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。

John Galt Solutions - Supply Chain Management Software

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

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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

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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

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インサイトの民主化

サプライチェーン部門のすべてのメンバーが、役職やスキルに関係なく、AIの力を活用。Atlasを用いて、誰もが分析、予測、解決、実行の能力を持つ。ニューノーマルなデータドリブンによる意思決定の確立

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データ駆動型意思決定

Atlasは、関連する履歴情報とリアルタイムデータを組み合わせ、ビジネスに影響を与える要因を可視化。これにより、変更の影響を理解し、適切な対応策を決定するための情報に基づいた意思決定が可能

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自動化と効率化

AutoMLを使って時間のかかるプロセスを自動化し、チームが価値を生み出す活動に集中できるようにする。社内、パートナー、サプライヤー、外部データソースを活用し、アクション可能なインサイトに変換

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データ駆動型文化の構築

Atlasを使用し、データをサプライチェーンチェーンの中心に据えてデータドリブン型の業務モデルを構築。新たな商機の発見、業務柔軟性、時間のかかるプロセスの自動化。RやPythonとの接続も可能。限界は想像力のみ。

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