顧客需要の上方修正
今回のバッチの需要が 1,200 個から 1,400 個に増えました。
現在の計画を維持：期限内の納入 1,200 / 1,400 個
再計画：期限内の納入 1,300 / 1,400 個（100 個増）、変動供給費 $36,085（+$3,185）
根拠 2 つの工場の合計能力 1,300 個はフル稼働です。残り 100 個は残業、外注、または顧客との納期調整が必要です。
意思決定エンジン
経営判断が形になる過程を体験する。
企業意思決定エンジンは組み込みのサンプルデータによる公開体験です。個別のご相談に先立ち、目標、制約、代替行動を一緒に評価する流れを確認できます。
提案だけでなく前提も確認する。
一つの業務課題から始め、サンプル入力と変更可能な前提を確認し、代替案を比較します。支配的な制約、前提が外れた場合の影響、承認者を確認してください。体験は判断の流れを示すもので、本番運用や顧客利益の検証ではありません。
運用コントロールタワー
イベントが起きたら、モデルが再計画し、人が決める。
サプライネットワークのコントロールタワーです。需要の変化や供給者の停止などのイベントが起きると、モデルが「現在の計画を維持」と「再計画」を比較し、根拠を示します。承認するまで実行されません。データは例示で、モデルはブラウザ内で動作します。
- 期限内の納入量
- 1,150 / 1,400 個
- 未充足需要
- 250 個
- 変動供給費
- $34,400
- 承認待ち
- 0
- 判断による追加納入
- +550 個
イベント
監視中。次のイベントを待っています…以下は、ビルド時に 3 つのイベントを順に承認した例示ログです。JavaScript を有効にすると、イベントがリアルタイムで届き、あなたが承認します。
供給者 A が出荷停止
供給者 A の今回の 600 個が出荷できません。
現在の計画を維持：期限内の納入 700 / 1,400 個
再計画：期限内の納入 950 / 1,400 個（250 個増）、変動供給費 $27,400（+$8,200）
根拠 供給者 B と C の合計 950 個はすべて使っています。なお 450 個不足しており、新しい調達先が必要です。
供給者 C が追加供給可能に
供給者 C の今回の能力が 500 個から 700 個に増えました。
現在の計画を維持：期限内の納入 950 / 1,400 個
再計画：期限内の納入 1,150 / 1,400 個（200 個増）、変動供給費 $34,400（+$7,000）
根拠 追加の 200 個は「供給者 C → 工場 1」（6 日）で、7 日の期限内に届きます。
例示データ · モデルはブラウザ内で動作 · 顧客のリアルタイムデータではありません
意思決定エンジンの価値を支える業務データ。
統制されたデータプロダクトを準備し、鮮度と定義を合意して、目標、制約、承認ルールにつなぎます。レイクハウスが企業意思決定エンジンのデータ基盤になる仕組みをご覧ください。
意思決定エンジンのデータ基盤を構築意思決定の仕組みを探索
ひとつの経営課題に、複数の選択肢。
能力を選び、業務情報、トレードオフ、レビュー結果のつながりを確認してください。概念図であり、実際の製品画面ではありません。
需要と在庫
需要の変化が補充、欠品リスク、在庫水準に与える影響を確認します。
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業務の入力情報
需要、リードタイム、在庫水準
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代替案を比較
補充の時期と数量
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判断の根拠を確認
サービス水準、欠品、在庫リスク
運転資本
売掛金、買掛金、在庫がキャッシュ・コンバージョン・サイクルに与える影響を比較します。
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業務の入力情報
売掛金、買掛金、在庫
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代替案を比較
回収と支払の前提条件
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判断の根拠を確認
資金循環と流動性への影響
サプライチェーンのリスク
供給元への依存度、納期の変動、代替調達案を検討します。
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業務の入力情報
供給者の集中度と納期の変動
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代替案を比較
代替調達と供給バッファー
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判断の根拠を確認
供給継続リスクと選択肢の検討
データから判断への設計を探索
各層に目的を。各判断に責任者を。
企業データが原記録から統制された提案へ進む流れを確認。段階を選び、役割、成果物、業務との関係をご覧ください。
企業データのソース
ERP · CRM · MES · WMS · IoT · 財務 · 外部データ
ML と詳細分析
統制された Silver データも ML や詳細分析に使えます。利用者全員が同じ Gold プロダクトを使う必要はありません。
データプロダクトと判断ロジックを接続
Gold は業務データプロダクトと BI を支えます。承認済みデータセットを目標、制約、承認ルールとともに意思決定エンジンへ接続。分析結果だけで行動の権限は生まれません。
Bronze — 原データを保持
- 設計上の役割
- 原記録、時刻、取り込みメタデータを取得し、合意した期間の履歴を保持。
- 次へ渡すもの
- 来歴を持ち、再処理・検証できるソースのスナップショット。
- 判断との関係
- 数値が変わったとき、上流の変更を推測せず原データで確認できます。
Silver — 共通の業務データを整備
- 設計上の役割
- 共通エンティティを検証、重複除去、照合し、識別子と単位を統一。例外を隔離。
- 次へ渡すもの
- 業務プロダクト、ML、詳細分析に使う、定義・検証済みのデータセット。
- 判断との関係
- 受注、在庫、供給者の意味をそろえてから、複数の計画を比較できます。
Gold — 業務データプロダクトを公開
- 設計上の役割
- 合意した業務ルールを適用し、利用者に必要な粒度のデータセット、KPI、特徴量を作成。
- 次へ渡すもの
- 責任者、定義、更新時刻、版を明示したデータプロダクト。
- 判断との関係
- 計画チームが、提案の根拠となった在庫、費用、需要データを確認できます。
意思決定エンジン — 実行可能な行動を比較
- 設計上の役割
- 承認済みデータを目標、予測、業務制約と組み合わせ、AI と最適化で代替案を評価。
- 次へ渡すもの
- 前提、トレードオフ、制約、入力の版を示す審査可能な提案。
- 判断との関係
- 予測は選択を支え、目標と制約は実行可能な選択肢を定めます。
審査・実行・学習
- 設計上の役割
- 権限を持つ審査者と承認の限界を定め、合意した範囲でのみ実行へ接続。
- 次へ渡すもの
- 承認・実行記録、実測結果、次の審査サイクルへのフィードバック。
- 判断との関係
- 提案、承認された計画、実際の結果を明確に区別できます。
各層を通したデータガバナンス
責任 · 権限 · 品質 · リネージ · 保存 · 監視
段階を選んで流れを確認。またはボタンで、判断の例をたどれます。
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。