Ideal Security が AI チームメイトを活用して、物流チームを手作業から解放する方法

Ideal Security の購買およびロジスティクスマネージャーである Svitlana Zapolska さんの受信トレイには、週に 3 回スプレッドシートが届きます。 このスプレッドシートには、ドア用特殊金具のサプライヤーがサプライヤーから輸送中のすべての海上輸送の最新ステータスが含まれています。

正確な情報があれば、Ideal Security は在庫を常に流動させ、物流を円滑に進めることができるため、これらの最新情報を常に把握することは非常に重要です。 しかし、最近まで、これらの出荷情報を更新することは Svitlana さんにとって非常に面倒な作業でした。 彼女は各貨物ファイルを手動で開き、出荷識別子を照合し、Asana でたくさんのフィールドを 1 行ずつ更新する必要がありました。

今では、Asana AI チームメイトが彼女に代わってその作業を行っています。

現在、ほとんどの人が AI と聞くと、仕事の自動化を思い浮かべます。 もう 1 つ、仕事を強化するという側面があり、私はそちらの方にワクワクしています。”

20 件の出荷を手作業で追跡することによる組織コスト 

Ideal Security では、アジアのサプライヤーと北米の 2 つの倉庫の間を移動する、15 ～ 20 件の未処理の出荷が常に存在しています。 週に 3 回、同社の運送業者は、進行中のすべての出荷に関する 30 列以上の情報を含む、最新の追跡スプレッドシートを送信します。 これが繰り返されると、毎週最大 1,200 列のデータが送られてくることになります。

Svitlana さんは、各ファイルを読み、船荷証券 (HBL) 番号でレコードを照合し、対応する Asana タスクを現在のステータス情報で更新する責任を担っていました。 単調な作業でしたが、重要なものでした。出荷情報を正確かつ最新の状態に保つことは、業務を円滑に進め、適切な関係者に最新情報を周知するために不可欠でした。

フィールドを追加するたびに手作業の工数が増えるため、チームはダウンストリームのワークフローを維持するために必要な情報のみを追跡していました。 それ以外の情報は、誰も管理する時間がなかったため、省略されていました。

「[Svitlana] が他の仕事に取り組めない原因は、成果につながらない仕事でした」と Ideal Security の社長である Liohn Sherer 氏は語ります。 “あまり価値のない作業に多くの時間を費やす必要がありました。”

AI チームメイトが海上輸送を追跡する方法 

手作業をなくすために、Sherer 氏は Asana AI チームメイトを作成し、Svitlana 氏と一緒に働かせました。 現在、貨物ファイルが届くと、AI チームメイトがメモリに保存されている指示に従って、すべての出荷を自動的に処理します。

ステップ 1: Asana で貨物ファイルを受信する

貨物ファイルがメールで届き、このワークフロー用に作成された専用の Asana プロジェクトに転送されます。

ステップ 2: ルールにより、AI チームメイトに自動的に仕事が割り当てられる 

タスクが作成されるとすぐに、Asana のルールによってそのタスクが AI チームメイトに割り当てられ、Svitlana さんがコラボレーターとして追加されます。また、転送のオートメーションを担当しているものの、各出荷の更新を追跡する必要がない Sherer さんは削除されます。

ステップ 3: AI チームメイトが各出荷をマッチング

AI チームメイトはスプレッドシートを読み取り、各出荷を識別し、適切な Asana タスクにマッチングさせます。 まず、HBL 番号を使用して完全一致を検索しますが、HBL 番号がない場合は、発注番号、出荷番号、その他の背景情報を使用して、確実に出荷を照合できます。 AI チームメイトは、指示をメモリに保存しているため、出荷が統合、分割、または転送された場合でも、どの情報を更新すべきかを把握しています。

ステップ 4: AI チームメイトが各出荷のカスタムフィールドを更新する

出荷がマッチングされると、AI チームメイトは Asana で出荷ステータス、船荷証券、コンテナ番号、出発日と到着日の予定日などの主要な追跡フィールドを更新します。 これらのフィールドを現在の状態に保つことで、適切な人に適切なタイミングで通知するダウンストリームワークフローが自動的にトリガーされます。

ステップ 5: AI チームメイトが異常値をフラグ付けし、コメントで質問する 

ほとんどの出荷は自動的に処理されます。 AI チームメイトが十分な確信を持って出荷を識別できない場合、人間のエキスパートに連絡します。 チームメイトはサブタスクを作成し、適切なチームメンバーをタグ付けして、解決できなかった情報を共有します。 誰かがタスクのコメント欄に返信すると、AI チームメイトは中断したところから作業を再開します。

実用最小限の追跡から、可視性の完全な管理へ

手作業で仕事を行っていたとき、Ideal Security は仕事をスムーズに進めるために必要な情報のみを管理していました。 現在、チームは Sherer 氏が「あれば嬉しいもの」と呼ぶ情報を追跡しています。これは、余計な作業を増やさずにチームの可視性を高める、出荷に関する追加データです。

また、AI チームメイトは、手作業では実現が難しい一貫性ももたらします。

「多くの点で、人間よりも信頼性が高く、より効果的です。疲れることがなく、メモリも完璧だからです。」と Sherer 氏は言います。

柔軟性の面でもメリットがあります。 反復タスクを自動化する従来のアプローチは、スプレッドシートに変更が加えられると機能しなくなることがよくありますが、AI チームメイトはプロセスを再構築することなく適応できます。

手作業なしで稼働する物流

貨物ファイルは今も週に 3 回届きますが、Svitlana さんが行うのは Asana で最初の出荷レコードを作成することだけです。 そこからは AI チームメイトが引き継ぎ、出荷を自動的に照合し、情報を最新の状態に保ちます。 Svitlana さんは、すべてのカスタムフィールドを手作業で更新する代わりに、自分の経験と判断力が必要な仕事に集中できます。反復的な管理業務は、バックグラウンドで AI チームメイトが処理します。

AI チームメイトで何ができるのかを人々に示すと、彼らの目が輝きます。 そして、自分たちで導入を開始できます。 これにより、これらすべての業務上の摩擦点に対処し、解決することができるようになりました。”