🚚 物流・運送業向け AI業務支援

検索画面を作らずに
AIに聞けばいい時代へ

仕様書検索・見積確認・データ照会——従来は専用画面を開発していた業務を、AIとの対話に置き換えます。

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課題

こんな場面、心当たりありませんか?

物流・運送業のSIer現場でよく聞く声です。

📄

仕様書を探すのに時間がかかる

フォルダを掘り返し、キーワード検索でも目的のページが見つからない。

🔍

検索画面の開発コストが高い

データ照会のためだけに画面を1本作ると工数・費用がかさむ。

📊

見積確認に手間がかかる

担当者がいないと確認できない。別システムを開かないといけない。

⏰

問い合わせ対応に追われる

「あの案件の仕様は?」「この金額の根拠は?」に毎回人が対応している。

実際にAIと対話してみてください

下記は実際のAI(qwen3.8:27b / 社内LLM)に繋がっています。質問を入力してお試しください。

仕様書検索AI — 社内ドキュメントに質問する
📌 システムプロンプト(このデモの役割設定) あなたは物流・運送システムの仕様書アシスタントです。ユーザーの質問に対して、仕様や設計の観点から簡潔に回答してください。実際の導入時は社内の仕様書ドキュメントを登録したナレッジベースと連携します。
💡 仕様書をRAG(社内ドキュメント検索)に登録すると、「第3章の配送ルール仕様は?」のような質問に回答できます。このデモではAIの回答能力をお試しください。
データ照会AI — 検索画面不要・AIに聞くだけ
📌 このデモのコンセプト 従来:DB照会のたびに専用の検索画面を開発 → 工数・費用が発生。
カガワール方式:AIがSQLを解釈・生成してデータを返す。画面開発ゼロ。
💡 実際の導入時はSQL Serverと連携し、自然言語でデータ照会できます。このデモではAIがSQL生成・解説を行います。
見積確認AI — 見積内容をAIが解説・検証
📌 このデモのコンセプト 見積書のテキストや数値をAIに貼り付けると、内訳確認・妥当性チェック・要約を自動で行います。既存の見積システムとAPI連携すれば、担当者不在でも即時照会可能。
💡 見積データを貼り付けてAIに確認させてみてください。実際の導入時は見積システムとAPI連携し自動取得します。
⚠️ このデモは実際にカガワールの社内AIサーバーに接続しています。入力内容は外部クラウドには送信されません。
機能

カガワールが提供するAI業務支援

すべて社内サーバーで完結。データは外部に出ません。

📋

マニュアル・ドキュメント検索(RAG)

社内の作業資料・マニュアルをAIのナレッジとして登録。自然言語で質問するだけで該当箇所を即時回答。

人気
🗄️

検索画面レス・データ照会

非定型のデータ照会や検索時にSQL Serverのデータを自然言語で照会。専用の検索画面を開発せず、AIとの対話でデータ取得・集計が完結。

開発中
💴

見積確認・妥当性チェック

既存の見積システムとAPI連携し、見積内容の要約・工数妥当性チェック・顧客向け説明文を自動生成。

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🔒

完全オンプレミス運用

社内サーバー上でLLMを稼働。機密データ・顧客情報が外部クラウドに送られることはありません。

▶ 導入構成を見る
🔗

既存システムAPI連携

VB.NET・Visual Studioで構築した既存システムからREST APIで呼び出し可能。画面改修は最小限。

⚡

スモールスタート導入

1機能・1部門から試験導入可能。成果を確認しながら段階的に展開できます。

▶ kgwRapidStudio を開く
導入構成

完全オンプレミス運用

社内サーバーの中だけで、生成AIを回す。

LLMは社内サーバー上で動作します。荷主名・運賃・傭車単価・ドライバーの個人情報——そのどれも外部クラウドには送信されません。回線を抜いても社内側の処理は継続します。

社内ネットワーク(クローズド) 社員PC ブラウザで入力 業務データ SQL Server/帳票/PDF LLM推論サーバー オンプレ設置 GPU 20GB/48GB 生成結果 画面・CSV・PDF 外部クラウドAI 未接続 送信経路なし ※ インターネット回線を遮断した状態でも、社内側の処理はすべて継続します。
🏢

荷主・取引先名

秘密保持契約の対象。社名が分かるだけで取引構造が推測できる。

💰

運賃タリフ・傭車単価

価格情報。他社に渡れば交渉力を直接損なう。

🪪

ドライバー個人情報

氏名・免許・勤怠・健康情報。個人情報保護法の対象。

📄

契約書・見積書

PDF全文を投げないと要約させられない、という壁。専用サーバーならその壁自体が無くなる。

GPU構成は2種類から選べます

用途と同時利用人数で選定します。まず20GBで始め、必要になってから48GBに移す運用も可能です。

ENTRY / SINGLE SLOT

20GB

部門単位・PoC・1〜5名の同時利用

該当GPU
NVIDIA RTX 4000 Ada世代(20GB/130W/1スロット)
搭載モデル
26B級を4bit量子化で常駐
実効コンテキスト
8K〜16Kトークン
同時セッション
1〜2(順番待ちが発生)
向く用途
社内文書の検索・要約、帳票の下書き、デモ画面の自動生成

STANDARD / PRODUCTION

48GB

全社展開・常時稼働・10名以上の同時利用

該当GPU
NVIDIA RTX 6000 Ada世代(48GB/300W/2スロット)
搭載モデル
26B級を8bit、または70B級を4bit
実効コンテキスト
32K〜128Kトークン
同時セッション
4〜8(バッチ処理も並走可)
向く用途
長文契約書の全文処理、複数拠点からの常時利用、業務システムへの組み込み
パラメータ数 × 量子化方式 別の必要VRAM(重みのみ・理論値)
モデル規模4bit8bitFP1620GB構成48GB構成
8B級4.8GB8.5GB16.0GB◎◎
14B級8.5GB14.9GB28.0GB◎◎
26B級15.7GB27.6GB52.0GB○ 4bitのみ◎ 8bit可
70B級42.3GB74.4GB140.0GB×○ 4bitのみ

導入の流れ

STEP 1ヒアリング

対象業務と、外に出せないデータの範囲を洗い出します。既存サーバーへの増設で足りるかもここで判断します。

STEP 2デモ構築

実際に動く画面を作り、生成品質と速度をご自身の目で確認いただきます。

STEP 3構成確定

同時利用人数と扱う文書量から、20GB/48GBのどちらかを決定します。

STEP 4社内設置・稼働

社内ネットワークに設置し、運用手順とともにお引き渡しします。

⚠️ 先に申し上げておくこと
・生成品質は大手クラウドAIに劣ります。26B級モデルの出力は、最新の大規模クラウドモデルと同等ではありません。「外に出せないデータを扱えること」との引き換えです。
・ハードウェアの初期費用が発生します。GPU単体でも20GB構成と48GB構成では価格が数倍変わります。電源・冷却の見直しが必要になる場合もあります。
・モデルの更新は自動ではありません。新しいモデルへの入れ替えは計画的な作業として実施します。
・用途を絞るほど成功率が上がります。「何でもできるAI」ではなく、業務を1〜3個に絞った導入を推奨しています。

まずは無料相談から

御社の業務フローに合わせたAI活用の進め方をご提案します。
物流・運送業・SIerの業務に精通した担当者が対応します。

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