毎日の配送ルートをより安く計画
4プラン · 月払い・3か月ごと・年払い制作期間 2〜4日時間枠、積載量、ドライバーのシフト、リアルタイムの交通状況を考慮して、保有車両全体の配車ルート問題を解き、最小コストの日次ルートを作成します。新規注文、キャンセル、遅延に応じて日中に再最適化し、ドライバーに順路ごとの訪問順序を配信します。
ビジネスに最適なスケジュール、ルート、価格設定を算出します。
時間枠、積載量、ドライバーのシフト、リアルタイムの交通状況を考慮して、保有車両全体の配車ルート問題を解き、最小コストの日次ルートを作成します。新規注文、キャンセル、遅延に応じて日中に再最適化し、ドライバーに順路ごとの訪問順序を配信します。
予測した需要を満たしながら、お客様が設定した労働時間のルール、契約、スキル、勤務可能日、公平性のルールを守るスタッフのシフト表を作成します。残業と人手不足を最小限に抑え、欠勤があればシフト表を再作成して公開します。
価値が下がる前に滞留在庫や季節在庫を処分するため、どの商品を、どれだけ、いつ値下げするかを決定します。消化率と回収できる利益のバランスを取り、店舗やチャネルをまたいで値下げを調整します。
注文、パレット、カートンをコンテナやトラックにどう積み込むかを算出し、重量、段積み、壊れやすさのルールを守りながら積載率を最大化します。倉庫向けに3D積載計画と積み込み順序を作成します。
見込み、業務量、移動を基に営業テリトリーのバランスを取り、会社目標に沿った公平で達成可能なノルマを割り当てます。担当者の入社や退社、アカウントの移動に応じて再調整し、担当範囲の公平性を保ちます。
建物の熱特性を学習し、快適性の範囲を保ちながらエネルギーコストを最小化するよう、空調(HVAC)の設定値とスケジュールを制御します。天気予報、在室状況、時間帯別料金を用いて、予冷・予熱を最適に行います。
営業時間帯全体で客数と売上を最大化するよう、テーブルの割り当て、回転時間、予約の受け付けを最適化します。どの予約を受け付けるか、ウォークインの客をどう案内するか、いつテーブルを確保・解放するかを決定します。
日付、客室タイプ、セグメントごとに需要を予測し、RevPARを最大化するよう料金と滞在日数の制限を設定します。ピックアップ、競合料金、イベントの変化に応じて継続的に価格を見直し、PMS/サイトコントローラーと同期します。
各プロモーションの純増効果と共食いを予測し、予算と販促費の上限内で利益を最大化するプロモーションカレンダーを選定します。互いに売上を奪い合う重複したプロモーションを避けます。
入出金を予測し、最小のコストで資金不足を避けるための支払い、回収、短期資金調達のタイミングを提案します。流動性ポリシーに照らして、買掛金・売掛金とバッファーの水準を最適化します。
将来の業務量を予測し、計画期間にわたって、どのスキルを持つ人材を何人採用、クロストレーニング、または外部委託すべきかを提案します。サービス目標とコストに照らして人員計画を最適化します。
出荷頻度、併売傾向、人間工学に基づいてSKUを保管ロケーションに割り当て、ピッキング担当者の移動を最小化します。需要の変化に応じてロケーション配置を再計算し、チーム向けに再配置の移動リストを作成します。
段取り、能力、資材の在庫を考慮しながら、機械全体の作業順序を決め、総所要時間と納期遅れを最小化します。故障や急ぎの注文があればスケジュールを組み直し、計画を現場に反映します。
運行需要とコストを分析し、所有、リース、または廃車にする車両の最適な台数と種類を提案します。計画期間にわたって、資本、保守、稼働率とサービスレベルのバランスを取ります。
顧客ごとの解約可能性と価格感応度を予測し、利益の出る顧客を維持するための最小限のリテンション特典を選定します。予算内で、特典によって実際に行動が変わる顧客だけを対象にします。
入荷・出荷のドック割り当てと運送会社の予約時間を最適化し、流れを平準化して待機時間を削減します。1日を通して、ヤードの容量、作業員、トレーラーの優先度のバランスを取ります。
セグメントごとの支払意思額をモデル化し、長期的な収益を最大化するプランの階層、価格、機能の組み合わせを設計します。パッケージを変更する前に、プラン移行と解約をシミュレーションします。
定員、設備、希望の制約を守りながら、教室、教員、時間枠を重複なく割り当てた時間割を作成します。空き時間を最小限に抑え、講座や教員に変更があれば再計算します。
品目の収益性と人気を分析し、メニュー品目の価格変更、位置の見直し、削除を行い、客単価を上げるセットメニューを設計します。食材原価と需要を用いて、利益が最適になる価格を設定します。
スキル、希望、履歴、業務量のバランスに基づいて、顧客を最も適したスタッフに割り当てます。先着順の割り当てではなく、全体の満足度と稼働率を最適化します。
数量割引、供給能力、品質・リードタイムの制約を含むサプライヤーの入札を受け取り、最もコストの低い調達配分を算出します。ビジネスルールに沿って、複数品目・複数サプライヤーの発注先決定に対応します。
時間帯別料金、デマンド料金、業務上の必要性を考慮して、EVや機器の充電とバッテリーの放電をスケジュールします。必要なときに資産を使える状態にしながら、エネルギーコストを最小化します。
購買パターンを分析し、増分利益を最大化する商品バンドルとクロスセルのオファーを設計します。単品販売を食い合うことなく同時購入率を高めるバンドルの内容と価格を選定します。
地域の需要、スペース、品揃えのルールに基づいて、各店舗でどの商品を扱うかを決定します。SKUの増加を抑えながら、坪効率を高めるよう拠点ごとに品揃えを調整します。
お客様が設定した休息、資格、拠点のルールを守りながら、複数日にわたる移動を伴う乗務員の低コストな勤務の組み合わせとシフト表を作成します。運航の混乱時には再計算し、設定したルールの範囲内で全便を充足させます。
時間、需要、イベントに応じて駐車場やスペースの料金を動的に設定し、収益と稼働率を最大化します。稼働率を予測して価格と割り当てを調整し、空き区画と満車の両方を避けます。
故障リスク、作業員、部品を考慮して、予防保全と予知保全をスケジュールし、停止時間とコストを最小化します。状態データを用いて、早めに作業を行うことと故障まで稼働させることのバランスを取ります。
天候、価格、能力を考慮して、収穫、植え付け、生産の作業の最適なタイミングを提案し、収量と価値を最大化します。品質上の適期と、物流や市場の状況とのバランスを取ります。
各拠点の需要パターンを考慮し、固定の人件費予算を店舗と時間帯に配分して、サービスと売上を最大化します。拠点ごとの時間目標を設定し、需要の変化に応じて再配分します。
配送期限を守れる範囲で、出荷ごとに最も安い輸送モードと運送会社を選び、可能な場合は荷物を混載します。リアルタイムの運賃を用いて、LTL、FTL、小口配送、インターモーダルを横断して最適化します。
会員ごとに維持される生涯価値が最大になるよう、更新時の個別のオファー(1つの公表価格に対する特典と継続割引)を選びます。各会員の利用状況と在籍期間を使い、値上げと退会リスクのバランスを取ります。
互いに適合する移動や作業をマッチング・統合して車両を共有し、迂回を許容範囲に抑えながらコストを削減します。リアルタイムの依頼を継続的にまとめて、共有の割り当てにします。
小売業者の消化率とメーカーの利益を最大化するよう、販促予算をアカウント、ブランド、期間に配分します。測定された過去のROIと制約に照らして計画を最適化します。
教員と教室の上限内で入学需要を満たすため、各講座のクラスをいくつ開講し、それぞれの規模をどうするかを決定します。クラスの規模のバランスを取りながら、満たされない需要とコストを最小化します。
返品された各商品について、再入庫、再生、処分販売、廃棄のいずれにするかを決定し、最もコストが低く回収額が最も高い送り先に回します。施設をまたいだ返品物流を最適化します。
契約上の約束とフリークエンシーキャップを守りながら、限られた広告枠とスポンサーシップを広告主に配分し、収益を最大化します。予測される在庫に照らして掲載の価格設定とスケジュールを行います。
拠点全体で保存期間の短い在庫の発注と配分を管理し、期限切れと不足を最小化します。使用量を予測して移動を最適化し、期限が切れる前に必要な場所に在庫があるようにします。
予測される受注確率とコストを用いて、案件を受注でき、かつ利益率の目標を達成できる価格で見積もります。受注・失注した見積りから学習し、案件ごとに利益が最適になる価格を設定します。
共食いとコストを最小化しながらカバー範囲と収益を最大化するよう、拠点の開設、移転、閉鎖の場所を提案します。需要の地理的分布と制約に照らしてネットワークを最適化します。
時間帯ごとの問い合わせ件数を予測し、サービスレベル目標を最小コストで満たす人員配置を算出したうえで、問い合わせを最も適したスキルを持つ担当者に振り分けます。アーラン式の人員計算とスキルベースのルーティングを組み合わせます。
動的なレンタル料金を設定し、拠点全体で在庫の空き状況を管理して、利用可能なユニットあたりの収益を最大化します。需要に照らして、稼働率、レンタル期間の構成、再配置のバランスを取ります。
ごみ容器の充填率、車両の積載量、処分場の制約を考慮して収集ルートを計画し、走行距離と収集漏れを削減します。充填センサーまたは予測を用いて、空の収集地点を飛ばします。
需要が不確実な中で利益率とサービスを最大化するよう、共有在庫を販売チャネルとフルフィルメント拠点に配分します。どの拠点がどの注文を出荷するかを決定し、分割出荷と欠品を削減します。
コストに上限を設け、不適切なインセンティブを避けながら、目標とする行動を促す営業コミッションの仕組みを設計します。導入前に、プラン変更に対する営業担当者の反応をシミュレーションします。
需要の急増をリアルタイムで検出し、お客様が設定した上限の範囲内で、供給、売上、顧客の受け入れのバランスを取る割増倍率を設定します。緊急事態が宣言されている間は自動で停止します。セグメントごとに受け入れられる水準を学習し、割増のしすぎを避けます。
日付のある生鮮品に時間を決めた値下げを設定し、各店舗で期限切れ前に回収できる売上を最大化します。各割引率での消化率を予測し、品目と保存期間ごとに値下げをスケジュールします。
一連の注文について、板材、ロール材、棒材の切断・ネスティング計画を算出し、端材を最小化します。木目、切りしろ、機械の制約を守りながらレイアウトを最適化し、作業指示書を出力します。
申告されたスキルとカレンダー上の空き状況を締め切りに合わせ、請求可能な稼働とプロジェクトの利益率を守るプロジェクトの人員配置計画を提案し、マネージャーが承認します。範囲やスケジュールが変わると計画を再提案します。人の業績を評価することは一切ありません。
時間、営業時間、移動の制約内で価値を最大化する、複数の立ち寄り先を含むツアー行程を作成します。グループごとに観光地やアクティビティの順序を決め、天候や休業に応じて計画を立て直します。
目標利益で商談を成立させる、値引き、追加品、下取り額の最適な組み合わせを組み立てます(ローン条件は免許を持つ貸し手に委ねます)。予測した成約確率と顧客の感応度を使って各オファーを形作ります。
土壌、天候、蒸発散のデータを用いて、植物に必要な水を確保しながら水とエネルギーを最小化するよう、ゾーンごとに灌漑をスケジュールします。料金体系とポンプの能力に照らしてタイミングを最適化します。
面接官を候補者と時間枠に割り当てて面接の一連の日程を組み、負荷の平準化、必要なスキルの網羅、重複の回避を図ります。候補者や面接官の都合が変われば再計算します。
目標とするサービス水準で総着地コストを最小化するよう、倉庫の最適な数、場所、役割と物の流れを決定します。ネットワーク全体で調達、生産、配送を最適化します。
業務を妨げることなく、ピーク時に柔軟な負荷を抑制・移動して、デマンド料金を最小化し、デマンドレスポンスの報酬を得ます。どの負荷をいつ削減するかを選びます。
共食いを抑えながらネットワークのカバー範囲と収益を最大化するよう、フランチャイズのテリトリーと新規店舗の出店順序を計画します。需要の地理的分布に照らして境界と展開のタイミングを最適化します。
需要と隣接配置のルールを考慮し、カテゴリーとSKUに棚のスペースと位置を配分して、棚1フィートあたりの売上を最大化します。最適化された棚割り(プラノグラム)を作成し、需要の変化に応じて再最適化します。
プロジェクトの期限を守りながら、現場全体で作業員と重機をスケジュールし、待機時間と搬入搬出のコストを最小化します。依存関係のある作業の順序を決め、限られた機材を現場間で共有します。
同じものを多くの仕入先から購入している企業向けです。AIが実際に購入したものごとに支出をグループ化し、チームによって異なる価格を支払っている箇所を、集約の計画とともに示します。
仕入先から早期支払い割引を提示されている企業向けです。支払いのたびに、エンジンが手元資金と各割引を確認し、どの請求書を早期に支払うべきかを具体的に示します。
業務量が売上に左右されるサービス企業向けです。見込み売上と現在の稼働率を、役割と拠点ごとにいつ何人必要かを示す計画に変換し、もしもの場合のシナリオも用意します。
日付が過ぎると価値がなくなる部屋、座席、時間枠を販売している企業向けです。AIが日付と顧客タイプごとに予約を予測し、価格、在庫枠、安全なオーバーブッキング上限を設定するため、キャパシティをより多く埋め、お断りする人を減らせます。
機器レンタル、配送能力、地域サービスなど、供給と需要の両方が一日の中で変動するマーケットプレイス向けです。AIが今後数時間の供給と需要を予測し、双方がプラットフォームを使い続けるよう価格を設定します。
カーシェア、自転車、スクーター、レンタル機器のフリート向けです。AIが車両数を需要が上回る場所を予測し、顧客が来る前に車両が適切な場所にあるよう、クルー向けの移動作業を作成します。
ゲートとクルーのやりくりに追われる空港とグランドハンドリング会社向けです。プランナーがライブのフライトスケジュールに合わせてゲートと地上リソースを割り当て、遅延が発生すると、サイズ、折り返し時間、隣接ゲートのルールに従って計画を組み直します。
作業班や機械がダブルブッキングされるとスケジュールが崩れてしまう建設会社向けです。AIが実際の作業班と機械に合わせてプロジェクトスケジュールを再調整し、遅れそうな作業を予測します。
お客様から苦情が来て初めて混雑に気づくインターネット事業者やネットワーク運用者向けです。AIがネットワークのテレメトリから各回線のトラフィックを予測し、ピークが来る前に容量とルーティングの変更を提案します。変更は、エンジニアが承認した後にだけネットワークコントローラーに反映されます。
半分空いたままのクラウドサーバーに費用を払っているソフトウェア企業向けです。AIが各サービスに本当に必要な計算能力とメモリを予測し、サーバーのサイズと各サービスを動かす場所を提案して、応答時間を目標内に保ちながら請求額を削減します。
目標とする特性を求めて、延々と試行錯誤を続ける研究開発チーム向けです。結果が出るたびに、AIが目標に最も近づきそうな次の実験群を提案し、そのままラボノートに登録します。
必要な特性は分かっているが配合は分からない研究開発チーム向けです。AIが目標に向けた新しい配合候補や分子を生成して採点し、最良の候補の絞り込みリストを化学者向けに並べます。
設備を危険にさらさずに、品質と収率を高めたいプラント向けです。AIがライブのプラントデータを読み取り、安全な範囲内でより良い温度、圧力、供給量の設定を提案し、オペレーターが承認または却下できるように表示します。
装置が空いているのにサンプルが待たされている試験ラボ向けです。プランナーがサンプルのキューとスタッフのカレンダーを読み、共用装置の最適な実行順序を組み立てます。
ラボの時間よりもプロジェクトが多い研究開発リーダー向けです。AIが各プロジェクトでまだ得られる知見を評価し、実験と装置の時間をどう配分するかを提案し、結果が出るたびに更新します。