数理システム開発

人が毎日考えている計画を、システムに考えさせる

シフト、訪問予定、配車、工程、担当者の割り当てには、複雑な判断が伴います。Excel などの表計算ファイルと熟練者の知見に分散したルールを数理モデルにし、実務担当者が使える Web・モバイルシステムとして形にします。

割り当てデモを試す

最短2週間で試作 Web・iOS・Android 現場独自ルールに対応

制約ソルバー

最適化済み · 0.38秒

訪問スケジュール / 6月20日

最短2週間で試作

最適化済み

青木

伊藤

佐藤

林

09:00

V-012北 / 介護

V-008東 / リハビリ

11:00

V-003中央 / メンタル

V-021西 / 児童対応

13:00

V-017北 / リハビリ

V-026南 / メンタル

制約違反

0件

総移動時間

84分

割り当て率

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

解く課題

勤務計画現場業務ルートマッチング

注目ソリューション MPK Assurance

重要なGoコードを、テストだけで終わらせない。

返金、手数料、残高、リザーブなど、金銭を動かす重要なGoロジックについて、指定した性質が明示した仮定と対象範囲で成り立つかを機械検査します。Geminiが証明候補を生成し、MPKの独立カーネルが最終判定します。

返金手数料残高リザーブ割引分配

テストを超えた検査

選んだ入力だけでなく、指定した性質を対象範囲で確認。

Go関数1個から

専用の証明言語ではなく、重要なポリシー関数から開始。

AIをそのまま信用しない

AIは候補を作り、最終受理は独立カーネルが担当。

MPK Assuranceを見る 30秒返金デモを見る

refund.go

func ApplyRefund(paid, refunded, amount int64) (int64, error) {
  if amount < 0 || refunded+amount > paid {
    return 0, errors.New("invalid refund")
  }
  return refunded + amount, nil
}

検証する性質 累積返金額 ≤ 支払済み金額

反例が見つかりました 性質を破る具体的な入力を表示します。

カーネル検証済み 修正版の証明書を独立カーネルが受理します。

Go関数→Geminiが候補生成→MPKが独立検査

先着5社限定

MPK先行導入キャンペーン

~~通常 198,000円~~ 49,800円 税別

サービス完了後の率直なご感想と、事前承認済みの導入事例掲載にご協力いただける企業様向けです。

キャンペーンを見る

適用条件と掲載内容は専用ページでご確認ください。

解く課題

制約の多い業務では、従来型のシステム開発だけでは本当の課題を捉えきれません。

Finite Field が扱うのは、単純なフォーム型システムでは足りず、汎用 SaaS にも乗りにくい制約の多い業務です。

手作業の計画がすぐ崩れる

シフト、訪問、配送、注文が変わるたびに、誰かが予定を組み直している。

ルールが見えにくい

スキル、容量、場所、納期、優先順位のルールが、表計算と人の記憶に分散している。

複雑な調整が熟練者に集中している

同じデータが Excel、チャット、システムを行き来し、最後は同じ熟練者が修正している。

システムが判断していない

システムはあるが結果を記録するだけで、難しい判断はシステムの外で起きている。

画面を整えるだけでは足りません。判断し、その理由を説明できるモデルが必要です。

私たちはこれを数理システムとして扱います。判断をモデル化し、制約を検証し、結果を説明し、そのロジックを中心に業務 UI を作ります。

業務ルールからシステムモデルへ

同じ判断が繰り返される業務には、数理の層が必要です。

Finite Field は、必要な画面を先に並べません。現場の判断を変数、制約、目的、説明要件へ分解してから、システムを設計します。

変数

担当者、訪問、設備、注文、車両、時間帯、スキル、容量、日付を明示的なデータにします。

制約

スキル、納期、場所、負荷上限、優先順位、対応不可時間、業務例外をルールとして書き出します。

目的

移動を減らす、負荷をならす、希望一致を高める、納期を守る、判断のトレードオフを見える化します。

画面の一覧から作り始めません。決定変数、制約条件、目的、説明要件を先に定義し、そのモデルを現場が使えるプロダクトへ落とし込みます。

割り当てデモ

多くの条件を同時に満たす必要がある予定を、数理モデルでどう改善できるか試せます。

このブラウザデモは説明用です。このページ外へデータを送信しません。

訪問スケジュールプランナー

目的を変えてプランナーを実行できます。

最適化の目的

手作業プラン: 2件の制約に調整が必要

サンプル: 9訪問 / 5担当者

対応領域

汎用的な画面構成を当てはめず、業務上の判断を起点に設計します。

シフト、訪問、配車、工程、担当者割り当てなど、毎日やり直しが起きる計画業務を中心に扱います。

勤務計画

シフト・人員配置最適化

スキル、時間帯、休憩ルール、公平性を、確認できる勤務計画へ落とし込みます。

現場業務

訪問・巡回スケジュール

移動、スキル適合、希望担当者、時間枠を見ながら訪問や現場作業を割り当てます。

ルート

配車・配送ルート計画

容量、順序、サービス条件の制約下で、車両、配送、立ち寄り先を計画します。

マッチング

割り当て・マッチングシステム

人、案件、注文、資源を、説明できる優先順位と例外でマッチングします。

進め方

まずモデル、次にプロトタイプ。適合が見えてから本番へ進みます。

本番システムに進む前に、モデルを検証できるだけの小さな範囲に絞って始めます。

ルールとデータを棚卸しする

現在の表計算、ルール、実例、例外を集め、実際に判断が起きている場所を特定します。

モデルを作る

業務を変数、制約、目的、説明要件に分解し、レビューできる形にします。

運用をプロトタイプ化する

モデルの周りに小さな画面を作り、担当者が触りながら不足ルールを見つけられるようにします。

本番開発を計画する

データ、モデル、使い勝手、リスク前提が見えてから、本番開発の範囲を決めます。

最初の一歩

小さく始めて、本番システムに進むか判断します。

不確実な業務は、小さなプロトタイプから始めます。ルールをモデル化し、小さな UI を作り、その業務フローが本番開発へ進める状態かを確認します。

プロトタイプ 29.8万円から

プロトタイプは実現可能性と範囲を明らかにするものです。業務効果を保証するものではありません。

ルールとデータの棚卸し

小さな最適化・マッチングモデル

操作できる業務プロトタイプ

リスクと前提を含む次工程提案

研究からプロダクトへ

モデル化、検証、運用

NPA

検証

プロダクト

Math Lab

研究を実装の近くに置きます。

Math Lab は、数理モデリング、証明を重視する考え方、ソフトウェア開発を結びます。このページでは概要を紹介し、NPA などで技術的な詳細を解説します。

研究コンテンツは設計判断を支えるものであり、本番検証や形式証明ツールの代替として位置づけるものではありません。

NPA を読む

FAQ

初回相談前によくある質問

日々の業務判断をシステムで支援・自動化するか検討しているチーム向けの回答です。

どのような業務を数理システムにできますか。

スケジューリング、割り当て、配送ルート、マッチング、生産計画など、多くの制約を扱う業務が対象です。何を作るかを決める前に、まず業務ルールを小さなモデルにします。

業務効果は保証されますか。

いいえ。プロトタイプやデモは、実現可能なロジック、必要なデータ、使い勝手を確認するためのものです。コスト削減、売上向上、その他の業務効果を保証するものではありません。

要件が固まる前でも始められますか。

はい。まずはデータを確認し、ルールを整理して、実際に操作できるプロトタイプを作ります。モデルが現場の運用に合うと確認してから本番開発へ進みます。

制約だらけの判断を、説明でき、検証でき、運用できるシステムへ。

小さなモデルと、実際に操作できるプロトタイプから始めます。自動化する判断と、人に残す判断を一緒に切り分けます。

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