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
特定の業務フローを軸に、診断、意思決定の科学、エンジニアリングを組み合わせます。責任者、業務制約、合意した測定基準からプロジェクトを始めます。
受注の納期回答、動的コスト、有限能力を結び付け、実際の制約を反映した生産計画を作ります。
調達、補充、配分の意思決定で、サービス水準、在庫、供給リスクの均衡を図ります。
エネルギー・排出量・財務をつなぐモデルで、設備、需要、商業上の制約を調整します。
流動性、在庫、売掛金、支払い時点を財務と業務が同じ基準で捉えます。
AI 実験から、プライベート環境、人による承認、追跡可能な実行を備えた業務フローへ。
企業の意思決定を支えるデータ基盤を構築。AEVO はガバナンス、データレイク、Medallion パイプラインを分析、AI、意思決定最適化につなぎます。
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。
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。
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。