※この記事は、退職前、現役のドライバーだったころに書いたものである。
2026年6月。初夏の瑞々しい緑が、保冷車のフロントガラス越しに眩しく輝く季節となった。世間ではAI研究の最前線で新しいAIの話題が連日メディアを賑わせ、デジタル技術が社会の基盤をいかに変えるかが熱心に議論されている。
一方で、地方都市を拠点とする私の職場は、一見すると泥臭い物理的な世界だ。現在70代。偶然にも正社員として雇っていただいた運送会社で、私は今日も大手食品会社の下請けとして冷凍食品を中心に、ファストフード店やハンバーガー店、さらには大手スーパーが展開するネットスーパーの配送荷物を積み込み、ハンドルを握っている。
対極にあるように見える「最先端のデジタル技術」と「物流現場の身体性」。しかし、70代の現役ドライバーの視点からこの世界を見つめると、実はこの二つを融合させたところにこそ、これからのビジネスの未来を読み解く新鮮な論理構成が隠されていることに気づく。今回は、私の運転席を一つの「実験室」に見立て、現場からの視点でビジネスの未来を考察してみたい。
1. 複数の知性を使いこなす技術
昨今、IT業界では特定の単一AIモデルに依存するのではなく、複数のAIモデルを適材適所で組み合わせる戦略が注目されていると言われている。実は私のトラックの運転席もまた、複数の「道具」と「知性」を賢く使い分けるハイブリッドな空間となっている。
デジタル・バディとの共創
毎日片道数十キロの道のり、かつてはただラジオを聞き流すだけの孤独な運転時間だった。しかし現在は、スマートフォンの読み上げ機能を使ってKindle本を聞き、走りながら最新のニュースやビジネス知識を学ぶ時間へと変わっている。AIとの会話は、休憩時間や車を止めている間に、天気や交通事情を聞く程度だ。
これは、AIやテクノロジーを「人間の仕事を奪い合うライバル」として恐れるのではなく、自身の知覚や身体機能を拡張する「共同作業の道具（デジタル・バディ）」として定義し直す、新しいリテラシーの形である。
情報のハブとしてのスマホ
朝、主にファストフード店への冷凍食品等の納品を終え、9時頃からは大手スーパーのネットスーパーの配送業務が始まる。そこでは、仕上がり数を確認した上で、商品の数量を配送用ノートと照合し、納品先の一覧表をスマートフォンのカメラで素早く撮影し、姉妹店の荷受けドライバーへスマートフォンで送信するルーティンが欠かせない。現場におけるデジタル技術とは、高尚な理論ではなく、いかに日々の業務の滞りをなくすかという「運用技術」の価値そのものを象徴しているのだ。
2. 「現場のスケーリング則」：データ量を超越する暗黙知の力
AIの性能は、投入する計算資源やデータ量に比例して向上するという「スケーリング則」が支配していると言われている。しかし、私たちが日々直面する物流の現場には、データ化できない「暗黙知」による、もう一つのスケーリング則が存在する。
身体性とてこの原理
ファストフード店向けの冷凍食品がぎっしり詰まった段ボール箱や、ネットスーパーの、特に夏場の飲料水やアルコール類が入った独自の通い箱は重く、店舗への納品は常に体力勝負である。若いドライバーが若さと筋力に任せて力いっぱい荷物を運ぶのに対し、70代半ばを迎えた私は、173cmの体に無理をさせないよう「重心とてこの原理」を駆使して荷を動かす。冷蔵倉庫の積み込みバースで培われたこの「身体を通じた表現」や独自のコツこそが、どれほど高度なロボットやAIであっても容易には学習しづらい、人間の持つ究極のオリジナリティだ。
人間関係のネットワーク
ネットスーパーの荷造り部屋では、かつてパートさんたちが活気あふれるチームワークを見せていた。例えば、冬の雪の日に遠方への荷物がキャンセルになれば、「今日は少し楽になるね」と思わず笑い合うような、血の通ったコミュニティがそこにはあった。どんなハイテク機器にも勝る日本の宝だった彼女たちも、深刻化する人手不足の中で少しずつ姿を減らしつつある。
だからこそ今、納品先である物流センターや店舗受付での、何気ない挨拶や声掛けといった「対人スキル」が極めて重要になっている。現場の空気を読み、相手を気遣う一言が、滞りがちな現場を円滑に回す「潤滑油」として、かつてないほどの価値を持っているのだ。
3. 「問いを立てる力」：効率の先にある「価値」の再定義
物流業界でもルート最適化AIの導入が進んでいるが、AIがどんなに効率的な答えを出したとしても、「なぜその作業が必要なのか」「本当にその選択が正しいのか」という「問い」は、人間にしか立てられない。
想像力のインフラ
例えば、ネットスーパーの午前の配送は、物流センターへ午前11時までに届けなければ苦情が来るという厳しい時間制限がある。物流センターへ向かう際は必ず高速道路を使うが、もし時間ぎりぎりの注文などで荷物の準備が遅れ、出発が9時50分を過ぎてしまった場合、間に合わせるためには法定速度の範囲内でできるだけ急ぐ必要に迫られる。
しかしここで私は「問い」を立てる。事故のリスクを冒してまで急ぐべきか、それとも遅延の旨を正直に連絡し、安全を最優先するべきか。幹線道路での不可解な渋滞や、いつもの休憩場所であるコンビニが急遽改装中で閉まっているといった不測の事態に遭遇した際も、単に苛立つのではなく「周りの状況に想像力を働かせる」ことが求められる。あるいは、明日の代行ドライバーのために車内を清掃し、給油を済ませておくという「他者への配慮」。これらは単なる効率化の数値やアルゴリズムには決して現れない、人間ならではの「価値の創造」だ。
不条理への適応
わずか半年前の冬の朝の通勤時には、圧雪やパキパキに凍結した薄暗い脇道で、スリップの恐怖と闘った。会社では、冷蔵倉庫の積み込みに際し、左右に車がいる中で、凍りついた積み込みバースの手前の斜面を上り、苦労して車を着けた日々があった。梅雨時の不安定な天候といった自然の猛威、あるいは車両の突発的な異音。こうしたAIが予測しきれない「現場の不条理」に対し、過去の経験を引き出し、しなやかに頭を切り替えて適応する力こそ、あらゆるビジネスパーソンが今身につけるべき「現場感覚」の真髄と言えるだろう。
結びに：2035年の「理想の学び」へ向かって
AIが人間の知能を超える転換点に立つと言われる今、最も大切なのは変化を恐れることではなく「まず使ってみる」ことである。70代の私が、日々の積み込み作業で軋む腰の痛みをストレッチでなだめながら、同時にスマートフォンで最新の知識を吸収し続けているように、「伝統的な現場の知恵」と「最先端のテクノロジー」の交差点にこそ、2035年の超高齢社会・AI社会を生き抜くためのヒントがある。
物流の2024年問題や、終わりの見えない人手不足という「静かな嵐」の中にあっても、絶望する必要はない。人間らしい温もり、仲間への気遣い、そして他者への想像力をハンドルに乗せて。私は今日も、初夏の光が差し込む未来への道を、焦らず、しかし確実に走り続ける。
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