Mathematical Optimization
数理最適化ソリューション
配車・シフト・積載・配分を、制約を守って自動で計画します
製造・物流・公共インフラ ／ 計画・配車・要員管理部門
御社の制約条件と優先順位を組み込み、受注・在庫・勤怠などの業務データにつないで計画を出します。計画案は人が確認し、確定する運用です。
対象にする業務
配送ルート・積載車両と荷物の割り当てを決める工程
勤務シフト人と時間の割り当てを決める工程
需給の配分足りない供給を配る工程
生産・運行スケジュール設備と運行の順序を決める工程
導入分野物流・食品流通・医療・鉄道・精密製造積み付けと配送／需給の配分／制限付き献立／ダイヤ修正／工程計画
使う技術整数計画・動的計画・マッチング混合整数計画法、動的計画法、安定マッチング、グラフアルゴリズム
稼働環境オンプレミス・閉域網に対応業務データを社外に出さない構成が選べます
コア機能と拡張機能
最適化のエンジンと、制約条件を記述する型、計画結果を出力する部分は製品として動いています。そこに御社の制約条件と業務システムをつなぎ込んで、計画業務そのものを自動化します。
| コア機能（製品として持っているもの） | 拡張機能（御社の環境につなぎ込んで広げるもの） |
|---|---|
| 最適化のエンジン 整数計画・動的計画・マッチング | 御社の制約条件と優先順位を組み込む 就業規則、車両と拠点、品目、守りたい条件の優先度 |
| 制約条件を記述する型 | 業務データにつなぐ 受注・在庫・勤怠・配車管理から入力を受け取る |
| 計画結果の出力 表・ガントチャート | 再計画の運用をつくる いつ・誰が・何を直して確定するか |
拡張の範囲は、御社の計画業務と既存システムを見て相談で決めます。
SaaS型の計画ツールとの違い
計画を立てるツールは他にもあります。違いは、御社の業務と既存システムのどこまでを引き受けるかです。
| SaaS型の計画ツール | 数理最適化ソリューション | |
|---|---|---|
| 誰が動かすか | 担当者が画面に条件を入力して運用する | 既存システムから自動で入力を受ける形まで作り込む |
| 制約条件の反映 | ツールが用意した項目の範囲で設定する | 就業規則・設備の制限・優先順位を、御社の決め方のまま記述する |
| 出力の行き先 | ツールの画面とCSVダウンロード | 配車管理・勤怠・生産管理などの既存システムへ戻す |
| データの置き場所 | ベンダーのクラウド | クラウド・社内サーバー・閉域網から選べる |
| 委託の扱い | 計画業務は社内か委託先に残る | 外部に委託していた計画業務を社内に戻せる |
どこで動くか
本番の業務システムとして動かすために、情報システム部門が確認する4点を先に公開します。
| 確認する項目 | 対応 |
|---|---|
| 処理の場所 | クラウド、社内サーバー、閉域網から選べます。要件に応じて、処理を社内で完結する構成に対応します。 |
| 外部への送信 | 閉域構成では、受注・勤怠・配送先などの業務データをネットワークの外へ送信しません。 |
| 既存システムとの接続 | 受注・在庫・勤怠・配車管理から入力を受け取り、計画結果を既存の業務フローへ戻します。 |
| 記録と承認履歴 | どの条件でいつ計画を出し、誰が確定したかを記録します。人が直した内容も残ります。 |
任せられる計画
入力するものと出てくるものを、計画の種類ごとに示します。いずれも導入例のある計画です。
| 計画の種類 | 入力するもの | 出てくるもの |
|---|---|---|
| パレット積載 | 荷物のリスト（寸法・重量・届け先）、車両・パレットの仕様 | 積み付けの順序と配置。積載率と、崩れ・過積載を避けた配置図 |
| 配送ルート | 配送先、時間枠、車両数、ドライバーの勤務時間 | 車両ごとの順路と到着予定。走行距離と時間枠違反のない計画 |
| 勤務シフト | 要員の希望、スキル、法規と就業規則、必要人数 | 勤務表。法規を守り、偏りを抑えた割当 |
| 需給の配分 | 供給量、各拠点の需要、優先順位 | 供給が足りないときの配分表。優先順位に沿った不足の割り振り |
| 献立 | 栄養の制約、食材の在庫と価格、個人ごとの制限 | 期間分の献立表。制限を守り、食材の重複と費用を抑えた組み合わせ |
| 製造ラインのスケジュール | 受注、設備と工程の能力、段取り時間 | 設備ごとの稼働計画。納期を守り、段取り替えを減らした順序 |
| ダイヤ乱れの修正 | 運行計画、乱れの発生状況、車両と乗務員の制約 | 復旧までの運行案。制約を守りつつ影響を小さくした修正 |
生成AI（大規模言語モデル）は文章の生成が得意な技術で、制約条件を守った計画を安定して出すことは苦手です。計画には数理最適化という別の技術を使い、必要に応じて生成AIを前段の対話や説明の生成に組み合わせます。
導入の流れ
全体を発注してから確かめるのではなく、御社の現在の計画表と制約条件で試算できるかを先に見ます。
01実際の計画表と制約条件で確認するいま人が計画を組むときに守っている条件と優先順位を書き出し、扱える範囲を確認します。
→
02コア機能の範囲で試算する主要な制約だけを入れた状態で計画を出し、現在の計画と見比べます。
→
03拡張機能を組み込む残りの制約と例外の扱い、業務データとの接続、計画案を人が直して確定する手順を決めます。
→
04本番運用へ出力先の接続と運用手順の引き渡しを行います。
御社の実物をお預かりして、コア機能で対応できる範囲と費用感をお伝えします。
対応可能か、費用感を一度相談するこの製品が使われた事例
数理最適化が使われた事例です。
物流／配車・積載積み付けと配送計画の同時最適化パレット積載と配送ルートを合わせて最適化し、積載効率と待機時間を改善した事例（物流Q社）。事例を読む →食品流通／需給計画供給が変動する日の納品先配分を自動最適化担当者の優先ルールを数理最適化エンジンに組み込み、配分の判断ばらつきと工数を減らした事例（食品流通N社）。事例を読む →医療・介護／給食患者ごとの制限を満たす献立を自動生成複数の食事制限の組み合わせを数理最適化で解き、栄養士のチェック負荷を減らした事例（医療法人O）。事例を読む →公共交通／運行管理遅延時のダイヤ修正を数理最適化で自動提案路線の制約をモデル化し、ベテラン依存だったダイヤ修正の判断を平準化した事例（鉄道P社）。事例を読む →精密製造／工程調整工程割付と納品スケジュールの自動生成図面から部品リストを抽出し、工程割付とスケジュール作成までを自動化した事例（精密製造S社）。事例を読む →
ほかの業務での活用事例も公開しています。
公開している事例をすべて見るよくある質問
| よくいただく質問 | 回答 |
|---|---|
| ChatGPTなどの生成AIで計画は組めませんか | 生成AIは文章の生成が得意な技術で、多数の制約条件を同時に守った計画を安定して出すことは苦手です。計画の作成には数理最適化という別の技術を使います。生成AIは、条件の聞き取りや結果の説明など前後の工程に組み合わせます。 |
| 毎回ゼロから開発することになりますか | なりません。最適化のエンジンと制約条件を記述する型はコア機能として動いています。御社ごとに拡張するのは、制約条件と優先順位・業務データとの接続・再計画の運用ルールの3つです。 |
| 制約条件が複雑でも対応できますか | 守らなければならない条件と、できるだけ守りたい条件を分けて記述します。まず主要な制約だけで試算し、現在の計画と見比べながら条件を増やしていきます。 |
| 人の判断は残りますか | 残ります。計画案を人が確認し、必要なら直して確定する運用を前提に設計します。例外の扱いは導入時に決めます。 |
| どのくらいの期間で使えるようになりますか | 棚卸しから本番運用まで、制約条件の数と接続先の数で変わります。現在の計画表を見たうえでお伝えします。 |
| 業務データはどこに置くことになりますか | クラウド、社内サーバー、閉域網から選べます。閉域構成では、受注・配送先などの業務データをネットワークの外へ送信しません。 |
| 既存の計画システムとはどうつなぎますか | 受注・在庫・配車管理などから入力を受け取り、計画結果を既存の業務フローへ戻します。どの条件でいつ計画を出し、誰が確定したかも記録します。 |
対応可能か、費用感を一度相談する
現在の計画表と制約条件をお預かりして、コア機能で試算できる範囲と、御社の環境につなぎ込む拡張の範囲をお伝えします。そのうえで費用感を概算でお出しします。
