AGI4SCM アシスタント
手持ちの AI に、SCM の専門家のスキルを付与
- Claude・ChatGPT・Gemini など、いま使っている AI から呼び出せます
- 23 の専用サーバーが、分析と最適化の計算を受け持ちます
- 組織で 1 つの鍵を持ち、計算時間をメンバーで共有します
- データを外に出したくない場合は、自社の環境で動かせます
- 需要予測
- 在庫分類
- 発注方策
- 物流ネットワーク
- 配送計画
- ロットサイズ
- 生産スケジュール
- 勤務表
- タスク割当
- 途絶リスク
- 収益管理
- 幹線輸送網
頼み方は、部下に仕事を渡すときと同じ
表計算の CSV を置いて、決めたいことを日本語で書く。あとは AI が専門家の手順どおりに進めます。
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データを置く
出荷実績、拠点一覧、品目マスタ。社内にある CSV や Excel をそのまま使えます。列名が違っても読み取ります。
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依頼文を書く
「何を決めたいか」「どんな条件があるか」「何を見たいか」。専門用語は要りません。
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AI が手法を選んで計算する
問題の種類と規模を見て、最適化・予測・シミュレーションの手法を選び、専用サーバーで解きます。
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検算してから返す
解から全制約を数え直し、需要を満たしているか、能力を超えていないかを確かめたうえで、ダッシュボードにまとめます。
同じ依頼でも、スキルの有無で答えが変わる
「段取り費用付きの多品目生産計画を解いて。データは添付したよ。」を、汎用の AI と AGI4SCM に渡した場合。
汎用の AI だけ
AGI4SCM
モデル化
教科書どおりの定式化を、汎用のソルバーで解く
強い定式化と、規模に応じた専用の解法を自動で選ぶ
大きな問題
小さな例題は解けるが、実務の規模では止まる
数百品目・数百拠点の実務規模でも解を返す
現場の条件
時間枠・車両の制限・休憩などの付加条件に対処できない
ほとんどの実務制約をそのまま書ける
正しさ
出た答えが制約を満たしているかは分からない
検算用の計算で全制約を確かめ、推奨案を示す
出力
テキストだけ
地図・ガント・グラフつきのダッシュボードと CSV
依頼文と、返ってきたページ
左の依頼を選ぶと、AGI4SCM が実際に作ったダッシュボードが表示されます。すべて例題データによる出力です。
在庫分類
ABC（売上の重要度）と XYZ（需要の変動）で品目を 9 つに分け、品目群ごとの管理方針を示します。ランクが月ごとにどう入れ替わるかも見えます。
全体を開く
ダッシュボードは自己完結の HTML 1 枚で、ブラウザで開くだけで見られます。表は CSV で書き出せます。
使い方に合わせて、2 つの形で提供します
AGI4SCM クラウド
会社全体で使える SCM の専門家
- 予測・分類・発注方策のように、複数の機能を組み合わせた Web アプリを作れます
- アプリの画面は、AI に頼んで現場向けに直せます
- 作ったアプリを社内で共有し、担当者ごとに独立して使えます
- 計画案を保存し、あとから開いて比べられます
AI に鍵を渡さない設計
AI に業務を任せるうえで問題になるのは、精度より先に統制です。AGI4SCM は MOAI クラウドの上で、AI ができることを最初から限っています。
- ゼロトラスト基盤
- すべての呼び出しを認証し、通信ごとに権限を確かめます。
- 完全隔離
- AI は計算サーバーの鍵も中身も持ちません。計算の本体は利用者の端末に置かれません。
- 青写真によるアプリ配布
- アプリは青写真から利用者ごとに独立して作られ、他の利用者のデータとは混ざりません。
- MCP 上のスキルによる統制
- 専門家の手順をサーバー側に置き、AI はその手順の範囲でしか動きません。
中身は、最適化と SCM に関する 30 年以上のノウハウ
スキル（Agent Skills）
AI に専門知識を持たせる仕組みです。どの手法をいつ使うか、結果のどこを先に確かめるか、どんな読み違いが起きやすいか。研究と実務で積み上げてきた判断を、AI が読める手順にしました。
MCP 上のスキル（Skills on MCP）
スキルと計算エンジンをサーバーの中に隠し、標準の接続方式（Model Context Protocol）で AI につなぎます。利用者の AI が変わっても、同じ専門家の手順で計算されます。
自社のデータで試してみて。
その一言から始めましょう。課題とデータの形を伺い、例題での体験から導入までご案内します。2 営業日以内に担当者からご連絡します。
- 資料を受け取る 提供形態と導入の流れをまとめた資料（PDF）
- 相談する 自社データでの検証と導入
送信しました。
2 営業日以内に、ご入力のメールアドレスへご連絡します。