鉄道会社向けClaude Codeセミナー｜ダイヤ作成・乗務員シフト・整備計画はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、鉄道会社の方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー(60分)を開催しています。本記事では、ダイヤ作成・乗務員シフトの調整・整備計画のドラフト作成が、どこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
鉄道会社では、ダイヤ改正のたびに運行計画・乗務員シフト・整備計画をほぼ同時に見直す必要があり、書類仕事の負担が運行管理責任者に集中しやすい傾向があります。地方鉄道ほど専任担当を置けず、IC/MaaS連携や駅運営の書類対応も、年間を通じて積み重なりやすい状況にあります。
本記事では、Claude Code・Codexとはそもそも何者かという基本から、鉄道会社特有の業務がどう変わるか、なぜそれが可能なのかという仕組み、導入時につまずきやすいポイントまでを、順を追って丁寧に解説していきます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
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代表菅澤
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01 AI_DIFF ダイヤ相談に答えるAIと、シフトまで組むAIの違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、鉄道会社の非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「ダイヤ改正の進め方を教えて」「乗務員シフトの組み方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際のダイヤ案作成やシフト調整そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。運行データを読み込んでダイヤ案を作る、シフト表のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月の乗務員シフトを組んで」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的なシフト作成の考え方を説明してくれますが、実際に勤務データを開いて調整まではしてくれません。
Claude Codeは、その勤務データや運転士の免許保有状況を実際に開いて中身を読み込み、シフト案をその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。運行実績データやダイヤ図などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながらダイヤ案作成やシフト案作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、ダイヤ作成や乗務員シフト調整にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、鉄道会社での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも鉄道会社向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成 |
| 鉄道会社での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「このシフトを組んで」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 鉄道会社では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。鉄道会社の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- ダイヤ作成・ダイヤ改正案のドラフト作成
- 乗務員(運転士・車掌)シフト案の作成
- 車両整備計画・部品発注書のドラフト作成
- 駅運営(多言語案内・遺失物管理)の効率化
- 路線別/駅別の月次経営レポート作成
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、運行の最終判断や、事故・災害発生時の安全対応のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・書類のドラフト作成 | 運行中の安全に関する最終判断 |
| 過去のダイヤ・様式を踏まえた案の作成 | 事故・災害発生時の緊急対応 |
| 繰り返しの多い定型業務 | 利用者や自治体との交渉ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 乗務員・駅員との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 現場の状況を読んだその場の判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| ダイヤ改正 | 利用状況や設備変更に合わせてダイヤを組み直すこと |
02 SCHEDULE ダイヤ作成・乗務員シフトが、Claude Codeでこう変わる 鉄道会社でもっとも時間とお金が動く運行管理の工程を、入力と出力で見ます
鉄道会社でもっとも時間とお金が動くのが、ダイヤ作成とダイヤ改正、そして乗務員シフトの調整です。年1〜2回のダイヤ改正のたびに、運行計画・乗務員シフト・整備計画をほぼ同時に見直す必要があります。
地方鉄道ほど人手不足が深刻で、専任のダイヤ担当を置けない会社ほど、この負担が運行管理責任者や代表に集中しやすくなります。
ダイヤ改正案
運行実績・乗客データを読み込ませると、増発/減便を含む複数のダイヤ案のドラフトが出てきます。
乗務員シフト案
勤務データと免許保有状況を渡すと、労基法に配慮したシフト案のドラフトが出てきます。
整備計画との統合
ダイヤ案と車両整備スケジュールを突き合わせ、無理のない運用案を作ります。
遅延/運休対応の候補案
過去の対応履歴を読み込ませると、天候悪化時のダイヤ回復パターンの候補が出てきます。
2-1. ダイヤ改正案のドラフト作成
過去の運行実績データや乗客データ、既存のダイヤ図を渡すと、ダイヤ改正案のドラフトが出てきます。増発・減便の候補や、始発/終電時刻の調整案も、条件を伝えれば一緒に検討できます。
これまでダイヤ担当者が時刻表と睨めっこしながら手作業で調整していた作業のうち、複数案を並べて比較する部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、ダイヤ案が安全基準や運行計画上の制約と合っているかどうかの最終確認は、これまで通り運行管理責任者が行います。
ダイヤ改正案は、1案だけを作らせるより、条件を変えた複数案を並べて比較するほうが検討の質が上がります。ここが以降の乗務員シフト・整備計画のすり合わせの土台になります。
第三セクター鉄道や地方私鉄でこの負担が特に重いのは、専任のダイヤ担当を置く余裕がなく、代表や運行管理責任者がダイヤ改正のたびに他の業務を止めて対応せざるを得ないためです。複数案の下書きがあるだけで、検討にかかる拘束時間はかなり変わります。
| 検討項目 | 内容の例 |
|---|---|
| 増発/減便 | 通学・通勤時間帯の需要に合わせた本数調整 |
| 始発/終電の時刻 | 沿線の生活サイクルや観光需要を踏まえた調整 |
| 運転間隔 | 単線区間での行き違い設備を踏まえた間隔設定 |
| 観光列車/D&S列車 | 既存ダイヤへの割り込み枠の確保 |
2-2. 乗務員シフトと免許管理
運転士・車掌の勤務データと、動力車操縦者免許の保有状況・有効期限を渡すと、労働基準法に配慮したシフト案のドラフトが出てきます。
📚 用語解説
動力車操縦者免許：電車や気動車を運転するために必要な国家資格です。路線や車両の種類によって必要な免許区分が異なります。
シフト作成では、休憩時間や連続乗務時間の上限といった労基法の制約に加え、路線ごとに必要な免許区分を満たしているかの確認も欠かせません。この突合作業をAIに任せられます。
📚 用語解説
労働基準法(乗務員の勤務時間)：乗務員の拘束時間・休憩・休日について定められた法的な制約です。シフト作成時に必ず確認すべき項目です。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| ダイヤ改正案の作成 | 運行実績・乗客データ・既存ダイヤ図 | 増発/減便を含む複数のダイヤ案ドラフト |
| 乗務員シフト案の作成 | 勤務データ・免許保有状況 | 労基法に配慮したシフト案ドラフト |
| 整備計画との統合 | ダイヤ案・車両整備スケジュール | 無理のない運用計画の統合案 |
| 遅延時のリカバリー案 | 過去の遅延・運休対応履歴 | ダイヤ回復パターンの候補案 |
| 新人乗務員の教育計画 | 教育カリキュラム・習熟状況 | 個別の教育スケジュールドラフト |
| ダイヤ改正の周知資料 | 改正後のダイヤ案 | 利用者向け案内文のドラフト |
たとえば「来年のダイヤ改正案を、乗客データをもとに3パターン作って」と渡すと、増発/減便を変えた複数のダイヤ案のドラフトが出てきます。
続けて「このダイヤ案に必要な乗務員シフトを組んで」と渡せば、免許保有状況を踏まえたシフト案のドラフトが出てきます。これを土台に、運行管理責任者が最終調整します。
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代表菅澤
2-3. 遅延・運休対応と天候連動判断の補助
悪天候時の運休判断や、遅延発生時のダイヤ回復パターンも、過去の対応履歴を読み込ませておけば、判断材料としての候補案を素早く提示させられます。最終判断は、これまで通り運行管理責任者が行います。
台風や大雪など、繰り返し発生するパターンについては、過去の対応記録を蓄積しておくほど、次回の判断材料の精度が上がっていきます。
Claude Codeが担うのはダイヤ案・シフト案の下書きまでです。安全基準との整合性確認や最終承認は、運行管理責任者が行います。
03 OPERATIONS 整備計画・駅運営・IC/MaaS連携も、同じように変わる 保安維持書類の作成、無人駅対応、IC利用データの分析を具体的に見ます
ダイヤ作成・乗務員シフト以外にも、鉄道会社には年間を通じて負担の大きい業務があります。整備計画、駅運営、IC/MaaS連携、採用・経営レポートなどです。
いずれも「毎日・毎月・毎年」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 整備計画・保安維持書類の作成
車両整備記録と部品在庫データを読み込ませ、整備スケジュール案と部品発注書のドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
保安維持義務：鉄道事業法に基づき、線路・車両・電気設備を安全な状態に保つよう鉄道事業者に課される義務です。定期点検の記録が求められます。
線路や電気設備の保守計画、踏切設備の点検記録も、整備記録と組み合わせて一覧化しておくと、監査時の書類対応がスムーズになります。
| 整備・保安関連の書類 | 主な内容 |
|---|---|
| 車両整備スケジュール | 定期検査・部品交換の計画 |
| 部品発注書 | 在庫状況を踏まえた発注リスト |
| 線路保守計画 | 軌道・電気設備の点検・補修計画 |
| 踏切設備管理台帳 | 踏切ごとの設備点検記録 |
保安維持書類の作成は年間300〜500時間ほどかかるとされ、ダイヤ改正の負担と重なる時期には、運行管理部門の負荷がさらに増します。
3-2. 駅運営とインバウンド対応
無人駅化が進む中、駅員1人あたりの業務量は増える一方です。多言語案内チャットボットや遺失物管理を組み合わせることで、少人数でも駅運営を回せる体制を作れます。
📚 用語解説
遺失物管理：駅構内で発生した忘れ物・落とし物を記録し、問い合わせに応じて照会・返却する業務です。無人駅ではこの対応が駅員の負担になりやすい領域です。
過去の問い合わせ履歴を読み込ませておけば、多言語対応の案内文のドラフトや、よくある質問への回答テンプレートを用意させられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. IC/MaaS連携データの分析
Suica/PASMOなどのIC利用データ(マスキング済み)を渡すと、路線別・時間帯別の利用傾向レポートのドラフトが出てきます。個人を特定できる情報は扱わない前提で運用します。
📚 用語解説
MaaS：Mobility as a Serviceの略で、鉄道・バス・タクシーなど複数の交通手段を一つのアプリで検索・予約・決済できる仕組みです。
観光列車やD&S列車の企画、駅ナカ事業のテナント管理といった、収益拡大に関わる業務でも、過去の利用データや売上データを横断して分析させることができます。
3-4. 採用書類と月次経営レポート
運転士・車掌・整備士の採用書類のドラフト作成や、路線別/駅別の収益をまとめた月次経営レポートの作成にも活用できます。応募者情報と職務要件を渡せば、選考資料の下書きが出てきます。
沿線開発や駅ナカ事業の企画資料も、過去の来街者データやテナント契約情報を横断して読み込ませれば、企画書のたたき台を素早く用意できます。担当者は数字の妥当性確認と交渉に時間を使えるようになります。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 整備スケジュール作成 | 車両整備記録・部品在庫データ | 整備スケジュール・部品発注書ドラフト |
| 多言語案内文の作成 | 過去の問い合わせ履歴 | 多言語対応の案内文・FAQドラフト |
| IC利用データの分析 | マスキング済みIC利用データ | 路線別/時間帯別の利用傾向レポート |
| 採用書類のドラフト | 応募者情報・職務要件 | 運転士/車掌/整備士の選考資料ドラフト |
| 月次経営レポート | 路線別/駅別の収益データ | 経営レポートのドラフト |
| 国交省への報告書 | 運行実績・安全報告データ | 鉄道事業法に基づく報告書ドラフト |
| 業務 | 従来の目安 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| ダイヤ改正対応 | 1回あたり200〜400時間 | 1回あたり60〜120時間程度に圧縮できた例あり |
| 保安維持書類作成 | 年300〜500時間 | 年100〜150時間程度に圧縮できた例あり |
| 駅員1人あたり業務量 | 基準値 | 無人化補助で1.3〜1.5倍まで対応可能になった例あり |
| 観光列車/D&S列車売上比率 | 全体の5〜10% | 企画支援で15〜25%まで伸びた例あり |
3-5. 運行管理部長と営業/不動産開発、それぞれの負担
運行管理部長には、ダイヤ改正・整備計画・保安維持を同時進行させる、毎日の判断業務があります。稼働状況を一覧化しておくだけでも、判断のスピードは変わります。
営業/不動産開発担当は、駅ナカ事業・沿線開発・観光列車企画・MaaS連携を一人で兼務するケースも多く、新規企画に割ける時間が失われがちです。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 運行管理部長 | ダイヤ改正と整備計画・保安維持が同時進行 | ダイヤ案・整備計画・保安維持書類の統合ドラフト作成 |
| 駅運営担当 | 無人駅化で1人あたりの業務量が限界 | 多言語案内・遺失物管理・IC利用分析の効率化 |
| 営業/不動産開発 | 駅ナカ・沿線開発・観光列車企画の兼務 | 利用データを踏まえた企画資料のドラフト作成 |
| 経営者・会社役員 | 現場と経理、両方の負担が見えにくい | 業務全体の書類フローを俯瞰した導入判断 |
整備計画のドラフト作成や、IC利用データの分析は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。運行の安全に関わる判断や、報告・提出の最終確認は、これまで通り運行管理責任者や有資格者が行います。
04 MECHANISM なぜAIがダイヤ案やシフト表まで作れるのか——仕組みの話 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIがダイヤ作成や書類仕事を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を運行管理の書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきたダイヤ改正や整備計画の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、運行実績データや整備記録のExcel、ダイヤ図のPDFといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい書類を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したりダイヤ案を作ったりしてくれる運行管理の補助スタッフのような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「ダイヤの組み方を教えてくれる」のではなく「実際にダイヤ案を作ってくれる」——この一歩の差が、運行管理の時間を大きく左右します。
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4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式でシフトを組んで」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
乗務員シフトや整備スケジュールのように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
ダイヤ改正は年1〜2回でも、乗務員シフトの調整は毎月発生します。毎月の型が固まれば、年に数回しか発生しないダイヤ改正の作業にも、その型の考え方をそのまま流用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
運行実績データ・乗務員データ・整備記録など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。ダイヤ改正はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、運行データ・乗務員シフト・整備計画を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
IC/MaaS連携の分析でも同じことが言えます。IC利用データ・駅別売上データ・観光列車の企画データという、性質の異なる資料を横断して、利用傾向の把握と企画立案を一度に進められます。
整備計画でも、車両整備記録・部品在庫・線路保守計画という別々の台帳を突き合わせる必要があり、ここでも複数資料の横断がそのまま効いてきます。
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代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。安全に関する最終判断や、提出・報告の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 鉄道会社での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 運行データや整備記録を開いて、集計やドラフト作成ができる | 運行実績からダイヤ改正案を作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎月の乗務員シフト作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 運行データ・整備記録・IC利用データなどをまとめて参照できる | ダイヤ・シフト・整備計画を横断して統合案を作成 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | ダイヤ案の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 鉄道会社が導入でつまずきやすい点と現実的な対処 IC利用データの取り扱い、社内定着、ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを鉄道会社の現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
鉄道事業法では安全統括管理者の選任や保安要員の配置が義務付けられており、AIに任せる範囲を検討する際も、この法定要件を満たした運用体制であることが前提になります。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
IC利用データのような、ご利用者に関わる情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。マスキング済みのデータのみを渡す、といった線引きをあらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 運行管理担当・情報システム担当 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、ダイヤ改正案の作成や整備計画のドラフトなど、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
運行管理部門と駅運営部門では、扱うデータも業務のリズムも異なります。片方で定着した進め方をそのまま持ち込むのではなく、部門ごとに最初の一歩を選び直すことも大切です。
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5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、ダイヤ改正案の作成と乗務員シフト、整備計画のドラフトを、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、駅運営の担当者がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この問い合わせに多言語で回答して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、路線ごとの制約を考慮せずにダイヤ改正案をそのまま使い、行き違い設備や安全基準との不整合が後から見つかるケースです。過去のダイヤと制約条件を事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | ダイヤ改正や整備計画など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 路線ごとの制約を考慮せず不整合が発生 | 過去のダイヤと安全基準を事前に読み込ませてから作成 |
| 駅運営担当がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は運行管理担当や情報システム担当が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
ダイヤ改正案や保安維持書類は、後から国交省への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、ダイヤ改正案の作成や整備計画のドラフトを実際に動かしながらお見せしています。
つまずきの多くは、鉄道会社に限った話ではありません。ただ、鉄道事業法や安全基準といった制約が多い分、線引きをより丁寧に行う必要がある業種だとは言えます。
06 SEMINAR_CONTENT 鉄道会社向けセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 鉄道会社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | ダイヤ改正案の作成、乗務員シフト、整備計画ドラフトの実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の路線規模・業態に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。鉄道会社の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
整備計画のドラフト作成では、車両整備記録を読み込ませるところから、スケジュール案・部品発注書のドラフト作成までを実際に動かします。
駅運営の多言語案内では、過去の問い合わせ履歴を読み込ませて、案内文のドラフトができるまでの流れをお見せします。
実演で使う資料は、事前にお預かりする実際のデータではなく、当日その場で用意する想定データです。自社の資料をお持ちいただく必要はありません。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| ダイヤ改正案はどこまで任せられるか | 複数案の下書きまでで、安全基準との整合確認と最終承認は人が行う前提です |
| IC利用データをどこまで渡していいか | マスキング済みデータのみを渡す前提と、permission modeの考え方を説明します |
| 地方路線維持にAI投資の元を取れるか | 運行管理・整備・駅運営の人件費圧縮効果を具体例で示します |
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6-4. 参加対象
参加対象は代表・運行管理責任者・会社役員としていますが、駅運営や整備計画を担当する現場責任者の方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、書類仕事を人に任せる想定がなく、代表お一人で全ての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
運行管理・整備・駅運営・営業それぞれの担当者が同席すると、部門をまたいだ業務の重なりに気づきやすく、議論がより具体的になります。
07 SEMINAR_BOOKING 鉄道会社向けセミナーの参加方法と予約の流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| ダイヤ作成・整備計画・駅運営の変わり方 | 自社の運行データを例にした質疑応答 |
| IC利用データ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 公共性の高い鉄道事業で、ダイヤ作成をAIに任せて大丈夫でしょうか。
A. AIが作るのはダイヤ改正案の下書きまでで、安全基準や運行計画上の制約との整合確認、最終承認は運行管理責任者が行います。複数案を並べて比較検討する時間を短縮する使い方が中心で、判断そのものを代わりに行うものではありません。過去のダイヤと制約条件を事前に読み込ませておくほど、下書きの精度は上がります。
Q. Suica/PASMOなどのIC利用データをAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 個人を特定できる情報は扱わず、マスキング済みのデータのみを渡す前提での運用が基本です。permission modeの設定で、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく考え方をセミナー内で説明しています。最初は読み取り専用の集計・分析のみに限定する運用も可能です。
Q. 地方路線の維持にAI投資の元を取れるでしょうか。
A. 運行管理・整備・駅運営の人件費を圧縮し、地方路線維持の財務基盤を改善する道具として活用できます。観光列車やD&S列車の企画支援、MaaS連携によるインバウンド誘致にも応用できるため、コスト削減だけでなく収益面での効果も見込めます。導入するかどうかの判断材料は、セミナーで具体的にお持ち帰りいただけます。第三セクター転換の議論を抱える会社ほど、まず書類業務の負担を減らすことが検討の出発点になります。
Q. パソコン操作に不慣れな駅員や乗務員が多い会社でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は運行管理担当や情報システム担当が一緒に操作するところから始める会社が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、鉄道会社の現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 動力車操縦者免許のような専門資格の管理も任せられますか。
A. 免許保有状況や有効期限のデータを読み込ませ、乗務員シフト作成時に必要な免許区分を満たしているかの突合をAIに任せられます。資格そのものの管理台帳を最終的に確認するのは、これまで通り運行管理責任者や人事担当の役割です。新人乗務員の教育スケジュールとあわせて管理すると、免許取得後の配置計画も立てやすくなります。
Q. Claude Codeを使うと、運行管理部長や駅員の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、運行の安全に関わる判断や、利用者対応、駅での接客といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、判断業務や現場対応に集中する時間を増やすための道具です。
Q. セミナーは代表本人が参加しないといけませんか。
A. 代表・経営者・会社役員向けを基本としていますが、運行管理責任者や整備担当の方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
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鉄道会社の業務は、ダイヤ作成・乗務員シフトの段階から、整備計画や保安維持のように制度で決まった継続業務、駅運営やIC/MaaS連携のように日々積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の運行データやダイヤ図を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
