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ChatGPTを物流業務に活用する3つのポイント

ChatGPTを物流業務に活用する3つのポイント

はじめに

ChatGPTの力を効果的に引き出すためには「良いプロンプト」を書くことが不可欠です。プロンプトとは、ChatGPTに何かをするように指示したり質問したりする言葉のことを意味します。そこで、「良いプロンプト」とは、言い換えると「上手な指示や質問」のことだといえます。

「良いプロンプト」が重要だというのは、「優秀な新入社員の部下に的確に仕事をしてもらい、狙ったとおりの成果を出してもらうためには上手に指示を与えることが重要だ」ということとまったく同じなのです。

そこで、このブログではChatGPTに上手に指示を与えるために知っておいた方がよいポイントを3つだけ紹介します。それは、①具体的に指示を与えること、②指示を明確にすること、③ChatGPTに参考情報を提供することの3つです。

この3つのポイントに配慮しながらChatGPTを活用すれば、物流業務における問題解決やサービス提案などの業務効率向上が期待できるでしょう。では、上記の3つのポイントについて活用事例を示しながら説明していきます。

ポイント① 具体的に指示を与える。

物流業務における質問や課題を明確にし、具体的な指示をChatGPTに出すことが大切です。例えば、「顧客の配送先を最適化する方法を教えて」と具体的に質問することで、期待する回答を得やすくなります。

実際にChatGPTに「顧客の配送先を最適化する方法を教えて」と質問してみたところ、次のような回答がありました。

[ChatGPT]


顧客の配送先を最適化する方法は、業種やビジネスモデル、物流インフラ、顧客のニーズによって異なりますが、以下は一般的な最適化の方法とその利点を挙げます。

(1)データ分析を活用する
顧客の注文データや配送データを収集し、過去のトレンドやパターンを分析します。また、これらのデータをもとに、顧客の注文頻度や配送先の地域性などの傾向を明らかにし、最適なルートや配送方法を見つけ出します。

(2)ルート最適化ソフトウェアの導入
配送ルート最適化ソフトウェアを使用して、複数の配送先を持つ場合の最短・最速ルートを計算します。これにより、燃料コストの節約や配送時間の短縮が期待できます。

(3)集約配送
同一エリアの顧客への配送を一つのルートでまとめることで、効率的に配送を行います。このようにすることで輸送コストの削減やCO2排出量の削減が期待できます。

(4)リアルタイムトラッキングシステムの導入
配送車両のリアルタイム位置情報を取得し、途中の交通状況や天候などの外部要因を考慮して、リアルタイムでルートの変更や再最適化を行います。

(5)先進的な技術の活用
IoTやAIを活用して、配送先や在庫状況、交通状況などの情報をリアルタイムで取得・分析し、即座に最適な配送ルートや方法を決定します。

(6)顧客とのコミュニケーション強化
顧客の希望配送日時や場所の変更に柔軟に対応することで、再配送の回数やコストを削減します。このような対応により顧客満足度の向上も期待できます。

(7)中央集約型の物流センターの設置
都市部や主要地域に中央集約型の物流センターを設置し、効率的な分配と配送を行います。

(8)季節性やイベントを考慮
年間の販売トレンドや季節性、特定のイベントなどを考慮して、事前に配送戦略を立てることで、スムーズな配送を実現します。

顧客の配送先最適化は、コスト削減だけでなく、顧客サービスの向上や環境への配慮など、さまざまな利点があります。現状の物流インフラやビジネスニーズに合わせて、最適な方法を選択・実施することが重要です。


ポイント② 指示を明確にするために区切り文字(###)を使う。

問題や課題を一つずつ明確に区切るために、区切り文字を活用しましょう。これにより、ChatGPTは指示内容を正確に認識することができ、適切な回答を提供しやすくなります。

下記は区切り文字(###)を使った質問とそれに対するChatGPTの実際の回答です。

「文章中の難しい用語を説明してください。
###
物流管理の最先端においては、多変量時間制約下での最適ルート計画の自動化など、幅広い挑戦が存在します。」

[ChatGPT]


了解しました。文章中の難しい用語に関して、以下に説明を記載いたします。

(1) 多変量
「多変量」とは、複数の変数または要因が関与していることを指す用語です。統計やデータ分析のコンテキストでは、多くの変数を同時に考慮するアプローチや手法を指すことが多いです。

(2)最適ルート計画
「最適ルート計画」とは、特定の目的(例:最短時間、最低コスト)を達成するための最良のルート(経路)を計画・決定することを指します。例えば、配送トラックが複数の地点に荷物を届ける場合、最も効率的な順序や経路を見つけるのがこの最適ルート計画です。

以上が、文章中の難しい用語の簡単な説明となります。何か他に質問がございましたら、お知らせください。


ポイント③ ChatGPTが考えるための参考情報を与える。

具体的な背景情報や事例、現状の課題など、ChatGPTが考えるための情報を提供することで、より適切な回答や提案を得ることができます。

下記はChatGPTが考えるための情報を提供した質問とそれに対するChatGPTの実際の回答です。

「物流企業における営業戦略の開発をサポートしてください。前提として下記の情報を参考にしつつ、物流企業における営業戦略についてアイデアを提示し、かつ事例に即した説明を加えてください。
###
参考情報:現在、AIを活用した新しい物流ソリューションの開発に取り組んでいます。具体的にはリアルタイム追跡サービスといい、これが実現するとお客様は荷物の正確な位置や状態をリアルタイムで確認できるようになります。」

[ChatGPT]


1.物流企業におけるAIを活用したリアルタイム追跡サービスの営業戦略:

(1)顧客ニーズの洞察
説明:リアルタイム追跡はB2BやB2Cの両方の顧客にとって魅力的。特にE-commerce関連のビジネスや高価な商品を扱う企業は、荷物のリアルタイム追跡を強く求めている。

(2)早期導入企業への特別オファー
説明:新サービス導入の初期段階で特定の企業や大口顧客をターゲットとし、特別なキャンペーンや割引を提供する。これにより、市場での早期の存在感を確立できる。

(3)実証データを活用したマーケティング
説明:実際にサービスを使用した際の効果や顧客の評価を収集し、それを元にマーケティング資料を作成。成功事例や顧客の声をフィーチャーすることで、他の潜在顧客に対してサービスの価値を訴求する。

(4)付加価値サービスの提案
説明:リアルタイム追跡だけでなく、AIを活用した予測分析を導入し、荷物の到着予測時間や遅延リスクを前もって通知するサービスを提供。

(5)クロスセル・アップセル戦略の策定
説明:リアルタイム追跡サービスを導入した顧客に対して、他のAI関連サービスや追加の物流ソリューションを提案することで、顧客の継続利用を促進する。

(6)エコシステム構築
説明:E-commerceプラットフォームや在庫管理ソフトウェアとの連携を強化し、一元的な物流情報の提供や自動化の取り組みを進める。

(7)教育・研修の提供
説明:顧客が新しいサービスを最大限に活用できるよう、導入研修や使用方法のセミナーを開催する。

2.事例に即した説明:
E-commerceの企業Aは、商品の配送過程での透明性を向上させたいと考えていました。この物流企業のリアルタイム追跡サービスを導入することで、企業Aの顧客は商品の正確な位置や状態を確認できるようになりました。結果、顧客の問い合わせが大幅に減少し、顧客満足度が上昇。さらに、この物流企業は予測分析を活用し、特定の地域や時期に遅延が予想される場合に、事前にE-commerce企業Aやその顧客に通知するサービスを提供。これにより、企業AのCS業務の負荷が大幅に軽減されました。


まとめ

具体例で紹介したようにChatGPTの力を効果的に引き出すためには「良いプロンプト」を書くことが必要不可欠です。そこで、もし、思ったような回答が得られない場合、それは「あなたの指示の出し方が下手なので、どんなに優秀な新入社員でも的確に仕事をしてもらえない」のと同じだと考えるべきでしょう。

このブログではChatGPTに上手に指示を与えるために知っておいた方がよいポイントを3つ紹介しました。ぜひ、①具体的に指示を与えること、②指示を明確にすること、③ChatGPTに参考情報を提供することの3つのポイントを踏まえてChatGPTを活用することで、物流業務における問題解決やサービス提案などの業務効率向上を図ってください。

(この記事は2023年9月21日時点の状況をもとに書かれました 。)

この記事の著者

◆出身地:鹿児島県鹿児島市 ◆血液型:A型
◆趣味:ドライブ、音楽、ディベート、歴史研究、科学技術研究

1980年 九州大学 法学部 卒業
【得意分野】
・DX戦略 ・物流AI化戦略 ・最新テクノロジーの調査・評価
※日本ディープラーニング協会 Deep Learning for GENERAL 2019 #2

2012年に脳機能分野のIT開発スタートアップを起業した際、多数の起業家たちと交流する機会がありました。様々な分野で夢を抱き技術を磨いている起業家と交流できたのは貴重な経験でした。この体験を通じて好奇心を忘れずチャレンジし続けることの大切さを学んだように思います。今興味をもっているのは、AI分野ではLLMなどの生成AI、宇宙開発分野ではSpaceX社のStarship構想、量子テクノロジー分野では光合成における量子コヒーレント状態の形成といったテーマです。凄まじい勢いで進化するテクノロジーにはいつも驚かされます。

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