課題 01
シフト・人員配置
希望休、資格、必要人数、連続勤務などを同時に確認し、勤務表の候補案を自動作成します。
- Input
- スタッフ、勤務可能時間、希望休、資格、必要人数
- Rules
- 連続勤務上限、勤務間隔、夜勤回数、公平性、店舗間移動
- Output
- 勤務表、人員不足、満たせなかった希望、負荷の偏り
Solutions / Decision automation
毎日、人が決めていることを、自動化する。
誰を、いつ、どこに、どの順番で割り当てるか。人員・時間・資格・車両・設備・納期などの条件を整理し、実行可能な計画案をシステムが作成します。
- Resources人・車両・設備・在庫
- Starting dataExcel・CSVから開始可能
- 出力候補案・未充足条件・理由
スタッフ: 資格・勤務・希望
時間: 開始・終了・納期
場所: 距離・移動・地域
資源: 車両・設備・在庫
制約ソルバー
必須条件計画が破ってはいけないルール。
希望条件可能なら尊重したい希望や優先順位。
評価指標何を良い計画とするかのスコア。
find feasible plan
min travel + delay + imbalance
min travel + delay + imbalance
EXECUTABLE OUTPUT実行可能な計画案
- 割り当て
- 順番
- 未充足条件
- 理由
Choose by daily decision
いま、何を毎回決めていますか。
「数理最適化」という技術名ではなく、日々の判断から選んでください。各ページで、必要なデータ、守れる条件、得られる結果を具体的に確認できます。
目的で絞り込む
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課題 02
訪問・巡回スケジュール
訪問可能時間、資格、担当継続、移動時間をまとめて調整し、実行できる一日の予定を作ります。
- Input
- 訪問先、時間枠、所要時間、担当者、位置、資格
- Rules
- 相性、訪問頻度、直行直帰、休憩、緊急案件、担当継続
- Output
- 担当者別予定、移動時間、未割り当て、変更候補
課題 03
配車・配送ルート
配送先、車両、積載量、時間指定から、車両割り当てと巡回順の候補を作成します。
- Input
- 配送先、荷量、車両、運転手、時間指定、拠点
- Rules
- 積載上限、車種条件、拘束時間、配送時間枠、休憩、立寄順制約
- Output
- 車両別ルート、総距離、積載率、未配送、時間違反
課題 04
工程・生産計画
納期、設備、人員、材料、工程順、段取り替えを見ながら、実行可能な工程案を作成します。
- Input
- 注文、工程、所要時間、設備、作業員、材料入荷
- Rules
- 工程の前後関係、設備重複禁止、資格者配置、稼働時間、段取り替え、保守停止
- Output
- 工程ガント計画、遅延予定、設備負荷、ボトルネック、競合箇所
課題 05
担当者・案件マッチング
資格、経験、地域、空き時間、顧客との相性、担当負荷から、案件ごとの担当候補を提示します。
- Input
- 案件条件、担当者スキル、経験、地域、空き時間、負荷
- Rules
- 必須資格、担当上限、継続担当、利益、優先顧客、相性
- Output
- 候補順位、割り当て案、推薦理由、未対応条件
課題 06
発注量・在庫・その他の計画
発注数量、在庫配分、会議日程、教室配置など、上の5分類に収まらない業務も、条件と評価基準から整理します。
- Question
- 毎回、複数候補を比べて一つの計画や数量を決めていますか。
- Start
- 現在のExcel、守るルール、良い結果の定義
- Answer
- 自動化に向くか、必要なデータ、最初に検証する範囲
この条件に一致するソリューションはありません。
From work to mathematical model
現場の言葉を、計算できる形に。
自動化の中心はコードではなく、「必ず守る条件」「できれば守る希望」「何を良くするか」を分けることです。業務を選ぶと、モデルの例が切り替わります。
MODEL / SHIFT-001シフト・人員配置
EXAMPLE MODELデータ入力データ
必須条件必ず守る条件
希望条件できれば守る希望
評価指標良くする指標
90-second fit check
数理自動化に向いている業務か。
該当項目を選ぶと、検討の進め方をその場で表示します。これは営業用の誇張した採点ではなく、初期相談の目安です。
1入力内容は送信・保存されません。
2低い結果でも「自動化できない」という意味ではありません。
3最終判断はExcelと業務ルールを確認して行います。
該当する項目を選択6項目 / 選択は任意
LOCAL CHECK0適性スコア
選択内容はこのページ内だけで処理され、送信・保存されません。
Honest boundary
向いている条件と、先に整理すべき条件。
すべての業務に高度な最適化が必要なわけではありません。単純なルールで十分な場合も、データ整備から始めるべき場合もあります。
数理自動化に向いているワークフロー。
- 必須条件と希望条件を分けられるシフト、訪問、配車、工程、担当割り当ては、人が候補を比べる前に確認できる制約を持っていることが多い業務です。
- 開始できるデータがある現在のスプレッドシート、CSV、代表ケースがあれば、最初のモデル検証を始められます。
- 結果の理由も確認したい価値は計画時間の短縮だけではありません。未充足条件、トレードオフ、理由を見えるようにします。
最初は本番システムではなく、実データを使った計算プロトタイプで比較します。
自動化の前に整えるべきケース。
- ルールが暗黙知のまま担当者ごとに判断ルールが違う場合は、まず必ず守る条件を定義します。
- 元データが安定していない名称、日付、場所が構造化されていない場合は、最適化より先にデータ整備が必要です。
- 成功基準が曖昧どの計画が良いか説明できない場合は、開発前に評価指標を決めます。
この場合も、無理に最適化を提案せず、データ整備や小さなルール化から始めます。
Examples by industry
業界ごとのよくある判断。
業界は違っても、内部では「割り当て」「順番」「資源配分」という同じ数学的構造を持つことがあります。
Choose the next evidence
次に確認したいものを選んでください。
いきなり問い合わせる必要はありません。計算の動き、実データでの検証、相談前の整理から選べます。
01
まず動きを見たい
条件を変更し、計算結果がどう変わるかをブラウザ上で試します。
数理デモを見る →02
自社データで試したい
現在のExcelを使い、計算部分だけを小さく試作して現行案と比較します。
プロトタイプを見る →03
対象になるか整理したい
何を決めているか、どの条件があるか、必要なデータは何かを質問形式で整理します。
数理化診断を始める →FAQ
課題を選ぶ前のよくある質問。
相談前に、計画自動化と一般的なシステム開発を分けて考えるための質問です。
最初から完璧な最適化モデルが必要ですか？
不要です。まず現在の判断を、データ、必須条件、希望条件、評価指標に分けます。モデルは小さく始められます。
ExcelやCSVから始められますか？
可能です。列の意味とルールが分かる代表的なExcelやCSVがあれば、最初のプロトタイプに使えます。
すべての判断が完全自動になりますか？
いいえ。システムは候補案、未充足条件、理由を提示し、人が確認・修正できる形にするべきです。
この5つに当てはまらない業務はどうすればよいですか？
該当しない場合は診断へ進んでください。発注、在庫、会議、教室配置など、多くの割り当て・数量決定もモデル化できます。
すべてを完全自動にする必要がありますか？
必要ありません。候補案を作成して人が確定する、変更が起きた部分だけ再計算する、未割り当てだけ人が調整するといった半自動化も有効です。
小規模な会社でも対象になりますか？
規模よりも、判断の繰り返し頻度と負担が重要です。人数が少なくても条件が複雑で、毎週長い調整が必要なら検証価値があります。
どの分類か分からなくても、現在の判断手順から整理します。
現在使っているExcelと、「誰が、何を見て、どう決めているか」を教えてください。自動化に向くか、必要なデータは何か、最初にどこまで試すべきかを整理します。