こんなお悩み、ありませんか？
多品種で組み合わせが膨大、計画立案に半日以上かかる
納期・段取り・人員配置などの制約が増えるほど、Excelや手作業ではまわらず、計画担当者の作業時間が膨らみ続けている。
計画立案がベテラン1人の暗黙知になっている
設備のクセや季節要因など、判断のロジックが特定の従業員の頭の中にしかなく、退職・異動で消失するリスクを抱えている。
既存パッケージ・SaaSでは現場の制約に合わない
汎用スケジューラやAI-SaaSではカスタマイズに限界があり、自社特有の制約条件や暗黙知を反映した計画が作れない。
生産計画最適化サービスなら、
これらの課題を解決できます。
多品種の大域的な最適化モデル
納期・段取り・人員配置など複数の目的を同時に最適化する独自エンジン。AIが多様な計画案を並行探索することで、人では到達困難な最適解を導き出します。
ヒアリングによる暗黙知の取り込み
現場ルール・例外パターン・季節要因など、文書化されていない判断ロジックをヒアリングで言語化。制約条件として最適化モデルに組み込みます。
問題と予算に合わせた柔軟な実装
Excel・Webアプリ・Claude Code・自社業務基盤など、ご希望ツール・ご予算に合わせてカスタマイズ。基幹システムの刷新は不要です。
デモ動画
選ばれる理由
Point 01
生産計画作成を「半日 → 数分」に短縮
従来Excelや手作業で半日以上かかっていた計画立案を、多目的最適化エンジンで数分のうちに自動生成。納期・段取り・人員配置などの制約を同時に解きながら、設備稼働率の改善余地（一般に+10〜20%）も引き出します。計画担当者は計画作成そのものではなく、判断と例外対応に時間を使えるようになります。
Point 02
暗黙知をヒアリングして数理モデルに統合
「朝一の組立機は精度が出ない」「梅雨時期は塗装乾燥を長めに」といった現場ルールを、コンサル的アプローチでヒアリングして言語化。数理化されていない暗黙知も制約条件としてモデルに組み込まれ、組織のデータ資産として永続化されます。
既存サービスとの違い
| 技術要素 | 弊社 | パッケージ型 | AI-SaaS型 | 計画ボード型 |
|---|---|---|---|---|
| 多品種・多目的の最適化 | ○ | △ | △ | × |
| ヒアリングによる暗黙知の取り込み | ○ | △ | △ | × |
| 実装の柔軟性 | ○ | × | × | × |
最適化対象の例
スループット最大化
単位時間あたりの生産量を最大化
段取り替え最小化
ライン切替コスト・時間を最小化
在庫コスト最小化
中間在庫・完成品在庫を最適管理
納期遵守率最大化
納期遅延ペナルティを最小化
設備稼働率最大化
遊休時間を最小化し効率を向上
エネルギーコスト最小化
電力・燃料コストを削減
代表紹介
株式会社Delight Flow 代表取締役CEO
村田 凌
Murata Ryo
外資系コンサルティングファームにて金融会社のサイバーセキュリティ戦略構築支援に従事した後、東京大学にてAIの研究に取り組む。現在は工学系研究科博士課程に在籍。国際論文誌、学会誌での受賞歴を多数持つ。
