実用的で使いやすいAI
より良い意思決定のためのプラットフォーム
納得感のある迅速なサプライチェーンの意思決定を行う
AIと機械学習はAtlas Planning Platformに組み込まれており、内部および外部のデータを活用して、最も複雑な課題を解決します。
- 「次に何が起こるか?」
- 「最大の商機やリスクはどこか?」
- 「最適なアクションは何か?」
Atlasを活用すれば、分析、セグメンテーション、可視化、システムによる推奨を通じて、納得感のある適切な業務成果を達成できます。
複数AIモデルの活用した混合手法
AIは複数のAIモデルを同時に活用し、より深く、豊かなインサイトを導き出す。シミュレーションを活用してAIモデルを学習させ、時間とともにモデルを改善。業務の進化とともにAIも進化
知識豊富なパートナー
GaltAIを活用し、インサイトを行動に転化。GenAIを用いて潜んでいる関係性を明らかにし、シナリオを生成し、確率的な需要予測を作成するなど、さまざまな手法で支援
インテリジェントな意思決定エンジン
ビジ業務全体のさまざまなデータを統合し、迅速かつ質の高い意思決定を支援。目標に沿った質の高い意思決定の加速、組織の成熟化
インテリジェントなプラットフォームによる
サプライチェーン計画系業務のモダナイゼーション
AtlasのGenAIによるサプライチェーン計画を変革
Atlas Planning PlatformのGenAIを活用して、商機の発見を支援します。複数の組織/企業から構成されるエコシステム全体から複雑なデータ内の隠れたつながりを明らかにし、迅速かつデータドリブン型のインテリジェントな意思決定を行います。繰り返し作業を自動化し、チーム全体の効率を向上させます。
ストーリーテリングを通じたインサイトの明示
複雑なデータセット内の隠れたインサイトの明示、実行可能なストーリーへの変換による迅速な意思決定の支援。
- 明確かつ簡潔なインサイト:物語に基づく説明による提案や計画変更の要因の理解促進、賛同と意思決定の促進
- 隠れた関係性の発見:GenAIによるデータポイント間の見えないつながりの明示、計画担当者への複雑な因果関係の深い理解提供
- 説明可能性と信頼:Atlasによる根本原因や複雑なモデルの透明な説明、計画プロセスへの信頼と自信の醸成、意思決定の自動化と採用促進
会話型データ探索の普及
大規模で複雑なデータセットの会話による探索、専門的な知識不要でのインサイトの取得。
- 直感的なデータ操作:ユーザーによるデータの照会と実行可能なインサイトの導出、複雑な関係性の探索とトレンドの識別の容易化
- セルフサービス型アナリティクス:専門的な知識なしでのデータ探索と質問、ITチームへの依存減少、迅速な意思決定の促進
- 意思決定の深い理解:会話型インターフェースによる意思決定の理解、代替シナリオの探索と文脈的インサイトの導出、情報に基づいた効果的なサプライチェーン計画の実現
- White Papers
The Practical Role of Machine Learning and Artificial Intelligence in ...
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The Guide to Stress Test Your Supply Chain
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