AI Solver
不確実性を織り込んで、計画案を導く
最適化とモンテカルロ・シミュレーション（多数回の試算）で、ばらつきを含めたまま計画を解きます。前提が違うシナリオごとに計画案を用意し、前提が崩れたら、乗り換えたときの損得と、いつまでに決めればよいかを示します。
Aether Platform で動きます。AI エージェントが最適化とシミュレーションを実行するセキュアな環境で、閉域環境にも置けます。
解く、一緒に進める、確かめる
WorkWithAI
会議で決めたことを、AI と進める
会議の決定と宿題は、そのままタスクになります。計算と会議資料は、計画担当とレビュー担当の AI エージェントが受け持ちます。人はブラウザでエージェントの作業を見て、指示を出し、承認します。
Secretary.io の WorkWithAI と、Aether Platform の AGI Terminal で動きます。決定・承認・期限は記録に残ります。
確かめる
決め方を、実績で確かめる
過去の計画の版と実績を並べ、ずれ方に偏りがないかを見ます。ずれの原因になった前提を実績で直し、次の計画に使います。
計画を作り直しても、前の判断が正しかったかをあとから確かめられます。
会議から実績まで、ひとつの輪で回す
会議で決まったことがタスクになり、AI Solver が計算し、エージェントが資料にまとめます。決定は記録され、実績をもとに前提を直し、次の会議と計算に戻します。
- Secretary.io会議、タスク、決定の記録
- Aether Platform計算、資料、前提の更新
- 既存のシステム実績の取り込み（MCP で接続）
PDCA で計画し、OODA で対応する
経営の判断には、早く大きく先の未来を見通す輪と、事実に追従して計画を更新する輪の両方が要ります。年次・月次の PDCA（計画の輪）でシナリオごとの計画案と決め方を先に用意し、日々の変化には、裏付けが取れた分だけ計画を更新して、会議で先に決めたルールの範囲で次の会議を待たずに OODA（対応の輪）で動く。二つの輪を同じデータとシミュレーションでつなぎます。
PDCA年次・月次
早く、大きく、先の未来を見通す
- PPlan年に一度つくる計画の版で、シナリオごとの計画案と、乗り換えるかどうかの基準をつくる
- DDo月次会議で決め、決定と宿題をそのままタスクにして進める
- CCheck計画と実績を毎月照らし合わせ、どのシミュレーションに近いかを確かめる
- AActずれの原因になった前提と決め方を直し、次の版に返す
OODAその場（当日〜数日）
事実に追従し、裏付けで計画を更新する
- OObserve見積もり、納期回答、状態監視、実績を毎週取り込む
- OOrientどのシミュレーションに近いかを判定する。どれにも当てはまらなければ知らせる
- DDecide会議で先に決めたルールと上限の中で、担当者がその場で判断する
- AAct当日〜数日で手配し、何をなぜ決めたかを記録する
対応の輪の結果は、計画の輪に返ります。ルールで決めた件数と損得、変化に気づくまでの遅れを月次会議で確かめ、次の版の前提とルールを直します。回すたびに、決め方そのものが良くなります。会議の資料は AI が用意するので、準備の時間が減ります。
事例とデモ
事例 ｜ 航空機エンジン整備計画
MRO
エンジンの入場計画、年度の整備費が予算を超える確率、予備エンジンとプール契約の比較、前提がずれたときの乗り換え判断。公開情報から推定した合成データで検証し、月を進めて動きを確かめられるデモを用意しています。
ほかに適用できる業務の例
- 設備の保全計画故障の時期と部品の納期が動く
- 建設の工程天候、資材、人手で工期が動く
- 需給・在庫の計画需要と調達のリードタイムが動く
- 保守契約の見積もり故障率と部品の価格が動く
適用を想定した業務の例で、導入事例ではありません。
貴社の経営判断を、シミュレーションで支援します
対象の業務と、前提が変わって困っている判断をお聞きし、どう支援できるかをお見せします。
導入を相談する
RE-X コーポレートサイトの問い合わせフォームが開きます。「AI Assisted Solver」とご記入ください。