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
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。
優先順位
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
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
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
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
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
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
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。
意思決定インテリジェンスのデータ基盤
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
責任者、データ範囲、制約、現状の基準を確認します。
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。
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。
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
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。