠がないか確認する価値がある。 |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援類型） | 新サービス・試作品開発に取り組む中小企業 | 行動認識AIやセンサーフュージョンのアルゴリズム開発、OBD2連携のハードウェア検証費用など、試作開発フェーズの費用の一部を対象にできる可能性がある。 |
| 都道府県・市区町村の創業助成事業（例：東京都創業助成事業） | 都道府県内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 本社所在地の自治体制度を確認し、人件費・賃借料・広告費等の一部助成を、公庫融資と並行して活用できないか検討する。 |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
物流・労働環境の改善に取り組む仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
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