意思決定の科学で、業務と資本効率を高める。

生産・販売の連携、サプライチェーン、エネルギー、キャッシュフロー。AEVO は重要なトレードオフを明確にし、専用モデルを構築して、統制可能な業務フローに意思決定を組み込みます。

例

照合はブラウザ内で行い、入力した文章は送信しません。

優先順位

サービスレベル
—
コスト
—
CO₂
—

説明用モデル

データが予測になり、制約が実行可能領域を切り出し、意思決定は最適な頂点に落ち着きます。優先順位を変えて、意思決定の動きを確かめてください。

意思決定のプロセス

業務の兆候から、根拠ある行動へ。

予測を実際の制約と結びつけ、選択肢の得失を示し、チームが検討できる提案へとつなげます。

01 業務データ

実際の業務条件から始める。

受注、生産能力、在庫、業務ルールを明確な意思決定の文脈にまとめ、既知の情報、不足するデータ、担当者を確認します。

受注 · 生産能力 · 在庫

02 ML 予測

何が変わり得るかを理解する。

予測は需要と不確実性の範囲を示し、判断の材料になります。予測値だけで業務計画が決まるわけではありません。

予想需要 · 不確実性の範囲

03 OR と制約

実行可能な選択肢を比較する。

生産能力、供給可能性、サービス水準、予算の制約に沿って代替案を評価し、選択前に各案の得失を明らかにします。

実行可能な計画 · 得失の比較

04 説明

提案の根拠を明確にする。

提案を入力データ、前提、重要な制約と結びつけます。チームが選択理由と、提案を変える条件を理解できるようにします。

根拠 · 前提 · 代替案

05 人による確認

人が判断の責任を持つ。

担当チームが提案を確認し、承認や修正を記録して実行結果を追跡します。人による確認は意思決定プロセスの一部です。

判断の責任者 · 承認 · 結果の確認

概念的なワークフロー · 架空の入力データ · 概念的なプロセスの例示です。顧客の実績やリアルタイムの AI 推論を示すものではありません。

意思決定リプレイ

一つの意思決定を、データから承認まで見る。

意思決定エージェントを選んでください。データを読み込み、予測し、HiGHS で最適化し、根拠を説明したうえで、承認か差し戻しを待ちます。計算はブラウザ内で実行し、所要時間は実測です。データは例示です。

例示データ · ブラウザ内で計算 · 顧客事例ではありません

以下はビルド時に実行した例示ログです。JavaScript を有効にすると、ブラウザ内で再計算と承認ができます。

観測 例示データを読み込み:期首在庫 600 個、仕入先の出荷上限は週 700 個、発注 1 回 $1,200、保管費は 1 個あたり週 $1.50。

予測 今後 8 週の需要中央値は 380–610 個、第 4〜6 週に販促。予測誤差は週を追って広がり、需要の 10% から 21% へ。

予測 サービス水準 95%:安全在庫は週 69–168 個。

求解 HiGHS で混合整数計画を解いています:変数 24、制約 24。

求解 最適な計画が見つかりました(ビルド時に同じソルバーで計算)· 差 最大 0.3%

計画 発注 6 回(第 2–7 週)、総コスト $9,591:発注 $7,200、保管 $2,391。

説明 第 6–7 週は仕入先がフル稼働で、計画のボトルネックです。仕入先の週あたり能力を 1 個増やすと $4.50 削減。

承認 購買責任者の承認を待っています。

不確実性 → 意思決定

予測値は、そのまま発注量にはならない。

需要には不確実性があります。品切れの損失が売れ残りより大きいとき、最適な発注量は予測の中央値を上回ります。どれだけ上回るかはコストが決めます。

80% 予測区間(P10–P90) 予測の中央値(P50) 最適発注量
クリティカル比率
75%
予測の中央値(P50)
1,000 単位
最適発注量
1,121 単位
意思決定モデルによる削減額
$117
意思決定ラボへ →
予測どおりの発注と最適発注量の比較
発注量不確実性の期待コスト
P50 予測どおりに発注1,000$574
最適発注量で発注1,121$458

説明用モデル:需要は正規分布(平均 1,000 単位、標準偏差 180)、1 回の発注判断。

意思決定インテリジェンスのデータ基盤

よりよい判断は、共通の業務理解から。

分散した企業データを統制できるレイクハウスへ集約し、再利用可能なデータプロダクトを審査済みの業務行動につなぎます。

データから判断へのサービスを見る

支援の進め方

洞察から実行まで、一貫した道筋。

  1. 判断の範囲を定める

    責任者、データ範囲、制約、現状の基準を確認します。

  2. シャドーモードで検証する

    本番業務を変える前に、モデルの提案を既存の判断と比較します。

  3. 統制の下で組み込む

    合意したシステム、承認手順、例外処理を業務チームと接続します。

  4. 価値を継続的に測る

    合意した指標とモデルの挙動を追跡し、業務環境の変化に適応します。

技術リーダーシップ

戦略と日々の判断をつなぐ。

業務の選択肢を明示し、制約下で検証し、モデルを業務フローに組み込むことが私たちの役割です。経営層、分野の専門家、技術チームと協働し、責任と業務の背景を常に重視します。

蔡 裕立 博士 · CTO 兼 共同創業者

AEVO について

重要な意思決定から始める。

コスト、能力、リスク、資金が業績を制限している箇所をお聞かせください。広い変革に進む前に、焦点を絞った評価を設計します。