電話を、
業務に変える。
Turn operational calls into operational work.
運送業務に特化したVoice AI。配車依頼、遅延報告、スケジュール変更――現場の業務は、今も電話から始まります。VAOSは電話に応対し、会話の内容を理解して、データ化するとともに担当者の次の対応につなげます。 Voice AI for transport operations. Booking requests, delay reports, schedule changes — work on the ground still starts with a phone call. VAOS answers those calls, understands them, and turns them into data and action.
電話は、今も
運送業務の一部
The phone is still part
of the operation
運送現場には、TMSやドライバーアプリなど、さまざまな管理システムがすでに導入されています。それでも、多くの業務は今も電話から始まります。荷主からの配車依頼、ドライバーからの遅延報告、協力運送会社からのスケジュール変更、倉庫からの確認連絡。 Transport already runs on TMS, driver apps, and management systems. Yet much of the work still starts with a phone call — customers booking trucks, drivers reporting delays, partner carriers changing schedules, warehouses calling to confirm.
人が「つなぎ役」を担っている People are the integration layer
電話が1本かかってくるたびに、担当者の手作業が始まります。 Every call that rings starts a chain of manual work.
着信の取りこぼしMissed calls
担当者が手いっぱいだったり、別の電話に対応していたりすると、着信を取りこぼします。それが、そのまま機会損失につながります。When everyone is busy — or already on a call — the call that stops ringing is simply lost.
記録ミス・記録漏れWrong or missing records
聞き間違いや記録漏れが、後から「言った・言わない」のトラブルにつながります。Misheard, mistyped, or never written down — until it becomes "said vs. didn't say."
記憶に頼る対応Follow-ups from memory
「あとで対応する」という予定は、担当者個人の記憶だけに残ります。担当者が変わると、対応漏れが起こります。"I'll handle it later" lives in someone's head — and leaves with them.
時間外対応の遅れAfter hours, it's worse
夜間・休日の着信は、翌営業日まで未対応のまま残ります。Nights and weekends, calls land where no one can catch them until the next business day.
電話から業務が生まれている。
しかし、その業務はまだデジタル化されていない。
The phone creates work.
That work isn't digitized yet.
VAOSは、通話を
「構造化された業務」に変える
VAOS turns calls
into structured work
VAOSは、Voice AIを使って業務電話に応対します。会話の内容を理解し、不足する情報を聞き取ったうえで、相手に復唱して確認します。その内容を構造化し、データと具体的な業務アクションに変換します。 VAOS answers operational calls with Voice AI. It understands, asks for what's missing, and confirms with the caller. From there, it's data and concrete action.
配車依頼の電話A booking call
AI RECEPTION- AI電話に応対し、用件を理解するAnswers the call and understands the request
- AI集荷地・納品地・日時・荷物の内容を聞き取り、復唱して確認するCaptures pickup, delivery, time window, cargo — and reads it back
- AI受注データのドラフトを作成し、システムに登録するCreates a draft order in the system
- HUMAN担当者が確認・承認するA person reviews and approves
遅延・トラブルの連絡An incident call
AI TRIAGE- AIドライバーから遅延・トラブルの連絡を受けるTakes the driver's delay or trouble report
- AI発生場所・原因・影響範囲など、状況を聞き取るGathers the context — where, why, what's affected
- AI案件（ケース）を作成し、適切な担当者へ即時に割り当てるOpens a case and routes it to the right person, instantly
- HUMAN担当者が対応し、VAOSが解決まで追跡するThe owner handles it — VAOS tracks it to done
Voice AIは、実用段階へ Voice AI has crossed into real use
電話の自動化という発想自体は、新しいものではありません。大きく変わったのは、固定シナリオ型のIVRに代わり、AIが自然な会話をそのまま理解できるようになったことです。 Automating the phone isn't a new idea. What's new is that AI now understands natural conversation — instead of walking callers through a fixed IVR script.
私たちの出発点は、デモではありません We didn't start from a demo
VAOSのチームは、銀行向けのVoice AIを構築・運用してきました。セキュリティ、統制、監査、安定稼働など、一般的なボイスボットよりも厳格な要件が求められる環境です。 The team behind VAOS has built and operated Voice AI for banks — an environment where the bar for security, control, audit, and stability is far beyond a typical voicebot.
そこで培った実運用の知見を、日本の運送業に生かします。業界は違っても、実業務を任せられる信頼性が求められる点は同じです。 We bring that production experience to Japanese logistics. The problem is different — the core requirement is the same.
銀行で実運用してきた技術基盤を、VAOSに。The stack we ran in production.
「AIは、話せるだけでは足りない。
企業が実業務を任せられるだけの信頼性を備え、安定して動き続けなければならない。」
"AI shouldn't just be able to talk.
It has to run reliably enough that a business can hand it real work."