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自社改善のケーススタディ

すべて、ネオプランニングの運送業と社内業務で実際に取り組んできた改善です。確認できている内容だけを掲載しています。

自社改善 01

配送指示の自動化

改善前の課題: 配送先、荷物、注意点を整理し、ドライバーへ分かりやすく伝える必要がありました。
作った仕組み: 必要な情報をまとめ、配送指示として伝わりやすい形へ整える仕組みを作りました。
改善後: 配送前に確認すべき情報を、まとまった形で共有しやすくなりました。
確認済みの技術・運用: Python・Excelで自社開発し、自社の配送業務で運用しています。

自社改善 02

日報の自動作成

改善前の課題: 作業内容を日報の文章へ整える作業に手間がかかっていました。
作った仕組み: 作業内容を入力すると、日報として読みやすい文章へ整える仕組みを作りました。
改善後: 日報を書く作業を短くし、内容を確認しやすい形にしました。
確認済みの技術・運用: Python・Excelを用いて自社開発し、日常業務で運用しています。

自社改善 03

請求書作成の自動化

改善前の課題: 配送実績から請求書を作る作業と、内容の確認に手間がかかっていました。
作った仕組み: 配送実績をもとに、請求書作成を支援する仕組みを作りました。
改善後: 作成の手間を減らし、確認ミスや漏れを見つけやすくしました。
確認済みの技術・運用: Python・Excelで自社開発し、自社業務で運用しています。

自社改善 04

労務管理の効率化

改善前の課題: 勤務時間や確認が必要な内容を見つける作業に手間がかかっていました。
作った仕組み: 確認が必要な項目を見つけやすくし、管理しやすい形へ整理しました。
改善後: 労務管理で確認する箇所を把握しやすくし、管理の手間を減らしました。
現在の運用: 自社の労務管理業務の中で使用しています。

自社改善 05

例外処理の仕組み化

改善前の課題: 「いつもと違う時」の対応が、担当者の経験に頼りやすい状態でした。
作った仕組み: 例外が起きた時に確認する内容と対応を整理しました。
改善後: 担当者だけに頼らず、対応方法を確認しやすい形に近づけました。
現在の運用: 運送現場と社内業務の例外対応に活かしています。

自社改善 06

ETCデータ取得・集計

改善前の課題: インターネットからETCデータを取得し、集計する作業に時間がかかっていました。
作った仕組み: ETCデータの取得と集計を自動化する仕組みを作りました。
改善後: 取得・集計にかかる手作業を減らし、結果を確認しやすくしました。
確認済みの技術・運用: Python・Excelで自社開発し、自社業務で運用しています。

自社改善 07

社内サーバー・ネットワーク環境

取り組んだ課題: 自社の業務システムとデータを、継続して使えるIT環境が必要でした。
作った仕組み: 社内で使用するサーバーとネットワーク環境を自社で構築しました。
現在の運用: 構築だけを外部へ任せず、日常の運用も自社で行っています。
確認済みの技術範囲: サーバー、ネットワーク、DNS、アクセス制御、バックアップ等を扱います。詳細構成は公開していません。

Examples of possible consultations

対応可能な相談例

以下は実績の表示ではなく、相談内容を具体的にするための例です。実際の支援内容は、現在の業務と情報の扱いを確認して設計します。

集計・転記を減らしたい

Excel、CSV、メール、既存ソフトの間で繰り返している作業を整理します。

担当者しか分からない

手順、判断条件、例外対応を整理し、確認できる形にします。

AIを安全に試したい

AIへ送る情報、人が確認する箇所、ログと利用量の見方を設計します。

実績の考え方

自社で確かめた方法を土台に

同じ仕組みをそのまま売るのではなく、会社ごとの仕事に合わせて設計します。

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困っている作業をお聞かせください

使用ソフト、データ形式、希望時期が分かる範囲で構いません。

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