経営の優先事項を、実行できる意思決定へ。

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。

01

業務改善と生産・販売の連携

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。

経営上の問い
能力が限られる中、どの受注を、どの利益率と納期で引き受けるべきか。
提供するもの
OmniSolve の受注・コスト・スケジュールモデル、ATP/CTP シナリオ、制約の説明を伴う実行可能な計画。
価値の測定方法
納期遵守率 · 限界利益 · 計画遵守率 · 設備稼働率
ソリューションの詳細
02

サプライチェーンと調達の強靭化

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。

経営上の問い
需要やリードタイムが不確かな時、各拠点の在庫と調達方針をどう決めるか。
提供するもの
多段階在庫方針、供給者の納期シナリオ、補充提案、供給途絶時の代替案。
価値の測定方法
充足率 · 在庫日数 · 欠品率 · 調達コスト · 復旧時間
ソリューションの詳細
03

エネルギーと低炭素運用

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。

経営上の問い
価格、排出目標、設備制約が変わる中、蓄電、発電、柔軟な需要をどう協調させるか。
提供するもの
運用・需要応答シナリオ、蓄電運用方針、前提を明示した投資感度分析。
価値の測定方法
エネルギー費用 · 最大需要 · 排出量 · 設備劣化 · 事業キャッシュフロー
ソリューションの詳細
04

キャッシュフローと運転資金

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。

経営上の問い
納品や仕入先との関係を損なわずに、流動性を守る業務判断とは何か。
提供するもの
ローリング流動性シナリオ、売掛・買掛・在庫のトレードオフ、資金回収期間とリスク感度の分析。
価値の測定方法
資金回収期間 · 流動性余力 · 予測誤差 · 延滞債権
ソリューションの詳細
05

企業 AI と意思決定ガバナンス

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。

経営上の問い
AI が支援できる判断は何か、誰が責任を持ち、実行前に何を説明する必要があるか。
提供するもの
ユースケース評価、意思決定モデル、導入設計、承認ルール、提案から実行までの監査可能なフロー。
価値の測定方法
意思決定時間 · 承認ルール遵守 · 追跡可能性 · 業務例外
ソリューションの詳細
06

データガバナンスとレイクハウス基盤

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。

経営上の問い
異なるシステムの受注、在庫、能力を照合し、鮮度を確認し、判断の根拠となった記録を説明できますか。
提供するもの
対象を定めたガバナンスモデル、データソース台帳、Bronze/Silver/Gold パイプライン、文書化されたデータプロダクト、審査済みの意思決定エンジン接続。
価値の測定方法
合意した鮮度の達成 · 照合例外 · リネージの範囲 · パイプライン復旧 · 判断入力の準備状況
ソリューションの詳細

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。

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。

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。