こんにちは。Cariot（キャリオット）ブログ編集部です。

「来月の車検はいつですか？」
「最近燃費が悪化している車両はありますか？」
「稼働率が低い車両を教えてください」

総務部門では、こうした車両に関する確認依頼や問い合わせが、予測できないタイミングで次々と舞い込みます。

そのたびにExcelや紙の台帳を開き、複数のシートを行き来しながらデータを探し、関連情報を照合（突合）して回答する。
月末にはガソリンカードやETCの利用明細を集計し、運転日報と照合する作業に追われる。
車検や点検のリマインドも、カレンダーを見ながら手動で行う。
こうした割り込み確認業務が積み重なることで、総務担当者は「本来やるべき業務」に十分な時間を割けなくなっているのが実情です。

このような課題に対して、近年急速に進化しているAI技術の活用が注目されています。特に自然言語処理（NLP）技術の発展により、専門知識がなくても日常的な言葉で質問を投げかけるだけで、必要なデータにすぐアクセスできる環境が整いつつあります。
これにより、総務の確認業務は「探して・照合して・回答する」業務から、「聞けばすぐに情報がみつかる」業務へと変わり始めています。

この記事では、車両管理×AIの一般的な知識から専門的な活用術まで、総務担当者（初心者の方も含む）が確認業務を大幅に削減するための実践的な方法を解説します。
どのような質問をAIに投げかければ良いのか、運用を定着させるためのルールは何か、そして失敗を避けるためのポイントは何かまで、具体的なステップに沿ってご紹介していきます。

1.総務の車両管理が大変な本当の理由は「割り込み確認業務」

まずは、総務の車両管理がなぜここまで負担になりやすいのか、その構造から整理します。
ここでいう割り込み確認業務とは、突発的な問い合わせ対応のために、台帳・明細・日報を探して照合し、回答する作業を指します。

断続的に発生する問い合わせが生産性を奪う

車両管理業務は、車両の手配、点検・設備の管理、アルコールチェック、安全運転指導、ガソリンやETCなどの経費精算といった、多岐にわたるタスクで構成されています。
そしてこれらの多くが、断続的かつ割り込みで発生するタスクとなって総務担当者に集中し、その結果、大きな業務負担となっています。

例えば、以下のような問い合わせが日常的に発生します。

これらの問い合わせは、事前に予測することが難しく、総務担当者の手を突然止めます。計画的に進めていた業務が中断され、確認作業に時間を取られることで、全体の生産性が大きく低下してしまうのです。

Excel・台帳での「探す・照合・共有」が大きな負担に

問い合わせ対応が大変な理由は、発生頻度だけではありません。データが散在していて「探す・照合・共有」に手間がかかることも大きな要因です。多くの企業では、車両管理のデータが以下のように複数の場所に分散しています。

1つの問い合わせに答えるために、これらのデータを複数のファイルやシステムから探し出し、手作業で照合する必要があります。例えば「今月、経費が増えている車両」を調べるには、ガソリンカード明細とETC明細を集め、運転日報（稼働）と照合し、車両ごとに集計する必要があります。
こうした作業はどうしても「月末にまとめて」になりやすく、日々の状況を追いにくいのが実情です。

このようにリアルタイムに把握できないため、問題の早期発見や予防的な対応が難しいのが現状です。

2.車両管理にAIを導入すると何が変わるのか？

ここまで見てきたとおり、負担の正体は「割り込みの多さ」そのものと、分散データを探して照合する手間にあります。
では、この構造に対してAIを導入すると、何がどう変わるのでしょうか。

リアルタイムデータ取得で「月末にわかる」から「今すぐわかる」へ

AI技術を活用した車両管理システムCariotでは、車両の稼働状況、燃費、点検履歴、経費データなどがリアルタイムでクラウドに蓄積されます。
これにより、従来は「月末に集計して初めてわかる」状態だった情報が、「今すぐわかる」状態へと変わります。

例えば、燃費管理の場合、従来は以下のような流れでした。

この流れでは、燃費が悪化していることに気付くまでに1ヶ月かかり、その間に無駄なコストが発生し続けます。

一方、AIを活用した車両管理システムCariotでは、以下のように変わります。

この仕組みにより、問題発生にすぐに気が付いて、即座に対策を打てるようになります。
月末集計の手間も不要になるため、総務担当者の業務負担が大幅に軽減されます。

自然言語処理で、専門知識なしでも必要データにたどり着ける

AI技術の中でも、特に自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の進化が、総務の確認業務を変革しています。
自然言語処理とは、人間が日常的に使う言葉（自然言語）をコンピュータが理解し、適切な処理を行う技術のことです。

従来、データベースから情報を取り出すには、SQLなどの専門的なクエリ言語を習得する必要がありました。また、BIツールを使う場合でも、複雑なフィルター設定やダッシュボード操作が求められ、ITスキルのない総務担当者にとってはハードルが高いものでした。

※BIツール：ビジネス・インテリジェンスツールとは、企業活動によって日々蓄積されていくデータを収集・分析し、戦略的な意思決定を支援するツール（ソフトウェア）のこと

しかし、AIに自然言語処理技術を搭載した車両管理システムCariotでは、以下のように日常的な言葉で質問するだけで、必要な情報を取得できます。

このように、専門知識やITスキルがなくても、誰でも簡単に必要な情報にアクセスできるようになります。これにより、総務担当者の確認業務が劇的に効率化されるのです。
なお、自然言語で「聞けばすぐわかる」状態を作るには、前提としてデータがCariotの中に保存されていることが必要です。

データ統合の自動化で複数システムの照合作業が消える

車両管理業務で最も時間がかかるのが、複数のシステムやファイルからデータを集めて照合する作業です。
例えば、「今月の経費が高い車両を調べてください」という依頼があった場合、以下のようなデータを手作業で照合する必要があります。

この作業には、データのダウンロード、形式変換、車両IDの紐付け、集計といった複数のステップが必要で、1時間以上かかることも珍しくありません。

AIを活用した車両管理システムCariotでは、これらのデータが自動的に集計されます。

これにより、総務担当者はAIに「経費が高い車両は？」と聞くだけで、複数のデータソースから統合された結果を即座に受け取ることができます。
手作業での照合作業が不要になり、確認業務の時間を大幅に削減できるケースも珍しくありません。

3.総務が押さえるべき車両管理AI活用の3つのポイント

ここからは、ツールの種類に関わらず、総務がAI活用を失敗させないために押さえるべきポイントを整理します。

ポイント1：「確認業務の型」を言語化する

AI活用を成功させる第一のポイントは、総務が日常的に行っている確認業務を「型」として言語化することです。

多くの総務担当者は、長年の経験から「この質問が来たら、このデータを見る」という暗黙知を持っています。
しかし、この暗黙知が言語化されていないため、AIに適切な指示を出すことができず、結果として「AIを導入したけど使いこなせない」という状況に陥りがちです。

まずは、以下のような問い合わせを書き出してみましょう。

これらを質問テンプレートとして整理することで、AIに投げかける質問が標準化され、回答精度が安定します。
また、新しい担当者が入ってきた際にも、このテンプレートを共有するだけで、すぐに業務をキャッチアップできるようになります。

ポイント2：AIに任せる範囲と人間が判断する範囲を分ける

AI活用の第二の柱は、AIに任せる業務と、人間が判断すべき業務を明確に分けることです。
AIは、以下のような定型的で反復性の高い業務を得意としています。

一方、以下のような判断や意思決定を伴う業務は、人間が行うべきです。

この線引きを最初に明確にしておくことで、「AIに全てを任せようとして失敗する」「AIを信頼できずに結局手作業に戻る」といった極端な状況を避けられます。
AIは確認業務を支援するパートナーであり、最終的な判断は人間が行うという役割分担を徹底しましょう。

ポイント3：データ品質を維持する仕組みを作る

AI活用の第三のポイントは、データ品質を維持する仕組みを作ることです。
AIは、入力されたデータが正確であれば正確な回答を返しますが、データが不正確であれば誤った回答しか返せません（「Garbage In, Garbage Out」＝「『無意味なデータ』をコンピュータに入力すると『無意味な結果』が返される」）。
特に車両管理では、以下のようなデータ品質の問題が発生しがちです。

これらの問題を放置すると、AIが正確な回答を返せなくなり、信頼性が低下します。
こういったことを防ぐために、以下のような仕組みでデータ品質を維持しましょう。

データ品質が高ければ高いほど、AIの回答精度が上がり、総務の確認業務がさらに短縮されます。

4.実務で使える！総務向け車両管理AI質問テンプレート10選

AI活用を始める際、「どんな質問を投げればいいかわからない」という声をよくお聞きします。
ここでは、総務担当者が実際に使える質問テンプレートを10個ご紹介します。
これらをそのまま、またはカスタマイズして使うことで、確認業務を大幅に効率化できます。

これらの質問テンプレートを社内wikiやマニュアルに掲載し、誰でもコピー&ペーストで使えるようにしておくと、運用がスムーズになります。

5.AI活用を定着させる運用ルール4ステップ

AIを導入しても、運用ルールが曖昧なままでは、「結局使われない」「効果が出ない」という失敗に陥りがちです。
ここでは、AI活用を定着させるための4つのステップをご紹介します。

ステップ1：よくある問い合わせを棚卸しする

まず、総務が日常的に受ける問い合わせを書き出しましょう。
1週間〜1ヶ月の間に発生した問い合わせをメモしておき、以下のような項目で整理します。

この棚卸しにより、頻度が高く、時間がかかる問い合わせが明確になります。
これらを優先的にAI化することで、最大の効果が得られます。

ステップ2：追うべきKPIを5つに絞る

車両管理で追いたい指標は無数にありますが、最初から全てを管理しようとすると、かえって混乱します。
まずは以下の5つのKPI（重要指標）に絞りましょう。

これら5つに絞ることで、総務担当者が「何を確認すればいいか」が明確になり、AIへの質問も的を絞ったものになります。
運用が定着してから、徐々に追加指標を増やしていきましょう。

ステップ3：週次レビューの型を作る

聞けばわかる仕組みを作っても、定期的に見直さなければ形骸化します。
週に1回、10〜15分程度で構わないので、以下の型でレビューを行うと良いでしょう。

このように、見る人・粒度・目的を変えることで、各層が必要な情報だけを受け取れるようになります。
週次レビューの型を作ることで、AI活用が習慣化し、確認業務の効率化が持続します。

ステップ4：データ品質の最低基準を設定する

前述の通り、AIはデータが正確でなければ正しい回答を出せません。
以下の3つを基準として設定し、全社で徹底しましょう。

この基準を守ることで、AIの回答精度が安定し、総務担当者もAIを信頼して活用できるようになるでしょう。

6.よくある失敗パターンと回避策

失敗例1：質問の仕方がバラバラで回答精度が安定しない

失敗例

各担当者が思い思いの言葉でAIに質問するため、同じ内容でも回答がブレて信頼されなくなる。

回避策

質問テンプレートを作成・配布し、全員が同じ表現で質問するようにします。
社内wikiやマニュアルに掲載し、コピー&ペーストで使えるようにしておくと効果的です。
また、よく使う質問はAIシステムに「お気に入り」として登録し、ワンクリックで呼び出せるようにするのも有効です。

失敗例2：指標を追いすぎて何も改善されない

失敗例

「あれも見たい、これも見たい」とKPIを増やしすぎて、結局どれも中途半端になり、改善アクションが取れない。

回避策

KPIを5つまでに絞り込む（燃費、稼働、安全、点検、コスト）。
最初は少なく始めて、運用が定着してから徐々に追加していくのが成功の鍵です。
「何を見るか」よりも「見た結果、何をするか、何ができるか」を優先しましょう。

失敗例3：現場が“監視”と感じて協力を得られない

失敗例

AIで稼働状況や危険運転をチェックすることで、ドライバーが「監視されている」と不安や抵抗感を持たれ、データ入力が形骸化してしまう。

回避策

導入目的を明示・説明します。
「安全を守るため」「業務効率化のため」であることを丁寧に伝え、個人情報や位置情報の扱いにも配慮することが重要です。
「処罰のためではなく、サポートのためのツールである」というメッセージを繰り返し発信しましょう。
また、AIドライブレコーダーを活用した安全運転管理では、危険運転の検知をドライバーの成長支援に活用する事例も増えています。

7.まとめ

総務の車両管理における割り込み確認業務は、日々の生産性を大きく阻害する要因となっています。
しかし、車両管理×AIの活用により、「探して、照合して、回答する」という時間のかかるプロセスを、「聞けばすぐわかる」という新しいスタイルへと変革できます。

AI技術、特に自然言語処理（NLP）の進化により、専門知識がなくても日常的な言葉で質問を投げかけるだけで、AIがデータを取得・統合し、即座に回答を返してくれる仕組みが現実的な選択肢になっています。
これにより、総務担当者は確認業務にかかる時間を削減し、本来注力すべき戦略的な業務に時間を使えるようになるでしょう。

成功のポイントは、以下の3つです。

まずは、よくある問い合わせを棚卸しして、質問テンプレートを作るところから始めてみましょう。
AIは、総務の確認業務を「減らす」ためのパートナーです。
まずは日々の「よく聞かれる質問」から、AI活用を試してみてください。

【Cariot Copilotのご紹介】

Cariotでは、総務の確認業務を減らすために、車両管理×AIの取り組みを進めており、「Cariot Copilot」を開発しています。
「Cariot Copilot」は専門的な操作やSQLなどの知識は一切不要で、まるで車両管理のコンシェルジュに話しかけるように、日本語で指示を与えるだけで、必要なデータをAIが取得・統合し、わかりやすい形で結果を表示します。

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既にCariotをご利用中のお客様はパブリックベータ版期間中、無料でご使用いただけます。
「こうなったら使いやすい」「ここを改善して欲しい」といったご意見を、ぜひお聞かせください。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。
これからもCariotは、より便利に使っていただくための機能の開発を進めてまいります。
ご意見・ご質問・ご感想・ご要望などがございましたら、下記フォームよりお気軽にお問い合わせください！

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※「Cariot Copilot」は現在アップデートを重ねており、実際の仕様は本記事と異なる場合があります。

※本記事は、一般的な情報を提供することを目的としており、法律的な助言を行うものではありません。また、AIにもさまざまなものがありますので、必ず提供会社の情報をご確認の上、検討をしてください。本記事の利用により生じた損害について、当社は一切の責任を負いません。