複雑な条件の組合せから最適解を導く
最適化領域の
カスタムAI開発
企業を取り巻く複雑な条件下にある無数の制約条件から、
最適解を導出。
コスト最小化や最短納期の達成など、人間では及ばないパターン
創出により、属人化の解消とバリューアップを実現します。
人手不足や熟練者の高齢化が進む現代、
属人化した現場運用は大きな経営リスクに
現場を支えてきた熟練者の高齢化や労働人口の減少により、経験則に頼る業務は限界を迎えています。中でも計画・設計業務は、あらゆる工程に内在・関連するタスクでありながらも、そのノウハウの言語化の難しさからデジタル化の難易度が高く、とくに属人化されやすい業務です。 これらの業務に対して必要なのは、担当者のスキル・感覚に依存した業務フローや、部分最適に留まるDXから脱却し、組織として常に高効率な判断を下せる「新しい仕組み」への転換です。
AIの力で、計画・設計を最適に
精度の向上と人材不足の解消を
同時に実現する
AIによる最適化とは、膨大な制約条件の中から、コストや効率における「最良の解」を数学的に算出することです。 人が何時間もかけて悩む複雑なパズルを、AIは瞬時に解き明かします。 これにより、熟練者の不在や人手不足といった物理的な制約をシステムが補完します。 人は最終的な意思決定に注力し、計算と探索はAIが行う。これが、安定的かつ高収益なビジネスプロセスの本来あるべき姿です。
Laboro.AIは貴社の複雑なビジネス課題を
AIが解決できる問いに翻訳し、設計します
最適化領域は技術的難易度が高く、実用化できるAI開発ベンダーは限られます。Laboro.AIは、創業以来、企業の成長を図る「バリューアップ型AIテーマ」にこだわってカスタムAI開発を行っており、最適化領域においても製造業を中心としたサプライチェーン全域において豊富な実績を有しています。AI開発ノウハウとビジネスコンサルティング力を高度に融合させる独自メソッド「ソリューションデザイン」を用いて、クライアント企業様特有の複雑な制約条件を深く理解し、正しい課題の設定から解決まで伴走。ビジネスとして成果が出るカスタムAIの産業実装をリードします。
難易度の高い
「最適化」×「強化学習」の
強力なアプローチを実践
最適化を実現するためのアプローチは複数存在しますが、現在、この領域で大きな注目を集めているのが強化学習の活用です 。
技術的な側面から見ると、強化学習を用いたアプローチは、問題の構造そのものを学習し、新しい状況に対しても高速かつ柔軟に推論できる点が、従来手法にはない圧倒的な優位性です。
これは分かりやすくいうと、「AIが、経験豊富な熟練者の『勘』と『コツ』を自ら学び取る仕組み」と言うことができます。解法そのものを学習する 従来のプログラムと異なり、強化学習は、AIが何万回もの試行錯誤を繰り返すことで、「どうすれば最も効率的か」というルールを自ら発見します 。
●企業の秘伝のタレをデジタル化
言語化、マニュアル化が難しいベテランの判断基準を、学習・再現することが可能です。
●変化に強いリアルタイム性
一度学習を終えたAIは、現場で突発的な状況変化（渋滞や急な注文変更など）が起きても、瞬時に次の一手を導き出せます 。
強化学習を用いた最適化の実装には、高度なアルゴリズムの選定や、適切な報酬設計（どのような結果を正解とするかの定義）が不可欠です。これには深い学術的知見と、実務でのチューニング経験の両方が求められます。
Laboro.AIは、この難易度の高いアプローチの実装経験をもつ数少ないベンダーの一つです。
最適化は、ものづくり産業を中心とした複数の業種・業界の様々な領域において価値の源泉となる重要なテーマです。Laboro.AIは、サプライチェーン全域において豊富な実績を持ち、あらゆるニーズに対して課題抽出からAI開発・導入まで伴走します。
構造設計
勘と経験に頼った
設計プロセスをAIで最適化
熟練者の経験則だけでは、複雑化する設計パラメータの最適解を見つけることは困難です。AIは膨大な制約条件の中から、コストと品質を両立する設計案を短時間で自動探索。属人化を解消し、技術継承を加速させます。
期待される効果
- 設計品質の安定化
- 開発期間の短縮
- 思い込みを排除した
革新的アイデア創出 - 独自競争力の確立
- 技術継承の加速
事 例
構造物の最適設計探索
インフラ関連企業 様
- 課 題
- 複数パラメータを扱う構造物設計で、変更による影響や創造的を加味した最適解の発見が困難。
- 開発成果
- 設計パラメータをモデル化し、最適指標に基づきAIが自動探索。短時間で複数パターンの設計案を生成可能に。従来設計よりもコスト・作業性で優れた設計案を提示し、設計品質と効率を大幅に向上。
生産計画・設備制御
限られた資源を
最適に配分し生産効率を最大化
複雑な制約条件下でも、納期遵守とコスト最小化を両立する生産計画・設備計画を自動生成します。動的な条件変更にも即座に対応することで、工場全体の生産性を極限まで高めることが可能です。
期待される効果
- リアルタイム最適化で
効率向上 - 在庫削減と
納期遵守を両立 - 予知保全で
突発停止を削減 - エネルギー効率改善で
コスト削減 - データ活用で
迅速・的確な判断
事 例
多品種を扱う生産工程の
スケジューリング自動化
化学系製造業 様
- 課 題
- 多品種を扱う工場では、人手での生産計画に限界。納期遵守や切替作業の最小化が難しく、頻繁な注文変更にも迅速対応が求められていた。
- 開発成果
- 強化学習で未知の注文にも対応できる自動化ソリューションを開発。ファインチューニング機能を組み込み、現場要件に最適化し、精度向上を実現。従来手法では困難だった複雑な計画も自動で作成でき、人が作る計画に並ぶ性能を達成。熟練者でも困難だった最適計画を効率的に立案できることが期待される。
工事計画
膨大な条件の組み合わせから
最適な施工計画を立案
資機材、人員、安全ルールなど無数の制約を考慮する必要がある工事現場では、現場監督の負荷が大きくなりがちです。最適な施工計画をAIが自動生成することで、現場監督の調整負荷を大幅に軽減。属人化しがちな計画業務を、データに基づく全体最適へと導きます。
期待される効果
- 工期短縮による
収益性向上 - リソース最適配置による
コスト削減 - リスク予測による
手戻り・遅延防止 - 協力会社含めた
全体最適の実現 - 安全性と生産性の両立
事 例
モノ・ヒトの動きを考慮した
作業計画の最適化・自動化
運輸系インフラ保全企業 様
- 課 題
- 作業計画には、作業内容や必要な資材・人員の確保、現場間の資材共有、作業性・安全性など多くの要素を期限内に満たすことが求められる。要素間の干渉も複雑で、熟練者が時間をかけて調整していた。
- 開発成果
- 作業内容を分類・組み合わせ、人員や資材の動きをシミュレーションできるソフトウェアを開発。自動で適切な計画を生成し、効率的な現場調整を実現。従来は経験に依存していた計画も、迅速かつ高精度に立案できることが期待される。
配送計画
属人化しやすい
配送計画策定作業を自動化
配送ルート、積載量、時間指定などの複雑な条件を瞬時に最適化。ベテランの配車スキルをAIで再現・自動化し、燃料費削減とドライバーの負担軽減を両立することで、状況変化に強い、次世代の物流オペレーションを実現します。
期待される効果
- 自動ルート最適化で
コスト削減 - リアルタイム配車で
顧客満足度向上 - ドライバー負荷の平準化で
働き方改革推進 - 環境負荷の見える化と
削減を実現 - 精度向上で機会損失を
防止
参 考
多様な制約環境下で
社会的要請に応える配送計画
- ユースケース
- ドライバー不足や労働時間規制の制約下で、日々変動する注文に対して効率的な配送計画を立案。時間指定や緊急オーダー、交通状況の変化に応じたリアルタイムな計画修正が求められるケースなどがある。
- 期待される効果
- AIが最適なルートと車両割当を自動計算し、燃料費削減と時間遵守を両立。ドライバー労働時間の平準化やCO2削減など、目的に応じた最適化も可能。
シフト計画
多様で複雑なビジネス環境に
おいても最適なシフト作成
離職率にも直結する納得感のある公平なシフト作成を行うには、法規、個人の希望、スキル、需要予測などを統合的に考慮する必要があります。AIで最適な人員配置を自動生成することで、複雑な作成業務から管理者を解放し、戦略的配置を支えます。
期待される効果
- 人件費を最適化しつつ
サービス品質を維持 - 公平で納得感のある
シフトで離職率を低減 - 法規制を順守しコンプライ
アンスリスクを回避 - 需要予測と連動した
柔軟な人員配置を実現 - スキル育成を考慮した
戦略的な配置が可能
事 例
法律・規定・個人都合を
考慮した人員配置・
シフト最適化
運輸企業 様
- 課 題
- 人員配置計画は、法律遵守・労働ルール・個人の都合など多数の条件を考慮する必要があり、人力での対応は属人化・時間コストが大きな負担となっていた。
- 開発成果
- 多面的な制約条件を組み込んだ自動配置モデルを開発し、現場での使い勝手を重視したUIも設計。従業員の心理的負荷まで反映した納得感あるシフトを、従来の人的コストを最小化しつつ短期間で自動生成できるようになった。
レコメンド
顧客ニーズの多様化・個別化に対応
行動履歴だけでなく専門知識や文脈を考慮した高精度なシステムで一人ひとりの潜在ニーズを瞬時に推定。AIによるパーソナライズの徹底で、顧客体験を劇的に変え、購買率や長期的なLTVの向上を実現します。
期待される効果
- パーソナライズによる
顧客満足度向上 - 購買確率向上による
売上拡大 - 在庫回転率の改善
- 新たな組み合わせによる
価値創造
事 例
ユーザーニーズを満たす
｢献立作成エンジン」
味の素株式会社 様
- 開発成果
- 味の素㈱の1万超のレシピと栄養知見を活用し、栄養素や好みに応じた献立を個別最適で自動生成。外部サービス連携も可能。
AIプロジェクト事例
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