AI活用術

この記事の要点： 安全衛生委員会の議事録には、法律で決まった「毎月1回以上の開催」「議事の概要を労働者に周知」「重要な議事の記録を3年間保存」という3つの縛りがあります。ところが実務では、会議のあとに担当者が記憶とメモを頼りに1から書き起こ...

この記事の要点： 誤出荷は倉庫会社にとって単なる作業ミスではなく、荷主からの信用に直結する経営問題です。ところが対策は「ダブルチェックの徹底」という掛け声で止まりがちで、記録も原因分析もないまま同じミスが繰り返されます。本記事では、倉庫会社...

この記事の要点： 中小企業のOJTが「先輩の背中を見て覚えろ」になるのは、教える側に計画表とチェックリストを作る時間がないからです。そして計画のないOJTは、新人の早期離職の主要因になります。本記事では、物流業界で会社を経営する筆者が、30...

この記事の要点： 事故報告書は「書くこと」自体が目的ではなく、第一報の速さ・原因分析の深さ・再発防止策の実行可能性で価値が決まります。ところが現場から上がってくる報告書は「不注意だった。今後は注意する」で止まりがちです。本記事では、物流業界...

この記事の要点： 年10日以上の有給が付与される従業員に年5日を確実に取得させることは、2019年4月から会社の義務です。違反には罰則もあります。それでも中小企業で取得が進まないのは、悪意ではなく「誰があと何日足りないかを、誰も集計していな...

この記事の要点： パワハラ防止の措置義務は2022年4月から中小企業にも適用されていますが、実務でつまずくのは制度の理解ではなく「文書を作る」工程です。方針の周知文、社内掲示、相談窓口の案内、就業規則に入れる防止規程——どれも書き慣れない文...

この記事の要点： 中小企業の離職防止が空回りするのは、気合いや待遇の話に飛びつく前の「兆候に気づく・話を聴く・原因を仕組みで潰す」という地道な工程が抜けているからです。AIを使うと、日々の記録から退職の兆候を拾う、1on1面談の設計と質問づ...

この記事の要点： 荷主への月次報告書は、物流・倉庫会社にとって「毎月必ず来る締切」でありながら、データの集計と文面づくりに毎回時間を取られる業務です。AIを使うと、実績データの集計と異常値の洗い出し、報告書の文面の下書き、荷主別フォーマット...

この記事の要点： 社内研修で一番重いのは、当日の講義ではなく教材の準備です。カリキュラム・スライド・演習問題・理解度テストと、作るものが多く、講師役の社員の残業で成り立っているのが多くの中小企業の実態です。AIを使うと、この教材づくりを「ゼ...

この記事の要点： 点呼そのものは運行管理者等が行う法定業務で、AIには代替できません。ただ、毎日積み上がる点呼記録簿が「書いて保存して終わり」になっているなら、そこには使われていない安全データが眠っています。AIを使うと、記録の傾向分析、監...