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。

＼業界別事例集公開中！／

資料ダウンロードはこちら

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。

ソリューションデザインを詳しく見る

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。

お問い合わせ

資料ダウンロード

Laboro.AIの最適化領域のカスタムAI

Laboro.AIの
最適化領域のカスタムAI

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。

形にする

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。

形にする