従業員12名・中国地域の鉄道貨物会社 ─ 運行記録のデジタル化で安全管理80%改善

中国地域の鉄道貨物会社（従業員12名、専用線運行を主業とする中小事業者）の事例

課題：紙台帳で運行を管理していたら、月20時間が消えていた

中国地域で工場の専用線（工場と幹線を結ぶ短距離の貨物線）を運行する会社からのご相談でした。

運転士4名・整備士3名・運行管理者2名・事務員2名・社長1名の計12名。

小規模な専用線オペレーターです。

社長から最初に伺ったのは、こんな悩みでした。

「運行記録を、毎日紙の台帳に書いてもらってます。

1日の終わりに事務員が転記して、月末に集計するんですが、その作業に毎月20時間かかってまして」

専用線の運行は、安全のために細かい記録が法令で求められます。

• 運行時刻・速度
• 連結作業の開始/終了
• 異音・振動の有無
• 信号・分岐の動作確認
• ヒヤリハットの有無

これを毎運行ごとに紙に書き、夕方に事務員が Excel に転記する流れでした。

紙→Excelの転記でミスが発生しやすく、月末の集計が合わずに何度も差し戻し、というのも頻発。

整理すると、こんな状態。

• 運行ごとの記入時間：1運行あたり10-15分
• 転記の事務作業：月20時間
• 月末集計のチェック差し戻し：毎月3-5回
• 運行管理者が「事故予兆」を見つけるのに、紙台帳をめくる時間が必要
• 結果として、予兆発見が事後対応になりがち

社長は、「事故を起こしてないだけで、起こりかけている瞬間は見えてなかった」とおっしゃっていました。

施策：写真+音声+自動分類の3ステップ

支援に入って、こう整理しました。

ステップ1：「紙の項目」を全部見直す

まず、現状の運行台帳に書かれている20項目を全部書き出して、「法令で必須」「社内ルールで必要」「実は誰も使っていない」の3つに仕分けしました。

結果、本当に必要だったのは12項目。残り8項目は形式的に書かれていただけ、と判明。

ステップ2：運転士のスマホで「写真+音声」入力

運転士に貸与しているスマホで、入力する画面（Googleフォーム）を1タップで開けるようにしました。

特に重要視したのは2点。

• 写真添付：信号機・分岐器・連結部などを写真で残す
• 音声入力：異音・振動の所感を、話すだけで記録できる

運転士の B さんが導入時にこう話してくれました。

「最初は『面倒くさいから紙でいい』と言ったんですけど、実際使ってみたら音声で吹き込めるのが楽で。

紙のときは『書くことを思い出しながら書く』感じだったのが、いまは見たまま話すだけ。

気がついたら入力時間が3分程度になってます」

ステップ3：AIに自動分類と異常検知をさせる

入力された運行記録は、情報をためておく場所（スプレッドシート）に自動でたまります。

そこに AI（ChatGPT＋スプレッドシートを自動で動かす仕組み＝GAS）を組み合わせて、こんな処理を毎日自動で回しています。

• 「異音」「振動」「違和感」というキーワードを含む記録に自動でフラグ
• 過去30日と比較して、特定区間で同種の指摘が増えていないか分析
• 分析結果を運行管理者に毎朝レポート送信

つまり、人がめくらないと見えなかった「予兆」が、毎朝レポートで上がってくる状態に変わりました。

成果：事故予兆の発見が3倍に

導入から8ヶ月での変化です。

事務員の C さんが、こう話してくれました。

「月末になると残業20時間が当たり前だったのが、もう定時で帰れます。

運転士さんからの記録が直接データになるので、転記ミスを探す時間がそもそもなくなりました」

運行管理者の D さんは、

「毎朝、AI が『先週この区間で異音の指摘が3件出ています』と教えてくれるようになりました。

紙のときは、台帳をめくって気づくのは事故が起きてから。いまは予兆の段階で整備に回せるので、予防保全がやっと回り始めました」

と話してくれました。

なぜ効果が出たか

1. 「使っていない項目」を捨てた

20項目→12項目に減らしました。仕組みを作る前に、紙のフォーマットそのものを見直すのが先決でした。

2. 写真と音声を中心にした

キーボード入力ではなく、運転士が現場で「見たまま・聞いたまま」を残せる仕組みに。これが入力時間70%短縮の核心です。

3. AIに「異常検知」を任せた

人が紙をめくって気づいていた「予兆」を、AI がキーワード抽出と頻度分析で機械的に発見する仕組みに変えました。人は判断と処置に集中するのが、ちゃんと回るパターンです。

この3つは、業種を変えても共通する原則です。「記録の負担を減らす」「データを一箇所に集める」「分析は AI に任せて人が判断する」この流れを作れれば、安全管理だけでなく品質管理・設備保全・顧客管理など、あらゆる現場の記録業務に応用できます。

横展開：鉄道貨物以外でも使える

この仕組み、運行・点検系の業務には全部応用できます。

• トラック運送業：日報・点呼記録のデジタル化
• タクシー・バス：運行記録と乗務員の所感
• 建設業：重機の点検記録と稼働ログ
• 製造業：設備の日次点検と異音報告
• 設備保全業：定期巡回の点検記録
• 倉庫業：フォークリフトの始業点検

運転員・作業員のスマホで「写真+音声」が出せれば、業界を問わず同じ構造で展開できます。

まとめ

紙台帳を捨てて、写真と音声入力に置き換えただけ。

それで事務員の20時間が3時間になり、事故予兆の発見が3倍になりました。

書類を作る時間を減らすことより、書類のデータが「予兆発見」に変わったことのほうが、本質的な成果です。

弊社では、運行・点検記録のデジタル化と AI 活用を、入力する画面（Googleフォーム）＋情報をためておく場所（スプレッドシート）＋AIの組み合わせで設計します。

大規模なシステムは要りません。現場の人が「楽になった」と感じる仕組みから始めるのが先です。

気になる業務があれば、お気軽にお声がけください。

弊社では中小企業のAI活用・システム開発の伴走支援を行っています。

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