人工知能（AI）は、トラック輸送業界で最も話題を集める存在となり、より迅速なコンプライアンスチェック、より深い映像分析、複雑な規制上の質問への即時回答を約束している。しかし、J. J. Keller & Associates, Inc.の社長兼CEOであるラスティン・ケラーによれば、この技術の影響範囲が拡大しても、何かがうまくいかなかったときに最終的に責任を負うのが誰かという点は変わっていない。

「AIはビジネスを加速させます。驚異的な成果を上げるハイテク分野だけでなく、バックオフィスにおいてもです」とケラーは言う。「AIによって従業員は大量のデータを迅速に分析できるようになりました。素晴らしいことです」

しかし、スピードと洞察は責任を消し去るものではない。「結局のところ、結果に責任を負うのは人間です」とケラーは言う。「運営、事業所、車隊を安全に管理するのは依然として人間の仕事です。事故や、安全性を高めるために実施するプログラムに責任があります。事故が起きたときに『AIのせいだ』とは言えません」

この説明責任は、連邦政府の規制を受ける業界では現実的な重みを持つ。自動車運送事業者は連邦自動車運送安全局（FMCSA）が執行する安全規則の下で事業を営んでおり、同局の安全測定システム（Safety Measurement System）は、事故、運転時間規制の遵守、車両整備などの指標に基づいて事業者を評価している。コンプライアンスの責任は最終的に事業者自身にあり、この点は、車隊がどれだけの意思決定を自動化ツールに委ねるかを検討するうえで重要である。

今日の車隊は、数年前には想像もできなかったほどの大量の運用データにアクセスできる。その可視性の価値は計り知れないが、すべての問題を解決するわけではない。「今では運転手、ヤード、倉庫、運営のあらゆる側面の映像を手に入れられます」とケラーは言う。「特定の期間のすべての事故について、かつてないほど多くのデータを取得し、根本原因を分析できるのです」

ケラーの見解では、より難しい問題はデータを手にした後に始まる。「次に何をすべきかを知る必要がまだあります」とケラーは言う。「より良い情報を得られるのは素晴らしいことですが、その先はどうするのか？」

AIは選択肢を生み出せるが、決断を下すことはできない。「責任は依然としてあなたにあり、何が適切かを決めるのもあなたです。AIはあなたのチームや運営の細かな事情を理解できません。次の一手を打つのはあなたです」

データと行動の間のギャップこそ、専門家が最も価値を発揮する場所だ。「それがJ. J. Kellerのやっていることです」とケラーは言う。「優れた安全・コンプライアンス製品やプラットフォームを作っていますが、私たちは何よりもアドバイザリー（助言）企業です」

アドバイザリー企業としてのアイデンティティは同社の創業の物語に組み込まれており、ケラーはそれを祖父にまで遡る。同社は1953年にジョン・J.「ジャック」ケラーによってウィスコンシン州ニーナで創業された。「祖父は、ICCとDOTの下で新しく複雑になった州際トラック輸送規制に対応する自動車運送事業者を支援するため、一人のコンサルタントとして会社を始めました」とケラーは言う。「最初の製品は顧客への助言であり、それが今も私たちの原点です」

このアドバイザリーとしての血統は今日のエンゲージメント数にも表れており、ケラーによれば、新技術の登場にもかかわらず、直接的な人的専門知識への需要は高まり続けている。「毎年350回を超えるウェブキャストとセミナーを開催しています」とケラーは言う。「AIによってそれが減速すると思う人もいるでしょうが、参加者数は過去最高を記録しています。これほど多くの人が私たちのセミナーを求めているのは初めてです」

ケラーによれば、この需要を推し進めているのはAIの採用そのものではなく、彼が業界の真のライバルとみなすものである。「私たちは常に『最大の競争相手は慢心だ』と言っています」と彼は言う。「何もしないことが一番です。企業はしばしば、現状のままで十分だと判断しがちです」。変わりつつあるのは、車隊がその慢心を容認する度合いだと彼は主張する。「しかし今起きているのは、人々がより教育を受け、困難な問題に直面したときに専門家からより多くの情報を求めるようになっていることです」とケラーは言う。「より多くの人が落とし穴や法的事例を目にし、何かをしなければならないと理解しています」

ケラーは、かつて受け入れたくない規制要件に反発していた顧客の姿勢の変化にも気づいている。「以前は顧客が、規制の細かなニュアンスについて私たちのコンサルタントと議論していました」と彼は言う。「自分の事業にはCDLも危険物（ハズマット）資格も必要ないと主張する人もいましたが、実際には必要だったのです。ただ、ああした態度は大きく減ってきています」

基本的な規制情報はこれまでになく入手しやすくなったが、それでも助言の必要性は消えていないと彼は言う。「AIはあなたの隣に座って、改善計画について話し合うことはできません」

J. J. Keller自体がAIの能力を構築している最中でも、技術にできることには限界がある。「私たちのチームは、自社のデータで訓練したAIツールを開発しています」とケラーは言う。「しかしAIにできることには限界があります。AIは最良の推定値を出しているにすぎません。最終的に、実際に実行可能なステップを一緒に検討するのは私たちのコンサルタントです」

より速いAI駆動の回答を売り込むベンダーが数多く存在する中、ケラーは中身と誇大宣伝を見分けるためのシンプルな基準を示した。それは、ツールの出力が精査に耐えられるかどうかである。

「あなたのソフトウェアは、あなたが決定したアプローチや実施したプロセスを擁護できますか？」とケラーは問う。「なぜその選択をしたのか、なぜ専門的判断を行使したのかを説明できますか？自分にあった選択肢は何だったのか、どの方針を取り、なぜそうしたのかを説明するには、依然として専門家が必要です」

この基準は、情報収集にAIを使うことと、法的・安全上の重みを持つ意思決定にAIを使うことの線引きにもなると彼は言う。「AIから統合された評価を得るのは良いことです」とケラーは言う。「しかし、具体的な助言と、その分野での具体的な経験を持つ人材が必要です」

規制に関して特に、ケラーはAIが速く変わる規則や判例を要約する能力に実質的な価値を認めている（限界はあるものの）。「AIは人々が何を求められているかを理解する助けになっています」と彼は言う。「今ではツールを使って規則や裁判例を説明できます。AIは、自分に何が適用され、どの規則が関わっているのかについて、良い要約と説明を提供してくれます」。足りないのは、その要約を運営計画に転換する点だと彼は主張する。「優先順位、主導性、リーダーシップ、導入すべきツール、ベストプラクティス、手順といった問題が依然として残ります」とケラーは言う。「最終的な結果に責任を負うのは人間です」

ケラーは、映像に基づく安全分析を明確な例として挙げた。「膨大な映像から最も頻発するエラーを特定でき、問題のパレート分布が分かります」と彼は言う。「しかし、最善のアプローチは何でしょうか？多くの場合、非常に特殊な状況の下での複数のソリューションの組み合わせです。自社の独特な状況、経営陣、従業員に基づいて最善のアプローチを見極めなければなりません。画一的なソリューションは往々にして問題を引き起こします」

AIツールが業界全体で必需品となるなか、ケラーはそれがどの車隊が先行するかを決める要因になるとは考えていない。「結局はリーダーシップ次第です」と彼は言う。「情報が多いことは、より良い意思決定を意味しません。依然として優れたリーダーシップと、自分に最適なアプローチを見極められるチームが必要です」

その信念は、自動化をどこまで推し進めるかを検討する車隊のリーダーから直接聞く声にも表れているとケラーは言う。「カスタマーサービスについて多くの質問を受けます」と彼は言う。「多くの企業が、すべてを自動化でき、多くの業務に人間は不要だと賭けています。私たちの顧客は知りたがっています。人にまだ連絡できるのか？電話で実際の専門家にかけられるのか？私たちはアドバイザリー企業なので、今も毎日電話対応する人間を擁し、対面で支援もしています」

自動化への欲求には限界があるとケラーは付け加えた。「企業はすべてをチャットボットに任せたくはないのです」

規制を最優先する信頼できるアドバイザリー企業としてのJ. J. Kellerの原点は、AIの時代より数十年前からあり、それが今も同社の中核的アイデンティティである。

「私たちが提供するのは単なる製品ではないという点で、私たちはユニークです」とケラーは言う。「私たちはお客様の成果改善を支援するためにここにいます。製品も作りますが、私たちの目標は、お客様の状況の理解を支援し、最良の意思決定を支援し、運営をより安全にしてリスクを低減することの組み合わせなのです」