物流のAI活用　作業手順書・配送の遅れの連絡・問い合わせ対応のプロンプト例と注意点

この記事で扱うツール

倉庫や配送の事務でよく扱う文書、表、メール、外国語の案内に合わせて、5つのツールを選んだ。料金は TRAIL のファクトパック（2026年11月6日時点）の値で、各社の料金ページを確かめた日は2026年10月19日から31日だ。データの扱いは各ツールの使い方の記事による。

Claude の料金は米ドルで、ほかの4つは円だ。NotebookLM は2026年7月16日に名前を Gemini Notebook に変えたが、この記事では検索で使われることの多い旧名で呼ぶ。

場面ごとの使い方

ここでのプロンプトは各ツールにこう頼めるという例だ。[ ] の中を自分の職場の内容に差し替えて使う。TRAIL は出力を確かめていないので、回答は必ず元の資料と照らし合わせる。フォークリフトの操作、運転、積み付けのような安全に関わる手順は、AI の出力だけで決めず、責任者が確かめる。この記事は、手順や判断が法令や社内の基準に合うかの判断をしない。

倉庫の作業手順書の下書きを作る

入荷、ピッキング、梱包のような作業の手順書を、社内の決まった書式で書き起こすときの場面だ。Microsoft Copilot の「作成」では、形の手本にしたい文書を添えて下書きを作れる。左上の「アプリとその他」アイコンから「作成」を選び、「下書きを作成する」を選ぶ。「+ ファイルの追加」で今の手順書を1つ添え、プロンプトのボックスに次のように書く。

添付した手順書と同じ見出しと書式で、[作業名（例：入荷検品）]の作業手順書の下書きを作ってください。
読み手は[配属されて間もないスタッフ]です。1つの手順に1つの動作を書き、番号を付けてください。
材料は次のメモです：[現場の担当者から聞き取ったメモ]
メモに書かれていない数値、置き場所、安全の確認点は空欄にして、「要確認」と書いてください。

組織のアカウントでは、文書のスタイル、読み手の種類、長さも選べる。この機能には対象の Microsoft 365 のサブスクリプションが必要だ。フォークリフトや台車を使う手順、重い荷物の扱いは、現場の担当者と責任者が確かめてから手順書に入れる。手順は Microsoft Copilot の使い方にある。

外国人スタッフ向けの案内を訳す

作業の注意や掲示物、シフトの案内を、外国人のスタッフに分かる言葉にしたいときの場面だ。DeepL は AI翻訳のツールで、Word、PowerPoint、PDF のファイルを、元の書式、画像、フォントを保ったまま訳す。本文だけでなく、タイトル、キャプション、脚注も訳される。棚番やロケーション、社内の略語のような訳を毎回そろえたいときは、用語集を作っておく。Team 以上では次の形の CSV で一度に登録できる。

[倉庫の用語の日本語],[訳語]
[作業名の日本語],[訳語]
[社内の略称],[決まった訳]

CSV は UTF-8 で保存し、1行目から用語を書く。スマホのアプリでは写真の中の文字を訳せ、iPhone では原文の入力枠の下の「画像」ボタンから写真を選ぶ。スマホでのファイルの翻訳では用語集を使えない。訳したい言語に DeepL が対応しているかを先に確かめ、掲示する前にその言語を読める人に見てもらう。手順は DeepL の使い方にある。

配送の遅れを荷主や顧客に知らせる

天候や車両のトラブルで配送が遅れ、荷主や顧客に知らせる文面を急いで用意するときの場面だ。Claude は文章の下書きを頼める。ヘルプは背景を知らない人に指示を出すつもりで、できるだけ多くの文脈を入れるよう勧めている。次のように頼む。

配送の遅れを知らせるメールの下書きを書いてください。
相手：[荷主の担当者／配送先のお客様]
遅れている便：[便名や出荷日]（個人名や住所は書かないでください）
分かっていること：[遅れの理由]、[新しい到着の見込み]
まだ分からないこと：[未確定の点]
おわびと、次に連絡する時刻を入れ、確定していない見込みを言い切らない文にしてください。件名も付けてください。

お客様の名前、住所、電話番号は AI に入れず、[ ] のまま下書きを作らせ、送る前に社内のシステムで埋める。遅れの理由や見込みの時刻は、配車の担当が確かめた事実だけを渡す。頼み方は Claude の使い方にある。

問い合わせのメールに返信する

荷主や顧客との問い合わせのやり取りが長く続き、返信の前に経緯を確かめたいときの場面だ。Microsoft Copilot は Outlook の中でメールのやり取りを要約できる。新しい Outlook ではメッセージの上部の「Summary by Copilot」を、クラシック Outlook では「Summarize」を選ぶ。職場のアカウントでは、Outlook の Copilot Chat に続けて次のように頼める。

このメールのやり取りで、相手が求めていることと、まだ答えていない質問を箇条書きにしてください。
次に、返信する前に社内で確かめなければならないこと（[在庫数／出荷日／料金]など）を挙げてください。
最後に、確かめた内容を入れる欄を[ ]で空けた返信の下書きを作ってください。

要約では、やり取りの個々のメールがそれぞれおよそ1文にまとめられる。社内のメールや会議をまたいで経緯を探すには、Microsoft 365 Copilot のライセンスが要る。出荷日、数量、料金のような数字は、要約で済ませずに元のメールと社内のシステムで確かめる。手順は Microsoft Copilot の使い方にある。

出荷の実績を集計して振り返る

月ごとや荷主ごとの出荷の件数を集計し、会議で振り返りたいときの場面だ。ChatGPT はスプレッドシートや CSV のデータを集計し、表やグラフにできる。Excel か CSV のファイルを添付して、次のように頼む。

添付した[ファイル名]は[期間]の出荷の記録です。
[荷主の列]ごとに、出荷の件数を月別に集計し、表にしてください。
次に、件数の多い上位5つの荷主の推移を折れ線グラフにしてください。
[遅延の列]が「[遅延]」の件数も月別に数え、計算に使った前提と、空欄や読めない値があった行を書いてください。

ヘルプは使ってほしい列、計算、まとめ方、グラフの種類を指定するよう勧めている。1行目に分かりやすい列見出しを置き、1件を1行にした表のほうが分析しやすい。紙の伝票や日報を撮った画像からは、正しい値を抜き出せない場合がある。正確な値が要るときは、スプレッドシートかテキストのファイルにしてから渡す。手順は ChatGPT の使い方にある。

在庫の表を数式の入ったファイルにする

在庫の数を品目ごとに集計し、来月も同じ形で使える表を作りたいときの場面だ。Claude は動作する数式を含むスプレッドシートを作れる。Excel か CSV のファイルを添付して、次のように頼む。

添付した[ファイル名]は[倉庫名]の[期間]の入庫と出庫の記録です。
[品目コードの列]ごとに、月末の在庫数を計算してください。
結果は、数式が入った Excel のファイルにしてください。来月は記録の行を足すだけで計算し直せる形にしてください。
在庫数がマイナスになる品目があれば、別のシートに一覧にしてください。

Excel のファイルを読ませるには、「設定」→「機能」でコードの実行とファイルの作成をオンにしておく。でき上がったファイルは、数式が正しいかを数件の品目で手計算と見比べてから使う。手順は Claude の使い方にある。

事故やヒヤリハットの報告を整理する

構内での接触や荷崩れのヒヤリハットを、決まった書式の報告にまとめるときの場面だ。ChatGPT のプロジェクトは関係するチャット、ファイル、指示をまとめておく機能で、ほかの人と共有できる。報告書の書式と過去の報告をプロジェクトに入れ、プロジェクト設定の指示に次のように書く。

あなたは[事業所名]のヒヤリハットと事故の報告をまとめる手伝いをします。
報告は、プロジェクトに入れた[報告書の書式]の見出しの順に書いてください。
私が渡す事実（日時、場所、作業、起きたこと、その場でした対応）だけを使い、渡していない事実は書かないでください。
再発を防ぐために確かめる点の候補を、「人」「設備」「作業の手順」「環境」に分けて挙げてください。
原因を言い切らず、候補ごとに確かめるための記録や聞き取りの先を添えてください。

プロジェクトの指示はそのプロジェクトの中だけで使われ、全体のカスタム指示より優先される。入れられるファイルは、Free がプロジェクトごとに5個、Go と Plus が25個、Pro、Business、Enterprise、Edu が40個までだ。報告に関わった人の名前は記号に置き換えてから渡す。原因と対策を決めるのは、現場と記録を調べた責任者だ。手順は ChatGPT の使い方にある。

社内の規程や作業の取り決めを読ませて答える

社内の規程や、荷主ごとの作業の取り決めの資料のように、何度も調べる資料に質問したいときの場面だ。NotebookLM はソースとして読み込んだ資料だけを使い、ソースのどこを使ったかを示す引用を付けて答える。資料から関係する部分を探して答える仕組みは RAG と呼ばれる。資料を1つのノートブックにまとめて入れ、次のように頼む。

[規程の名前]と[荷主ごとの作業の取り決めの資料]によると、[知りたいこと（例：[荷主名]の荷物の検品で確かめる項目）]はどうなっていますか。
該当する条項やページを引用して答えてください。
資料に書かれていない場合は、書かれていないと答えてください。

Google ドライブから取り込んだソースは数分ごとに自動で同期されるので、元の文書を直せばノートブックにも反映される。各ノートブックは独立していて、複数のノートブックの情報を同時には使えない。無料のプランでは1つのノートブックにソースを50件まで入れられる。答えは引用を選んで、元の資料の該当箇所で確かめる。手順は NotebookLM の使い方にある。

新しいスタッフ向けの研修資料を作る

新しく入ったスタッフに、倉庫の作業の流れや間違えやすい点を覚えてもらう資料を作るときの場面だ。NotebookLM はソースから音声解説やクイズ、フラッシュカードを作れる。作業手順書をソースに入れ、「Studio」パネルで「音声解説」の生成パネルを開く。形式に「概要」を選んで、プロンプトに次のように書く。

入社1か月目の[倉庫スタッフ／配送の事務]向けに、[作業名]の流れと、間違えやすい点を中心に説明してください。
専門用語は使うたびに短く説明してください。
ソースにない作業のこつや安全の手順を付け足さないでください。

「概要」は1人のホストが要点を2分以内にまとめる形式だ。覚えたかを確かめるには、同じソースから「フラッシュカード」や「クイズ」を作り、難易度と数を指定する。音声解説は80以上の言語で作れ、日本語にも対応する。研修で使う前に、責任者が中身を聞いて確かめる。手順は NotebookLM の使い方にある。

社内の情報を入れる前に

荷主や顧客の情報、配送先の住所や氏名、出荷の記録を AI に入れる前に、入力が学習に使われるか、止める設定、会社向けのプランとの違いを確かめる。荷主から預かった情報は、荷主との契約で扱いが決まっている場合がある。入れてよいかは社内の担当部署に確かめる。

ChatGPT

無料版、Plus、Pro の個人用ワークスペースでは、初期設定で会話がモデルの改善に使われる。OpenAI のヘルプの「ChatGPT のデータ管理」による。止めるときは「設定」→「データコントロール」で「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする。オフにしても、回答に「いいね」や「よくないね」を付けると、その会話全体が学習に使われることがある。Business、Enterprise、Edu のワークスペースの内容は、初期設定では学習に使われない。

Claude

Anthropic のヘルプによると、Free、Pro、Max などの個人向けのプランでは、学習に会話を使うかを利用者が設定で選ぶ。止めるときは「設定」→「プライバシー」で「AIモデルの改善を支援する」をオフにする。Team、Enterprise などの商用の製品では、初期設定で入力と出力を学習に使わない。ただし、評価のボタンで送った会話は学習に使われることがある。ヘルプは、機密の業務文書を入力するときは慎重に考えるよう求めている。

Microsoft Copilot

Microsoft のサポートによると、職場や学校のアカウントでサインインすると、エンタープライズ データ保護が自動で適用され、プロンプトと応答は基礎モデルのトレーニングに使われない。プロンプトと応答は記録され、IT の管理者が検索や監査のツールで見られる。個人のアカウントでも、2026年8月18日からの新しい Copilot アプリでは、プロンプト、応答、ファイルの内容は基礎モデルのトレーニングに使われない。ただし、個人の Microsoft アカウントの使用条件は、Copilot を個人の利用のためにだけ使えるとしている。

NotebookLM

Google のヘルプによると、個人のアカウントでは、フィードバックを送らない限り、ノートブックの内容が Google の基盤モデルの学習に直接使われることはない。フィードバックを送ると、プロンプト、ソース、出力などが集められ、訓練を受けたチームが確認する。Google Workspace のアカウントでは、フィードバックを送った場合でも、アップロード、質問、回答が人に確認されることも、学習に使われることもない。会社のアカウントで使うには、組織の管理者が NotebookLM へのアクセスを有効にしている必要がある。

DeepL

DeepL のプライバシーポリシーによると、無料の DeepL翻訳と DeepL Write に入れた文章とファイル、その訳文は、ニューラルネットワークと翻訳アルゴリズムの訓練と性能の向上のために一定期間保存される。無料版で個人データを含む文章を訳したり推敲したりすることは、利用規約で認められていない。DeepL Pro の登録者に限って可能だ。名前の入ったシフトの案内などを訳すときは、DeepL Pro を使うか、名前を消してから訳す。料金ページは DeepL Pro の顧客のデータを AI モデルの訓練に使わないとしている。DeepL Pro の翻訳プランには、データの保護を含む DeepL Write の有料版は含まれない。

どのツールも個人のアカウントか会社のアカウントかで、データの扱いが変わる。荷主や配送先の情報を扱う部署では、会社が契約したアカウントでサインインしているかを先に確かめる。

気をつけること

回答が間違っていることがある

AI がもっともらしいが正しくない内容を答えることは、ハルシネーションと呼ばれる。OpenAI のヘルプは、ChatGPT が誤った情報や存在しない出典を出すことがあり、回答を初稿として使うよう勧めている。Anthropic の利用規約も出力の正確さを自分で確かめないまま頼ってはいけないとしている。NotebookLM のヘルプも不正確な情報を示すことがあると説明している。数量、品目コード、出荷日、到着の見込みは、元の記録で確かめてから使う。フォークリフトの操作、運転、積み付けのような安全に関わる手順は、AI の回答で決めず、責任者が確かめる。

個人情報や顧客の情報の扱い

配送先の住所、氏名、電話番号や、荷主の取引の情報を AI に入れてよいかは、社内のルールと契約で決める。入れる前に、その情報が要るかを考え、要らない列や名前は消すか、記号に置き換える。出荷の記録を集計するときも、住所や氏名の列が集計に要らなければ、外してから渡す。DeepL の無料版では、個人データを含む文章を訳すことが利用規約で認められていない。

社内ルールの確認

使ってよいツール、入力してよい情報、出力を誰が確かめるかを決めて回すことは、AIガバナンスと呼ばれる。ChatGPT の Business と Enterprise では、管理者がメンバーの使えるモデルやアプリの利用を決められる。Claude の Team と Enterprise では、組織のオーナーが使える機能を決める。DeepL の Team では、管理者がチームのメンバーによる DeepL Write の無料版の利用を制限できる。この記事は、社内のルールが法令に合うかの判断をしない。

よくある質問

次に読む

• ChatGPT の使い方
• Claude の使い方
• Microsoft Copilot の使い方
• NotebookLM の使い方
• DeepL の使い方
• DeepL と ChatGPT の違い