需給エージェント構築サービス
for Google Cloud
Gemini Enterprise を含む Google Cloud の先進技術を活用し、企業のサプライチェーンにおける需給調整業務を自動化・最適化。
人手と経験則に依存していた複雑なプロセスを変革します。
背景と課題：人手と経験則に依存するサプライチェーン業務
甚大な人手
各部門間の調整プロセスに膨大な人手と時間が必要でした。
経験則への依存
予測モデルの誤差管理など、個人の経験に頼る業務が多数ありました。
非効率な業務
生産管理部門は調整業務に追われ、業務効率化が急務でした。
解決策：需給調整エージェントによる業務変革
本サービスで提供する Geminiベースの「需給エージェント」が従来の調整業務を代替。担当者は本来注力すべき高付加価値業務に集中できるようになり、企業の成長を加速させます。
Before
調整業務に忙殺され、戦略的な施策立案に時間を割けない。
After
次期改善施策の立案や、意思決定そのものの精度向上に注力できる。
なぜ「ルールベース」ではなく
「エージェント」なのか？
～複雑化する生産調整の課題を解決する次世代アプローチ～
1. 一見、シンプルなこの課題
「製品Aの生産量を10%増やしてください」
▼ クリックして隠された複雑性を表示
2. 従来アプローチの限界：ルールベース
従来のルールベースシステムは、「もしAが起きたらBを実行せよ」という事前定義された指示書の集まりです。しかし、このアプローチは現代の複雑な要求に対して脆さを見せ始めています。下のボタンをクリックして、新しいビジネス要件（ルール）を追加した時に何が起こるか見てみましょう。
3. 新たな解決策：エージェントベース
複雑なルールを書き連ねるのではなく、自律的に判断・行動できる「エージェント」に意思決定プロセスを任せます。各エージェントは担当領域の責任者として、互いに交渉・協調し、全体の最適解を導き出します。下のシミュレーションを開始して、エージェントがどう問題を解決するか見てみましょう。
ログエリア：シミュレーションを開始してください...
BigQuery と Geminiベースのエージェント によるリアルタイムデータ活用と
意思決定の高度化
エージェントの導入と BigQuery との連携により、実績値の収集業務が効率化され 、より直近のデータを基にした精度の高い意思決定が可能になります 。
シナリオ：予測困難なSKUの需要急増
これまで予測が当たりにくかった商品の需要が急に変動。従来の静的な生産計画では、機会損失や過剰在庫のリスクが高まります。
固定された計画では対応不可！
Gemini Enterprise による動的な再計画
- BigQuery がデータをリアルタイムに収集
ERP等から最新の販売・在庫データを自動分析。 - Gemini Enterpriseが計画を自動で再計算
需要変動を即座に反映し、最適な生産計画を再立案。 - 柔軟な対応を実現
急な需要変動にも追従し、機会損失を最小化します。
結論：未来の知的な生産システムへ
生産調整の複雑性は、もはや人間が作った固定ルールでは管理しきれないレベルに達しています。
自律的な意思決定能力を持つ「エージェント」を導入することは、単なる自動化ではありません。それは、変化に強く、しなやかで、自己最適化していく「知的な生産システム」を構築するための、最も有効なアプローチなのです。
Google Cloud とブレインパッドが
提供する一気通貫の支援
Gemini Enterprise、BigQuery などの Google Cloud 基盤と、長年培ってきたデータ分析・機械学習のノハウを融合し、需給業務のフルエージェント化を支援します。